格兰杰计量经济学文集(全2卷)

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出版者:上海财经大学出版社
作者:格兰杰
出品人:
页数:866
译者:朱小斌
出版时间:2007-12-1
价格:96.00元
装帧:
isbn号码:9787810989404
丛书系列:常青藤·汉译学术经典
图书标签:
  • 计量经济学
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具体描述

格兰杰是最具创造力的现代计量经济学家之一,他对帮助我们理解因果关系、建模方法、非平稳性、季节性和预测做出了重要的贡献。一些被广泛应用的时间序列计量经济学概念就来自于他的研究成果,这是因为格兰杰善于将观测到的经济结果系统地用模型来表述,而且这些模型很好地反映了经济体复杂和进化的本质,这本书收录了他发表过的作品,而且把主要主题下相关联的研究集合到一起,这样便更容易找到相关的论文,里面的很多文章值得我们认真反复研读。

计量经济学前沿探索与经典重塑:理论、方法与应用新视野 内容简介 本套文集汇集了当代计量经济学领域最具影响力的学者们在理论构建、方法论革新以及前沿应用方面取得的突破性成果。它并非对单一作者或某一特定流派的全面总结,而是一部旨在勾勒出计量经济学学科全景式发展图景的精选集。全书内容围绕微观计量、宏观计量与时间序列分析、面板数据方法三大核心支柱,辅以因果推断的最新进展和大数据环境下的计量挑战,力求在保持学术严谨性的同时,激发读者对计量经济学未来走向的深入思考。 第一卷:微观计量与因果识别的精进 第一部分:计量模型的理论基础与估计挑战 本卷开篇聚焦于计量经济学的基石——模型设定与估计的理论困境。收录的论文深入探讨了半参数模型在处理非线性关系时的优势与局限,特别是针对模型设定误差(Misspecification)的稳健性估计方法。其中一篇关键论文系统梳理了信息准则(如AIC, BIC及其高阶变体)在模型选择中的有效性边界,并提出了在有限样本下修正信息标准的新框架。 另一重要议题是高维数据下的估计。面对解释变量数量远超样本量($P gg N$)的情形,文集收录了关于正则化估计(如LASSO及其衍生方法Group LASSO, Adaptive LASSO)的严格统计推断。重点阐述了这些方法如何在高维背景下实现变量选择与参数估计的统一,并对大样本性质进行了详尽的蒙特卡洛模拟验证。 第二部分:因果推断的识别策略与应用深化 因果推断是现代计量经济学的核心驱动力。本卷投入大量篇幅讨论如何从观察性数据中可靠地识别因果效应。 1. 准实验方法的极限与拓展: 除了对双重差分法(DID)的经典检验,文集中包含了对DID方法在异质性处理效应(Heterogeneous Treatment Effects)和多期冲击下稳健性的深入研究。例如,有论文探讨了合成控制法(Synthetic Control Method)在处理“小样本、大尺度”干预事件时的最优权重选择机制,并提出了基于机器学习的合成控制变体,以应对潜在的协变量异质性。 2. 工具变量法的再审视: 针对传统工具变量法(IV)中“弱工具变量”和“异质性冲击”的挑战,文集收录了关于非线性工具变量估计的最新进展。重点剖析了“广义矩估计”(GMM)在高阶矩矩约束下的应用,以及在工具变量异质性下如何进行局部平均处理效应(LATE)的精确估计和推断。 3. 当代因果识别新工具: 重点介绍了断点回归设计(RDD)的非参数估计和带宽选择的优化,以及双重机器学习(Double Machine Learning, DML)在处理高维混杂变量时的强大能力。DML的介绍强调了其如何通过“去混淆”过程,将机器学习的预测能力与稳健的因果推断框架相结合,为处理复杂的政策评估问题提供了新的利器。 第二卷:宏观计量、时间序列与高频数据处理 第一部分:宏观经济模型的结构与估计 第二卷将焦点转向宏观经济学的复杂性,探讨如何用计量工具刻画经济体的动态行为。 1. 动态随机一般均衡(DSGE)模型的计量挑战: 文集收录了关于DSGE模型估计方法的最新进展,特别是针对贝叶斯估计中先验选择敏感性问题的研究。探讨了如何利用矩条件估计(Moment Conditions Estimation)来评估过于依赖特定理论假设的结构模型的拟合优度,以及如何进行模型可识别性(Identifiability)的检验。 2. 宏观时间序列的非线性性捕获: 传统的VAR模型在描述金融危机或经济衰退等剧烈波动时常显不足。本卷深入讨论了状态空间模型的运用,特别是非线性状态空间模型(如扩展卡尔曼滤波、粒子滤波)在跟踪宏观经济状态变量(如潜在产出、自然失业率)方面的应用。此外,对马尔可夫转换模型(MS-VAR)的深入探讨,揭示了经济体制转换对冲击响应函数产生的显著影响。 第二部分:高频数据、金融计量与大数据环境 随着数据获取成本的降低,计量经济学的应用领域扩展到了更高频率和更大维度的数据集。 1. 高频数据的微观结构: 针对金融市场和高频交易数据,文集收录了关于到达过程建模(Arrival Process Modeling)的论文,探讨如何利用跳跃扩散模型来精确估计资产价格的波动率和流动性。重点讨论了二次变差法(Quadratic Variation)在高频数据中进行一致性估计的理论前提和实际操作中的噪声处理技术。 2. 面板数据的动态异质性: 针对包含时间维度和个体维度的面板数据,文集着重分析了大规模面板数据的处理方法。经典的固定效应和随机效应模型在新一代数据面前面临估计效率和模型设定的新挑战。文集介绍了“面板VAR”(Panel VAR)模型,特别是如何处理面板数据中的截面依赖(Cross-sectional Dependence),并讨论了在处理数千个企业或国家数据时,如何通过降维技术(如主成分分析)来提高估计效率。 3. 计量经济学的计算经济学交叉: 面对计算密集型的模型(如深度学习在时间序列预测中的应用),文集探讨了如何将随机梯度下降(SGD)等优化算法引入到传统的矩估计框架中,以期在保持渐近性质的同时,显著缩短大规模模型的估计时间。 本套文集为计量经济学研究者提供了一个观察领域最新进展的窗口,它强调了方法论的创新是解决实际经济问题的前提,并预示着未来计量经济学将更加依赖于计算能力和对数据潜在复杂性的深刻理解。

作者简介

克莱夫.W.J.格兰杰,世界上最伟大的计量经济学家之一。瑞典皇家科学院在颁奖词中说:“他不仅是研究员们学习的光辉典范,而且是金融分析家的楷模。”他在利用数学模型分析时间序列数据方面的实证研究,给全世界打开了一扇窥探经济运行规律,特别是金融市场运行规律的大门。他的众多开创性想法和洞见深刻地影响了统计学、计量经济学和动态经济学理论的发展。

目录信息

译者序
致谢
贡献者
内容简介(第一卷)
第一章 《计量经济学理论》杂志对格兰杰教授的访谈
第一部分 谱分析
第二章 对纽约股市价格指数的谱分析
第三章 一个经济变量的典型谱形
第二部分 季节性
第四章 季节性:原因、解释及涵义
第五章 季节调整是线性还是非线性数据过滤过程
第三部分 非线性
第六章 非线性时间序列建模
第七章 利用相关指数来决定一个经济序列是否混沌
第八章 检验时间序列模型中被忽视的非线性性——神经网络方法与其他方法的比较
第九章 扩展记忆变量之间的非线性建模
第十章 天气与电力销售之间关系的半参数估计
第四部分 方法论
第十一章 时间序列模型及其解释
第十二章 时间序列模型的可逆性
第十三章 接近正态性以及一些计量经济模型
第十四章 构造计量经济模型的时间序列方法
第十五章 对政策模型评估的若干建议
第十六章 共同因素聚合的含义
第五部分 预测
第十七章 潮河泛滥的概率估计
第十八章 运用广义误差成本函数进行预测
第十九章 对经济预测评估的若干建议
第二十章 复合预测
第二十一章 邀请综述:复合预测——二十年后
第二十二章 变权数复合预测
第二十三章 变换序列预测
第二十四章 白噪声预测
第二十五章 我们可以改善经济预测的质量吗
第二十六章 电力负荷及其峰值的短期预测
内容简介(第二卷)
第一部分 因果关系
第一章 通过计量经济学模型和交叉谱方法来研究因果关系
第二章 因果关系检验:个人观点
第三章 因果关系概念的一些新发展
第四章 广告与总消费:一个因果关系研究
第二部分 单整和协整
第五章 计量经济学中的伪回归
第六章 时间序列数据的性质及其在计量经济学模型设定中的应用
第七章 误差修正模型的时间序列分析
第八章 协整与误差修正:表示、估计和检验
第九章 协整经济变量研究的发展
第十章 季节性单整和协整
第十一章 短期国库券收益率的协整分析
第十二章 协整系统中共同长期记忆分量的估计
第十三章 协整系统的分离和“持久一短暂”分解
第十四章 单整时间序列的非线性变换
第十五章 带有吸引子的长期记忆序列
第十六章 协整变量的新近发展
第三部分 长期记忆
第十七章 长期记忆时间序列模型及分数差分介绍
第十八章 长期记忆关系与动态方程的结合
第十九章 股票市场收益的长期记忆性质及一个新模型
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书的价值不仅仅在于其对前沿计量方法的介绍,更在于其对经典理论的坚实把握和批判性审视。许多教材往往将经典回归分析奉为圭臬,但这本书却花了大量篇幅来探讨普通最小二乘法(OLS)在违反经典假设时可能导致的灾难性后果,并系统地提出了如广义矩估计(GMM)等替代方案的优势和适用场景。我尤其赞赏作者对“因果关系”的执着追求,这在很大程度上反映了现代计量经济学的发展方向——从单纯的预测转向更深层次的政策评估。书中对于工具变量法的探讨可谓详尽入微,从工具变量的选择标准到弱工具变量的诊断与修正,每一个细节都处理得非常到位。读完这些章节后,我重新审视了自己过去在项目中使用的一些估计方法,发现了不少可以改进之处。这本书提供的不是一套固定的工具箱,而是一套严谨的思维框架,教你如何像一个真正的经济学家那样去思考计量问题。

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读完这套书,我感觉自己对面板数据分析的理解提升到了一个全新的高度。我之前一直觉得面板数据模型无非就是随机效应和固定效应的简单切换,但这本书彻底颠覆了我的看法。作者详细阐述了在高维面板数据和非平衡面板数据处理中的诸多陷阱,以及如何利用最新的准最大似然估计法来解决内生性问题。特别令我印象深刻的是关于空间计量经济学那一部分的论述,它不仅介绍了传统的空间滞后模型和空间误差模型,还引入了更先进的动态空间面板模型,这对于研究区域经济一体化和溢出效应的学者来说,简直是宝藏。我尤其欣赏作者在推导复杂公式时所采用的清晰步骤,每一步的逻辑衔接都非常自然,没有那种为了炫耀数学功底而堆砌复杂符号的感觉,而是真正致力于让读者理解“为什么”要这么做。这种教学相长的写作风格,使得原本枯燥的数学推导过程也变得引人入胜。

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坦白说,初次拿起这套书时,我对其中关于高阶矩和条件矩估计的描述感到有些望而生畏,但深入阅读后,我发现作者在处理这些高深主题时展现出一种罕见的清晰度。他似乎有一种魔力,能将那些原本晦涩难懂的统计学概念,用一种非常贴近经济学直觉的方式来解释。比如,关于时间序列中的协整检验,书中不仅详细介绍了恩格尔-格兰杰两步法,还对比了维和(Johansen)检验的优势和适用条件,并特别指出了在有限样本下,不同检验方法可能产生的结果差异。这种对比式的讲解,极大地丰富了我们对模型选择的理解。这本书不仅仅是知识的传递,更像是一次与顶级学者的深度对话,它强迫你不断地去质疑既有的假设,去探寻数据背后更深层次的经济规律。对于任何一个严肃的计量经济学研究者而言,这套书无疑是书架上不可或缺的基石。

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这本书的排版和结构设计也极大地提升了阅读体验。尽管内容本身极其专业和密集,但作者似乎深知读者在面对大量数学公式时的困难,因此在章节安排上做了非常精心的设计。理论的引入总是伴随着直观的经济学解释和简短的数值案例,这使得我们能够即时检验所学知识的实际效果。例如,在讲解非参数和半参数估计方法时,作者并没有止步于理论证明,而是引入了实际的宏观数据模拟,展示了这些更灵活的方法在拟合尖锐拐点或非线性趋势方面的优越性。这种注重“可操作性”的写作态度,对于那些希望将计量技能直接应用于实际政策分析或金融建模的读者来说,是极其友好的。我发现自己不再是孤立地学习一个又一个模型,而是开始形成一个关于“如何根据数据特性选择最优模型”的决策树。这种系统性的知识构建过程,是许多零散的学习资料所无法比拟的。

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这套书真是让我大开眼界,尤其是在处理复杂的时间序列数据方面,作者的洞察力简直是无与伦比。我记得有一次我的研究项目卡在了一个非常棘手的自相关问题上,尝试了各种标准方法都收效甚微。翻阅这套书时,我偶然看到了其中关于非线性动态模型的深入讨论,特别是对某些特定时期内宏观经济波动的建模方法,真是茅塞顿开。作者不仅仅是罗列公式,而是深入剖析了每种计量模型背后的经济学逻辑和实际应用的局限性,这一点非常重要。比如,在解释金融市场波动性时,他引用的案例分析非常具有说服力,将抽象的统计概念与现实世界的经济事件紧密联系起来,使得即便是初次接触这些高级模型的读者也能迅速把握要领。那种将理论深度与实践应用完美融合的叙述方式,真的让我感受到了作者多年研究功力的沉淀。书中对模型设定误差的讨论也尤为深刻,它提醒我们在应用任何模型时都不能盲目自信,必须时刻警惕潜在的偏误。

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Granger在计量经济学领域作为泰山北斗,其论文是思想的源头。比看国内的那些人瞎掰好多了,值得买来收藏

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