Econometric Modeling and Inference (Themes in Modern Econometrics)

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出版者:Cambridge University Press
作者:Jean-Pierre Florens
出品人:
页数:518
译者:
出版时间:2007-07-02
价格:USD 95.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780521876407
丛书系列:
图书标签:
  • Econometric
  • Econometrics
  • Modeling
  • Inference
  • Time Series
  • Panel Data
  • Causal Inference
  • Statistical Inference
  • Regression Analysis
  • Applied Econometrics
  • Quantitative Methods
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具体描述

The aim of this book is to present the main statistical tools of econometrics. It covers almost all modern econometric methodology and unifies the approach by using a small number of estimation techniques, many from generalized method of moments (GMM) estimation. The work is in four parts: Part I sets forth statistical methods, Part II covers regression models, Part III investigates dynamic models, and Part IV synthesizes a set of problems that are specific models in structural econometrics, namely identification and overidentification, simultaneity, and unobservability. Many theoretical examples illustrate the discussion and can be treated as application exercises.

这本书旨在为读者提供一个全面而深入的理解经济建模与统计推断的经典参考。在详细探讨现代经济学中数据分析的重要性和挑战时,本书系统地介绍了如何从理论到实践转化复杂的经济现象。它深入剖析各种统计方法,包括回归分析、时间序列预测及假设检验等,帮助读者掌握科学严谨的推断技术。书中不仅涵盖了经典理论,还结合当代研究成果,展示了这些方法在实际应用中的有效性和适用范围。这一过程中,作者注重平衡理论深度与应用广度,为不同领域的经济学家和研究者提供有价值的工具和视角。 书籍结构精心设计,分为多个章节,每个章节都详细阐述特定主题,如模型选择、参数估计以及模型验证方法。这些内容不仅帮助读者理解理论基础,还通过大量案例分析展示了这些理论在现实经济问题中的应用。特别是在数据处理与解释方面,本书提供了丰富的技巧和策略,鼓励读者主动思考如何从复杂的统计结果中提取有意义的结论。 此外,该书还着重介绍了最新发展方向,如大数据时代下的建模挑战和机器学习与传统方法结合的前沿探索。这些内容不仅体现了经济学理论的不断演进,也反映了研究者们在应对新的技术变革时的智慧与创新。通过丰富多样的文献引用和实证分析,本书为读者打开了深入探讨现代经济研究的窗口,激发了他们进一步学习和实践的兴趣。 总体而言,这本书不仅是一本经济学经典,更是一个综合性的学习资源,适合希望深化对统计推断与建模方法理解的研究者、学生以及有相关职业需求的人士。无论是新手还是资深学者,都能从中获得有益的见解和实用技巧,这为他们在复杂经济环境中做出科学决策提供了坚实基础。 该书内容密集且逻辑清晰,内容丰富,为读者提供了一个全面而深入的学习平台,对于任何关注经济研究方法的人,都具有重要参考价值。通过细致的分析与详尽的讲解,本书不仅展示了理论的魅力,更为实际应用奠定了坚实基础。

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