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出版者:Edward Elgar Pub

作者:Leamer, Edward E.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:135

装帧:HRD

isbn号码:9781852788025

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• Applied Econometrics
• Statistical Inference
• Regression Analysis
• Time Series Analysis
• Panel Data
• Causal Inference
• Microeconometrics
• Quantitative Methods
• Econometric Modeling

计量经济学：现代经济分析的基石 本书聚焦于计量经济学的核心理论、方法论与实际应用，旨在为读者提供一个全面而深入的理解框架。它并非对特定教科书内容的复述，而是致力于构建一个独立、严谨且具有前瞻性的计量经济学知识体系。 第一部分：计量经济学基础与理论框架的重塑 1. 计量经济学的学科定位与方法论演进 本卷首先探讨计量经济学在现代经济科学中的独特地位。它不仅仅是统计学在经济领域的简单应用，而是关于如何在存在不确定性、非理性行为以及复杂相互作用的现实世界中，构建、检验和应用经济模型的科学。我们将详细剖析从经典（Classical）计量经济学到现代（Modern）计量经济学的范式转变，重点分析结构性模型的局限性以及非结构性方法的兴起对政策分析的影响。 2. 线性回归模型的深度剖析与古典假设的批判性检验 回归分析是计量经济学的核心工具。本书将超越标准的最小二乘法（OLS）介绍，深入探讨其背后的统计学基础——高斯-马尔可夫定理的条件及其严格性。我们将花费大量篇幅，系统性地批判性地审视古典线性模型（CLM）的四大核心假设（零条件均值、同方差性、序列不相关性、无完美多重共线性）。对于每一个假设的违反，我们将提供替代的估计方法（如广义最小二乘法 GLS、稳健标准误法）和诊断工具（如怀特检验、杜宾-沃森检验），并阐述其对参数估计的无偏性、一致性和有效性的影响。 3. 异方差性与序列相关的处理进阶 本章专门处理最常见的违反古典假设的情况。在异方差性方面，我们将详细比较异方差一致估计量（如异方差稳健标准误）与最优估计量（如加权最小二乘法 WLS）的应用场景，并引入白检验（White Test）的变体及其在非线性模型中的适用性。在时间序列数据中，序列相关（自相关）的处理尤为关键。我们将探讨阿瑞玛（ARIMA）模型的理论基础，并深入分析科克伦-奥克（Cochrane-Orcutt）过程等迭代修正方法的数学原理及其局限性。 第二部分：高级建模技术与因果推断的追求 4. 工具变量法（IV）与内生性问题的解决之道 内生性（Endogeneity）是计量经济学中最具挑战性的问题之一，它源于遗漏变量偏差（Omitted Variable Bias, OVB）、测量误差和同步性（Simultaneity）。本书将系统介绍工具变量（IV）估计法，包括两阶段最小二乘法（2SLS）的理论推导。重点将放在工具变量的有效性检验上——即工具变量与误差项不相关的外生性要求，以及“弱工具变量”问题的严重后果和检测方法（如第一阶段F统计量）。此外，我们将探讨GMM（广义矩估计）作为更一般化IV框架的优越性。 5. 面板数据模型：时空信息的充分利用 面板数据（Panel Data）因其能够同时观测多个个体跨越多个时间点的特性，提供了控制不可观测异质性的强大能力。本部分将详细区分固定效应模型（Fixed Effects, FE）和随机效应模型（Random Effects, RE）。我们将深入分析FE模型如何通过“组内估计”消除个体特有的、不随时间变化的遗漏变量影响，并利用豪斯曼检验（Hausman Test）来指导模型选择的理论依据。对于大规模面板，我们还将引入动态面板数据模型（Dynamic Panel Data），如Arellano-Bond GMM估计器，以解决序列相关和内生性在时间维度上的交叉问题。 6. 时间序列分析：从平稳性到协整理论 时间序列分析是处理宏观经济和金融数据不可或缺的工具。本书将严格定义随机过程的平稳性（Stationarity），并介绍检验单位根（Unit Root）的常用方法，如迪基-福勒（DF）检验及其扩展形式（ADF、PP检验）。核心部分将集中于协整（Cointegration）理论，解释为什么看似非平稳的变量之间可能存在长期稳定的均衡关系。我们将阐述恩格尔-格兰杰（Engle-Granger）两步法和约汉森（Johansen）检验的数学基础，并展示向量自回归（VAR）模型在系统性分析多个相互依赖时间序列间的动态交互作用中的应用。 第三部分：现代计量经济学的应用前沿 7. 离散选择模型与非线性回归 现实世界中许多经济变量是定性的或受限的（如二元选择、计数数据）。本章将系统介绍处理这类数据的非线性模型，包括Logit和Probit模型。我们将详细解释极大似然估计（MLE）的原理，并探讨系数解释的难点——边际效应（Marginal Effects）的计算与解读，而非直接解读系数本身。此外，Tobit模型和计数数据的泊松回归也将被纳入讨论范围。 8. 因果推断的革命：准实验方法 近年来，计量经济学越来越强调“识别”（Identification）经济政策或干预措施的真实因果效应，而非仅仅是相关性。本部分将介绍一系列强大的准实验方法： 断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）： 探讨处理分配变量的连续性在截断点附近产生的局部随机化效应，并区分清晰型与模糊型RDD。 差分中的差分（Difference-in-Differences, DID）： 详述其核心的“平行趋势”假设，并介绍如何通过多期DID模型和安慰剂检验来增强因果识别的稳健性。 倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）： 解释如何通过构建可比控制组来近似随机对照试验（RCT）的条件，重点分析匹配质量的评估和敏感性分析。 9. 计量经济模型的估计一致性与前沿方法 本章将对估计方法的选择进行总结和提升。我们将讨论在面对大量数据和复杂结构时，如何平衡估计的效率与稳健性。重点包括：模型设定误差的后果、模型设定检验（Model Specification Tests）的必要性，以及贝叶斯计量经济学（Bayesian Econometrics）作为一种替代性推断范式的兴起，特别是其在处理小样本问题和融入先验知识方面的优势。 结语：面向未来的计量经济学 本书的最终目标是培养读者对计量模型进行批判性评估的能力，理解任何模型都是对现实的简化，并能根据具体的研究问题和数据特征，审慎地选择最合适的估计策略，从而得出可靠且具有政策意义的结论。这要求研究者不仅精通数学和统计，更要深刻理解其背后的经济理论逻辑。

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