Mathematical Optimization and Economic Theory pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Society for Industrial and Applied Mathematics

作者:Michael D. Intriligator

出品人:

页数:528

译者:

出版时间:1987-1-1

价格:GBP 68.50

装帧:Paperback

isbn号码:9780898715118

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• 统计学
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• 数学优化
• 经济理论
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• 最优化

《现代计量经济学方法论》 书籍简介 《现代计量经济学方法论》是一本旨在为经济学研究者、统计学专业学生以及对定量分析方法感兴趣的读者提供全面而深入指导的专著。本书并非简单罗列计量模型，而是着重于构建一个严谨、系统的方法论框架，帮助读者理解计量经济学分析的本质、逻辑以及在实际应用中可能遇到的挑战。本书强调将理论的经济学概念与精密的统计学工具相结合，从而能够有效地解释经济现象、检验经济理论并预测经济行为。 核心内容概览 本书的结构设计循序渐进，从最基础的统计概念出发，逐步深入到复杂的计量经济学模型及其应用。 第一部分：计量经济学分析的基石——统计学与概率论基础 在深入探讨计量经济学模型之前，扎实的统计学和概率论基础是必不可少的。本部分将回顾和梳理读者需要掌握的关键概念，包括： 概率分布与期望值： 详细介绍离散型和连续型概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等），以及期望值、方差和协方差的概念。理解这些概念是理解随机变量及其行为的基础，对于计量经济学中的随机扰动项具有至关重要的意义。 抽样理论与参数估计： 阐述不同抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样）的原理，以及点估计和区间估计的方法。重点介绍最大似然估计（MLE）和矩估计法（Method of Moments），分析它们的优缺点以及适用场景。 假设检验与统计推断： 深入讲解假设检验的逻辑框架，包括零假设、备择假设、检验统计量、P值和显著性水平。涵盖常见的参数检验（如t检验、F检验）和非参数检验，并讨论统计推断的局限性。 回归分析的统计学视角： 从统计学角度介绍简单线性回归模型，强调误差项的假设（如正态性、同方差性、无自相关性），并详细推导普通最小二乘法（OLS）估计量的性质（无偏性、有效性）。 第二部分：核心计量经济学模型与理论 本部分是本书的核心，将系统介绍各种经典的计量经济学模型，并深入探讨其背后的经济学解释和统计学原理。 多元线性回归模型： 将模型扩展到包含多个解释变量的情况，详细分析系数的解释、模型拟合优度（R-squared）、以及调整R-squared的意义。 多重共线性问题： 深入探讨解释变量之间高度相关时对OLS估计量的影响，以及诊断多重共线性的常用方法（如方差膨胀因子VIF）。本书将介绍缓解多重共线性的策略，例如剔除变量、岭回归或主成分回归。 异方差性及其处理： 解释异方差性（误差项方差不恒定）的成因、影响以及如何进行检验（如Breusch-Pagan检验、White检验）。详细介绍如何通过加权最小二乘法（WLS）或使用稳健标准误（Robust Standard Errors）来处理异方差性。 自相关及其处理： 探讨时间序列数据中常见的自相关现象（误差项之间存在相关性），分析其产生原因（如模型设定不当、遗漏重要变量）和对OLS估计量的影响。本书将介绍Durbin-Watson检验、Breusch-Godfrey检验等自相关检验方法，并详细阐述Cochrane-Orcutt方法、Prais-Winsten方法以及广义差分法（GLS）等处理自相关的方法。 内生性问题与工具变量法： 深入分析计量经济学中常见的内生性问题（如遗漏变量、测量误差、联立方程），这些问题会导致OLS估计量产生有偏且不一致。本书将重点介绍工具变量法（Instrumental Variables, IV）和两阶段最小二乘法（2SLS），详细讲解选择有效工具变量的标准和步骤。 面板数据模型： 介绍面板数据（同时包含截面和时间维度的数据）的优势，并详细阐述固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）的推导、估计和选择。重点分析两种模型在处理个体异质性方面的差异，以及Hausman检验的应用。 联立方程模型： 阐述经济学理论中常常涉及的变量之间相互作用的联立方程系统。介绍识别（Identification）问题的概念，并详细讲解限制性信息法（Limited Information Maximum Likelihood, LIML）和多阶段最小二乘法（3SLS）等估计方法。 离散选择模型： 针对因变量是分类变量（如是否购买、是否选择某项服务）的情况，介绍Logit模型和Probit模型。详细讲解它们的最大似然估计方法，并讨论模型拟合优度的评价指标。 时间序列分析基础： 介绍时间序列数据的基本特征，如平稳性、自相关和偏自相关。讲解AR、MA、ARMA、ARIMA模型，以及其在预测和建模中的应用。 第三部分：计量经济学模型的选择、诊断与报告 一个好的计量经济学研究不仅在于模型的选择，更在于其严谨的诊断和清晰的报告。本部分将聚焦于这些实践层面的重要环节。 模型设定与选择： 讨论在经济理论指导下如何选择合适的模型形式，以及如何通过统计检验（如拉姆齐回归设定检验，RESET test）来评估模型设定是否合理。 模型诊断与残差分析： 强调对模型残差的详细分析，包括对模型假设（如正态性、同方差性、无自相关性）的检验。将介绍各种残差图（如残差与拟合值图、残差与自变量图）的解读方法。 模型比较与信息准则： 介绍赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）等模型选择准则，帮助读者在多个备选模型中做出理性选择。 处理非线性关系： 探讨在回归模型中引入非线性项（如多项式、对数变换）以捕捉变量间的非线性关系。 异质性与交互效应： 讨论如何通过引入虚拟变量、交互项来捕捉不同个体或群体之间的异质性，以及变量之间的交互效应。 研究设计与数据获取： 简要讨论不同类型数据（横截面数据、时间序列数据、面板数据）的特点及其对模型选择的影响，并指导读者如何进行恰当的研究设计和数据获取。 计量结果的解释与报告： 强调如何清晰、准确地解释计量模型估计结果，包括系数的经济学意义、统计显著性以及置信区间。指导读者按照学术规范撰写计量研究报告，包括模型设定、数据来源、估计结果、诊断检验和研究结论。 第四部分：前沿与应用 在系统介绍核心模型的基础上，本部分将触及一些计量经济学领域的前沿问题和实际应用。 因果推断方法： 介绍匹配法（Matching Methods）、断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）、双重差分法（Difference-in-Differences, DID）等因果推断方法，帮助读者识别和量化政策或干预措施的真实效应。 机器学习在计量经济学中的应用： 简要介绍一些与计量经济学相关的机器学习算法（如Lasso、Ridge回归、决策树），以及它们在处理大数据、识别非线性关系和预测方面的潜力。 动态随机一般均衡（DSGE）模型的计量方法： 简要介绍DSGE模型与计量方法相结合的应用，例如模型估计与校准。 行为经济学的计量挑战： 探讨如何运用计量方法来检验行为经济学理论，例如在实验数据或观察数据中识别非理性行为。 本书的特点 理论与实践并重： 本书不仅深入剖析计量经济学模型的理论基础和推导过程，还通过大量的案例分析和模拟数据演示，帮助读者理解模型的实际应用。 强调方法论： 本书的独特之处在于其对方法论的强调。它不仅仅是“如何使用某个模型”，更是“为什么选择这个模型”、“这个模型有什么局限性”以及“如何评估模型的可靠性”。 逻辑清晰，循序渐进： 从统计学基础到复杂的模型，本书的章节安排紧密衔接，逻辑清晰，适合不同基础的读者。 语言严谨，易于理解： 尽管涉及复杂的数学和统计概念，本书力求用清晰、易懂的语言进行阐述，并配以图表和公式进行辅助说明。 覆盖广泛： 本书涵盖了计量经济学领域内最核心、最常用的模型和方法，为读者构建了一个扎实的知识体系。 目标读者 经济学、金融学、统计学、公共政策等专业的本科生和研究生。 从事经济研究的学者和研究人员。 希望提升定量分析能力的商业分析师、数据科学家。 对运用数学和统计工具分析经济问题感兴趣的读者。 《现代计量经济学方法论》旨在成为读者在计量经济学领域探索的可靠伙伴，帮助他们建立起一套科学、严谨的分析思维，从而在日益复杂的经济世界中做出更明智的决策和更具洞察力的研究。

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这本书的篇幅和内容密度让我感到既敬畏又有些许挫败。它绝对不是那种可以“快速浏览”的书籍。我尝试过在通勤时间阅读，结果发现，稍微走神几秒钟，后面的推导就变得难以理解。它更像是一本需要在安静的书房里，伴随着咖啡和充足时间才能静下心来攻克的堡垒。我记得有一章专门讨论了大规模线性规划的对偶理论及其在一般均衡分析中的意义，那部分内容对我来说，简直是智力上的马拉松。作者的写作风格非常内敛，几乎没有使用任何花哨的修辞或者引人入胜的案例来调剂枯燥的公式，一切都是纯粹的逻辑推进。这使得阅读体验成了一种纯粹的智力挑战，完全考验读者的毅力和耐心。对于那些期待通过这本书来了解当前宏观经济热点应用的学生来说，可能会感到失望，因为它专注于的是基础理论框架的构建和证明，而不是时下流行的模型变种。这本书的价值在于打地基，而不是装修门面。

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作为一名已经有一定经济学基础的读者，我发现这本书最宝贵的地方在于它对“最优化”这一核心概念的深度解剖。它清晰地揭示了，从古典边际革命到现代动态决策理论，经济思想是如何被越来越精密的数学语言所重塑和精确化的。书中对凸集和凸函数的论述，看似基础，实则为理解效率和平价性定理提供了坚实的数学基础。我尤其欣赏作者在处理“不可导”情况下的优化问题时所展现出的技巧，这使得模型能够更贴近现实中那些存在尖锐拐点的经济行为。然而，不得不承认，本书的难度曲线是陡峭上升的，前几章相对平缓，但一旦进入凸分析和变分法领域，阅读体验就急剧恶化。我不得不承认，有几处关键的几何直观解释，我还是需要借助互联网上的可视化工具来辅助理解，纯粹依赖书本上的文字描述，对大多数人来说，难度过高。这本书无疑是专业领域的经典，但其普及性确实不高。

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初读这本书时，我最大的感受是它在结构上的那种近乎偏执的逻辑性。每一章的衔接都如同精心设计的链条，前一个理论的结论，立刻成为下一章分析的基础起点，没有丝毫松动。特别是关于动态规划和最优控制理论在经济模型中的应用部分，作者将连续时间模型处理得异常优雅。我特别欣赏它在引入复杂数学工具时，并没有直接抛弃经济直觉，而是非常耐心地解释了为什么必须引入这些工具——比如，为什么在处理不确定性下的跨期决策时，马尔可夫过程是必需的，而不是简单的微分方程能解决的。这种“带着问题去解决问题”的叙事方式，使得即便是面对高深的数学，读者也始终能锚定在经济学的核心关切上。虽然阅读过程需要极大的专注力，但我发现它极大地提升了我对经济学研究范式的理解。它不再是关于“政策建议”的讨论，而是关于“最优结构”的精确构建。这本书让你从根本上理解，在给定约束条件下，经济主体做出选择的极限在哪里，以及这个极限在数学上是如何被精确定义的。

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这本厚重的书，初拿到手时，沉甸甸的分量就让人感受到其中蕴含的理论深度。我花了相当长的时间才啃完第一遍，感觉就像是在攀登一座知识的高峰，每爬升一点，都能看到更广阔的风景，但同时也伴随着呼吸困难的挑战。作者的行文风格极其严谨，每一个定义、每一个定理的推导都像精密仪器一般无懈可击，丝毫容不得半点马虎。尤其是在处理非线性规划和KKT条件那几章，那些复杂的数学符号和不等式看得我头皮发麻，需要反复对照前面的基础理论才能勉强跟上思路。对于那些习惯于轻松阅读经济学著作的读者来说，这本书无疑是一道难以逾越的门槛，它要求的不只是理解，更是深厚的数学功底，很多时候，我不得不暂停下来，翻阅参考书目里的高等代数和实分析教材，才能重新校准自己的认知框架。然而，一旦那些复杂的数学结构在你脑海中逐渐清晰起来，你会发现它提供了一种前所未有的视角去审视经济现象，那种“原来如此”的顿悟感，是其他任何非量化书籍都无法给予的。它更像是一本工具书，而非休闲读物，适合那些立志于在理论前沿深耕的研究者，对于初学者，我只能建议先做好迎接艰苦卓绝的思想准备。

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这本书带给我的震撼，更多地体现在对“理论完备性”的追求上。它不像许多教科书那样，在关键的数学证明环节使用“略去”或“读者可自行验证”，而是力求将核心的优化原理从最基本的公理一步步推导出最终的应用结果。这种对理论闭环的执着，使得这本书在参考价值上远超一般教材。我发现，每当我试图构建一个新的、哪怕是微小的经济模型时，我都会下意识地回想起这本书中关于约束条件处理和目标函数设定的原则。它不仅仅是教你如何使用优化工具，更是教你如何“思考优化”——即如何将一个模糊的经济问题提炼成一个清晰、可解的数学框架。这种思维模式的转变是潜移默化的，需要长期的浸泡才能形成。虽然它要求读者付出极大的努力，但对于希望在经济理论领域达到精深造诣的人来说，这本书绝对是绕不开的里程碑式的著作，它提供的知识深度和广度，至今仍是许多后续研究的基石。

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偶尔应该读读textbook，不能忘本啊

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没有赶上的迹象，反而离本科生的差距越来越大了。蓝过。

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没有赶上的迹象，反而离本科生的差距越来越大了。蓝过。

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