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出版者:Palgrave Macmillan

作者:Yew-Kwang Ng

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:2004-04-03

价格:USD 135.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780333971215

丛书系列:

图书标签:

• 金融
• econ
• Welfare
• 福利经济学
• 经济学
• 公共经济学
• 社会福利
• 资源配置
• 帕累托效率
• 福利定理
• 市场失灵
• 外部性
• 公共物品

好的，以下是一本名为《Welfare Economics》的书籍的详细内容简介，旨在介绍该书涵盖的广泛领域和深度，但不涉及该书本身的内容。 --- 《计量经济学前沿：高级模型与应用》 内容简介 本书旨在为高级计量经济学研究者和专业人士提供一个全面、深入且具有前瞻性的指南，聚焦于当代计量经济学中最复杂、最具挑战性的前沿领域。它超越了传统计量经济学教科书的基础概念，深入探讨了处理现代经济数据和解决复杂识别问题的先进方法论。全书结构严谨，理论阐述清晰，同时结合了大量的实际案例和前沿的研究应用，力求成为读者在计量经济学领域攀登高峰的必备参考。 第一部分：高维数据与非参数估计 本部分首先处理了现代经济学研究中日益普遍的高维数据问题，即协变量数量显著多于样本观测值的“$p>N$”情景。我们详细介绍了正则化（Regularization）技术，特别是 Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 及其变体（如 Elastic Net 和 Group Lasso）在线性回归、时间序列分析和面板数据模型中的应用。重点探讨了在高维设定下如何进行可靠的变量选择、处理多重共线性以及维持估计量的一致性和有效性。 随后，内容转向了非参数和半参数方法。在经济理论往往无法完全指定函数形式的背景下，我们阐述了核估计（Kernel Estimation）、局部多项式回归（Local Polynomial Regression）以及样条（Splines）等技术。重点分析了如何选择最优带宽（Bandwidth Selection）以及如何评估这些估计量的渐近性质。此外，半参数模型，特别是 单索引模型（Single-Index Models） 和 效率估计（Efficiency Estimation），被深入讨论，展示了如何在部分识别函数形式的同时保持模型估计的灵活性。 第二部分：因果推断的现代方法论 因果推断是当代经济学研究的核心驱动力。本书致力于系统梳理和批判性评估当前最先进的识别策略和估计技术，超越了传统的工具变量（IV）和双重差分（DiD）的初步应用。 1. 处理效应的局部平均处理效应（LATE）框架深化： 详细分析了“局部平均处理效应”（LATE）的识别边界，并介绍了在异质性处理效应背景下，如何利用 广义倾向得分匹配（Generalized Propensity Score Matching） 和 多重工具变量（Multiple Instruments） 来识别特定群体的平均处理效应。 2. 断点回归（RDD）的进阶应用： 讨论了 模糊断点回归（Fuzzy RDD） 的理论基础，并深入探讨了非线性断点效应、多维断点设计以及在存在协变量干扰下的稳健估计方法。 3. 因果图与结构方程建模： 引入 因果图（Causal Graphs/DAGs） 作为结构化因果假设的强大工具。重点讲解了 d-分离（d-separation）规则，并将其应用于识别混杂因子（Confounders）、中介变量（Mediators）和对撞因子（Colliders），为选择恰当的控制变量集提供了严格的理论依据。 4. 基于机器学习的因果推断： 考察了 双稳健估计（Double Robust Estimation）、目标学习（Targeted Learning） 以及 异质性处理效应（HTE） 的机器学习方法，如 Causal Forests 和 Double Machine Learning (DML)，这些方法在处理复杂非线性关系和高维混杂因子时显示出巨大潜力。 第三部分：时间序列与高频数据分析 本部分专注于处理具有复杂时间依赖性的数据结构。 1. 非线性时间序列模型： 深入探讨 状态空间模型（State Space Models）、隐马尔可夫模型（HMMs） 以及 非线性自回归条件异方差（ARCH/GARCH） 模型的最新发展，特别是处理高频金融数据中的尖峰和肥尾现象。 2. 高频数据与微观结构： 针对金融市场的高频交易数据（Tick Data），讨论了 高频估计 技术，如基于最优子采样的估计法和利用连续时间模型进行参数估计的挑战。重点分析了市场微观结构中的信息抵达率和订单簿动态建模。 3. 时间序列的函数空间处理： 引入了对时间序列进行 函数性回归（Functional Regression） 的方法，允许将整个时间序列或波动率曲线视为预测变量或被解释变量，这在宏观经济预测和气候经济学中越来越重要。 第四部分：贝叶斯方法与计算经济学 本部分侧重于现代贝叶斯统计方法及其在处理复杂模型时的计算实现。 1. 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）的优化： 详细介绍了高级 MCMC 算法，如 Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 和 No-U-Turn Sampler (NUTS)，并讨论了如何诊断收敛性、优化采样效率，以及在面临大量参数时的挑战。 2. 变分推断（Variational Inference, VI）： 对 VI 进行了系统介绍，将其作为 MCMC 的高效替代方案，尤其适用于大数据集和深度学习模型中的贝叶斯估计。 3. 贝叶斯模型选择与模型平均： 探讨了贝叶斯因子（Bayes Factors）的计算和解释，以及 贝叶斯模型平均（Bayesian Model Averaging, BMA） 在处理模型不确定性中的优势，并结合实际经济情景展示如何应用这些方法来避免模型选择偏差。 本书的每一章都辅以 R 或 Python 的代码示例，并包含“前沿挑战”的讨论部分，旨在引导读者思考和探索下一代计量经济学问题的解决方案。本书的深度和广度，使其成为研究生、博士后研究人员以及需要掌握最先进计量工具的实务经济学家的理想读物。

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《福利经济学》这本书，与其说是一本教科书，不如说是一次关于“价值”的深度探索。作者并没有局限于传统的经济学范畴，而是将触角延伸到了伦理学、心理学乃至哲学领域。我尤其欣赏书中对“机会成本”的重新定义，它不再仅仅是经济学上的数字游戏，而是上升到了人生选择的高度。书中通过对不同人生轨迹的对比分析，让我深刻理解到，我们所做的每一个决定，都伴随着放弃其他无数种可能性的代价。这种思考方式，让我开始重新审视自己的职业选择、生活方式，甚至人际关系。我发现，很多时候，我们之所以感到不快乐，并非是因为我们拥有的不够多，而是因为我们没有清晰地认识到自己真正想要的是什么，以及为了得到它，我们愿意放弃什么。书中还对“异化”现象进行了深刻的剖析，让我意识到，在现代社会中，个体往往容易在追求效率和物质的过程中，迷失自我，失去与自身真实需求的连接。这本书真的像一面镜子，映照出我内心深处的困惑和渴望。

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读完《福利经济学》，我最大的收获是，它让我摆脱了对“福利”的刻板印象。我曾以为这是一本关于政府如何分配资源、如何提高国民收入的书，但实际上，它探讨的“福利”更加广阔和深刻。作者并没有直接给出“福利最大化”的公式，而是通过对个体行为动机的细腻描绘，让我理解到，真正的福利，不仅仅是物质的富足，更是精神的满足和内心的平和。书中关于“选择自由”的讨论，就让我非常有共鸣。作者认为，一个人是否能够自由地选择，并且能够充分实现自己的潜能，这本身就是一种重要的福利。我开始思考，在很多社会治理模式下，是否过度强调了集体的利益，而忽略了个体的选择权？书中还提到了“信息对称”的重要性，并将其与个体决策的质量紧密联系起来。这一点让我对很多“信息不对称”的现象有了更深的警惕，比如各种金融欺诈、虚假宣传等，它们都在无形中剥夺了我们做出真正有利于自己选择的权利。这本书让我明白，福利的实现，需要个体自由、信息透明，以及对自身需求的深刻认知。

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老实说，当我拿起《福利经济学》这本书的时候，我以为我会看到一堆枯燥的公式和模型，但事实证明，我的担忧是多余的。这本书的写作风格非常吸引人，作者擅长用生活中最平凡的例子来阐述最深刻的经济学原理。比如，书中对“公共物品”的讨论，就让我对“搭便车”现象有了全新的认识。作者并没有直接批判这种行为，而是通过分析个体理性选择的逻辑，解释了为什么在集体行动中，个人往往倾向于付出最少的努力，而享受最大的收益。这让我开始反思，很多社会问题，比如环境污染、公共设施维护等，都可能与这种“搭便车”的心理有关。更让我惊喜的是，书中还探讨了“行为经济学”的一些前沿观点，比如“损失厌恶”和“现状偏好”。这些概念的引入，让整本书的内容更加丰富和立体。我发现，很多时候，人们并非完全理性地追求利益最大化，而是会被情绪和心理偏见所左右。作者通过一些有趣的实验和案例，生动地展示了这些心理因素是如何影响我们的经济决策的。读完这本书，我感觉自己像是在进行一场智力探险，每一个章节都充满了新奇和惊喜。

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这本书的名字叫《福利经济学》，但说实话，我读完之后，感觉它更像是一本关于“选择的艺术”的指南。作者并没有直接告诉我“你应该如何最大化福利”，而是巧妙地通过一个个生动的案例，让我自己去思考和探索。比如，书中对“承诺”的分析，就让我大为触动。它不仅仅是关于经济决策，更是关于心理学和人性的洞察。作者通过对一些看似日常的经济行为进行深入剖析，揭示了我们在做决定时，往往会受到过去承诺的束缚，即使这些承诺在当下看来已经不再那么理性。我开始反思自己生活中的一些选择，是不是也受到了类似“沉没成本谬误”的影响，而错失了更好的机会？书中还提到了“认知偏差”对我们经济行为的影响，这一点尤其让我感到惊奇。我一直以为自己是个很理性的人，但读了这本书我才意识到，原来我们的大脑里藏着那么多“小鬼”，它们总是在不经意间干扰我们的判断。例如，书中对“锚定效应”的讲解，让我恍然大悟。在购物时，商家给出的初始高价，哪怕之后大幅降价，也往往会在我们心中留下一个“价值锚”，让我们觉得捡到了便宜，但实际上，这可能只是商家的一种营销策略。这本书真的颠覆了我对“理性经济人”的传统认知，让我开始更加审慎地审视自己的每一个决策。

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这本《福利经济学》给我最大的感受是，它提供了一种全新的视角来审视我们所处的社会和经济环境。与其说是探讨宏观的福利指标，不如说它是在深入挖掘个体行为背后那些微妙的驱动力，并由此推演出集体性的后果。我特别喜欢书中关于“社会规范”的部分，它让我明白了为什么在某些情况下，人们会选择不符合个人利益的行为，而仅仅是为了遵循群体约定俗成的规则。例如，关于“免费午餐”的困境，作者用一种近乎哲学思辨的方式，探讨了在信息不对称的情况下，个体和集体之间存在的天然矛盾。我发现，很多时候我们所谓的“福利”，并非是某个中心化的机构分配的，而是通过无数个体在互动中，在权衡利弊、遵守规范的过程中，自发形成的一种微妙的平衡。书中还花了相当大的篇幅去讨论“公平”与“效率”之间的权衡，这让我对一些社会政策有了更深的理解。我开始认识到，很多看似简单直接的社会问题，其实背后都牵扯着复杂的利益博弈和价值判断。作者并没有给出简单的答案，而是鼓励读者去独立思考，去理解不同群体之间的视角差异。读完这本书，我感觉自己对社会的运作机制有了一种更深刻、更立体的认知，不再是那种非黑即白的简单判断。

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