Nonstationary Panels, Panel Cointegration, and Dynamic Panels (Advances in Econometrics) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:JAI Press

作者:

出品人:

页数:350

译者:

出版时间:2000-12-01

价格:USD 135.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780762306886

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• Panel Data
• Time Series
• Cointegration
• Nonstationary Data
• Dynamic Models
• Statistical Modeling
• Quantitative Economics
• Econometric Analysis
• Applied Econometrics

非平稳面板数据、面板协整与动态面板模型：经济计量学前沿进展 本书深入探讨了在经济学和金融学研究中日益凸显的复杂面板数据分析方法。随着大数据时代的到来，研究人员能够获取包含个体（如公司、国家、家庭）在多个时间点观测的数据，这种面板数据提供了比纯时间序列或纯横截面数据更丰富的信息。然而，面板数据也带来了独特的挑战，尤其是在数据表现出非平稳性、存在长期均衡关系（协整）以及个体动态行为模式各异的情况下。本书正是聚焦于解决这些难题，为读者提供一套系统、前沿的分析工具和理论框架。 第一部分：非平稳面板数据的处理与推断 本部分首先为读者打下坚实的理论基础，详细阐述了面板数据中非平稳性的概念及其对标准计量经济学模型可能造成的偏差。我们将从基本的单位根检验方法入手，介绍适用于面板数据的各种单位根检验，并分析它们在不同情况下的优劣。例如， Levin-Lin-Chu 检验、Im-Pesano-Quah (IPQ) 检验、Maddala-Wu 检验等，都将得到详细介绍，并辅以实际案例说明如何选择和解释这些检验结果。 接着，本书将深入探讨非平稳面板数据中的回归问题。当面板数据中存在单位根时，传统的普通最小二乘法 (OLS) 回归可能会产生虚假回归，即看似显著的关系实则反映了数据中的共同趋势而非真实的经济联系。因此，本部分将重点介绍针对非平稳面板数据的估计方法，如动态面板数据模型中的 GMM (广义矩估计) 方法，以及在非平稳环境下进行稳健推断的策略。我们将详细分析这些方法的理论依据，并讨论它们在处理内生性、序列相关性等问题上的优势。 第二部分：面板协整的理论与应用 协整理论是分析经济变量之间长期均衡关系的强大工具。当两个或多个非平稳时间序列变量之间存在一个稳定的长期关系时，我们称这些变量是协整的。在面板数据框架下，面板协整的概念进一步扩展，允许我们分析一群个体（如不同国家）在长期内是否遵循着相似的均衡路径。 本部分将系统介绍各种面板协整检验方法。从早期的 Pedroni 检验，到更具统计功效的 Kao 检验，以及近年来发展起来的基于向量自回归 (VAR) 模型的面板协整框架，本书都将一一梳理。我们将详细解释每种检验的统计原理、假设条件以及解释其结果的关键点。 更重要的是，本书将深入探讨面板协整关系的估计问题。一旦确认存在面板协整，如何估计出这些长期的关系就成为关键。我们将介绍多种估计方法，包括但不限于： 面板向量误差修正模型 (Panel Vector Error Correction Model, PVECM)： 这是分析协整关系动态调整过程的标准工具，我们将详细介绍其建模、估计和检验方法。 面板动态 OLS (Panel Dynamic OLS, PDOLS)： PDOLS 是一种在协整环境下估计长短期关系的有效方法，本书将详细阐述其构建过程和优势。 面板 FMOLS (Panel Fully Modified OLS)： FMOLS 同样是处理协整变量估计的有效工具，我们将对其进行深入解析。 本书还将通过大量实际案例，展示如何在宏观经济、金融市场、微观经济行为等领域应用面板协整技术。例如，分析不同国家之间的购买力平价关系、分析金融市场中资产价格的长期联动性、或者研究家庭消费与收入的长期稳定关系等。 第三部分：动态面板数据模型的深入分析 动态面板数据模型是处理面板数据中个体动态行为和遗漏变量偏差的有力工具。当一个解释变量的滞后项本身作为解释变量出现在回归方程中时，或者当存在未被观测到的个体特异性效应时，标准的面板数据估计方法将不再适用。 本部分将首先从经典的动态面板模型出发，详细介绍固定效应和随机效应模型的局限性，以及它们在处理动态面板数据时可能遇到的问题。随后，我们将重点介绍并深入讲解由 Arellano 和 Bond 提出的 GMM (广义矩估计) 方法，这是处理动态面板数据中内生性和个体特异性效应的里程碑式进展。我们将详细阐述： 差分 GMM (Difference GMM, DGM)： 如何通过差分消除个体固定效应，并使用滞后变量作为工具变量进行估计。 水平 GMM (System GMM, SYS-GMM)： 如何结合差分方程和水平方程，使用更丰富的工具变量集，从而提高估计的效率和稳健性。 本书还将介绍其他重要的动态面板模型技术，例如： 动态面板的面板协整分析： 如何在考虑个体动态行为的同时，检验和估计面板协整关系。 处理序列相关的工具变量： 当工具变量本身也存在序列相关时，如何进行稳健的 GMM 估计。 工具变量的选择和有效性检验： 详细讨论如何选择合适的工具变量，并进行工具变量有效性的检验。 本书的案例研究将覆盖经济学和金融学的广泛领域，例如，分析人力资本投资对经济增长的长期动态影响、研究企业投资决策的动态调整过程、或者评估财政和货币政策在不同国家和时间上的动态传导机制。 本书特点： 理论与实践并重： 本书不仅深入阐述了各种计量方法的理论基础，还提供了大量的实际案例和数据分析指导，帮助读者将理论应用于实际研究。 前沿性： 聚焦于经济计量学领域最前沿的面板数据分析方法，涵盖了非平稳性、面板协整和动态面板模型的最新进展。 系统性： 结构清晰，从基础概念到高级应用，循序渐进地引导读者掌握复杂的面板数据分析技术。 面向研究者： 旨在为经济学、金融学、统计学以及相关领域的研究生、博士后和资深研究人员提供一套完整的、可操作的分析工具箱，提升其在面板数据分析方面的研究能力。 通过阅读本书，您将能够熟练掌握如何处理非平稳面板数据，如何识别和估计面板协整关系，以及如何构建和解释动态面板数据模型。这将极大地提升您在处理复杂经济和金融数据时的分析能力和研究水平。

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这本书的写作风格，可以说是一种**精炼到近乎严苛的学术表达**。它几乎完全摒弃了过于通俗的解释，而是直接将复杂的数学推导和理论证明摆在读者面前。我发现，如果要真正消化其中的内容，必须对基础的微积分、线性代数以及时间序列分析有牢固的预备知识。特别是在处理“面板协整”那一章节时，作者对向量误差修正模型（VECM）在面板设定下的推广，其严谨性让人不得不停下来反复揣摩每一个假设的经济含义。这对于实践者来说可能是一个挑战，因为你需要不断地在理论的抽象世界和实际数据的噪声之间进行权衡。它更像是一份**研究工具箱的说明书**，而不是一本可以轻松翻阅的读物。每一次阅读都像是在攀登一座学术的高峰，需要不断地回顾之前的章节来确保对当前论证的理解是无懈可击的。但正因如此，当最终能够成功构建并解读一个动态面板模型时，那种成就感是其他入门级书籍无法比拟的。

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这部著作的理论深度和广度确实令人印象深刻，它似乎在构建一个非常扎实且复杂的计量经济学框架，专注于处理那些在时间和个体维度上都表现出时间不一致性（nonstationarity）的面板数据。我尤其欣赏作者对于如何识别和估计这些复杂模型所采用的细致入微的方法论探讨。例如，书中对单位根检验和协整检验在面板数据背景下的扩展应用，展示了作者对前沿计量工具的精湛掌握。读起来感觉像是在啃一本需要高度集中注意力的教科书，它不满足于停留在基础概念的介绍，而是直接深入到那些决定实证研究成败的关键技术细节中。对于任何希望在宏观经济学、金融计量或劳动经济学等领域进行前沿面板数据分析的研究者来说，这本书无疑是一本不可或缺的参考手册。它强迫读者超越简单的固定效应或随机效应模型，去正视现实世界数据中普遍存在的动态性和长期均衡关系。那种层层递进的逻辑推导，虽然艰涩，但一旦理解，便能豁然开朗，体会到结构化建模的巨大力量。

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这本书的结构安排是极其清晰和有条理的，尽管内容难度很高，但其逻辑脉络却能引导读者逐步深入。它似乎将面板数据的处理流程分成了几个清晰的阶段：首先处理水平层面的非平稳性问题，然后过渡到协整关系的检验与估计，最终聚焦于短期的动态调整机制。这种**由浅入深、层层递进的编排方式**，对于那些已经具备一定计量基础，但希望专门攻克面板数据复杂性的研究人员来说，是极其友好的。每一部分都像是为解决特定难题量身定做的理论工具。我感觉作者在力求提供一个全面的“工具箱”，确保读者在面对不同类型的经济时间序列数据——无论是跨国金融数据还是长期的宏观变量——时，都能找到对应的、经过理论严格检验的分析路径。这种系统性和完备性，使得它在同类专业书籍中显得尤为突出。

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如果说大多数计量经济学著作旨在提供“如何做”的指南，那么这本著作则更侧重于“为什么必须这样做”的理论基础阐述。它深入剖析了在面对异质性（heterogeneity）和内生性（endogeneity）时，传统方法的局限性，并系统地介绍了如GMM（广义矩估计）等高级技术来克服这些挑战。我特别留意到，书中对**动态面板模型的识别策略**进行了详尽的讨论，这在处理反馈效应和滞后被解释变量的内生性问题时至关重要。这种对方法论背后的哲学思考，使得这本书的价值超越了单纯的“操作指南”。它培养的是一种批判性思维——即对任何估计结果的稳健性进行质疑和检验的能力。对于博士生或需要设计复杂实证研究的学者而言，这种对假设前提的深度挖掘是建立可信结论的基石。它要求读者不仅要会运行软件，更要懂得背后的理论逻辑如何支撑起实证结果的有效性。

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阅读这本书的过程，更像是一次严谨的学术“对话”，它挑战着读者对既有模型的认知边界。作者在引入**系统GMM（System GMM）**等先进工具时，其措辞是极其审慎且技术性的，丝毫没有含糊其辞。这种对精确性的执着，也体现在对模型设定偏差的探讨上——它反复强调，不恰当的面板设定可能导致估计量的一致性完全丧失。我个人认为，这本书的真正价值在于，它迫使我们从一个更“动态”和“结构化”的角度去看待经济现象，承认个体间的差异性以及变量之间长期存在的潜在联系。对于那些经常处理包含大量个体和较长观测期的面板数据的用户来说，这本书提供了一套几乎是“标准设定”的检验程序和估计框架。它不是一本可以轻松读完的书，但它所蕴含的知识深度足以支撑起未来多年的研究工作，是那种会不时被翻开查阅的“案头经典”。

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