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出版者:The MIT Press

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1983-10-25

价格:USD 60.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780262010719

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• Global Economics
• Time Series Analysis
• Panel Data
• Causal Inference
• Applied Econometrics
• Quantitative Economics
• Macroeconomics
• Microeconomics
• Financial Econometrics

全球经济计量学：理论、方法与实践 引言 在当今高度互联的全球经济格局下，理解和量化跨国界、跨区域的经济现象已成为宏观经济学、国际金融和发展经济学的核心挑战。本书《全球经济计量学：理论、方法与实践》旨在为读者提供一个全面、深入且注重实证的框架，用以分析复杂的全球经济系统。本书超越了传统计量经济学对单一国家或市场的分析范畴，聚焦于如何有效地建模、估计和推断具有空间和时间依赖性的全球经济数据。 本书的结构旨在平衡理论的严谨性与实际应用的可操作性。我们从基础的多元时间序列模型出发，逐步引入处理面板数据、高维时间序列以及网络结构的专门技术，确保读者能够应对真实世界中数据复杂性和异质性的挑战。 第一部分：全球经济数据的基础与挑战 本书的第一部分为全球经济分析奠定坚实的数据基础，并明确了传统计量方法在处理跨国数据时面临的独特挑战。 第一章：全球经济数据的类型与特征 本章系统梳理了全球经济研究中常见的数据类型，包括国家层面的宏观经济指标（如GDP、通胀、利率）、金融市场数据（汇率、主权债务）、贸易流量以及企业层面的跨境投资数据。我们将详细探讨这些数据的固有特性，例如它们通常表现出的高波动性、非平稳性、以及不同国家间存在的异质性。特别地，我们将分析“冲击”在不同经济体之间传播的机制，以及这些冲击如何影响数据的联合演化路径。 第二章：跨国数据的空间与时间依赖性 这是本书区别于一般计量教科书的关键所在。我们深入剖析了全球数据中的空间依赖性（即一国经济受邻国或主要贸易伙伴影响的程度）和时间依赖性（即时间序列的自相关结构）。我们将介绍如何通过空间权重矩阵（如地理距离、贸易联系强度）来量化空间联系，并讨论如何使用工具变量或空间滞后模型来解决内生性问题。在时间维度上，我们将考察协整、误差修正模型（ECM）在处理长期均衡关系和短期动态调整中的应用。 第三章：数据处理与预处理的专门技术 为了进行稳健的实证分析，数据预处理至关重要。本章涵盖了处理缺失值、异常值（如金融危机期间的极端观察值）以及数据频率不一致性的技术。我们将详细讨论不同类型的标准化和归一化方法，以及如何利用高频金融数据来构造低频宏观变量的代理指标。此外，我们还将介绍处理异方差性和序列相关性的非参数和半参数方法。 第二部分：核心建模框架：从单变量到高维系统 第二部分构建了分析全球经济动态的核心计量工具箱，重点关注如何有效地估计多变量系统。 第四章：向量自回归（VAR）模型的扩展与应用 VAR模型是分析多个相互作用变量动态关系的基石。本章将VAR模型从单国扩展到多国系统。我们将详细讲解结构化VAR（SVAR）的识别策略，包括使用长期约束、短期零约束或符号约束来识别宏观冲击（如货币政策冲击、全球风险偏好冲击）。我们将重点介绍如何通过“联合VAR”或“国家级VAR集合”来捕捉全球冲击的共同因子和特定冲击。 第五章：面板数据计量模型在国际分析中的应用 面板数据（同时观测多个国家在多个时间点上的数据）是全球经济研究的主流工具。本章将涵盖固定效应（FE）和随机效应（RE）模型的应用，但更侧重于处理“横截面依赖性”（Cross-sectional Dependence）。我们将详细介绍Pesaran的CIPS检验、时间序列去趋势方法，以及如何使用共同相关因子（Common Correlated Effects, CCE）估计量来处理当国家数量（N）较大而时间（T）较短时，由未观测到的全球因素导致的截面依赖问题。 第六章：高维时间序列与因子模型 随着可获取的跨国指标数量激增，处理高维数据变得不可避免。本章介绍了主成分分析（PCA）和动态因子模型（DFM）在识别全球共同驱动因子上的强大能力。我们将展示如何使用这些技术从数百个指标中提取出少数几个影响全球经济趋势的“全球因子”，并将其纳入VAR或面板模型中，以实现降维和更精准的冲击分离。 第三部分：特定全球经济问题的计量策略 第三部分将理论模型应用于特定的全球经济领域，展示计量工具如何解决现实世界中的复杂问题。 第七章：全球金融溢出与传染的计量分析 本章专注于金融市场的跨境互动。我们将使用条件相关性模型（如DCC-GARCH）来度量不同国家金融市场之间的时变风险关联。此外，我们将引入网络分析方法（如Granger因果关系网络或基于边界条件的网络分析）来识别哪些国家是“传染源”或“系统性风险的枢纽”。本章还将探讨如何使用跳跃过程模型来量化传染事件的发生概率。 第八章：全球供应链与贸易网络的计量建模 全球价值链（GVCs）是理解现代贸易结构的关键。本章将介绍如何利用投入产出表（IOT）和贸易分解方法来构建和分析全球生产网络。计量模型将聚焦于生产网络中的结构特征，例如核心-边缘结构和模块化，以及外部冲击（如关税战或疫情封锁）如何通过这些网络结构在不同层级的企业和国家间传递和放大。 第九章：国际宏观经济政策的协调与不一致性 本章关注各国央行和财政部之间的政策互动。我们将使用博弈论与计量经济学的交叉方法（如面板数据中的随机前沿分析或非合作/合作博弈模型的估计），来分析各国在汇率政策、财政刺激或气候政策上的最优策略。我们将着重于检验“政策溢出效应”的强度和方向，并评估国际政策协调的有效性。 第十章：空间计量模型的深度应用 本章将空间计量模型推向更深层次，重点处理非线性的空间关系和空间异质性。我们将介绍空间杜宾模型（SDM）的估计与解释，特别是在解释贸易、资本流动或疫情传播时，如何区分空间滞后（被影响）和空间误差（共同的未观测因素）。此外，我们还将探讨如何使用地理信息系统（GIS）数据来构建更精细、动态调整的空间权重矩阵。 结论与展望 本书最后总结了全球经济计量学在当前研究热点中的地位，并展望了未来需要克服的挑战，例如机器学习方法在识别非线性关系中的潜力，以及如何将网络理论更深入地整合到动态模型估计中，以应对日益碎片化和不确定的全球经济环境。本书旨在培养读者批判性地评估现有模型、并独立设计适合处理复杂全球数据的计量策略的能力。

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从实际应用的角度来看，我发现书中在讨论“面板数据模型在跨国研究中的应用”时，提供了一些非常实用的Stata或R代码片段（虽然是以伪代码的形式存在），这对于那些希望将理论转化为操作的人来说，是宝贵的资源。然而，美中不足的是，这些代码示例的复杂性往往无法直接应用于真实世界那种充满缺失值和内生性问题的“脏数据”。书中给出的完美数据集情境，与我们日常处理的数据质量相去甚远。我个人尝试将书中的某个面板模型应用于我正在研究的几个国家的能源消耗数据时，发现模型收敛速度非常慢，而且很多假设条件被严重违反，这迫使我必须花费大量时间去调整作者默认的回归设定。如果作者能在附录中增加一章专门讨论“异常情况下的模型稳健性调整”或“如何处理高频异方差和序列相关性”的实际策略，这本书的实用价值会大大提升。目前看来，它更像是一本展示数学最优解的理论指南，而不是一本教你如何应对现实泥泞的实战手册。

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我花了整整一个周末的时间来攻克这本书的前半部分，说实话，最大的感受就是“信息密度极高”，但阅读体验却像是在攀登一座陡峭的山峰，需要不断停下来消化。作者似乎坚信“少即是多”的原则对计量经济学不适用，每一个定理、每一个模型推导的脚注都塞满了引文和理论补充，这对于想快速掌握核心框架的人来说，无疑是个挑战。我尤其欣赏作者在处理“跨国资本流动”模型时所采用的非线性方法，它比传统的VAR模型更贴合现实的复杂性，但正如硬币的另一面，这种深度也意味着极高的数学门槛。我的建议是，如果你不是专门从事国际金融或宏观经济预测的博士生，最好备一本高等微积分和矩阵代数的参考书在手边，否则，书中的推导过程会让你感到非常吃力，感觉自己像是在重新学习数学而不是经济学。此外，书中对“数据平稳性”和“结构性断点”的处理部分，虽然提供了严谨的检验方法，但作者似乎略微低估了实际工作中数据清洗和预处理所占用的时间和难度，使得理论与实践之间产生了一定的鸿沟。总的来说，这是一本为“硬核”学者准备的工具箱，而非为入门者准备的导览图。

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这本书的章节编排逻辑性虽然清晰，但个人觉得，它更偏向于一种“教科书式”的线性展开，缺乏一些在当代学术著作中常见的、引导读者思考的“思辨性”环节。例如，在关于“汇率溢出效应”的讨论中，作者详细梳理了各个经典学派的观点，并给出了各自模型的数学表达，但这部分内容更像是一场对既有文献的系统回顾，而不是对未来研究方向的有力展望。我期待能看到更多关于大数据（比如社交媒体情绪指标、卫星图像数据等）如何融入传统计量框架的讨论，但这本书的案例和数据主要还是基于传统的宏观时间序列和面板数据。这种“稳健”但略显陈旧的叙事方式，使得在阅读过程中，很难激发出那种“啊，原来还可以这么做”的创新灵感。对于希望了解前沿计量工具如何应对当前全球经济不确定性的读者来说，这本书可能稍显滞后。它提供了坚实的基础，却没能带你登上观景台去俯瞰最新的风景。它的价值在于“建立体系”，而非“激发灵感”。

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这本《Global Econometrics》的封面设计实在有点……怎么说呢，过于写实了，那种深蓝配上金色的字体，让人感觉像是某个银行的年度报告，而不是一本充满活力的经济学专著。我原以为会看到一些象征全球化或者复杂模型交叉的图形元素，结果就是这种传统到近乎保守的排版。拿到书的时候，我首先对它的装帧质量印象深刻，纸张很厚实，印刷质量清晰，拿在手上确实有分量感，这至少保证了阅读过程中的物理舒适度。不过，内容呈现上，我不得不说，开篇的几章在引入宏观概念时略显冗长，特别是对基础计量模型的复习部分，似乎没有充分考虑到已经有一定基础的读者，节奏拖沓，让人有点想直接跳到核心章节。作者在第一部分对“全球异质性”的定义花了大量的篇幅，虽然理论上重要，但对于初次接触这一领域的读者来说，可能需要反复阅读才能真正把握住其精髓。而且，书中引用的早期案例大多集中在发达经济体之间，对于新兴市场的动态变化和数据处理的特殊性探讨相对不足，这在讨论“全球”视角时，是一个明显的缺憾。总体来看，这套书的物理形态是扎实的，但内容铺陈的节奏感和案例的广度，还有待商榷。

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关于本书的论述风格，我必须指出其强烈的“学院派”色彩。作者的语言极其精确、严谨，几乎不允许任何模糊的表达存在，这在科学写作中是优点，但在引导初学者时，却构成了一道无形的屏障。句子结构复杂，充斥着大量的从句和专业术语，阅读时常常需要反复回溯以确认主谓宾结构和逻辑关系。这使得阅读效率大大降低，尤其是在需要快速浏览不同章节以对比不同理论模型时，这种风格带来的认知负荷是相当大的。我感觉作者更像是对着一群同行的专家在阐述观点，而不是在向广大学习者传授知识。如果能有更多类比、图示或更生活化的例子来辅助那些抽象的矩阵运算和统计检验，这本书的接受度会更高。它更像是一部精心打磨的学术专著的精简版——内容精华萃取，但“润滑剂”——即那些帮助理解的辅助材料——却严重不足。因此，这本书更适合作为研究生阶段的参考教材，而不是本科生的入门读物。

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