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☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons

作者:Walter Enders

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:2009-11-24

价格:GBP 192.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470505397

丛书系列:Wiley Series in Probability and Statistics

图书标签:

• Econometrics
• 经济学
• 计量经济学
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• 经济学研究

《计量经济学前沿：方法与实践》 本书深入探讨了计量经济学领域最前沿的研究方法与实际应用。我们旨在为读者提供一个全面且深入的视角，理解如何运用先进的计量经济学工具来分析经济现象，解释因果关系，并预测未来趋势。本书并非对某个特定领域的详尽梳理，而是侧重于方法论的革新与实证研究的范式转变，涵盖了从理论构建到数据处理，再到模型选择与结果解读的全过程。 第一部分：计量经济学理论的演进与新视角 在计量经济学理论的演进历程中，我们经历了从经典的线性回归模型到更加复杂和灵活的框架的转变。本书将首先回顾计量经济学核心理论的基石，包括但不限于假设、一致性、渐进正态性等基本概念。然而，本书的重点在于对这些理论在现代经济研究中遇到的挑战与应对策略进行深入剖析。 非线性与非参数方法： 传统线性模型在捕捉经济变量之间复杂的非线性关系时常显得力不从心。本书将详细介绍诸如局部多项式回归、核回归、样条回归等非参数方法，以及它们在处理高维数据和复杂函数形式时的优势。我们将探讨如何选择合适的带宽参数，如何进行模型诊断，以及在何种场景下非参数方法能够提供比参数模型更优的解释力。 因果推断的深化： 经济学家一直致力于理解“是什么导致了什么”。本书将深入探讨因果推断的现代方法，包括但不限于倾向得分匹配（PSM）、断点回归设计（RDD）、工具变量法（IV）的最新发展，以及差分中差分法（DID）在不同应用场景下的精妙运用。我们将重点关注如何在实际数据中识别和克服混淆变量、选择偏误等挑战，以及如何设计能够有力回答因果问题的实证研究。 面板数据分析的拓展： 面板数据因其能够同时捕捉跨截面和时间序列的动态信息而备受青睐。本书将超越标准的固定效应和随机效应模型，介绍诸如动态面板模型（如Arellano-Bond, Blundell-Bond）、高维面板模型、以及面板数据中的结构突变检验等前沿技术。我们将探讨如何在存在序列相关、异方差、截面依赖以及内生性等问题的情况下，稳健地估计面板数据模型。 空间计量经济学的兴起： 经济活动往往存在空间上的相互影响。本书将阐述空间计量模型，如空间滞后模型（SAR）、空间误差模型（SEM）、空间Durbin模型（SDM）等，并讨论如何进行空间权重矩阵的构建与选择。我们将展示这些模型如何用于分析区域经济发展、房地产价格扩散、环境污染的空间溢出效应等问题。 贝叶斯计量经济学的新维度： 贝叶斯方法在不确定性处理和模型融合方面提供了独特的视角。本书将介绍贝叶斯推断的基本原理，包括先验分布的设定、后验分布的计算（如马尔可夫链蒙特卡洛方法 - MCMC），以及如何解释贝叶斯模型的输出。我们将探讨贝叶斯方法在复杂模型估计、模型比较以及在数据量较少情况下的应用潜力。 第二部分：计量经济学实证研究的实践与挑战 理论方法的有效性最终体现在其在解决实际经济问题中的应用。本部分将聚焦于计量经济学实证研究中遇到的具体挑战，以及如何运用前沿方法来克服这些挑战。 大数据与机器学习的融合： 随着大数据时代的到来，传统计量经济学面临着如何有效处理海量、高维、异构数据的挑战。本书将介绍如何将机器学习方法，如 LASSO、Ridge 回归、弹性网络、以及用于处理文本数据和图像数据的深度学习技术，与计量经济学框架相结合，以实现更精确的预测和更深入的洞察。我们将探讨预测模型与解释模型的权衡，以及如何利用机器学习技术进行变量筛选和降维。 微观计量学与个体行为分析： 深入理解个体行为是许多经济政策制定的基础。本书将探讨微观计量学中常用的方法，例如对离散选择模型（Logit, Probit）的拓展，如混合 Logit 模型、嵌套 Logit 模型，以及如何处理内生性选择偏误（如 Heckman 模型）。此外，我们将讨论如何分析纵向和横向的微观数据，以研究家庭消费、劳动参与、教育决策等个体行为。 宏观经济计量模型的最新进展： 宏观经济研究是计量经济学的重要应用领域。本书将重点介绍动态随机一般均衡（DSGE）模型在现代宏观经济分析中的作用，以及如何利用贝叶斯方法和频率派方法对这些模型进行估计。此外，我们将讨论时间序列模型在宏观经济预测、政策评估中的最新应用，包括状态空间模型、时间序列中的结构突变分析等。 金融计量学的前沿方法： 金融市场是计量经济学应用的另一个重要领域。本书将涵盖高频数据分析、资产定价模型、波动率建模（如 GARCH 系列模型的拓展、随机波动率模型）以及风险管理中的计量方法。我们将探讨如何捕捉金融时间序列的尖峰厚尾特性、序列相关性以及异方差性，并利用这些模型进行风险度量和投资组合优化。 计量经济学软件与计算实践： 掌握先进的计量经济学方法离不开强大的软件工具。本书将重点介绍 R、Python（及其相关库如 statsmodels, scikit-learn, TensorFlow）、Stata 和 EViews 等主流计量经济学软件在实现前沿方法时的应用。我们将提供具体的代码示例和操作指南，帮助读者将理论知识转化为实际的分析能力。 第三部分：计量经济学研究的伦理与前瞻 任何科学研究都离不开对其局限性和未来发展方向的思考。本书在方法论与实践探讨的同时，也关注计量经济学研究的伦理问题以及未来的发展趋势。 模型选择与诊断的严谨性： 在实证研究中，模型选择的合理性与诊断的充分性至关重要。本书将强调模型诊断工具的重要性，包括残差分析、异方差检验、序列相关性检验、内生性检验等，并介绍如何根据诊断结果对模型进行调整与改进。 可重复性与透明度： 科学研究的生命在于其可重复性。本书将倡导研究的透明度，鼓励作者公开研究代码、数据（在合规的前提下）和详细的分析步骤，以促进学术界的合作与验证。 计量经济学在跨学科研究中的作用： 计量经济学方法已广泛应用于政治学、社会学、环境科学、流行病学等众多学科。本书将探讨计量经济学如何为这些学科提供强大的分析工具，以及如何与其他学科的方法论进行融合，以解决更广泛的社会经济问题。 未来研究方向的展望： 计量经济学领域正不断涌现新的研究思路与方法。本书将对诸如人工智能在经济预测中的角色、气候变化对经济的影响、以及数字经济的计量分析等前沿领域进行初步探讨，为读者勾勒出计量经济学未来的发展图景。 总而言之，《计量经济学前沿：方法与实践》旨在成为一本引导读者深入理解和掌握现代计量经济学研究精髓的参考书。我们希望通过本书，读者能够培养独立进行严谨实证研究的能力，能够灵活运用前沿方法分析复杂经济现象，并为学术研究和政策制定做出贡献。本书适合具有一定计量经济学基础的研究者、研究生以及对量化经济分析感兴趣的专业人士阅读。

评分☆☆☆☆☆

导师给我推荐的这本书，说very accessible... 我看了之后表示，还是需要econometric basic knowledge，包括matrix 才能做到accessible 不可否认，里面介绍的各种time series model对初学者来说还是很易理解的，而且每个后面都有example解析，强推  

评分☆☆☆☆☆

上次本来在卓越网写了一篇书评，因为对本书的翻译者破口大骂，而没有通过审核。这次学乖了，还是注意一下语言文明吧。 这本书的确是应用时间序列分析的经典之作，尤其适合经济学的时序分析。但是，一个非常可悲的事实——同许多经典外国经济学教材一样，被国人不负责任的翻译...  

评分☆☆☆☆☆

这本书做实证时拿来参考是可以滴，刚入门时看收益会比较大，不过书上还是有一些些原则上的错误，毕竟作者不是学理论的。做实证研究，还是先弄清理论吧。如果理论学得好的话，还是直接读paper吧，其实书上的那些例子其实挺傻的。  

评分☆☆☆☆☆

上次本来在卓越网写了一篇书评，因为对本书的翻译者破口大骂，而没有通过审核。这次学乖了，还是注意一下语言文明吧。 这本书的确是应用时间序列分析的经典之作，尤其适合经济学的时序分析。但是，一个非常可悲的事实——同许多经典外国经济学教材一样，被国人不负责任的翻译...  

评分☆☆☆☆☆

这本书做实证时拿来参考是可以滴，刚入门时看收益会比较大，不过书上还是有一些些原则上的错误，毕竟作者不是学理论的。做实证研究，还是先弄清理论吧。如果理论学得好的话，还是直接读paper吧，其实书上的那些例子其实挺傻的。  

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计，透露出一种非常强烈的“工程师思维”，而不是纯粹的理论数学家的视角。它对计量软件的应用指导，虽然不是直接的软件操作手册，但其对模型识别、估计结果解读的侧重点，无疑是为熟练使用EViews、R或Python进行实证分析的读者量身定做的。我记得在处理面板数据的时间序列问题时，作者提供的案例分析，清晰地指明了如何通过固定效应或随机效应模型来控制个体异质性，同时又要警惕序列相关性的陷阱。这种将计量经济学理论与数据科学实践紧密结合的叙事方式，极大地提升了学习的效率。它教你的不是如何“证明”一个定理，而是如何“解决”一个数据背后的经济学问题。每一个模型介绍后，几乎都会紧跟着一段关于“现实意义”的讨论，例如，一个显著的格兰杰因果关系，在经济学上到底意味着什么，而不是仅仅停留于p值的数值上。这种“知其然并知其所以然”的教学理念，对于希望将计量技能转化为实际洞察力的读者来说，是无可替代的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

这本号称“时间序列应用计量经济学”的著作，初看封面和目录，就给人一种深邃而严谨的学术气息。我当时正为一篇关于宏观经济波动预测的论文焦头烂额，急需一本能够将理论框架与实际数据处理完美结合的工具书。书里对经典时间序列模型，比如ARIMA家族的阐述，堪称教科书级别的清晰。作者似乎非常注重模型的“可操作性”，不仅仅停留在数学推导，而是花了大量篇幅讲解如何诊断模型设定、如何进行残差检验，以及在不同经济情景下如何选择最优模型结构。我记得其中关于协整（Cointegration）的章节尤其出色，它用一种非常直观的方式解释了看似抽象的长期均衡关系，并通过一系列实例展示了如何运用Johansen检验来识别并估计这些关系。对于我这种偏向实证分析的研究者来说，这种对技术细节的毫不含糊的处理方式，是极大的福音。它没有那种为了追求篇幅而堆砌的冗余内容，每一章的知识点都像精心打磨过的精密零件，紧密地咬合在一起，共同支撑起一个坚实的应用计量框架。我甚至能感受到作者在写作过程中，那种将复杂问题化繁为简的匠心独运，这让那些原本令人生畏的数学公式，似乎都变得亲切而富有指导意义。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我过去阅读过几本时间序列的专著，它们要么过于侧重于成熟的、教科书式的模型，对最新的研究进展不闻不问；要么就是过于前沿，以至于初学者望而却步，充斥着大量晦涩难懂的测度论和泛函分析工具。而这本著作的平衡感把握得极其到位。它既没有抛弃那些经过时间检验的经典工具（如向量自回归VAR模型），又毫不拖泥带水地引入了近年来在宏观预测领域大放异彩的贝叶斯方法和高维模型。尤其让我印象深刻的是关于“预测精度评估”的章节，作者详细比较了各种预测区间（Prediction Intervals）的构建方法，并强调了在不同时间跨度下（短期、中期、长期）模型选择的侧重点差异。这种对应用细节的关注，体现了作者深厚的实战经验。它成功地架设了一座桥梁，连接了严谨的学术理论与快速变化的经济现实，使得书中的知识体系既有深度又有广度，让人感觉手中的工具箱是与时俱进的，而非一本被尘封的旧资料。

评分☆☆☆☆☆

从阅读体验的角度来看，作者的写作风格呈现出一种冷静而克制的专业性，但字里行间又流露出对经济现象背后逻辑的深刻洞察力。它不像某些教材那样充满冗长或花哨的修饰语，而是用最精炼的语言直击核心。但这种简洁绝非粗糙，而是经过千锤百炼后的凝练。例如，在讨论单位根检验（Unit Root Tests）时，作者对PP、ADF乃至KPSS检验的内在假设、功效和局限性的对比分析，清晰得令人拍案叫绝。他没有简单地告诉读者“用哪个检验”，而是引导读者思考：“在什么情况下，一个检验的结果更值得信赖？”这种引导性的提问，迫使读者进行更深层次的思考，将学习过程从被动的接受知识，转变为主动的知识建构。最终，合上这本书时，我感觉到的不是知识的堆积，而是一种对时间序列数据结构和潜在规律的“认知升级”，仿佛自己获得了一副全新的、能穿透数据迷雾的眼镜，这对于任何严肃的经济数据分析工作者来说，都是极其宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

读完前几章后，我最大的感受是作者对“非线性”和“突变点”的重视程度远超同类书籍。现如今的金融市场和宏观经济数据，充斥着各种非预期的冲击和结构性变化，传统的线性模型往往显得力不从心。这本书的妙处就在于，它没有回避这些现实世界的复杂性。它详尽地介绍了状态空间模型（State-Space Models）以及卡尔曼滤波（Kalman Filtering）在处理不可观测状态变量方面的威力。我特别欣赏它在引入非线性模型时，那种循序渐进的逻辑。比如，在讨论波动率建模时，从ARCH到GARCH，再到更复杂的随机波动率（Stochastic Volatility, SV）模型，作者的叙述就像是带领读者进行一次渐进式的攀登，每一步都有清晰的视野和明确的参照点。更难能可贵的是，它不仅仅是罗列公式，而是深入探讨了这些模型在实际应用中的局限性，比如参数估计的难度和计算的复杂性，并提供了切实可行的替代方案或近似方法。这使得读者在面对真实、 messy 的数据时，不会感到无所适从，而是能根据实际的计算资源和目标，做出理性的技术选择。

评分☆☆☆☆☆

如这本书标题所示，这是为了给做时间序列分析的人写的，较晓畅易懂。里面理论涵盖并不深，而且数学要求不高。读者在学习完基本的回归分析后就可以学校这本。

评分☆☆☆☆☆

IMF宏观经济预测培训班就是用的本书第三版。虽然已经学过第二版，但是拿到原版的第三版还是又浏览了一遍，太经典了！

评分☆☆☆☆☆

如这本书标题所示，这是为了给做时间序列分析的人写的，较晓畅易懂。里面理论涵盖并不深，而且数学要求不高。读者在学习完基本的回归分析后就可以学校这本。

评分☆☆☆☆☆

短小精悍，讲解清晰，富含哲理。这本薄薄的书完全值这个价。

评分☆☆☆☆☆

参考书之一，所以泛泛翻了翻，感觉跟其他书内容大同小异，严格来说算不得读过