Semiparametric and Nonparametric Methods in Econometrics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Joel L. Horowitz

出品人:

页数:276

译者:

出版时间:2009-8-7

价格:USD 159.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387928692

丛书系列:

图书标签:

• Econometrics
• 非参数统计
• 非参数
• 经济学
• econometrics
• Economics
• Econometrics
• Semiparametrics
• Nonparametrics
• Statistical Modeling
• Regression Analysis
• Time Series Analysis
• Panel Data
• Causal Inference
• Quantitative Methods
• Applied Econometrics

《计量经济学前沿：模型、方法与应用》 本书简介 在经济学研究的广阔领域中，我们不断寻求更精确、更灵活的工具来理解和解释复杂的经济现象。传统参数模型在捕捉数据背后规律时，往往需要对经济系统的结构和变量之间的关系做出预设的假设，这些假设在现实世界中可能并不完全成立，限制了模型的解释力和预测能力。而随着数据量的爆炸式增长和计算能力的飞跃，对非参数和半参数方法的探索与应用，正以前所未有的速度重塑着计量经济学的图景。 《计量经济学前沿：模型、方法与应用》旨在为读者提供一个深入、全面且与时俱进的视角，去理解和掌握这些能够突破参数模型局限的强大分析工具。本书并非简单罗列技术，而是着力于揭示这些方法在经济学研究中的核心思想、数学基础、实现途径以及实际应用价值。我们相信，只有深刻理解其内在逻辑，才能在具体的经济研究问题中，做出恰当的模型选择，并有效解读分析结果。 本书内容概述 本书的结构设计循序渐进，从基础概念引入，逐步深入到更复杂的方法和前沿课题。 第一部分：计量经济学基础回顾与非参数方法引论 在深入探索非参数和半参数方法之前，我们将首先回顾计量经济学中最基础的参数模型，例如经典的线性回归模型。通过回顾其优势与局限性，为后续介绍非参数方法奠定基础。我们将重点讨论参数模型在模型设定误差、异方差、序列相关等问题上的脆弱性，并引出非参数方法的核心动机：避免对潜在的经济函数形式进行过于严格的预设。 非参数方法的引论部分，我们将介绍其基本思想：让数据“说话”。这意味着模型形式不预先固定，而是根据数据的内在结构和信息来“学习”或“估计”出函数关系。我们将初步介绍一些基本的非参数工具，如直方图、核密度估计等，来理解数据分布的非参数估计。同时，我们会简要探讨非参数方法的理论基础，包括一致性、渐近正态性等重要统计性质，并讨论其在处理高维数据时的挑战。 第二部分：核估计方法及其在计量经济学中的应用 核估计是实现非参数回归和密度估计的核心技术之一。本书将详细介绍核回归（Kernel Regression），包括其基本原理、常用的核函数（如高斯核、Epstein核、Tricube核等）以及带宽（bandwidth）选择的重要性。我们将深入探讨带宽选择的不同策略，如交叉验证（cross-validation）、留一法（leave-one-out）等，并分析带宽选择对估计效率和偏差的影响。 在应用层面，我们将展示如何使用核回归来估计一个变量对多个变量的条件期望，而无需假设其具体形式。例如，在分析消费者支出与收入、家庭规模、地理位置等因素的关系时，核回归可以捕捉到收入与支出之间可能存在的非线性关系，而无需事先设定具体的函数形式（如对数或二次项）。本书将提供详细的算法描述和可能的实现思路，帮助读者理解如何在实际研究中应用这一方法。 此外，我们还将介绍核密度估计（Kernel Density Estimation），这是一种估计概率密度函数（PDF）的非参数方法。在计量经济学中，精确估计条件密度函数对于风险管理、政策评估以及理解经济主体的行为至关重要。例如，在金融领域，准确估计损失的条件密度函数对于 VaR（Value at Risk）的计算至关重要；在劳动力市场研究中，估计工资的条件密度函数可以帮助理解不同背景的个体在收入分布上的差异。 第三部分：局部多项式估计与样条函数方法 核估计在处理数据局部信息时表现出色，但它在某些情况下也可能存在边界效应（boundary effects）问题。局部多项式估计（Local Polynomial Estimation）作为核估计的自然延伸，通过在局部区域拟合多项式来克服这一问题，通常能够获得更好的统计性质，例如更快的收敛速度或更低的渐近方差。本书将详细阐述局部多项式估计的原理，介绍不同阶数多项式的选择及其影响，并提供具体的估计方法和计算步骤。 样条函数（Spline Functions）是另一类强大的非参数工具，它们将函数空间分割成若干段，并在每段上使用多项式来表示，同时在连接点处保证函数的光滑性。本书将介绍样条函数的基本概念，如 B-splines，以及如何构建和评估样条模型。我们将重点关注其在拟合复杂、高度非线性函数关系中的优势。例如，在分析技术进步对经济增长的影响时，样条函数可以捕捉到技术进步在不同发展阶段可能呈现出的不同影响模式，而无需预设特定的增长模型。 第四部分：半参数模型：参数与非参数的融合 半参数模型（Semiparametric Models）是结合了参数模型和非参数模型的优点，在计量经济学中占据着越来越重要的地位。它们允许模型的一部分参数是明确指定的，而另一部分则采用非参数的形式进行估计。这种方法能够在保留部分参数模型的解释性的同时，提高模型的灵活性，减少模型设定误差的风险。 本书将深入探讨几种经典的半参数模型。例如，部分线性模型（Partial Linear Models），它允许模型形式为 $Y = Xeta + g(Z) + epsilon$，其中 $X$ 是参数部分，$eta$ 是待估计的参数；而 $Z$ 是一个或多个变量，它们对 $Y$ 的影响通过一个未知的函数 $g(cdot)$ 来刻画，此函数 $g(cdot)$ 则采用非参数方法估计。我们将详细介绍如何同时估计参数 $eta$ 和函数 $g(cdot)$，并讨论其统计性质。 我们还将介绍单指标模型（Single Index Models），其形式为 $Y = h(Xeta) + epsilon$，其中 $X$ 是多个解释变量组成的向量，$h(cdot)$ 是一个未知的单调函数，$eta$ 是一个待估计的参数向量。这种模型在处理高维数据时尤其有用，因为它将高维的 $X$ 压缩到一个单指标 $Xeta$ 上，大大降低了模型的维度。 第五部分：模型选择、诊断与推断 在实际应用中，选择合适的模型和评估模型的质量是至关重要的。本书将专门探讨非参数和半参数模型的模型选择准则，例如信息准则（AIC, BIC）的扩展应用，以及信息论方法（如 Minimum Description Length, MDL）在模型选择中的作用。 模型诊断（Model Diagnostics）部分，我们将介绍如何检验模型的拟合优度，如残差分析、预测误差评估等。对于非参数和半参数模型，由于其形式的灵活性，模型诊断需要更为细致和创新的方法。 在统计推断方面，本书将深入探讨非参数和半参数估计量的渐近理论，包括一致性、渐近正态性以及置信区间的构建。理解这些理论对于进行假设检验、构造置信区间以及解释估计结果至关重要。我们将讨论如何处理不同类型的数据（如独立同分布、时间序列、面板数据）下的统计推断问题。 第六部分：前沿主题与计算方法 为了让读者紧跟计量经济学研究的最新发展，本书的最后一部分将触及一些前沿主题。 高维数据分析：随着大数据时代的到来，处理包含成千上万个解释变量的数据集成为一项挑战。我们将介绍一些能够处理高维数据的非参数和半参数方法，如正则化（regularization）技术和稀疏性（sparsity）在这些模型中的应用。 因果推断中的非参数与半参数方法：在政策评估和因果效应估计中，非参数和半参数方法扮演着越来越重要的角色。我们将探讨如何利用这些方法进行倾向得分匹配（Propensity Score Matching）的非参数估计，以及如何构建基于非参数方法的工具变量（Instrumental Variables）估计量，以处理混淆变量（confounders）问题。 机器学习在计量经济学中的应用：本书将简要介绍一些与非参数和半参数方法相关的机器学习算法，如支持向量机（Support Vector Machines, SVM）、随机森林（Random Forests）和神经网络（Neural Networks），并讨论它们在计量经济学建模中的潜在应用。 计算方法与软件实现：理解算法背后的数学原理固然重要，但能够将其付诸实践同样关键。本书将提及常用的统计软件（如 R, Stata, Python）中实现非参数和半参数方法的函数库，并提供一些计算上的技巧和注意事项，帮助读者将理论知识转化为实际的分析结果。 本书的特色与读者对象 《计量经济学前沿：模型、方法与应用》的独特之处在于其理论与实践的深度结合。我们不仅会详细阐述各种方法的数学原理和统计性质，更会着重展示它们在解决实际经济学问题时的灵活性和强大能力。本书的语言力求严谨而不失生动，避免过于抽象的数学推导，而是通过清晰的逻辑和具体的例子来阐释复杂的概念。 本书的目标读者群包括： 计量经济学专业的博士生和研究生：为他们提供系统深入的学习资料，帮助他们掌握非参数和半参数方法的理论基础和应用技巧。 经济学研究人员：为他们在进行实证研究时提供创新的分析工具和方法论指导，帮助他们摆脱传统参数模型的束缚，发现数据中隐藏的深层规律。 对计量经济学前沿方法感兴趣的学者和专业人士：为他们提供一个了解和学习最新计量经济学发展动态的窗口。 我们相信，《计量经济学前沿：模型、方法与应用》将成为一本重要的参考书，为计量经济学研究注入新的活力，并为理解和解释日益复杂的经济世界提供更有力的武器。

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坦白说，这本书的阅读体验对于初学者来说，可能需要一定的耐心和准备，它的数学密度相当高，很多地方需要结合高等概率论和数理统计的知识才能完全消化。但正是这种严谨性，保证了书中所介绍的每一个技术点都是经过严格论证的，而不是那种浮于表面的“工具箱”式的介绍。我尤其关注了关于模型定性和渐近性质的讨论。作者没有回避复杂的统计推导，例如关于如何证明某些估计量的渐近正态性或者收敛速度，这对于需要撰写高水平研究论文的学者而言，是必不可少的“内功心法”。相较于市面上一些侧重于软件操作指南的书籍，这本书更像是提供了一个“为什么”和“如何证明”的坚实基础。它教会我如何批判性地看待现有的估计结果，而不是盲目地相信计算机跑出来的数字，这种思维上的训练，比掌握一两个特定函数要宝贵得多。

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从应用角度来看，这本书对于处理“大数据”时代下复杂数据结构的能力构建非常有帮助。现在的经济数据往往伴随着高维性、非线性，以及各种内生性问题，单纯的最小二乘法早已捉襟见肘。书中关于高维半参数模型中降维技术的讨论，例如带有正交化的截断法（Orthogonalization Truncation），为我们处理海量变量提供了清晰的路线图。我个人对其中关于非参数检验方法的部分印象深刻，比如如何构建一致性检验来区分一个完全参数模型和一个更灵活的半参数模型，这在模型选择上具有实际指导意义。这本书的叙述风格非常克制而精确，不使用花哨的语言来粉饰复杂性，而是用清晰的逻辑链条引导读者逐步深入，仿佛一位经验丰富、不苟言笑的导师在循循善诱，每一步都走得踏实而有力。

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这本书最让我感到惊喜的，是它对现代计量经济学前沿热点问题的回应能力。它不仅仅是对经典非参数方法的罗列，更重要的是，它将这些方法嵌入到当前计量经济学面临的关键挑战中。例如，在因果推断领域，书中对工具变量法在半参数设置下的推广（如局部线性工具变量估计）进行了深入探讨，这在解决现实中复杂的识别问题时极为关键。与市面上某些注重特定软件（如Stata或R包）功能的书籍不同，这本书专注于传授底层的方法论原理，确保了读者所学知识的“保质期”。读完之后，我感觉自己对经济现象的计量捕捉能力得到了质的飞跃，不再满足于“跑通”一个模型，而是开始思考“为什么这个模型比另一个更合适”，以及“我能否构造一个更优的估计量”——这正是从“应用者”迈向“研究者”的关键一步。

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这本书的书名乍一听挺专业的，但拿到手之后，我发现它更像是一本为那些已经对计量经济学有一定基础，并且希望深入挖掘更现代、更灵活的统计方法的读者准备的“武功秘籍”。书中并没有过多纠缠于那些经典的线性回归模型假设的冗长讨论，而是直接切入了非参数和半参数方法的精髓。对于我这种在实际数据分析中经常遇到模型设定过于僵化、无法完全捕捉数据潜在复杂性的研究者来说，这种侧重点简直是雪中送炭。作者在介绍K-近邻、核估计这些基础工具时，讲解得非常细致，不仅给出了数学推导，更重要的是，它们是如何在实际问题中，比如需求弹性估计或者生产函数分析中，帮助我们克服传统参数模型局限性的案例，让人对这些看似抽象的方法有了更直观的认识。特别是对于带宽选择的讨论，这往往是非参数分析中最棘手的部分，书里深入浅出地剖析了几种主流方法的优缺点，这一点对于想真正动手操作的人来说，价值无可估量。

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我最初购买这本书是希望能在时间序列分析方面找到一些突破口，因为传统的ARIMA模型在处理长期依赖和结构性变化时显得力不从心。这本书在处理局部似然估计（Local Likelihood Estimation）和加性模型的章节中，展现了令人惊喜的深度。它没有满足于仅仅停留在理论层面，而是非常巧妙地将这些高级工具与金融市场波动性建模、或者面板数据中的异质性效应估计联系起来。举个例子，它详细探讨了如何利用局部多项式回归来估计时变参数模型，这对于理解宏观经济政策冲击的动态效应至关重要。我特别欣赏作者在讨论这些方法时，对“偏差-方差权衡”（Bias-Variance Trade-off）的持续强调，这使得读者能够理解为什么选择一个更复杂的半参数模型并不总是意味着更好的结果，而是需要在模型灵活性和估计效率之间找到一个微妙的平衡点。这种务实的态度，使得这本书远超一般的教科书范畴，更像是一本资深分析师的实战手册。

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课程结束，标记一下老师自己的书，一定要先看appendix，以及课上增加了Lasso和SVM的内容

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Complement Jim Powell’s handbook chapter. Should read Jim’s chapter! Really nice overview, also Jim has some lecture notes on his website (just need to google it).

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The chapter on ill-posed inverse problem is new and highly readable.

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