The Cambridge Dictionary of Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Cambridge University Press

作者:B. S. Everitt

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2010-10-11

价格:USD 77.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521766999

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 统计学
• 科普
• 数据处理
• 工具书
• 统计学
• 词典
• 英语
• 剑桥
• 参考书
• 学术
• 数学
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法

好的，这是一本关于现代计量经济学前沿进展的图书简介，内容详实，力求自然流畅： --- 前沿计量经济学：模型、方法与应用 导言：计量经济学的时代新篇 计量经济学，作为连接经济理论与实际数据的桥梁，其核心价值在于提供严谨的量化工具来检验、估计和预测经济现象。进入二十一世纪，面对全球化带来的复杂性、大数据时代的挑战以及对因果推断日益精细的要求，计量经济学的理论与方法正经历一场深刻的范式转型。 《前沿计量经济学：模型、方法与应用》正是为迎接这一时代挑战而精心编纂的权威著作。本书并非对经典计量经济学基础的简单重复，而是聚焦于过去二十年间，那些深刻影响了经济学研究范式、亟需被现代研究者掌握的前沿技术与理论创新。我们致力于搭建一座从基础理解到尖端应用的坚实桥梁，帮助读者驾驭当今最复杂、最具挑战性的实证研究课题。 第一部分：因果推断的精细化革命 (The Refinement of Causal Inference) 传统上，计量经济学侧重于估计相关性。然而，当代经济学研究的焦点已完全转向因果效应的识别与估计。本部分系统梳理了识别策略的演进，重点解析了超越传统工具变量和固定效应模型的最新进展。 1.1 准实验设计（Quasi-Experimental Designs）的深化： 我们超越了基础的双重差分（DiD）模型，深入探讨了其在面对时间趋势异质性（Time-varying Confounders）时的局限性。重点介绍了合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）的最新拓展，包括多主体合成控制以及高维度情形下的优化算法。此外，对断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）的非线性效应估计、带宽选择的稳健性检验，以及“不连续性”来源的内生性处理，进行了详尽的数学推导和案例分析。 1.2 现代工具变量（IV）方法的稳健性与前沿： 传统IV方法的关键在于“排他性约束”（Exclusion Restriction）的有效性。本书详细介绍了如何通过基于结构约束的工具变量（如利用政策脉冲的异质性冲击）来增强识别。特别关注了弱工具变量（Weak Instruments）的诊断与修正，包括 Durbin-Wu-Hausman 检验的现代替代方案，以及基于经验似然（Empirical Likelihood）的方法。此外，对广义矩估计（GMM）在高维情景下的正则化技术（如 Lasso/Ridge 正则化 GMM）进行了深入讨论，以应对工具变量过多的复杂情况。 1.3 广义合成/匹配（Matching and Weighting）： 倾向得分匹配（PSM）的局限性在于其对高维协变量的敏感性。我们转向介绍双重稳健估计（Doubly Robust Estimation），它结合了回归模型和倾向得分模型的优势，只要其中一个模型设定正确，估计量就保持一致。更进一步，我们探讨了逆概率权重（Inverse Probability Weighting, IPW）在处理非平衡样本和高维混杂因素时的精确应用，并介绍了双重/三重正交化方法，以提高估计的效率和稳健性。 第二部分：高维数据与模型选择（High-Dimensionality and Model Selection） 随着经济学家能够获取的数据维度（变量数量 $P$）往往超过样本量（观测值数量 $N$），传统的最小二乘法面临严重的估计偏差和过拟合问题。本部分专注于处理 $P > N$ 场景下的预测与推断。 2.1 正则化与收缩估计（Regularization and Shrinkage）： Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）作为模型选择和参数估计的革命性工具，其理论基础和性质分析被详尽阐述。我们不仅讨论了其在回归系数上的应用，还深入分析了其在面板数据模型（如高维固定效应）和工具变量估计中的扩展形式，如 High-Dimensional IV (HDIV)。此外，Ridge 回归和 Elastic Net 的适用场景和选择标准也得到了详细对比。 2.2 预测计量经济学（Predictive Econometrics）： 当目标是预测而非仅关注因果推断时，模型选择的标准转向预测准确性。本书详细介绍了信息准则（如AIC/BIC）的现代替代方案，特别是基于交叉验证（Cross-Validation）的最优模型维度确定方法，以及如何利用预测平均（Ensemble Forecasting）技术来提高宏观经济预测的精度和稳定性。 第三部分：面板数据与时间序列的非线性结构（Nonlinear Structures in Panel and Time Series Data） 面板数据因其对个体异质性和不可观测因素的控制能力而广受欢迎，但处理其非线性、序列依赖性特征需要专门技术。 3.1 非线性固定效应估计的突破： 对于 Logit/Probit 等非线性模型，传统的固定效应估计（如基于偏差校正）是存在偏误的。本部分重点解析了 পক্ষপাত校正（Bias Correction）技术，例如基于高阶矩的估计量，以获得一致的估计结果。对于动态面板数据，则侧重于系统 GMM（System GMM）的效率提升，特别是如何选择最优的差分或水平方程组合，以及对序列相关性的诊断。 3.2 时间序列中的高阶依赖与非线性： 传统ARIMA模型难以捕捉金融市场中的波动聚集和厚尾现象。我们引入了非线性状态空间模型，包括马尔可夫转换模型（Markov-Switching Models），用于识别经济周期或金融制度转换对参数的影响。此外，对波动率建模的最新进展，如GARCH族的扩展（EGARCH, TGARCH）以及利用高频数据进行微观结构波动率估计的方法，提供了实用的指导。 第四部分：大数据、机器学习与经济学应用（Big Data, ML, and Economic Applications） 近年来，机器学习（ML）方法因其强大的拟合能力，正被积极引入经济学研究中，用以处理结构化和非结构化数据。 4.1 结构模型中的ML应用： 本部分探讨如何将ML技术嵌入到具有明确经济学含义的结构模型估计中。例如，如何使用神经网络来近似复杂的偏微分方程（PDEs）解，或利用随机森林（Random Forests）来估计具有高维度交互项的异质性处理效应（HTE）。 4.2 估计与推断的融合（The Nexus of Prediction and Inference）： 核心挑战是如何从强大的预测模型中提取可信的因果推断。本书详尽介绍了 “Double Machine Learning (DML)” 框架，该框架利用正交化思想，确保即使使用复杂的ML算法来估计混杂因素，最终的因果效应估计量仍然保持渐近正态性和一致性。 4.3 非结构化数据的情景分析： 介绍了如何利用自然语言处理（NLP）技术，从中央银行声明、企业财报或新闻文本中提取情绪指数或政策不确定性指标，并将其作为计量模型中的内生变量或工具变量进行实证检验。 总结与展望 《前沿计量经济学：模型、方法与应用》是一本面向高年级研究生、博士后研究人员以及寻求方法论升级的专业学者的综合性参考书。本书的特色在于其对理论严谨性、方法实现细节和实际应用案例的完美平衡。通过掌握本书介绍的工具，读者将能够自信地应对计量经济学研究中日益复杂的识别挑战，并能将最前沿的量化技术应用于探索现实世界中的重大经济问题。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

UK no giod

评分☆☆☆☆☆

UK no giod

评分☆☆☆☆☆

工具书

评分☆☆☆☆☆

工具书

评分☆☆☆☆☆

UK no giod