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計量經濟學:科學、藝術與創新 版權信息
- ISBN：9787543235533
- 條形碼：9787543235533 ; 978-7-5432-3553-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
計量經濟學:科學、藝術與創新 本書特色
眾所周知，計量經濟學這門學科不論是在西方，還是在中國，都已經經歷了長足的發展。然而，令人感到惋惜的是，計量經濟學卻沒有如大家所設想的那樣得到廣泛的應用。而作者在本書中指出，這可能的原因是，學生和研究人員缺乏對計量經濟學背后的統計方法及核心思想的充分理解，因此無法充分利用計量經濟學的潛在價值。于是，本書重點探討這門學科的科學性——嚴格的數學方法、藝術性——現代統計模型的發展，以及創新性——現代的計算機發展與統計軟件，逐一展示計量經濟學這一“蒙塵明珠”的潛力，致力于提高它在實踐和理論中的應用。
計量經濟學:科學、藝術與創新 內容簡介
本書旨在幫助讀者提升對計量經濟學方法論和基本統計方法的充分理解，特別是對統計方法核心思想的理解，并致力于提高它在實踐和理論中的應用。于是作者重點探討這門學科的科學性——嚴格的數學方法、藝術性——現代統計模型的發展，以及創新性——現代的計算機發展與統計軟件。全書首先探討計量經濟學方程估計的基本理論，隨后展示學科中的兩種預測方法，再“由靜轉動”，著眼于現代的、動態的線性方法的討論，*后簡要介紹近期新的統計軟件，并提出期望。這樣的內容安排逐一展示計量經濟學這一“蒙塵明珠”的潛力。
計量經濟學:科學、藝術與創新 目錄
1 導言
1.1 引言
1.2 本書寫作的動因
1.3 本書的重點
1.4 本書的結構和范圍
2 計量經濟學方法綜述
2.1 引言
2.2 計量經濟學的創建
2.3 社會物理學
2.4 科學計量經濟學的核心思想
2.5 計量經濟方法中的概率革命
2.6 從數據中發現
2.7 從靜態到動態建模
2.8 關于21世紀統計方法的爭論
2.9 總結和結論
3 簡單回歸分析方法
3.1 引言
3.2 簡單（單元）回歸分析
3.3 SRF系數的估計方法
3.4 標準統計假設
3.5 *佳線性無偏估計量
3.6 精度評估和模型評估
3.7 零假設統計檢驗
3.8 統計科學的危機
3.9 模擬方法
3.10 總結和結論
4 多元回歸分析方法
4.1 引言
4.2 多元線性回歸方法
4.3 多元回歸模型中的*小二乘估計
4.4 多元回歸模型的假設
4.5 多元回歸模型估計的問題
4.6 多重共線性
4.7 拉索回歸
4.8 機器學習
4.9 總結和結論
5 時間序列回歸分析
5.1 引言
5.2 使用時間序列數據的回歸模型的挑戰
5.3 使用時間序列數據的回歸模型
5.4 自相關性的檢測
5.5 自相關系數估計
5.6 非平穩時間序列
5.7 傳統計量經濟模型的挑戰
5.8 總結和結論
6 經濟預測方法
6.1 引言
6.2 因果計量經濟預測模型
6.3 ARIMA模型的藝術
6.4 總結和結論
7 動態計量經濟模型
7.1 引言
7.2 聯立方程模型
7.3 誤差修正模型
7.4. regARIMA 模型
7.5 總結和結論
8 狀態空間模型
8.1 引言
8.2 狀態空間模型
8.3 單方程狀態空間模型
8.4 時間不變模型和時間變動模型
8.5 多方程狀態空間模型
8.6 總結和結論
9 貝葉斯方法
9.1 引言
9.2 頻率論者與貝葉斯論者的差異
9.3 從經驗中學習
9.4 貝葉斯推理的機制
9.5 貝葉斯預測機制
9.6 貝葉斯方法的優點
9.7 總結和結論
10 計量經濟學的創新
10.1 引言
10.2 創新條件的硬件發展
10.3 創新條件的軟件發展
10.4 創新的原動力
10.5 創新的潛在驅動力
10.6 創新的持續驅動力
10.7 諾貝爾經濟學獎例證
10.8 總結和結論
11 結束語
11.1 引言
11.2 計量經濟學的因果關系分析方法
11.3 計量經濟學方法論的核心思想
11.4 計量經濟方法的*新發展
11.5 計量經濟學的挑戰
11.6 結論
參考文獻
1.1 引言
1.2 本書寫作的動因
1.3 本書的重點
1.4 本書的結構和范圍
2 計量經濟學方法綜述
2.1 引言
2.2 計量經濟學的創建
2.3 社會物理學
2.4 科學計量經濟學的核心思想
2.5 計量經濟方法中的概率革命
2.6 從數據中發現
2.7 從靜態到動態建模
2.8 關于21世紀統計方法的爭論
2.9 總結和結論
3 簡單回歸分析方法
3.1 引言
3.2 簡單（單元）回歸分析
3.3 SRF系數的估計方法
3.4 標準統計假設
3.5 *佳線性無偏估計量
3.6 精度評估和模型評估
3.7 零假設統計檢驗
3.8 統計科學的危機
3.9 模擬方法
3.10 總結和結論
4 多元回歸分析方法
4.1 引言
4.2 多元線性回歸方法
4.3 多元回歸模型中的*小二乘估計
4.4 多元回歸模型的假設
4.5 多元回歸模型估計的問題
4.6 多重共線性
4.7 拉索回歸
4.8 機器學習
4.9 總結和結論
5 時間序列回歸分析
5.1 引言
5.2 使用時間序列數據的回歸模型的挑戰
5.3 使用時間序列數據的回歸模型
5.4 自相關性的檢測
5.5 自相關系數估計
5.6 非平穩時間序列
5.7 傳統計量經濟模型的挑戰
5.8 總結和結論
6 經濟預測方法
6.1 引言
6.2 因果計量經濟預測模型
6.3 ARIMA模型的藝術
6.4 總結和結論
7 動態計量經濟模型
7.1 引言
7.2 聯立方程模型
7.3 誤差修正模型
7.4. regARIMA 模型
7.5 總結和結論
8 狀態空間模型
8.1 引言
8.2 狀態空間模型
8.3 單方程狀態空間模型
8.4 時間不變模型和時間變動模型
8.5 多方程狀態空間模型
8.6 總結和結論
9 貝葉斯方法
9.1 引言
9.2 頻率論者與貝葉斯論者的差異
9.3 從經驗中學習
9.4 貝葉斯推理的機制
9.5 貝葉斯預測機制
9.6 貝葉斯方法的優點
9.7 總結和結論
10 計量經濟學的創新
10.1 引言
10.2 創新條件的硬件發展
10.3 創新條件的軟件發展
10.4 創新的原動力
10.5 創新的潛在驅動力
10.6 創新的持續驅動力
10.7 諾貝爾經濟學獎例證
10.8 總結和結論
11 結束語
11.1 引言
11.2 計量經濟學的因果關系分析方法
11.3 計量經濟學方法論的核心思想
11.4 計量經濟方法的*新發展
11.5 計量經濟學的挑戰
11.6 結論
參考文獻
展開全部
計量經濟學:科學、藝術與創新 作者簡介
宗平，復旦大學經濟學學士、碩士，英國貝爾法斯特女王大學經濟學博士，先后擔任英國貝爾法斯特女王大學研究員、英國紐卡斯爾大學研究員、英國埃塞克斯大學高級研究員。自2007年起擔任英國國家統計局統濟方法高級研究員、統計方法論專家，直至退休。主要研究領域是參數估計、經濟預測計量模型、時間序列分析等，尤其致力于統計和計量經濟方法論的研究。先后在國內外學術期刊發表學術論文25篇，出版個人專著及與人合著專著13本，包括Economics of Marketable Surplus Supply: Theoretical and Empirical Analysis for China（1998，2018）和The Art and Science of Econometrics（2022）。受邀擔任多家學術期刊和出版社的專家審稿員。
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