基本无害的计量经济学:实证研究者指南 图书 经济 经济数学 贸易经济 经济学前沿学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郎金焕#scln#李井奎 译

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店铺： 书虫图书专营店

出版社： 格致出版社

ISBN：9787543220584

商品编码：25168769922

包装：平装-胶订

开本：16

出版时间：2012-04-01

商品参数

基本无害的计量经济学:实证研究者指南
	定价	45.00
	出版社	格致出版社
	版次	1
	出版时间	2012年04月
	开本	16开
	作者	[美]乔舒亚·安格里斯特，约恩-斯特芬·皮施克 著 郎金焕，李井奎 译
	装帧	平装-胶订
	页数
	字数
	ISBN编码	9787543220584
	重量	438

内容介绍
《当代经济学系列丛书·当代经济学教学参考书系：基本无害的计量经济学·实证研究者指南》在学科领域方面，不仅着眼于各传统经济学科的新成果，更注重经济学前沿学科、边缘学科和综合学科的新成就；在选题的采择上，广泛联系海内外学者，努力开掘学术功力深厚、思想新颖独到、作品水平拔尖的“高、新、尖”著作。

目录

前言  
致谢  
本书结构  
第壹部分 导论  
1 关于“问题”的问题  
2 理想的实验  
2.1 选择性偏误  
2.2 用随机分配解决选择性偏误  
2.3 对实验的回归分析  
 
第二部分 核心  
3 让回归变得有意义  
3.1 回归的基本原理  
3.2 回归与因果关系  
3.3 异质性与非线性  
3.4 回归的细节  
3.5 附录：对加权平均导函数求导  
4 实践中的工具变量：得到你想要的  
4.1 工具变量与因果关系  
4.2 两阶段zui小二乘的渐进推断  
4.3 双样本工具变量和剖分样本工具变量  
4.4 工具变量与异质性潜在结果  
4.5 对局部平均处理效应的推广  
4.6 工具变量的细节  
4.7 附录  
5 相似世界：固定效应＼双重差分和面板数据  
5.1 个体固定效应  
5.2 双重差分：事前与事后，处理和控制  
5.3 固定效应与滞后被解释变量  
5.4 附录：对固定效应模型和滞后被解释变量模型的进一步讨论  
 
第三部分 拓展  
6 更进一步：断点回归设计  
6.1 清晰断点回归  
6.2 作为一种工具变量法的模糊断点回归  
7 分位数回归  
7.1 分位数回归模型  
7.2 对分位数处理效应的工具变量估计  
8 非标准的标准误问题  
8.1 在估计稳健标准误时存在的偏误  
8.2 面板数据中的聚类问题和序列相关问题  
8.3 附录：对简单Moulton因子的计算  
zui后的几句话  
术语表及名词缩写  
参考文献  
译后记 

深入金融市场结构与行为的变革：量化分析视角 一、 宏观经济波动与金融市场韧性 本书聚焦于全球宏观经济体系在过去二十年间经历的深刻结构性变化，并探讨这些变化如何重塑了金融市场的运作逻辑与风险特征。我们从货币政策的非常规转向——特别是量化宽松（QE）的退出与再通胀预期的反复拉锯——出发，深入剖析了流动性溢价、期限结构变动与风险资产定价之间的动态关联。 1. 利率环境的非线性冲击： 传统的利率传导机制在低利率常态化后遭遇了挑战。本书将构建一个包含异质性预期和有限理性主体的动态随机一般均衡（DSGE）模型，用以模拟央行政策信号在不同市场参与者（如养老基金、高频交易商和主权财富基金）之间的扩散与放大效应。特别关注负利率政策（如欧洲和日本的部分实践）对银行盈利能力、信贷扩张意愿以及资产泡沫形成的影响。 2. 全球价值链重构与贸易金融风险： 地缘政治冲突和技术脱钩趋势正在加速全球价值链（GVC）的区域化和“友岸外包”化。我们利用最新的面板数据，结合引力模型（Gravity Model）的扩展版本，量化评估GVC碎片化对跨国资本流动、汇率波动以及供应链融资风险的系统性影响。核心分析集中于如何利用卫星图像和企业供应链网络数据，构建更具前瞻性的贸易融资违约风险指标。 3. 气候变化与转型金融的量化挑战： 气候风险已成为金融稳定的核心议题。本书采用叙事经济学（Narrative Economics）与机器学习相结合的方法，分析监管信息披露（如TCFD报告）的质量与企业实际排放行为之间的关系。我们构建了“物理风险暴露指数”和“转型路径依赖指标”，评估在碳定价机制和技术替代加速背景下，能源、材料和基础设施行业的资产重估轨迹。 --- 二、 深度探究高频数据与微观市场结构 金融市场的效率与稳定性越来越依赖于对其微观结构的理解。本书突破传统日度或周度数据的限制，将分析的粒度推进到毫秒级别，以揭示隐藏在喧嚣交易背后的市场动力学。 1. 订单簿不平衡（OIB）与瞬时价格发现： 我们利用Level 3深度订单簿数据，构建了基于信息到达率和订单流失率的复合OIB指标。通过对比不同资产类别（如外汇期货与股票指数期货）在流动性枯竭事件中的表现，我们展示了做市商最优报价策略如何受到延迟感知（Latency Perception）的影响。研究表明，在信息不对称性加剧的环境下，最优的做市策略更倾向于“等待”，而非主动提供流动性，这加剧了闪电崩盘（Flash Crash）的风险。 2. 算法交易的协同效应与反馈循环： 量化交易策略的同质化是当前市场不稳定的重要驱动力之一。本书采用复杂系统理论中的“耦合振子模型”，模拟不同类型算法（如基于均值回归、趋势跟踪和套利策略）之间的相互作用。我们发现，当市场冲击发生时，算法间的同步触发机制可以迅速将局部信息转化为全局性的价格超调（Overshooting），并构建了一个关于“算法瀑布效应”的临界点模型。 3. 市场微结构中的非线性定价异象： 传统资产定价模型往往假设市场是充分信息的。本书着重考察了“信息溢出”（Information Spillover）在不同交易时段内的差异。我们发现，在亚洲和欧洲交易时段的交叠期，特定高流动性工具上存在显著的短期价格漂移，这并非完全由套利活动解释，而可能源于不同司法管辖区监管信息披露时间差导致的微观结构摩擦。 --- 三、 信用风险的动态建模与传染机制 在信贷扩张与收缩的周期中，准确评估和预测信用风险的蔓延是金融机构稳健运营的关键。本书侧重于利用网络分析工具来揭示隐藏的关联性。 1. 跨部门信用传染的网络拓扑分析： 传统的信用风险模型多基于单一机构的违约概率。我们构建了基于投入产出表（I-O Table）和银行间借贷关系的金融网络图。利用图论中的中心性（Centrality）和连通性（Connectivity）指标，我们量化了特定部门（如商业地产或影子银行体系）的“系统性风险贡献度”。研究发现，网络的“小世界”特性使得局部冲击更容易跨越防火墙，引发全局性的去杠杆压力。 2. 违约预测中的替代性数据应用： 为了提高对中小企业（SMEs）和新兴市场主权债务的早期预警能力，我们引入了企业级财务报表之外的替代性数据，如企业高管的社交媒体情绪、卫星监测的工厂开工率以及特定行业的专利申请活跃度。通过构建混合效应的Logit模型，证明这些非结构化数据能有效提升违约预测的准确性，尤其是在经济数据滞后或失真的情况下。 3. 衍生品市场中的隐含违约风险结构： 通过分析信用违约互换（CDS）的价差曲线，本书深入探讨了市场对不同期限和不同等级债务的风险偏好。我们构建了一个基于市场预期的“风险中性违约率”（Risk-Neutral Default Rate）估计框架，并将其与宏观经济指标进行对比，以识别市场定价中是否存在过度悲观或盲目乐观的偏差，为监管机构的压力测试提供更精细的输入参数。 --- 四、 计量经济学前沿方法在金融时间序列中的应用 本书汇集了近年来计量经济学在处理高频、非线性、非平稳金融数据方面的新兴工具，旨在为实证研究者提供一套可操作的、现代化的分析工具箱。 1. 随机波动模型（Stochastic Volatility Models）的贝叶斯估计： 针对金融时间序列中波动率集群效应和尖峰厚尾特征，我们详细介绍了基于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的SV模型估计流程。重点讨论了如何有效地识别和建模特大冲击事件（Outliers）对波动率均值回归速度的影响。 2. 非线性协整与误差修正模型的动态解释： 在处理资产价格与基本面指标（如股息、盈利预期）的长期关系时，我们采纳了面板分位数回归（Panel Quantile Regression）和非线性误差修正模型（NECM）。这使得研究者能够区分在市场繁荣期（高分位数）和衰退期（低分位数）中，关系偏离长期均衡的速度和程度，从而揭示市场预期的非对称调整行为。 3. 机器学习在因果推断中的边界与潜力： 虽然深度学习在预测方面表现出色，但其在解释经济机制方面的局限性日益明显。本书介绍了一种结合双重机器学习（Double Machine Learning, DML）的方法，用于在高度受控的条件下，估计特定政策干预（如新的监管规则或利率变动）对金融市场结果的“平均处理效应”（ATE）。这种方法有效地分离了混杂因素对估计结果的干扰，增强了实证结论的稳健性。 本书旨在为高级研究生、学术研究人员以及金融机构的量化分析师提供一个兼具理论深度和实证广度的参考指南，以应对当前复杂多变的全球经济金融环境所带来的挑战。

评分☆☆☆☆☆

评价四： 我购买这本书的初衷，是希望它能够帮助我巩固计量经济学的基本概念，为我未来的经济学实证研究打下坚实的基础。从这个角度来说，这本书在某些方面做得还不错，它清晰地解释了一些核心的统计学原理，以及它们在计量经济学中的应用。比如，对于 OLS 的假设、渐进性质的解释，以及一些基本的检验方法，都有比较详细的阐述。但是，这本书似乎过分强调了“基本”和“无害”，导致在“实证研究”的实践层面，它的指导作用显得较为局限。书中对一些高级计量方法的介绍，比如面板数据模型、工具变量法、断点回归等，都停留在非常基础的介绍层面，缺乏对这些方法在不同场景下的适用性、估计效率以及如何处理实际研究中遇到的复杂情况的深入讨论。很多时候，当我在实际研究中遇到一些模型选择的困境，或者需要处理内生性问题时，这本书提供的帮助非常有限。它更多地是在“告知”存在这些方法，但并没有“教导”如何灵活运用它们，如何根据具体的研究问题和数据特点来选择最合适的方法。对于一个希望能够独立、有效地进行实证研究的读者来说，这本书的“指南”作用，似乎更侧重于理论的“安全区”，而对于实证研究中的“未知”和“挑战”，则显得有些“无能为力”。

评分☆☆☆☆☆

评价五： 我对经济学前沿的动态一直非常感兴趣，特别是那些能够推动学科发展、解决现实世界重要经济问题的研究。这本书的书名和所属的“经济学前沿学”标签，让我认为它会为我提供一些关于最新研究方向和方法的洞察。的确，书中涉及了一些较新的研究思路和模型，也引用了一些近期的文献，这在一定程度上让我对某些研究领域有了初步的了解。然而，我发现这本书更像是一份“研究成果的展示”，而非一个“研究过程的探索”。它更多地是在呈现“是什么”和“结果如何”，而对于“为什么”和“如何做到”的深入剖析则相对欠缺。我希望能看到研究者是如何发现问题、如何构建理论、如何设计研究、如何选择恰当的计量方法，以及如何解释研究结果的整个过程。这本书在这方面的信息量显得不足，它更像是对现有研究进行了一个“汇报”，而没有真正带领读者“参与”到研究的创造性过程中。对于那些希望学习如何进行创新性研究，如何提出具有突破性见解的读者而言，这本书可能无法提供足够的启示。它更多的是在“巩固”已有的知识，而非“拓展”新的视野。我感觉这本书更适合作为已有一定研究基础的学者，来了解某些前沿研究的概况，但对于初学者而言，它可能无法激发研究的兴趣和创造力。

评分☆☆☆☆☆

评价一： 我一直认为计量经济学是一个既迷人又令人生畏的领域，尤其是在进行实证研究时。这本书的名字《基本无害的计量经济学:实证研究者指南》一下子就抓住了我的注意力，因为它承诺了一种更易于接近的方式来掌握这项技能。然而，读完之后，我发现这本书的重点似乎更偏向于理论的深度而非实操的广度。对于我这样希望快速上手，能够独立进行数据分析和模型构建的读者来说，这本书在具体方法论的讲解上稍显不足。它花费了大量篇幅来阐述统计学原理背后的逻辑，这固然重要，但在如何将这些理论转化为实际的Stata或R代码，如何处理常见的实证研究问题，比如内生性、选择偏差等，这本书的指导就显得有些“点到为止”了。书中提供的案例也相对理想化，现实中的数据往往充斥着缺失值、异常值，需要大量的预处理和灵活的处理技巧，而这些方面在书中并没有得到充分的展开。我期望这本书能提供更多“上手”的指导，比如详细的代码示例，针对不同类型数据的处理流程，以及一些“踩坑”指南。虽然理论的扎实是好事，但对于一个初涉实证研究的读者而言，更直观、更具体的步骤指引会更有帮助。我感觉这本书更像是一本理论基础的教科书，而非一本解决实际问题的操作手册。

评分☆☆☆☆☆

评价二： 我购买这本书的初衷是希望能对经济学前沿的研究动态有一个更清晰的认识，特别是那些涉及复杂计量模型的研究。书中关于贸易经济和宏观经济模型的部分确实提供了一些令人耳目一新的视角，也让我对某些前沿研究的思路有了初步的了解。然而，整本书读下来，我感觉它更像是对现有计量经济学研究成果的一个“概述”，而非一本能够带领读者“进入”前沿的指南。对于那些希望了解如何设计前沿研究、如何提出新颖的研究问题、或者如何运用最新的统计方法来解决现实经济问题的读者，这本书的价值可能有限。它更多地是在“介绍”某些模型和结果，但很少深入探讨这些模型是如何被开发出来的，背后的创新点在哪里，以及如何将这些方法论迁移到其他研究领域。我期待的是能够看到研究者是如何一步步地从一个原始的问题出发，通过严谨的计量分析，最终得出具有影响力的结论。这本书在这方面的“故事性”和“启发性”略显不足。它更多地像是一篇篇文献综述的集合，而非一本能够激发我自身研究灵感的著作。对于希望在经济学领域有所建树，想要掌握研究方法和创新思路的读者来说，这本书可能无法提供足够的支持。

评分☆☆☆☆☆

评价三： 这本书的书名，尤其是“经济数学”和“贸易经济”这两个关键词，吸引了我，我一直在寻找能够将抽象的经济数学工具与实际贸易研究相结合的书籍。在这方面，这本书的确提供了一些基础性的框架和概念，也对一些常用的统计检验进行了介绍。但是，我对书中关于“经济数学”的讲解深度和实用性有些失望。它似乎更多地关注了经济模型构建的理论框架，而对于如何将这些数学模型转化为可计算、可分析的实证研究，以及如何用编程语言（如Python或R）来实现这些模型，本书的内容几乎没有涉及。很多时候，我读完关于某个模型的理论阐述后，依然不知道如何着手在实际数据上进行应用。对于“贸易经济”部分，虽然提到了相关的研究领域，但具体的实证案例分析却相对较少，而且大多是理论上的举证，缺乏对具体数据来源、变量构建、模型选择和结果解释的详细过程展示。我希望能看到更多关于如何利用经济数学工具来分析贸易模式、评估贸易政策影响、预测贸易趋势的实际案例，并附带清晰的步骤和代码示例。目前的这本书，更多地像是一本理论概念的集合，对于希望将经济数学应用于贸易经济实证研究的读者，它提供的“工具箱”并不够丰富。