经济学前沿译丛·非参数计量经济学：理论与实践 [Nonparametric Econometrics:Theory and Practice] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[加] 李奇（Qi Li），[美] 杰弗里·斯科特·拉辛（Jeffrey Scott Racine） 著，叶阿忠，吴相波 译

图书标签:

• 计量经济学
• 非参数计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 理论
• 实践
• 高级经济学
• 数据分析
• 模型
• 经济计量模型

出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301249673

版次：1

商品编码：11659742

包装：平装

丛书名： 经济学前沿译丛

外文名称：Nonparametric Econometrics:Theory and Practice

开本：16开

出版时间：2015-01-01

用纸：胶版纸

页数：565

字数：65500

内容简介

　　近年来，非参数和半参数计量方法日益引起学界的关注。李奇和杰弗里·斯科特·拉辛编著的这本《非参数计量经济学（理论与实践）》以一种直接、简便的形式，在汇集新的计量理论与计量技术方面填补了空白。这一领域的大多著作均假定数据在本质上是严格连续的，而不是社会科学研究中常见的分类数据（名义数据及序数数据），因此，通常的非参数方法在处理离散变量时并不令人满意。《经济学前沿译丛·非参数计量经济学：理论与实践》针对应用计量经济学家和社会科学研究者的需求，在一个整合框架内强调了针对各种数据类型（如连续数据、名义数据和序数数据）的非参数技术，并在潜在无关变量存在的前提下讨论了非参数估计量的特性。
　　《经济学前沿译丛·非参数计量经济学：理论与实践》覆盖了非参数计量方法及其现实应用所需的全部内容。书中丰富的实证检验、数据和习题等内容使《经济学前沿译丛·非参数计量经济学：理论与实践》成为研究生学习非参数计量方法的理想教材，也成为相关研究人员必不可少的案头参考。

作者简介

　　李奇，得克萨斯A&M;大学经济学教授，休·罗伊·卡伦文学院讲席教授。
　　
　　杰弗里·斯科特·拉辛（Jeffrey Scott Racine），麦克马斯特大学经济学教授，研究生项目统计学教授，威廉·麦克马斯特参议员计量经济学讲席教授。
　　
　　叶阿忠，福州大学经济与管理学院教授，博士生导师，中国数量经济学会常务理事。主要讲授高级计量经济学和高级微观经济学等课程，主要从事计量经济理论及其应用和技术进步与经济增长等方面的研究。
　　
　　吴相波，福州大学经济与管理学院讲师，主要研究方向是宏观经济学、计量经济学。主讲课程有高级宏观经济学、计量经济学、宏观经济分析与决策、经济预测与经济软件应用等。

内页插图

精彩书评

　　★李奇和拉辛的《非参数计量经济学》对于任何一个认真地从事前沿问题研究的计量经济学家或统计学家来说都是一部必读的著作。本书同时覆盖了主流理论和相对冷僻的领域，因此对于非参数方法的理论介绍是相当全面的。我尤其欣赏作者对连续和离散回归量以及设定检验的处理，我从未见过以如此全面的方式对这一主题的处理。毫无疑问，我将以本书作为我的研究生计量经济学课程的教材，并用于我个人研究的参考。
　　——罗宾·西克尔斯，莱斯大学
　　
　　★很少有学生试图应用非参数方法来分析现实数据，这也许是因为缺少一本优秀的教科书来从直观上解释这类技术如何应用于现实，以及为什么要使用这类技术。而李奇和拉辛的这本书将同时服务于应用研究者和研究生。本书语言通俗易懂，任何具备基本计量经济学知识却对非参数计量方法毫不了解的人都可以理解它的内容。本书还包含了丰富的细节，从而清晰地阐述了实施这些方法的步骤。
　　——艾春荣，佛罗里达大学
　　
　　★本书对计量经济学领域做出了重要贡献。它全面地覆盖了非参数和半参数方法在经济模型和经济数据中的应用，以一种简明的方式处理了与离散数据及混合数据相关的新内容。本书很好地平衡了理论与实践两个方面。除了可以作为研究生层次的优秀教材，我相信这本书也将成为很多研究人员必备的案头参考。
　　——大卫·E.贾尔斯，维多利亚大学

目录

第1部分 非参数核方法
第直章 密度估计
1.1 单变量密度估计
1.2 单变量窗宽选择：经验法则和插入法
1.3 单变量窗宽选择：交错鉴定法
1.4 单变量累积分布函数估计
1.5 单变量累积分布函数窗宽选择：交错鉴定法
1.6 多变量密度估计
1.7 多变量窗宽选择：经验法则和插入法
1.8 多变量窗宽选择：交错鉴定法
1.9 密度估计量的渐近正态性
1.10 一致收敛速度
1.11 高阶核函数
1.12 定理1.4的证明
1.13 应用
1.14 习题
第2章 回归
2.1 局部常数核估计
2.2 局部常数窗宽选择
2.3 一致收敛速度
2.4 局部线性核估计
2.5 局部多项式回归
2.6 应用
2.7 证明
2.8 习题
第3章 混合数据的频率估计
3.1 离散数据的概率函数估计
3.2 有离散回归元的回归
3.3 混合数据的估计：频率方法
3.4 关于频率方法一些要注意的说明
3.5 证明
3.6 习题
第4章 混合数据的核估计
4.1 离散数据联合分布的平滑估计
4.2 离散数据的平滑回归
4.3 有离散回归元的核回归：无关回归情形
4.4 混合数据的回归：相关回归元的情形
4.5 混合数据的回归：无关回归元的情形
4.6 应用
4.7 习题
第5章 条件密度估计
5.1 条件密度估计：相关变量的情形
5.2 条件密度窗宽选择
……
第2部分 半参数方法
第3部分 一致模型的设定检验
第4部分 非参数近邻和序列方法
第5部分 时间序列、联立方程和面板数据模型
附录A 背景统计概念
主题索引
译后记

前言/序言

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高深莫测，都是理论推导，没有实操

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