經濟學前沿譯叢·非參數計量經濟學：理論與實踐 [Nonparametric Econometrics:Theory and Practice] epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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經濟學前沿譯叢·非參數計量經濟學：理論與實踐 [Nonparametric Econometrics:Theory and Practice] epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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內容簡介

　　近年來，非參數和半參數計量方法日益引起學界的關注。李奇和傑弗裏·斯科特·拉辛編著的這本《非參數計量經濟學（理論與實踐）》以一種直接、簡便的形式，在匯集新的計量理論與計量技術方麵填補瞭空白。這一領域的大多著作均假定數據在本質上是嚴格連續的，而不是社會科學研究中常見的分類數據（名義數據及序數數據），因此，通常的非參數方法在處理離散變量時並不令人滿意。《經濟學前沿譯叢·非參數計量經濟學：理論與實踐》針對應用計量經濟學傢和社會科學研究者的需求，在一個整閤框架內強調瞭針對各種數據類型（如連續數據、名義數據和序數數據）的非參數技術，並在潛在無關變量存在的前提下討論瞭非參數估計量的特性。
　　《經濟學前沿譯叢·非參數計量經濟學：理論與實踐》覆蓋瞭非參數計量方法及其現實應用所需的全部內容。書中豐富的實證檢驗、數據和習題等內容使《經濟學前沿譯叢·非參數計量經濟學：理論與實踐》成為研究生學習非參數計量方法的理想教材，也成為相關研究人員必不可少的案頭參考。

作者簡介

　　李奇，得剋薩斯A&M;大學經濟學教授，休·羅伊·卡倫文學院講席教授。
　　
　　傑弗裏·斯科特·拉辛（Jeffrey Scott Racine），麥剋馬斯特大學經濟學教授，研究生項目統計學教授，威廉·麥剋馬斯特參議員計量經濟學講席教授。
　　
　　葉阿忠，福州大學經濟與管理學院教授，博士生導師，中國數量經濟學會常務理事。主要講授高級計量經濟學和高級微觀經濟學等課程，主要從事計量經濟理論及其應用和技術進步與經濟增長等方麵的研究。
　　
　　吳相波，福州大學經濟與管理學院講師，主要研究方嚮是宏觀經濟學、計量經濟學。主講課程有高級宏觀經濟學、計量經濟學、宏觀經濟分析與決策、經濟預測與經濟軟件應用等。

內頁插圖

精彩書評

　　★李奇和拉辛的《非參數計量經濟學》對於任何一個認真地從事前沿問題研究的計量經濟學傢或統計學傢來說都是一部必讀的著作。本書同時覆蓋瞭主流理論和相對冷僻的領域，因此對於非參數方法的理論介紹是相當全麵的。我尤其欣賞作者對連續和離散迴歸量以及設定檢驗的處理，我從未見過以如此全麵的方式對這一主題的處理。毫無疑問，我將以本書作為我的研究生計量經濟學課程的教材，並用於我個人研究的參考。
　　——羅賓·西剋爾斯，萊斯大學
　　
　　★很少有學生試圖應用非參數方法來分析現實數據，這也許是因為缺少一本優秀的教科書來從直觀上解釋這類技術如何應用於現實，以及為什麼要使用這類技術。而李奇和拉辛的這本書將同時服務於應用研究者和研究生。本書語言通俗易懂，任何具備基本計量經濟學知識卻對非參數計量方法毫不瞭解的人都可以理解它的內容。本書還包含瞭豐富的細節，從而清晰地闡述瞭實施這些方法的步驟。
　　——艾春榮，佛羅裏達大學
　　
　　★本書對計量經濟學領域做齣瞭重要貢獻。它全麵地覆蓋瞭非參數和半參數方法在經濟模型和經濟數據中的應用，以一種簡明的方式處理瞭與離散數據及混閤數據相關的新內容。本書很好地平衡瞭理論與實踐兩個方麵。除瞭可以作為研究生層次的優秀教材，我相信這本書也將成為很多研究人員必備的案頭參考。
　　——大衛·E.賈爾斯，維多利亞大學

目錄

第1部分 非參數核方法
第直章 密度估計
1.1 單變量密度估計
1.2 單變量窗寬選擇：經驗法則和插入法
1.3 單變量窗寬選擇：交錯鑒定法
1.4 單變量纍積分布函數估計
1.5 單變量纍積分布函數窗寬選擇：交錯鑒定法
1.6 多變量密度估計
1.7 多變量窗寬選擇：經驗法則和插入法
1.8 多變量窗寬選擇：交錯鑒定法
1.9 密度估計量的漸近正態性
1.10 一緻收斂速度
1.11 高階核函數
1.12 定理1.4的證明
1.13 應用
1.14 習題
第2章 迴歸
2.1 局部常數核估計
2.2 局部常數窗寬選擇
2.3 一緻收斂速度
2.4 局部綫性核估計
2.5 局部多項式迴歸
2.6 應用
2.7 證明
2.8 習題
第3章 混閤數據的頻率估計
3.1 離散數據的概率函數估計
3.2 有離散迴歸元的迴歸
3.3 混閤數據的估計：頻率方法
3.4 關於頻率方法一些要注意的說明
3.5 證明
3.6 習題
第4章 混閤數據的核估計
4.1 離散數據聯閤分布的平滑估計
4.2 離散數據的平滑迴歸
4.3 有離散迴歸元的核迴歸：無關迴歸情形
4.4 混閤數據的迴歸：相關迴歸元的情形
4.5 混閤數據的迴歸：無關迴歸元的情形
4.6 應用
4.7 習題
第5章 條件密度估計
5.1 條件密度估計：相關變量的情形
5.2 條件密度窗寬選擇
……
第2部分 半參數方法
第3部分 一緻模型的設定檢驗
第4部分 非參數近鄰和序列方法
第5部分 時間序列、聯立方程和麵闆數據模型
附錄A 背景統計概念
主題索引
譯後記

前言/序言

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這個屬於稍微高級一點的課程瞭

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新學期，教材

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剛發現有這麼一本好書，立即買瞭

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