Structural Macroeconometrics

出版者:Princeton University Press

作者:David N. DeJong

页数:352

出版时间:2007-4-1

价格:GBP 43.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780691126487

具体描述

Methodologies for analyzing the forces that move and shape national economies have advanced markedly in the last thirty years, enabling economists as never before to unite theoretical and empirical research and align measurement with theory. In "Structural Macroeconometrics", David DeJong and Chetan Dave provide the unified overview and in-depth treatment analysts need to apply these latest theoretical models and empirical techniques. The authors' emphasis throughout is on time series econometrics. DeJong and Dave detail methods available for solving dynamic structural models and casting solutions in the form of statistical models with empirical implications that may be analyzed either analytically or numerically. They present the full range of methodologies for characterizing and evaluating these empirical implications, including calibration exercises, method-of-moment procedures, and likelihood-based procedures, both classical and Bayesian. The book is complete with a rich array of implementation algorithms, sample empirical applications, and supporting computer code. "Structural Macroeconometrics" is tailored specifically to equip readers with a set of practical tools that can be used to expedite their entry into the field. DeJong and Dave's uniquely accessible, how-to approach makes this the ideal textbook for graduate students seeking an introduction to macroeconomics and econometrics and for advanced students pursuing applied research in macroeconomics. The book's historical perspective, along with its broad presentation of alternative methodologies, makes it an indispensable resource for academics and professionals.

作者简介

David N. DeJong is Professor of Economics at the University of Pittsburgh. Chetan Dave is Assistant Professor of Economics at the University of Texas, Dallas.

读后感

首先，这本书是想搞DSGE的研究者的一本必读（备）书。属于“指南类”的书籍。所谓“指南类”类的书籍，就是它把目前DSGE用到的核心方法和技术都切中要害的总结了，并给出了应用实例；而不是偏重于DSGE方法的某一种技术。 其次，本书第二版有两章写的我个人认为不好（起码我看...

首先，这本书是想搞DSGE的研究者的一本必读（备）书。属于“指南类”的书籍。所谓“指南类”类的书籍，就是它把目前DSGE用到的核心方法和技术都切中要害的总结了，并给出了应用实例；而不是偏重于DSGE方法的某一种技术。 其次，本书第二版有两章写的我个人认为不好（起码我看...

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首先，这本书是想搞DSGE的研究者的一本必读（备）书。属于“指南类”的书籍。所谓“指南类”类的书籍，就是它把目前DSGE用到的核心方法和技术都切中要害的总结了，并给出了应用实例；而不是偏重于DSGE方法的某一种技术。 其次，本书第二版有两章写的我个人认为不好（起码我看...

首先，这本书是想搞DSGE的研究者的一本必读（备）书。属于“指南类”的书籍。所谓“指南类”类的书籍，就是它把目前DSGE用到的核心方法和技术都切中要害的总结了，并给出了应用实例；而不是偏重于DSGE方法的某一种技术。 其次，本书第二版有两章写的我个人认为不好（起码我看...

用户评价

坦白讲，这本书的文本密度极高，阅读速度相对较慢，它需要你随时准备好纸笔进行推演和演算。它不适合在通勤路上囫囵吞枣地翻阅。真正让人感到惊艳的是作者对“异质性”和“不确定性”在宏观模型中处理方式的深入探讨。特别是在处理溢出效应和传染性风险时，书中对高维面板数据的处理方法，以及如何将微观异质性整合进宏观框架的介绍，展现了对当前宏观经济学热点问题的深刻洞察。它不仅仅停留在对经典模型的复述上，而是积极引入了那些正在学术界引起广泛讨论的新兴技术和争论焦点。这种与时俱进的学术态度，确保了这本书的价值不会随着时间的推移而迅速贬值，它为读者提供了一把钥匙，去开启和理解当代最前沿的宏观计量研究成果。

老实说，这本书的阅读体验充满了挑战，但回报是丰厚的。它更像是一本“工具箱的说明书”，而不是“快速入门指南”。我尝试将其作为研究生课程的参考书，发现前半部分对于刚接触动态随机一般均衡（DSGE）模型线性化估计的同学来说，需要极大的毅力去消化。作者对矩阵代数和微积分在构建识别约束条件时的应用描述得极为详尽，特别是对那些多变量系统中的协整关系和格兰杰因果检验的深入剖析，达到了令人称奇的细致程度。这种细致，有时反而让初学者感到有些望而却步，因为它要求读者必须拥有扎实的数理基础，否则很容易在公式的海洋中迷失方向。然而，一旦你咬紧牙关，攻克了那些关于高阶矩估计和非参数估计的章节，你会发现自己对金融市场波动性和宏观冲击溢出效应的理解达到了一个新的高度。它不迎合读者的舒适区，而是直接将你置于前沿研究的思维模式中进行训练。

这本书的宏观视角异常开阔，它成功地将纯粹的统计推断与实际的经济政策辩论紧密地连接起来。与其他侧重于单一技术或单一宏观框架的书籍不同，它提供了一个框架来评估不同宏观理论模型在面对实际数据时的表现。我尤其欣赏作者对于“模型选择”的讨论，他们没有武断地推荐某一种特定的方法，而是系统地对比了频率派、贝叶斯方法在处理金融危机等极端事件时的优缺点。例如，书中对结构向量自回归（SVAR）模型识别策略的批判性回顾，非常到位地指出了传统符号约束的局限性，并引出了更具解释力的动态约束或先验信息的使用。这种批判性的视角，让读者学会了“怀疑”数据和模型的标准叙事，转而寻求更加稳健和可解释的结论。对于那些需要撰写政策简报或进行政策模拟的分析师而言，这本书提供的“元认知”训练，远比单纯掌握某个软件命令更为宝贵。

这本巨著，初翻时便被其深邃的理论体系和严谨的逻辑推演所震撼。它绝非那种蜻蜓点水、浅尝辄止的入门读物，而是真正致力于将计量经济学的抽象模型与宏观经济学的复杂现实进行深度对接。书中对时间序列模型，尤其是那些处理高频数据的非线性模型的梳理，可谓是教科书级别的详尽。作者显然对计量工具的每一个假设、每一个参数估计的背后含义都了如指掌，并能清晰地阐述这些技术选择对最终经济政策含义的影响。阅读过程中，我特别欣赏作者在引入诸如贝叶斯方法、状态空间模型时所展现的耐心，他们没有直接抛出复杂的公式，而是先从直观的经济学动机入手，层层递进，引导读者理解为何需要这些高级工具来捕捉真实世界中那些难以捉摸的波动和冲击。对于那些希望从“会用”Stata/R 进阶到“理解”模型内在机制的研究人员来说，这本书提供了一个坚实的理论基石。它迫使你不仅要关注回归系数本身，更要关注误差项的结构、模型的识别性以及识别结果的稳健性，这才是计量经济学研究的精髓所在。

作为一本高阶的参考书，其组织结构显得尤为精妙，体现出一种严密的学术体系。从基础的平稳性检验到复杂的非线性状态转换模型，知识点的铺陈像是精心设计的阶梯，每一步都建立在前一步的稳固基础上。我注意到，作者在介绍新的估计技术时，总是会首先回顾相关的经济学动机——比如为什么传统的最小二乘法在处理内生性问题时会失效，或者为什么我们需要贝叶斯MCMC方法来探索复杂的后验分布空间。这种“问题-动机-工具-应用”的叙事结构，使得复杂的计量推导不再是孤立的数学练习，而是解决真实经济谜题的必要步骤。对于希望将自己的研究从描述性统计提升到结构性解释的研究者来说，这本书提供了清晰的路线图，指导你如何系统性地构建一个既具理论一致性又具有实证检验能力的计量框架。

must read

把DSGE的具体求解过程讲的很清楚，不过之前的标签好像弄错了

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