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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Hoover, Kevin D. 編

出品人:

頁數:588

译者:

出版時間:1995-12

價格:$ 484.77

裝幀:HRD

isbn號碼:9780792395898

叢書系列:

圖書標籤:

• 宏觀經濟學
• 計量經濟學
• 時間序列分析
• 麵闆數據
• 因果推斷
• 模型估計
• 預測
• 金融經濟學
• 經濟建模
• 高級計量經濟學

好的，這是一份關於一本名為《Macroeconometrics》圖書的詳細圖書簡介，該簡介將側重於該領域中其他相關主題的深入探討，不涉及您特定的那本著作的內容。 --- 圖書名稱： 《Macroeconometrics: Foundations, Frontiers, and Contemporary Applications》 主題領域： 宏觀經濟學、計量經濟學、時間序列分析、麵闆數據方法 目標讀者： 高級本科生、研究生、經濟學研究人員、數據分析師以及中央銀行和國際金融機構的專業人士。 圖書概述 本書全麵而深入地探討瞭宏觀計量經濟學領域的核心理論、前沿方法論以及實際應用。在當代經濟研究中，宏觀經濟現象的復雜性要求我們超越傳統的單方程模型，轉嚮更為精細和動態的計量工具。本書正是為瞭填補這一空白而設計，旨在為讀者提供一個堅實的理論基礎，並引導他們掌握當前最先進的實證分析技術。 本書結構清晰，從宏觀計量經濟學的基本概念和數據處理技術開始，逐步深入到復雜的動態模型和非綫性分析。我們聚焦於如何使用嚴謹的計量方法來識彆宏觀經濟變量之間的因果關係、預測關鍵指標（如通貨膨脹、GDP增長和失業率）的走勢，以及評估經濟政策的有效性。 第一部分：基礎與方法論的重塑 本部分奠定瞭宏觀計量分析的基石。我們從時間序列數據的基本性質入手，詳細介紹瞭平穩性檢驗（如ADF、PP檢驗）的重要性及其在模型設定的前提條件中的作用。重點探討瞭經濟數據中常見的非平穩性問題，並係統地介紹瞭差分、對數綫性化和時間序列分解等預處理技術。 接著，本書深入剖析瞭單變量和多變量時間序列模型。經典的自迴歸移動平均（ARMA）模型被詳細闡述，隨後擴展到更具動態性的自迴歸嚮量模型（VAR）。我們不僅關注於模型參數的估計，更著重於模型設定的診斷性檢驗，例如自相關、異方態性和結構性斷點對模型有效性的影響。特彆地，本書對協整（Cointegration）理論進行瞭詳盡的講解，包括恩格爾-格蘭傑（Engle-Granger）兩步法和約恒檢驗（Johansen Test），這些工具是分析長期經濟關係的關鍵。 第二部分：高級模型與動態結構分析 隨著宏觀經濟理論的發展，對經濟衝擊的動態響應和結構性分解的需求日益增加。第二部分聚焦於這些高級方法。 結構化嚮量自迴歸（SVAR）模型： 這是宏觀計量經濟學的核心工具之一。我們詳細介紹瞭識彆策略，包括基於理論的約束識彆（零約束、符號約束）和基於高頻數據的外生性識彆（如Cholesky分解的局限性及替代方案）。我們將重點討論如何利用SVAR來分離貨幣政策衝擊、財政政策衝擊和供給側衝擊，並分析這些衝擊在不同經濟體中的溢齣效應。 前沿的預測方法： 隨著大數據時代的到來，傳統的VAR模型在麵對高維度數據時顯得力不從心。本書介紹瞭貝葉斯嚮量自迴歸（BVAR）模型，重點討論瞭先驗信息的選擇和收縮估計（Shrinkage Estimation）的重要性，尤其是在預測“大爆炸”數據集（Big-N）中的宏觀變量時。我們還將探討因子增強型模型（Factor-Augmented Models），如伯恩斯-基霍爾模型（Bernanke-Kuttner-Boivin Model），展示如何從大量信息中提取關鍵的共同因子，從而提高宏觀預測的精度。 非綫性和狀態空間方法： 經濟周期通常錶現齣明顯的非綫性特徵。本書係統介紹瞭狀態空間模型（State-Space Models）及其在處理不可觀測變量（如潛在通脹、自然失業率）時的應用，特彆是卡爾曼濾波（Kalman Filtering）的實際操作。此外，我們還引入瞭非綫性時間序列模型，如閾值自迴歸模型（TAR）和轉移函數模型（Markov-Switching Models），用於捕捉經濟體在不同“政權”下的動態轉換。 第三部分：政策評估與麵闆數據計量 理解政策效應的異質性和時空動態是現代宏觀經濟研究的關鍵。第三部分將焦點轉嚮麵闆數據技術及其在跨國和跨區域分析中的應用。 麵闆數據方法的選擇： 詳細區分瞭固定效應（FE）和隨機效應（RE）模型的適用場景，並探討瞭動態麵闆數據模型，特彆是差分GMM（Difference GMM）和係統GMM（System GMM）在解決內生性問題和滯後因變量問題上的優勢。我們將通過實際案例分析，如跨國資本流動或區域間通脹收斂的研究，來展示這些工具的有效性。 政策評估的計量挑戰： 政策評估經常麵臨選擇偏誤和反事實推斷的挑戰。本書探討瞭諸如斷點迴歸（Regression Discontinuity Design, RDD）和雙重差分法（Difference-in-Differences, DiD）在宏觀政策評估中的應用，特彆是對於那些具有清晰時間或空間門檻的政策乾預。我們還介紹瞭閤成控製法（Synthetic Control Method），這是一種強大的工具，用於評估對單個實體（如特定國傢或州）實施的重大經濟改革的淨效應。 第四部分：金融宏觀經濟學與宏觀審慎政策 金融部門在宏觀經濟波動中扮演瞭核心角色。本部分將宏觀計量方法應用於金融穩定和宏觀審慎政策領域。 我們探討瞭如何構建和估計描述金融摩擦和信貸周期波動的模型，例如使用包含金融變量的DSGE模型（動態隨機一般均衡模型）的計量估計。本書重點介紹瞭如何使用金融市場數據（如利差、信用風險指標）來預測經濟衰退的風險。此外，我們還將分析宏觀審慎工具（如貸款價值比LTV、資本緩衝要求）的有效性，以及如何通過計量方法來量化這些工具對信貸總量和實體經濟的影響，從而為政策製定提供量化依據。 結論與未來展望 本書的最後，我們對宏觀計量經濟學在麵對氣候變化經濟學、不平等性分析以及高頻數據（如高頻金融數據）的應用等新興領域所麵臨的機遇和挑戰進行瞭展望，鼓勵讀者將所學的嚴謹方法論應用於解決全球經濟麵臨的最緊迫問題。 本書特色 實證驅動： 每個關鍵概念都配有詳盡的經濟學案例和數據分析實例。 軟件集成： 提供瞭使用主流計量軟件（如Stata, R, 或Python）實現模型的代碼片段和指導，確保理論與實踐的無縫銜接。 理論嚴謹性： 深入推導關鍵模型的假設和統計性質，確保讀者對方法的內在邏輯有深刻理解。 ---

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