Expectations in Economic Theory

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出版者:Transaction Pub
作者:Ozga, S.A.
出品人:
页数:304
译者:
出版时间:2007-10
价格:$ 38.36
装帧:Pap
isbn号码:9780202361550
丛书系列:
图书标签:
  • 经济学
  • 经济理论
  • 期望
  • 理性预期
  • 微观经济学
  • 宏观经济学
  • 不确定性
  • 信息经济学
  • 行为经济学
  • 计量经济学
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具体描述

This book deals with economic theory, not methodology. It does employ certain methodological resolutions. These resolutions and the limitations they impose on the nature and the scope of the analysis are reviewed. The fi rst resolution concerns what kind of a theory is to be discussed. The word theory may mean many things; it may mean a hypothesis put forward as an explanation of something, an idea, or a notion. In a normative sense it may mean a recommendation, a rule, or principle to be followed. In science it usually means a system of hypotheses to be accepted as an explanation of certain facts, a set of general laws, and principles. It is also used to distinguish the general principles and methods of a subject from the practice of it.

现代经济学中的经验主义转向:超越理论期望的实证探究 本书聚焦于当代经济学研究中日益强化的实证主义趋势及其对传统理论框架构成的挑战与补充。 它旨在系统性地梳理自20世纪后期以来,经济学领域如何从高度依赖先验逻辑推演(如经典新古典模型的均衡分析)转向更加依赖大规模数据分析、实验方法和计量经济学工具来检验和塑造经济理论。本书不探讨“期望”在理论构建中的作用,而是深入剖析在面对复杂、非线性且充满不确定性的真实世界经济现象时,学者们如何通过严谨的经验证据来修正、扩展乃至颠覆既有的理论预期。 第一部分:实证回归的时代背景与方法论基础 本书开篇将追溯导致经济学范式转变的历史脉络。传统的经济学理论,尤其是在福利经济学和宏观经济学领域,高度依赖理性预期、完全信息以及市场出清等理想化假设。然而,金融危机、行为偏差的系统性观察以及发展中国家的异质性增长经验,使得单纯依靠理论推演难以解释现实中的重大偏差。 本部分将详尽介绍当代经济学赖以实现“实证转向”的核心方法论工具箱: 1. 微观计量经济学的前沿应用: 重点分析因果推断的最新进展。内容将涵盖工具变量法(IV)的复杂应用,断点回归设计(RDD)在政策评估中的精确性,以及倾向得分匹配(PSM)在处理选择偏差问题上的精细操作。本书将通过具体案例,阐释如何设计近乎随机的实验环境,以隔离特定政策或冲击对经济主体的真实影响,而不是仅仅观察相关性。 2. 宏观经济学中的结构化计量: 探讨如何利用动态随机一般均衡(DSGE)模型进行“估计”而非单纯“校准”。我们将审视贝叶斯方法在参数估计中的应用,以及向量自回归(VAR)模型在识别宏观冲击(如货币政策冲击或技术冲击)方面的局限与改进。此处,重点在于经验证据如何指导DSGE模型的修正,例如引入粘性价格、异质性代理人或金融摩擦等非传统元素。 3. 行为经济学与实验经济学的数据驱动: 阐释行为偏差如何通过严谨的实验室和现场实验被系统性地量化。本书将深入分析前景理论、有限理性、时间不一致性等非理性因素,如何被量化为可用于建立更具预测力的计量模型的基础参数。这部分将强调实验设计如何直接挑战和量化传统理论中对“理性人”的假设。 第二部分:经验证据对核心经济学领域的重塑 本书的中间部分将集中展示实证研究如何具体地撼动和重塑经济学理论的几个核心支柱: 1. 劳动经济学:技能溢价与技术变革的动态影响: 摒弃传统对技术进步带来的均匀劳动力需求增加的预测,本书将分析实证证据揭示的“技能偏向性技术变革”(SBTC)的复杂性。通过对跨国工资差距和就业结构变化的面板数据分析,本书将探讨技术如何导致特定技能人才需求激增,以及这种效应在不同监管环境下如何表现出显著的异质性。我们将详细审视对自动化对中等技能岗位“挤压效应”的最新经验估计。 2. 发展经济学:干预措施的有效性与规模化挑战: 发展经济学领域已彻底拥抱随机对照试验(RCT)。本书将剖析数千项旨在改善教育、健康和信贷服务的干预措施的经验结果。重点不在于“是否有效”,而在于“在何种条件下有效”以及“规模化后的效果衰减问题”。我们讨论了外部性、溢出效应和学习曲线在将微观干预扩展到宏观政策时所带来的经验挑战。 3. 金融市场与资产定价:异常现象的持续存在: 尽管资产定价模型(如CAPM或APT)试图提供理论基础,实证研究持续发现了大量“异象”(如规模效应、价值效应、动量效应)。本书将系统性地梳理这些经验发现,并探讨行为金融学和信息不对称理论如何为解释这些持续存在的市场偏离提供更贴合实际的框架,以及这些发现对监管政策制定的启示。 4. 宏观经济学与政策有效性:经验检验的视角: 本部分将检验传统的财政和货币政策规则在真实数据面前的表现。例如,经验证据如何挑战了“奥肯定律”在现代经济中的稳定性?在低利率环境下,量化宽松(QE)的传导机制在实证上是否如理论预测的那样清晰?本书将侧重于对政策冲击识别的复杂性,以及在结构性变化(如全球化或去碳化)背景下,政策有效性的时间不一致性。 第三部分:未来方向:大数据、因果识别与跨学科的融合 最后一部分展望了经济学实证研究的未来趋势,这些趋势进一步远离了纯粹的理论构建: 1. 大数据(Big Data)与新信息源的利用: 探讨卫星图像、在线交易记录、社交媒体文本等非传统数据如何被用于度量经济活动、就业和消费者情绪,以及这些数据如何为传统的宏观和微观指标提供更高频、更细致的补充。难点在于如何从海量数据中提取出可识别的因果信号。 2. 因果识别的拓展:机器学习与因果推断的交叉: 介绍如何利用机器学习算法(如高维回归、正则化方法)来选择更优的协变量集,从而提高因果推断的稳健性。这表明,在构建具有预测力的模型时,模型的“拟合度”和“因果识别”正在成为不可分割的两个方面。 3. 不确定性、结构转变与模型选择的稳健性: 面对经济系统可能发生结构性断裂(如疫情、地缘政治冲突),本书强调,一个优秀的经济分析框架必须是稳健的,即其核心结论不应依赖于对特定历史时期数据的过度拟合。实证研究的价值在于,它要求理论框架具备在面对未知冲击时的预测能力和适应性。 总结: 本书旨在向读者展示一个正在形成中的经济学图景:一个以经验证据为驱动力,不断修正自身边界的学科。它强调了严谨的数据收集、巧妙的实验设计以及审慎的计量分析,是推动现代经济学进步的核心动力。本书的关注点始终在于我们如何通过观察世界来构建和验证经济规律,而非仅仅依赖初始的理论假设。

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拿到《Expectations in Economic Theory》这本书,我的第一反应是它可能是一本非常扎实的理论著作。我一直对经济学中关于“预期”的讨论很感兴趣,因为这似乎是连接理论模型与现实世界的一个关键环节。我非常希望这本书能够深入浅出地解释,各种不同的预期形成机制,比如适应性预期和理性预期,在实际经济运行中是如何体现的,以及它们各自的优势和局限性。我脑海中充满了各种疑问:如果所有人都形成理性预期,那么市场是否会变得更加稳定?在信息不完全的情况下,人们的预期又会呈现出怎样的特征?这本书会不会涉及到一些关于预期动态演变的模型,比如多期模型,来分析预期如何随着时间的推移而不断调整?我期待它能提供一种分析工具,帮助我理解为什么一些经济事件会超出预期,而另一些则符合预期,甚至比预期还要“按部就班”。

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我拿到《Expectations in Economic Theory》这本书后,首先被它厚重的学术分量所吸引。经济学中的预期,在我看来,简直就像是一个幽灵,它无处不在,却又难以捕捉。这本书会不会像侦探小说一样,一步步地揭露预期的真相?我尤其关心它是否会深入探讨信息不对称在预期形成中的作用。毕竟,在现实世界中,信息的获取和解读往往是参差不齐的,这直接影响着个体对未来的判断。如果书中能够详细阐述如何量化预期的不确定性,并分析这种不确定性如何影响投资决策和消费行为,那将极具启发性。我脑海中浮现出很多问题:企业在制定生产计划时,是如何考量市场需求的预期?央行在制定货币政策时,是如何管理公众的通胀预期的?这本书是否会提供一些实用的框架来理解这些复杂的相互作用?我希望它不仅仅是理论的罗列,更能提供一些洞察,帮助我们识别和应对由预期驱动的经济风险。

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《Expectations in Economic Theory》这本书,单是书名就让我觉得内容会相当硬核。我一直认为,经济学理论最大的挑战之一,是如何处理人们对未来的不确定性。预期,无疑是解决这一难题的核心概念。我迫切地想知道,这本书是否会从方法论上,探讨如何构建和检验经济模型中的预期变量。例如,是否会引入一些博弈论的思路,来分析经济主体之间的相互预期博弈?或者,是否会讨论如何利用调查数据、金融市场指标等,来捕捉和度量实际的预期水平?我尤其关注书中是否会深入探讨,预期在资产定价、货币政策传导以及经济波动等领域的具体应用。如果能看到一些关于预期如何影响长期经济增长潜力的论述,那就更棒了。这本书,对我来说,不单是关于经济学的学习,更是一次对于理性与非理性、确定性与不确定性之间复杂关系的深刻洞察。

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《Expectations in Economic Theory》这本书,让我对经济学中那些抽象的概念产生了全新的认识。我一直觉得,经济学理论往往过于简化现实,忽略了人的主观能动性和情感因素。而“预期”这个词,恰恰触及了这一点。我好奇的是,这本书是否会深入探讨预期如何被媒体、政府政策甚至社会思潮所塑造。例如,在面对突发事件时,信息的传播速度和倾向性,是如何影响人们的集体预期,进而引发市场连锁反应的?我期待它能从心理学的角度,剖析人们在面对不确定性时,是如何做出决策的,是否存在一些普遍的认知偏差。如果书中能够提供一些有趣的实验或者案例研究,来展示预期在个体和社会层面上的具体表现,那将是非常生动的。我想知道,作者是如何看待“自我实现预言”的力量,以及它如何在经济周期中扮演角色。这本书,或许能让我从一个更人性化的视角,去理解那些看似冰冷的经济数字。

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《Expectations in Economic Theory》这本书,单看书名就足以让人浮想联翩。经济学理论中,预期扮演着怎样的角色?是驱动市场波动的主角,还是隐藏在复杂模型背后的隐形推手?我一直对这个话题充满好奇,尤其是在金融市场的剧烈变动中,那些难以捉摸的“羊群效应”和“恐慌性抛售”,似乎都与人们对未来的判断息息相关。这本书能否为我揭开预期的神秘面纱,让我更深刻地理解经济行为背后的心理机制?我期待它能深入剖析理性预期、适应性预期等核心概念,并探讨不同预期形成机制对宏观经济变量,如通货膨胀、失业率以及经济增长,所产生的实质性影响。如果书中能够结合历史上的经典案例,比如上世纪的石油危机或者亚洲金融风暴,来印证理论的有效性,那就更好了。我想知道,作者是如何构建起预期与经济结果之间的桥梁,是否会引入一些前沿的计量经济学方法来验证这些理论。总而言之,这本书对我而言,不仅是一次学术的求索,更是一次对人类经济行为深层动因的探秘。

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