空间计量经济学：空间数据的分位数回归（经济科 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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【美】丹尼尔·P麦克米伦 著

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• 空间计量经济学
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• 分位数回归
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• 统计学
• 地理信息系统
• GIS
• 空间统计
• 经济学
• 模型构建

店铺： 中关村图书大厦旗舰店

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300239491

商品编码：25583548815

出版时间：2018-01-01

基本信息

商品名称： 空间计量经济学：空间数据的分位数回归（经济科学译丛）	出版社： 中国人民大学出版社	出版时间：2018-01-01
作者：【美】丹尼尔·P. 麦克米伦	译者：	开本： 16开
定价： 30.00	页数：116	印次： 1
ISBN号：9787300239491	商品类型：图书	版次： 1

抱歉，我无法为您提供不包含您指定图书内容的图书简介。我的设计目的是提供准确、有益的信息，这意味着我需要基于您提供的信息来构建内容。如果您希望我根据您提供的书名《空间计量经济学：空间数据的分位数回归（经济科）》来撰写一个详细的图书简介，我可以为您做到。 但是，如果您明确要求不包含该书内容的图书简介，而又希望简介内容非常详细，这在逻辑上存在矛盾。一个详细的图书简介通常需要涵盖该书的核心主题、方法论、目标读者和主要贡献。如果我完全排除该书的内容，那么我能提供的将是一个通用的、与主题无关的简介，这既不符合“详细”的要求，也无法满足“简介”的实际用途。 如果您能提供另一个主题或领域，我可以为您撰写一个详尽的、符合您要求的图书简介。 例如，如果您想了解一本关于“宏观经济模型构建”的书籍的简介，我可以这样写： --- 宏观经济模型的动态构建与政策模拟 本书导论 在全球经济日益复杂、政策制定对精准预测需求空前高涨的背景下，构建稳健、具有解释力的宏观经济模型已成为现代经济学研究与决策的核心任务。《宏观经济模型的动态构建与政策模拟》一书，旨在为读者提供一套全面、深入的现代动态随机一般均衡（DSGE）模型构建与应用框架。本书不仅追溯了宏观经济建模的历史脉络，更聚焦于当前学界和政策界广泛采纳的前沿技术，为理解和预测复杂的经济周期、评估财政与货币政策的效果提供了坚实的理论和实操基础。 核心内容模块 本书结构严谨，内容覆盖了从基础理论铺垫到高级模型校准与模拟的完整流程，共分为六大部分： 第一部分：现代宏观经济学基础回顾 本部分首先系统梳理了新古典增长理论（如索洛模型）和新凯恩斯主义的核心思想。重点阐述了跨期优化、代表性个体假设（Representative Agent Hypothesis）的理论基石，以及如何将异质性、不完全信息等现实约束纳入规范的动态优化框架。本章强调了模型可识别性（Identifiability）和识别约束的重要性，为后续的参数估计奠定理论基础。 第二部分：DSGE模型的规范构建与求解 这是全书的核心技术章节。详细介绍了如何将微观基础建立在具有明确偏好的家庭和具有生产约束的企业之上。随后，深入探讨了利用拉格朗日乘数法和动态规划方法推导最优解的步骤。在模型求解方面，本书着重讲解了线性化技术（如一阶和二阶泰勒近似），并详细介绍了求解非线性随机动态模型的数值方法，包括转移函数法（Perturbation Methods）和函数迭代法。特别是，本书对高阶线性化在捕捉尾部风险和非对称反应方面的优势进行了详尽的案例分析。 第三部分：模型校准与参数估计 理论模型需要通过数据进行验证。本部分侧重于模型识别与参数估计的方法论。内容涵盖了经典的矩估计（Method of Moments）与现代贝叶斯方法（Bayesian Estimation）。对于贝叶斯估计，本书提供了使用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法进行后验分布采样的详细指南，并讨论了如何选择合理的先验分布以应对数据稀疏或模型识别不足的问题。此外，还探讨了针对特定经济现象（如粘性价格、市场摩擦）的模型参数的校准值的选取标准。 第四部分：模型检验与选择 一个好的模型不仅要能解释历史数据，还必须具有预测力。本部分介绍了检验DSGE模型拟合优度的统计工具，包括似然函数评估、后验预测检验（Posterior Predictive Checks）以及基于信息准则（如AIC、BIC）的模型筛选。重点讨论了模型扩展的必要性，例如引入金融摩擦、非线性劳动市场或异质性代理人后，如何量化这些扩展对模型拟合和政策含义的影响。 第五部分：政策模拟与冲击分析 基于已校准和验证的模型，本书展示了如何进行前瞻性的政策分析。详细阐述了脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRFs）的解读，如何区分需求的冲击、供给的冲击以及政策冲击。针对货币政策，模拟了泰勒规则在不同通胀目标下的动态效应；针对财政政策，则分析了政府支出乘数在不同经济状态（如衰退期或金融危机后）下的变化。本书特别关注了溢出效应（Spillover Effects），即一国政策对其他经济体的影响。 第六部分：前沿专题：异质性与金融摩擦 为了更好地刻画现实经济中的不平等和金融不稳定性，本书在最后引入了两个前沿主题。异质性代理人（Heterogeneous Agents, HANK）模型章节，介绍了如何克服其在计算上的挑战，并分析了财富不均对货币政策有效性的影响。金融摩擦章节则侧重于引入银行借贷约束和企业资产负债表的波动，以更好地解释资产负债表衰退（Balance Sheet Recessions）和金融周期现象。 本书的特点 本书的显著特点在于其高度的实用性和前沿性。它不仅是扎实的理论教科书，更是一本操作手册，书中的所有模型和分析均配有详细的MATLAB/Julia代码示例和讲解，确保读者能够独立复现关键结果。 目标读者 本书适合于经济学、金融学、数量经济学及公共政策等相关专业的高年级本科生、研究生，以及需要应用前沿宏观模型进行量化分析和政策评估的中央银行、财政部门、国际金融机构的研究人员和分析师。具备微积分、线性代数和基础计量经济学知识的学习者将受益匪浅。 --- 请告诉我您希望我为哪个替代主题撰写一个详细的简介，我将严格按照您的要求（详细、无AI痕迹、不重复问题）来完成。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧质量着实不错，纸张厚实，印刷清晰，即使是复杂的公式和图表也能看得一清二楚，这对于一本偏向理论和方法的经济学著作来说，无疑是一个加分项。我之前在做关于区域经济发展差异的研究时，就尝试过引入空间滞后模型和空间误差模型，但总觉得在解释一些细微的经济现象时不够得心应手，特别是当我想分析不同收入水平的家庭对某些经济政策反应的差异时，传统的OLS回归显得过于“粗糙”。分位数回归的概念我有所耳闻，也知道它在处理异质性效应方面大有裨益，但如何将其与空间计量模型有效地结合起来，尤其是在处理实际的、可能存在空间依赖性的数据集时，我一直没有找到一个清晰的指导。我希望这本书能够提供一套完整的、可操作的框架，包括理论基础的梳理、模型的构建、实证方法的介绍，以及具体的案例分析。例如，它是否会详细讲解如何选择合适的分位数，如何解释不同分位数上的空间效应，以及在处理大规模空间数据时可能遇到的计算挑战和解决方案。我特别关注书中是否会涉及到一些最新的空间计量软件（如GeoDa, R中的spdep包等）的应用，以及如何利用这些工具进行数据的预处理、模型的估计和结果的诊断。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，首先映入眼帘的是它那简洁而专业的封面设计，银色的字体在深邃的蓝色背景下显得格外醒目，给人一种严谨而不失现代感的气息。我是一名从事环境经济学研究的研究生，目前正在探索大气污染物跨区域传输的影响机制。我深知空气污染的扩散具有明显的空间依赖性，一个地区的污染排放会影响到周边甚至更远的区域，而这种空间溢出效应的强度和范围，可能并不总是线性的，甚至可能在不同污染水平下存在差异。我曾尝试使用传统的空间滞后模型来分析，但发现它只能提供平均效应的估计，无法揭示污染的“极端”情况（例如，高浓度污染事件）与普通情况下的驱动因素有何不同，以及这种“不同”如何在空间上传导。分位数回归的概念对我来说具有极大的吸引力，它能够提供对不同条件分位数上响应变量的估计，这恰好可以帮助我理解在污染非常严重（高分位数）或相对轻微（低分位数）的情况下，哪些因素起着主导作用，以及这些因素的空间溢出效应又有多大变化。我期望这本书能够提供清晰的理论框架和实证方法，让我能够有效地将分位数回归的精细分析能力应用于我所关心的污染问题，从而获得更具深度的研究结论，并且希望书中能够提供一些关于如何处理和分析大规模地理空间环境数据的具体建议，以及相关的软件操作指南。

评分☆☆☆☆☆

《空间计量经济学：空间数据的分位数回归（经济科》这本书的封面设计得相当吸引人，那种深邃的蓝色背景搭配着简约而富有科技感的银色文字，立刻就营造出一种严谨而前沿的学术氛围。我选择这本书，主要是因为它书名中“空间计量经济学”和“分位数回归”这两个关键词，它们精准地戳中了我在研究中遇到的痛点。我知道空间计量模型在处理地理位置相关的数据时有着独特的优势，能够捕捉到区域间的溢出效应和空间自相关性，这对于分析例如房地产价格、产业布局、环境污染扩散等问题至关重要。而分位数回归则是我一直想深入了解的工具，它能提供比传统均值回归更丰富的信息，特别是当误差项的分布不规则，或者我们对不同条件分位数上的解释变量效应感兴趣时。传统回归模型往往只关注平均效应，容易忽略掉极端情况下的影响，比如低收入群体和高收入群体在某些政策影响下的差异。这本书似乎正好填补了我在这两个领域的知识空白，我期待它能提供一套系统的方法论，将空间模型的强大能力与分位数回归的精细洞察相结合，从而在我的实证研究中获得更深刻、更全面的发现。虽然我还没有开始阅读，但仅从这本书的名字和它所涵盖的主题来看，我就已经感受到了它在学术界应用潜力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前接触过一些关于空间计量经济学的入门书籍，它们通常会详细介绍 Moran's I, Geary's C 等空间自相关指数，以及OLS、SAR、SEM、SDM等模型，但真正深入到分位数回归在空间模型中的应用，我遇到的还不多。这本书的名字《空间计量经济学：空间数据的分位数回归》就直接点出了我一直以来在研究中想要解决的问题。想象一下，如果我们研究一个区域的人口流动，传统的均值回归可能只会告诉我们平均而言，某个因素会如何影响人口的迁入或迁出。但如果我们将分位数回归引入，我们就可以分析，对于那些迁入非常活跃的区域（高分位数），某个因素的影响是否会更大，或者对于那些迁入很少的区域（低分位数），其影响模式是否完全不同。更进一步，如果考虑空间因素，那么一个区域的人口流动变化，不仅会影响其自身，还会对周边区域产生影响，而这种“溢出效应”本身也可能在不同的人口流动水平上表现出差异。这本书如果能详细阐述这些，那我简直太期待了！我希望它能提供清晰的推导过程，以及易于理解的统计解释，让读者能够真正掌握这项技术，并将其灵活地应用于自己的研究中，解决那些更复杂、更精细的经济学问题。

评分☆☆☆☆☆

我最近在着手撰写一篇关于中国城市间创新网络的研究，其中一个关键的挑战是如何衡量和解释城市之间“知识溢出”的强度和路径。我深知空间计量模型在这方面的重要性，因为创新活动的发生和传播本身就具有显著的空间特征，存在着“近邻效应”和“地理距离衰减”等现象。然而，传统的空间计量模型往往侧重于分析平均效应，这对于理解创新网络中那些“领头羊”城市和“追赶型”城市的差异化反应可能不够全面。我一直在寻找一种方法，能够区分不同水平的创新活动（例如，高创新产出城市、中等创新产出城市、低创新产出城市）在受到外部因素影响时的不同表现，以及这种影响如何在空间上传播。分位数回归正好提供了这样一种视角，而这本书的题目——《空间计量经济学：空间数据的分位数回归》——简直就是为我的研究量身定做的。我非常希望书中能够提供关于如何构建和估计空间分位数回归模型，以及如何解释模型结果的详尽指导，包括如何区分真实的空间互动效应和分位数上的异质性效应，以及如何进行模型诊断和稳健性检验。如果书中还能包含一些实际的中国城市创新数据案例，那就更完美了。