变系数空间计量模型的理论和应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈建宝 著

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• 空间计量经济学
• 计量经济学
• 空间统计
• 变系数模型
• 面板数据
• 时间序列
• 经济地理
• 区域经济学
• 统计建模
• 应用计量经济学

店铺： 西单图书大厦专营店

出版社： 科学出版社发行部

ISBN：9787030559844

商品编码：29764755405

出版时间：2018-03-01

基本信息

商品名称： 变系数空间计量模型的理论和应用	出版社： 科学出版社	出版时间：2018-03-01
作者：陈建宝	译者：	开本： 16开
定价： 98.00	页数：	印次： 1
ISBN号：9787030559845	商品类型：图书	版次： 1

内容提要

本书系统阐述了空间计量模型的重要性，针对复杂经济变量间普遍 存在的非线性关系，提出了空间计量经济学理论发展的新挑战和新要求。 在介绍相关预备知识之后，构建了半参数变系数空间滞后模型、半参数变 系数空间误差回归模型和混合地理加权空间滞后回归模型（系数随地理位 置变化）的估计方法，对估计量的大样本性质和小样本表现分别进行了数 理论证和蒙特卡罗模拟研究，并将估计技术运用于现实经济问题分析中。 这些模型估计量具有稳健性，可同时考察因变量的空间溢出效应和变量 间的非线性特征，且有效地避免了非参数模型中的“维数灾难”问题。 本书的特色是理论和应用相结合，所述研究方法对于其他结构的半 参数／非参数空间计量模型估计理论研究具有推广价值，其估计技术在经 济、管理等学科中具有应用价值。本书可供相关领域的研究者和技术人员 参考。

好的，这是一本关于时间序列分析与预测的图书简介，内容涵盖了该领域的理论基础、前沿方法及其在经济金融领域的实际应用。 --- 图书简介：时间序列分析与预测：理论、方法与前沿应用 导言：洞察时间的复杂性 在现代科学、工程乃至社会经济领域，时间序列数据无处不在。从金融市场的日内波动、宏观经济的季度增长，到气候变化的长期趋势，时间序列承载着关于系统动态演化的关键信息。然而，这些数据往往伴随着非平稳性、异方差性、高频噪声以及复杂的季节性和周期性结构，使得传统统计工具难以捕捉其内在的复杂规律。 本书旨在为读者构建一个全面、深入的时间序列分析与预测的知识体系。它不仅系统梳理了经典理论的基石，更着重介绍了近年来在计量经济学、金融工程和数据科学领域涌现出的先进方法，强调理论的严谨性与实际操作的可行性相结合。全书结构清晰，逻辑递进，力求为研究人员、高级学生及从业者提供一个掌握时间序列分析精髓的实用指南。 第一部分：时间序列分析的理论基石 本部分奠定了理解和应用时间序列分析方法所需的核心数学与统计基础。 第一章：随机过程与平稳性：理解序列的本质 本章详细介绍了随机过程的基本概念，包括马尔可夫过程、鞅（Martingale）的性质。重点探讨了平稳性的定义（严平稳与协方差平稳），以及如何通过差分、变换等手段实现非平稳序列的协整与单位根检验。我们将深入剖析最常用的检验方法，如 ADF、PP 检验的原理与局限，并介绍更稳健的检验技术。 第二章：线性时间序列模型：ARIMA家族的精深解析 本章聚焦于经典且强大的线性模型族系。从自回归（AR）、移动平均（MA）到两者的结合（ARMA），我们不仅阐述了其理论构建，更深入探讨了模型的定阶准则（如 AIC、BIC）与参数估计方法（如最大似然估计）。随后，本书将扩展至处理趋势和季节性的 ARIMA (p,d,q)(P,D,Q)s 模型，并详细论述了模型诊断中残差白噪声检验的重要性。 第三章：异方差性与波动率建模：金融时间序列的特性 金融数据的一大显著特征是其波动率（方差）随时间变化。本章专注于处理这种异方差现象。从 ARCH 模型的构造原理开始，逐步过渡到更具弹性的 GARCH、EGARCH、GJR-GARCH 等非对称模型。我们将讨论波动率的长期记忆效应（IGARCH）以及如何利用这些模型进行风险价值（VaR）的估计与回溯检验。 第二部分：高级建模技术与前沿方法 随着数据维度和复杂度的增加，传统线性模型面临挑战。本部分介绍了一系列处理非线性和高维数据的先进工具。 第四章：非线性时间序列模型：捕捉动态的复杂性 本章探讨了超越线性叠加的非线性结构。内容涵盖阈值自回归模型（TAR）、状态空间模型（State Space Models），特别是卡尔曼滤波在状态估计中的应用。此外，我们还将介绍非线性协整的概念及其检验方法，这对于分析长期均衡关系至关重要。 第五章：多元时间序列分析：系统间的相互作用 当多个时间序列同时演化并相互影响时，需要采用多元方法。本章详细介绍了向量自回归模型（VAR）及其扩展形式 VARX、VARMA。重点讨论了如何利用格兰杰因果关系检验来识别变量间的预测依赖性，以及脉冲响应函数（IRF）和方差分解（FEVD）在解释系统动态冲击传播中的应用。 第六章：协整理论与长期均衡：处理非平稳数据的利器 对于具有相同随机趋势的多个非平稳变量，协整分析是揭示其长期稳定关系的桥梁。本章系统讲解了 Engle-Granger 两步法、Johansen 协整检验的原理，并深入讨论了协整关系下的误差修正模型（VECM），以区分短期动态调整与长期均衡约束。 第三部分：时间序列的预测、机器学习与应用 本部分将理论与实践紧密结合，介绍如何利用现代计算工具和数据科学方法提升预测精度，并展示在关键领域的实际案例。 第七章：时间序列的机器学习方法：从特征工程到深度学习 本章是本书面向现代数据科学趋势的重要补充。我们将探讨如何将时间序列转换为监督学习问题，介绍特征工程（如滞后值、滚动统计量、傅里叶变换系数）的应用。随后，将重点介绍用于序列建模的深度学习架构，包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及时间卷积网络（TCN）在捕捉长期依赖性方面的优势与实现细节。 第八章：模型评估、预测区间与后验分析 一个优秀的模型必须经过严格的检验。本章专注于模型评估的标准：预测准确性指标（MAE, RMSE, MAPE等），以及构建可靠的预测区间。内容将涉及贝叶斯方法的应用，即如何利用MCMC等技术对参数和预测进行更全面的不确定性量化。 第九章：前沿应用案例：从宏观经济到量化投资 本章提供一系列具有说服力的实证案例，展示前述模型的实际效力： 1. 宏观经济预测： 利用 VECM 预测通货膨胀与产出缺口之间的动态关系。 2. 高频金融建模： 运用 GARCH 族模型对资产收益率进行实时波动率预测，并进行投资组合优化。 3. 能源负荷预测： 结合季节性分解和状态空间模型，对电力需求进行中短期负荷预测。 结语：面向未来的时间序列研究 时间序列分析是一个不断发展的领域。本书的编写旨在为读者提供一个坚实的理论框架和丰富的实践工具箱，使其能够自信地应对现实世界中复杂多变的时间序列数据挑战，并为进一步探索更尖端的研究领域（如高维时间序列、因果推断在序列中的应用等）做好准备。 --- 目标读者： 计量经济学、金融工程、统计学、运筹管理、数据科学等领域的研究生、博士生、高校教师以及在金融机构、咨询公司、科技企业中从事时间序列分析、预测和风险管理工作的专业人士。 本书特点： 理论与实践并重，重点突出高级非线性与多元模型，紧跟数据科学前沿。全书配有详尽的数学推导与大量的实际案例代码示例（可能采用R或Python实现），确保读者能够学以致用。

评分☆☆☆☆☆

当我在书店偶然看到《变系数空间计量模型的理论和应用》这本书时，我的第一反应是，这听起来像是一个非常专业且具有挑战性的主题。我虽然不是直接从事计量经济学研究的学者，但在一些跨学科的阅读中，经常会接触到计量模型的身影。我了解到，传统的计量模型在处理具有空间维度的数据时，往往会遇到一些局限性，而空间计量模型则应运而生。而“变系数”这个词，则让我感觉模型更加“高级”和“智能化”。我猜想，这本书可能是在探讨如何让模型的参数不再是静态不变的，而是能够根据特定的空间属性或潜在的观测条件而发生变化。这就像是给模型注入了“弹性”，使其能够更好地适应不同的实际情况。我很好奇，作者是如何在理论上推导出这种变系数的模型的，其数学推导过程是否严谨而清晰？更重要的是，书中在“应用”部分会给出哪些具体的指导？是否会涉及一些前沿的软件实现方法，或者展示一些能够解决实际问题的案例？例如，在评估某个政策在不同地区的影响力差异时，变系数模型是否能提供比传统模型更优的分析结果。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对社会科学研究方法论有浓厚兴趣的读者，而《变系数空间计量模型的理论和应用》这个书名，一下子就抓住了我的注意力。我一直认为，很多社会现象并非孤立存在，而是存在着复杂的空间关联和动态变化。传统的静态模型可能无法完全捕捉到这些精妙之处。书中提到的“变系数”让我联想到，在很多社会经济学研究中，一些关键的系数（比如教育对收入的影响、政策干预的效果等）可能并非在所有地区、所有时间都呈现出相同的强度和方向。它们可能受到地域性特征、历史背景、政策执行力度等多种因素的影响而发生漂移。而“空间计量模型”则更进一步，强调了地理位置的重要性。我想象，这本书可能是在探讨如何构建一个更加精细化的模型，能够同时处理空间依赖性和系数的动态变化，从而更准确地刻画复杂的社会经济规律。我非常期待书中能够详细阐述这种变系数的理论基础，以及如何通过实证研究来检验和应用这些模型，例如在区域发展不平衡、环境污染的空间扩散、甚至是犯罪率的空间聚集等问题上，这些模型能否提供更深刻的洞见。

评分☆☆☆☆☆

从我一个非专业研究者的角度来看，这本书的标题《变系数空间计量模型的理论和应用》就透露出一种严谨而前沿的学术气息。虽然我不是计量经济学领域的专家，但“空间计量模型”本身就勾起了我的好奇心。我了解到，传统的计量模型往往忽略了地理上的邻近性和空间依赖性，而空间计量模型则考虑了这些因素，这在很多领域，比如城市规划、房地产分析、疾病传播研究等方面都至关重要。而“变系数”的加入，更是让模型显得更加灵活和贴近现实。我设想，在研究某个变量与多个因素的关系时，这些因素的影响程度并非一成不变，而是会随着空间位置、时间点或者其他隐含的条件而发生变化。这就像是一个具有“智慧”的模型，能够根据不同的情境调整其“判断标准”。我特别好奇书中会如何阐述这种“变系数”的生成机制，是基于特定的函数关系，还是通过某种学习算法来实现？另外，“应用”部分我也充满期待，希望书中能够提供一些实际操作的指导，或者至少展示一些成功的案例，让我能够理解在实际数据分析中，如何运用这些模型来揭示更深层次的经济和社会现象。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对数据分析和模型构建充满好奇心的读者，而《变系数空间计量模型的理论和应用》这个书名，立刻引起了我的兴趣。我对于能够解释复杂现象的模型一直有着浓厚的兴趣，特别是那些能够捕捉事物动态变化的模型。我理解“空间计量模型”是用来处理具有空间特征的数据，考虑了地理邻近性带来的影响。而“变系数”的加入，让我觉得这个模型更加灵活和强大。我猜想，这本书可能是在探讨如何构建一种模型，其中某些关键的解释变量对被解释变量的影响程度，并非固定不变，而是会随着空间位置、时间、或者其他未被显式观测到的因素而发生系统性的变化。这对于分析一些复杂的经济和社会问题非常有意义，例如，环境政策在不同地区的有效性可能差异很大，或者技术创新的溢出效应会随着距离衰减，并且这种衰减的速度可能本身也在变化。我非常想知道，作者是如何在理论上阐述这种“变系数”的来源和性质，以及在实证应用中，如何有效地估计和解释这些变动的系数。我尤其期待书中能够提供一些关于模型诊断和检验的详细方法，以确保模型结果的可靠性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计给我留下了深刻的第一印象。封面采用了沉稳的深蓝色，配以烫金的字体，显得既专业又高雅。翻开书页，纸张的质感也相当不错，触感温润，印刷清晰，长时间阅读也不会感到疲劳。在内容方面，虽然我不是专门研究计量经济学的，但被书中“变系数”这个概念深深吸引。我一直对那些模型中参数不是固定不变，而是会随着某些因素而动态调整的理论非常感兴趣。想象一下，在分析经济数据时，不同地区的收入水平、受教育程度，或者不同时期的通货膨胀率，都可能影响到某个经济变量之间的关系，这本身就是一个非常直观且富有洞察力的想法。我很好奇作者是如何在理论上构建这样一个能够捕捉这种动态变化的模型的，以及在实际应用中，又会面临哪些挑战和如何解决。这本书的书名让我感觉它不仅仅是停留在理论层面，还包含了“应用”二字，这让我对接下来的阅读充满了期待，希望能够看到一些具体的案例分析，了解这些变系数模型在现实世界中是如何发挥作用的，比如在区域经济发展、金融市场预测，甚至环境保护等领域。