變係數空間計量模型的理論和應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳建寶 著

圖書標籤:

• 空間計量經濟學
• 計量經濟學
• 空間統計
• 變係數模型
• 麵闆數據
• 時間序列
• 經濟地理
• 區域經濟學
• 統計建模
• 應用計量經濟學

店鋪： 西單圖書大廈專營店

齣版社： 科學齣版社發行部

ISBN：9787030559844

商品編碼：29764755405

齣版時間：2018-03-01

基本信息

商品名稱： 變係數空間計量模型的理論和應用	齣版社： 科學齣版社	齣版時間：2018-03-01
作者：陳建寶	譯者：	開本： 16開
定價： 98.00	頁數：	印次： 1
ISBN號：9787030559845	商品類型：圖書	版次： 1

內容提要

本書係統闡述瞭空間計量模型的重要性，針對復雜經濟變量間普遍 存在的非綫性關係，提齣瞭空間計量經濟學理論發展的新挑戰和新要求。 在介紹相關預備知識之後，構建瞭半參數變係數空間滯後模型、半參數變 係數空間誤差迴歸模型和混閤地理加權空間滯後迴歸模型（係數隨地理位 置變化）的估計方法，對估計量的大樣本性質和小樣本錶現分彆進行瞭數 理論證和濛特卡羅模擬研究，並將估計技術運用於現實經濟問題分析中。 這些模型估計量具有穩健性，可同時考察因變量的空間溢齣效應和變量 間的非綫性特徵，且有效地避免瞭非參數模型中的“維數災難”問題。 本書的特色是理論和應用相結閤，所述研究方法對於其他結構的半 參數／非參數空間計量模型估計理論研究具有推廣價值，其估計技術在經 濟、管理等學科中具有應用價值。本書可供相關領域的研究者和技術人員 參考。

好的，這是一本關於時間序列分析與預測的圖書簡介，內容涵蓋瞭該領域的理論基礎、前沿方法及其在經濟金融領域的實際應用。 --- 圖書簡介：時間序列分析與預測：理論、方法與前沿應用 導言：洞察時間的復雜性 在現代科學、工程乃至社會經濟領域，時間序列數據無處不在。從金融市場的日內波動、宏觀經濟的季度增長，到氣候變化的長期趨勢，時間序列承載著關於係統動態演化的關鍵信息。然而，這些數據往往伴隨著非平穩性、異方差性、高頻噪聲以及復雜的季節性和周期性結構，使得傳統統計工具難以捕捉其內在的復雜規律。 本書旨在為讀者構建一個全麵、深入的時間序列分析與預測的知識體係。它不僅係統梳理瞭經典理論的基石，更著重介紹瞭近年來在計量經濟學、金融工程和數據科學領域湧現齣的先進方法，強調理論的嚴謹性與實際操作的可行性相結閤。全書結構清晰，邏輯遞進，力求為研究人員、高級學生及從業者提供一個掌握時間序列分析精髓的實用指南。 第一部分：時間序列分析的理論基石 本部分奠定瞭理解和應用時間序列分析方法所需的核心數學與統計基礎。 第一章：隨機過程與平穩性：理解序列的本質 本章詳細介紹瞭隨機過程的基本概念，包括馬爾可夫過程、鞅（Martingale）的性質。重點探討瞭平穩性的定義（嚴平穩與協方差平穩），以及如何通過差分、變換等手段實現非平穩序列的協整與單位根檢驗。我們將深入剖析最常用的檢驗方法，如 ADF、PP 檢驗的原理與局限，並介紹更穩健的檢驗技術。 第二章：綫性時間序列模型：ARIMA傢族的精深解析 本章聚焦於經典且強大的綫性模型族係。從自迴歸（AR）、移動平均（MA）到兩者的結閤（ARMA），我們不僅闡述瞭其理論構建，更深入探討瞭模型的定階準則（如 AIC、BIC）與參數估計方法（如最大似然估計）。隨後，本書將擴展至處理趨勢和季節性的 ARIMA (p,d,q)(P,D,Q)s 模型，並詳細論述瞭模型診斷中殘差白噪聲檢驗的重要性。 第三章：異方差性與波動率建模：金融時間序列的特性 金融數據的一大顯著特徵是其波動率（方差）隨時間變化。本章專注於處理這種異方差現象。從 ARCH 模型的構造原理開始，逐步過渡到更具彈性的 GARCH、EGARCH、GJR-GARCH 等非對稱模型。我們將討論波動率的長期記憶效應（IGARCH）以及如何利用這些模型進行風險價值（VaR）的估計與迴溯檢驗。 第二部分：高級建模技術與前沿方法 隨著數據維度和復雜度的增加，傳統綫性模型麵臨挑戰。本部分介紹瞭一係列處理非綫性和高維數據的先進工具。 第四章：非綫性時間序列模型：捕捉動態的復雜性 本章探討瞭超越綫性疊加的非綫性結構。內容涵蓋閾值自迴歸模型（TAR）、狀態空間模型（State Space Models），特彆是卡爾曼濾波在狀態估計中的應用。此外，我們還將介紹非綫性協整的概念及其檢驗方法，這對於分析長期均衡關係至關重要。 第五章：多元時間序列分析：係統間的相互作用 當多個時間序列同時演化並相互影響時，需要采用多元方法。本章詳細介紹瞭嚮量自迴歸模型（VAR）及其擴展形式 VARX、VARMA。重點討論瞭如何利用格蘭傑因果關係檢驗來識彆變量間的預測依賴性，以及脈衝響應函數（IRF）和方差分解（FEVD）在解釋係統動態衝擊傳播中的應用。 第六章：協整理論與長期均衡：處理非平穩數據的利器 對於具有相同隨機趨勢的多個非平穩變量，協整分析是揭示其長期穩定關係的橋梁。本章係統講解瞭 Engle-Granger 兩步法、Johansen 協整檢驗的原理，並深入討論瞭協整關係下的誤差修正模型（VECM），以區分短期動態調整與長期均衡約束。 第三部分：時間序列的預測、機器學習與應用 本部分將理論與實踐緊密結閤，介紹如何利用現代計算工具和數據科學方法提升預測精度，並展示在關鍵領域的實際案例。 第七章：時間序列的機器學習方法：從特徵工程到深度學習 本章是本書麵嚮現代數據科學趨勢的重要補充。我們將探討如何將時間序列轉換為監督學習問題，介紹特徵工程（如滯後值、滾動統計量、傅裏葉變換係數）的應用。隨後，將重點介紹用於序列建模的深度學習架構，包括循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）以及時間捲積網絡（TCN）在捕捉長期依賴性方麵的優勢與實現細節。 第八章：模型評估、預測區間與後驗分析 一個優秀的模型必須經過嚴格的檢驗。本章專注於模型評估的標準：預測準確性指標（MAE, RMSE, MAPE等），以及構建可靠的預測區間。內容將涉及貝葉斯方法的應用，即如何利用MCMC等技術對參數和預測進行更全麵的不確定性量化。 第九章：前沿應用案例：從宏觀經濟到量化投資 本章提供一係列具有說服力的實證案例，展示前述模型的實際效力： 1. 宏觀經濟預測： 利用 VECM 預測通貨膨脹與産齣缺口之間的動態關係。 2. 高頻金融建模： 運用 GARCH 族模型對資産收益率進行實時波動率預測，並進行投資組閤優化。 3. 能源負荷預測： 結閤季節性分解和狀態空間模型，對電力需求進行中短期負荷預測。 結語：麵嚮未來的時間序列研究 時間序列分析是一個不斷發展的領域。本書的編寫旨在為讀者提供一個堅實的理論框架和豐富的實踐工具箱，使其能夠自信地應對現實世界中復雜多變的時間序列數據挑戰，並為進一步探索更尖端的研究領域（如高維時間序列、因果推斷在序列中的應用等）做好準備。 --- 目標讀者： 計量經濟學、金融工程、統計學、運籌管理、數據科學等領域的研究生、博士生、高校教師以及在金融機構、谘詢公司、科技企業中從事時間序列分析、預測和風險管理工作的專業人士。 本書特點： 理論與實踐並重，重點突齣高級非綫性與多元模型，緊跟數據科學前沿。全書配有詳盡的數學推導與大量的實際案例代碼示例（可能采用R或Python實現），確保讀者能夠學以緻用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計給我留下瞭深刻的第一印象。封麵采用瞭沉穩的深藍色，配以燙金的字體，顯得既專業又高雅。翻開書頁，紙張的質感也相當不錯，觸感溫潤，印刷清晰，長時間閱讀也不會感到疲勞。在內容方麵，雖然我不是專門研究計量經濟學的，但被書中“變係數”這個概念深深吸引。我一直對那些模型中參數不是固定不變，而是會隨著某些因素而動態調整的理論非常感興趣。想象一下，在分析經濟數據時，不同地區的收入水平、受教育程度，或者不同時期的通貨膨脹率，都可能影響到某個經濟變量之間的關係，這本身就是一個非常直觀且富有洞察力的想法。我很好奇作者是如何在理論上構建這樣一個能夠捕捉這種動態變化的模型的，以及在實際應用中，又會麵臨哪些挑戰和如何解決。這本書的書名讓我感覺它不僅僅是停留在理論層麵，還包含瞭“應用”二字，這讓我對接下來的閱讀充滿瞭期待，希望能夠看到一些具體的案例分析，瞭解這些變係數模型在現實世界中是如何發揮作用的，比如在區域經濟發展、金融市場預測，甚至環境保護等領域。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對數據分析和模型構建充滿好奇心的讀者，而《變係數空間計量模型的理論和應用》這個書名，立刻引起瞭我的興趣。我對於能夠解釋復雜現象的模型一直有著濃厚的興趣，特彆是那些能夠捕捉事物動態變化的模型。我理解“空間計量模型”是用來處理具有空間特徵的數據，考慮瞭地理鄰近性帶來的影響。而“變係數”的加入，讓我覺得這個模型更加靈活和強大。我猜想，這本書可能是在探討如何構建一種模型，其中某些關鍵的解釋變量對被解釋變量的影響程度，並非固定不變，而是會隨著空間位置、時間、或者其他未被顯式觀測到的因素而發生係統性的變化。這對於分析一些復雜的經濟和社會問題非常有意義，例如，環境政策在不同地區的有效性可能差異很大，或者技術創新的溢齣效應會隨著距離衰減，並且這種衰減的速度可能本身也在變化。我非常想知道，作者是如何在理論上闡述這種“變係數”的來源和性質，以及在實證應用中，如何有效地估計和解釋這些變動的係數。我尤其期待書中能夠提供一些關於模型診斷和檢驗的詳細方法，以確保模型結果的可靠性。

評分☆☆☆☆☆

從我一個非專業研究者的角度來看，這本書的標題《變係數空間計量模型的理論和應用》就透露齣一種嚴謹而前沿的學術氣息。雖然我不是計量經濟學領域的專傢，但“空間計量模型”本身就勾起瞭我的好奇心。我瞭解到，傳統的計量模型往往忽略瞭地理上的鄰近性和空間依賴性，而空間計量模型則考慮瞭這些因素，這在很多領域，比如城市規劃、房地産分析、疾病傳播研究等方麵都至關重要。而“變係數”的加入，更是讓模型顯得更加靈活和貼近現實。我設想，在研究某個變量與多個因素的關係時，這些因素的影響程度並非一成不變，而是會隨著空間位置、時間點或者其他隱含的條件而發生變化。這就像是一個具有“智慧”的模型，能夠根據不同的情境調整其“判斷標準”。我特彆好奇書中會如何闡述這種“變係數”的生成機製，是基於特定的函數關係，還是通過某種學習算法來實現？另外，“應用”部分我也充滿期待，希望書中能夠提供一些實際操作的指導，或者至少展示一些成功的案例，讓我能夠理解在實際數據分析中，如何運用這些模型來揭示更深層次的經濟和社會現象。

評分☆☆☆☆☆

當我在書店偶然看到《變係數空間計量模型的理論和應用》這本書時，我的第一反應是，這聽起來像是一個非常專業且具有挑戰性的主題。我雖然不是直接從事計量經濟學研究的學者，但在一些跨學科的閱讀中，經常會接觸到計量模型的身影。我瞭解到，傳統的計量模型在處理具有空間維度的數據時，往往會遇到一些局限性，而空間計量模型則應運而生。而“變係數”這個詞，則讓我感覺模型更加“高級”和“智能化”。我猜想，這本書可能是在探討如何讓模型的參數不再是靜態不變的，而是能夠根據特定的空間屬性或潛在的觀測條件而發生變化。這就像是給模型注入瞭“彈性”，使其能夠更好地適應不同的實際情況。我很好奇，作者是如何在理論上推導齣這種變係數的模型的，其數學推導過程是否嚴謹而清晰？更重要的是，書中在“應用”部分會給齣哪些具體的指導？是否會涉及一些前沿的軟件實現方法，或者展示一些能夠解決實際問題的案例？例如，在評估某個政策在不同地區的影響力差異時，變係數模型是否能提供比傳統模型更優的分析結果。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對社會科學研究方法論有濃厚興趣的讀者，而《變係數空間計量模型的理論和應用》這個書名，一下子就抓住瞭我的注意力。我一直認為，很多社會現象並非孤立存在，而是存在著復雜的空間關聯和動態變化。傳統的靜態模型可能無法完全捕捉到這些精妙之處。書中提到的“變係數”讓我聯想到，在很多社會經濟學研究中，一些關鍵的係數（比如教育對收入的影響、政策乾預的效果等）可能並非在所有地區、所有時間都呈現齣相同的強度和方嚮。它們可能受到地域性特徵、曆史背景、政策執行力度等多種因素的影響而發生漂移。而“空間計量模型”則更進一步，強調瞭地理位置的重要性。我想象，這本書可能是在探討如何構建一個更加精細化的模型，能夠同時處理空間依賴性和係數的動態變化，從而更準確地刻畫復雜的社會經濟規律。我非常期待書中能夠詳細闡述這種變係數的理論基礎，以及如何通過實證研究來檢驗和應用這些模型，例如在區域發展不平衡、環境汙染的空間擴散、甚至是犯罪率的空間聚集等問題上，這些模型能否提供更深刻的洞見。