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高維因數模型的極大似然分析:理論與方法

高維因數模型的極大似然分析:理論與方法

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內容簡介

高維因數模型是當前計量經濟學中的一個重要模型。以美國美聯儲前主席Ben S. Bernanke、哈佛大學教授James H. Stock以及普林斯頓大學教授Mark M. Watson為代表的歐美學者,在廣泛的實證研究中發現,經過高維因數模型增廣的計量經濟學模型在宏觀經濟預測(Stock and Watson, 2002, JBES)、政策效果評價(Bernanke, Bovin and Eliasz, 2005, QJE)以及經驗事實挖掘(Kose, Othok and Whiteman, 2003, AER)上有著非常重要的應用。 然而現有的高維因數模型的分析,主要集中于主成分分析,更為一般的極大似然分析鮮有文獻涉及。本書將建立極大似然分析框架作為研究的主要內容,系統地研究了高維因數模型極大似然估計量的一致性、收斂速度和漸近分佈,填補了高維因數分析理論重要的理論空白。此外,作者還將研究思路拓展到存在交互效應的面板資料模型中,用新的框架研究了極大似然方法估計交互效應模型。相關理論成果對於拓展實證研究範圍,提高實證研究的可信度有著重要的意義。
 

作者介紹

李鯤鵬,現為首都經濟貿易大學國際經管學院副教授。畢業於清華大學經濟管理學院,獲得經濟學博士學位。到目前為止,在國內外高水準期刊上發表論文近20篇,包括Annals of Statistics、Review of Economics and Statistics、Journal of Business and Economic Statistics、Economics Letters、Econometric Reviews等,主持國家自然科學基金兩項、教育部人文社科基金一項,是Journal of Econometrics、Journal of Business and Economic Statistics等知名期刊的匿名審稿人。 研究領域主要包括高維因數模型、面板資料模型、交互效應模型、空間計量模型等。目前教授首都經貿大學博士生和碩士生的計量經濟學課程。
 

目錄

第一章 緒論
第一節 引言
第二節 高維數據的困境
第三節 高維因數模型:理論進展與局限
第四節 結構以及相關數學符號說明

第二章 高維因數模型的極大似然分析
第一節 引言
第二節 模型的假定
第三節 模型的估計
第四節 對稱性以及運算式的選擇
第五節 識別條件
第六節 極大似然估計量的漸近性質
第七節 因數估計量的漸近性質
第八節 EM演算法
第九節 有限樣本性質
第十節 結論
第十一節 附錄:理論結果的詳細證明

第三章 交互效應面板資料模型:基準
第一節 引言
第二節 研究的背景及其文獻評述
第三節 模型的假定
第四節 模型的估計
第五節 估計量的漸近性質
第六節 ECM演算法
第七節 有限樣本性質
第八節 結論
第九節 附錄:理論結果的詳細證明

第四章 廣義交互效應面板資料模型
第一節 引言
第二節 識別條件
第三節 估計方法
第四節 估計量的漸近性質
第五節 ECM演算法
第六節 有限樣本性質
第七節 結論
第八節 附錄:理論結果的詳細證明

第五章 結論
第一節 結論性評述
第二節 進一步研究的方向
附錄 第三章基準模型的MCMC演算法
參考文獻
後記
 

詳細資料

  • ISBN:9787100169011
  • 規格:平裝 / 276頁 / 16k / 19 x 26 x 1.38 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:中國

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