在本書中,格蘭杰(Granger)闡明了構建和評價經驗模型的過程。書中廣泛借鑒和引用了來自經濟學、金融學、政治學和環境經濟學,乃至藝術、文學和娛樂業的案例和小品,將性與累積的直覺融為一體,從而就這個主題為我們提供了獨特且十分有趣的見解。
本書的章分析模型的設定問題,以巴西亞馬孫流域的森林墾伐為例,討論了模型的設定過程。第二章考慮評價問題,指出了經濟學家們對于評價的忽視,以及應該以模型的結果的質量為準繩來評價模型。第三章使用比前兩章更為復雜和技術化的方法,進一步討論如何評價預測的問題。
本書給我們帶來了關于怎樣構建和評價模型的新思想,即我們在今后的建模中應當更多地考慮模型的經濟意義上的顯著性而非統計意義上的顯著性,更多地考慮模型的實用價值而非其本身的華麗性。
格蘭杰廣泛借鑒了來自經濟學、金融學、政治學和環境經濟學,乃至藝術、文學、生活和娛樂業的案例和小品,將性與直覺融為一體,將理論滲透到生活之中,讓我們輕松領略一個深邃的道理。格蘭杰教授是一個富有想象力和創造力的人,一個幽默活潑的老師,一個睿智的長者,他的講稿,除了能夠給予讀者做實證研究的誠懇忠告和對計量經濟分析的認識,“還能夠向那些與克萊夫 格蘭杰素昧平生的人或者沒有親耳諦聽過他講演的人,介紹我們這個領域里一個吸引力和可愛的人物”(G.C. 哈考特)。
克萊夫 格蘭杰(Clive Granger),2003年諾貝爾經濟學獎得主,1934年生于英國威爾士的斯旺西,現為英國公民。他于1959年獲得英國諾丁漢大學博士學位,現為美國加利福尼亞大學圣迭戈分校的榮譽經濟學教授,并擔任該校經濟學秘書協會主席。他于1995年當選為美國藝術與科學院院士。
格蘭杰是目前全球最杰出的計量經濟學家之一,他在學術界的建樹幾乎包括了近40年來計量經濟學在時間序列方面的所有重大發展。在研究經濟時間序列時,格蘭杰和另一位學者漢塔納卡首創使用了譜分析方法,并與著名學者摩根斯坦-齊對紐約股票市場的股票價格進行了相關分析。在預測研究上,他在1959年發表的論文《關于潮汐河流泛洪的概率估計》被認為是現代成本-收益分析教材的范本案例。在非線性問題的研究上,他和焦克斯于1980年發表的論文《長期記憶時間序列與分數差分法簡介》對長期記憶理論做出了很大貢獻。所有這些都是計量經濟學界最前沿的領域。格蘭杰的發現對研究“財富與消費、匯率與物價水平,以及短期利率與長期利率之間的關系”都具有非常重要的意義。
第1章 經驗模型的設定
模型與變化
亞馬孫工程
建模
模型設定的深層問題
向前看、向后看
參考文獻
第2章 經驗模型的評價
一般的討論
經濟學中的評價
檢驗霍爾的消費理論
預測與金融中的評價
政策模型的評價
一些結論
參考文獻
第3章 再論對計量經濟模型與預測的評價
本章體例
1 INF 經驗模型的意義何在?
1 FOR 計量經濟模型
2 INF 對使用二次成本的預測的評價
2 FOR 對預測的評價——出發點
3 INF 使用一般的成本函數
3 FOR 一般化成本函數情形下的評價
4 INF 使用者與成本函數
4 FOR 不同的使用者有著不同的成本函數
5 INF 預測的來源
5 FOR 預測從哪里來?
6 INF 比較分布
6 FOR 比較預測分布
……
索引
對于經濟模型的構建,首先要考慮模型與經濟理論的整合性,如果模型在統計上很有意義,而在經濟上不具有合理性的話,那么模型對于經濟的分析就沒有多少參考價值。書中案例包羅萬象、簡單有趣,非專業人士亦能理解經濟模型的構建過程,從中獲益匪淺。
——趙國慶 中國人民大學教授、博士生導師
當我們比較數理經濟學和計量經濟學時,總是覺得前者像科學,而后者更像一門藝術。確實如此,一項經驗研究從計量模型的選取和設定開始,一直到模型的估計、模型的評價、預測和解釋等等都由研究者“說了算”。因此,經驗研究給人的感覺是不可信的:研究者可以找到“合適”的數據和“合適”的模型來支持所要的經濟理論觀點。但是,格蘭杰在本書中通過一些有趣的真實例子非常嚴謹地闡述了構建經驗模型的整個過程。讓我們看到了經驗研究的科學性、可信性和趣味性。
——陳彥斌 經濟學博士
為了描述一個現實問題,經濟學家必須建立一個經驗模型,即一個反映實際經濟運行的模型。閱讀本書,能開闊眼界,獲得收益。
——本書譯者
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此書是論文集和演講的記錄。
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很薄,感覺略貴,不是很推薦。其他方面還行
書不厚,但是它非常的值得去讀,還有點讀不懂,呵呵
還沒開始看,但收到書后發現書很薄,有點小意外吧,但印刷不錯,是正版。
感覺字體比較大,書本本來就不厚,但是整體感覺很不錯。
感覺看不下去,充門面的書了,還沒看,看了也許會有不一樣的評價吧
本書作者是計量經濟學大師,諾貝爾經濟學獲得者格蘭杰。本書討論了如何建立計量經濟學模型,從而對現實世界中的經濟運行狀況進行分析。建立模型(簡稱建模)可以說是在國際經濟學學刊必備的一種技能。本書對建模的基本問題,尤其是函數的選擇、變量的選擇以及數據的使用、模型的評價等等,給出了簡明扼要的解說,很有實用性。