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内容大纲
本书以传统经济计量学的奠基之作——哈维尔莫的《经济计量学的概率论方法》的主要论点为出发点,对经济计量学的研究方法进行了批判性的分析,并通过案例展示了经济计量模型研究如何受益于机器学习。通过以上分析,本书揭示了经济计量学科在方法论上的缺陷,并指出机器学习是系统矫正该缺陷的途径。
本书适合从事经济计量学、应用经济学、经济思想史等领域研究的学者,以及硕士、博士研究生阅读。 -
作者介绍
秦朵,伦敦大学亚非学院荣休教授。1981年毕业于北京第二外国语学院;1984年毕业于中国社会科学院;1986—1989年在英国牛津大学Nuffield学院攻读经济学博士;1992年进入伦敦玛丽女王大学经济系执教,2012年转到伦敦大学亚非学院。研究和教学领域为经济计量学史和方法论、应用经济计量学。 -
目录
第1章 现实经济的模型抽象
1.1 绪论
1.2 量化经济变量过程中的不确定性
1.3 理论模型与经济现实
第2章 经济关系式的可学性
2.1 经济关系式的构建应属统计学习问题
2.2 体现逆转性的PAC可学性
2.3 简化性和自律性:奥卡姆剃刀定律与稳定性
2.4 由机器学习范式到经济计量学习任务的构建
第3章 经济计量学中概率论的基本功能
3.1 可测经济变量作为目标变量时的随机模型特征
3.2 概率论在经济学和经济计量学建模中的作用
3.3 逻辑推理与PAC学习合成过程中概率测度的判别式用途
第4章 假设检验的用处与经济假说的模型构述
4.1 验证性偏误:机械套用统计假设检验框架的困误
4.2 诊断性检验与模型选择
4.3 “从数据观察中形成理论”:从数据拆析到模型构述
第5章 估计方法的问题与潜能
5.1 先于模型选择的参数估计问题
5.2 以模型选择为职能的估计法
5.3 模型选择之后的估计推断
第6章 预测的认知问题
6.1 艰难曲折的模型预测历程
6.2 预测推断与因果解释模型的可学性
结束语
参考文献
主题词索引
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