![非线性经济关系的建模 [Modelling Nonlinear Economic Relationships]](https://pic.tinynews.org/12184511/59ba3c35Nd9e6798e.jpg)
具体描述
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适读人群 ：计量经济学师生本书是计量经济学文献中关于非线性时间序列计量经济学shou部专著。美国联邦储备委员会和许多国家中央银行都在使用的评估和预测方法。
内容简介
美国联邦储备委员会和许多国家中央银行都在使用的评估和预测方法
大数据时代，人们尊重数据，分析数据，解释数据，才能把握和预测未来。分析和利用数据都需要模型建模，特别是非线性模型建模。因为大多数经济变量具有非线性关系，经济是非线性的。时间序列模型的主要功能就是预测，因此非线性时间序列计量经济学成为计量经济学拓展演化的必然结果。
本书是计量经济学文献中关于非线性时间序列计量经济学首部专著。
它从正确性和实用性两个方面判断模型，主要关注便于计量经济学家使用的相对简单的模型。具有如下特点：
i） 给出时间序列计量经济学中非线性的定义;
ii） 综述常用的非线性时间序列计量经济模型及其经济理论依据;
iii） 系统地提出了非线性时间序列计量经济模型建模的三步骤，即模型设定，参数估计，建模评估;
iv） 系统论述了Granger的长记忆模型;
v） 提供了大量实证研究示例。
本书的出版对研究财富与消费、汇率与价格、以及短期利率与长期利率之间的关系等问题都具有非常重要的意义。
作者简介
克莱夫?格兰杰
(Clive W.J.Granger，1934-2009)
2003年诺贝尔经济学奖获奖者，经济时间序列分析大师
世界上zui伟大的计量经济学家之一，美国加州大学圣迭戈分校荣誉退休教授。
格兰杰的论文几乎涵盖了过去几十年间计量经济学领域的主要进展，没有格兰杰的分析方法，进行时间序列计量方面的实证分析几乎是不可能的。2009年5月27日在美国因病逝世，享年75岁。
诺贝尔奖评委会认为，格兰杰的工作改变了经济学家处理时间序列数据的方法，对研究财富与消费、汇率与价格、以及短期利率与长期利率之间的关系具有非常重要意义。
目前美国联邦储备委员会和许多国家的中央银行都使用这一方法来进行评估和预测。
蒂莫?特拉斯沃特（Timo Ter svirta）
国际著名计量经济学家、瑞典斯德哥尔摩经济学院决策支持与经济统计学系教授，芬兰社会科学院院士、瑞典皇家科学院院士、在非线性时间序列方面的工作令人瞩目。同时，他还是诺贝尔奖评审委员会委员，受到经济学界的广泛尊重。
从事了40多年的计量经济学研究，精通六国语言，爱好广泛，学术研究之余，他喜欢旅行、运动、电影和书籍。
精彩书评
怎样才能在经济学这样莫测高深的海洋中摆对自己的位置，了解自己应当从何处入门，以便跟上时代的步伐。机械工业出版社推出的这套“诺贝尔经济学奖经典文库”等于提供了一个台阶。
厉以宁
北京大学教授
这将是国内zui为齐全的一套诺贝尔奖得主系列丛书，有助于我们对20世纪的经济学做出全面、深入的了解，也有助于我们站在巨人的肩头，眺望21世纪经济学的雄伟殿堂。
何 帆
中国社会科学院
目录
目录
丛书序一（厉以宁）
丛书序二（何帆）
推荐序（李维安）
前言
//第1章
基本概念
//引言
//1��1线性模型
//1��2单变量非线性模型
//1��3非线性和异方差
//1��4平稳性和可逆性
//1��5平稳、记忆和均衡
//第2章
广义模型和分析工具
//引言
//2��1广义非线性模型
//2��2频域分析
//2��3分析工具
//第3章
经济理论的非线性模型
//引言
//3��1非线性模型
//3��2分岔和突变
//3��3混沌
//第4章
特殊的非线性多变量模型
//引言
//4��1非线性自回归和回归模型
//4��2平滑转换回归模型
//4��3双线性模型
//4��4非线性移动平均模型
//4��5异方差和随机系数模型
//第5章
长记忆模型
//引言
//5��1积分序列
//5��2长记忆性与非线性
//5��3吸引子
//5��4吸引子的估计与检验
//5��5非线性误差修正模型
//5��6模型含义
//第6章
线性检验
//6��1拉格朗日乘数检验
//6��2拉格朗日乘数检验的应用
//6��3备择假设未定的线性检验
//6��4不变条件方差与条件异方差的检验
//6��5局部等价备择假设
//6��6线性检验的渐进相对效率比较
//6��7使用哪个检验
//第7章
非线性模型建模
//引言
//7��1序言
//7��2非参数模型和半参数模型
//7��3参数STR模型的设定
//7��4STR模型的估计
//7��5双线性模型的设定和估计
//7��6神经网络模型的估计
//7��7评价估计的非线性模型
//第8章
预测、汇总与非对称性
//引言
//8��1非线性模型的预测
//8��2汇总与非线性的效应
//8��3经济周期的非对称性和其他非线性问题
//第9章
应用
//引言
//9��1工业生产建模
//9��2美国GNP与先行指标的非线性联系
//9��3结论
//第10章
非线性建模策略
//参考文献
//出版说明
前言/序言
时间序列计量经济学大多涉及对经济变量之间的关系进行建模，而且一般大家都认可经济变量之间的非线性关系，特别是理论家更是如此认为。当时，还没有讨论如何模型化经济变量的非线性关系，当我们认识到这一问题后，便开始了本书的写作工作。但存在大量研究多元线性模型与一些研究一元非线性模型的文献，所以，我们的目的是看能否将多元线性模型与单变量非线性模型融入更完整的分析框架之中。本书的结论应该是初步的尝试，并且毫无疑问，我们所借鉴的建模方法和技术也将随着成功经验的积累而不断演化和改进。一个明显的困难是存在大量非线性关系的适用模型，而经济学家也正在探索哪种模型更有用。尽管本书强调统计理论，但是我们的最终目的是提供实用技术，并从各种实用建模技术的应用中获取经验。各种建模技术的应用经验将确定该研究领域未来的演变。本书的大部分写作工作完成于作者所处的加州大学圣迭戈分校（University of California，San Diego）经济学系。加州大学圣迭戈分校经济学系为本书的写作提供了创作环境，使我们可以和同僚、众多优秀访问学者进行有益的讨论。蒂莫·泰雷斯维尔塔（Timo Ter svirta)还在赫尔辛基哥德堡大学（University of Goteborg）的芬兰经济研究所与奥斯陆的挪威银行进行了本书的写作工作。我们得到了Jin Lung Lin、Zhuanxin Ding和Chor Yiu Sin在计算方面的鼎力协助。泰雷斯维尔塔要感谢Yrjo基金的资助。我们特别感谢出色地完成了打印和排版工作的Paula Lindsay。格兰杰感谢国家科学基金的夏季资助SES 90-23087与SES89-02950。
我们得到了众多的帮助，当然，本书中的任何错误和争议都由我们承担。
用户评价
我是一位对经济学研究充满热情的学生，一直在寻找能够帮助我突破思维定势的书籍。线性模型虽然简洁明了，但在解释许多现实经济行为时显得力不从心，尤其是在面对技术变革加速、全球化带来的复杂相互作用以及气候变化等长期性、系统性挑战时。这本书的标题“非线性经济关系的建模”正是我所需要的。我猜测书中会深入探讨诸如“自催化效应”、“正反馈回路”以及“临界点”等概念，并解释这些非线性特征如何在经济系统中产生，以及它们对经济增长、资源分配和政策效果可能产生怎样的影响。我希望作者能够提供清晰的数学推导和直观的图形解释，让非线性模型不再是遥不可及的理论，而是可以被理解和应用的工具。另外，我对于如何选择合适的非线性模型，以及如何对模型进行验证和校准非常感兴趣。如果书中能够提供一些关于模型选择的指导原则，或者对比不同非线性模型在特定经济问题上的优劣，那将是对我研究工作巨大的帮助。
评分这本书的出现，无疑为那些试图理解复杂经济现象的研究者提供了一盏明灯。我一直认为，经济学之所以难以精确预测，很大程度上是因为我们惯用的线性思维无法捕捉到现实中普遍存在的非线性反馈和突变。例如，一个微小的政策调整，在某些情况下可能只会引起微不足道的反应，但在另一个临界点之后，却可能引发系统性的崩溃或爆炸式的增长。这本书的标题正是我一直在寻找的“答案”。我期待它能够详细介绍如何识别经济系统中的非线性特征，并提供一套系统性的方法来构建相应的模型。我特别想知道书中是否会讨论如何处理数据中的非线性关系，例如使用一些非参数方法，或者如何评估模型的预测能力，尤其是在非线性系统可能存在的“蝴蝶效应”下。我希望能在这本书中找到如何利用非线性模型来分析经济危机、金融风险，甚至是社会动态演变的出路。
评分这本书的封面设计就充满了学术的严谨与思考，深邃的蓝色背景上，用一种简洁而富有力量感的字体勾勒出“非线性经济关系的建模”几个大字，旁边搭配英文原名“Modelling Nonlinear Economic Relationships”，立刻就吸引了我这个对经济学模型有着浓厚兴趣的读者。我一直对传统的线性经济模型感到有些局限，总觉得现实世界中的经济现象往往比简单的直线关系要复杂得多，充满着各种意想不到的转向和反馈。这本书的标题直接点出了核心问题，让我对接下来的内容充满了期待。我希望它能深入浅出地讲解非线性模型的理论基础，比如那些在经济学中常见的非线性现象，例如阈值效应、滞后效应、突变以及分岔等，并提供实际可操作的建模方法。我尤其关心作者会介绍哪些具体的建模工具和技术，是会侧重于微分方程、差分方程，还是会引入更现代的计量经济学方法，比如神经网络、支持向量机或者 agent-based modeling？我希望这本书能涵盖从基础概念到高级应用的完整流程，并且在理论讲解的同时，能够辅以生动的案例分析，让我能够更直观地理解这些抽象的模型是如何映射现实经济世界的。
评分作为一名在金融领域工作多年的从业者，我深切体会到线性模型在描述金融市场的复杂性时的局限性。市场波动、资产价格的非对称反应、传染效应以及预期的自我实现等现象，都表明金融市场存在着深刻的非线性动力学。这本书的书名“非线性经济关系的建模”恰好切中了我的痛点。我希望它能提供一套严谨而实用的方法论，帮助我更好地理解和量化这些非线性风险。我特别关注书中是否会涉及如何利用非线性模型来构建更有效的风险管理框架，例如如何识别潜在的系统性风险，或者如何模拟极端事件的发生概率。我希望书中能够详细阐述一些具体的建模技术，比如动态随机一般均衡模型（DSGE）的非线性扩展，或者基于代理的模型（ABM）在金融市场模拟中的应用。如果书中能够提供一些实际的应用案例，展示非线性模型如何在投资组合优化、衍生品定价或宏观审慎监管等方面发挥作用，那将是我职业生涯中一份宝贵的财富。
评分读到这本书的简介，我脑海中立刻浮现出许多经济现象，比如技术进步的指数增长、金融市场的泡沫破裂、消费者行为的非理性选择，以及宏观经济周期的复杂波动。这些现象都很难用简单的线性关系来解释，它们往往包含着反馈回路、阈值效应，甚至是一些混沌般的行为。我期待这本书能够提供一套系统的方法论来捕捉和分析这些非线性动态。我希望作者能够详细阐述建立非线性经济模型时需要考虑的关键因素，例如变量之间的耦合程度、模型的鲁棒性以及参数估计的挑战。一个好的模型不仅仅是数学公式的堆砌，更重要的是它能否有效地揭示经济运行的内在逻辑，并且能够用于预测和政策制定。我尤其对书中可能涉及到的“相空间分析”、“分岔理论”或者“吸引子”等概念感兴趣，这些是理解复杂系统动态的关键工具。如果书中能够详细解释这些理论如何应用于经济学，例如分析市场失灵的临界点，或者预测经济危机的爆发，那就太有价值了。我希望这本书能给我提供一个全新的视角来审视和理解经济世界的复杂性。
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