周期与效率:基于时间集合数据的动态离散选择模型估计 本书特色
首先，本书从“r期状态随机概率转换矩阵”的数据，得到了“单期状态随机概率转换矩阵”的分析解，从而解决了由于时间跨度r存在而不能使用传统模型方法的问题。其次，本书对二维随机概率转换矩阵的开方进行了详细的分析，得到了矩阵开方可能存在“*性”和“存在性”的很多细节结果。*后，通过对间接估计量和直接估计量的比较，从理论推导和数值模拟两个角度得到了与一般直觉不一致的结论。
周期与效率:基于时间集合数据的动态离散选择模型估计 内容简介
本书基于时间集合数据, 对模型的非参数估计就无法直接使用文献当中的传统方法。内容包括: 文献综述与问题提出 ; 模型框架与数据结构 ; 简约模型中的非参数估计和识别等。
周期与效率:基于时间集合数据的动态离散选择模型估计 目录
1文献综述与问题提出
1?1文献综述
1?2实际问题提出
1?3解决方案
1?4创新与贡献
1?5本书结构
2模型框架与数据结构
2?1模型框架
2?2拉斯特方法
2?3霍茨—米勒方法
2?4离散模型的矩阵估计
2?5数据结构与估计困境
3简约模型中的非参数估计和识别
3?1问题引出
3?2非参数识别的推导与证明
3?3非参数估计的存在性和唯一性
3?4二阶随机概率矩阵的求根
3?5二阶随机概率转换矩阵的动态迁移
3?6随机概率转换矩阵的求根图示
3?7随机概率转换矩阵的识别性
3?8非参数估计与*大似然法估计的比较
4集合数据与非集合数据估计的效率比较
4?1问题引出
4?2一维案例的分析解演示
4?3二维案例的数值解演示
4?4简约模型程序模拟结果
4?5结构模型程序模拟结果
4?6一般性数据缺失估计
5结论及进一步研究方向
5?1总体评述
5?2进一步研究方向
参考文献
附录Matlab程序
周期与效率:基于时间集合数据的动态离散选择模型估计 作者简介
李委明，2014年毕业于清华大学经济管理学院，同年进入我院工作。他已在Journal of Econometrics，Journal of Business & Economic Statistics，Economics Letters等期刊上发表高水平论文，主持参与多项国家自然科学基金项目，其主要研究涉及非参数估计，微观理论计量，因子模型，金融计量等多个领域。
