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。

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