高维面板数据因子模型
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作者方国斌, 马慧敏著
出版社经济管理出版社
ISBN9787509684344
出版时间2022-07
装帧平装
开本其他
定价78元
货号4157940
上书时间2024-12-26
商品详情
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作者简介
方国斌，男，安徽财经大学统计与应用数学学院经济统计系主任，教授，硕士生导师。中国人民大学统计学院博士，中国人民大学环境学院理论经济学博士后。美国北伊利诺伊大学（NIU）统计系访问学者。中国商业统计学会、中国统计教育学会理事；中国数量经济学会长江三角洲经济研究会、中国优选法统筹法与经济数学研究会高等教育经济管理分会常务理事。在《统计研究》、《数理统计与管理》等国内外期刊公开发表科研论文40余篇。其中3篇论文被人大报刊复印资料《统计与精算》全文转载。主持国家社会科学基金等项目10余项。作为项目组主要成员参加国家社会科学基金重点项目和国家自然科学基金重点项目等重量项目6项。主要研究领域为金融计量经济学、面板数据分析、金融深度学习等。
目录
本书从因子分析的理论基础入手, 结合面板数据进行分析。阐述因子分析方法的基本原理和分析过程。着重介绍因子模型的设定、估计和应用。提出几种新的高维面板数据因子模型: 高维面板数据动态混合双因子模型、高维受限因变量面板数据因子模型和高维面板数据因子随机波动模型。分别介绍了这些模型的基本类型构建以及估计方法, 并应用于解决经济金融领域的实际问题。这几类模型虽然构造形式各异, 但是针对性较强。其中的大多数方法都可以由统计软件予以实现。因子模型的应用领域包括经济学、金融学、社会学、消费者行为研究等。
内容摘要
随着大数据时代的到来，社会经济现象中的海量数据处理面临很多问题，一方面需要从数据中寻找社会经济现象的共同变化规律，另一方面还需要对高维数据进行降维。因子分析方法恰好能做到这两点。因此，在大型数据集处理中因子模型被广泛使用。为了与宏观和行业因子模型区别开来，这里统计的因子是指需要通过统计方法进行估计的潜在因子。潜在因子的统计分析主要采用因子模型实现，如果与其他统计模型相结合，能够形成各种类型的统计因子模型。
本书从因子模型的理论基础入手，结合面板数据进行分析，阐述几种常见的因子模型的基本形式并结合应用予以推广；着重介绍因子模型的设定、估计和应用；提出三种新的高维面板数据因子模型：高维面板数据动态混合双因子模型、高维受限因变量面板数据因子模型、高维面板数据因子随机波动模型。分别介绍了三种模型的基本类型设定以及估计方法，并将其应用于解决经济金融领域的实际问题。这几类模型虽然构造形式各异，但是都有各自的应用场合。其中的大多数方法在实践中都可以结合统计软件予以实现。因子模型的应用领域包括经济学、金融学、社会学、消费者行为研究，等等。
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