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內容簡介

　　隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，社會經(jīng)濟現(xiàn)象中的海量數(shù)據(jù)處理面臨很多問題，一方面需要從數(shù)據(jù)中尋找社會經(jīng)濟現(xiàn)象的共同變化規(guī)律，另一方面還需要對高維數(shù)據(jù)進行降維。因子分析方法恰好能做到這兩點。因此，在大型數(shù)據(jù)集處理中因子模型被廣泛使用。為了與宏觀和行業(yè)因子模型區(qū)別開來，這里統(tǒng)計的因子是指需要通過統(tǒng)計方法進行估計的潛在因子。潛在因子的統(tǒng)計分析主要采用因子模型實現(xiàn)，如果與其他統(tǒng)計模型相結合，能夠形成各種類型的統(tǒng)計因子模型?！陡呔S面板數(shù)據(jù)因子模型：理論、方法與應用》從因子模型的理論基礎人手，結合面板數(shù)據(jù)進行分析，闡述幾種常見的因子模型的基本形式并結合應用予以推廣；著重介紹因子模型的設定、估計和應用；提出三種新的高維面板數(shù)據(jù)因子模型：高維面板數(shù)據(jù)動態(tài)混合雙因子模型、高維受限因變量面板數(shù)據(jù)因子模型、高維面板數(shù)據(jù)因子隨機波動模型。分別介紹了三種模型的基本類型設定以及估計方法，并將其應用于解決經(jīng)濟金融領域的實際問題。這幾類模型雖然構造形式各異，但是都有各自的應用場合。其中的大多數(shù)方法在實踐中都可以結合統(tǒng)計軟件予以實現(xiàn)。因子模型的應用領域包括經(jīng)濟學、金融學、社會學、消費者行為研究，等等。

作者簡介

　　方國斌，男，安徽財經(jīng)大學統(tǒng)計與應用數(shù)學學院經(jīng)濟統(tǒng)計系主任，教授，碩士生導師。中國人民大學統(tǒng)計學院博士，中國人民大學環(huán)境學院理論經(jīng)濟學博士后。美國北伊利諾伊大學（NIU）統(tǒng)計系訪問學者。中國商業(yè)統(tǒng)計學會、中國統(tǒng)計教育學會理事；中國數(shù)量經(jīng)濟學會長江三角洲經(jīng)濟研究會、中國優(yōu)選法統(tǒng)籌法與經(jīng)濟數(shù)學研究會高等教育經(jīng)濟管理分會常務理事。在《統(tǒng)計研究》、《數(shù)理統(tǒng)計與管理》等國內外期刊公開發(fā)表科研論文40余篇。其中3篇論文被人大報刊復印資料《統(tǒng)計與精算》全文轉載。主持國家社會科學基金等項目10余項。作為項目組主要成員參加國家社會科學基金重點項目和國家自然科學基金重點項目等國家項目6項。主要研究領域為金融計量經(jīng)濟學、面板數(shù)據(jù)分析、金融深度學習等。馬慧敏，女，安徽財經(jīng)大學統(tǒng)計與應用數(shù)學學院副教授。美國北伊利諾伊大學（NIU）訪問學者（2018-2019年）。迄今為止，在統(tǒng)計學核心期刊公開發(fā)表科研論文20余篇，有2篇論文被人大報刊復印資料《統(tǒng)計與精算》全文轉載。主持并完成安徽省教育廳人文社會科學研究項目等多項；參與國家社會科學基金、安徽省哲學社會科學規(guī)劃項目、安徽省省級高校自然科學基金和教育廳人文社會科學研究項目等10余項。主要研究領域為宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計分析、多元統(tǒng)計分析等。

圖書目錄

第一章緒論
第一節(jié) 本書研究內容
一、動態(tài)混合雙因子模型（DMDFM）
二、離散面板數(shù)據(jù)動態(tài)因子模型（DPDFM）
三、面板數(shù)據(jù)因子隨機波動模型（Factor PDSVM或PFSVM）
第二節(jié) 結構安排
第三節(jié) 本書創(chuàng)新點
一、拓寬了高維面板數(shù)據(jù)降維的思路
二、針對不同的面板數(shù)據(jù)類型構建與之對應的動態(tài)因子模型
三、提供了幾種不同模型的估計方法并對每種方法進行了改進
四、從理論上對各個模型的估計結果的有關統(tǒng)計性質進行了證明
五、明確了相應模型的適用領域并對某些模型進行了應用研究
第二章因子模型形式拓展
第一節(jié) 因子模型的一般形式
第二節(jié) 宏觀因子模型
一、單因子模型
二、多因子模型
第三節(jié) 行業(yè)因子模型
一、BARRA因子模型
二、Fama-French因子模型
第四節(jié) 統(tǒng)計因子模型
一、主成分法
二、極大似然法
第五節(jié) 動態(tài)因子模型
一、動態(tài)因子模型和靜態(tài)因子模型
二、嚴格（精確）動態(tài)因子模型
三、近似動態(tài)因子模型
四、廣義動態(tài)因子模型
五、滯后公因子模型
第六節(jié) 多因子模型在互聯(lián)網(wǎng)金融市場的應用
第三章高維面板數(shù)據(jù)降維與因子模型估計
第一節(jié) 高維面板數(shù)據(jù)降維和變量選擇方法
第二節(jié) 高維因子模型建模策略
第三節(jié) 動態(tài)因子模型的設定與估計方法
第四節(jié) 面板數(shù)據(jù)因子模型的貝葉斯推斷
……
第四章高維面板數(shù)據(jù)動態(tài)混合雙因子模型
第五章高維離散面板數(shù)據(jù)動態(tài)因子模型
第六章高維面板數(shù)據(jù)因子隨機波動模型
第七章結論與展望
附錄
參考文獻
后記