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해외주문 [Book] Information Theoretic Approach to Econometrics

Hardcover
Judge, George G. , Mittelhammer, Ron C. 지음 | Cambridge University Press | 2011년 12월 12일
Information Theoretic Approach to Econometrics 크게보기
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상품상세정보
ISBN 9780521869591(0521869595)
쪽수 248쪽
언어 English
크기 155(W) X 229(H) X 18(T) (mm)
제본형태 Hardcover
총권수 1권
Textual Format Textbooks, Lower level
리딩지수 Level Scholarly/Graduate
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책소개

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Most econometric books do not recognize the ill-posed inverse nature of their econometric models and the indirect noisy characteristics of their sample data. This book focuses on these problems and provides a basis for dealing with estimation and inference issues that typically arise in a range of traditional and nontraditional econometric models.
"This book is intended to provide the reader with a firm conceptual and empirical understanding of basic information-theoretic models and methods. Because most data are observational, practitioners work with indirect noisy observation and ill-posed econometric in the form of stochastic inverse problems. Consequently, traditional econometric methods in many cases are not applicable for answering many of the quantitative questions that analysts wish to ask. After initial chapters deal with parametric and semiparametric linear probability models, the focus turns to solving nonparametric stochastic inverse problems. In succeeding chapters, a family of pwer divergence measure-likelihood functions are introduced for a range of traditional and nontraditional econometric-models problems. Finally, within either an empirical maximum likelihood or loss context, Ron C. Mittelhammer and George G. Judge suggest a basis for choosing a member of the divergence family"--
Intended to provide the reader with a firm conceptual and empirical understanding of basic information-theoretic econometric models and methods.
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목차

Preface; 1. Econometric information recovery; Part I. Traditional Parametric and Semiparametric Probability Models: Estimation and Inference: 2. Formulation and analysis of parametric and semiparametric linear models; 3. Method of moments, GMM, and estimating equations; Part II. Formulation and Solution of Stochastic Inverse Problems: 4. A stochastic-empirical likelihood inverse problem: formulation and estimation; 5. A stochastic-empirical likelihood inverse problem: inference; 6. Kullback-Leibler information and the maximum empirical exponential likelihood; Part III. A Family of Minimum Discrepancy Estimators: 7. The Cressie-Read family of divergence measures and likelihood functions; 8. Cressie-Read-MEL-type estimators in practice: evidence of estimation and inference sampling performance; Part IV. Binary Discrete Choice MPD-EML Econometric Models: 9. Family of distribution functions for the binary response-choice model; 10. Estimation and inference for the binary response model based on the MPD family of distributions; Part V. Optimal Convex Divergence: 11. Choosing the optimal divergence under quadratic loss; 12. Epilogue.

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