Ocena:
Książka jest uważana za podstawowe źródło zaawansowanej ekonometrii nieparametrycznej, odpowiednie dla kursów podyplomowych lub jako przewodnik referencyjny. Jest dobrze napisana i skutecznie obejmuje współczesne tematy, ale zakłada wcześniejszą wiedzę i zawiera pewne błędy, które wymagają korekty.
Zalety:Przejrzyście napisana, obejmuje najnowszą literaturę z zakresu ekonometrii nieparametrycznej, kładzie duży nacisk na regresję jądrową i walidację krzyżową, dobra dla zaawansowanych studentów i praktyków, uznani autorzy.
Wady:Nie nadaje się dla początkujących, zakłada podstawową wiedzę, zawiera błędy i błędy logiczne, które utrudniają praktyczne zastosowanie, może skorzystać z poprawionego tłumaczenia.
(na podstawie 7 opinii czytelników)
Nonparametric Econometrics: Theory and Practice
Kompleksowy, aktualny podręcznik metod nieparametrycznych dla studentów i badaczy.
Do tej pory studenci i naukowcy zajmujący się statystyką nieparametryczną i semiparametryczną oraz ekonometrią musieli zwracać się do najnowszych artykułów w czasopismach, aby nadążyć za tymi pojawiającymi się metodami analizy ekonomicznej. Ekonometria nieparametryczna wypełnia poważną lukę, gromadząc najbardziej aktualną teorię i techniki oraz prezentując je w niezwykle prostym i przystępnym formacie. Testy empiryczne, dane i ćwiczenia zawarte w tym podręczniku sprawiają, że jest to idealne wprowadzenie dla absolwentów i niezbędne źródło informacji dla naukowców.
Metody nieparametryczne i semiparametryczne przyciągnęły w ostatnich dziesięcioleciach wiele uwagi statystyków. Podczas gdy większość istniejących książek na ten temat opiera się na założeniu, że dane bazowe mają charakter ściśle ciągły, naukowcy zajmujący się naukami społecznymi częściej mają do czynienia z danymi kategorialnymi - nominalnymi i porządkowymi - w zastosowaniach. Konwencjonalne podejście nieparametryczne do radzenia sobie z obecnością zmiennych dyskretnych jest uznawane za niezadowalające.
Ta książka jest dostosowana do potrzeb ekonometryków stosowanych i naukowców społecznych. Qi Li i Jeffrey Racine kładą nacisk na techniki nieparametryczne dostosowane do bogatej gamy typów danych - ciągłych, nominalnych i porządkowych - w jednej spójnej strukturze. Podkreślają również właściwości nieparametrycznych estymatorów w obecności potencjalnie nieistotnych zmiennych.
Ekonometria nieparametryczna obejmuje cały materiał niezbędny do zrozumienia i zastosowania metod nieparametrycznych do rzeczywistych problemów.
