Книги по экономике 2021

В этой статье я расскажу о трех популярных книгах по экономике, недавно изданных на английском языке. Если вы не знаете английский, но хотите прочитать эти книги на русском, можно, например, воспользоваться онлайн сервисом перевода книг.

Современные эконометрические методы макроэкономических и финансовых данных

Recent Econometric Techniques for Macroeconomic and Financial Data (Dynamic Modeling and Econometrics in Economics and Finance Book) Gilles Dufrénot, Takashi Matsuki. 2021<br />
Recent Econometric Techniques for Macroeconomic and Financial Data (Dynamic Modeling and Econometrics in Economics and Finance Book) Gilles Dufrénot, Takashi Matsuki. 2021

В книге дается всесторонний обзор новейших эконометрических методов изучения динамики макроэкономических и финансовых временных рядов. В нем рассматриваются альтернативные методологические подходы и концепции, включая квантильные спектры и ко-спектры, а также исследуются такие темы, как нелинейное и нестационарное поведение, модели стохастической волатильности и эконометрика товарных рынков и глобализации. Кроме того, демонстрирует применение новейших методов в различных областях: в частотной области, в анализе устойчивой динамики, в оценке моделей пространства состояний и новых классов моделей волатильности.

Наука о данных для финансовой эконометрики

Data Science for Financial Econometrics (Studies in Computational Intelligence Book) Nguyen Ngoc Thach, Vladik Kreinovich, Nguyen Duc Trung. 2021<br />
Data Science for Financial Econometrics (Studies in Computational Intelligence Book) Nguyen Ngoc Thach, Vladik Kreinovich, Nguyen Duc Trung. 2021

Эта книга предлагает обзор современных эконометрических методов с особым упором на финансовую эконометрику. Такие методы крайне необходимы, поскольку традиционный способ создания математических моделей, основанный на идеях исследователей, больше не может идти в ногу с постоянно увеличивающимся потоком данных. Чтобы наверстать упущенное, многие области приложений начали полагаться на науку о данных, то есть на методы извлечения моделей из данных, такие как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и инновационная статистика. С точки зрения извлечения выгоды из науки о данных, многие области приложений намного опережают экономику. Чтобы восполнить этот пробел, в книге приводятся примеры того, как методы науки о данных могут быть использованы в экономике. Соответствующие методы варьируются от почти традиционной статистики до многообещающих новых идей, таких как квантовая эконометрика. Учитывая ее объем, книга будет интересна студентам и исследователям, интересующимся новейшими разработками, а также практикам, заинтересованным в использовании методов науки о данных.

Макроэкономическое прогнозирование в эпоху больших данных: теория и практика

Macroeconomic Forecasting in the Era of Big Data: Theory and Practice (Advanced Studies in Theoretical and Applied Econometrics) Peter Fuleky
Macroeconomic Forecasting in the Era of Big Data: Theory and Practice (Advanced Studies in Theoretical and Applied Econometrics) Peter Fuleky

В этой книге дается обзор инструментов больших данных, используемых в макроэкономическом прогнозировании, и рассматриваются связанные с ними эконометрические вопросы, в том числе способы выявления динамических отношений между переменными; как подбирать экономные модели; как работать с неопределенностью модели, нестабильностью, нестационарностью и данными со смешанной частотой; и как оценивать прогнозы, среди прочего. Каждая глава самодостаточна со ссылками и предоставляет исчерпывающую справочную информацию, а также содержит обзор последних достижений в этой области. Соответственно, книга представляет собой ценный ресурс для исследователей, профессиональных прогнозистов и студентов, изучающих количественную экономику.

22
Начать дискуссию