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毫无疑问，环境问题是当今政策制定者面临的最大挑战之一。环境科学解决的关键问题通常是实证性的。在许多情况下，可以使用非常详细、可观的数据集开展研究。该领域的研究人员，包括学术界、研究机构和政府机构的研究人员，应该对最适合分析这些数据的计量经济学工具有深入的了解。
当然，存在复杂且昂贵的环境物理模型来处理本书中讨论的许多问题，包括污染、温度、温室气体排放和海平面上升等等。然而，随着计量经济学家越来越多地参与环境问题，简约形式的模型不仅可以在模拟环境现象方面发挥作用，而且还可以在预测方面发挥作用，这一点作用现在真的变得越来越清楚。简而言之，成功的环境建模不一定需要结构模型，但它确实需要简约形式方法的计量经济学能够完成该项工作。这为本书提供了存在的理由。本书旨在向环境研究人员介绍可有效应用于环境数据的广泛的计量经济学方法。环境问题的研究本质上是跨学科的，包括物理科学、经济学、社会学、政治学和公共卫生。这些领域的研究人员可能接受过一些统计培训，并且了解基本的统计概念。现代计量经济学的发展，加上处理大量数据集的计算能力不断提高，扩大了我们使用强大的分析和图形工具研究环境数据的能力。尽管本书重点是适用于环境数据分析的应用计量经济学方法，但希望这本书能够得到更为广泛的使用。我们认为，潜在受众包括学术界、研究机构、咨询公司、政府机构和本科生、研究生和专业级别的经济学家。我们的方法对最广泛使用的计量经济学工具进行了系统介绍，他们应该可以满足那些可能只在本科阶段看过计量经济学的人的需求，例如公共政策项目中的那些人。本书不仅强调如何在 Stata 中拟合模型，还强调需要使用广泛的诊断检验来验证估计结果和随后的政策结论。学术和非学术研究人员应该会很重视谨慎、可重复的研究，从而能得出可信、可辩护的结论。本书假定读者熟悉 Stata 的命令行界面和 Stata 编程的基本概念，例如 do 文件和数据管理工具。了解基本的线性回归技术也会有所帮助，但不是必需的，因为本书涵盖了现代计量经济学的基本组成部分。还介绍了更先进的计量经济学方法，在基本理论的介绍中穿插着它们在环境数据中的应用的清晰示例。与许多主要处理估计量和检验统计的理论性质的现有计量经济学教科书相比，本书解决了在应用计量经济学的计算方面出现的实施问题。所提供的计算机代码也将有助于弥合理论与实践之间的差距，因此读者可以在代码的基础上进行构建，并将其定制为更具挑战性的应用程序。虽然没有特别指定，但本书中介绍的材料自然分为两部分。第 1 章至第 8 章提供了应用环境计量经济学的第一门课程。这些章节涵盖了本书其余部分所需要的基本构建块，包括标准计量经济学课程中教授但始终与环境数据建模相关的常用回归框架。第 2 章描述了应用计量经济学中的线性回归模型，而第 3 章则介绍了简单最小二乘法之外的其他重要估计方法。第 4 章扩展了单方程模型以包括动态效应，而第 5 章考虑了多时间序列模型，特别是向量自回归和结构向量自回归。接下来的两章开发了处理非平稳数据的工具。第 6 章介绍了一系列非平稳性检验，称为单位根检验。第 7 章讨论了将非平稳性扩展到处理多个时间序列和协整效应的思想。本书第一部分的最后一章是第8章，涉及预测方法和预测准确性的评估。我们的理念是通过尽可能避免使用矩阵代数和可能令人困惑的符号来使处理变得容易。在不可避免地使用这种符号的情况下，我们的目的是提供尽可能多的直觉。本书的第二部分包括第 9 章至第 15 章，涉及可能对实证环境研究特别感兴趣的重要计量经济学方法。这些章节可以构成应用环境计量经济学第二门课程的核心，难度略有提升。前三章涉及旨在处理表征许多环境数据系列的非线性行为的技术。因此，第 9 章介绍了将给定时间序列分解为其未观察到的分量的未观测分量模型，第 10 章介绍了均值基本非线性的模型，例如阈值模型和马尔可夫切换模型，第 11 章处理方差非线性的模型并显示所谓的波动性聚类。其余四章也许最好被描述为应用环境计量经济学的主题。第 12 章说明了选定的面板数据模型，利用了环境系列的连续测量，例如气候条件。第 13 章涉及在不同地理位置测量的数据模型，并涵盖以空间效应为特征的模型的估计。第 14 章介绍了一系列有限的因变量模型，重点关注为环境保护和减缓的支付意愿的建模。第 15 章介绍了分整和协整模型（对时间序列长记忆模型的建立），这些模型首先在水文学和生物过程中进行了研究。用于重现书中所有示例的 Stata 代码和数据集可从配套网站获得。本书的特点之一是每一章都有几个重要的练习，这些练习不仅强化了本章所涵盖的材料，而且还扩展了它。还提供了解决每章末尾练习的代码。
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