《高级计量经济学及Stata应用(第二版)》

本书较多地借鉴了现代计量经济学的最新发展,内容全面,除了介绍传统的横截面数据外,对面板数据(含长面板、动态面板、非线性面板)、时间序列(含VAR、单位根、协整)、自然实验、重复截面数据、GMM、自助法、蒙特卡罗法、分位数回归、门限回归、非参数估计、处理效应、空间计量、久期分析、贝叶斯估计等均做了较深入的分析。本书力图以生动的语言、较多的插图与经济意义来直观地解释计量方法,而又不失数学的严谨性。同时,结合目前欧美*为流行的Stata计量软件,及时地介绍相应的Stata命令与实例,为读者提供“一站式”服务。本书适合普通高等学校经济学、管理学类或社科类硕士生、博士生与使用。为便于读者学习高级计量经济学,本书在内容安排上,假设读者已经学过微积分、线性代数与概率统计,但不要求学过本科阶段的计量经济学(学过更好)。


目  录

前言
第1章绪论
1.1什么是计量经济学
1.2经济数据的特点与类型
第2章概率统计回顾
2.1概率与条件概率
2.2分布与条件分布
2.3随机变量的数字特征
2.4迭代期望定律
2.5随机变量无关的三个层次概念
2.6常用连续型统计分布
2.7统计推断的思想 习题
附录
第3章小样本OLS
3.1古典线性回归模型的假定
3.2OLS的代数推导
3.3OLS的几何解释
3.4拟合优度
3.5OLS的小样本性质
3.6对单个系数的t检验
3.7对线性假设的F检验
3.8F统计量的似然比原理表达式
3.9分块回归与偏回归(选读)
3.10预测
习题
附录
第4章Stata简介
4.1为什么使用Stata
4.2Stata的窗口
4.3Stata操作实例
4.4Stata命令库的更新
4.5进一步学习Stata的资源
习题
第5章大样本OLS
5.1为何需要大样本理论
5.2随机收敛
5.3大数定律与中心极限定理
5.4统计量的大样本性质
5.5渐近分布的推导
5.6随机过程的性质
5.7大样本OLS的假定
5.8OLS的大样本性质
5.9线性假设的大样本检验
5.10大样本OLS的Stata命令及实例
习题
附录
第6章最大似然估计法
6.1最大似然估计法的定义
6.2线性回归模型的最大似然估计
6.3最大似然估计的数值解
6.4信息矩阵与无偏估计的最小方差
6.5最大似然法的大样本性质
6.6最大似然估计量的渐近协方差矩阵
6.7三类渐近等价的统计检验
6.8准最大似然估计法
6.9对正态分布假设的检验
6.10最大似然估计法的Stata命令及实例
习题
附录
第7章异方差与GLS
7.1异方差的后果
7.2异方差的例子
7.3异方差的检验
7.4异方差的处理
7.5处理异方差的Stata命令及实例
7.6Stata命令的批处理
习题
附录
第8章自相关
8.1自相关的后果
8.2自相关的例子
8.3自相关的检验
8.4自相关的处理
8.5处理自相关的Stata命令及实例
习题
第9章模型设定与数据问题
9.1遗漏变量
9.2无关变量
9.3建模策略:“由小到大”还是“由大到小”
9.4解释变量个数的选择
9.5对函数形式的检验
9.6多重共线性
9.7极端数据
9.8虚拟变量
9.9经济结构变动的检验
9.10缺失数据与线性插值
9.11变量单位的选择
习题
附录
第10章工具变量,2SLS与GMM
10.1解释变量与扰动项相关的例子
10.2工具变量法作为一种矩估计
10.3二阶段最小二乘法
10.4有关工具变量的检验
10.5GMM的假定
10.6GMM的推导
10.7GMM的大样本性质
10.8如何获得工具变量
10.9MLE也是GMM
10.10工具变量法的Stata命令及实例
习题
附录
第11章二值选择模型
11.1离散被解释变量的例子
11.2二值选择模型
11.3二值选择模型的微观基础
11.4二值选择模型中的异方差问题
11.5稀有事件偏差(选读)
11.6含内生变量的Probit模型(选读)
11.7双变量Prob

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高级计量经济学及Stata应用(第二版)
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2020-09-01
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