图书介绍
高级计量经济学及Stata应用 第2版pdf电子书版本下载
- 陈强编著 著
- 出版社: 北京:高等教育出版社
- ISBN:9787040329834
- 出版时间:2014
- 标注页数:669页
- 文件大小:325MB
- 文件页数:684页
- 主题词:计量经济学-高等学校-教材;经济计量分析-应用软件-高等学校-教材
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图书目录
第1章 绪论 1
1.1什么是计量经济学 1
1.2经济数据的特点与类型 2
第2章 概率统计回顾 3
2.1概率与条件概率 3
2.2分布与条件分布 4
2.3随机变量的数字特征 5
2.4迭代期望定律 8
2.5随机变量无关的三个层次概念 9
2.6常用连续型统计分布 9
2.7统计推断的思想 11
习题 12
附录 12
第3章 小样本OLS 13
3.1古典线性回归模型的假定 13
3.2 OLS的代数推导 14
3.3 OLS的几何解释 17
3.4拟合优度 17
3.5 OLS的小样本性质 18
3.6对单个系数的t检验 20
3.7对线性假设的F检验 23
3.8 F统计量的似然比原理表达式 25
3.9分块回归与偏回归(选读) 26
3.10预测 27
习题 28
附录 29
第4章 Stata简介 30
4.1为什么使用Stata 30
4.2 Stata的窗口 30
4.3 Stata操作实例 31
4.4 Stata命令库的更新 46
4.5进一步学习Stata的资源 47
习题 48
第5章 大样本OLS 49
5.1为何需要大样本理论 49
5.2随机收敛 49
5.3大数定律与中心极限定理 51
5.4统计量的大样本性质 52
5.5渐近分布的推导 53
5.6随机过程的性质 53
5.7大样本OLS的假定 57
5.8 OLS的大样本性质 58
5.9线性假设的大样本检验 60
5.10大样本OLS的Stata命令及实例 61
习题 63
附录 63
第6章 最大似然估计法 66
6.1最大似然估计法的定义 66
6.2线性回归模型的最大似然估计 68
6.3最大似然估计的数值解 69
6.4信息矩阵与无偏估计的最小方差 70
6.5最大似然法的大样本性质 71
6.6最大似然估计量的渐近协方差矩阵 74
6.7三类渐近等价的统计检验 75
6.8准最大似然估计法 78
6.9对正态分布假设的检验 80
6.10最大似然估计法的Stata命令及实例 80
习题 84
附录 84
第7章 异方差与GLS 87
7.1异方差的后果 87
7.2异方差的例子 87
7.3异方差的检验 88
7.4异方差的处理 90
7.5处理异方差的Stata命令及实例 93
7.6 Stata命令的批处理 96
习题 98
附录 98
第8章 自相关 100
8.1自相关的后果 100
8.2自相关的例子 101
8.3自相关的检验 101
8.4自相关的处理 103
8.5处理自相关的Stata命令及实例 108
习题 115
第9章 模型设定与数据问题 116
9.1遗漏变量 116
9.2无关变量 117
9.3建模策略:“由小到大”还是“由大到小” 118
9.4解释变量个数的选择 118
9.5对函数形式的检验 120
9.6多重共线性 123
9.7极端数据 124
9.8虚拟变量 126
9.9经济结构变动的检验 127
9.10缺失数据与线性插值 132
9.11变量单位的选择 133
习题 133
附录 133
第10章 工具变量,2SLS与GMM 135
10.1解释变量与扰动项相关的例子 135
10.2工具变量法作为一种矩估计 138
10.3二阶段最小二乘法 140
10.4有关工具变量的检验 141
10.5 GMM的假定 146
10.6 GMM的推导 147
10.7 GMM的大样本性质 148
10.8如何获得工具变量 151
10.9 MLE也是GMM 152
10.10工具变量法的Stata命令及实例 153
习题 167
附录 167
第11章 二值选择模型 169
11.1离散被解释变量的例子 169
11.2二值选择模型 169
11.3二值选择模型的微观基础 177
11.4二值选择模型中的异方差问题 178
11.5稀有事件偏差(选读) 179
11.6含内生变量的Probit模型(选读) 183
11.7双变量Probit模型(选读) 187
11.8部分可观测的双变量Probit模型(选读) 189
习题 190
第12章 多值选择模型 192
12.1多项Logit与多项Probit 192
12.2条件Logit模型 193
12.3混合Logit模型 193
12.4嵌套Logit 205
习题 208
第13章 排序与计数模型 209
13.1排序模型 209
13.2泊松回归 211
13.3负二项回归 213
13.4零膨胀泊松回归与负二项回归 215
13.5计数模型的Stata实例 215
习题 222
第14章 受限被解释变量 223
14.1断尾回归 223
14.2零断尾泊松回归与负二项回归 226
14.3随机前沿模型(选读) 228
14.4偶然断尾与样本选择 235
14.5归并回归 238
14.6归并数据的两部分模型 243
14.7含内生解释变量的Tobit模型(选读) 246
习题 248
附录 248
第15章 短面板 250
15.1面板数据的特点 250
15.2面板数据的估计策略 251
15.3混合回归 252
15.4个体固定效应模型 252
15.5时间固定效应 253
15.6一阶差分法 254
15.7随机效应模型 254
15.8组间估计量 255
15.9拟合优度的度量 255
15.10非平衡面板 256
15.11究竟该用固定效应还是随机效应模型 257
15.12个体时间趋势 257
15.13短面板的Stata命令及实例 258
习题 271
第16章 长面板与动态面板 272
16.1长面板的估计策略 272
16.2面板校正标准误 272
16.3仅解决组内自相关的FGLS 274
16.4全面FGLS 278
16.5组间异方差的检验 279
16.6组内自相关的检验 280
16.7组间同期相关的检验 281
16.8变系数模型 283
16.9面板工具变量法 287
16.10豪斯曼-泰勒估计量(选读) 288
16.11动态面板 289
16.12动态面板的Stata命令及实例 291
16.13偏差校正LSDV法 300
16.14重复截面数据与组群分析 301
习题 302
第17章 非线性面板 303
17.1面板二值选择模型 303
17.2面板二值选择模型的随机效应估计 304
17.3面板二值选择模型的固定效应估计 305
17.4面板二值选择模型的Stata实例 307
17.5面板泊松回归 313
17.6面板负二项回归 314
17.7面板计数模型的Stata实例 315
17.8面板Tobit 325
17.9面板随机前沿模型 327
习题 332
第18章 随机实验与自然实验 334
18.1实验数据 334
18.2理想的随机实验 335
18.3引入更多的解释变量 335
18.4随机实验执行过程中可能出现的问题 336
18.5自然实验 337
18.6双重差分法 339
18.7三重差分法 343
18.8观测数据的处理效应 344
习题 345
第19章 蒙特卡罗法与自助法 346
19.1蒙特卡罗法的思想与用途 346
19.2蒙特卡罗法实例:模拟中心极限定理 347
19.3蒙特卡罗法实例:服从卡方分布的扰动项 348
19.4蒙特卡罗积分 349
19.5最大模拟似然法与模拟矩估计 350
19.6自助法的思想与用途 351
19.7自助法的分类 352
19.8使用自助法估计标准误 352
19.9使用自助法进行区间估计 353
19.10使用自助法进行假设检验 353
19.11自助法的一致性(选读) 354
19.12异方差情况下的自助法 354
19.13面板数据与时间序列的自助法 355
19.14自助法的Stata命令 355
19.15使用自助法进行稳健的豪斯曼检验 356
习题 358
附录 358
第20章 平稳时间序列 361
20.1时间序列的数字特征 361
20.2自回归模型 362
20.3移动平均模型 364
20.4 ARMA 364
20.5自回归分布滞后模型 365
20.6 ARMA模型的Stata命令及实例 366
20.7误差修正模型 371
20.8 MA(∞)与滞后算子 372
20.9向量自回归过程 375
20.10 VAR的脉冲响应函数 377
20.11预测误差的方差分解 380
20.12格兰杰因果检验 381
20.13面板格兰杰因果检验 381
20.14 VAR的Stata命令及实例 381
20.15季节调整 399
习题 407
第21章 单位根与协整 409
21.1非平稳序列 409
21.2 ARMA的平稳性 410
21.3 VAR的平稳性 411
21.4单位根所带来的问题 411
21.5单位根检验与平稳性检验 414
21.6单位根检验的Stata实例 418
21.7面板单位根检验 422
21.8协整的思想与初步检验 432
21.9 Beveridge-Nelson分解公式 433
21.10协整的定义与最大似然估计 434
21.11协整分析的Stata实例 437
习题 445
附录 445
第22章 自回归条件异方差模型 447
22.1条件异方差模型的例子 447
22.2 ARCH模型的性质 448
22.3 ARCH模型的MLE估计 449
22.4 GARCH模型 450
22.5何时使用ARCH或GARCH模型 451
22.6 ARCH与GARCH模型的扩展 451
22.7 ARCH与GARCH的Stata命令及实例 453
22.8多维GARCH模型(选读) 460
习题 467
第23章 似不相关回归 468
23.1单一方程估计与系统估计 468
23.2似不相关回归的假定 468
23.3 SUR的FGLS估计 470
23.4 SUR的假设检验 471
23.5似不相关回归的Stata命令及实例 471
23.6变系数面板数据的SUR估计 475
习题 478
附录 479
第24章 联立方程模型 482
24.1联立方程模型的结构式与简化式 482
24.2联立方程模型的识别 483
24.3单一方程估计法 486
24.4三阶段最小二乘法 487
24.5三阶段最小二乘法的Stata实例 489
24.6结构VAR 493
24.7 SVAR的Stata实例 496
习题 502
第25章 非线性回归与门限回归 503
25.1非线性最小二乘法 503
25.2非线性回归的Stata命令及实例 504
25.3门限回归 505
25.4面板数据的门限回归 507
25.5门限回归的计算机操作 508
习题 508
第26章 分位数回归 509
26.1为什么需要分位数回归 509
26.2总体分位数 509
26.3样本分位数 510
26.4分位数回归的估计方法 512
26.5分位数回归的Stata命令及实例 513
习题 517
第27章 非参数与半参数估计 518
27.1为什么需要非参数与半参数估计 518
27.2对密度函数的非参数估计 518
27.3核密度估计的性质 520
27.4最优带宽 521
27.5多元密度函数的核估计 523
27.6非参数核回归 523
27.7多元核回归 525
27.8 k近邻回归 525
27.9局部线性回归 526
27.10非参数估计的Stata命令及实例 526
27.11半参数估计 530
习题 533
附录 533
第28章 处理效应 537
28.1处理效应与选择难题 537
28.2通过随机分组解决选择难题 539
28.3依可测变量选择 539
28.4匹配估计量的思想 540
28.5倾向得分匹配 542
28.6倾向得分匹配的Stata实例 545
28.7偏差校正匹配估计量 555
28.8双重差分倾向得分匹配 557
28.9断点回归的思想 559
28.10精确断点回归 561
28.11模糊断点回归 563
28.12断点回归的Stata实例 565
28.13处理效应模型 570
习题 574
第29章 空间计量经济学 575
29.1地理学第一定律 575
29.2空间权重矩阵 575
29.3空间自相关 578
29.4空间自回归模型 583
29.5空间杜宾模型 586
29.6空间误差模型 586
29.7一般的空间计量模型 589
29.8含内生解释变量的SARAR模型 592
29.9空间面板模型 593
29.10空间计量方法的局限性 598
第30章 久期分析 599
30.1久期数据的处理方法 599
30.2风险p函数 599
30.3久期数据的归并问题 601
30.4描述性分析 602
30.5久期模型的最大似然估计 603
30.6比例风险模型 604
30.7加速失效时间模型 606
30.8 Cox模型 607
30.9比例风险模型的设定检验 610
30.10分层Cox模型 611
30.11随时间而变的解释变量 612
30.12不可观测的异质性 613
30.13其他久期分析模型 614
30.14久期分析的Stata命令及实例 615
习题 630
第31章 贝叶斯估计简介 631
31.1贝叶斯估计的思想 631
31.2贝叶斯定理 631
31.3贝叶斯估计的一个例子 632
31.4基于后验分布的统计推断 634
31.5先验分布的选择 635
31.6多元回归的贝叶斯分析 637
31.7马尔可夫链蒙特卡罗法 639
习题 640
第32章 如何做规范的实证研究 641
32.1计量理论与现实数据 641
32.2实证研究的主要步骤 642
32.3实证论文的结构 644
32.4计量实践的十诫 645
32.5结束语 646
习题 646
附录:常用数据来源 647
参考书目 649
数学符号 664
英文缩写 666