应用Stata学习计量经济学原理pdf电子书版本下载

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第1章 Stata简介 1

1.1 启动Stata 2

1.2 开启界面 2

1.3 退出Stata 2

1.4 《计量经济学原理》的Stata数据文件 3

1.5 打开Stata数据文件 4

1.6 变量窗 5

1.7 数据描述与概要统计量 8

1.8 Stata帮助系统 9

1.9 Stata命令语法 11

1.10 文档存储 14

1.11 使用数据浏览窗 17

1.12 使用Stata制图 18

1.13 使用Stata Do文件 20

1.14 创建和管理变量 22

1.15 使用Stata密度函数 26

1.16 使用和展示标量 27

1.17 标量对话窗 28

1.18 使用因子变量 29

第2章 简单线性回归模型 37

2.1 食品支出数据 38

2.2 计算概要统计量 40

2.3 创建散点图 41

2.4 回归分析 43

2.5 运用Stata获得预测值 50

2.6 估计非线性关系 51

2.7 用指示变量进行回归 59

第3章 区间估计和假设检验 76

3.1 区间估计 77

3.2 假设检验 78

3.3 p值 81

第4章 预测、拟合优度和建模 93

4.1 最小二乘预测 94

4.2 拟合优度的度量 96

4.3 缩放和转换数据的影响 97

4.4 残差分析 101

4.5 多项式模型 103

4.6 估计对数线性工资方程 108

4.7 双对数模型 113

第5章 多元回归模型 122

5.1 模型举例 123

5.2 最小二乘预测 125

5.3 抽样的精确度 125

5.4 置信区间 126

5.5 假设检验 128

5.6 多项式方程 130

5.7 交互作用 133

5.8 拟合优度 135

第6章 多元回归模型：更多推断 141

6.1 F检验 142

6.2 非样本信息 149

6.3 模型设定 151

6.4 数据质量差，共线性与不显著 159

第7章 使用指示变量 168

7.1 指示变量 169

7.2 应用指示变量 173

7.3 线性概率模型 181

7.4 处理效应 183

7.5 双重差分估计 188

第8章 异方差 199

8.1 异方差的性质 200

8.2 检测异方差 201

8.3 异方差一致标准误差 206

8.4 广义最小二乘估计量 208

8.5 线性概率模型的异方差 212

第9章 时间序列数据回归：平稳变量 219

9.1 引言 220

9.2 有限分布滞后 225

9.3 序列相关 226

9.4 序列相关的其他检验 230

9.5 序列相关误差估计 232

9.6 自回归分布滞后模型 236

9.7 预测 243

9.8 乘数分析 248

9.9 附录 250

第10章 随机解释变量和矩估计 261

10.1 工资方程的最小二乘估计 262

10.2 二阶最小二乘 263

10.3 用多余工具变量进行IV估计 267

10.4 内生性的豪斯曼检验 271

10.5 测试多余工具的有效性 274

10.6 弱工具变量的检验 275

10.7 CRAGG-DONALD F统计量的计算 278

10.8 模拟实验 279

第11章 联立方程模型 295

11.1 松露的供给和需求 296

11.2 估计简约形式方程 296

11.3 松露需求的2SLS估计 297

11.4 松露供给的2SLS估计 301

11.5 鱼的供给与需求 302

11.6 鱼的价格和数量方程的简约形式 303

11.7 鱼需求的2SLS估计 304

11.8 2SLS替代形式 305

11.9 蒙特卡洛模拟结果 309

第12章 时间序列数据回归：非平稳数据 320

12.1 平稳数据与非平稳数据 321

12.2 伪回归 326

12.3 平稳性的单位根检验 328

12.4 整合与协整 334

第13章 向量误差修正和向量自回归模型 341

13.1 向量误差修正（VEC）和向量自回归（VAR）模型 342

13.2 估计向量误差修正（VEC）模型 342

13.3 估计向量自回归（VAR）模型 346

13.4 脉冲响应与方差分解 351

第14章 时变波动率与自回归条件异方差（ARCH）模型 357

14.1 自回归条件异方差（ARCH）模型和时变波动率 358

14.2 估计、检验和预测 359

14.3 扩展 363

第15章 面板数据模型 370

15.1 微观计量面板数据 371

15.2 混合数据模型 372

15.3 固定效应模型 373

15.4 随机效应估计 382

15.5 回归方程组 389

15.6 混合模型 397

第16章 定性和受限因变量模型 408

16.1 二元因变量模型 409

16.2 二值选择的Logit模型 417

16.3 多项Logit 423

16.4 条件Logit 427

16.5 有序选择模型 431

16.6 计数模型 434

16.7 删失数据模型 435

16.8 选择偏差 441

附录A基本数学工具 454

A.1 Stata的数学及逻辑运算符 455

A.2 数学函数 455

A.3 Generate命令的扩展 455

A.4 计算器 456

A.5 科学计数法 456

A.6 数值的求导和积分 457

附录B概率论基础知识 460

B.1 Stata概率函数 461

B.2 二项分布 462

B.3 正态分布 462

B.4 t分布 464

B.5 F分布 466

B.6 卡方分布 467

B.7 随机数 469

附录C统计推论回顾 476

C.1 检查HIP数据 477

C.2 使用模拟数据 479

C.3 中心极限定理 482

C.4 区间估计 484

C.5 检验正态总体均值 487

C.6 检验正态总体方差 489

C.7 检验两个正态总体均值相等 490

C.8 检验两个正态总体方差相等 492

C.9 正态性检验 493

C.10 极大似然估计 494

C.11 核密度估计 494