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面板數據分析 版權信息
- ISBN：9787300286464
- 條形碼：9787300286464 ; 978-7-300-28646-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
面板數據分析 內容簡介
本書第三版對第二版做了重大修訂, 新增介紹橫截面相依數據和動態方程組的兩章。一些復雜的概念得到進一步梳理。引入了若干新的內容, 譬如相關隨機系數模型、偽面板數據、久期模型、計數數據模型、分位數分析, 以及非線性面板數據模型中控制非觀測異質性影響的其他方法。面板數據研究中的近期進展都以非常嚴謹而又友好的方式呈現在本書中, 并與原有內容有機地結合成一個整體。
面板數據分析 目錄
第1 章 導 論 ………………………………………………………… 1
1．1 面板數據簡介 …………………………………………………… 1
1．2 面板數據的優點 ………………………………………………… 4
1．3 使用面板數據時的問題 ………………………………………… 8
1．4 全書內容提要 …………………………………………………… 11
第2 章 線性回歸模型的同質性檢驗 ( 協方差分析)………………… 13
2．1 引言 ……………………………………………………………… 13
2．2 協方差分析 ……………………………………………………… 14
2．3 案例 ……………………………………………………………… 18
第3 章 簡單變截距回歸模型 ………………………………………… 23
3．1 引言 ……………………………………………………………… 23
3．2 固定效應模型： *小二乘虛擬變量法 ………………………… 26
3．3 隨機效應模型： 方差成分模型的估計 ………………………… 29
3．4 固定效應還是隨機效應 ………………………………………… 36
3．5 誤設檢驗 ………………………………………………………… 43
3．6 包含時恒或個同解釋變量以及個體和時間特異效應項的模型… 45
3．7 異方差與自相關 …………………………………………………… 50
3．8 任意誤差結構的模型―Chamberlainπ-法………………………… 54
附錄3A *小距離估計量的一致性和漸近正態性 …………………… 58
附錄3B 三成分模型的方差-協方差矩陣的特征向量和逆 ………… 60
第4 章 變截距動態模型…………………………………………………… 63
4．1 引言 ………………………………………………………………… 63
4．2 協方差估計量 …………………………………………………… 64
4．3 隨機效應模型 …………………………………………………… 66
4．4 案例 ……………………………………………………………… 86
4．5 固定效應模型 …………………………………………………… 88
4．6 殘差任意相關時動態模型的估計 ……………………………… 96
4．7 同時包含個體特異項和時間特異項的模型 …………………… 97
附錄4A 可行 MDE 的漸近協方差矩陣的推導 ………………… 102
附錄4B N 與T 增大時的漸近性分析 …………………………… 104
第5 章 靜態聯立方程模型 ………………………………………… 108
5．1 引言 …………………………………………………………… 108
5．2 聯合廣義*小二乘估計法 …………………………………… 111
5．3 結構方程的估計 ……………………………………………… 114
5．4 三角形方程組 ………………………………………………… 120
附錄5A ……………………………………………………………… 130
第6 章 變系數模型 ………………………………………………… 133
6．1 引言 …………………………………………………………… 133
6．2 系數隨橫截面單元變化 ……………………………………… 135
6．3 系數隨時期和橫截面單元變化 ……………………………… 144
6．4 隨時間演化的系數 …………………………………………… 148
6．5 系數是其他外生變量的函數 ………………………………… 154
6．6 固定系數和隨機系數的混合模型 …………………………… 156
6．7 動態隨機系數模型 …………………………………………… 164
6．8 兩個案例 ……………………………………………………… 169
6．9 相依隨機系數模型 …………………………………………… 175
附錄6A 兩個正態分布隨機變量的聯合分布 …………………… 182
第7 章 離散數據 …………………………………………………… 184
7．1 引言 …………………………………………………………… 184
7．2 基于混合截面數據的離散響應模型 ………………………… 184
7．3 個體存在異質性時靜態模型的參數方法 …………………… 188
7．3．1 固定效應模型 ……………………………………………… 189
7．3．2 隨機效應模型 ……………………………………………… 194
7．4 靜態模型的半參數方法 ……………………………………… 197
7．5 動態模型 ……………………………………………………… 200
7．6 識別狀態相依的其他方法 …………………………………… 216
第8 章 樣本截略與樣本選擇 ……………………………………… 225
8．1 引言 …………………………………………………………… 225
8．2 案例―非隨機缺失數據 ……………………………………… 233
8．3 包含隨機個體效應項的Tobit 模型 ………………………… 239
8．4 固定效應估計量 ……………………………………………… 240
8．5 案例： 住房支出 ……………………………………………… 250
8．6 動態Tobit 模型 ……………………………………………… 254
第9 章 截面相依面板數據 ………………………………………… 261
9．1 截面相依問題 ………………………………………………… 261
9．2 空間方法 ……………………………………………………… 262
9．3 因子方法 ……………………………………………………… 269
9．4 控制橫截面相依影響的組均值 (公共相關項) 增強法 …… 273
9．5 橫截面相依的檢驗 …………………………………………… 276
9．6 項目評估的面板數據方法 …………………………………… 281
第10 章 動態系統 ………………………………………………… 297
10．1 面板向量自回歸模型 ……………………………………… 298
10．2 協整面板數據模型和向量誤差修正 ……………………… 305
10．3 單位根與協整檢驗 ………………………………………… 311
10．4 動態聯立方程模型 ………………………………………… 320
第11 章 不完全面板數據 ………………………………………… 326
11．1 輪換或隨機缺失數據 ……………………………………… 326
11．2 偽面板 (或重復橫截面數據) ……………………………… 330
11．3 單個橫截面數據集和單個時序數據集的混合 …………… 332
11．4 短面板分布滯后模型的估計 ……………………………… 337
第12 章 前沿問題 ………………………………………………… 347
12．1 久期模型 …………………………………………………… 347
12．1 計數數據模型 ……………………………………………… 355
12．3 面板分位數回歸 …………………………………………… 359
12．4 模擬方法 …………………………………………………… 361
12．5 多層結構的數據 …………………………………………… 365
12．6 測量誤差 …………………………………………………… 367
12．7 非參數面板數據模型 ……………………………………… 372
第13 章 全書概略 ………………………………………………… 375
13．1 面板數據的優點 …………………………………………… 375
13．2 面板數據分析面臨的挑戰 ………………………………… 379
13．3 結束語 ……………………………………………………… 382
1．1 面板數據簡介 …………………………………………………… 1
1．2 面板數據的優點 ………………………………………………… 4
1．3 使用面板數據時的問題 ………………………………………… 8
1．4 全書內容提要 …………………………………………………… 11
第2 章 線性回歸模型的同質性檢驗 ( 協方差分析)………………… 13
2．1 引言 ……………………………………………………………… 13
2．2 協方差分析 ……………………………………………………… 14
2．3 案例 ……………………………………………………………… 18
第3 章 簡單變截距回歸模型 ………………………………………… 23
3．1 引言 ……………………………………………………………… 23
3．2 固定效應模型： *小二乘虛擬變量法 ………………………… 26
3．3 隨機效應模型： 方差成分模型的估計 ………………………… 29
3．4 固定效應還是隨機效應 ………………………………………… 36
3．5 誤設檢驗 ………………………………………………………… 43
3．6 包含時恒或個同解釋變量以及個體和時間特異效應項的模型… 45
3．7 異方差與自相關 …………………………………………………… 50
3．8 任意誤差結構的模型―Chamberlainπ-法………………………… 54
附錄3A *小距離估計量的一致性和漸近正態性 …………………… 58
附錄3B 三成分模型的方差-協方差矩陣的特征向量和逆 ………… 60
第4 章 變截距動態模型…………………………………………………… 63
4．1 引言 ………………………………………………………………… 63
4．2 協方差估計量 …………………………………………………… 64
4．3 隨機效應模型 …………………………………………………… 66
4．4 案例 ……………………………………………………………… 86
4．5 固定效應模型 …………………………………………………… 88
4．6 殘差任意相關時動態模型的估計 ……………………………… 96
4．7 同時包含個體特異項和時間特異項的模型 …………………… 97
附錄4A 可行 MDE 的漸近協方差矩陣的推導 ………………… 102
附錄4B N 與T 增大時的漸近性分析 …………………………… 104
第5 章 靜態聯立方程模型 ………………………………………… 108
5．1 引言 …………………………………………………………… 108
5．2 聯合廣義*小二乘估計法 …………………………………… 111
5．3 結構方程的估計 ……………………………………………… 114
5．4 三角形方程組 ………………………………………………… 120
附錄5A ……………………………………………………………… 130
第6 章 變系數模型 ………………………………………………… 133
6．1 引言 …………………………………………………………… 133
6．2 系數隨橫截面單元變化 ……………………………………… 135
6．3 系數隨時期和橫截面單元變化 ……………………………… 144
6．4 隨時間演化的系數 …………………………………………… 148
6．5 系數是其他外生變量的函數 ………………………………… 154
6．6 固定系數和隨機系數的混合模型 …………………………… 156
6．7 動態隨機系數模型 …………………………………………… 164
6．8 兩個案例 ……………………………………………………… 169
6．9 相依隨機系數模型 …………………………………………… 175
附錄6A 兩個正態分布隨機變量的聯合分布 …………………… 182
第7 章 離散數據 …………………………………………………… 184
7．1 引言 …………………………………………………………… 184
7．2 基于混合截面數據的離散響應模型 ………………………… 184
7．3 個體存在異質性時靜態模型的參數方法 …………………… 188
7．3．1 固定效應模型 ……………………………………………… 189
7．3．2 隨機效應模型 ……………………………………………… 194
7．4 靜態模型的半參數方法 ……………………………………… 197
7．5 動態模型 ……………………………………………………… 200
7．6 識別狀態相依的其他方法 …………………………………… 216
第8 章 樣本截略與樣本選擇 ……………………………………… 225
8．1 引言 …………………………………………………………… 225
8．2 案例―非隨機缺失數據 ……………………………………… 233
8．3 包含隨機個體效應項的Tobit 模型 ………………………… 239
8．4 固定效應估計量 ……………………………………………… 240
8．5 案例： 住房支出 ……………………………………………… 250
8．6 動態Tobit 模型 ……………………………………………… 254
第9 章 截面相依面板數據 ………………………………………… 261
9．1 截面相依問題 ………………………………………………… 261
9．2 空間方法 ……………………………………………………… 262
9．3 因子方法 ……………………………………………………… 269
9．4 控制橫截面相依影響的組均值 (公共相關項) 增強法 …… 273
9．5 橫截面相依的檢驗 …………………………………………… 276
9．6 項目評估的面板數據方法 …………………………………… 281
第10 章 動態系統 ………………………………………………… 297
10．1 面板向量自回歸模型 ……………………………………… 298
10．2 協整面板數據模型和向量誤差修正 ……………………… 305
10．3 單位根與協整檢驗 ………………………………………… 311
10．4 動態聯立方程模型 ………………………………………… 320
第11 章 不完全面板數據 ………………………………………… 326
11．1 輪換或隨機缺失數據 ……………………………………… 326
11．2 偽面板 (或重復橫截面數據) ……………………………… 330
11．3 單個橫截面數據集和單個時序數據集的混合 …………… 332
11．4 短面板分布滯后模型的估計 ……………………………… 337
第12 章 前沿問題 ………………………………………………… 347
12．1 久期模型 …………………………………………………… 347
12．1 計數數據模型 ……………………………………………… 355
12．3 面板分位數回歸 …………………………………………… 359
12．4 模擬方法 …………………………………………………… 361
12．5 多層結構的數據 …………………………………………… 365
12．6 測量誤差 …………………………………………………… 367
12．7 非參數面板數據模型 ……………………………………… 372
第13 章 全書概略 ………………………………………………… 375
13．1 面板數據的優點 …………………………………………… 375
13．2 面板數據分析面臨的挑戰 ………………………………… 379
13．3 結束語 ……………………………………………………… 382
展開全部
面板數據分析 作者簡介
蕭政（Cheng Hsiao），現為美國南加州大學經濟學教授，廈門大學兼職教授, 斯坦福大學經濟學博士。他的主要工作是融合經濟學理論與計量經濟分析。蕭政教授在面板數據、 時間序列數據、橫截面數據、結構模型、測量誤差等領域，無論是理論還是實證分析, 都做出了廣泛的貢獻。他的專著《面板數據分析》深受學術界好評。1991—2013年任《計量經濟學雜志》 (Journal of Econometrics )的聯合主編。蕭政教授還在亞洲、美洲、歐洲等眾多國家和地區的著名大學或研究機構擔任客座教授等重要職務。
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