用Stata学计量经济学

出版社:中国人民大学出版社
出版日期:2012-12-1
ISBN:9787300162935
作者:克里斯托弗·F·鲍姆
页数:310页

章节摘录

版权页:   插图:   对于Stata,人们可利用noconstant选项估计不带常数项的回归方程,但本书不建议这样做。假如响应变量的均值不为0且所有回归元系数都不显著,此类模型便很少有意义。对模型的常数项进行估计,并不是引发参数估计效率方面出现小损失的原因。与之相比,不正确地省略常数项会产生非一致估计值。权衡利弊应该很明显:包括常数项,让数据显示该估计值是否异于0。 如果想要估计y与回归元x之间的齐次关系,这里经济理论认为y ∝ x,将会如何呢?通过估计带有常数项的关系,并对H0:β1=0加以检验,以此对比例性假设进行检验。假如数据拒绝那个假设,则不应在模型中移去常数项来进行拟合。线性回归的大部分共同属性都会在实际缺乏常数项的模型中得以改变。例如,最小二乘残差并没有被约束成一定为零或零均值,当零模型yi=μ+ui不仅更可取,而且严格地优于模型yi=β2xi,2+ui,习惯上测量的R2是负的。因此,除非有良好理由拟合不带常数项的模型,否则应保留常数项。不显著异于0的估计值β1没有损害模型,它使得模型描述统计量与响应变量Y的其他模型的那些相应统计量可以比较。 当回归元矩阵包括一系列变量,这些变量之和为一个常值时,noconstant选项会十分敏感。比如,如果回归元包含一系列投资组合成分或预算成分,那么带常数项模型就不能含有全部此类回归元,因为常值是各成分变量的一个线性组合。若用(k+1)个回归元拟合模型,将一个变量添加到k个回归元之列,这意味着(k+1)个回归元中必定存在某种有用的信息:即无法从前k个回归元的线性形式来推演出的信息。在存在说明各个变量之间的约束性或同一性的条件下,单一项一定无法满足那种条件。如果那种条件被检测出来,那么Stata将自动删除一个回归元,并指出那个删除的回归元(dropped>的系数值。于是,与其利用noconstant选项,不如去掉投资组合或预测约束份额之一,并包含一个常数项。拟合模型的显著性不会随去掉回归元的不同选择而变化。人们仍想要使回归模型包括那些诸如完备各项之和为一个常值,就一定要省略常数项(用noconstant选项)来避免Stata判定回归元矩阵是秩无效的。

内容概要

克里斯托弗·F·鲍姆,于1977年获得密歇根大学经济学博士学位,现为波士顿学院的经济学专家、德国经济研究所教授,并担任Journal of Statistical Software期刊的主编,The International Journat of Finance, Computational Economics和The Stata Journal等期刊的副主编,微观计算资源中心主任。至今,他已经出版了两本学术著作,一本是An Introduction to Modern Econometrics Using Stata (2006),另一本是An Introduction to Stata Programming (2009)。

王忠玉,哈尔滨工业大学管理学博士,吉林大学数量经济学博士后,现为哈尔滨工业大学经济与管理学院副教授、黑龙江省数量与技术经济学会副秘书长。王忠玉副教授主要从事现代经济计量学、应用统计学、金融经济学等的教学和研究工作。在《管理世界》和《经济评论》等管理学类与经济学类学术期刊上发表论文30余篇,王忠玉副教授积极介绍和翻译国外优秀学术著作。他的著作或翻译的著作有:《模糊数据统计学》、《横截面与面板数据的经济计量分析》、《效率与生产率分析引论》、《微观经济计量学:方法与应用》、《华尔街狂人》和《统计学专业英语》(第2版》等。

书籍目录

中文版序
序言
译者序
记号与印刷体说明
第1章 引论
1.1 Stata特色概述
1.2 安装必要的软件
1.3 安装支持素材
第2章 Stata研究经济和金融数据基础
2.1 基础知识
2.1.1 use命令
2.1.2 变量类型
2.1.3 _n与_N
2.1.4 generate与replace
2.1.5 sort与gson
2.1.6 if exp与in range
2.1.7 利用带指示变量的if exp
2.1.8 在统计命令中使用if exp与by varlist
2.1.9 Labels与notes
2.1.10 varlist
2.1.11 drop与keep
2.1.12 rename与renvars
2.1.13 save命令
2.1.14 insheet与infile
2.2 常见数据转换方法
2.2.1 cond()函数
2.2.2 对离散型与连续型变量重新编码
2.2.3 处理缺失数据
mvdecode与mvencode
2.2.4 字符串与数值间的相互转换
2.2.5 设置日期
2.2.6 使用有关generate与replace函数
2.2.7 egen命令
官方的egen函数
用户团体提供的egen函数
2.2.8 用by-分组计算
2.2.9 局部宏
2.2.10 变量循环forvalues与foreach
2.2.11 标量与矩阵
2.2.12 命令语法与返回值
习题
第3章 经济数据的组织和整理
3.1 横截面数据与标识符变量
3.2 时间序列数据
3.2.1 时间序列算符
3.3 混合横截面时间序列数据
3.4 面板数据
3.4.1 面板数据运算
3.5 处理面板数据的工具
3.5.1 非平衡面板与数据筛选
3.5.2 面板数据的其他变换
3.5.3 移动窗口描述统计量及相关性
3.6 横截面与时间序列数据集组合
3.7 用append创建长格式数据集
3.7.1 利用merge添加汇总特征
3.7.2 多对多的merges的危险
3.8 reshape命令
3.8.1 xpose命令
……
第4章 线性回归
第5章 函数形式设定
第6章 带非独立同分布误差的回归
第7章 带指示变量的回归
第8章 工具变量估计量
第9章 面板数据模型
第10章 离散变量和受限因变量模型
附录A Stata数据导入
附录B Stata编程基础

编辑推荐

《用Stata学计量经济学》针对经济学和金融学领域中如何探究应用经济计量问题,提供了所需的工具。具体内容既包括经济计量学的理论基础,又包括怎样将经济计量工具用于研究项目的坚实知识。《用Stata学计量经济学》要阐明的观点是:通过将理论与实践完美结合,利用Stata软件研究数据集,以此解释如何对数据进行组织、转换以及实施经验估计。

作者简介

《经济科学译库:用Stata学计量经济学》是为经济和金融应用研究者撰写的一个简明指南,目的在于学习基本的经济计量方法并利用Stata对经济中典型的数据集进行分析。读者应具备应用统计学知识,即熟悉线性回归模型(普通最小二乘法或OLS),并用代数形式表述它们,也就是相当于本科统计学或经济计量学课程水准。此书还会用到某些多元微积分(偏导数)和线性代数的知识。
作者假定读者了解Stata的窗口界面,同时掌握数据输入、数据转换以及描述统计学的基本知识。如果需要回顾这些知识,建议读者查阅《Stata入门手册》(Getting Started with Stata)。与此同时,建议那些较熟悉Stata的读者略去第4章以前的内容,而直接从第4章开始学习经济计量学。


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发布书评

 
 


精彩短评 (总计13条)

  •     Stata学计量经济学教材,不过写的一般,适合入门
  •     老师推荐的书,一定好好看看!
  •     因为是翻译过来的,读起来总觉得隔着一层,每句都能看懂,可是连起来就不知所云,明明很简单的概念原理被描述的故弄玄虚,不如国内教授撰写的同类教材易懂。这个系列的书我已经买了两本了,都是这个特点,觉得还不如读英文原版来的明白。再一想到价格,觉得很肉痛。。。
  •     书很好,外文翻译版的,不错!
  •     还行,不错,内容也过得去
  •     内容是理论与上机相结合,还可以。就是价钱太贵啦!
  •     此书介绍很简单,不太适合一般学习
  •     比国内的教材好!学习stata的利器,值得推荐!
  •     书本印刷清楚,翻译的也还可以,但是还有小错误。已有的案例比较清楚,但还是案例太少,很多用法需要上网查阅。
  •     翻译有点问题。很多地方读起来像是机器翻译,完全不符合中文的表达习惯——你还得在脑中把它翻译回英文,才明白其意思!:-)愧对《译者序》中的“译者虽竭尽全力、深入研究和认真翻译,……”啦!
  •     读中文版的越到后面牵涉到实质内容越费力,感觉译者的中文语感有比较大的问题——对专业的内容常常表达不到,普通的用语也不符合中文语言习惯。看了50页以后换了英文版看,省力很多。给之后的读者的建议是,可以考虑阅读英文版,即使英语水平有限的读者也不会有太大障碍,因为读这本书的时候基本是:扫一下标题-->跟着stata命令,输入一遍,或者运行一遍do 文件-->查看一下相关内容说明。而且原书作者用语本身就很简练。
  •     当作课余读物在几次飞机旅行上读完了,理论深度一般,Stata讲解还挺不错,翻译怎么读起来都觉得有些拗口呢。。。
  •     篇幅不大,实用性强。
 

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