高级计量经济学及Stata应用

书籍目录

目录

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

3.8F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

10.6CMM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Probit模型（选读）

11.8部分可观测的双变量Probit模型（选读）

习题

第12章多值选择模型

12.1多项Logit与多项Probit

12.2条件Logit模型

12.3混合Logit模型

12.4嵌套Logit

习题

第13章排序与计数模型

13.1排序模型

13.2泊松回归

13.3负二项回归

13.4零膨胀泊松回归与负二项回归

13.5计数模型的Stata实例

习题

第14章受限被解释变量

14.1断尾回归

14.2零断尾泊松回归与负二项回归

14.3随机前沿模型（选读）

14.4偶然断尾与样本选择

14.5归并回归

14.6归并数据的两部分模型

14.7含内生解释变量的Tobit模型（选读）

习题

附录

第15章短面板

15.1面板数据的特点

15.2面板数据的估计策略

15.3混合回归

15.4个体固定效应模型

15.5时间同定效应

15.6一阶差分法

15.7随机效应模型

15.8组间估计量

15.9拟合优度的度量

15.10非平衡面板

15.11究竟该用固定效应还是随机效应

模型

15.12个体时间趋势

15.13短面板的Stata命令及实例

习题

第16章长面板与动态面板

16.1长面板的估计策略

16.2面板校正标准误

16.3仅解决组内自相关的FGLS

16.4全面FGLS

16.5组间异方差的检验

16.6组内自相关的检验

16.7组间同期相关的检验

16.8变系数模型

16.9面板工具变量法

16.10豪斯曼—泰勒估计量（选读）

16.11动态面板

16.12动态面板的Stata命令及实例

16.13偏差校正LSDV法

16.14重复截面数据与组群分析

习题

第17章非线性面板

17.1面板二值选择模型

17.2面板二值选择模型的随机效应估计

17.3面板二值选择模型的固定效应估计

17.4面板二值选择模型的Stata实例

17.5面板泊松回归

17.6面板负二项回归

17.7面板计数模型的Stata实例

17.8面板Tobit

17.9面板随机前沿模型

习题

第18章随机实验与自然实验

18.1实验数据

18.2理想的随机实验

18.3引入更多的解释变量

18.4随机实验执行过程中可能出现的问题

18.5自然实验

18.6双重差分法

18.7三重差分法

18.8观测数据的处理效应

习题

第19章蒙特卡罗法与自助法

19.1蒙特卡罗法的思想与用途

19.2蒙特卡罗法实例：模拟中心极限定理

19.3蒙特卡罗法实例：服从卡方分布的扰动项

19.4蒙特卡罗积分

19.5最大模拟似然法与模拟矩估计

19.6自助法的思想与用途

19.7自助法的分类

19.8使用自助法估计标准误

19.9使用自助法进行区间估计

19.10使用自助法进行假设检验

19.11自助法的一致性（选读）

19.12异方差情况下的自助法

19.13面板数据与时间序列的自助法

19.14自助法的Stata命令

19.15使用自助法进行稳健的豪斯曼检验

习题

附录

第20章平稳时间序列

20.1时间序列的数字特征

20.2自回归模型

20.3移动平均模型

20.4ARMA

20.5自回归分布滞后模型

20.6ARMA模型的Stata命令及实例

20.7误差修正模型

20.8MA（∞）与滞后算子

20.9向量自回归过程

20.10VAR的脉冲响应函数

20.11预测误差的方差分解

20.12格兰杰因果检验

20.13面板格兰杰因果检验

20.14VAR的Stata命令及实例

20.15季节调整

习题

第21章单位根与协整

21.1非平稳序列

21.2ARMA的平稳性

21.3VAR的平稳性

21.4单位根所带来的问题

21.5单位根检验与平稳性检验

21.6单位根检验的Stata实例

21.7面板单位根检验

21.8协整的思想与初步检验

21.9Beveridge—Nelson分解公式

21.10协整的定义与最大似然估计

21.11协整分析的Stata实例

习题

附录

第22章自回归条件异方差模型

22.1条件异方差模型的例子

22.2ARCH模型的性质

22.3ARCH模型的MLE估计

22.4GARCH模型

22.5何时使用ARCH或GARCH模型

22.6ARCH与GARCH模型的扩展

22.7ARCH与GARCH的Stata命令及实例

22.8多维GARCH模型（选读）

习题

第23章似不相关回归

23.1单一方程估计与系统估计

23.2似不相关回归的假定

23.3SUR的FCLS估计

23.4SUR的假设检验

23.5似不相关回归的Stata命令及实例

23.6变系数面板数据的SUR估计

习题

附录

第24章联立方程模型

24.1联立方程模型的结构式与

简化式

24.2联立方程模型的识别

24.3单一方程估计法

24.4三阶段最小二乘法

24.5三阶段最小二乘法的Stata实例

24.6结构VAR

24.7SVAR的Stata实例

习题

第25章非线性回归与门限回归

25.1非线性最小二乘法

25.2非线性回归的Stata命令及

实例

25.3门限回归

25.4面板数据的门限回归

25.5门限回归的计算机操作

习题

第26章分位数回归

26.1为什么需要分位数回归

26.2总体分位数

26.3样本分位数

26.4分位数回归的估计方法

26.5分位数回归的Stata命令及实例

习题

第27章非参数与半参数估计

27.1为什么需要非参数与半参数估计

27.2对密度函数的非参数估计

27.3核密度估计的性质

27.4最优带宽

27.5多元密度函数的核估计

27.6非参数核回归

27.7多元核回归

27.8k近邻回归

27.9局部线性回归

27.10非参数估计的Stata命令及实例

27.11半参数估计

习题

附录

第28章处理效应

28.1处理效应与选择难题

28.2通过随机分组解决选择难题

28.3依可测变量选择

28.4匹配估计量的思想

28.5倾向得分匹配

28.6倾向得分匹配的Stata实例

28.7偏差校正匹配估计量

28.8双重差分倾向得分匹配

28.9断点回归的思想

28.10精确断点回归

28.11模糊断点回归

28.12断点回归的Stata实例

28.13处理效应模型

习题

第29章空间计量经济学

29.1地理学第一定律

29.2空间权重矩阵

29.3空间自相关

29.4空间自回归模型

29.5空间杜宾模型

29.6空间误差模型

29.7一般的空问计量模型

29.8含内生解释变量的SARAR模型

29.9空间面板模型

29.10空间计量方法的局限性

第30章久期分析

30.1久期数据的处理方法

30.2风险函数

30.3久期数据的归并问题

30.4描述性分析

30.5久期模型的最大似然估计

30.6比例风险模型

30.7加速失效时间模型

30.8Cox模型

30.9比例风险模型的设定检验

30.10分层Cox模型

30.11随时间而变的解释变量

30.12不可观测的异质性

30.13其他久期分析模型

30.14久期分析的Stata命令及实例

习题

第31章贝叶斯估计简介

31.1贝叶斯估计的思想

31.2贝叶斯定理

31.3贝叶斯估计的一个例子

31.4基于后验分布的统计推断

31.5先验分布的选择

316多元回归的贝叶斯分析

31.7马尔可夫链蒙特卡罗法

习题

第32章如何做规范的实证研究

32.1计量理论与现实数据

32.2实证研究的主要步骤

32.3实证论文的结构

32.4计量实践的十诫

32.5结束语

习题

附录：常用数据来源

参考书目

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作者简介

《经济学、管理学类研究生教学用书:高级计量经济学及Stata应用(第二版)》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。此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，结合目前欧美最为流行的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。此书适合普通高等学校经济学、管理学类或社科类硕士生、博士生与研究人员使用。为便于读者学习高级计量经济学，《经济学、管理学类研究生教学用书:高级计量经济学及Stata应用(第二版)》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（学讨百好）。

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