高级计量经济学及Stata应用 (陈强著)【简介_书评_在线阅读-pdf mobi epub】

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高级计量经济学及Stata应用 本书信息

作者: 陈强
出版社: 高等教育出版社
副标题: 第二版
出版年: 2014-4-1
页数: 669
定价: 59
装帧: 平装
ISBN: 9787040329834

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    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
    数学符号
    英文缩写
    (收起)

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    总结

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