高级计量经济学及Stata应用 第2版2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

高级计量经济学及Stata应用 第2版PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 绪论1

1.1什么是计量经济学1

1.2经济数据的特点与类型2

第2章 概率统计回顾3

2.1概率与条件概率3

2.2分布与条件分布4

2.3随机变量的数字特征5

2.4迭代期望定律8

2.5随机变量无关的三个层次概念9

2.6常用连续型统计分布9

2.7统计推断的思想11

习题12

附录12

第3章 小样本OLS13

3.1古典线性回归模型的假定13

3.2 OLS的代数推导14

3.3 OLS的几何解释17

3.4拟合优度17

3.5 OLS的小样本性质18

3.6对单个系数的t检验20

3.7对线性假设的F检验23

3.8 F统计量的似然比原理表达式25

3.9分块回归与偏回归（选读）26

3.10预测27

习题28

附录29

第4章 Stata简介30

4.1为什么使用Stata30

4.2 Stata的窗口30

4.3 Stata操作实例31

4.4 Stata命令库的更新46

4.5进一步学习Stata的资源47

习题48

第5章 大样本OLS49

5.1为何需要大样本理论49

5.2随机收敛49

5.3大数定律与中心极限定理51

5.4统计量的大样本性质52

5.5渐近分布的推导53

5.6随机过程的性质53

5.7大样本OLS的假定57

5.8 OLS的大样本性质58

5.9线性假设的大样本检验60

5.10大样本OLS的Stata命令及实例61

习题63

附录63

第6章 最大似然估计法66

6.1最大似然估计法的定义66

6.2线性回归模型的最大似然估计68

6.3最大似然估计的数值解69

6.4信息矩阵与无偏估计的最小方差70

6.5最大似然法的大样本性质71

6.6最大似然估计量的渐近协方差矩阵74

6.7三类渐近等价的统计检验75

6.8准最大似然估计法78

6.9对正态分布假设的检验80

6.10最大似然估计法的Stata命令及实例80

习题84

附录84

第7章 异方差与GLS87

7.1异方差的后果87

7.2异方差的例子87

7.3异方差的检验88

7.4异方差的处理90

7.5处理异方差的Stata命令及实例93

7.6 Stata命令的批处理96

习题98

附录98

第8章 自相关100

8.1自相关的后果100

8.2自相关的例子101

8.3自相关的检验101

8.4自相关的处理103

8.5处理自相关的Stata命令及实例108

习题115

第9章 模型设定与数据问题116

9.1遗漏变量116

9.2无关变量117

9.3建模策略：“由小到大”还是“由大到小”118

9.4解释变量个数的选择118

9.5对函数形式的检验120

9.6多重共线性123

9.7极端数据124

9.8虚拟变量126

9.9经济结构变动的检验127

9.10缺失数据与线性插值132

9.11变量单位的选择133

习题133

附录133

第10章 工具变量，2SLS与GMM135

10.1解释变量与扰动项相关的例子135

10.2工具变量法作为一种矩估计138

10.3二阶段最小二乘法140

10.4有关工具变量的检验141

10.5 GMM的假定146

10.6 GMM的推导147

10.7 GMM的大样本性质148

10.8如何获得工具变量151

10.9 MLE也是GMM152

10.10工具变量法的Stata命令及实例153

习题167

附录167

第11章 二值选择模型169

11.1离散被解释变量的例子169

11.2二值选择模型169

11.3二值选择模型的微观基础177

11.4二值选择模型中的异方差问题178

11.5稀有事件偏差（选读）179

11.6含内生变量的Probit模型（选读）183

11.7双变量Probit模型（选读）187

11.8部分可观测的双变量Probit模型（选读）189

习题190

第12章 多值选择模型192

12.1多项Logit与多项Probit192

12.2条件Logit模型193

12.3混合Logit模型193

12.4嵌套Logit205

习题208

第13章 排序与计数模型209

13.1排序模型209

13.2泊松回归211

13.3负二项回归213

13.4零膨胀泊松回归与负二项回归215

13.5计数模型的Stata实例215

习题222

第14章 受限被解释变量223

14.1断尾回归223

14.2零断尾泊松回归与负二项回归226

14.3随机前沿模型（选读）228

14.4偶然断尾与样本选择235

14.5归并回归238

14.6归并数据的两部分模型243

14.7含内生解释变量的Tobit模型（选读）246

习题248

附录248

第15章 短面板250

15.1面板数据的特点250

15.2面板数据的估计策略251

15.3混合回归252

15.4个体固定效应模型252

15.5时间固定效应253

15.6一阶差分法254

15.7随机效应模型254

15.8组间估计量255

15.9拟合优度的度量255

15.10非平衡面板256

15.11究竟该用固定效应还是随机效应模型257

15.12个体时间趋势257

15.13短面板的Stata命令及实例258

习题271

第16章 长面板与动态面板272

16.1长面板的估计策略272

16.2面板校正标准误272

16.3仅解决组内自相关的FGLS274

16.4全面FGLS278

16.5组间异方差的检验279

16.6组内自相关的检验280

16.7组间同期相关的检验281

16.8变系数模型283

16.9面板工具变量法287

16.10豪斯曼-泰勒估计量（选读）288

16.11动态面板289

16.12动态面板的Stata命令及实例291

16.13偏差校正LSDV法300

16.14重复截面数据与组群分析301

习题302

第17章 非线性面板303

17.1面板二值选择模型303

17.2面板二值选择模型的随机效应估计304

17.3面板二值选择模型的固定效应估计305

17.4面板二值选择模型的Stata实例307

17.5面板泊松回归313

17.6面板负二项回归314

17.7面板计数模型的Stata实例315

17.8面板Tobit325

17.9面板随机前沿模型327

习题332

第18章 随机实验与自然实验334

18.1实验数据334

18.2理想的随机实验335

18.3引入更多的解释变量335

18.4随机实验执行过程中可能出现的问题336

18.5自然实验337

18.6双重差分法339

18.7三重差分法343

18.8观测数据的处理效应344

习题345

第19章 蒙特卡罗法与自助法346

19.1蒙特卡罗法的思想与用途346

19.2蒙特卡罗法实例：模拟中心极限定理347

19.3蒙特卡罗法实例：服从卡方分布的扰动项348

19.4蒙特卡罗积分349

19.5最大模拟似然法与模拟矩估计350

19.6自助法的思想与用途351

19.7自助法的分类352

19.8使用自助法估计标准误352

19.9使用自助法进行区间估计353

19.10使用自助法进行假设检验353

19.11自助法的一致性（选读）354

19.12异方差情况下的自助法354

19.13面板数据与时间序列的自助法355

19.14自助法的Stata命令355

19.15使用自助法进行稳健的豪斯曼检验356

习题358

附录358

第20章 平稳时间序列361

20.1时间序列的数字特征361

20.2自回归模型362

20.3移动平均模型364

20.4 ARMA364

20.5自回归分布滞后模型365

20.6 ARMA模型的Stata命令及实例366

20.7误差修正模型371

20.8 MA（∞）与滞后算子372

20.9向量自回归过程375

20.10 VAR的脉冲响应函数377

20.11预测误差的方差分解380

20.12格兰杰因果检验381

20.13面板格兰杰因果检验381

20.14 VAR的Stata命令及实例381

20.15季节调整399

习题407

第21章 单位根与协整409

21.1非平稳序列409

21.2 ARMA的平稳性410

21.3 VAR的平稳性411

21.4单位根所带来的问题411

21.5单位根检验与平稳性检验414

21.6单位根检验的Stata实例418

21.7面板单位根检验422

21.8协整的思想与初步检验432

21.9 Beveridge-Nelson分解公式433

21.10协整的定义与最大似然估计434

21.11协整分析的Stata实例437

习题445

附录445

第22章 自回归条件异方差模型447

22.1条件异方差模型的例子447

22.2 ARCH模型的性质448

22.3 ARCH模型的MLE估计449

22.4 GARCH模型450

22.5何时使用ARCH或GARCH模型451

22.6 ARCH与GARCH模型的扩展451

22.7 ARCH与GARCH的Stata命令及实例453

22.8多维GARCH模型（选读）460

习题467

第23章 似不相关回归468

23.1单一方程估计与系统估计468

23.2似不相关回归的假定468

23.3 SUR的FGLS估计470

23.4 SUR的假设检验471

23.5似不相关回归的Stata命令及实例471

23.6变系数面板数据的SUR估计475

习题478

附录479

第24章 联立方程模型482

24.1联立方程模型的结构式与简化式482

24.2联立方程模型的识别483

24.3单一方程估计法486

24.4三阶段最小二乘法487

24.5三阶段最小二乘法的Stata实例489

24.6结构VAR493

24.7 SVAR的Stata实例496

习题502

第25章 非线性回归与门限回归503

25.1非线性最小二乘法503

25.2非线性回归的Stata命令及实例504

25.3门限回归505

25.4面板数据的门限回归507

25.5门限回归的计算机操作508

习题508

第26章 分位数回归509

26.1为什么需要分位数回归509

26.2总体分位数509

26.3样本分位数510

26.4分位数回归的估计方法512

26.5分位数回归的Stata命令及实例513

习题517

第27章 非参数与半参数估计518

27.1为什么需要非参数与半参数估计518

27.2对密度函数的非参数估计518

27.3核密度估计的性质520

27.4最优带宽521

27.5多元密度函数的核估计523

27.6非参数核回归523

27.7多元核回归525

27.8 k近邻回归525

27.9局部线性回归526

27.10非参数估计的Stata命令及实例526

27.11半参数估计530

习题533

附录533

第28章 处理效应537

28.1处理效应与选择难题537

28.2通过随机分组解决选择难题539

28.3依可测变量选择539

28.4匹配估计量的思想540

28.5倾向得分匹配542

28.6倾向得分匹配的Stata实例545

28.7偏差校正匹配估计量555

28.8双重差分倾向得分匹配557

28.9断点回归的思想559

28.10精确断点回归561

28.11模糊断点回归563

28.12断点回归的Stata实例565

28.13处理效应模型570

习题574

第29章 空间计量经济学575

29.1地理学第一定律575

29.2空间权重矩阵575

29.3空间自相关578

29.4空间自回归模型583

29.5空间杜宾模型586

29.6空间误差模型586

29.7一般的空间计量模型589

29.8含内生解释变量的SARAR模型592

29.9空间面板模型593

29.10空间计量方法的局限性598

第30章 久期分析599

30.1久期数据的处理方法599

30.2风险p函数599

30.3久期数据的归并问题601

30.4描述性分析602

30.5久期模型的最大似然估计603

30.6比例风险模型604

30.7加速失效时间模型606

30.8 Cox模型607

30.9比例风险模型的设定检验610

30.10分层Cox模型611

30.11随时间而变的解释变量612

30.12不可观测的异质性613

30.13其他久期分析模型614

30.14久期分析的Stata命令及实例615

习题630

第31章 贝叶斯估计简介631

31.1贝叶斯估计的思想631

31.2贝叶斯定理631

31.3贝叶斯估计的一个例子632

31.4基于后验分布的统计推断634

31.5先验分布的选择635

31.6多元回归的贝叶斯分析637

31.7马尔可夫链蒙特卡罗法639

习题640

第32章 如何做规范的实证研究641

32.1计量理论与现实数据641

32.2实证研究的主要步骤642

32.3实证论文的结构644

32.4计量实践的十诫645

32.5结束语646

习题646

附录：常用数据来源647

参考书目649

数学符号664

英文缩写666