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第一章Stata简介1

1.1Stata界面1

1.2 Stata命令语句8

1.3 do文件10

1.4日志（log）文件14

1.5共用宏和局部宏（Global and Local Macros）15

1.6 Stata资源16

1.7小结17

第二章 数据管理与概要统计分析18

2.1数据形式19

2.2数据录入21

2.3数据管理28

2.4数据集操作42

2.5概要统计分析50

2.6小结58

第三章 作图与概要统计分析60

3.1二维标绘图（twoway graph）61

3.2条形图和点图90

3.3饼图97

3.4直方图101

3.5箱线图与散点矩阵图103

3.6图形管理与合并图形107

3.7小结110

第四章 经典单方程线性模型111

4.1经典线性回归模型111

4.2线性回归模型的参数估计113

4.3线性回归模型统计检验115

4.4基本回归分析实例：Stata下的参数估计118

4.5预测127

4.6使用Stata菜单进行线性回归130

4.7小结138

第五章 随机模拟139

5.1大样本（渐近）理论[Large-Sample Theory （Asymptotics］140

5.2伪随机数（Pseudorandom-number）的生成142

5.3随机模拟151

5.4小结160

第六章 随机误差项假设诊断和广义最小二乘法161

6.1异方差性161

6.2序列相关性165

6.3广义最小二乘估计量（Generalized Least Square Estimator）167

6.4回归诊断和GLS在Stata中的实现：案例分析169

6.5调查数据：加权、聚类和分层179

6.6使用Stata菜单进行检验185

6.7小结190

第七章 内生解释变量191

7.1内生解释变量的来源及后果191

7.2工具变量法197

7.3两阶段最小二乘法（Two Stage Least Square Method）201

7.4内生性的豪斯曼检验204

7.5 Stata下的工具变量估计量205

7.6小结216

第八章 广义矩方法217

8.1弱工具变量（Weak Instruments）217

8.2弱工具变量的检验：实例分析219

8.3广义矩方法（Generalized Method of Moments， GMM）224

8.4 Stata下的GMM估计量229

8.5小结232

第九章 多重共线性234

9.1多重共线性的分类与后果234

9.2多重共线性的检验235

9.3多重共线性的修正237

9.4 Stata下的多重共线性238

9.5小结243

第十章 线性面板数据模型244

10.1面板数据模型形式245

10.2面板数据模型参数估计方法247

10.3固定效应与随机效应252

10.4线性面板数据模型分析在Stata中的实现252

10.5小结274

第十一章 动态面板数据模型275

11.1动态面板数据模型275

11.2动态面板数据模型估计法276

11.3带有序列相关性的动态面板数据模型279

11.4 Stata下的动态面板数据分析282

11.5案例：香烟的动态需求290

11.6小结295

第十二章 二元离散选择模型296

12.1二元选择模型297

12.2二元选择模型回归方法298

12.3 Stata下的Probit与Logit模型估计302

12.4拟合优度和预测308

12.5 Stata下的二元选择模型检验315

12.6边际效应（Marginal Effects）318

12.7小结321

参考文献323