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<P><STRONG>面板数据模型及其在经济分析中的应用</STRONG></P><P><BR></P><DIVid=author_>作  者:<Aclass=blue12ahref= ...
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<P><STRONG>面板数据模型及其在经济分析中的应用</STRONG></P>
<P><BR></P>
<DIV id=author_>作  者: <A class=blue12a href="http://search.book.dangdang.com/search.aspx?category=01&key2=%u738B%u5FD7%u521A" target=_blank name=author>王志刚</A> 著</DIV>
<DIV id=publisher_>出 版 社: <A class=blue12a href="http://search.book.dangdang.com/search.aspx?category=01&key3=%u7ECF%u6D4E%u79D1%u5B66%u51FA%u7248%u793E" target=_blank name=publisher>经济科学出版社</A></DIV>
<UL class=nostyle>
<LI>出版时间: 2008-9-1
<LI>字  数: 280000
<LI>版  次: 1
<LI>页  数: 204
<LI>印刷时间: 2008/09/01
<LI>开  本: 16开
<LI>印  次: 1
<LI>纸  张: 胶版纸
<LI>I S B N : 9787505875159
<LI>包  装: 平装 </LI></UL>
<DIV id=__categroy_bk><A class=blue12a href="http://product.dangdang.com/Category.ashx?mode=new&code=01.25.03.00.00.00" target=_blank></A></DIV>
<DIV class=jiage><SPAN class=del>定价:¥26.00</SPAN></DIV>
<DIV class=jiage><SPAN class=del></SPAN></DIV>
<DIV class=jiage><SPAN class=del><A href="http://product.dangdang.com/product.aspx?product_id=20395149">http://product.dangdang.com/product.aspx?product_id=20395149</A></SPAN></DIV>
<DIV class=jiage><SPAN class=del><A href="http://www.amazon.cn/mn/detailApp?qid=1229498919&ref=SR&sr=13-1&uid=168-3278230-2858629&prodid=zjbk800rzr">http://www.amazon.cn/mn/detailApp?qid=1229498919&ref=SR&sr=13-1&uid=168-3278230-2858629&prodid=zjbk800rzr</A></SPAN></DIV>
<DIV class=jiage><SPAN class=del></SPAN></DIV>
<DIV class=jiage><SPAN class=del></SPAN></DIV>
<DIV class=jiage><SPAN class=del>目录
<DIV class=right_content>第1章 引言<BR>第1节 面板数据发展历程<BR>一、面板数据分类<BR>二、面板模型的优势和不足<BR>第2节 面板数据在社会科学中的应用<BR>第2章 静态面板模型<BR>第1节 遗漏变量问题<BR>一、遗漏变量<BR>二、个体效应模型<BR>第2节 随机和固定效应模型<BR>一、基本概念<BR>二、等相关模型<BR>三、固定效应还是随机效应模型<BR>四、严格外生假定<BR>第3节 各类面板估计量<BR>一、混合回归估计量<BR>二、组间估计量<BR>三、组内估计量或固定效应估计量<BR>四、一次差分估计量<BR>五、随机效应估计量——可行广义最小二乘法<BR>六、双因子效应模型<BR>第4节 面板模型的稳健标准差<BR>一、面板稳健标准差<BR>二、面板自助标准差<BR>第5节 各类检验<BR>一、混合回归模型对随机效应模型<BR>二、混合回归模型对固定效应模型<BR>三、随机效应对固定效应:豪斯曼检验<BR>四、各种自相关检验<BR>五、群组间的异方差<BR>第6节 非平衡面板数据<BR>第7节 预测<BR>第8节 统计量的特征比较<BR>第9节 软件命令和应用实例<BR>一、面板模型的软件命令<BR>二、应用实例<BR>第3章 动态面板数据模型<BR>第1节 工具变量法和广义矩估计<BR>一、工具变量法<BR>二、二步法工具变量回归<BR>三、广义矩估计<BR>四、各种检验<BR>第2节 工具变量的选取<BR>一、同期外生假定<BR>二、弱外生假定<BR>三、强外生假定<BR>四、过多的工具变量<BR>五、相关的软件命令<BR>六、应用实例<BR>第3节 严格外生性条件的违反和初始条件<BR>一、基本假定<BR>二、最简单的动态模型<BR>三、各种检验<BR>第4节 动态面板模型的带虚拟变量固定效应估计<BR>一、动态模型<BR>二、软件命令<BR>第5节 面板模型工具变量法和广义矩估计<BR>一、基本模型<BR>二、一阶差分估计<BR>三、广义矩估计<BR>四、各种检验<BR>第6节 动态面板数据的蒙特卡罗分析<BR>一、模型设定<BR>二、软件命令<BR>第7节 极大似然估计<BR>第8节 进一步讨论<BR>第9节 二次差分估计量<BR>一、一次差分<BR>二、二次差分<BR>第10节 应用实例<BR>一、生产函数估计<BR>二、增长的收敛性验证<BR>三、就业方程估计<BR>四、卢卡斯理性预期模型的广义矩估计<BR>第11节 软件命令操作<BR>一、差分方程估计的软件命令<BR>二、系统广义矩估计<BR>三、各种命令对比分析<BR>第4章 面板数据的单根检验和协整分析<BR>第1节 面板数据单位根检验方法<BR>一、数据生成过程<BR>二、莱文-林检验<BR>三、伊姆-皮萨然-申检验<BR>四、哈德里检验<BR>第2节 面板协整检验<BR>一、考检验<BR>二、基于残差的拉格朗日乘数检验<BR>三、佩德罗尼检验<BR>四、似然比检验<BR>第3节 面板的误差修正模型<BR>一、误差修正检验<BR>二、面板检验统计量<BR>三、误差修正检验统计量的渐近分布<BR>四、存在截面相关时的检验统计量<BR>第4节 应用实例<BR>一、面板单位根检验<BR>二、面板协整检验和误差修正模型<BR>第5节 软件命令<BR>第5章 面板受限因变量模型<BR>第1节 二元选择模型<BR>第2节 静态面板离散选择模型<BR>一、二元选择模型<BR>二、固定效应的逻辑模型<BR>三、随机效应的概率单位模型<BR>四、面板随机效应托比模型<BR>第3节 动态面板离散选择模型<BR>第4节 选择性样本和面板数据磨损问题<BR>一、选择性样本<BR>二、赫克曼二步估计的概率单位模型<BR>三、样本选择和面板模型<BR>第5节 应用实例<BR>第6章 变系数模型<BR>第1节 介绍<BR>第2节 随横截面个体而变化的系数<BR>一、固定系数模型<BR>二、随机系数模型<BR>第3节 系数随着时间和横截面单位同时发生变化<BR>一、固定系数模型<BR>二、随机系数模型<BR>第4节 软件命令和应用实例<BR>一、命令介绍<BR>二、投资需求函数<BR>第7章 随机前沿估计<BR>第1节 随机前沿生产函数<BR>一、随机前沿生产函数和技术效率<BR>二、复合残差项的分布<BR>第2节 异方差情形下的效率估计<BR>一、随机扰动项具有异方差<BR>二、无效率项具有异方差<BR>三、随机扰动项和无效率项都具有异方差<BR>第3节 面板数据的随机前沿生产函数<BR>一、基本模型<BR>二、随时间变化的技术无效率项<BR>三、进一步讨论<BR>四、非单调生产效率模型<BR>第4节 软件命令和应用实例<BR>一、命令介绍<BR>二、中国生产效率估计(1978-2003年)<BR>第8章 Stata软件基本操作<BR>第1节 Stata简介和网上资源<BR>一、软件简介<BR>二、网络资源<BR>三、使用界面<BR>第2节 软件的基本操作<BR>一、数据管理<BR>二、命令的格式与基本命令<BR>第3节 基本的回归分析<BR>一、回归命令<BR>二、预测的语法格式<BR>三、回归诊断<BR>四、应用实例<BR>第4节 简单的编程<BR>附录 Stata10.0所有手册和命令一览<BR>参考文献<BR>英文一中文人名索引<BR>后记</DIV></SPAN></DIV>
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