【经典教材】微观计量经济学方法与应用（英文版）pdf （美）卡梅隆，特里维迪 [推广有奖]

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sunjianzhou2009 发表于 2010-4-21 00:18:37 |只看作者 |坛友微信交流群|倒序 |AI写论文

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不建议大家盲目下载，这本书难度太大，自己看得头痛。

内容简介
本书对微观计量经济学进行了全面详细的论述，使用回归方法，分析了产生于企业和个人经济行为的个体层面的数据，涉及横截面数据和面板数据，强调非线性模型和稳健推断以及按章论述的GMM估计、非参数回归、基于模拟的估计、自举方法、贝叶斯方法、分层和整群样本—方法评价、误差度量和数据缺失，使用大量丰富的实际例证。本书的目的是为从业者提供全面的统计方法及他们应用的现代应用微观计量经济研究方法，这些方法包括：非线性模型，最小分布假设下的推断、识别和度量因果关系，而不只是纯粹的联系和纠正对简单随机样本的分析。
本书适用于专业人员，可以作为微观计量经济学、应用计量经济学或者是微观经济学数据分析方向的博士研究生的微观计量经济学教材，也可以作为研究生和应用研究者的参考书（挺难的）。

作者简介科林·卡梅隆是加利福尼亚大学戴维斯分校的经济学教授．现任该校数量社会科学研究中心主任。同时，他还执教于俄亥俄州立大学，并对印第安纳大学布卢明顿分校及很多澳洲、欧洲的大学进行过短期的访问讲学。他在微观计量经济学方面的研究成果已经发表在许多前沿计量经济学和经济学杂志上．他还和普拉温·特里维迪合著了《计数数据回归分析》(Regression Analysis of Count Data)。

目录总序
作者简介
前言
第一部分预备知识
第1章概论
第2章因果模型和非因果模型
第3章微观经济数据结构
第二部分核心方法
第4章线性模型
第5章最大似然估计和非线性最小二乘估计
第6章广义矩法和系统估计
第7章假设检验
第8章设定检验和模型选择
第9章半参数方法
第10章数值优化
第三部分基于模拟的方法
第11章自举方法
第12章基于模拟的方法
第13章贝叶斯方法
第三部分横截面数据模型
第14章二元结果模型
第15章多项模型
第16章 Tobit模型和选择模型
第17章转移数据：生存分析
第18章混合模型和未观察到的异方差
第19章多重风险模型
第20章计数数据模型
第五部分面板数据模型
第21章线性面板模型基础
第22章线性面板模型：扩展
第23章非线性面板模型
第六部分深层次问题
第24章层和聚类样本
第25章处理评价
第26章度量误差模型
第27章丢失数据和归因
附录A 渐近理论
附录B 描绘伪随机平局
参考文献描绘伪随机平局

希望大家支持。