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书籍名称:用Stata学计量经济学
出版社:中国人民大学出版社
作者: 克里斯托弗•F•鲍姆 (Christopher F.Baum) (作者), 王忠玉 (译者)
出版时间:2012年12月1日
语种: 中文
页数: 310页
印刷日期:2012年12月1日
开本: 胶版纸
纸张:310页 I S B N: 9787300162935
装订: 平装

简介

《用Stata学计量经济学》针对经济学和金融学领域中如何探究应用经济计量问题,提供了所需的工具。具体内容既包括经济计量学的理论基础,又包括怎样将经济计量工具用于研究项目的坚实知识。《用Stata学计量经济学》要阐明的观点是:通过将理论与实践完美结合,利用Stata软件研究数据集,以此解释如何对数据进行组织、转换以及实施经验估计。

目录

    目录
    中文版序ⅰ 
    序言ⅲ 
    译者序ⅴ 
    记号与印刷体说明ⅹ 
    第1章引论1 
    1.1Stata特色概述2 
    1.2安装必需软件4 
    1.3安装支持素材5 
    第2章Stata研究经济和金融数据基础6 
    2.1基础知识6 
    2.1.1use命令6 
    2.1.2变量类型8 
    2.1.3_n与_N9 
    2.1.4generate与replace9 
    2.1.5sort与gsort10 
    2.1.6ifexp与inrange10 
    2.1.7利用带指示变量的ifexp12 
    2.1.8在统计命令中使用ifexp与byvarlist14 
    2.1.9labels与notes16 
    2.1.10varlist18 
    2.1.11drop与keep18 
    2.1.12rename与renvars19 
    2.1.13save命令19 
    2.1.14insheet与infile19 
    2.2常用数据转换方法20 
    2.2.1cond()函数20 
    2.2.2对离散型与连续型变量重新编码21 
    2.2.3处理缺失数据22 
    mvdecode与mvencode23 
    2.2.4字符串与数值间的相互转换23 
    2.2.5设置日期25 
    2.2.6使用有关generate与replace函数26 
    2.2.7egen命令27 
    官方egen函数28 
    用户团体提供的egen函数28 
    2.2.8用by分组计算30 
    2.2.9局部宏33 
    2.2.10变量循环forvalues和foreach33 
    2.2.11标量与矩阵35 
    2.2.12命令语法与返回值36 
    习题37 
    第3章经济数据的组织和整理39 
    3.1横截面数据与标识符变量39 
    3.2时间序列数据40 
    3.2.1时间序列算符41 
    3.3混合横截面时间序列数据42 
    3.4面板数据42 
    3.4.1面板数据运算43 
    3.5处理面板数据的工具45 
    3.5.1非平衡面板与数据筛选46 
    3.5.2面板数据的其他变换48 
    3.5.3移动窗口描述统计量及相关性49 
    3.6横截面与时间序列数据集组合50 
    3.7用append创建长格式数据集51 
    3.7.1利用merge添加汇总特征52 
    3.7.2多对多的merge危险53 
    3.8reshape命令53 
    3.8.1xpose命令56 
    3.9用Stata执行可重复研究56 
    3.9.1利用do文件56 
    3.9.2数据核查:assert与duplicate57 
    习题61 
    第4章线性回归62 
    4.1引论62 
    4.2线性回归的估计63 
    4.2.1矩方法估计量65 
    4.2.2回归估计的抽样分布66 
    4.2.3回归估计量的有效性67 
    4.2.4回归估计的数值识别67 
    4.3回归估计值的解释68 
    4.3.1研究项目:单门独户房价研究68 
    4.3.2方差分析表:F统计量与R269 
    4.3.3调整R270 
    4.3.4系数估计值与β系数71 
    4.3.5不带常数项的回归73 
    4.3.6重新获得估计结果73 
    4.3.7检测回归共线性76 
    4.4回归估计78 
    4.4.1描述统计量与相关性的表述81 
    4.5假设检验、线性限制与约束最小二乘法82 
    4.5.1沃尔德检验84 
    4.5.2关于参数线性组合的沃尔德检验85 
    4.5.3联合假设检验87 
    4.5.4检验非线性约束并建立非线性组合88 
    4.5.5对竞争(非嵌入)模型的检验89 
    4.6计算残差与预测值90 
    4.6.1计算区间预测值92 
    4.7计算边际效应95 
    习题99 
    4.A附录:最小二乘法估计量99 
    4.B附录:线性回归大样本VCE100 
    第5章函数形式设定101 
    5.1引论101 
    5.2设定错误102 
    5.2.1模型省略有关变量102 
    时间序列回归模型设定动态性质103 
    5.2.2回归数据图形分析103 
    5.2.3添加变量图形1044 
    5.2.4模型包括无关变量106 
    5.2.5设定错误的非对称性106 
    5.2.6函数形式错误设定107 
    5.2.7拉姆齐的RESET107 
    5.2.8设定图108 
    5.2.9设定及交互作用项109 
    5.2.10离群值统计与杠杆作用测算110 
    DFITS统计量112 
    DFBETA统计量113 
    5.3内生性与测量误差115 
    习题115 
    第6章带非独立同分布误差的回归117 
    6.1广义线性回归模型118 
    6.1.1背离i.i.d.误差的形式119 
    6.1.2VCE的稳健估计量120 
    6.1.3VCE的聚类估计量122 
    6.1.4VCE的纽韦韦斯特估计量123 
    6.1.5广义最小二乘估计量125 
    FGLS估计量125 
    6.2误差分布的异方差性126 
    6.2.1异方差性与尺度有关127 
    检测与尺度有关的异方差性127 
    FGLS估计129 
    6.2.2组间观测值的异方差性131 
    检测组间观测值的异方差性132 
    FGLS估计133 
    6.2.3分组数据的异方差性134 
    FGLS估计134 
    6.3误差分布的序列相关136 
    6.3.1序列相关检验136 
    6.3.2带序列相关的FGLS估计139 
    习题141 
    第7章带指示变量的回归142 
    7.1对定性因素显著性检验142 
    7.1.1含有单个定性测量的回归143 
    7.1.2带两个定性测量的回归146 
    交互效应147 
    7.2带定性因性与定量因素的回归149 
    斜率差异检验150 
    7.3带指示变量的季节性调整154 
    7.4结构稳定性及结构变化的检验157 
    7.4.1连续性和可微分性约束158 
    7.4.2时间序列模型中的结构性变化161 
    习题162 
    第8章工具变量估计量164 
    8.1引论164 
    8.2经济关系的内生性165 
    8.3两阶段最小二乘法167 
    8.4ivreg命令168 
    8.5识别与过度约束检验169 
    8.6IV估计计算170 
    8.7ivreg2命令与GMM估计172 
    8.7.1GMM估计量173 
    8.7.2同方差背景下的GMM174 
    8.7.3GMM与异方差性一致标准误差174 
    8.7.4GMM与聚类175 
    8.7.5GMM与hac标准误差176 
    8.8GMM中过度约束的检验177 
    8.8.1对GMM过度约束子集的检验178 
    8.9IV背景下异方差性检验181 
    8.10检验工具相关183 
    8.11IV估计内生性的杜宾吴豪斯曼检验186 
    习题189 
    8.A附录:省略变量偏倚189 
    8.B附录:测量误差190 
    8.B.1变量误差问题191 
    第9章面板数据模型193 
    9.1FE与RE模型194 
    9.1.1单向FE195 
    9.1.2时间效应与双向fe197 
    9.1.3组间估计量199 
    9.1.4单向RE200 
    9.1.5检验RE的合适性202 
    9.1.6单向FE与RE的预测203 
    9.2面板数据IV模型203 
    9.3动态面板数据模型204 
    9.4似不相关模型207 
    9.4.1带有相同回归元的sur211 
    9.5移动窗口回归估计212 
    习题215 
    第10章离散变量和受限因变量模型216 
    10.1二项logit与probit模型216 
    10.1.1潜变量方法217 
    10.1.2边际效应与预测219 
    二项probit219 
    二项logit与分组logit模型221 
    10.1.3评估设定及拟合优度222 
    10.2有序logit与有序probit模型224 
    10.3截尾回归与tobit模型226 
    10.3.1截尾227 
    10.3.2删失229 
    10.4偶然截尾与样本选择模型232 
    10.5二变量probit与带选择的probit236 
    10.5.1带选择的二项probit237 
    习题239 
    附录AStata数据导入241 
    A.1从ascii文本和电子表格文件导入数据241 
    A.1.1处理文本文件242 
    自由格式与固定格式242 
    insheet命令244 
    A.1.2存取电子表数据245 
    A.1.3固定格式的数据文件245 
    A.2从其他软件格式导入数据249 
    附录BStata编程基础252 
    B.1局部宏和全局宏253 
    B.1.1全局宏256 
    B.1.2扩展宏函数与列表函数256 
    B.2标量257 
    B.3循环结构258 
    B.3.1foreach260 
    B.4矩阵261 
    B.5return与ereturn263 
    B.5.1ereturnlist267 
    B.6程序与语法语句268 
    B.7用mata函数编写Stata程序273 
    人名索引279 
    主题索引284 
    参考文献303 
    致谢310