Stata/Eviews計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析

前言

　　筆者在教學(xué)和科研工作中，深知學(xué)習(xí)并掌握計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論和應(yīng)用方法的重要性。本書的出版目的就是試圖引導(dǎo)海內(nèi)外高等院校學(xué)生如何系統(tǒng)、循序漸進(jìn)地學(xué)習(xí)各種計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型并將理論應(yīng)用到實(shí)踐中。本書也可作為學(xué)術(shù)界同仁的參考用書。　　本書較為全面地介紹了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基礎(chǔ)理論和各種常用回歸模型的分析及檢驗(yàn)。強(qiáng)調(diào)實(shí)用性是本書的第一個(gè)特點(diǎn)。在美國(guó)的很多高等院校、科研機(jī)構(gòu)，甚至是公司的R＆D部門，Stata這種統(tǒng)計(jì)計(jì)量軟件經(jīng)常會(huì)用到。同樣，EViews常常被用于時(shí)間序列分析中。本書特意為計(jì)量分析的學(xué)習(xí)和計(jì)量軟件的學(xué)習(xí)架起一座橋梁。通過對(duì)本書的閱讀和理解，國(guó)內(nèi)外高等院校的學(xué)生們能由此了解到如何使用Stata，和EViews軟件進(jìn)行計(jì)量分析，并從本書中獲知如何建立分析自己的計(jì)量模型。相信本書也會(huì)對(duì)學(xué)術(shù)界同仁和計(jì)量研究愛好者有所幫助?！　”緯€介紹了現(xiàn)代計(jì)量的分析方法并提供了很多有趣并實(shí)用的例題和上機(jī)操作的習(xí)題。每一個(gè)習(xí)題都盡量配有Stata或者是：EViews的使用說明。讀者完全可以根據(jù)例題在Stata或EViews軟件上操作模擬，從而很快地掌握這兩種軟件的使用，并根據(jù)本書對(duì)軟件運(yùn)行中得到的圖表數(shù)據(jù)的分析和討論加深對(duì)現(xiàn)代計(jì)量分析方法的理解和運(yùn)用。這是本書的第二個(gè)特點(diǎn)?！　”緯牡谌齻€(gè)特點(diǎn)是使用兩種語言（英文和中文）同步講解現(xiàn)代計(jì)量理論及其運(yùn)用，讀者可以比較清楚地了解現(xiàn)代計(jì)量的專業(yè)術(shù)語在英語國(guó)家的教學(xué)科研里是如何被解釋和闡述的。另外，本書每一章里的上機(jī)操作習(xí)題都是用英文書寫的，并沒有附上中文對(duì)照，對(duì)讀者而言具有一定的挑戰(zhàn)性。筆者希望讀者通過這樣的練習(xí)機(jī)會(huì)加強(qiáng)和鞏固對(duì)計(jì)量的英文學(xué)習(xí)，從而可以更為輕松地閱讀其他有關(guān)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的英文書籍，更好地和國(guó)際接軌，并保持同步。

內(nèi)容概要

《Stata/Eviews計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析》介紹了現(xiàn)代計(jì)量的分析方法并提供了很多有趣并實(shí)用的例題和上機(jī)操作的習(xí)題。每一個(gè)習(xí)題都盡量配有Stata或者是：EViews的使用說明。讀者完全可以根據(jù)例題在Stata或EViews軟件上操作模擬，從而很快地掌握這兩種軟件的使用，并根據(jù)《Stata/Eviews計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析》對(duì)軟件運(yùn)行中得到的圖表數(shù)據(jù)的分析和討論加深對(duì)現(xiàn)代計(jì)量分析方法的理解和運(yùn)用。這是《Stata/Eviews計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析》的第二個(gè)特點(diǎn)。

書籍目錄

第1章 Stata和EViews軟件簡(jiǎn)介?、?Stata軟件簡(jiǎn)介?、?EViews軟件簡(jiǎn)介第2章 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)簡(jiǎn)介　Ⅰ.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義及其學(xué)習(xí)意義?、?學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)前需思考的問題第3章 線性回歸模型　Ⅰ.簡(jiǎn)單線性回歸模型?、?多元線性回歸模型第4章 線性模型檢驗(yàn)　Ⅰ.最小二乘估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)屬性?、?單一回歸參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)：￡檢驗(yàn)　Ⅲ.聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)及總體顯著性檢驗(yàn)：F檢驗(yàn)第5章 建模分析和應(yīng)用?、?如何選擇合適的線性方程式?、?如何判定所建模型的合適性第6章 進(jìn)一步分析建模的不足之處　Ⅰ.遺漏變量導(dǎo)致的估計(jì)偏差?、?多重共線性的問題和解決方法第7章 異方差問題的檢驗(yàn)和解決方法?、?什么是異方差問題　Ⅱ.如何偵測(cè)異方差問題?、?如何解決異方差問題　Ⅳ.上機(jī)操作練習(xí)第8章 自相關(guān)問題的檢驗(yàn)和解決方法?、?什么是自相關(guān)問題?、?如何檢驗(yàn)自相關(guān)問題的存在　Ⅲ.如何解決自相關(guān)問題?、?上機(jī)操作練習(xí)第9章 內(nèi)生性問題和輔助變量?、?內(nèi)生變量的問題　Ⅱ.輔助變量（IV）估計(jì)法.?、?內(nèi)生性和輔助變量有效性的假設(shè)檢驗(yàn).　Ⅳ.上機(jī)操作練習(xí)第10章 虛擬自變量回歸模型?、?虛擬變量　Ⅱ.虛擬變量的應(yīng)用?、?檢測(cè)各組的差異——鄒式檢驗(yàn)法　Ⅳ.上機(jī)操作練習(xí)第11章 虛擬因變量模型?、?線性概率模型　Ⅱ.Probit和Logit模型?、?上機(jī)操作練習(xí)第12章 面板數(shù)據(jù)模型?、?面板數(shù)據(jù)的作用?、?面板回歸模型　Ⅲ.上機(jī)操作練習(xí)第13章 聯(lián)立方程組模型?、?聯(lián)立方程組模型的建立?、?估計(jì)聯(lián)立方程組模型?、?上機(jī)操作練習(xí)第14章 時(shí)間序列模型里的計(jì)量問題?、?采用OLS處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)所考慮的問題　Ⅱ.常用的時(shí)間序列模型?、?平穩(wěn)型問題分析　Ⅳ.共積現(xiàn)象分析?、?上機(jī)操作練習(xí)第15章 向量自回歸模型（VAR模型）?、?如何建立一個(gè)VAR模型　Ⅱ.如果估計(jì)一個(gè)VAR模型?、?上機(jī)操作練習(xí)附錄參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　例如，我們想調(diào)查在職培訓(xùn)對(duì)工人生產(chǎn)力的影響，進(jìn)而對(duì)他的工資的影響。經(jīng)濟(jì)學(xué)家們?cè)缫巡捎靡恍┗镜慕?jīng)濟(jì)分析工具來解釋工人的工資與他們的生產(chǎn)力之間的關(guān)系（例如，Wooldridge，2006）。這種推理有助于建立以下的計(jì)量模型：　　很明顯，除了以上的三個(gè)決定要素，還有很多其他要素可能會(huì)影響工資率，但上述的經(jīng)濟(jì)模型涉及以下兩個(gè)問題的實(shí)質(zhì)：在職培訓(xùn)和工人的工資之間是否存在著正相關(guān)的關(guān)系？在職培訓(xùn)對(duì)工人工資的影響有多大？在我們確定上述經(jīng)濟(jì)模型之后，我們需要把它轉(zhuǎn)換成一個(gè)相關(guān)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。假設(shè)經(jīng)濟(jì)模型里各種關(guān)系是線性的，我們可以建立起這樣一個(gè)完整的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型：　　在該計(jì)量模型中，常數(shù)J島，向&和脅是參數(shù)，用于測(cè)量工資和其決定要素之間的正負(fù)相關(guān)性以及各種工資決定要素對(duì)工資水平影響的強(qiáng)度。此外，“包含影響工人工資的其他要素。一旦我們建立起所需的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，我們可以把重點(diǎn)放在對(duì)島的分析上以便回答前面提到的那兩個(gè)問題?！　栴}2：如何識(shí)別不同類型的數(shù)據(jù)　　經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)有多種類型。因此，我們必須學(xué)會(huì)識(shí)別計(jì)量分析中那些經(jīng)常使用到的重要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)?！　〉谝环N類型：橫截面數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)是通過隨機(jī)抽樣的方法，在同一個(gè)時(shí)間點(diǎn)上，收集到的有關(guān)一群人或是一組公司等等的信息。比如，在2008年，100個(gè)家庭的收入和消費(fèi)支出情況。如果數(shù)據(jù)不是隨機(jī)抽樣得到的，我們會(huì)面臨樣本選擇偏差的問題?！　〉诙N類型：，時(shí)間序列數(shù)據(jù)。不同于橫截面數(shù)據(jù)，時(shí)間序列數(shù)據(jù)沒有隨機(jī)抽樣的特性。它是在一個(gè)指定的時(shí)間段里收集到的有關(guān)某人、某物或某事件的信息變化——例如，股票的價(jià)格。時(shí)間序列數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)時(shí)間秩序的重要性，因此，我們?nèi)绻幚頃r(shí)間序列模型則需要考慮如何解決趨勢(shì)和季節(jié)性的問題。例如，從2000年到2008年，同一個(gè)家庭的收入和消費(fèi)支出的變化?！　〉谌N類型：混合橫截面數(shù)據(jù)。我們可以把幾組橫截面數(shù)據(jù)合并在一起，并僅視之為一組普通橫截面數(shù)據(jù)。然而，我們需要考慮到時(shí)間差異問題。例如，我們將兩組不同時(shí)間里收集的樣本合并起來，一個(gè)樣本是2007年的10個(gè)家庭的收入和消費(fèi)支出情況，另一個(gè)樣本是2008年的另外10個(gè)不同家庭的收入和消費(fèi)支出的情況?！　〉谒姆N類型：面板或縱向數(shù)據(jù)。它觀測(cè)的是每一個(gè)橫截面單元在時(shí)問序列上的變化情況。該數(shù)據(jù)既可以用于分析個(gè)體之間的差異情況，又可以描述個(gè)體的動(dòng)態(tài)變化特征。例如，在2000-2008年間，我們觀察30個(gè)家庭的收入和消費(fèi)支出情況。　　注意：第三種類型和第四種類型都包含了橫截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)的成分。但是，兩者最大的區(qū)別是，當(dāng)我們收集第四種類型的數(shù)據(jù)時(shí)，我們觀察的是同一組人或物隨時(shí)間的推移他們自身情況的變化。

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