截面、面板數(shù)據(jù)分析與STATA應(yīng)用

內(nèi)容概要

　　《經(jīng)濟(jì)學(xué)與管理學(xué)實驗教學(xué)系列教材：截面、面板數(shù)據(jù)分析與STATA應(yīng)用》主要面向已具有一定計量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論基礎(chǔ)的大中院校學(xué)生，有助于提升他們的實際操作與應(yīng)用能力。本書共分為十二章，前三章分別介紹Stata軟件的基礎(chǔ)知識、數(shù)據(jù)管理與基本統(tǒng)計分析應(yīng)用、作圖等基本功能；第四章則對經(jīng)典計量經(jīng)濟(jì)學(xué)線性單方程模型基礎(chǔ)理論、最小二乘估計方法等進(jìn)行了介紹并通過具體案例演示在Stata11.0內(nèi)進(jìn)行參數(shù)估計、統(tǒng)計檢驗以及預(yù)測；第五章介紹了蒙特卡羅隨機(jī)模擬方法；第六章到第九章則一一介紹了模型違背基本假設(shè)的情況，由于本書主要針對截面數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)，因此著重于異方差性、內(nèi)生解釋變量以及多重共線性的檢驗和修正；第十章和第十一章分析了面板數(shù)據(jù)模型和動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型；本書最后一章則簡要介紹了二元離散選擇模型及其估計方法等。

書籍目錄

第一章Stata簡介 1.1Stata界面 1.2Stata命令語句 1.3do文件 1.4日志（log）文件 1.5共用宏和局部宏（Global and Local Macros） 1.6Stata資源 1.7小結(jié) 第二章數(shù)據(jù)管理與概要統(tǒng)計分析 2.1數(shù)據(jù)形式 2.2數(shù)據(jù)錄入 2.3數(shù)據(jù)管理 2.4數(shù)據(jù)集操作 2.5概要統(tǒng)計分析 2.6小結(jié) 第三章作圖與概要統(tǒng)計分析 3.1二維標(biāo)繪圖（twoway graph） 3.2條形圖和點圖 3.3餅圖 3.4直方圖 3.5箱線圖與散點矩陣圖 3.6圖形管理與合并圖形 3.7小結(jié) 第四章經(jīng)典單方程線性模型 4.1經(jīng)典線性回歸模型 4.2線性回歸模型的參數(shù)估計 4.3線性回歸模型統(tǒng)計檢驗 4.4基本回歸分析實例：Stata下的參數(shù)估計 4.5預(yù)測 4.6使用Stata菜單進(jìn)行線性回歸 4.7小結(jié) 第五章隨機(jī)模擬 5.1大樣本（漸近）理論[Large—ample Theory（Asymptoties）] 5.2偽隨機(jī)數(shù)（Pseudorandom—number）的生成 5.3隨機(jī)模擬 5.4小結(jié) 第六章隨機(jī)誤差項假設(shè)診斷和廣義最小二乘法 6.1異方差性 6.2序列相關(guān)性 6.3廣義最小二乘估計量（Generalized Least Square Estimator） 6.4回歸診斷和GLS在Stata中的實現(xiàn)：案例分析 6.5調(diào)查數(shù)據(jù)：加權(quán)、聚類和分層 6.6使用Stata菜單進(jìn)行檢驗 6.7小結(jié) 第七章內(nèi)生解釋變量 7.1內(nèi)生解釋變量的來源及后果 7.2工具變量法 7.3兩階段最小二乘法（Two Stage Least Square Method） 7.4內(nèi)生性的豪斯曼檢驗 7.5Stata下的工具變量估計量 7.6小結(jié) 第八章廣義矩方法 8.1弱工具變量（Weak Instruments） 8.2弱工具變量的檢驗：實例分析 8.3廣義矩方法（Generalized Method of Moments，GMM） 8.4Stata下的GMM估計量 8.5小結(jié) 第九章多重共線性 9.1多重共線性的分類與后果 9.2多重共線性的檢驗 9.3多重共線性的修正 9.4Stata下的多重共線性 9.5小結(jié) 第十章線性面板數(shù)據(jù)模型 10.1面板數(shù)據(jù)模型形式 10.2面板數(shù)據(jù)模型參數(shù)估計方法 10.3固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng) 10.4線性面板數(shù)據(jù)模型分析在Stata中的實現(xiàn) 10.5小結(jié) 第十一章動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型 11.1動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型 11.2動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型估計法 11.3帶有序列相關(guān)性的動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型 11.4Stata下的動態(tài)面板數(shù)據(jù)分析 11.5案例：香煙的動態(tài)需求 11.6小結(jié) 第十二章二元離散選擇模型 12.1二元選擇模型 12.2二元選擇模型回歸方法 12.3Stata下的Probit與Logit模型估計 12.4擬合優(yōu)度和預(yù)測 12.5Stata下的二元選擇模型檢驗 12.6邊際效應(yīng)（Marginal Effects） 12.7小結(jié) 參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：   插圖：   第四章 經(jīng)典單方程線性模型 單方程計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型以單一經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象為研究對象，模型中只有一個方程，是目前應(yīng)用最為普遍的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型。經(jīng)典單方程線性模型的理論和方法，更是計量經(jīng)濟(jì)分析的基礎(chǔ)，在實證經(jīng)濟(jì)學(xué)中仍舊被廣泛應(yīng)用。盡管現(xiàn)代計量經(jīng)濟(jì)學(xué)實證分析中包含更為復(fù)雜的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型和估計方法，然而這些模型和估計方法均是從經(jīng)典線性模型以及與之對應(yīng)的普通最小二乘法（OLS）發(fā)展深化而來的。因此，掌握經(jīng)典單方程模型的基本理論、方法以及實際操作，對于深入學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟(jì)學(xué)意義重大。在這一章中，我們將對單方程線性計量經(jīng)濟(jì)模型、估計方法以及檢驗等理論進(jìn)行概述。由于本書的主要目的是指導(dǎo)讀者在Stata下完成實際分析操作，因此不對理論做深入闡釋和推導(dǎo)，對理論分析、結(jié)果推導(dǎo)和證明等有興趣的讀者可以參閱相關(guān)計量經(jīng)濟(jì)學(xué)書籍。 4.1經(jīng)典線性回歸模型 4.1.1線性回歸模型 在計量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，單方程計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型分為線性模型和非線性模型兩大類：在線性模型中，變量間呈線性關(guān)系，這主要是指回歸系數(shù)是線性的，即回歸系數(shù)只以它的一次方的形式出現(xiàn)；在非線性模型中，變量之間的關(guān)系呈現(xiàn)出非線性關(guān)系，但是，某些非線性模型可以通過函數(shù)變換等轉(zhuǎn)變?yōu)榫€性模型，但是當(dāng)參數(shù)是非線性時，便不再存在這一可能性。在本書中，我們將對線性模型進(jìn)行分析。 4.1.2基本回歸理論 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型設(shè)定的目的主要是用于回歸分析，所謂回歸分析，就是研究一個變量關(guān)于另一個變量的依賴關(guān)系的計算方法和理論，其目的在于通過后者的已知或設(shè)定值，去估計、預(yù)測前者的總體均值。前一個變量便是因變量，后一個為自變量。因此，計量經(jīng)濟(jì)分析便是通過收集相關(guān)的變量數(shù)據(jù)，得到待估參數(shù)的估計量，從而研究變量之間的相關(guān)關(guān)系及其程度。 在式（4.2）中，β代表著待估參數(shù)，我們以β表示β的樣本估計量。由于在現(xiàn)實中，總體信息往往難以全部獲得，因此，通過抽樣得到總體樣本并以樣本信息估計總體回歸函數(shù)。

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