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用 Stata 学计量经济学(经济科学译库)

作  者:[美]克里斯托弗·F·鲍姆

出版时间:2012-12-31 字  数:455 千字
书  号:162935 ISBN:978-7-300-16293-5
开  本:16 包  装:平
印  次:1-2 译 者:

定价:¥65.00

 

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内容简介

《用Stata学计量经济学》介绍了许多经济计量方法,以及如何用Stata来具体实施实证研究。本书内容涉及诸如线性回归、广义最小二乘法、带指示变量的回归、工具变量法、面板数据模型以及受限因变量模型等。作者运用应用领域的文献例子,详细阐明了这些方法,并且所用数据集均可从网站下载。此外,附录提供了编写Stata 的do文件的基础知识。
本书数据集下载网站:为 www.stata-press.com/data/imeus.html。

作者简介

克里斯托弗 • F •鲍姆于1977年获得密西根大学经济学博士学位,现为波士顿学院的经济学专家、德国经济研究所教授,并担任Journal of Statistical Software期刊的主编,The International Journal of Finance、Computational Economics和 The Stata Journal 等期刊的副主编,微观计算资源中心主任。至今,他已经出版两本学术著作,一本是An Introduction to Modern Econometrics Using Stata (2006) ,另一本是An Introduction to Stata Programming (2009)。

章节目录

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
1.1 Stata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
2.1.1 use命令 6
2.1.2 变量类型 8
2.1.3 _n与_N 9
2.1.4 generate与replace 9
2.1.5 sort与gsort 10
2.1.6 if exp与in range 10
2.1.7 利用带指示变量的if exp 12
2.1.8 在统计命令中使用if exp与by varlist 14
2.1.9 Labels与notes 16
2.1.10 varlist 18
2.1.11 drop与keep 18
2.1.12 rename与renvars 19
2.1.13 save命令 19
2.1.14 insheet与infile 19
2.2 常用数据转换方法 20
2.2.1 cond()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mvencode 23
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
2.2.7 egen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foreach 33
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
3.8 reshape命令 53
3.8.1 xpose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duplicate 57
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 R 2 69
4.3.3 调整 R 2 70
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VCE 100
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 104 4
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RESET 107
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
6.1.2 VCE的稳健估计量 120
6.1.3 VCE的聚类估计量 122
6.1.4 VCE的纽韦韦斯特(Newey-West)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
8.4 ivreg命令 168
8.5 识别与过度约束检验 169
8.6 Ⅳ估计计算 170
8.7 ivreg2命令与GMM估计 172
8.7.1 GMM估计量 173
8.7.2 同方差背景下的GMM 174
8.7.3 GMM与异方差性一致标准误差 174
8.7.4 GMM与聚类 175
8.7.5 GMM与HAC标准误差 176
8.8 GMM中过度约束的检验 177
8.8.1 对GMM过度约束子集的检验 178
8.9 Ⅳ背景下异方差性检验 181
8.10 检验工具相关 183
8.11 Ⅳ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
9.1 FE与RE模型 194
9.1.1 单向FE 195
9.1.2 时间效应与双向FE 197
9.1.3 组间估计量 199
9.1.4 单向RE 200
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SUR 211
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probit 219
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probit 236
10.5.1 带选择的二项probit 237
习 题 239
附录 A Stata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 B Stata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.3.1 foreach 260
B.4 矩阵 261
B.5 return与ereturn 263
B.5.1 ereturn list 267
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



精彩片断

序 言
本书是为经济和金融应用研究者撰写的一个简明指南,目的在于学习基本的 经济计量方法并利用Stata对经济中典型的数据集进行分析。读者应具备应用统 计学知识,即熟悉线性回归模型(普通最小二乘法或OLS),并用代数形式表述 它们,也就是相当于本科统计学或经济计量学课程水准。 ① 此书还会用到某些多 元微积分(偏导数)和线性代数的知识。
作者假定读者了解Stata的窗口界面,同时掌握数据输入、数据转换以及描 述统计学的基本知识。如果需要回顾这些知识,建议读者查阅《Stata入门手册》 (Getting Started with Stata)。与此同时,建议那些较熟悉Stata的读者略去第4 章以前的内容,而直接从第4章开始学习经济计量学。
对于任何研究项目来说,都要投入大量精力准备作为经济计量模型一个部分 的特定数据。尽管本书主要关注点在于做经济计量应用研究,但是我们必须考虑 到许多研究者所面临的下列重要挑战:将他们的原始数据资料转换成经济计量模 型所要求的形式,甚至为项目提供所需的适当表格及图形。因此,第2章关注数 据管理,以及Stata中为确保准确又有效地完成合适转换所用到的几种工具。如 果你精通Stata这些方面的用法,就应略读这一章的内容,或者也可以再次学习 第2章,以便重新理解Stata的用法。然后,第3章致力于讨论对经济与金融数据的组织,以及为改造几种数据结构形式(横截面、时间序列、混合形式、面板 或纵向数据等)所需要的Stata命令。倘若你渴望从线性回归经济计量学开始, 则可略读这一章,不过要注意,将来会涉及这方面的主要内容。
第4章开始讨论本书的经济计量内容,并阐述经济计量分析中最为广泛运用 的工具:用于连续变量的多元线性回归模型。这一章还讨论如何解释并阐明回归 估计,同时讨论假设检验的逻辑、线性与非线性约束。本章最后一节则考虑残 差、预测值以及边际效应。
回归模型依赖于某些假设,而这些假设经常与现实数据集合相违背。第5章 讨论在存在设定误差的条件下,极其重要的误差零条件均值假设可能怎样被违背 的问题。这一章还探讨了检查设定误差的统计方法及图形法。第6章探讨可能被 诸如独立同分布(i.i.d.)误差假设等违背的其他假设,并且阐述广义线性回归 模型。另外,还解释如何诊断并修正两种背离独立同分布误差假设的最重要的情 况,即异方差性与序列相关。
第7章利用指示变量或虚拟变量探讨既包括数量因素又包括定性因素的线性 回归模型、带有交互作用效应的模型以及结构变化的模型。
在应用经济学中,许多回归模型都违背了误差零条件均值假设,原因在于此 类模型联立决定响应变量与一个或多个回归元,或因为回归元出现测量误差。无 论怎样,这类原因将使OLS方法不再得出无偏且一致估计值,因而你将要使用 工具变量(IV)方法。第8章阐述工具变量估计量及其广义矩方法形式,以及对 决定是否运用工具变量法的检验方法。
第9章讨论将模型用于面板数据或纵向数据,这些数据既有横截面维度,又 有时间序列维度。回归模型的扩展形式使得利用面板数据的丰富信息成为可能, 以此说明既有面板单元,又有时间维度方面的异方差性。 绝大多数的经济计量应用都要对分类变量与受限因变量进行建模。像对购买 决定的二值结果,或者诸如消费额度的约束响应进行建模,这里将是否购买与在 购买的条件下消费多少的决策结合起来。一般地讲,线性回归方法不适合此类结 果的建模,因此,第10章阐述Stata中的几种受限因变量估计量。
附录讨论了将外部数据转换成Stata数据的方法,同时解释了Stata基本编 程方法。尽管你可以不需要任何编程工作就运用Stata,可是你学习Stata如何编 程有助于节省大量的时间及精力。而且,你还应学习通过利用do文件生成可复 制的结果。对于do文件,你能编辑、备份以及再次运行它。按照Stata指南的要 求去做会使你编写的do文件更短小且更易维护和修改。


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