面板數據模型的眾多優勢使它備受理論界和實務界的廣泛重視。就我國而言,由于社會主義市場經濟的歷史較短,利用面板數據計量經濟學研究我國的經濟規律顯得尤為重要和迫切。因此,面板數據的計量經濟分析的研究具有重要的理論意義和應用價值。 本書分為五部分。及時部分較系統地討論了靜態面板數據線性回歸模型和面板數據離散選擇模型的模型設定、參數估計及其顯著性檢驗;第二部分介紹了面板數據動態線性回歸模型和面板數據向量自回歸模型的相關理論及其應用;第三部分研究了面板數據單位根檢驗的理論方法;第四部分研究了面板數據的各種收斂理論、面板數據虛假回歸問題和面板協整理論;第五部分介紹了本書需要的一些基礎知識和前四部分中的一些Matlab程序。
第1章 面板數據計量經濟分析概述
§1.1 面板數據及其應用研究
§1.2 靜態面板數據計量經濟學理論研究
§1.3 動態面板數據計量經濟學理論研究
§1.4 面板數據的單位根檢驗研究
§1.5 面板數據的協整檢驗研究
第2章 面板數據及其回歸模型
§2.1 面板數據
§2.2 面板數據回歸模型
第3章 混合回歸模型
§3.1 混合回歸模型的估計
§3.2 混合回歸模型的設定檢驗
§3.3 混合回歸模型應用
第4章 固定效應模型
§4.1 個體固定效應模型
§4.2 時點固定效應回歸模型
§4.3 時點個體固定效應回歸模型
第5章 隨機效應回歸模型
§5.1 個體隨機效應模型
§5.2 個體時間隨機效應模型
§5.3 固定效應模型和隨機效應模型設定檢驗
第6章 變系數回歸模型
§6.1 似不相關回歸模型(SUR)
§6.2 隨機系數回歸模型(RCR模型)
§6.3 面板數據隨機系數模型
§6.4 時點個體隨機系數模型(Hsiao模型)
第7章 動態面板數據回歸模型
§7.1 自回歸面板數據模型
§7.2 動態面板數據模型的估計
§7.3 存在外生變量的動態面板數據模型
§7.4 動態面板數據模型應用
第8章 面板數據的向量自回歸模型
§8.1 個體固定效應面板數據向量自回歸模型
8.1.1 面板數據向量自回歸模型
8.1.2 模型假設
§8.2 PVAR模型的2SLS估計
8.2.1 模型識別
8.2.2 PVAR模型的GLS估計
8.2.3 個體固定效應PVAR模型的2SLS估計
§8.3 PVAR(1)模型
8.3.1 PVAR(p)模型
8.3.2 隨機效應PVAR(1)模型的QML估計
8.3.3 固定效應PVAR(1)模型的GMM估計
第9章 離散選擇面板數據模型
§9.1 面板數據的二元選擇模型
§9.2 隨機效應離散選擇模型
第10章 面板單位根檢驗綜述
§10.1 縱剖面獨立的面板單位根檢驗及其應用
§10.2 時間序列同期相關的面板單位根檢驗及其應用
§10.3 因素分解模型的面板單位根檢驗及其應用
§10.4 時間序列協整的面板單位根檢驗及其應用
§10.5 結構突變的面板單位根檢驗
§10.6 面板單位根檢驗理論研究的文獻概述
第11章 面板數據的漸近理論
§11.1 序貫極限和聯合極限
§11.2 一類特殊的序貫極限和聯合極限
§11.3 面板數據的泛函中心極限定理
第12章 縱剖面時間序列獨立的面板單位根檢驗
§12.1 同質面板的單位根檢驗
12.1.1 LL檢驗
12.1.2 LLC檢驗
§12.2 異質面板的單位根檢驗
12.2.1 IPS檢驗
12.2.2 組合p值檢驗
§12.3 t-bar-GLS檢驗
12.3.1 GLS退勢
12.3.2 t-bar-GLS統計量
12.3.3 t-bar-GLS檢驗的小樣本性質
§12.4 Smith的面板單位根檢驗
§12.5 面板數據單位檢驗應用
第13章 縱剖面時間序列相關的面板單位根檢驗
§13.1 SUR-ADF單位根檢驗
13.1.1 AJ檢驗(Abuaf-Jorion檢驗)
13.1.2 SUR-DF檢驗
13.1.3 MADF檢驗
13.1.4 FPS檢驗
§13.2 SUR-ADF-GLS檢驗
13.2.1 SUR-ADF-GLS檢驗
13.2.2 SUR-ADF-GLS檢驗的小樣本性質
§13.3 自舉推斷方法
13.3.1 自舉推斷
13.3.2 Maddala和Wu的自舉檢驗
§13.4 面板單位根K檢驗
13.4.1 模型與假設
13.4.2 面板單位根K檢驗
13.4.3 統計量的漸近分布
13.4.4 自舉K檢驗
13.4.5 自舉K檢驗的小樣本性質
§13.5 誤差分量模型的面板單位根檢驗
13.5.1 誤差分量模型的IPS檢驗
13.5.2 二維誤差分量模型的單位根檢驗
§13.6 因子分析模型的面板單位根檢驗
13.6.1 PANIC檢驗
13.6.2 PANIC單位根檢驗的小樣本性質
13.6.3 MP檢驗
§13.7 面板單位根的SN檢驗
13.7.1 模型設定與假設
13.7.2 時間序列的工具變量估計的t統計量
13.7.3 面板單位根的SN檢驗
13.7.4 面板SN檢驗的小樣本性質
§13.8 縱剖面序列協整的面板單位根檢驗
13.8.1 面板縱剖面序列協整對LL檢驗的影響.
13.8.2 面板單位根檢驗推斷PPP不
13.8.3 ILR檢驗
第14章 面板數據的協整檢驗
§14.1 面板數據協整檢驗研究綜述
14.1.1 面板協整檢驗的理論研究
14.1.2 面板協整檢驗的應用研究
§14.2 面板數據的虛假回歸
14.2.1 模型和假設
14.2.2 序貫極限下常見統計量的漸近分布
§14.3 基于殘差的面板數據協整檢驗
14.3.1 同質面板數據的協整檢驗
14.3.2 異質面板數據的協整檢驗
§14.4 異質面板數據的LR-bar協整檢驗
14.4.1 異質面板數據的LR-bar統計量
14.4.2 LR-bar統計量的漸近分布
§14.5 面板數據協整檢驗的小樣本性質比較
14.5.1 數據生成系統
14.5.2 蒙特卡洛模擬結果
§14.6 PVEC模型與協整檢驗
14.6.1 PVEC模型
14.6.2 PVEC模型的協整假設
14.6.3 PVEC模型協整向量的極大似然估計
14.6.4 PVEC模型的協整檢驗統計量IR及其漸近分布.
14.6.5 PVEC模型協整檢驗LR統計量的小樣本性質
§14.7 存在協整關系零假設的協整檢驗
14.7.1 模型與假設
14.7.2 LM統計量及其漸近分布
§14.8 面板數據協整檢驗的應用
附錄A 線性代數基
附錄B 概率論與數理統計基
附錄C 廣義矩估計
附錄D BretLseh和Pagan的LM統計量計算程序
附錄E Hansman檢驗程序(cp_ip.prg)
附錄F t-bar-GLS檢驗小樣本性質的Matlab程序
附錄G SUR-ADF-GLS檢驗的蒙特卡洛模擬程序
參考文獻
后記
第1章 面板數據計量經濟分析概述
隨著經濟現象的復雜化和經濟學理論的深化,單純應用截面數據或時間序列數據來檢驗經濟理論、尋找經濟規律和預測經濟趨勢存在著一定的偏差,為了進一步發揮計量經濟學的作用,1968年以來,計量經濟學家開始關注面板數據。目前,面板數據計量經濟分析已經成為計量經濟學研究的重要分支之一。
1.1 面板數踞及其應用研究
所謂面板數據(panel data)是指由變量Y關于N個不同對象的.五個觀測期所得到二維結構數據,記為Yit,其中,i表示N個不同對象(如國家、地區、行業、企業或消費者等,本書稱之為第i個個體),t表示T個觀測期。本書將第i個對象的T期觀測時間序列,稱為面板數據的第i個縱剖面時間序列;將第t期N個對象的截面數據稱為面板數據的第t期橫截面。
早在1968年,為了研究美國的貧困特征及其原因,密西根大學社會科學研究所建立了研究收入動態行為的面板數據PSID(Panel Stuay of Income Dynamics),俄亥俄州立大學人力資源研究中心開發了國家勞動力市場長期調查面板數據NLS(National Longitudinal Surveys of Labor Market Experience)。之后,美國又相繼建立了面板數據LRHS(Longitudinal Retirement History Study)、CPS(Current Population Survey)和HRS(Health Retirement Study)。1989年德國建立了德國社會經濟面板數據集GSOEP(German Socio—Economic Panel),1993年加拿大建立了加拿大勞動力收入動態調查面板數據CSLID(Canadian Survey of。Labor Income Dynamics),2002年,歐共體統計辦公室建立了歐共體家庭面板數據ECHP(European CommunityHouseholdPanel)。Borus(1982)、Wagner(1993)和Peracchi(2002)等西方經濟學家應用這些微觀面板數據對微觀經濟學、發展經濟學和勞動經濟學等眾多經濟學的熱點問題進行了廣泛研究。近年來,應用宏觀面板數據研究宏觀經濟問題的文獻也層出不窮。例如,在國際金融學領域,Chinn與Johnston(1996)和MacDonald與Nagayasu(2000)等使用一些國家宏觀面板數據檢驗購買力平價理論(PPP),研究實際匯率決定問題;在世界經濟學領域,Michael與Ralf(2003)和Jansen(2000)等應用宏觀面板數據研究國際資本流動問題、東歐轉型經濟國家的出口變化和經濟增長問題以及歐美國家的失業問題;在發展經濟學中,Strauss(2000)、Nerlove(2002)和Migue(2002)分別應用面板數據的計量經濟學方法研究經濟系統經濟增長的決定因素和經濟增長收斂理論等等。
……
內容不夠全面,理論性稍強。可以作為參考書吧!
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很經典的面板著作,不過字很小,不好讀,翻譯也不流暢。
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雖然不那么深入,不過入門還好
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書的內容不錯,但是主要側重于研究用,如果是想直接拿過來作為指導軟件使用,那恐怕有點問題。另外書的紙張質量不太好,雖然是正版的。
收到該書,讀過之后,總體感覺一般。很多地方沒有講明白。對pool、FE、RE的判別也只是泛泛而談,甚至沒有超過張曉峒那幾張紙的講義,更不必談及動態panel。不建議作為精讀,翻翻了事。
相信這本書對我學習掌握面板數據的處理有很大幫助
已經看了兩章,作者寫的不錯. 對面板數據模型分類描述. 很詳細. 但是有些數學公式處理的不是到位. 對此書要求對數理統計和線性模型有一定的了解.
panel data 的國內剛起步的教科書,與國外伍德里奇的版本相比缺了一些內容,但是這本都是用得比較多且基礎實用的一本。
當時做面板數據的分析,相當于工具書了,很不錯,只是希望能更深入的分析數據,而不是只講解操作步驟