用Stata学计量经济学PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

用Stata学计量经济学PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 引论1

1.1 Stata特色概述2

1.2 安装必要的软件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_N9

2.1.4 generate与replace9

2.1.5 sort与gsort10

2.1.6 if exp与in range10

2.1.7 利用带指示变量的if exp12

2.1.8 在统计命令中使用if exp与by varlist14

2.1.9 Labels与notes16

2.1.10 varlist18

2.1.11 drop与keep18

2.1.12 rename与renvars19

2.1.13 save命令19

2.1.14 insheet与infile19

2.2 常见数据转换方法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

2.2.7 egen命令27

官方的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与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merges的危险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duplicates57

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的动态性质103

5.2.2 回归数据图形分析103

5.2.3 添加变量图形104

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 设定与交互作用项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 与尺度有关的异方差性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 对定性因素显著性的检验142

7.1.1 带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 带定性因素与定量因素的回归149

斜率差异检验150

7.3 带指示变量的季节性调整154

7.4 结构稳定性与结构变化的检验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GMM174

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估计内生性的德宾－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模型与RE模型194

9.1.1 单向FE模型195

9.1.2 时间效应与双向FE模型197

9.1.3 组间估计量199

9.1.4 单向RE模型200

9.1.5 检验RE的合适性202

9.1.6 单向FE模型与RE模型的预测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与二项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模型219

二项logit模型与分组logit模型221

10.1.3 评估设定与拟合优度222

10.2 有序logit模型与有序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模型236

10.5.1 带选择的二项probit模型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 存取电子表格数据245

A.1.3 固定格式的数据文件245

A.2 从其他软件文件导入数据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 foreach260

B.4 矩阵261

B.5 return与ereturn263

B.5.1 ereturn list267

B.6 程序与语法语句268

B.7 用Mata函数编写Stata程序273

参考文献279

人名索引286

主题索引291

致谢310