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第1节 面板数据发展历程一、面板数据分类二、面板模型的优势和不足第2节 面板数据在社会科学中的应用 第1节 遗漏变量问题一、遗漏变量二、个体效应模型第2节 随机和固定效应模型一、基本概念二、等相关模型三、固定效应还是随机效应模型四、严格外生假定第3节 各类面板估计量一、混合回归估计量二、组间估计量三、组内估计量或固定效应估计量四、一次差分估计量五、随机效应估计量——可行广义最小二乘法六、双因子效应模型第4节 面板模型的稳健标准差一、面板稳健标准差二、面板自助标准差第5节 各类检验一、混合回归模型对随机效应模型二、混合回归模型对固定效应模型三、随机效应对固定效应：豪斯曼检验四、各种自相关检验五、群组间的异方差第6节 非平衡面板数据第7节 预测第8节 统计量的特征比较第9节 软件命令和应用实例一、面板模型的软件命令二、应用实例 第1节 工具变量法和广义矩估计一、工具变量法二、二步法工具变量回归三、广义矩估计四、各种检验第2节 工具变量的选取一、同期外生假定二、弱外生假定三、强外生假定四、过多的工具变量五、相关的软件命令六、应用实例第3节 严格外生性条件的违反和初始条件一、基本假定二、最简单的动态模型三、各种检验第4节 动态面板模型的带虚拟变量固定效应估计一、动态模型二、软件命令第5节 面板模型工具变量法和广义矩估计一、基本模型二、一阶差分估计三、广义矩估计四、各种检验第6节 动态面板数据的蒙特卡罗分析一、模型设定二、软件命令第7节 极大似然估计第8节 进一步讨论第9节 二次差分估计量一、一次差分二、二次差分第10节 应用实例一、生产函数估计二、增长的收敛性验证三、就业方程估计四、卢卡斯理性预期模型的广义矩估计第11节 软件命令操作一、差分方程估计的软件命令二、系统广义矩估计三、各种命令对比分析 第1节 面板数据单位根检验方法一、数据生成过程二、莱文-林检验三、伊姆-皮萨然-申检验四、哈德里检验第2节 面板协整检验一、考检验二、基于残差的拉格朗日乘数检验三、佩德罗尼检验四、似然比检验第3节 面板的误差修正模型一、误差修正检验二、面板检验统计量三、误差修正检验统计量的渐近分布四、存在截面相关时的检验统计量第4节 应用实例一、面板单位根检验二、面板协整检验和误差修正模型第5节 软件命令 第1节 二元选择模型第2节 静态面板离散选择模型一、二元选择模型二、固定效应的逻辑模型三、随机效应的概率单位模型四、面板随机效应托比模型第3节 动态面板离散选择模型第4节 选择性样本和面板数据磨损问题一、选择性样本二、赫克曼二步估计的概率单位模型三、样本选择和面板模型第5节 应用实例 第1节 介绍第2节 随横截面个体而变化的系数一、固定系数模型二、随机系数模型第3节 系数随着时间和横截面单位同时发生变化一、固定系数模型二、随机系数模型第4节 软件命令和应用实例一、命令介绍二、投资需求函数 第1节 随机前沿生产函数一、随机前沿生产函数和技术效率二、复合残差项的分布第2节 异方差情形下的效率估计一、随机扰动项具有异方差二、无效率项具有异方差三、随机扰动项和无效率项都具有异方差第3节 面板数据的随机前沿生产函数一、基本模型二、随时间变化的技术无效率项三、进一步讨论四、非单调生产效率模型第4节 软件命令和应用实例一、命令介绍二、中国生产效率估计(1978-2003年) 第1节 Stata简介和网上资源一、软件简介二、网络资源三、使用界面第2节 软件的基本操作一、数据管理二、命令的格式与基本命令第3节 基本的回归分析一、回归命令二、预测的语法格式三、回归诊断四、应用实例第4节 简单的编程 参考文献英文一中文人名索引后记
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