高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及Stata應(yīng)用

前言

本書是在山東大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士生、博士生《高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》教案的基礎(chǔ)上編著而成，適合高等學(xué)校經(jīng)濟(jì)管理類或社科類研究生與研究人員使用。本書的主要特色如下：（1）接軌現(xiàn)代計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。本書較多地借鑒了Baurn（2006），carneron and Trivedi（2005,2009），Greene（2003），Hamilton（1994），Hayashi（2000），K.ennedy（2003），Poirier（1995），Verbeek（2004），Wooldridge（2001），其中尤以Hayashi（2000）對(duì)本書的影響最深。（2）內(nèi)容全面。除了介紹傳統(tǒng)的橫截面數(shù)據(jù)外，本書對(duì)面板數(shù)據(jù)（含長(zhǎng)面板、動(dòng)態(tài)面板）、時(shí)間序列（含VAR、單位根、協(xié)整）、自然實(shí)驗(yàn)、重復(fù)截面數(shù)據(jù)、GMM、蒙特卡羅法、自助法、分位數(shù)回歸、門限回歸、非參數(shù)估計(jì)、貝葉斯估計(jì)等方法均進(jìn)行了較深入的介紹。（3）計(jì)量理論與軟件操作相結(jié)合。學(xué)習(xí)計(jì)量的學(xué)生，既需要了解計(jì)量原理，也需要知道如何在電腦上實(shí)現(xiàn)。為此，本書提供了“一站式”服務(wù)，在講解每個(gè)估計(jì)方法后，隨即介紹相應(yīng)的slhata電腦操作及實(shí)例（Stata為目前歐美最為流行的計(jì)量軟件）。（4）本書力圖以生動(dòng)的語(yǔ)言、較多的插圖與經(jīng)濟(jì)意義來直觀地解釋計(jì)量方法，而不僅僅是從數(shù)學(xué)推導(dǎo)到數(shù)學(xué)推導(dǎo)；另一方面，又不失數(shù)學(xué)的嚴(yán)謹(jǐn)性（部分證明放在附錄）。（5）先修課不包括本科水平的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。在中國(guó)的國(guó)情下，不少經(jīng)濟(jì)類研究生并未學(xué)過本科階段的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。因此，本書在內(nèi)容安排上，假設(shè)讀者已經(jīng)學(xué)過微積分、線性代數(shù)與概率統(tǒng)計(jì)，但不要求學(xué)過本科階段的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（當(dāng)然，如果學(xué)過更好）。學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)不是一件容易的事（我也經(jīng)歷過，以后還要經(jīng)歷），但回報(bào)卻很豐厚（其為實(shí)證研究不可或缺之工具），可以說是“高投入、高產(chǎn)出”。對(duì)于許多初學(xué)者而言，或許計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)難就難在使用了較多的數(shù)學(xué)。。但數(shù)學(xué)只是一種語(yǔ)言，而任何數(shù)學(xué)符號(hào)原則上都可以“翻譯”為漢語(yǔ)。事實(shí)上，看似復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式后面，常常有著非常直觀的道理。因此，只要漸漸地掌握數(shù)學(xué)這門語(yǔ)言，學(xué)會(huì)看數(shù)學(xué)符號(hào)背后的含義，學(xué)習(xí)計(jì)量也就不難了。套用一個(gè)參禪的故事，學(xué)習(xí)計(jì)量大致可以分為三個(gè)境界。第一境界是“見山是山，見水是水”，第二境界是“見山不是山，見水不是水”，第三境界是“見山又是山，見水又是水”。在第一階段，以為計(jì)量就是作最小二乘回歸而已，自然不在話下。在第二階段，開始體會(huì)到計(jì)量的精妙之處，心中時(shí)時(shí)產(chǎn)生疑問。在第三階段，通過考前復(fù)習(xí)及實(shí)踐應(yīng)用，對(duì)計(jì)量的理論與方法逐漸融會(huì)貫通，進(jìn)而內(nèi)化為熟練掌握的工具。其中，尤以第二階段最為漫長(zhǎng)?！叭》ê跎希瑑H得其中”。貌似難懂之處，其實(shí)正是取得進(jìn)步的地方。這是一個(gè)“痛并快樂著”的過程，時(shí)常伴有頓悟之喜悅。我曾為學(xué)生們寫了一首打油詩(shī)，收錄在此，以博一笑。

內(nèi)容概要

陳強(qiáng)編寫的《高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及Stata應(yīng)用》較多地借鑒了現(xiàn)代計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的最新發(fā)展，其內(nèi)容全面，除了介紹傳統(tǒng)的橫截面數(shù)據(jù)外，對(duì)面板數(shù)據(jù)
(含長(zhǎng)面板、動(dòng)態(tài)面板)、時(shí)間序列(含VAR、單位根、協(xié)整)、自然實(shí)驗(yàn)、重復(fù)截面數(shù)據(jù)、GMM、蒙特卡羅法、自助法、分位數(shù)回歸、門限回歸、非參數(shù)估計(jì)、貝葉斯估計(jì)等方法均做了較深入的介紹。本書力圖以生動(dòng)的語(yǔ)言、較多的插圖與經(jīng)濟(jì)意義來直觀地解釋計(jì)量方法，而又不失數(shù)學(xué)的嚴(yán)謹(jǐn)性。結(jié)合目前歐美最為流行的Stata計(jì)量軟件，及時(shí)地介紹相應(yīng)的Stata命令與實(shí)例，為讀者提供“一站式”服務(wù)。
《高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及Stata應(yīng)用》適合普通高等學(xué)校經(jīng)濟(jì)管理類或社科類碩士生、博士生與研究人員使用。為便于讀者學(xué)習(xí)高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，《高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及Stata應(yīng)用》在內(nèi)容安排上，假設(shè)讀者已經(jīng)學(xué)過微積分、線性代數(shù)與概率統(tǒng)計(jì)，但不要求學(xué)過本科階段的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。

作者簡(jiǎn)介

陳強(qiáng)，分別于1992年與1995年獲北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)士與碩士學(xué)位，2007年獲Northern Illinois
University數(shù)學(xué)碩士與經(jīng)濟(jì)學(xué)博士學(xué)位，現(xiàn)任山東大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副教授。已發(fā)表論文于Journal of Comparative
Economics、《世界經(jīng)濟(jì)》等國(guó)內(nèi)外期刊，并曾獲中國(guó)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)年會(huì)、中國(guó)制度經(jīng)濟(jì)學(xué)年會(huì)優(yōu)秀論文獎(jiǎng)。主要研究領(lǐng)域?yàn)楹暧^經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與制度經(jīng)濟(jì)學(xué)。

書籍目錄

第1章  緒論
第2章  概率統(tǒng)計(jì)回顧
第3章  小樣本OLS
第4章  Stata簡(jiǎn)介
第5章  大樣本OLS
第6章  最大似然估計(jì)法
第7章  異方差與GLS
第8章  自相關(guān)
第9章  模型設(shè)定與數(shù)據(jù)問題
第10章  工具變量，2SLS與GMM
第11章  短面板
第12章  長(zhǎng)面板與動(dòng)態(tài)面板
第13章  離散被解釋變量
第14章  受限被解釋變量
第15章  隨機(jī)實(shí)驗(yàn)與自然實(shí)驗(yàn)
第16章  蒙特卡羅法與自助法
第17章  平穩(wěn)時(shí)間序列
第18章  單位根與協(xié)整
第19章  自回歸條件異方差模型
第20章  似不相關(guān)回歸
第21章  聯(lián)立方程模型
第22章  非線性回歸與門限回歸
第23章  分位數(shù)回歸
第24章  非參數(shù)與半?yún)?shù)估計(jì)
第25章  貝葉斯估計(jì)簡(jiǎn)介
第26章  如何做規(guī)范的實(shí)證研究
附錄：常用數(shù)據(jù)來源
參考書目
主題索引
數(shù)學(xué)符號(hào)
英文縮寫

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：插圖：對(duì)于剛開始進(jìn)行研究的人來說，常常不知該如何選擇研究課題。研究者通常知道自己想要研究的領(lǐng)域（比如，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)），但這還不是一個(gè)具體的研究問題（researchquestion）。對(duì)實(shí)證分析而言，研究問題通常是有關(guān)“x對(duì)y有何作用”之類的問題。如果想研究“金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用”，就更具體了，此處x指的是“金融發(fā)展”（可以包含多個(gè)變量），而少指的是“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”。研究問題可以來源于理論（比如，檢驗(yàn)資產(chǎn)定價(jià)模型CAPM是否成立），也可以來自對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的觀察（比如，媒體的熱點(diǎn)問題報(bào)道，社會(huì)調(diào)研），可以研究某個(gè)政策的效應(yīng)（比如，新勞動(dòng)法對(duì)失業(yè)率的影響），也可以對(duì)文獻(xiàn)中已有論文進(jìn)行改進(jìn)。提出好的研究問題，也許你的研究就成功了一半。什么是好的研究問題昵？總的來說，研究問題越具體、越有趣、越新穎、越有可行性，則越好?。?）具體：簡(jiǎn)單來說，在以上“x對(duì)y有何作用”這樣的句型中，應(yīng)能明確x與y具體是什么。（2）有趣：你研究的問題別人會(huì)感興趣嗎？為什么我們要在乎你的問題（Whyshouldwecare）？知道你的問題的答案后，能影響人們對(duì)世界的某個(gè)方面的看法嗎？你的研究問題為什么重要？（3）新穎：論文的核心價(jià)值在于它的創(chuàng)新性，即做出了文獻(xiàn)中所沒有的邊際貢獻(xiàn)。這種邊際貢獻(xiàn)可以是研究了新的現(xiàn)象、使用了新的（更好的）計(jì)量方法、或使用了新的數(shù)據(jù)集。做研究的過程是創(chuàng)造新知識(shí)的過程，在本質(zhì)上不同于學(xué)習(xí)已有（舊）知識(shí)的過程。（4）可行：即使你的研究問題很具體、很有趣、很新穎，如果找不到相應(yīng)的數(shù)據(jù)，則不可行。有了潛在的研究問題后，就可以進(jìn)行初步的探索性研究（exploratorystudy），看看它是否滿足以上標(biāo)準(zhǔn)。比如，通過查文獻(xiàn)，看別人是否已經(jīng)做過類似的研究，或大致了解數(shù)據(jù)是否可得。顯然，備選的研究問題或想法越多越好，因?yàn)槟堋按婊睢毕聛淼恼n題通常不多。

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