Stata/Eviews計量經(jīng)濟分析

前言

　　筆者在教學和科研工作中，深知學習并掌握計量經(jīng)濟學理論和應用方法的重要性。本書的出版目的就是試圖引導海內(nèi)外高等院校學生如何系統(tǒng)、循序漸進地學習各種計量經(jīng)濟模型并將理論應用到實踐中。本書也可作為學術界同仁的參考用書。　　本書較為全面地介紹了計量經(jīng)濟學的基礎理論和各種常用回歸模型的分析及檢驗。強調(diào)實用性是本書的第一個特點。在美國的很多高等院校、科研機構(gòu)，甚至是公司的R＆D部門，Stata這種統(tǒng)計計量軟件經(jīng)常會用到。同樣，EViews常常被用于時間序列分析中。本書特意為計量分析的學習和計量軟件的學習架起一座橋梁。通過對本書的閱讀和理解，國內(nèi)外高等院校的學生們能由此了解到如何使用Stata，和EViews軟件進行計量分析，并從本書中獲知如何建立分析自己的計量模型。相信本書也會對學術界同仁和計量研究愛好者有所幫助?！　”緯€介紹了現(xiàn)代計量的分析方法并提供了很多有趣并實用的例題和上機操作的習題。每一個習題都盡量配有Stata或者是：EViews的使用說明。讀者完全可以根據(jù)例題在Stata或EViews軟件上操作模擬，從而很快地掌握這兩種軟件的使用，并根據(jù)本書對軟件運行中得到的圖表數(shù)據(jù)的分析和討論加深對現(xiàn)代計量分析方法的理解和運用。這是本書的第二個特點?！　”緯牡谌齻€特點是使用兩種語言（英文和中文）同步講解現(xiàn)代計量理論及其運用，讀者可以比較清楚地了解現(xiàn)代計量的專業(yè)術語在英語國家的教學科研里是如何被解釋和闡述的。另外，本書每一章里的上機操作習題都是用英文書寫的，并沒有附上中文對照，對讀者而言具有一定的挑戰(zhàn)性。筆者希望讀者通過這樣的練習機會加強和鞏固對計量的英文學習，從而可以更為輕松地閱讀其他有關計量經(jīng)濟學的英文書籍，更好地和國際接軌，并保持同步。

內(nèi)容概要

《Stata/Eviews計量經(jīng)濟分析》介紹了現(xiàn)代計量的分析方法并提供了很多有趣并實用的例題和上機操作的習題。每一個習題都盡量配有Stata或者是：EViews的使用說明。讀者完全可以根據(jù)例題在Stata或EViews軟件上操作模擬，從而很快地掌握這兩種軟件的使用，并根據(jù)《Stata/Eviews計量經(jīng)濟分析》對軟件運行中得到的圖表數(shù)據(jù)的分析和討論加深對現(xiàn)代計量分析方法的理解和運用。這是《Stata/Eviews計量經(jīng)濟分析》的第二個特點。

書籍目錄

第1章 Stata和EViews軟件簡介　Ⅰ.Stata軟件簡介?、?EViews軟件簡介第2章 計量經(jīng)濟學簡介　Ⅰ.計量經(jīng)濟學的定義及其學習意義?、?學習計量經(jīng)濟學前需思考的問題第3章 線性回歸模型?、?簡單線性回歸模型?、?多元線性回歸模型第4章 線性模型檢驗?、?最小二乘估計量的統(tǒng)計屬性　Ⅱ.單一回歸參數(shù)的顯著性檢驗：￡檢驗?、?聯(lián)合顯著性檢驗及總體顯著性檢驗：F檢驗第5章 建模分析和應用　Ⅰ.如何選擇合適的線性方程式?、?如何判定所建模型的合適性第6章 進一步分析建模的不足之處?、?遺漏變量導致的估計偏差?、?多重共線性的問題和解決方法第7章 異方差問題的檢驗和解決方法?、?什么是異方差問題?、?如何偵測異方差問題?、?如何解決異方差問題　Ⅳ.上機操作練習第8章 自相關問題的檢驗和解決方法?、?什么是自相關問題?、?如何檢驗自相關問題的存在?、?如何解決自相關問題?、?上機操作練習第9章 內(nèi)生性問題和輔助變量?、?內(nèi)生變量的問題?、?輔助變量（IV）估計法.?、?內(nèi)生性和輔助變量有效性的假設檢驗.　Ⅳ.上機操作練習第10章 虛擬自變量回歸模型?、?虛擬變量　Ⅱ.虛擬變量的應用?、?檢測各組的差異——鄒式檢驗法　Ⅳ.上機操作練習第11章 虛擬因變量模型?、?線性概率模型?、?Probit和Logit模型　Ⅲ.上機操作練習第12章 面板數(shù)據(jù)模型?、?面板數(shù)據(jù)的作用?、?面板回歸模型?、?上機操作練習第13章 聯(lián)立方程組模型?、?聯(lián)立方程組模型的建立?、?估計聯(lián)立方程組模型　Ⅲ.上機操作練習第14章 時間序列模型里的計量問題?、?采用OLS處理時間序列數(shù)據(jù)所考慮的問題　Ⅱ.常用的時間序列模型?、?平穩(wěn)型問題分析?、?共積現(xiàn)象分析?、?上機操作練習第15章 向量自回歸模型（VAR模型）?、?如何建立一個VAR模型?、?如果估計一個VAR模型?、?上機操作練習附錄參考文獻

章節(jié)摘錄

　　例如，我們想調(diào)查在職培訓對工人生產(chǎn)力的影響，進而對他的工資的影響。經(jīng)濟學家們早已采用一些基本的經(jīng)濟分析工具來解釋工人的工資與他們的生產(chǎn)力之間的關系（例如，Wooldridge，2006）。這種推理有助于建立以下的計量模型：　　很明顯，除了以上的三個決定要素，還有很多其他要素可能會影響工資率，但上述的經(jīng)濟模型涉及以下兩個問題的實質(zhì)：在職培訓和工人的工資之間是否存在著正相關的關系？在職培訓對工人工資的影響有多大？在我們確定上述經(jīng)濟模型之后，我們需要把它轉(zhuǎn)換成一個相關的計量經(jīng)濟模型。假設經(jīng)濟模型里各種關系是線性的，我們可以建立起這樣一個完整的計量經(jīng)濟模型：　　在該計量模型中，常數(shù)J島，向&和脅是參數(shù)，用于測量工資和其決定要素之間的正負相關性以及各種工資決定要素對工資水平影響的強度。此外，“包含影響工人工資的其他要素。一旦我們建立起所需的計量經(jīng)濟模型，我們可以把重點放在對島的分析上以便回答前面提到的那兩個問題?！　栴}2：如何識別不同類型的數(shù)據(jù)　　經(jīng)濟數(shù)據(jù)有多種類型。因此，我們必須學會識別計量分析中那些經(jīng)常使用到的重要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)?！　〉谝环N類型：橫截面數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)是通過隨機抽樣的方法，在同一個時間點上，收集到的有關一群人或是一組公司等等的信息。比如，在2008年，100個家庭的收入和消費支出情況。如果數(shù)據(jù)不是隨機抽樣得到的，我們會面臨樣本選擇偏差的問題。　　第二種類型：，時間序列數(shù)據(jù)。不同于橫截面數(shù)據(jù)，時間序列數(shù)據(jù)沒有隨機抽樣的特性。它是在一個指定的時間段里收集到的有關某人、某物或某事件的信息變化——例如，股票的價格。時間序列數(shù)據(jù)強調(diào)時間秩序的重要性，因此，我們?nèi)绻幚頃r間序列模型則需要考慮如何解決趨勢和季節(jié)性的問題。例如，從2000年到2008年，同一個家庭的收入和消費支出的變化?！　〉谌N類型：混合橫截面數(shù)據(jù)。我們可以把幾組橫截面數(shù)據(jù)合并在一起，并僅視之為一組普通橫截面數(shù)據(jù)。然而，我們需要考慮到時間差異問題。例如，我們將兩組不同時間里收集的樣本合并起來，一個樣本是2007年的10個家庭的收入和消費支出情況，另一個樣本是2008年的另外10個不同家庭的收入和消費支出的情況?！　〉谒姆N類型：面板或縱向數(shù)據(jù)。它觀測的是每一個橫截面單元在時問序列上的變化情況。該數(shù)據(jù)既可以用于分析個體之間的差異情況，又可以描述個體的動態(tài)變化特征。例如，在2000-2008年間，我們觀察30個家庭的收入和消費支出情況?！　∽⒁猓旱谌N類型和第四種類型都包含了橫截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)的成分。但是，兩者最大的區(qū)別是，當我們收集第四種類型的數(shù)據(jù)時，我們觀察的是同一組人或物隨時間的推移他們自身情況的變化。

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