面板數(shù)據(jù)計量經(jīng)濟學

前言

　　前言　　本書的目的在于回顧面板數(shù)據(jù)計量經(jīng)濟學的幾個主要話題。這包括線性靜態(tài)和動態(tài)模型處理，主要適用于研究生和從事應用研究的讀者。本書的部分內(nèi)容可以被用于研究生課程的面板數(shù)據(jù)計量經(jīng)濟學中，也可以作為專業(yè)人員的參考資料?！　∠鄬τ趯⒛Ｐ屯茝V到一般情形，我試圖調(diào)查盡可能多的建模思想。建模思想經(jīng)常是應用計量經(jīng)濟學切入的關鍵。盡管本書側(cè)重于計量經(jīng)濟方法，但同時也注重促進實踐應用中的技巧。本書需要讀者熟悉線性回歸分析和概率論的基礎概念。

內(nèi)容概要

由世界一流的動態(tài)面板數(shù)據(jù)計量經(jīng)濟專家之一曼紐爾·阿雷拉諾教授奉獻的這本書，對面板數(shù)據(jù)計量經(jīng)濟學的一些主要課題提供了一個現(xiàn)代的回顧。作者專注于線性模型，重點闡述了異質(zhì)性和動態(tài)在面板數(shù)據(jù)分析中所扮演的角色。這本書有機地結(jié)合了方法和應用，對學院派和實踐派同樣適用。    本書分為四個部分：    第一部分關注的是靜態(tài)模型，涉及面板數(shù)據(jù)中不可觀測異質(zhì)性問題以及如何利用面板數(shù)據(jù)分析方法解決這一問題、面板數(shù)據(jù)誤差成分模型、面板數(shù)據(jù)的變量誤差問題。    第二部分考察的是帶誤差成分的時間序列模型。該部分章節(jié)涉及短面板中不可觀測異質(zhì)性與個體動態(tài)性之間的區(qū)分問題、時間效應的建模策略、，移動平均模型、協(xié)方差結(jié)構(gòu)的推斷、異質(zhì)截距自回歸模型的設定和估計以及初始條件和異方差假設對估計的影響。    第三部分主要討論了動態(tài)模型和先決變量。它的兩個章節(jié)考慮了時間T各種大、小情形下可選擇的估計方法；考察了含嚴格外生變量和允許未知形式自相關滯后因變量的模型，也就是含廣義先決變量的模型。    第二、第三部分一起提供了最近以來對計量經(jīng)濟實踐有影響的大量文獻的一個綜合的、統(tǒng)一的透視圖。    第四部分回顧了廣義矩估計和最優(yōu)工具變量理論的主要成果。

作者簡介

　　曼紐爾·阿雷拉諾，是馬德里貨幣與金融研究中心(CEMFI)的計量經(jīng)濟學教授、計量經(jīng)濟學會的成員，曾任《經(jīng)濟研究評論》雜志的編輯。

書籍目錄

譯者序前言致謝1  導言第一部分  靜態(tài)模型  2  不可觀測的異質(zhì)性    2.1  概述    2.2  固定效應模型      2.2.1  假設      2.2.2  組內(nèi)估計    2.3  異方差和序列相關      2.3.1  組內(nèi)估計的穩(wěn)健標準誤      2.3.2  存在未知形式異方差和序列相關的最優(yōu)最小二乘估計      2.3.3  在未知形式異方差和序列相關情形下的改進廣義矩估計和最短距離估計    2.4  似然方法      2.4.1  聯(lián)合似然      2.4.2  條件似然      2.4.3  邊際（或積分）似然    2.5  有附加效應的非線性模型      2.5.1  非線性回歸      2.5.2  線性結(jié)構(gòu)化方程      2.5.3  非線性聯(lián)立方程組  3  誤差成分    3.1  方差分解    3.2  誤差成分回歸      3.2.1  模型      3.2.2  最小二乘估計和ML估計      3.2.3  最小二乘估計、組內(nèi)估計和組間估計    3.3  相關的不可觀測異質(zhì)性檢驗      3.3.1  設定檢驗      3.3.2  穩(wěn)健選擇    3.4  帶水平信息模型    3.5  估計誤差成分分布  4  變量中的誤差    4.1  含有變量誤差的標準回歸模型介紹    4.2  測量偏差與不可觀測異質(zhì)性偏誤    4.3  面板數(shù)據(jù)的工具變量估計    4.4  一個例子：測量企業(yè)貨幣需求中的經(jīng)濟規(guī)模第二部分  動態(tài)模型  5  動態(tài)誤差成分的協(xié)方差結(jié)構(gòu)    5.1  引言    5.2  時間效應    5.3  移動平均自協(xié)方差    5.4  估計協(xié)方差結(jié)構(gòu)      5.4.1  廣義矩方法／最小距離估計      5.4.2  使用原始矩的變換      5.4.3  廣義矩方法和偽極大似然估計量之間的關系      5.4.4  檢驗協(xié)方差約束條件    5.5  例子：檢驗持久收入假說  6  有個體效應的自回歸模型    6.1  假設    6.2  組內(nèi)估計    6.3  工具變量估計    6.4  初始條件與異方差      6.4.1  平穩(wěn)性保持時的估計      6.4.2  無約束初始條件      6.4.3  時間序列異方差      6.4.4  自回歸模型中時間效應    6.5  均值平穩(wěn)    6.6  單位根    6.7  對公司就業(yè)與工資的向量自回歸的檢驗與估計第三部分  動態(tài)模型與先決變量  7  同時含嚴格外生變量與滯后因變量的模型    7.1  模型的本質(zhì)    7.2  例子：煙癮問題    7.3  廣義矩方法估計      7.3.1  大T情形下的兩階段最小二乘法估計      7.3.2  小T大N情形下的最優(yōu)工具變量估計      7.3.3  隨T矩數(shù)增加的廣義矩估計      7.3.4  同各個效應不相關的解釋變量      7.3.5  協(xié)方差矩陣約束    7.4  極大似然估計      7.4.1  協(xié)方差無約束的估計      7.4.2  協(xié)方差受約束的MLE      7.4.3  與xs相關的MLE  8  先決變量    8.1  介紹與例子      8.1.1  帶反饋的局部調(diào)整      8.1.2  家庭消費的歐拉方程      8.1.3  跨國增長和收斂    8.2  大T下的組內(nèi)估計    8.3  小T下的廣義矩方法估計      8.3.1  矩和加權矩陣      8.3.2  篩選的枝節(jié)問題    8.4  最優(yōu)工具變量    8.5  與效應不相關工具      8.5.1  系統(tǒng)估計量      8.5.2  平穩(wěn)性約束      8.5.3  示例：一個工作培訓的動態(tài)評估      8.5.4  時恒解釋變量      8.5.5  乏序列相關暗含的水平矩    8.6  女性勞動參與的生育效應估計    8.7  其他估計方法第四部分  附錄  A  廣義矩估計方法    A.1  矩估計問題的方法    A.2  一般公式    A.3  舉例：2SLS和3SLS    A.4  廣義矩方法估計量的一致性    A.5  漸進正態(tài)性    A.6  漸進方差的估計    A.7  最優(yōu)加權矩陣    A.8  過度識別限制的檢驗  B  條件模型中的最優(yōu)工具（變量）    B.1  引言    B.2  線性回歸模型    B.3  非線性回歸    B.4  非線性結(jié)構(gòu)方程    B.5  多元非線性回歸    B 6  非線性聯(lián)立方程組參考文獻

章節(jié)摘錄

　　1　導言　　曾幾何時，對于同時具有時間序列和截面變化的經(jīng)濟數(shù)據(jù)的利用還非常少，但在現(xiàn)代計量經(jīng)濟實踐里卻變得非常普遍。面板數(shù)據(jù)這一詞匯在計量經(jīng)濟學中使用很廣泛，它是指對任何同一組個體一段時間內(nèi)重復觀測到的數(shù)據(jù)集，這里，“個體”可以是工人、家庭、公司、行業(yè)、地區(qū)或國家等。　　如果把幾個國家多個年份的國民經(jīng)濟核算賬戶疊放在一起，我們就得到一個國家組的面板數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)現(xiàn)在非常重要，例如，最近對于經(jīng)濟增長和收斂模型的研究就是如此。而且，人們對國家間的或者州之間的面板數(shù)據(jù)產(chǎn)生了濃厚的興趣，其原因在于，這樣的數(shù)據(jù)有時會提供一些在制度或政策上的外生變化，有利于經(jīng)濟上所關心參數(shù)的識別?！　”疚闹谐霈F(xiàn)的一些面板數(shù)據(jù)計量經(jīng)濟學問題與時間序列計量經(jīng)濟學有著密切的聯(lián)系，這是很正常的。在總量面板數(shù)據(jù)中，截面和時間序列的維數(shù)大小往往是相似的，建模的中心問題是如何更好地處理個體間的異質(zhì)性，統(tǒng)計上的重要問題是截面的變化對估計量的選擇和抽樣性質(zhì)的影響?！　×硪活惖拿姘鍞?shù)據(jù)集是家庭或公司水平面板數(shù)據(jù)，它們基于調(diào)查、人口普查、行政記錄或公司資產(chǎn)負債表，通常被稱為“微觀”面板數(shù)據(jù)。典型的是，這類面板數(shù)據(jù)觀測時間短、個體橫截面大，例如，密歇根、艾塞克斯和歐盟的家庭收入面板數(shù)據(jù)，或美國和一些歐洲國家的家庭支出的可更新面板數(shù)據(jù)?！　　?/pre>




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