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商品簡介
目次
商品簡介
面板數據模型的眾多優勢使它備受理論界和實務界的廣泛重視。就我國而言，由于社會主義市場經濟的歷史較短，利用面板數據計量經濟學研究我國的經濟規律顯得尤為重要和迫切。因此，面板數據的計量經濟分析的研究具有重要的理論意義和應用價值。 本書分為五部分。第一部分較系統地討論了靜態面板數據線性回歸模型和面板數據離散選擇模型的模型設定、參數估計及其顯著性檢驗；第二部分介紹了面板數據動態線性回歸模型和面板數據向量自回歸模型的相關理論及其應用；第三部分研究了面板數據單位根檢驗的理論方法；第四部分研究了面板數據的各種收斂理論、面板數據虛假回歸問題和面板協整理論；第五部分介紹了本書需要的一些基礎知識和前四部分中的一些Matlab程序。
目次
第1章 面板數據計量經濟分析概述
§1.1 面板數據及其應用研究
§1.2 靜態面板數據計量經濟學理論研究
§1.3 動態面板數據計量經濟學理論研究
§1.4 面板數據的單位根檢驗研究
§1.5 面板數據的協整檢驗研究
第2章 面板數據及其回歸模型
§2.1 面板數據
§2.2 面板數據回歸模型
第3章 混合回歸模型
§3.1 混合回歸模型的估計
§3.2 混合回歸模型的設定檢驗
§3.3 混合回歸模型應用
第4章 固定效應模型
§4.1 個體固定效應模型
§4.2 時點固定效應回歸模型
§4.3 時點個體固定效應回歸模型
第5章 隨機效應回歸模型
§5.1 個體隨機效應模型
§5.2 個體時間隨機效應模型
§5.3 固定效應模型和隨機效應模型設定檢驗
第6章 變系數回歸模型
§6.1 似不相關回歸模型（SUR）
§6.2 隨機系數回歸模型（RCR模型）
§6.3 面板數據隨機系數模型
§6.4 時點個體隨機系數模型（Hsiao模型）
第7章 動態面板數據回歸模型
§7.1 自回歸面板數據模型
§7.2 動態面板數據模型的估計
§7.3 存在外生變量的動態面板數據模型
§7.4 動態面板數據模型應用
第8章 面板數據的向量自回歸模型
§8.1 個體固定效應面板數據向量自回歸模型
8.1.1 面板數據向量自回歸模型
8.1.2 模型假設
§8.2 PVAR模型的2SLS估計
8.2.1 模型識別
8.2.2 PVAR模型的GLS估計
8.2.3 個體固定效應PVAR模型的2SLS估計
§8.3 PVAR（1）模型
8.3.1 PVAR（p）模型
8.3.2 隨機效應PVAR（1）模型的QML估計
8.3.3 固定效應PVAR（1）模型的GMM估計
第9章 離散選擇面板數據模型
§9.1 面板數據的二元選擇模型
§9.2 隨機效應離散選擇模型
第10章 面板單位根檢驗綜述
§10.1 縱剖面獨立的面板單位根檢驗及其應用
§10.2 時間序列同期相關的面板單位根檢驗及其應用
§10.3 因素分解模型的面板單位根檢驗及其應用
§10.4 時間序列協整的面板單位根檢驗及其應用
§10.5 結構突變的面板單位根檢驗
§10.6 面板單位根檢驗理論研究的文獻概述
第11章 面板數據的漸近理論
§11.1 序貫極限和聯合極限
§11.2 一類特殊的序貫極限和聯合極限
§11.3 面板數據的泛函中心極限定理
第12章 縱剖面時間序列獨立的面板單位根檢驗
§12.1 同質面板的單位根檢驗
12.1.1 LL檢驗
12.1.2 LLC檢驗
§12.2 異質面板的單位根檢驗
12.2.1 IPS檢驗
12.2.2 組合p值檢驗
§12.3 t-bar-GLS檢驗
12.3.1 GLS退勢
12.3.2 t-bar-GLS統計量
12.3.3 t-bar-GLS檢驗的小樣本性質
§12.4 Smith的面板單位根檢驗
§12.5 面板數據單位檢驗應用
第13章 縱剖面時間序列相關的面板單位根檢驗
§13.1 SUR-ADF單位根檢驗
13.1.1 AJ檢驗（Abuaf-Jorion檢驗）
13.1.2 SUR-DF檢驗
13.1.3 MADF檢驗
13.1.4 FPS檢驗
§13.2 SUR-ADF-GLS檢驗
13.2.1 SUR-ADF-GLS檢驗
13.2.2 SUR-ADF-GLS檢驗的小樣本性質
§13.3 自舉推斷方法
13.3.1 自舉推斷
13.3.2 Maddala和Wu的自舉檢驗
§13.4 面板單位根K檢驗
13.4.1 模型與假設
13.4.2 面板單位根K檢驗
13.4.3 統計量的漸近分布
13.4.4 自舉K檢驗
13.4.5 自舉K檢驗的小樣本性質
§13.5 誤差分量模型的面板單位根檢驗
13.5.1 誤差分量模型的IPS檢驗
13.5.2 二維誤差分量模型的單位根檢驗
§13.6 因子分析模型的面板單位根檢驗
13.6.1 PANIC檢驗
13.6.2 PANIC單位根檢驗的小樣本性質
13.6.3 MP檢驗
§13.7 面板單位根的SN檢驗
13.7.1 模型設定與假設
13.7.2 時間序列的工具變量估計的t統計量
13.7.3 面板單位根的SN檢驗
13.7.4 面板SN檢驗的小樣本性質
§13.8 縱剖面序列協整的面板單位根檢驗
13.8.1 面板縱剖面序列協整對LL檢驗的影響.
13.8.2 面板單位根檢驗推斷PPP不可靠
13.8.3 ILR檢驗
第14章 面板數據的協整檢驗
§14.1 面板數據協整檢驗研究綜述
14.1.1 面板協整檢驗的理論研究
14.1.2 面板協整檢驗的應用研究
§14.2 面板數據的虛假回歸
14.2.1 模型和假設
14.2.2 序貫極限下常見統計量的漸近分布
§14.3 基於殘差的面板數據協整檢驗
14.3.1 同質面板數據的協整檢驗
14.3.2 異質面板數據的協整檢驗
§14.4 異質面板數據的LR-bar協整檢驗
14.4.1 異質面板數據的LR-bar統計量
14.4.2 LR-bar統計量的漸近分布
§14.5 面板數據協整檢驗的小樣本性質比較
14.5.1 數據生成系統
14.5.2 蒙特卡洛模擬結果
§14.6 PVEC模型與協整檢驗
14.6.1 PVEC模型
14.6.2 PVEC模型的協整假設
14.6.3 PVEC模型協整向量的極大似然估計
14.6.4 PVEC模型的協整檢驗統計量IR及其漸近分布.
14.6.5 PVEC模型協整檢驗LR統計量的小樣本性質
§14.7 存在協整關係零假設的協整檢驗
14.7.1 模型與假設
14.7.2 LM統計量及其漸近分布
§14.8 面板數據協整檢驗的應用
附錄A 線性代數基礎
附錄B 概率論與數理統計基礎
附錄C 廣義矩估計
附錄D BretLseh和Pagan的LM統計量計算程序
附錄E Hansman檢驗程序（cp_ip.prg）
附錄F t-bar-GLS檢驗小樣本性質的Matlab程序
附錄G SUR-ADF-GLS檢驗的蒙特卡洛模擬程序
參考文獻
後記
§1.1 面板數據及其應用研究
§1.2 靜態面板數據計量經濟學理論研究
§1.3 動態面板數據計量經濟學理論研究
§1.4 面板數據的單位根檢驗研究
§1.5 面板數據的協整檢驗研究
第2章 面板數據及其回歸模型
§2.1 面板數據
§2.2 面板數據回歸模型
第3章 混合回歸模型
§3.1 混合回歸模型的估計
§3.2 混合回歸模型的設定檢驗
§3.3 混合回歸模型應用
第4章 固定效應模型
§4.1 個體固定效應模型
§4.2 時點固定效應回歸模型
§4.3 時點個體固定效應回歸模型
第5章 隨機效應回歸模型
§5.1 個體隨機效應模型
§5.2 個體時間隨機效應模型
§5.3 固定效應模型和隨機效應模型設定檢驗
第6章 變系數回歸模型
§6.1 似不相關回歸模型（SUR）
§6.2 隨機系數回歸模型（RCR模型）
§6.3 面板數據隨機系數模型
§6.4 時點個體隨機系數模型（Hsiao模型）
第7章 動態面板數據回歸模型
§7.1 自回歸面板數據模型
§7.2 動態面板數據模型的估計
§7.3 存在外生變量的動態面板數據模型
§7.4 動態面板數據模型應用
第8章 面板數據的向量自回歸模型
§8.1 個體固定效應面板數據向量自回歸模型
8.1.1 面板數據向量自回歸模型
8.1.2 模型假設
§8.2 PVAR模型的2SLS估計
8.2.1 模型識別
8.2.2 PVAR模型的GLS估計
8.2.3 個體固定效應PVAR模型的2SLS估計
§8.3 PVAR（1）模型
8.3.1 PVAR（p）模型
8.3.2 隨機效應PVAR（1）模型的QML估計
8.3.3 固定效應PVAR（1）模型的GMM估計
第9章 離散選擇面板數據模型
§9.1 面板數據的二元選擇模型
§9.2 隨機效應離散選擇模型
第10章 面板單位根檢驗綜述
§10.1 縱剖面獨立的面板單位根檢驗及其應用
§10.2 時間序列同期相關的面板單位根檢驗及其應用
§10.3 因素分解模型的面板單位根檢驗及其應用
§10.4 時間序列協整的面板單位根檢驗及其應用
§10.5 結構突變的面板單位根檢驗
§10.6 面板單位根檢驗理論研究的文獻概述
第11章 面板數據的漸近理論
§11.1 序貫極限和聯合極限
§11.2 一類特殊的序貫極限和聯合極限
§11.3 面板數據的泛函中心極限定理
第12章 縱剖面時間序列獨立的面板單位根檢驗
§12.1 同質面板的單位根檢驗
12.1.1 LL檢驗
12.1.2 LLC檢驗
§12.2 異質面板的單位根檢驗
12.2.1 IPS檢驗
12.2.2 組合p值檢驗
§12.3 t-bar-GLS檢驗
12.3.1 GLS退勢
12.3.2 t-bar-GLS統計量
12.3.3 t-bar-GLS檢驗的小樣本性質
§12.4 Smith的面板單位根檢驗
§12.5 面板數據單位檢驗應用
第13章 縱剖面時間序列相關的面板單位根檢驗
§13.1 SUR-ADF單位根檢驗
13.1.1 AJ檢驗（Abuaf-Jorion檢驗）
13.1.2 SUR-DF檢驗
13.1.3 MADF檢驗
13.1.4 FPS檢驗
§13.2 SUR-ADF-GLS檢驗
13.2.1 SUR-ADF-GLS檢驗
13.2.2 SUR-ADF-GLS檢驗的小樣本性質
§13.3 自舉推斷方法
13.3.1 自舉推斷
13.3.2 Maddala和Wu的自舉檢驗
§13.4 面板單位根K檢驗
13.4.1 模型與假設
13.4.2 面板單位根K檢驗
13.4.3 統計量的漸近分布
13.4.4 自舉K檢驗
13.4.5 自舉K檢驗的小樣本性質
§13.5 誤差分量模型的面板單位根檢驗
13.5.1 誤差分量模型的IPS檢驗
13.5.2 二維誤差分量模型的單位根檢驗
§13.6 因子分析模型的面板單位根檢驗
13.6.1 PANIC檢驗
13.6.2 PANIC單位根檢驗的小樣本性質
13.6.3 MP檢驗
§13.7 面板單位根的SN檢驗
13.7.1 模型設定與假設
13.7.2 時間序列的工具變量估計的t統計量
13.7.3 面板單位根的SN檢驗
13.7.4 面板SN檢驗的小樣本性質
§13.8 縱剖面序列協整的面板單位根檢驗
13.8.1 面板縱剖面序列協整對LL檢驗的影響.
13.8.2 面板單位根檢驗推斷PPP不可靠
13.8.3 ILR檢驗
第14章 面板數據的協整檢驗
§14.1 面板數據協整檢驗研究綜述
14.1.1 面板協整檢驗的理論研究
14.1.2 面板協整檢驗的應用研究
§14.2 面板數據的虛假回歸
14.2.1 模型和假設
14.2.2 序貫極限下常見統計量的漸近分布
§14.3 基於殘差的面板數據協整檢驗
14.3.1 同質面板數據的協整檢驗
14.3.2 異質面板數據的協整檢驗
§14.4 異質面板數據的LR-bar協整檢驗
14.4.1 異質面板數據的LR-bar統計量
14.4.2 LR-bar統計量的漸近分布
§14.5 面板數據協整檢驗的小樣本性質比較
14.5.1 數據生成系統
14.5.2 蒙特卡洛模擬結果
§14.6 PVEC模型與協整檢驗
14.6.1 PVEC模型
14.6.2 PVEC模型的協整假設
14.6.3 PVEC模型協整向量的極大似然估計
14.6.4 PVEC模型的協整檢驗統計量IR及其漸近分布.
14.6.5 PVEC模型協整檢驗LR統計量的小樣本性質
§14.7 存在協整關係零假設的協整檢驗
14.7.1 模型與假設
14.7.2 LM統計量及其漸近分布
§14.8 面板數據協整檢驗的應用
附錄A 線性代數基礎
附錄B 概率論與數理統計基礎
附錄C 廣義矩估計
附錄D BretLseh和Pagan的LM統計量計算程序
附錄E Hansman檢驗程序（cp_ip.prg）
附錄F t-bar-GLS檢驗小樣本性質的Matlab程序
附錄G SUR-ADF-GLS檢驗的蒙特卡洛模擬程序
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