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内容大纲
为分析实验应用而专门设计的计量经济方法构成了实验计量经济学。在一些实验中，需要研究个体如何在特定环境中作出决定或相互作用，就需要我们进行相对简单的实验设计（例如在彩票之间选择），以测试出受试者的特征和偏好参数。在独裁者博弈、选美比赛博弈等多种博弈实验中，都用到了实验计量经济学。我们可以通过实验计量经济学探究分布参数和偏好异质性，有助于更为精确地理解并检验实验结果。本书旨在搜集整理这些方法，尽可能多地收集相关案例以示范它们在实践中的应用，采用对实验计量学家最有效的方式解释结果。 -
作者介绍
彼得·G.莫法特，英国东英吉利大学计量经济学学者。在应用经济学和实验经济学领域发表了多篇论文，其实验计量经济学课程面向全球开放。 -
目录
1 引言及概要
1.1 什么是实验计量经济学
1.2 实验设计
1.3 理论检验中的实验计量经济学
1.4 实验数据的依赖性
1.5 参数与非参数方法
1.6 结构化实验计量经济学
1.7 受试者异质性建模
1.8 实验计量经济学的涉他偏好
1.9 实验计量经济学中的有限理性建模
1.10 实验计量经济学中的学习行为建模
1.11 关于本书
2 实验经济学中实验设计的统计学基础
2.1 引言
2.2 平均处理效应
2.3 随机化技术
2.4 有多少受试者？功效分析的基础
2.5 四个特别著名的实验
2.6 设计的其他方面
2.7 小结与拓展阅读
3 处理检验
3.1 引言
3.2 处理检验机制
3.3 离散结果检验
3.4 正态检验
3.5 处理检验
3.6 性别效应的检验
3.7 受试者内检验
3.8 小结与拓展阅读
4 理论检验、回归分析和独立性
4.1 引言
4.2 拍卖实验
4.3 拍卖理论的检验
4.4 比较静态预测的检验
4.5 拍卖数据的多元回归分析
4.6 面板数据估计
4.7 多层次建模
4.8 竞赛实验的数据建模
4.9 元分析
4.10 小结与拓展阅读
5 采用回归分析进行决策时间建模
5.1 引言
5.2 决策时间数据
5.3 努力分配的理论模型
5.4 努力分配的计量经济模型
5.5 努力分配的面板数据模型
5.6 结果讨论
5.7 后估计
5.8 小结与拓展阅读
6 处理实验数据的离散性
6.1 引言
6.2 二元数据
6.3 STATA的ml例程
6.4 结构模型
6.5 深层次结构建模
6.6 其他数据类型
6.7 最后通牒博弈：进一步分析
6.8 小结与拓展阅读
7 实验计量经济学中的顺序数据
7.1 引言
7.2 有序结果：特殊处理情况
7.3 有序概率模型：理论
7.4 对分割点参数的解释
7.5 在情绪数据中的应用
7.6 在偏好强度数据中的应用
7.7 小结与拓展阅读
8 异质性处理：有限混合模型
8.1 引言
8.2 两个正态分布的混合
8.3 STATA中的fmm命令
8.4 “公司收购”任务的混合模型
8.5 公用品实验中给予的混合模型
8.6 小结与拓展阅读
9 模拟实验数据和蒙特卡洛法
9.1 引言
9.2 STATA中随机数的产生
9.3 模拟数据集
9.4 对Hausman检验的蒙特卡洛研究
9.5 小结与拓展阅读
10 最大模拟似然方法的介绍
10.1 引言
10.2 MSL的原则
10.3 Halton抽样
10.4 随机效应Probit模型
310.5 随机效应双限Tobit模型
10.6 小结与拓展阅读
11 门槛模型：零的处理
11.1 引言
11.2 Tobit模型和随机效应Tobit模型的回顾
11.3 门槛模型的必要性
11.4 双门槛模型和变体
11.5 面板门槛模型
11.6 独裁者博弈中的面板门槛模型
11.7 公共品博弈中的贡献面板门槛模型
11.8 小结与拓展阅读
12 风险选择：理论问题
12.1 引言
12.2 效用函数与风险厌恶
12.3 彩票选择
12.4 随机占优
12.5 非期望效用模型
12.6 风险下选择的随机模型
12.7 小结与拓展阅读
13 风险选择：计量经济学建模
13.1 引言
13.2 选择模型
13.3 模拟和估计
13.4 结果和后估计
13.5 小结与拓展阅读
14 二元选择实验的最优设计
14.1 引言
14.2 实验设计理论的基本原理
14.3 随机偏好模型的修订
14.4 D-最优设计理论在风险选择实验中的应用
14.5 有抖动参数的最优设计
14.6 受试者样本的最优设计
14.7 小结与拓展阅读
15 社会偏好模型
15.1 引言
15.2 利用独裁者博弈数据估计偏好参数
15.3 紧非负性约束下的利他模型
15.4 利他主义的有限混合模型
15.5 用离散选择模型估计社会偏好参数
15.6 小结与拓展阅读
16 重复博弈和量子反应模型
16.1 引言
16.2 重复博弈数据分析
16.3 量子反应均衡
16.4 量子反应均衡模型的估计
16.5 风险厌恶量子反应均衡模型
16.6 量子反应均衡在竞标数据中的应用
16.7 小结与拓展阅读
17 推理模型的深度
17.1 引言
17.2 选美比赛博弈的k层级模型
17.3 认知层次模型
17.4 小结与拓展阅读
18 学习模型
18.1 引言
18.2 定向学习
18.3 用于估计强化学习、信念学习、经验加权吸引力的数据
18.4 强化学习、信念学习、经验加权吸引力中应用的符号
18.5 强化学习
18.6 信念学习
18.7 经验加权吸引力模型
18.8 小结与拓展阅读
19 总结和结论
19.1 实验设计问题
19.2 实验计量经济学和理论检验
19.3 数据特征
19.4 与社会偏好相关的实验计量经济学
19.5 风险实验计量经济学
19.6 博弈实验计量经济学
19.7 异质性
附录A 数据文件和其他文件的列表
附录B STATA命令的列表
附录C 在第5—13章用到的选择问题
参考文献
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