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内容大纲
本书依据计量经济学的基本理论、目前实证研究中广泛使用的方法，并充分考虑学科研究的前沿与发展趋势，从计量经济学学科的基础理论、热点方法、前沿方法、操作软件、典型案例等五个方面出发，精心选择了内容。全书共分为十六章。本书注重理论与应用有机结合，注重方法学习与上机操作有效衔接。本书既可作为应用经济学、管理学、社会学等专业高年级硕士生和博士生的教材，也可作为相关领域研究人员及实际工作者进行量化分析的参考书。
总体来看，本书的一个特点体现在“新”，介绍了近些年来快速发展的因果识别和政策评估的方法，以及函数性数据的线性回归模型。另一个特点体现在“特”，以学生进行研究的基本理论与论文写作的方法需求为目标设计相关内容，较好地协调了理论性与实用性。 -
作者介绍
严明义，经济学博士，西安交通大学经济与金融学院统计系教授，博士生导师；全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会委员，《统计与信息论坛》期刊编委，全国数理经济学会副会长，中国数量经济学会常务理事，入选全国教育扶贫和乡村振兴专家人才库；曾任西安交通大学经济与金融学院副院长，陕西省扶贫开发办公室成效评估专家组组长，陕西省贫困县退出专项评估检查工作专家；出版专著和教材3部，主持国家社科基金重点项目、一般项目及其他项目15项，2005年以来在《光明日报·理论版》及《统计研究》《当代经济科学》等期刊发表学术论文30余篇；获陕西省哲学社会科学优秀成果奖2项，获西安交通大学教书育人先进个人、西安交通大学王宽诚育才奖。 -
目录
第1章 绪论
1.1 计量经济学及其概率方法
1.2 经济学实证研究及其范式
1.3 数据及其结构
1.4 函数性数据实例与函数性变量
1.5 本书内容安排
练习题
第2章 一般回归分析与模型设定
2.1 条件概率分布
2.2 条件数学期望与回归分析
2.3 线性回归建模
2.4 条件均值的模型设定
练习题
第3章 经典线性回归模型
3.1 基本假设条件
3.2 普通最小二乘估计
3.3 拟合优度与模型选择准则
3.4 普通最小二乘估计量的性质
3.5 OLS估计量的抽样分布
3.6 OLS估计量协方差矩阵的估计
3.7 模型参数的假设检验
3.8 模型参数性检验的应用
3.9 广义最小二乘估计
练习题
第4章 协方差矩阵估计量的进一步讨论
4.1 杠杆值
4.2 同方差情况下协方差矩阵的估计
4.3 异方差情况下协方差矩阵的估计
4.4 标准误的计算
4.5 存在稀疏虚拟变量时协方差矩阵的估计
练习题
第5章 非线性回归模型
5.1 非线性回归模型及其基本假设
5.2 非线性回归模型参数的估计
5.3 迭代算法的初值和收敛性
5.4 非线性回归模型评价与假设检验
练习题
第6章 基于ML估计的检验与GMM估计
6.1 极大似然估计法
6.2 似然比检验、沃尔德检验和拉格朗日乘数检验
6.3 广义矩法估计
练习题
第7章 分位数回归
7.1 中位数回归
7.2 分位数回归模型
7.3 分位数回归的应用与分析
7.4 精准扶贫措施成效的分位数回归分析
练习题
第8章 重复抽样方法
8.1 问题引入
8.2 留一法回归
8.3 刀切法与方差的刀切法估计
8.4 集群观测的刀切法
8.5 自助法及其原理
8.6 自助方差和标准误
8.7 百分位区间和自助假设检验
8.8 自助重复次数和种子值的设置
练习题
第9章 二值离散选择模型
9.1 二值选择问题与响应概率
9.2 二值选择的线性概率模型与潜变量模型
9.3 二值选择模型的估计
9.4 二值选择模型的应用
9.5 二值离散选择模型的检验
练习题
第10章 多项离散选择模型
10.1 多项响应与多项logit模型
10.2 混合logit模型与无关方案独立性
10.3 嵌套logit模型
10.4 简单多项probit模型
10.5 排序选择模型
10.6 计数模型
10.7 多项离散选择模型的应用
练习题
第11章 受限被解释变量模型
11.1 截断数据与归并数据
11.2 截断回归
11.3 零截断泊松回归与负二项回归
11.4 偶然截断与样本选择
11.5 归并回归
11.6 归并跨栏模型
练习题
第12章 因果效应与实验方法
12.1 因果推断与研究框架
12.2 理想的随机实验与自然实验
12.3 选择性偏误
12.4 实验数据的回归分析
练习题
第13章 采用回归策略的因果分析
13.1 饱和模型和主效应有关知识回顾
13.2 回归与因果的关系
13.3 匹配估计量的原理与倾向得分匹配
13.4 基于Stata的PSM实例分析
13.5 处理效应的偏差校正匹配估计
13.6 回归与匹配
练习题
第14章 双重差分法
14.1 个体固定效应
14.2 双重差分及其回归模型
14.3 最低工资效应双重差分估计的Stata命令与计算
14.4 基于外生性事件的双重差分应用
14.5 双重差分中趋势的处理方法与应用
14.6 聚类方差估计与集群数量
练习题
第15章 断点回归设计
15.1 断点回归的原理
15.2 清晰断点回归
15.3 模糊断点回归
15.4 断点回归的应用
练习题
第16章 函数性线性模型
16.1 引言
16.2 函数性被解释变量和标量型解释变量模型
16.3 函数性被解释变量和函数性解释变量模型
16.4 标量型被解释变量和函数性解释变量模型
16.5 标量型被解释变量和混合解释变量模型
练习题
参考文献
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