具体描述
《经济学、管理学类研究生教学用书:高级计量经济学及Stata应用(第二版)》较多地借鉴了现代计量经济学的最新发展，内容全面，除了介绍传统的横截面数据外，对面板数据（含长面板、动态面板、非线性面板）、时间序列（含VAR、单位根、协整）、自然实验、重复截面数据、GMM、自助法、蒙特卡罗法、分位数回归、门限回归、非参数估计、处理效应、空间计量、久期分析、贝叶斯估计等均做了较深入的分析。此书力图以生动的语言、较多的插图与经济意义来直观地解释计量方法，而又不失数学的严谨性。同时，结合目前欧美最为流行的Stata计量软件，及时地介绍相应的Stata命令与实例，为读者提供“一站式”服务。此书适合普通高等学校经济学、管理学类或社科类硕士生、博士生与研究人员使用。为便于读者学习高级计量经济学，《经济学、管理学类研究生教学用书:高级计量经济学及Stata应用(第二版)》在内容安排上，假设读者已经学过微积分、线性代数与概率统计，但不要求学过本科阶段的计量经济学（学讨百好）。
作者简介
目录信息
第1章绪论
1.1什么是计量经济学
1.2经济数据的特点与类型
第2章概率统计回顾
2.1概率与条件概率
2.2分布与条件分布
2.3随机变量的数字特征
2.4迭代期望定律
2.5随机变量无关的三个层次概念
2.6常用连续型统计分布
2.7统计推断的思想
习题
附录
第3章小样本OLS
3.1古典线性回归模型的假定
3.2OLS的代数推导
3.3OLS的几何解释
3.4拟合优度
3.5OLS的小样本性质
3.6对单个系数的t检验
3.7对线性假设的F检验
3.8F统计量的似然比原理表达式
3.9分块回归与偏回归（选读）
3.10预测
习题
附录
第4章Stata简介
4.1为什么使用Stata
4.2Stata的窗口
4.3Stata操作实例
4.4Stata命令库的更新
4.5进一步学习Stata的资源
习题
第5章大样本OLS
5.1为何需要大样本理论
5.2随机收敛
5.3大数定律与中心极限定理
5.4统计量的大样本性质
5.5渐近分布的推导
5.6随机过程的性质
5.7大样本OLS的假定
5.8OLS的大样本性质
5.9线性假设的大样本检验
5.10大样本OLS的Stata命令及实例
习题
附录
第6章最大似然估计法
6.1最大似然估计法的定义
6.2线性回归模型的最大似然估计
6.3最大似然估计的数值解
6.4信息矩阵与无偏估计的最小
方差
6.5最大似然法的大样本性质
6.6最大似然估计量的渐近协方差矩阵
6.7三类渐近等价的统计检验
6.8准最大似然估计法
6.9对正态分布假设的检验
6.10最大似然估计法的Stata命令及实例
习题
附录
第7章异方差与GLS
7.1异方差的后果
7.2异方差的例子
7.3异方差的检验
7.4异方差的处理
7.5处理异方差的Stata命令及实例
7.6Stata命令的批处理
习题
附录
第8章自相关
8.1自相关的后果
8.2自相关的例子
8.3自相关的检验
8.4自相关的处理
8.5处理自相关的Stata命令及实例
习题
第9章模型设定与数据问题
9.1遗漏变量
9.2无关变量
9.3建模策略：“由小到大”还是“由大到小”
9.4解释变量个数的选择
9.5对函数形式的检验
9.6多重共线性
9.7极端数据
9.8虚拟变量
9.9经济结构变动的检验
9.10缺失数据与线性插值
9.11变量单位的选择
习题
附录
第10章工具变量，2SLS与GMM
10.1解释变量与扰动项相关的例子
10.2工具变量法作为一种矩估计
10，3二阶段最小二乘法
10.4有关工具变量的检验
10.5GMM的假定
10.6CMM的推导
10.7GMM的大样本性质
10.8如何获得工具变量
10.9MLE也是GMM
10.10工具变量法的Stata命令及实例
习题
附录
第11章二值选择模型
11.1离散被解释变量的例子
11.2二值选择模型
11.3二值选择模型的微观基础
11.4二值选择模型中的异方差问题
11.5稀有事件偏差（选读）
11.6含内生变量的Probit模型（选读）
11.7双变量Probit模型（选读）
11.8部分可观测的双变量Probit模型（选读）
习题
第12章多值选择模型
12.1多项Logit与多项Probit
12.2条件Logit模型
12.3混合Logit模型
12.4嵌套Logit
习题
第13章排序与计数模型
13.1排序模型
13.2泊松回归
13.3负二项回归
13.4零膨胀泊松回归与负二项回归
13.5计数模型的Stata实例
习题
第14章受限被解释变量
14.1断尾回归
14.2零断尾泊松回归与负二项回归
14.3随机前沿模型（选读）
14.4偶然断尾与样本选择
14.5归并回归
14.6归并数据的两部分模型
14.7含内生解释变量的Tobit模型（选读）
习题
附录
第15章短面板
15.1面板数据的特点
15.2面板数据的估计策略
15.3混合回归
15.4个体固定效应模型
15.5时间同定效应
15.6一阶差分法
15.7随机效应模型
15.8组间估计量
15.9拟合优度的度量
15.10非平衡面板
15.11究竟该用固定效应还是随机效应
模型
15.12个体时间趋势
15.13短面板的Stata命令及实例
习题
第16章长面板与动态面板
16.1长面板的估计策略
16.2面板校正标准误
16.3仅解决组内自相关的FGLS
16.4全面FGLS
16.5组间异方差的检验
16.6组内自相关的检验
16.7组间同期相关的检验
16.8变系数模型
16.9面板工具变量法
16.10豪斯曼—泰勒估计量（选读）
16.11动态面板
16.12动态面板的Stata命令及实例
16.13偏差校正LSDV法
16.14重复截面数据与组群分析
习题
第17章非线性面板
17.1面板二值选择模型
17.2面板二值选择模型的随机效应估计
17.3面板二值选择模型的固定效应估计
17.4面板二值选择模型的Stata实例
17.5面板泊松回归
17.6面板负二项回归
17.7面板计数模型的Stata实例
17.8面板Tobit
17.9面板随机前沿模型
习题
第18章随机实验与自然实验
18.1实验数据
18.2理想的随机实验
18.3引入更多的解释变量
18.4随机实验执行过程中可能出现的问题
18.5自然实验
18.6双重差分法
18.7三重差分法
18.8观测数据的处理效应
习题
第19章蒙特卡罗法与自助法
19.1蒙特卡罗法的思想与用途
19.2蒙特卡罗法实例：模拟中心极限定理
19.3蒙特卡罗法实例：服从卡方分布的扰动项
19.4蒙特卡罗积分
19.5最大模拟似然法与模拟矩估计
19.6自助法的思想与用途
19.7自助法的分类
19.8使用自助法估计标准误
19.9使用自助法进行区间估计
19.10使用自助法进行假设检验
19.11自助法的一致性（选读）
19.12异方差情况下的自助法
19.13面板数据与时间序列的自助法
19.14自助法的Stata命令
19.15使用自助法进行稳健的豪斯曼检验
习题
附录
第20章平稳时间序列
20.1时间序列的数字特征
20.2自回归模型
20.3移动平均模型
20.4ARMA
20.5自回归分布滞后模型
20.6ARMA模型的Stata命令及实例
20.7误差修正模型
20.8MA（∞）与滞后算子
20.9向量自回归过程
20.10VAR的脉冲响应函数
20.11预测误差的方差分解
20.12格兰杰因果检验
20.13面板格兰杰因果检验
20.14VAR的Stata命令及实例
20.15季节调整
习题
第21章单位根与协整
21.1非平稳序列
21.2ARMA的平稳性
21.3VAR的平稳性
21.4单位根所带来的问题
21.5单位根检验与平稳性检验
21.6单位根检验的Stata实例
21.7面板单位根检验
21.8协整的思想与初步检验
21.9Beveridge—Nelson分解公式
21.10协整的定义与最大似然估计
21.11协整分析的Stata实例
习题
附录
第22章自回归条件异方差模型
22.1条件异方差模型的例子
22.2ARCH模型的性质
22.3ARCH模型的MLE估计
22.4GARCH模型
22.5何时使用ARCH或GARCH模型
22.6ARCH与GARCH模型的扩展
22.7ARCH与GARCH的Stata命令及实例
22.8多维GARCH模型（选读）
习题
第23章似不相关回归
23.1单一方程估计与系统估计
23.2似不相关回归的假定
23.3SUR的FCLS估计
23.4SUR的假设检验
23.5似不相关回归的Stata命令及实例
23.6变系数面板数据的SUR估计
习题
附录
第24章联立方程模型
24.1联立方程模型的结构式与
简化式
24.2联立方程模型的识别
24.3单一方程估计法
24.4三阶段最小二乘法
24.5三阶段最小二乘法的Stata实例
24.6结构VAR
24.7SVAR的Stata实例
习题
第25章非线性回归与门限回归
25.1非线性最小二乘法
25.2非线性回归的Stata命令及
实例
25.3门限回归
25.4面板数据的门限回归
25.5门限回归的计算机操作
习题
第26章分位数回归
26.1为什么需要分位数回归
26.2总体分位数
26.3样本分位数
26.4分位数回归的估计方法
26.5分位数回归的Stata命令及实例
习题
第27章非参数与半参数估计
27.1为什么需要非参数与半参数估计
27.2对密度函数的非参数估计
27.3核密度估计的性质
27.4最优带宽
27.5多元密度函数的核估计
27.6非参数核回归
27.7多元核回归
27.8k近邻回归
27.9局部线性回归
27.10非参数估计的Stata命令及实例
27.11半参数估计
习题
附录
第28章处理效应
28.1处理效应与选择难题
28.2通过随机分组解决选择难题
28.3依可测变量选择
28.4匹配估计量的思想
28.5倾向得分匹配
28.6倾向得分匹配的Stata实例
28.7偏差校正匹配估计量
28.8双重差分倾向得分匹配
28.9断点回归的思想
28.10精确断点回归
28.11模糊断点回归
28.12断点回归的Stata实例
28.13处理效应模型
习题
第29章空间计量经济学
29.1地理学第一定律
29.2空间权重矩阵
29.3空间自相关
29.4空间自回归模型
29.5空间杜宾模型
29.6空间误差模型
29.7一般的空问计量模型
29.8含内生解释变量的SARAR模型
29.9空间面板模型
29.10空间计量方法的局限性
第30章久期分析
30.1久期数据的处理方法
30.2风险函数
30.3久期数据的归并问题
30.4描述性分析
30.5久期模型的最大似然估计
30.6比例风险模型
30.7加速失效时间模型
30.8Cox模型
30.9比例风险模型的设定检验
30.10分层Cox模型
30.11随时间而变的解释变量
30.12不可观测的异质性
30.13其他久期分析模型
30.14久期分析的Stata命令及实例
习题
第31章贝叶斯估计简介
31.1贝叶斯估计的思想
31.2贝叶斯定理
31.3贝叶斯估计的一个例子
31.4基于后验分布的统计推断
31.5先验分布的选择
316多元回归的贝叶斯分析
31.7马尔可夫链蒙特卡罗法
习题
第32章如何做规范的实证研究
32.1计量理论与现实数据
32.2实证研究的主要步骤
32.3实证论文的结构
32.4计量实践的十诫
32.5结束语
习题
附录：常用数据来源
参考书目
数学符号
英文缩写
· · · · · · (收起)
读后感
这是一本将计量经济学和软件操作结合的教材，类似高铁梅的Eviews教材。虽然该书对计量方法的介绍比高铁梅的书好许多，但是最好还是别用来它学计量经济学，计量还是读伍德里奇和Hayashi（2000）吧。但它作为一个参考读物是可以的。该书最好的、最主要的用途还是学习stata软件操...
评分陈强老师这本书是非常好的一本讲计量经济学和stata的中文书籍，本书以实际操作为主，也有较为详尽的原理推导和解释基本上涉及了主要的计量经济学实证研究方法和一些前沿的研究方法。如果学经济学的本科生想快速上手写论文这本书不失为一本好书，书中有详尽的stata代码和回归结...
评分陈强老师这本书是非常好的一本讲计量经济学和stata的中文书籍，本书以实际操作为主，也有较为详尽的原理推导和解释基本上涉及了主要的计量经济学实证研究方法和一些前沿的研究方法。如果学经济学的本科生想快速上手写论文这本书不失为一本好书，书中有详尽的stata代码和回归结...
评分这是一本将计量经济学和软件操作结合的教材，类似高铁梅的Eviews教材。虽然该书对计量方法的介绍比高铁梅的书好许多，但是最好还是别用来它学计量经济学，计量还是读伍德里奇和Hayashi（2000）吧。但它作为一个参考读物是可以的。该书最好的、最主要的用途还是学习stata软件操...
评分这是一本将计量经济学和软件操作结合的教材，类似高铁梅的Eviews教材。虽然该书对计量方法的介绍比高铁梅的书好许多，但是最好还是别用来它学计量经济学，计量还是读伍德里奇和Hayashi（2000）吧。但它作为一个参考读物是可以的。该书最好的、最主要的用途还是学习stata软件操...
用户评价
这本书的名字《高级计量经济学及Stata应用》非常直白，却也恰好击中了我的“痛点”。作为一名正在攻读相关专业研究生的学生，我对计量经济学理论的深度和广度都有着强烈的渴求，但同时也深知，理论的有效性最终体现在能否被应用于实际的经济现象分析。因此，看到“高级”和“Stata应用”的结合，我感到这本书非常有价值。我期待它能深入讲解一些我在本科阶段接触过，但理解不够透彻的领域，比如各种形式的面板数据模型（固定效应、随机效应、混合效应的进阶应用，甚至是动态面板模型），以及时间序列分析中的某些复杂话题，例如ARIMA模型的选择与检验、VAR模型和VECM模型的深入探讨。更吸引我的是，书中将这些高级理论与Stata的实际操作相结合。我非常希望能够看到书中提供清晰、可执行的代码，并且不仅仅是简单的命令，而是能够解释这些命令背后的统计原理，以及如何根据不同的研究问题和数据特点来选择和构建模型。我尤其期待书中能够包含一些关于如何进行模型诊断和选择的章节，例如如何判断模型是否满足假设条件，如何比较不同模型的优劣，以及如何在Stata中进行这些操作。如果书中能提供一些作者自己或他人研究中真实的数据集，并演示如何应用书中的方法去分析，那将是非常宝贵的学习资源，能帮助我更快地掌握将理论转化为实际研究能力的技巧。
评分我是一个对经济学理论充满好奇，又渴望用数据说话的研究者。所以，《高级计量经济学及Stata应用》这本书的书名，就像是为我量身定制的。我之所以对此书抱有如此大的期待，很大程度上是因为它恰好满足了我目前在学术探索中的两个关键需求。首先，“高级计量经济学”这部分，我希望它能带领我超越那些经典的、基础的模型，去探索更具挑战性和前沿性的分析范式。比如，关于结构性变量的估计、非线性模型的处理、或者是一些空间计量经济学和网络计量经济学的基本概念和应用。我期望这本书能够系统地梳理这些高级理论，并且清晰地阐释其背后的逻辑和假设，让我能够真正地理解它们为何存在，以及它们能够解决哪些基础模型无法解决的问题。其次，“Stata应用”的标签，对我来说，就如同给这抽象的理论插上了翅膀。我非常需要一本能够将这些复杂的理论，以一种直观、可操作的方式展现出来的指南。我期待书中能够提供大量详细的Stata代码示例，覆盖从数据预处理、模型设定、参数估计到结果解读和诊断的整个过程。更重要的是，我希望书中能提供一些关于如何处理实际数据中常见问题的指导，例如缺失值、异常值、异方差、自相关等，并且能够展示如何利用Stata的强大功能来解决这些问题，最终达到能够独立运用Stata进行高级计量经济学研究的目的。
评分这本书的书脊设计很吸引我，那种深邃的蓝色调，配合着烫金的字体，瞬间就提升了这本书在我心中的“分量”。读计量经济学，尤其是“高级”的，总会让人联想到那些复杂的公式和抽象的概念，但这本《高级计量经济学及Stata应用》的标题，恰恰捕捉到了我内心深处的两重需求：一方面，我想要的是那种能够拓展我视野、深化我理解的理论深度；另一方面，我希望学习到的知识能够落地，能够通过实际操作来检验和巩固。Stata这个名字，对于我这个长期在学术界摸爬滚打的人来说，简直就是一种“亲切的呼唤”。我熟悉它的界面，了解它的一些基本功能，但说实话，在处理更复杂的计量经济学问题时，我常常感到力不从心，需要花费大量时间去查阅资料，或者自己摸索。这本书的出现，就像为我指明了一条捷径。我非常期待书中能够详细阐述一些高级计量模型，比如非参数计量经济学、贝叶斯计量经济学，甚至是关于机器学习在计量经济学中应用的入门介绍。更重要的是，我希望书中关于Stata的应用部分，能够超越简单的命令罗列，而是深入讲解如何利用Stata去实现这些高级模型的估计、检验和诊断，并且能够提供一些构建和解释复杂模型的思路。例如，我一直对因果推断的各种方法很感兴趣，如工具变量法、双重差分法等，希望书中能用Stata给出详细的操作演示和案例分析，并且能探讨不同方法在不同情境下的适用性。
评分我最近在寻找一本能够帮助我提升计量经济学研究能力的图书，偶然间看到了《高级计量经济学及Stata应用》这个书名，眼前一亮。之所以吸引我，是因为“高级”这两个字意味着我不再满足于基础模型的简单应用，而是希望能深入到更复杂、更前沿的理论层面，理解那些支撑着现代经济学研究的精髓。同时，“Stata应用”则是一个巨大的亮点。我深知，理论的魅力在于其解释力，而解释力的体现则离不开强大的实证分析工具。Stata作为一款功能强大且易于上手的统计软件，如果能与高级计量经济学知识巧妙地结合，那将是理论学习和实践探索的绝佳载体。我迫切希望这本书能够系统地介绍一些我之前只是有所耳闻，但缺乏深入了解的高级计量方法，例如断点回归设计（RDD）、倾向得分匹配（PSM）等因果推断技术，或者是在面板数据分析中，能够详细讲解动态面板模型（如GMM）的应用。我特别关注的是，书中如何将这些理论知识转化为具体的Stata操作。我希望书中能够提供清晰的代码示例，并且不仅仅是简单地给出命令，而是能够解释每一步操作的逻辑，以及如何解读Stata的输出结果，甚至是如何在遇到模型不满足假设条件时，进行相应的诊断和修正。如果书中能结合一些有代表性的学术研究案例，演示如何运用这些高级方法解决实际经济问题，那我将受益匪浅，能够真正地将所学知识迁移到自己的研究中去。
评分这本书，光看书名我就知道，这绝对不是一本轻松读物。封面设计透露着一种严谨而又不失深度的学术气息，字体选择和排版都让人感觉非常专业。我个人对计量经济学一直抱有浓厚的兴趣，总觉得它像一把钥匙，能够打开理解宏观经济运行规律的奥秘。特别是“高级”这两个字，更是勾起了我的好奇心，我渴望了解在基础理论之上，还有哪些更精深、更前沿的分析工具和方法。而“Stata应用”则让我看到了理论与实践的完美结合。我一直觉得，再完美的理论，如果不能有效地应用于实际数据分析，那就显得有些空中楼阁。Stata作为统计和数据分析领域非常主流的软件，能够将其与高级计量经济学融会贯通，在我看来，这简直是为我量身打造的学习路径。我预期这本书会深入讲解一些我之前接触过的但理解不够透彻的概念，比如时间序列的单位根检验、协整分析，或者是面板数据的处理技巧。当然，我也期待能接触到一些全新的、更复杂的模型，像是动态随机一般均衡模型（DSGE）或者结构向量自回归模型（SVAR）等。书中关于Stata的应用部分，我希望能够看到详尽的命令讲解、代码示例，甚至是一些常见问题的排错指南。毕竟，对于我这样的学习者来说，能够动手实践，将理论知识转化为实际操作能力，是检验学习效果的关键。如果书中能提供一些真实世界的数据集，让我能够跟着书中的步骤进行模拟操作，那将是再好不过的了，这样我的学习过程会更加扎实，也更能体会到计量经济学在解决现实经济问题中的力量。
评分神书 等第三版
评分看了n遍才开窍
评分神书 等第三版
评分同学推荐的大神级教材，业界良心。实用工具书
评分比读研时教材简答，注重应用，挺适合复习
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