Analysis of Panels and Limited Dependent Variable Models pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge University Press

作者:Hashem Pesaran

出品人:

页数:348

译者:

出版时间:1999-02-01

价格:USD 110.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521631693

丛书系列:

图书标签:

• 面板数据
• 有限因变量模型
• 计量经济学
• 统计学
• 回归分析
• 经济学
• 数据分析
• 模型选择
• 因果推断
• Stata
• R
• Python

计量经济学前沿：面板数据与有限因变量模型的深度解析 本书旨在为高级计量经济学和应用经济学领域的读者提供一个全面且深入的指南，聚焦于处理现代经济学研究中极为常见的两大挑战：面板数据分析与有限因变量模型的构建与估计。本书摒弃了对基础统计学和初级计量经济学概念的冗余叙述，直接切入复杂模型和前沿方法的实战应用，旨在提升读者对模型选择、识别、估计、检验以及结果解释的严谨性和深度。 第一部分：面板数据模型的动态与异质性处理 面板数据，作为在时间和个体维度上观测数据的集合，为我们提供了克服遗漏变量偏误、捕捉时间序列动态以及分析个体异质性的强大工具。本部分将系统梳理和深化对面板数据模型的理解，重点关注如何有效处理时间效应和个体特有效应。 第一章：面板数据基础与模型设定选择的精妙权衡 本章首先明确面板数据的结构优势，并着重探讨固定效应模型 (Fixed Effects, FE) 和随机效应模型 (Random Effects, RE) 的选择标准。我们将深入剖析“固定效应”在消除不可观测的个体异质性（如文化、能力等）方面的作用机制，并详细论述豪斯曼检验 (Hausman Test) 的理论基础、实际操作及其在复杂模型设定中的局限性。此外，本章还将介绍组间估计 (Between Estimator) 和组内估计 (Within Estimator) 的精确数学推导及其在不同识别策略下的适用性。 第二章：处理动态面板效应与内生性问题 现实中的经济行为往往具有持续性（持续性预期、惯性），这使得滞后被解释变量的引入成为必然，同时也引入了动态面板偏误。本部分将重点讲解随机矩阵估计法 (Generalized Method of Moments, GMM)，尤其是Arellano-Bond (差分 GMM) 和Blundell-Bond (系统 GMM) 估计量的构建逻辑。我们将详细分析工具变量的选择标准、有效性检验（如AR(2)检验和Sargan/Hansen检验）的含义，以及如何根据样本规模和滞后阶数差异，策略性地选择合适的GMM估计器。 第三章：面板数据的空间与时间结构依赖性 当个体间的相互作用（如溢出效应）或时间序列的序列相关性显著时，标准的面板模型假设将遭到破坏。本章将介绍处理空间计量模型 (Spatial Econometrics) 在面板数据框架下的扩展，包括空间滞后模型（SAR）和空间误差模型（SEM）的固定效应和随机效应估计。同时，我们也会探讨在面板设置下对异方差性 (Heteroskedasticity) 和序列相关性 (Autocorrelation) 进行稳健校正的方法，例如使用聚类标准误 (Clustered Standard Errors)，并解释其在时间维度或个体维度上进行聚类的经济学意义。 第二部分：有限因变量模型的估计、选择与半参数方法 许多经济学变量（如参与决策、选择产品、是否违约）本质上是离散的或受限的，要求使用特定的概率模型进行分析。本部分深入探讨这些模型的细微差别、估计的复杂性以及如何处理模型设定的不确定性。 第四章：离散选择模型：Logit与Probit的深入剖析 本章从概率模型的基础出发，精确推导了Logit和Probit模型的极大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation, MLE) 过程，强调其对误差项分布的依赖性。重点在于解释边际效应的计算与解释——区分平均偏效应 (Average Partial Effect, APE) 和个体偏效应 (Individual Partial Effect, IPE) 的区别，并讨论在Logit和Probit模型中选择的实证考量（如尾部分布的差异）。此外，本章还将介绍多项式 Logit 模型 (Multinomial Logit) 及其对独立无关替代品假设 (Independence of Irrelevant Alternatives, IIA) 的检验与修正。 第五章：模型设定不确定性：Tobit与样本选择模型 当被解释变量存在截断（如最小值为零，Tobit模型）或自选择（如参加了某种市场活动，样本选择模型）时，标准 OLS 将导致严重偏误。本章详细分析了Tobit模型的局限性，特别是其对误差项正态性的高度敏感性，并引入了截断回归模型 (Truncated Regression) 和删尾回归模型 (Censored Regression) 的差异。随后，我们将构建和估计Heckman两阶段选择模型，深入讲解第二阶段回归中逆米尔斯比率 ($lambda$) 的构造、识别性问题以及如何通过合理的工具变量来解决内生性。 第六章：计数数据与生存分析的专门方法 对于计数数据（如专利数量、事故次数），标准正态假设不成立。本章重点讨论泊松回归 (Poisson Regression) 和负二项式回归 (Negative Binomial Regression)。我们将通过过度离散检验 (Overdispersion Test) 来决定模型选择，并详细阐述如何估计和解释泊松模型的边际效应。对于生存数据（如失业持续时间），本章将引入风险函数 (Hazard Function) 的概念，并讲解Kaplan-Meier 估计法以及Cox比例风险模型 (Proportional Hazards Model) 在非参数和半参数设置下的应用。 第三部分：模型评估、比较与高阶主题 本部分将视角提升至模型整体的稳健性检验和前沿的半参数与非参数方法的应用，旨在使读者能够独立进行复杂研究的设计与实施。 第七章：模型设定检验与稳健性评估 本章探讨如何系统地评估模型的准确性和稳健性。内容涵盖拉姆达检验 (RESET Test) 在非线性模型中的应用、如何使用残差诊断图识别特定于模型的设定错误，以及在面板数据中检验斜率系数的异质性（交互项的引入）。同时，我们将介绍通过嵌套模型与非嵌套模型比较标准（如 Akaike 信息准则 AIC、贝叶斯信息准则 BIC）来选择最优模型的实战流程。 第八章：半参数方法与非参数估计简介 在传统参数模型假设难以完全成立时，半参数和非参数方法提供了更灵活的替代方案。本章将简要介绍局部加权回归 (Locally Weighted Regression, LOWESS) 在面板数据残差分析中的应用。对于有限因变量模型，我们将探讨非参数选择模型（如基于排序的排序 Logit 模型），并讨论如何利用核密度估计 (Kernel Density Estimation) 来替代对误差项分布的严格假设，从而增强实证结果的可靠性。 全书结构设计严谨，理论推导与实际案例分析（侧重于使用标准计量软件的命令实现）紧密结合，是计量经济学研究人员和高级学生掌握面板数据与有限因变量模型复杂技巧的必备参考书。

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