第1節 面板數據發展歷程
壹、面板數據分類
二、面板模型的優勢和不足
第2節 面板數據在社會科學中的應用 第1節 遺漏變量問題
壹、遺漏變量
二、個體效應模型
第2節 隨機和固定效應模型
壹、基本概念
二、等相關模型
三、固定效應還是隨機效應模型
四、嚴格外生假定
第3節 各類面板估計量
壹、混合回歸估計量
二、組間估計量
三、組內估計量或固定效應估計量
四、壹次差分估計量
五、隨機效應估計量——可行廣義最小二乘法
六、雙因子效應模型
第4節 面板模型的穩健標準差
壹、面板穩健標準差
二、面板自助標準差
第5節 各類檢驗
壹、混合回歸模型對隨機效應模型
二、混合回歸模型對固定效應模型
三、隨機效應對固定效應：豪斯曼檢驗
四、各種自相關檢驗
五、群組間的異方差
第6節 非平衡面板數據
第7節 預測
第8節 統計量的特征比較
第9節 軟件命令和應用實例
壹、面板模型的軟件命令
二、應用實例 第1節 工具變量法和廣義矩估計
壹、工具變量法
二、二步法工具變量回歸
三、廣義矩估計
四、各種檢驗
第2節 工具變量的選取
壹、同期外生假定
二、弱外生假定
三、強外生假定
四、過多的工具變量
五、相關的軟件命令
六、應用實例
第3節 嚴格外生性條件的違反和初始條件
壹、基本假定
二、最簡單的動態模型
三、各種檢驗
第4節 動態面板模型的帶虛擬變量固定效應估計
壹、動態模型
二、軟件命令
第5節 面板模型工具變量法和廣義矩估計
壹、基本模型
二、壹階差分估計
三、廣義矩估計
四、各種檢驗
第6節 動態面板數據的蒙特卡羅分析
壹、模型設定
二、軟件命令
第7節 極大似然估計
第8節 進壹步討論
第9節 二次差分估計量
壹、壹次差分
二、二次差分
第10節 應用實例
壹、生產函數估計
二、增長的收斂性驗證
三、就業方程估計
四、盧卡斯理性預期模型的廣義矩估計
第11節 軟件命令操作
壹、差分方程估計的軟件命令
二、系統廣義矩估計
三、各種命令對比分析 第1節 面板數據單位根檢驗方法
壹、數據生成過程
二、萊文-林檢驗
三、伊姆-皮薩然-申檢驗
四、哈德裏檢驗
第2節 面板協整檢驗
壹、考檢驗
二、基於殘差的拉格朗日乘數檢驗
三、佩德羅尼檢驗
四、似然比檢驗
第3節 面板的誤差修正模型
壹、誤差修正檢驗
二、面板檢驗統計量
三、誤差修正檢驗統計量的漸近分布
四、存在截面相關時的檢驗統計量
第4節 應用實例
壹、面板單位根檢驗
二、面板協整檢驗和誤差修正模型
第5節 軟件命令 第1節 二元選擇模型
第2節 靜態面板離散選擇模型
壹、二元選擇模型
二、固定效應的邏輯模型
三、隨機效應的概率單位模型
四、面板隨機效應托比模型
第3節 動態面板離散選擇模型
第4節 選擇性樣本和面板數據磨損問題
壹、選擇性樣本
二、赫克曼二步估計的概率單位模型
三、樣本選擇和面板模型
第5節 應用實例 第1節 介紹
第2節 隨橫截面個體而變化的系數
壹、固定系數模型
二、隨機系數模型
第3節 系數隨著時間和橫截面單位同時發生變化
壹、固定系數模型
二、隨機系數模型
第4節 軟件命令和應用實例
壹、命令介紹
二、投資需求函數 第1節 隨機前沿生產函數
壹、隨機前沿生產函數和技術效率
二、復合殘差項的分布
第2節 異方差情形下的效率估計
壹、隨機擾動項具有異方差
二、無效率項具有異方差
三、隨機擾動項和無效率項都具有異方差
第3節 面板數據的隨機前沿生產函數
壹、基本模型
二、隨時間變化的技術無效率項
三、進壹步討論
四、非單調生產效率模型
第4節 軟件命令和應用實例
壹、命令介紹
二、中國生產效率估計(1978-2003年) 第1節 Stata簡介和網上資源
壹、軟件簡介
二、網絡資源
三、使用界面
第2節 軟件的基本操作
壹、數據管理
二、命令的格式與基本命令
第3節 基本的回歸分析
壹、回歸命令
二、預測的語法格式
三、回歸診斷
四、應用實例
第4節 簡單的編程 參考文獻
英文壹中文人名索引
後記