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:Hsiao, Cheng; Pesaran, M. Hashem; Lahiri, Kajal

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2010-02-11

价格:USD 45.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780521131001

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
• 经济计量模型
• 数据分析
• 统计建模
• 因果推断
• 微观经济学

计量经济学前沿：面板数据与离散选择模型新论 本书聚焦于现代计量经济学在处理复杂数据结构与非标准因变量时的前沿技术与应用，旨在为研究者提供一套全面、深入且具有实操性的分析框架。本书完全不涵盖《Analysis of Panels and Limited Dependent Variable Models》一书中的任何具体内容、章节结构或核心论点。 引言：复杂性数据的计量挑战 在经济学、社会学、金融学以及环境科学等诸多领域，研究者面对的数据往往呈现出显著的异质性与非连续性。传统的线性回归模型在面对截面数据与时间序列的混合结构（即面板数据）以及因变量受限或仅取离散值（如选择、发生、计数）时，其估计效率与有效性会大打折扣。本书的核心任务，便是系统地梳理并详细阐述一套与标准面板数据模型（如固定效应、随机效应）和标准离散选择模型（如Logit、Probit）的经典框架完全不同的、专注于新兴方法论和高级应用的技术体系。我们着重于那些在经典教材中往往一带而过，但在实际研究中却至关重要的复杂情境处理。 第一部分：高维与大规模面板数据的结构分解 随着大数据时代的到来，面板数据集的维度（个体数量 $N$ 和时间跨度 $T$）呈现出快速增长的趋势。本书第一部分摒弃了传统 $N o infty, T$ 固定或 $T o infty, N$ 固定的框架，转而深入探讨大规模/高维面板数据（$N$ 和 $T$ 都很大）下的模型识别与估计问题。 1. 跨区模型（Cross-Sectional Dependence）的精细化处理： 传统的固定效应模型假设个体间的误差项相互独立，但在全球化背景下，这一假设往往被严重违反。我们详细介绍了空间计量学方法与面板数据的结合，包括空间误差模型（SAR）、空间滞后模型（SLM）的动态面板扩展。重点分析了如何使用投影技术来估计和检验各种形式的横截面依赖，特别是引入了基于主成分分析（PCA）的共同因素模型（Common Correlated Effects, CCE）的最新变体，用以捕捉未观测到的、影响所有个体的宏观冲击。 2. 动态面板中的弱工具变量缓解： 经典动态面板模型（如Arellano-Bond GMM）在处理小样本或存在序列自相关时表现出估计偏误。本书探讨了系统GMM（System GMM）的局限性，并引入了基于二次误差项（Quadratic Moment Conditions）的更有效率估计量，以及在工具变量强度不足（Weak Instruments）时的稳健性检验方法，例如采用基于特征函数的检验。 3. 非参数与半参数面板估计： 在模型设定（如滞后阶数、异质性形式）不确定的情况下，参数模型容易产生误设偏误。本部分详细介绍了如何利用局部线性回归（Local Linear Regression）的思想来估计面板数据的平滑函数，以及如何应用半参数模型（如部分线性模型，Partial Linear Models）来分离线性可识别的部分和非线性依赖的部分，从而提高估计的稳健性。 第二部分：非标准因变量的广义极值理论与选择机制建模 本书的第二部分完全脱离了连续型因变量的范畴，聚焦于因变量取有限或无限离散值的复杂情况，特别是那些在标准Logit/Probit框架下难以有效处理的极端或截断分布。 1. 截断与删失数据的深度解析： 我们不局限于标准的Tobit模型，而是深入探讨了随机截断数据（Random Truncation）和样本选择模型（Sample Selection Models）的非标准形式，如Heckman选择模型的非参数识别问题。重点论述了基于信息理论的估计方法，利用KL散度最小化来逼近真实的潜在密度函数。 2. 计数数据的超越泊松与负二项模型： 针对事件发生次数的分析，本书详述了零膨胀模型（Zero-Inflated Models）和截断计数模型的现代处理方法。尤其关注了广义泊松模型（Generalized Poisson Models）和随机系数计数模型，用以解释过度分散（Overdispersion）和零值聚集（Clustering of Zeros）的内生机制。我们还讨论了如何利用贝叶斯MCMC方法来估计那些难以用最大似然法识别的复杂层次化计数结构。 3. 选择模型中的异质性和非线性效应： 经典的离散选择模型通常假设效用函数的参数在所有个体间是固定的。本书引入了混合Logit模型（Mixed Logit）和非参数化效用函数模型，允许个体偏好根据未观测到的特征（如收入水平、风险偏好）发生结构性变化。我们详细阐述了如何利用期望最大化（EM）算法的变体来估计这些高维参数空间中的混合分布。 第三部分：因果推断与处理效应的非标准情境 本部分的核心在于解决那些因变量本身是选择结果，且处理分配也依赖于这种选择情境下的因果效应估计问题，即内生性问题在有限因变量模型中的扩展。 1. 工具变量在离散选择中的应用： 传统的工具变量（IV）方法难以直接应用于Logit或Probit模型，因为IV需要针对概率的函数进行操作。本书介绍了双阶段IV估计（Two-Stage IV）的非线性扩展，以及代理变量法（Proxy Variables）在控制未观测异质性中的应用，特别是在处理内生分类变量时的最新文献进展。 2. 序数与等级数据的精确效应衡量： 对于因变量是顺序变量（如满意度等级、风险评分）的情况，我们摒弃了将其误设为连续变量的做法，转而聚焦于序数Logit/Probit模型的因果推断。我们详细区分了相邻差异（Adjacent Differences）和边界差异（Boundary Differences）的效应解释，并探讨了在存在个体异质性时如何识别平均处理效应（ATE）和局部平均处理效应（LATE）。 结论：计算方法论的集成 本书最终强调，上述所有高级模型的实施都需要依赖强大的计算方法。我们对模拟最大似然法（Simulated Maximum Likelihood）和准极大似然估计（QMLE）在处理复杂函数形式时的优势进行了对比分析。全书旨在构建一个连贯的分析工具箱，使研究者能够自信地驾驭当代计量经济学中最具挑战性的数据结构与模型设定，为产生具有稳健性和解释力的研究成果提供坚实基础。 --- 注：本书内容涵盖了面板数据模型、离散选择模型、因果推断等领域的高级和现代主题，但其理论基础、具体估计量、模型设定和应用案例均与《Analysis of Panels and Limited Dependent Variable Models》一书的既有内容完全独立。

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