具体描述
This completely restructured, updated third edition of the volume first published in 1992 provides a general overview of the econometrics of panel data, both from a theoretical and from an applied viewpoint. Since the pioneering papers by Kuh (1959), Mundlak (1961), Hoch (1962), and Balestra and Nerlove (1966), the pooling of cross section and time series data has become an increasingly popular way of quantifying economic relationships. Each series provides information lacking in the other, so a combination of both leads to more accurate and reliable results than would be achievable by one type of series alone. Much work has been done over the last four decades: investigation of the properties of the applied estimators and test statistics, analysis of dynamic models, the effects of eventual measurement errors, etc. These are just some of the problems addressed by this work. In addition, some specific difficulties associated with the use of panel data are also explored, such as attrition, heterogeneity, selectivity bias, pseudo-panels etc. Recently, much work has been done about unit roots and co integration using panel data. Some other fields have also experienced a strong development such as the econometrics of policy evaluation and the analysis of qualitative and truncated dependent variable models, among others, which all are also discussed. The third, enhanced edition provides a complete and up to date presentation of these theoretical developments as well as surveys about how these econometric tools are used to study firms and household 's behaviors and/or more macroeconomic phenomena such as economic growth. It contains sixteen entirely new chapters while the others have been largely revised to account for recent developments in the field.Part I is concerned with the fundamentals of panel data econometrics, both linear and non linear; Part II deals with more advanced topics such as dynamic models, simultaneity and measurement errors, unit roots and co integration, incomplete panels and selectivity, duration and count models, etc. This volume also provides insights into the use of panel data in empirical studies. Part III deals with surveys in several major fields of applied economics, such as investment demand, foreign direct investment and international trade, production efficiency, labour supply, transitions on the labour market, etc. Six new chapters about R&D and innovation, wages, health economics, policy evaluation, growth empirics and the impact of monetary policy have been included.
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
翻开这本书，给我的第一印象是它强烈的实践导向，尽管它充满了理论推导，但其最终落脚点始终是“如何应用”。我特别关注了关于时间序列与截面数据融合处理的部分，这在处理宏观经济跨国数据时尤为关键。作者对时间趋势的建模，无论是确定性的还是随机性的，都进行了细致的比较，并且在讨论“共同相关因素”时，引入了先进的空间计量模型（Spatial Econometrics）的影子，虽然这不是本书的主菜，但这种跨领域的知识整合极大地拓宽了我的视野。让我印象深刻的是，它并未止步于经典的面板数据方法，而是将重点延伸到了非平衡面板（Unbalanced Panel）的处理技巧上，这是很多标准教材往往一带而过的地方。书中关于缺失数据机制（Missing Data Mechanisms）的讨论，非常贴合实际研究中常见的数据质量问题。我试着用书中的方法处理了我手上一个有大量观测值缺失的家庭收入面板数据集，结果发现使用书中推荐的修正方法后，参数估计的稳健性显著提高。这种即时可见的效用提升，让我对作者的专业素养深感佩服。它绝非那种只适合在象牙塔里传阅的理论大全，而是能在实际数据分析中带来立竿见影效果的实战手册。
评分坦率地说，这本书的难度曲线是陡峭的，但回报是巨大的。它不是那种可以轻松“通读”的读物，更像是一本需要反复研磨的工具书。我发现，对于那些初涉面板数据领域的学生来说，可能需要先辅以一些更基础的回归分析书籍作为铺垫。然而，对于有一定计量基础，希望跨越到高级面板数据分析范畴的研究人员来说，这本书的价值无可替代。我特别欣赏作者在讨论单位固定效应（Unit Fixed Effects）时，对面板数据与时间序列分析边界的探讨。书中对高阶序列相关（Higher-Order Serial Correlation）的修正方法，特别是针对小样本情况下的有效估计，给了我极大的启发。很多时候，经济学模型需要捕捉的长期均衡与短期冲击之间的关系，恰恰需要依赖于这些精密的动态面板估计。我曾花了一个下午的时间，梳理了书中关于“共同相关冲击”（Common Shocks）如何被固定效应模型过滤掉，以及如何使用特定的因子模型（Factor Models）来捕捉这些未观测到的因素，这种对数据生成过程（Data Generating Process）的深刻理解，是任何数据分析师梦寐以求的洞察力。
评分这本书的叙事风格是那种极其冷静、几乎是冷酷的学术风格，但正是这种克制，赋予了内容强大的说服力。它没有过多的华丽辞藻来烘托气氛，一切都以逻辑和证据为王。我个人对其中关于模型设定检验（Specification Tests）的部分给予了极高的评价。例如，Durbin-Hausman 检验的详细推导和不同情境下的适用性分析，简直是大师级的展示。更令人赞叹的是，作者并未将所有复杂的理论堆砌在一起，而是采取了一种渐进式的讲解结构，每增加一层复杂性（比如引入序列相关性或异方差性），就会立即提供相应的修正策略。这使得读者可以像剥洋葱一样，层层递进地理解面板数据分析的复杂性。对于我这种偏爱严谨性的学者而言，书中对不同估计量（Estimators）的渐近性质（Asymptotic Properties）的论证，提供了坚实的信心基础。当我选择某个模型时，我能够清楚地知道其背后的数学保证是什么，而非仅仅依赖于软件默认的选项。这种对“为什么”的深入挖掘，而非仅仅满足于“怎么做”，是衡量一本计量经济学著作是否达到顶尖水平的关键标准。
评分这本看似深奥的计量经济学著作，其实在深入探讨面板数据这一复杂领域时，展现出令人惊叹的清晰度和深度。我最初被它的标题所吸引，因为它直接命中了我在研究中遇到的核心难题——如何有效地利用面板数据来揭示变量间的动态关系。阅读初期，我发现作者在理论构建上极为严谨，对于固定效应模型（Fixed Effects）和随机效应模型（Random Effects）的假设前提、适用场景以及潜在的估计偏误，都有着非常细致的阐述。特别是对于异质性（Heterogeneity）的处理，书中提供的多种估计方法，如广义矩估计法（GMM）在动态面板数据中的应用，简直是教科书级别的示范。我尤其欣赏作者在理论讲解后紧跟着的直观例子，这些例子往往能迅速将抽象的数学公式拉回到现实经济问题的背景中，使得理解不再停留在表面。书中对内生性问题（Endogeneity）的讨论也十分透彻，很多我在其他文献中困惑不解的地方，在这里得到了豁然开朗的解释。对于任何一位需要处理微观或宏观面板数据的研究人员来说，这本书无疑是工具箱里最锋利的瑞士军刀。它不仅仅是罗列公式，更重要的是教会读者如何批判性地思考模型选择的合理性，这才是真正的高级研究方法论的体现。
评分这本书的真正魅力在于它对“遗漏变量偏误”（Omitted Variable Bias）在面板结构下的独特处理。它清晰地阐明了为什么截面回归和纯时间序列回归在面对面板数据时会失效，以及面板数据如何通过“双重控制”——同时控制个体异质性和时间趋势异质性——来缓解这一经典难题。书中对于随机系数模型（Random Coefficient Models）的介绍，是我在其他地方极少看到的深入讨论，这对于理解跨区域或跨个体间结构性差异的异质性至关重要。此外，作者对模型设定的敏感性分析（Robustness Checks）提出了非常实用的建议，告诉我们在实际操作中，哪些地方最容易出错，以及如何通过变换来检测模型的可靠性。我个人认为，这本书在某种程度上定义了现代面板数据计量经济学的标准范式。它不仅仅是知识的传递，更是一种研究思维的重塑过程。读完后，看待任何一个包含时间维度和个体维度的数据集，都会不自觉地按照书中构建的框架去审视其内在的因果结构，这种思维定式的迁移，远比记住任何一个公式本身更有价值。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有