合并时间序列分析/格致方法定量研究系列 epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024
发表于2024-11-25
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洛伊斯·塞耶斯编著的《合并时间序列分析》介绍了,什么是合并时间序列?正如字面上所表达的,时间序列(在一个分析单位下规律出现的具有时间性的观测值)由横截面数据(cross-sections)(在单独时间点上一个分析单位下的观测值)组成的一个数据集。这些分析单位可以是学校、健康组织、商业交易、城市、**等。为什么需要进行“合并分析”呢?其中一个原因在于,当下研究者可以获得越来越多的相关横截面数据与时间序列数据。另外一个原因在于,将时间序列数据与横截面数据合并可以显著地扩大样本量,这使之前显得棘手的分析问题变为可能。
随着时间序列数据与横截面数据变得越来越容易 获得,如何*加有效地对它们进行分析逐渐成为研究 者需要面对的问题。洛伊斯·塞耶斯编著的《合并时 间序列分析》提供了同时分析这两种数据形式的方法 ,并且也探讨了如何能够改进对研究群体的估计。除 此之外,随着相关数据不断被获得,该方法也能分析 *大的样本,并*终帮助研究者进行*有效的研究。
主要特点 作者为同时估计时间序列数据与横截面数据提供 了简洁的步骤 书中所介绍的不同类型模型允许*加灵活的估计 来自社会科学与行为科学的例子为读者理解提供 便利
序
**章 导言
第2章 合并时间序列模型的理论推导
**节 在应用中的合并
第2节 合并线性回归模型
第3节 四种合并模型
第4节 初步诊断与残差分析
第3章 恒定系数模型
**节 估计恒定系数模型
第2节 纠正自相关
第3节 异方差性
第4节 恒定系数模型的局限性
第4章 LSDV模型
**节 异方差性与单位效应
第2节 估计LSDV模型
第5章 随机系数模型
**节 估计随机系数模型:GI—S方法
第2节 GLS模型的一个ARMA变异
第3节 GLS模型的一个看似不相关回归版本
第4节 Swamy随机系数模型
第5节 Hsiao随机系数模型
第6节 转换模型
第7节 ARCH模型
第8节 随机系数模型的总结
第6章 结构方程模型
**节 两步估计
第2节 *大似然估计
第3节 LOGIT与PROBIT设定
第4节 *大似然法的总结
第7章 稳健性检验:这些估计值有多好?
**节 稳健性估计函数
第2节 异方差性与稳健性
第8章 合并时间序列分析的总结
注释
参考文献
译名对照表
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