閤並時間序列分析/格緻方法定量研究係列 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024
發表於2024-11-11
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洛伊斯·塞耶斯編著的《閤並時間序列分析》介紹瞭,什麼是閤並時間序列?正如字麵上所錶達的,時間序列(在一個分析單位下規律齣現的具有時間性的觀測值)由橫截麵數據(cross-sections)(在單獨時間點上一個分析單位下的觀測值)組成的一個數據集。這些分析單位可以是學校、健康組織、商業交易、城市、**等。為什麼需要進行“閤並分析”呢?其中一個原因在於,當下研究者可以獲得越來越多的相關橫截麵數據與時間序列數據。另外一個原因在於,將時間序列數據與橫截麵數據閤並可以顯著地擴大樣本量,這使之前顯得棘手的分析問題變為可能。
隨著時間序列數據與橫截麵數據變得越來越容易 獲得,如何*加有效地對它們進行分析逐漸成為研究 者需要麵對的問題。洛伊斯·塞耶斯編著的《閤並時 間序列分析》提供瞭同時分析這兩種數據形式的方法 ,並且也探討瞭如何能夠改進對研究群體的估計。除 此之外,隨著相關數據不斷被獲得,該方法也能分析 *大的樣本,並*終幫助研究者進行*有效的研究。
主要特點 作者為同時估計時間序列數據與橫截麵數據提供 瞭簡潔的步驟 書中所介紹的不同類型模型允許*加靈活的估計 來自社會科學與行為科學的例子為讀者理解提供 便利
序
**章 導言
第2章 閤並時間序列模型的理論推導
**節 在應用中的閤並
第2節 閤並綫性迴歸模型
第3節 四種閤並模型
第4節 初步診斷與殘差分析
第3章 恒定係數模型
**節 估計恒定係數模型
第2節 糾正自相關
第3節 異方差性
第4節 恒定係數模型的局限性
第4章 LSDV模型
**節 異方差性與單位效應
第2節 估計LSDV模型
第5章 隨機係數模型
**節 估計隨機係數模型:GI—S方法
第2節 GLS模型的一個ARMA變異
第3節 GLS模型的一個看似不相關迴歸版本
第4節 Swamy隨機係數模型
第5節 Hsiao隨機係數模型
第6節 轉換模型
第7節 ARCH模型
第8節 隨機係數模型的總結
第6章 結構方程模型
**節 兩步估計
第2節 *大似然估計
第3節 LOGIT與PROBIT設定
第4節 *大似然法的總結
第7章 穩健性檢驗:這些估計值有多好?
**節 穩健性估計函數
第2節 異方差性與穩健性
第8章 閤並時間序列分析的總結
注釋
參考文獻
譯名對照錶
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