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前言
教学建议
第1章 多元时间序列
1.1 多元GARCH模型
1.2 误差修正模型
1.3 向量自回归模型
1.4 结构向量自回归模型
1.5 向量误差修正模型
1.6 向量误差修正模型的协整秩
1.7 动态因子模型
1.8 状态空间模型
1.9 VAR模型的诊断和检验
1.10 VEC模型的诊断和检验
1.11 VAR/VEC模型预测
1.12 脉冲响应和方差分解分析
第2章 面板数据分析
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2.1 面板数据模型设定的Stata基本实用工具
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2.2 线性面板回归
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2.3 随机效应的拉格朗日乘子检验
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2.4 带AR(1)干扰项的面板线性回归
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2.5 随机系数广义最小二乘回归
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2.6 动态面板数据
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2.7 面板数据的删失结果
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2.8 面板数据的同期相关
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第3章 面板数据分析拓展
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3.1 面板二元结果
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3.2 面板序数结果
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3.3 面板分类结果
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3.4 面板计数结果
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3.5 广义线性面板模型
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3.6 面板样本选择线性模型
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3.7 面板数据协整检验
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3.8 面板单位根检验
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3.9 面板折线图
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3.10 面板随机前沿模型
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3.11 面板数据模型的分位数回归估计
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3.12 面板门限回归模型
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3.13 动态面板门限回归模型
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3.14 面板平滑转换模型
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第4章 多层混合效应模型与有限混合模型
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4.1 多层混合效应线性回归
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4.2 多层混合效应非线性回归
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4.3 多层混合效应logistic回归
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4.4 有限混合模型
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第5章 生存分析
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5.1 风险函数
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5.2 生存数据的归并与描述分析
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5.3 Cox比例风险模型
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5.4 检验Cox比例风险模型的假设
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5.5 间隔审查的Cox比例风险模型
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5.6 竞争风险回归
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5.7 参数生存模型
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5.8 面板数据随机效应参数生存回归模型
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5.9 多层混合效应参数生存回归模型
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第6章 内生协变量
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6.1 含内生协变量的线性回归
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6.2 含内生协变量的扩展线性回归分析
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6.3 三阶段最小二乘法
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6.4 广义矩估计法
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6.5 含连续内生协变量的probit模型
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6.6 含内生协变量的扩展probit回归
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6.7 含内生协变量的扩展有序probit回归
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6.8 含内生协变量的Tobit回归
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6.9 含内生协变量的区间回归
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6.10 含内生协变量的泊松模型估计
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6.11 含内生协变量的面板数据分析
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6.12 含内生协变量的随机效应回归
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第7章 因果推断
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7.1 处理效应分析基础
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7.2 回归调整估计法
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7.3 逆概率加权估计法
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7.4 增广逆概率加权估计法
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7.5 逆概率加权回归调整估计法
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7.6 最近邻匹配估计
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7.7 倾向性得分匹配
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7.8 双重差分模型与三重差分模型
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7.9 合成控制法
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7.10 断点回归模型
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第8章 因果推断拓展
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8.1 处理效应的控制函数估计法
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8.2 处理效应的最大似然估计
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8.3 处理效应的含内生变量和样本选择的扩展线性回归分析
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8.4 处理效应的扩展probit回归分析
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8.5 处理效应的扩展有序probit回归分析
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8.6 处理效应的含内生变量和样本选择的区间回归模型分析
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8.7 处理效应的随机效应回归分析
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8.8 处理效应的随机效应probit回归分析
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8.9 处理效应的面板随机效应有序probit回归分析
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8.10 处理效应的随机效应区间回归分析
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第9章 结构方程模型
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9.1 结构方程模型概述
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9.2 结构方程模型的构建方法
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9.3 结构方程模型的识别和估计
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9.4 结构方程模型的评价和修正
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9.5 结构方程模型与广义结构方程模型
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9.6 结构方程模型估计的Stata命令及实现
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9.7 广义结构方程模型估计的Stata命令及实现
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第10章 联立方程模型
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10.1 联立方程模型概述
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10.2 联立方程模型的识别
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10.3 多元回归
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10.4 似不相关回归
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10.5 三阶段最小二乘法
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10.6 系统广义矩估计
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10.7 完全信息最大似然估计法
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10.8 非线性似不相关回归
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第11章 基本空间计量经济分析
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11.1 空间计量经济学绪论
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11.2 空间权重矩阵
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11.3 空间数据可视化
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11.4 空间自相关分析
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11.5 空间相关模式识别与空间计量模型设定
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11.6 具有空间自相关误差项的截面空间自相关模型
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11.7 空间自回归模型
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11.8 空间误差模型
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11.9 空间杜宾模型
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11.10 空间面板模型
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第12章 贝叶斯估计
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12.1 贝叶斯估计原理
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12.2 贝叶斯估计命令
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12.3 贝叶斯线性回归
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12.4 MH算法的贝叶斯模型
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第13章 lasso回归
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13.1 lasso回归预测及模型选择
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13.2 平方根lasso回归
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13.3 弹性网络回归
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第14章 Stata编程基础
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14.1 基本工具
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14.2 程序文件的基本格式
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14.3 程序控制与循环命令
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14.4 矩阵命令
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14.5 矩阵编程
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参考文献
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封底
更新时间:2025-06-09 17:19:47