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第1章　导论1

1.1　面板数据：一些例子1

1.2　为什么使用面板数据，它们的优点和局限性5

注释9

第2章　单因素误差回归模型10

2.1　介绍10

2.2　固定效应模型11

2.3　随机效应模型14

2.4　极大似然估计19

2.5　预测20

2.6　案例21

2.7　精选的应用案例27

2.8　计算的注意事项27

注释27

本章习题28

第3章　双因素误差回归模型30

3.1　简介30

3.2　固定效应模型30

3.3　随机效应模型32

3.4　极大似然估计36

3.5　预测38

3.6 案例40

3.7　应用精选43

注释44

本章习题44

第4章　面板数据的假设检验49

4.1 面板数据的混合估计检验49

4.2　对个体效应和时间效应的检验54

4.3 Hausman设定检验63

4.4　进一步阅读71

注释71

本章习题71

第5章　单因素误差模型中的异方差和序列相关74

5.1 异方差74

5.2　序列相关78

注释97

本章习题98

第6章　因素误差的似不相关回归模型100

6.1　单因素误差模型100

6.2　双因素误差模型101

6.3　应用与扩展102

本章习题103

第7章　单因素误差的联立方程组105

7.1　单方程的估计105

7.2　经验案例：北卡罗来纳州的犯罪108

7.3　系统估计113

7.4　Hausman和Taylor估计量116

7.5　实证分析：PSID数据的收入方程119

7.6　进一步阅读以及扩展122

注释124

本章习题124

第8章　动态面板数据模型128

8.1 简介128

8.2　Arellano和Bond估计量129

8.3　Arellano和Bover估计量135

8.4　Ahn和Schmidt矩条件137

8.5 Blundell和Bond系统GMM估计量139

8.6　Keane和Runkle估计量141

8.7　最新进展142

8.8　经验研究案例147

8.9　进一步阅读152

注释154

本章习题155

第9章　非平衡面板数据模型157

9.1 介绍157

9.2　非平衡的单因素误差模型157

9.3　经验案例：享乐主义者的住房162

9.4　非平衡双因素误差模型166

9.5　非平衡面板数据个体效应和时间效应的检验168

9.6　非平衡嵌套误差模型171

注释174

本章习题175

第10章　专题177

10.1 测量误差和面板数据177

10.2　轮换面板180

10.3　伪面板182

10.4　合并截面时间序列的其他方法184

10.5　空间面板数据185

10.6　混合模型的短期和长期估计188

10.7　异质面板数据189

10.8　计数面板数据193

注释199

本章习题199

第11章　限值因变量与面板数据202

11.1 固定的和随机的logit和probit模型202

11.2　面板数据限值因变量模型的模拟估计208

11.3　动态面板限值因变量模型210

11.4　面板数据的选择偏倚213

11.5　删截和截尾的面板数据模型217

11.6　实证应用221

11.7　经验案例：护士劳动力的供给222

11.8　进一步的阅读224

注释226

本章习题227

第12章　非平稳面板229

12.1 引言229

12.2　假定截面独立的面板单位根检验230

12.3　截面相关的面板单位根检验237

12.4　面板数据中的虚假回归240

12.5　面板数据的协整检验244

12.6　面板协整模型的估计与推断249

12.7　经验案例：购买力平价251

12.8　进一步阅读253

注释256

本章习题256

参考文献259