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內(nèi)容簡介

　　本書以通俗易懂的寫作風(fēng)格和大量的數(shù)據(jù)去幫助讀者理解STATA統(tǒng)計(jì)軟件里的高級分析方法。主要介紹了面板數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)分析、Pooled OLS/GLS模型的概念和應(yīng)用、面板數(shù)據(jù)當(dāng)中應(yīng)用廣泛的固定效果模型和概率效果模型，PCSE模型、同質(zhì)面板數(shù)據(jù)模型、GEE模型、DD模型、HLM模型，以及回歸分析、生存分析、方差分析等內(nèi)容。為高校和研究機(jī)構(gòu)及企業(yè)的各種數(shù)據(jù)分析提供工具。本書強(qiáng)調(diào)理論知識與實(shí)踐相結(jié)合，不僅對每種統(tǒng)計(jì)方法的概念和定義進(jìn)行了詳細(xì)的說明，還通過統(tǒng)計(jì)軟件STATA的實(shí)際操作對每種統(tǒng)計(jì)方法都進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，盡量做到讓讀者通俗易懂。本研究成果對于營銷類專業(yè)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和物流以及管理等專業(yè)的教學(xué)是一個極大的促進(jìn)。

作者簡介

　　楊曉鵬，山東濰坊人，管理學(xué)博士。現(xiàn)為山東省濰坊學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教師，2011年畢業(yè)于韓國大學(xué)管理系，2014年在韓國慶熙大學(xué)獲得碩士學(xué)位，2018年獲得慶熙大學(xué)的管理學(xué)博士學(xué)位。先后在國內(nèi)外各大核心期刊發(fā)表學(xué)術(shù)論文十余篇，參與多項(xiàng)市級、省級課題。研究方向?yàn)槲锪鞴芾?、供?yīng)鏈管理、計(jì)量統(tǒng)計(jì)等。

圖書目錄

第 1 章　基于面板分析的數(shù)據(jù)管理和基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)
1.1　面板/ 縱截面數(shù)據(jù)
1.2　面板數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)
1.3　面板分析的數(shù)據(jù)管理
第2 章　Pooled OLS/Panel GLS
2.1　Pooled OLS
2.2　Panel GLS
2.3　異方差的假定和LR 檢驗(yàn)
2.4　自相關(guān)的假設(shè)
2.5　自相關(guān)檢驗(yàn)
第3 章　固定效果模型FE
3.1　基礎(chǔ)模型的估計(jì)
3.2　FE 模型估計(jì)
3.3　二元固定效果模型
3.4　自相關(guān)關(guān)系的檢驗(yàn)
3.5　異方差性檢驗(yàn)
第4 章　概率效果模型RE
4.1　基本模型和估計(jì)
4.2　RE 模型的參數(shù)估計(jì)
4.3　關(guān)于誤差項(xiàng)的假設(shè)檢驗(yàn)
4.4　異方差性檢驗(yàn)
4.5　Hausman 檢驗(yàn)
4.6　Durbin-Wu-Hausman 檢驗(yàn)法
4.7　對Bootstra 檢驗(yàn)法的考察
4.8　利用Bootstra 的Durbin-Wu-Hausman 檢驗(yàn)法
第5 章　PCSE 模型
5.1　異方差檢驗(yàn)
5.2　自相關(guān)檢驗(yàn)
5.3　PCSE 模型估計(jì)
第6 章　回歸分析
6.1　一元回歸分析
6.2　單純回歸模型的匹配
6.3 　總體方差σ2 的估計(jì)量
6.4　回歸模型的配適度檢驗(yàn)
6.5　模型的妥當(dāng)性檢驗(yàn)和模型的變換
6.6　空間回歸模型
第7 章　同質(zhì)面板數(shù)據(jù)模型
7.1　基本模型以及參數(shù)估計(jì)的假定
7.2　GMM 估計(jì)法
第8 章　面板GEE 模型——logit、probit 和Lasso 回歸
8.1　面板GEE 模型的假設(shè)
8.2　xtgee（logit）模型參數(shù)估計(jì)
8.3　logistic 回歸模型概述
8.4　xtgee（probit）模型參數(shù)估計(jì)
8.5　probit 模型和logistic 模型
8.6　probit 模型的參數(shù)估計(jì)方法
8.7　Lasso 回歸模型
第9 章　二重差分法模型和傾向點(diǎn)數(shù)匹配
9.1　二重差分法模型的基本概念
9.2　二重差分法的基本假
9.3　二重差分法的基本原理
9.4　相互作用回歸分析的二重差分法
9.5　重復(fù)測量的二重差分法
9.6　Lag 變量的重復(fù)測量法
9.7　Before-After 參數(shù)估計(jì)法
9.8　Lag 變量的估計(jì)法
9.9　傾向點(diǎn)數(shù)匹配
第10 章　tobit 模型和Heckman 模型
10.1　面板tobit 模型概述
10.2　tobit 模型的限制
10.3　Heckman 模型
10.4　tobit 模型與Heckman 模型之間的關(guān)系
10.5　tobit 回歸模型的選擇方法
10.6　tobit 回歸模型與線性回歸模型的參數(shù)值比較
第11 章　生存分析
11.1　生存分析概述
11.2　生存特性和生存要因
11.3　Kaplan-Meier 法
11.4　Cox 比例風(fēng)險(xiǎn)模型
11.5　生存函數(shù)的估計(jì)
11.6　使用協(xié)變量的生存分析
11.7　KMV 模型
第12 章　HLM 模型
12.1　HLM 模型概述
12.2　內(nèi)在多層模型
12.3　內(nèi)在多層模型的方法論特性
12.4　二元多層模型
12.5　二元多層模型的方法論特性
12.6　內(nèi)在多層模型與二元多層模型的結(jié)構(gòu)特性
第13 章　方差分析
13.1　方差分析概述
13.2　事后檢驗(yàn)的種類和特點(diǎn)
13.3　事后檢驗(yàn)的研究