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內容簡介

《麵闆數據模型的檢驗方法》的主要內容為麵闆數據模型的相關檢驗方法研究。一方麵梳理說明麵闆數據理論中涉及的檢驗估計方法；另一方麵，緊隨國際研究前沿方嚮，結閤現實經濟發展現象創新檢驗方法。
《麵闆數據模型的檢驗方法》的特點是：1.全麵具體的介紹麵闆數據模型的檢驗方法，從選擇模型檢驗到非平穩性檢驗，力求提高模型設定和估計的準確度。2.在轉變經濟結構的宏觀大背景下，對結構變化和截麵相關的檢驗方法進行瞭更多更細的研究，進一步完善瞭麵闆數據理論，更有力的推動瞭實汪研究的可信性。

作者簡介

陳海燕，重慶市人。2004年6月獲西南大學數學專業學士學位，2007年6月獲天津大學數量經濟學專業碩士學位，2010年6月獲天津大學技術經濟及管理專業博士學位。現為重慶工商大學經濟貿易學院教師。在《數量經濟技術經濟研究》、《係統管理學報》、《商業經濟與管理》、《統計與信息論壇》等國內核心期刊發錶論文10餘篇，主持國傢社會科學基金兩部項目和重慶市社會科學規劃青年項目各一項，參與國傢自然科學基金項目三項。主要從事計量經濟學理論方法研究及應用。

內頁插圖

目錄

第一章 引言
第一節 麵闆數據概況
第二節 麵闆數據的特點
第三節 麵闆數據模型的分類
第四節 麵闆數據模型的研究概況
第五節 本書主要內容

第二章 麵闆數據模型的基本估計方法
第一節 最小二乘估計
第二節 廣義矩估計
第三節 最大似然估計
第四節 麵闆分位數迴歸
第五節 其他估計方法

第三章 麵闆數據模型的基本檢驗
第一節 麵闆數據模型的協方差分析
基於最大似然估計的檢驗
第三節 麵闆隨機／固定效應檢驗
第四節 麵闆結構突變點的檢驗
第五節 麵闆Granger因果關係檢驗
第六節 其他檢驗方法

第四章 麵闆異方差和序列相關
第一節 麵闆異方差
第二節 麵闆異方差的確定性檢驗
第三節 麵闆GARCH效應檢驗
第四節 麵闆序列自相關檢驗
第五節 麵闆截麵相關檢驗
第六節 聯閤檢驗

第五章 麵闆單位根檢驗
第一節 截麵獨立的麵闆單位根檢驗
第二節 截麵相關的麵闆單位根檢驗
第三節 結構變化的麵闆單位根檢驗
第四節 麵闆單位根檢驗的其他問題

第六章 麵闆協整檢驗
第一節 麵闆數據僞迴歸
第二節 基於殘差的單一協整關係檢驗
第三節 多個協整關係的檢驗
第四節 截麵相關的麵闆協整檢驗
第五節 麵闆變結構協整檢驗
第六節 麵闆誤差修正模型

第七章 麵闆協整模型的估計與推斷
第一節 單一方程估計
第二節 係統方法估計

第八章 基於LSTR的麵闆變結構協整檢驗
附錄A 基本數學工具
附錄B 概率和統計
附錄C 極限理論
參考文獻
後記

精彩書摘

（1）麵闆數據是指N個不同對象在T個不同時期被觀測的數據，是可以控製某些類型的遺失變量。多元迴歸是控製變量的一種有力的工具，但它所要求的變量必須有全麵的數據，如果得不到一些變量的數據，則某些遺失變量就不能包括在迴歸中，參數估計的最小二乘估計量就會存在估計偏差。比如研究因變量隨時間的變化情況，麵闆數據就有可能消除那些在對象之間有差異但隨時間不變的遺失變量的影響。
例如，考慮我國糧食生産的地區差異，用我國26個省份的1997~2003年這7年間每一年的糧食産量、播種麵積、勞動力投入量、化肥投入量以及有關變量處理此問題。這個麵闆數據集允許某些遺失變量被控製，比如各地區氣候狀況的不同和土壤的質量不同，這些難以觀測的變量在地區之間不同但不隨時間變化。麵闆數據也允許那些隨時間變化但在各地區不變的變量被控製，比如度量政府對於農業生産的扶持態度的變量等。
（2）麵闆數據集含有NxT個數據，能提供更多的數據信息和更大的自由度。既可以分析個體之間的差異情況，又可以描述個體的動態變化特徵；既可以從不同角度反映已有數據的信息，又可以反映被遺失變量的信息。比如對上一例子，麵闆數據模型可以分析各省份糧食産量與其影響因素的動態發展關係，也可以分析各省份間糧食生産的異同關係，瞭解我國的糧食生産結構。
（3）麵闆數據模型提供瞭具有挑戰性的模型方法，把研究對象劃分為更多的類彆，能更準確地估計模型參數，更準確地捕捉社會的復雜行為。由於麵闆數據具有雙下標的形式，一方麵能更好地代錶來自不同個體和不同時點的數據信息；同時，其模型檢驗與估計也因此變得更加復雜。麵闆數據有時間和個體上的兩個維度，根據維度上的不同效應，可以分為個體固定效應、個體隨機效應、時間固定效應、時間隨機效應和混閤效應等模型形式，為瞭得到模型參數的最優估計量，每一種形式都有不同的假設和估計方法；麵闆數據除瞭每個截麵序列存在序列自相關性外，截麵與截麵之間還存在空間相關性。
……

前言/序言

麵闆數據模型的檢驗方法 [Testing method of Panel data model] 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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便捷的服務,精準的安排.

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北京市分彆為8、9、10、11、12；

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麵闆數據的單位根檢驗的方法主要有 Levin,Lin and CHU(2002)提齣的LLC檢驗方法[5]。Im,Pesearn,Shin(2003)提齣的IPS檢驗[6] , Maddala和Wu(1999)，Choi（2001）提齣的ADF和PP檢驗[7]等。麵闆數據的協整檢驗的方法主要有Pedroni[8] (1999，2004)和Kao[9](1999)提齣的檢驗方法，這兩種檢驗方法的原假設均為不存在協整關係，從麵闆數據中得到殘差統計量進行檢驗。Luciano(2003)中運用Monte Carlo模擬[10]對協整檢驗的幾種方法進行比較，說明在T較小（大）時，Kao檢驗比Pedroni檢驗更高（低）的功效。具體麵闆數據單位根檢驗和協整檢驗的方法見參考文獻[5-10]。

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城市名：北京、上海、重慶、天津的GDP分彆為10、11、9、8（單位億元）。這就是截麵數據，在一個時間點處切開，看各個城市的不同就是截麵數據。

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這就是麵闆數據。

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