Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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- 时间序列分析
具体描述
The second edition of this acclaimed graduate text provides a unified treatment of the analysis of two kinds of data structures used in contemporary econometric research: cross section data and panel data. The book covers both linear and nonlinear models, including models with dynamics and/or individual heterogeneity. In addition to general estimation frameworks (particularly methods of moments and maximum likelihood), specific linear and nonlinear methods are covered in detail, including probit and logit models, multinomial and ordered choice models, Tobit models and two-part extensions, models for count data, various censored and missing data schemes, causal (or treatment) effect estimation, and duration analysis. Control function and correlated random effects approaches are expanded to allow estimation of complicated models in the presence of endogeneity and heterogeneity.
This second edition has been substantially updated and revised. Improvements include a broader class of models for missing data problems; more detailed treatment of cluster sampling problems, an important topic for empirical researchers; expanded discussion of "generalized instrumental variables" (GIV) estimation; new coverage of inverse probability weighting; a more complete framework for estimating treatment effects with assumptions concerning the intervention and different data structures, including panel data, and a firmly established link between econometric approaches to nonlinear panel data and the "generalized estimating equation" literature popular in statistics and other fields. New attention is given to explaining when particular econometric methods can be applied; the goal is not only to tell readers what does work, but why certain “obvious” procedures do not. The numerous included exercises, both theoretical and computer-based, allow the reader to extend methods covered in the text and discover new insights.
作者简介
目录信息
读后感
这条大概评了计量里用到的4本儿书。从8211到8212到8221-8228 2个PhD level的sequence课，这本书都是老师推荐又有推荐的书。作为同样推荐的Greene, Hayashi, 和Hamilton的time series，加起来给了完善的grad-level计量架构。Greene到GMM之前的GLS讲解作为第一个sequence课程的教...
评分对线性投影强调的不够多，很多时候，书中观测变量与误差项的相关性可以利用线性投影的概念给出，而且在理解上会更加直观（在proxy variable和IV上更加明显，老伍似乎在这方面在一开始就没有强调。）
评分如果想真正掌握现代计量经济学，这本书必须仔细阅读，而且不止一遍。不妨做好详细的笔记，完成课后的部分习题（有答案书）。 我的很多同学都说，读了这本书，才真正理解计量的一些思维方式。相比而言，Greene没有什么思想，大杂烩而已；Johnston略浅；Hayashi有辉煌的前4章，...
评分如果想真正掌握现代计量经济学，这本书必须仔细阅读，而且不止一遍。不妨做好详细的笔记，完成课后的部分习题（有答案书）。 我的很多同学都说，读了这本书，才真正理解计量的一些思维方式。相比而言，Greene没有什么思想，大杂烩而已；Johnston略浅；Hayashi有辉煌的前4章，...
评分对线性投影强调的不够多，很多时候，书中观测变量与误差项的相关性可以利用线性投影的概念给出，而且在理解上会更加直观（在proxy variable和IV上更加明显，老伍似乎在这方面在一开始就没有强调。）
用户评价
翻阅这本书的扉页，一种沉甸甸的学术分量扑面而来。它并非那种泛泛而谈、蜻蜓点水式的介绍，而是以一种极其严谨和深入的态度，探讨了横截面与面板数据的计量分析。我预感这本书会充斥着大量的数学推导和统计理论，并且会详细阐述各种模型的假设、性质以及估计方法。 尤其令我感兴趣的是，书中对模型选择的论述。在面对实际数据时，究竟应该选择哪种模型？这本书是否会提供一套系统性的决策框架，帮助我们根据数据的特性和研究问题的需要，做出最优的模型选择？我期待它能够详细介绍各种模型的优劣势，以及在不同情境下的适用性。例如，当数据存在个体效应时，是选择固定效应模型还是随机效应模型？在处理内生性问题时，除了最基本的工具变量法，是否还会有更高级的、更有效的解决方案？这些问题的解答，将是我在这本书中寻找的宝贵财富。
评分这本书，我刚翻开目录，就被那种严谨的学术气息深深吸引住了。标题“Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data”就点明了其核心——横截面数据和面板数据的计量经济学分析。这一点对于很多初学者来说，可能一下子就建立起了一个清晰的学习框架。我猜想，这本书不会像一些通俗的经济学读物那样，仅仅停留在概念的阐述，而是会深入到数据处理、模型构建、统计推断等一系列技术细节。 从我的经验来看，在实际研究中，我们往往会面对各种复杂的数据结构。横截面数据，比如某一年所有家庭的消费支出，提供了某个时间点的静态快照。而面板数据，例如追踪同一批家庭多年的消费行为，则能够捕捉到个体在时间维度上的动态变化。这两者在分析方法上必然存在显著差异，而这本书的标题暗示它将系统地梳理和介绍这些差异，并给出相应的解决策略。我特别期待它在面板数据部分，例如固定效应模型、随机效应模型，甚至是更复杂的动态面板模型，会有详尽的讲解。究竟如何处理内生性问题，如何在模型中融入时间效应和个体效应，这些都是我非常关心的问题。
评分这本书的出现，仿佛在我迷茫的计量研究道路上点亮了一盏明灯。它所涵盖的“横截面”和“面板”数据分析，正好是我当前亟需深入理解的两个核心领域。我期待这本书能够系统地梳理这两种数据类型的特点，以及在它们之下可以应用的各种经典和前沿的计量模型。 对于横截面数据，我希望能看到关于 OLS、IV、Logit/Probit 模型等更深入的讲解，以及在处理异质性、非线性关系时的技巧。而对于面板数据，我更期待能够深入理解固定效应和随机效应模型的精髓，包括它们各自的适用条件、估计方法以及如何检验选择的恰当性。此外，我希望书中能够讨论在面板数据中如何处理时间序列的特征，例如自相关和异方差，以及如何构建动态面板模型来分析变量之间的动态关系。这些知识的学习，将极大地提升我处理和分析实际经济数据的能力。
评分阅读这本书的体验，就像是在攀登一座知识的山峰，每一步都充满了挑战，但也伴随着令人兴奋的发现。它并非一本轻描淡写的入门读物，更像是一本精心打磨的工具箱，里面装着解决计量经济学难题的各种利器。书中对于模型假设的探讨，对于统计检验的逻辑推理，都让我感受到了作者深厚的功底。我尤其欣赏它在解释每一个计量模型时，不仅仅给出公式，还会详细阐述其背后的经济学直觉和实际应用场景。 例如，在处理内生性问题时，书中可能不会止步于简单介绍工具变量法，而是会进一步探讨如何识别有效的工具变量，如何进行多重工具变量的估计，以及在这种情况下如何进行检验。同样，对于面板数据中的遗漏变量偏误，书中或许会提供多种处理方法的比较，并分析各自的优缺点。我希望这本书能够帮助我理解，为什么在某些情况下需要使用特定的模型，以及这些模型是如何在统计学上保证估计的有效性和一致性的。这种对“为什么”的深入挖掘，是提升我自身研究能力的关键。
评分这本书给我的感觉，就像一位经验丰富的向导，带领我在浩瀚的计量经济学领域中穿梭。它并非仅仅罗列公式和定理，而是试图揭示这些理论背后的逻辑和应用价值。我期待它能提供一系列清晰的步骤，指导我如何从原始数据出发，一步步构建起能够回答经济学问题的计量模型。 尤其是关于模型诊断和稳健性检验的部分，我希望这本书能够给予足够的重视。因为在实际研究中，模型设定是否恰当，估计结果是否稳健，往往决定了研究的可靠性。我希望书中能够详细介绍如何识别模型中的异方差、自相关等问题，并提供相应的处理方法。同时，我也期望它能教会我如何进行敏感性分析，例如改变模型设定、调整样本范围等，以检验研究结论的稳健性。通过这些严谨的步骤，我希望能够更加自信地解释我的研究结果，并避免潜在的误导。
评分一个月搞定
评分less cook book than Cameron-Triveldi.
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评分博士计量课本
评分世上无难事，只怕有心人
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