面板数据分析：第2版

Preface to the Second EditionPreface to the First EditionCharpter 1 Introduction 1.1 Advantages of Panel Data 1.2 Issues Involved in Utilizing Panel Data 1.3 Out of the MonographCharpter 2 Analysis of Covariance 2.1 Introduction 2.2 Analysis of Covariance 2.3 An ExampleCharpter 3 Simple Regression with Variable Intercepts 3.1 Introduce 3.2 Fixed-Effects Models:Least-Squares Dummy-Variable 3.3 Random-Effects Models:Estimation of Varinace-Components Models 3.4 Fixed Effects or Random Effects

Preface to the Second EditionPreface to the First EditionCharpter 1 Introduction 1.1 Advantages of Panel Data 1.2 Issues Involved in Utilizing Panel Data 1.3 Out of the MonographCharpter 2 Analysis of Covariance 2.1 Introduction 2.2 Analysis of Covariance 2.3 An ExampleCharpter 3 Simple Regression with Variable Intercepts 3.1 Introduce 3.2 Fixed-Effects Models:Least-Squares Dummy-Variable 3.3 Random-Effects Models:Estimation of Varinace-Components Models 3.4 Fixed Effects or Random Effects 3.5 Tests for Misspecification 3.6 Model with Specific Variables and Both Individual-and Time-Specific Effects 3.7 Heteroscedasticity 3.8 Models with Serially Correlated Errors 3.9 Models with Arbitrary Error Structure -Chamberlain π　AprroachCharpter 4 Dynamic Models with Variable Intercepts 4.1 Introduce 4.2 The Covariance Estimator 4.3 Random-Effects Models 4.4 An Example 4.5 Fixed-Effects Models 4.6 Estimation of Dynamic Models with Arbitary Correlations in the Residuals 4.7 Fixed-Effects Vector Autoregressive ModelsCharpter 5 Simultaneous-Equations ModelsCharpter 6 Varible-Coefficient ModelsCharpter 7 Discrete DataCharpter 8 Truncated and Censored DataCharpter 9 Incomplete Panel DataCharpter 10 Miscellaneous TopicsCharpter 11 A Summary ViewNotesReferencesAuthor IndexSubject Index

本书是面板数据分析这一领域的经典之作，本书系统地介绍了有关面板数据的基本理论，尤其是对面板数据在控制未观察到的个体或时间偏差，以避免设定误差，改善估计效率方面的应用；并且，本书审慎地使用了实证研究的案例，这使得本书对经济学、商学、社会学和政治科学的研究生和研究人员非常有用。在1986年第一版的成功基础上，本书第二版对第一版进行了丰富的修改，以一种严谨易读的方式将有关面板数据研究的近期进展加入到书中，并且使这部分内容与原有的内容融为一体。第二版特别的修改包括：介绍了贝叶斯方法以及在广义矩方法框架下的估计量的严格外生性的概念，使得各种模型的识别联系起来；对估计离散选择模型的半参数方法提出了直觉解释；以及介绍了面板样本选择模型的估计的成对整理方法（methods of pairwise trimming）等。

捌裎构赜赑anel Data模型的最全面、系统、深入的教科书……该书的出版，无疑是填补国内现代计量经济学教科书的一个空白。” ——清华大学经济管理学院教授 李子奈