追蹤資料分析: 原理與R程式實務 (2014年) | 誠品線上

追蹤資料分析: 原理與R程式實務 (2014年)

內容簡介

內容簡介 Panel Data是一個越來越受到重視的資料型態，除了財經會計之外，一般社會科學對於分析Panel Data的需要也日益增加。本書除了介紹標準個體計量使用的Panel Data分析之外，也包括非定態Panel Data的分析，以及近年來相當引人注意的 Large Panel問題。◎以資料分析的角度結合Panel Data的理論和實做：本書多以敘述方式講述理論，另外再輔以簡單的代數，讀者可以很快地掌握這個方法的詮釋，以利進入研究議題。◎以相關R程式語言的模組，進行資料的實證分析：除了R語言，本書也含有套裝軟體Stata的分析流程，以利讀者使用。●適用課程︰計量經濟學、時間序列分析、個體計量、多變量分析等課程。●適用對象︰碩士生，博士生與相關研究學者。

作者介紹

作者介紹 ■作者簡介何宗武 現職 世新大學財務金融系教授世新大學數量方法研究暨發展中心主任學歷 美國University of Utah經濟學博士

產品目錄

產品目錄 第一部分 追蹤資料之線性模型第一章 R 的線性模式lm()介紹1.1 估計原理－最小平方法1.2 單變數線性迴歸1.3 連續變數線性複迴歸1.4 因子和交互效果1.5 迴歸診斷1.6 時間序列迴歸：dynlm()1.7 線性重合檢定第二章 追蹤資料—資料結構與性質2.1 概說2.2 基本線性模式2.3 R 資料建立第三章 維度N 的異質性：單維模型（One-way）3.1 固定效果設定3.2 隨機效果設定第四章 其他主題4.1 維度T 的異質性：雙維模型4.2 Variable Coefficients4.3 不完整追蹤資料簡介第五章 檢定5.1 固定效果模型之下個別效果的統計顯著性Models5.2 隨機效果模型之下的個別效果5.3 隨機效果vs.固定效果5.4 序列相關檢定第六章 修正6.1 具序列相關修正之模型估計6.2 殘差異質性與穩健共變異數修正第七章 內生性問題 Panel Data with Endogeneity 7.1 原理：何謂內生性？7.2 Error-Component 2SLS (EC-2SLS) 7.3 Hausman and Taylor (1981)第八章 動態追蹤資料模型 Dynamic Panel Data 8.1 原理8.2 R 實做第二部分 非定態時間序列與追蹤資料第九章 R 的時間序列分析入門9.1 時間序列性質9.2 R 的時間序列資料建立與繪圖9.3 時間序列繪圖9.4 單筆時間序列性質9.5 ARMA process9.6 序列相關與檢定第十章 非定態時間序列之單根檢定第十一章 非定態追蹤資料之單根檢定11.1 原理說明11.2 R 實做第十二章 Large Panel Problems 與Peseran (2006)方法12.1 問題與Peseran(2006)方法原理12.2 R 的實做附錄1 間斷型變數的Panel Data：Probit Logit Poisson 附錄2 實證個案介紹附錄3 Stata 的Panel Data 分析

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