追蹤資料分析: 原理與R程式實務 (2014年)

追蹤資料分析: 原理與R程式實務 (2014年)

期:
2014/07/16
390
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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。
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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 Coefficients

4.3 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Models

5.2 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 process

9.6 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

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

規格

誠品貨碼 / 2680890473009
ISBN13 / 9789866018879
ISBN10 / 9866018873
EAN貨碼 / 9789866018879
頁數 / 281
開數 / 18K
注音版 / 否
裝訂 / P:平裝
語言 / 1:中文/繁體
尺寸 / 23X16.8X1.5CM
級別 / N:無

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