计量经济学

- 书名:计量经济学
- 作者: JamesH.Stock MarkW.Watson
- 格式:PDF
- 时间:2024-06-24
- 评分:9.6
- ISBN:9787543220591
内容简介:
《计量经济学》第三版的编写延续了前两版的思想,其中:修改后的第10章对面板数据回归中标准误的处理进行了更新,即群集标准误(clustered error)计算方法;第13章中对试验和准试验的处理,直接应用多元回归方法,使倍差回归方法的讨论更加简明;第12章对弱工具变量的讨论进行了更新;引入“可能结果”分析方法分析实验数据;同时还增加了不少专栏内容,更新了原有案例和专栏的数据和结论。
James H. Stock,普林斯顿大学经济系教授。加州大学伯克利分校经济学博士,曾任教于加州大学伯克利分校及哈佛大学肯尼迪政府学院。研究领域为经济计量方法、宏观经济预测、货币政策等,曾发表论文90多篇,并出版若干其他专著。
Mark W. Watson,普林斯顿大学经济系教授,他与 James H. Stock 都是计量经济学领域中的权威,尤其以时间序列的研究最为出众。
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文章链接:https://www.dushupai.com/book-content-23426.html(转载时请注明本文出处及文章链接)
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路过蜻蜓2019-06-21赶在毕业离校前看完了第一遍,感谢小李的陪伴,让我觉得它没那么难读下去
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Présence2020-07-01我看的是机械工业第三版,但是这版好像也不怎么样。为什么越是这种需要精确的数学书校对越差呢??出版社干什么吃的??大师作品,对入门者不太友好
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metaphor2018-01-252017年的生日礼物,真的救我狗命了Otz
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Présence2020-01-06更广义地讲,一个潜在结果( potential outcomes)就是一个个体在潜在处理下得到的结果。这一个体的因果效应是接受处理和不接受处理的潜在结果之间的差异。一般而言,个体的因果效应可以随个体的不同而不同。例如,药物治疗的效果可能与你的年龄、是否吸烟或者其他健康状况有关。问题在于,我们无法对一个单个个体的因果效应进行度量。因为,一个个体要么接受了处理,要么没有接受处理,我们只能观测到这两个潜在结果中的某一个,而无法同时观测到两个潜在结果。尽管一个单个个体的因果效应无法度量,但在许多应用中,我们只需要知道总体的平均果效应就已经足够。例如,在评估职业培训项目时,我们只需要权衡受训者的平均花费和受训者找到工作的平均成功次数。我们所研究的个体因果效果的总体均值被称为平均因果效应( average causal effect)或平均处理效应( average treatment effect)。我们可以利用理想化的随机对照实验,来估计一个给定总体的平均因果效应。如何能够做到这一点呢?首先假设研究对象是从我们所研究的总体中随机抽选的。因为这些研究对象是通过简单随机抽样选取,他们的潜在结果及因果效应都来自相同的分布,所以,样本因果效应的期望值就是总体的平均因果效应。紧接着,我们假设,这些研究对象被随机分配到处理组或对照组。因为个体的处理状态是随机分配的,个体的处理状态与他/她的潜在结果便是相互独立的。因此,接受处理的期望结果与没有接受处理的期望结果的差值就是因果效应的期望值。因此,当满足以下两个条件:①从总体中随机抽取样本;②将个体随机分配到处理组与对照组,则处理组与对照组的潜在结果差异的期望值就是总体的平均因果效应。正如在3.5节中所提出的,相对于不处理(Xi=0),处理(Xi=1)对Yi产生的因果效应等于条件期望之差E(Yi|Xi=1)ーE(Yi|Xi=0)...
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Présence2020-01-02✨检验弱工具变量的一个经验法则第一阶段F统计量是指检验两阶段最小二乘法的第一阶段中工具变量Z1i,…,Zmi的系数均为零的假设的F统计量。针对仅有单个内生解释变量的情形,如果第一阶段F统计量小于10,则表明工具变量是弱的,即TSLS估计量有偏(即使在大样本条件下)且TSLS估计量的t统计量和置信区间变得不可信。
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Présence2019-12-22似然函数( likelihood function)是抽样的联合概率分布,是未知系数的函数。未知系数的最大似然估计量( maximum likelihood estimator,MLE)是使似然函数达到最大时所计算得到的系数值。由于最大似然估计量选择了使似然函数即联合概率分布达到最大的未知系数,故实际上最大似然估计量选择的是使n个样本数据被抽中的概率达到最大的系数值。在这个意义上,MLE是那些“最可能”生成这些数据的系数值。
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