前言
教学建议
第1序号 项目 考核内容 单项分值 备注
1 学习态度 　出勤、课堂问答、课堂汇报交流等 10 —
2 课后作业 　3次课后作业布置、1次文献研读交流等 20 　分批次布置、交流
3 实验报告 　选题与问题提出，模型方法使用准确，量化分析逻辑严谨合理，软件实现步骤清晰，结果解读准确完整，汇报交流，报告写作 20 　分批次演示交流
4 课程论文 　选题、问题提出与创新贡献，理论分析与实证研究方法，结果分析、结论启示，汇报交流，论文写作 20 　分批次汇报交流
5 期末考试 　理论知识与软件实现操作，各占50% 30 　分层分类，统一教学
序列1
1.1　多元GARCH模型1
1.2　误差修正模型12
1.3　向量自回归模型15
1.4　结构向量自回归模型20
1.5　向量误差修正模型22
1.6　向量误差修正模型的协整秩25
1.7　动态因子模型27
1.8　状态空间模型28
1.9　VAR模型的诊断和检验29
1.10　VEC模型的诊断和检验36
1.11　VAR/VEC模型预测39
1.12　脉冲响应和方差分解分析43
第2章　面板数据分析49
2.1　面板数据模型设定的Stata基本
　　　实用工具49
2.2　线性面板回归51
2.3　随机效应的拉格朗日乘子检验58
2.4　带AR（1）干扰项的面板线性回归59
2.5　随机系数广义最小二乘回归63
2.6　动态面板数据65
2.7　面板数据的删失结果71
2.8　面板数据的同期相关74
第3章　面板数据分析拓展82
3.1　面板二元结果82
3.2　面板序数结果89
3.3　面板分类结果92
3.4　面板计数结果108
3.5　广义线性面板模型 117
3.6　面板样本选择线性模型122
3.7　面板数据协整检验127
3.8　面板单位根检验130
3.9　面板折线图137
3.10　面板随机前沿模型137
3.11　面板数据模型的分位数回归估计140
3.12　面板门限回归模型151
3.13　动态面板门限回归模型156
3.14　面板平滑转换模型161
第4章　多层混合效应模型与
　　　　有限混合模型169
4.1　多层混合效应线性回归170
4.2　多层混合效应非线性回归171
4.3　多层混合效应logistic回归181
4.4　有限混合模型 185
第5章　生存分析196
5.1　风险函数196
5.2　生存数据的归并与描述分析197
5.3　Cox比例风险模型198
5.4　检验Cox比例风险模型的假设206
5.5　间隔审查的Cox比例风险模型 207
5.6　竞争风险回归207
5.7　参数生存模型208
5.8　面板数据随机效应参数生存
　　　回归模型216
5.9　多层混合效应参数生存回归模型218
第6章　内生协变量220

5.^ò21^?效应线性回归1^ò21^6.1　含内生协变量的线性回归220
6.2　含内生协变量的扩展线性回归分析223
6.3　三阶段最小二乘法229
6.4　广义矩估计法229
6.5　含连续内生协变量的probit模型231
6.6　含内生协变量的扩展probit回归233
6.7　含内生协变量的扩展有序probit回归236
6.8　含内生协变量的Tobit回归238
6.9　含内生协变量的区间回归241
6.10　含内生协变量的泊松模型估计244
6.11　含内生协变量的面板数据分析247
6.12　含内生协变量的随机效应回归253
第7章　因果推断259
7.1　处理效应分析基础259
7.2　回归调整估计法263
7.3　逆概率加权估计法265
7.4　增广逆概率加权估计法266
7.5　逆概率加权回归调整估计法268
7.6　最近邻匹配估计270
7.7　倾向性得分匹配271
7.8　双重差分模型与三重差分模型273
7.9　合成控制法293
7.10　断点回归模型297
第8章　因果推断拓展303
8.1　处理效应的控制函数估计法303
8.2　处理效应的最大似然估计307
8.3　处理效应的含内生变量和样本
　　　选择的扩展线性回归分析309
8.4　处理效应的扩展probit回归分析318
8.5　处理效应的扩展有序probit回归分析326
8.6　处理效应的含内生变量和样本
　　　选择的区间回归模型分析331
8.7　处理效应的随机效应回归分析333
8.8　处理效应的随机效应probit回归分析336
8.9　处理效应的面板随机效应有序
　　　probit回归分析339
8.10　处理效应的随机效应区间回归分析343
第9章　结构方程模型347
9.1　结构方程模型概述347
9.2　结构方程模型的构建方法348
9.3　结构方程模型的识别和估计352
9.4　结构方程模型的评价和修正353
9.5　结构方程模型与广义结构方程模型354
9.6　结构方程模型估计的Stata命令
　　　及实现355
9.7　广义结构方程模型估计的Stata
　　　命令及实现360
第10章　联立方程模型369
10.1　联立方程模型概述369
10.2　联立方程模型的识别370
10.3　多元回归371
10.4　似不相关回归372
10.5　三阶段最小二乘法376
10.6　系统广义矩估计380
10.7　完全信息最大似然估计法380
10.8　非线性似不相关回归380
第11章　基本空间计量经济分析383
11.1　空间计量经济学绪论383
11.2　空间权重矩阵383
11.3　空间数据可视化389
11.4　空间自相关分析391
11.5　空间相关模式识别与空间计量
　　　模型设定397
11.6　具有空间自相关误差项的截面
　　　空间自相关模型403
11.7　空间自回归模型413
11.8　空间误差模型416
11.9　空间杜宾模型417
11.10　空间面板模型418
第12章　贝叶斯估计427
12.1　贝叶斯估计原理427
12.2　贝叶斯估计命令429
12.3　贝叶斯线性回归429
12.4　MH算法的贝叶斯模型431
第13章　lasso回归438
13.1　lasso回归预测及模型选择438
13.2　平方根lasso回归447
13.3　弹性网络回归449
第14章　Stata编程基础453
14.1　基本工具453
14.2　程序文件的基本格式456
14.3　程序控制与循环命令461
14.4　矩阵命令465
14.5　矩阵编程469
参考文献477