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微观计量经济学

定价：￥49.00

作者：金江

出版时间：2024-06

最新印次日期：2025-9

出版社：北京大学出版社

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基本信息评价

出版社：北京大学出版社
ISBN：9787301350782
版次：1版
本季征订号：63268063-3
开本：16开
出版时间：2024-06
本科门类：经济学
本科专业类：经济学类
适用专业：经济学类
适用分级：本科

作者简介

金江，经济学博士，华南理工大学经济与金融学院副教授。主要从事计量经济学、劳动经济学、城市经济学等的教学与研究工作，长期讲授《计量经济学》《中级计量经济学》《高级计量经济学》等本科生和研究生课程，具有丰富的计量经济学学科教学经验；在Chinese Journal of Sociology、《统计研究》、《社会》、《经济评论》、《中国人口?资源与环境》等中英文期刊上发表论文20多篇。

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内容简介

本书以横截面数据和面板数据为基础，全面介绍了微观计量经济学的理论模型和估计原理。本书包括：
绪论、离散被解释变量模型、分位数回归模型、工具变量法、受限被解释变量模型、面板数据模型Ⅰ、面板
数据模型Ⅱ、处理效应、匹配方法、局部平均处理效应、双重差分模型、事件分析法、合成控制法及断点回
归设计等。
本书的撰写遵循以下原则：先对理论知识进行介绍，然后结合Stata 软件和具体例子来介绍相应的估计
命令及其运用。此外，本书在介绍基本理论时，还会结合具体问题给出一些例子，以便加深读者对相关知识
点的理解。
本书可作为经济学、管理学及其他相关学科高年级本科生、硕士研究生及博士研究生的中高级计量经济
学教材，也可作为相关领域的教师及研究人员了解定量分析方法的参考读物。

第1 章绪论 ……………………………………………………………· 1
1.1 什么是微观数据 ……………………………………………………···· 1
1.2 计量经济学的经典分析框架 ……………………………………………···· 2
1.3 广义最小二乘法 ……………………………………………………···· 3
1.4 最大似然估计 ………………………………………………………·· 4
1.5 广义矩估计 ………………………………………………………… 5
第2 章离散被解释变量模型 ………………………………………………· 8
2.1 二元选择模型 ………………………………………………………·· 8
2.2 随机效用模型 ………………………………………………………· 13
2.3 多元选择模型 ………………………………………………………· 14
2.4 排序选择模型 ………………………………………………………· 16
2.5 泊松回归 …………………………………………………………·· 19
2.6 应用指南 …………………………………………………………·· 21
第3 章分位数回归模型 …………………………………………………·· 29
3.1 分位数的含义 ………………………………………………………· 29
3.2 中位数回归 ………………………………………………………···· 29
3.3 分位数回归 ………………………………………………………···· 31
3.4 统计推断 …………………………………………………………·· 34
3.5 应用指南 …………………………………………………………·· 35
第4 章工具变量法 ……………………………………………………···· 38
4.1 内生性问题 ………………………………………………………···· 38
4.2 工具变量估计思想的提出 ………………………………………………· 40
4.3 工具变量估计 ………………………………………………………· 40
4.4 如何寻找工具变量 …………………………………………………… 44
4.5 应用指南 …………………………………………………………·· 45
第5 章受限被解释变量模型 ……………………………………………… 52
5.1 断尾回归 …………………………………………………………·· 52
5.2 样本选择模型 ………………………………………………………· 54
5.3 截取回归 …………………………………………………………·· 56
5.4 应用指南 …………………………………………………………·· 60
第6 章面板数据模型Ⅰ …………………………………………………·· 63
6.1 面板数据的特征 ……………………………………………………··· 63
6.2 静态面板数据模型的估计 ………………………………………………· 64
6.3 固定效应和随机效应的选择 ……………………………………………··· 67
6.4 其他问题 …………………………………………………………·· 69
6.5 动态面板数据模型 …………………………………………………… 71
6.6 应用指南 …………………………………………………………·· 75
第7 章面板数据模型Ⅱ …………………………………………………·· 83
7.1 面板二元选择模型 …………………………………………………… 83
7.2 面板泊松模型 ………………………………………………………· 87
7.3 面板Tobit 模型 ……………………………………………………···· 89
7.4 面板分位数模型 ……………………………………………………··· 90
7.5 应用指南 …………………………………………………………·· 92
第8 章处理效应 ………………………………………………………··· 98
8.1 处理效应的定义 ……………………………………………………··· 98
8.2 识别假设 …………………………………………………………·· 99
8.3 选择偏误 ………………………………………………………… 100
8.4 其他问题 ………………………………………………………… 103
第9 章匹配方法 ………………………………………………………· 106
9.1 识别假设 ………………………………………………………… 106
9.2 匹配估计 ………………………………………………………… 108
9.3 不同的匹配方法 ……………………………………………………· 111
9.4 多处理组的匹配估计 ………………………………………………… 112
9.5 其他问题 ………………………………………………………… 113
9.6 应用指南 ………………………………………………………… 114
第10 章局部平均处理效应 ……………………………………………… 119
10.1 不可观测因素的影响 ………………………………………………··· 119
10.2 工具变量估计 ……………………………………………………·· 120
10.3 局部平均处理效应估计 ……………………………………………… 122
10.4 存在协变量时局部平均处理效应的估计 …………………………………···· 125
10.5 应用指南 ………………………………………………………··· 130
第 11 章双重差分模型 …………………………………………………·· 134
11.1 标准双重差分模型 …………………………………………………· 134
11.2 交叠双重差分模型 …………………………………………………· 136
11.3 倾向得分匹配-双重差分估计 …………………………………………··· 138
11.4 其他类型DID 模型 …………………………………………………· 139
11.5 应用指南 ………………………………………………………··· 140
第12 章事件分析法 ……………………………………………………· 144
12.1 基本模型 ………………………………………………………··· 144
12.2 识别要求 ………………………………………………………··· 146
12.3 其他问题 ………………………………………………………··· 148
12.4 应用指南 ………………………………………………………··· 149
第13 章合成控制法 ……………………………………………………· 153
13.1 合成控制法的估计原理 ……………………………………………… 153
13.2 多个处理个体的情况 ………………………………………………··· 159
13.3 合成控制法的不足 …………………………………………………· 160
13.4 应用指南 ………………………………………………………··· 161
第14 章断点回归设计 …………………………………………………·· 165
14.1 基本思想 ………………………………………………………··· 165
14.2 清晰断点 ………………………………………………………··· 166
14.3 模糊断点 ………………………………………………………··· 171
14.4 其他问题 ………………………………………………………··· 174
14.5 断点回归的可靠性检验 ……………………………………………… 177
14.6 应用指南 ………………………………………………………··· 177
参考文献 ……………………………………………………………… 183
附录 …………………………………………………………………·· 186