《面板數據模型回歸係數估計及Hausman檢驗統計量的統計診斷》是2020年經濟管理出版社出版的圖書。
基本介紹
- 中文名：面板數據模型回歸係數估計及Hausman檢驗統計量的統計診斷
- 作者：楊婷
- 出版社：經濟管理出版社
- 出版時間：2020年
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝-膠訂
- ISBN：9787509651001
內容簡介,作者簡介,圖書目錄,
內容簡介
面板數據是一類重要的統計數據形式，面板數據模型是計量經濟學研究的重要內容，它具有單純截面數據模型或時間序列數據模型所不具備的優勢，在套用研究中被廣泛採用。
《面板數據模型回歸係數估計及Hausman檢驗統計量的統計診斷》基於數據刪除模型、廣義影響函式、Cook曲率度量三種方法，對面板數據模型三種參數估計方法（協方差估計、廣義小二乘估計、極大似然估計）以及模型設定Hausman檢驗統計量展開統計診斷研究，並將理論成果套用於中國巨觀經濟數據。
作者簡介
楊婷，江西財經大學統計學院金融統計與風險管理系講師。2013年畢業於廈門大學經濟學院統計系，獲經濟學博士學位。研究方向：面板數據模型的統計診斷、空間計量模型的理論與套用。
圖書目錄
第1章 緒論
1．1 研究背景和意義
1．1．1 研究背景
1．1．2 研究意義
1．2 國內外研究綜述
1．2．1 國外研究綜述
1．2．2 國內研究綜述
1．3 研究內容和創新點
1．3．1 研究內容
1．3．2 創新點
1．4 本書結構
第2章 統計診斷方法和面板數據模型介紹
2．1 統計診斷方法介紹
2．1．1 基於數據刪除模型的統計診斷方法
2．1．2 基於Cook曲率度量的統計診斷方法
2．1．3 基於廣義影響函式的統計診斷方法
2．1．4 其他統計診斷方法
2．2 面板數據模型
2．2．1 面板數據固定效應模型
2．2．2 面板數據隨機效應模型
2．2．3 面板數據模型的Hausman檢驗
2．2．4 其他面板數據模型理論
第3章 協方差估計的統計診斷
3．1 基於數據刪除模型的統計診斷
3．1．1 基於截面數據刪除的統計診斷
3．1．2 基於時間數據刪除的統計診斷
3．2 基於廣義影響函式的統計診斷
3．2．1 方差擾動下的統計診斷
3．2．2 自變數擾動下的統計診斷
3．2．3 因變數擾動下的統計診斷
第4章 廣義小二乘估計的統計診斷
4．1 基於數據刪除模型的統計診斷
4．1．1 基於截面數據刪除的統計診斷
4．1．2 基於時間數據刪除的統計診斷
4．2 基於廣義影響函式的統計診斷
4．2．1 方差擾動下的統計診斷
4．2．2 自變數擾動下的統計診斷
4．2．3 因變數擾動下的統計診斷
第5章 極大似然估計的統計診斷
5．1 基於數據刪除模型的統計診斷
5．1．1 基於截面數據刪除的統計診斷
5．1．2 基於時間數據刪除的統計診斷
5．2 基於Cook曲率度量的統計診斷
5．2．1 方差擾動下的統計診斷
5．2．2 自變數擾動下的統計診斷
5．2．3 因變數擾動下的統計診斷
……
第6章 Hausman檢驗統計量的統計診斷
第7章 實際數據套用和解釋
第8章 研究總結和展望
附錄
參考文獻
後記
