面板数据模型与Stata操作:格致之学

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面板数据模型与Stata操作:格致之学
  • 名称:面板数据模型与Stata操作
  • 作者:格致之学
  • 课程价格:199.00
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面板数据模型与Stata操作:格致之学 升学·考研-第2张

课程简介:
本课程面板数据模型与Stata操作是由格致之学倾力打造第一期,致力于统计与计量经济学的传播,帮助广大学子与研究人员走出困境。,政治学、经济学、管理学、市场营销学、社会学、医学、生物学、新闻学、传播学、心理学等领域在校本科生、硕士生、博士生与科研工作者的科研利器。 课程概述老师介绍副教授,数量经济学博士,理论经济学在站博士后,擅长应用统计学与应用计量经济学的软件操作。课程简介本课程为社会学、政治学、cc国际合作伙伴_cc国际网投合法吗_CC国际预测学、心理学、经济学、管理学、医学等领域的本科生、硕士研究生、博士研究生与科研工作者提供面板数据模型的详细Stata操作,图表结合,通过详细的案例操作流程讲解应用过程,力争让学习者通过“比着葫芦画瓢”就可以进行正确操作。具体内容不仅包括静态面板数据模型、动态面板数据模型,还更细的介绍了短面板、长面板、平稳面板与非平稳面板数据模型的内容。包括常用的固定效应、随机效应、混合估计、总体平均、异方差、序列相关、截面相依、内生性处理、系统GMM、差分GMM的估计与检验等,还包括比较热的模型设定检验、面板单位根检验、面板协整检验、DOLS、FMOLS、CCR、面板VAR、面板门槛模型、面板格兰杰因果检验、面板动态相关模型、面板误差修正模型、面板似不相关回归,等等。更详细内容可见目录。根据大量网络学生与自己上课过程中学生提出的意见,认为部分课程价格过高,影响了学习,为了鼓励学生更好的学习计量特将面板数据模型进行整合,并大幅降价,同时赠送邹至庄检验与Stata操作,虚拟变量与多元交互(调节效应)等内容。由于目录内容过多,无法完全展示,更详细的目录或更多计量与统计学应用内容可以关注微信公众号“格致之学(Truth_Wisdom_Science)”。课程目录静态面板数据模型与Stata操作(一)1.面板回归模型介绍与估计1.1基本面板回归模型设定1.2固定效应模型1.3总体平均模型1.4随机效应模型1.5拟合优度度量1.6FE与RE的选择1.7变系数模型1.8程序介绍与操作流程(1)数据描述(2)组内差异与组间差异(3)单个个体时间序列图(4)总体散点图(5)组内与组间散点图(6)混合回归(7)总体平均估计量(8)组内估计量(9)固定效应与混合效应的选择(10)最小二乘虚拟变量回归(LSDV)(11)FD估计量(12)RE估计量:FGLS与MLE估计量(13)随机效应与混合效应的选择(14)组间估计量(15)FE与RE的选择1.9面板数据的异方差与序列相关(1)异方差(2)序列相关静态面板数据模型与Stata操作(二)2.截面相依、异方差与序列相关条件下的面板模型估计2.1基本介绍2.2程序介绍与操作流程(1)异方差的处理(2)异方差与自相关的处理(3) 长面板的估计①混合OLS与PFGLS②有AR(1)误差项自相关的不等间隔面板③面板校正标准误回归④更有效的估计⑤组间异方差、组间同期相关与组内自相关的检验静态面板数据模型与Stata操作(三)3.个体斜率的固定效应模型(FEIS)3.1模型介绍3.2程序介绍3.3操作流程(1)数据描述(2)估计稳健标准差的标准固定效应模型(3)带有某变量斜率的固定效应模型(4)带有某变量斜率的固定效应模型,并添加转换变量到当前数据集静态面板数据模型与Stata操作(四)4.前沿估计方法4.1Fama and MacBeth (1973) 估计4.2一阶面板序列相关的异方差-稳健HR检验4.3面板序列相关的Portmanteau检验4.4非参数时变系数的固定效应模型4.5面板数据的半参数估计4.6多重异方差面板数据回归的MLE随机效应4.7加权随机效应模型4.8随机系数模型(1)将可变系数视为常数(2)随机系数模型4.9面板模型设定检验:拉姆齐检验①组间效应面板回归②Fama-MacBeth模型面板回归③ 固定效应面板回归④总体平均效应面板回归⑤随机效应MLE面板回归⑥ Swamy随机系数面板回归⑦随机效应GLS面板回归8.自相关与异方差GLS面板回归9.Kmenta异方差GLS AR(1)面板回归10.Kmenta 异方差 GLS AR(1): 每个面板不同11.Kmenta 异方差 GLS AR(1) :所有面板相同12.Parks (FULL) 异方差 横截面 GLS AR(1) 面板回归13.线性校准标准误差(PCSE)面板回归14.线性AR(1)面板回归4.10异方差检验(1)Panel Groupwise 异方差检验(2)面板数据异方差Wald 检验(3)面板数据异方差的Hall-Pagan 检验(4)面板数据异方差的Cook-Weisberg 检验(5) 面板数据异方差的Engle (ARCH) 检验(6) Greene 似然比LR 面板异方差检验(7) Breusch-Pagan LM面板异方差检验4.11自相关检验(1)面板自相关的巴尔塔基检验(2)面板数据自相关Breusch-Godfrey 检验(3)面板数据自相关Box-Pierce检验(4)面板数据自相关Breusch-Pagan-Godfrey检验(5)面板数据自相关动态Durbin h 与Harvey LM检验(6)面板数据自相关动态Durbin m检验(7)面板数据自相关Durbin-Watson检验(8)面板数据自相关Von Neumann 比率检验(9)面板数据自相关Wooldridge 检验4.12非正态性检验(1)面板数据非正态性Anderson-Darling检验(2)面板数据非正态性Geary Runs检验(3)面板数据非正态性White检验静态面板数据模型与Stata操作(五)5.内生性处理5.1面板IV估计(1)程序介绍Ⅰ(2)程序介绍Ⅱ(3)操作流程①对固定效应模型先进行一阶差分,再使用工具变量②对FE先进行离差变换再使用工具变量③先对RE进行FGLS变换,然后进行2SLS回归④报告第一阶段估计⑤过度识别检验⑥是否存在内生性检验⑦IV/2SLS估计⑧两步GMM估计⑨有限信息极大似然法(LIML)估计5.2Hausman-Taylor估计量(1)程序介绍(2)操作流程静态面板数据模型与Stata操作(六)6.非平衡面板似不相关回归6.1基本介绍6.2程序介绍动态面板数据模型与Stata操作1.动态面板数据模型简介2.Arellano and Bond(1991)估计量3.Arellano and Bover(1995)估计量4.Blundell and Bond(1998)系统GMM估计量5.差分GMM估计5.1程序介绍5.2软件操作6.系统GMM估计6.1程序介绍6.2软件操作7.差分与系统GMM估计7.1程序介绍7.2软件操作8.GMM线性动态面板估计8.1程序介绍8.2操作流程(1)数据描述(2) Arellano-Bond估计(3)Arellano-Bover估计量(4)Ahn-Schmidt估计量Ⅰ(5)Ahn-Schmidt估计量Ⅱ(6)Blundell-Bond估计量(7)Hayakawa IV 估计量9.固定效应动态面板数据模型9.1模型介绍9.2程序介绍(1)估计程序(2)预测程序10.偏差校正LSDV估计11.1程序介绍11.2软件操作11.序贯(两阶段)线性面板估计11.1程序介绍11.2软件操作非平稳面板数据模型与Stata操作(一)1.基本概念1.1非平稳序列1.2ARMA的平稳性1.3伪回归1.4协整1.5误差修正模型2.非平稳面板分析的步骤3.截面相依(相关)检验3.1基本介绍(1) Pesaran’s CD test(2) Friedman’s test(3) Frees’ test3.2程序介绍3.3操作流程(1)数据描述(2) Pesaran’s (2004) CD 检验(3) Frees (1995)与 Friedman (1937)检验(4)RE的截面相依检验3.4新程序介绍与操作流程(1)变量与残差的截面相依检验①程序介绍②操作流程A.研究单变量的截面相依B.方程所有变量的截面相依检验C.计算具有时间固定效应的OLS回归的残差,并检验残差的截面相依D.使用Pesaran & Smith(1995)均值组估计量计算估计残差,然后检验残差的截面相依性E. 使用Pesaran (2006) CCE 均值组估计量计算估计模型残差,然后检验残差(2)弱截面相依检验:①程序介绍②操作流程A.拟合面板模型后运行CD检验B. 回归之后预测误差,进行CD检验C. 绘制截面密度图D. 检验某个变量的CD(3)残差截面独立性检验①程序介绍②操作流程(4)截面相依的CD检验(Pesaran (2004/2015)):①程序介绍②操作流程非平稳面板数据模型与Stata操作(二)4.单位根检验4.1假定截面独立的面板单位根检验(1)LLC检验①理论介绍②程序介绍③操作流程(2)HT检验①理论介绍②程序介绍③操作流程(3)Breitung检验①基本介绍②程序介绍③操作流程(4)IPS检验①理论介绍②程序介绍③操作流程(5)Fisher检验①基本介绍②程序介绍③操作流程(6)Hadri LM检验①基本介绍②程序介绍③操作流程4.2截面相依情况下的面板单位根检验(1)存在截面相依情况下的Pesaran简单面板单位根检验:①程序介绍②基本介绍③操作流程(2)存在截面相依下Pesaran面板单位根检验:①程序介绍②操作程序(3)多变量和滞后的第一代和第二代面板单位根检验(更方便的工具)①程序介绍②操作流程非平稳面板数据模型与Stata操作(三)5.面板协整检验5.1第一代协整检验(1) Kao检验(2) Pedroni检验(3) Westerlund检验(4) 长期方差(5)面板协整检验程序介绍例子(6) Kao tests操作流程①数据描述②Kao tests(7)Pedroni tests操作流程(8) Westerlund tests操作流程5.2第二代协整检验: Westerlund (2007)(1)误差修正检验①组均值检验②面板检验(2)程序介绍①基于协整检验的Westerlund(2007)误差修正(3)操作流程①数据描述②操作流程非平稳面板数据模型与Stata操作(四)6.面板协整分析6.1面板动态一般最小二乘估计(PDOLS)(1)协整检验(2) PDOLS(3)程序介绍(4)操作流程6.2完全修正的普通最小二乘法(FMOLS)(1)模型介绍(2)程序介绍(3)操作流程①PDOLS估计②FMOLS估计③CCR估计非平稳面板数据模型与Stata操作(五)7.异质性斜率模型估计7.1模型介绍(1) Pesaran and Smith (1995)(2) Pesaran (2006)(3) Eberhardt and Teal (2010)7.2程序介绍7.3操作流程(1)数据描述(2)标准的MG估计量(3)标准MG估计量并添加线性趋势(4) 标准的MG估计量并使用离群稳健平均替代未加权平均(5) CCEMG估计量(6) CCEMG估计量并显示每个面板结果(7) CCEMG估计量并存储每个面板回归残差(8)AMG估计量(9)AMG估计量并包含趋势项(10) AMG估计量并包括趋势项,但公共动态过程被强加于单位系数(11)AMG估计量并显示所有截面系数非平稳面板数据模型与Stata操作(六)8.非平稳异质性面板模型估计8.1基本估计8.2程序介绍8.3操作流程(1)数据描述(2)模型构建(3)PMG估计(4)MG估计(5)动态FE非平稳面板数据模型与Stata操作(七)9.动态共同相关效应估计9.1基本介绍(1)共同相关效应(2)动态共同相关效应(3)混合平均组9.2程序介绍9.3操作流程(1)数据描述(2) MG估计(3)共同相关效应估计(4)动态共同相关效应(5)混合估计(6)工具变量估计非平稳面板数据模型与Stata操作(八)10.截面相依的异质性误差修正模型10.1基本介绍10.2程序介绍10.3操作流程(1)动态CCE估计量的误差修正(2)允许异质性滞后阶数(3)查看组系数矩阵(4) 画出个体长期系数并显示平均长期系数11.面板格兰杰因果检验11.1基本介绍11.2程序介绍11.3操作流程(1)数据处理(2)操作步骤面板向量自回归模型与Stata操作1.基本模型2.程序介绍Ⅰ2.1面板VAR模型滞后阶数选择2.2面板向量自回归模型估计2.3格兰杰因果检验2.4 检验面板VAR的平稳性条件2.5脉冲响应函数2.6预测误差方差分解3.操作流程Ⅰ3.1案例Ⅰ(1)数据描述(2)滞后阶数的选择(3) PVAR估计(4)格兰杰因果检验(5)平稳性检验(6)脉冲响应函数(7)方差分解3.2案例Ⅱ(1)数据描述(2)滞后阶数选择(3)面板向量自回归估计(4)格兰杰因果检验(5)平稳性检验(6)脉冲响应函数(7)方差分解4.程序介绍Ⅱ5.操作流程Ⅱ5.1数据描述5.2例子15.3例子2面板数据门槛模型与Stata操作1.面板门槛模型1.1模型构建1.2最小二乘估计1.3门槛效应的显着性检验1.4门槛值的置信区间构建1.5多门槛模型1.5.1模型估计1.5.2门槛效应的显着性检验1.5.3门槛值置信区间构建2.Stata程序介绍2.1程序安装2.2程序解释2.3注意事项3.Stata操作流程3.1数据导入3.2数据(结构)描述3.3研究目的(1)自变量为其自身的门槛变量模型构建(2)自变量不为其自身的门槛变量模型构建3.4操作流程与结果解释(1)自变量为其自身的门槛变量模型构建①单门槛模型估计②双门槛模型估计A.估计B.画图C.同一样本不同年份的演化D.同一年份不同样本的特征③三门槛模型估计A.估计B.画图(2)自变量不为其自身的门槛变量模型构建①单门槛模型估计②双门槛模型估计A.估计B.画图③三门槛模型估计A.估计B.画图C.门槛变量内生的处置虚拟变量与多元交互(调节效应)(一)2.虚拟变量回归2.1构建虚拟变量(1)参照组的选择(2)描述性统计(列联表分析)2.2虚拟变量回归(1)对含一个虚拟变量模型进行线性回归(2)对含有多个虚拟变量的模型进行回归(3)估计类别之间的差异(4)更多虚拟变量(5)虚拟变量的解释(6)定量变量与虚拟变量2.3估计类别影响差异(1)解释交互效应(2)分样本估计(3)异方差的处理(4)半对数方程中虚拟变量的解释(5)时间序列数据的虚拟变量(6)季节虚拟变量(7)分段线性回归(8)非线性检验(9)logit模型中的虚拟变量虚拟变量与多元交互(调节效应)(二)3.交互效应模型3.1基本概念(1)交互的概念(2)简单效应或主效应(3)交互效应或调节效应(4)标准化系数与其优缺点(5)变量的对中变换3.2连续变量与连续变量的交互效应3.3定性变量与定量变量的交互效应(1)调节变量为定性变量的情况(2)调节变量为连续变量的情况(3)存在多个定性变量的情况3.4多向交互效应(1)定量变量之间的交互效应(2)定性变量与连续变量的交互效应①关键自变量是连续变量的情况②关键自变量是定性变量的情况(3)非线性交互效应(4)交互效应系数测算①连续变量之间的交互效应②虚拟变量之间的交互效应③三向交互效应模型构建邹至庄检验(Chow Test)与Stata操作1.模型介绍2.估计方法3.案例操作3.1第1类型操作3.2第2类型操作3.3第3类型操作3.4稳健方差估计3.5Bootstrap估计3.6Jackknife估计

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