微观计量经济学方法与应用(英文版)
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本书对微观计量经济学进行了全面详细的论述，使用回归方法，分析了产生于企业和个人经济行为的个体层面的数据，涉及横截面数据和面板数据，强调非线性模型和稳健推断以及按章论述的GMM估计、非参数回归、基于模拟的估计、自举方法、贝叶斯方法、分层和整群样本—方法评价、误差度量和数据缺失，使用大量丰富的实际例证。本书的目的是为从业者提供全面的统计方法及他们应用的现代应用微观计量经济研究方法，这些方法包括：非线性模型，最小分布假设下的推断、识别和度量因果关系，而不只是纯粹的联系和纠正对简单随机样本的分析。
本书适用于专业人员，可以作为微观计量经济学、应用计量经济学或者是微观经济学数据分析方向的博士研究生的微观计量经济学教材，也可以作为研究生和应用研究者的参考书。
科林·卡梅隆是加利福尼亚大学戴维斯分校的经济学教授．现任该校数量社会科学研究中心主任。同时，他还执教于俄亥俄州立大学，并对印第安纳大学布卢明顿分校及很多澳洲、欧洲的大学进行过短期的访问讲学。他在微观计量经济学方面的研究成果已经发表在许多前沿计量经济学和经济学杂志上．他还和普拉温·特里维迪合著了《计数数据回归分析》(Regression Analysis of Count Data)。
总序
作者简介
前言
第一部分 预备知识
第1章 概论
第2章 因果模型和非因果模型
第3章 微观经济数据结构
第二部分 核心方法
第4章 线性模型
第5章 最大似然估计和非线性最小二乘估计
第6章 广义矩法和系统估计
第7章 假设检验
第8章 设定检验和模型选择
第9章 半参数方法
第10章 数值优化
第三部分 基于模拟的方法
第11章 自举方法
第12章 基于模拟的方法
第13章 贝叶斯方法
第四部分 横截面数据模型
第14章 二元结果模型
第15章 多项模型
第16章 Tobit模型和选择模型
第17章 转移数据：生存分析
第18章 混合模型和未观察到的异方差
第19章 多重风险模型
第20章 计数数据模型
第五部分 面板数据模型
第21章 线性面板模型基础
第22章 线性面板模型：扩展
第23章 非线性面板模型
第六部分 深层次问题
第24章 层和聚类样本
第25章 处理评价
第26章 度量误差模型
第27章 丢失数据和归因
附录A 渐近理论
附录B 描绘伪随机平局
参考文献描绘伪随机平局
装 帧：平装
页 数：997
版 次：1版（英文版）
开 本：16
正文语种：英语
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