译者序作者简介前言教学建议第1章 导论 1.1 面板数据：一些例子 1.2 为什么使用面板数据，它们的优点和局限性 注释第2章 单因素误差回归模型 2.1 介绍 2.2 固定效应模型 2.3 随机效应模型 2.4 极大似然估计 2.5 预测 2.6 案例 2.7 精选的应用案例 2.8 计算的注意事项 注释 本章习题第3章 双因素误差回归模型 3.1 简介 3.2 固定效应模型 3.3 随机效应模型 3.4 极大似然估计 3.5 预测 3.6 案例 3.7 应用精选 注释 本章习题第4章 面板数据的假设检验 4.1 面板数据的混合估计检验 4.2 对个体效应和时间效应的检验 4.3 Hausman设定检验 4.4 进一步阅读 注释 本章习题第5章 单因素误差模型中的异方差和序列相关 5.1 异方差 5.2 序列相关 注释 本章习题第6章 因素误差的似不相关回归模型 6.1 单因素误差模型 6.2 双因素误差模型 6.3 应用与扩展 本章习题第7章 单因素误差的联立方程组 7.1 单方程的估计 7.2 经验案例：北卡罗来纳州的犯罪 7.3 系统估计 7.4 Hausman和Taylor估计量 7.5 实证分析：PSID数据的收入方程 7.6 进一步阅读以及扩展 注释 本章习题第8章 动态面板数据模型 8.1 简介 8.2 Arellano和Bond估计量 8.3 Arellano和Bover估计量 8.4 Ahn和Schmidf矩条件 8.5 BIundell和Bond系统GMM估计量 8.6 Keane和RunkIe估计量 8.7 最新进展 8.8 经验研究案例 8.9 进一步阅读 注释 本章习题第9章 非平衡面板数据模型 9.1 介绍 9.2 非平衡的单因素误差模型 9.3 经验案例：享乐主义者的住房 9.4 非平衡双因素误差模型 9.5 非平衡面板数据个体效应和时间效应的检验 9.6 非平衡嵌套误差模型 注释 本章习题第10章 专题 10.1 测量误差和面板数据 10.2 轮换面板 10.3 伪面板 10.4 合并截面时间序列的其他方法 10.5 空间面板数据 10.6 混合模型的短期和长期估计 10.7 异质面板数据 10.8 计数面板数据 注释 本章习题第11章 限值因变量与面板数据 11.1 固定的和随机的logit和probit模型 11.2 面板数据限值因变量模型的模拟估计 11.3 动态面板限值因变量模型 11.4 面板数据的选择偏倚 11.5 删截和截尾的面板数据模型 11.6 实证应用 11.7 经验案例：护士劳动力的供给 11.8 进一步的阅读 注释 本章习题第12章 非平稳面板 12.1 引言 12.2 假定截面独立的面板单位根检验 12.3 截面相关的面板单位根检验 12.4 面板数据中的虚假回归 12.5 面板数据的协整检验 12.6 面板协整模型的估计与推断 12.7 经验案例：购买力平价 12.8 进一步阅读 注释 本章习题参考文献
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