前言
教學建議
第1序號 項目 考核內(nèi)容 單項分值 備注
1 學習態(tài)度 　出勤、課堂問答、課堂匯報交流等 10
2 課后作業(yè) 　3次課后作業(yè)布置、1次文獻研讀交流等 20 　分批次布置、交流
3 實驗報告 　選題與問題提出，模型方法使用準確，量化分析邏輯嚴謹合理，軟件實現(xiàn)步驟清晰，結(jié)果解讀準確完整，匯報交流，報告寫作 20 　分批次演示交流
4 課程論文 　選題、問題提出與創(chuàng)新貢獻，理論分析與實證研究方法，結(jié)果分析、結(jié)論啟示，匯報交流，論文寫作 20 　分批次匯報交流
5 期末考試 　理論知識與軟件實現(xiàn)操作，各占50% 30 　分層分類，統(tǒng)一教學
序列1
1.1　多元GARCH模型1
1.2　誤差修正模型12
1.3　向量自回歸模型15
1.4　結(jié)構(gòu)向量自回歸模型20
1.5　向量誤差修正模型22
1.6　向量誤差修正模型的協(xié)整秩25
1.7　動態(tài)因子模型27
1.8　狀態(tài)空間模型28
1.9　VAR模型的診斷和檢驗29
1.10　VEC模型的診斷和檢驗36
1.11　VAR/VEC模型預測39
1.12　脈沖響應和方差分解分析43
第2章　面板數(shù)據(jù)分析49
2.1　面板數(shù)據(jù)模型設定的Stata基本
　　　實用工具49
2.2　線性面板回歸51
2.3　隨機效應的拉格朗日乘子檢驗58
2.4　帶AR（1）干擾項的面板線性回歸59
2.5　隨機系數(shù)廣義最小二乘回歸63
2.6　動態(tài)面板數(shù)據(jù)65
2.7　面板數(shù)據(jù)的刪失結(jié)果71
2.8　面板數(shù)據(jù)的同期相關(guān)74
第3章　面板數(shù)據(jù)分析拓展82
3.1　面板二元結(jié)果82
3.2　面板序數(shù)結(jié)果89
3.3　面板分類結(jié)果92
3.4　面板計數(shù)結(jié)果108
3.5　廣義線性面板模型 117
3.6　面板樣本選擇線性模型122
3.7　面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗127
3.8　面板單位根檢驗130
3.9　面板折線圖137
3.10　面板隨機前沿模型137
3.11　面板數(shù)據(jù)模型的分位數(shù)回歸估計140
3.12　面板門限回歸模型151
3.13　動態(tài)面板門限回歸模型156
3.14　面板平滑轉(zhuǎn)換模型161
第4章　多層混合效應模型與
　　　　有限混合模型169
4.1　多層混合效應線性回歸170
4.2　多層混合效應非線性回歸171
4.3　多層混合效應logistic回歸181
4.4　有限混合模型 185
第5章　生存分析196
5.1　風險函數(shù)196
5.2　生存數(shù)據(jù)的歸并與描述分析197
5.3　Cox比例風險模型198
5.4　檢驗Cox比例風險模型的假設206
5.5　間隔審查的Cox比例風險模型 207
5.6　競爭風險回歸207
5.7　參數(shù)生存模型208
5.8　面板數(shù)據(jù)隨機效應參數(shù)生存
　　　回歸模型216
5.9　多層混合效應參數(shù)生存回歸模型218
第6章　內(nèi)生協(xié)變量220

5.^ò21^?效應線性回歸1^ò21^6.1　含內(nèi)生協(xié)變量的線性回歸220
6.2　含內(nèi)生協(xié)變量的擴展線性回歸分析223
6.3　三階段最小二乘法229
6.4　廣義矩估計法229
6.5　含連續(xù)內(nèi)生協(xié)變量的probit模型231
6.6　含內(nèi)生協(xié)變量的擴展probit回歸233
6.7　含內(nèi)生協(xié)變量的擴展有序probit回歸236
6.8　含內(nèi)生協(xié)變量的Tobit回歸238
6.9　含內(nèi)生協(xié)變量的區(qū)間回歸241
6.10　含內(nèi)生協(xié)變量的泊松模型估計244
6.11　含內(nèi)生協(xié)變量的面板數(shù)據(jù)分析247
6.12　含內(nèi)生協(xié)變量的隨機效應回歸253
第7章　因果推斷259
7.1　處理效應分析基礎259
7.2　回歸調(diào)整估計法263
7.3　逆概率加權(quán)估計法265
7.4　增廣逆概率加權(quán)估計法266
7.5　逆概率加權(quán)回歸調(diào)整估計法268
7.6　最近鄰匹配估計270
7.7　傾向性得分匹配271
7.8　雙重差分模型與三重差分模型273
7.9　合成控制法293
7.10　斷點回歸模型297
第8章　因果推斷拓展303
8.1　處理效應的控制函數(shù)估計法303
8.2　處理效應的最大似然估計307
8.3　處理效應的含內(nèi)生變量和樣本
　　　選擇的擴展線性回歸分析309
8.4　處理效應的擴展probit回歸分析318
8.5　處理效應的擴展有序probit回歸分析326
8.6　處理效應的含內(nèi)生變量和樣本
　　　選擇的區(qū)間回歸模型分析331
8.7　處理效應的隨機效應回歸分析333
8.8　處理效應的隨機效應probit回歸分析336
8.9　處理效應的面板隨機效應有序
　　　probit回歸分析339
8.10　處理效應的隨機效應區(qū)間回歸分析343
第9章　結(jié)構(gòu)方程模型347
9.1　結(jié)構(gòu)方程模型概述347
9.2　結(jié)構(gòu)方程模型的構(gòu)建方法348
9.3　結(jié)構(gòu)方程模型的識別和估計352
9.4　結(jié)構(gòu)方程模型的評價和修正353
9.5　結(jié)構(gòu)方程模型與廣義結(jié)構(gòu)方程模型354
9.6　結(jié)構(gòu)方程模型估計的Stata命令
　　　及實現(xiàn)355
9.7　廣義結(jié)構(gòu)方程模型估計的Stata
　　　命令及實現(xiàn)360
第10章　聯(lián)立方程模型369
10.1　聯(lián)立方程模型概述369
10.2　聯(lián)立方程模型的識別370
10.3　多元回歸371
10.4　似不相關(guān)回歸372
10.5　三階段