　　《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》较多地借鉴了现代计量经济学的全新发展，内容全面，除了介绍传统的横截面数据外，对面板数据（含长面板、动态面板、非线性面板）、时间序列（含VAR、单位根、协整）、自然实验、重复截面数据、GMM、自助法、蒙特卡罗法、分位数回归、门限回归、非参数估计、处理效应、空间计量、久期分析、贝叶斯估计等均做了较深入的分析。《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》力图以生动的语言、较多的插图与经济意义来直观地解释计量方法，而又不失数学的严谨性。同时，结合目前欧美为流行的Stata计量软件，及时地介绍相应的Stata命令与实例，为读者提供“一站式”服务。
　　《高级计量经济学及Stata应用（第二版）》适合普通高等学校经济学、管理学类或社科类硕士生、博士生与研究人员使用。为便于读者学习高级计量经济学，本书在内容安排上，假设读者已经学过微积分、线性代数与概率统计，但不要求学过本科阶段的计量经济学（学过更好）。

作者简介

　　陈强，男，1971年出生，山东大学经济学院教授，泰岳经济研究中心副主任（主持工作）。分别于1992年、1995年获北京大学经济学学士、硕士学位，后留校任教。2007年获美国Northern Illinois University数学硕士与经济学博士学位。主要研究领域为发展经济学、计量经济学、经济史与制度经济学。已独立发表论文于Economica，Journal of Comparative Economics，《经济学（季刊）》、《世界经济》等国内外期刊。曾获中国数量经济学年会、中国制度经济学年会出色论文奖、山东省高等学校出色科研成果论文一等奖。现为美国经济学会、英国皇家经济学会会员，Applied Economics，《经济学（季刊）》与《产业经济评论》的匿名审稿人。2010年入选教育部新世纪出色人才支持计划。

内页插图

第1章绪论
1.1 什么是计量经济学
1.2 经济数据的特点与类型

第2章概率统计回顾
2.1 概率与条件概率
2.2 分布与条件分布
2.3 随机变量的数字特征
2.4 迭代期望定律
2.5 随机变量无关的三个层次概念
2.6 常用连续型统计分布
2.7 统计推断的思想
习题
附录

第3章小样本OLS
3.1 古典线性回归模型的假定
3.2 0LS的代数推导
3.3 0LS的几何解释
3.4 拟合优度
3.5 0LS的小样本性质
3.6 对单个系数的t检验
3.7 对线性假设的F检验
3.8 F统计量的似然比原理表达式
3.9 分块回归与偏回归（选读）
3.10 预测
习题
附录

第4章 Stata简介
4.1 为什么使用Stata
4.2 Stata的窗口
4.3 Stata操作实例
4.4 Stata命令库的更新
4.5 进一步学习Stata的资源
习题

第5章大样本OLS
5.1 为何需要大样本理论
5.2 随机收敛
5.3 大数定律与中心极限定理
5.4 统计量的大样本性质
5.5 渐近分布的推导
5.6 随机过程的性质
5.7 大样本OLS的假定
5.8 OLS的大样本性质
5.9 线性假设的大样本检验
5.10 大样本OLS的Stata命令及实例
习题
附录

第6章大似然估计法
6.1 大似然估计法的定义
6.2 线性回归模型的大似然估计
6.3 大似然估计的数值解
6.4 信息矩阵与无偏估计的小方差
6.5 大似然法的大样本性质
6.6 大似然估计量的渐近协方差矩阵
6.7 三类渐近等价的统计检验
6.8 准大似然估计法
6.9 对正态分布假设的检验
6.10 大似然估计法的Stata命令及实例
习题
附录

第7章异方差与GLS
7.1 异方差的后果
7.2 异方差的例子
7.3 异方差的检验
7.4 异方差的处理
7.5 处理异方差的Stata命令及实例
7.6 Stata命令的批处理
习题
附录

第8章自相关
8.1 自相关的后果
……
第9章模型设定与数据问题
第10章工具变量．2SLS与GMM
第11章二值选择模型
第12章多值选择模型
第13章排序与计数模型
第14章受限被解释变量
第15章短面板
第16章长面板与动态面板
第17章非线性面板
第18章随机实验与自然实验
第19章蒙特卡罗法与自助法
第20章平稳时间序列
第21章单位根与协整
第22章自回归条件异方差模型
第23章似不相关回归
第24章联立方程模型
第25章非线性回归与门限回归
第26章分位数回归
第27章非参数与半参数估计
第28章处理效应
第29章空间计量经济学
第30章久期分析
第31章贝叶斯估计简介
第32章如何做规范的实证研究
附录：常用数据来源
参考书目
数学符号
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