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Stata計量經濟學與實證研究應用

作者：編者:張甜|責編:趙軍
出版社：清華大學
ISBN：9787302714217

出版日期：2026/06/01
裝幀：平裝
頁數：334

人民幣：RMB 99 元售價：元

內容大鋼

    本書專為零基礎讀者編寫，旨在幫助普通高校經管專業類學生輕鬆學習計量經濟學與Stata操作。內容涵蓋線性回歸、離散選擇模型、時間序列、面板數據、PSM、DID等主流計量經濟學方法，打造出從「零基礎入門」到「撰寫學術論文」的一站式學習路徑。
    本書分為四大部分，共10章。第一部分（第1章和第2章）介紹計量經濟學概述和Stata基本操作。第二部分（第3?5章）講解基礎計量經濟學方法及Stata操作，如線性回歸、回歸分析檢驗與處理、離散選擇模型等。第三部分（第6?8章）深入講解高階方法，包括時間序列、面板數據、政策效應檢驗。第四部分（第9章和第10章）重點講解實證研究論文撰寫及AI工具應用，包括規範實證研究的步驟及DeepSeek等AI工具的應用。
    本書配套贈送教學PPT、數據文件和講解視頻，可作為經管社科等相關專業在校生、研究生學習和應用Stata計量經濟學的教材，也適合作為職場人士自學數據分析技術的工具書。

作者介紹

編者:張甜|責編:趙軍
張甜山東大學金融學博士，現就職于山東管理學院，教授本科生統計學、計量經濟學等課程，在《財貿經濟》《經濟評論》等重要期刊發表多篇文章，參與「地方金融運行動態監測及系統性風險預警研究」等多項重大項目，著有《Stata統計分析從入門到精通》《SPSS統計分析入門與應用精解（視頻教學版）》等近10種暢銷數據分析教材。

第1章計量經濟學概述
  1.1 什麼是計量經濟學
    1.1.1 計量經濟學的定義
    1.1.2 計量經濟學的內容體系
    1.1.3 計量經濟學的應用
  1.2 經濟數據的結構
    1.2.1 經濟數據的特點
    1.2.2 經濟數據的類型
    1.2.3 經濟數據的獲取
  1.3 計量經濟學中的基本概念
    1.3.1 經濟變數的分類及關係
    1.3.2 計量經濟模型
    1.3.3 擾動項的重要性
    1.3.4 統計推斷思想
  1.4 本章小結與習題
    1.4.1 本章小結
    1.4.2 本章習題
第2章 Stata基本操作與數據處理
  2.1 Stata概述
  2.2 Stata的窗口與基本設置
    2.2.1 Stata的窗口
    2.2.2 設定個人偏好的界面語言
    2.2.3 數據的讀取與導入
    2.2.4 Stata幫助系統介紹
    2.2.5 Stata命令的語法格式
    2.2.6 Stata的運算符與函數
  2.3 Stata數據處理的操作
    2.3.1 Stata的數據類型
    2.3.2 分類變數和定序變數的基本操作
    2.3.3 常用的幾種處理數據的操作
  2.4 描述性統計的相關操作
    2.4.1 常用描述性統計指標的基本概念
    2.4.2 定距變數的描述性統計
    2.4.3 正態分佈檢驗和數據轉換
    2.4.4 分類變數的描述統計
  2.5 Stata圖形繪製的操作
    2.5.1 Stata製圖基本操作
    2.5.2 直方圖
    2.5.3 散點圖
    2.5.4 標繪圖
    2.5.5 箱線圖
    2.5.6 餅圖
    2.5.7 條形圖
    2.5.8 點圖
  2.6 本章小結與習題
    2.6.1 本章小結
    2.6.2 本章習題
第3章基本線性回歸
  3.1 一元線性回歸
    3.1.1 一元線性回歸模型

    3.1.2 普通最小二乘法
    3.1.3 OLS估計量的數學性質
    3.1.4 擬合優度
    3.1.5 一元線性回歸的Stata操作及實例
  3.2 多元線性回歸
    3.2.1 多元線性回歸模型
    3.2.2 古典線性回歸模型的假定
    3.2.3 多元線性回歸模型的參數估計
    3.2.4 校正擬合優度
    3.2.5 OLS估計量的性質
    3.2.6 單個係數顯著性的t檢驗
    3.2.7 方程顯著性的F檢驗
    3.2.8 解釋變數個數的選擇
    3.2.9 多元線性回歸：OLS的漸進性
    3.2.10 多元線性回歸的Stata操作及實例
  3.3 本章小結與習題
    3.3.1 本章小結
    3.3.2 本章習題
第4章線性回歸分析檢驗與處理
  4.1 異方差檢驗與處理
    4.1.1 異方差的影響
    4.1.2 異方差的檢驗
    4.1.3 異方差的處理
    4.1.4 異方差檢驗與處理的Stata操作及實例
  4.2 自相關檢驗與處理
    4.2.1 自相關的影響
    4.2.2 自相關的檢驗
    4.2.3 自相關的處理
    4.2.4 自相關檢驗與處理的Stata操作及實例
  4.3 多重共線性檢驗與處理
    4.3.1 多重共線性的影響
    4.3.2 多重共線性的檢驗
    4.3.3 多重共線性的處理
    4.3.4 多重共線性檢驗與處理的Stata操作及實例
  4.4 內生性檢驗與處理
    4.4.1 內生性的影響
    4.4.2 內生性的檢驗
    4.4.3 內生性的處理
    4.4.4 內生性檢驗與處理的Stata操作及實例
  4.5 虛擬變數
    4.5.1 虛擬變數概述
    4.5.2 含有虛擬變數的模型
    4.5.3 虛擬變數的Stata操作及實例
  4.6 本章小結與習題
    4.6.1 本章小結
    4.6.2 本章習題
第5章離散選擇模型
  5.1 二值選擇模型
    5.1.1 二值選擇模型的例子
    5.1.2 二值選擇模型

    5.1.3 二值選擇模型的Stata操作及實例
  5.2 多值選擇模型
    5.2.1 多值選擇模型的例子
    5.2.2 多元Logit模型與多元Probit模型
    5.2.3 多值選擇模型的Stata操作及實例
  5.3 有序選擇模型
    5.3.1 有序選擇模型的例子
    5.3.2 有序Logit模型與有序Probit模型
    5.3.3 有序選擇模型的Stata操作及實例
  5.4 本章小結與習題
    5.4.1 本章小結
    5.4.2 本章習題
第6章時間序列
  6.1 基本概念與數據預處理
    6.1.1 隨機過程和平穩性原理
    6.1.2 時間序列的自相關
    6.1.3 時間序列數據的預處理及Stata操作
    6.1.4 移動平均濾波與指數平滑及Stata操作
  6.2 平穩時間序列模型
    6.2.1 自回歸模型
    6.2.2 自回歸分佈滯后模型
    6.2.3 ARIMA模型及Stata操作
    6.2.4 向量自回歸模型及Stata操作
  6.3 非平穩時間序列分析
    6.3.1 非平穩序列
    6.3.2 單位根檢驗及Stata操作
    6.3.3 協整的思想與檢驗
    6.3.4 協整分析的Stata操作及實例
  6.4 本章小結與習題
    6.4.1 本章小結
    6.4.2 本章習題
第7章面板數據
  7.1 面板數據的特點
    7.1.1 面板數據的特點與類型
    7.1.2 面板數據的估計策略
  7.2 短面板數據分析
    7.2.1 混合回歸
    7.2.2 固定效應模型
    7.2.3 隨機效應模型
    7.2.4 固定效應與隨機效應模型的選擇
    7.2.5 短面板的Stata操作及實例
  7.3 長面板數據分析
    7.3.1 長面板數據分析概述
    7.3.2 長面板數據的估計方法
    7.3.3 長面板的Stata操作及實例
  7.4 動態面板數據分析
    7.4.1 動態面板
    7.4.2 動態面板的估計方法
    7.4.3 動態面板的Stata操作及實例
  7.5 本章小結與習題

    7.5.1 本章小結
    7.5.2 本章習題
第8章政策效應檢驗
  8.1 傾向得分匹配法
    8.1.1 匹配估計量的思想
    8.1.2 傾向得分匹配估計
    8.1.3 傾向得分匹配的Stata操作及實例
  8.2 雙重差分法
    8.2.1 雙重差分法概述
    8.2.2 平行趨勢假定與檢驗
    8.2.3 多期DID
    8.2.4 雙重差分法的Stata操作及實例
  8.3 合成控製法
    8.3.1 合成控製法的思想
    8.3.2 合成控製法的Stata操作及實例
  8.4 本章小結與習題
    8.4.1 本章小結
    8.4.2 本章習題
第9章如何進行規範的實證研究
  9.1 什麼是實證研究
  9.2 實證研究的主要步驟
    9.2.1 提出研究問題
    9.2.2 文獻回顧
    9.2.3 設計研究框架
    9.2.4 提出理論假設
    9.2.5 數據收集與整理
    9.2.6 實證分析
    9.2.7 穩健性檢驗
    9.2.8 歸納研究結論並提出對策建議
  9.3 論文寫作
    9.3.1 實證論文的結構
    9.3.2 論文寫作中應注意的問題
  9.4 實證研究綜合案例
  9.5 本章小結與習題
    9.5.1 本章小結
    9.5.2 本章習題
第10章 DeepSeek等AI工具應用
  10.1 DeepSeek等AI工具的作用
  10.2 Stata統計分析AI提示實例
    10.2.1 數據整理AI提示示例
    10.2.2 描述性統計AI提示示例
    10.2.3 圖形繪製AI提示示例
    10.2.4 最小二乘回歸分析AI提示示例
    10.2.5 因子分析AI提示示例
    10.2.6 時間序列分析AI提示示例
    10.2.7 雙重差分分析AI提示示例
    10.2.8 傾向得分匹配分析AI提示示例
    10.2.9 動態面板數據分析AI提示示例
    10.2.10 機器學習因果推斷AI提示示例
    10.2.11 Stata與Python交互AI提示示例

  10.3 本章小結與習題
    10.3.1 本章小結
    10.3.2 本章習題

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