面板数据计量经济分析

出版时间：2010-5  出版社：机械工业出版社  作者：巴蒂·H. 巴尔塔基(Badi H. Baltagi)  页数：280  译者：白仲林  
Tag标签：无  

前言

2004年我托朋友从澳大利亚带回来一本《面板数据计量经济分析》（第2版），经过仔细阅读发现该书基础理论知识完整、经验应用内容充实，更值得一提的是系统地概述了面板数据计量经济学研究的前沿。2006年秋季，在南开大学数量经济研究所张晓峒教授的指示下，开设面板数据专题讨论班。我与南开大学数量经济研究所的博士、硕士们一起研读巴尔塔基教授的这部学术著作。参加讨论的有2008届硕士和2009届博士。在为期一年的讨论学习基础上，王健博士（第11章）、攸频博士（第9章）、栾惠德博士（第4章）、赵娜博士（第3章）、魏学辉博士（第1、2和第8章）、郑妍妍博士（第7章）、刘雪艳博士（第7章）、邓露博士（第6章）和我（第5、10和第12章）合作完成了该书第2版的译稿。但是，在2008年准备联系出版译著时，巴尔塔基教授出版了本书的第4版。于是，在第2版译稿的基础上，我们又翻译了第4版，这次李树生博士和段鹏博士也参加了第4版的翻译。之后，我对全部译稿进行了统一梳理和编纂，张晓峒教授仔细审阅了全部译稿。回顾从第2版、第3版到第4版的学习和翻译过程，我们深感巴尔塔基教授的这部专著具有深入浅出、系统全面和循循善诱的特色。本书不仅是面板数据计量分析课程的一部优秀教材，也是面板数据计量经济学理论及其应用研究者的一部适用工具书。另外，在这期间，我们得到了国家自然科学基金委的大力支持，本学术专著的翻译也是国家自然科学基金资助项目（项目批准号：70771072、70571039）的阶段成果之一。白仲林于天津财经大学振财里

内容概要

面板数据计量经济分析已经成为计量经济学研究的重要分支之一，本书系统介绍了面板数据模型的理论方法和应用，其内容包括静态、动态面板数据模型的设定、估计、检验和应用。尤其是对于非经典（非平稳）面板数据的计量经济分析方法的系统介绍是本书的特色之一。其次，本书还集中讨论了受限因变量面板数据模型、非平衡面板数据模型和面板数据联立方程模型的技术方法，指出了面板数据计量经济分析的发展方向。　　本书适合高等院校经济学类本科生、研究生使用。

作者简介

巴蒂 H.巴尔塔基，自1979 年在宾夕法西亚大学获得经济学博士学位以来，巴蒂 H.巴尔塔基先后在美国休斯敦大学和得克萨斯A&M 大学任教。曾出版了《面板数据计量经济分析》和《计量经济学》等学术专著，编辑出版了《理论计量经济精粹》、《面板数据计量经济学新进展》（卷I 和卷

书籍目录

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　动态面板数据模型第9章　非平衡面板数据模型 第10章　专题 第11章　限值因变量与面板数据 第12章　非平稳面板 参考文献

章节摘录

插图：NLS通过调查记录了几组男性和女性在不同时间点的劳动力市场行为以及其他重大生活事件的相关信息：（1）NLSY97，该组包括从全国抽取的近9 000个青少年，他们1997年时年龄都在12-17岁之间。（2）NLSY79，该组包括从全国抽取的12 686个年轻男性和女性，他们1979年时年龄在14～22岁之间。直到1994年对这组人一直是一年调查一次，最近改为两年调查一次。（3）NLSY79儿童和成人组，这组是由NLSY79中女性所生育的子女组成。（4）成熟女性和年轻女性组，该组包括5 083名1967年时年龄在30-44岁之间的女性，以及1968年时5 159名年龄在14-24岁之间的女性。对这组人一直是两年调查一次。（5）老年和青年男性组，该组包括5020名1966年时年龄在45-59岁之间的男性，以及5225名1966年时年龄在14-24岁之间的男性。对这两部分人的调查在1981年时停止了。NLS数据集中的变量主要包括学习经历和工作经历，婚姻和子女状况，培训支出，儿童保育支出以及毒品和酒的使用量等。大量的研究用到了NLS和PSID数据库。NLS网站还专门为使用了NLS数据库的3 000多篇文章、专著以及工作论文提供搜索服务。据Brown，Duncan和Stafford（1996）估计，大约有900篇使用了PSID数据库的期刊论文和书籍出版。PSID的应用范围较广，包括跨期劳动力供给模型；经济周期变化中的工资与就业；失业、工作变换和劳动力流动；消费、收入和资产负债表的动态变化；家庭的延续行为；贫困、福利和收入的动态变化；经济状况的代际传递；经济或人口事件的原因。由当前人口调查（current population survey，CPS）项目所得到数据也可以建立面板数据集。CPS是由劳动统计局的人口普查处对全国近50 000个家庭进行的月度调查项目。该调查项目已经进行了50多年，它是了解美国劳动力特征的主要信息来源。与NLS和.PSID相比，CPS中包含的变量少，时期数也短，而且没有跟踪样本中的迁移人口。但是，CPS涵盖的样本范围大，因此对所有的群体都具有代表性。CPS提供对就业、失业、收入、工作时间以及其他一些指标的估计，从中还可以了解年龄、性别、种族、婚姻状况以及受教育程度等人口特征，另外还有职业、行业以及劳动力类型等特征。另外一个发展中国家家庭调查数据的重要来源是1980年建立的世界银行生活标准测量研究（LSMS）数据集。自从1985年以来，LSMS已经在阿尔巴尼亚、越南等近20个发展中国家进行了调查。这些调查大都是2 000-5 000个家庭的小样本，在有的国家调查了一次，在有的国家调查了多次。在另外一些国家可能是2-4年的面板。调查问卷有3种类型：家庭、社区和价格问卷，有时也加入学校或健康设施问卷表。LSMS主要集中在有关贫困本质的规律性上。像LSMS这种重复调查所得的数据，尽管不是真正意义上的面板数据，但也可以用来构造伪面板数据，参见第10章。尽管美国的面板数据库在20世纪60年代已经出现，但直到20世纪80年代欧洲才建立了自己的面板数据。1989年，《欧洲经济评论》（European Economic Review）专门有一期刊发了使用德国社会经济面板数据、瑞典家庭市场和非市场行为研究数据以及荷兰家庭面板数据的一些文章。德国社会经济面板数据库（german socio-economic panel，GSOEP）的第一次数据搜集是柏林德国经济研究所（DIW）在1984年进行的，其中包括了5 921个联邦德国家庭，总共12290个被调查者。

媒体关注与评论

“这是由当代面板数据经济计量学缔造者之一撰写的一部经典著作，它既介绍了该领域的实践内容，又展现了全面的统计理论基础。自1995年第1版出版以来，本书已成为全球高级计量经济学的标准教科书和面板数据经验研究者的重要参考书。”　　——美国纽约州立大学艾嘉•拉希里（Kajal Lahiri）教授“本书是该领域的一部经典著作，它已被全世界的研究者和研究生使用。在新版本中，巴尔塔基教授增添了许多新的素材，反映了动态（包括非平稳）面板数据模型和受限因变量面板数据模型等面板数据文献的新进展。对面板数据感兴趣的任何人来说，本书都是一部值得阅读的著作。”　　——英国斯特拉思克莱德大学加里•库普（Gary Koop）教授“面板数据计量经济学的优势在于将截面平均能力与时间变化性和空间依赖性相结合。巴尔塔基教授提供了把计量经济学方法惊人融合的路线图，使有技术天赋的初学者、有渊博知识的专家和富有经验的实践者循循善诱。”　　——美国耶鲁大学皮特•菲利普斯（Peter Phillips）教授“本书是面板数据计量分析领域最全面、最有价值的著作，作者是该研究领域的开拓者之一。本书以内容全面、解释清晰而著称。对于从事面板数据分析的理论工作者和应用人士非常有用。另外，本书既是一本面板数据分析课程的教科书，也是计量经济学课程的重要参考书。”　　——美国密歇根大学皮特•施密特（Peter Schmidt）教授“在新版中，巴尔塔基教授介绍了面板数据计量经济分析领域的许多前沿文献。尽管本书的对象是研究生，但是，许多基础章节的内容对经济学、金融学、社会学和政治学等方面的本科生和应用研究者也是很有帮助的。天才的巴尔塔基教授使用简单明了的语言使读者更容易理解这些艰涩的概念。本书也是当前备受欢迎的参考文献。”　　——英国剑桥大学裴沙连（M. Hashem Pesaran）教授

编辑推荐

《经济教材译丛•面板数据计量经济分析(原书第4版)》：经济教材译丛。《经济教材译丛•面板数据计量经济分析(原书第4版)》适合高等院校经济学类本科生、研究生使用。

用户评论 (总计55条)

•   这书是很好的，但是发现这本书是纯粹理论的，建议计量经济学博士购买，因为它是建立在格林的《计量经济分析》之上的，众所周知格林的这本书号称计量经济学的圣经，学起来挺困难，所以这本面板计量分析，阅读起来会觉得更加困难。只是想用面板做计量模型的同学，建议还是绕过本书，虽对应用建模的确是有很多作用，但是本书起点太高，难啊！
•   面板分析理论较为全面，适合计量经济学专业的学生阅读！
•   面板计量非常好的一本书
•   不错的一本面板计量书
•   这本书是该领域的经典教材，如果想要了解面板数据的，这本是一定要看的。
•   好书，学习面板数据的经典教材
•   学习面板数据
•   目前面板的书不多，国人阅读最好看看白仲林的。
•   计量经济分析的典型教材，非常好。
•   如果只是做应用计量的话
  还是不要买了
•   计量必备啊
•   适合有相当数学功底的童鞋看，尤其是矩阵理论；很不错，虽然不能完全看懂
•   纯学术著作，劝受过大学的教育的童鞋们读读。
•   内容还没来得及看，当当外包装很不好，买了10本书也不给包结实一点，在邮局都烂了，书都掉出来了，只在封口处贴了一点透明胶，箱子四周都没贴，而且就打了一个打包带，可以看出来，到新疆太远了，箱子周边被磨破了，索性书没有丢，希望以后注意
•   本书讲解详细细致，适用于初学者……
•   很不错的一本书，深入浅出，一看就能懂。
•   得好好的研读这本书。
•   为了学习所用，买来一系列的书，还不错
•   还没有看，听说是比较好的书才买
•   书的纸张很好，不过看不懂，里面矩阵用的太多。发货速度较慢
•   读此书要有一定基础才行
•   听说很不错，准备好好学习！
•   帮朋友买的 不清楚啊
•   全是一堆数学,只有硬着头皮去看了
•   得付出巨大努力来读啊
•   导师推荐的！有点难看懂
•   十分及时，说第二天到果然就到了，书包装精美，不错的东西
•   物美价廉，超值之选
•   还没开始认真看 感觉有点难 不过还不错
•   感觉翻译一般呢，简单的问题整复杂了
•   讲得十分干练，书不厚，但是脉络清晰，讲解清楚，好书！不过阅读者需要对矩阵，对计量的矩阵表达十分熟悉，这样看起来就很轻松。
•   书偏重理论，没有实际操作
•   数学有点多，对应用者而言。
•   书很好，质量不错，O(∩_∩)O谢谢
•   书较好，能讲些例题更好！
•   纸张有点偏黄，书还没开始看，挺多公式的，感觉有点难。
•   还不错,就是有些难懂,可能和我基础有关吧
•   内容还不错~就是数理的太多了~
•   书读起来很艰难。大多是数学的逻辑推理。和白仲林的一本书有所重复。不建议购买。
•   表示非常的无语！看过英文第4版的人应该知道，这本中译本绝对不是第4版，而是第3版或更早的版本。请问机械工业出版社的人，你们想干什么？现给出英文第4版目录：Econometrics (Paperback)by Badi H. Baltagi (Author)•Paperback: 392 pages•Publisher: Springer; 4th ed. edition (January 8, 2008)•Language: English•ReviewFrom the reviews of the third edition:"Teaching econometrics is not an easy task. There is always this elusive balance between mathematical rigour and economic intuition . This textbook keeps this balance perfectly well, and does a good job at persuasion too. It teaches most...ly by example, appeals a lot to intuition, and provides numerous real world data sets to practice . It is therefore also well suited for self study and can be recommended . a most useful text for an econometrics course anywhere." (Walter Krämer, Statistical Papers, Vol. 44 (1), 2003)"The book is intended for a first year graduate course on econometrics, and the book strikes a balance between a rigorous approach that proves theorems and a completely empirical approach. The exercises contain theoretical problems that should supplement the understanding material in each chapter. The book covers a wide range of econometric fields and presents many applications with real data sets which enable the reader to understand and to interpret the empirical results of the theoretical approaches." (Herbert S. Buscher, Zentralblatt MATH, Vol. 1007, 2003)Product DescriptionThis textbook teaches some of the basic econometric methods and the underlying assumptions behind them. It also includes a simple and concise treatment of more advanced topics in spatial correlation, panel data, limited dependent variables, regression diagnostics, specification testing and time series analysis. Each chapter has a set of theoretical exercises as well as an empirical illustration using a real economic application. These empirical exercises usually replicate a published article using Stata or Eviews.The 4th edition updates identification and estimation methods in the simultaneous equation model. It also reviews the problem of weak instrumental variables and illustrates with an example on crime using Stata. Moreover, it updates panel data methods illustrating dynamic panel data methods with Stata using dynamic demand for cigarettes in US states. Other chapters that are updated with empirical examples include the limited dependent variable chapter.Table of ContentsPreface VIITable of Contents XIPart I 11 What Is Econometrics? 31.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31.2 A Brief History . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51.3 Critiques of Econometrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71.4 Looking Ahead . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 Basic Statistical Concepts 132.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.2 Methods of Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.3 Properties of Estimators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162.4 Hypothesis Testing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212.5 Confidence Intervals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302.6 Descriptive Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 423 Simple Linear Regression 493.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 493.2 Least Squares Estimation and the Classical Assumptions . . . . . . . . . . . . . 503.3 Statistical Properties of Least Squares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 553.4 Estimation of 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 563.5 Maximum Likelihood Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 573.6 AMeasure of Fit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 583.7 Prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 603.8 Residual Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 603.9 Numerical Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 633.10 Empirical Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 724 Multiple Regression Analysis 734.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73XII Table of Contents4.2 Least Squares Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 734.3 Residual Interpretation ofMultiple Regression Estimates . . . . . . . . . . . . . 754.4 Overspecification and Underspecification of the Regression Equation . . . . . . . 764.5 R-Squared versus R-Bar-Squared . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 784.6 Testing Linear Restrictions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 784.7 Dummy Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81Note . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 925 Violations of the Classical Assumptions 955.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 955.2 The ZeroMean Assumption . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 955.3 Stochastic Explanatory Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 965.4 Normality of the Disturbances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 985.5 Heteroskedasticity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 985.6 Autocorrelation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1266 Distributed Lags and Dynamic Models 1296.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1296.2 Infinite Distributed Lag . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1356.2.1 Adaptive ExpectationsModel (AEM) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1366.2.2 Partial AdjustmentModel (PAM) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1376.3 Estimation and Testing of Dynamic Models with Serial Correlation . . . . . . . 1376.3.1 A Lagged Dependent Variable Model with AR(1) Disturbances . . . . . 1386.3.2 A Lagged Dependent Variable Model with MA(1) Disturbances . . . . . 1406.4 Autoregressive Distributed Lag . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141Note . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144Part II 1477 The General Linear Model: The Basics 1497.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1497.2 Least Squares Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1497.3 Partitioned Regression and the Frisch-Waugh-Lovell Theorem . . . . . . . . . . 1527.4 Maximum Likelihood Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1547.5 Prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1577.6 Confidence Intervals and Test of Hypotheses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1587.7 Joint Confidence Intervals and Test of Hypotheses . . . . . . . . . . . . . . . . . 158Table of Contents XIII7.8 RestrictedMLE and Restricted Least Squares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1597.9 Likelihood Ratio,Wald and LagrangeMultiplier Tests . . . . . . . . . . . . . . . 160Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165Problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171 阅读更多 ›
•   看英文版吧！在亚马逊的评价没有伍德里奇的书高。
•   对于有一定水平的同学，可以买来看看。不过呢，看别的也不错呀。这本书的推导是全面的矩阵，如果你头痛矩阵，还是别买了
•   质量不错，很详细的一本书
•   偏向于数学证明。介绍了很多计量经济学前沿的知识，对研究生有比较大的帮助。但是比较缺乏实际应用。
•   内容一般，感觉不太好。
•   学术性较强，学习面板数据可以看看。
•   理论性强，适合系统学习，一般应用的话可以挑别的
•   不错，还没有系统学习，慢慢理解
•   感觉有点小贵，不建议购买，通常不能坚持看完，有点像字典，
•   理论性很强，但是像综述，希望能写的再深一点，数学方面再全面具体一点。比较不错的一本书，很实用很喜欢。
•   感觉这本书比较注重数学基础，大部分都是公式啥的，我是管理类的，读起来有些吃力，从应用层面讲觉得不是那么实用。但是可以用来深入研究某个方法的参考。
•   对于应用面板数据进行计量分析的人有比较高的意义
•   也许对经济学专业适合
•   面板数据方面的三本经典书籍之一
•   此书是本经典的Panel Data著作