用面板数据做因果分析

出版时间：2012-7  出版社：格致出版社  作者：史蒂芬·E. 芬克尔  页数：132  字数：92000  译者：李丁  
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内容概要

　　本书对适用于面板数据分析的各种模型进行了概览，特别关注了跟踪调查优越于截面研究设计的主要领域：变量间因果关系的分析，还讨论两种关于使用面板数据进行因果分析的互补性观点。本书呈现了面板数据强化因果推论过程的多种方式，并演示了如何估计各种含有不同时滞设定、交互影响及测量不完美变量的模型。

作者简介

作者:(美)史蒂芬·E.芬克尔(Steven E. Finkel)

书籍目录

序
第1章 导论
第2章 用面板数据对变化进行建模
第1节 变化得分模型与滞后内生变量的角色
第2节 稳定得分模型的估计
第3节 其他滞后设定
第4节 面板模型估计中的问题
第3章 交互因果模型
第1节 交叉滞后作用模型
第2节 同步作用模型
第3节 交叉滞后及同步作用模型
第4章 测量误差模型
第1节 基本概念
第2节 单指标模型
第3节 多指标模型
第5章 虚假相关及自相关的扰动项
第1节 公因子模型
第2节 不可测量变量模型
第6章 关于在面板分析中进行因果推论的结语
附录
注释
参考文献
译名对照表

章节摘录

版权页：   插图：   在理论上，我们可能要求一个模型同时具有滞后作用和同步作用。请试想，压抑或痛苦的人生经历对个体当前的心理健康造成的影响。若跟踪调查周期只有一年或两年，那么有理由认为当前痛苦的生命事件会对同期的心理健康造成影响。同时，两年以前的生命事件（Xt—1）也会对当前的心理健康具有挥之不去的直接影响，或通过一些不可测量的变量，如个体的身体状态、工作业绩之类的因素，对当前健康形成间接影响（Kessler & Greenberg，1981：78—79）。 在单向因果模型中，同时纳入Xt和Xt—1不会带来估计上的严重问题（除变量非常稳定时可能出现的高度共线性问题外），因此，如下形式的模型可被估计，从而为寻找恰当的滞后因果关系提供一些线索： Yt=β0+β1Xt+β2Yt—1+β3Xt—1+εt [2.12] 这一方程在直观上更好地代表了自变量的变化与因变量的变化之间的关系。通过使用等式Xt=Xt—1+△X，这一方程的系数可用X的变化重新表述。方程2.12可以表达为： Yt=β0+β2Yt—1（β1+β3）Xt—1+1△X+εt [2.13] 请注意，方程2.13中△X对K的效应β1与方程2.12中Xt对Yt的效应相同。换言之，X的变化对Yt有影响即意味着，在控制了X和Y的初始值后，Xt对Yt有影响（Kessler &Greenberg，1981：10）。 方程2.13的参数可以通过这些代数运算得到，也可通过将X1和△X作为解释变量纳入回归模型而直接得到（这还能得到对应的标准误）。类似的运算同样可以用来将方程2.12变为△X和X2的表达式。这些模型在代数上是等价的，因此，结果的实质性解释取决于模型的理论假定。如在政治稳定模型中，不稳定程度很可能被假定与一个国家当前的经济水平（X2）负相关，但正如快速经济增长是“失稳力量”这一假设所示，它也可能受到一段时间内经济水平变化（△X）的正向影响。而在政治竞选对投票者的影响模型中，可能假定个体投票行为同时取决于某些初始特征（例如，对现任管理者的表现的认同程度X1）和选举期间的突发事件造成的认同程度的变化（△X）（Finkel，1993）。

编辑推荐

　　《格致方法定量研究系列：用面板数据做因果分析》中，Finkel博士阐明了面板数据带来的因果推论机会，以及如何克服各种分析障碍的方法。对于后者，他举例指出了对像方程2和方程3这样的模型进行一般最小二乘回归估计的不足。由于互为因果问题，两阶段最小二乘法或LIREL程序成为必要，对这两种方法，Finkel在书中都进行了认真的介绍。另外，与自相关有关的某些假定必须满足，以使模型得到识别。除了这些问题外，测量误差对面板数据的影响尤为严重。正如Finkel所证明的，当这一因素被考虑时，（模型的）结论可能大不相同。为了演示如何处理测量误差，他从简单的单指标、二期模型一直讲到更复杂的模型，如三指标、三期模型。

用户评论 (总计13条)

•   由于这本书，和传统的以统计推理为基础的“面板数据分析”书籍不同，较多以经济学的的观点来分析问题，值得一看。 想要看统计推导的人，不建议买，适合应用工作者！ 我非常喜欢，强烈推荐。
•   这是社会定量研究方法中的一本，这套书总体上比较简单。侧重于从社会学角度来看问题。如果说统计学理论的发展促进了社会学的发展，那么这套书较好地体现了这一点。所有研究社会学领域的人都值得一看。如果仅仅从统计角度分析，这样的面板数据教材相对比较简单一些。
•   不错，这本对于学习面板数据的人来说是本好书。
•   非常棒，通俗易懂，简明扼要，经典工具书
•   面板数据非常常用，但大多只是满足于进行相关分析，本书介绍了因果分析的思路。
•   这个系列的书都不错，写的精炼
•   专业书籍打五折的时候买的，很好。
•   感觉还是败在翻译上了。好多地方不通顺的。
•   翻译的太差了，经常不知所云
•   书很新，小巧，帮别人买的，听说不错！
•   短小精悍！比较好用！
•   小册子，内容挺不错。
•   小巧精干的小册子，作为专业丛书很好很实用。