書名: Panel:data迴歸模型:Stata在廣義時間序列的應用
作者: 張紹勳
ISBN: 9789571185668
出版社: 五南
出版日期: 2016/04
書籍開數、尺寸: 19x26x5.12
重量: 1.88 Kg
頁數: 1024
內文印刷顏色: 單色
#數學與統計學
#機率與統計
#統計軟體
定價: 1000
售價: 850
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Panel-data迴歸模型:Stata在廣義時間序列的應用(附光碟) 作 者:張紹勳 出版社別:五南 書 系:研究&方法 出版日期:2022/10/11(1版3刷) ISBN:978-957-11-8566-8 書 號:1HA1 頁 數:1024 開 數:16K 內容簡介   ●Panel-data迴歸是大量應用於經濟、統計、社會和醫學領域的熱門分析工具,研究者不可不學。   ●本書內容結合「理論、方法、統計」,幫助您正確、精準處理Panel-data迴歸模型。   ●完整剖析各項統計分析技巧,模型建立好簡單,迅速提升研究力!   ●圖解操作流程,跟著老師的指示,無痛學習STATA指令功能。   ●本書範例結合光碟檔案學習,帶領讀者熟悉軟體及統計觀念,一步一步深入分析。   要真正了解現代經濟生活的數量關係,「統計學」、「經濟理論」與「數學」皆是不可或缺。「計量經濟學」便是整合了這三者,藉由統計工具將經濟理論付諸實際的實用學科。   其中,panal-data迴歸模型包含樣本單位在某一時點上的多項特性,以及在一段時間內的連續觀察。這種結合橫斷面與時間數列的資料型態,不僅可應用於個體、總體經濟領域,更能延伸至社會科學、醫學及金融領域。   本書利用STATA統計軟體,幫助研究者正確、精準地使用panel-data迴歸模型。STATA功能龐大,眾多內建(外掛)指令,幾乎囊括SPSS、SAS、LISREL/HLM、jMulti、Gretl、AMOS、LIMDEP及Eviews的處理能力。在此則專注在STATA處理panel-data迴歸模型的各項統計概念及分析技巧。   本書各章皆有實際案例分析,配合光碟附檔與書中圖文指示練習,可讓學習者及研究者快速熟悉STATA統計軟體的操作、強化統計分析的基本功。

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【中文書】 書名:STATA在財務金融與經濟分析的應用 作者:張紹勳 出版社:五南 出版日期:2016/10/25 ISBN:9789571188621 內容簡介   Stata是一個具有龐大功能的統計軟體,其優秀的功能幾乎超越市面上其他統計軟體,坊間教科書上看得到的統計分析,都能利用它提供的內建或外掛指令解決。以往都認為做統計分析需要很艱深的程式設計,Stata則一反這個迷思,提供Menu選擇表對應視窗,讓使用者能透過Menu的輕鬆操作,來進行如Longitudinal-data、Panel-data線性/非線性迴歸、單層次/多層次迴歸、單階段/二階段OLS迴歸等複雜的分析。Stata可說是計量經濟、財金、社科等領域的最佳統計利器。   隨書附贈光碟,內含各章節範例資料檔,檔案皆使用Stata 12建立,建議讀者使用Stata 12以上的版本進行練習。 本書特色   •透過Stata的操作,學會統計概念、正確的估計與檢定方法。   •內文大量圖片說明,配合隨書光碟的資料檔,從做中學,學習成果再升級。   •本書結合「理論、方法、統計」,讓讀者能夠精準使用時間序列,方法包括:ARIMA、ARCH/GARCH、VAR/Structural VAR、共整合檢定、VECM。   •本書適合商科、社學科學、教育、生物醫學等領域人士參考使用。   •建議使用Stata 12或更新版本。 目錄 Chapter 1 認識Stata Chapter 2 時間序列及計量經濟之專有名詞 Chapter 3 時間序列入門及動態模型 Chapter 4 線性迴歸模型的再進階 Chapter 5 單根(Unit Root)檢定及隨機趨勢 Chapter 6 時間序列迴歸ARIMA Chapter 7 單變量ARCH-GARCH、多變量MGARCH Chapter 8 共整合(共同隨機趨勢)、VECM Chapter 9 聯立迴歸式:非定態/定態都可分析之VECM Chapter 10 聯立迴歸式:只限定態才可分析之VAR Chapter 11 聯立迴歸式:定態之Structural VAR(SVAR)

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【簡介】 Panel Data是一個越來越受到重視的資料型態,除了財經會計之外,一般社會科學對於分析Panel Data的需要也日益增加。本書除了介紹標準個體計量使用的Panel Data分析之外,也包括非定態Panel Data的分析,以及近年來相當引人注意的 Large Panel問題。   ►以資料分析的角度結合Panel Data的理論和實做:本書多以敘述方式講述理論,另外再輔以簡單的代數,讀者可以很快地掌握這個方法的詮釋,以利進入研究議題。   ►以相關R程式語言的模組,進行資料的實證分析:除了R語言,本書也含有套裝軟體Stata的分析流程,以利讀者使用。 【目錄】 第一部分 追蹤資料之線性模型 第01章 R 的線性模式lm()介紹 1.1 估計原理-最小平方法 1.2 單變數線性迴歸 1.3 連續變數線性複迴歸 1.4 因子和交互效果 1.5 迴歸診斷 1.6 時間序列迴歸:dynlm() 1.7 線性重合檢定 第02章 追蹤資料—資料結構與性質 2.1 概說 2.2 基本線性模式 2.3 R 資料建立 第03章 維度N的異質性:單維模型 3.1 固定效果設定 3.2 隨機效果設定 第04章 其他主題 4.1 維度T的異質性:雙維模型 4.2 變動係數 4.3 不完整追蹤資料簡介 第05章 檢定 5.1 固定效果模型之下個別效果的統計顯著性 5.2 隨機效果模型之下的個別效果 5.3 隨機效果vs.固定效果 5.4 序列相關檢定 第06章 修正 6.1 具序列相關修正之模型估計 6.2 殘差異質性與穩健共變異數修正 第07章 內生性問題 7.1 原理:何謂內生性? 7.2 誤差成分2SLS (EC-2SLS) 7.3 Hausman and Taylor (1981) 第08章 動態追蹤資料模型 8.1 原理 8.2 R 實做 第二部分 非定態時間序列與追蹤資料 第09章 R的時間序列分析入門 9.1 時間序列性質 9.2 R的時間序列資料建立與繪圖 9.3 時間序列繪圖 9.4 單筆時間序列性質 9.5 ARMA process 9.6 序列相關與檢定 第10章 非定態時間序列之單根檢定 第11章 非定態追蹤資料之單根檢定 11.1 原理說明 11.2 R實做 第12章 Large Panel Problems與Peseran (2006)方法 12.1 問題與Peseran(2006)方法原理 12.2 R的實做 附錄1 間斷型變數的Panel Data:Probit/Logit/Poisson 附錄2 實證個案介紹 附錄3 Stata的Panel Data分析

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