本书是“经济教材译丛”之一，全书共分12个章节，主要对面板数据模型的理论方法和应用知识作了介绍，具体内容包括单因素误差回归模型、双因素误差回归模型、单因素误差模型中的异方差和序列相关、单因素误差的联立方程组、动态面板数据模型等。该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。

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。

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

 8.1 简介

 8.2 Arellano和Bond估计量

 8.3 Arellano和Bover估计量

 8.4 Ahn和Schmidf矩条件

 8.5 BIundell和Bond系统GMM估计量

 8.6 Keane和RunkIe估计量

 8.7 最新进展

 8.8 经验研究案例

 8.9 进一步阅读

 注释

 本章习题

第9章 非平衡面板数据模型

 9.1 介绍

 9.2 非平衡的单因素误差模型

 9.3 经验案例：享乐主义者的住房

 9.4 非平衡双因素误差模型

 9.5 非平衡面板数据个体效应和时间效应的检验

 9.6 非平衡嵌套误差模型

 注释

 本章习题

第10章 专题

 10.1 测量误差和面板数据

 10.2 轮换面板

 10.3 伪面板

 10.4 合并截面时间序列的其他方法

 10.5 空间面板数据

 10.6 混合模型的短期和长期估计

 10.7 异质面板数据

 10.8 计数面板数据

 注释

 本章习题

第11章 限值因变量与面板数据

 11.1 固定的和随机的logit和probit模型

 11.2 面板数据限值因变量模型的模拟估计

 11.3 动态面板限值因变量模型

 11.4 面板数据的选择偏倚

 11.5 删截和截尾的面板数据模型

 11.6 实证应用

 11.7 经验案例：护士劳动力的供给

 11.8 进一步的阅读

 注释

 本章习题

第12章 非平稳面板

 12.1 引言

 12.2 假定截面独立的面板单位根检验

 12.3 截面相关的面板单位根检验

 12.4 面板数据中的虚假回归

 12.5 面板数据的协整检验

 12.6 面板协整模型的估计与推断

 12.7 经验案例：购买力平价

 12.8 进一步阅读

 注释

 本章习题

参考文献