本书主要内容包括:用面板数据对变化进行建模、交互因果模型、测量误差模型、虚假相关及自相关的扰动项等。
在史蒂芬·E.芬克尔编著的《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*小二乘回归估计的不足。由于互为因果问题,两阶段*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。
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