【Stata图书推荐】《Microeconometrics Using Stata, Second Edition》

时间：2022-07-25

《Microeconometrics Using Stata, Second Edition》

来自 Stata 技术组的评论

每一位使用 Stata 的应用经济研究人员和每一位教授或研究微观计量经济学的人都将从 Cameron 和 Trivedi 的两本书中受益。它们是使用 Stata 的微观计量经济学方法背后的理论和直觉的宝贵参考。熟悉 Cameron 和 Trivedi 的《 Microeconometrics: Methods and Applications》的人会发现同样的严谨性。那些熟悉上一版《Microeconometrics Using Stata》的人会发现熟悉的重点集中在 Stata 命令、它们的解释、它们与微观计量经济学理论的联系，以及计算概念的介绍，这些概念应该是任何研究人员工具箱的一部分。读者会发现多内容——所以第二版增加了第二卷。

新版涵盖了自 2010 年上一版以来出现的与微观计量经济学相关的所有新 Stata 发展。例如，读者将找到关于**效果、持续时间模型、空间自回归模型、套索和贝叶斯分析的全新章节。但作者并没有就此止步。他们还讨论了Stata社区提供的新微观经济计量方法。

Volume I: Cross-Sectional and Panel Regression Methods

（**卷：横截面和面板回归方法）

**卷介绍了基本的微观计量经济学方法，包括横截面数据的线性和非线性方法以及有无内生性的线性面板数据，以及假设和模型规格测试概述。除此之外，它还教授引导和模拟方法、分位数回归、有限混合模型和非参数回归。它还包括对基本 Stata 概念和编程的介绍，以及对 Mata 进行矩阵编程和基本优化的介绍。

Volume II: Nonlinear Models and Causal Inference Methods

（第二卷：非线性模型和因果推理方法）

第二卷以**卷中介绍的方法为基础，引导读者了解在经济研究中有用的各种的方法。首先介绍非线性优化方法，然后深入研究具有和不具有内生性的二元结果方法；有无内生性的tobit和选择模型估计；选择模型估计；计算条件均值的有无内生性的数据，计算条件分位数的数据；生存数据；具有和不具有内生性的非线性面板数据方法；外源和内源性**效果；空间数据建模；半参数回归；用于预测和推理的套索；和贝叶斯计量经济学。

随着其对现代计量经济学方法的百科全书式覆盖，以及演示如何在Stata中实施这些方法的许多工作示例，《Microeconometrics Using Stata, Second Edition》是一本，读者将为他们面临的每个新项目或分析反复阅读参考的书籍。它是应用研究人员和修读观计量经济学课程的人员的重要参考。

关于作者

Colin Cameron 是加州大学戴维斯分校（University of California–Davis）的经济学教授，他在该校教授本科和研究生的计量经济学，以及健康经济学的本科课程。他在欧洲、澳大利亚、亚洲和南美洲开设短期课程。他的研究兴趣是微观计量经济学，尤其是具有聚类误差的回归稳健推断。他目前是《Stata Journal》的副主编。

Pravin K. Trivedi 是印第安纳大学布卢明顿分校（Indiana University–Bloomington）的**名誉教授和昆士兰大学经济学院（School of Economics at the University of Queensland）的名誉教授。在他的学术生涯中，他曾在美国、英国、欧洲和澳大利亚教授本科和研究生水平的计量经济学。他的研究兴趣包括微观计量经济学和健康经济学。他于 2000 年至 2007 年担任《Econometrics Journal》的共同主编，并于 1986 年至 2015 年担任《Journal of Applied Econometrics》的副主编。他与David Zimmer合着了《Copula Modeling in Econometrics: An Introduction for Practitioners》（2007 年）。

Cameron 和 Trivedi 的联合工作包括关于计量经济模型和计数数据检验的研究文章、计量经济学会专着《Regression Analysis of Count Data》和研究生级的书籍《Microeconometrics: Methods and Applications》。

部分目录

1 Stata basics
1.1 Interactive use
1.2 Documentation
1.3 Command syntax and operators
1.4 Do-files and log files
1.5 Scalars and matrices
1.6 Using results from Stata commands
1.7 Global and local macros
1.8 Looping commands
1.9 Mata and Python in Stata
1.10 Some useful commands
1.11 Template do-file
1.12 Community-contributed commands
1.13 Additional resources
1.14 Exercises
2 Data management and graphics
2.1 Introduction

.......

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