第1章 导论 1
1.1 面板数据：一些例子 1
1.2 为什么使用面板数据，它们的优点和局限性 5
注释 9
第2章 单因素误差回归模型 10
2.1 介绍 10
2.2 固定效应模型 11
2.3 随机效应模型 14
2.4 极大似然估计 19
2.5 预测 20
2.6 案例 21
2.7 精选的应用案例 27
2.8 计算的注意事项 27
注释 27
本章习题 28
第3章 双因素误差回归模型 30
3.1 简介 30
3.2 固定效应模型 30
3.3 随机效应模型 32
3.4 极大似然估计 36
3.5 预测 38
3.6 案例 40
3.7 应用精选 43
注释 44
本章习题 44
第4章 面板数据的假设检验 49
4.1 面板数据的混合估计检验 49
4.2 对个体效应和时间效应的检验 54
4.3 Hausman设定检验 63
4.4 进一步阅读 71
注释 71
本章习题 71
第5章 单因素误差模型中的异方差和序列相关 74
5.1 异方差 74
5.2 序列相关 78
注释 97
本章习题 98
第6章 因素误差的似不相关回归模型 100
6.1 单因素误差模型 100
6.2 双因素误差模型 101
6.3 应用与扩展 102
本章习题 103
第7章 单因素误差的联立方程组 105
7.1 单方程的估计 105
7.2 经验案例：北卡罗来纳州的犯罪 108
7.3 系统估计 113
7.4 Hausman和Taylor估计量 116
7.5 实证分析：PSID数据的收入方程 119
7.6 进一步阅读以及扩展 122
注释 124
本章习题 124
第8章 动态面板数据模型 128
8.1 简介 128
8.2 Arellano和Bond估计量 129
8.3 Arellano和Bover估计量 135
8.4 Ahn和Schmidt矩条件 137
8.5 Blundell和Bond系统GMM估计量 139
8.6 Keane和Runkle估计量 141
8.7 最新进展 142
8.8 经验研究案例 147
8.9 进一步阅读 152
注释 154
本章习题 155
第9章 非平衡面板数据模型 157
9.1 介绍 157
9.2 非平衡的单因素误差模型 157
9.3 经验案例：享乐主义者的住房 162
9.4 非平衡双因素误差模型 166
9.5 非平衡面板数据个体效应和时间效应的检验 168
9.6 非平衡嵌套误差模型 171
注释 174
本章习题 175
第10章 专题 177
10.1 测量误差和面板数据 177
10.2 轮换面板 180
10.3 伪面板 182
10.4 合并截面时间序列的其他方法 184
10.5 空间面板数据 185
10.6 混合模型的短期和长期估计 188
10.7 异质面板数据 189
10.8 计数面板数据 193
注释 199
本章习题 199
第11章 限值因变量与面板数据 202
11.1 固定的和随机的logit和probit模型 202
11.2 面板数据限值因变量模型的模拟估计 208
11.3 动态面板限值因变量模型 210
11.4 面板数据的选择偏倚 213
11.5 删截和截尾的面板数据模型 217
11.6 实证应用 221
11.7 经验案例：护士劳动力的供给 222
11.8 进一步的阅读 224
注释 226
本章习题 227
第12章 非平稳面板 229
12.1 引言 229
12.2 假定截面独立的面板单位根检验 230
12.3 截面相关的面板单位根检验 237
12.4 面板数据中的虚假回归 240
12.5 面板数据的协整检验 244
12.6 面板协整模型的估计与推断 249
12.7 经验案例：购买力平价 251
12.8 进一步阅读 253
注释 256
本章习题 256
参考文献 259