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非递归模型:内生性.互反关系与反馈环路 版权信息
- ISBN：9787543226654
- 条形码：9787543226654 ; 978-7-5432-2665-4
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
非递归模型:内生性.互反关系与反馈环路 本书特色
《非递归模型：内生性、互反关系与反馈环路》是“格致方法•定量研究系列”丛书中的一部，主要围绕非递归联立方程组中关于模型的指定、识别、估计、评估和解释的整个过程，对两阶或三阶zui小二乘估计法的价值，工具变量的质量等问题进行了讨论，强调工具变量的选择对模型的识别和成功估计的重要意义。并介绍了SAS、Stata等统计软件对于相关问题的检验方法。
非递归模型:内生性.互反关系与反馈环路 内容简介
本书系统地梳理了联立方程模型的五个关键步骤，强调了工具变量的质量的重要性，并提示社会科学的研究者一方面要重视理论构建，因为理论如何被构造，直接影响了其所研究的变量的可估计性；另一方面需要尽可能多地检验非递归模型的假设，利用不同的统计软件保证检验的全面性。毋庸置疑，这些建议对方兴未艾的社会科学定量研究有重要意义。
非递归模型:内生性.互反关系与反馈环路 目录
序
第1章 导言
第2章 设定
第1节 路径图、方程、矩阵：一个设定的例子
第2节 从理论到模型：隐含的协方差矩阵
第3节 简单回归暗含的协方差矩阵
第4节 递归和非递归模型
第5节 直接、间接以及总体效应
第6节 结构方程和约减方程
第7节 工具变量
第3章 识别
第1节 已知和未知参数
第2节 限定条件
第3节 三种方程类型
第4节 识别法则
第5节分块递归识别
第4章 估计
第1节 含有内生性的*小二乘估计的后果
第2节 有限信息估计的可选方法：两阶段*小二乘法
第3节 一般*小二乘法与两阶段*小二乘法
第4节 完全信息估计：三阶段*小二乘法
第5节 完全信息的*大似然估计
第6节 理解迭代估计值
第7节 完全信息和有限信息估计
第8节 实证例子：恰好识别的情形
第9节 非递归模型的STATA和SAS命令
第10节 实证例子：过度识别的情形
第5章 评估
第1节 单方程评估
第2节 模型总体拟合优度评估
第3节 工具变量质量评估
第4节 实例：信任与协会会员
第5节 总结和*优方法
第6章 解释
第1节 变量之间的总体关联：因果效应和非因果关联
第2节 理解非递归模型中的多种效应
第3节 计算直接、间接和总体效应
第4节 收敛和均衡
第5节 计算直接、间接和总体效应：递归的例子
第6节 计算直接、间接和总体效应：非递归的例子
第7节 解释理论驱动的指定间接效应
第8节 关于中介更多的信息
第9节 检验间接效应：简单的中介效应
第10节 检验间接效应：多元delta方法
第11节 检验间接效应：自举法
第12节 实证的例子：检验间接效应
第7章 结论
注释
参考文献
译名对照表
第1章 导言
第2章 设定
第1节 路径图、方程、矩阵：一个设定的例子
第2节 从理论到模型：隐含的协方差矩阵
第3节 简单回归暗含的协方差矩阵
第4节 递归和非递归模型
第5节 直接、间接以及总体效应
第6节 结构方程和约减方程
第7节 工具变量
第3章 识别
第1节 已知和未知参数
第2节 限定条件
第3节 三种方程类型
第4节 识别法则
第5节分块递归识别
第4章 估计
第1节 含有内生性的*小二乘估计的后果
第2节 有限信息估计的可选方法：两阶段*小二乘法
第3节 一般*小二乘法与两阶段*小二乘法
第4节 完全信息估计：三阶段*小二乘法
第5节 完全信息的*大似然估计
第6节 理解迭代估计值
第7节 完全信息和有限信息估计
第8节 实证例子：恰好识别的情形
第9节 非递归模型的STATA和SAS命令
第10节 实证例子：过度识别的情形
第5章 评估
第1节 单方程评估
第2节 模型总体拟合优度评估
第3节 工具变量质量评估
第4节 实例：信任与协会会员
第5节 总结和*优方法
第6章 解释
第1节 变量之间的总体关联：因果效应和非因果关联
第2节 理解非递归模型中的多种效应
第3节 计算直接、间接和总体效应
第4节 收敛和均衡
第5节 计算直接、间接和总体效应：递归的例子
第6节 计算直接、间接和总体效应：非递归的例子
第7节 解释理论驱动的指定间接效应
第8节 关于中介更多的信息
第9节 检验间接效应：简单的中介效应
第10节 检验间接效应：多元delta方法
第11节 检验间接效应：自举法
第12节 实证的例子：检验间接效应
第7章 结论
注释
参考文献
译名对照表
展开全部
非递归模型:内生性.互反关系与反馈环路 作者简介
帕梅拉·帕克斯顿：德克萨斯州大学奥斯汀分校社会学和政府管理教授、人文科学Christine and Stanley E. Adams, Jr. Centennial教授。她在校级政治和社会研究联合项目（ICPSR）高级统计方法夏季培训教授课程，并且为美国国际发展机构（USAID）提供咨询。她是关于亲社会行为、政治中的女性和定量方法论的许多文章和书籍的作者。
约翰 R.希普：加利福尼亚州大学Irvine分校犯罪学、法律和社会和社会学系的副教授。目前教授关于结构方程模型的研究生课程，从2003到2005年在ICPSR高级统计方法夏季培训教授关于联立方程组模型的一门课程。他的研究兴趣主要是邻里随时间的变化，这一变化如何影响邻里犯罪以及如何被影响，以及网络和制度在这一变化中扮演的角色。
桑德拉 马夸特-派亚特：密歇根州立大学的社会学、环境科学和政策项目的助理教授。她是密歇根大学ICPSR定量方法夏令营联立方程组课程的指导老师，并且定期教授关于结构方程模型的研究生课程。她的研究和教学经验主要集中在比较社会变迁、环境社会学、政治社会学和定量方法。她主要集中在环境态度和行为的跨国模式的研究、环境可持续发展的比较研究和跨国民主态度的研究。
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