書????名 | 橫截面相關(guān)的面板數(shù)據(jù)分析 | 作????者 | 章永輝 |
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出版社 | 中國社會科學(xué)出版社 | ISBN | 9787520364584 |
章永輝,中國人民大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院講師,經(jīng)濟(jì)學(xué)博士,2013年畢業(yè)于新加坡管理大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,師從國際知名計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家蘇良軍教授和Peter Phillips教授。主要研究領(lǐng)域?yàn)橛?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論和應(yīng)用,具體方向包括非參數(shù)計(jì)量、面板數(shù)據(jù)模型和金融計(jì)量等。目前,已主持完成一項(xiàng)國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目,正主持一項(xiàng)國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目,并參與了多項(xiàng)國家級基金項(xiàng)目。在Journal of章永輝,中國人民大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院講師,經(jīng)濟(jì)學(xué)博士,2013年畢業(yè)于新加坡管理大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,師從國際知名計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家蘇良軍教授和Peter Phillips教授。主要研究領(lǐng)域?yàn)橛?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論和應(yīng)用,具體方向包括非參數(shù)計(jì)量、面板數(shù)據(jù)模型和金融計(jì)量等。目前,已主持完成一項(xiàng)國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目,正主持一項(xiàng)國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目,并參與了多項(xiàng)國家級基金項(xiàng)目。在Journal of 2100433B
本書主要研究了一系列面板數(shù)據(jù)模型的估計(jì)和檢驗(yàn)問題。傳統(tǒng)的面板數(shù)據(jù)假設(shè)個(gè)體之間是相互獨(dú)立的,然而經(jīng)濟(jì)個(gè)體往往是普遍相關(guān)的。本書首先關(guān)注橫截面相關(guān)面板數(shù)據(jù)模型的計(jì)量理論問題:為不平衡面板提出公共相關(guān)效應(yīng)估計(jì)量;為具有交互固定效應(yīng)的面板模型提供一個(gè)線性設(shè)定檢驗(yàn)。其次,鑒于參數(shù)設(shè)定可能導(dǎo)致錯(cuò)誤設(shè)定,本書還關(guān)注非參數(shù)面板模型:為個(gè)體間是否存在公共時(shí)間趨勢提供一個(gè)非參數(shù)檢驗(yàn);系統(tǒng)性地研究了局部線性動(dòng)態(tài)面板模型的估計(jì)和檢驗(yàn)方法。
供你參考,全國各地都有不同的
95就是選單芯最大的那個(gè)截面
做市場數(shù)據(jù)分析,需要學(xué)什么知識?
市場數(shù)據(jù)分析,需要學(xué)習(xí)以下幾個(gè)方面的知識:(1)數(shù)據(jù)管理。a、數(shù)據(jù)獲取。企業(yè)需求:數(shù)據(jù)庫訪問、外部數(shù)據(jù)文件讀入案例分析:使用產(chǎn)品信息文件演示spss的數(shù)據(jù)讀入共能。b、數(shù)據(jù)管理。企業(yè)需求:對大型數(shù)據(jù)進(jìn)...
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評分: 4.7
面板數(shù)據(jù)中截面之間的相關(guān)性主要來自于外部共同沖擊、只針對某些觀測個(gè)體的局部沖擊,以及觀測個(gè)體之間的空間交互作用.近年來,如何針對截面相依進(jìn)行界定、度量和建模引起來廣泛的關(guān)注.本文主要針對在線性面板數(shù)據(jù)模型上提出的多種檢驗(yàn)?zāi)P驼`差截面不相關(guān)的檢驗(yàn)方法進(jìn)行介紹和比較.
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評分: 4.5
面板數(shù)據(jù)分析使用操作模板
這本備受贊譽(yù)的研究生教材第二版提供了用在現(xiàn)代計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的兩類數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析的一個(gè)統(tǒng)一處理:橫截面數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)。本書同時(shí)涵蓋了線性和非線性模型,包括含有動(dòng)態(tài)性和/或個(gè)體異質(zhì)性的模型。除了一般估計(jì)框架(特別是矩方法與極大似然法)外,還詳細(xì)介紹了一些特定的線性與非線性方法,包括probit和logit模型、多項(xiàng)選擇和有序選擇模型、Tobit模型和兩部拓展式、關(guān)于計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)的模型、多種截取和缺失數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)、因果(或處理)效應(yīng)估計(jì),以及期限分析,并擴(kuò)展了控制函數(shù)和相關(guān)隨機(jī)效應(yīng)方法以允許估計(jì)存在內(nèi)生性和異質(zhì)性的復(fù)雜模型。
相比第一版,第二版已經(jīng)被實(shí)質(zhì)性地更新和修訂。改進(jìn)包括:更大的一類關(guān)于缺失數(shù)據(jù)問題的模型;整群抽樣問題更詳細(xì)的處理,這對經(jīng)驗(yàn)研究而言是一個(gè)重要主題;關(guān)于"廣義工具變量"(GIV)估計(jì)的展開討論;對逆概率加權(quán)的新覆蓋;一個(gè)用于估計(jì)含有關(guān)于干預(yù)和不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——包括面板數(shù)據(jù),和一個(gè)在對非線性面板數(shù)據(jù)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法與在統(tǒng)計(jì)學(xué)及其他領(lǐng)域中流行的"廣義估計(jì)方法"文獻(xiàn)之間牢固確立的聯(lián)系——方面假設(shè)的處理效應(yīng)之更完整的框架。對解釋特殊的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法可以在何時(shí)應(yīng)用給予了新的關(guān)注;目標(biāo)不僅是告訴讀者什么是起作用的,而且還說明某些"顯然的"程序?yàn)楹尾豢尚?。許多列入書中的習(xí)題,無論是理論性的還是基于計(jì)算機(jī)的,都允許讀者拓展涵蓋在書中的方法并發(fā)現(xiàn)新的洞見。
杰弗里.M.伍德里奇是密歇根州立大學(xué)的經(jīng)濟(jì)學(xué)"大學(xué)杰出教授"和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會院士。2100433B
數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘,是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心技術(shù),也是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵所在。
數(shù)據(jù)分析重要,但是,很多時(shí)候卻不知道該如何去做,面對大量的數(shù)據(jù),卻無從下手。概括起來,經(jīng)常面臨的困難有:
◆ 分析目的不明確
◆ 分析方法不清晰
◆ 分析過程不清晰
◆ 分析思路不完善
◆ 解讀數(shù)據(jù)能力差
1、 不知道要分析什么?(分析目的)
不知道要分析什么,也就是分析目的不明確。
經(jīng)常有學(xué)員告訴我,領(lǐng)導(dǎo)給了一大堆數(shù)據(jù)給我,要我分析一下,但我不知道要分析什么?除了基本的統(tǒng)計(jì)求和,我不知道要干嗎。
明確分析目的,這是數(shù)據(jù)分析的起點(diǎn),也是分析的終點(diǎn)。所有的分析工作都應(yīng)該圍繞業(yè)務(wù)問題開始,分析的結(jié)果最終也要落到業(yè)務(wù)問題。
如果目的不明確,后續(xù)的分析工作就無法開展了。
2、 下一步做什么?(分析過程)
數(shù)據(jù)分析不是一個(gè)單一的操作,而是一套復(fù)雜和完整的操作流程。
一般地,一個(gè)完整的數(shù)據(jù)分析包括了六個(gè)步驟,后一個(gè)步驟依賴前一個(gè)步驟,也是前一個(gè)過程的深入。
當(dāng)有了分析目的之外,接下來就需要圍繞業(yè)務(wù)問題來收集相關(guān)的數(shù)據(jù),并對收集來的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理(清洗、轉(zhuǎn)化、提取、計(jì)算),如果使用FineBI之類的BI工具來處理的話就是先抽取數(shù)據(jù)、ETL處理數(shù)據(jù),然后在前端多維度分析,并對分析結(jié)果進(jìn)行可視化,最后形成一個(gè)完整的分析報(bào)告,到此,一個(gè)數(shù)據(jù)分析的工作才算正式完成。
3、 不知道怎樣去分析?(分析方法)
分析目的明確了,數(shù)據(jù)也有了,但面對大量的、復(fù)雜的數(shù)據(jù),卻無從下手,不知道怎樣分析,這是由于分析者缺乏對分析方法的了解。
數(shù)據(jù)分析最核心的工作,就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。圍繞業(yè)務(wù)問題,采用什么樣的分析方法,使用什么樣的分析模型,選擇什么樣的分析工具,這是數(shù)據(jù)分析的核心。這是分析師的必備技能。
為了便于理解,我將數(shù)據(jù)分析分為三個(gè)層次,從低到高,由淺入深,分別是統(tǒng)計(jì)分析,基本分析,數(shù)據(jù)挖掘。
一般情況下,企業(yè)有80%的工作都只需要掌握統(tǒng)計(jì)分析方法就可以了,剩下20%的工作需要更深入的分析及挖掘。當(dāng)然,更深層次的業(yè)務(wù)規(guī)律及業(yè)務(wù)模式,需要更高層次的數(shù)據(jù)分析來解決。比如,市場細(xì)分,客戶特征提取,等等。
4、 看不明白分析結(jié)果?(數(shù)據(jù)解讀)
好不容易分析有結(jié)果了,統(tǒng)計(jì)有數(shù)據(jù)了,但是,這些數(shù)據(jù)及分析結(jié)果表示什么意思呢?與我們的業(yè)務(wù)有什么關(guān)系呢?這一步也不知道坑了多少學(xué)員。
對數(shù)據(jù)不敏感,解讀數(shù)據(jù)的能力差,無法將分析結(jié)果與業(yè)務(wù)問題和業(yè)務(wù)策略關(guān)聯(lián)起來,這是數(shù)據(jù)應(yīng)用的最大障礙。
如何來解讀數(shù)據(jù),解讀分析結(jié)果,這需要有一定的數(shù)據(jù)解讀方法,也需要分析師要了解相應(yīng)的業(yè)務(wù)邏輯。
5、 不知道分析是否全面?(分析思路)
我經(jīng)常收到一些分析師的抱怨,他們說,基本的分析我都會了,但是,每次提交分析報(bào)告給領(lǐng)導(dǎo)以后,領(lǐng)導(dǎo)總是不太滿意,說我分析不全面,漏此漏那的。分析不全面,這是由于缺乏分析思路導(dǎo)致的。
如果說,分析方法是從微觀從細(xì)節(jié)來對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,那么,分析思路,就是從宏觀角度指導(dǎo)如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,比如從哪幾個(gè)方面來進(jìn)行完整的數(shù)據(jù)分析而不會遺漏。
要掌握分析思路,需要分析師懂業(yè)務(wù)、懂管理、懂營銷。比如,如果要分析企業(yè)的外部環(huán)境,你必須要懂得PEST模型,即要從政策、經(jīng)濟(jì)、社會和技術(shù)四個(gè)方面來進(jìn)行分析,否則就是不全面的;如果要做競爭分析,你需要懂得SWOT、波特五力,從這幾個(gè)方面來分析競爭態(tài)勢,才算完整和系統(tǒng)。
最簡單,最實(shí)用的是5W2H模型,廣泛用于企業(yè)營銷活動(dòng)、用戶行為分析等專題分析中,即要求分析的從下面7個(gè)方面來進(jìn)行分析,這樣可以確保能夠?qū)⒂脩糍徺I行為分析完整、系統(tǒng)。
數(shù)據(jù)分析看起來很簡單,但如果沒有經(jīng)過系統(tǒng)的培訓(xùn),要?jiǎng)偃芜@項(xiàng)工作也是不容易的。畢竟,數(shù)據(jù)分析師作為企業(yè)主管的智囊,作為主管決策的支撐,其重要性及高要求是不言而喻。