Stataで計量経済学入門［第２版］

Stataユーザー必携の入門書
最新のStata version11にあわせ全面改訂。計量計算の出発点となるＯＬＳ回帰分析の章を刷新。新たに制限従属変数（ＬＤＶ）の分析の章を加え。その他の章も内容が充実。
Stataユーザー必携の入門書。

［主な変更点］
◎Stataの（2011年３月時点での）最新バージョン（version 11）に対応
◎「制限従属変数の分析」（第７章）の章の追加
◎「OLS回帰分析」の章（第４章）の大幅改訂
◎各章の内容を修正・加筆

はしがき

第1章　Stataをはじめよう
　　　　　　　　　　　　　Getting Started

　1.1　Stataとは

　1.2　本書の概要

　1.3　ウィンドウの概要

　1.4　アップデートと初期設定

　1.5　作業ディレクトリ

　1.6　doファイルとログ

　1.7　基本文法

　1.8　その他のTips

第2章　データ管理
　　　 Data Managegement

　2.1　データ管理において気を付けるべきこと

　2.2　データの準備

　2.3　変数管理

　2.4　データファイルの変形と結合

　2.5　データ加工プログラム例

　2.6　プログラミング初歩　

第3章　記述統計
　　　　　　　　　　　Descriptive Statistics

　3.1　データフォーマット

　3.2　データの概要を把握する

　3.3　表形式の表示

　3.4　基本的グラフ

　3.5　検定と推定結果の保存

　3.6　推定結果からデータファイルを作成する

第4章　OLS回帰分析　
　　　　　　　　　　　Regression with OLS Estimator

　4.1　回帰分析とは

　4.2　ダミー変数と交互作用項

　4.3　線形制約の検定（F検定）

　4.4　予測値の計算

　4.5　OLS推定値の条件

　4.6　内生性問題

　4.7　撹乱項に関する条件の違反

　4.8　多重共線性問題

　4.9　基本文献の紹介　　
　
第5章　時系列データの分析
　　　　　　　　　　　　　　Analysis of Time Series Data

　5.1　時系列データとは

　5.2　時系列データの取得と使用準備

　5.3　オペレータ

　5.4　OLSと残差プロット

　5.5　系列相関とは

　5.6　系列相関の検定

　5.7　系列相関がある場合の推定方法

　5.8　定常性と単位根検定

　5.9　自己回帰和分移動平均モデル

　5.10　ベクトル自己回帰モデル

　5.11　ベクトル誤差修正モデル

　5.12　発展
　　　　　　　　　　　　　　
第6章　カテゴリカル・データの分析
　　　　　　　　　　　　　　　　　　Categorical Data Analysis

　6.1　カテゴリカル・データとは

　6.2　一般化線形モデルの基本

　6.3　多項カテゴリカル変数を用いたロジット・モデル

　6.4　プロビット・モデル

　6.5　ログリニア・モデル

　6.6　文献案内
　
第7章　制限従属変数の分析
　　　　　　　　　　　　　　Analysin of Limited Dependent Variables

　7.1　制限従属変数とは 　
　　　　　　　
　7.2　トービット・モデル

　7.3　切断回帰モデル

　7.4　サンプル・セレクション・モデル

　7.5　ポワソン回帰モデル

　7.6　負の二項回帰モデル

　7.7　文献紹介

第8章　パネルデータ分析
　　　　　　　　　　　　　　Panel Data Analysis

　8.1　パネルデータとは

　8.2　基本的な手順

　8.3　線形回帰モデル

　8.4　二元配置固定効果モデル

　8.5　一階差分モデル

　8.6　離散的従属変数モデル

　8.7　一般化推定方式モデル

　8.8　脱落バイアスへの対応

　8.9　公開データについて　
　
第9章　サバイバル分析
　　　　　　　　　　　　　Survival Analysis

　9.1　サバイバル分析とは

　9.2　生存時間分析の基礎

　9.3　時間関数の利用

　9.4　ノンパラメトリック・モデル

　9.5　パーソン・ペリオド・データ

　9.6　離散時間ハザードモデル

　9.7　Cox比例ハザードモデル

　9.8　比例ハザード性の検討

　9.9　パラメトリック・モデル

　9.10　競合リスク・ハザードモデル

　9.11　基本文献の紹介
　
参考文献

索　　引