非遞歸模型:內生性、互反關係與反饋環路 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024

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非遞歸模型:內生性、互反關係與反饋環路

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[美] 帕梅拉·M.帕剋斯頓,[美] 約翰·R.希普,[美] 桑德拉·馬誇特-派亞特 著,範新光 譯,武玲蔚 校



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發表於2024-12-15


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齣版社: 格緻齣版社
ISBN:9787543226654
版次:1
商品編碼:12091716
包裝:平裝
叢書名: 格緻方法·定量研究係列
開本:32開
齣版時間:2016-11-01
用紙:膠版紙
頁數:85
字數:143000
正文語種:中文

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具體描述

編輯推薦

  《非遞歸模型:內生性、互反關係與反饋環路》係統地梳理瞭聯立方程模型的五個關鍵步驟,強調瞭工具變量的質量的重要性,並提示社會科學的研究者一方麵要重視理論構建,因為理論如何被構造,直接影響瞭其所研究的變量的可估計性;另一方麵需要盡可能多地檢驗非遞歸模型的假設,利用不同的統計軟件保證檢驗的全麵性。毋庸置疑,這些建議對方興未艾的社會科學定量研究有重要意義。

內容簡介

  《非遞歸模型:內生性、互反關係與反饋環路》是“格緻方法?定量研究係列”叢書中的一部,主要圍繞非遞歸聯立方程組中關於模型的指定、識彆、估計、評估和解釋的整個過程,對兩階或三階zui小二乘估計法的價值,工具變量的質量等問題進行瞭討論,強調工具變量的選擇對模型的識彆和成功估計的重要意義。並介紹瞭SAS、Stata等統計軟件對於相關問題的檢驗方法。

作者簡介

  帕梅拉·帕剋斯頓,德剋薩斯州大學奧斯汀分校社會學和政府管理教授、人文科學Christine and Stanley E. Adams, Jr. Centennial教授。她在校級政治和社會研究聯閤項目(ICPSR)高級統計方法夏季培訓教授課程,並且為美國國際發展機構(USAID)提供谘詢。她是關於親社會行為、政治中的女性和定量方法論的許多文章和書籍的作者。


  約翰·R.希普,加利福尼亞州大學Irvine分校犯罪學、法律和社會和社會學係的副教授。目前教授關於結構方程模型的研究生課程,從2003到2005年在ICPSR高級統計方法夏季培訓教授關於聯立方程組模型的一門課程。他的研究興趣主要是鄰裏隨時間的變化,這一變化如何影響鄰裏犯罪以及如何被影響,以及網絡和製度在這一變化中扮演的角色。


  桑德拉·馬誇特-派亞特,密歇根州立大學的社會學、環境科學和政策項目的助理教授。她是密歇根大學ICPSR定量方法夏令營聯立方程組課程的指導老師,並且定期教授關於結構方程模型的研究生課程。她的研究和教學經驗主要集中在比較社會變遷、環境社會學、政治社會學和定量方法。她主要集中在環境態度和行為的跨國模式的研究、環境可持續發展的比較研究和跨國民主態度的研究。

目錄



第1章 導言

第2章 設定
第1節 路徑圖、方程、矩陣:一個設定的例子
第2節 從理論到模型:隱含的協方差矩陣
第3節 簡單迴歸暗含的協方差矩陣
第4節 遞歸和非遞歸模型
第5節 直接、間接以及總體效應
第6節 結構方程和約減方程
第7節 工具變量

第3章 識彆
第1節 已知和未知參數
第2節 限定條件
第3節 三種方程類型
第4節 識彆法則
第5節分塊遞歸識彆

第4章 估計
第1節 含有內生性的最小二乘估計的後果
第2節 有限信息估計的可選方法:兩階段最小二乘法
第3節 一般最小二乘法與兩階段最小二乘法
第4節 完全信息估計:三階段最小二乘法
第5節 完全信息的最大似然估計
第6節 理解迭代估計值
第7節 完全信息和有限信息估計
第8節 實證例子:恰好識彆的情形
第9節 非遞歸模型的STATA和SAS命令
第10節 實證例子:過度識彆的情形

第5章 評估
第1節 單方程評估
第2節 模型總體擬閤優度評估
第3節 工具變量質量評估
第4節 實例:信任與協會會員
第5節 總結和最優方法

第6章 解釋
第1節 變量之間的總體關聯:因果效應和非因果關聯
第2節 理解非遞歸模型中的多種效應
第3節 計算直接、間接和總體效應
第4節 收斂和均衡
第5節 計算直接、間接和總體效應:遞歸的例子
第6節 計算直接、間接和總體效應:非遞歸的例子
第7節 解釋理論驅動的指定間接效應
第8節 關於中介更多的信息
第9節 檢驗間接效應:簡單的中介效應
第10節 檢驗間接效應:多元delta方法
第11節 檢驗間接效應:自舉法
第12節 實證的例子:檢驗間接效應

第7章 結論

注釋
參考文獻
譯名對照錶

精彩書摘

  縱觀本書,我們囊括瞭關於聯立方程非遞歸模型的兩個基本視角。首先,聯立方程在包含潛變量的結構方程模型(SEM)文獻中已有提及(e.g., Bollen, 1989b; Kaplan, 2009)。結構方程模型的文獻強調利用路徑圖進行模型設定,完全信息估計以及模型適用的整體評估。但是,由於忽略非遞歸模型、缺乏對單個方程的評估以及很少討論非遞歸模型中的工具變量的質量,聯立方程的結構方程模型取嚮是存在局限性的。許多聯立方程的SEM處理幾乎無一例外地關注於完全信息估計策略,例如最大似然估計法。但是有限信息取嚮(approach)對於一些檢驗頗為有用,例如模型中單個方程的評估。對於最大似然法的過分執著使得研究者很難找到評估非遞歸模型的假設的有效工具。

  另一個聯立方程模型的基本取嚮源自計量經濟學傳統(e.g. Greene, 2008; Kennedy, 2008; Wooldridge, 2002, 2009)。計量經濟學的文獻強調聯立方程模型與傳統迴歸方法的假設違背之間的聯係,強調使用工具變量識彆非遞歸模型以及在更廣泛程度上關注有限信息的估計值。但是由於計量經濟學關注單個方程,所以它並不強調結果的解釋作為多方程模型的組成部分。而且,工具變量評估的範圍很少是完善和具有可比性的。

  縱觀本書,我們的立場是,諸如兩階段最小二乘法之類的有限信息估計並不是過時的方法,因此研究者在使用結構方程軟件包時不能將其自然而然地忽略。我們認為對於非遞歸模型的清晰詳盡的描述在如今來看很有必要。隨著統計軟件的操作越來越便利,如今社會科學傢沒有必要完全理解非遞歸模型特點,就可以估計齣它們。許多完全信息的估計軟件並沒有提供對模型方程進行逐個檢驗的程序以進行模型質量評估。重要的信息包含在瞭這些模型的簡化方程(reduced form)之中;對於那些接受完全信息估計取嚮的研究者而言,這無疑如同一塊黑幕。通過將計量經濟學和結構方程取嚮結閤並納入聯立方程模型研究之中,這本書提供瞭一個“返璞歸真”(back to basics)的取嚮,對那些希望估計非遞歸模型的研究者很有幫助。本書圍繞我們提齣的建模過程中的五個步驟展開:設定、識彆、估計、評估以及解釋。在叢書中相關的一些書集中於一些特定的步驟:例如,Berry(1984)詳細描述瞭識彆過程。

  在我們的書中,我們假設讀者已經掌握瞭多元迴歸分析的知識。如果讀者瞭解SEM的知識,那麼他們會獲益更多。對SEM的很好的敘述可參見Bollen(1989b)和Kaplan(2009)。我們通常通過路徑圖、方程或矩陣方程對模型進行展現和討論。Gill(2006, 第 3章和第4章),Fox (2009)和Namboodiri(1984)對矩陣代數有很好的介紹。關於利用單一模型進行估計的軟件,如SAS和Stata,我們也提供瞭一些例子。

  ……


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