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內容簡介： PanelData是一個越來越受到重視的資料型態，除了財經會計之外，一般社會科學對於分析PanelData的需要也日益增加。本書除了介紹標準個體計量使用的PanelData分析之外，也包括非定態PanelData的分析，以及近年來相當引人注意的LargePanel問題。 以資料分析的角度結合PanelData的理論和實做：本書多以敘述方式講述理論，另外再輔以簡單的代數，讀者可以很快地掌握這個方法的詮釋，以利進入研究議題。 以相關R程式語言的模組，進行資料的實證分析：除了R語言，本書也含有套裝軟體Stata的分析流程，以利讀者使用。 關於作者： 何宗武 現職 世新大學財務金融系教授 世新大學數量方法研究暨發展中心主任 學歷　美國UniversityofUtah經濟學博士 目錄： 第一部分　追蹤資料之線性模型 第01章R的線性模式lm介紹 1.1估計原理－最小平方法 1.2單變數線性迴歸 1.3連續變數線性複迴歸 1.4因子和交互效果 1.5迴歸診斷 1.6時間序列迴歸：dynlm 1.7線性重合檢定 第02章追蹤資料—資料結構與性質 2.1概說 2.2基本線性模式 2.3R資料建立 第03章維度N的異質性：單維模型 3.1固定效果設定 3.2隨機效果設定 第04章其他主題 4.1維度T的異質性：雙維模型 4.2變動係數 4.3不完整追蹤資料簡介 第05章檢定 5.1固定效果模型之下個別效果的統計顯著性 5.2隨機效果模型之下的個別效果 5.3隨機效果vs.固定效果 5.4序列相關檢定 第06章修正 6.1具序列相關修正之模型估計 6.2殘差異質性與穩健共變異數修正 第07章內生性問題 7.1原理：何謂內生性？ 7.2誤差成分2SLSEC-2SLS 7.3HausmanandTaylor1981 第08章動態追蹤資料模型 8.1原理 8.2R實做 第二部分　非定態時間序列與追蹤資料 第09章R的時間序列分析入門 9.1時間序列性質 9.2R的時間序列資料建立與繪圖 9.3時間序列繪圖 9.4單筆時間序列性質 9.5ARMAprocess 9.6序列相關與檢定 第10章非定態時間序列之單根檢定 第11章非定態追蹤資料之單根檢定 11.1原理說明 11.2R實做 第12章LargePanelProblems與Peseran2006方法 12.1問題與Peseran2006方法原理 12.2R的實做 附錄1間斷型變數的PanelData：ProbitLogitPoisson 附錄2實證個案介紹 附錄3Stata的PanelData分析

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