Biblioteka Publiczna

Mikroekonometria : modele i metody analizy danych indywidualnych

---

1. 1 Wprowadzenie do mikroekonometrii
2. 1.1 Mikrodane
3. 1.2 Obszar mikroekonometrii, tradycje i piśmiennictwo
4. 1.3 Modele mikroekonometrii
5. 1.4 Główne zagadnienia mikroekonometrii
6. 1.4.1 Ekonomia a strategia modelowania w mikroekonometrii
7. 1.4.2 Założenia modelu regresji dla danych przekrojowych
8. 1.4.3 Korelacja a przyczynowość. Relacje przyczynowe a analiza ceteris paribus
9. 1.4.4 Efekty oddziaływania
10. 1.4.5 Endogeniczność
11. 1.4.6 Heterogeniczność
12. 1.4.7 Skokowość, nieliniowość, zawartość informacyjna zbiorów mikrodanych
13. 1.4.8 Zbieranie danych
14. 1.4.9 Nowe wyzwania dla mikroekonometrii
15. 1.5 Ekonometria przestrzenna a mikroekonometria
16. 1.6 Mikroekonometria na salonach: Heckman i McFadden
17. 1.7 Słowa kluczowe
18. 1.8 Problemy i zadania
19. 2 Metody i modele
20. 2.1 Metoda największej wiarygodności
21. 2.1.1 Wstęp
22. 2.1.2 Przykład
23. 2.1.3 Definicja estymatora metody największej wiarygodności
24. 2.1.4 Teoretyczne własności metody największej wiarygodności
25. 2.1.5 Testy statystyczne zbudowane w oparciu o metodę największej
26. 2.1.6 Optymalizacja
27. 2.1.7 Nieliniowa metoda najmniejszych kwadratów
28. 2.1.8 Podsumowanie
29. 2.2 Modele ze zmienną ukrytą
30. 2.2.1 Wstęp
31. 2.2.2 Model tobitowy
32. 2.2.3 Model dwumianowy
33. 2.2.4 Model uporządkowanej zmiennej wielomianowej
34. 2.2.5 Modele czasów trwania
35. 2.3 Słowa kluczowe
36. 2.4 Problemy i zadania
37. 3 Modele zmiennych jakościowych dwumianowych
38. 3.1 Zmienne dwumianowe jako przedmiot modelowania
39. 3.1.1 Cele modelowania zmiennej dwumianowej
40. 3.1.2 Model dwumianowy
41. 3.1.3 Związek Y ze zmiennymi objaśniającymi X
42. 3.1.4 Intuicyjne objaśnienie modeli zmiennych dwumianowych
43. 3.1.5 Główne typy modeli zmiennych dwumianowych
44. 3.2 Liniowy model prawdopodobieństwa
45. 3.2.1 Uwagi o R-kwadrat w mikroekonometrii
46. 3.3 Model logitowy
47. 3.3.1 MNW dla modelu logitowego
48. 3.3.2 Weryfikacja statystyczna
49. 3.3.3 Interpretacja wyników: efekty krańcowe (MEM, MER, AME)
50. 3.3.4 Interpretacja wyników: ilorazy szans
51. 3.4 Model probitowy
52. 3.4.1 Logit, probit, LMP: relacja między parametrami oraz między efektami krańcowymi
53. 3.5 Endogeniczność
54. 3.6 Miary dopasowania
55. 3.6.1 Pseudo-R2
56. 3.6.2 Tablica trafności oraz krzywa ROC
57. 3.7 Dobór zmiennych objaśniających do modeli
58. 3.8 Modelowanie interakcji
59. 3.9 Regresja binarna
60. 3.10 Próba dobierana w modelu logitowym
61. 3.11 Model logitowy dla makrodanych
62. 3.12 Słowa kluczowe
63. 3.13 Problemy i zadania
64. 4 Modele zmiennych wielomianowych uporządkowanych
65. 4.1 Wstęp
66. 4.2 Zmienne uporządkowane
67. 4.3 Specyfikacja modelu uporządkowanego
68. 4.4 Szacowanie modelu uporządkowanego
69. 4.5 Uporządkowany model probitowy i logitowy
70. 4.6 Założenie proporcjonalnych szans/regresji równoległych
71. 4.7 Weryfikacja założenia proporcjonalnych szans
72. 4.8 Uogólniony model uporządkowany
73. 4.9 Ocena jakościmodelu
74. 4.9.1 Ocena dopasowania modelu
75. 4.9.2 Ocena zdolności predykcyjnych modelu
76. 4.10 Interpretacja parametrów
77. 4.10.1 Efekt kompensujący
78. 4.10.2 Efekty krańcowe
79. 4.10.3 Iloraz szans
80. 4.11 Dane sekwencyjne
81. 4.11.1 Specyfikacja modelu
82. 4.11.2 Estymacja
83. 4.12 Słowa kluczowe
84. 4.13 Problemy i zadania
85. 5 Modele zmiennych wielomianowych nieuporządkowanych
86. 5.1 Wstęp
87. 5.2 Wprowadzenie do modeli wielomianowych
88. 5.3 Zmienne egzogeniczne
89. 5.4 Model stochastycznej addytywnej użyteczności
90. 5.5 Wielomianowy model logitowy
91. 5.5.1 Konstrukcja
92. 5.5.2 Estymacja i ocena jakości modelu
93. 5.5.3 Interpretacja wyników estymacji
94. 5.6 Warunkowy model logitowy
95. 5.6.1 Konstrukcja
96. 5.6.2 Estymacja
97. 5.6.3 Interpretacja wyników estymacji
98. 5.7 Logitowy model zagnieżdżony
99. 5.7.1 Niezależność od nieistotnych możliwości
100. 5.7.2 Konstrukcja zagnieżdżonego modelu logitowego
101. 5.7.3 Inne modele wyborów dyskretnych
102. 5.8 Słowa kluczowe
103. 5.9 Problemy i zadania
104. 6 Modele zmiennych ograniczonych
105. 6.1 Wstęp
106. 6.2 Model tobitowy
107. 6.3 Podstawowe własności modelu
108. 6.4 Estymacja za pomocą metody największej wiarygodności
109. 6.5 Testy istotności i miary dopasowania dla modeli zmiennych ograniczonych199
110. 6.6 Regresja ucięta
111. 6.7 Semiparametryczne estymatory modeli regresji tobitowej i uciętej
112. 6.8 Modele selekcji próby
113. 6.9 Estymacja modelu selekcji próby Heckmana
114. 6.10 Modele zmiennych ograniczonych w praktyce: datki charytatywne
115. 6.10.1 Regresja tobitowa i ucięta
116. 6.10.2 Model selekcji próby
117. 6.11 Słowa kluczowe
118. 6.12 Problemy i zadania
119. 7 Modele zmiennych licznikowych
120. 7.1 Zmienna licznikowa
121. 7.2 Model regresji Poissona
122. 7.3 Model regresji ujemnej dwumianowej
123. 7.4 Modele z podwyższoną liczbą zer
124. 7.5 Modele zmiennych licznikowych w praktyce: liczba dzieci w rodzinie
125. 7.6 Słowa kluczowe
126. 7.7 Problemy i zadania

Zobacz spis treści

Dodaj komentarz do pozycji:

Swoją opinię można wyrazić po uprzednim zalogowaniu.