《用面板数据做因果分析》对适用于面板数据分析的各种模型进行了概览，特别关注了跟踪调查优越于截面研究设计的主要领域：变量间因果关系的分析，还讨论两种关于使用面板数据进行因果分析的互补性观点。本书呈现了面板数据强化因果推论过程的多种方式，并演示了如何估计各种含有不同时滞设定、交互影响及测量不完美变量的模型。
《用面板数据做因果分析》一书通过运用大量真实的案例，阐明了面板数据带来的因果推论机会，并展示了克服各种分析障碍的方法。面板数据是因果分析的内容之一，本书聚焦于面板数据建模及几个重要的模型，分别进行阐述，相信可以使读者更深入地了解这种重复数据调查方法。
史蒂芬•E.芬克尔（Steven E.Finkel）
美国维吉尼亚大学政府与国际事务系的副教授。在《美国政治科学评论》、《美国政治学杂志》、《政治学杂志》、《公共态度季刊》等学术期刊上发表了很多关于政治参与、公共态度以及定量研究方法的文章。
序
第1章 导论
第2章 用面板数据来对变化进行建模
第1节 变化得分模型与滞后内生变量的角色
第2节 稳定得分模型的估计
第3节 其他滞后设定
第4节 面板模型估计中的问题
第3章 交互因果模型
第1节 交叉滞后作用模型
第2节 同步作用模型
第3节 交叉滞后及同步作用模型
第4章 测量误差模型
第1节 基本概念
第2节 单指标模型
第3节 多指标模型
第5章 虚假相关及自相关的扰动项
第1节 公因子模型
第2节 不可测量变量模型
第6章 关于在面板分析中进行因果推论的结语
附录
注释
参考文献
译名对照表
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