《用Stata学计量经济学》概述了现代实证研究中所运用的许多计量经济学工具，以及如何用Stata来实现它们。鲍姆论述了如何利用经济和金融数据的基本要素，包括横截面、时间序列和面板数据的结构来合并、添加和重构工具以及验证数据。全书内容包括线性回归、广义最小二乘法、带指标变量的回归、工具变量方法、面板数据模型和受限因变量模型等方法。鲍姆运用来自应用领域的文献例子来阐明这些技术，所用数据集可从本书的网站上下载。本书附录介绍了Stata编程的基础知识。
本书发展了理解估计量、假设检验和模型有效性检验所需的必要分析结果。读者不必具有运用Stata的经验。对于已经学过计量经济学课程同时又具有运用某些统计软件包经验的人来说，本书非常有用，并且能提供用Stata执行最先进的计量经济学技术的宝贵指导。
克里斯托弗·F.鲍姆(Christopher F. Baum)是波士顿学院的经济学家，他在学院指导计算机科学专业的本科生辅修课程。他是《Stata期刊》（Stata Journal）的副主编，也是Stata用户群组会议在波士顿的联合组织者。鲍姆与其他人编写了许多Stata程序，并负责维护可下载Stata软件包的统计软件组件档案（SSC）。许多年来，他广泛使用Stata软件讲授本科和研究生阶段的计量经济学课程。
第1章引论 1
1.1Stata特色概述2
1.2安装必要的软件5
1.3安装支持素材6
第2章Stata基础7
2.1基础知识7
2.2常见数据转换方法23
习题45
第3章经济数据的组织和整理46
3.1横截面数据与标识符变量46
3.2时间序列数据47
3.3混合横截面时间序列数据49
3.4面板数据50
3.5处理面板数据的工具54
3.6横截面与时间序列数据集组合60
3.7用append创建长格式数据集61
3.8reshape命令64
3.9用Stata执行可重复研究68
习题74
第4章线性回归75
4.1引论75
4.2线性回归的估计76
4.3回归估计值的解释82
4.4回归估计94
4.5假设检验、线性限制与约束最小二乘法99
4.6计算残差与预测值109
4.7计算边际效应115
习题119
4.A附录：最小二乘法估计量120
4.B附录：线性回归大样本VCE120
第5章函数形式设定122
5.1引论122
5.2设定错误123
5.3内生性与测量误差139
习题139
第6章带非独立同分布误差的回归141
6.1广义线性回归模型142
6.2误差分布的异方差性152
6.3误差分布的序列相关164
习题170
第7章带指示变量的回归171
7.1对定性因素显著性的检验172
7.2带定性因素与定量因素的回归179
7.3带指示变量的季节性调整185
7.4结构稳定性与结构变化的检验189
习题195
第8章工具变量估计量197
8.1引论197
8.2经济关系的内生性198
8.3两阶段最小二乘法200
8.4ivreg命令202
8.5识别与过度约束检验203
8.6计算IV估计204
8.7ivreg2命令与GMM估计207
8.8GMM中过度约束的检验213
8.9IV背景下的异方差性检验218
8.10检验工具相关性220
8.11IV估计中德宾吴豪斯曼检验的内生性224
习题228
8.A附录：省略变量偏倚228
8.B附录：测量误差229
第9章面板数据模型232
9.1FE模型与RE模型233
9.2面板数据的IV模型245
9.3动态面板数据模型245
9.4似不相关回归模型249
9.5移动窗口回归估计255
习题258
第10章离散变量和受限因变量模型260
10.1二项logit与二项probit模型261
10.2有序logit模型与有序probit模型270
10.3截尾回归与tobit模型273
10.4偶然截尾与样本选择模型281
10.5二变量probit与带选择的probit模型285
习题289
附录AStata数据导入291
A.1从ASCII文本和电子表格文件导入数据291
A.2从其他软件文件导入数据301
附录BStata编程基础303
B.1局部宏和全局宏305
B.2标量310
B.3循环结构311
B.4矩阵315
B.5return与ereturn317
B.6程序与语法语句323
B.7用Mata函数编写Stata程序329
参考文献336
致 谢345
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