缺失数据对微观计量影响研究--以农民收入与消费为例
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·问题的提出与研究意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·课题研究的目标 | 第13页 |
| ·研究的内容 | 第13页 |
| ·本课题采取的方法和工具 | 第13-14页 |
| ·技术路线 | 第14-15页 |
| 第2章 微观计量经济学的数据结构 | 第15-20页 |
| ·调查数据 | 第15-17页 |
| ·社会实验数据 | 第17-18页 |
| ·自然实验数据 | 第18页 |
| ·小结 | 第18-20页 |
| 第3章 缺失数据 | 第20-33页 |
| ·相关概念 | 第20-24页 |
| ·定义 | 第20-21页 |
| ·造成缺失数据的原因 | 第21-22页 |
| ·无回答的确定论与随机论 | 第22-23页 |
| ·缺失数据机制 | 第23-24页 |
| ·缺失数据对计量回归造成的影响 | 第24-30页 |
| ·缺失数据对样本代表性的影响 | 第26-27页 |
| ·缺失数据对参数估计的影响 | 第27-28页 |
| ·缺失数据带来的其他影响 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| ·常见数据缺失插补方法 | 第30-33页 |
| 第4章 EM算法 | 第33-38页 |
| ·EM算法公式的推导 | 第33-34页 |
| ·EM算法在调查数据缺失中的应用 | 第34-38页 |
| ·分类变量含有缺失值的EM算法 | 第34-35页 |
| ·EM算法在有缺失值的连续变量中的数据插补 | 第35-38页 |
| 第5章 实例分析 | 第38-59页 |
| ·线性回归模型——教育对农民收入影响分析 | 第38-45页 |
| ·模型的选择 | 第38-39页 |
| ·缺失数据检验与插补 | 第39-41页 |
| ·模型回归结果比较 | 第41-44页 |
| ·模型的解释 | 第44-45页 |
| ·二元选择模型——农民收入对电脑消费的影响 | 第45-57页 |
| ·二元选择模型 | 第46-50页 |
| ·模型的建立 | 第50-52页 |
| ·缺失数据检验与插补 | 第52-53页 |
| ·回归结果比较 | 第53-56页 |
| ·模型含义解释 | 第56-57页 |
| ·小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
