R语言常用计量分析包.doc

文档介绍：R语言常用计量分析包
CRAN任务视图:计量经济学
线形回归模型(Linear regression models)
线形模型可用stats包中lm()函数通过OLS来拟合,该包中也有各种检验方法用来比较模型,如:summary() 和anova()。
lmtest包里的coeftest()和waldtest()函数是也支持渐近检验(如:z检验而不是检验,卡方检验而不是F检验)的类似函数。
()可检验更一般的线形假设。
HC和HAC协方差矩阵的这些功能可在sandwich包里实现。
car和lmtest包还提供了大量回归诊断和诊断检验的方法。
工具变量回归(两阶段最小二乘)由AER包中的ivreg()提供,其另外一个实现sem包中的tsls()。
微观计量经济学(Microeconometrics)
许多微观计量经济学模型属于广义线形模型,可由stats包的glm()函数拟合。包括用于选择类数据(choice data)的Logit和probit模型,用于计数类数据(count data)的poisson模型。这些模型回归元的值可用effects获得并可视化。
()实现。aod包提供了负二项模型的另一个实现,并包含过度分散数据的其它模型。
边缘(zero-inflated)和hurdle计数模型可由pscl包提供。
多项响应(Multinomial response):特定个体协变量(individual-specific covariates)包中multinom()函数提供。mlogit包实现包括特定个体和特定选择(choice-specific)变量。多项响应的广义可加模型可由VGAM包拟合。针对多项probit模型的贝叶斯方法由MNP包提供,各种贝叶斯多项模型(包括logit和probit)在bayesm包中可得。
顺序响应(Ordered response):顺序响应的比例优势回归由MASS包中polr()函数实现。包ordinal为顺序数据(ordered data)提供包括比例优势模型(propotional odds models)以及更一般规范的累积链接模型(cumulative link models)。贝叶斯顺序probit模型由包bayesm提供。
删失响应(Censored response):基本删失回归模型(比如,tobit模型)可以由survival包中的suevreg()函数拟合,一个便利的接口tobit()在AER包中。更深入的删失回归模型,包括面板数据的模型,由censReg包提供,样本选择的模型在sampleSelection包中可得。
杂项:有关微观计量经济学得进一步精细工具由micEcon族包提供:Cobb-Douglas分析、translog、二次函数在micEcon里;规模弹性不变(Constant Elasticity of Scale,CES)函数在micEconCES里;对称归一二次利润(Symmetric Normalized Quadratic Profit,SNQP)函数在micEconSNQP里;几乎理想的需求函数模型系统(Almost Ideal Demand Sy