In Part I we introduced the classic

In Part I we introduced the classical linear regression model with all its
assumptions. In Part II we examined in detail the consequences that ensue
when one or more of the assumptions are not satisfied and what can be
done about them. In Part III we study some selected but commonly encountered econometric techniques. In particular, we discuss these topics:
(1) nonlinear-in-the-parameter regression models, (2) qualitative response
regression models, (3) panel data regression models, and (4) dynamic
econometric models.
In Chapter 14, we consider models that are intrinsically nonlinear in the
parameters. With the ready availability of software packages, it is no longer a
big challenge to estimate such models. Although the underlying mathematics
may elude some readers, the basic ideas of nonlinear-in-the-parameter regression models can be explained intuitively. With suitable examples, this
chapter shows how such models are estimated and interpreted.
In Chapter 15, we consider regression models in which the dependent variable is qualitative in nature. This chapter therefore complements Chapter 9,
where we discussed models in which the explanatory variables were qualitative in nature. The basic thrust of this chapter is on developing models in
which the regressand is of the yes or no type. Since OLS poses several problems in estimating such models, several alternatives have been developed. In
this chapter we consider two such alternatives, namely, the logit model and
the probit model. This chapter also discusses several variants of the qualitative response models, such as the Tobit model and the Poisson regression
model. Several extensions of the qualitative response models are also briefly
discussed, such as the ordered probit, ordered logit, and multinomial logit.

Kết quả (Việt) 1:

Trong phần I chúng tôi giới thiệu mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển với tất cả của nógiả định. Trong phần II chúng tôi kiểm tra chi tiết những hậu quả xảyKhi một hoặc nhiều của các giả định không hài lòng và những gì có thểthực hiện về họ. Trong phần III, chúng tôi nghiên cứu một số lựa chọn nhưng thường gặp kỹ thuật kinh tế lượng. Đặc biệt, chúng tôi thảo luận về các chủ đề này:(1) mô hình hồi qui phi tuyến-trong-the-tham số, phản ứng (2) về chất lượngMô hình hồi qui, mô hình hồi qui (3) bảng dữ liệu, và (4) năng độngMô hình kinh tế lượng.Ở chương 14, chúng ta xem xét mô hình có intrinsically phi tuyến trong cácCác thông số. Sẵn sàng cung cấp các gói phần mềm, nó không còn mộtthách thức lớn để ước lượng mô hình như vậy. Mặc dù toán học cơ bảncó thể lân khéo một số độc giả, những ý tưởng cơ bản của hồi qui phi tuyến-trong-the-tham số mô hình có thể được giải thích bằng trực giác. Với ví dụ phù hợp, điều nàychương cho thấy như thế nào mô hình như vậy là ước tính và giải thích.Trong chương 15, chúng ta xem xét mô hình hồi qui trong đó phụ thuộc vào biến là định tính trong tự nhiên. Chương này do đó bổ sung cho chương 9,nơi mà chúng tôi đã thảo luận mô hình trong đó các biến giải thích đã được về chất lượng trong tự nhiên. Đối tượng cơ bản của chương này là phát triển các mô hình trongregressand là các loại có hay không. Kể từ khi OLS đặt ra một số vấn đề trong dự toán mô hình như vậy, một số lựa chọn thay thế đã được phát triển. Ởchương này, chúng ta hãy xem xét hai lựa chọn như vậy, cụ thể là, người mẫu hàm lôgit vàCác mô hình probit. Chương này cũng thảo luận về một số các biến thể của các mô hình định lượng phản ứng, như mô hình Tobit và hồi qui PoissonMô hình. Một số tiện ích mở rộng của các mô hình định lượng phản ứng cũng một thời gian ngắnthảo luận, như ra lệnh probit, lệnh hàm lôgit và hàm lôgit multinomial.

Kết quả (Việt) 2:

Trong phần I, chúng tôi giới thiệu các mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển với tất cả của nó
giả định. Trong Phần II, chúng tôi xem xét chi tiết những hậu quả xảy ra sau
khi một hoặc nhiều các giả định không hài lòng và những gì có thể được
thực hiện về họ. Trong phần III chúng ta nghiên cứu một số kỹ thuật kinh tế được lựa chọn nhưng thường gặp. Đặc biệt, chúng tôi thảo luận về các chủ đề này:
(1) phi tuyến-in-the-tham số mô hình hồi quy, (2) phản ứng định tính
mô hình hồi quy, (3) các mô hình hồi quy dữ liệu bảng, và (4) năng động
mô hình kinh tế.
Trong chương 14, chúng tôi xem xét các mô hình mà bản chất phi tuyến trong các
thông số. Với sự sẵn sàng của các gói phần mềm, nó không còn là một
thách thức lớn để ước lượng mô hình như vậy. Mặc dù toán học tiềm ẩn
có thể trốn tránh một số độc giả, những ý tưởng cơ bản của mô hình hồi quy phi tuyến-in-the-tham số có thể được giải thích bằng trực giác. Với ví dụ thích hợp, điều này
chương cho thấy cách triển khai mô hình ước tính và giải thích.
Trong chương 15, chúng ta xem xét mô hình hồi quy trong đó biến phụ thuộc là định tính. Do đó chương này bổ sung cho Chương 9,
nơi mà chúng ta đã thảo luận mô hình trong đó các biến giải thích là định tính. Các lực đẩy cơ bản của chương này là về các mô hình phát triển trong
đó regressand là của có hoặc không có loại. Kể từ OLS đặt ra một số vấn đề trong việc ước lượng mô hình như vậy, một số lựa chọn thay thế đã được phát triển. Trong
chương này chúng ta xem xét hai phương án như vậy, cụ thể là, mô hình logit và
mô hình probit. Chương này cũng thảo luận nhiều biến thể của mô hình phản ứng định tính, chẳng hạn như mô hình Tobit và hồi quy Poisson
mô hình. Một số phần mở rộng của các mô hình phản ứng định tính cũng được một thời gian ngắn
thảo luận, như probit ra lệnh, logit ra lệnh, và logit đa.