离散数据微观计量经济学的书建议

我正在寻找一些介绍不同层次的好书，以帮助分析离散数据。

特别是：规范，估计和计量经济学方法的应用，以对个人，家庭或公司的离散选择进行建模。

就个人分析而言，我喜欢

1. Ken Train的仿真离散选择方法（pdf）
2. 应用选择分析： Hensher和Greene的入门读物（第二版，书）
3. Hensher和Greene 建模的有序选择（pdf）
4. Long和Freese 使用Stata分类的因变量的回归模型（第3版，书籍）

（1）是相当简短的可读经典。（2）更具介绍性，具有很多直觉，尽管它为nlogit软件投入了大量空间。（3）具有与（2）相同的功能，但主题更为集中。（4）也是非常入门的，重点是使用Stata。它可能是这四个中最不“经济”的，但仍然相当不错。

对于计数数据，我喜欢Cameron和Trivedi的计数数据书，其次是Winkelmann的。

您列出的书很好，特别是Wooldridge，但是它们比离散数据覆盖了更多的领域，但以深度为代价。

我建议也考虑一下Alan Agresti的“分类数据分析”。

在这里，您可以查看详细的目录，并了解本书的水平。在这里，用户评论讨论了第二版和第三版之间的区别。在这里，您可以查看2003年第二版。

这本书不专注于计量经济学的应用，这正是我建议这样做的原因。它会带给您关于此事的更一般的观点，有时会带来新的想法。

我的经验是使用第二版。这本书的对象不是其他学者，而是学生和从业人员。从临时演员，我特别喜欢ch。16“分类数据分析的历史之旅”，因为它始终有益于我对材料的理解，从而可以了解科学领域是如何发展的。

• Greene，WH（2008），计量经济学分析，第六版，Prentice Hall。

非常广泛。值得至少作为参考，因为它涵盖了许多模型和估计技术。不过，直觉还是有点亮。此外，还有一个点燃版，比非常昂贵的精装书便宜很多

• Winkelmann，R.和Boes，S.（2009），《微数据分析》，第二版，Springer

我没有看过这个，所以不能从经验谈起。好像很受欢迎

• Wooldridge，JM（2010），《截面和面板数据的计量经济学分析》，第二版，麻省理工学院出版社。

以我的经验，这本书比较容易阅读，并且在尝试自我解释方面做得更好。它不如Greene广泛。我会先去读这本书，因为我发现它更容易理解。如果我没有得到所需的答案，则可能在Greene中。