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Présentation Applied Nonparametric Econometrics Format Broché
- Livre Économie

Livre Économie - Henderson, Daniel J. - 01/03/2016 - Broché - Langue : Anglais

Auteur(s) : Henderson, Daniel J. - Parmeter, Christopher F.

Editeur : Cambridge University Press

Langue : Anglais

Parution : 01/03/2016

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 380

Expédition : 713

Dimensions : 25.4 x 17.8 x 2.1

ISBN : 0521279682

Résumé :
The majority of empirical research in economics ignores the potential benefits of nonparametric methods, while the majority of advances in nonparametric theory ignore the problems faced in applied econometrics. This book helps bridge this gap between applied economists and theoretical nonparametric econometricians, discussing basic to advanced nonparametric methods with applications.

Biographie:
Daniel J. Henderson is the J. Weldon and Delores Cole Faculty Fellow at the University of Alabama, as well as a research fellow at the Institute for the Study of Labor (IZA) in Bonn, Germany, and at the Wang Yanan Institute for Studies in Economics, Xiamen University, in Xiamen, China. He was formerly an associate and Assistant Professor of Economics at the State University of New York at Binghamton. He has held visiting appointments at the Institute of Statistics, Universit? catholique de Louvain, in Louvain-la-Neuve, Belgium, and in the Department of Economics at Southern Methodist University in Dallas, Texas. He received his PhD in economics from the University of California, Riverside. His work has been published in journals such as the Economic Journal, the European Economic Review, the International Economic Review, the Journal of Applied Econometrics, the Journal of Econometrics, the Journal of Human Resources, the Journal of the Royal Statistical Society, and the Review of Economics and Statistics.

Sommaire:
1. Introduction; 2. Univariate density estimation; 3. Multivariate density estimation; 4. Inference about the density; 5. Regression; 6. Testing in regression; 7. Smoothing discrete variables; 8. Regression with discrete covariates; 9. Semiparametric methods; 10. Instrumental variables; 11. Panel data; 12. Constrained estimation and inference; Bibliography; Index.

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