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編輯推薦：
本书系统地梳理了联立方程模型的五个关键步骤，强调了工具变量的质量的重要性，并提示社会科学的研究者一方面要重视理论构建，因为理论如何被构造，直接影响了其所研究的变量的可估计性；另一方面需要尽可能多地检验非递归模型的假设，利用不同的统计软件保证检验的全面性。毋庸置疑，这些建议对方兴未艾的社会科学定量研究有重要意义。
內容簡介：
《非递归模型：内生性、互反关系与反馈环路》是格致方法定量研究系列丛书中的一部，主要围绕非递归联立方程组中关于模型的指定、识别、估计、评估和解释的整个过程，对两阶或三阶zui小二乘估计法的价值，工具变量的质量等问题进行了讨论，强调工具变量的选择对模型的识别和成功估计的重要意义。并介绍了SAS、Stata等统计软件对于相关问题的检验方法。
關於作者：
帕梅拉帕克斯顿：德克萨斯州大学奥斯汀分校社会学和政府管理教授、人文科学Christine and Stanley E. Adams, Jr. Centennial教授。她在校级政治和社会研究联合项目（ICPSR）高级统计方法夏季培训教授课程，并且为美国国际发展机构（USAID）提供咨询。她是关于亲社会行为、政治中的女性和定量方法论的许多文章和书籍的作者。
目錄
序
內容試閱
纵观本书，我们囊括了关于联立方程非递归模型的两个基本视角。首先，联立方程在包含潜变量的结构方程模型（SEM）文献中已有提及（e.g., Bollen, 1989b; Kaplan, 2009）。结构方程模型的文献强调利用路径图进行模型设定，完全信息估计以及模型适用的整体评估。但是，由于忽略非递归模型、缺乏对单个方程的评估以及很少讨论非递归模型中的工具变量的质量，联立方程的结构方程模型取向是存在局限性的。许多联立方程的SEM处理几乎无一例外地关注于完全信息估计策略，例如最大似然估计法。但是有限信息取向（approach）对于一些检验颇为有用，例如模型中单个方程的评估。对于最大似然法的过分执着使得研究者很难找到评估非递归模型的假设的有效工具。
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