課程大綱： 計量經(jīng)濟學(xué)及Stata應(yīng)用培訓(xùn)
第1章 導(dǎo)論
1 什么是計量經(jīng)濟學(xué)
2 遺漏變量
3 經(jīng)濟數(shù)據(jù)的類型
第2章 Stata入門
4 為何使用Stata
5導(dǎo)入數(shù)據(jù)
6 變量標簽、審視數(shù)據(jù)
7 畫圖
8 統(tǒng)計分析
9 生成新變量、計算器、終止命令
10 日志
11 命令庫更新、學(xué)習(xí)資源
第3章 數(shù)學(xué)回顧
12 導(dǎo)數(shù)、一元優(yōu)化
13 偏導(dǎo)數(shù)、多元優(yōu)化、積分
14 矩陣、方陣、轉(zhuǎn)置
15 向量、矩陣加法、數(shù)乘
16 矩陣乘法、線性方程組、逆矩陣
17 矩陣的秩
18 二次型
19 概率、條件概率
20 分布與條件分布
21 隨機變量的數(shù)字特征
22 隨機變量的矩
23 條件分布與矩的案例
24 迭代期望定律
25 均值獨立
26 正態(tài)分布
27 卡方分布、t分布
28 F分布
29 統(tǒng)計推斷的思想
第4章 一元線性回歸
30 一元線性回歸1
31 一元線性回歸2
32 OLS估計量的推導(dǎo)
33 OLS的正交性
34 平方和分解公式
35 擬合優(yōu)度
36 無常數(shù)項的回歸
37 一元回歸的Stata實例
38 Stata命令運行結(jié)果的存儲與調(diào)用
39 總體回歸函數(shù)與樣本回歸函數(shù)-蒙特卡羅模擬
第5章 多元線性回歸
40 二元線性回歸
41 二元線性回歸案例
42 多元線性回歸模型
43 OLS估計量的推導(dǎo)
44 OLS的幾何解釋
45 擬合優(yōu)度
46 線性假定
47 嚴格外生性的假定
48 無嚴格多重共線性的假定
49 OLS的線性性與無偏性
50 OLS的協(xié)方差矩陣
51 高斯-馬爾可夫定理
52 標準誤
53 Wald檢驗的原理
54 t統(tǒng)計量的分布
55 t檢驗的步驟
56 p值
57 置信區(qū)間
58 單邊檢驗
59 第I類與第II類錯誤
60 多個線性假設(shè)的聯(lián)合檢驗
61 F統(tǒng)計量的分布
62 F檢驗的步驟
63 F統(tǒng)計量的似然比原理表達式
64 F統(tǒng)計量與擬合優(yōu)度的聯(lián)系
65 點預(yù)測
66 區(qū)間預(yù)測
67 多元回歸的Stata實例
68 無常數(shù)項與子樣本回歸
69 假設(shè)檢驗的Stata操作
第6章 大樣本OLS
70 嚴格外生性假設(shè)太強
71 正態(tài)分布假設(shè)太強
72 小樣本理論難以推導(dǎo)
73 依概率收斂
74 依概率收斂的運算
75 依均方收斂
76 依分布收斂
77 依分布收斂的運算
78 依概率收斂與依分布收斂的關(guān)系
79 大數(shù)定律
80 中心極限定理
81 使用蒙特卡羅法模擬中心極限定理
82 統(tǒng)計量的大樣本性質(zhì)
83 嚴格平穩(wěn)過程
84 一階自回歸的平穩(wěn)性
85 弱平穩(wěn)過程
86 漸近獨立的概念
87 漸近獨立定理
88 大樣本OLS的假定
89 OLS的一致性
90 內(nèi)生性的后果
91 OLS的漸近正態(tài)性
92 OLS的漸近方差
93 穩(wěn)健標準誤可還原為普通標準誤
94 檢驗單個系數(shù)
95 檢驗多個線性假設(shè)
96 電力企業(yè)的成本函數(shù)
97 回歸系數(shù)的解釋
98 檢驗規(guī)模報酬效應(yīng)
99 使用穩(wěn)健標準誤進行推斷
100 大樣本理論的蒙特卡羅模擬
第7章 異方差
101 異方差的后果
102 條件方差與無條件方差
103 異方差的例子
104 BP檢驗
105 作為LM檢驗的BP檢驗
106 懷特檢驗
107 OLS,WLS
108 可行加權(quán)小二乘法
109 OLS還是FWLS
110 檢驗異方差的Stata命令
111 FWLS的Stata操作
112 Stata命令的批處理
第8章 自相關(guān)
113 自相關(guān)的后果
114 自相關(guān)的例子
115 畫圖、BG檢驗
116 Q檢驗
117 DW檢驗
118 OLS加HAC標準誤
119 準差分法
120 廣義小二乘法-Part A
121 廣義小二乘法-Part B
122 修改模型設(shè)定
123 時間序列算子
124 自相關(guān)檢驗與處理的Stata命令
125 畫圖
126 自相關(guān)檢驗
127 HAC標準誤
128 FGLS
129 修改模型設(shè)定
第9章 模型設(shè)定與數(shù)據(jù)問題
130 遺漏變量偏差
131 隨機實驗
132 自然實驗
133 無關(guān)變量
134 建模策略
135 信息準則
136 序貫t規(guī)則
137 解釋變量個數(shù)選擇的案例
138 對函數(shù)形式的檢驗
139 RESET檢驗的案例
140 多重共線性的后果
141 方差膨脹因子
142 多重共線性的處理方法
143 多重共線性的處理方法與案例
144 將變量標準化
145 極端數(shù)據(jù)的后果
146 極端數(shù)據(jù)的檢測
147 極端數(shù)據(jù)的案例
148 虛擬變量陷阱
149 虛擬變量的作用
150 在Stata中生成虛擬變量
151 鄒檢驗
152 虛擬變量法
153 結(jié)構(gòu)變動的案例-Part A
154 結(jié)構(gòu)變動的案例-Part B
155 缺失數(shù)據(jù)與線性插值
156 變量單位的選擇
第10章 工具變量法
157 聯(lián)立方程偏差
158 測量誤差偏差
159 工具變量的定義
160 工具變量法
161 2SLS的一致性
162 2SLS的階條件
163 2SLS的推廣
164 弱工具變量的檢驗
165 弱工具變量的處理
166 過度識別檢驗的Sargan統(tǒng)計量
167 過度識別檢驗的大前提
168 豪斯曼檢驗的原理
169 豪斯曼檢驗的Stata操作
170 排他性約束
171 滯后變量作為工具變量
172 警察人數(shù)與犯罪率的案例
173 制度與經(jīng)濟增長的案例
174 看電視與小兒自閉癥的案例
175 工具變量法的估計
176 工具變量法的診斷性檢驗
177 回歸結(jié)果的輸出
第11章 二值選擇模型
178 二值選擇模型的建模
179 Probit與Logit的比較
180 大似然估計的原理
181 大似然估計的數(shù)值計算
182 多參數(shù)的MLE估計
183 二值選擇模型的MLE估計
184 邊際效應(yīng)
185 回歸系數(shù)的經(jīng)濟意義
186 擬合優(yōu)度
187 準大似然估計
188 Wald檢驗
189 LR檢驗
190 LM檢驗
191 三大統(tǒng)計檢驗的比較
192 二值選擇模型的Stata命令
193 泰坦尼克號案例的數(shù)據(jù)特征
194 Logit模型的估計與解釋
195 Logit模型的預(yù)測
196 Probit與Logit模型的比較
197 其他離散選擇模型
第12章 面板數(shù)據(jù)
198 面板數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)與分類
199 面板數(shù)據(jù)的優(yōu)缺點
200 面板數(shù)據(jù)的估計策略
201 混合回歸
202 固定效應(yīng)模型-組內(nèi)估計量
203 固定效應(yīng)模型-LSDV法
204 固定效應(yīng)模型-一階差分法
205 時間固定效應(yīng)
206 隨機效應(yīng)模型的組內(nèi)自相關(guān)
207 隨機效應(yīng)模型的FGLS估計
208 組間估計量
209 擬合優(yōu)度的度量
210 非平衡面板
211 究竟該用固定效應(yīng)還是隨機效應(yīng)模型
212 面板模型的設(shè)定
213 家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制的案例
214 混合回歸
215 固定效應(yīng)
216 隨機效應(yīng)
217 豪斯曼檢驗
218 組間估計量及總結(jié)
第13章 平穩(wěn)時間序列
219 自協(xié)方差與自相關(guān)系數(shù)
220 GDP的案例
221 一階自回歸
222 一階自回歸的案例
223 高階自回歸
224 高階自回歸的案例
225 自回歸分布滯后模型
226 ADL的案例
227 誤差修正模型
228 移動平均與ARMA模型
229 脈沖響應(yīng)函數(shù)
230 GDP對數(shù)差分的脈沖響應(yīng)
231 向量自回歸
232 VAR的滯后階數(shù)與變量個數(shù)
233 VAR的脈沖響應(yīng)函數(shù)
234 正交化的脈沖響應(yīng)函數(shù)
235 格蘭杰因果檢驗
236 VAR的Stata命令
237 VAR的估計與檢驗
238 VAR的IRF函數(shù)
239 VAR的預(yù)測
240 時間趨勢項
241 季節(jié)效應(yīng)
242 季節(jié)調(diào)整的原理
243 季節(jié)調(diào)整的回歸法
244 日期數(shù)據(jù)的導(dǎo)入
第14章 單位根與協(xié)整
245 確定性趨勢
246 結(jié)構(gòu)變動
247 隨機趨勢
248 ARMA的平穩(wěn)性
249 VAR的平穩(wěn)性
250 估計量不服從漸近正態(tài)
251 偽相關(guān)與偽回歸
252 DF檢驗
253 ADF檢驗
254 ADF檢驗的Stata命令
255 單整階數(shù)的確定
256 單位根檢驗的Stata實例
257 協(xié)整的思想
258 協(xié)整的定義
259 EG-ADF檢驗
260 協(xié)整的大似然估計
261 協(xié)整分析的Stata命令
262 貨幣需求函數(shù)的案例
第15章 如何做實證研究
263 什么是論文
264 準備階段
265 選題
266 探索性研究
267 收集與整理數(shù)據(jù)
268 建立計量模型
269 選擇計量方法
270 解釋回歸結(jié)果
271 診斷性檢驗
272 穩(wěn)健性檢驗
273 標題、關(guān)鍵字、摘要
274 引言、文獻回顧
275 理論框架、數(shù)據(jù)說明
276 計量方法、回歸結(jié)果
277 穩(wěn)健性檢驗、結(jié)論
278 參考文獻、附錄
279 寫作風(fēng)格
280 與同行交流
281 提交論文或投稿
282 寫作倫理
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