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1. 普通最小二乘法(OLS)
  • 解读OLS回归结果
  • 残差分析与稳健型估计
  • 管理多个回归结果

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2. 广义最小二乘法(GLS)
  • GLS的基本思想
  • 异方差
  • 序列相关
  • 似无相关模型(SUR)

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3. 非线性最小二乘法(NLS)
  • NLS的基本思想
  • NLS程序的编写
  • 范例:估计动态部分调整模型

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[4. 最大似然估计(MLE)
  • MLE的基本原理
  • 似然函数的设定
  • 程序的调试、起始值的设定和相关问题
  • 范例:线性回归模型、Logit模型、 Probit模型

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5. 工具变量法与GMM
  • 内生性问题与工具变量法
  • 两阶段最小二乘法(2SLS)
  • 广义矩估计法(GMM)
  • 过度识别检验(Sargan检验与 Hausman检验)
  • 弱工具变量问题

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6. 时间序列分析
  • 时间序列资料的处理
  • ARIMA模型
  • 向量自回归(VAR)模型:估计和检验
  • 向量自回归(VAR)模型:因果检定和冲击反应
  • 单位根检验
  • 协整分析和误差修正模型
  • GARCH模型(GARCH,E- GARCH,T-GARCH)

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7. 面板数据模型
  • 静态面板模型:固定效应 v.s. 随机效应
  • 时间效应、模型的筛选和常见问题
  • 异方差、序列相关和截面相关
  • 内生性问题(面板IV-GMM估计)
  • 动态面板模型(Difference GMM和System GMM)
  • 面板随机系数模型
  • 面板随机前沿模型
  • 面板单位根检验
  • 面板协整分析

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8. STATA高级程序
  • 暂元的高级功能
  • 暂时性物件
  • 输入项
  • 输出项
  • 可分组执行的程序
  • 可重新显示结果的程序
  • 子程序
  • 程序勘误与调试
  • 帮助文件的编写

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9. 模拟分析(Simulation)与自体抽样(Bootstrap)
  • 随机数的产生和常用分布
  • Bootstrap
    • Bootstrap 的基本原理
    • Bootstrap 获得标准误
    • Bootstrap 获得置信区间
    • Bootstrap 检验组间差异
    • Bootstrap 应用实例
  • Jackknife(刀切法)
    • Jackknife 的基本思想
    • Jackknife 应用实例
    • Jackknife 与Bootstrap的差别
  • Permutation Tests(组合检验)
  • Monte Carlo Simulation(蒙特卡罗模拟分析)
    • MC 的基本思想
    • MC 应用实例
    • 统计量的Power和Size
  • 模拟数据的产生
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