为什么要学习计量经济学？

第一，理解和分析经济现象。计量经济学提供了一种系统和科学的方法来研究经济问题，并对经济现象进行定量分析和评估。通过学习计量经济学，我们可以更好地理解经济现象，掌握经济规律，为政策制定者和决策者提供更准确的依据。

第二，提高决策效率。计量经济学的方法基于数据和统计模型，能够对经济问题进行定量分析和评估，从而帮助政策制定者和决策者更好地了解经济现象，并做出更明智的决策。学习计量经济学有助于提高经济分析和决策的效率和准确性。

第三，揭示经济规律。计量经济学有助于揭示经济规律，预测经济趋势，为投资者、企业家和研究人员提供有价值的参考信息。

第四，促进学术研究。学习计量经济学可以促进学术研究，推动经济学科的发展。计量经济学的研究成果被广泛应用于各个经济领域，为学术界提供了重要的理论支持和实践指导。

第五，增强就业竞争力。学习计量经济学可以为学生在经济学、金融学、管理学等相关领域就业提供优势。掌握计量经济学知识和技能的学生更有可能在就业市场上脱颖而出，获得更好的职业发展机会。

这门课的主题是关于什么？

第一，计量经济学中的重要概念。理解计量经济学中的其他条件保持不变、相关关系和因果关系等。

第二，线性回归模型。学习如何建立和估计线性回归模型，并进行模型的统计检验和模型拟合度评估。

第三，多元回归模型。学习如何建立和估计多元回归模型，并解释模型中的变量关系，特别是经验分析中的四种函数形式。

第四，虚拟变量模型。学习如何在模型中包含一个或多个虚拟解释变量，同时了解回归中虚拟被解释变量的概率意义。

第五，模型设定和数据问题。掌握计量模型误设检验方法，以及如何使用代理变量解决或减轻遗漏变量偏误。了解并解释在特定形式的测量误差下，所引起的OLS偏误问题。

学习这门课可以获得什么？特别是对自己有什么帮助和应用？

第一，计量经济学提供了一种系统化的方法来研究经济问题。通过运用数学、统计学和经济学原理，对经济现象进行定量分析和研究。学习计量经济学有助于提高分析和解决经济问题的能力。

第二，计量经济学的学习有助于提高数据处理和数据分析的能力。计量经济学以数据为基础，通过对数据的处理和分析，提取出有用的信息和知识。学习计量经济学可以帮助我们更好地理解和处理数据，提高数据处理和分析的技能。

第三，计量经济学的学习还有助于提高思维能力和解决问题的能力。计量经济学涉及到多种学科领域，需要具备逻辑思维、数学思维和统计思维等多种思维能力。学习计量经济学可以帮助我们培养和提升这些思维能力，从而更好地解决各种问题。

第四，学习计量经济学还有助于增强就业竞争力。计量经济学是现代经济学中非常重要的学科之一，其应用范围广泛，包括政策分析、预测、优化决策等。学习计量经济学可以为学生在经济学、金融学、管理学等相关领域就业提供优势。

这门课有什么特色和亮点？

第一，理论与实际应用并重。计量经济学课程不仅要求学生掌握基本的理论知识，还注重培养学生的实际应用能力。通过案例分析、实验操作等方式，学生可以更好地理解计量经济学的原理和方法，并将其应用于解决实际问题。

第二，连续性和系统性的学习。计量经济学课程注重知识的连续性和系统性。学生需要逐步掌握计量经济学的基本概念、方法和应用，从而能够更好地理解和应用高级的计量经济学模型和方法。

第三，强调数学和统计学基础。计量经济学是数学、统计学和经济学交叉的学科，要求学生具备扎实的数学和统计学基础。课程中会涉及矩阵代数、概率论、统计学等方面的知识，从而帮助学生更好地理解和应用计量经济学。

第四，实验操作和数据分析。计量经济学课程注重实验操作和数据分析。学生需要掌握如何使用各种Stata软件进行数据分析和建模。通过实验操作，学生可以更好地理解和掌握计量经济学的原理和方法，提高其实践能力。

第五，与其他学科的交叉融合。计量经济学作为经济学的一个分支，与其他学科如宏观经济学、微观经济学、金融学等有密切的联系。课程中会涉及这些学科的相关知识和模型，从而帮助学生更好地理解和应用计量经济学。

• 第一章 绪论
  • 1.1 计量经济学的性质（上）
  • 1.1 计量经济学的性质（下）
  • 1.2 经济数据、因果关系和其他条件保持不变
• 第二章 简单回归模型
  • 2.1 简单回归模型概述
  • 2.2 参数估计
  • 2.3 OLS机制
  • 2.4 度量单位和函数形式
  • 2.5 OLS估计量的期望和方差
• 第三章 多元回归模型：估计
  • 3.1 多元回归模型概述
  • 3.2 多远回归模型OLS估计和解释
  • 3.3 OLS机制
  • 3.4 平方和、拟合优度等
  • 3.5 假定、OLS估计量的无偏性和无关变量
  • 3.6 遗漏变量、OLS估计量的方差
• 第四章 多元回归模型：推断
  • 4.1 OLS估计量抽样分布和假设检验
  • 4.2 单侧备择假设检验
  • 4.3 双侧备择假设检验和一般的假设检验
  • 4.4 显著性和置信区间
  • 4.5 线性组合和排除性约束假设检验
  • 4.6 F统计量
• 第五章 多元回归模型：深入专题
  • 5.1 一致性和不一致性推导
  • 5.2 渐进正态和大样本推断
  • 5.3 中心标准化和包含二次项模型
  • 5.4 包含交互项模型和回归中控制过多因素
• 第六章 含有定性信息的多元回归
  • 6.1 定性信息和一个虚拟变量
  • 6.2 多个虚拟变量和含有虚拟变量的交互项
  • 6.3 虚拟被解释变量
• 第七章 异方差
  • 7.1 异方差的影响及其异方差稳健标准误
  • 7.2 异方差稳健的F统计量和LM统计量
  • 7.3 异方差检验
  • 7.4 异方差修正
• 第八章 自相关
  • 8.1 自相关的影响和自相关检验
  • 8.2 自相关修正
• 第九章 模型设定和数据问题深入探讨
  • 9.1 函数形式误设及其检验
  • 9.2 非嵌套模型的误设检验和代理变量问题
  • 9.3 随机参数模型和测量误差
  • 9.4 数据缺失、非随机样本和异常观测

计量经济学课程旨在培养学生运用计量经济学理论和方法解决实际经济问题的能力：

第一，掌握计量经济学的基础理论。在对经济问题进行定性分析的基础上，能够运用所学计量方法、利用相关软件，建立实用的计量经济学应用模型，并通过模型假定的检验，揭示社会的经济现象的规律。

第二，掌握计量回归模型基本估计方法。能够综合运用计量经济实证分析知识和相关量化分析软件设计解决实际案例的方案，能够将创新意识体现到设计环节中。

第三，熟练运用Stata软件进行数据分析。使用专业数据库进行专业论文和研究报告的撰写，能够进行简单的量化结果分析。

第一，数学和统计学知识。计量经济学涉及到大量的数学和统计学知识，包括微积分、线性代数、概率论和数理统计等。需要掌握这些基础知识，以便能够理解和应用计量经济学的原理和方法。

第二，经济学知识。学习计量经济学需要具备一些经济学的基本概念和理论，例如需求、供给、市场均衡、经济增长等。这些知识能够帮助理解计量经济学中的基本问题和模型。

第三，计算机编程语言和软件。计量经济学涉及到大量的数据分析和模型估计，需要熟练掌握至少一种计算机编程语言和相关的数据处理软件，例如Stata等。

第四，数据分析技能。学习计量经济学需要掌握一些基本的数据分析技能，例如数据清洗、数据可视化、统计分析等。这些技能能够帮助处理和分析实际的经济数据，并检验计量经济学的模型和假设。