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计量经济学导论
本课程共4集 翻译完 欢迎学习

课程介绍:定量研究是现代经济学的重要特征之一。如何量化影响经济活动的各因素,用模型描述他们之间的复杂关系,是每个经济学家都应掌握的方法。因此,计量经济学已成为现代经济学的核心组成部分之一。而计量经济学课程,也如微观经济学,宏观经济学一样,成为经济学的基础课程之一。对外经济贸易大学在90年代就卓有远见地为本科生开设了《计量经济学》课程,前辈教师为课程建设留下了宝贵经验和优良传统。从2005年开始,又陆续开发了层次较高的适用于经济学荣誉实验班的《计量经济学》,以及更为专精的《时间序列分析》,《微观计量经济学》等后续课程,形成了一个完整的体系,为学生们的经济学课内学习,建模比赛,论文写作等需要提供了坚实的支持。基于课程教学团队长期教学经验的累积,我们开发了这门《计量经济学导论》MOOC课程。本课程以面向普通本科生和经济学荣誉学位本科生的《计量经济学》课程为核心,并浓缩加入《时间序列分析》,《微观计量经济学》等后续课程的部分内容,构成一门内容体系完整的《计量经济学导论》。具体地说,包括三个模块:(一)理论知识模块。包括:经济数据的特征和计量经济学沿革;一元与多元回归模型的建立,假设,估计和检验;对违反经典假设的实际经济数据的处理;建立模型进行政策分析和项目评价;面板数据初步;受限因变量模型初步;时间序列模型初步。(二)上机操作模块:本课程将教会学生如何用流行的计量分析软件Stata处理数据和建模。(三)实证研究模块:本课程使用的例题,大多使用经济学研究中的实际数据,包括了工资的决定因素,贸易对经济增长的影响,股票市场的有效性假说等等。本课程还将以实证研究项目的形式,引导学生搜索和查阅经济学文献以及数据,规范地汇报和分析实证结果等,训练学生的学习和科研能力。与中国大学MOOC平台已上线的计量经济学课程比较,我们的课程有如下特色:(一)课程命名为《计量经济学导论》,难度浅,强调学习过程中的计量经济学直觉,教师的授课也特别注意深入浅出。但同时课程的内容体系完整,广度大,覆盖了经典横截面数据的计量,时间序列分析,面板数据,受限因变量等内容。教师可以在授课过程中根据学生的需要和实际情况对模块进行选择使用。(二)以应用为导向,强调课程的经济学特征,通过课堂演示,计算机实际操作,做实证项目等多种形式,提高学生进行理论建模与推导,实际数据处理与分析和规范汇报结果的能力。(三)本课程将讲授目前经济学界更为流行的Stata软件的使用。 本课程全部内容计划为48学时,按每周3学时计算可在16周内完成。在实际教学中,教师可以根据学生情况进行选用,组合为32学时/16周的课程。

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课程列表
【第1集】1.1.1 计量经济学的定义(上)
【第2集】1.1.1 计量经济学的定义(下)
【第3集】1.1.2 相关关系与因果关系(上)
【第4集】1.1.2 相关关系与因果关系(下)
【第5集】1.2 数据分类:实验数据与观测数据/横截面,时间序列与面板数据(上)
【第6集】1.2 数据分类:实验数据与观测数据/横截面,时间序列与面板数据(下)
【第7集】1.3 数据初步分析(上)
【第8集】1.3 数据初步分析(下)
【第9集】2.1 简单回归模型的形式及术语
【第10集】2.2.1 普通最小二乘(OLS)(上)
【第11集】2.2.1 普通最小二乘(OLS)(下)
【第12集】2.2.2 矩方法
【第13集】2.2.3 系数的解释以及拟合值计算
【第14集】2.2.4 OLS的代数性质与几何性质
【第15集】2.3.1 OLS估计量的期望(上)
【第16集】2.3.1 OLS估计量的期望(下)
【第17集】2.3.2 OLS估计量的方差(上)
【第18集】2.3.2 OLS估计量的方差(下)
【第19集】2.3.3 OLS估计量方差的估计,高斯马尔科夫定理(上)
【第20集】2.3.3 OLS估计量方差的估计,高斯马尔科夫定理(下)
【第21集】2.3.4 OLS估计量的大样本性质(上)
【第22集】2.3.4 OLS估计量的大样本性质(下)
【第23集】2.3.5 方差分解与拟合优度(上)
【第24集】2.3.5 方差分解与拟合优度(下)
【第25集】3.1.1 显著性的定义
【第26集】3.1.2 系数显著性检验与母体均值检验的比较(上)
【第27集】3.1.2 系数显著性检验与母体均值检验的比较(下)
【第28集】3.2.1 检验系数显著性的3种方法:t统计量
【第29集】3.2.2 检验系数显著性的3种方法:p值,置信区间
【第30集】4.1 Stata软件的特点及基本界面
【第31集】4.2.1 回归前的基本数据分析(上)
【第32集】4.2.1 回归前的基本数据分析(下)
【第33集】4.2.2 Regress命令的使用以及结果的分析(上)
【第34集】4.2.2 Regress命令的使用以及结果的分析(下)
【第35集】4.3 如何编写Stata程序
【第36集】4.4 简单数值模拟(上)
【第37集】4.4 简单数值模拟(下)
【第38集】5.1.1 遗漏变量偏差及其公式(上)
【第39集】5.1.1 遗漏变量偏差及其公式(下)
【第40集】5.1.2 多元回归模型的表达式及含义
【第41集】5.2.1 多元回归OLS的目标函数和求解过程(上)
【第42集】5.2.1 多元回归OLS的目标函数和求解过程(下)
【第43集】5.2.2 利用两次回归解释偏效应得到估计量表达式
【第44集】5.3 R2与调整之后的R2计算以及相互关系(上)
【第45集】5.3 R2与调整之后的R2计算以及相互关系(下)
【第46集】5.4 多元回归的几个基本假设和共线性解释(上)
【第47集】5.4 多元回归的几个基本假设和共线性解释(下)
【第48集】5.5.1 多元回归OLS估计量的无偏性(上)
【第49集】5.5.1 多元回归OLS估计量的无偏性(下)
【第50集】5.5.2 多元回归OLS估计量的方差(上)
【第51集】5.5.2 多元回归OLS估计量的方差(下)
【第52集】5.5.3 多元回归OLS估计量的抽样分布
【第53集】6.1.1 单个系数的检验(上)
【第54集】6.1.1 单个系数的检验(下)
【第55集】6.1.2 单个系数的置信区间估计和系数组合检验(上)
【第56集】6.1.2 单个系数的置信区间估计和系数组合检验(下)
【第57集】6.2 联合假设检验——同方差假定下F统计量(上)
【第58集】6.2 联合假设检验——同方差假定下F统计量(下)
【第59集】6.3 多元回归模型OLS估计的渐进性(上)
【第60集】6.3 多元回归模型OLS估计的渐进性(下)
【第61集】6.4 异方差条件下的假设检验(上)
【第62集】6.4 异方差条件下的假设检验(下)
【第63集】6.5 多元回归模型的Stata操作演示(上)
【第64集】6.5 多元回归模型的Stata操作演示(下)
【第65集】7.1 非线性回归模型_多项式回归(上)
【第66集】7.1 非线性回归模型_多项式回归(下)
【第67集】7.2 非线性回归模型_对数模型(上)
【第68集】7.2 非线性回归模型_对数模型(下)
【第69集】7.3 非线性回归模型_含有交互项的模型(上)
【第70集】7.3 非线性回归模型_含有交互项的模型(下)
【第71集】7-4 非线性回归模型的Stata操作(上)
【第72集】7-4 非线性回归模型的Stata操作(下)
【第73集】8.1.1 虚拟变量的定义与含单个虚拟变量的回归(上)
【第74集】8.1.1 虚拟变量的定义与含单个虚拟变量的回归(下)
【第75集】8.1.2 多个组别虚拟变量,虚拟变量陷阱以及阈值效应(上)
【第76集】8.1.2 多个组别虚拟变量,虚拟变量陷阱以及阈值效应(下)
【第77集】8.2.1 涉及虚拟变量的交互作用(上)
【第78集】8.2.1 涉及虚拟变量的交互作用(下)
【第79集】8.2.2 样条回归
【第80集】8.2.3 邹氏检验(上)
【第81集】8.2.3 邹氏检验(下)
【第82集】8.3 使用虚拟变量进行政策评估与双重差分(上)
【第83集】8.3 使用虚拟变量进行政策评估与双重差分(下)
【第84集】8.4 涉及虚拟变量的stata操作(上)
【第85集】8.4 涉及虚拟变量的stata操作(下)
【第86集】9.1 内生性的概念及后果(上)
【第87集】9.1 内生性的概念及后果(下)
【第88集】9.2 合格工具变量的条件
【第89集】9.3.1 恰好识别情况下的工具变量回归(上)
【第90集】9.3.1 恰好识别情况下的工具变量回归(下)
【第91集】9.3.2 两阶段最小二乘(2SLS)(上)
【第92集】9.3.2 两阶段最小二乘(2SLS)(下)
【第93集】9.3.3 OLS与2SLS的比较与Hausman检验(上)
【第94集】9.3.3 OLS与2SLS的比较与Hausman检验(下)
【第95集】9.4 工具变量有效性的检验(上)
【第96集】9.4 工具变量有效性的检验(下)
【第97集】9.5 工具变量回归的Stata操作(上)
【第98集】9.5 工具变量回归的Stata操作(下)
【第99集】10.1.1一些概念和定义1
【第100集】10.1.2一些概念和定义2
【第101集】10.2MA模型
【第102集】10.3AR模型(上)
【第103集】10.3AR模型(下)
【第104集】10.4ARMA模型
【第105集】10.5.1建立ARMA模型1(上)
【第106集】10.5.1建立ARMA模型1(下)
【第107集】10.5.2建立ARMA模型2
【第108集】10.6预测(上)
【第109集】10.6预测(下)
【第110集】10.7使用STATA估计ARMA模型(上)
【第111集】10.7使用STATA估计ARMA模型(下)
【第112集】11.1波动率聚类性
【第113集】11.2ARCH模型定义(上)
【第114集】11.2ARCH模型定义(下)
【第115集】11.3建立ARCH模型(上)
【第116集】11.3建立ARCH模型(下)
【第117集】11.4ARCH模型预测
【第118集】11.5.1其他ARCH类模型1(上)
【第119集】11.5.1其他ARCH类模型1(下)
【第120集】11.5.2其他ARCH类模型2(上)
【第121集】11.5.2其他ARCH类模型2(下)
【第122集】11.5.3其他ARCH类模型3(上)
【第123集】11.5.3其他ARCH类模型3(下)
【第124集】11.6使用STATA估计ARCH类模型(上)
【第125集】11.6使用STATA估计ARCH类模型(下)
【第126集】12.1.1确定趋势和随机趋势1(上)
【第127集】12.1.1确定趋势和随机趋势1(下)
【第128集】12.1.2确定趋势和随机趋势2(上)
【第129集】12.1.2确定趋势和随机趋势2(下)
【第130集】12.2伪回归
【第131集】12.3单位根检验(上)
【第132集】12.3单位根检验(下)
【第133集】12.4协整基本概念(上)
【第134集】12.4协整基本概念(下)
【第135集】12.5误差修正模型与协整检验
【第136集】12.6使用STATA对非平稳时间序列数据建模(上)
【第137集】12.6使用STATA对非平稳时间序列数据建模(下)
【第138集】13.1.1 面板数据的概念及优势(上)
【第139集】13.1.1 面板数据的概念及优势(下)
【第140集】13.1.2 面板数据回归模型及解释(上)
【第141集】13.1.2 面板数据回归模型及解释(下)
【第142集】13.2.1 前后比较及差分做参数估计(上)
【第143集】13.2.1 前后比较及差分做参数估计(下)
【第144集】13.2.2 个体中心化的方法消除固定效应(上)
【第145集】13.2.2 个体中心化的方法消除固定效应(下)
【第146集】13.2.3 加入n-1个虚拟变量的方法处理固定效应及个体固定效应显著检验(上)
【第147集】13.2.3 加入n-1个虚拟变量的方法处理固定效应及个体固定效应显著检验(下)
【第148集】13.2.4 时间固定效应的处理(上)
【第149集】13.2.4 时间固定效应的处理(下)
【第150集】13.3.1 个体固定的假设条件及序列自相关(上)
【第151集】13.3.1 个体固定的假设条件及序列自相关(下)
【第152集】13.3.2 群聚的标准误(上)
【第153集】13.3.2 群聚的标准误(下)
【第154集】13.4.1 随机效应的含义及估计(上)
【第155集】13.4.1 随机效应的含义及估计(下)
【第156集】13.4.2 Hausman检验(上)
【第157集】13.4.2 Hausman检验(下)
【第158集】13.5 面板数据的Stata操作(上)
【第159集】13.5 面板数据的Stata操作(下)
【第160集】14.1 线性概率模型及其优缺点(上)
【第161集】14.1 线性概率模型及其优缺点(下)
【第162集】14.2 Probit和Logit模型(上)
【第163集】14.2 Probit和Logit模型(下)
【第164集】14.3 模型的估计(上)
【第165集】14.3 模型的估计(下)
【第166集】14.4 推断及拟和好坏的评价(上)
【第167集】14.4 推断及拟和好坏的评价(下)
【第168集】14.5 其他受限因变量模型(上)
【第169集】14.5 其他受限因变量模型(下)
【第170集】14.6 二值因变量的Stata操作(上)
【第171集】14.6 二值因变量的Stata操作(下)
【第172集】15.1 如何确定一个实证题目
【第173集】15.2.1 资料与数据的搜集和处理(上)
【第174集】15.2.1 资料与数据的搜集和处理(下)
【第175集】15.2.2 模型的建立、估计和检验(上)
【第176集】15.2.2 模型的建立、估计和检验(下)
【第177集】15.3.1 如何规范地汇报与分析结果(上)
【第178集】15.3.1 如何规范地汇报与分析结果(下)
【第179集】15.3.2 用Stata生成规范表格(上)
【第180集】15.3.2 用Stata生成规范表格(下)
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