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XuetangX

高级计量经济学

Central University of Finance and Economics via XuetangX

Overview

  • 实证的方法,尤其是数量分析方法是经济学研究的基本方法论。通过该门课程教学,掌握计量经济学的基本理论与方法,培养建立和应用计量经济学模型的能力。

  • 学习和掌握计量经济学模型和方法是进行因果关系分析或因果效应推断的重要基础,是透过现象看本质的现实需要,也是为科学决策、精准施策服务,为经济高质量发展服务,以及为研究生创新能力培养服务的现实需要。该课程提出“思政引领、前沿融入、多堂联动、学研融通、能力复合”教学理念,综合运用故事导引式、问题启发式、案例式、参与式教学等多种方法,重点讲授因果效应推断的基本思想以及实验、准实验等现代计量经济学理论与方法,在学习过程中锻炼提高学生的科研思维和科研创新能力。校内授课48课时,面向经管类的博士生和高年级硕士生,每年授课人数约100人左右。

  • 本课程获中央财经大学在线开放课程建设项目资助。该课程强调“思政引领、前沿融入、多堂联动、学研融通、能力复合”教学理念,综合运用故事导引式、案例式教学等多种方法,重点讲授因果效应推断的基本思想以及实验、准实验等现代计量经济学理论与方法。本课程的主要特点包括:第一,主要讲授因果效应推断的基本原理和思想;第二,融入最新前沿内容,重点讲授实验、准实验等计量经济理论与方法;第三,强调案例教学,将“枯燥难懂”的计量经济理论与方法变得“通俗易懂”;第四,侧重培养学生分析问题和解决问题的能力,提升学生创新能力。

Syllabus

  • 第一章 导论
    • 1.1 《高级计量经济学》为何如此重要?
    • 1.2 计量经济学模型的功能
    • 1.3 因果效应推断与随机对照实验
  • 第二章 一元线性回归模型
    • 2.1 模型结构和基本思想
    • 2.2 一元线性回归模型的经典假设
    • 2.3 一元线性回归模型的参数估计
    • 2.4 高斯-马尔可夫定理
    • 2.5 参数估计量的概率分布与随机项方差的估计
  • 第三章 多元线性回归模型
    • 3.1 遗漏变量偏差
    • 3.2 多元线性回归模型的描述
    • 3.3 多元线性回归模型的参数估计
    • 3.4 残差生成矩阵和投影矩阵
    • 3.5 OLS估计量的有限样本性质
    • 3.6 单方程模型的统计检验
    • 3.7 单方程模型的计量经济学检验
  • 第四章 虚拟变量及其应用
    • 4.1 虚拟变量的定义及应用
    • 4.2 二值选择模型
  • 第五章 统计推断
    • 5.1 几个特殊形式的参数约束条件检验
    • 5.2 更一般化的参数约束条件检验以及CHOW突变点检验
  • 第六章 内生性问题
    • 6.1 什么是内生性问题以及严格外生性假定与无偏估计量
    • 6.2 内生性问题的来源
    • 6.3 样本自选择问题
  • 第七章 面板数据模型
    • 7.1 面板数据简介
    • 7.2 面板数据模型
    • 7.3 混合回归模型
    • 7.4 固定效应模型
    • 7.5 随机效应模型
    • 7.6 双向固定效应以及动态面板数据模型
  • 第八章 实验与准实验
    • 8.1 潜在结果、因果效应和理想化实验
    • 8.2 实验的有效性威胁
    • 8.3 减小班级规模效应的实验估计
    • 8.4 准实验及其潜在问题
    • 8.5 异质性总体下的实验和准实验估计
  • 第九章 处置效应与匹配
    • 9.1 处置效应
    • 9.2 选择偏误与随机分配
    • 9.3 匹配与回归
    • 9.4 倾向得分匹配法的原理
    • 9.5 倾向得分匹配法的步骤
  • 第十章 工具变量估计
    • 10.1 工具变量的基本原理
    • 10.2 工具变量的例子
    • 10.3 两阶段最小二乘法
    • 10.4 工具变量的一些检验
    • 10.5 工具变量估计的局限性与注意事项
    • 10.6 工具变量的异质性效应
  • 第十一章 双重差分模型
    • 11.1 双重差分法的内涵
    • 11.2 标准双重差分法
    • 11.3 双重差分法的其他形式
    • 11.4 双重差分法的高阶讨论
  • 第十二章 断点回归
    • 12.1 断点回归的内涵和假设
    • 12.2 断点回归的类别和高阶讨论
  • 期末考试

    Taught by

    Liyong Wang, Yuwan Duan, Wu Yang, and Tenglong Zhong

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