课程简介：
课程名称：计量经济学导论
所属学校：对外经济贸易大学
授课老师：陈志鸿教授 唐丹副教授 潘红宇副教授
课程属性：经济学类各专业核心课程
课程概要：
本课程是一门计量经济学入门课程。学生经过理论知识模块、实证研究模块和上机操作模块的锤炼，将掌握使用横截面数据，面板数据和时间序列数据建模和分析的理论基础和操作技巧。本课程的特色是： 1. 深入浅出，体系完整，可以灵活选择模块学习； 2. 理论推导严谨，实际操作具体； 3. 使用Stata软件。
课程大纲:
第一章 引言
1.1.1 计量经济学的定义
1.1.2 相关关系与因果关系
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
1.3 数据初步分析
第二章 一元回归方程的估计及分布理论
2.3.5 方差分解与拟合优度
2.1 简单回归模型的形式及术语
2.2.1 普通最小二乘(OLS)
2.2.2 矩方法
2.2.3 系数的解释以及拟合值计算
2.2.4 OLS的代数性质与几何性质
2.3.1 OLS估计量的期望
2.3.2 OLS估计量的方差
2.3.3 OLS估计量方差的估计，高斯马尔科夫定理
2.3.4 OLS估计量的大样本性质
第二单元测试
第三章 一元回归方程的检验
3.1.1 显著性的定义
3.1.2 系数显著性检验与母体均值检验的比较
3.2.1 检验系数显著性的3种方法：t统计量
3.2.2 检验系数显著性的3种方法：p值，置信区间
第三单元测试
第四章 Stata入门
4.1 Stata软件的特点及基本界面
4.2.1 回归前的基本数据分析
4.2.2 Regress命令的使用以及结果的分析
4.3 如何编写Stata程序
4.4 简单数值模拟
第五章 多元回归方程的估计及分布理论
5.1.1 遗漏变量偏差及其公式
5.1.2 多元回归模型的表达式及含义
5.2.1 多元回归OLS的目标函数和求解过程
5.2.2 利用两次回归解释偏效应得到估计量表达式
5.3 R2与调整之后的R2计算以及相互关系
5.4 多元回归的几个基本假设和共线性解释
5.5.1 多元回归OLS估计量的无偏性
5.5.2 多元回归OLS估计量的方差
5.5.3 多元回归OLS估计量的抽样分布
第五单元 多元回归模型测试
第六章 多元回归模型的检验
6.1.1 单个系数的检验
6.1.2 单个系数的置信区间估计和系数组合检验
6.2 联合假设检验——同方差假定下F统计量
6.3 多元回归模型OLS估计的渐进性
6.4 异方差条件下的假设检验
6.5 多元回归模型的Stata操作演示
第六章 单元测试
第七章 自变量非线性的回归模型
7.1 非线性回归模型_多项式回归
7.2 非线性回归模型_对数模型
7.3 非线性回归模型_含有交互项的模型
7-4 非线性回归模型的Stata操作
第七章单元测试
第八章 定性信息与虚拟变量
8.1.1 虚拟变量的定义与含单个虚拟变量的回归
8.1.2 多个组别虚拟变量，虚拟变量陷阱以及阈值效应
8.2.1 涉及虚拟变量的交互作用
8.2.2 样条回归
8.2.3 邹氏检验
8.3 使用虚拟变量进行政策评估与双重差分
8.4 涉及虚拟变量的stata操作
第八章单元测试
第九章 内生性与工具变量回归
9.1 内生性的概念及后果
9.2 合格工具变量的条件
9.3.1 恰好识别情况下的工具变量回归
9.3.2 两阶段最小二乘（2SLS）
9.3.3 OLS与2SLS的比较与Hausman检验
9.4 工具变量有效性的检验
9.5 工具变量回归的Stata操作
第九章单元测试
第十章 线性ARMA模型
10.1.1一些概念和定义1
10.1.2一些概念和定义2
10.2MA模型
10.3AR模型
10.4ARMA模型
10.5.1建立ARMA模型1
10.5.2建立ARMA模型2
10.6预测
10.7使用STATA估计ARMA模型
第十章测试
第十一章 ARCH模型
11.1波动率聚类性
11.2ARCH模型定义
11.3建立ARCH模型
11.4ARCH模型预测
11.5.1其他ARCH类模型1
11.5.2其他ARCH类模型2
11.5.3其他ARCH类模型3
11.6使用STATA估计ARCH类模型
第十一章测试
第十二章 非平稳时间序列模型
12.1.1确定趋势和随机趋势1
12.1.2确定趋势和随机趋势2
12.2伪回归
12.3单位根检验
12.4协整基本概念
12.5误差修正模型与协整检验
12.6使用STATA对非平稳时间序列数据建模
第十二章测试
时间序列综合测试
第十三章 面板数据回归模型
13.1.1 面板数据的概念及优势
13.1.2 面板数据回归模型及解释
13.2.1 前后比较及差分做参数估计
13.2.2 个体中心化的方法消除固定效应
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
13.2.4 时间固定效应的处理
13.3.1 个体固定的假设条件及序列自相关
13.3.2 群聚的标准误
13.4.1 随机效应的含义及估计
13.4.2 Hausman检验
13.5 面板数据的Stata操作
第十三章 单元测试
第十四章 二值因变量模型
14.1 线性概率模型及其优缺点
14.2 Probit和Logit模型
14.3 模型的估计
14.4 推断及拟和好坏的评价
14.5 其他受限因变量模型
14.6 二值因变量的Stata操作
第十四章测试
第十五章 如何完成一个实证项目
15.1 如何确定一个实证题目
15.2.1 资料与数据的搜集和处理
15.2.2 模型的建立、估计和检验
15.3.1 如何规范地汇报与分析结果
15.3.2 用Stata生成规范表格
课程参考资料：
教材
1.《Introductory Econometrics: A Modern Approach》(6th edition, 原版影印), Jeffrey M. Wooldridge著, 清华大学出版社2017年出版 (该书第六版的中译本为《计量经济学导论》，张成思等译, 人民大学出版社2018年出版);
2. 《Introduction to Econometrics》(3rd edition, 原版影印), James H. Stock and Mark W. Watson著，上海人民出版社2015年出版 (该书第3版的中译本为《计量经济学》，张涛、巩书欣等译, 人民大学出版社2014年出版);
3. 《Applied Econometrics: Time Series》(4th edition, 中译本), Walter Enders著, 机械工业出版社2017年出版。
参考书籍
1.《计量经济学》（第四版），李子奈，潘文卿著，高等教育出版社2015年出版;
2.《基本无害的计量经济学-实证研究者指南》，Joshua D. Angrist，Jörn-Steffen Pischke著，郎金焕，李井奎译，格致出版社2017年出版；
3.《金融计量经济学导论》（3rd edition, 中译本），Chris Brooks著，王鹏译，格致出版社2019年出版；
4. 《计量经济学及Stata应用》，陈强著，高等教育出版社2015年出版。
