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文档简介

计量经济学说本课程将介绍什么是计量经济学，其发展历程以及基本原理与方法。经验数据的收集与整理1有效的数据查询和检索包括数据浏览、数据下载、数据整理等。2数据清洗如缺失数据处理，异常值处理。3变量构造如自变量选择、虚拟变量的加入等。4数据可视化如绘制散点图、直方图、密度曲线等。简单回归分析介绍概述简单回归的原理和方法。常见问题检验模型的显著性和拟合程度。回归系数的含义和解释。判断自变量和因变量之间的关系。案例分析通过案例研究回归分析的具体应用，如收入与教育、经济增长与国际贸易等。多元线性回归分析1模型设定介绍多元线性回归分析的模型及假设。2参数估计详细描述OLS估计的理论基础及算法。3结果解释解析回归系数的意义及与实际问题的联系。4建模技巧讲解多元线性回归中需要掌握的建模技巧，如功能形式的选择。异方差与自相关的处理异方差问题介绍异方差问题的出现原因及解决方法。自相关问题讲解自相关问题的原因及相关的统计检验方法。面板数据模型介绍面板数据及面板数据模型，阐述其在解决异方差和自相关问题中的应用。时间序列分析时间序列的特性介绍时间序列的概念、种类以及具有周期性和趋势性的变量特征。时间序列模型讲解ARIMA模型、VAR模型及ARCH/GARCH模型，让您掌握时间序列的建模方法。实证案例通过经济增长数据、汇率数据等案例的分析，使您更好地了解时间序列分析在实际问题中的应用。实证研究案例1收入与教育关系的实证研究通过分析收入与受教育程度之间的关系，探讨教育对人力资本的贡献。2国际贸易与经济增长的实证研究借鉴经济学新传统，从贸易、金融、制度等角度分析国际贸易与经济增长。3外汇市场与汇率的实证研究以外汇市场为背景，探讨汇率波动的影响因素及其对实体经济的影响。常见误区与对策1样本量的问题解释样本量的大小对研究的影响，以及如何采用不同的方法解决样本量不足的问题。2变量选择的问题阐述变量选择的原则、方法，避免变量之间存在多重共线性的问题

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