时间序列的自相关 一阶自回归 高阶自回归 自回归分布滞后模型 误差修正模型 移动平均与ARMA模型 脉冲响应函数 向量自回归过程 VAR的脉冲响应函数 格兰杰因果检验 VAR的Stata命令及实例 时间趋势项 季节调整 日期数据的导入

离散被解释变量的例子 二值选择模型 二值选择模型的微观基础 二值选择模型中的异方差问题 稀有事件偏差(选读) 含内生变量的Probit模型(选读) 双变量Probit模型(选读) 部分可观测的双变量Probit模型(选读)

3.1 遗漏变量 3.2 无关变量 3.3建模策略:“由小到大”or“由大到小” 3.4 解释变量个数的选择 3.5 对函数形式的检验 3.6 多重共线性 3.7 极端数据 3.8 虚拟变量 3.9 经济结构变动的检验 3.10 缺失数据与线性插值 3.11 变量单位的选择

1. Suppose the linear regression model is如果不恒成立,则称误差项是序列相关的(自相关的)。(serial correlation) 2.产生序列相关的原因及序列相关的影响 1)原因 (1)经济行为的惯性或冲击的惯性(SARS) (2)模型误设(Model misspecification) 2、序列相关对估计与检验的影响与异方差性类似

1. Single equation estimation procedures Indirect least squares(ILS)(恰好识别) Two- -stage least squares(2SLS)(过度识别) 2. System estimation procedures Three-stage- least squares(sLS)(跨方程相 关) In1962 Theil and Zellner first proposed this method. 2SLS+GLS= 3SLS (gls=generalized least squares)

判断模型好坏的标准(AC. Harvey): 1.简约性(Parsimony) 2.可识别性(Identifiability)参数的估计唯一 3. Goodness of fit越高越好; 4.理论一致性(Theoretical consistency)与理论或常识要一致。如在消费函数中,可支配收入的系数一般为正; 5. Predictive power

1.1基本概念 时间序列所研究的是时间上的相关结构。它的应用广泛,从海洋学到金融学 都是它的应用范围。著名的CAPM模型(资本资产定价模型)和随机波动模型就是 含有时间序列成份的金融模型的例子。当我们考虑一时间序列时,我们通常考虑一 个数值的集合{X:t=1,…,n},其中下标t表示数据被观测到的时间。虽然直观 上很清楚,我们还是来详细描述一下X的一系列非标准特性。 非等距数据(缺损数据)。例如,若时间序列是某一证券的日收益率,则在节假 日等非交易日里就没有数据可得了

一、计量经济学基本概念 1.计量经济学 2.计量经济学的产生 3.计量经济学的定义 4.计量经济学的地位 二、计量经济学与相关学科的关系 三、计量经济学的学科体系 1、广义计量经济学和狭义计量经济学 2、初、中、高级计量经济学 3、理论计量经济学和应用计量经济学 4、经典计量经济学和非经典计量经济学 5、微观计量经济学和宏观计量经济学 四、建立计量经济学模型的步骤和要点 1、理论模型的设计 2、样本数据的收集 3、模型参数的估计 4、模型的检验 5、计量经济学模型成功的三要素 五、计量经济学的应用 1、结构分析 2、经济预测 3、政策评价 4、检验与发展经济理论

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