4.1 联立方程偏差 4.2 测量误差偏差 4.3 工具变量法 4.4 二阶段最小二乘法 4.5 弱工具变量 4.6 对工具变量外生性的过度识别检验 4.7 对解释变量内生性的豪斯曼检验：究竟该用OLS还是IV 4.8 如何获得工具变量 4.9 工具变量法的Stata实例

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)

7.1 长面板的估计策略 7.2 面板校正标准误 7.3 仅解决组内自相关的FGLS 7.4 全面FGLS 7.5 残差特性的检验 7.6 变系数模型 7.7 面板工具变量法（△） 7.8 豪斯曼-泰勒估计量（△） 7.9 动态面板

实验数据 理想的随机实验 引入更多的解释变量 随机实验执行过程中可能出现的问题 自然实验 双重差分法 三重差分法（选读） 观测数据的处理效应

【教学目的】理解构念及其测量，掌握构念的测量方法；熟悉测量的李克特量表编制与设计；理解测量工具的效度与信度，掌握效度和信度分析技术。 【教学重点与难点】构念的测量方法；量表编制技术；效度与信度分析

【教学目的】熟悉验证性因子分析方法；理解研究问题与统计分析方法的匹配，熟悉各类统计分析技术；理解理论构建中的中介效应和调节效应，掌握中介 和调节效应检验技术；理解结构方程模型及其适用条件，掌握结构方程模型研究方法。 【教学重点与难点】验证性因子分析；统计分析技术；中介和调节效应检验；

【教学目的】了解研究选题的要求和研究创新类型、管理学重要期刊及文献来源；理解研究选题过程及选题技巧与方法；熟悉参考文献标注方式；掌握文献 综述和开题报告撰写技能。 【教学重点与难点】研究选题技巧与方法；文献综述和开题报告撰写

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

处理效应与选择难题 通过随机分组解决选择难题 依可测变量选择 匹配估计量的思想 倾向得分匹配 倾向得分匹配的Stata实例 偏差校正匹配估计量 双重差分倾向得分匹配 断点回归的思想 精确断点回归 模糊断点回归 断点回归的Stata实例 处理效应模型

贝叶斯估计的思想 贝叶斯定理 贝叶斯估计的一个例子 基于后验分布的统计推断 先验分布的选择 多元回归的贝叶斯分析 马尔可夫链蒙特卡罗法