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计量经济学基础

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使学员了解计量经济学框架及背后原理,同时结合Stata软件的详细讲解来实现计量经济学方法的应用。无计量不实证。

上课信息

上课时间: 上午9:00-12:00;下午1:30-4:30;答疑4:30-5:00
2018年9月22-24日 (三天)

上课地点: 北京市海淀区 (开课前一周发送交通指南)

计量经济学基础

第一天

1. 数据导入和处理(2小时)

导入excel、Stata、txt等数据文件

变量的计算

变量标签和值标签

数据的保存

2. 日期变量的处理(1小时)

字符串转化为数值

数值显示为日期格式

日期转化为字符串

日期的部分元素提取

日期元素合成日期

3. 描述性统计分析(1小时)

均值、中位数、最小值、最大值、方差、标准差等

4. 散点图和相关系数计算(1小时)

5. 区间估计和假设检验(2小时)

t检验

方差分析

第二天

6. 经典线性回归模型的估计(2小时)

(1) 变量的描述性统计分析与一元回归计量经济学模型 (数据的导入,数据的计算,变量的描述,散点图,相关系数矩阵,一元线性回归估计)

案例:2006年不同地区居民家庭的人居可支配收入与消费支出。

(2) 多元回归计量经济学模型 (多元回归的软件实现,回归结果的解读,多元线性回归模型的预测)

案例:2006年不同地区居民家庭的人居可支配收入与消费支出,和上一年消费支出。

7.经典单方程计量经济学模型的检验与处理(2小时)

(1) 异方差性问题 (异方差问题的后果,异方差问题的检验,异方差问题的处理)

案例:中国农村居民人均消费支出模型,解释变量包含农业经营纯收入,其他来源纯收入。

(2) 自相关性问题 (自相关问题的后果,自相关问题的检验,自相关问题的处理)

案例:1978-2006年间总量消费函数考察中国居民收入与消费的关系。

(3) 多重共线性问题 (多重共线性问题的后果,多重共线性问题的检验,多重共线性问题的处理)

案例:粮食生产的影响因素分析,解释变量包含农业化肥使用量,粮食播种面积,成灾面积,农业机械总动力,农业劳动力。

(4) 解释变量的内生性问题

案例:2006年不同地区居民家庭的人居可支配收入与消费支出,和上一年消费支出。

8. 单位根检验和E-G两步法协整检验(2小时)

第3天

9.VAR模型和格兰杰因果关系检验(1小时)

(1) VAR模型的估计 (VAR模型原理,VAR模型软件实现)

案例:1978-2006年间总量消费函数考察中国居民收入与消费的关系。

(2) 格兰杰因果关系检验 (格兰杰因果关系检验思想和原理,格兰杰因果关系检验)

案例:同上

10. 虚拟变量回归(1小时)

(1) 加项虚拟变量回归

案例: 用2007年家庭人均可支配收入和人均生活支出研究中国内地农村居民和城镇居民边际消费倾向差异分析。

(2) 乘项虚拟变量回归

案例:同上

11. 二元离散选择模型(1小时)

(1) 二元离散选择模型原理及实现

案例:变量的取值来自21个横截面个体。因变量为选择哪种交通工具上班的方式,这里只有两种选择,要么自己开车要么乘坐公共汽车,因此因变量是由两种选择的变量。因变量为选择两种交通方式去上班所用的时间差。即自变量为自己开车去上班所用的时间减去乘公交车去上班所用的时间。

(2) 二元离散选择模型的预测分析

案例:同上

12. 联立方程模型(1小时)

(1) 联立方程模型介绍

(2) 联立方程模型的形式

(3) 联立方程模型的识别

案例:包含三个方程的中国宏观经济模型。

(4) 联立方程模型方法估计

案例:同上。

13. 静态面板回归模型(1小时)

(1) 面板回归模型提出背景

(2) 面板回归固定效应模型

案例:美国、加拿大、英国1980-1999年的失业率和对制造业补助的分析。

(3) 面板回归随机效应模型

案例:同上

(4) 固定效应和随机效应的选择 (豪斯曼检验)

案例:同上

14. 时间序列ARMA模型(1小时)

(1) 平稳性检验

案例:中国居民消费消费总量数据。

(2) 时间序列 ARMA模型

案例:同上


报名时间 2018-08-07 00:00 至 2018-09-21 00:00
培训时间 上午9:00-12:00;下午1:30-4:30;答疑4:30-5:00
培训地点 北京市海淀区 (开课前一周发送交通指南)
培训费用 2400元 /2100元 (学生价, 仅限全日制本科和硕士在读)
授课安排 2018年9月22-24日 (三天)


课程特色:

1, 本课程借助计量经济学教材从原理讲起,增强操作软件时的信心和目的性,没有计量基础的学员也可以听

2, 课程涉及到了计量经济学大部分内容,内容丰富;

3, 从数据的导入开始介绍,没有软件基础的人也可以听;

4, 通过程序的方式讲解软件,使得操作过程得以记录,适合只会菜单操作但想转入程序操作的学员(程序其实比菜单更好用)。


讲师介绍:

刘莎莎,从2010年开始担任经管之家数据分析师及培训讲师。

讲课风格以通俗易懂、注重实用为主,教授过的《计量经济学时间序列分析与EViews应用》,《计量经济学时间序列分析》受到学员的广泛好评。

数据分析实战经验丰富,擅长数据清洗(数据文件的合并,异常数据的清除与填补等)、数据准备工作(数据的计算,汇总等)、数据建模和预测(选择合适的统计模型并根据模型做出预测或为相关领导提供决策支持)。


培训目的:

使学员了解计量经济学框架及背后原理,同时结合Stata软件的详细讲解来实现计量经济学方法的应用。


培训目录:

第一天

1.  数据导入和处理(2小时)

导入excel、Stata、txt等数据文件

变量的计算

变量标签和值标签

数据的保存

2.  日期变量的处理(1小时)

字符串转化为数值

数值显示为日期格式

日期转化为字符串

日期的部分元素提取

日期元素合成日期

3.  描述性统计分析(1小时)

均值、中位数、最小值、最大值、方差、标准差等

4.  散点图和相关系数计算(1小时)

5.  区间估计和假设检验(1小时)

t检验

方差分析

第二天

6.  经典线性回归模型的估计(2小时)

(1) 变量的描述性统计分析与一元回归计量经济学模型  (数据的导入,数据的计算,变量的描述,散点图,相关系数矩阵,一元线性回归估计)

案例:2006年不同地区居民家庭的人居可支配收入与消费支出。

(2) 多元回归计量经济学模型 (多元回归的软件实现,回归结果的解读,多元线性回归模型的预测)

案例:2006年不同地区居民家庭的人居可支配收入与消费支出,和上一年消费支出。

7.经典单方程计量经济学模型的检验与处理(2小时)

(1) 异方差性问题 (异方差问题的后果,异方差问题的检验,异方差问题的处理)

案例:中国农村居民人均消费支出模型,解释变量包含农业经营纯收入,其他来源纯收入。

(2) 自相关性问题 (自相关问题的后果,自相关问题的检验,自相关问题的处理)

案例:1978-2006年间总量消费函数考察中国居民收入与消费的关系。

(3) 多重共线性问题 (多重共线性问题的后果,多重共线性问题的检验,多重共线性问题的处理)

案例:粮食生产的影响因素分析,解释变量包含农业化肥使用量,粮食播种面积,成灾面积,农业机械总动力,农业劳动力。

(4) 解释变量的内生性问题

案例:2006年不同地区居民家庭的人居可支配收入与消费支出,和上一年消费支出。

8. 单位根检验和E-G两步法协整检验(2小时)

第三天

9.VAR模型和格兰杰因果关系检验(1小时)

(1) VAR模型的估计 (VAR模型原理,VAR模型软件实现)

案例:1978-2006年间总量消费函数考察中国居民收入与消费的关系。

(2) 格兰杰因果关系检验 (格兰杰因果关系检验思想和原理,格兰杰因果关系检验)

案例:同上

10. 虚拟变量回归(1小时)

(1) 加项虚拟变量回归

案例: 用2007年家庭人均可支配收入和人均生活支出研究中国内地农村居民和城镇居民边际消费倾向差异分析。

(2) 乘项虚拟变量回归

案例:同上

11. 二元离散选择模型(1小时)

(1) 二元离散选择模型原理及实现

案例:变量的取值来自21个横截面个体。因变量为选择哪种交通工具上班的方式,这里只有两种选择,要么自己开车要么乘坐公共汽车,因此因变量是由两种选择的变量。因变量为选择两种交通方式去上班所用的时间差。即自变量为自己开车去上班所用的时间减去乘公交车去上班所用的时间。

(2) 二元离散选择模型的预测分析

案例:同上

12. 联立方程模型(1小时)

(1) 联立方程模型介绍

(2) 联立方程模型的形式

(3) 联立方程模型的识别

案例:包含三个方程的中国宏观经济模型。

(4) 联立方程模型方法估计

案例:同上。

13. 静态面板回归模型(1小时)

(1) 面板回归模型提出背景

(2) 面板回归固定效应模型

案例:美国、加拿大、英国1980-1999年的失业率和对制造业补助的分析。

(3) 面板回归随机效应模型

案例:同上

(4) 固定效应和随机效应的选择 (豪斯曼检验)

案例:同上

14. 时间序列ARMA模型(1小时)

(1) 平稳性检验

案例:中国居民消费消费总量数据。

(2) 时间序列  ARMA模型

案例:同上


优惠:

现场班老学员9折优惠;
同一单位三人以上同时报名9折优惠;

同一单位六人以上同时报名8折优惠;

以上优惠不叠加。



联系方式:

魏老师

QQ:28819897142881989714

Tel:010-68478566

Mail:vip@pinggu.org

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