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计量经济学理论与应用(初级班)

难度系数:     课程系列:A3
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课程介绍:
本课程内容理论结合实际,讲解深入浅出,实证案例分析主要采用EVIES软件,具有简单易学,部分实证案例兼讲R软件的实现。

计量经济学理论与应用(初级班)

第1讲 计量经济学概述及历史回归

第2讲 一元线性回归

2.1回归模型概述

2.2 回归模型参数估计

2.3回归模型检验

2.4回归模型预测

2.5 EVIES简介

2.6 横截面数据案例分析

2.7时间序列数据案例分析

第3讲 多元线性回归

3.1 多元线性回归参数估计

3.2参数检验与置信区间

3.3 预测

3.4 多元线性回归案例分析

第4讲 线性回归模型的扩展

4.1 非线性回归模型(参数估计、检验等)

4.2 虚拟变量回归模型

4.3变量标准化回归

4.4 案例分析

第5讲 多重共线性

5.1 多重共线性概念及其后果

5.2 多重共线性检验

5.3 多重共线性克服

5.4 案例分析

第6讲 异方差

6.1 多重共线性概念及其后果

6.2 多重共线性检验

6.3 多重共线性克服

6.4 案例分析

第7讲 序列相关

7.1 多重共线性概念及其后果

7.2 多重共线性检验

7.3 多重共线性克服

7.4 案例分析


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计量经济学理论与应用【北京】

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课程详情

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讲师介绍:
  方老师,任教于厦门大学经济学院,主要研究方向:计量经济学、数据挖掘。主讲课程:《中级计量经济学》、《高级计量经济学》、《多元统计分析》、《数据挖掘》、《R语言统计软件》等。曾就任于广发期货担任金融衍生品研究员、广发基金公司金融工程研究员,出版了国内第一本R语言中文教程《R语言统计分析软件简明教程》,编辑出版《股指期货投资指南》,在曾先后在《经济研究》、《统计研究》、《statitics in medicine》(SCI)、《communication in statistics-Theory and method》(SCI)、《World Journal of Gastroenterology》(SCI)等发表20多篇学术论文,在证券日报.期货日报发表过多篇文章。编写过上百个最新统计方法R源代码,有多年的EVIEWS、Splus、R、SAS、clementine、SPSS、stata等软件的使用经验和实际的数据分析经验。

课程介绍:
   计量经济学是结合经济理论与数理统计,并以实际经济数据作定量分析的一门学科。已经成为现代经济学和管理学教育必不可少的一部分,和微观经济学、宏观经济学是北美高校本科生和研究生必修的三门经济学核心课程,在也是国内一流经济学院系的必修核心课程之一,据统计目前99%的经济学院系都开设计量经济学课程。据对《经济研究》、《金融研究》、《世界经济》、《经济学季刊》等国内顶尖期刊的统计分析,发现80%以上的论文都使用了计量经济学模型方法作为主要分析方法。可见,计量经济学在我国经济学科的教学和学术研究的地位越来越重要。
   本课程内容理论结合实际,讲解深入浅出,实证案例分析主要采用EVIES软件,具有简单易学,部分实证案例兼讲R软件的实现。

培训目的:
(1)系统介绍计量经济学理论和实际分析,为学员奠定扎实的计量经济学基础,掌握计量方法背后的原理,能“知其所以然”。
(2)让学员掌握EVIEWS软件的实际编程操作,尤其是在实际的经济分析中的应用,通过该课程学习掌握EVIEWS软件做实证分析,不再是“依样画葫芦”。
(3)为学员提供丰富的经济管理案例分析,为撰写经济类论文的实证分析或者业界研究报告更加“游刃有余”。

课程培训对象:
(1)高校经济、管理类的学生
(2)高校经济类的教师
(3)从事经济、管理类或其他相关行业的数据分析工作者。
(4)有志于学习计量经济学和EVIEWS软件的各界人士。

培训特色:
(1)本课程理论结合实际。每一讲都先深入浅出讲解计量经济方法的原理,在学生掌握计量方法后再提供了几个实际的经济案例分析,并详细讲解软件的操作。
(2)本课程精心制作了相关讲义和课件,这些讲义是国内经济类名校的经济学院的计量经济学讲义,足不出户,同样可以聆听名校计量经济学课程,可以实现计量经济学的“名校梦”。
(3)本课程内容丰富全面,课程安排科学,由浅入深,即使你以前没有任何计量基础,通过该课程的学习,让您懂得计量经济学原理、掌握计量实证软件。如果您以前学过计量经济学,通过学习该课程,让您对计量经济学的理解上升几个层次,让您成为计量经济学“专家”。
(4)EVIWES软件是国内外计量分析的主流软件之一,具有简单易学、功能强大、专业等特点。

内容纲要:
第1讲 计量经济学概述及历史回归

第2讲 一元线性回归
  2.1回归模型概述
  2.2 回归模型参数估计
  2.3回归模型检验
  2.4回归模型预测
  2.5 EVIES简介
  2.6 横截面数据案例分析
  2.7时间序列数据案例分析

第3讲 多元线性回归
3.1 多元线性回归参数估计
3.2参数检验与置信区间
3.3 预测
3.4 多元线性回归案例分析

第4讲 线性回归模型的扩展
4.1 非线性回归模型(参数估计、检验等)
4.2 虚拟变量回归模型
4.3变量标准化回归
4.4 案例分析

第5讲 多重共线性
5.1 多重共线性概念及其后果
5.2 多重共线性检验
5.3 多重共线性克服
5.4 案例分析

第6讲 异方差
6.1 多重共线性概念及其后果
6.2 多重共线性检验
6.3 多重共线性克服
6.4 案例分析

第7讲 序列相关
7.1 多重共线性概念及其后果
7.2 多重共线性检验
7.3 多重共线性克服
7.4 案例分析

课程配套资料:

(1)  讲义

(2)  案例数据

(3)  程序

(4)  习题

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