伦敦政治经济学院计量经济学知识点集锦

　　计量经济学课程核心知识点

　　1.回归分析：是计量经济学的核心，主要研究因变量和自变量之间的关系，如线性回归(OLS)、多元回归、非线性回归等。

　　2.假设检验：检验模型参数的显著性，常见方法包括t检验、F检验、p值判断，决定回归模型是否具有统计意义。

　　3.多重共线性：当自变量之间存在较强相关性时，回归系数可能会失真，需要用方差膨胀因子(VIF)等方法检测和处理。

　　4.异方差性：违反OLS假设之一，可能导致标准误估计错误，解决方法包括White检验、加权最小二乘法(WLS)等。

　　5.自相关性：在时间序列数据中，误差项之间可能存在相关性，影响模型预测，需要用Durbin-Watson检验等方法来检测和修正。

　　6.面板数据分析：涉及固定效应模型(FE)、随机效应模型(RE)，用于处理跨时间和个体的数据。

　　7.时间序列分析：包括单位根检验(ADF测试)、协整分析、ARIMA模型等，广泛应用于经济预测。

　　8.工具变量法：用于解决内生性问题，选取合适的工具变量至关重要，如2SLS(两阶段最小二乘法)。

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　　哪些知识点最难理解?

　　1.数学推导公式，复杂又难背

　　2.软件操作要求高，实践难度大

　　3.假设条件多，理解逻辑难

　　4.论文写作挑战大，学术表达难
 

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