本科课程辅导
发布时间:2025-03-18 14:07
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)。
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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