计量经济学专题

《市场反应模型-计量经济学和时间序列分析法》

计划深入研究“时间序列分析”，拿到这本书。这是2003年出版的，在市场营销领域应用计量经济学及时间序列分析的专著。如果把研究“需求”与“供应”理论的经济学比作物理学的话，那么强调如何解决“需求”与“供应”之间的各种实际问题的市场营销学则相当于强调应用的工程学。市场营销学是在三门相对成熟的学科基础上建立的：管理学—市场营销学理论行为科学（心理学和社会学）—消费者行为学定量分析（数

计量经济学教程简明易懂版——一（1*序章）草稿

引言在作者大学学习计量经济学时，曾经为之深深困扰过，和其他的经济专业书不同，计量经济学的教材书写方式过于晦涩。因此，决定开始此篇教程更新。由于目前时间有限，所以以草稿的形式写出，待日后重新排版和修改。序章问题的引入—计量经济学现在我们有一组家庭收入与丈夫受教育年限的数据，我们想要估计丈夫增加一年的教育对家庭收入的影响。大部分人高中时都学过最小二乘法以拟合回归直线，理论上我们只需

【计量经济学】时间序列预测

时间序列回归模型–潘登同学的计量经济学笔记文章目录时间序列回归模型--潘登同学的计量经济学笔记时间序列数据时间序列回归模型静态模型(static model)有限分布滞后项模型(finite distributed lag model)冲击倾向长期倾向经典假设下OLS性质TS.1 线性于参数TS.2 无完全共线性TS.3 零条件均值导致TS.3无效的可能原因 OLS无偏性另外两个

计量经济学|学习笔记以及学习感悟

初级计量经济学着重于介绍基本的统计工具和经济模型，以帮助理解经济数据和经济现象之间的关系。它包括回归分析、假设检验和预测方法等内容。中级计量经济学则深入研究这些方法的理论基础和实际应用，包括更复杂的模型和技术，如面板数据分析、时间序列分析和因果推断等。中级课程还探讨了更多的计量经济学理论，如内生性问题、工具变量和因果推断的困难等。一、回归模型（一）常用—实证模型选择及结果解

计量经济学及stata应用思维导图_广东白云学院外国语学院举行英语学习与思维导图应用大赛_民办院校新闻...

近日，由广东白云学院外国语学院主办的第二课堂活动——广东白云学院第二届英语学习与思维导图应用大赛圆满结束。本次大赛意在为广大英语爱好者提供一种更为有效的英语学习方法，同时也提供一个互相交流和展现学习的平台，让更多的学生通过竞赛的方式学会在英语学习中更灵活运用思维导图这一高效的工具，培养他们的创新思维和批判性思维能力。本次大赛面向所有在校本专科学生，作品可以围绕在英语学习中的各类话题，包括

【计量经济学】--经典线性回归

计量经济学的组成：经济理论+数学+统计推断；计量经济学的定义：实际经济现象的定量分析，利用数理统计分析经济数据，对于构建于数理经济学基础上的数学模型提供经验支持，并得出数量结果；计量经济的主要作用：验证经济理论、经济结构分析、经济政策评价、经济预测。四个步骤：模型设定（specification)、估计参数、模型检验、模型应用模型设定计量模型构成要素：变量、参数和随机扰

macrodata数据集在Python统计建模和计量经济学中的应用

目录一、数据介绍二、应用三、statsmodels 统计模块四、使用 statsmodels 统计模块分析 macrodata.csv 数据集参考一、数据介绍 macrodata.csv是一个示例数据集，通常用于统计分析和计量经济学中的教育和训练目的。这个数据集通常包括以下列： year（年份）：表示数据观察的年份。 quarter（季度）：表示数据观察的季度（通常是1至

如何用R做计量经济学

CRAN任务视图：计量经济学线形回归模型（Linear regression models） ž 线形模型可用stats包中lm()函数通过OLS来拟合，该包中也有各种检验方法用来比较模型，如：summary() 和anova()。 ž lmtest包里的coeftest()和waldtest()函数是也支持渐近检验（如：z检验而不是检验，卡方检验而不是F检验）的类

R语言的计量经济学技术

量经济学通常使用较小样本，但这种区别日渐模糊，机器学习在经济学领域、特别是经济学与其它学科的交叉领域表现日益突出，R语言是用于统计建模的主流计算机语言，在本次培训中，我们将从实际应用出发，重点从数据的收集与清洗、综合建模评价、数据的分析与可视化、数据的空间效应、因果推断等方面入手，让您用最快的速度掌握利用R语言进行经济学研究的技术。框架

【计量经济学及Stata应用】第9章模型设定于数据问题

目录 9.1 遗漏变量9.2 无关变量9.3 建模策略：“由大到小”还是“由小到大”9.4 解释变量个数的选择9.5 对函数形式的检验9.6 多重共线性9.7 极端数据9.8 虚拟变量9.9 经济结构变动的检验9.10 缺失数据与插值9.11 变量单位的选择 9.1 遗漏变量假设真实的模型（true model）： y = α + β x 1 + γ x 2 + ε y=

计量经济学及stata应用思维导图_【计量地图】stata学习（写在篇首）

（一）理论、实证孰轻孰重？一开始的经济学只有理论方法，后来计量经济学崛起，实证分析大行其道。再到如今，学术界又开始呼唤回归到理论本源看待经济问题。诚然，思想和工具都是不可或缺的。没有理论的实证分析，就好比无根之水；没有实证的理论，又有点自说自话，缺乏客观。所以，最好两者加以结合，遵循一套“问题-假设-实证-结论”的研究范式，用学术的公共话语去论证自己的思想。（二）实证分析的工具有哪

R语言的计量经济学实践技术应用

计量经济学通常使用较小样本，但这种区别日渐模糊，机器学习在经济学领域、特别是经济学与其它学科的交叉领域表现日益突出，R语言是用于统计建模的主流计算机语言，在本次培训中，我们将从实际应用出发，重点从数据的收集与清洗、综合建模评价、数据的分析与可视化、数据的空间效应、因果推断等方面入手，让您用最快的速度掌握利用R语言进行经济学研究的技术。点击查看原文https://mp.weixin.qq.c

粗略读了一遍李子奈的《计量经济学》

暑假相对空闲时间比较多，于是粗略读完了李子奈的《计量经济学》。为什么要读计量经济学呢，主要有以下几方面原因：做实证研究基本都要用到计量经济学。了解计量经济学的理论后，大致可以清楚实证研究的套路虽然我现在主要做理论研究，但以后可能会用到实证研究及计量经济学的理论。理论研究比较难，普通学生上手不容易，以后指导学生或许要用到计量经济学。计量经济学其实跟统计学有着千丝万缕的联系。看了这本书，发现我对统

AI研习丨专题：融合计量经济学思想的可解释深度学习

2021-03-11 18:02:31 摘要深度学习的可解释性问题严重制约其在社会科学、医疗健康等一些关键领域的应用。计量经济学作为一门非常重视解释的学科，其看待回归模型的视角为解决深度学习解释性问题提供了思路。本文将计量经济学中的自变量对因变量影响分析引入到了深度学习中，提出了基于敏感性分析的深度学习解释框架，并提供了交通拥堵分析、医疗诊断解释和金融投资策略三个应用案例。该框架能为

计量经济学之常用的Stata命令

1.导入数据 use：用于加载数据文件。 use "your_datafile.dta" 2.数据摘要统计 summarize：生成数据的摘要统计信息。 summarize variable_name 3.回归分析简单线性回归： regress dependent_variable independent_variable 4.假设检验 t检验： ttest varia