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计量经济学前沿信息_计量经济学论文eviews实证分析案例(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-12-03

计量经济学

南安普顿大学MSc经济学金融计量课程体验 𐟓Š 金融计量经济学 𐟓‹ 综合评分课程体验：3/5 课程难度：5/5 考核标准：3/5 复习难度：4/5 𐟓Š 课程内容 Characteristics of Financial Market Return predictability Empirical Microstructure Event Study Analysis Fundamentals vs Bubbles Modelling Volatility 𐟏련ﾧ苧𛓦ž„ 线下课（2小时）：仅包含正课内容。 𐟎“ 课程体验老师评价：老师说话音量较小，没有使用麦克风，导致听不清楚，而且讲话时常断气，不仅难以理解，还容易让人困倦。不过，老师耐心答疑，重视反馈，课后提问也很积极。有一次上课忘记录像，老师特意回去重新录制了这节课。上课人数：选课人数可能超过30人，但上课时一般只有10-20人，小班教学。上课情况：金融计量模型较为复杂，但数学推导部分不要求完全掌握，老师上课时只会简要介绍，需要学生自行回去学习。老师会结合许多论文例子解释模型背后的经济学含义。由于老师的语气和音量问题，加上课程内容较为艰涩，课堂氛围较为催眠，体验不是太好。老师会安排不计分的Eviews实证作业，并且每周会留1小时讲解，这是我最喜欢的部分，也是这堂课最实际应用的部分。不过由于不计分，所以很多学生并不重视，但其实这个部分才是这门课的精髓。 𐟓 考核方式 100% Exam

计量经济学项目辅导：从零开始到精通 𐟓š 在计量经济学领域，我们提供全面的辅导服务，涵盖从基础到高级的各个研究方向。无论你是留学生需要完成essay、report、project，还是准备考试、assignment、dissertation或thesis，我们都能为你提供专业的指导。 𐟔 研究方向概览： 1️⃣ 经济模型与假设（Economic Models and Assumptions）：探索经济模型的构建过程，包括变量选择、假设设定和模型限制。 2️⃣ 经典线性回归模型（CLRM）：深入剖析CLRM的基本假设，如线性、独立同分布(IID)、无多重共线性、同方差性和误差项的正态性。 3️⃣ 最小二乘法（OLS）：介绍OLS估计器的原理和应用，以及如何用它来估计经济关系中的参数。 4️⃣ 模型诊断与假设检验（Model diagnosis and hypothesis testing）：探讨如何检验回归模型的假设，包括异方差性、自相关、模型设定错误和多重共线性。 5️⃣ 时间序列分析（time series analysis）：介绍时间序列数据的特点，以及用于分析此类数据的模型，如自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）和自回归积分滑动平均（ARIMA）模型。 6️⃣ 计量经济学的机器学习方法（Machine learning methods for econometrics）：探讨如何将机器学习方法，如随机森林、支持向量机（SVM）和神经网络，应用于经济数据的分析。 7️⃣ 非参数和半参数方法（Non-parametric and semi-parametric methods）：介绍非参数估计如核估计和局部多项式回归的基本概念，以及它们如何克服参数方法的限制。 8️⃣ 因果推断方法（Causal inference methods）：深入讨论因果推断的方法，如工具变量（IV）估计、断点回归设计（RDD）和倾向得分匹配（PSM），以及它们在经济学研究中的应用。 𐟓– 我们还擅长其他相关领域，包括但不限于：计量经济学和数学经济学丨计量经济学和经济学健康经济学和计量经济学丨初级计量经济学金融经济学和计量经济学丨高级计量经济学无论你是初学者还是高级研究者，我们都能为你提供专业的辅导服务。

英国留学生经济学课程攻略𐟓š 在英国留学，经济学专业的学生们常常面临一些挑战，包括课程内容丰富、知识点繁多、数学基础要求高以及大量的论文写作。为了帮助大家更好地应对这些挑战，这里分享一些实用的学习心得： 𐟔 深入理解核心概念经济学涉及许多关键概念，如供需关系、边际效用等。每个概念都需要深入理解其内涵和应用场景。不要盲目刷题，而是要逐一掌握，确保融会贯通。 𐟓ˆ 巩固数学基础经济学对数学的要求较高，特别是微积分和线性代数。在计量经济学中，数学是数据分析和模型构建的关键。多做相关练习题，提升解题能力，有助于更好地掌握经济学知识。 𐟓 经济学科Essay高分攻略 Plan（计划）：拿到Essay题目时，首先要仔细审题，标出关键术语和问题焦点。基于这些关键词，列出初步的想法点，构建文章的整体框架，确保思路清晰、结构合理。 Introduction（引言）：在引言部分，要清晰界定问题中的核心概念，并提供与主题紧密相关的背景信息或关键事实。同时，简要说明这些问题为何重要，为全文定下基调。 Main Body（正文）：正文写作时，建议每个主要观点独立成段。尤其在经济学论文中，适当引入图表以直观展示数据和观点，图表应附有清晰的标签和标题，便于读者快速把握信息。 Evaluate（评估）：写作过程中，持续自我反思：我的论点在多大程度上站得住脚？在何种情境下，我的论点可能不再适用？是否有反驳的声音或不同的视角值得考虑？这种批判性的思维能够使你的论述更加全面和有力。 Conclusion（结论）：结论部分应简洁有力，总结全文的主要论点，强调你的核心观点。一个好的结论不仅能强化读者的记忆，还能留下深刻的印象。希望这些建议能帮助大家在英国的经济学课程中取得更好的成绩！

金融工程与计量经济学的学习挑战 𐟓ˆ 金融工程：远期合约与期货有些相似，可以看作是非标准化的期货。主要学习了远期价值、远期价格（包括是否有红利支付、支付红利数额或红利率）以及远期价格的期限结构。在计算价值时使用贴现，而在计算价格时则将未来价值计入。 𐟓Š 计量经济学：柯布道格拉斯生产函数的运用是重点，其中劳动和资本作为解释变量，产出为被解释变量进行二元回归。对回归结果的统计检验包括F检验和t检验，并考虑了规模报酬不变的特点，具体将在3.7节讨论。 𐟓š CET6日常：听力练习感觉有所进步，可能是这两篇难度不大，选择题正确率较高。继续积累单词，加油！

米塞斯说“定量经济学可以代替或补充定性经济学是一种幻想，经济学作为一门理论科学所能传递的只是定性知识，而经济史能向我们提供的只是事后的定量知识。”经济学界被计量经济学支配，甚至搞计量经济学的人士占据经济学院的领导职位，是极为荒缪的，他们对经济学教育造成的伤害无以复加。

悉大经济学MOE专业深度解析悉尼大学的经济学MOE（Master of Economics）专业，真的是让人又爱又恨。这个1.5到2年的课程，需要完成16门课，共计96学分，听起来就有点挑战吧？经济学方向：微观、宏观与金融这个专业主要分为三个方向：经济学、计量经济学和金融经济学。其中，经济学是所有人必选的一个方向。这个方向的学生除了要完成两门必修课ECON6001和ECON6002外，只需要再选一门选修课。必修课：ECON6001 - 微观经济学分析1 这门课是所有经济学研究生课程中最核心的部分，内容大致分为三个板块： Week 1~2：新古典主义经济学的基石 Week 3~9：最优化问题及其拓展 Week 10～13：博弈论分数占比是这样的：Assignment占10%，Group Assignment占20%，Test占30%，Exam占40%。虽然听起来平时成绩占比不高，但考试可是占了大头。这里有两个小建议：首先，这两位教授的口音比较重，听课的时候一定要做好笔记。其次，tutorial的题目是这门课最好的学习资料，考试前一定要至少刷一遍。必修课：ECON6002 这门课的模型公式非常复杂，对经济解释的要求也很高。分数占比是：两个Problem Sets相当于1000字（10%），Mid semester test（35%），Final exam（55%）。老师给分的标准也比较严格，大概在60分左右。这里有几个小技巧：推导非常复杂，需要比较扎实的数学基础和耐心。每周的tutorial题目很重要，如果想拿HD，Textbook里的细节绝对不能忽视。总结总的来说，悉尼大学的经济学MOE专业虽然挑战重重，但只要你足够努力，还是能顺利毕业的。希望这些小建议能帮到你们，祝大家学业有成！𐟓š✨

实证研究小白必看！如何高效入门计量经济学 𐟎“ 适合人群：低年级学生、跨专业学生、研究生0阶段以及需要写实证论文但自学放养的同学（考试选手还是乖乖上课吧，大佬们不用看太入门的了）。 𐟔 在小破站上发现很多实证课程，不知道听谁的？别担心，这里有一份详细的指南： 1️⃣ 首先，听小周老师讲解什么是实证研究？实证研究方法有哪些？如何操作？ 2️⃣ 配套书籍：《因果推断与实用计量》 3️⃣ 想知道公式的数学推导细节？可以看看空狐公子的视频。 ❌ 不推荐没有考试任务的零基础小白直接听洪永淼老师的计量课和陈强老师的Stata课程，效率不高反而影响学习积极性（不是说不好，只是不适合小白）。 ✨ 学习技能前最重要的是建立【思维框架】，知道【为什么做】之前要先明确【怎么做】。所以大家要重视理论，不能只学会用软件呀！ ✨ 最高效的学习方法一定是围绕解决问题的目的展开，大家一定要【做中学】代码一定要上手跑！

布大本硕博连读：经济学之路的心路历程最近，布里斯托大学经济学院有幸采访了Chuanzi Yue，这位杰出的校友在2016年获得了经济学学士学位，之后选择留在布大继续深造，先后攻读了经济学MSc和MRes硕士学位，最终在2023年获得了经济学PhD博士学位。目前，Chuanzi正在帝国理工学院担任欧盟委员会资助项目的博士后研究员，他的研究重点是卫生经济学与实证产业组织（I.O.）的交叉领域。 𐟔 问：你能分享一下从本科到博士攻读经济学的心路历程吗？是什么让你决定在布里斯托大学继续你的学术之旅？ 𐟓š 答：我之所以选择留在布里斯托继续学术生涯，很大程度上是因为经济学院的强大支持和我对这座城市的深厚感情。学院里有杰出的学者和崭露头角的研究人员，两者之间达到了完美的平衡。此外，学校提供的丰富奖学金和教学机会也减轻了我攻读博士学位期间的经济压力。我的导师Dr. Alessandro Iaria和Professor Gregory Jolivet对我的研究项目给予了大力支持和无私的贡献，他们的付出令我深感钦佩。在布里斯托度过了人生中的大部分时光，我与当地社区建立了深厚的联系，对这座美丽城市的每个角落都进行了深入的探索。 𐟒ᠩ—š对于正在考虑从事经济学和计量经济学研究的本科生，尤其是那些有志于攻读更高学位和致力于科研的学生，你有什么建议？ 𐟒ᠧ픯𜚤𝠧›所学的课程将为你未来的研究事业奠定坚实的基础。成为一名合格的研究人员是一个需要时间和毅力的过程。我建议同学们充分利用布里斯托大学的资源，保持对学术的强烈好奇心和对经济学的热情，这些品质将帮助大家顺利完成学业，并丰富研究视野。我们期待他的经历和建议能够激励更多同学在经济学的道路上不断前进。如果你对经济学院的专业设置感兴趣，欢迎访问布里斯托大学官网bristol.ac.uk𐟑‰School of Economics

ALevel经济学必读，速看！ 𐟓š对于选择ALevel经济学课程并计划在本科继续深造经济学的同学们，这里有几本必读好书推荐给大家！无论你是刚开始读IGCSE的学生，还是已经到了AS或A2阶段，这些书籍都能帮助你更好地理解经济学原理。 𐟓–《Freakonomics》 - 500页这本书以轻松幽默的方式介绍了经济学原理，适合各个层次的学生阅读。 𐟓–《Intermediate Microeconomics》 - 774页这本书深入浅出地讲解了微观经济学的基础知识，适合有一定经济学基础的学生。 𐟓–《曼昆经济学》 - 4000+页这本书是经济学领域的经典教材，内容丰富，适合对经济学有浓厚兴趣的学生。 𐟓–《Introductory Econometrics》 - 910页这本书介绍了计量经济学的基础知识，对于参加NEC、IEO等经济类竞赛的同学非常有帮助。 𐟓š这些书籍不仅能提升你的经济学知识，还能为你在各类经济学竞赛中取得好成绩打下基础。快来看看吧！

实证分析三步走：数据、模型与结果检验写一篇严谨的经济学论文，你需要三个基本要素：视点、参照系和分析方法。视点是你想证明的观点；参照系是帮助你理解经济现实的标尺；而分析工具，也就是经济学模型，则是深入分析复杂经济世界的钥匙。经济模型的结构 𐟏›️ 所有模型，不仅仅是经济模型，都由三个部分组成：环境、机制和求解过程。环境是模型运行的背景；机制是模型内部的工作原理；而求解过程则是如何找到模型的答案。经济数据的特征 𐟓Š 数据是实证分析的基础。数据的真实性可能会受到测量误差和样本选择的影响。数据来源也很重要，可以分为调研数据、统计和行政管理数据以及实验数据。数据类型也有多种，包括截面数据、面板数据和时间序列数据。计量模型与统计实验 𐟔슨‡经济学的基础是统计学，但两者之间有一些差异。外生性是计量模型的一个重要概念，包括一致性和效率性。内生性的产生原因以及工具变量的选择也是计量模型的关键。此外，实验经济学和干预效果的估计也是实证分析中的重要部分。伪回归 𐟌€ 伪回归是一个常见的问题，尤其是在时间序列和空间数据中。经济学理论和伪回归的关系，以及如何识别和处理伪回归，都是实证分析中需要注意的。参数估计值的稳健性和政策分析 𐟓ˆ 计量经济学的估计结果通常用于政策分析。然而，Lucas批判认为参数的估计值可能会随着政策的变化而变化，这使得计量经济学在政策分析中的应用受到限制。总结 𐟓 首先，数据是进行实证分析的基础。数据的来源和类型多种多样，包括微观调研数据、机构统计数据以及实验数据。其次，任何模型都包括环境假设、机制以及求解三个组成部分。再次，计量经济学虽然基于统计学，但两者之间还存在一些差异。最后，计量经济学的估计结果通常会被运用到政策分析中去，但参数的估计值可能会随着政策的变化而变化，使计量经济学无法为政策分析服务。

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