简介
《计量经济学实验教程》内容简介：自2005年以来，我们在北京师范大学经济与工商管理学院为本科生讲授计量经济学，并为硕士研究生讲授计量分析方法与应用。目前有不少优秀的计量经济学理论教材，理论教材注重基本理论和基础知识，特别是数学推导，这有助于学生掌握计量经济学的理论框架，并有助于培养学生的逻辑思维能力。但在教学过程中，我们发现仅仅依靠理论教材会产生两个问题：其一，很多学生把计量经济学当做一门数学或数理统计课程，缺乏对计量经济学应用价值的直观感受，无法把计量经济学与实际的经济现象和经济问题联系起来；其二，过多的数学内容容易使部分学生（特别是本科学生）对计量经济学望而却步，失去学习兴趣。为此，我们努力尝试理论教学与实验教学相结合的模式，在强调理论知识的同时增加了计量分析软件应用的内容。我们发现，这样做有助于学生初步掌握计量分析的工具，理解计量分析的步骤与方法，在实际应用中增强对基本理论和基础知识的认识。同时，通过实际操作，学生感受到了将抽象的理论应用于分析实际问题的可能性，调动了学生的学习兴趣和学习积极性。因此，我们一直想编写一本与计量经济学理论教学相配套的应用教材，以方便教师教学和学生学习。
目录
第1篇 Stata基本操作与描述性统计分析
第1章 Stata基本操作
1.1 Stata软件与相关资源
1.2 开始认识Srata
1.3 开始使用Stata
1.3.1 Stata文件
1.3.2 命令和语句
1.4 数据管理
1.4.1 数据浏览与变量定义
1.4.2 数据文件的合并
1.4.3 删除、生成或替代变量
1.4.4 转换数据的排列方式
1.4.5 使用函数
1.4.6 设定条件
1.4.7 存管理
1.4.8 错误提示信息
第2章 描述性统计分析
2.1 变量与数据
2.1.1 变量的类型
2.1.2 数据的层次、类型与结构
2.1.3 描述性统计分析的内容
2.1.4 本章 所用数据
2.2 单变量描述统计分析
2.2.1 基本描述性统计分析
2.2.2 计算收入不平等
2.3 定性一定性变量描述统计分析
2.4 定性一定量变量描述统计分析
第2篇 横截面数据的回归分析
第3章 简单回归分析
3.1 知识要点
3.1.1 简单线性回归模型的定义
3.1.2 普通最小二乘法（OLS）
3.1.3 0LS估计量的性质
3.2 基本命令
3.3 实验
3.3.1 实验一简单回归分析：教育对工资的影响
3.3.2 实验二简单回归分析：学校投入对学生成绩的影响
第4章 多元回归分析：估计和推断
4.1 知识要点
4.1.1 多元线性回归模型的OLS估计
4.1.2 0I。S估计量的性质
4.1.3 推断
4.2 基本命令
4.3 实验
4.3.1 实验一多元回归分析：工资方程
4.3.2 实验二多元回归分析：学习努力程度对大学英语成绩的影响
第5章 多元回归分析：应用
5.1 知识要点
5.1.1 标准化系数
5.1.2 多项式回归模型
5.1.3 含交互项的回归模型
5.1.4 预测
5.1.5 虚拟变量在回归分析中的应用
5.1.6 代理变量
5.1.7 测量误差
5.2 基本命令
5.3 实验
……
第3篇 时间序列数据的基本回归分析
第1章 Stata基本操作
1.1 Stata软件与相关资源
1.2 开始认识Srata
1.3 开始使用Stata
1.3.1 Stata文件
1.3.2 命令和语句
1.4 数据管理
1.4.1 数据浏览与变量定义
1.4.2 数据文件的合并
1.4.3 删除、生成或替代变量
1.4.4 转换数据的排列方式
1.4.5 使用函数
1.4.6 设定条件
1.4.7 存管理
1.4.8 错误提示信息
第2章 描述性统计分析
2.1 变量与数据
2.1.1 变量的类型
2.1.2 数据的层次、类型与结构
2.1.3 描述性统计分析的内容
2.1.4 本章 所用数据
2.2 单变量描述统计分析
2.2.1 基本描述性统计分析
2.2.2 计算收入不平等
2.3 定性一定性变量描述统计分析
2.4 定性一定量变量描述统计分析
第2篇 横截面数据的回归分析
第3章 简单回归分析
3.1 知识要点
3.1.1 简单线性回归模型的定义
3.1.2 普通最小二乘法（OLS）
3.1.3 0LS估计量的性质
3.2 基本命令
3.3 实验
3.3.1 实验一简单回归分析：教育对工资的影响
3.3.2 实验二简单回归分析：学校投入对学生成绩的影响
第4章 多元回归分析：估计和推断
4.1 知识要点
4.1.1 多元线性回归模型的OLS估计
4.1.2 0I。S估计量的性质
4.1.3 推断
4.2 基本命令
4.3 实验
4.3.1 实验一多元回归分析：工资方程
4.3.2 实验二多元回归分析：学习努力程度对大学英语成绩的影响
第5章 多元回归分析：应用
5.1 知识要点
5.1.1 标准化系数
5.1.2 多项式回归模型
5.1.3 含交互项的回归模型
5.1.4 预测
5.1.5 虚拟变量在回归分析中的应用
5.1.6 代理变量
5.1.7 测量误差
5.2 基本命令
5.3 实验
……
第3篇 时间序列数据的基本回归分析
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