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  課程顧問-小管家 2022-08-03 15:22:28

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  倫敦政治經(jīng)濟學院EC220課程旨在介紹經(jīng)濟學實證研究的理論和實踐。課程前半部分的重點如下。

  一、第1章：簡單回歸分析

  1、簡單回歸模型。線性回歸系數(shù)的推導?；貧w方程的解釋。擬合優(yōu)度。

  2、公式和證明：你應該知道并能夠推導出簡單回歸模型中回歸系數(shù)的表達式，包括假設截距或斜率為零的變量。你應該知道R^2的定義，及其與殘差平方和的關系。你應該知道R^2與因變量的實際值和擬合值之間的相關性之間的關系。

  二、第2章：回歸系數(shù)的性質

  1、數(shù)據(jù)類型和回歸模型。模型A的假設?；貧w系數(shù)為隨機變量?；貧w系數(shù)的無偏性。回歸系數(shù)的精度。高斯馬爾可夫定理。與回歸系數(shù)相關的假設檢驗。一類誤差和二類誤差。置信區(qū)間。單邊測試。擬合優(yōu)度檢驗。

  2、公式和證明：你應該知道模型A的回歸模型假設。你應該知道，盡管不能證明，在簡單回歸模型的情況下，對擬合優(yōu)度的F檢驗相當于對斜率的雙邊t檢驗。你應該知道如何對一個估計量進行理論分解，從而知道如何研究其是否有偏差。特別是，希望你能夠展示簡單回歸模型中斜率的OLS估計量可以分解為真實值加上樣本中擾動項值的加權線性組合。你應該能夠推導出簡單回歸模型中斜率的方差表達式。給定殘差的情況下，你應該知道如何估計擾動項的方差。你應該理解高斯-馬爾可夫定理。

  三、第3章：多元回歸分析

  1、雙解釋變量多元回歸。多元回歸模型中關系的圖形表示。多元回歸系數(shù)的性質?；貧w系數(shù)的總體方差。標準誤差的分解。多重共線性。多元回歸模型中的F檢驗。享樂定價模型。預測。

  2、公式和證明：原則上，你應該知道多元回歸系數(shù)是如何導出的，但你不必記住表達式。你應該知道，在一個有兩個解釋變量的模型中，斜率系數(shù)的總體方差及其標準誤差的表達式。當一組解釋變量被添加到模型中時，你應該能夠對模型作為一個整體的擬合優(yōu)度以及擬合的改善進行F檢驗。你應該能夠在經(jīng)典線性回歸模型的環(huán)境中演示預測的屬性。特別是，如果正確指定了模型并且滿足回歸模型假設，你應該能夠證明預測誤差的期望值為0。

  

  四、第4章：變量轉換

  1、線性和非線性。彈性和雙對數(shù)模型。半對數(shù)模型。非線性模型中的擾動項。博克斯-考克斯變換。二次變量和交互變量模型。非線性回歸。

  2、公式和證明：你應該知道如何執(zhí)行Box-Cox轉換，以比較Y和log Y作為因變量模型替代版本的擬合優(yōu)度。你應該能夠解釋包含二次項或交互項的模型中的系數(shù)。

  五、第5章：虛擬變量

  1、虛擬變量。多于兩個類別的虛擬分類。改變參考類別的影響。虛擬變量陷阱。多組虛擬變量。斜率虛擬變量。食物測試。Chow測驗與虛擬群體測驗的關系。

  2、公式和證明：你應該能夠解釋包含斜率虛擬變量的模型中的系數(shù)。你應該能夠進行Chow測試和一組虛擬變量的解釋力測試，并理解兩者之間的關系。

  六、第6章：回歸變量的說明

  1、省略可變偏差。包含無關變量的后果。代理變量。線性限制的F檢驗?；貧w模型的重新參數(shù)化。限制測試。多重限制測試。零限制測試。

  2、公式和證明：當真實模型有兩個解釋變量，而擬合模型省略了其中一個時，你應該能夠推導出省略變量偏差的表達式。給定適當?shù)臍埐钇椒胶蛿?shù)據(jù)，你應該知道如何對線性約束的有效性進行F檢驗。你應該理解線性約束的t檢驗背后的邏輯，并且能夠重新參數(shù)化回歸規(guī)范，以便在簡單的環(huán)境中執(zhí)行這樣的測試。你應該能夠進行多重線性限制的F檢驗。

  以上就是對倫敦政治經(jīng)濟學院EC220前半部分重點的總結梳理，希望對同學的學習有所幫助。

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