計量經濟學是統計方法在使用數據對假設的經濟關系進行量化和批判性評估中的應用。英國計量經濟學要素課程旨在給學生一個機會去發(fā)展對計量經濟學的理解，使他們能夠理解和評估橫截面數據的大多數應用分析，并能夠自己進行這樣的分析。以下是課程可能涵蓋的主題。

一、隨機變量和抽樣理論

隨機變量的概率分布；隨機變量的期望值；隨機變量函數的期望值；離散隨機變量的總體方差及其替代表達；期望值規(guī)則；兩個隨機變量的獨立性；總體協方差、協方差和方差規(guī)則以及相關性；抽樣和估計量；無偏性；損失函數和均方誤差；方差、協方差和相關性的估計量；正態(tài)分布；假設檢驗；T檢驗；置信區(qū)間；單邊測試；概率和plim規(guī)則的收斂性；一致性；分布的收斂(漸近極限分布)和中心極限定理的作用。

二、單元回歸分析

簡單回歸模型；線性回歸系數的推導；回歸方程的解釋；擬合優(yōu)度。

三、回歸系數的性質

數據類型和回歸模型；作為隨機變量的回歸系數；回歸系數的無偏性；回歸系數的精度；高斯-馬爾可夫定理；與回歸系數相關的假設檢驗；第一類錯誤和第二類錯誤；置信區(qū)間；單邊測試；擬合優(yōu)度檢驗。

四、多元回歸分析

雙解釋變量多元回歸；多元回歸模型中關系的圖形表示；多元回歸系數的性質；回歸系數的總體方差；多重共線性；多元回歸模型中的F檢驗。

五、變量變換

線性和非線性；彈性和雙對數模型；半對數模型；具有二次變量和交互變量的模型；非線性回歸。

六、虛擬變量

虛擬變量；多組虛擬變量；斜率虛擬變量；Chow測驗與虛擬群體測驗的關系。

七、回歸變量

省略可變偏差；代理變量；線性限制的檢驗；回歸模型的重新參數化；限制測試；多重限制測試；零限制測試。

八、異方差

異方差的含義；異方差的后果；Quandt和White檢驗；使用加權或對數回歸消除異方差；異方差一致性標準誤差的使用。

九、隨機回歸和測量誤差

隨機回歸變量；隨機回歸模型的假設；隨機回歸模型中回歸系數的有限樣本和漸近性質；測量誤差及其后果；弗里德曼的永久收入假說；當只有漸近性質可以通過分析確定時，使用模擬來研究估計量的有限樣本性質。

十、聯立方程估計

內生變量、外生變量、結構方程和簡化形式的定義；OLS的不一致性；工具變量的使用；精確識別、識別不足和識別過度；兩階段最小二乘法(TSLS)。

十一、二元選擇模型和最大似然估計

線性概率模型；Logit模型；概率單位模型；隨機變量總體均值和方差的最大似然估計；回歸系數的最大似然估計；似然比檢驗。

除上述內容之外，英國計量經濟學要素課程還可能涉及使用時間序列數據的模型、自相關、非平穩(wěn)過程等主題。之后，我們會進一步介紹這些主題所涵蓋的關鍵知識點，同學可以持續(xù)進行關注。