莫納什大學(xué)Bachelor of Commerce計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)（ECONOMTR05）的課程不僅涵蓋數(shù)據(jù)分析與解讀的方法，還包括其科學(xué)基礎(chǔ)。學(xué)生需要對數(shù)學(xué)有興趣并具備相關(guān)知識基礎(chǔ)才能修讀這個(gè)專業(yè)。以下是莫納什大學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)課程學(xué)習(xí)指南，希望能幫助你更好地進(jìn)行學(xué)習(xí)。

一、課程結(jié)構(gòu)

Level 1課程中最多可計(jì)入12個(gè)學(xué)分，Level 3課程中至少需計(jì)入18個(gè)學(xué)分。

1、核心課程（18學(xué)分）

你必須完成以下課程：

? ETC1000 商業(yè)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)

? ETC1010 數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論

? ETC2410 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論

2、Level 3計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程（18學(xué)分）

你必須從以下列表中完成至少三門課程（18學(xué)分）。對于計(jì)劃攻讀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)榮譽(yù)學(xué)位的學(xué)生，建議至少選擇一門ETC3400計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)原理或ETC3410應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。

? ETC3400 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)原理

? ETC3410 應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

? ETC3450 應(yīng)用時(shí)間序列計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

? ETC3460 金融計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

3、額外計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程（12學(xué)分）

你必須從以下列表中選擇最多兩門課程（12學(xué)分）。若你考慮修讀ECC2000或ECC2010，僅可選擇其中一門課程，并計(jì)入12學(xué)分。修讀數(shù)學(xué)或工程學(xué)學(xué)位且希望完成計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)的學(xué)生，可將ETC2440替換為MTH1030或ENG1005，并將ETC2520替換為ECE2191。

? ECC2000 中級微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)

? ECC2010 中級宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)

? ETC2420 統(tǒng)計(jì)思維

? ETC2440 經(jīng)濟(jì)學(xué)與商業(yè)數(shù)學(xué)

? ETC2520 經(jīng)濟(jì)學(xué)與商業(yè)中的概率與統(tǒng)計(jì)推斷

? ETC3250 機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論

? ETC3550 應(yīng)用預(yù)測

? ETC3580 高級統(tǒng)計(jì)建模

二、學(xué)習(xí)重點(diǎn)與方法

1. 扎實(shí)掌握數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的根基是數(shù)學(xué)建模與概率統(tǒng)計(jì)，如果數(shù)學(xué)基礎(chǔ)薄弱，就難以真正理解回歸模型、假設(shè)檢驗(yàn)、最大似然估計(jì)等核心概念。

? 學(xué)習(xí)建議：

- 系統(tǒng)復(fù)習(xí)線性代數(shù)（矩陣運(yùn)算、逆矩陣、特征值等）與微積分（偏導(dǎo)數(shù)、最優(yōu)化問題）

- 熟練掌握概率分布、期望、方差、協(xié)方差等基本統(tǒng)計(jì)量概念

- 熟悉統(tǒng)計(jì)推斷（置信區(qū)間、t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)等）

2. 精通計(jì)量模型與經(jīng)濟(jì)含義的結(jié)合

學(xué)習(xí)過程中，千萬不要只停留在數(shù)學(xué)推導(dǎo)，而應(yīng)著重理解每一個(gè)模型背后的經(jīng)濟(jì)含義與實(shí)際應(yīng)用場景。

? 學(xué)習(xí)重點(diǎn)：

- 多元線性回歸：掌握OLS假設(shè)、異方差性、共線性問題的識別與修正

- Logit/Probit模型：用于處理因變量為分類變量的情況（例如購買與否、違約與否）

- 面板數(shù)據(jù)模型：掌握固定效應(yīng)（FE）和隨機(jī)效應(yīng)（RE）模型的區(qū)別與適用場景

- 工具變量（IV）法與兩階段最小二乘法（2SLS）：解決內(nèi)生性問題

- 時(shí)間序列模型（ARIMA、ARCH、GARCH）：用于經(jīng)濟(jì)變量如股價(jià)、GDP、通脹的預(yù)測分析

? 學(xué)習(xí)建議：

- 課后做模型推導(dǎo)題，但更重要的是用圖表解釋模型假設(shè)違背后的現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。

- 多用現(xiàn)實(shí)案例鞏固模型應(yīng)用，例如在Stata或R中使用真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。

3. 編程與實(shí)證能力的提升

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)不是“紙上談兵”，必須掌握至少一種計(jì)量軟件或編程語言，用來進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、模型估計(jì)與可視化分析。

? 常用軟件：

- Stata：最常見教學(xué)軟件，語法簡單，適合初學(xué)者

- R：功能強(qiáng)大、免費(fèi)，適合做高級建模與圖形展示

- Python：配合 Pandas、statsmodels、scikit-learn 可進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用

- EViews/SAS/Matlab：較少用于本科，但部分課程涉及

? 學(xué)習(xí)建議：

- 主動完成課后數(shù)據(jù)分析任務(wù)，理解每一步的邏輯

- 自行下載經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)據(jù)庫（如World Bank、OECD、FRED）并開展小型項(xiàng)目

4. 論文寫作與研究訓(xùn)練

從第二學(xué)年開始，你會遇到不少課程要求寫實(shí)證分析報(bào)告，包括以下內(nèi)容：

- 研究問題的提出與背景介紹

- 文獻(xiàn)綜述與理論框架建立

- 數(shù)據(jù)描述與變量定義

- 計(jì)量模型選擇與估計(jì)過程展示

- 結(jié)果解釋、穩(wěn)健性檢驗(yàn)與政策建議

? 寫作建議：

- 文獻(xiàn)引用要準(zhǔn)確，建議使用Google Scholar配合Zotero/Endnote管理文獻(xiàn)

- 圖表設(shè)計(jì)需專業(yè)美觀，可使用R ggplot2 或 Python Matplotlib

- 結(jié)果解釋要結(jié)合經(jīng)濟(jì)意義說明“為什么這樣”

- 結(jié)論與建議要有現(xiàn)實(shí)政策或商業(yè)邏輯，不可空泛

三、時(shí)間管理與學(xué)習(xí)節(jié)奏安排

1. 每學(xué)期學(xué)習(xí)安排

- 周初：閱讀教材 + 預(yù)習(xí)Lecture Notes

- Lecture當(dāng)天：做好筆記，重點(diǎn)關(guān)注“模型假設(shè)”、“經(jīng)濟(jì)意義”、“案例解釋”

- 周中：完成Tutorial Questions，主動與同學(xué)討論、與TA或?qū)煖贤ú欢?/p>

- 周末：復(fù)習(xí)代碼操作（如Stata/R），拓展學(xué)習(xí)經(jīng)濟(jì)案例，整理錯(cuò)題集

2. 考試前沖刺建議

- 回顧重點(diǎn)模型公式與圖形解釋

- 熟悉往年P(guān)ast Exam Pattern（計(jì)量題型套路重復(fù)率高）

- 做總結(jié)筆記，把課上提到的每個(gè)模型、假設(shè)、優(yōu)缺點(diǎn)、適用場景整理成表格

- 自己動手寫出每一道題的推導(dǎo)過程，并嘗試不同模型的比較分析（如OLS vs. IV）

如果你正準(zhǔn)備就讀莫納什大學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)或已在修讀中，希望上述學(xué)習(xí)方法能幫助你理清方向，高效學(xué)習(xí)。如果在學(xué)習(xí)過程中遇到問題，可以立即聯(lián)系考而思的課程顧問，及時(shí)獲得有針對性的莫納什大學(xué)課程輔導(dǎo)。通過一對一輔導(dǎo)，你將及時(shí)解決課業(yè)問題、掌握課程重點(diǎn)、消除學(xué)習(xí)難點(diǎn)，從而有更好的學(xué)習(xí)效果。