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数据指标说明

一、多元最小二乘法

回归结果输出

逐步回归

多重共线性

异方差检验

二、广义最小二乘法——解决异方差问题 GLS/FGLS 估计

Szroeter’s 秩检验

G-Q 检验

white 检验

三、非线性回归

非线性最小二乘法

最大似然法

四、工具变量法2SLS和广义矩估计法GMM法

识别问题和过度约束检验

弱工具变量问题

Durbin-Wu-Hausman 检验

五、极大似然估计

推导最大似然函数

编写似然函数的stata程序

设定解释变量和被解释变量，完整设定：ml model 命令

估计最大似然函数：ml maximize 命令

六、时间序列法

ARIMA 模型

VAR 模型

单位根检验

协整分析

自回归条件异方差模型

GARCH 模型

七、面板数据回归

静态面板模型：固定效应模型 v.s. 随机效应模型

时间效应、模型的筛选和常见问题

异方差、序列相关和截面相关

多方程模型

内生性问题与 IV-GMM 估计

面板随机系数模型

面板随机边界分析

动态面板模型

面板单位根检验

面板协整分析

八、模拟分析与自抽样

Bootstrap(自抽样)

ackknife(刀切法)

Permutation Tests(组合检验)

Monte Carlo Simulation(蒙特卡罗模拟)

项目备注

本资源部分自主研发，部分来源于网络。
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