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)
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