倫敦政治經濟學院計量經濟學知識點集錦

　　計量經濟學課程核心知識點

　　1.回歸分析：是計量經濟學的核心，主要研究因變量和自變量之間的關系，如線性回歸(OLS)、多元回歸、非線性回歸等。

　　2.假設檢驗：檢驗模型參數的顯著性，常見方法包括t檢驗、F檢驗、p值判斷，決定回歸模型是否具有統計意義。

　　3.多重共線性：當自變量之間存在較強相關性時，回歸系數可能會失真，需要用方差膨脹因子(VIF)等方法檢測和處理。

　　4.異方差性：違反OLS假設之一，可能導致標準誤估計錯誤，解決方法包括White檢驗、加權最小二乘法(WLS)等。

　　5.自相關性：在時間序列數據中，誤差項之間可能存在相關性，影響模型預測，需要用Durbin-Watson檢驗等方法來檢測和修正。

　　6.面板數據分析：涉及固定效應模型(FE)、隨機效應模型(RE)，用于處理跨時間和個體的數據。

　　7.時間序列分析：包括單位根檢驗(ADF測試)、協整分析、ARIMA模型等，廣泛應用于經濟預測。

　　8.工具變量法：用于解決內生性問題，選取合適的工具變量至關重要，如2SLS(兩階段最小二乘法)。

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　　哪些知識點最難理解?

　　1.數學推導公式，復雜又難背

　　2.軟件操作要求高，實踐難度大

　　3.假設條件多，理解邏輯難

　　4.論文寫作挑戰大，學術表達難
 

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