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**计量经济学考研要点大揭秘**
**1、概念与框架**
计量经济学的基础概念包括:自变量、因变量、样本、总量、参数、估计量等。理论框架主要涉及回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。理解这些概念和框架是深入学习计量经济学的基石。
重点考察:回归模型的基本假设、时间序列模型的平稳性、面板数据模型的个体效应和时间效应。
**2、模型与应用**
常见的计量经济学模型包括:线性回归模型、对数线性模型、非线性模型、时间序列模型(ARIMA、GARCH)、面板数据模型等。理解这些模型的推导过程、适用条件和应用场景至关重要。
重点考察:线性回归的最小二乘估计、时间序列模型的预测、面板数据模型的Hausman检验。
**3、数据处理与分析**
计量经济学研究离不开数据处理和模型分析能力。数据处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。模型分析包括参数估计、模型检验、预测等。熟练掌握这些技能才能有效应用计量经济学工具。
重点考察:数据清洗方法、模型诊断检验、预测模型的精度评价。
**4、学习建议**
计量经济学考研需要循序渐进的学习,建议先掌握基本概念和理论框架,再深入理解常见模型,最后提升数据处理和模型分析能力。同时,多做练习题巩固知识,及时查漏补缺。
学习资料:《计量经济学》(杰弗里·沃尔德里奇)、《计量经济学》(威廉·格林)、《计量经济学》(陈强等)等。
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