计量经济学实验教程（赠光盘） / 经济管理实验教程
作者： 北师大刘泽云、孙志军
出版时间：2011年9月
出版社：北京师范大学出版社
- 北京师范大学出版社
- 9787303132355
- 66360
- 0043152304-2
- 16开
- 2011年9月
- 196
- 经济学
- 应用经济学
- F224.0-33
- 经济、管理
- 本科
本教材由4篇构成：第1篇介绍Stata的基本操作与描述性统计分析；第2篇介绍横截面数据的回归分析，包括简单回归分析、多元回归分析的估计与推断、多元回归分析的应用以及异方差性四章；第3篇介绍时间序列数据的基本回归分析；第4篇是计量经济学专题，涉及面板数据模型、工具变量法和两阶段最小二乘法以及限值因变量模型等三个专题。这些内容涵盖了本科层次计量经济学课程的基本要求，当然也可作为研究生学习计量经济学应用的参考。
本教材的主要特色是：第一，目前国内的计量经济学实验教材绝大部分都是自成体系，与计量经济学理论教材缺乏联系，不利于教学工作的开展。而本教材与当前国内外最流行的计量经济学本科教材——《计量经济学导论》配套，紧扣教材内容和教学进度，对教师教学和学生学习都极为方便。第二，目前国内的计量经济学实验教材大部分使用Eviews统计软件，而本教材使用的Stata统计软件在计量经济学中应用更为广泛，也更适合本科层次的初学者。本教材详细介绍Stata在计量分析中的初步应用，通过大量的例题帮助学生学习Stata操作和深入理解计量经济学基本理论和方法，培养学生进行简单计量分析的兴趣和能力。第三，目前计量经济学教材中的例题和习题均为国外(特别是美国)的实例，缺乏与中国问题相结合的数据资源。本教材的实验大都采用中国的数据，增强了现实感。同时，附赠的光盘收录了所有实验使用的数据文件，为教学提供了便利。
本教材由4篇构成：第1篇介绍Stata的基本操作与描述性统计分析；第2篇介绍横截面数据的回归分析，包括简单回归分析、多元回归分析的估计与推断、多元回归分析的应用以及异方差性四章；第3篇介绍时间序列数据的基本回归分析；第4篇是计量经济学专题，涉及面板数据模型、工具变量法和两阶段最小二乘法以及限值因变量模型等三个专题。这些内容涵盖了本科层次计量经济学课程的基本要求，当然也可作为研究生学习计量经济学应用的参考。
除了第1篇，每一章由三部分构成：知识要点、基本命令和实验。我们希望这样的安排有助于实验教学的开展。同时，我们建议计量经济学的实验教学与理论教学同步进行，这样有利于学生在应用中理解理论知识，并增强学生的方法论意识、应用能力和学习兴趣。
第1篇 Stata基本操作与描述性统计分析
第1章 Stata基本操作屑
1.1 Stata软件与相关资源
1.2 开始认识Stata
1.3 开始使用Stata
1.3.1 Stata文件
1.3.2 命令和语句
1.4 数据管理
1.4.1 数据浏览与变量定义
1.4.2 数据文件的合并
1.4.3 删除、生成或替代变量
1.4.4 转换数据的排列方式
1.4.5 使用函数
1.4.6 设定条件
1.4.7 内存管理
1.4.8 错误提示信息
第2章 描述性统计分析
2.1 变量与数据
2.1.1 变量的类型
2.1.2 数据的层次、类型与结构
2.1.3 描述性统计分析的内容
2.1.4 本章所用数据
2.2 单变量描述统计分析
2.2.1 基本描述性统计分析
2.2.2 计算收入不平等
2.3 定性一定性变量描述统计分析
2.4 定性一定量变量描述统计分析
第2篇 横截面数据的回归分析
第3章 筒单回归分析
3.1 知识要点
3.1.1 简单线性回归模型的定义
3.1.2 普通最小二乘(OLS)
3.1.3 OLS估计量的性质
3.2 基本命令
3.3 实验
3.3.1 实验一 简单回归分析：教育对工资的影响
3.3.2 实验二 简单回归分析：学校投入对学生成绩的影响
第4章 多元回归分析：估计和推断
4.1 知识要点
4.1.1 多元线性回归模型的OLS估计
4.1.2 OLS估计量的性质
4.1.3 推断
4.2 基本命令
4.3 实验
4.3.1 实验一 多元回归分析：工资方程
4.3.2 实验二 多元回归分析：学习努力程度对大学英语成绩的影响
第5章 多元回归分析：应用
5.1 知识要点
5.1.1 标准化系数
5.1.2 多项式回归模型
5.1.3 含交互项的回归模型
5.1.4 预测
5.1.5 虚拟变量在回归分析中的应用
5.1.6 代理变量
5.1.7 测量误差
5.2 基本命令
5.3 实验
5.3.1 实验一 虛拟变量和多项式回归：工资方程
5.3.2 实验二 预测和标准化系数：学习努力程度对大学英语成绩的影响
5.3.3 实验三 代理变量的应用：教育收益率
第6章 异方差性
6.1 知识要点
6.1.1 异方差性对OLS估计的影响
6.1.2 稳健性检验
6.1.3 对异方差性的检验
6.1.4 加权最小二乘估计
6.2 基本命令
6.3 实验
第3篇 时间序列数据的基本回归分析
第7章 时间序列数据的基本回归分析
7.1 知识要点
7.1.1 有限样本条件下时间序列数据模型的OLS估计
7.1.2 平稳性和弱相关
7.1.3 大样本条件下时间序列模型的OLS性质
7.1.4 平稳性检验和非平稳时间序列的OLS估计
7.1.5 序列相关的检验和校正
7.1.6 时间序列模型中的异方差性
7.2 基本命令
7.3 实验
7.3.1 实验一 平稳性检验和非平稳时间序列的回归分析：生育方程
7.3.2 实验二 序列相关的检验与校正：波多黎各的就业率
7.3.3 实验三 时间序列模型中的异方差性：股票收益率
第4篇 计量经济学专题
第8章 面板数据模型
8.1 知识要点
8.1.1 面板数据的排列结构
8.1.2 基本模型
8.1.3 固定效应模型
8.1.4 差分模型
8.1.5 随机效应模型
8.1.6 FE、RE、FD的比较与选择
8.2 基本命令
8.3 实验
第9章 工具变量估计与西阶段最小二乘法
9.1 知识要点
9.1.1 工具变量(Ⅳ)与两阶段最小乘法(2SLS)
9.1.2 检验工具变量的有效性
9.1.3 工具变量的构建
9.2 基本命令
9.3 实验
第10章 限值因变量模型
10.1 知识要点
10.1.1 Probit与Logit模型
10.1.2 Tobit模型
10.1.3 截取回归模型
10.1.4 样本选择纠正
10.2 基本命令
10.3 实验
10.3.1 实验一 二元Probit模型：影响农村居民外出打工的因素研究
10.3.2 实验二 多元Logit模型：教育对职业选择的影响
10.3.3 实验三 有序Probit模型：工作满意度的影响因素
10.3.4 实验四 Tobit模型：劳动供给时间
10.3.5 实验五 Ccnsored模型：儿童在校持续期的分析
10.3.6 实验六 样本选择偏差纠正：教育收益率估计
附录 数据文件索引
参考文献
北师大版经管类高校教材书目(赠教学课件)
教师用免费教材样本申请表
