45. 受限因变量：Probit模型与Logit模型 - 1

财税计量方法与应用

大学课程 / 经济管理 / 经济学

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  1一元线性回归

  07:27
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  2OLS估计量的推导

  06:55
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  3OLS的正交性

  05:38
• 
  4平方和分解公式与拟合优度 - 1

  06:39
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  5平方和分解公式与拟合优度 - 3

  06:39
• 
  6Stata应用简介：软件窗口、数据导入 - 1

  08:19
• 
  8Stata应用简介：数据统计分析、变量操作、命令库的更新 - 1

  05:55
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  9Stata应用简介：数据统计分析、变量操作、命令库的更新 - 3

  05:53
• 
  10高斯-马尔可夫定理 - 1

  05:35
• 
  11高斯-马尔可夫定理 - 3

  05:32
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  12多元线性回归模型OLS估计量的推导

  09:20
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  13方差估计

  07:44
• 
  14单个系数的t检验 - 1

  08:39
• 
  15单个系数的t检验 - 3

  08:42
• 
  16对线性假设的F检验

  06:30
• 
  17Stata演示：多元线性回归模型

  04:55
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  18异方差：异方差的表现、原因、后果与检测方法

  07:51
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  19异方差：异方差的处理

  06:57
• 
  20自相关：自相关的表现、原因、后果

  05:45
• 
  21自相关：自相关的检测方法与处理 - 1

  05:27
• 
  22自相关：自相关的检测方法与处理 - 3

  05:30
• 
  23模型设定与数据问题：模型在异方差和自相关下的设定检验 - 1

  05:20
• 
  24模型设定与数据问题：模型在异方差和自相关下的设定检验 - 3

  05:25
• 
  25模型设定与数据问题：变量选择标准、函数形式设定与多重共线性

  08:52
• 
  26模型设定与数据问题：虚拟变量、结构性变动、极端值、缺失值 - 1

  05:19
• 
  27模型设定与数据问题：虚拟变量、结构性变动、极端值、缺失值 - 3

  05:19
• 
  28平稳时间序列分析 - 1

  06:12
• 
  29平稳时间序列分析 - 3

  06:14
• 
  30非平稳时间序列分析 - 1

  06:53
• 
  31非平稳时间序列分析 - 3

  06:50
• 
  32固定效应模型的估计方法 - 1

  06:27
• 
  33固定效应模型的估计方法 - 3

  06:24
• 
  34随机效应模型的估计方法及豪斯曼检验

  05:40
• 
  35面板数据模型的Stata命令及实例 - 1

  05:54
• 
  36面板数据模型的Stata命令及实例 - 3

  05:58
• 
  37IV和2SLS：遗漏变量、测量误差、处理方法 - 1

  05:44
• 
  38IV和2SLS：遗漏变量、测量误差、处理方法 - 3

  05:41
• 
  39IV和2SLS：两阶段最小二乘的适用条件、操作方法 - 1

  05:54
• 
  40IV和2SLS：两阶段最小二乘的适用条件、操作方法 - 3

  05:56
• 
  41IV和2SLS：两阶段最小二乘识别与过度约束检验 - 1

  05:05
• 
  42IV和2SLS：两阶段最小二乘识别与过度约束检验 - 3

  05:03
• 
  43极大似然法的原理分析 - 1

  06:52
• 
  44极大似然法的原理分析 - 3

  06:57
• 
  45受限因变量：Probit模型与Logit模型 - 1

  07:18
• 
  46受限因变量：Probit模型与Logit模型 - 3

  07:19
• 
  47受限因变量：稀有事件建模 - 1

  05:44
• 
  48受限因变量：稀有事件建模 - 3

  05:50
• 
  49受限因变量：多项选择模型 - 1

  08:43
• 
  50受限因变量：多项选择模型 - 3

  08:43
• 
  51受限因变量：截断数据模型和归并数据模型 - 1

  07:07
• 
  52受限因变量：截断数据模型和归并数据模型 - 3

  07:08
• 
  53双重差分预备知识：双重差分模型的应用背景

  08:42
• 
  54双重差分基础知识：双重差分模型的二联表表述 - 1

  06:08
• 
  55双重差分基础知识：双重差分模型的二联表表述 - 3

  06:12
• 
  56双重差分拓展知识：倾向得分双重差分方法

  08:23
• 
  57双重差分Stata应用

  07:21
• 
  58倾向值得分匹配法PSM - 1

  05:04
• 
  59倾向值得分匹配法PSM - 3

  05:03
• 
  60依可观测变量选择的PSM - 1

  06:01
• 
  61依可观测变量选择的PSM - 3

  06:05
• 
  62PSM的Stata操作与应用 - 1

  06:36
• 
  63PSM的Stata操作与应用 - 3

  06:42
• 
  64断点回归法原理 - 1

  06:00
• 
  65断点回归法原理 - 3

  05:59
• 
  66断点回归法的Stata操作实例

  06:44
• 
  67合成控制法的基本思想

  09:33
• 
  68合成控制法的理论基础 - 1

  07:54
• 
  69合成控制法的理论基础 - 3

  07:58
• 
  70回归控制法 - 1

  07:16
• 
  71回归控制法 - 3

  07:17
• 
  72随机前沿分析 - 1

  05:39
• 
  73随机前沿分析 - 3

  05:37
• 
  74数据包络分析：基础模型

  09:05
• 
  75数据包络分析：拓展模型 - 1

  05:24
• 
  76数据包络分析：拓展模型 - 3

  05:29