1. 一元线性回归

2023年2月4日 2878观看

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
2OLS估计量的推导
06:55
3OLS的正交性
05:38
4平方和分解公式与拟合优度 - 1
06:39
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
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
12多元线性回归模型OLS估计量的推导
09:20
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
18异方差：异方差的表现、原因、后果与检测方法
07:51
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

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