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對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)國際經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院2021年碩士研究生復(fù)試大綱—數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

  各位考生: 以下復(fù)試大綱僅供參考,各專業(yè)復(fù)試內(nèi)容不僅限于參考大綱內(nèi)容。且并非所有專業(yè)發(fā)布考試復(fù)試大綱,請各位考生周知。

  數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)試大綱

  *需攜帶計(jì)算器

  A:計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)部分(占70%)

  一、概率統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)知識

  (1)概率統(tǒng)計(jì)

 ?。ㄒ唬┕烙?jì)

 ?。ǘ┘僭O(shè)檢驗(yàn)

 ?。ㄈ┲眯艆^(qū)間

  (2)統(tǒng)計(jì)理論

  (一)總體,隨機(jī)變量,分布

 ?。ǘ┓植嫉木兀ň?,方差,標(biāo)準(zhǔn)差,協(xié)方差,相關(guān)系數(shù))

 ?。ㄈl件分布,條件均值

 ?。ㄋ模目傮w中隨機(jī)抽取的樣本形成的分布Y1, …, Y

  二、 一元線性回歸

  (1)總體線性回歸模型

  (2)普通最小二乘(OLS)估計(jì)量及樣本回歸線

  (3)樣本回歸的擬合優(yōu)度

  (4)最小二乘假設(shè)

  (5)的樣本分布

  (6)抽樣分布的均值和方差

  (7)在大樣本下,的近似分布

  (8)的影響因素

  三、一元線性回歸的假設(shè)檢驗(yàn)和置信區(qū)間

  (1)的標(biāo)準(zhǔn)誤

  (2)關(guān)于的假設(shè)檢驗(yàn)

  (3)的置信區(qū)間

  (4)X為二值變量時(shí)的回歸

  (5)異方差和同方差

  (6)OLS的有效性與學(xué)生t分布

  四、多元線性回歸

  (1)遺漏變量偏差

  (2)果關(guān)系與回歸分析

  (3)多元回歸與OLS

 ?。ㄒ唬┛傮w多元回歸模型

 ?。ǘ┒嘣貧w中系數(shù)的解釋

 ?。ㄈ┒嘣貧w中的OLS估計(jì)量

  (4)擬合優(yōu)度

  (5)第一節(jié) 多元線性回歸模型的基本假設(shè)

  (6)OLS估計(jì)量的均值

  (7)OLS估計(jì)量的方差

  (8)完全多重共線性與不完全多重共線性

  (9)虛擬變量陷阱

  五、多元回歸中的假設(shè)檢驗(yàn)和置信區(qū)間

  (1)單系數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)和置信區(qū)間

  (2)聯(lián)合假設(shè)檢驗(yàn)

  (3)涉及多個(gè)系數(shù)的其他類型假設(shè)檢驗(yàn)

  (4)目標(biāo)變量,控制變量,如何確定回歸模型中的變量

  六、非線性回歸函數(shù)

  (1)非線性回歸函數(shù)概述

  (2)一元非線性函數(shù)

  (一)多項(xiàng)式回歸

  (二)對數(shù)變換

  (三)其他非線性函數(shù)

 ?。ㄋ模┓蔷€性最小二乘

  (3)二元非線性函數(shù):交互作用

 ?。ㄒ唬﹥蓚€(gè)二值變量的交互

 ?。ǘ┒底兞颗c連續(xù)變量的交互

 ?。ㄈ﹥蓚€(gè)連續(xù)變量的交互作用

  七、基于多元回歸的評估研究

  (1)內(nèi)部和外部有效性

  (2)內(nèi)部有效性的威脅

  (一)遺漏變量偏差

 ?。ǘ┗貧w函數(shù)形式的誤設(shè)

 ?。ㄈ┳兞坑袦y量誤差

 ?。ㄋ模┤笔?shù)據(jù)和樣本選擇

  (五)雙向因果關(guān)系偏差

  八、面板數(shù)據(jù)回歸

  (1)面板數(shù)據(jù)的概念及其優(yōu)勢

  (2)第二節(jié)具有兩個(gè)時(shí)期的面板數(shù)據(jù)

  (3)個(gè)體固定效應(yīng)回歸

 ?。ㄒ唬皀-1個(gè)二值變量”模型

 ?。ǘ肮潭ㄐ?yīng)”模型

  (4)時(shí)間固定效應(yīng)回歸

 ?。ㄒ唬癟-1 二值變量”形式

  (二)“時(shí)間效應(yīng)”形式

  (5)固定效應(yīng)回歸的標(biāo)準(zhǔn)誤

  九、二值因變量回歸

  (1)線性概率模型

  (2)Probit 和 Logit 回歸

  (3)Probit 和 Logit模型的估計(jì)和推斷

  十、工具變量回歸I

  (1)工具變量(IV)回歸:概念, 兩階段最小二乘(TSLS)

  (2)一般的IV回歸模型

  (3)IV的有效性

  (4)弱(Weak)工具變量和強(qiáng)(Strong)工具變量

  (5)工具變量的外生性

  B:數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)部分(占30%)

  一、一元函數(shù)微分學(xué)的經(jīng)濟(jì)應(yīng)用

 ?。?)函數(shù)單調(diào)性、曲線凹凸性和函數(shù)極值的經(jīng)濟(jì)應(yīng)用

  (2)導(dǎo)數(shù)與微分的經(jīng)濟(jì)應(yīng)用

  二、一元函數(shù)積分學(xué)的經(jīng)濟(jì)應(yīng)用

  三、二元函數(shù)極值和條件極值的經(jīng)濟(jì)應(yīng)用

  四、一個(gè)方程的隱函數(shù)定理的經(jīng)濟(jì)應(yīng)用

  五、微分方程的簡單經(jīng)濟(jì)應(yīng)用

  六、矩陣?yán)碚摵途€性方程組理論的簡單經(jīng)濟(jì)應(yīng)用

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