高级计量经济学 (2021年春季)
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本门课程采用 gretl 作为计量分析软件。建议选课同学预先在个人电脑中安装该软件。软件的安装方法及简单的使用方法可在[这里]找到。Gretl 是在 GNU 协议下开发的跨系统（cross-platform）、免费（free）、开源（open-source）的计量经济分析软件。该软件以C语言写成，运行速度快，拥有类似 EViews 的简洁而直观的 GUI 操作界面，支持大多数常用的计量模型，支持多种数据格式，可编程，可满足从本科到博士研究生阶段的学习和科研需要。
基本信息
教科书：
《计量经济学（第三版）》，[美]斯托克、[美]沃森著，沈根祥、孙燕译，格致出版社，2012。 ISBN: 978-7-5432-2059-1
《计量经济学（第三版）》英文版，斯托克、沃森著，格致出版社，2015。 ISBN: 978-7-5432-2227-4
软件：gretl (GNE Regression, Econometrics and Time-series Library). 官网 http://gretl.sourceforge.net/.
任课教师：黄嘉平
成绩评价：课堂表现 (20%) + 作业 (30%) + 期末报告 (50%)
进度与资料
- Lecture 1 （第2周 3月9日）
- 绪论 – [slides]
- Lecture 2 （第3周 3月16日）
- 概率论复习 – [slides]
参考资料：[LLN and CLT in Excel]
- 概率论复习 – [slides]
- Lecture 3 （第4周 3月23日）
- 统计学复习 – [slides]
Further readings about the p-value:- The ASA’s Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose (Wasserstein and Lazar, 2016)
- Moving to a World Beyond “p < 0.05” (Wasserstein, Schirm, and Lazar, 2019)
- 统计学复习 – [slides]
- Lecture 4 （第5周 3月30日）
- gretl 入门之数据篇 – [slides], 截面数据 [wage.csv], 面板数据 [panel.csv]
拓展学习资料：
- gretl 入门之数据篇 – [slides], 截面数据 [wage.csv], 面板数据 [panel.csv]
- Lecture 5 （第6周 4月6日）
- 一元线性回归（一） – [slides] 4月12日更新
Data file: [caschool.xlsx], [californiatestscores.docx]
- 一元线性回归（一） – [slides] 4月12日更新
- Lecture 6 （第7周 4月13日）
- 一元线性回归（二） – [slides]
Further readings about heteroskedasticity-robust estimation in OLS regressions:
- 一元线性回归（二） – [slides]
- Lecture 7 （第8周 4月20日）
- 多元线性回归 – [slides]
Further readings:- Bigoni et al. (2015)
- Adkins et al. (2015), Collinearity Diagnostics in gretl
- Department of Biology, Bates College, Almost Everything You Wanted to Know About Making Tables and Figures
- 多元线性回归 – [slides]
- Tutorial 1 （第9周 4月27日）
- 课堂练习（一）：请携带笔记本电脑并保证电池有足够电量。没有笔记本电脑的同学可以和别人一起完成练习。
- 学习并掌握第四讲拓展学习资料中的 gretl 编程模式，并针对第五至七讲课件中提及的 gretl 练习部分进行练习。已经在课下完成练习者可忽略。
[Writing scripts in gretl]，[第五至七讲练习汇总] - 用 gretl 尝试复制第7.6节中的分析结果，包括图7.2和表7.1的内容。
- 完成第一次个人作业中的练习，并在 Blackboard 上提交。
- 学习并掌握第四讲拓展学习资料中的 gretl 编程模式，并针对第五至七讲课件中提及的 gretl 练习部分进行练习。已经在课下完成练习者可忽略。
- 课堂练习（一）：请携带笔记本电脑并保证电池有足够电量。没有笔记本电脑的同学可以和别人一起完成练习。
- Lecture 8 （第11周 5月11日）
- 非线性回归函数 – [slides]
Further readings:
- 非线性回归函数 – [slides]
- Lecture 9 （第12周 5月18日）
- 面板数据回归 – [slides]
Data file: [fatality.xlsx], [fatality.docx]
Further readings:订正：在课堂上讲解如何在“个体中心化”形式下估计个体固定效应时，将估计量错误地写成 \(\hat{\alpha}_i = Y_{it} - \hat{\beta}_1 X_{it}\)，正确的估计量是 \(\hat{\alpha}_i = \bar{Y}_{i} - \hat{\beta}_1 \bar{X}_{i}\)，特此订正。
- 面板数据回归 – [slides]
- Lecture 10 （第13周 5月25日）
- 二值因变量回归 – [slides]
Data file: [hmda_sw1.csv], [hmda.docx]
Further readings about mortgage lending:
- 二值因变量回归 – [slides]
- Lecture 11 （第14周 6月1日）
- 工具变量回归（一） – [slides]
Data file: [cig_ch12.xlsx], [cigarette.docx]
Further readings about smoking regulation in the US:
- 工具变量回归（一） – [slides]
- Lecture 12 （第15周 6月7日）
- 工具变量回归（二） – [slides]
Further readings:
- 工具变量回归（二） – [slides]
- Tutorial 2 （第16周 6月15日）
- 课堂练习（二）：请携带笔记本电脑并保证电池有足够电量。没有笔记本电脑的同学可以和别人一起完成练习。
- 针对第八讲以后的课件中提及的可操作内容进行练习。已经在课下完成练习者可忽略，并可利用课堂时间准备小组报告或期末考试。
- 课堂练习（二）：请携带笔记本电脑并保证电池有足够电量。没有笔记本电脑的同学可以和别人一起完成练习。
- Final exam （第17周 6月22日）
- 期末考试（随堂）
- 考试时间为上课时间：19:00 - 20:20
- 考试教室调整为汇紫楼B207
- 注意事项：随堂考试为开卷，但只允许参考教科书、课程资料（可打印）、或学习笔记。考试过程中不允许使用手机或电脑、不允许以任何方式查阅网络资源、考试过程中严禁与他人讨论。
- 期末考试（随堂）
平时作业
- 第一次作业（个人提交）
- 发布日期：2021年4月27日
- 作业内容：[Assignment1]
- 相关文件：[CollegeDistance.xls], [CollegeDistance_DataDescription.pdf]
- 截止时间：2021年5月10日晚23:59
- 第二次作业（小组提交）
- 分组：已经将41名选课学生随机分位12组，每组为3-4人。分组情况可以在 Blackboard 上查看。如果对分组结果不满意，请小组全体成员一起找任课老师商议调整。调整截止日期为2021年5月18日。
- 发布日期：2021年6月8日
- 作业内容：[Assignment2]
- 截止时间：2021年6月21日晚23:59
期末考试
- 6月11日更新：为确保考试时考生之间不相邻，考试教室调整为汇紫楼B207。
- 6月7日更新：期末考核以随堂考试形式进行。考试为开卷，时间定为 6月22日 19:00-20:20，
地点为汇紫楼A409（平时上课的教室）。