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课程目录
模块一 面板数据模型
1.1 面板数据模型简介
1.1 面板数据模型简介
1.2 面板固定效应模型
1.2 面板固定效应模型
1.3 面板随机效应模型
1.3 面板随机效应模型
1.4 豪斯曼检验
1.4 豪斯曼检验
1.5 动态面板的内生性问题
1.5 动态面板的内生性问题
1.6 动态面板的GMM估计
1.6 动态面板的GMM估计
1.7 工具变量有效性检验
1.7 工具变量有效性检验
1.8 举例
1.9 本章小结及案例展示
1.9 本章小结及案例展示
模块二 VAR模型
2.1 向量自回归VAR模型概述
2.1 向量自回归VAR模型概述
2.2 VAR模型的估计
2.2 VAR模型的估计
2.3 格兰杰因果关系检验
2.3 格兰杰因果关系检验
2.4 脉冲响应分析
2.4 脉冲响应分析
2.5 方差分解分析
2.5 方差分解分析
2.6 结构向量自回归SVAR模型简介
2.6 结构向量自回归SVAR模型简介
2.7 SVAR模型的脉冲响应分析和方差分解分析
2.7 SVAR模型的脉冲响应分析和方差分解分析
2.8 面板VAR
2.8 面板VAR
模块三 受限因变量模型
3.1 离散选择模型导论
3.1 离散选择模型导论
3.2 线性概率模型
3.2 线性概率模型
3.3 Probit模型和Logit模型
3.3 Probit模型和Logit模型
3.4 稀有事件建模
3.4 稀有事件建模
3.5 排序多项选择模型
3.5 排序多项选择模型
3.6 并列多项选择模型
3.6 并列多项选择模型
3.7 断尾数据模型
3.7 断尾数据模型
3.8 归并数据模型
3.8 归并数据模型
3.9 离散选择模型前沿
3.9 离散选择模型前沿
3.10 离散选择模型应用
3.10 离散选择模型应用
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课程目录
讨论区
模块一 面板数据模型
1.1 面板数据模型简介
1.1 面板数据模型简介
1.2 面板固定效应模型
1.2 面板固定效应模型
1.3 面板随机效应模型
1.3 面板随机效应模型
1.4 豪斯曼检验
1.4 豪斯曼检验
1.5 动态面板的内生性问题
1.5 动态面板的内生性问题
1.6 动态面板的GMM估计
1.6 动态面板的GMM估计
1.7 工具变量有效性检验
1.7 工具变量有效性检验
1.8 举例
1.9 本章小结及案例展示
1.9 本章小结及案例展示
模块二 VAR模型
2.1 向量自回归VAR模型概述
2.1 向量自回归VAR模型概述
2.2 VAR模型的估计
2.2 VAR模型的估计
2.3 格兰杰因果关系检验
2.3 格兰杰因果关系检验
2.4 脉冲响应分析
2.4 脉冲响应分析
2.5 方差分解分析
2.5 方差分解分析
2.6 结构向量自回归SVAR模型简介
2.6 结构向量自回归SVAR模型简介
2.7 SVAR模型的脉冲响应分析和方差分解分析
2.7 SVAR模型的脉冲响应分析和方差分解分析
2.8 面板VAR
2.8 面板VAR
模块三 受限因变量模型
3.1 离散选择模型导论
3.1 离散选择模型导论
3.2 线性概率模型
3.2 线性概率模型
3.3 Probit模型和Logit模型
3.3 Probit模型和Logit模型
3.4 稀有事件建模
3.4 稀有事件建模
3.5 排序多项选择模型
3.5 排序多项选择模型
3.6 并列多项选择模型
3.6 并列多项选择模型
3.7 断尾数据模型
3.7 断尾数据模型
3.8 归并数据模型
3.8 归并数据模型
3.9 离散选择模型前沿
3.9 离散选择模型前沿
3.10 离散选择模型应用
3.10 离散选择模型应用
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张杏杏
S
2018/12/26 15:30
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双月
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庞舒月
2018/11/29 18:55
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