伦敦政治经济学院LSE EC220前半部分的重点是什么？

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  课程顾问-小管家 2022-08-03 15:22:28

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  伦敦政治经济学院EC220课程旨在介绍经济学实证研究的理论和实践。课程前半部分的重点如下。

  一、第1章：简单回归分析

  1、简单回归模型。线性回归系数的推导。回归方程的解释。拟合优度。

  2、公式和证明：你应该知道并能够推导出简单回归模型中回归系数的表达式，包括假设截距或斜率为零的变量。你应该知道R^2的定义，及其与残差平方和的关系。你应该知道R^2与因变量的实际值和拟合值之间的相关性之间的关系。

  二、第2章：回归系数的性质

  1、数据类型和回归模型。模型A的假设。回归系数为随机变量。回归系数的无偏性。回归系数的精度。高斯马尔可夫定理。与回归系数相关的假设检验。一类误差和二类误差。置信区间。单边测试。拟合优度检验。

  2、公式和证明：你应该知道模型A的回归模型假设。你应该知道，尽管不能证明，在简单回归模型的情况下，对拟合优度的F检验相当于对斜率的双边t检验。你应该知道如何对一个估计量进行理论分解，从而知道如何研究其是否有偏差。特别是，希望你能够展示简单回归模型中斜率的OLS估计量可以分解为真实值加上样本中扰动项值的加权线性组合。你应该能够推导出简单回归模型中斜率的方差表达式。给定残差的情况下，你应该知道如何估计扰动项的方差。你应该理解高斯-马尔可夫定理。

  三、第3章：多元回归分析

  1、双解释变量多元回归。多元回归模型中关系的图形表示。多元回归系数的性质。回归系数的总体方差。标准误差的分解。多重共线性。多元回归模型中的F检验。享乐定价模型。预测。

  2、公式和证明：原则上，你应该知道多元回归系数是如何导出的，但你不必记住表达式。你应该知道，在一个有两个解释变量的模型中，斜率系数的总体方差及其标准误差的表达式。当一组解释变量被添加到模型中时，你应该能够对模型作为一个整体的拟合优度以及拟合的改善进行F检验。你应该能够在经典线性回归模型的环境中演示预测的属性。特别是，如果正确指定了模型并且满足回归模型假设，你应该能够证明预测误差的期望值为0。

  

  四、第4章：变量转换

  1、线性和非线性。弹性和双对数模型。半对数模型。非线性模型中的扰动项。博克斯-考克斯变换。二次变量和交互变量模型。非线性回归。

  2、公式和证明：你应该知道如何执行Box-Cox转换，以比较Y和log Y作为因变量模型替代版本的拟合优度。你应该能够解释包含二次项或交互项的模型中的系数。

  五、第5章：虚拟变量

  1、虚拟变量。多于两个类别的虚拟分类。改变参考类别的影响。虚拟变量陷阱。多组虚拟变量。斜率虚拟变量。食物测试。Chow测验与虚拟群体测验的关系。

  2、公式和证明：你应该能够解释包含斜率虚拟变量的模型中的系数。你应该能够进行Chow测试和一组虚拟变量的解释力测试，并理解两者之间的关系。

  六、第6章：回归变量的说明

  1、省略可变偏差。包含无关变量的后果。代理变量。线性限制的F检验。回归模型的重新参数化。限制测试。多重限制测试。零限制测试。

  2、公式和证明：当真实模型有两个解释变量，而拟合模型省略了其中一个时，你应该能够推导出省略变量偏差的表达式。给定适当的残差平方和数据，你应该知道如何对线性约束的有效性进行F检验。你应该理解线性约束的t检验背后的逻辑，并且能够重新参数化回归规范，以便在简单的环境中执行这样的测试。你应该能够进行多重线性限制的F检验。

  以上就是对伦敦政治经济学院EC220前半部分重点的总结梳理，希望对同学的学习有所帮助。

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