应用计量经济学讲稿＋DSGE建模与编程入门PDF

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应用计量经济学讲稿已更新至第八讲“DID-RD-PSM-合成控制法及其stata操作”，本讲给出了随机实验方法的最大优势——随机性。然后讲解了DID的基本原理及其stata操作，断点回归RD的基本原理及其stata操作，匹配法和合成控制法的基本原理及其stata操作。

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应用计量经济学课程试图引导本科生或一年级研究生了解当代计量经济学的现状，并掌握一些常用的微观计量与宏观计量理论与操作，学习Stata与通用编程语言的一些基本知识。

本课程要求你们已经熟悉初级宏微观经济学知识，并对多重微积分、概率论、线性代数和数理统计有一定程度的理解。相关数学与统计基础可参见许文立和许坤的微信公众号”宏观经济研学会“。如果你们曾经学习过一些计量经济学的知识，上本课程效果更佳。但计量知识并不是必需的。推荐一本非常好的本科计量教科书：Wooldridge (2015)、Stock and Watson （2015）。

本课程并没有单一的指定参考书目，而是参考许多很好的计量经济学课本。如果你们想更深入学习计量经济学，下面这些书目和资料会很有帮助。

(1)书目：

Wooldridge, J. M. (2015). Introductory econometrics: A modern approach. Nelson Education.

Stock, James H., and Mark W. Watson. Introduction to Econometrics(updated-3ed). Addison-Wesley, 2015.

Brockwell, P. J., and Davis, R. A. (2013). Time series: theory and methods. Springer Science and Business Media.

Angrist, J. D., and Pischke, J. S. (2008). Mostly harmless econometrics: An empiricist's companion. Princeton university press.

Angrist, J. D., and Pischke, J. S. (2014). Mastering'metrics: The path from cause to effect. Princeton University Press.

陈强. 2015,计量经济学及Stata应用,高等教育出版社

Romano, F., Phillips, D., van Hattem, R. (2016). Python: Journey from Novice to Expert. Packt Publishing Ltd.

Sheppard, K. (2012). Introduction to python for econometrics, statistics and data analysis. Self-published, University of Oxford, version, 2.

(2)网络资料：

计量经济学最新进展：JEP 2017 Num.2:Recent Ideas in Econometrics

Stata网站：http://www.stata.com/features/

结构模型（DSGE)：微信公众号“宏观经济研学会”

Sargent的量化经济学网站：https://lectures.quantecon.org/py/

课程大纲

1、什么是计量经济学

（1）经济数据

（2）经济理论

2、预备知识：概率与统计基础

（1）概率论

（2）统计概论

3、一元回归

（1）估计

（2）假设检验、置信区间和虚拟变量

（3）Stata介绍（一）

4、多元回归

5、经济学经验研究评价

（1）内部有效性和外部有效性框架

（2）内部有效性评价

a.遗漏变量偏误

b.回归函数误设

c.测量误差

d.样本选择偏误

e.反向因果

f.异方差和系列相关

6、面板数据模型

7、IV法

8、随机控制实验

（1）DID

（2）RD

9、时间序列分析

10、极简CGE：Excel版

11、极简DSGE：罗宾逊漂流记

12、Python在计量经济学中的应用入门（选讲）

（1）Python简介

（2）Python爬虫技术入门（数据收集）

（3）Python在计量中的应用入门（回归与IV）

13、如何讲好经济学故事：流行的计量形式