计量经济学复习资料
第一部分：基础知识复习
1.1 统计学基础
1. 概率、概率分布与密度函数：概率论基本公理、离散和连续的概率分
布、期望和方差的定义；
2. 统计量：样本均值和样本方差的计算方法；
3. 参数估计：点估计和区间估计的概念、常用估计量的性质；
4. 假设检验：假设检验的基本思想、检验统计量和拒绝域的确定方法。

1.2 线性回归模型
1. 简单线性回归模型：回归方程、最小二乘估计量和OLS估计量的性
质；
2. 多元线性回归模型：回归方程、多元最小二乘估计量和OLS估计量
的性质；
3. 假设检验：线性假设的F检验和t检验、显著性水平的确定方法；
4. 模型诊断：残差的检验、异方差问题和多重共线性问题的处理方式。

第二部分：进阶内容深入研究
2.1 非线性回归模型
1. 模型的形式和分类：离散非线性回归和连续非线性回归；
2. 参数估计和假设检验：最小二乘估计法、一般化最小二乘估计法和偏
最小二乘估计法、非线性假设的检验方法。

2.2 面板数据模型
1. 面板数据的基本概念：面板数据的定义和分类，面板数据的平稳性假
设；
2. 面板数据的估计方法：固定效应模型和随机效应模型的区别、2SLS
估计、差分估计；
3. 面板数据的假设检验：面板数据中固定效应和随机效应的显著性检验、
面板数据的序列相关性检验。

2.3 贝叶斯计量经济学
1. 贝叶斯方法：贝叶斯定理、贝叶斯统计推断以及参数的先验分布和后
验分布的表示；
2. 贝叶斯计量经济模型：贝叶斯线性回归模型和非线性回归模型、贝叶
斯面板数据模型；
3. 贝叶斯模型的特点：置信区间、贝叶斯因子和蒙特卡罗模拟等的运用。
第三部分：综合应用
3.1 计量经济学方法在实证研究中的应用
1. 计量经济学方法在生产率研究中的应用：数据的构建和分析、生产力
分析的方法和指标、生产率的影响因素及其解释方式；
2. 计量经济学方法在国际贸易研究中的应用：国际贸易的影响因素、重
要的回归方程和变量、实证研究的局限性和方法改进；
3. 计量经济学方法在金融研究中的应用：金融计量学是研究金融市场和
金融机构的定量方法、计量金融学的方法和应用、金融计量学中的发展趋势和
未来发展空间。

3.2 计量经济学与大数据
1. 计量经济学在大数据处理中的应用：大数据的处理和分析、计量经济
学的方法；
2. 大数据对计量经济学的影响：数据时效性的提高、数据挖掘的应用、
大数据对计量经济研究的挑战；
3. 计量经济学在大数据背景下的应用优势：计量经济学研究的数据来源
广泛、研究结果更实用、结果的可重复性和可验证性更强。

本文简单复习了计量经济学的基础知识和进阶内容，包括统计学基础、线性回
归模型、非线性回归模型、面板数据模型、贝叶斯计量经济学等内容。同时，本文
还介绍了计量经济学方法在实证研究中的应用、计量经济学与大数据的关系。希望
本文能够为读者提供一些帮助和启示，让他们更好地理解和掌握计量经济学。