计量经济学实验教程

第1篇 Stata基本操作与描述性统计分析
第1章 Stata基本操作
1．1 Stata软件与相关资源
1．2 开始认识Stata
1．3 开始使用Stata
1．3．1 Stata文件
1．3．2 命令和语句
1．4 数据管理
1．4．1 数据浏览与变量定义
1．4．2 数据文件的合并
1．4．3 删除、生成或替代变量
1．4．4 转换数据的排列方式
1．4．5 使用函数
1．4．6 设定条件
1．4．7 内存管理
1．4．8 错误提示信息
第2章 描述性统计分析
2．1 变量与数据
2．1．1 变量的类型
2．1．2 数据的层次、类型与结构
2．1．3 描述性统计分析的内容
2．1．4 本章所用数据
2．2 单变量描述统计分析
2．2．1 基本描述性统计分析
2．2．2 计算收入不平等
2．3 定性-定性变量描述统计分析
2．4 定性-定量变量描述统计分析

第2篇 横截面数据的回归分析
第3章 简单回归分析
3．1 知识要点
3．1．1 简单线性回归模型的定义
3．1．2 普通*小二乘法（OLS）
3．1．3 OLS估计量的性质
3．2 基本命令
3．3 实验
3．3．1 实验一简单回归分析：教育对工资的影响
3．3．2 实验二简单回归分析：学校投入对学生成绩的影响
第4章 多元回归分析：估计和推断
4．1 知识要点
4．1．1 多元线性回归模型的OLS估计
4．1．2 0LS估计量的性质
4．1．3 推断
4．2 基本命令
4．3 实验
4．3．1 实验一多元回归分析：工资方程
4．3．2 实验二多元回归分析：学习努力程度对大学英语成绩的影响
第5章 多元回归分析：应用
5．1 知识要点
5．1．1 标准化系数
5．1．2 多项式回归模型
5．1．3 含交互项的回归模型
5．1．4 预测
5．1．5 虚拟变量在回归分析中的应用
5．1．6 代理变量
5．1．7 测量误差
5．2 基本命令
5．3 实验
5．3．1 实验一虚拟变量和多项式回归：工资方程
5．3．2 实验二预测和标准化系数：学习努力程度对大学英语成绩的影响
5．3．3 实验三代理变量的应用：教育收益率
第6章 异方差性
6．1 知识要点
6．1．1 异方差性对OLS估计的影响
6．1．2 稳健性检验
6．1．3 对异方差性的检验
6．1．4 加权*小二乘估计
6．2 基本命令
6．3 实验

第3篇 时间序列数据的基本回归分析
第7章 时间序列数据的基本回归分析
7．1 知识要点
7．1．1 有限样本条件下时间序列数据模型的OLS估计
7．1．2 平稳性和弱相关
7．1．3 大样本条件下时间序列模型的OLS性质
7．1．4 平稳性检验和非平稳时间序列的OLS估计
7．1．5 序列相关的检验和校正
7．1．6 时间序列模型中的异方差性
7．2 基本命令
7．3 实验
7．3．1 实验一平稳性检验和非平稳时间序列的回归分析生育方程
7．3．2 实验二序列相关的检验与校正：波多黎各的就业率
7．3．3 实验三时间序列模型中的异方差性：股票收益率

第4篇 计量经济学专题
第8章 面板数据模型
8．1 知识要点
8．1．1 面板数据的排列结构
8．1．2 基本模型
8．1．3 固定效应模型
8．1．4 差分模型
8．1．5 随机效应模型
8．1．6 FE、RE、FD的比较与选择
8．2 基本命令
8．3 实验
第9章 工具变量估计与两阶段*小二乘法
9．1 知识要点
9．1．1 工具变量（Ⅳ）与两阶段*小二乘法（2SLS）
9．1．2 检验工具变量的有效性
9．1．3 工具变量的构建
9．2 基本命令
9．3 实验
第10章 限值因变量模型
10．1 知识要点
10．1．1 Probit与Logit模型
10．1．2 Tobit模型
10．1．3 截取回归模型
10．1．4 样本选择纠正
10．2 基本命令
10．3 实验
10．3．1 实验一二元Probit模型：影响农村居民外出打工的因素研究
10．3．2 实验二多元Logit模型：教育对职业选择的影响
10．3．3 实验三有序Probit模型：工作满意度的影响因素
10．3．4 实验四Tobit模型：劳动供给时间
10．3．5 实验五Censored模型：儿童在校持续期的分析
10．3．6 实验六样本选择偏差纠正：教育收益率估计
附录 数据文件索引
参考文献
北师大版经管类高校教材书目（赠教学课件）
教师用免费教材样本申请表