一、多元最小二乘法
回归结果输出
逐步回归
多重共线性
异方差检验
二、广义最小二乘法——解决异方差问题 GLS/FGLS 估计
Szroeter's 秩检验
G-Q 检验
white 检验
三、非线性回归
非线性最小二乘法
最大似然法
四、工具变量法2SLS和广义矩估计法GMM法
识别问题和过度约束检验
弱工具变量问题
Durbin-Wu-Hausman 检验
五、极大似然估计
推导最大似然函数
编写似然函数的stata程序
设定解释变量和被解释变量，完整设定：ml model 命令
估计最大似然函数：ml maximize 命令
六、时间序列法
ARIMA 模型
VAR 模型
单位根检验
协整分析
自回归条件异方差模型
GARCH 模型
七、面板数据回归
静态面板模型：固定效应模型 v.s. 随机效应模型
时间效应、模型的筛选和常见问题
异方差、序列相关和截面相关
多方程模型
内生性问题与 IV-GMM 估计
面板随机系数模型
面板随机边界分析
动态面板模型
面板单位根检验
面板协整分析
八、模拟分析与自抽样
Bootstrap(自抽样)
ackknife(刀切法)
Permutation Tests(组合检验)
Monte Carlo Simulation(蒙特卡罗模拟)
