密歇根大学Applied Econometrics课程详解(美国本科计量经济学辅导)

密歇根大学Applied Econometrics课程的目标是帮助学生熟练掌握用于因果推理的高级方法，包括工具变量、选择模型、回归不连续性和匹配方法。学生将理解如何设计、执行和解释来自标准OLS模型的高级评估技术的结果。学生将学习处理数据结构、时间序列数据、面板数据、时间序列横截面数据、多层次数据等。同学若需要美国本科计量经济学辅导，现在即可联系我们。

密歇根大学Applied Econometrics课程详解：

1、最大似然估计原理

在经典的线性回归模型及其变体中，我们通过解析公式找到感兴趣的参数(即回归系数)。对于最大似然估计(MLE)，这些参数通常由搜索算法找到，该算法遍历参数空间并找到给定数据“最可能”的参数值。MLE的力量在于其灵活性。许多不同的函数形式都是可能的，有助于分析线性回归不适合的多种数据。

2、有限因变量模型

当我们的因变量以离散类别的形式出现时，OLS就成问题了。首先，OLS产生的因变量的预测值属于一个连续的范围，而不是离散的值。标准误差的非正态性和独立变量效应的非线性带来了其他问题。使用最大似然估计，我们可以使用为这些数据设计的函数形式：概率单位分析、逻辑回归和多项logit/probit。

3、选择模型

选择模型的目的是解决进入样本的案例与未进入样本的案例在重要的、不可测量的方面不同的情况，这些不可测量的因素与预测因变量相关。

4、计数模型

计数模型适用于因变量是某事发生次数的计数的情况。

5、持续时间模型

持续时间模型，也称为生存模型，处理我们将某种现象持续的时间量建模为独立变量的函数的情况。

6、时间序列数据回归

标准的假设是我们的数据是独立的，同分布的。当我们有时间序列数据时，如总统支持率的每月民意调查结果或对同一对象重复观察的其他情况，这一假设就被违反了。一次观测的随机成分可能与前一次和后一次相关。

7、面板数据回归

当我们的数据包含对对象样本的重复观察时，如定期调查的一组个人或跨国数据的时间序列，我们就有了一个面板。在这种情况下，我们需要考虑我们的观察在时间和空间上的非独立性。

除上述内容外，密歇根大学Applied Econometrics课程还介绍了双重差分模型、回归不连续模型、多层次模型、辅助变量分析、匹配方法。同学有任何课程学习方面的问题，都可以在我们这边补习。如果同学想继续了解美国本科计量经济学辅导情况，就立即联系我们吧。