教学大纲

教学大纲

课程名称：计量经济学方法介绍及STATA软件操作

课程性质：全校公选课

时间: 周四: 18:00-20:30 pm

公邮：econ_2014@126.com (密码: jiliang)

教室: 公共教学楼2216

学分：2

先修课程：统计学、计量经济学等相关课程

教学对象：经济学、金融学、管理学专业本科生

教学目的：学习这门课的目的是为了应用，而不是为了从事计量经济学理论方法

的研究。具体而言，这门课旨在于：（1）结合文献讲解，帮助学生进一步了解一系列计量方法的应用原理、适用范围等；（2）帮助学生掌握每种计量方法所对应的STATA（Matlab）软件命令操作及应用；（3）提高学生论文设计及写作能力

教学方法：理论介绍 + 软件操作 + 文献讲解

成绩：课堂抽查考勤（20%） + 论文一篇（40%） + 期末开卷（40%）

联系方式：

教师：虞义华

办公室:明德主楼955 Office Hour: 预约 电话: 010-82500322

E-mail：yihua.yu@ruc.edu.cn

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教学内容安排

第一部分 STATA软件介绍 内容：介绍STATA的特点及功能，内容包括软件界面介绍，基本操作，实现诸

多统计分析方法（描述统计，图形分析，多元统计分析）等

参考：《Using Stata for Principles of Econometrics》第一章或《STATA在统计与计

量分析中的应用》第一篇

第二部分 模型设定检验方法

内容：介绍计量模型设定的一些基本检验方法，包括模型的正态分布检验

（Jaque-Bera, Omnibus, Shapiro-Wilk，Kolmogorov，D'Agostino-Pearson检验等），模型的函数形式（Kolmogorov-Gabor检验，LM检验，RESET1, RESET2检验），同方差检验（静态的或动态的同方差检验；White, Breusch-Pagan检验），参数稳定性检验（Chow test），独立性，弱外生性，完全共线性。

文献讲解：McGuirk, A., D. Paul, and A. Jeffrey. “Misspecification Testing: A

Comprehensive Approach.” American Journal of Agricultural Economics. 75

(Nov. 1993): 1044-1055.

第三部分 工具变量（IV）方法

内容：1）介绍工具变量使用的合理性及有效性条件；2）在软件中实现工具变量

的分析；3）文献讲解

文献讲解：Christopher F Baum & Mark E. Schaffer & Steven Stillman (2003)

\variables and GMM: Estimation and testing,\Stata Journal 3(1): 1-31.

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Angrist & Krueger (1991). Does compulsory school attendance affect

schooling and earnings. Quarterly Journal of Economics, 106, 979-1014.

Levitt (1997). Using electoral cycles in police hiring to estimate the effect

of police on crime. American Economic Review 87: 270-290.

Wei Li. (1997) Impact of Economic Reform on the Performance of

Chinese SOEs, 1980-1989. Journal of Political Economy 5(5)

Shang-Jin Wei & Yi Wu, 2001. \

from Within China,\

Evans, William and Emily Owens (2007) COPS and crime. Journal of

Public Economics, 91, 181-201.

Lin and Liscow (2013) Endogeneity in the environmental Kuznets curve:

An instrumental variables approach. American Journal of Agricultural Economics 95(2): 268-274.

第四部分 （面板）协整/ECM/VAR方法

内容：1）介绍时间序列及面板数据不平稳性检验方法、协整概念，误差修正模

型及向量自回归模型；2）Stata操作；3）文献讲读

参考: 《Principles of Econometrics》第12/13章

文献讲解：Zheng, Xinye, Li Zhang, Yihua Yu, and Shi Lin (2011) On the nexus of

SO2 and CO2 emissions in China: the ancillary benefits of CO2 emission reductions. Regional Environmental Change 11(4): 883-891.

Apergisa, Nicholas and James Payne (2012) Renewable and

non-renewable energy consumption-growth nexus: Evidence from a panel error correction model. Energy Economics 34(3): 733-738. Hamit-Haggar, Mahamat (2012) Greenhouse gas emissions, energy

consumption and economic growth: A panel cointegration analysis from Canadian industrial sector perspective. Energy Economics 34(4): 358-364.

Nazlioglu, S. and Soytas Ugur (2012) “Oil price, agricultural commodity

prices, and the dollar: A panel cointegration and causality analysis”, Energy Economics 34(4): 1098-1104.

第五部分 面板分析（静态）

内容：1）介绍面板数据的固定效应，随机效应模型及检验方法; 介绍面板的异

方差及自相关检验；2）软件操作；3）讲解文献

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参考: 《Principles of Econometrics》第15章

文献讲解：Yu, Yihua (2010) Determinants of variations in state per capita personal

income: a panel data approach. Applied Economics Letters 17(3): 235-239.

第七部分 动态面板(dynamic panel)方法

内容：1）介绍差分GMM及系统GMM方法，模型检验方法及模型的适用条件

等；2）软件操作；3）文献讲解

参考：Anderson, T., and C. Hsiao. 1981. Estimation of Dynamic Models with Error

components. Journal of the American Statistical Association 76(375): 598–606.

Arellano, M., and S. Bond. 1991.Some tests of specification for panel data:

Monte Carlo evidence and an application to employment equations. Review of Economic Studies 58: 277–297.

Arellano, M., and O. Bover. 1995. Another look at instrumental variables

estimation of error-component models. Journal of Econometrics 68: 29–51.

Blundell, R., and S. Bond. 1998. Initial conditions and moment restrictions

in dynamic panel-data Models. Journal of Econometrics 87: 115–143.

文献讲解：David Roodman, 2009. \to do xtabond2: An introduction to

difference and system GMM in Stata,\Stata Journal vol. 9(1), pages 86-136. Brülhart, Marius and Nicole Mathys (2008) Sectoral agglomeration

economies in a panel of European regions. Regional Science and Urban Economics 38: 348-362. 魏国学、陶然、陆曦(2010).《资源诅咒与中国元素：源自135个发展中国家的证据》，《世界经济》，第12期。

鞠晓生、卢荻、虞义华（2013）《融资约束、营运资本管理与企业创新可持续性》，《经济研究》第1期。

第八部分 (ordered) logit/probit方法

内容：1)介绍离散因变量模型（logit, probit, tobit, ordered logit等）的估计、检验

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及应用；2）软件操作；3）文献讲解 参考: 《Principles of Econometrics》第16章

文献讲解：Qin, Ping, Xinye Zheng and Lanlan Wang (2014) Travel Mode Choice and

Impact of Fuel Tax. Environment and Development Economics.

Forthcoming.

Fafchamps, Marcel Forhad Shilpi (2013) Determinants of the Choice of

Migration Destination. Oxford Bulletin of Economics and Statistics 75(3): 388-409.

Plantinga, Andrew, Cécile Détang-Dessendre, Gary L. Hunt, Virginie

Piguet (2013) Housing prices and inter-urban migration. Regional Science and Urban Economics 43: 296-306. Pénard, Thierry and Poussing, Nicolas and Suire, Rapha?l, Does the

Internet Make People Happier? (August 29, 2011). Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1918937

第九部分 随机前沿/数据包络（SFA/DEA）方法

内容：1)介绍随机前沿分析方法及数据包络方法的估计及应用；2）软件操作；3）

文献讲解。

参考: Coelli, T. J., D. S. P. Rao, and G. E. Battese, 1998. An Introduction to Efficiency

and Productivity Analysis, Kluwer Academic Publishers, Boston.

Lovell, C. A. K., 1993. Production frontiers and productive efficiency. In The

Measurement of Productive Efficiency: Techniques and Applications (eds. Fried H., Lovell C. A. K, and Schmidt S. S.), Oxford University Press, New York. 文献讲解：Yu, Yihua, Xiang Wei, and Huihui Deng (2014) Estimating regional

technical efficiency and its determinants: Evidence from China’s provincial panel data. Economics and Political Studies. Forthcoming. Wang, Hung-Jen and Chia-Wen Ho. 2010. “Estimating Fixed-effect Panel Stochastic Frontier Models by Model Transformation.” Journal of Econometrics, 157(2): 286-296.

Adkins, L. C., R. L. Moomaw and A. Savvides, 2002. Institutions, freedom and technical efficiency. Southern Economic Journal 69, pp. 92?108.

Battese, G. E. and T. J. Coelli, 1995. A model for technical inefficiency effects in a stochastic frontier production function for panel data. Empirical Economics 20, pp. 325–332.

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