伍德里奇计量经济学导论视频全集！
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       伍德里奇计量经济学导论视频全集是伍德里奇《计量经济学导论》(第4版)网授精讲班，为了帮助参加研究生招生考试指定考研参考书目为伍德里奇《计量经济学导论》(第4版)的考生复习专业课，我们根据教材和名校考研真题的命题规律精心讲解教材章节内容。 
      伍德里奇计量经济学导论视频全集辅导内容：
(1)精讲教材核心考点。按照教材篇章结构，讲解教材的重难知识点。 
(2)串讲名校考研真题。通过分析历年考研真题，梳理命题规律和特点，分析名校考研真题出题思路。 
      伍德里奇计量经济学导论视频全集是伍德里奇《计量经济学导论》教材的配套电子书，主要包括以下内容：
(1)整理名校笔记，浓缩内容精华。每章的复习笔记以伍德里奇所著的《计量经济学导论》(第4版)为主，并结合国内外其他计量经济学经典教材对各章的重难点进行了整理，因此，本书的内容几乎浓缩了经典教材的知识精华。
(2)解析课后习题，提供详尽答案。本书参考国外教材的英文答案和相关资料对每章的课后习题进行了详细的分析和解答。
(3)补充相关要点，强化专业知识。一般来说，国外英文教材的中译本不太符合中国学生的思维习惯，有些语言的表述不清或条理性不强而给学习带来了不便，因此，对每章复习笔记的一些重要知识点和一些习题的解答，我们在不违背原书原意的基础上结合其他相关经典教材进行了必要的整理和分析。
      伍德里奇计量经济学导论视频全集特别适用于参加研究生入学考试指定考研考博参考书目为伍德里奇所著的《计量经济学导论》的考生，也可供各大院校学习计量经济学的师生参考。
  伍德里奇计量经济学导论视频全集

计量经济学是一门以统计概率为基础的经济学课程，这门学科从之前单纯的经济学基础知识，跨越到将各个指标量化的阶段。在正式学习计量经济学的各种模型之前，我们需要将统计概率的基础知识掌握好，因此，ECO205的开始几周，都是针对统计概率的问题进行讲解，因为只有基础打好了，才能顺利的进行模型构建。除此之外，stata是在学习计量经济学的过程中必不可少的软件。它是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。
首先，我们应该明确我们研究的对象——随机变量。随机变量表示随机试验各种结果的实值单值函数。按我自己的理解就是，将随机事件的结果数字化，将无法量化的结果赋予数值的概念，让干巴巴的结果可以转化为数字，可以用来进行计算。同时，随机变量还有很多的分类：离散型，连续型。在弄懂这两种分类后，我们也要熟悉针对这两种类型的概率问题—pdf和pmf。
然后，我们要弄懂与随机变量相关的概念——期望，标准差和方差。在这里我们研究的不只是在population的范围里（初高中就已经了解过，很简单很基础的知识点），而是要掌握sample的范围下的变化（在本学期的其他课程中也也有涉及，如MTH205），也就是抽样分布。
其次，两个随机变量之间的关系，也是研究的重点——条件分布，独立性，协方差，相关系数。中心思想就是在研究两个变量之间的关系。
最后，我们要学习几个重要的分布——正态分布，标准正态分布，卡方分布，学生t分布，F分布。学习这些分布，就是要了解①是怎么构成的。由什么变量，通过什么式子组合而成 ②如何表达。用什么字母能表示这些分布 ③图像如何。当n为不同条件的时候，图像如何变化 ④如何找数字。在已有表格的情况下，如何找到某个点的概率。
这些都是我们已知的概率论知识中的重点内容，是计量经济学的基础。

一学期的计量经济学博士课程的学习即将结束，我决定在知乎开一个新坑，主要目标是用一些简单例子，对计量经济学中的概率论、统计和回归分析进行一个初步的介绍。我打算用四篇文章的篇幅简单介绍一下概率论和统计推断、矩阵、OLS、工具变量四个方面的部分知识。
这个系列的第一篇文章会简单介绍一下概率论和统计推断的基本知识，包括渐进分析工具、矩量母函数、矩估计、最大似然估计、对估计结果的衡量、假设检验。我在统计推断方向的主要参考书是Hogg等(2013)[1]。
渐进分析工具
1.大数定律（LLM）
若有一系列独立同分布的 
 ,且 
 ，则：
2. 
若有 
 概率收敛于 
 ，则有 
 概率收敛于 
 。
分布收敛中也有类似的定理，叫做continuous mapping theorem。
注：概率收敛可以看做是分布收敛于一个都是constant的分布。
3.中心极限定理
若有一系列独立同分布的 
 ，且共同均值为 
 ，共同方差为 
 。那么：
4.Slutsky引理
 概率收敛于 
 ， 
 分布收敛于 
 ，则
5. Delta Method
若有一系列独立同分布的 
 ,且
则
矩量母函数（Moment Generating Function, MGF）
mgf由下列公式给出：
标准正态分布的mgf为： 
另外，mgf可以用于计算 
 的矩：
如果mgf在一个包括0上的开区间有限且无限可导，
标准正态分布的四阶矩为：
通过下面一道例题练习一下mgf：
例（一）1：设有随机变量 
 ，其PDF为：

则其mgf为
矩估计（Method of Moments）
顾名思义，矩估计是使用样本矩来估计总体矩，并通过解等式来获得参数的估计值。
一般而言，总体的矩是待估参数的函数：
而我们能依据样本矩给出对总体矩的估计：
令总体矩=样本矩，便能从中解出待估参数 
 的估计值。
例（一）2：假设有独立同分布的随机变量的样本值 
 ，其pdf为：

则 
 的矩估计是：
极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）
如果有一系列的独立同分布样本 
 其共同的pdf或pmf为 
 ，我们可以得到似然函数：
或对数似然函数：
极大似然估计被定义为使得似然函数/对数似然函数最大化的参数值。
例（一）3：考虑例（一）2中的例子，其似然函数为：

对似然函数求导：

对数函数的导数小于零。因此，当 
 取得最小值 
 时，似然函数最大。
对估计结果的衡量
1.无偏性
当 
 对所有 
 都成立时，我们称 
 为无偏估计量。
例（一）4：考虑例（一）2中的矩估计。它是一个无偏估计量吗？

可知该估计量并非无偏。
2.均方误差MSE
均方误差被定义为 
此外我们有： 
在此， 
 被定义为 
例（一）5：例（一）2中的矩估计的MSE为：

通过简单的计算可以求出 
 。那么，MSE为：
3.UMVUE估计量
当一个无偏估计量的方差在所有无偏估计量之中最小时，我们称其为UMVUE估计。
4.Cramer-Rao不等式
如果 
 独立同分布，且有共同的分布函数 
 ，那么：
其中， 
此处的 
 是对数似然函数。
被称为费雪信息矩阵（Fisher information matrix）。
当积分和微分互换条件满足时，费雪信息矩阵满足如下条件：
5.一致估计量与渐进正态估计量
当 
 时， 
 概率收敛于 
 ，则 
 是一个一致估计量。
当 
 时， 
 分布收敛于 
，则
是一个渐进正态估计量。
例（一）6：例（一）2中的矩估计是一个一致估计量吗？
根据大数定律， 
 。可知其并非一致估计量。
假设检验
1. likelihood ratio test statistic
sup是上确界， 
 是似然函数。
如果假设是 
 ,一个单一矩阵，则该估计量可表示为：
2.两类错误
H0正确
H1正确
选择H0
type I error
选择H1
type II error
Type II error的概率 
 被称为power function
一些其他相关定理
1.Cauchy-Schwartz inequality 
参考
^Introduction to Mathematical Statistics, Hogg, McKean and Craig, Pearson Education, 2013

在经历了半年多的云端学习后，想必你早已渴望聆听计量大咖的亲自面授，以及个性化的深度交流。在众多计量小伙伴的千呼万唤下，陈强老师的高级计量及Stata现场班（是的，线下面授！）将于2020年国庆节（10月1-6日）正式回归啦
曾几何时，计量经济学已经成为经济学人(乃至管理，会计，社会科学人)安身立命之法宝。究其原因，如果没有计量经济学，我们就无法从错综复杂的经济与社会现象中识别出可靠的因果关系。
如果你还没想好即将到来的国庆长假应该做什么，不少你的同辈、前辈甚至晚辈都已经计划好了——那就是，给自己充电计量经济学，参加陈强老师的高级计量经济学及Stata六天现场班！
此次高级计量经济学及Stata六天现场班（北京，10/1-10/6）的三大特色：
特色 #1 通过六天心无旁骛的学习，全面而深入地了解高级计量经济学的体系及其Stata实操。这是其他短期培训所无法比拟的。
特色 #2 在夯实计量理论基础的同时，迅速将学员们拉到当代计量实证研究的最前沿，使学员们可以先知先觉、决胜未来。
特色 #3 现场班全程由经典教材《高级计量经济学及Stata应用》的作者陈强教授主讲。你或许知道该书因条理清晰、通俗易懂、深入浅出而好评如潮，但只有上过陈强老师课的学生才能体会到，陈老师的现场授课所具有的直指人心之独特魅力，帮助学员立刻进入高级计量的境界，融会贯通，恍然大悟。
如果说“知识改变命运”，这就是一次绝好的机会。士别六日，或当刮目相看！
在此六天现场班中（2020年10月1日-6日），陈强老师将把其经典教材《高级计量经济学及Stata应用》（2014年，第2版）的精髓要诀，毫无保留地用最通俗而生动的语言悉数奉上；以及书中所没有的近五年来计量经济学的最新前沿进展（详见下文的授课大纲）。
如果想知道陈强老师的高级计量现场班究竟是怎么回事，不妨让我们来回顾去年国庆节上一期现场班的精彩细节吧……
陈强老师的2019年国庆节
高级计量经济学及Stata现场班回顾
如何学好高级计量经济学？这无疑是许多经管学子非常关心的问题。为此，小编带你探秘刚刚结束的高级计量及Stata六天现场班。该现场班由山东大学经济学院的陈强教授亲授，在学术江湖上颇负盛名。
2019年10月1日，正值祖国70华诞的喜庆日子，来自全国各地的逾150名学子，在北京的一个普通阶梯教室里，整整六天，如饥似渴地聆听陈强教授分享高级计量经济学的精髓与前沿，然后满载而归。
10月1日上午，陈强教授开场坦言，“今天是个大喜的日子，这个高级计量现场班注定会给我们留下深刻的回忆。祖国繁荣昌盛，社会科学也要发展，社会科学的关键在于因果推断，而因果推断则离不开计量经济学。做好自己的本职工作，就是最好的爱国”。这在参会学员中引起了共鸣，纷纷在朋友圈表示，“爱国从计量经济学开始”、“用学习为祖国庆生”。
陈老师随后将计量经济学的精髓知识，由浅入深，如数家珍，娓娓道来，丝丝入扣，环环相连，再结合Stata实战与经典案例，不时让学员们豁然开朗，感受顿悟的喜悦。
不妨先来看看，此次“高级计量经济学及Stata应用”现场班的内容简介与课程大纲：
在原有四天班精彩内容基础上(含合成控制法、空间计量、断点回归、拐点回归等等)，本次六天高级现场班又增加了不少全新的前沿内容，包括交互固定效应、因果图、回归控制法、分位数回归、门限回归、控制函数法、局部平均处理效应、机器学习与大数据等。10月1日-6日，直指人心，登堂入室，运用之妙，存乎一心。士别六日，或当刮目相待，Now or Never！
本次课程有来自全国各地的150多位老师和同学参加：
图1：授课ing
图2：本次课程讲义封面
除了授课满满的干货，课程资料还提供了90余篇陈老师精选的论文帮助大家掌握，课间户外答疑，人头攒动；课后答疑无时限，人山人海：
图4：陈老师课后答疑无时限
陈老师的精彩教学，深入浅出，化难为易，直指人心，给予学员们很多回味，甚至连在食堂吃饭也更有滋味了：
陈强老师对计量经济学的热爱与激情，也极大地感染了学员们。学员们切身感受到六天现场班计量知识体系的优化设计，“有拨云见日、提振信心的巨大功效”。学员们对于现场班的热烈评价，一个高频词就是“精彩”：
学员们纷纷向陈老师表示，“非常喜欢您的讲课风格，深入浅出”，感谢陈老师的辛勤付出，也感谢经管之家魏娜老师的暖心服务：
也有不少学员表示，“不仅学到了丰富的计量知识，也领略了陈老师的师德风范”，“意犹未尽，受益匪浅”、已经开始“期待下次再听陈老师的课”：
有些学员则庆幸高级计量现场班，给了自己与陈强老师近距离接触的机会，发现坊间久负盛名的“计量大神”其实非常平易近人，几乎有问必答，而且从不拒绝与粉丝们合影与签名：
图5：陈老师欣然为学员们签名
教学相长，学员们在现场班认真学习的态度与专注也感染了陈老师，使得陈老师突发灵感，欣然为在场学子写下了一首共勉的打油小诗：
在六天现场班结束之后，陈强老师意犹未尽地在朋友圈激动地表示，
原来，学习高级计量经济学的一条捷径，就是参加陈强老师的高级计量及Stata现场班啊……
参考文献
陈强，《高级计量经济学及Stata应用》，第2版，高等教育出版社，2014年
陈强，《计量经济学及Stata应用》，高等教育出版社，2015年（好评如潮的配套教学视频，可在网易云课堂购买）
陈强，《机器学习及R应用》，高等教育出版社，2020年，即将出版。
陈强，《机器学习及Python应用》，高等教育出版社，2020年，即将出版。
讲师介绍：
陈强，分别于1992年与1995年获得北京大学经济学学士与硕士学位，2007年获美国Northern Illinois University数学硕士与经济学博士学位，现任山东大学经济学院教授，博士生导师，泰岳经济研究中心副主任（主持工作）。主要研究领域为计量经济学、经济史。已独立发表论文于Oxford Economic Papers (lead article)，Economica，Journal of Comparative Economics，《经济学(季刊)》、《世界经济》等国内外期刊。著有畅销研究生教材《高级计量经济学及Stata应用》（第2版，高教社，2014）与本科教材《计量经济学及Stata应用》（高教社，2015）。2010年入选教育部新世纪优秀人才支持计划。
目的：
掌握高级计量经济学的核心方法及Stata操作，不再茫然，知其然而知其所以然，迅速成为处理数据及定量分析的高手。
特色：
直观地解释高级计量经济学方法，通过案例学习相应的Stata操作，深入浅出地介绍实证分析与论文写作的精髓。
配套资料：
课程PPT、数据集、do文档及相关论文。
课程简介：
本次高级计量经济学及Stata现场班，将根据多次现场班的反馈进一步完善。在课程内容的设计上，主要指导思想是在有限时间内，将高级计量及Stata的精髓及核心内容，以通俗生动的语言以及大量的案例交给学员，并注重在各领域的常见应用，诸如面板数据、时间序列、工具变量法以及微观计量，乃至论文写作的各个环节技巧。由于学员的基础不同，本课程仅对学员背景做较低要求，即假设学员知道概率统计及少量线性代数，但不要求学过计量经济学或Stata操作。因为“大道至简至易”，初级计量与高级计量的本质是一样的，学子们需要的是能够直指人心地洞明计量原理与操作工具，然后得心应手地用于实战（而非完成习作）。
高级计量经济学及Stata多角度应用_计量实证分析_现场班-Peixun.net​www.peixun.net
PS：6天授课及答疑均为陈强老师本人
150人满截止封班，占座中~~
转自计量经济学及Stata应用公众号