考試大綱不僅能給你一個復(fù)習(xí)的方向，還能幫助你梳理整個知識脈絡(luò)，方便記憶。今天，小編為大家整理了“2023考研大綱：湘潭大學(xué)2023年招收攻讀碩士學(xué)位研究生《計量經(jīng)濟(jì)學(xué)》考試大綱”的相關(guān)內(nèi)容，希望對大家有所幫助！
（004011）計量經(jīng)濟(jì)學(xué)大綱明細(xì)
考試大綱
一、考試對象
參加湘潭大學(xué)商學(xué)院研究生入學(xué)考試加試的學(xué)生。
二、考試目的
考核學(xué)生對計量經(jīng)濟(jì)學(xué)基本概念、基本理論的理解和掌握程度及學(xué)生運用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)基本分析方法的能力，以及利用相關(guān)統(tǒng)計軟件對模型進(jìn)行估計和檢驗的能力。
三、考試內(nèi)容和要求
第一章計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的性質(zhì)與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)
考試內(nèi)容
計量經(jīng)濟(jì)學(xué)基本概念；經(jīng)驗經(jīng)濟(jì)分析的步驟；經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
考試要求
理解計量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的中心問題和建模方法。
了解計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念，了解計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究領(lǐng)域，并了解應(yīng)用計量經(jīng)濟(jì)方法時可能出現(xiàn)的一些問題有哪些。
第二章簡單回歸模型
考試內(nèi)容
一元線性回歸模型；普通最小二乘法；OLS相關(guān)統(tǒng)計量的代數(shù)性質(zhì)；擬合優(yōu)度
考試要求
理解簡單回歸模型中總體回歸函數(shù)和樣本回歸函數(shù)之間的概念及區(qū)別；能熟練的推導(dǎo)普通最小二乘法的基本過程；了解擬合優(yōu)度的概念及其性質(zhì)；了解度量單位和函數(shù)形式對回歸參數(shù)的影響。能夠?qū)M合優(yōu)度的概念進(jìn)行分析和計算。
理解OLS估計量的期望值和方差的基本性質(zhì)和基本假設(shè)。估計量的精度、抽樣分布，假設(shè)檢驗的方式和方法、顯著追評的判定，置信區(qū)間與估計量的一致性。CLRM假設(shè)與高斯馬爾科夫定理。
第三章多元回歸模型
考試內(nèi)容
多元線性回歸模型；控制其他因素不變；多元回歸分析的有點；多元回歸參數(shù)估計；遺漏變量；多重共線性；高斯馬爾科夫定理
考試要求
理解含有多個自變量的模型的參數(shù)結(jié)果含義；理解多元回歸條件下的OLS估計量推導(dǎo)過程；理解多元回歸中“保持其他因素變”的含義；簡單回歸與多元回歸的比較；了解過原點的回歸的基本性質(zhì)；了解多元OLS估計量的相關(guān)性質(zhì)。
理解遺漏變量偏誤；理解多重共線性的概念和影響；高斯馬爾科夫定理；校正的擬合優(yōu)度，聯(lián)合檢驗與受限最小二乘法；設(shè)定偏差與解釋變量的增減等。
第四章多元回歸的統(tǒng)計推斷
考試內(nèi)容
估計量的抽樣分布；對單個參數(shù)的t檢驗；對多個參數(shù)的聯(lián)合檢驗；置信區(qū)間；回歸結(jié)果的解釋
考試要求
理解多元回歸中OLS估計量的抽樣分布的基本概念和特征；能夠利用分布統(tǒng)計量對單個總體參數(shù)展開假設(shè)檢驗；能夠計算參數(shù)的置信區(qū)間；能夠展開對參數(shù)線性組合的檢驗；能夠展開多個約束條件的聯(lián)合檢驗；報告回歸結(jié)果。
多重共線性的表現(xiàn)、來源、后果、診斷與處理方法。了解完全多重共線性與近似多重共線性；了解多重共線性對BLUE性質(zhì)的影響表現(xiàn)，對過重檢驗多重共線性的方法進(jìn)行掌握和對比。
第五章多元回歸的漸近性
考試內(nèi)容
異質(zhì)性；漸近正態(tài)和大樣本；漸近有效性
考試要求
理解多元回歸中OLS估計量的抽樣分布的漸近性質(zhì)；討論大樣本與小樣本條件下的計量問題表現(xiàn)；了解OLS的漸近有效性。
第六章多元回歸更多分析
考試內(nèi)容
測量單位的影響；函數(shù)形式的討論；擬合優(yōu)度和變量選擇；預(yù)測
考試要求
理解多元回歸中改變自變量的度量單位對OLS系數(shù)的改變；對統(tǒng)計量的影響；討論系數(shù)以標(biāo)準(zhǔn)差為度量單位時的參數(shù)表現(xiàn)和含義；了解方程的形式，如對數(shù)變換、二次型和交互項等。
第七章虛擬變量
考試內(nèi)容
虛擬變量；定性信息；多類別虛擬變量；交互項；二值因變量；政策分析
考試要求
理解虛擬變量的概念；了解如何利用虛擬變量對二值變量或多值變量進(jìn)行刻畫；虛擬變量與定量變量相互作用，使得不同組別呈現(xiàn)寫了差異。鄒至莊檢驗；線性概率模型與離散變量模型。離散因變量模型解釋。
包含虛擬自變量的模型結(jié)果解釋，表述了屬性因素對因變量的效應(yīng)。虛擬變量模型中，拆分個子樣本回歸的不同截距、不同斜率或兩者兼而有之的模型設(shè)定方式，以及虛擬變量交乘模型的設(shè)定與經(jīng)濟(jì)含義解釋。
第八章異方差
考試內(nèi)容
異方差；異方差的后果；異方差識別與檢驗；加權(quán)最小二乘法
考試要求
同方差假設(shè)；了解觀察異方差的圖形法以及幾種規(guī)范的異方差檢驗方法。這些方法都試圖尋找誤差項方差與自變量之間的相關(guān)性，需了解各不同方法相關(guān)統(tǒng)計量的構(gòu)造方式，并對其進(jìn)行對比。理解異方差的概念和異方差性對OLS所造成的影響；掌握WLS方法的基本原理和處理異方差的方法；二值因變量的線性概率模型的異方差問題。
第九章模型設(shè)定和數(shù)據(jù)問題的深入探討
考試內(nèi)容
函數(shù)形式誤設(shè)；無法觀測解釋變量的代理變量；測量誤差；數(shù)據(jù)缺失與非隨機(jī)樣本；異常觀測；最小絕對離差
考試要求
了解誤設(shè)的函數(shù)形式所估計的方程難以解釋的基本原因；了解如何檢驗不正確的函數(shù)形式，計算RESET檢驗值等；了解遺漏變量問題，以及其解決方法，如代理變量等。了解測量誤差問題，掌握其對估計的影響。非隨機(jī)抽樣對估計的影響，即樣本選擇與誤差項相關(guān)時，OLS估計量的相關(guān)性質(zhì)。最小絕對離差估計。
第九章自相關(guān)
考試內(nèi)容
自相關(guān)；自相關(guān)的來源；自相關(guān)的檢驗；自相關(guān)問題的處理
考試要求
理解誤差項存在自相關(guān)時，對OLS估計的影響，對參數(shù)結(jié)果、對統(tǒng)計檢驗結(jié)果以及其他統(tǒng)計量的影響。了解自相關(guān)的可能來源；了解自相關(guān)的識別方法，圖形檢驗與統(tǒng)計量檢驗等，并了解不同方法之間的差異。掌握出現(xiàn)自相關(guān)市，OLS估計量的基本性質(zhì)和處理方法，其中還要理解GLS、FGLS等方法的基本構(gòu)造方式。
第十章模型設(shè)定和數(shù)據(jù)問題的深入探討
考試內(nèi)容
函數(shù)形式誤設(shè)；無法觀測解釋變量的代理變量；測量誤差；數(shù)據(jù)缺失與非隨機(jī)樣本；異常觀測；最小絕對離差
考試要求
了解誤設(shè)的函數(shù)形式所估計的方程難以解釋的基本原因；了解如何檢驗不正確的函數(shù)形式，計算RESET檢驗值等；了解遺漏變量問題，以及其解決方法，如代理變量等。了解測量誤差問題，掌握其對估計的影響。非隨機(jī)抽樣對估計的影響，即樣本選擇與誤差項相關(guān)時，OLS估計量的相關(guān)性質(zhì)。最小絕對離差估計。
四、考試參考書目
略
五、考試方法和考試時間
閉卷考試，考試時間為2個小時。
六、試卷設(shè)計的結(jié)構(gòu)
本課程的內(nèi)容結(jié)構(gòu)為：基本知識40%，基本理論40%，知識運用20%。
本課程的試卷結(jié)構(gòu)為：選擇與判斷題（25%），名詞解釋與簡答25%，綜合應(yīng)用題（20%%），應(yīng)用計算題（20%）
參考書
無
原文標(biāo)題：湘潭大學(xué)2023年招收攻讀碩士學(xué)位研究生考試大綱
原文鏈接：https://yzbm.xtu.edu.cn/zsml/ssksdg/index/2023
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