华中科技大学博士研究生入学考试《计量经济学》考试大纲

（科目代码：3501）

1. 回归分析与数据的基本概念

回归分析、相关分析、时间序列数据、横截面数据、面板数据、混合数据，总体回归函数、样本回归函数，估计量，估计值，随机误差项，残差， OLS，估计量的性质。

2. 双变量回归模型：估计与假设检验

普通最小二乘法，经典线性模型的基本假定，高斯－马尔可夫定理，判定系数。

随机误差项正态性假定下OLS估计量的性质，置信区间，基于置信区间的假设检验，t检验，随机误差项方差的检验，显著性水平，p值，方差分析，均值预测与个值预测。

经典线性回归模型延伸：过原点回归，测量单位对估计结果的影响，标准化变量的回归，对数线性模型、半对数线性模型，倒数模型，

3. 多元回归模型估计和检验

偏回归系数，OLS估计,OLS估计量的性质，多元判定系数R²、R²的校正，多项式回归，偏相关系数。回归总显著性的F检验，多参数约束的检验，两个回归系数是否相等的t检验，邹至庄检验，检验模型函数形式的MWD检验。

虚拟变量模型

虚拟变量的设定，虚拟变量系数的含义，邹至庄检验的虚拟变量方法，虚拟变量的交互效应，虚拟变量在季节分析中的应用，分段线性回归，半对数模型中虚拟变量的解释。

放松经典模型的假定

异方差的性质、后果、检验、补救方法，加权最小二乘法，怀特检验，帕克检验。自相关的性质、后果、检验、补救方法，广义差分估计，广义差分迭代估计，DW检验。

4.模型设定和诊断检验

模型设定误差的类型、后果和检验，过度拟合模型的侦察，拉姆齐的RESET检验，增补变量的LM检验，测量误差的影响，模型选择准则。

5.定性响应回归模型

线性概率模型及其存在的问题；Logit模型、Probit模型的设定的基本思想、估计和估计结果的解释；Tobit模型、泊松回归模型的建模思想和估计结果的解释。

6．面板数据或综列数据模型

面板数据及其与时间序列数据和横截面数据的比较，面板数据模型，固定效应的含义和固定效应模型的LSDV估计，随机效应的含义，固定效应和随机效应的比较。动态面板数据模型。

动态面板模型及其估计的基本原理

7. 联立方程模型

联立性偏误，内生变量、外生变量、滞后内生变量、前定变量，结构方程和结构参数，诱导方程和诱导参数。不可识别、恰好识别、过度识别，方程可识别的阶条件和秩条件。豪斯曼设定检验。间接最小二乘法（ILS），两阶段最小二乘法（2SLS）。

8. 时间序列计量经济学

基本概念： 随机过程、平稳随机过程、非平稳随机过程，单位根随机过程，趋势平稳过程、差分平稳过程，漂移和确定性趋势。

自回归与分布滞后模型

分布滞后模型的估计，分布滞后模型的考伊克方法：适应性预期模型、存量调整与部分调整模型，分布滞后模型的阿尔蒙方法。自回归模型的估计，工具变量法，德宾h检验。

自回归模型和分布滞后模型估计结果的解释。格兰杰因果关系检验。

时间序列模型：平稳时间序列，自相关函数、自协方差，偏自相关函数、Q统计量等；AR与MA过程及其相互的关系、ARMA过程、ARIMA过程。

向量自回归（VAR）模型的设定和估计、脉冲响应函数与应用等。

非平稳时间序列模型：单位根检验：DF检验及其统计量与分布函数、ADF检验、检验形式的确定及其统计量与分布函数。

协整的概念与含义，误差纠正模型(VECM)，协积与误差纠正机制的关系。协整检验：恩格尔－格兰杰（EG两步法）检验、协整回归德宾－沃森（CRDW）检验。Johansen 协整检验的基本思想与应用。谬误回归。

金融时间序列模型：ARCH模型设定的含义以及ARCH效应的检验，GARCH模型设定的含义。