1. Análisis de regresión lineal
- Comprenda los conceptos básicos de la regresión lineal, como pendiente, intersección y término de error.
-Aprenda a ajustar modelos de regresión lineal, incluidos mínimos cuadrados y descenso de gradiente.
-Estar familiarizado con la interpretación de coeficientes de regresión, como pendiente positiva, pendiente negativa y linealidad múltiple.
-Aprende a trabajar con relaciones entre variables independientes y dependientes, por ejemplo, mediante diagramas de dispersión y matrices de coeficientes de correlación.
2. Análisis de regresión lineal múltiple
-Comprender los conceptos básicos de la regresión lineal múltiple, como las ecuaciones de regresión lineal múltiple y la estimación de parámetros.
-Aprende a resolver parámetros usando máxima verosimilitud y estimación bayesiana.
-Familiarizado con métodos de reducción de dimensionalidad como análisis de componentes principales y regresión de mínimos cuadrados parciales.
-Aprenda a lidiar con problemas multilineales como la regresión de crestas y la regresión de lazo.
3. Análisis de regresión logística
-Comprender los conceptos básicos de la regresión logística, como la función Logit y la función Probit.
-Aprende a ajustar modelos de regresión logística, incluyendo máxima verosimilitud y estimación bayesiana.
-Familiarizado con transformaciones entre variables categóricas y variables continuas, como la transformación logarítmica y la transformación de Box-Cox.
-Aprenda a lidiar con datos desequilibrados y problemas multilineales.
4. Análisis de series temporales
-Comprender los conceptos básicos del análisis de series temporales, como estacionariedad, autocorrelación y términos de intercepción.
-Aprenda a ajustar modelos de series de tiempo, como modelos ARIMA, métodos de suavizado exponencial y modelos GARCH
-Familiarícese con métodos de prueba de estacionariedad como la descomposición estacional, la descomposición de tendencias y métodos de diferencia.
-Aprende a lidiar con datos no estacionarios y problemas multilineales.
5. Análisis de datos de panel
-Comprender los conceptos básicos del análisis de datos de panel, como modelo de efectos fijos y modelo de efectos aleatorios.
-Aprenda a ajustar modelos de datos de panel, incluidos modelos de efectos fijos, modelos de efectos aleatorios y modelos de datos de panel de muestras pequeñas.
——Familiarizado con métodos como el método de variable instrumental y el método de control integral para abordar problemas endógenos.
-Aprender a afrontar problemas de heterogeneidad y multilineal.
6. Análisis de regresión cuantil
-Comprender los conceptos básicos de la regresión cuantil, como funciones cuantiles y ecuaciones de regresión cuantil.
-Aprenda a utilizar QuantileRegression para la predicción.
-Estar familiarizado con cómo evaluar la bondad de ajuste y otras estadísticas de modelos de regresión cuantil.
-Aprende a lidiar con valores atípicos y problemas lineales múltiples.
7. Aplicación y práctica de modelos econométricos
- Comprender la aplicación de modelos econométricos en problemas prácticos, como evaluación de políticas, análisis de industrias, encuestas sociales, etc.
-Aprende a recopilar y organizar datos, y a analizarlos de forma visual y con estadísticas descriptivas.
-Familiarizado en el uso de software econométrico (como Stata, R, Eviews, etc.) para análisis y modelado de datos.
-Aprenda a redactar informes econométricos, incluida la interpretación de resultados, la prueba de supuestos del modelo y las recomendaciones de políticas.
Durante el proceso de aprendizaje, puede consultar libros de texto, folletos, casos y trabajos académicos. Al mismo tiempo, más práctica y más debates con otros también son claves para mejorar las capacidades econométricas.