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??湘潭大学2023年硕士研究生招生考试大纲已公布，本文将为你详细介绍004011计量经济学考试大纲，考试大纲主要核心在于明确院校学科的考试范围，具体内容可查看下文：
( 004011)计量经济学 大纲明细
考试大纲
一、考试对象
参加湘潭大学商学院研究生入学考试加试的学生。
二、考试目的
考核学生对计量经济学基本概念、基本理论的理解和掌握程度及学生运用计量经济学基本分析方法的能力，以及利用相关统计软件对模型进行估计和检验的能力。
三、考试内容和要求
第一章 计量经济学的性质与经济数据
考试内容
计量经济学基本概念;经验经济分析的步骤;经济数据结构
考试要求
理解计量经济学研究的中心问题和建模方法。
了解计量经济学的基本概念，了解计量经济学的研究领域，并了解应用计量经济方法时可能出现的一些问题有哪些。
第二章 简单回归模型
考试内容
一元线性回归模型;普通最小二乘法;OLS相关统计量的代数性质;拟合优度
考试要求
理解简单回归模型中总体回归函数和样本回归函数之间的概念及区别;能熟练的推导普通最小二乘法的基本过程;了解拟合优度的概念及其性质;了解度量单位和函数形式对回归参数的影响。能够对拟合优度的概念进行分析和计算。
理解OLS估计量的期望值和方差的基本性质和基本假设。估计量的精度、抽样分布，假设检验的方式和方法、显著追评的判定，置信区间与估计量的一致性。CLRM假设与高斯马尔科夫定理。
第三章 多元回归模型
考试内容
多元线性回归模型;控制其他因素不变;多元回归分析的有点;多元回归参数估计;遗漏变量;多重共线性;高斯马尔科夫定理
考试要求
理解含有多个自变量的模型的参数结果含义;理解多元回归条件下的OLS估计量推导过程;理解多元回归中“保持其他因素变”的含义;简单回归与多元回归的比较;了解过原点的回归的基本性质;了解多元OLS估计量的相关性质。
理解遗漏变量偏误;理解多重共线性的概念和影响;高斯马尔科夫定理;校正的拟合优度，联合检验与受限最小二乘法;设定偏差与解释变量的增减等。
第四章 多元回归的统计推断
考试内容
估计量的抽样分布;对单个参数的t检验;对多个参数的联合检验;置信区间;回归结果的解释
考试要求
理解多元回归中OLS估计量的抽样分布的基本概念和特征;能够利用分布统计量对单个总体参数展开假设检验;能够计算参数的置信区间;能够展开对参数线性组合的检验;能够展开多个约束条件的联合检验;报告回归结果。
多重共线性的表现、来源、后果、诊断与处理方法。了解完全多重共线性与近似多重共线性;了解多重共线性对BLUE性质的影响表现，对过重检验多重共线性的方法进行掌握和对比。
第五章 多元回归的渐近性
考试内容
异质性;渐近正态和大样本;渐近有效性
考试要求
理解多元回归中OLS估计量的抽样分布的渐近性质;讨论大样本与小样本条件下的计量问题表现;了解OLS的渐近有效性。
第六章 多元回归更多分析
考试内容
测量单位的影响;函数形式的讨论;拟合优度和变量选择;预测
考试要求
理解多元回归中改变自变量的度量单位对OLS系数的改变;对统计量的影响;讨论系数以标准差为度量单位时的参数表现和含义;了解方程的形式，如对数变换、二次型和交互项等。
第七章 虚拟变量
考试内容
虚拟变量;定性信息;多类别虚拟变量;交互项;二值因变量;政策分析
考试要求
理解虚拟变量的概念;了解如何利用虚拟变量对二值变量或多值变量进行刻画;虚拟变量与定量变量相互作用，使得不同组别呈现写了差异。邹至庄检验;线性概率模型与离散变量模型。离散因变量模型解释。
包含虚拟自变量的模型结果解释，表述了属性因素对因变量的效应。虚拟变量模型中，拆分个子样本回归的不同截距、不同斜率或两者兼而有之的模型设定方式，以及虚拟变量交乘模型的设定与经济含义解释。
第八章 异方差
考试内容
异方差;异方差的后果;异方差识别与检验;加权最小二乘法
考试要求
同方差假设;了解观察异方差的图形法以及几种规范的异方差检验方法。这些方法都试图寻找误差项方差与自变量之间的相关性，需了解各不同方法相关统计量的构造方式，并对其进行对比。理解异方差的概念和异方差性对OLS所造成的影响;掌握WLS方法的基本原理和处理异方差的方法;二值因变量的线性概率模型的异方差问题。
第九章 模型设定和数据问题的深入探讨
考试内容
函数形式误设;无法观测解释变量的代理变量;测量误差;数据缺失与非随机样本;异常观测;最小绝对离差
考试要求
了解误设的函数形式所估计的方程难以解释的基本原因;了解如何检验不正确的函数形式，计算RESET检验值等;了解遗漏变量问题，以及其解决方法，如代理变量等。了解测量误差问题，掌握其对估计的影响。非随机抽样对估计的影响，即样本选择与误差项相关时，OLS估计量的相关性质。最小绝对离差估计。
第九章 自相关
考试内容
自相关;自相关的来源;自相关的检验;自相关问题的处理
考试要求
理解误差项存在自相关时，对OLS估计的影响，对参数结果、对统计检验结果以及其他统计量的影响。了解自相关的可能来源;了解自相关的识别方法，图形检验与统计量检验等，并了解不同方法之间的差异。掌握出现自相关市，OLS估计量的基本性质和处理方法，其中还要理解GLS、FGLS等方法的基本构造方式。
第十章 模型设定和数据问题的深入探讨
考试内容
函数形式误设;无法观测解释变量的代理变量;测量误差;数据缺失与非随机样本;异常观测;最小绝对离差
考试要求
了解误设的函数形式所估计的方程难以解释的基本原因;了解如何检验不正确的函数形式，计算RESET检验值等;了解遗漏变量问题，以及其解决方法，如代理变量等。了解测量误差问题，掌握其对估计的影响。非随机抽样对估计的影响，即样本选择与误差项相关时，OLS估计量的相关性质。最小绝对离差估计。
四、考试参考书目
略
五、考试方法和考试时间
闭卷考试，考试时间为2个小时。
六、试卷设计的结构
本课程的内容结构为：基本知识40%，基本理论40%，知识运用20%。
本课程的试卷结构为：选择与判断题(25%)，名词解释与简答25%，综合应用题(20%%)，应用计算题(20%)
参考书
无
