《Stata统计分析与应用》课程教学大纲

1、Stata统计分析与应用 Application of Stata to Statistical Analysis一、课程基本情况课程类别：专业任选课课程学分： 2 学分课程总学时：32 学时，其中讲课： 16 学时，实验： 16 学时课程性质：选修开课学期：第6学期先修课程：高等数学、经济学原理、计量经济学、统计学适用专业：本课程教学大纲适用于经济学、金融学、国际经济与贸易学等经济类、管理类各专业本科生。教 材： Stata统计分析与应用,机械工业出版社，周广肃等，2011年9月第一版开课单位： 经济管理学院 经济贸易系二、课程性质、教学目标和任务本课程是经济管理类专业的任选课，是计量经济学

2、的后继课程。本课程以建立计量经济模型的基本过程为主线，结合样本数据收集，掌握计量经济模型的建立、估计、检验、应用，学会用计量经济模型对实际经济问题进行实证分析。该课程在学生知识结构中占有重要位置，是研究能力和实践能力的重要组成部分。本大纲面对的对象是高年级本科生，所以本课程全面讲述初级计量经济学的有关内容，同时又适当吸收一部分中级内容用来加强对本学科的了解。本课程在内容体系上大致包括：单方程回归分析、多元线性回归分析、违背经典假设的计量经济学分析、离散变量分析以及一部分 HYPERLINK /e_viewsall/ t _blank 时间序列分析。通过本课程的学习，使学生了解经济数量分析实验课

3、程在经济类本科专业课程体系中的地位，了解经济数量分析在经济学科的发展和实际工作中的作用。能够建立并应用简单的计量经济学模型，并对现实经济活动进行分析和预测。使学生具有进一步学习与应用计量经济学理论、方法与模型的基础和能力。三、教学内容和要求1、统计学基本知识回顾（3课时）（1）了解数据的基本采集方式；数据的计量尺度与数据类型；了解数据误差及数据质量要求；随机事件的概念，事件的关系及运算； （2）理解调查方案的设计；随机变量及其分布； （3）掌握离散型与连续型数据的整理与显示方法；合理使用统计表；集中趋势各特征数值的计算方法、特点和应用；偏度与峰度的计算方法；重点：集中趋势各特征数值的计算方法、

4、特点和应用难点：调查方案的设计；随机变量及其分布2、抽样、估计与推断（3学时）（1）了解抽样和抽样分布的基本概念；假设检验的基本思想； （2）理解假设检验的步骤，能对实际问题作出假设检验； （3）掌握总体均值，总体比例和总体方差的区间估计；重点：对实际问题作出假设检验难点：总体比例与方差的区间估计3、方差分析与列联分析（2学时）（1）了解列联表的相关性； （2）理解方差分析的原理； （3）掌握单因素方差分析的方法及应用，掌握双因素方差分析的方法及应用，一致性检验与独立性检验的原理与方法；重点：方差分析原理难点：单因素、双因素方差分析方法与应用4、计量经济学基本知识回顾（4学时）（1）了解计量经

5、济学的起源和发展；计量经济学模型在经济学当中的应用；计量经济学在经济学科当中的重要地位； （2）理解普通最小二乘法（OLS）的基本原理；（3）掌握计量经济学学科的性质、基本定义与内容体系；建立计量经济学模型的步骤；能运用OLS估计法来估计模型参数；能对计量经济模型进行简单的假设检验；重点：计量经济学的定义和计量经济建模步骤难点：如何对经济问题进行计量经济建模分析5、多元线性回归与专门问题（4学时）（1）了解经济现象中自相关产生的原因；自相关对模型的影响； （2）理解异方差的方法以及各种方法的优缺点；多重共线性的基本含义包括完全多重共线性和不完全多重共线性； （3）掌握多元线性回归模型的产生背景

6、、古典假设；参数的OLS估计法、假设检验；异方差的基本含义、了解异方差所产生的原因；处理异方差问题的方法、了解各种方法的优势；处理自相关的重要方法；多重共线性的诊断与解决方法重点：多元回归模型的OLS估计法、假设检验；异方差、自相关和多重共线的后果以及诊断、处理方法；难点：多元回归模型的矩阵表示、估计、假设检验；诊断和解决异方差、自相关和多重共线的方法6、Stata入门（2学时）（1）了解帮助系统；数据转换与合并的原因； （2）理解三个命令：save、clear、exit； （3）掌握Stata的界面组成(命令、结果、回顾、变量)；处理分析数据的命令组成；Stata的基本数学运算符；掌握log

7、文件的含义、学会使用log文件及命令；describe，simple/short/detail；Stata生成和修改变量的基本命令重点：读入Stata全部变量、部分变量、部分样本、具有某些特征的样本；难点： Stata生成和修改变量的基本命令；纵向合并与横向合并；7、Stata画图与制表（2学时）（1）了解作图与制表的基本思路； （2）掌握作图与制表的命令；重点：作图与制表的命令；难点： 8、方差分析与线性回归（2学时）（1）掌握单因素方差分析、双（多）因素方差分析、相关分析与OLS回归命令；重点：方差分析与线性回归命令难点： 假设检验9、回归诊断与稳健性回归（2学时）（1）了解诊断标会图；

8、（2）理解稳健性回归； （3）掌握诊断统计量；异方差处理；多重共线处理；自相关处理；重点：稳健性回归操作；难点：稳健性回归；10、离散选择变量与计数模型回归（2学时）（1）了解离散变量数据； （2）理解极大似然估计法； （3）掌握二项选择模型、排序模型、多项选择模型和计数模型的命令；重点：回归命令：logit/probit/oprobit/mlogit/poission；难点：参数解释、边际效应与相对风险比；11、面板数据（2学时）（1）了解面板数据的特点； （2）理解固定效应模型和随机效应模型； （3）掌握POLS、FE和RE命令；重点：回归命令与参数解释；难点：固定效应模型与随机效应模型；

9、四、课程考核（1）作业等：作业： 3-5 次，课程论文： 1 篇；（2）考核方式：课程论文（3）总评成绩计算方式：平时成绩、实验成绩和课程论文成绩等综合计算五、参考书目1.劳伦斯.汉密尔顿.应用STATA做统计分析，重庆大学出版社，2011年，第2版。2.王群勇. STATA在统计与计量分析中的应用，南开大学出版社，2007年，第1版。3.Stata Corporation.Stata Base Reference Manual. College Station, TX: Stata Press, 2011.4.Christopher F.Baum. HYPERLINK /s?_encoding=UTF8&field-keywords=An%20Introduction%20to%20Modern%20Econometrics%20Using%20Stata&search-alias=books An Introduction to Modern Econometrics Using