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**计量经济学考研要点大揭秘**

**1、概念与框架**

计量经济学的基础概念包括：自变量、因变量、样本、总量、参数、估计量等。理论框架主要涉及回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。理解这些概念和框架是深入学习计量经济学的基石。

重点考察：回归模型的基本假设、时间序列模型的平稳性、面板数据模型的个体效应和时间效应。

**2、模型与应用**

常见的计量经济学模型包括：线性回归模型、对数线性模型、非线性模型、时间序列模型（ARIMA、GARCH）、面板数据模型等。理解这些模型的推导过程、适用条件和应用场景至关重要。

重点考察：线性回归的最小二乘估计、时间序列模型的预测、面板数据模型的Hausman检验。

**3、数据处理与分析**

计量经济学研究离不开数据处理和模型分析能力。数据处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。模型分析包括参数估计、模型检验、预测等。熟练掌握这些技能才能有效应用计量经济学工具。

重点考察：数据清洗方法、模型诊断检验、预测模型的精度评价。

**4、学习建议**

计量经济学考研需要循序渐进的学习，建议先掌握基本概念和理论框架，再深入理解常见模型，最后提升数据处理和模型分析能力。同时，多做练习题巩固知识，及时查漏补缺。

学习资料：《计量经济学》（杰弗里·沃尔德里奇）、《计量经济学》（威廉·格林）、《计量经济学》（陈强等）等。

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