社会科学 - 经济学 - 计量经济学 - 面板数据分析课程大纲

课程概述

• 学期： X个月
• 目标受众： 研究生及高级本科生，对经济理论有兴趣并希望掌握面板数据分析技能的学生
• 教学方法： 讲座、小组讨论、案例研究、编程实践与项目作业

第1周：课程介绍与面板数据基础知识

• 主题： 面板数据简介
• 学习目标：
  • 理解面板数据类型及其特点
  • 学习固定效应与随机效应的区别
• 阅读资源：
  • Wooldridge, "Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data"
• 活动： 分析简单面板数据集，讨论基本概念

第2-3周：面板数据模型基础

• 主题： 固定效应模型（FE）与随机效应模型（RE）
• 学习目标：
  • 掌握FE和RE模型的估计方法
  • 学习 Hausman 检验
• 阅读资源：
  • Cameron & Trivedi, "Microeconometrics: Methods and Applications"
• 活动： 实践估计FE和RE模型，并进行Hausman检验

第4-5周：时间序列与横截面动态面板模型

• 主题： Dynamic Panel Data Models (DID, DPD)
• 学习目标：
  • 理解DID和DPD模型的适用性
  • 学习GMM估计法
• 阅读资源：
  • Blundell & Bond, "Semiparametric Estimation of Unobserved Effects"
• 活动： 使用R或Stata进行动态面板模型分析

第6-7周：工具变量与内生性处理

• 主题： Instrumental Variables (IV) & Endogeneity
• 学习目标：
  • 了解IV估计在处理内生性问题的方法
  • 学习两阶段最小二乘法（2SLS）
• 阅读资源：
  • Angrist & Pischke, "Mostly Harmless Econometrics"
• 活动： IV应用实例分析

第8周：面板数据的预测与诊断

• 主题： 预测与残差分析
• 学习目标：
  • 学习如何使用面板数据进行预测
  • 理解异方差性、自相关性等常见问题及其处理
• 阅读资源：
  • Wooldridge, "Introduction to Econometrics"
• 活动： 残差诊断与预测模型构建

评估方法：

• 作业： 每周阅读笔记及课堂讨论参与（30%）
• 小测验： 概念理解测试（20%）
• 项目： 实际面板数据分析报告（30%）
• 期末项目： 自选面板数据分析课题，包括模型选择与解释（20%）

通过本课程，学生将掌握面板数据分析的基本原理和实证应用技巧，为后续研究或职业发展打下坚实基础。