计量经济课程

教授放了许多数学推导在讲义中，过多的数学符号让你很难消化吗？

经济学的理论模型观念还不熟悉，更别说衍生出的数学公式了

一堆密密麻麻的数据，到底哪些是重要的？哪些是有问题要修正的？

计量经济学这门课真的让人头痛，到底该如何学习计量这门课阿！

我想这是许多学习计量时学生内心的困扰，Candice先生有专业的计量经济家教，透过老师一对一的指导，了解学生对题目的理解和解题过程，可以迅速找出是学生是哪个观念不清楚，理解到学生的盲点后，透过重新对学生讲解观念的来龙去脉，建立学生对计量经济的稳固观念。

课程重点：

因为许多人对于统计的细节，计量方法的应用并不熟悉，未来在数据处理以及应用上，甚至是更高程度的数据处理，会不清楚该如何进行。

本课程一对一的教学，能够协助学生提高计量的应用与计算技巧，也能让你未来在模型的设计以及数据的处理，能够有更高程度的应用能力。

Review of Probability (概率複習)
学习随机变量、概率密度函数、累积分布函数的概念， 以及一些在现实世界中应用的常见分布。

Review of Statistics (统计回顾)
学习一些标准的概念来评估估计量，置信区间， 和假设检验。

Simple Linear Regression (简单线性回归)
学习如何建立简单的线性回归模型以及如何证明自变量是否确实解释了因变量

Multiple Linear Regression (多元线性回归)
学习如何建立多元线性回归模型，如何证明自变量是否能解释因变量， 以及对自变量和误差项的相应约束

Nonlinear Regression Model (非线性回归模型)
知道一些非线性的回归模型，但使用一些变换方法来拟合数据并进行预测

Time Series Data (时间序列数据)
了解什么是时间序列数据以及在一定程度上描述数据的模型

Panel Data Regression with Binary Dependent (二元相关的面板数据回归)
了解什么是面板数据以及它如何在逻辑回归模型上实现

Instrumental Variable (工具变量)
如果没有合适的自变量，学习如何解决问题

Data Issue (数据问题)
如何清理数据并在现实世界的模型上执行。

适合对象：

✔ 商学院上到这门课，需要更精准一对一指导的学生

✔ 过往学习过，但想更好的应用在实务工作上者

课程时间：

本课程全部约需30小时，主要分为三部分：

• 概率以及基础统计量，置信区间与估计式的分析与讨论 约10小时

• 简单回归分析、复回归分析与非线性的回归模型，着重于回归方法、变量分析以及模型对于未来数据的预估计算 约10小时

• 更高阶应用的计量模型如时间序列，操作型变量以及一些更深入的模型处理技巧 约10小时

上完整体课程能够让学生对于计量的基础以及数据的处理有更深入的了解。