從上週開始看了一會高階計量的書，被裡面複雜的數學推到搞得很頭疼，但想了想其實自己不必百分百弄懂模型內部的數學原理，不過讀了一部分，這些知識確實能幫助我理解。
1.時間序列平穩性檢驗
拿到資料後首先比較重要的要分析平穩性，否則會出現偽回歸等一系列問題。
主要方法有 懷特檢驗。 如果不講究嚴謹性的初步判斷，通過畫圖也可以觀察出來。
2.模型的建立
對於面板資料，確立模型通常要考慮固定效應和隨機效應。
具體來說就是是否考慮個體，已經時間上的差異性對**的影響。
個人經驗固定效應用得比較多。
通常使用豪斯曼檢驗來判斷使用哪種效應。
3.回歸分析
回歸，觀察係數和顯著性。沒有其他資訊時一般使用ols。
4.異方差，自相關的檢驗
異方差導致回歸結果不再blue，若存在異方差，回歸則需要使用廣義最小二乘估計等其他回歸方法。
5.內生性考量
這個問題較為複雜，在不要求嚴謹性的情況下，可以暫時忽略。同時使用固定效應也可以削弱一部分內生性。
以後會花時間單獨學習。
個人不是經濟學的學生，往往只是將計量當作乙個工具來使用。近期應該會對每乙個細節做展開，進行詳細的學習。
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