万门大学《经济金融之计量经济学》【无水印版】
万门大学《经济金融之计量经济学》【无水印版】看到计量经济学恐怖的矩阵，漫天的推导过程就想退缩？计量经济学对于初学者来说确实很难，因为其对学生的数学基础、统计学基础有一定的要求。但只要构建了完整的知识体系，了解计量经济研究的框架体系，找到解决问题的共同性，计量就变得很容易。
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课程目录
├──课件
|└──计量经济.zip 2.55M
└──视频
|├──1.10线性效应.mp4 88.04M
|├──1.11矩阵（一）.mp4 98.98M
|├──1.12矩阵（二）.mp4 107.20M
|├──1.13矩阵（三）.mp4 94.32M
|├──1.14投影矩阵（一）.mp4 84.09M
|├──1.15投影矩阵（二）.mp4 118.90M
|├──1.1课程内容介绍(一).mp4 62.36M
|├──1.2课程内容介绍（二）.mp4 76.03M
|├──1.3什么是计量经济学？（一）.mp4 48.63M
|├──1.4什么是计量经济学？（二）.mp4 68.60M
|├──1.5计量经济学的特点（一）.mp4 118.83M
|├──1.6计量经济学的特点（二）.mp4 81.23M
|├──1.7计量经济学的特点（三）.mp4 131.78M
|├──1.8面板数据.mp4 81.15M
|├──1.9stata软件的基本操作.mp4 83.32M
|├──10.10线性回归（十）.mp4 126.62M
|├──10.11线性回归（十一）.mp4 128.52M
|├──10.12线性回归（十二）.mp4 67.00M
|├──10.13线性回归（十三）.mp4 132.70M
|├──10.14线性回归（十四）.mp4 124.19M
|├──10.15线性回归（十五）.mp4 98.75M
|├──10.16线性回归（十六）.mp4 96.52M
|├──10.1线性回归（一）.mp4 124.80M
|├──10.2线性回归（二）.mp4 126.14M
|├──10.3线性回归（三）.mp4 129.84M
|├──10.4线性回归（四）.mp4 126.31M
|├──10.5线性回归（五）.mp4 129.33M
|├──10.6线性回归（六）.mp4 97.70M
|├──10.7线性回归（七）.mp4 97.09M
|├──10.8线性回归（八）.mp4 97.16M
|├──10.9线性回归（九）.mp4 129.72M
|├──11.1遗漏变量（一）.mp4 113.93M
|├──11.2遗漏变量（二）.mp4 49.02M
|├──11.3度量误差（一）.mp4 96.27M
|├──11.4度量误差（二）.mp4 87.96M
|├──11.5反向因果.mp4 127.81M
|├──11.6变量工具（一）.mp4 131.28M
|├──11.7变量工具（二）.mp4 111.69M
|├──11.8变量工具（三）.mp4 127.38M
|├──11.9变量工具（四）.mp4 89.69M
|├──12.1广义矩估计（一）.mp4 133.57M
|├──12.2广义矩估计（二）.mp4 128.63M
|├──12.3广义矩估计（三）.mp4 139.04M
|├──12.4广义矩估计（四）.mp4 127.35M
|├──12.5广义矩估计（五）.mp4 131.93M
|├──12.6广义矩估计（六）.mp4 111.34M
|├──12.7广义矩估计（七）.mp4 110.75M
|├──13.10Matching（四）.mp4 104.04M
|├──13.11Matching（五）.mp4 113.79M
|├──13.1Rubin因果模型（一）.mp4 133.59M
|├──13.2Rubin因果模型（二）.mp4 125.87M
|├──13.3Rubin因果模型（三）.mp4 124.89M
|├──13.4Rubin因果模型（四）.mp4 128.84M
|├──13.5Rubin因果模型（五）.mp4 122.78M
|├──13.6Rubin因果模型（六）.mp4 127.24M
|├──13.7Matching（一）.mp4 134.46M
|├──13.8Matching（二）.mp4 131.83M
|├──13.9Matching（三）.mp4 129.90M
|├──14.1DID（一）.mp4 125.53M
|├──14.2DID（二）.mp4 134.58M
|├──14.3DID（三）.mp4 132.10M
|├──14.4DID（四）.mp4 131.66M
|├──14.5RDD.mp4 130.28M
|├──14.6Fuzzy RD.mp4 64.22M
|├──14.7LATE(一).mp4 130.03M
|├──14.8LATE(二).mp4 88.24M
|├──14.9LATE(三).mp4 61.16M
|├──15.1时间序列模型（一）.mp4 127.65M
|├──15.2时间序列模型（二）.mp4 129.91M
|├──15.3时间序列模型（三）.mp4 125.13M
|├──15.4时间序列模型（四）.mp4 64.07M
|├──15.5时间序列模型（五）.mp4 122.48M
|├──2.10条件期望（二）.mp4 134.12M
|├──2.11条件期望（三）.mp4 122.81M
|├──2.12条件期望（四）.mp4 115.34M
|├──2.13条件期望（五）.mp4 107.85M
|├──2.1海塞矩阵（一）.mp4 79.27M
|├──2.2海塞矩阵（二）.mp4 82.19M
|├──2.3概率论基础（一）.mp4 100.87M
|├──2.4概率论基础（二）.mp4 100.53M
|├──2.5随机变量（一）.mp4 132.17M
|├──2.6随机变量（二）.mp4 133.17M
|├──2.7随机变量（三）.mp4 89.51M
|├──2.8随机变量（四）.mp4 76.89M
|├──2.9条件期望（一）.mp4 133.88M
|├──3.10正态分布（十）.mp4 102.88M
|├──3.11正态分布（十一）.mp4 102.74M
|├──3.12正态分布（十二）.mp4 97.46M
|├──3.1正态分布（一）.mp4 132.01M
|├──3.2正态分布（二）.mp4 126.80M
|├──3.3正态分布（三）.mp4 121.31M
|├──3.4正态分布（四）.mp4 101.75M
|├──3.5正态分布（五）.mp4 127.34M
|├──3.6正态分布（六）.mp4 112.36M
|├──3.7正态分布（七）.mp4 129.96M
|├──3.8正态分布（八）.mp4 130.30M
|├──3.9正态分布（九）.mp4 123.16M
|├──4.10大样本理论（五）.mp4 114.69M
|├──4.11变换收敛（一）.mp4 131.45M
|├──4.12变换收敛（二）.mp4 133.21M
|├──4.13变换收敛（三）.mp4 92.86M
|├──4.1一些基本的统计量（一）.mp4 127.55M
|├──4.2一些基本的统计量（二）.mp4 125.38M
|├──4.3一些基本的统计量（三）.mp4 128.86M
|├──4.4一些基本的统计量（四）.mp4 90.32M
|├──4.5概率收敛（一）.mp4 128.81M
|├──4.6概率收敛（二）.mp4 118.06M
|├──4.7大样本理论（一）.mp4 130.77M
|├──4.8大样本理论（二）.mp4 120.23M
|├──4.9大样本理论（四）.mp4 129.81M
|├──5.1参数估计（一）.mp4 124.30M
|├──5.2参数估计（二）.mp4 130.54M
|├──5.3参数估计（三）.mp4 123.82M
|├──5.4参数估计（四）.mp4 90.33M
|├──5.5参数估计（五）.mp4 89.51M
|├──6.1矩估计（一）.mp4 128.87M
|├──6.2矩估计（二）.mp4 128.90M
|├──6.3矩估计（三）.mp4 113.94M
|├──6.4矩估计（四）.mp4 127.35M
|├──7.1极大似然估计（一）.mp4 122.26M
|├──7.2极大似然估计（二）.mp4 122.34M
|├──7.3极大似然估计（三）.mp4 131.95M
|├──7.4极大似然估计（四）.mp4 134.75M
|├──7.5极大似然估计（五）.mp4 131.45M
|├──7.6极大似然估计（六）.mp4 132.14M
|├──7.7极大似然估计（七）.mp4 111.10M
|├──7.8极大似然估计（八）.mp4 99.22M
|├──8.10拟合优度（二）.mp4 129.77M
|├──8.11分步回归（一）.mp4 135.40M
|├──8.12分步回归（二）.mp4 122.90M
|├──8.1一元线性回归（一）.mp4 116.74M
|├──8.2一元线性回归（二）.mp4 117.24M
|├──8.3一元线性回归（三）.mp4 122.57M
|├──8.4一元线性回归（四）.mp4 119.65M
|├──8.5最小二乘.mp4 127.23M
|├──8.6作为拟合的回归.mp4 139.09M
|├──8.7最小二乘的几何性质.mp4 131.24M
|├──8.8最小二乘的残差向量.mp4 137.27M
|├──8.9拟合优度（一）.mp4 129.88M
|├──9.1非参数与半参数回归（一）.mp4 127.54M
|├──9.2非参数与半参数回归（二）.mp4 130.60M
|├──9.3非参数与半参数回归（三）.mp4 121.73M
|├──9.4非参数与半参数回归（四）.mp4 128.92M
|├──9.5非参数与半参数回归（五）.mp4 122.92M
|├──9.6非参数与半参数回归（六）.mp4 127.27M
|└──9.7非参数与半参数回归（七）.mp4 126.55M
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