經濟實證與預測一實習
Empirical Study & Forecasting (I) : Recitation
李維倫 台大經濟系
2015.10.30
今日任務
實習課相關事項 第一次作業
普通最小平方法 Ordinary Least Squares Gauss – Markov 定理
Stata 指令複習
助教：李維倫
台大經濟系
博士班 5 年級 兼任講師
d00323003@ntu.edu.tw
Office Hour事先約定
實習課要做什麼？
交作業
作業提示與講解
複習作業相關的課程內容 說明 Stata 操作
作業
以 1 – 3 人為一組繳交
請不要使用太小的紙張，寫兩張紙以上者請裝 訂好再交
請將學號、姓名清楚的寫在第 1 頁的右上方 手寫或打字、有無精美封面、排版是否花俏炫 麗並不會影響分數；重點在於文字、圖形、算 式能夠清楚表達你們的看法
作業
實證作業必須附上 Stata 程式碼 請在繳交期限當天實習課開始前交
若不能來上課，可請同學代為繳交或提前以 email 繳交
第 1 次作業繳交期限為 11 / 6 （五）
Least Squares Estimation
經濟實證與預測一實習
Ordinary Least Squares
What is OLS?
Why OLS estimators make sense?
Intuition
Classical conditions and BLUE
Gauss - Markov Theorem
Asymptotic Properties
OLS Estimation
Consider the model
Suppose you know that
Derive the least squares estimator for Suppose you know that
Derive the least squares estimator for
Gauss – Markov Conditions
Model:
Consider the model where the above conditions
Derive the least squares estimator for
Gauss – Markov Conditions
Model:
Show that is a BLUE (Best Linear conditionally Unbiased Estimator)
Stata Commands
Scatter Plot
scatter ( Try help scatter ! )
Summary Statistics (mean, variance,…)
summarize
OLS Estimation
regress
Stata reports not only , but also R 2, t -statistics, p -values, …
