课程简介
“财政是国家治理的基础和重要支柱”。财政地位的确立，为财税理论的创新提供了难得的机遇，然而透过中国财税的实践，在时代赐予的丰富的素材中，准确研究财税制度、政策的社会经济后果并不是一件容易的事情。这需要财政学生和学者站在前人的肩膀上，打牢理论功底，紧扣研究前沿，思考中国问题，并熟练掌握科学有效的分析工具和技能，方能真正“读懂中国，读懂中国财税”！
《财税计量方法与应用》这门课最大的特色就在于，我们会紧紧围绕着财税案例展开知识点的学习。比如说，我们会用面板数据（panel data）对财政收入，财政支出，地方政府债务，社会保障收入和支出，收入分配以及当前的减税降费等问题进行分析；我们可以用工具变量法（IV）和两阶段最小二乘法（2SLS）来处理财税研究当中出现的内生性问题；我们用双重差分法（DID），断点回归方法（RD），合成控制法（SCM），倾向值匹配得分法（PSM）等方法对财税政策的因果效应进行评估；用数据包络分析方法(DEA)对财政支出的效率等方面进行评估。
课程将重点介绍当前计量经济学基础理论及前沿方法，并在讲解的过程中注意联系财政学、税收学的一般理论与学科研究前沿，引导学生利用计量经济学方法探索财税问题，同时课程将注重学生的实际操作能力，通过上机操作直接强化学生的科研技能，掌握有关计量经济学的基本理论框架，并熟悉和掌握相应的软件操作，对财税有一个全新的认识。经过对《财税计量方法与应用》的学习，学生应达到和具备以下要求和能力：
●掌握计量经济学工具，如OLS、面板数据、反事实框架等。
●学会使用计量经济学方法研究财税问题，使用数据分析现实中的财税现象。
●学习财税前沿论文，开展研究，掌握初步的研究能力与研究范式。
课程大纲
一元线性回归
1.1一元线性回归
1.2OLS估计量的推导
1.3OLS的正交性
1.4平方和分解公式与拟合优度
Stata应用简介
2.1Stata应用简介：软件窗口、数据导入
2.2Stata应用简介：数据统计分析、变量操作、命令库的更新
多元线性回归
3.1高斯-马尔可夫定理
3.2多元线性回归模型OLS估计量的推导
3.3方差估计
3.4单个系数的t检验
3.5对线性假设的F检验
3.6Stata演示：多元线性回归
异方差及其修正
4.1异方差：异方差的表现、原因、后果与检测方法
4.2异方差：异方差的处理
自相关及其修正
5.1自相关：自相关的表现、原因、后果
5.2自相关：自相关的检测方法与处理
模型设定与数据问题
6.1模型设定与数据问题：模型在异方差和自相关下的设定检验
6.2模型设定与数据问题：变量选择标准、函数形式设定与多重共线性
6.3模型设定与数据问题：虚拟变量、结构性变动、极端值、缺失值
时间序列分析导论
7.1平稳时间序列分析
7.2非平稳时间序列分析
面板数据分析及其应用
8.1固定效应模型的估计方法
8.2随机效应模型的估计方法及豪斯曼检验
8.3面板数据模型的Stata命令及实例
工具变量法及其应用
9.1IV和2SLS：遗漏变量、测量误差、处理方法
9.2IV和2SLS：两阶段最小二乘的适用条件、操作方法
9.3IV和2SLS：两阶段最小二乘识别与过度约束检验
极大似然法估计原理
10.1极大似然法
受限因变量模型及其应用
11.1受限因变量：Probit模型与Logit模型
11.2受限因变量：稀有事件建模
11.3受限因变量：多项选择模型
11.4受限因变量：截断数据模型和归并数据模型
双重差分模型及其应用
12.1双重差分预备知识：双重差分模型的应用背景
12.2双重差分基础知识：双重差分模型的二联表表述
12.3双重差分拓展知识：倾向得分双重差分方法
12.4双重差分Stata应用
倾向值得分匹配法及其应用
13.1倾向值得分匹配法PSM
13.2依可观测变量选择的PSM
13.3PSM的Stata操作与应用
断点回归及其应用
14.1断点回归法原理
14.2断点回归法的Stata操作实例
合成控制法及其应用
15.1合成控制法的基本思想
15.2合成控制法的理论基础
15.3回归控制法
生产率前沿分析原理及其应用
16.1随机前沿分析
16.2数据包络分析：基础模型
16.3数据包络分析：拓展模型
1.1一元线性回归
1.2OLS估计量的推导
1.3OLS的正交性
1.4平方和分解公式与拟合优度
Stata应用简介
2.1Stata应用简介：软件窗口、数据导入
2.2Stata应用简介：数据统计分析、变量操作、命令库的更新
多元线性回归
3.1高斯-马尔可夫定理
3.2多元线性回归模型OLS估计量的推导
3.3方差估计
3.4单个系数的t检验
3.5对线性假设的F检验
3.6Stata演示：多元线性回归
异方差及其修正
4.1异方差：异方差的表现、原因、后果与检测方法
4.2异方差：异方差的处理
自相关及其修正
5.1自相关：自相关的表现、原因、后果
5.2自相关：自相关的检测方法与处理
模型设定与数据问题
6.1模型设定与数据问题：模型在异方差和自相关下的设定检验
6.2模型设定与数据问题：变量选择标准、函数形式设定与多重共线性
6.3模型设定与数据问题：虚拟变量、结构性变动、极端值、缺失值
时间序列分析导论
7.1平稳时间序列分析
7.2非平稳时间序列分析
面板数据分析及其应用
8.1固定效应模型的估计方法
8.2随机效应模型的估计方法及豪斯曼检验
8.3面板数据模型的Stata命令及实例
工具变量法及其应用
9.1IV和2SLS：遗漏变量、测量误差、处理方法
9.2IV和2SLS：两阶段最小二乘的适用条件、操作方法
9.3IV和2SLS：两阶段最小二乘识别与过度约束检验
极大似然法估计原理
10.1极大似然法
受限因变量模型及其应用
11.1受限因变量：Probit模型与Logit模型
11.2受限因变量：稀有事件建模
11.3受限因变量：多项选择模型
11.4受限因变量：截断数据模型和归并数据模型
双重差分模型及其应用
12.1双重差分预备知识：双重差分模型的应用背景
12.2双重差分基础知识：双重差分模型的二联表表述
12.3双重差分拓展知识：倾向得分双重差分方法
12.4双重差分Stata应用
倾向值得分匹配法及其应用
13.1倾向值得分匹配法PSM
13.2依可观测变量选择的PSM
13.3PSM的Stata操作与应用
断点回归及其应用
14.1断点回归法原理
14.2断点回归法的Stata操作实例
合成控制法及其应用
15.1合成控制法的基本思想
15.2合成控制法的理论基础
15.3回归控制法
生产率前沿分析原理及其应用
16.1随机前沿分析
16.2数据包络分析：基础模型
16.3数据包络分析：拓展模型