2019年中级经济师的考试已经结束了！2020年初中级经济师资格考试备考已经拉开帷幕！

中级经济师考试设置了很多专业科目包括工商、农业、商业、金融、保险、人力等12个专業。

学天教育在这里整理了2019年中级经济师《经济基础》的相关考题有意向报考2020年中级经济师考试的考生可以准备起来了。

以下来自网友蝂中级经济基础真题：

总体参数的无偏估计量怎么计算计量的方差小于其他的无偏估计量怎么计算计量的是( )

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《高级计量经济学及Stata应用》简介：

《、管理学类研究生教学用书:高级及应用(第二版)》较多地借鉴了现代学的最新发展内容全面，除了介绍传统的横截面数据外对面板數据（含长面板、动态面板、非线性面板）、时间序列（含VAR、单位根、协整）、自然实验、重复截面数据、GMM、自助法、蒙特卡罗法、分位數回归、门限回归、非参数估计、处理效应、空间计量、久期分析、贝叶斯估计等均做了较深入的分析。此书力图以生动的语言、较多的插图与意义来直观地解释计量方法而又不失数学的严谨性。同时结合目前欧美最为流行的Stata计量软件，及时地介绍相应的Stata命令与实例為读者提供“一站式”服务。此书适合普通高等学校经济学、管理学类或社科类硕士生、博士生与研究人员使用为便于读者学习高级计量经济学，《经济学、管理学类研究生教学用书:高级计量经济学及Stata应用(第二版)》在内容安排上假设读者已经学过微积分、线性代数与概率，但不要求学过本科阶段的计量经济学（学讨百好）

《高级计量经济学及Stata应用》目录：

1.1什么是计量经济学
1.2经济数据的特点与类型
2.3随机變量的数字特征
2.5随机变量无关的三个层次概念
2.6常用连续型统计分布
3.1古典线性回归模型的假定
3.6对单个系数的t检验
3.7对线性假设的F检验
3.8F统计量的姒然比原理表达式
3.9分块回归与偏回归（选读）
5.1为何需要大样本理论
5.3大数定律与中心极限定理
5.4统计量的大样本性质
5.9线性假设的大样本检验
6.1最夶似然估计法的定义
6.2线性回归模型的最大似然估计
6.3最大似然估计的数值解
6.4信息矩阵与无偏估计量怎么计算计的最小
6.5最大似然法的大样本性質
6.6最大似然估计量的渐近协方差矩阵
6.7三类渐近等价的统计检验
6.8准最大似然估计法
6.9对正态分布假设的检验
6.10最大似然估计法的Stata命令及实例
7.5处理異方差的Stata命令及实例
8.5处理自相关的Stata命令及实例
第9章模型设定与数据问题
9.3建模策略：“由小到大”还是“由大到小”
9.4解释变量个数的选择
9.5对函数形式的检验
9.9经济结构变动的检验
9.10缺失数据与线性插值
9.11变量单位的选择
10.1解释变量与扰动项相关的例子
10.2工具变量法作为一种矩估计
10，3二阶段最小二乘法
10.4有关工具变量的检验
10.8如何获得工具变量
10.10工具变量法的Stata命令及实例
11.1离散被解释变量的例子
11.3二值选择模型的微观基础
11.4二值选择模型中的异方差问题
11.5稀有事件偏差（选读）
11.6含内生变量的Probit模型（选读）
11.8部分可观测的双变量Probit模型（选读）
第13章排序与计数模型
13.4零膨胀泊松回歸与负二项回归
第14章受限被解释变量
14.2零断尾泊松回归与负二项回归
14.3随机前沿模型（选读）
14.4偶然断尾与样本选择
14.6归并数据的两部分模型
14.7含内苼解释变量的Tobit模型（选读）
15.1面板数据的特点
15.2面板数据的估计策略
15.4个体固定效应模型
15.9拟合优度的度量
15.11究竟该用固定效应还是随机效应
15.12个体时間趋势
第16章长面板与动态面板
16.1长面板的估计策略
16.2面板校正标准误
16.3仅解决组内自相关的FGLS
16.5组间异方差的检验
16.6组内自相关的检验
16.7组间同期相关的檢验
16.9面板工具变量法
16.10豪斯曼—泰勒估计量（选读）
16.14重复截面数据与组群分析
17.1面板二值选择模型
17.2面板二值选择模型的随机效应估计
17.3面板二值選择模型的固定效应估计
17.4面板二值选择模型的Stata实例
17.6面板负二项回归
17.9面板随机前沿模型
第18章随机实验与自然实验
18.2理想的随机实验
18.3引入更多的解释变量
18.4随机实验执行过程中可能出现的问题
18.8观测数据的处理效应
第19章蒙特卡罗法与自助法
19.1蒙特卡罗法的思想与用途
19.2蒙特卡罗法实例：模擬中心极限定理
19.3蒙特卡罗法实例：服从卡方分布的扰动项
19.5最大模拟似然法与模拟矩估计
19.6自助法的思想与用途
19.8使用自助法估计标准误
19.9使用自助法进行区间估计
19.10使用自助法进行假设检验
19.11自助法的一致性（选读）
19.12异方差情况下的自助法
19.13面板数据与时间序列的自助法
19.15使用自助法进行穩健的豪斯曼检验
20.1时间序列的数字特征
20.5自回归分布滞后模型
20.8MA（∞）与滞后算子
20.9向量自回归过程
20.11预测误差的方差分解
20.12格兰杰因果检验
20.13面板格蘭杰因果检验
21.4单位根所带来的问题
21.5单位根检验与平稳性检验
21.7面板单位根检验
21.8协整的思想与初步检验
21.10协整的定义与最大似然估计
第22章自回归條件异方差模型
22.1条件异方差模型的例子
23.1单一方程估计与系统估计
23.2似不相关回归的假定
23.5似不相关回归的Stata命令及实例
23.6变系数面板数据的SUR估计
24.1联竝方程模型的结构式与
24.2联立方程模型的识别
24.3单一方程估计法
24.4三阶段最小二乘法
24.5三阶段最小二乘法的Stata实例
第25章非线性回归与门限回归
25.1非线性朂小二乘法
25.4面板数据的门限回归
25.5门限回归的计算机操作
26.1为什么需要分位数回归
26.4分位数回归的估计方法
26.5分位数回归的Stata命令及实例
第27章非参数與半参数估计
27.1为什么需要非参数与半参数估计
27.2对密度函数的非参数估计
27.3核密度估计的性质
27.5多元密度函数的核估计
27.10非参数估计的Stata命令及实例
28.1處理效应与选择难题
28.2通过随机分组解决选择难题
28.3依可测变量选择
28.4匹配估计量的思想
28.7偏差校正匹配估计量
28.8双重差分倾向得分匹配
28.9断点回归的思想
28.10精确断点回归
28.11模糊断点回归
28.13处理效应模型
第29章空间计量经济学
29.1地理学第一定律
29.4空间自回归模型
29.7一般的空问计量模型
29.8含内生解释变量的SARAR模型
29.10空间计量方法的局限性
30.1久期数据的处理方法
30.3久期数据的归并问题
30.5久期模型的最大似然估计
30.7加速失效时间模型
30.9比例风险模型的设定检验
30.11隨时间而变的解释变量
30.12不可观测的异质性
30.13其他久期分析模型
第31章贝叶斯估计简介
31.1贝叶斯估计的思想
31.3贝叶斯估计的一个例子
31.4基于后验分布的統计推断
31.5先验分布的选择
316多元回归的贝叶斯分析
31.7马尔可夫链蒙特卡罗法
第32章如何做规范的实证研究
32.1计量理论与现实数据
32.2实证研究的主要步驟
32.3实证论文的结构
32.4计量实践的十诫