《计量经济学》教学纲要Word格式文档下载.docx

1、赵卫亚，计量经济学，北京，机械工业出版社，2008年参 考 书1 J.M伍德里奇，计量经济学导论现代观点，中国人民大学出版社，2003年2 潘省初，计量经济分析软件，中国人民大学出版社，2006年3 李子奈，计量经济学习题集，高等教育出版社，2005年二、课程的对象和性质本课程授课对象是金融学专业本科生，作为经济学门类各专业的8门公共核心课程之一和金融学的专业基础课程列入教学计划。三、课程的教学目的和要求通过本课程学习，使学生了解现代应用经济学的特征，掌握基本的计量经济学的理论与方法、掌握相应的计算机应用软件，能用所学知识分析实际经济变量间的随机因果关系。掌握计量经济学的基本理论与方法，对理论

2、的新发展有概念性的了解；能够建立并应用简单的计量经济学模型，能够使用常用的计量经济学软件；具有进一步学习和应用计量经济学理论、方法的基础和能力。四、授课方法采用理论讲解、案例分析和上机实验、课外研究相结合的方法。理论讲解主要介绍计量经济学的基本理论与方法；案例分析结合具体案例讨论计量经济学方法的实际运用，对计量模型中可能存在问题的检验方法和补救措施，如何在计算软件上实现各种计量经济学的基本运算；上机实验是对所学课程内容、基本方法的验证性实验；课外研究则是学生在课程学习的基础上的拓展训练，主要培养学生利用计量经济学方法解决实际问题的技术能力与研究能力。五、理论教学内容与基本要求（含学时分配）第一

3、章：绪论课时安排：3课时教学要求：通过本章学习，使学生了解计量经济学的学科性质，基本概念和内容体系，了解计量经济研究的基本步骤，计量经济学发展的基本情况，以及主要的计量经济学软件，了解EViews软件的基本操作方法。教学重点与难点：重点是计量经济学的学科性质、计量经济研究的基本步骤；难点是课时紧，教师要处理好课堂讲授与学生自学的关系。教学内容：第一节：什么是计量经济学主要介绍计量经济学的学科性质。第二节：计量经济学与其他学科的关系经济学、数学、统计学学科交叉后所形成的新学科，计量经济学是经济学、统计学、数学三门学科交叉形成的新学科，计量经济学与数量经济学的区别。计量经济学与经济学、数学、统计学

4、的关系。第三节：计量经济研究的步骤建立理论模型：模型的经济理论依据、确定模型变量、确定模型的函数形式、确定变量的统计指标并搜集整理数据、计量经济研究中常见的数据类型（时间序列数据、横截面数据、面板数据）；模型的参数估计：最小二乘估计与极大似然估计；模型的检验：经济意义检验、统计检验、计量经济检验、预测检验；模型的应用：结构分析、经济预测、政策评价、实证分析。第四节：计量经济学的发展学生课外自学、教师提供必要的阅读文献。第五节：计量经济分析软件主要介绍EViews软件，EViews软件的安装、启动，结合教材与参考教材二，要求学生通过课外阅读掌握以下内容：建立数据库的两种方法（键盘方式与导入外部数

5、据库）、进行趋势图与相关图分析、在数据库中生成新变量、掌握数据库的存储与调用。第二章：回归模型9课时简单线性回归分析8课时通过本章学习，要求学生掌握简单线性回归模型的基本理论与方法，推导和证明普通最小二乘估计的参数估计式和相关结论，掌握对模型的经济意义检验和统计检验的基本方法，并能应用计量经济学软件进行简单线性回归模型的普通最小二乘估计。本章重点是简单线性回归模型的基本假设、最小二乘估计及性质、模型的经济意义与统计检验。难点是最小二乘估计的性质、模型的统计检验。简单线性回归模型概述函数关系、相关关系、因果关系回归分析与相关分析相关分析研究随机变量的相互关联程度，是一种纯统计分析的方法；回归分析

6、根据解释变量的已知或給定值，去估计或预测被解释变量的总体平均值；相关分析与回归分析的关系。样本回归模型与总体回归模型总体回归模型是根据总体的全部资料建立的回归模型，又称为理论模型；样本回归模型是根据样本资料建立的回归模型。简单线性回归模型的含义 线性的含义、简单回归分析与复回归分析。简单线性回归模型的特征简单线性回归模型的基本假设简单线性回归模型的参数估计普通最小二乘原理普通最小二乘参数估计量计算公式的推导样本回归直线的特点普通最小二乘参数估计量的性质及其证明 线性、无偏性、有效性、一致性。简单线性回归模型的检验拟合优度检验拟合优度检验的检验对象；总体平方和、残差平方和、回归平方和的概念和计算

7、；判定系数的计算。变量的显著性检验 t统计量的计算、t检验过程。方程的显著性检验 F统计量的计算、F检验过程。从统计量与F统计量的关系对拟合优度检验的再认识简单线性回归模型的区间估计区间估计的概念置信度与置信区间参数估计量置信区间的计算如何缩小参数估计量的置信区间预测预测的概念个值预测及其预测置信区间的确定均值预测及其预测置信区间的确定如何缩小被解释变量预测值的置信区间第三章：多元线性回归分析通过本章的学习，要求学生掌握单方程多元线性回归模型的基本理论与方法，独立完成建立单方程多元线性回归模型的全过程工作。教学重点是多元线性回归模型的基本假设、模型的统计检验。难点是所涉及的矩阵表示与矩阵运算。

8、多元线性回归模型的参数估计多元线性回归模型的引入多元线性回归模型的基本假设普通最小二乘参数估计量的计算公式与推导样本回归线的性质普通最小二乘估计量的性质多元线性回归模型的检验变量显著性检验方程显著性检验多元线性回归模型参数的区间估计个值预测区间预测第四章：单方程线性回归模型的扩展12课时通过本章的学习，要求学生了解各类违背基本假设的模型的经济背景，主要的检验方法和补救方法、以及它们的基本原理。要求学生应用所学知识，独立完成一个综合练习，自己选择研究对象、建立理论模型、收集样本数据，进行模型参数的估计和对模型的各种检验。本章重点是模型的异方差、自相关、共线性的检验方法与补救措施，随机解释变量的后

9、果与解决方法、虚拟变量的运用。难点是异方差、自相关、共线性的检验与补救方法，虚拟变量模型的准确运用。异方差异方差的含义异方差的普遍性异方差的后果异方差的检验 检验方法的思路、图示检验法、Goldfeld-Quant检验、white检验存在异方差时的补救方法 异方差情形已知时的补救方法、异方差情形未知时的补救方法自相关自相关的含义自相关的普遍性自相关的后果自相关的检验 检验方法的思路、图形检验法、DW检验。存在自相关时的补救方法 已知时：广义差分法；未知时：Durbin二步法、广义差分法等。多重共线性多重共线性的含义实际经济问题中的多重共线性多重共线性的后果多重共线性的检验方法 判定系数法、逐步

10、回归法。存在多重共线性现象时的补救方法剔除引起多重共线性的变量；面板数据的应用；使用非样本先验信息；进行变量形式的转换；减少参数估计量的方差。随机解释变量随机解释变量的性质实际经济问题中的随机解释变量问题滞后被解释变量作为解释变量；随机解释变量与随机干扰项不相关的例子；随机解释变量与随机干扰项相关的例子。随机解释变量问题的后果工具变量法 工具变量法的概念；工具变量的选取；工具变量参数估计量的矩阵表示。模型设定误差模型设定误差的性质模型设定误差的主要类型模型设定误差的后果 漏掉重要解释变量的情形；包含无关解释变量的情形；模型形式的设定错误。第六节：虚拟变量模型虚拟变量的含义虚拟变量作为被解释变量

11、的情形虚拟变量作为解释变量的情形 解释变量中只有虚拟变量的情形；解释变量中既有虚拟变量、也有其他变量的情形；多个虚拟变量的引进及虚拟变量陷阱问题。虚拟变量模型应用第六章：计量经济学应用模型4课时通过本章学习，要求学生了解常用的生产函数模型、需求函数模型、消费函数模型的理论模型与估计方法；在我国建立与应用生产函数模型、需求函数模型、消费函数模型中遇到的实际问题处理。本章重点为各种计量经济学模型的建立与运用。难点是模型参数估计中需要解决的各类问题。生产函数模型生产函数的定义几种常用的生产函数模型的理论模型几种常用的生产函数模型的参数估计方法建立生产函数模型中的数据质量问题需求函数模型需求函数的定义

12、需求函数模型的参数估计线性支出系统需求函数模型及其参数估计消费函数模型绝对收入假说消费函数模型相对收入假说消费函数模型持久收入假说消费函数模型生命周期假说消费函数模型合理预期假说消费函数模型适应性预期假说消费函数模型五、实验教学内容与基本要求（含学时分配）实验教学1（4课时）：实验要求：通过本次实验教学，要求学生掌握常用的计量经济学软件Eviews的基本使用方法，能够运用Eviews建立或引入数据库、进行一元或多元回归分析，能够对回归结果进行分析。实验教学内容Eviews软件的安装与打开；数据库的建立方法与外部数据库的引入方法；一元与多元线性回归分析；模型参数的显著性检验：t检验；模型的拟合优

13、度检验：与调整后的；模型的F检验；回归分析结果中，各数量之间的相互关系；模型参数的区间估计、被解释变量的点预测与区间预测。实验教学2（4课时）：通过本次实验教学，要求学生掌握利用Eviews软件，对一元及多元回归模型进行计量经济学检验的常用的检验方法，以及存在自相关、异方差、共线性现象时相应的补救方法在Eviews软件上的实现。多重共线性的检验方法：简单相关系数计算与多重共线性的检验；变量显著性和方程显著性的综合判断检验多重共线性；辅助回归法。多重共线性的补救方法：增加样本容量的例子；变换模型的形式。异方差性的检验：图示法检验的具体步骤；Goldfeld-Quandt检验方法的具体步骤；Glejser检验方法的具体步骤；white检验的具体步骤。异方差性的补救方法：对原模型变换的方法的具体步骤；模型的对数变换法的具体步骤。自相关性的检验：对D-W检验结果的分析。自相关性的补救方法：广义差分法的具体步骤；Durbin