《计量经济学》教学大纲

1、计量经济学课程简介课程编号课程名称计量经济学课程性质必修学 时48学 分3学时分配授课：40   实验： 上机：8   实践：    实践（周）：考核方式闭卷考试，平时成绩 30%，期末成绩70%开课学院经济学院更新时间适用专业财经类专业先修课程经济学、微积分、线性代数、概率论、统计学课程内容：计量经济学是经济学的一个分支，同时也是经济学内各分支学科进行理论分析和定量应用研究必不可少的工具。目前，计量经济学在西方已被广泛应用于各个领域，如生产、金融、保险、投资、社会生活、教育、消费等。本课程主要包括四部分，第一部分是绪论，主要对计量经

2、济学的概念、发展简史、研究方法、领域等进行了介绍；第二部分是经典的回归模型，主要包括一元线性回归模型、多元线性回归模型及扩展的非线性回归模型线性化的方法；第三部分是违反了经典模型假定的几种情况，包括异方差、自相关和多重共线性、随机解释变量等；第四部分主要讲述了联立方程的建立、分类、识别和估计。Brief Introduction  CodeTitleEconometricsCourse naturerequiredSemester Hours48Credits3Semester Hour StructureLecture：40  Experiment：  Comp

3、uter Lab： 8    Practice：Practice (Week)：AssessmentClosed book examination, usually results accounted for 30%, the final grade accounted for 70%.Offered bySchool of economicsDateforMajor in Finance and EconomicsPrerequisiteEconomics, calculus, linear algebra, probability theory, statis

4、ticsCourse Description: The purpose of this course is to introduce the basic concepts of the principles of econometrics by the use of economic theory, mathematical and statistical methods for the specifications of the econometric models based on stationary processes. This is followed by the discussi

5、ons of different estimations of the econometric models, their tests and their applications. Topics include the Simple Linear Regression Model; Generalized Linear Regression Models; Heteroskedasticity, autocorrelation, multi-collinear and random variable; Simultaneous equations. For each topic, illus

6、trative examples will be employed during the lectures and tutorials.计量经济学 课程简介课程编号课程名称计量经济学课程性质必修学 时48学 分3学时分配授课：40   实验： 上机：8   实践：    实践（周）：考核方式闭卷考试，平时成绩 30%，期末成绩70%开课学院经济学院更新时间适用专业财经类专业先修课程经济学、微积分、线性代数、概率论、统计学一、教学内容第一章 绪论教学内容：计量经济学定义，发展简史，研究目的、方法及建模过程，参考书籍、杂志介绍，Eview

7、s软件简介。教学难点：计量经济学研究方法 教学重点：计量经济学概念，研究目的、方法和建模过程。第二章 一元线性回归模型2.1 模型的建立及假定条件2.2 一元线性回归模型的参数估计2.3 最小二乘估计量的特性2.4 用样本可决系数R2检验回归方程的拟合优度2.5 被估参数的显著性检验与置信区间2.6 一元线性回归模型的预测2.7 案例分析及Eviews的操作。教学难点：模型建立、样本可决系数、显著性检验 教学重点：模型的假定条件、OLS估计、最小二乘估计量的性质、样本可决系数、t 检验及检验的经济意义，EViews输出结果的分析与解释。第三章 多元线性回归模型3.1 模型的建立及假定条件3.2

8、 多元线性回归模型的参数估计3.3 最小二乘估计量的特性3.4 可决系数3.5 显著性检验与置信区间3.6 多元线性回归模型的预测3.7案例分析及Eviews的使用教学难点：模型显著性检验与参数显著性检验 教学重点：模型的假定条件、模型及参数估计量的矩阵表示形式、可决系数R2、调整的R2、模型参数的经济意义，显著性检验（F检验和t检验），EViews输出结果的分析与解释。第四章 非线性回归模型的线性化4.1 变量间的非线性关系4.2 线性化方法4.3 案例分析教学难点：柯布-道格拉斯生产函数教学重点：指数函数模型、对数函数模型、幂函数模型、多项式模型、柯布道格拉斯生产函数及参数的含义，Evie

9、ws分析与输出结果的解释。第五章 异方差5.1 异方差的概念5.2 异方差的来源与后果5.3 异方差的检验5.4 异方差的修正方法加权最小二乘法5.5 案例分析教学难点：异方差的修正教学重点：异方差的概念、Goldfeld-Quandt检验、Glejser检验及加权最小二乘法，Eviews分析与输出结果的解释。第六章 自相关 6.1 非自相关假定6.2 自相关的来源与后果6.3 自相关检验6.4 自相关的解决方法6.5 克服自相关的矩阵描述6.6 自相关系数的估计6.7 案例分析教学难点：自相关的修正方法教学重点：自相关的检验、自相关的检验方法、广义差分法、自相关系数的估计，Eviews分析与

10、输出结果的解释。第七章 多重共线性7.1 多重共线性的概念7.2 多重共线性的来源与后果7.3 多重共线性的检验7.4 多重共线性的修正方法7.5 案例分析教学难点：多重共线性的检验教学重点：多重共线性的概念、检验与逐步回归法，Eviews分析与输出结果的解释。第八章 随机解释变量和虚拟变量8.1 随机变量问题8.2 虚拟变量8.3 案例分析教学难点：虚拟变量模型的建立与估计教学重点：随机变量的概念与分类，工具变量法，虚拟变量的引入、估计与检验，Eviews分析与输出结果的解释。第九章 联立方程模型 9.1 联立方程模型的概念9.2 联立方程模型的分类9.3 联立方程模型的识别9.4 联立方程

11、模型的识别条件9.5 联立方程模型的估计9.6 案例分析教学难点：联立方程模型的识别教学重点：联立方程模型的分类、识别条件（阶条件和秩条件）、工具变量法、二段最小二乘法二、教学基本要求 第一章 绪论 教学要求：通过对本章的学习使学生了解计量经济学的定义、发展简史，研究目的和研究方法及应用领域等。第二章 一元线性回归模型 教学要求：通过本章的学习，使学生初步掌握经典回归模型的假定条件的含义和必要性，并掌握最小二乘估计的原理和方法以及最小二乘估计量的特性。要求学生能够对已建立的一元线性回归模型的优良性进行判断，即能够对估计参数和回归模型的拟合程度进行检验，进而可以利用回归方程进行预测。同时，要掌握

12、Eviews软件相关内容的使用、分析和输出结果的解释。第三章 多元线性回归模型 教学要求：通过本章的学习，使学生掌握多元线性回归的假定条件、估计方法和和原理，以及相关的检验及经济含义。具备独立建立简单模型的能力；要求熟悉模型及假定条件的矩阵表示形式，并能据此推导出待估参数的矩阵表示式，同时还要了解估计量的统计性质。对于回归方程的显著性检验和待估参数的检验也必须掌握。另外，能够较熟练的应用Eviews的基本操作来建立模型，并能根据Eviews的输出结果对所建模型进行分析。第四章 非线性回归模型的线性化 教学要求：通过学习，使学生掌握非线性模型线性化的方法，要求能够在对非线性化的模型进行线性化后，

13、利用最小二乘估计进行参数估计，并能够对参数的含义进行解释。同时，要掌握Eviews软件相关内容的使用、分析和输出结果的解释。第五章 异方差教学要求：通过对本章的学习，使学生掌握当模型在不能完全满足经典模型假定条件（不满足同方差性的假设）的情况下，如何对模型进行检验、和修正。要求学生掌握异方差的定义、来源及后果、以及异方差的检验方法和修正方法。同时，要掌握Eviews软件相关内容的使用、分析和输出结果的解释。第六章 自相关教学要求：通过学习，使学生掌握当随机误差项存在序列相关时，如何对不满足假定条件的模型进行检验和修正。要求学生能够利用Eview软件，通过输出结果对模型进行自相关的检验，并能够进

14、行克服。第七章 多重共线性教学要求：通过学习、使学生认识到多重共线性存在的普遍性，了解其来源与后果，掌握检验方法和克服方法。要求学生能够独立对多元回归模型的共线性情况进行检验，并能够利用逐步回归的方法消除多重共线性。第八章 随机解释变量和虚拟变量教学要求：通过学习，使学生明白什么是随机解释变量，什么时候会出现随机解释变量问题，随机解释变量问题对OLS估计有什么影响，如何克服；另外，引入虚拟变量的原因以及如何引入虚拟变量。要求学生能够在对实际的经济问题分析时，合理使用虚拟变量。同时掌握相关Eviews软件的使用和分析。第九章 联立方程模型教学要求：通过对本章的学习，使学生明白什么使联立方程模型、为什么要建立联立方程模型，以及联立方程模型的分类、识别和估计方法。要求学生在学完本章后，能够对联立方程模型进行识别、