《计量经济学》课程教学大纲

经济学系《计・经济学》课程教学大纲

一、课程基本信息课程名称计量经济学课程代码ZB1006课程类别专业必修课程学分3学时54（理论学时38；实验实践学时16）面向对象经济管理类专业先修课程《微积分》、《线性代数》、《经济学》（包含微观经济学和宏观经济学）、《概率论与数理统计》和《统计学》等课程

二、课程教学目的与要求计量经济学是在对社会经济现象作定性分析的基础上，探讨如何运用模型方法定量描述和分析具有随机性特征的经济变量关系的经济学分支通过本课程的教学，要求学生达到

1、了解计量经济学作为现代经济学的重要组成部分所具有的特征与地位，了解计量经济分析方法在经济学科的发展和实际经济工作中的作用；

2、掌握计量经济学分析经济问题的基本思想，掌握计量经济学建模的基本原理；

3、掌握计量经济分析的基本内容和工作程序；

4、初步具备运用计量经济分析软件和计量经济分析方法对实际经济问题作定量分析的能力；

三、课程考核要求

1.考试目的与要求考察学生对计量经济学基本概念、基本原理、基本方法的掌握程度;重点考核学生运用简单的计量方法分析和解决实际经济问题的能力；采取多元化的考核形式，全面考察学生的学习过程与学校效果

2.考核形式包括两部分，一部分是过程考核，包括考勤、作业、课堂表现等；另一部分是期末卷面考试，采取闭卷形式

3.成绩评定采取百分制进行核算，其中过程考核占30%,期末卷面考试占70%

四、课程教学基本内容、学时分配和教学环节安排《计量经济学》学时分配章次内容讲课学时上机时数第一章绪论2第二章一元线性回归模型106第三章多元线性回归模型62第四章异方差性42相关性检验；重点掌握自相关性的处理方法;教学重点自相关的检验；自相关性的处理方法教学难点自相关系数已知或未知时消除自相关的方法第一节什么是自相关

（一）自相关的概念

（二）自相关产生的原因

（三）自相关的表现形式第二节自相关的后果

（一）一阶自回归形式的性质

（二）自相关对参数估计的影响

（三）自相关对模型检验的影响

（四）自相关对模型预测的影响第三节自相关的检验

（一）图示检验法

（二）D-W检验法

1.D-W检验的适用条件

2.D-W统计量

3.D-W显著性检验4,D-W检验的缺陷

（三）Breusch-Godfrey检验（LM检验）第四节自相关的补救

（一）广义差分法

（二）自相关系数的确定

1.科克伦―奥克特（Cochrane—Orcutt）迭代法

2.德宾两步法第五节实例分析

（一）研究目的

（二）模型设定

（三）自相关的处理第七章虚拟变量回归教学目的和要求掌握虚拟解释变量的意义、设置规则对模型的影响和其他修正模型的作用；教学重点虚拟变量个数的设置规则；加入虚拟变量的途径一是加法类型，二是乘法类型；包含一个定量变量，一个定性变量的回归；结构变化检验教学难点加入虚拟变量的途径；.交G效应分析第一节虚拟变量

（一）虚拟变量的基本概念

（二）虚拟变最数量的设置规则

1.虚拟变量的取值原则

2.避免落入虚拟变量陷阱第二节虚拟解释变■的回归

（一）用虚拟变量表示不同截矩的【可归

1.解释变量只有一个两分定性变量而无定量变量的回归

2.解释变量包含一个定量变量和一个两分定性变量的回归

3.解释变量包含一个定量变量和一个多分定性变量的回归

4.解释变量包含一个定量变量和两个定性变量的回归

（二）用虚拟变量表示不同斜率的回归

1.回归模型的比较一一结构变化检验

2.交互效应分析

3.分段线性回归第三节案例分析第八章时间序列计量经济模型教学目的和要求本章内容是时间序列中计量经济分析的基本内容，在本科教学中为供选讲的内容通过本章学习应达到了解经济现象中时间序列变量的基本特征；了解平:稳性问题与单位根检验；了解变量的协整性检验和误差校正模型；了解格兰杰因果检验教学重点单位根检验；协整性检验教学难点误差校正模型格兰杰因果检验第一节时间序列计量经济分析的基本概念

（一）伪回归问题

（二）随机过程的概念

（三）时间序列的平稳性第二节时间序列平稳性的单位根检验

（一）单位根过程

（二）Dickcy-Fullcr检验（DF检验）

（三）Augmented Dickey-Fuller检验（ADF检验）第三节协整

（一）协整的概念

（二）协整检验

（三）误差修正模型第四节格兰杰因果检验

（一）格兰杰因果关系

（二）格兰杰因果关系的实施

（三）格兰杰因果检验的注意事项第五节案例分析

五、课程学习指导与修读建议本课程是一门综合性较强、难度较大的课程，学生在学习之前必须先修概率论与数量统计、线性代数、微积分、经济学等课程同时，本课程是一门实践性很强的工具性学科，对于本科生来说，最重要的是掌握计最经济学分析经济问题的基本思想和基本方法，因此不必过分强调方法所涉及数学问题的推导过程案例教学是消除理论和实践之间鸿沟的很好的方法，通过案例教学可以启发学生尝试用计量经济方法去分析各种经济问题，提高学习兴趣另外，至少掌握一种计量经济软件的使用是非常重要的，只有在计量软件的帮助下，我们才能完成计量分析

六、推荐教材与阅读书目

1.《计量经济学基础》（第4版），［美］D.N.・占扎拉蒂著，林少宫译，中国人民大学出版社，2005,北京

2.《计量经济学导论》（第4版），［美］J.M.伍德里奇著，中国人民大学出版社，2012,北京’

3.《经济计量学精要》，［美］达莫达尔.N.古亚拉提著，张涛等译，汪同三审校，机械工业出版社，2013,北京

4.《计量经济学》（第2版），李子奈、潘文卿编著，高等教育出版社，2005年，北京

5.《计量经济学》，王少平等主编，高等教育出版社，2011年，北京

6.《计量经济学软件EVicws使用指南》（第2版），张晓炯南开大学出版社，

20047.《数据分析与Eviews应用》，易丹辉主编，中国统计出版社，2012第五章自相关性42第八早多重共线性42第七章虚拟变量回归2第八章时间序列计量经济模型42复习2合计38第一章绪论教学目的与要求理解计量经济学的概念、研究对象；了解计量经济学与经济学、统计学、数学之间的关系；掌握计量经济学的研究经济问题的步骤与使用的数据类型；了解计量经济学计量模型的用途教学重点计量经济学的研究经济问题的步骤与使用的数据类型教学难点时序数据、截面数据、混合截面数据和纵列数据区别第一节什么是计・经济学

（一）什么是计量经济学

1.概念

2.研究对象

（二）计量经济学是一门经济学科

1.计量经济学与经济学的关系

2.计量经济学与经济统计学的关系

3.计量经济学与数理统计学的关系第二节计・经济学的研究步骤

（一）设定模型

（二）估计参数

（三）检验模型

（四）应用模型第三节变量、参数、数据与模型

（一）计量经济模型中的变量

（二）参数的估计

（三）计量经济学中应用的数据

1.截面数据

2.时序数据

3.混合截面数据

4.纵列数据

（四）计量经济模型的建立第二章一元线性回归模型教学目的与要求:理解相关分析与回归分析的概念及它们的区别；了解回归分析的作用；理解随机干扰项产生的原因；掌握总体回归函数和样本回归函数的概念以及它们的区别掌握一元线性回归的经典假设；掌握一元线性回归的最小二乘法参数估计的计算公式、性质和应用；理解拟合优度指标决定系数片的含义和作用；掌握解释变量x和被解释变量y之间线性关系检验，回归参数凡和4的显著性检验；了解利用回归方程进行预测的方法教学重点一元线性回归的经典假定；普通最小二乘法（OLS）估计参数的基本思想及估计式，估计式的分布性质；最优线性无偏估计；拟合优度的计算方法、特点与作用；对回归系数的假设检验；运用Eviews软件实现对一元线性回归模型的估计和检验教学难点普通最小二乘法（OLS）估计参数的基本思想及估计式，估计式的分布性质；对回归系数的假设检验第一节回归分析与回归函数

（一）回归的含义

（二）统计关系与回归分析

1.变量之间的统计关系

2.相关分析与回归分析

（三）总体同归函数

1.总体回归函数

2.总体回归函数的形式

3.总体回归模型

（四）样本向归函数（SRF）

1.样本回归函数

2.总体回归函数与样本回归函数的关系

（五）随机误差项第二节一元线性回归模型的参数估计

（一）一元线性回归模型的假设条件

（二）普通最小二乘法

（三）OLS回归线的性质

（四）OLS法得到的估计量的性质

1.参数估计量的评价标准

2.OLS估计量的统计特性第三节拟合优度的度量

（一）总离差的分解

（二）判定系数

（三）判定系数与相关系数的关系第四节回归系数的区间估计和假设检验

（一）OLS估计的分布性质

（二）回归系数的区间估计

（三）|口1归系数的假设检验

1.Z检验

2.t检验第五节回归模型预测（•）回归分析结果的报告

（二）被解释变量平均值预测

1.总体均值的点预测

2.总体均值的区间预测

（三）被解释变量个别值的预测第六节案例分析

（一）研究目的和要求

（二）模型设定

（三）参数估计

（四）模型检验

（五）归1归预测第三章多元线性回归模型教学目的与要求理解二元线性I可归模型的估计及检验；掌握多元线性【可归模型的经典假设、模型的参数估计以及模型的统计检验；了解多元线性回归模型的预测教学重点多元线性【可归模型的经典假设；多元线性回归模型参数的最小二乘估计式及其分布的性质；多元线性回归模型的F检验和t检验教学难点多元线性回归模型参数的最小二乘估计式及其分布的性质；多元线性回归模型的F检验和t检验第一节多元线性回归模型及古典假定

（一）多元线性回归模型

（二）多元线性回归模型的矩阵形式

（三）多元线性回归模型的古典假定

1.零均值假设

2.同方差和无自相关假设

3.随机扰动项与解释变量不相关假设

4.无多重共线性假设

5.正态分布假设第二节多元线性回归模型的估计（•）多元线性回归模型参数的最小二乘估计式

（二）参数最小二乘估计的性质

1.线性性质

2.无偏性

3.有效性（H）OLS估计的分布性质

（四）随机扰动项方差的估计

（五）多元线性回归模型参数的区间估计第三节多元线性回归模型的检验

（一）拟合优度检验

1.多重可决系数

2.修正的可决系数

（二）回归方程的显著性检验（F-检验）

（三）回归参数的显著性检验检验）第四节多元线性回归模型的预测

（一）点预测

（二）总体均值）必0）的区间预测

（三）总体个别值了的区间预测第五节案例分析

（一）研究目的和要求

（二）模型设定

（三）参数估计

（四）模型检验第四章多重共线性教学目的及要求理解多重共线性的概念；掌握多重共线性存在的主要原因；理解多重共线性可能造成的后果；掌握多重共线性的检验与修正的方法教学重点诊断多重共线性的经验方法；降低多重共线性的经验方法教学难点降低多重共线性的经验方法第一节什么是多重共线性

（一）多重共线性的含义

1.完全的多重共线性

2.不完全多重共线性

（二）产生多重共线性的原因

1.经济变量之间存在共同变化趋势

2.利用截面数据研究经济现象

3.模型中大量引入滞后经济变量

4.样本数据自身的原因第二节多重共线性的后果

（一）完全多重共线性的后果

1.参数估计值不确定

2.参数估计值的方差无限大

（二）不完全多重共线性的后果第三节多亶共线性的检验

（一）简单相关系数检验法

（二）方差膨胀因子VIF判别法

（三）直观判断法

（四）逐步回归检测法第四节多重共线性的补救措施

（一）修正多重共线性的经验方法

1.剔除引起共线性的变量

2.增加样本容量

3.变换模型的形式

4.利用非样本先验信息

5.综合使用时序数据与横截面数据

6.变量变换

（二）逐步回归分析法第五节案例分析

（一）研究目的和要求

（二）模型设定及其估计

（三）对多重共线性的处理第五章异方差性教学目的与要求理解异方差性的概念和产生的原因；掌握异方差性的后果；重点掌握异方差性检验；重点掌握异方差性的处理方法；教学重点存在异方差时估计量的后果；检验异方差的方法；异方差的补救措施教学难点检验异方差的方法；异方差的补救措施第一节异方差性的概念

（一）异方差性的实质

（二）产生异方差的原因

1.模型设定误差

2.测量误差的变化

3.截面数据中总体各单位的差异第二节异方差性的后果

（一）对参数估计式统计特性的影响

1.参数的OLS估计仍然具有无偏性

2..参数的OLS估计式的方差不再是最小的

（二）对模型假设检验的影响

（三）对预测的影响第三节异方差性的检验（一乂铝示检验法

1.相关图形分析

2.残差图形分析

（二）Gold-Quandt检验

1.Gold-Quandt检验的前提条件

2.Gold-Quandt检验步骤

（三）White检验

（四）Glcjser检验第四节异方差性的补救措施

（一）模型变换法

（二）加权最小二乘法（WLS）

（三）模型的对数变换第五节案例分析

（一）问题的提出和模型设定

（二）参数估计

（三）异方差检验

1.图示法

2.Gold-Quandt检验

3.White检验

（四）异方差的处理第六章自相关性教学目的和要求理解自相关性的概念和产生的原因；掌握自相关性后果重点掌握自。