计量经济学-教学大纲(共19页).docx

精选优质文档-倾情为你奉上计量经济学教学大纲适用专业：国际贸易专业课程编码：制订单位：国际贸易教研室执 笔 人：王彦审定时间：2016年5月30日审 定：经济与管理学院一、课程说明（一）课程简介 计量经济学是一门融理论性与应用性于一体的学科，是经济类专业的必修课，通过本课程的学习，使学生掌握计量经济模型的特性与建模步骤，掌握模型的参数估计及检验方法，并能够利用统计数据，建立单变量计量经济模型，及对于复杂的经济系统，建立联立方程计量经济模型。（二）本课程的性质计量经济学是国际贸易专业的专业选修课。通过本课程学习，一方面使学生掌握计量经济学的基本理论、基本概念和基本方法，为进一步学习专业课程及将来从事管理工作奠定基础；另一方面使学生能使用计量的方法分析现代经济问题，并利用确定的模型对实际经济问题进行结构分析、经济预测和政策评价。（三）本课程教学目的及任务通过学习，要求学生从理论和实践两个方面进行掌握和运用，从理论层面掌握计量经济学的基本概念及计量模型的基本特性。掌握计量经济模型的参数估计、统计检验的方法，并能够对联立方程计量经济模型进行模型识别及参数估计与检验。 从实践技能层面，能够根据实际经济问题设定理论计量经济模型，收集相关的数据、信息，并进行预处理。能够利用计算机软件（Eviews软件）对实际问题的计量经济模型，利用统计数据进行参数估计及检验。（四）本课程同其他课程的关系1.本课程的先行学习课程一般包括 微积分、线性代数、统计学、经济学原理2.本课程又是学习下列课程的先行课程 经济预测与决策，市场调查与预测。（五）教学时数分配计划学时64， 其中课堂教学48学时，实践教学16学时， 共3.5学分。章 节教学内容学 时讲授实践作业第一章绪论264第二章一元线性回归模型58第三章多元线性回归模型56第四章非线性回归模型的线性化44第五章异方差46第六章自相关426第七章多重共线性46第八章模型中的特殊解释变量446第九章联立方程模型45第十章几种典型的计量经济模型442第十一章模型的诊断与检验46第十二章非平稳经济变量与协整44合 计481663（六）教材与参考书目教材：计量经济学基础（第四版），张晓峒.南开大学出版社.2014.12.参考书目： 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.潘省初.计量经济分析软件，中国人民大学出版社，2006.李子奈.计量经济学习题集，高等教育出版社，2005.（七）考核方式学期期末采用标准化闭卷考试。（八）教学方式课堂教学与实践教学相结合二、教学内容第一章 绪论（2学时）【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。【重点、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 计量经济学的定义 一、计量经济学的产生和发展 二、计量经济学的定义第二节 计量经济学的特点一、计量经济模型二、统计数据分类第三节 计量经济学的目的一、结果分析二、预测未来三、政策评价第四节 计量经济学的内容及研究问题的方法 一、计量经济学的内容二、计量经济学的研究方法第二章一元线性回归模型（5学时）【教学要求】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。【重点、难点】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。【教学内容】第一节 模型的建立及其假定条件一、回归分析的概念二、一元线性回归方程三、随机误差项的假定条件第二节 一元线性回归模型的参数估计一、普通最小二乘法二、几个常用的结果三、截距项为零的一元线性回归模型的参数估计四、一元线性回归模型范例第三节 最小二乘估计量的统计性持 一、线性性二、无偏性三、最小方差性第四节 用样本可决系数检验回归方程的拟合优度一、总离差平方和的分解二、样本可决系数三、样本相关系数第五节、回归系数估计值的显著性检验与置信区间一、随机变量u的方差二、回归系数估计值的显著性检验t检验三、回归系数的置信区间第六节 一元线性回归方程预测一、点预测二、区间预测第七节 小结 第八节 案例分析第三章多元线性回归模型（5学时）【教学要求】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。【重点、难点】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。【教学内容】第一节 模型的建立及其假定条件一、基本概念二、模型的假定第二节 最小二乘法一、参数的最小二乘估计二、离差形式的最小二乘估计三、随机误差项方差的估计量 第三、最小二乘估计量的特性一、线性性二、无偏性三、最小方差性第四节 可决系数一、总离差平方和的分解式二、多元样本可决系数三、三个平方和的计算公式第五节 显著性检验与置信区间一、回归方程的显著性检验（F检验）二、解释变量的显著性检验（t检验）三、回归系数的置信区间第六节 预测一、点预测二、区间预测第七节 案例分析第四章 非线性回归模型的线性化（4学时）【教学要求】通过本章的学习，要求学生掌握变量间的非线性关系、线性化的基本方法、常用非线性函数的线性化方法，独立完成非线性回归模型线性化的全过程工作。【重点、难点】教学重点是几种常用非线性函数的线性化方法。难点是不可线性化的非线性函数回归模型的线性化估计方法。【教学内容】第一节 变量间的非线性关系一、第一种类型二、第二种类型三、第三种类型第二节 线性化方法一、非标准线性回归模型的线性化方法二、可线性化的非线性回归模型的线性化方法三、不可线性化的非线性回归方程的线性化估计方法第三节 案例分析第五章 异方差（4学时）【教学要求】通过本章的学习，要求学生了解异方差的概念、来源与后果、异方差的检验异方差的修正方法。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。【重点、难点】教学重点是异方差的检验与修正方法。难点是异方差的修正方法。【教学内容】第一节 异方差的概念一、异方差的概念二、异方差的几种常见类型第二节 异方差的来源与后果一、异方差的来源二、异方差的后果第三节 异方差检验一、图示法二、戈尔菲尔特夸特法三、怀特检验四、斯皮尔曼等级系数检验第四节 异方差的修正方法加权最小二乘法第五节 案例分析 第六节 异方差问题小结第六章 自相关（4学时）【教学要求】通过本章的学习，要求学生理解序列相关（自相关）的概念及对OLS的影响；理解一阶自回归过程的表达式及相应的方差及协方差的矩阵表达式；了解自相关检验的图示法；掌握D-W检验法的应用条件、步骤；了解应用GLS法处理序列相关问题的方法；掌握并熟练运用广义差分法处理序列相关问题；了解求相关系数估计的几种方法；了解杜宾两步法和迭代法。 【重点、难点】本章重点是自相关的来源与后果、自相关的检验。难点自相关的检验、自相关的解决办法。【教学内容】第一节 非自相关假定第二节 自相关的来源与后果一、自相关的来源二、自相关的后果第三节 自相关检验一、图示法二、德斌检验法三、LM检验法四、回归检验法第四节 自相关的解决方法一、广义最小二乘法二、步骤第五节 克服自相关的矩阵描述第六节 自相关系数的估计一、利用DW统计量的值计算p二、Durbin两步法第七节 案例分析第六章 多重共线性（4学时）【教学要求】通过本章的学习，要求学生理解多重共线性的含义及产生的后果；了解检验多重共线性的检验法；理解消除多重共线的逐步回归法。 【重点、难点】本章重点是多重共线性的来源与后果、多重共线性的检验、多重共线性的修正方法。难点多重共线性的检验及解决办法。【教学内容】第一节 多种共线性的概念 第二节 多重共线性的来源于后果一、多重共线性的来源二、多重共线性的后果第三节 多重共线性的检验一、两个解释变量的相关性检验二、多个解释变量的相关性检验三、参数估计值的经济检验四、参数估计值的稳定性五、参数估计值的统计检验第三节 多重共线性的修正方法一、增加样本观测值二、略去不重要的变量三、用被解释变量的滞后值去代替解释变量的滞后值四、利用参数之间的关系五、利用解释变量之间的关系六、变量模型的形式七、对数据进行中心化处理八、修正Frisch法（逐步回归法）第五节 案例分析 第八章 模型中的特殊解释变量（4学时）【教学要求】通过本章的学习，要求学生理解和掌握随机解释变量、滞后变量、虚拟变量、时间变量等几种特殊的解释变量。 【重点、难点】本章重点是随机解释变量、滞后变量、虚拟变量、时间变量。难点滞后变量、虚拟变量。【教学内容】第一节 随机解释变量一、估计量的渐进特征二、随机解释变量模型的最小二乘估计量的统计特征三、工具变量法四、工具变量法估计量的统计性质 第二节 滞后变量一、外生变量分布滞后二、有限分布滞后模型的估计三、自回归模型第三节 虚拟变量一、为什幺引入虚拟变量二、用虚拟变量测量截距的变动三、测量斜率的变动四、分段线性回归 第四节 时间变第九章 联立方程模型（4学时）【教学要求】通过本章的学习，要求学生理解和掌握联立方程模型的概念、分类、识别、识别条件以及联立方程模型的估计。 【重点、难点】本章重点是联立方程模型的识别以及估计。难点是联立方程模型的识别。【教学内容】第一节 联立方程模型的概念一、联立方程模型中变量的分类二、联立方程模型中的分类 第二节 联立方程模型的分类一、结构模型二、简化模型第三节 联立方程模型的识别一、恰好识别二、过度识别三、不可识别四、可是别的等价定义 第四节 识别条件一、结构方程识别的阶条件二、结构方程识别的秩条件 第五节 联立方程模型的估计一、间接最小二乘法二、工具变量法三 两阶段最小二乘法 第六节 案例分析 第七节 Eiews估计 第十章 几种典型的计量经济模型（4学时）【教学要求】通过本章的学习，要求学生理解和掌握需求函数模型、消费函数模型、生产函数模型以及投资函数模型等几种典型的计量经济模型。 【重点、难点】本章重点是四种典型的计量经济模型及估计。难点是模型的估计。【教学内容】第一节 需求函数模型一、需求函数的主要特征二、常用的需求函数模型三、需求函数模型案例分析 第二节 消费函数模型一、凯恩斯的绝对收入假设消费函数二、相对收入假定下的消费函数模型三、弗里德曼持久收入假设下的消费函数模型四、生命周期下的消费函数模型五、中国消费函数模型的特点第三节 生产函数模型一、生产函数二、生产函数的主要特征三、常用生产函数四、生产函数模型案例分析 第四节 投资函数模型一、加速投资模型二、几种形式三、利润决定模型四、案例分析第十一章 模型的诊断与检验（4学时）【教学要求】通过本章的学习，要求学生理解和掌握时间序列的定义、时间序列模型的分类、wold分解定理、自相关函数、偏自相关函数、时间序列模型的建立与预测以及相关的案例分析。 【重点、难点】本章重点是自相关和偏自相关函数。难点是时间序列模型的建立与预测。【教学内容】第一节 时间序列的定义一、随机过程二、时间序列三、白噪声过程第二节 时间序列模型的分类一、自回归过程二、移动平均过程三、自回归移动平均过程四、单整自回归平均过程第三节 Wold分解定理一、wold分解定理二、漂移项与均值的关系第四节 自相关函数一、自协方差与子相关函数二、自回归过程的自相关函数三、移动平均过程的自相关函数四、ARMA过程的自相关函数五、相关图第五节、偏自相关函数 一、偏自相关函数二、偏自相关过程 第六节 时间序列模型的建立与预测一、模型的识别二、模型参数的估计三、诊断与检验四、时间序列模型预测 第七节 案例分析第八节 回归与ARMA组合模型 第十二章 非平稳经济变量与协整（4学时）【教学要求】通过本章的学习，要求学生理解和掌握非平稳时间序列与虚假回归问题、非平稳经济变量的统计特征以及虚假回归、经济变量的非平稳性检验（单位根检验）、协整与误差修正模型。 【重点、难点】本章重点是非平稳经济变量的统计特征及虚假回归问题、单位根检验。难点是协整与误差修正模型的概念。【教学内容】第一节 非平稳时间序列与虚假回归一、单整二、单整时间序列的统计特征三、虚假回归第二节 单位根检验一、DF统计量的分布特征二、单位根检验第三节 经济变量的协整一、均衡概念二、协整定义三、协整检验第四节 误差修正模型专心-专注-专业