计量经济学课程论文(教授热荐10篇),计量经济学论文.docx
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1、计量经济学课程论文教授热荐10篇,计量经济学论文计量经济学是一门分析研究具有随机性特性的经济变量关系的学科,以济理论和统计资料为基础,运用数学、统计学方式方法与电脑技术,以建立经济计量模型,本篇文章主要给大家介绍几篇计量经济学课程论文,供应大家作为一个参考。 计量经济学课程论文教授热荐10篇之:计量经济学课程教学中的 四步法 内容摘要: 四步法 能够将计量经济学的原理和方式方法的核心呈现出来, 让晦涩难懂的厚厚的一本计量经济学教学材料变得 越来越薄 , 进而收获良好的理论教学效果。本文主要对 四步法 在模型和参数的显著性检验以及计量经济学检验中的详细应用进行了讨论, 旨在为学生学习和把握其他所
2、有的假设检验方式方法提供思路。 本文关键词语:四步法; 课程教学; 计量经济学; 一、引言 (计量经济学是一门面向经济学类各专业开设的专业必修课,1998年教育部高等学校经济学学科教学指导委员会确定计量经济学为经济学门类各专业的八门核心课之一。著名计量经济学家、诺贝尔经济奖获得者克莱因教授指出: 在大多数大学和学院中,计量经济学的讲授已经成为经济学课程中最权威的一部分 ,对其他专业课的学习起到非常重要的作用。 但从教学实践上来看,各普通高校普遍存在着 学生难学 和 老师难教 的双重窘境,因此引发了老师们的广泛关注和讨论,学者们从计量经济学的教学理念、教学形式、教学方式方法等各方面进行了大量的研
3、究。比方,王乃静和李国锋2001、黄雪燕 2006 、李锐2018在教学经过中结合Eviews、R软件等应用软件探究了计量经济学教学的难点问题;胡新艳和陈文艺2006提出了 探究Exploration-讨论Discussion-实践Practice 教学形式;万冰魂等2021将成果导向教育Outcome-based Education理念引入计量经济学课程教学,从培养目的、教学内容、教学方式方法和考核方式4个方面设计了OBE改革的详细内容;叶霖莉2021和王文静2021则提出了问题导向式教学Problem-based Learning与案例教学Case-based Learning双轨教学形式
4、以及刘冬萍2021基于任务驱动式教学Task-driving Teaching及问题导向式教学Problem-based Learning的 三线一体 教学形式试图改良传统计量经济学讲授式教学的弊端。 这些研究对提升计量经济学教学效果具有很好的参考价值。但是,计量经济学毕竟是一门理论性和实践性都很强的课程,学生只要牢牢把握了计量分析的原理和方式方法,才能灵敏地运用其解决实际的经济学问题。在有限的课时内,用计量经济学软件来教授计量经济学,可能产生这样一种误导:学习计量经济学就是学会软件的操作,既不知道输出结果是怎样构成的,也不知道怎样解释输出结果,更不知道基于输出结果提出相应的更有意思的问题王少
5、平等,2018。我们也不应该在各种教学形式下迷失了正确的方向,由于计量经济学教学的核心是引导和启发学生把握好计量分析的基本原理和基本方式方法。鉴于此,笔者在对大学本科生计量经济学教学内容进行系统分析和探究的基础上,运用 四步法 将计量经济学的基本原理和方式方法的核心内容呈如今学生面前,让晦涩难懂的厚厚的一本计量经济学教学材料变得 越来越薄 ,收获了良好的理论教学效果。 二、 四步法 在计量经济学教学中的施行 计量经济学教学的主要内容包括:线性与非线性回归分析、多重共线性、异方差性和自相关性等内容,华而不实线性回归分析是各种计量分析的基础。一个完好的线性回归分析包括建立模型、估计参数和检验模型。
6、由于教学大纲只要求学生能根据经济理论建立相应的计量经济学模型,参数的估计方式方法相对来讲也比拟简单,所以这部分内容对学生来讲并不难把握。但是,包括模型的显著性检验、参数的显著性检验以及多重共线性、异方差性和自相关性的各种检验,内容繁多且容易混淆,学生在学习经过中总觉得很困难,不容易把握。因而,笔者对显著性检验和包含多重共线性、异方差性和自相关性检验的计量经济学检验进行了系统的分析和探究,提出了行之有效的 四步骤 法。 1. 显著性检验的 四步法 在详细教学中,我们首先引入假设检验的基本思想,即假设检验本质上是一个带概率性质的反证法,并且将假设检验归纳为 四步骤 或戏谑地称之为 假设检验四步走
7、: 1提出原假设H0,备择假设H1; 2构造检验统计量并计算统计量的值; 3给定显著性水平 ,查出临界值; 4断定:根据小概率事件发生拒绝原假设进行判定。 传统回归分析中的假设检验主要包括模型的显著性检验F检验和参数的显著性检验t检验,两者在定义上是完全不同的两种检验,但是我们能够把这两种检验都用上述 四步骤 表示出来。假设总体线性回归模型的形式为:Yi= 0+ 1X1i+ + kXki+ui i=1, 2, ,N,华而不实Y是被解释变量,Xj=j=1, 2, ,k是解释变量,ui为随机误差项, j j=0, 1, 2, ,k为回归参数。根据定义,模型的显著性检验F检验的待检验假设为H0 1=
8、 2= = k=0,而参数 j的显著性检验t检验的待检验假设为H0: j=0. 因而,基于以上的假设,模型的显著性检验-F检验能够写为: 1提出原假设H0: 1= 2= k=0,备择假设H1: 1, 2, k中至少有一个不为零; 2构造并计算统计量的值,华而不实ESS为回归平方和,RSS为残差平方和; 3给定显著性水平a,查出临界值Fa; 4断定:假如F Fa则拒绝原假设,假如F Fa则不能拒绝原假设根据小概率事件发生拒绝原假设归纳。 类似地,参数的显著性检验-t检验可以以表示为下面四个步骤: 1提出原假设H0: j=0,备择假设H1: j 3给定显著性水平a,查出临界值t /2; 4断定:假
9、如则拒绝原假设,假如则不能拒绝原假设根据小概率事件发生拒绝原假设归纳。 很容易能够看出,模型的显著性检验和参数的显著性均能够从本质上统一为 假设检验四步走 .所不同的是两种检验的待检验假设不同,F检验和t检验分别构成了不同的原假设和备择假设,并且运用服从不同分布的统计量分别是F统计量和t统计量对其进行检验。而一旦检验统计量的分布确定了,则后面两步均是给定一个显著性水平,根据小概率事件发生拒绝原假设进行断定。 2. 计量经济学检验的 四步法 我们在包含异方差检验、自相关检验和多重共线性检验在内的三大计量经济学检验的教学经过中,将每一种看似不一样的检验归纳为一个本质上完全一样的模块或步骤。由于篇幅
10、限制,本文仅以异方差性的White检验和自相关性的BG检验为例,讲明 四步法 在计量经济学检验教学中的应用。 假设线性回归模型Yi= 0+ 1Xi+ui i=1, 2, , N中,误差项的方差不再是一个常数或者讲会随着观测值Xi的变化而变化,即ui的方差知足:var ui= i2=h Xi,讲明存在异方差性。异方差性的White检验的原假设为Ho:知足同方差性,备择假设为H1:存在异方差。毋庸置疑,异方差的检验必然要通过一个 假设检验四步走 进行推断。但是White检验的检验统计量是一个服从卡方分布的LM统计量,该统计量的计算需要构造一个辅助回首模型: i2= 0+ 1Xi+ 2Xi2+&ep
11、silon;i,然后通过该辅助回归模型的断定系数R2来计算LM统计量的值,并且要能够估计该助回归模型得到R2的值,需要先估计出原模型的残差值u赞i,以u赞i2代替 i2才能进行估计。这就意味着,异方差性的White检验最终是进行一个 假设检验四步走 ,但在这里之前要首先估计原模型和一个辅助回归模型,详细步骤如下: 估计原模型,得出原模型的残差平方u赞i2. 估计辅助回归模型u赞i2= 0+ 1Xi+ 2Xi2+vi,得出辅助回归模型的R2. 1提出原假设Ho:知足同方差性,备择假设H1:存在异方差; 2计算拉格朗日乘子统计量LM=n R2, n为辅助回归模型的样本容量; 3给定显著性水平 ,查
12、出临界值Xa2; 4断定:假如LM Xa2则拒绝原假设,假如LM Xa2则不能拒绝原假设根据小概率事件发生拒绝原假设归纳。 假设线性回归模型Yi= 0+ 1Xi+ui i=1, 2, , N中,误差项ui存在q阶自相关性即知足ui= 1ui-1+ 2ui-2+ + qui-q+εi,则自相关性的BG检验的待检验假设为H0:无q阶自相关性,BG检验可以以表示为类似White检验的步骤: 估计原模型,得出原模型的残差平方u赞i. 估计辅助回归模型得出辅助回归模型的R2. 1提出原假设H0:无q阶自相关性,备择假设H1:存在q阶自相关性; 2计算拉格朗日乘子统计量LM=n R2, n
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