《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》課程簡(jiǎn)介

1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程簡(jiǎn)介課程編號(hào)1240313002課程名稱(chēng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程性質(zhì)必修學(xué) 時(shí)48學(xué) 分3學(xué)時(shí)分配授課：40   實(shí)驗(yàn)： 上機(jī)：8   實(shí)踐：    實(shí)踐（周）：考核方式閉卷考試，平時(shí)成績(jī) 30%，期末成績(jī)70%開(kāi)課學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)院更新時(shí)間2020.9適用專(zhuān)業(yè)財(cái)經(jīng)類(lèi)專(zhuān)業(yè)先修課程經(jīng)濟(jì)學(xué)、微積分、線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)一、教學(xué)內(nèi)容第一章 緒論教學(xué)內(nèi)容：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)定義，發(fā)展簡(jiǎn)史，研究目的、方法及建模過(guò)程，參考書(shū)籍、雜志介紹，Eviews軟件簡(jiǎn)介。教學(xué)難點(diǎn)：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究方法 教學(xué)重點(diǎn)：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)概念，研究目的、方法和建模過(guò)程。第二章 一元

2、線性回歸模型2.1 模型的建立及假定條件2.2 一元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)2.3 最小二乘估計(jì)量的特性2.4 用樣本可決系數(shù)R2檢驗(yàn)回歸方程的擬合優(yōu)度2.5 被估參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)與置信區(qū)間2.6 一元線性回歸模型的預(yù)測(cè)2.7 案例分析及Eviews的操作。教學(xué)難點(diǎn)：模型建立、樣本可決系數(shù)、顯著性檢驗(yàn) 教學(xué)重點(diǎn)：模型的假定條件、OLS估計(jì)、最小二乘估計(jì)量的性質(zhì)、樣本可決系數(shù)、t 檢驗(yàn)及檢驗(yàn)的經(jīng)濟(jì)意義，EViews輸出結(jié)果的分析與解釋。第三章 多元線性回歸模型3.1 模型的建立及假定條件3.2 多元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)3.3 最小二乘估計(jì)量的特性3.4 可決系數(shù)3.5 顯著性檢驗(yàn)與置信區(qū)間3.6

3、 多元線性回歸模型的預(yù)測(cè)3.7案例分析及Eviews的使用教學(xué)難點(diǎn)：模型顯著性檢驗(yàn)與參數(shù)顯著性檢驗(yàn) 教學(xué)重點(diǎn)：模型的假定條件、模型及參數(shù)估計(jì)量的矩陣表示形式、可決系數(shù)R2、調(diào)整的R2、模型參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義，顯著性檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)），EViews輸出結(jié)果的分析與解釋。第四章 非線性回歸模型的線性化4.1 變量間的非線性關(guān)系4.2 線性化方法4.3 案例分析教學(xué)難點(diǎn)：柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)教學(xué)重點(diǎn)：指數(shù)函數(shù)模型、對(duì)數(shù)函數(shù)模型、冪函數(shù)模型、多項(xiàng)式模型、柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)及參數(shù)的含義，Eviews分析與輸出結(jié)果的解釋。第五章 異方差5.1 異方差的概念5.2 異方差的來(lái)源與后果5.3 異方差的檢驗(yàn)

4、5.4 異方差的修正方法加權(quán)最小二乘法5.5 案例分析教學(xué)難點(diǎn)：異方差的修正教學(xué)重點(diǎn)：異方差的概念、Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)、Glejser檢驗(yàn)及加權(quán)最小二乘法，Eviews分析與輸出結(jié)果的解釋。第六章 自相關(guān) 6.1 非自相關(guān)假定6.2 自相關(guān)的來(lái)源與后果6.3 自相關(guān)檢驗(yàn)6.4 自相關(guān)的解決方法6.5 克服自相關(guān)的矩陣描述6.6 自相關(guān)系數(shù)的估計(jì)6.7 案例分析教學(xué)難點(diǎn)：自相關(guān)的修正方法教學(xué)重點(diǎn)：自相關(guān)的檢驗(yàn)、自相關(guān)的檢驗(yàn)方法、廣義差分法、自相關(guān)系數(shù)的估計(jì)，Eviews分析與輸出結(jié)果的解釋。第七章 多重共線性7.1 多重共線性的概念7.2 多重共線性的來(lái)源與后果7.3 多重共線性

5、的檢驗(yàn)7.4 多重共線性的修正方法7.5 案例分析教學(xué)難點(diǎn)：多重共線性的檢驗(yàn)教學(xué)重點(diǎn)：多重共線性的概念、檢驗(yàn)與逐步回歸法，Eviews分析與輸出結(jié)果的解釋。第八章 隨機(jī)解釋變量和虛擬變量8.1 隨機(jī)變量問(wèn)題8.2 虛擬變量8.3 案例分析教學(xué)難點(diǎn)：虛擬變量模型的建立與估計(jì)教學(xué)重點(diǎn)：隨機(jī)變量的概念與分類(lèi)，工具變量法，虛擬變量的引入、估計(jì)與檢驗(yàn)，Eviews分析與輸出結(jié)果的解釋。第九章 聯(lián)立方程模型 9.1 聯(lián)立方程模型的概念9.2 聯(lián)立方程模型的分類(lèi)9.3 聯(lián)立方程模型的識(shí)別9.4 聯(lián)立方程模型的識(shí)別條件9.5 聯(lián)立方程模型的估計(jì)9.6 案例分析教學(xué)難點(diǎn)：聯(lián)立方程模型的識(shí)別教學(xué)重點(diǎn)：聯(lián)立方程模型

6、的分類(lèi)、識(shí)別條件（階條件和秩條件）、工具變量法、二段最小二乘法二、教學(xué)基本要求 第一章 緒論 教學(xué)要求：通過(guò)對(duì)本章的學(xué)習(xí)使學(xué)生了解計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義、發(fā)展簡(jiǎn)史，研究目的和研究方法及應(yīng)用領(lǐng)域等。第二章 一元線性回歸模型 教學(xué)要求：通過(guò)本章的學(xué)習(xí)，使學(xué)生初步掌握經(jīng)典回歸模型的假定條件的含義和必要性，并掌握最小二乘估計(jì)的原理和方法以及最小二乘估計(jì)量的特性。要求學(xué)生能夠?qū)σ呀⒌囊辉€性回歸模型的優(yōu)良性進(jìn)行判斷，即能夠?qū)烙?jì)參數(shù)和回歸模型的擬合程度進(jìn)行檢驗(yàn)，進(jìn)而可以利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè)。同時(shí)，要掌握Eviews軟件相關(guān)內(nèi)容的使用、分析和輸出結(jié)果的解釋。第三章 多元線性回歸模型 教學(xué)要求：通過(guò)本章的學(xué)習(xí)，

7、使學(xué)生掌握多元線性回歸的假定條件、估計(jì)方法和和原理，以及相關(guān)的檢驗(yàn)及經(jīng)濟(jì)含義。具備獨(dú)立建立簡(jiǎn)單模型的能力；要求熟悉模型及假定條件的矩陣表示形式，并能據(jù)此推導(dǎo)出待估參數(shù)的矩陣表示式，同時(shí)還要了解估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。對(duì)于回歸方程的顯著性檢驗(yàn)和待估參數(shù)的檢驗(yàn)也必須掌握。另外，能夠較熟練的應(yīng)用Eviews的基本操作來(lái)建立模型，并能根據(jù)Eviews的輸出結(jié)果對(duì)所建模型進(jìn)行分析。第四章 非線性回歸模型的線性化 教學(xué)要求：通過(guò)學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌握非線性模型線性化的方法，要求能夠在對(duì)非線性化的模型進(jìn)行線性化后，利用最小二乘估計(jì)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，并能夠?qū)?shù)的含義進(jìn)行解釋。同時(shí)，要掌握Eviews軟件相關(guān)內(nèi)容的使用、分析

8、和輸出結(jié)果的解釋。第五章 異方差教學(xué)要求：通過(guò)對(duì)本章的學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌握當(dāng)模型在不能完全滿足經(jīng)典模型假定條件（不滿足同方差性的假設(shè)）的情況下，如何對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)、和修正。要求學(xué)生掌握異方差的定義、來(lái)源及后果、以及異方差的檢驗(yàn)方法和修正方法。同時(shí)，要掌握Eviews軟件相關(guān)內(nèi)容的使用、分析和輸出結(jié)果的解釋。第六章 自相關(guān)教學(xué)要求：通過(guò)學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌握當(dāng)隨機(jī)誤差項(xiàng)存在序列相關(guān)時(shí)，如何對(duì)不滿足假定條件的模型進(jìn)行檢驗(yàn)和修正。要求學(xué)生能夠利用Eview軟件，通過(guò)輸出結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行自相關(guān)的檢驗(yàn)，并能夠進(jìn)行克服。第七章 多重共線性教學(xué)要求：通過(guò)學(xué)習(xí)、使學(xué)生認(rèn)識(shí)到多重共線性存在的普遍性，了解其來(lái)源與后果，掌握檢

9、驗(yàn)方法和克服方法。要求學(xué)生能夠獨(dú)立對(duì)多元回歸模型的共線性情況進(jìn)行檢驗(yàn)，并能夠利用逐步回歸的方法消除多重共線性。第八章 隨機(jī)解釋變量和虛擬變量教學(xué)要求：通過(guò)學(xué)習(xí)，使學(xué)生明白什么是隨機(jī)解釋變量，什么時(shí)候會(huì)出現(xiàn)隨機(jī)解釋變量問(wèn)題，隨機(jī)解釋變量問(wèn)題對(duì)OLS估計(jì)有什么影響，如何克服；另外，引入虛擬變量的原因以及如何引入虛擬變量。要求學(xué)生能夠在對(duì)實(shí)際的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題分析時(shí)，合理使用虛擬變量。同時(shí)掌握相關(guān)Eviews軟件的使用和分析。第九章 聯(lián)立方程模型教學(xué)要求：通過(guò)對(duì)本章的學(xué)習(xí)，使學(xué)生明白什么使聯(lián)立方程模型、為什么要建立聯(lián)立方程模型，以及聯(lián)立方程模型的分類(lèi)、識(shí)別和估計(jì)方法。要求學(xué)生在學(xué)完本章后，能夠?qū)β?lián)立方程模型進(jìn)行識(shí)別、并對(duì)不同的模型能夠明確其所應(yīng)使用的估計(jì)方法。三、章節(jié)學(xué)時(shí)分配章次總課時(shí)課堂講授實(shí)驗(yàn)上機(jī)實(shí)踐備 注132823844254637842869