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文檔簡介
《計量經濟學》課程教學大綱
一、課程基本信息
課程代碼:16126103
課程名稱:計量經濟學
英文名稱:econometric
課程類別:專業(yè)課
學時:48
學分:3
適用對象:工商管理專業(yè)
考核方式:考試
先修課程:統(tǒng)計學、線性代數、概率論
二、課程簡介
計量經濟學是一門以經濟理論和數據為基礎,運用數學和統(tǒng)計學方法,以建立經
濟計量模型為主要手段,定量研究具有隨機性的經濟變量關系的一門經濟學學科。主
要內容包括理論經濟學和應用經濟學。理論經濟學主要研究如何運用、改造和發(fā)展數
理統(tǒng)計方法,使之成為測定經濟關系的特殊方法。應用經濟學是在一定的經濟理論指
導下,以數據為基礎,用經濟計量方法研究經濟數學模型或探索實證經濟規(guī)律。
計量經濟學是工商管理專業(yè)的核心課程之一,學習和掌握計量經濟學理論和方法,
有助于培養(yǎng)大學生的創(chuàng)新能力和分析研究能力。
三、課程性質與教學目的
計量經濟學為工商管理專業(yè)必修課程。本課程旨在通過教學、實驗和討論,使學
生能夠系統(tǒng)掌握計量經濟學建模方法,充分理解各種計量經濟學模型適用的前提條件
和估計方法,科學使用計量經濟學模型估計經濟關系、檢驗經濟理論和評估政策效應,
正確解釋模型估計結果;能夠在經濟理論的指導下,從實證的角度觀察、認識和理解
改革開放四十多年來,我國在經濟發(fā)展、民生改善和社會進步等各個方面取得重大成
就的根本原因;養(yǎng)成科學研究精神和提升實證分析研究能力。
四、教學內容及要求
第一章導論
(一)目的與要求
1.了解計量分析步驟,掌握科學量化研究方法
2.了解用于計量經濟分析的數據結構
3.理解計量經濟分析中其他條件不變的含義
(二)教學內容
1.主要內容
(1)什么是計量經濟學
(2)計量經濟學的應用范圍
(3)計量經濟分析的步驟
(4)數據結構與計量經濟分析
2.基本概念和知識點
(1)計量經濟學的概念
(2)計量經濟分析的步驟
(3)數據結構與計量經濟分析
3.問題與應用(能力要求)
(1)計量經濟分析的步驟是什么?
(2)計量經濟分析中的其他條件不變的具體含義是什么?
(三)思考與實踐
閱讀一篇經濟學或管理學領域的學術論文,并總結其進行計量經濟分析的
基本步驟主要包含哪些方面?
(四)教學方法與手段
課堂講授、課堂討論
第二章簡單回歸分析
(一)目的與要求
1.掌握簡單線性回歸模型的基本形式及其要素
2.能夠利用最小二乘法(OLS)估計簡單線性回歸模型中解釋變量的系數
3.正確理解度量單位和函數形式的變化對OLS統(tǒng)計量的影響
4.正確理解OLS估計量的無偏性和同方差性
(二)教學內容
1.主要內容
(1)簡單回歸模型的定義
(2)普通最小二乘法的推導
(3)OLS的性質
(4)度量單位和函數形式
(5)OLS估計量的期望值和方差
(6)過原點回歸及對常數回歸
2.基本概念和知識點
(1)解釋變量、被解釋變量和誤差項
(2)普通最小二乘法
(3)線性的含義
(4)無偏性和同方差
(5)誤差方差
3.問題與應用(能力要求)
(1)推導普通最小二乘法
(2)計算回歸的R?
(三)思考與實踐
利用給定數據,構建一個簡單線性回歸模型,估計模型中解釋變量的系數,
并計算回歸的必
(四)教學方法與手段
課堂講授
第三章多元回歸分析:估計
(-)目的與要求
1.掌握普通最小二乘法的操作和解釋
2.理解OLS估計量的期望值和方差
3.理解OLS的有效性
(二)教學內容
1.主要內容
(1)利用多元回歸的動因
(2)普通最小二乘法的操作和解釋
(3)OLS估計量的期望值
(4)OLS估計量的方差
(5)0LS的有效性:馬爾科夫定理
2.基本概念和知識點
(1)多元回歸中“保持其他因素不變”的含義
(2)模型的過度設定
(3)遺漏變量偏誤
(4)多重共線性
(5)高斯-馬爾科夫定理
3.問題與應用(能力要求)
(1)估計多元回歸模型
(2)評價多元回歸模型效果
(3)解釋多元回歸模型中各個解釋變量的含義
(三)思考與實踐
利用給定數據,構建一個多元回歸模型,估計模型中解釋變量的系數,評
價模型效果,解釋模型結果。
(四)教學方法與手段
課堂講授
第四章多元回歸分析:推斷
(一)目的與要求
1.掌握t檢驗和F檢驗
(二)教學內容
1.主要內容
(1)OLS估計量的抽樣分布
(2)檢驗對單個總體參數的假設:t檢驗
(3)置信區(qū)訶
(4)檢驗關于參數的線性組合假設
(5)對多個線性約束的檢驗:F檢驗
(6)報告回歸結果
2.基本概念和知識點
(1)抽樣分布
(2)置信區(qū)間
(3)t檢驗
(4)F檢驗
3.問題與應用(能力要求)
(1)推導普通最小二乘法
(2)計算回歸的R?
(三)思考與實踐
利用給定數據和多元線性模型形式,進行模型參數顯著性的t檢驗、聯合
顯著性和整體顯著性的F檢驗
(四)教學方法與手段
課堂講授
第五章多元回歸分析:OLS的漸近性
(一)目的與要求
1.理解OLS的一致性和漸近正態(tài)性
2.掌握拉格朗日乘數統(tǒng)計量
(二)教學內容
1.主要內容
(1)一致性
(2)漸近正態(tài)和大樣本推斷
(3)OLS的漸近有效性
2.基本概念和知識點
(1)一致性
(2)漸近正態(tài)性
(3)拉格朗日乘數
3.問題與應用(能力要求)
(1)證明OLS估計量是模型參數的一致估計
(2)推導OLS的不一致性
(三)思考與實踐
給定多元回歸模型形式,判斷模型是否違背了經典線性模型假設,并探討
解決的辦法。
(四)教學方法與手段
課堂講授
第六章多元回歸分析:深入專題
(-)目的與要求
1.了解數據測度單位變化對OLS統(tǒng)計量的影響
2.掌握計量模型函數形式的變換
3.掌握利用擬合優(yōu)度選擇解釋變量的方法
4.能夠利用多元回歸計量模型進行預測和殘差分析
(二)教學內容
1.主要內容
(1)數據的測度單位對OLS估計量的影響
(2)對函數形式的進一步探討
(3)擬合優(yōu)度和回歸元選擇的進一步探討
(4)預測和殘差分析
2.基本概念和知識點
(1)非嵌套模型
(2)調整R?
(3)殘差分析
3.問題與應用(能力要求)
(1)多元回歸計量模型的函數形式變換
(2)殘差分析
(三)思考與實踐
解釋為什么通過最大化瓦或最小化3(回歸標準誤)來選擇模型是一回事
(四)教學方法與手段
課堂講授
第七章含有定性信息的多元回歸分析:二值(或虛擬)變量
(一)目的與要求
1.掌握描述定性信息的適當方法
2.掌握如何在多元回歸模型中包含定性解釋變量
3.了解線性概率模型的缺陷和優(yōu)勢
(二)教學內容
1.主要內容
(1)對定性信息的描述
(2)如何在模型中加入一個虛擬自變量
(3)使用多類別虛擬變量
(4)涉及虛擬變量的交互作用
(5)二值因變量:線性概率模型
(6)對政策分析和項目評價的進一步討論
(7)離線因變量的回歸結果解釋
2.基本概念和知識點
(1)虛擬變量
(2)交互作用
(3)線性概率模型
3.問題與應用(能力要求)
(1)解釋虛擬自變量系數的含義
(2)解釋虛擬自變量和其他自變量的交互作用
(3)解釋離線因變量的回歸結果
(三)思考與實踐
1.設定包含虛擬自變量及其與其他變量交互作用的多元回歸模型,并對模
型結果進行解釋。
2.介紹線性概率模型的局限性和優(yōu)勢。
(四)教學方法與手段
課堂講授
第八章異方差性
(一)目的與要求
1.了解異方差對OLS統(tǒng)計量的影響
2.掌握異方差的檢驗方法
3.討論異方差的修正措施
(二)教學內容
1.主要內容
(1)異方差對OLS所造成的影響
(2)OLS估計后的異方差-穩(wěn)健推斷
(3)對異方差性的檢驗
(4)加權最小二乘估計
(5)再議線性概率模型
2.基本概念和知識點
(1)異方差
(2)異方差-穩(wěn)健推斷
(3)步羅施-帕甘異方差檢驗
(4)懷特異方差檢驗
(5)加權最小二乘估計
(6)廣義最小二乘法
(7)可行最小二乘法
3.問題與應用(能力要求)
(1)推導普通最小二乘法
(2)計算回歸的R?
(三)思考與實踐
檢驗多元回歸模型的異方差,并根據異方差的具體形式,選擇合適的異方
差修正方法。
(四)教學方法與手段
課堂講授、習題課
第九章模型設定和數據問題的深入探討
(一)目的與要求
1.掌握函數形式誤設的檢驗方法
2.使用代理變量表示無法觀測的解釋變量
3.理解隨機斜率模型的含義
4.正確理解OLS估計量的無偏性和同方差性
(二)教學內容
1.主要內容
(1)函數形式誤設
(2)對無法觀測解釋變量使用代理變量
(3)隨機斜率模型
(4)有測量誤差時OLS的性質
(5)數據缺失、非隨機樣本和異常觀測
(6)最小絕對離差估計
2.基本概念和知識點
(1)函數形式誤設的原因
(2)代理變量
(3)隨機斜率模型
(4)數據缺失、非隨機樣本和異常觀測對模型結果的影響
(5)最小絕對離差估計
3.問題與應用(能力要求)
(1)檢驗函數形式誤設
(2)如何解決或緩解函數形式誤設對模型估計結果的影響
(三)思考與實踐
利用給定數據,構建一個多元性回歸模型,檢驗模型是否存在函數形式誤
設,函數形式誤設的可能原因是什么,如何解決?
(四)教學方法與手段
課堂講授
第十章時間序列的基本回歸分析
(一)目的與要求
1.討論時間序列數據和橫截面數據的概念性區(qū)別
2.介紹時間序列回歸條件下的高斯-馬爾科夫假定和經典線性模型假定
3.討論如何應用和解釋對數函數形式和虛擬變量
4.討論如何在時間序列多元回歸中包含趨勢變量
5.討論如何解釋時間序列多元回歸中的季節(jié)性問題
(二)教學內容
1.主要內容
(1)時間序列數據的性質
(2)時間序列回歸模型的例子
(3)經典假設下OLS的有限樣本性質
(4)函數形式、虛擬變量和指數
(5)趨勢和季節(jié)性
2.基本概念和知識點
(1)自相關
(2)除季節(jié)性
(3)同期外生
(4)沖擊乘數
(5)有限分布滯后模型
(6)靜態(tài)模型
(7)偽回歸問題
(8)時間序列過程
3.問題與應用(能力要求)
(1)正確構建和解釋有限分布滯后模型
(2)理解經典假設下時間序列多元回歸的OLS有限樣本性質
(3)在時間序列多元回歸模型中會正確使用趨勢性變量
(二)思考與實踐
思考橫截面數據和時間序列數據線性多元回歸模型的區(qū)別
(四)教學方法與手段
課堂講授
第十一章OLS用于時間序列的其他問題
(一)目的與要求
1.討論時間序列數據回歸中使用大樣本近似所需要的一些重要概念
(二)教學內容
1.主要內容
(1)平穩(wěn)和弱相關時間序列
(2)OLS的漸近性質
(3)回歸分析中使用高度持續(xù)性時間序列
(4)動態(tài)完備模型和無序列相關
(5)時間序列模型的同方差假定
2.基本概念和知識點
(1)平穩(wěn)隨機過程和非平穩(wěn)隨機過程
(2)協方差平穩(wěn)過程
(3)一階移動平均
(4)一階自回歸過程
(5)高度持續(xù)性時間序列
(6)單位根過程
(7)零階單整
(8)動態(tài)完備模型
3.問題與應用(能力要求)
(1)具有時間相關性的時間序列數據對多元線性模型的構建帶來了哪些
哪些挑戰(zhàn)?
(2)計算回歸的R?
(三)思考與實踐
在構建動態(tài)完備模型時應注意哪些問題?
(四)教學方法與手段
課堂講授
第十二章時間序列回歸中序列相關和異方差性
(一)目的與要求
1.討論殘差自相關時OLS方法的特性
2.介紹如何使用差分數據消除殘差項序列相關性
3.討論時間序列數據多元線性回歸的異方差檢驗和修正方法
(二)教學內容
1.主要內容
(1)含序列相關誤差時OLS的性質
(2)序列相關的檢驗
(3)回歸元嚴格外生時序列相關的修正
(4)差分和序列相關
(5)在OLS后的序列相關-穩(wěn)健推斷
(6)時間序列回歸中的異方差性
2.基本概念和知識點
(1)序列相關的檢驗和修正方法
(2)序列相關-穩(wěn)健的標準誤
(3)異方差-穩(wěn)健的統(tǒng)計量
(4)自回歸條件異方差(ARCH)
(5)德賓-沃森(DW)統(tǒng)計量
3.問題與應用(能力要求)
(1)菲利普斯曲線中AR(1)序列相關的檢驗
(2)異方差性和有效市場假說
(三)思考與實踐
比較時間序列多元線性回歸中OLS和FGLS估計值的異同
(四)教學方法與手段
課堂講授
第十三章跨時橫截面的混合:簡單面板數據方法
(一)目的與要求
1.能夠熟練利用倍差法進行政策評估
2.熟練掌握兩期的面板數據分析
(二)教學內容
1.主要內容
(1)利用跨時橫截面數據進行政策分析
(2)回歸框架下的倍差法
(3)基于倍差法的政策評估
(4)兩期的面板數據分析
2.基本概念和知識點
(1)面板數據
(2)倍差法
3.問題與應用(能力要求)
(1)倍差法的基本原理
(2)倍差法在計量經濟分析中的應用
(三)思考與實踐
利用倍差法,做一篇規(guī)范的實證分析論文,探討某項國家或地方政策
的實施對我國經濟社會發(fā)展某一個側面的影響。
(四)教學方法與手段
課堂講授、課堂討論
第十四章完成一個實證項目
(一)目的與要求
1.學會綜述文獻
2.利用所學計量經濟學知識構建模型
3.利用所學方法估計模型
4.能夠正確解讀模型結果
(二)教學內容
1.主要內容
(1)問題的提出
(2)文獻回顧
(3)數據的搜集
(4)計量經濟分析
(5)實證論文的寫作
2.基本概念和知識點
(1)綜述文獻
(2)清理數據
(3)構建計量模型
(4)運用適當方法估計模型參數
(5)正確解讀模型結果
3.問題與應用(能力要求)
(1)撰寫實證分析論文
(三)思考與實踐
以我國改革開放以來40多年的經濟社會發(fā)展為背景,選擇一個經濟或社會
問題,運用所學計量分析方法,撰寫一篇規(guī)范的實證學術論文。
(四)教學方法與手段
課堂講授、課堂討論
五、各教學環(huán)節(jié)學時分配
\教學環(huán)
講習討其他小
題論實驗實習教學
課課課環(huán)節(jié)計
、
第一章2013
第二章213
213
第三章
213
第四章
213
第五章
213
第六章
溫馨提示
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