《計量經(jīng)濟(jì)學(xué)》教學(xué)大綱 (二)

《計量經(jīng)濟(jì)學(xué)》教學(xué)大綱

前言

《計量經(jīng)濟(jì)學(xué)》課程是統(tǒng)計專業(yè)高等教育的專業(yè)基礎(chǔ)課程。是在對經(jīng)

濟(jì)現(xiàn)象作定性分析的基礎(chǔ)上，探討如何運用模型方法定量描述和分析

具有隨機(jī)性特征的經(jīng)濟(jì)變量關(guān)系的經(jīng)濟(jì)學(xué)分支

設(shè)置本課程的目的是：通過本課程教學(xué)，使學(xué)生能在對經(jīng)濟(jì)問題進(jìn)行

定性分析的基礎(chǔ)上、采用定量分析的方法建立計量經(jīng)濟(jì)模型，掌握建

立模型的一般原理、方法和手段，從而培養(yǎng)學(xué)生解決現(xiàn)實經(jīng)濟(jì)問題的

能力，培養(yǎng)高級應(yīng)用型人才。

學(xué)習(xí)本課程的要求是：學(xué)習(xí)者不僅應(yīng)學(xué)會能用手工方式作簡單計算,

而且應(yīng)會使用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件實現(xiàn)對模型中的參數(shù)估計、統(tǒng)計檢驗和

預(yù)測的計算，能對模型的計算結(jié)果進(jìn)行經(jīng)濟(jì)檢驗、統(tǒng)計檢驗和計量經(jīng)

濟(jì)檢驗并作出合理解釋，

先修課程要求：高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、微觀經(jīng)濟(jì)

學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)原理

本課程計劃72學(xué)時，4學(xué)分。

選用教材：李子奈，《計量經(jīng)濟(jì)學(xué)》，高等教育出版社，2006年

教學(xué)手段：課堂講授，多媒休輔助

考核方法：考試

教學(xué)進(jìn)度安排表

周次學(xué)時數(shù)教學(xué)主要內(nèi)容教學(xué)方法備注

14導(dǎo)論（上）講課

24導(dǎo)論（下），講課

34一元線形回歸模型（上）講課

44一元線形回歸模型（下）講課

54多元線形回歸模型講課

64習(xí)題課習(xí)題課

74多重共線性講課

84異方差性講課

94自相關(guān)性，講課

104分布滯后模型，自回歸模型講課

114虛擬變量講課

124習(xí)題課習(xí)題課

134聯(lián)立方程組模型（1）講課

144聯(lián)立方程組模型（2）講課

154聯(lián)立方程組模型（3）講課

164習(xí)題課習(xí)題課

174單方程計量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用模型講課

184復(fù)習(xí)考試復(fù)習(xí)考試

第一章導(dǎo)論

一、學(xué)習(xí)目的

通過教學(xué)，使學(xué)生明確計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)科性質(zhì)和特點，了解計量經(jīng)濟(jì)

學(xué)同其它相關(guān)學(xué)科間的關(guān)系，計量經(jīng)濟(jì)學(xué)中研究經(jīng)濟(jì)問題的步驟，初

步認(rèn)識計量經(jīng)濟(jì)模型中的變量、參數(shù)、數(shù)據(jù)。使學(xué)生了解計量經(jīng)濟(jì)學(xué)

是一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科以及在經(jīng)濟(jì)學(xué)科中的地位。會安裝軟件，了解基本功

能及操作。

二、課程內(nèi)容

第一節(jié)什么是計量經(jīng)濟(jì)學(xué)

一、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的產(chǎn)生與發(fā)展

2

（一）計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的由來和發(fā)展

計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的產(chǎn)生源于對經(jīng)濟(jì)問題的定量研究，這是社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展到

一定階段的客觀需要。

計量經(jīng)濟(jì)學(xué)作為經(jīng)濟(jì)學(xué)的一門獨立學(xué)科被正式確立的標(biāo)志是1930年

12月在美國召開的國際計量經(jīng)濟(jì)學(xué)會；20世紀(jì)40年代一60年代

經(jīng)典計量經(jīng)濟(jì)學(xué)逐步完善并得得到廣泛應(yīng)用；70年代以來，計量經(jīng)

濟(jì)學(xué)的理論和應(yīng)用又進(jìn)入一個新的階段。計量經(jīng)濟(jì)模型的規(guī)模越來越

大，非經(jīng)典計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論和應(yīng)用有了新的突破。

（二）計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的特點

其本身并沒有固定的經(jīng)濟(jì)理論，其各種計量方法和技術(shù)大多來自數(shù)學(xué)

和統(tǒng)計學(xué)。

二、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的性質(zhì)

（-）計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義

計量經(jīng)濟(jì)學(xué)是以經(jīng)濟(jì)理論和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的事實為依據(jù)，運用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計

學(xué)的方法，通過建立數(shù)學(xué)模型來研究經(jīng)濟(jì)數(shù)量關(guān)系和規(guī)律的一門經(jīng)濟(jì)

學(xué)科。

（二）計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的目的

是要把實際經(jīng)驗的內(nèi)容納入經(jīng)濟(jì)理論，確定表現(xiàn)各種經(jīng)濟(jì)關(guān)系的經(jīng)濟(jì)

參數(shù)，從而驗證經(jīng)濟(jì)理論，預(yù)測經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢，為制定經(jīng)濟(jì)政策提

供依據(jù)。

（三）計量經(jīng)濟(jì)學(xué)類型

計量經(jīng)濟(jì)學(xué)分為理論計量經(jīng)濟(jì)學(xué)和應(yīng)用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)，理論計量經(jīng)濟(jì)學(xué)

3

研究如何建立合適的方法去測定由計量經(jīng)濟(jì)模型所確定的經(jīng)濟(jì)關(guān)系,

應(yīng)用計量經(jīng)濟(jì)是運用理論計量經(jīng)濟(jì)學(xué)提供的工具，研究經(jīng)濟(jì)學(xué)中某些

特定領(lǐng)域的經(jīng)濟(jì)數(shù)量問題。

三、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)與其它學(xué)科的關(guān)系

計量經(jīng)濟(jì)學(xué)與理論經(jīng)濟(jì)學(xué)的關(guān)系；計量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計學(xué)的關(guān)系；

計量經(jīng)濟(jì)學(xué)與數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的關(guān)系。

第二節(jié)計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究步驟

一、模型的設(shè)定

模型的設(shè)定需注意的問題：要有理論依據(jù)；模型要選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)形

式；模型中的變量要具有可觀測性。

二、估計參數(shù)

參數(shù)與變量的區(qū)別；參數(shù)估計量與參數(shù)估計值的關(guān)系；參數(shù)估計值與

參數(shù)真實值的關(guān)系。

三、，模型的檢驗

經(jīng)濟(jì)意義檢驗；統(tǒng)計推斷檢驗；計量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗；模型預(yù)測檢驗。

四、模型應(yīng)用

經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)分析；經(jīng)濟(jì)預(yù)測；政策評價。

第三節(jié)變量、參數(shù)、數(shù)據(jù)與模型

一、計量經(jīng)濟(jì)模型中的變量

按變量的因果關(guān)系可分為解釋變量和被解釋變量；按變量的性質(zhì)可分

為內(nèi)生變量和外生變量。

4

二、參數(shù)估計的方法

（一）單一方程模型

普通最小二乘法，極大似然估計法。

（二）聯(lián)立方程

二階段最小二乘法；間接最小二乘法。

（三）選擇參數(shù)估計式的標(biāo)準(zhǔn)

無偏性；最小方差性。

三、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)中應(yīng)用的數(shù)據(jù)

時間序列數(shù)據(jù)；截面數(shù)據(jù)；面板數(shù)據(jù)；虛秋變量數(shù)據(jù)飛

四、計量經(jīng)濟(jì)模型的建立

經(jīng)濟(jì)變量間的關(guān)系：行為關(guān)系；技術(shù)關(guān)系；制度關(guān)系；定義關(guān)系。

三、重點、難點提示和教學(xué)手段

計量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的基本概念，計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究步驟。課堂講授與習(xí)題

課相結(jié)合

四、思考與練習(xí)

注思考與練習(xí)的內(nèi)容與形式由任課教師自行決定，下同。

第二章簡單線性回歸模型

一、學(xué)習(xí)目的

通過本章的教學(xué)，讓學(xué)生理解簡單線性回歸模型理論與方法，掌握回

5

歸模型的建立、古典假設(shè)、參數(shù)估計及檢驗、模型擬合優(yōu)度的度量、

回歸系數(shù)的區(qū)間估計和回歸模型的預(yù)測，學(xué)會應(yīng)用計量經(jīng)濟(jì)軟件

Eviews建立計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型并作預(yù)測。

二、課程內(nèi)容

第一節(jié)回歸分析與回歸方程

一、回歸與相關(guān)

經(jīng)濟(jì)變量間的相互關(guān)系：經(jīng)濟(jì)變量間的函數(shù)關(guān)系與相關(guān)關(guān)系；簡單相

關(guān)系數(shù)：正相關(guān)與負(fù)相關(guān)；總體相關(guān)系數(shù)與樣本相關(guān)系數(shù)；相關(guān)系數(shù)

的特點；相關(guān)分析的注意事項。

回歸的古典意義；回歸的現(xiàn)代意義；回歸直線與回歸曲線；回歸分析

與相關(guān)分析的聯(lián)系與區(qū)別。

二、總體回歸函數(shù)

總體回歸函數(shù)的意義；總體回歸函數(shù)的設(shè)定；線性總體回歸函數(shù)

的含義。

三、隨機(jī)擾動項

隨機(jī)擾動項的意義；產(chǎn)生隨機(jī)擾動項的原因；隨機(jī)擾動項的特征。

四、樣本回歸函數(shù)

樣木回歸線的意義；樣木回歸函數(shù)；殘差（剩余項）；樣木回歸函數(shù)

與總體回歸函數(shù)的關(guān)系。

第二節(jié)簡單線性回歸模型參數(shù)的最小二乘估計

一、簡單線性回歸的基本假定

對變量和模型的假定。對隨機(jī)擾動項的假定：零均值假定；同方差假

6

定；無相關(guān)假定；與解釋變量不相關(guān)假定；正態(tài)性假定。

二、普通最小二乘法（OLS）

最小二乘估計；剩余平方和最小準(zhǔn)則；參數(shù)的最小二乘估計式；參

數(shù)的點估計值。

三、OLS回歸線的性質(zhì)

回歸線通過樣本均值；估計值的均值等于的均值；剩余項均值為

零；估計的與不相關(guān)；解釋變量與不相關(guān)。

四、最小二乘估計式的統(tǒng)計性質(zhì)

參數(shù)估計式的評價標(biāo)準(zhǔn)：無偏性；最小方差性；有效性；一致性。

OLS估計式的統(tǒng)計特性：線性特性；無偏性；最小方差性；一致性。

第三節(jié)擬合優(yōu)度的度量

一、總變差的分解

總變差（總方差平方和）；模型解釋了的變差（回歸平方和）；剩余變

差（殘差平方和）。

二、可決系數(shù)

可決系數(shù)的意義；可決系數(shù)的計算；可決系數(shù)的特點。

三、可決系數(shù)與相關(guān)系數(shù)的關(guān)系

樣木相關(guān)系數(shù)；可決系數(shù)與相關(guān)系數(shù)的差異。

第四節(jié)回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗和區(qū)間估計

一、OLS估計的性質(zhì)

隨機(jī)擾動項方差的估計；估計的和估計的的概率分布；估計的和估

計的的標(biāo)準(zhǔn)誤差；大樣本時的分布；小樣本時的分布。

7

二、回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗

回歸系數(shù)假設(shè)檢驗的基本思想；回歸系數(shù)的Z檢驗；回歸系數(shù)的t檢

驗；P值。

三、回歸系數(shù)的區(qū)間估計

回歸系數(shù)區(qū)間估計的意義；總體方差未知大樣本時回歸系數(shù)的區(qū)間估

計；總體方差未知小樣本時回歸系數(shù)的區(qū)間估計。

第五節(jié)回歸模型預(yù)測

一、回歸分析結(jié)果的報告

回歸分析結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)表示方式

二、對被解釋變量平均值的預(yù)測

預(yù)測的意義;被解釋變量的預(yù)測方式;對平均值的點預(yù)測和區(qū)間預(yù)測。

三、被解釋變量個別值的預(yù)測

預(yù)測誤差的抽樣分布；個別值的點預(yù)測和區(qū)間預(yù)測；平均值與個別

值區(qū)間預(yù)測的特性。

三、重點、難點提示和教學(xué)手段

回歸模型的古典假設(shè)，參數(shù)的估計和檢驗，模型擬合優(yōu)度的度量，模

型的預(yù)測。課堂講授與習(xí)題課相結(jié)合

四、思考與練習(xí)

第三章多元線性回歸模型

一、學(xué)習(xí)目的

本章是在第二章基礎(chǔ)上的推廣。通過本章的學(xué)習(xí)應(yīng)達(dá)到：了解多元

8

線性回歸模型的產(chǎn)生背景；掌握模型的古典假定、模型的參數(shù)估計以

及模型的統(tǒng)計檢驗和點預(yù)測；在本章結(jié)束之前，學(xué)生能夠根據(jù)所學(xué)知

識，獨立地選擇一個經(jīng)濟(jì)研究問題，確定研究對象，按照計量經(jīng)濟(jì)分

析的研究步驟（即建立理論模型，收集統(tǒng)計數(shù)據(jù)，參數(shù)的估計和檢驗）

去分析研究經(jīng)濟(jì)問題，并寫出分析報告。

二、課程內(nèi)容

第一節(jié)多元線性回歸模型及古典假定

一、多元線性回歸的背景及形式

幾個多元線性關(guān)系的經(jīng)濟(jì)例子；多元線性回歸模型的一般形式；與一

元線性回歸模型的區(qū)別以及對模型的解釋。

二、多元線性回歸模型的矩陣表示

總體線性回歸模型：

樣本線性回歸模型：

三、模型的古典假定（一般表示與矩陣表示）

零均值假定；等方差與無自相關(guān)假定；解釋變量與隨機(jī)項不相關(guān)假定;

無多重共線性假定；正態(tài)性假定。

第二節(jié)多元線性回歸模型的估計

一、參數(shù)的最小二乘估計

殘差平方和最小準(zhǔn)則；參數(shù)的最小二乘估計的矩陣表示。

二、參數(shù)最小二乘估計的性質(zhì)

線性性；無偏性；最小方差性。

三、隨機(jī)擾動項方差的估計

9

四、多元線性回歸模型參數(shù)的區(qū)間估計

第三節(jié)多元線性回歸模型的檢驗

一、擬合優(yōu)度檢驗

多重可決系數(shù)；修正可決系數(shù)；對擬合優(yōu)度指標(biāo)的評價。

二、方差分析與回歸方程的顯著性檢驗（F?檢驗）

方差分析表的內(nèi)在關(guān)系；F.統(tǒng)計量的構(gòu)造與檢驗；F.統(tǒng)計量與可決系

數(shù)的關(guān)系。

三、回歸參數(shù)的顯著性檢驗（t?檢驗）

參數(shù)估計的分布；t-檢驗；檢驗結(jié)果的分析與判斷。

第四節(jié)多元線性回歸模型的預(yù)測

一、點預(yù)測

點預(yù)測方法和結(jié)果。

二、平均值和個別值的區(qū)間預(yù)測介紹

平均值的預(yù)測區(qū)間：

個別值的預(yù)測區(qū)間：

第五節(jié)案例分析與計算實現(xiàn)

三、重點、難點提示和教學(xué)手段

模型的古典假定、模型的參數(shù)估計、模型的統(tǒng)計檢驗和預(yù)測。課堂講

授與習(xí)題課相結(jié)合

四、思考與練習(xí)

10

第四章（講座一）多重共線性

一、學(xué)習(xí)目的

本章是違背古典假定情況下線性回歸模型的建立。通過本章的學(xué)習(xí)要

求學(xué)生應(yīng)達(dá)到：掌握多重共線性的概念，模型中出現(xiàn)多重共線性的原

因和不良后果，怎樣診斷多重共線性和修正多重共線性的若干方法;

根據(jù)本章知識，學(xué)生能夠解決模型中的多重共線性問題。

二、課程內(nèi)容

第一節(jié)多重共線性概念及背景

一、多重共線性定義

完全多重共線性；不完全多重共線性；多重共線性的矩陣描述。

二、產(chǎn)生多重共線性的背景

經(jīng)濟(jì)變量之間存在共同變化趨勢；模型中大量引入滯后經(jīng)濟(jì)變量;

利用截面數(shù)據(jù)研究經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象；樣本數(shù)據(jù)自身的原因。

第二節(jié)多重共線性后果

一、參數(shù)估計的后果

完全多重共線性下的參數(shù)估計是一個“不定式”，參數(shù)估計值的方差無

限大；不完全多重共線性下的參數(shù)估計為一漸近“不定式”；多重共線

性下參數(shù)估計值的方差增大；參數(shù)估計置信區(qū)間趨于變大。

二、統(tǒng)計檢驗的后果

參數(shù)的顯著性檢驗失敗；完全多重共線性下的預(yù)測無意義；參數(shù)估計

值的符號可能與經(jīng)濟(jì)意義相悖，導(dǎo)致錯誤結(jié)論。

11

第三節(jié)多重共線性的檢驗

一、簡單相關(guān)系數(shù)矩陣法

簡單相關(guān)系數(shù)與多重共線性的關(guān)系。

二、方差擴(kuò)大（膨脹）因子法

方差擴(kuò)大因子；利用方差擴(kuò)大因子判定多重共線性的程度。

三、直觀判斷法

參數(shù)顯著性與整體顯著性的對比；輔助回歸待定系數(shù)與F檢驗的結(jié)合。

四、逐步回歸檢測法

逐步回歸的思路。

第四節(jié)多重共線性的修正

一、修正多重共線性的經(jīng)驗方法

剔除變量法；增大樣本容量；變換模型形式；利用非樣本先驗信息；

橫截面數(shù)據(jù)與時間序列數(shù)據(jù)并用；變量變換。

二、逐步回歸法

逐步回歸的步驟。

第五節(jié)案例分析與計算實現(xiàn)

三、重點、難點提示和教學(xué)手段

多重共線性的診斷和修正。課堂講授與習(xí)題課相結(jié)合

四、思考與練習(xí)

第四章（講座二）異方差性

一、學(xué)習(xí)目的

12

本章是違背古典假定情況下建立線性回歸模型的另一問題。通過本章

的學(xué)習(xí)應(yīng)達(dá)到：掌握異方差的概念包括經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋，異方差出現(xiàn)的原

因及對模型的不良影響，診斷異方差的方法和修正異方差的若干方法;

經(jīng)過學(xué)習(xí)學(xué)生能夠處理模型中出現(xiàn)的異方差問題。

二、課程內(nèi)容

第一節(jié)異方差的概念及后果

一、異方差的實質(zhì)

異方差的定義；異方差產(chǎn)生與解釋變量變動的關(guān)系。

二、產(chǎn)生異方差的原因

模型中省略了某些重要的解釋變量；模型設(shè)定誤差；測量誤差的變化；

截面數(shù)據(jù)中總體各單位的差異。

三、對參數(shù)估計式統(tǒng)計特性的影響

參數(shù)的OLS估計仍然具有無偏性；參數(shù)OLS估計式的方差不再是最

小的。

四、對參數(shù)顯著性檢驗的影響

對方差的影響；對t-統(tǒng)計量的影響。

五、對預(yù)測的影響

對預(yù)測精度的影響。

第二節(jié)異方差性的檢驗

一、圖示檢驗法

相關(guān)圖形分析；殘差圖形分析。

二、戈德菲爾德?夸特(Goldfeld-Quanadt)檢驗

13

檢驗原理、方法與局限。

三、White檢驗

基本思路；概念步驟；特點。

四、ARCH檢驗

ARCH過程；ARCH檢驗的基本步驟；特點。

五、Glejser檢驗

Glejser檢驗的思路和步驟；特點。

第三節(jié)異方差性的補(bǔ)救措施

一、對模型變換

基本思路；常見形式。

二、加權(quán)最小二乘法

加權(quán)最小二乘法的方法；加權(quán)最小二乘法與模型變換的關(guān)系。

三、模型的對數(shù)變換

對變量取對數(shù)后建立線性模型。

第四節(jié)案例分析與計算實現(xiàn)

三、重點、難點提示和教學(xué)手段

異方差的診斷和修正；加權(quán)最小二乘法。課堂講授與習(xí)題課相結(jié)合

四、思考與練習(xí)

第四章（講座三）自相關(guān)性

一、學(xué)習(xí)目的

14

本章是違背古典假定情況下建立線性回歸模型的又一問題。通過本章

的學(xué)習(xí)應(yīng)達(dá)到：掌握自相關(guān)的基本概念，自相關(guān)出現(xiàn)的原因和嚴(yán)重后

果，診斷自相關(guān)存在的方法和修正自相關(guān)的方法。要求學(xué)生能夠根據(jù)

本章的知識獨立解決模型中的自相關(guān)問題。經(jīng)過第四、五、六章的學(xué)

習(xí)，學(xué)生可自己選擇一個實際經(jīng)濟(jì)問題，建立模型，并判斷和解決上

述可能存在的問題。

二、課程內(nèi)容

第一節(jié)自相關(guān)性的概念

一、自相關(guān)概念

自相關(guān)性用一階自回歸表示的數(shù)學(xué)性質(zhì)；自相關(guān)系數(shù)。

二、自相關(guān)產(chǎn)生的原因

經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的慣性；經(jīng)濟(jì)活動的滯后效應(yīng)；數(shù)據(jù)處理造成的相關(guān)；蛛網(wǎng)

現(xiàn)象；模型設(shè)定偏誤。

三、自相關(guān)的表現(xiàn)形式

一階自相關(guān)系數(shù)；m階自回歸形式方程；一階自回歸形式的性質(zhì)。

第二節(jié)自相關(guān)的后果

一、自相關(guān)對參數(shù)估計的影響

參數(shù)估計值的方差增大；參數(shù)估計值的方差被低估。

二、自相關(guān)對模型檢驗的影響

對t-檢驗的影響；對F-檢驗的影響；參數(shù)的顯著性檢驗失效。

三、自相關(guān)對模型預(yù)測的影響

預(yù)測精度降低。

15

第三節(jié)自相關(guān)的檢驗

一、圖示檢驗法

繪制和的散點圖；按照時間順序繪制PI歸殘差項的圖形。

二、D?W檢驗

D-W檢驗的適用條件；D-W統(tǒng)計量；D-W顯著性檢驗；D-W檢驗

的局限。

第四節(jié)自相關(guān)的補(bǔ)救

一、廣義差分法

廣義差分法原理；差分系數(shù)未知時對系數(shù)的估計。

二、科克倫一奧克特(Cochrane—Orcutt)迭代法

科克倫一奧克特(Cochrane—Orcutt)基本思路與步驟。

三、其它方法簡介

一階差分法；德賓兩步法。

第五節(jié)案例分析與計算實現(xiàn)

三、重點、難點提示和教學(xué)手段

診斷自相關(guān)存在的方法和修正自相關(guān)的方法。課堂講授與習(xí)題課相結(jié)

合

四、思考與練習(xí)

16

第五章（講座一）分布滯后模型與自回歸模型

一、學(xué)習(xí)目的

本章是一般線性回歸模型的擴(kuò)展。通過本章學(xué)習(xí)應(yīng)達(dá)到：掌握分布滯

后模型的估計方法，了解自回歸模型以及與分布滯后模型的區(qū)別與聯(lián)

系O

二、課程內(nèi)容

第一節(jié)滯后效應(yīng)與滯后變量模型

一、經(jīng)濟(jì)活動中的滯后現(xiàn)象

滯后現(xiàn)象的普通性；分布滯后模型的形式；自回歸模型的形式。

二、滯后效應(yīng)產(chǎn)生的原因

心理預(yù)期因素；技術(shù)因素；制度因素。

三、滯后變量模型

分布滯后模型；自回歸模型。

第二節(jié)分布滯后模型的估計

一、分布滯后模型估計的困難

自由度損失；存在多重共線性；滯后長度難于確定。

二、經(jīng)驗加權(quán)估計法

常見的滯后結(jié)構(gòu)類型。

三、阿爾蒙法

阿爾蒙法的基本原理。

第三節(jié)自回歸模型的構(gòu)建

17

一、庫伊克模型

庫伊克模型的背景；無限分布滯后模型在庫伊克變換下的形式；庫伊

克模型的特點。

二、自適應(yīng)預(yù)期模型

自適應(yīng)預(yù)期模型的背景；自適應(yīng)預(yù)期假定；自適應(yīng)預(yù)期模型的自回歸

表示。

三、局部調(diào)整模型

局部調(diào)整模型的背景；局部調(diào)整假定；局部調(diào)整模型的自回歸表示;

三種模型的異同。

第四節(jié)自回歸模型的估計

一、自回歸模型估計的困難

滯后因變量與隨機(jī)項相關(guān)；庫伊克模型與自適應(yīng)預(yù)期模型的隨機(jī)項自

相關(guān)。

二、工具變量法

工具變量法的概念；工具變量法的特點；工具變量法的缺點。

三、德賓h?檢驗方程

D-W檢驗的缺陷；德賓h.統(tǒng)計量；檢驗步驟。

第五節(jié)案例分析與計算實現(xiàn)

三、重點、難點提示和教學(xué)手段

18

阿爾蒙法；庫伊克模型、自適應(yīng)期望模型和局部調(diào)整模型的經(jīng)濟(jì)背景

與估計方法。課堂講授與習(xí)題課相結(jié)合

四、思考與練習(xí)

第五章（講座二）虛擬變量回歸

一、學(xué)習(xí)目的

本章內(nèi)容是計量經(jīng)濟(jì)學(xué)建模的拓展。通過本章學(xué)習(xí)應(yīng)達(dá)到：掌握虛擬

解釋變量的意義、設(shè)置規(guī)則對模型的影響和其他修正模型的作用。

二、課程內(nèi)容

第一節(jié)虛擬變量

一、虛擬變量的基本概念

定性因素的定量化；虛擬變量的概念及表示。

二、虛擬變量的設(shè)置規(guī)則

虛擬變量數(shù)量的設(shè)置規(guī)則；虛擬變量陷阱；虛擬變量的"0”和"1”的選

取原則。

三、虛擬變量的作用

作為屬性因素的代表；作為某些非精確計量的數(shù)量因素的代表；作為

某些偶然因素或政策因素的代表；作為時間序列分析中季節(jié)（月份）

的代表；分段回歸。

第二節(jié)虛擬解釋變量的回歸

一、用虛擬變量表示不同截距的回歸——加法類型

解釋變量只有一個分為兩種相互排斥類型的定性變量而無定量變量

19

的回歸；解釋變量包含一個定量變量和一個分為兩種類型定性變量的

回歸；解釋變量包含一個定量變量和一個兩種以上類型的定性變量的

P1歸；解釋變量包含一個定量變量和兩個定性變量的回歸。

二、用虛擬變量表示不同斜率的回歸——乘法類型

回歸模型的比較——結(jié)構(gòu)變化檢驗；分段線性回歸。

第三節(jié)案例分析與計算實現(xiàn)

三、重點、難點提示和教學(xué)手段

虛擬解釋變量的意義、設(shè)置規(guī)則對模型的影響。課堂講授與習(xí)題課相

結(jié)合

四、思考與練習(xí)

第六章聯(lián)立方程模型

一、學(xué)習(xí)目的

本章是計量經(jīng)濟(jì)學(xué)重要內(nèi)容之一。通過教學(xué)應(yīng)達(dá)到：掌握線性聯(lián)立方

程組模型的一般概念、經(jīng)濟(jì)背景以及矩陣表示；掌握模型識別的概念,

識別的方法；掌握幾種主要的單一方程估計方法（包括間接最小二乘

法、工具變量法、兩階段最小二乘法）以及它們的內(nèi)在聯(lián)系。

二、課程內(nèi)容

第一節(jié)聯(lián)立方程組模型及其偏倚

20

一、聯(lián)立方程模型的的性質(zhì)

聯(lián)立方程模型的概念；聯(lián)立方程模型的特點。

二、聯(lián)立方程模型中變量的類型

內(nèi)生變量；外生變量；滯后內(nèi)生變量；前定變量。

三、聯(lián)立方程模型的偏倚性

偏倚性的產(chǎn)生；偏倚性的概念。

四、聯(lián)立方程模型的種類

結(jié)構(gòu)型模型；簡化型模型；遞歸模型。

第二節(jié)聯(lián)立方程模型的識別

一、對模型識別的理解

對識別問題的各種解釋；不，存在識別問題的方程；存在識別問題的

方程與聯(lián)立方程可識別。

二、聯(lián)立方程模型識別的類型

不可識別；恰好識別；過度識別。

三、聯(lián)立方程模型識別的方法

模型識別的階條件；模型識別的秩條件；模型識別的一般步驟和經(jīng)驗

方法。

第三節(jié)聯(lián)立方程模型的估計

一、聯(lián)立方程模型估計方法的選擇

單一方程模型的估計方法；系統(tǒng)估計方法。

21

二、遞歸模型的估計

普通最小二乘法（OLS）

三、恰好識別模型的估計

工具變量法；間接最小二乘法（ILS）

四、過度識別模型的估計

二階段最小二乘法（TSLS）

第四節(jié)案例分析與計算實現(xiàn)

三、重點、難點提示和教學(xué)手段

聯(lián)立方程模型的識別；模型的估計方法。課堂講授與習(xí)題課相結(jié)合

四、思考與練習(xí)

第七章單方程計量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用模型

一、學(xué)習(xí)目的

通過教學(xué)應(yīng)達(dá)到：了解（最低要求）：常用的生產(chǎn)函數(shù)模型、需求函

數(shù)模型、消費函數(shù)模型的理論模型和估計方法；在中國建立與應(yīng)用生

產(chǎn)函數(shù)模型、需求函數(shù)模型、消費函數(shù)模型過程中實際問題的處理。

掌握（較高要求）：常用的生產(chǎn)函數(shù)模型、需求函數(shù)模型、消費函數(shù)

模型的理論模型是如何提出與發(fā)展的；在實踐中自己提出與發(fā)展新的

模型的方法論基礎(chǔ)；其它常用的單方程模型，例如投資函數(shù)模型和貨

幣需求函數(shù)模型的建模思路。

22

二、課程內(nèi)容

第一節(jié)生產(chǎn)函數(shù)模型

一、幾個重要概念

生產(chǎn)函數(shù)要素產(chǎn)出彈性要素替代彈性要素的邊際替代率技術(shù)進(jìn)步

二、以要素之間替代性質(zhì)的描述為線索的生產(chǎn)函數(shù)模型的發(fā)展

線性生產(chǎn)函數(shù)模型投入產(chǎn)出生產(chǎn)函數(shù)模型C-D生產(chǎn)函數(shù)模型CES生

產(chǎn)函數(shù)模型VES生產(chǎn)函數(shù)模型超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型多要素生產(chǎn)

函數(shù)模型

三、以技術(shù)要素的描述為線索的生產(chǎn)函數(shù)模型的發(fā)展

將技術(shù)要素作為一個不變參數(shù)的生產(chǎn)函數(shù)模型改進(jìn)的C-D生產(chǎn)函數(shù)

模型改進(jìn)的CES生產(chǎn)函數(shù)模型含體現(xiàn)型技術(shù)進(jìn)步的生產(chǎn)函數(shù)模型引

入人力資本的生產(chǎn)函數(shù)模型邊界生產(chǎn)函數(shù)模型

四、幾個重要生產(chǎn)函數(shù)模型的參數(shù)估計方法

C-D生產(chǎn)函數(shù)模型及其改進(jìn)型的估計CES生產(chǎn)函數(shù)模型及其改進(jìn)型

的估計VES生產(chǎn)函數(shù)的估計二級CES生產(chǎn)函數(shù)模型的估計含體現(xiàn)

型技術(shù)進(jìn)步生產(chǎn)函數(shù)模型的估計確定性統(tǒng)計邊界生產(chǎn)函數(shù)模型的修

正的普通最小二乘估計

五、生產(chǎn)函數(shù)模型在技術(shù)進(jìn)步分析中的應(yīng)用

從縱向研究技術(shù)進(jìn)步：測算技術(shù)進(jìn)步速度及其對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)從橫

向研究技術(shù)進(jìn)步：部門之間、企業(yè)之間技術(shù)進(jìn)步水平的比較分析

六、建立生產(chǎn)函數(shù)模型中的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題

第二節(jié)需求函數(shù)模型

23

一、幾個重要概念

需求函數(shù)，效用函數(shù)，彈性

二、幾種重要的單方程需求函數(shù)模型及其參數(shù)估計

線性需求函數(shù)模型；對數(shù)線性需求函數(shù)模型；耐用品的存量調(diào)整模

型；非耐用品的狀態(tài)調(diào)整模型

三、