《計量經(jīng)濟學》課程教學大綱 (一)

計量經(jīng)濟學課程教學大綱

Econometrics

學時數(shù)：48

其中：實驗學時：0

課外學時：0

學分數(shù)：3

適用專業(yè)：金融學

一、課程的性質、目的和任務

計最經(jīng)濟學是為我國高等院校的經(jīng)濟學科、管理學科的相關專業(yè)的學生開設的學科基礎

課程中的一門必修課。計量經(jīng)濟學是近二十年來發(fā)展起來的一門新興的應用學科，計量經(jīng)濟

學已被教育部列入經(jīng)濟學門類各專業(yè)的核心課程，經(jīng)濟類所有專業(yè)都要開設。它的目的是為

經(jīng)濟管理人員在作決策時提供科學的決策依據(jù)。通過本課程的學習，應使學生初步掌握計量

經(jīng)濟學的基本思想，能運用計量經(jīng)濟學的基本方法解決?些實際問題，特別是提高學生運用

相關的數(shù)學知識和計量經(jīng)濟學的思想解決經(jīng)濟學中一些實際問題的能力。

二、課程教學的基本要求

計量經(jīng)濟學的主要內容包括：計量經(jīng)濟學簡介、單方程計量經(jīng)濟學模型的理論和方法、

聯(lián)立方程計量經(jīng)濟學模型的理論與方法、單方程計量經(jīng)濟學應用模型、宏觀計量經(jīng)濟學模型

等。本課程按一學期48學時選講部分內容。本大綱按48學時制定，只安排計量經(jīng)濟學簡

介、單方程計量經(jīng)濟學模型的理論和方法、聯(lián)立方程計量經(jīng)濟學模型的理論與方法、單方程

計量經(jīng)濟學應用模型等內容。在完成大綱規(guī)定的基本內容的前提下，對講授次序、課時分配

和教學方法可根據(jù)具體情況靈活掌握。

（-）掌握計量經(jīng)濟學的理論與方法。

（二）掌握聯(lián)立方程計最經(jīng)濟學模型的理論與方法.

（三）了解單方程計量經(jīng)濟學應用模型。

三、課程的教學內容、重點和難點

第一章導論

一、計量經(jīng)濟學

（-）什么是計量經(jīng)濟學

（二）計量經(jīng)濟學模型

（三）計量經(jīng)濟學的內容體系

（四）計量經(jīng)濟學在經(jīng)濟學科中的地位

二、計量經(jīng)濟學的研究步驟

（-）理論模型的設計

（二）樣本數(shù)據(jù)的收集

（三）模型參數(shù)的估計

（四）模型的檢驗

（五）計量經(jīng)濟學的應用軟件及使用

三、變量、參數(shù)、數(shù)據(jù)與模型

（一）經(jīng)濟問題的結構分析、經(jīng)濟預測及政策評價

（-）經(jīng)濟理論的發(fā)展與模型的檢驗

重點：計量經(jīng)濟學的概況

難點：計量經(jīng)濟學的應用及軟件的使用

第二章簡單線性回歸模型

一、回歸分析與回歸函數(shù)

（一）相關分析與回歸分析

（二）總體回歸函數(shù)

（三）隨機擾動項及

（四）樣本回歸函數(shù)

二、簡單線性回歸模型的參數(shù)估計

（-）簡單線性回歸模型的基本假設

（二）普通最小二乘法

（三）OLS回歸線的性質

（四）最小二乘估計式的統(tǒng)計性質

三、擬合優(yōu)度的度量

（-）總變量的分解

（二）可決系數(shù)

（三）可決系數(shù)與相關系數(shù)的關系

四、回歸系數(shù)的區(qū)間估計和假設檢驗

（一）OLS估計的分布性質

（-）回歸系數(shù)的區(qū)間估計

（三）回歸系數(shù)的假設檢驗

五、回歸模型預測

（一）回歸分析結果的報告

（二）被解釋變量平均值預測

六、案例分析

（-）研究的目的要求

（-）模型設定

（三）參數(shù)估計

（四）模型檢驗

（五）回歸預測

重點：1、簡單線性回歸模型的參數(shù)估計

2、簡單線性回歸模型的參數(shù)估計、統(tǒng)計檢驗、置信區(qū)間

難點：1、簡單線性回歸模型的建立

2、簡單線性回歸的統(tǒng)計檢驗及置信區(qū)間

第三章多元線性回歸模型

一、多元線性回歸模型及古典假設

（一）多元線性回歸模型研究

（-）多元線性回歸模型的矩陣形式

（三）多元回歸模型的基本假設

二、多元線性回歸模型的參數(shù)估計

（一）多元線形回歸模型參數(shù)的最小二乘估計

（二）參數(shù)最小二乘估計的性質

（三）OLS估計的分布性質

（四）隨機擾動項方差的估計

（五）多元線形回歸模型參數(shù)的區(qū)間估計

三、多元線性回歸模型的檢驗

（-）擬合優(yōu)度檢驗

（二）回歸方程的顯著性檢驗（F檢驗）

（三）回歸參數(shù)的顯著性檢驗（t檢驗）

四、多元線性回歸模型的預測

（一）點預測

（二）￡：（〃）的區(qū)間預測

（三）個別值的區(qū)間預測

五、案例分析

（一）研究的目的要求

（二）模型設定

（三）參數(shù)估計

（四）模型檢驗

重點：1、多元線性回歸模型的參數(shù)估計

2、元線性回歸模型的參數(shù)估計、統(tǒng)計檢驗、置信區(qū)間

難點；1、多元線性回歸模型的建立

2、多元線性回歸的統(tǒng)計檢驗及置信區(qū)間

第四章多重共線性

一、什么是多重共線性

（一）多重共線性的含義

（-）產(chǎn)生多重共線性的背景

二、多重共線性產(chǎn)生的后果

（-）完全多重共線性產(chǎn)生的后果

（-）不完全多重共線性產(chǎn)生的后果

三、重共線性的檢驗

（一）簡單相公系數(shù)檢驗法

（二）方差擴大（膨脹）因子法

（三）直觀判斷法

（四）逐步回歸檢測法

四、多重共線性的補救措施

（-）修正多重共線性的經(jīng)驗方法

（-）逐步回歸法

（三）嶺回歸法

五、案例分析

（一）研究的目的要求

（-）模型設定及其估計

（三）修正多重共線性

重點：多元線性回歸模型的多重共線性的理解和檢驗

難點：多元線性回歸模型的多重共線性的修正

第五章異方差性

一、異方差性的概念

（-）異方差性的實質

（二）產(chǎn)生異方差性的原因

二、異方差性的后果

（一）對參數(shù)估計式統(tǒng)計特性的影響

（二）對參數(shù)顯著性檢撿的影響

（三）對預測的影響

三、異方差性的檢驗

（-）圖示檢驗法

（二）戈德菲爾德一夸特檢驗

（三）White檢驗

（四）ARCH檢驗

（五）Glejser檢驗

四、異方差性的補救措施

（一）對模型變換

（-）加權最小二乘法（WLS）

（三）模型的對數(shù)變換

五、案例分析

（一）問題的提出和模型設定

（二）參數(shù)估計

（三）檢驗模型的異方差

（四）異方差性的修正

重點：多元線性回歸模型的異方差性理解、檢驗與修正

難點：多元線性回歸模型的異方差性檢驗與修正

第六章自相關

一、什么是自相關

（一）自相關性的概念

（二）自相關產(chǎn)生的原因

（三）自相關的表現(xiàn)形式

二、、自相關的后果

（一）一階自回歸形式的性質

（-）自相關對參數(shù)估計的影響

（三）自相關對模型檢撿的影響

（四）自相關性對模型預測的影響

三、、自相關的檢驗

（-）圖示檢驗法

（"）DW檢驗法

三、、自相關的補救

（-）廣義差分法（GLS）

（二）科克倫一奧克特迭代法

（三）德賓兩步法

五、案例分析

（-）研究目的

（-）模型設定

（二）自相美問題的處理

重點：多元線性回歸模型的自相關性理解、檢驗與修正

難點：多元線性回歸模型的自相關性檢驗與修正

第七章分布滯后模型與自回歸模型

一、滯后效應與滯后變量模型

（-）經(jīng)濟活動中的滯后現(xiàn)象

（二）滯后效應產(chǎn)生的原因

（三）滯后變量模型

二、分布滯后模型的估計

（一）分布滯后模型估計的困難

（二）經(jīng)驗加權估計法

（三）阿爾蒙法

三、自回歸模型的構建

（一）庫伊克模型

（二）自適應預期模型

（三）局部調整模型

四、自回歸模型的估計

（-）自回歸模型估計的困難

（二）工具變量法

（三）德賓h檢驗

五、案例分析

重點：滯后效應產(chǎn)生的原因，分布滯后模型和自回歸模型估計的困難及檢驗方法

難點：分布滯后模型和自回歸模型估計的困難及檢驗方法

第八章虛擬變量回歸

一、虛擬變量

（一）虛擬變量的基本概念

（-）虛擬變量的設計原則

（三）虛擬變量的作用

二、虛擬解釋變量的回歸

（一）用虛擬變最表示不同截矩的回歸一加法類型

（-）用虛擬變量表示不同斜率的回歸一乘法類型

三、虛擬被解釋變量

（一）線性概率模型（LPM）

（二）Logit模型

四、案例分析

重點：用虛擬變量表示不同截矩和斜率的回歸模型一加法、乘法類型；

難點：用虛擬變量表示不同截矩和斜率的回歸模型一加法、乘法類型及加法、

乘法混合類型

第九章設定誤差與測量誤差

一、設定誤差

（-）設定誤差的類型

（二）變后設定誤差的后果

二、設定誤差的檢驗

（―）DW檢驗

（二）拉格朗日乘數(shù)檢驗

（三）一般性檢驗

三、測量誤差

（-）模型變量的測量誤差

（二）測后?誤差的檢驗

四、案例分析

重點：1.設定誤差的類型，變量設定誤差的后果，設定誤差的檢驗

2.模型變量的測量誤差，測量誤差的檢驗

難點：變量設定誤差的后果及設定誤差的檢驗；模型變量的測量誤差及測量誤差

的檢驗

第十章時間序列計量經(jīng)濟模型

一、時間序列計量經(jīng)濟分析的基本概念

（-）偽回歸問題

（二）隨機過程的概念

（三）時間序列的平穩(wěn)性

二、時間序列平穩(wěn)性的單位根檢驗

（-）單位根檢驗

（二）Dickey—Fuller檢驗

三、協(xié)整

（一）協(xié)整的概念

（二）協(xié)整的檢驗

（三）誤差修正模型

四、案例分析

重點：時間序列計量經(jīng)濟分析的偽回歸問題，時間序列的平穩(wěn)性及平穩(wěn)性的

單位根檢驗：協(xié)整的概念及協(xié)整的檢驗

難點：時間序列分析的偽回歸問題，平穩(wěn)性問題及單位根檢驗；協(xié)整及協(xié)整

的檢驗

第十一章聯(lián)立方程組模型

一、聯(lián)立方程模型及其偏倚

（-）聯(lián)立方程模型的性質

（-）聯(lián)立方程模型中變量的類型

（三）聯(lián)立方程模型的偏倚性

（四）聯(lián)立方程模型的種類

二、聯(lián)立方程模型的識別

（-）對模型識別的理解

（二）聯(lián)立方程模型識別的類型

（三）聯(lián)立方程模型識別的方法

三、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

（二）遞歸模型的估計一OLS

（三）恰好識別模型的估計一間接最小二乘法（ILS）

（四）過度識別模型的估計一二階段最小二乘法（2SLS）

四、案例分析

（-）研究目的和模型設定

（-）模型的識別性

（三）宏觀經(jīng)濟模型的估計

重點：1、聯(lián)立方程計量經(jīng)濟學模型的概念。

2、聯(lián)立方程計量經(jīng)濟學模型的單方程估計方法及模型的檢驗。

難點：1、聯(lián)立方程計量經(jīng)濟學模型的識別。

2、聯(lián)立方程計量經(jīng)濟學模型的檢驗。

第十二章實證項目的計量經(jīng)濟研究

——課程論文分析

一、實證項目研究的選題

（一）問題的提出

（-）研究項目的選題

（三）文獻資料的作用、綜述與評價

二、模型設定與數(shù)據(jù)處理

（一）建模的基本思路

（二）模型設定的要求

（三）模型變量與函數(shù)形式的設定

（四）數(shù)據(jù)的收集與史理

三、計量經(jīng)濟分析

（一）模型的估計

（-）模型的檢驗

（三）模型的調整

（四）模型計量結果的分析

（五）研究結果的報告

四、課程各教學環(huán)節(jié)要求

（一）課堂教學

1、本課程以課堂教學為主，其中，講授44課時，習題課4課時，

2、案例與實例分析，使學生掌握計量模型的方法與應用。

3、要求學生作到理論與應用相結合。能夠用計量模型解決經(jīng)濟問題。

（-）課外輔助教學

1、要求每一個學生至少學會一種計量經(jīng)濟應用軟件。

2、要求學生獨立撰寫論文。

（二）考核要求

主要考核學生對基本概念、原理的理解和能否靈活應用。

1、期末課程考試；

2、期中撰寫的論文：

3、作業(yè)情況；

最后成績一般是期末考試占60%,平時成績（含期中測驗、作業(yè)等成績）占40%,本

課程成績及格者獲3個學分。

五、學時分配

作業(yè)備

教學內容各教學環(huán)節(jié)學時分配

題量注

其

講討習小

章節(jié)主要內容它

授論題計

—導論223

二簡單線性回歸模型4155

三多元線性回歸模型4158

四多重共線性445

五異方差445

六自相關4155

七分布滯后模型與自回歸模型444

八虛擬變最回歸4154

九設定誤差與測量誤差442

十時間序列計量經(jīng)濟模型