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1、 经济学系计量经济学课程教学大纲一、课程基本信息课程名称：计量经济学 课程代码：ZJ1002课程类别：专业基础课程 学分：3学时：54（理论学时：38；实验实践学时：16）面向对象：经济类专业先修课程：微积分、线性代数、经济学（包含微观经济学和宏观经济学）、概率论与数理统计和统计学等课程。二、课程教学目的与要求计量经济学是在对社会经济现象作定性分析的基础上，探讨如何运用模型方法定量描述和分析具有随机性特征的经济变量关系的经济学分支。通过本课程的教学，要求学生达到：1、了解计量经济学作为现代经济学的重要组成部分所具有的特征与地位，了解计量经济分析方法在经济学科的发展和实际经济工作中的作用；2、掌
2、握计量经济学分析经济问题的基本思想，掌握计量经济学建模的基本原理；3、掌握计量经济分析的基本内容和工作程序；4、初步具备运用计量经济分析软件和计量经济分析方法对实际经济问题作定量分析的能力；三、课程考核要求1.考试目的与要求：考察学生对计量经济学基本概念、基本原理、基本方法的掌握程度；重点考核学生运用简单的计量方法分析和解决实际经济问题的能力；采取多元化的考核形式，全面考察学生的学习过程与学校效果。2.考核形式：包括两部分，一部分是过程考核，包括考勤、作业、课堂表现等；另一部分是期末卷面考试，采取闭卷形式。3.成绩评定：采取百分制进行核算，其中过程考核占30%，期末卷面考试占70%。四、课程教
3、学基本内容、学时分配和教学环节安排计量经济学学时分配章次 内 容 讲课学时 上机时数第一章 绪论 2第二章 一元线性回归模型 10 6第三章 多元线性回归模型 6 2 第四章 异方差性 4 2第五章 自相关性 4 2第六章 多重共线性 4 2第七章 虚拟变量回归 2第八章 时间序列计量经济模型 4 2复习 2合计 38 第一章 绪 论教学目的与要求：理解计量经济学的概念、研究对象；了解计量经济学与经济学、统计学、数学之间的关系；掌握计量经济学的研究经济问题的步骤与使用的数据类型；了解计量经济学计量模型的用途。教学重点：计量经济学的研究经济问题的步骤与使用的数据类型教学难点：时序数据、截面数据、
4、混合截面数据和纵列数据区别第一节 什么是计量经济学(一)什么是计量经济学 1.概念 2.研究对象(二)计量经济学是一门经济学科1.计量经济学与经济学的关系2.计量经济学与经济统计学的关系3.计量经济学与数理统计学的关系第二节 计量经济学的研究步骤(一)设定模型(二)估计参数(三)检验模型(四)应用模型第三节 变量、参数、数据与模型(一)计量经济模型中的变量(二)参数的估计(三)计量经济学中应用的数据1.截面数据2.时序数据3.混合截面数据4.纵列数据(四)计量经济模型的建立第二章 一元线性回归模型教学目的与要求：理解相关分析与回归分析的概念及它们的区别；了解回归分析的作用；理解随机干扰项产生的
5、原因；掌握总体回归函数和样本回归函数的概念以及它们的区别。掌握一元线性回归的经典假设；掌握一元线性回归的最小二乘法参数估计的计算公式、性质和应用；理解拟合优度指标：决定系数R2的含义和作用；掌握解释变量和被解释变量之间线性关系检验，回归参数和的显著性检验；了解利用回归方程进行预测的方法。教学重点: 一元线性回归的经典假定；普通最小二乘法（OLS）估计参数的基本思想及估计式，估计式的分布性质；最优线性无偏估计；拟合优度的计算方法、特点与作用；对回归系数的假设检验； 运用Eviews软件实现对一元线性回归模型的估计和检验教学难点：普通最小二乘法（OLS）估计参数的基本思想及估计式，估计式的分布性质
6、；对回归系数的假设检验第一节 回归分析与回归函数(一)回归的含义(二)统计关系与回归分析1.变量之间的统计关系2.相关分析与回归分析(三)总体回归函数1.总体回归函数2.总体回归函数的形式3.总体回归模型(四)样本回归函数(SRF)1.样本回归函数2.总体回归函数与样本回归函数的关系(五)随机误差项第二节 一元线性回归模型的参数估计(一)一元线性回归模型的假设条件(二)普通最小二乘法(三)OLS回归线的性质(四)OLS法得到的估计量的性质1.参数估计量的评价标准2.OLS估计量的统计特性第三节拟合优度的度量(一)总离差的分解(二)判定系数(三)判定系数与相关系数的关系第四节 回归系数的区间估计
7、和假设检验(一)OLS估计的分布性质(二)回归系数的区间估计(三)回归系数的假设检验1.Z检验2.t检验第五节 回归模型预测(一)回归分析结果的报告(二)被解释变量平均值预测1.总体均值的点预测2.总体均值的区间预测(三)被解释变量个别值的预测第六节 案例分析(一)研究目的和要求(二)模型设定(三)参数估计(四)模型检验(五)回归预测第三章 多元线性回归模型教学目的与要求：理解二元线性回归模型的估计及检验；掌握多元线性回归模型的经典假设、模型的参数估计以及模型的统计检验；了解多元线性回归模型的预测。教学重点：多元线性回归模型的经典假设；多元线性回归模型参数的最小二乘估计式及其分布的性质；多元线
8、性回归模型的F检验和t检验教学难点：多元线性回归模型参数的最小二乘估计式及其分布的性质；多元线性回归模型的F检验和t检验第一节 多元线性回归模型及古典假定(一)多元线性回归模型 (二)多元线性回归模型的矩阵形式(三)多元线性回归模型的古典假定1.零均值假设。2.同方差和无自相关假设。3.随机扰动项与解释变量不相关假设4.无多重共线性假设。5.正态分布假设。第二节 多元线性回归模型的估计(一)多元线性回归模型参数的最小二乘估计式(二)参数最小二乘估计的性质1.线性性质2.无偏性3.有效性(三)OLS估计的分布性质(四)随机扰动项方差的估计(五)多元线性回归模型参数的区间估计第三节 多元线性回归模
9、型的检验(一)拟合优度检验1.多重可决系数2.修正的可决系数（二）回归方程的显著性检验(F-检验)(三)回归参数的显著性检验（t-检验）第四节 多元线性回归模型的预测(一)点预测(二)总体均值的区间预测（三）总体个别值的区间预测第五节 案例分析(一)研究目的和要求(二)模型设定(三)参数估计(四)模型检验第四章 多重共线性教学目的及要求：理解多重共线性的概念；掌握多重共线性存在的主要原因；理解多重共线性可能造成的后果；掌握多重共线性的检验与修正的方法。教学重点: 诊断多重共线性的经验方法；降低多重共线性的经验方法教学难点：降低多重共线性的经验方法第一节 什么是多重共线性(一)多重共线性的含义1
10、.完全的多重共线性2.不完全多重共线性(二) 产生多重共线性的原因1.经济变量之间存在共同变化趋势2.利用截面数据研究经济现象3.模型中大量引入滞后经济变量4.样本数据自身的原因第二节 多重共线性的后果(一)完全多重共线性的后果1.参数估计值不确定2.参数估计值的方差无限大(二)不完全多重共线性的后果第三节 多重共线性的检验(一)简单相关系数检验法(二) 方差膨胀因子VIF判别法(三)直观判断法(四)逐步回归检测法第四节 多重共线性的补救措施(一)修正多重共线性的经验方法1.剔除引起共线性的变量2.增加样本容量3.变换模型的形式4.利用非样本先验信息5.综合使用时序数据与横截面数据6.变量变换
11、(二)逐步回归分析法第五节 案例分析(一)研究目的和要求(二)模型设定及其估计(三)对多重共线性的处理第五章 异方差性教学目的与要求：理解异方差性的概念和产生的原因；掌握异方差性的后果；重点掌握异方差性检验；重点掌握异方差性的处理方法；教学重点：存在异方差时估计量的后果；检验异方差的方法；异方差的补救措施教学难点：检验异方差的方法；异方差的补救措施第一节 异方差性的概念(一)异方差性的实质(二)产生异方差的原因1.模型设定误差2.测量误差的变化3.截面数据中总体各单位的差异第二节 异方差性的后果(一)对参数估计式统计特性的影响1.参数的OLS估计仍然具有无偏性2. .参数的OLS估计式的方差不
12、再是最小的(二)对模型假设检验的影响(三)对预测的影响第三节 异方差性的检验(一)图示检验法1.相关图形分析2.残差图形分析(二)Gold-Quandt检验1.Gold-Quandt检验的前提条件2.Gold-Quandt检验步骤(三)White检验(四)Glejser检验第四节 异方差性的补救措施(一)模型变换法(二)加权最小二乘法（WLS） (三)模型的对数变换第五节 案例分析(一)问题的提出和模型设定(二)参数估计(三)异方差检验1.图示法2.Gold-Quandt检验3.White检验(四)异方差的处理 第六章 自相关性教学目的和要求：理解自相关性的概念和产生的原因；掌握自相关性后果；
13、重点掌握自相关性检验；重点掌握自相关性的处理方法；教学重点：自相关的检验；自相关性的处理方法教学难点：自相关系数已知或未知时消除自相关的方法第一节 什么是自相关(一)自相关的概念(二)自相关产生的原因（三）自相关的表现形式第二节 自相关的后果 (一) 一阶自回归形式的性质(二)自相关对参数估计的影响(三)自相关对模型检验的影响(四)自相关对模型预测的影响第三节 自相关的检验(一)图示检验法(二)D-W检验法1.D-W检验的适用条件2.D-W统计量3.D-W显著性检验4.D-W检验的缺陷(三)Breusch-Godfrey检验(LM检验)第四节 自相关的补救(一)广义差分法(二)自相关系数的确定1.科克伦奥克特（CochraneOrcutt）迭代法2.德宾两步法第五节 实例分析(一)研究目的(二)模型设定(三)自相关的处理第七章 虚拟
