精品课程计量经济学教学大纲

1、经济学本科各专业精品课程计量经济学教学大纲（2009年修订稿）一、说明.本课程的目的和任务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。它是经济类各专业的核心课程。 通过本课程的教学，要求学生达到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；掌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；熟知计量经济分析的基本内容和工作程序；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 的初步能力；并打下进一步学习

2、更高层次计量经济学课程的基础。.本课程的教学要求学生在学习本课程之前，应先学习了微积分、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 和经济统计学等课程。教师在讲授本课程时， 首先应特别注重对经济理论的认识和经济现象的分析，强调已学的经济学基础；其次突 出计量经济建模基本思想的讲授，侧重在计量经济学研究对象的理解和经济学、经济统计学与数学相结合的知识背景上；应“重思想、重方法、重应用”，尽量避免繁杂的数学证明，但对于表述基本原理和模型应用分析中的数学是必要的，故应强调微积分、线性代数与概率论与数理统计的基础知识；最后应加强对计量经济学概念的总结和应用实例的分析，包括计量经济

3、专门分析软件（Eviews）的应用操作。教学方法采用“课堂教学、实验教学、课程论文”三结合，在课堂教学的基础上，辅助 于必要的上机实习，并要求学生完成运用计量经济方法的课程论文。采用科学出版社出版的由我校统计学院编写的计量经济学作为基本教材。二、教学主要内容和要求第一章导论本章教学要求：本章既是计量经济学入门的基础，又是整个教材的纲。 要求学生通过本章的学习应达到：了解计量经济学产生和发展的背景；了解计量经济学的性质及与其它学科的关系；了解计量经济学的基本概念和计量经济学的基本研究方法；对计量经济学中的模型、变量、数据等有基本的认知。 建立对计量经济学整体的概略认识，为学习以后各章做好准备。第

4、一节什么是计量经济学一、计量经济学的产生与发展计量经济学的产生；计量经济学的发展；计量经济学在中国的发展二、计量经济学的性质计量经济学的性质；计量经济学不同类型的划分以及相互间的联系；三、计量经济学与其它学科的关系计量经济学与经济学的关系；计量经济学与经济统计学的关系；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方法一、建立模型经济模型；计量经济模型的特点；单一方程模型；联立方程模型二、估计参数估计参数的依据是统计数据；估计参数的方法类型一、模型检验为什么要对模型进行检验； 模型的经济理论检验； 模型的统计检验； 模型的计量经济检 验；预测拟合检验四、模型的应用经济结构分析；经济预测；

5、经济政策评价第三节数据、变量与模型一、计量经济学中应用的数据时间序列数据；截面数据；虚拟变量数据；统计数据的收集；统计数据的调整二、计量经济模型中的变量解释变量；被解释变量；前定变量；内生变量与外生变量；计量经济学中变量的选择三、计量经济模型计量经济模型的构成要素；计量经济学模型的特点；模型的要求；模型的设定方式第二章 简单线性回归模型本章教学要求：本章是整个课程的重要的基础部分。通过教学应达到：熟练掌握简单（一元）线性回归模型的基本理论和方法；清楚一元线性回归的古典假定条件、基本的数学推导和结论；熟知一元线性回归模型的有关检验；能够运用计量经济分析专门软件独立地建立简单线性回归模型。第一节回

6、归分析与回归方程一、回归与相关经济变量间的函数关系；经济变量间的函数关系与相关关系；简单相关与多重相关；线性相关与非线性相关； 正相关与负相关；总体相关系数与样本相关系数；复相关系数与偏相关系数；相关分析的注意事项回归的古典意义；回归的现代意义；回归直线与回归曲线； 回归分析与相关分析的联系 与区别二、总体回归函数总体回归函数的意义；总体回归函数的设定；线性总体回归函数的含义三、随机扰动项随机扰动项的意义；随机扰动项产生的原因；随机扰动项的概率分布性质四、样本回归函数样本回归线的描述；样本回归函数；Y i的样本条件均值；样本剩余项；样本回归函数与总体回归函数的关系第二节 简单线性回归模型的最小

7、二乘估计2一、对随机扰动项的古典假定零均值假定；同方差假定；无相关假定；与解释变量不相关假定；正态性假定二、普通最小二乘法 OLS最小二乘估计；剩余平方和最小准则；参数的最小二乘估计式；参数的点估计值三、OLS回归线的性质回归线通过样本均值；估计的Yi的均值等于 Yi的均值；剩余项 Ei均值为零；估计的Yi与Ei不相关；解释变量 Xi与Ei不相关四、最小二乘估计式的统计性质参数估计式的评价标准：无偏性；最小方差性；有效性OLS估计式的统计特性：线性特性；无偏特性；最小方差性；一致性第三节 回归系数的假设检验和区间估计一、估计的3 i和估计的3 2的概率分布随机扰动项方差b 2的估计；估计的3

8、i和估计的3 i的概率分布；估计白3 i和估计的32的标准误差；大样本时的分布；小样本时的分布二、回归系数的假设检验回归系数假设检验的基本思想；回归系数的三、回归系数的区间估计回归系数区间估计的意义；总体方差b 未知大样本时回归系数的区间估计；总体方差bZ检验；回归系数的t检验2已知时回归系数的区间估计；总体方差b2未知小样本时回归系数的区间估计第四节拟合优度的度量一、总变差的分解总变差（总平方和）；模型解释了的变差（回归平方和）；剩余变差（剩余平方和）二、可决系数可决系数的意义；可决系数的计算；可决系数与相关系数的差异三、判定系数与相关系数的关系总体相关系数；样本相关系数；可决系数与相关系数

9、的差异第五节回归模型预测一、回归分析结果的报告回归分析结果的标准表示方式二、因变量平均值的预测解释变量的预测方式；因变量平均值的区间预测三、因变量个别值的预测预测误差Ef的抽样分布；个别值 Yf的预测区间；平均制E（Yf/Xf）与个别值预测区间的特性第六节案例分析研究的目的要求模型设定 估计参数 模型检验回归预测结合案例学习Eviews简介和Eviews简单线性回归的操作。第三章多元线性回归模型本章教学要求：本章是在第二章基础上的推广。通过本章的学习应达到： 了解多元线性回归模型的产生背景； 掌握模型的古典假定、 模型的参数估计以及模型的统计检验；在本章结束之前，学生能够根据所学知识，独立地选

10、择一个经济研究问题，确定研究对象，按照计 量经济分析的工作程序 （即建立理论模型，收集统计数据，参数的估计和检验） 去分析研究， 并写出分析报告。第一节 多元线性回归模型及古典假定一、多元线性回归的背景几个多元线性关系的经济例子；多元线性回归模型的一般形式；与一元线性回归模型的 区别以及对模型的解释；二、多元线性回归模型的矩阵表示Y=X3 + 科三、模型的古典假定（一般表示与矩阵表示）零均值；等方差与互不相关；解释变量与随机项不相关；无多重共线性；正态分布第二节 多元线性回归模型的估计一、参数的最小二乘估计残差平方和最小准则；参数的最小二乘估计式；二、参数最小二乘估计的性质线性性；无偏性；最小

11、方差性；一致性三、随机扰动项方差的估计四、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型的检验一、拟合优度检验多重可决系数；修正可决系数二、方差分析与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）参数估计的分布性质；t-检验第四节 多元线性回归模型的预测一、点预测二、平均值E（Yf）的区间预测三、个别值Yf的区间预测第五节案例分析第四章多重共线性本章教学要求：本章是违背古典假定情况下线性回归模型的建立。通过本章的学习要求学生应达到：掌握多重共线性的概念， 模型中出现多重共线性的原因和不良后果，怎样诊断多重共线性和修正多重共线性的若干方法；根据本章知识，学生能够解决模

12、型中的多重共线性问题。第一节多重共线性概念一、多重共线性定义完全多重共线性；不完全多重共线性；多重共线性的矩阵描述二、产生多重共线性的背景经济变量之间存在共同变化趋势；利用截面数据研究经济现象；模型中大量引入滞后经济变量；样本数据自身的原因第二节多重共线性后果一、参数估计的后果完全多重共线性下的参数估计为一“不定式”，参数估计值的方差无限大；不完全多重共线性下的参数估计为一渐近“不定式”；多重共线性下参数估计值的方差增大；参数估计置信区间趋于变大二、统计检验的后果参数的显著性检验失败；完全多重共线性下的预测无意义；参数估计值的符号与经济意 义相悖第三节多重共线性的检验一、简单相关系数矩阵法二、

13、方差扩大（膨胀）因子法方差扩大因子；方差扩大因子与多重共线性的关系三、直观判断法参数显著性与整体显著性的对比；辅助回归待定系数与F检验的结合四、逐步回归检测法*五、特征值与病态指数这部分内容本科教学中供选择使用特征根分析；特征根的病态指数第四节多重共线性的修正一、修正多重共线性的经验方法剔除变量法；增大样本容量；变换模型形式；利用非样本先验信息；横截面数据与时间 序列数据并用；变量变换二、逐步回归法*三、岭回归法简介这部分内容本科教学中供选择使用岭回归的含义；岭回归估计的性质；岭回归参数 k的选择第五节案例分析第五章异方差性本章教学要求：本章是违背古典假定情况下线性回归模型建立的另一问题。通过

14、本章的学习应达到：掌握异方差的概念包括经济学解释，异方差出现的原因及对模型的不良影响， 诊断异方差的方法和修正异方差的若干方法；经过学习学生能够处理模型中出现的异方差问题。第一节异方差的概念一、异方差的实质定义；异方差产生与某个解释变量的变动关系二、产生异方差的原因模型中省略了某些重要的解释变量；模型设定误差；测量误差的变化；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参数的OLS估计仍然具有无偏性；参数OLS估计式的方差不再是最小的二、对参数显著性检验的影响三、对预测的影响第三节异方差性的检验一、图示检验法相关图形分析；残差图形分析二、戈德菲尔德-夸特(Gol

15、dfeld-Quanadt )检验三、White检验四、ARCH 佥验ARCH程；ARCH佥验的基本步骤五、Glejser检验第四节异方差性的补救措施一、对模型变换二、加权最小二乘法加权最小二乘法的方法；加权最小二乘法与模型变换的关系三、模型的对数变换第五节案例分析第六章自相关性本章教学要求：本章是违背古典假定情况下线性回归模型的建立的又一问题。通过本章的学习应达到：掌握自相关的基本概念，自相关出现的原因和严重后果，诊断自相关存在的方法和修正自相关的方法。要求学生能够根据本章的知识独立解决模型中的自相关问题。经 过第四、五、六章的学习，学生可自己选择一个实际经济问题，建立模型，并判断和解决上述

16、可能存在的问题。第一节自相关性的概念一、自相关概念自相关性用一阶自回归表示的数学性质；自相关系数二、自相关产生的原因经济系统的惯性；经济活动的滞后效应；数据处理造成的相关；蛛网现象；模型设定偏误三、自相关的表现形式一阶自相关；二阶自相关； m阶自回归；一阶自回归形式的性质第二节自相关的后果一、自相关对参数估计的影响参数估计值的方差通常被低估二、自相关对模型检验的影响参数的显著性检验失效三、自相关对模型预测的影响预测精度降低第三节自相关的检验一、图示检验法绘制et i和et的散点图；按照时间顺序绘制回归残差项et的图形二、D-W检验D-W检验的适用条件；D-W统计量；D-W显著性检验；D-W检验

17、的缺陷三、回归检验法第四节自相关的补救一、广义差分法差分系数已知；差分系数未知二、科克伦奥克特（Cochrane Orcutt）迭代法三、其它方法简介（一）一阶差分法（二）德宾两步法第五节案例分析第七章分布滞后模型与自回归模型本章教学要求：本章是一般线性回归模型的扩展。通过本章学习应达到：了解分布滞后模型与自回归模型的区别与联系；掌握库伊克模型、自适应期望模型和局部调整模型的经济背景与估计方法。第一节滞后效应与滞后变量模型一、经济活动中的滞后现象滞后现象；分布滞后模型的形式；自回归模型的形式二、滞后效应产生的原因心理预期因素；技术因素；制度因素三、滞后变量模型分布滞后模型；自回归模型第二节分布

18、滞后模型的估计一、分布滞后模型估计的困难自由度问题；多重共线性问题；滞后长度难于确定二、经验加权估计法递减滞后结构；不变滞后结构；型滞后结构三、阿尔蒙法第三节自回归模型的构建一、库伊克模型库伊克模型的背景；无限分布滞后模型在库伊克变换下的形式；库伊克模型的特点 二、自适应预期模型自适应预期模型的背景；自适应预期假定；自适应预期模型的自回归表示三、局部调整模型局部调整模型的背景；局部调整假定；局部调整模型的自回归表示第三节自回归模型的估计一、自回归模型估计的困难滞后因变量与随机项相关；库伊克模型与自适应预期模型的随机项自相关;二、工具变量法工具变量法的概念；工具变量法的特点；工具变量法的缺点三、

19、德宾h-检验D-W检验的缺陷；德宾 h-检验第五节案例分析第八章虚拟变量回归本章教学要求：本章内容是计量经济学建模的拓展，包括虚拟解释变量和虚拟被解释变量，其中的第三节是供选讲的内容。通过本章学习应达到：掌握虚拟解释变量的意义、设置规则对模型的影响和其他修正模型的作用；了解虚拟被解释变量的意义和有关模型及其估计。第一节虚拟变量一、虚拟变量的基本概念二、虚拟变量的设置规则虚拟变量数量的设置规则；虚拟变量的0”和1”的选取原则三、虚拟变量的作用作为属性因素的代表； 作为某些非精确计量的数量因素的代表；作为某些偶然因素或政策因素的代表；作为时间序列分析中季节（月份）的代表；分段回归第二节 虚拟解释变

20、量的回归一、用虚拟变量表示不同截矩的回归一一加法类型解释变量只有一个分为两种相互排斥类型的定性变量而无定量变量的回归；解释变量包含一个定量变量和一个分为两种类型定性变量的回归；解释变量包含一个定量变量和一个两种以上类型的定性变量的回归；解释变量包含一个定量变量和两个定性变量的回归二、用虚拟变量表示不同斜率的回归一一乘法类型回归模型的比较一一结构变化检验；交互效应分析；分段线性回归*第三节虚拟被解释变量一、线性概率模型（LPM）什么是线性概率模型；线性概率模型的估计；非线性概率模型二、对数单位模型（Logit模型）Logit模型的基本概念；Logit模型的估计 第四节案例分析*第九章设定误差与测

21、量误差本章教学要求：本章是供选讲的内容。 通过本章学习了解什么是设定误差；变量的设定误差、函数形式的设定误差和数据的测量误差；模型设定误差的后果以及检验方法。以便在建模中尽量主动避免出现设定误差。第一节设定误差一、设定误差的类型变量的设定误差；相关变量的遗漏（欠拟合）、无关变量的误选（过拟合）；变量数据的测量误差；模型函数形式的设定误差；随机扰动项设定误差二、变量设定误差的后果遗漏相关变量（欠拟合）的偏误；包含无关变量（过拟合）的偏误第二节设定误差的检验一、DW检验二、拉格朗日乘数（LM）检验*三、一般性检验（RESET） 这部分内容本科教学供选择第三节测量误差一、模型变量的测量误差二、测量误

22、差的检验第四节案例分析*第十章时间序列计量经济模型本章内容本科教学供选择10本章教学要求：本章内容是时间序列中计量经济分析的基本内容，在本科教学中为供选讲的内容。通过本章学习应 ：达到了解经济现象中时间序列变量的基本特征；了解平稳性问 题与单位根检验；了解变量的协整性检验和误差校正模型。第一节时间序列计量经济分析的基本概念一、伪回归问题二、随机过程的概念三、时间序列的平稳性严格平稳；弱平稳；时间序列的非平稳性第二节时间序列平稳性的单位根检验一、单位根过程二、Dickey-Fuller 检验（DF 检验）三、Augmented Dickey-Fuller 检验（ADF 检验）第三节 协整一、协整

23、的概念二、协整检验三、误差修正模型第四节案例分析第十一章联立方程组模型本章教学要求：本章是计量经济学重要内容之一。通过教学应达到： 掌握线性联立方程组模型的一般概念、经济背景以及矩阵表示；掌握模型的识别概念，识别的方法；掌握几种 主要的单一方程估计方法（包括间接最小二乘法、工具变量法、两阶段最小二乘法）以及它 们的内在联系；能运用计量经济分析专门软件建立简单的线性联立方程组模型。第一节联立方程组模型概述一、联立方程组的经济背景二、计量经济学方法联立方程组问题的提出第二节联立方程组模型及其偏倚一、联立方程模型的的性质联立方程组模型；联立方程模型的特点二、联立方程模型中变量的类型内生变量；外生变量

24、；滞后内生变量；前定变量三、联立方程模型的偏倚性四、联立方程模型的种类结构型模型；简化型模型；递归模型第二节联立方程模型的识别一、对模型识别的理解二、联立方程模型识别的类型不可识别；恰好识别；过度识别三、联立方程模型识别的方法模型识别的阶条件；模型识别的秩条件；模型识别的一般步骤和经验方法第三节联立方程模型的估计一、联立方程模型估计方法的选择二、递归模型的估计一一OLS法三、恰好识别模型的估计一一间接最小二乘法（ILS ）四、过度识别模型的估计一一二段最小二乘法（ TSLS第四节案例分析系统估计法的基本思想系统估计法的类型三阶段最小二乘法（3SLS）的基本思路；3SLS的应用实例11第十一章实

25、证项目的计量经济研究课程论文分析本章教学要求：本章是指导学生运用所学计量经济理论和方法， 对实际经济管理问题进 行实证项目研究，同时以实证项目研究的形式完成计量经济学的课程论文。 要求基本熟悉运 用计量经济方法分析实际经济问题的一般步骤，能够写出比较规范的计量经济分析论文。第一节实证项目研究的选题一、问题的提出二、研究题目的选择三、文献资料的利用、综述与评价第二节模型设定与数据处理一、建模的基本思路二、模型设定的要求三、模型变量与函数形式的设定四、数据的收集与处理第三节计量经济分析一、模型的估计二、模型的检验三、模型的调整四、模型计量结果的分析五、研究结果的报告第十二章附录： 实证项目研究（课程论文）示例三、实验或教学实习内容本课程讲授紧密结合计量经济分析专门软件Eviews ,各章的练习均须上机实习演算（上机时数为10学时）。此外，作为单元内容须上机的有：第三章结束后的综合练习；第六 章结束后的综合练习；第八章结束后的综合练习；第十章结束后的综合练习四、教学时数分配章次一一三四五六七八九十学时3-48-964445-6310总学时数为5460学时。五、课程论文学生按35人一组分组，在教师指导下自己选择题目，收集数据，完成计量