《计量经济学》课程教学大纲

1、计量经济学课程教学大纲 课程编码：171310101课程性质：专业核心限选课适用专业： 信管、统计本科学时学分： 34学时2学分所需先修课：高等数学、线性代数、统计学、概率论与数理统计、微观经济学、宏观经济学编写单位： 数信系一、课程说明 1、课程简介计量经济学是教育部高等学校经济学学科教学指导委员会确定的经济类各专业的核心课程，是经济类专业必修课，属于应用经济学。计量经济学是以经济理论为前提,利用数学、数理统计方法与计算技术，根据实际观察数据来研究带有随机影响的经济变量之间的数量关系和规律的一门学科，其目的是通过建立经济计量模型来研究经济变量之间内在的数量规律。 2、教学目的要求 计量经济学

2、是由经济学、统计学、数学结合而成的交叉学科，以微积分、线性代数、概率论与数理统计、微观经济学、宏观经济学和经济统计学为先修课程。按照课程内容深度一般分为初级、中级和高级三个层次，非统计专业本科生的教学定位于初级与中级之间的水平上，以计量经济学的数理统计学基础知识和经典的线性单方程及经典的线性联立方程模型理论、方法及其应用为主要内容。通过本课程教学，使学生达到：（1）了解现代经济学的特征，了解计量经济学课程在现代经济学和经济课程体系中的地位作用，了解经济数量分析在经济学科的发展和实际经济工作中的作用；（2）掌握基本的经典计量经济学理论与方法，并对计量经济学理论与方法的扩展和新发展有概念性了解；（

3、3）能够建立并应用简单的计量经济学模型，对现实经济现象中的数量关系进行实际分析，并能以统计和计量分析软件为工具建立计量模型；（4）具有进一步学习与应用计量经济学理论、方法与模型的基础和能力。3、教学重点难点经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型；多元线性回归模型；异方差性；自相关性；多重共线性；随机解释变量；分布滞后模型与自回归模型；虚拟变量回归；联系方程模型等。4、考核方式 本课程为考查课，考试形式为开卷，平时成绩：期末成绩30：70。5、学时分配表章次教学内容讲授课学时数实验课学时数第一章绪论 2第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型22第三章经典单方程计量经济学模型：多元线

4、性回归模型43第四章经典单方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型43第五章经典单方程模型：专门问题24第六章联立计量经济学模型：理论与方法22第七章 计量经济学模型的应用11总计1715二、各部分教学纲要第一章 绪论 （2学时）教学目标通过本章的学习，要求学生了解计量经济学的起源与发展；掌握计量经济学的学科性质、基本概念与内容体系；掌握建立与应用计量经济学模型的主要步骤。本章重点计量经济学的学科性质、基本概念与内容体系；建立与应用计量经济学模型的主要步骤本章难点 计量经济学的学科性质、基本概念与内容体系；建立与应用计量经济学模型的主要步骤讲授内容第一节 计量经济学概述一、计量经济学的产生与发展

5、（一）计量经济学的产生（二）计量经济学的发展二、计量经济学的学科性质 （一）计量经济学的含义（二）计量经济学与其他相关学科的关系 三、计量经济学的内容体系（一）广义计量经济学和狭义计量经济学 （二）初、中、高级计量经济学 （三）理论计量经济学和应用计量经济学（四）经典计量经济学和非经典计量经济学 （五）微观计量经济学和宏观计量经济学 四、计量经济学是一门经济学科五、计量经济学在经济学科中的地位第二节 建立经典计量经济学模型的步骤和要点一、理论模型的涉及二、样本数据的收集三、模型参数的估计四、模型的检验（一）经济意义检验（二）统计检验（三）计量经济学检验（四）预测检验五、计量经济学模型成功的三要

6、素第三节 建计量经济学模型的应用一、结构分析二、经济预测 三、政策评价四、经济理论的检验与发展思考题1、什么是计量经济学？2、计量经济学研究的对象和内容是什么？ 3、建立和应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？第二章 经典单方程计量经济学模型一元线性回归模型（4学时）教学目标通过本章的学习，要求学生熟悉一元线性回归模型的经典假定；掌握普通最小二乘法的基本原理；能应用普通最小二乘法估计经典线性回归模型的参数并进行检验；能应用简单线性回归模型进行经济预测；初步认识EViews软件，并能应用它进行一元线性回归分析的操作。本章重点一元线性回归模型的经典假定；普通最小二乘法；一元线性回归模型的估计、检验和

7、预测；通过一元线性回归模型的建立和应用，理解回归分析的思想。本章难点一元线性回归模型的经典假定；普通最小二乘法；一元线性回归模型的估计、检验和预测讲授内容第一节 回归分析概述一、变量间的关系及回归分析的基本概念（一）变量间的关系（二）相关与回归分析（三）回归分析的基本概念（四）线性回归分析中“线性”的含义二、总体回归函数（PRF）（一）含义（二）表达形式三、随机扰动项（一）概念（二）随机误差项主要包括下列因素（三）产生并设计随机误差项的主要原因四、样本回归函数（SRF）（一）含义（二）表达形式第二节 一元线性回归模型的基本假定一、假设1：解释变量X是确定性变量，不是随机变量。 二、假设2：随机

8、误差项具有零均值、同方差和无自相关假定（不序列相关性）。三、假设3： 随机误差项与解释变量X之间不相关。四、假设4：正态性假定服从零均值、同方差、零协方差的正态分布。第三节 一元线性回归模型的参数估计一、参数的普通最小二乘估计（OLS）二、最小二乘估计量的性质（一）线性性（二）无偏性（三）有效性三、回归参数的区间估计第四节 一元线性回归模型的统计检验一、一元线性回归模型的假设检验（一）经济意义检验（二）统计检验（三）计量经济学检验（四）预测检验二、拟合优度检验（一）总离差平方和的分解（二）可决系数R2统计量（三）决定系数与相关系数的关系三、回归参数的显著性检验四、正态性检验第五节 一元线性回归

9、模型的预测一、0是条件均值E(Y|X=X0)或个值Y0的一个无偏估计二、总体条件均值与个值预测值的置信区间（一）总体均值预测值的置信区间 （二）总体个值预测值的预测区间 （三）影响预测区间大小的因素思考题1、为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机扰动项？ 2、熟悉Eviews的使用及进行相关案例分析。 第六节 实例中国城镇居民人均消费支出模型：截面数据模型中国居民总量消费函数：时间序列数据模型第三章 经典单方程计量经济学模型多元线性回归模型（8学时）教学目标通过本章的学习，要求学生熟悉多元线性回归模型的经典假定；掌握多元回归模型的最小二乘估计及模型的统计检验和预测；能熟练操作EViews

10、软件，并运用该软件解决多元线性回归分析的实际问题。本章重点多元线性回归模型的经典假定；普通最小二乘法；多元线性回归模型的估计、检验和预测；通过多元线性回归模型的建立和应用理解回归分析的思想。本章难点多元线性回归模型的经典假定；普通最小二乘法；多元线性回归模型的估计、检验和预测讲授内容第一节 多元线性回归模型一、多元线性回归模型及其矩阵表达 二、多元线性回归模型的基本假定 （一）解释变量是非随机的，且各解释变量间不存在线性相关关系（无多重共线性）。（二）随机误差项具有零均值、同方差及不序列相关性。（三）解释变量与随机项不相关 （四）随机项满足正态分布 第二节 多元线性回归模型的参数估计一、普通最

11、小二乘估计 二、参数估计量的性质（一）线性性（二）无偏性（三）有效性三、随机误差项方差的估计第三节 多元线性回归模型的统计检验一、拟合优度检验（一）可决系数与调整的可决系数*（二）赤池信息准则和施瓦茨准则二、方程的显著性检验(F检验) （一）方程显著性的F检验 （二）关于拟合优度检验与方程显著性检验关系的讨论 三、变量的显著性检验（t检验）（一）t 统计量 （二）t检验四、参数的置信区间*五、模型结构稳定性检验：Chow检验 第四节 多元线性回归模型的预测一、点预测二、区间预测（一）E(Y0)的置信区间 （二）Y0的置信区间第五节 非线性回归模型一、可线性化模型（一）指数函数模型与对数变换法对

12、数模型和半对数模型 （二）倒数模型、多项式模型与变量的直接置换法二、非线性化模型的处理方法三、回归模型的比较（一）图形观察分析（二）模型估计结果观察分析（三）残差分布观察分析第六节 受约束回归模型参数的线性约束对 回归模型增加或减少解释变量思考题1、 多元线性回归模型的基本假设是什么？试说明在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性的过程中，哪些基本假设起了作用？2、为什么说对模型参数施加约束条件后，其回归的残差平方和一定不比未施加约束的残差平方和小？在什么样的条件下，受约束回归与无约束回归的结果相同？第四章经典单方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型（8学时）教学目标通过本章的学习，要求学生掌握异

13、方差的含义，理解经济现象中异方差产生的原因；掌握异方差性对模型产生的影响；掌握异方差的检验方法；学会处理和消除异方差的方法。掌握自相关性的基本含义，理解经济现象中自相关性产生的原因；掌握自相关性对模型产生的影响；掌握自相关性的检验方法；学会处理和消除自相关性的方法。掌握多重共线性的基本含义，包括完全多重共线性和近似（不完全）多重共线性；理解经济现象中多重共线性的表现；掌握变量出现多重共线性的后果；掌握多重共线性的诊断方法；学会解决多重共线性的方法。本章重点异方差的含义；异方差性产生的后果；异方差的检验及消除异方差的方法。自相关性产生的后果；自相关性的检验；消除自相关性的方法。多重共线性的表现；

14、解释变量存在多重共线性的后果；多重共线性的诊断方法；解决多重共线性的解决方法。本章难点 异方差的检验及消除异方差的方法；自相关性的检验；消除自相关性的方法；多重共线性的诊断方法；解决多重共线性的解决方法。讲授内容第一节 异方差一、异方差性的概念二、异方差的类型（一）单调递增型（二）单调递减型（三）复杂型三、产生异方差的原因四、异方差性的后果（一）参数估计量的非有效性1、参数估计量的线性性、无偏性仍然成立2、参数估计量不是一个有效的估计量（二）参数显著性检验失效（三）模型的预测失效五、异方差性的检验（一）图形法（二）Goldfeld-Quanadt检验（三）White检验六、异方差的修正七、案例

15、分析与EViews操作第二节 自相关一、自相关的概念及其产生的原因二、自相关性的表现形式三、自相关性的后果（一）参数估计量非有效（二）变量的显著性检验失去意义 （三）模型预测失效三、自相关性的检验（一）图示检验法（二）DW检验法四、自相关问题的解决方法（一）广义差分法（二）自相关系数的估计五、案例分析与EViews操作第三节 多重共线性一、多重共线性的含义及原因二、多重共线性产生的后果（一）对最小二乘估计量的影响（二）最小二乘估计量的方差变大（三）参数估计量经济含义不合理（四）变量的显著性检验失去意义（五）模型的预测功能失效三、多重共线性的检验（一）简单相关系数检验法（二）方差扩大（膨胀）因子

16、法（三）直观判断法（四）逐步回归检测法四、多重共线性的补救措施（一）修正多重共线性的经验方法（二）逐步回归法五、案例分析与EViews操作第四节 随机解释变量问题一、随机解释变量问题二、实际经济问题中的随机解释变量三、随机解释变量的后果四、工具变量法五、案例思考题见课后题第五章经典单方程模型：专门问题（6学时）教学目标掌握虚拟变量的概念、设置方法及其应用；了解滞后效应与产生滞后效应的原因；掌握分布滞后模型及自回归模型的估计；掌握格兰杰因果检验的统计思路及应用。本章重点虚拟变量的设置方法及其应用；分布滞后模型及自回归模型的估计；格兰杰因果检验的统计思路及应用。本章难点 虚拟变量的设置方法及其应用

17、；分布滞后模型及自回归模型的估计；格兰杰因果检验的统计思路及应用。讲授内容第一节 虚拟变量模型一、虚拟变量引入（一）加法方式（二）乘法方式（三）临界指标的虚拟变量的引入二、虚拟变量的设置原则第二节 滞后变量模型一、滞后变量模型（一）滞后效应与产生滞后效应的原因（二）滞后变量模型二、分布滞后模型的参数估计（一）分布之后模型估计的困难（二）分布滞后模型的修正估计方法三、自回归模型的参数估计（一）自回归模型的构造（二）自回归模型的参数估计 四、格兰杰因果关系检验思考题见课后题第六章联立计量经济学模型：理论与方法（4学时）教学目标掌握联立方程模型及其特点、联立方程模型变量的类型，模型识别的内涵与识别准

18、则；了解间接最小二乘法、二阶段最小二乘法。本章重点联立方程模型识别的内涵与识别准则。本章难点 联立方程模型识别的内涵与识别准则。讲授内容第一节 联立方程计量经济学模型的提出一、经济研究中的联立方程计量经济学问题二、计量经济学方法中的联立方程问题（一）随机解释变量问题（二）损失变量信息问题（三）损失方程之间的相关性信息问题第二节 联立方程模型的基本概念一、变量（一）内生变量（二）外生变量（三）先决变量二、结构式模型三、简化式模型四、参数关系体系第三节 联立方程模型的识别一、识别的概念（一）识别的定义（二）模型的识别（三）恰好识别与过度识别二、结构式识别条件三、实际应用中的经验方法第四节 联立方程

19、模型的估计一、概述二、狭义的工具变量法(IV)（一）工具变量的选取（二）IV参数估计量及其统计特性（三）参数估计量与工具变量的次序无关三、间接最小二乘法(ILS)（一）一个简单的例子（二）一般间接最小二乘法的估计过程（三）间接最小二乘参数估计的统计特性（四）间接最小二乘法也是一种工具变量法四、二阶段最小二乘法(2SLS)（一）二阶段最小二乘法（二）二阶段最小二乘法估计量的统计性质（三）二阶段最小二乘法也是一种工具变量法五、对于恰好识别的结构方程，三种方法是等价的六、案例分析思考题1、联立方程计量经济学模型的识别状况可以分为几类？其含义是什么？2、联立方程计量经济学模型的单方程估计有哪些主要方法？其使用条件和统计性质各是什么？第七章 计量经济学模型的应用（2学时）教学目标理解计量经济学模型应用中出现的问题。本章重点模型设定导向、模型设定函数形式本章难点 模型设定导向、模型设定函数形式讲授内容第一节计量经济学应用模型设定一、问题的提出二、单方程应用模型类型对被解释变量数据类型的依赖性三、单方程模型和联立方程模型的选择对经济行为的依赖性第二节计量经济学应用模型总体回归模型设定一、问题的提出及其重要性二、计量经济学模型总体设定的“研究目的导向”及