計量經(jīng)濟(jì)學(xué) 教學(xué)大綱

1、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)大綱適用專業(yè)：國際貿(mào)易專業(yè)課程編碼：制訂單位：國際貿(mào)易教研室執(zhí) 筆 人：王彥審定時間：2016年5月30日審 定：經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院一、課程說明（一）課程簡介 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門融理論性與應(yīng)用性于一體的學(xué)科，是經(jīng)濟(jì)類專業(yè)的必修課，通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌握計量經(jīng)濟(jì)模型的特性與建模步驟，掌握模型的參數(shù)估計及檢驗方法，并能夠利用統(tǒng)計數(shù)據(jù)，建立單變量計量經(jīng)濟(jì)模型，及對于復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，建立聯(lián)立方程計量經(jīng)濟(jì)模型。（二）本課程的性質(zhì)計量經(jīng)濟(jì)學(xué)是國際貿(mào)易專業(yè)的專業(yè)選修課。通過本課程學(xué)習(xí)，一方面使學(xué)生掌握計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本理論、基本概念和基本方法，為進(jìn)一步學(xué)習(xí)專業(yè)課程及將來從事管理工作奠定基礎(chǔ)；另一

2、方面使學(xué)生能使用計量的方法分析現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)問題，并利用確定的模型對實際經(jīng)濟(jì)問題進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析、經(jīng)濟(jì)預(yù)測和政策評價。（三）本課程教學(xué)目的及任務(wù)通過學(xué)習(xí)，要求學(xué)生從理論和實踐兩個方面進(jìn)行掌握和運(yùn)用，從理論層面掌握計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本概念及計量模型的基本特性。掌握計量經(jīng)濟(jì)模型的參數(shù)估計、統(tǒng)計檢驗的方法，并能夠?qū)β?lián)立方程計量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行模型識別及參數(shù)估計與檢驗。 從實踐技能層面，能夠根據(jù)實際經(jīng)濟(jì)問題設(shè)定理論計量經(jīng)濟(jì)模型，收集相關(guān)的數(shù)據(jù)、信息，并進(jìn)行預(yù)處理。能夠利用計算機(jī)軟件（Eviews軟件）對實際問題的計量經(jīng)濟(jì)模型，利用統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)估計及檢驗。（四）本課程同其他課程的關(guān)系1.本課程的先行學(xué)習(xí)課程一般包括

3、微積分、線性代數(shù)、統(tǒng)計學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)原理2.本課程又是學(xué)習(xí)下列課程的先行課程 經(jīng)濟(jì)預(yù)測與決策，市場調(diào)查與預(yù)測。（五）教學(xué)時數(shù)分配計劃學(xué)時64， 其中課堂教學(xué)48學(xué)時，實踐教學(xué)16學(xué)時， 共3.5學(xué)分。章 節(jié)教學(xué)內(nèi)容學(xué) 時講授實踐作業(yè)第一章緒論264第二章一元線性回歸模型58第三章多元線性回歸模型56第四章非線性回歸模型的線性化44第五章異方差46第六章自相關(guān)426第七章多重共線性46第八章模型中的特殊解釋變量446第九章聯(lián)立方程模型45第十章幾種典型的計量經(jīng)濟(jì)模型442第十一章模型的診斷與檢驗46第十二章非平穩(wěn)經(jīng)濟(jì)變量與協(xié)整44合 計481663（六）教材與參考書目教材：計量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)（第四版），

4、張曉峒.南開大學(xué)出版社.2014.12.參考書目： J.M伍德里奇.計量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論現(xiàn)代觀點(diǎn)，中國人民大學(xué)出版社，2003.潘省初.計量經(jīng)濟(jì)分析軟件，中國人民大學(xué)出版社，2006.李子奈.計量經(jīng)濟(jì)學(xué)習(xí)題集，高等教育出版社，2005.（七）考核方式學(xué)期期末采用標(biāo)準(zhǔn)化閉卷考試。（八）教學(xué)方式課堂教學(xué)與實踐教學(xué)相結(jié)合二、教學(xué)內(nèi)容第一章 緒論（2學(xué)時）【教學(xué)要求】通過本章學(xué)習(xí)，使學(xué)生了解計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)科性質(zhì)，基本概念和內(nèi)容體系，了解計量經(jīng)濟(jì)研究的基本步驟，計量經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展的基本情況，以及主要的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件，了解EViews軟件的基本操作方法。【重點(diǎn)、難點(diǎn)】重點(diǎn)是計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)科性質(zhì)、計量經(jīng)濟(jì)研究的基本步

5、驟；難點(diǎn)是課時緊，教師要處理好課堂講授與學(xué)生自學(xué)的關(guān)系?！窘虒W(xué)內(nèi)容】第一節(jié) 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義 一、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的產(chǎn)生和發(fā)展 二、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義第二節(jié) 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的特點(diǎn)一、計量經(jīng)濟(jì)模型二、統(tǒng)計數(shù)據(jù)分類第三節(jié) 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的目的一、結(jié)果分析二、預(yù)測未來三、政策評價第四節(jié) 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的內(nèi)容及研究問題的方法 一、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的內(nèi)容二、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究方法第二章一元線性回歸模型（5學(xué)時）【教學(xué)要求】通過本章學(xué)習(xí)，要求學(xué)生掌握簡單線性回歸模型的基本理論與方法，推導(dǎo)和證明普通最小二乘估計的參數(shù)估計式和相關(guān)結(jié)論，掌握對模型的經(jīng)濟(jì)意義檢驗和統(tǒng)計檢驗的基本方法，并能應(yīng)用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件進(jìn)行簡單線性回歸模型的普通最小二乘

6、估計。【重點(diǎn)、難點(diǎn)】本章重點(diǎn)是簡單線性回歸模型的基本假設(shè)、最小二乘估計及性質(zhì)、模型的經(jīng)濟(jì)意義與統(tǒng)計檢驗。難點(diǎn)是最小二乘估計的性質(zhì)、模型的統(tǒng)計檢驗?！窘虒W(xué)內(nèi)容】第一節(jié) 模型的建立及其假定條件一、回歸分析的概念二、一元線性回歸方程三、隨機(jī)誤差項的假定條件第二節(jié) 一元線性回歸模型的參數(shù)估計一、普通最小二乘法二、幾個常用的結(jié)果三、截距項為零的一元線性回歸模型的參數(shù)估計四、一元線性回歸模型范例第三節(jié) 最小二乘估計量的統(tǒng)計性持 一、線性性二、無偏性三、最小方差性第四節(jié) 用樣本可決系數(shù)檢驗回歸方程的擬合優(yōu)度一、總離差平方和的分解二、樣本可決系數(shù)三、樣本相關(guān)系數(shù)第五節(jié)、回歸系數(shù)估計值的顯著性檢驗與置信區(qū)間一、

7、隨機(jī)變量u的方差二、回歸系數(shù)估計值的顯著性檢驗t檢驗三、回歸系數(shù)的置信區(qū)間第六節(jié) 一元線性回歸方程預(yù)測一、點(diǎn)預(yù)測二、區(qū)間預(yù)測第七節(jié) 小結(jié) 第八節(jié) 案例分析第三章多元線性回歸模型（5學(xué)時）【教學(xué)要求】通過本章的學(xué)習(xí)，要求學(xué)生掌握單方程多元線性回歸模型的基本理論與方法，獨(dú)立完成建立單方程多元線性回歸模型的全過程工作。【重點(diǎn)、難點(diǎn)】教學(xué)重點(diǎn)是多元線性回歸模型的基本假設(shè)、模型的統(tǒng)計檢驗。難點(diǎn)是所涉及的矩陣表示與矩陣運(yùn)算?！窘虒W(xué)內(nèi)容】第一節(jié) 模型的建立及其假定條件一、基本概念二、模型的假定第二節(jié) 最小二乘法一、參數(shù)的最小二乘估計二、離差形式的最小二乘估計三、隨機(jī)誤差項方差的估計量 第三、最小二乘估計量的

8、特性一、線性性二、無偏性三、最小方差性第四節(jié) 可決系數(shù)一、總離差平方和的分解式二、多元樣本可決系數(shù)三、三個平方和的計算公式第五節(jié) 顯著性檢驗與置信區(qū)間一、回歸方程的顯著性檢驗（F檢驗）二、解釋變量的顯著性檢驗（t檢驗）三、回歸系數(shù)的置信區(qū)間第六節(jié) 預(yù)測一、點(diǎn)預(yù)測二、區(qū)間預(yù)測第七節(jié) 案例分析第四章 非線性回歸模型的線性化（4學(xué)時）【教學(xué)要求】通過本章的學(xué)習(xí)，要求學(xué)生掌握變量間的非線性關(guān)系、線性化的基本方法、常用非線性函數(shù)的線性化方法，獨(dú)立完成非線性回歸模型線性化的全過程工作?！局攸c(diǎn)、難點(diǎn)】教學(xué)重點(diǎn)是幾種常用非線性函數(shù)的線性化方法。難點(diǎn)是不可線性化的非線性函數(shù)回歸模型的線性化估計方法?！窘虒W(xué)內(nèi)容】

9、第一節(jié) 變量間的非線性關(guān)系一、第一種類型二、第二種類型三、第三種類型第二節(jié) 線性化方法一、非標(biāo)準(zhǔn)線性回歸模型的線性化方法二、可線性化的非線性回歸模型的線性化方法三、不可線性化的非線性回歸方程的線性化估計方法第三節(jié) 案例分析第五章 異方差（4學(xué)時）【教學(xué)要求】通過本章的學(xué)習(xí)，要求學(xué)生了解異方差的概念、來源與后果、異方差的檢驗異方差的修正方法。要求學(xué)生應(yīng)用所學(xué)知識，獨(dú)立完成一個綜合練習(xí)，自己選擇研究對象、建立理論模型、收集樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)行模型參數(shù)的估計和對模型的各種檢驗?！局攸c(diǎn)、難點(diǎn)】教學(xué)重點(diǎn)是異方差的檢驗與修正方法。難點(diǎn)是異方差的修正方法?！窘虒W(xué)內(nèi)容】第一節(jié) 異方差的概念一、異方差的概念二、異方差

10、的幾種常見類型第二節(jié) 異方差的來源與后果一、異方差的來源二、異方差的后果第三節(jié) 異方差檢驗一、圖示法二、戈爾菲爾特夸特法三、懷特檢驗四、斯皮爾曼等級系數(shù)檢驗第四節(jié) 異方差的修正方法加權(quán)最小二乘法第五節(jié) 案例分析 第六節(jié) 異方差問題小結(jié)第六章 自相關(guān)（4學(xué)時）【教學(xué)要求】通過本章的學(xué)習(xí)，要求學(xué)生理解序列相關(guān)（自相關(guān)）的概念及對OLS的影響；理解一階自回歸過程的表達(dá)式及相應(yīng)的方差及協(xié)方差的矩陣表達(dá)式；了解自相關(guān)檢驗的圖示法；掌握D-W檢驗法的應(yīng)用條件、步驟；了解應(yīng)用GLS法處理序列相關(guān)問題的方法；掌握并熟練運(yùn)用廣義差分法處理序列相關(guān)問題；了解求相關(guān)系數(shù)估計的幾種方法；了解杜賓兩步法和迭代法。 【重

11、點(diǎn)、難點(diǎn)】本章重點(diǎn)是自相關(guān)的來源與后果、自相關(guān)的檢驗。難點(diǎn)自相關(guān)的檢驗、自相關(guān)的解決辦法。【教學(xué)內(nèi)容】第一節(jié) 非自相關(guān)假定第二節(jié) 自相關(guān)的來源與后果一、自相關(guān)的來源二、自相關(guān)的后果第三節(jié) 自相關(guān)檢驗一、圖示法二、德斌檢驗法三、LM檢驗法四、回歸檢驗法第四節(jié) 自相關(guān)的解決方法一、廣義最小二乘法二、步驟第五節(jié) 克服自相關(guān)的矩陣描述第六節(jié) 自相關(guān)系數(shù)的估計一、利用DW統(tǒng)計量的值計算p二、Durbin兩步法第七節(jié) 案例分析第六章 多重共線性（4學(xué)時）【教學(xué)要求】通過本章的學(xué)習(xí)，要求學(xué)生理解多重共線性的含義及產(chǎn)生的后果；了解檢驗多重共線性的檢驗法；理解消除多重共線的逐步回歸法。 【重點(diǎn)、難點(diǎn)】本章重點(diǎn)是

12、多重共線性的來源與后果、多重共線性的檢驗、多重共線性的修正方法。難點(diǎn)多重共線性的檢驗及解決辦法。【教學(xué)內(nèi)容】第一節(jié) 多種共線性的概念 第二節(jié) 多重共線性的來源于后果一、多重共線性的來源二、多重共線性的后果第三節(jié) 多重共線性的檢驗一、兩個解釋變量的相關(guān)性檢驗二、多個解釋變量的相關(guān)性檢驗三、參數(shù)估計值的經(jīng)濟(jì)檢驗四、參數(shù)估計值的穩(wěn)定性五、參數(shù)估計值的統(tǒng)計檢驗第三節(jié) 多重共線性的修正方法一、增加樣本觀測值二、略去不重要的變量三、用被解釋變量的滯后值去代替解釋變量的滯后值四、利用參數(shù)之間的關(guān)系五、利用解釋變量之間的關(guān)系六、變量模型的形式七、對數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化處理八、修正Frisch法（逐步回歸法）第五節(jié)

13、案例分析 第八章 模型中的特殊解釋變量（4學(xué)時）【教學(xué)要求】通過本章的學(xué)習(xí)，要求學(xué)生理解和掌握隨機(jī)解釋變量、滯后變量、虛擬變量、時間變量等幾種特殊的解釋變量。 【重點(diǎn)、難點(diǎn)】本章重點(diǎn)是隨機(jī)解釋變量、滯后變量、虛擬變量、時間變量。難點(diǎn)滯后變量、虛擬變量?！窘虒W(xué)內(nèi)容】第一節(jié) 隨機(jī)解釋變量一、估計量的漸進(jìn)特征二、隨機(jī)解釋變量模型的最小二乘估計量的統(tǒng)計特征三、工具變量法四、工具變量法估計量的統(tǒng)計性質(zhì) 第二節(jié) 滯后變量一、外生變量分布滯后二、有限分布滯后模型的估計三、自回歸模型第三節(jié) 虛擬變量一、為什幺引入虛擬變量二、用虛擬變量測量截距的變動三、測量斜率的變動四、分段線性回歸 第四節(jié) 時間變第九章 聯(lián)立

14、方程模型（4學(xué)時）【教學(xué)要求】通過本章的學(xué)習(xí)，要求學(xué)生理解和掌握聯(lián)立方程模型的概念、分類、識別、識別條件以及聯(lián)立方程模型的估計。 【重點(diǎn)、難點(diǎn)】本章重點(diǎn)是聯(lián)立方程模型的識別以及估計。難點(diǎn)是聯(lián)立方程模型的識別?！窘虒W(xué)內(nèi)容】第一節(jié) 聯(lián)立方程模型的概念一、聯(lián)立方程模型中變量的分類二、聯(lián)立方程模型中的分類 第二節(jié) 聯(lián)立方程模型的分類一、結(jié)構(gòu)模型二、簡化模型第三節(jié) 聯(lián)立方程模型的識別一、恰好識別二、過度識別三、不可識別四、可是別的等價定義 第四節(jié) 識別條件一、結(jié)構(gòu)方程識別的階條件二、結(jié)構(gòu)方程識別的秩條件 第五節(jié) 聯(lián)立方程模型的估計一、間接最小二乘法二、工具變量法三 兩階段最小二乘法 第六節(jié) 案例分析 第

15、七節(jié) Eiews估計 第十章 幾種典型的計量經(jīng)濟(jì)模型（4學(xué)時）【教學(xué)要求】通過本章的學(xué)習(xí)，要求學(xué)生理解和掌握需求函數(shù)模型、消費(fèi)函數(shù)模型、生產(chǎn)函數(shù)模型以及投資函數(shù)模型等幾種典型的計量經(jīng)濟(jì)模型。 【重點(diǎn)、難點(diǎn)】本章重點(diǎn)是四種典型的計量經(jīng)濟(jì)模型及估計。難點(diǎn)是模型的估計?！窘虒W(xué)內(nèi)容】第一節(jié) 需求函數(shù)模型一、需求函數(shù)的主要特征二、常用的需求函數(shù)模型三、需求函數(shù)模型案例分析 第二節(jié) 消費(fèi)函數(shù)模型一、凱恩斯的絕對收入假設(shè)消費(fèi)函數(shù)二、相對收入假定下的消費(fèi)函數(shù)模型三、弗里德曼持久收入假設(shè)下的消費(fèi)函數(shù)模型四、生命周期下的消費(fèi)函數(shù)模型五、中國消費(fèi)函數(shù)模型的特點(diǎn)第三節(jié) 生產(chǎn)函數(shù)模型一、生產(chǎn)函數(shù)二、生產(chǎn)函數(shù)的主要特征三

16、、常用生產(chǎn)函數(shù)四、生產(chǎn)函數(shù)模型案例分析 第四節(jié) 投資函數(shù)模型一、加速投資模型二、幾種形式三、利潤決定模型四、案例分析第十一章 模型的診斷與檢驗（4學(xué)時）【教學(xué)要求】通過本章的學(xué)習(xí)，要求學(xué)生理解和掌握時間序列的定義、時間序列模型的分類、wold分解定理、自相關(guān)函數(shù)、偏自相關(guān)函數(shù)、時間序列模型的建立與預(yù)測以及相關(guān)的案例分析。 【重點(diǎn)、難點(diǎn)】本章重點(diǎn)是自相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)。難點(diǎn)是時間序列模型的建立與預(yù)測?！窘虒W(xué)內(nèi)容】第一節(jié) 時間序列的定義一、隨機(jī)過程二、時間序列三、白噪聲過程第二節(jié) 時間序列模型的分類一、自回歸過程二、移動平均過程三、自回歸移動平均過程四、單整自回歸平均過程第三節(jié) Wold分解定理一、wold分解定理二、漂移項與均值的關(guān)系第四節(jié) 自相關(guān)函數(shù)一、自協(xié)方差與子相關(guān)函數(shù)二、自回歸過程的自相關(guān)函數(shù)三、移動平均過程的自相關(guān)函數(shù)四、ARMA過程的自相關(guān)函數(shù)五、相關(guān)圖第五節(jié)、偏自相關(guān)函數(shù) 一、偏自相關(guān)函數(shù)二、偏自相關(guān)過程 第六節(jié) 時間序列模型的建立與預(yù)測一、模型的識別二、模型參數(shù)的估計三、診斷與檢驗四、時間序列模型預(yù)測 第七節(jié) 案例分析第八節(jié) 回歸與ARMA組合模型 第十二章 非平穩(wěn)經(jīng)濟(jì)