《計量經濟學》教學大綱

1、 計量經濟學教學大綱前言計量經濟學課程是統計專業(yè)高等教育的專業(yè)基礎課程。是在對經濟現象作定性分析的基礎上，探討如何運用模型方法定量描述和分析具有隨機性特征的經濟變量關系的經濟學分支設置本課程的目的是：通過本課程教學，使學生能在對經濟問題進行定性分析的基礎上、采用定量分析的方法建立計量經濟模型，掌握建立模型的一般原理、方法和手段，從而培養(yǎng)學生解決現實經濟問題的能力，培養(yǎng)高級應用型人才。學習本課程的要求是：學習者不僅應學會能用手工方式作簡單計算，而且應會使用計量經濟學軟件實現對模型中的參數估計、統計檢驗和預測的計算，能對模型的計算結果進行經濟檢驗、統計檢驗和計量經濟檢驗并作出合理解釋，先修課程要求

2、：高等數學、線性代數、概率論與數理統計、微觀經濟學、宏觀經濟學、統計學原理本課程計劃72學時，4學分。選用教材：李子奈，計量經濟學，高等教育出版社，2006年教學手段：課堂講授，多媒體輔助考核方法：考試教學進度安排表周次學時數教學主要內容教學方法備注14導論（上）講課24導論（下），講課34一元線形回歸模型（上）講課44一元線形回歸模型（下）講課54多元線形回歸模型講課64習題課習題課74多重共線性講課84異方差性講課94自相關性，講課104分布滯后模型，自回歸模型講課114虛擬變量講課124習題課習題課134聯立方程組模型（1）講課144聯立方程組模型（2）講課154聯立方程組模型（3）講課

3、164習題課習題課174單方程計量經濟學應用模型講課184復習考試復習考試第一章導論一、學習目的通過教學，使學生明確計量經濟學的學科性質和特點，了解計量經濟學同其它相關學科間的關系，計量經濟學中研究經濟問題的步驟，初步認識計量經濟模型中的變量、參數、數據。使學生了解計量經濟學是一門經濟學科以及在經濟學科中的地位。會安裝軟件，了解基本功能及操作。二、課程內容第一節(jié)什么是計量經濟學一、計量經濟學的產生與發(fā)展（一）計量經濟學的由來和發(fā)展計量經濟學的產生源于對經濟問題的定量研究，這是社會經濟發(fā)展到一定階段的客觀需要。計量經濟學作為經濟學的一門獨立學科被正式確立的標志是1930年12月在美國召開的國際計

4、量經濟學會；20世紀40年代60年代經典計量經濟學逐步完善并得得到廣泛應用；70年代以來，計量經濟學的理論和應用又進入一個新的階段。計量經濟模型的規(guī)模越來越大，非經典計量經濟學的理論和應用有了新的突破。（二）計量經濟學的特點其本身并沒有固定的經濟理論，其各種計量方法和技術大多來自數學和統計學。二、計量經濟學的性質（一）計量經濟學的定義計量經濟學是以經濟理論和經濟數據的事實為依據，運用數學、統計學的方法，通過建立數學模型來研究經濟數量關系和規(guī)律的一門經濟學科。（二）計量經濟學的目的是要把實際經驗的內容納入經濟理論，確定表現各種經濟關系的經濟參數，從而驗證經濟理論，預測經濟發(fā)展的趨勢，為制定經濟政

5、策提供依據。（三）計量經濟學類型計量經濟學分為理論計量經濟學和應用計量經濟學，理論計量經濟學研究如何建立合適的方法去測定由計量經濟模型所確定的經濟關系，應用計量經濟是運用理論計量經濟學提供的工具，研究經濟學中某些特定領域的經濟數量問題。三、計量經濟學與其它學科的關系計量經濟學與理論經濟學的關系；計量經濟學與經濟統計學的關系；計量經濟學與數理統計學的關系。第二節(jié)計量經濟學的研究步驟一、模型的設定模型的設定需注意的問題：要有理論依據；模型要選擇適當的數學形式；模型中的變量要具有可觀測性。二、估計參數參數與變量的區(qū)別；參數估計量與參數估計值的關系；參數估計值與參數真實值的關系。三、, 模型的檢驗經濟

6、意義檢驗；統計推斷檢驗；計量經濟學檢驗；模型預測檢驗。四、模型應用經濟結構分析；經濟預測；政策評價。第三節(jié)變量、參數、數據與模型一、計量經濟模型中的變量按變量的因果關系可分為解釋變量和被解釋變量；按變量的性質可分為內生變量和外生變量。二、參數估計的方法（一）單一方程模型普通最小二乘法，極大似然估計法。（二）聯立方程二階段最小二乘法；間接最小二乘法。（三）選擇參數估計式的標準無偏性；最小方差性。三、計量經濟學中應用的數據時間序列數據；截面數據；面板數據；虛擬變量數據。四、計量經濟模型的建立經濟變量間的關系：行為關系；技術關系；制度關系；定義關系。三、重點、難點提示和教學手段計量經濟學中的基本概念

7、，計量經濟學的研究步驟。課堂講授與習題課相結合四、思考與練習注思考與練習的內容與形式由任課教師自行決定，下同。第二章簡單線性回歸模型一、學習目的通過本章的教學，讓學生理解簡單線性回歸模型理論與方法，掌握回歸模型的建立、古典假設、參數估計及檢驗、模型擬合優(yōu)度的度量、回歸系數的區(qū)間估計和回歸模型的預測，學會應用計量經濟軟件Eviews建立計量經濟學模型并作預測。二、課程內容第一節(jié)回歸分析與回歸方程一、回歸與相關經濟變量間的相互關系：經濟變量間的函數關系與相關關系；簡單相關系數：正相關與負相關；總體相關系數與樣本相關系數；相關系數的特點；相關分析的注意事項?；貧w的古典意義；回歸的現代意義；回歸直線與

8、回歸曲線；回歸分析與相關分析的聯系與區(qū)別。二、總體回歸函數總體回歸函數的意義；總體回歸函數的設定；線性總體回歸函數的含義。三、隨機擾動項隨機擾動項的意義；產生隨機擾動項的原因；隨機擾動項的特征。四、樣本回歸函數樣本回歸線的意義；樣本回歸函數；殘差（剩余項）；樣本回歸函數與總體回歸函數的關系。第二節(jié)簡單線性回歸模型參數的最小二乘估計一、簡單線性回歸的基本假定對變量和模型的假定。對隨機擾動項的假定：零均值假定；同方差假定；無相關假定；與解釋變量不相關假定；正態(tài)性假定。二、普通最小二乘法（OLS）最小二乘估計；剩余平方和最小準則；參數的最小二乘估計式；參數的點估計值。三、OLS回歸線的性質回歸線通過

9、樣本均值；估計值的均值等于的均值；剩余項均值為零；估計的與不相關；解釋變量與不相關。四、最小二乘估計式的統計性質參數估計式的評價標準：無偏性；最小方差性；有效性；一致性。OLS估計式的統計特性：線性特性；無偏性；最小方差性；一致性。第三節(jié)擬合優(yōu)度的度量一、總變差的分解總變差（總方差平方和）；模型解釋了的變差（回歸平方和）；剩余變差（殘差平方和）。二、可決系數可決系數的意義；可決系數的計算；可決系數的特點。三、可決系數與相關系數的關系樣本相關系數；可決系數與相關系數的差異。第四節(jié)回歸系數的假設檢驗和區(qū)間估計一、OLS估計的性質隨機擾動項方差的估計；估計的和估計的的概率分布；估計的和估計的的標準誤

10、差；大樣本時的分布；小樣本時的分布。二、回歸系數的假設檢驗回歸系數假設檢驗的基本思想；回歸系數的Z檢驗；回歸系數的t檢驗；P值。三、回歸系數的區(qū)間估計回歸系數區(qū)間估計的意義；總體方差未知大樣本時回歸系數的區(qū)間估計；總體方差未知小樣本時回歸系數的區(qū)間估計。第五節(jié)回歸模型預測一、回歸分析結果的報告回歸分析結果的標準表示方式二、對被解釋變量平均值的預測預測的意義；被解釋變量的預測方式；對平均值的點預測和區(qū)間預測。三、被解釋變量個別值的預測預測誤差的抽樣分布；個別值的點預測和區(qū)間預測；平均值與個別值區(qū)間預測的特性。三、重點、難點提示和教學手段回歸模型的古典假設，參數的估計和檢驗，模型擬合優(yōu)度的度量，模

11、型的預測。課堂講授與習題課相結合四、思考與練習第三章 多元線性回歸模型一、學習目的本章是在第二章基礎上的推廣。通過本章的學習應達到：了解多元線性回歸模型的產生背景；掌握模型的古典假定、模型的參數估計以及模型的統計檢驗和點預測；在本章結束之前，學生能夠根據所學知識，獨立地選擇一個經濟研究問題，確定研究對象，按照計量經濟分析的研究步驟（即建立理論模型，收集統計數據，參數的估計和檢驗）去分析研究經濟問題，并寫出分析報告。二、課程內容第一節(jié)多元線性回歸模型及古典假定一、多元線性回歸的背景及形式幾個多元線性關系的經濟例子；多元線性回歸模型的一般形式；與一元線性回歸模型的區(qū)別以及對模型的解釋。二、多元線性

12、回歸模型的矩陣表示總體線性回歸模型：樣本線性回歸模型：三、模型的古典假定（一般表示與矩陣表示）零均值假定；等方差與無自相關假定；解釋變量與隨機項不相關假定；無多重共線性假定；正態(tài)性假定。第二節(jié)多元線性回歸模型的估計一、參數的最小二乘估計殘差平方和最小準則；參數的最小二乘估計的矩陣表示。二、參數最小二乘估計的性質線性性；無偏性；最小方差性。三、隨機擾動項方差的估計四、多元線性回歸模型參數的區(qū)間估計第三節(jié)多元線性回歸模型的檢驗一、擬合優(yōu)度檢驗多重可決系數；修正可決系數；對擬合優(yōu)度指標的評價。二、方差分析與回歸方程的顯著性檢驗（F-檢驗）方差分析表的內在關系；F-統計量的構造與檢驗；F-統計量與可決

13、系數的關系。三、回歸參數的顯著性檢驗（t-檢驗）參數估計的分布；t-檢驗；檢驗結果的分析與判斷。第四節(jié)多元線性回歸模型的預測一、點預測點預測方法和結果。二、平均值和個別值的區(qū)間預測介紹平均值的預測區(qū)間：個別值的預測區(qū)間：第五節(jié)案例分析與計算實現三、重點、難點提示和教學手段模型的古典假定、模型的參數估計、模型的統計檢驗和預測。課堂講授與習題課相結合四、思考與練習第四章（講座一）多重共線性一、學習目的本章是違背古典假定情況下線性回歸模型的建立。通過本章的學習要求學生應達到：掌握多重共線性的概念，模型中出現多重共線性的原因和不良后果，怎樣診斷多重共線性和修正多重共線性的若干方法；根據本章知識，學生能

14、夠解決模型中的多重共線性問題。二、課程內容第一節(jié)多重共線性概念及背景一、多重共線性定義完全多重共線性；不完全多重共線性；多重共線性的矩陣描述。二、產生多重共線性的背景經濟變量之間存在共同變化趨勢；模型中大量引入滯后經濟變量；利用截面數據研究經濟現象；樣本數據自身的原因。第二節(jié)多重共線性后果一、參數估計的后果完全多重共線性下的參數估計是一個“不定式”，參數估計值的方差無限大；不完全多重共線性下的參數估計為漸近“不定式”；多重共線性下參數估計值的方差增大；參數估計置信區(qū)間趨于變大。二、統計檢驗的后果參數的顯著性檢驗失敗；完全多重共線性下的預測無意義；參數估計值的符號可能與經濟意義相悖，導致錯誤結論

15、。第三節(jié)多重共線性的檢驗一、簡單相關系數矩陣法簡單相關系數與多重共線性的關系。二、方差擴大（膨脹）因子法方差擴大因子；利用方差擴大因子判定多重共線性的程度。三、直觀判斷法參數顯著性與整體顯著性的對比；輔助回歸待定系數與F檢驗的結合。四、逐步回歸檢測法逐步回歸的思路。第四節(jié)多重共線性的修正一、修正多重共線性的經驗方法剔除變量法；增大樣本容量；變換模型形式；利用非樣本先驗信息；橫截面數據與時間序列數據并用；變量變換。二、逐步回歸法逐步回歸的步驟。第五節(jié)案例分析與計算實現三、重點、難點提示和教學手段多重共線性的診斷和修正。課堂講授與習題課相結合四、思考與練習第四章（講座二） 異方差性一、學習目的本章

16、是違背古典假定情況下建立線性回歸模型的另一問題。通過本章的學習應達到：掌握異方差的概念包括經濟學解釋，異方差出現的原因及對模型的不良影響，診斷異方差的方法和修正異方差的若干方法；經過學習學生能夠處理模型中出現的異方差問題。二、課程內容第一節(jié)異方差的概念及后果一、異方差的實質異方差的定義；異方差產生與解釋變量變動的關系。二、產生異方差的原因模型中省略了某些重要的解釋變量；模型設定誤差；測量誤差的變化；截面數據中總體各單位的差異。三、對參數估計式統計特性的影響參數的OLS估計仍然具有無偏性；參數OLS估計式的方差不再是最小的。四、對參數顯著性檢驗的影響對方差的影響；對t-統計量的影響。五、對預測的

17、影響對預測精度的影響。第二節(jié)異方差性的檢驗一、圖示檢驗法相關圖形分析；殘差圖形分析。二、戈德菲爾德-夸特（Goldfeld-Quanadt）檢驗檢驗原理、方法與局限。三、White檢驗基本思路；概念步驟；特點。四、ARCH檢驗ARCH過程；ARCH檢驗的基本步驟；特點。五、Glejser檢驗Glejser檢驗的思路和步驟；特點。第三節(jié)異方差性的補救措施一、對模型變換基本思路；常見形式。二、加權最小二乘法加權最小二乘法的方法；加權最小二乘法與模型變換的關系。三、模型的對數變換對變量取對數后建立線性模型。第四節(jié)案例分析與計算實現三、重點、難點提示和教學手段異方差的診斷和修正；加權最小二乘法。課堂講

18、授與習題課相結合四、思考與練習第四章（講座三）自相關性一、學習目的本章是違背古典假定情況下建立線性回歸模型的又一問題。通過本章的學習應達到：掌握自相關的基本概念，自相關出現的原因和嚴重后果，診斷自相關存在的方法和修正自相關的方法。要求學生能夠根據本章的知識獨立解決模型中的自相關問題。經過第四、五、六章的學習，學生可自己選擇一個實際經濟問題，建立模型，并判斷和解決上述可能存在的問題。二、課程內容第一節(jié)自相關性的概念一、自相關概念自相關性用一階自回歸表示的數學性質；自相關系數。二、自相關產生的原因經濟系統的慣性；經濟活動的滯后效應；數據處理造成的相關；蛛網現象；模型設定偏誤。三、自相關的表現形式一

19、階自相關系數；m階自回歸形式方程；一階自回歸形式的性質。第二節(jié)自相關的后果一、自相關對參數估計的影響參數估計值的方差增大；參數估計值的方差被低估。二、自相關對模型檢驗的影響對t-檢驗的影響；對F-檢驗的影響；參數的顯著性檢驗失效。三、自相關對模型預測的影響預測精度降低。第三節(jié)自相關的檢驗一、圖示檢驗法繪制和的散點圖；按照時間順序繪制回歸殘差項的圖形。二、D-W檢驗D-W檢驗的適用條件；D-W統計量；D-W顯著性檢驗；D-W檢驗的局限。第四節(jié)自相關的補救一、廣義差分法廣義差分法原理；差分系數未知時對系數的估計。二、科克倫奧克特（CochraneOrcutt）迭代法科克倫奧克特（CochraneO

20、rcutt）基本思路與步驟。三、其它方法簡介一階差分法；德賓兩步法。第五節(jié)案例分析與計算實現三、重點、難點提示和教學手段診斷自相關存在的方法和修正自相關的方法。課堂講授與習題課相結合四、思考與練習第五章（講座一）分布滯后模型與自回歸模型一、學習目的本章是一般線性回歸模型的擴展。通過本章學習應達到：掌握分布滯后模型的估計方法，了解自回歸模型以及與分布滯后模型的區(qū)別與聯系。二、課程內容第一節(jié)滯后效應與滯后變量模型一、經濟活動中的滯后現象滯后現象的普通性；分布滯后模型的形式；自回歸模型的形式。二、滯后效應產生的原因心理預期因素；技術因素；制度因素。三、滯后變量模型分布滯后模型；自回歸模型。第二節(jié)分布

21、滯后模型的估計一、分布滯后模型估計的困難自由度損失；存在多重共線性；滯后長度難于確定。二、經驗加權估計法常見的滯后結構類型。三、阿爾蒙法阿爾蒙法的基本原理。第三節(jié)自回歸模型的構建一、庫伊克模型庫伊克模型的背景；無限分布滯后模型在庫伊克變換下的形式；庫伊克模型的特點。二、自適應預期模型自適應預期模型的背景；自適應預期假定；自適應預期模型的自回歸表示。三、局部調整模型局部調整模型的背景；局部調整假定；局部調整模型的自回歸表示；三種模型的異同。第四節(jié)自回歸模型的估計一、自回歸模型估計的困難滯后因變量與隨機項相關；庫伊克模型與自適應預期模型的隨機項自相關。二、工具變量法工具變量法的概念；工具變量法的特

22、點；工具變量法的缺點。三、德賓h-檢驗方程D-W檢驗的缺陷；德賓h-統計量；檢驗步驟。第五節(jié)案例分析與計算實現三、重點、難點提示和教學手段阿爾蒙法；庫伊克模型、自適應期望模型和局部調整模型的經濟背景與估計方法。課堂講授與習題課相結合四、思考與練習第五章（講座二）虛擬變量回歸一、學習目的本章內容是計量經濟學建模的拓展。通過本章學習應達到：掌握虛擬解釋變量的意義、設置規(guī)則對模型的影響和其他修正模型的作用。二、課程內容第一節(jié)虛擬變量一、虛擬變量的基本概念定性因素的定量化；虛擬變量的概念及表示。二、虛擬變量的設置規(guī)則虛擬變量數量的設置規(guī)則；虛擬變量陷阱；虛擬變量的“0”和“1”的選取原則。三、虛擬變量

23、的作用作為屬性因素的代表；作為某些非精確計量的數量因素的代表；作為某些偶然因素或政策因素的代表；作為時間序列分析中季節(jié)（月份）的代表；分段回歸。第二節(jié)虛擬解釋變量的回歸一、用虛擬變量表示不同截距的回歸加法類型解釋變量只有一個分為兩種相互排斥類型的定性變量而無定量變量的回歸；解釋變量包含一個定量變量和一個分為兩種類型定性變量的回歸；解釋變量包含一個定量變量和一個兩種以上類型的定性變量的回歸；解釋變量包含一個定量變量和兩個定性變量的回歸。二、用虛擬變量表示不同斜率的回歸乘法類型回歸模型的比較結構變化檢驗；分段線性回歸。第三節(jié)案例分析與計算實現三、重點、難點提示和教學手段虛擬解釋變量的意義、設置規(guī)則

24、對模型的影響。課堂講授與習題課相結合四、思考與練習第六章聯立方程模型一、學習目的本章是計量經濟學重要內容之一。通過教學應達到：掌握線性聯立方程組模型的一般概念、經濟背景以及矩陣表示；掌握模型識別的概念，識別的方法；掌握幾種主要的單一方程估計方法（包括間接最小二乘法、工具變量法、兩階段最小二乘法）以及它們的內在聯系。二、課程內容第一節(jié)聯立方程組模型及其偏倚一、聯立方程模型的的性質聯立方程模型的概念；聯立方程模型的特點。二、聯立方程模型中變量的類型內生變量；外生變量；滯后內生變量；前定變量。三、聯立方程模型的偏倚性偏倚性的產生；偏倚性的概念。四、聯立方程模型的種類結構型模型；簡化型模型；遞歸模型。

25、第二節(jié)聯立方程模型的識別一、對模型識別的理解對識別問題的各種解釋；不, 存在識別問題的方程；存在識別問題的方程與聯立方程可識別。二、聯立方程模型識別的類型不可識別；恰好識別；過度識別。三、聯立方程模型識別的方法模型識別的階條件；模型識別的秩條件；模型識別的一般步驟和經驗方法。第三節(jié)聯立方程模型的估計一、聯立方程模型估計方法的選擇單一方程模型的估計方法；系統估計方法。二、遞歸模型的估計普通最小二乘法（OLS）三、恰好識別模型的估計工具變量法；間接最小二乘法（ILS）四、過度識別模型的估計二階段最小二乘法（TSLS）第四節(jié)案例分析與計算實現三、重點、難點提示和教學手段聯立方程模型的識別；模型的估計

26、方法。課堂講授與習題課相結合四、思考與練習第七章單方程計量經濟學應用模型一、學習目的通過教學應達到：了解（最低要求）：常用的生產函數模型、需求函數模型、消費函數模型的理論模型和估計方法；在中國建立與應用生產函數模型、需求函數模型、消費函數模型過程中實際問題的處理。掌握（較高要求）：常用的生產函數模型、需求函數模型、消費函數模型的理論模型是如何提出與發(fā)展的；在實踐中自己提出與發(fā)展新的模型的方法論基礎；其它常用的單方程模型，例如投資函數模型和貨幣需求函數模型的建模思路。二、課程內容第一節(jié)生產函數模型一、幾個重要概念生產函數要素產出彈性要素替代彈性要素的邊際替代率技術進步二、以要素之間替代性質的描述

27、為線索的生產函數模型的發(fā)展線性生產函數模型投入產出生產函數模型C-D生產函數模型CES生產函數模型VES生產函數模型 超越對數生產函數模型多要素生產函數模型三、以技術要素的描述為線索的生產函數模型的發(fā)展將技術要素作為一個不變參數的生產函數模型改進的C-D生產函數模型改進的CES生產函數模型含體現型技術進步的生產函數模型引入人力資本的生產函數模型邊界生產函數模型四、幾個重要生產函數模型的參數估計方法C-D生產函數模型及其改進型的估計CES生產函數模型及其改進型的估計VES生產函數的估計 二級CES生產函數模型的估計含體現型技術進步生產函數模型的估計確定性統計邊界生產函數模型的修正的普通最小二乘估計五、生產函數模型在技術進步分析中的應用從縱向研究技術進步：測算技術進步速度及其對經濟增長的貢獻從橫向研究技術進步：部門之間、企業(yè)之間技術進步水平的比較分析六、建立生產函數模型中的數據質量問題第二節(jié)需求函數模型一、幾個重要概念需求函數，效用函數，彈性二、幾種重要