《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》教學(xué)大綱 (三)

《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》課程簡介

課程編號課程名稱計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

課程性質(zhì)必修學(xué)時(shí)48學(xué)分3

學(xué)時(shí)分配授課：40實(shí)驗(yàn)：上機(jī)：8實(shí)踐：實(shí)踐（周）：

考核方式閉卷考試，平時(shí)成績30禮期末成績70%

開課學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)院更新時(shí)間

適用專業(yè)財(cái)經(jīng)類專業(yè)

先修課程經(jīng)濟(jì)學(xué)、微積分、線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)

課程內(nèi)容:

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個(gè)分支，同時(shí)也是經(jīng)濟(jì)學(xué)內(nèi)各分支學(xué)科進(jìn)行理論分析和定量應(yīng)

用研究必不可少的工具。目前，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在西方已被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，如生產(chǎn)、金融、

保險(xiǎn)、投資、社會生活、教育、消費(fèi)等。本課程主要包括四部分，第一部分是緒論，主要對

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的概念、發(fā)展筒史、研究方法、領(lǐng)域等進(jìn)行了介紹；第二部分是經(jīng)典的回歸模型,

主要包括一元線性回歸模型、多元線性回歸模型及擴(kuò)展的非線性回歸模型線性化的方法；第

三部分是違反了經(jīng)典模型暇定的幾種情況，包括異方差、自相關(guān)和多重共線性、隨機(jī)解釋變

量等；第四部分主要講述了聯(lián)立方程的建立、分類、識別和估計(jì)。

BriefIntroduction

CodeTitleEconometrics

CoursenaturerequiredSemesterHours48Credits3

SemesterHourLecture：40Experiment：ComputerLab：8Practice：

StructurePractice(Week)：

Closedbookexamination,usuallyresultsaccountedfbr30%,thefinalgrade

Assessment

accountedfbr70%.

OfferedbySchoolofeconomicsDate

forMajorinFinanceandEconomics

PrerequisiteEconomics,calculus,linearalgebra,probabilitytheory,statistics

CourseDescription:

Thepurposeofthiscourseistointroducethebasicconceptsoftheprinciplesof

econometricsbytheuseofeconomictheory,mathematicalandstatisticalmethodsforthe

specificationsoftheeconometricmodelsbasedonstationaryprocesses.Thisisfollowed

bythediscussionsofdifferentestimationsoftheeconometricmodels,theirtestsandtheir

applications.TopicsincludetheSimpleLinearRegressionModel;GeneralizedLinear

RegressionModels;Hctcroskcdasticity,autocorrelation,multi-collincarandrandomvariable;

Simultaneousequations.Foreachtopic,illustrativeexampleswillbeemployedduringthe

lecturesandtutorials.

《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》課程簡介

課程編號課程名稱計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

課程性質(zhì)必修學(xué)時(shí)48學(xué)分3

學(xué)時(shí)分配授課：40實(shí)驗(yàn)：上機(jī)：8實(shí)踐：實(shí)踐（周）：

考核方式閉卷考試，平時(shí)成績30九期末成績70%

開課學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)院更新時(shí)間

適用專業(yè)財(cái)經(jīng)類專業(yè)

先修課程經(jīng)濟(jì)學(xué)、微積分、線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)

一、教學(xué)內(nèi)容

第一章緒論

教學(xué)內(nèi)容：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)定義，發(fā)展簡史，研究目的、方法及建模過程，參考書籍、雜志

介紹，Eviews軟件簡介。

教學(xué)難點(diǎn)：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究方法

教學(xué)重點(diǎn)：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)概念，研究目的、方法和建模過程。

第二章一元線性回歸模型

2.1模型的建立及假定條件

2.2一元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)

2.3最小二乘估計(jì)量的特性

2.4用樣本可決系數(shù)R2檢驗(yàn)|可歸方程的擬合優(yōu)度

2.5被估參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)與置信區(qū)間

2.6一元線性回歸模型的預(yù)測

2.7案例分析及Evicws的操作。

教學(xué)難點(diǎn)：模型建立、樣本可決系數(shù)、顯著性檢驗(yàn)

教學(xué)重點(diǎn)：模型的假定條件、OLS估計(jì)、最小二乘估計(jì)量的性質(zhì)、樣本可決系數(shù)、t檢

驗(yàn)及檢驗(yàn)的經(jīng)濟(jì)意義，EViews輸出結(jié)果的分析與解程。

第三章多元線性回歸模型

3.1模型的建立及假定條件

3.2多元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)

3.3最小二乘估計(jì)量的特性

3.4可決系數(shù)

3.5顯著性檢驗(yàn)與置信區(qū)間

3.6多元線性回歸模型的預(yù)測

3.7案例分析及Eviews的使用

教學(xué)難點(diǎn)：模型顯著性檢驗(yàn)與參數(shù)顯著性檢驗(yàn)

教學(xué)重點(diǎn)：模型的假定條件、模型及參數(shù)估計(jì)量的矩陣表示形式、可決系數(shù)R"、調(diào)整

的R'、模型參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義，顯著性檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)），EViews輸出結(jié)果的分

析與解釋。

第四章非線性回歸模型的線性化

4.1變量間的非線性關(guān)系

4.2線性化方法

4.3案例分析

教學(xué)難點(diǎn)：柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)

教學(xué)重點(diǎn)：指數(shù)函數(shù)模型、對數(shù)函數(shù)模型、幕函數(shù)模型、多項(xiàng)式模型、柯布一道格拉

斯生產(chǎn)函數(shù)及參數(shù)的含義，，Eviews分析與輸出結(jié)果的解釋。

第五章異方差

5.1異方差的概念

5.2異方差的來源與后果

5.3異方差的檢驗(yàn)

5.4異方差的修正方法——加權(quán)最小二乘法

5.5案例分析

教學(xué)難點(diǎn)：異方差的修正

教學(xué)重點(diǎn)：異方差的概念、GoldfekbQuandt檢驗(yàn)、Glejser檢驗(yàn)及加權(quán)最小二乘法，，

Evicws分析與輸出結(jié)果的解釋。

第六章自相關(guān)

6.1非自相關(guān)假定

6.2自相關(guān)的來源與后果

6.3自相關(guān)檢驗(yàn)

6.4自相關(guān)的解決方法

6.5克服自相關(guān)的矩陣描述

6.6自相關(guān)系數(shù)的估計(jì)

6.7案例分析

教學(xué)難點(diǎn)：自相關(guān)的修正方法

教學(xué)重點(diǎn)：自相關(guān)的檢驗(yàn)、自相關(guān)的檢驗(yàn)方法、廣義差分法、自相關(guān)系數(shù)的估計(jì)，，

Eviews分析與輸出結(jié)果的解釋。

第七章多重共線性

7.1多重共線性的概念

7.2多重共線性的來源與后果

7.3多重共線性的檢驗(yàn)

7.4多重共線性的修正方法

7.5案例分析

教學(xué)難點(diǎn)：多重共線性的檢驗(yàn)

教學(xué)重點(diǎn)：多重共線性的概念、檢驗(yàn)與逐步回歸法，Eviews分析與輸出結(jié)果的解釋。

第八章隨機(jī)解釋變量和虛擬變量

8.1隨機(jī)變量問題

8.2虛擬變顯

8.3案例分析

教學(xué)難點(diǎn)：虛擬變量模型的建立與估計(jì)

教學(xué)重點(diǎn)：隨機(jī)變量的概念與分類，工具變量法，虛擬變量的引入、估計(jì)與檢驗(yàn)，Evicws

分析與輸出結(jié)果的解釋。

第九章聯(lián)立方程模型

9.1聯(lián)立方程模型的概念

9.2聯(lián)立方程模型的分類

9.3聯(lián)立方程模型的識別

9.4聯(lián)立方程模型的識別條件

9.5聯(lián)立方程模型的估計(jì)

9.6案例分析

教學(xué)難點(diǎn)：聯(lián)立方程模型的識別

教學(xué)重點(diǎn)：聯(lián)立方程模型的分類、識別條件（階條件和秩條件）、工具變量法、二段最

小一乘法

二、教學(xué)基本要求

第一章緒論

教學(xué)要求：通過對本章的學(xué)習(xí)使學(xué)生了解計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義、發(fā)展簡史，研究目的和

研究方法及應(yīng)用領(lǐng)域等。

第二章一元線性回歸模型

教學(xué)要求：通過本章的學(xué)習(xí)，使學(xué)生初步掌握經(jīng)典回歸模型的假定條件的含義和必要

性，并掌握最小二乘估計(jì)的原理和方法以及最小二乘估計(jì)量的特性。要求學(xué)生能夠?qū)σ呀?/p>

的一元線性回歸模型的優(yōu)良性進(jìn)行判斷，即能夠?qū)烙?jì)參數(shù)和回歸模型的擬合程度進(jìn)行檢

驗(yàn)，進(jìn)而可以利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測。同時(shí)，要掌握Eviews軟件相關(guān)內(nèi)容的使用、分析和

輸出結(jié)果的解釋。

第三章多元線性回歸模型

教學(xué)要求：通過本章的學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌握多元線性歸I歸的假定條件、估計(jì)方法和和原

理，以及相關(guān)的檢驗(yàn)及經(jīng)濟(jì)含義。具備獨(dú)立建立簡單模型的能力；要求熟悉模型及假定條件

的矩陣表示形式,并能據(jù)此推導(dǎo)出待估參數(shù)的矩陣表示式，同時(shí)還要了解估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。

對于1口1歸方程的顯著性檢撿和待估參數(shù)的檢驗(yàn)也必須掌握。另外，能夠較熟練的應(yīng)用Eviews

的基本操作來建立模型，并能根據(jù)Eviews的輸出結(jié)果/所建模型進(jìn)行分析。

第四章非線性回歸模型的線性化

教學(xué)要求：通過學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌握非線性模型線性億的方法，要求能夠在對非線性化的

模型進(jìn)行線性化后，利用最小二乘估計(jì)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，并能夠?qū)?shù)的含義進(jìn)行解糅。同時(shí),

要掌握Eviews軟件相關(guān)內(nèi)容的使用、分析和輸出結(jié)果的解釋。

第五章異方差

教學(xué)要求:通過對本堂的學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌握當(dāng)模型在不能完全滿足經(jīng)典模型假定條件（不

滿足同方差性的假設(shè)）的情況下，如何對模型進(jìn)行檢驗(yàn)、和修正。要求學(xué)生掌握異方差的定

義、來源及后果、以及異方差的檢驗(yàn)方法和修正方法。同時(shí)，要掌握Eviews軟件相關(guān)內(nèi)容

的使用、分析和輸出結(jié)果的解釋。

第六章自相關(guān)

教學(xué)要求：通過學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌握當(dāng)隨機(jī)誤差項(xiàng)存在序列相關(guān)時(shí)，如何對不滿足假定條

件的模型進(jìn)行檢驗(yàn)和修正。要求學(xué)生能夠利用Eview軟件，通過輸出結(jié)果對模型進(jìn)行自相關(guān)

的檢驗(yàn)，并能夠進(jìn)行克服，

第七章多重共線性

教學(xué)要求：通過學(xué)習(xí)、使學(xué)生認(rèn)識到多重共線性存在的普遍性，了解其來源與后果，學(xué)

握檢驗(yàn)方法和克服方法。要求學(xué)生能夠獨(dú)立對多元回歸模型的共線性情況進(jìn)行檢驗(yàn)，并能夠

利用逐步回歸的方法消除多重共線性。

第八章隨機(jī)解釋變量和虛擬變量

教學(xué)要求：通過學(xué)習(xí)，使學(xué)生明白什么是隨機(jī)解釋變量，什么時(shí)候會出現(xiàn)隨機(jī)解釋變量

問題，隨機(jī)解釋變量問題對OLS估計(jì)有什么影響，如何克服：另外，引入虛擬變量的原因以

及如何引入虛擬變量。要求學(xué)生能夠在對實(shí)際的經(jīng)濟(jì)問題分析時(shí)，合理使用虛擬變最。同時(shí)

掌握相關(guān)Eviews軟件的使用和分析。

第九章聯(lián)立方程模型

教學(xué)要求：通過對本章的學(xué)習(xí)，使學(xué)生明白什么使聯(lián)立方程模型、為什么要建立聯(lián)立方

程模型，以及聯(lián)立方程模型的分類、識別和估計(jì)方法。要求學(xué)生在學(xué)完本章后，能夠?qū)β?lián)立

方程模型進(jìn)行識別、并對不同的模型能夠明確其所應(yīng)使用的估計(jì)方法。

三、章節(jié)學(xué)時(shí)分配

章次總課時(shí)課堂講授實(shí)驗(yàn)上機(jī)實(shí)踐備注

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