《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》課程教學(xué)大綱 (一)_第1頁
《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》課程教學(xué)大綱 (一)_第2頁
《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》課程教學(xué)大綱 (一)_第3頁
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文檔簡介

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程教學(xué)大綱

Econometrics

學(xué)時(shí)數(shù):48

其中:實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí):0

課外學(xué)時(shí):0

學(xué)分?jǐn)?shù):3

適用專業(yè):金融學(xué)

一、課程的性質(zhì)、目的和任務(wù)

計(jì)最經(jīng)濟(jì)學(xué)是為我國高等院校的經(jīng)濟(jì)學(xué)科、管理學(xué)科的相關(guān)專業(yè)的學(xué)生開設(shè)的學(xué)科基礎(chǔ)

課程中的一門必修課。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是近二十年來發(fā)展起來的一門新興的應(yīng)用學(xué)科,計(jì)量經(jīng)濟(jì)

學(xué)已被教育部列入經(jīng)濟(jì)學(xué)門類各專業(yè)的核心課程,經(jīng)濟(jì)類所有專業(yè)都要開設(shè)。它的目的是為

經(jīng)濟(jì)管理人員在作決策時(shí)提供科學(xué)的決策依據(jù)。通過本課程的學(xué)習(xí),應(yīng)使學(xué)生初步掌握計(jì)量

經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本思想,能運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本方法解決?些實(shí)際問題,特別是提高學(xué)生運(yùn)用

相關(guān)的數(shù)學(xué)知識(shí)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的思想解決經(jīng)濟(jì)學(xué)中一些實(shí)際問題的能力。

二、課程教學(xué)的基本要求

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要內(nèi)容包括:計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)簡介、單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論和方法、

聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論與方法、單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用模型、宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型

等。本課程按一學(xué)期48學(xué)時(shí)選講部分內(nèi)容。本大綱按48學(xué)時(shí)制定,只安排計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)簡

介、單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論和方法、聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論與方法、單方程

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用模型等內(nèi)容。在完成大綱規(guī)定的基本內(nèi)容的前提下,對(duì)講授次序、課時(shí)分配

和教學(xué)方法可根據(jù)具體情況靈活掌握。

(-)掌握計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論與方法。

(二)掌握聯(lián)立方程計(jì)最經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論與方法.

(三)了解單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用模型。

三、課程的教學(xué)內(nèi)容、重點(diǎn)和難點(diǎn)

第一章導(dǎo)論

一、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

(-)什么是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

(二)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型

(三)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的內(nèi)容體系

(四)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)學(xué)科中的地位

二、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究步驟

(-)理論模型的設(shè)計(jì)

(二)樣本數(shù)據(jù)的收集

(三)模型參數(shù)的估計(jì)

(四)模型的檢驗(yàn)

(五)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的應(yīng)用軟件及使用

三、變量、參數(shù)、數(shù)據(jù)與模型

(一)經(jīng)濟(jì)問題的結(jié)構(gòu)分析、經(jīng)濟(jì)預(yù)測及政策評(píng)價(jià)

(-)經(jīng)濟(jì)理論的發(fā)展與模型的檢驗(yàn)

重點(diǎn):計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的概況

難點(diǎn):計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的應(yīng)用及軟件的使用

第二章簡單線性回歸模型

一、回歸分析與回歸函數(shù)

(一)相關(guān)分析與回歸分析

(二)總體回歸函數(shù)

(三)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)及

(四)樣本回歸函數(shù)

二、簡單線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)

(-)簡單線性回歸模型的基本假設(shè)

(二)普通最小二乘法

(三)OLS回歸線的性質(zhì)

(四)最小二乘估計(jì)式的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)

三、擬合優(yōu)度的度量

(-)總變量的分解

(二)可決系數(shù)

(三)可決系數(shù)與相關(guān)系數(shù)的關(guān)系

四、回歸系數(shù)的區(qū)間估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)

(一)OLS估計(jì)的分布性質(zhì)

(-)回歸系數(shù)的區(qū)間估計(jì)

(三)回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)

五、回歸模型預(yù)測

(一)回歸分析結(jié)果的報(bào)告

(二)被解釋變量平均值預(yù)測

六、案例分析

(-)研究的目的要求

(-)模型設(shè)定

(三)參數(shù)估計(jì)

(四)模型檢驗(yàn)

(五)回歸預(yù)測

重點(diǎn):1、簡單線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)

2、簡單線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、置信區(qū)間

難點(diǎn):1、簡單線性回歸模型的建立

2、簡單線性回歸的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)及置信區(qū)間

第三章多元線性回歸模型

一、多元線性回歸模型及古典假設(shè)

(一)多元線性回歸模型研究

(-)多元線性回歸模型的矩陣形式

(三)多元回歸模型的基本假設(shè)

二、多元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)

(一)多元線形回歸模型參數(shù)的最小二乘估計(jì)

(二)參數(shù)最小二乘估計(jì)的性質(zhì)

(三)OLS估計(jì)的分布性質(zhì)

(四)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)方差的估計(jì)

(五)多元線形回歸模型參數(shù)的區(qū)間估計(jì)

三、多元線性回歸模型的檢驗(yàn)

(-)擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

(二)回歸方程的顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn))

(三)回歸參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)(t檢驗(yàn))

四、多元線性回歸模型的預(yù)測

(一)點(diǎn)預(yù)測

(二)£:(〃)的區(qū)間預(yù)測

(三)個(gè)別值的區(qū)間預(yù)測

五、案例分析

(一)研究的目的要求

(二)模型設(shè)定

(三)參數(shù)估計(jì)

(四)模型檢驗(yàn)

重點(diǎn):1、多元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)

2、元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、置信區(qū)間

難點(diǎn);1、多元線性回歸模型的建立

2、多元線性回歸的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)及置信區(qū)間

第四章多重共線性

一、什么是多重共線性

(一)多重共線性的含義

(-)產(chǎn)生多重共線性的背景

二、多重共線性產(chǎn)生的后果

(-)完全多重共線性產(chǎn)生的后果

(-)不完全多重共線性產(chǎn)生的后果

三、重共線性的檢驗(yàn)

(一)簡單相公系數(shù)檢驗(yàn)法

(二)方差擴(kuò)大(膨脹)因子法

(三)直觀判斷法

(四)逐步回歸檢測法

四、多重共線性的補(bǔ)救措施

(-)修正多重共線性的經(jīng)驗(yàn)方法

(-)逐步回歸法

(三)嶺回歸法

五、案例分析

(一)研究的目的要求

(-)模型設(shè)定及其估計(jì)

(三)修正多重共線性

重點(diǎn):多元線性回歸模型的多重共線性的理解和檢驗(yàn)

難點(diǎn):多元線性回歸模型的多重共線性的修正

第五章異方差性

一、異方差性的概念

(-)異方差性的實(shí)質(zhì)

(二)產(chǎn)生異方差性的原因

二、異方差性的后果

(一)對(duì)參數(shù)估計(jì)式統(tǒng)計(jì)特性的影響

(二)對(duì)參數(shù)顯著性檢撿的影響

(三)對(duì)預(yù)測的影響

三、異方差性的檢驗(yàn)

(-)圖示檢驗(yàn)法

(二)戈德菲爾德一夸特檢驗(yàn)

(三)White檢驗(yàn)

(四)ARCH檢驗(yàn)

(五)Glejser檢驗(yàn)

四、異方差性的補(bǔ)救措施

(一)對(duì)模型變換

(-)加權(quán)最小二乘法(WLS)

(三)模型的對(duì)數(shù)變換

五、案例分析

(一)問題的提出和模型設(shè)定

(二)參數(shù)估計(jì)

(三)檢驗(yàn)?zāi)P偷漠惙讲?/p>

(四)異方差性的修正

重點(diǎn):多元線性回歸模型的異方差性理解、檢驗(yàn)與修正

難點(diǎn):多元線性回歸模型的異方差性檢驗(yàn)與修正

第六章自相關(guān)

一、什么是自相關(guān)

(一)自相關(guān)性的概念

(二)自相關(guān)產(chǎn)生的原因

(三)自相關(guān)的表現(xiàn)形式

二、、自相關(guān)的后果

(一)一階自回歸形式的性質(zhì)

(-)自相關(guān)對(duì)參數(shù)估計(jì)的影響

(三)自相關(guān)對(duì)模型檢撿的影響

(四)自相關(guān)性對(duì)模型預(yù)測的影響

三、、自相關(guān)的檢驗(yàn)

(-)圖示檢驗(yàn)法

(")DW檢驗(yàn)法

三、、自相關(guān)的補(bǔ)救

(-)廣義差分法(GLS)

(二)科克倫一奧克特迭代法

(三)德賓兩步法

五、案例分析

(-)研究目的

(-)模型設(shè)定

(二)自相美問題的處理

重點(diǎn):多元線性回歸模型的自相關(guān)性理解、檢驗(yàn)與修正

難點(diǎn):多元線性回歸模型的自相關(guān)性檢驗(yàn)與修正

第七章分布滯后模型與自回歸模型

一、滯后效應(yīng)與滯后變量模型

(-)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的滯后現(xiàn)象

(二)滯后效應(yīng)產(chǎn)生的原因

(三)滯后變量模型

二、分布滯后模型的估計(jì)

(一)分布滯后模型估計(jì)的困難

(二)經(jīng)驗(yàn)加權(quán)估計(jì)法

(三)阿爾蒙法

三、自回歸模型的構(gòu)建

(一)庫伊克模型

(二)自適應(yīng)預(yù)期模型

(三)局部調(diào)整模型

四、自回歸模型的估計(jì)

(-)自回歸模型估計(jì)的困難

(二)工具變量法

(三)德賓h檢驗(yàn)

五、案例分析

重點(diǎn):滯后效應(yīng)產(chǎn)生的原因,分布滯后模型和自回歸模型估計(jì)的困難及檢驗(yàn)方法

難點(diǎn):分布滯后模型和自回歸模型估計(jì)的困難及檢驗(yàn)方法

第八章虛擬變量回歸

一、虛擬變量

(一)虛擬變量的基本概念

(-)虛擬變量的設(shè)計(jì)原則

(三)虛擬變量的作用

二、虛擬解釋變量的回歸

(一)用虛擬變最表示不同截矩的回歸一加法類型

(-)用虛擬變量表示不同斜率的回歸一乘法類型

三、虛擬被解釋變量

(一)線性概率模型(LPM)

(二)Logit模型

四、案例分析

重點(diǎn):用虛擬變量表示不同截矩和斜率的回歸模型一加法、乘法類型;

難點(diǎn):用虛擬變量表示不同截矩和斜率的回歸模型一加法、乘法類型及加法、

乘法混合類型

第九章設(shè)定誤差與測量誤差

一、設(shè)定誤差

(-)設(shè)定誤差的類型

(二)變后設(shè)定誤差的后果

二、設(shè)定誤差的檢驗(yàn)

(―)DW檢驗(yàn)

(二)拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)

(三)一般性檢驗(yàn)

三、測量誤差

(-)模型變量的測量誤差

(二)測后?誤差的檢驗(yàn)

四、案例分析

重點(diǎn):1.設(shè)定誤差的類型,變量設(shè)定誤差的后果,設(shè)定誤差的檢驗(yàn)

2.模型變量的測量誤差,測量誤差的檢驗(yàn)

難點(diǎn):變量設(shè)定誤差的后果及設(shè)定誤差的檢驗(yàn);模型變量的測量誤差及測量誤差

的檢驗(yàn)

第十章時(shí)間序列計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型

一、時(shí)間序列計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析的基本概念

(-)偽回歸問題

(二)隨機(jī)過程的概念

(三)時(shí)間序列的平穩(wěn)性

二、時(shí)間序列平穩(wěn)性的單位根檢驗(yàn)

(-)單位根檢驗(yàn)

(二)Dickey—Fuller檢驗(yàn)

三、協(xié)整

(一)協(xié)整的概念

(二)協(xié)整的檢驗(yàn)

(三)誤差修正模型

四、案例分析

重點(diǎn):時(shí)間序列計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析的偽回歸問題,時(shí)間序列的平穩(wěn)性及平穩(wěn)性的

單位根檢驗(yàn):協(xié)整的概念及協(xié)整的檢驗(yàn)

難點(diǎn):時(shí)間序列分析的偽回歸問題,平穩(wěn)性問題及單位根檢驗(yàn);協(xié)整及協(xié)整

的檢驗(yàn)

第十一章聯(lián)立方程組模型

一、聯(lián)立方程模型及其偏倚

(-)聯(lián)立方程模型的性質(zhì)

(-)聯(lián)立方程模型中變量的類型

(三)聯(lián)立方程模型的偏倚性

(四)聯(lián)立方程模型的種類

二、聯(lián)立方程模型的識(shí)別

(-)對(duì)模型識(shí)別的理解

(二)聯(lián)立方程模型識(shí)別的類型

(三)聯(lián)立方程模型識(shí)別的方法

三、聯(lián)立方程模型的估計(jì)

(一)聯(lián)立方程模型估計(jì)方法的選擇

(二)遞歸模型的估計(jì)一OLS

(三)恰好識(shí)別模型的估計(jì)一間接最小二乘法(ILS)

(四)過度識(shí)別模型的估計(jì)一二階段最小二乘法(2SLS)

四、案例分析

(-)研究目的和模型設(shè)定

(-)模型的識(shí)別性

(三)宏觀經(jīng)濟(jì)模型的估計(jì)

重點(diǎn):1、聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的概念。

2、聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的單方程估計(jì)方法及模型的檢驗(yàn)。

難點(diǎn):1、聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的識(shí)別。

2、聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的檢驗(yàn)。

第十二章實(shí)證項(xiàng)目的計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究

——課程論文分析

一、實(shí)證項(xiàng)目研究的選題

(一)問題的提出

(-)研究項(xiàng)目的選題

(三)文獻(xiàn)資料的作用、綜述與評(píng)價(jià)

二、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)處理

(一)建模的基本思路

(二)模型設(shè)定的要求

(三)模型變量與函數(shù)形式的設(shè)定

(四)數(shù)據(jù)的收集與史理

三、計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析

(一)模型的估計(jì)

(-)模型的檢驗(yàn)

(三)模型的調(diào)整

(四)模型計(jì)量結(jié)果的分析

(五)研究結(jié)果的報(bào)告

四、課程各教學(xué)環(huán)節(jié)要求

(一)課堂教學(xué)

1、本課程以課堂教學(xué)為主,其中,講授44課時(shí),習(xí)題課4課時(shí),

2、案例與實(shí)例分析,使學(xué)生掌握計(jì)量模型的方法與應(yīng)用。

3、要求學(xué)生作到理論與應(yīng)用相結(jié)合。能夠用計(jì)量模型解決經(jīng)濟(jì)問題。

(-)課外輔助教學(xué)

1、要求每一個(gè)學(xué)生至少學(xué)會(huì)一種計(jì)量經(jīng)濟(jì)應(yīng)用軟件。

2、要求學(xué)生獨(dú)立撰寫論文。

(二)考核要求

主要考核學(xué)生對(duì)基本概念、原理的理解和能否靈活應(yīng)用。

1、期末課程考試;

2、期中撰寫的論文:

3、作業(yè)情況;

最后成績一般是期末考試占60%,平時(shí)成績(含期中測驗(yàn)、作業(yè)等成績)占40%,本

課程成績及格者獲3個(gè)學(xué)分。

五、學(xué)時(shí)分配

作業(yè)備

教學(xué)內(nèi)容各教學(xué)環(huán)節(jié)學(xué)時(shí)分配

題量注

講討習(xí)小

章節(jié)主要內(nèi)容它

授論題計(jì)

—導(dǎo)論223

二簡單線性回歸模型4155

三多元線性回歸模型4158

四多重共線性445

五異方差445

六自相關(guān)4155

七分布滯后模型與自回歸模型444

八虛擬變最回歸4154

九設(shè)定誤差與測量誤差442

十時(shí)間序列計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型

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