第10.3时间序列计量经济模型教案
时间序列计量经济模型
时间序列计量经济模型时间序列计量经济模型是经济学中常用的一种统计方法，它通过对时间序列数据进行建模和分析，帮助经济学家研究经济现象并做出预测。
本文将对时间序列计量经济模型进行详细介绍，包括模型的基本概念、建模方法和应用领域等。
时间序列计量经济模型的基本概念是指对于一组按时间顺序排列的经济数据，通过建立数学模型来描述变量之间的关系和变化趋势。
时间序列数据是对同一经济变量在不同时间点上的观察结果，通常用于反映经济变量的长期走势和季节性变化等特征。
时间序列计量经济模型的建模方法主要有两种，即参数估计法和非参数估计法。
参数估计法通过估计模型中的参数，来确定变量之间的关系和影响程度。
常见的参数估计方法包括最小二乘法、极大似然法和广义矩估计法等。
非参数估计法则不对模型中的参数进行具体估计，而是通过对数据进行平滑处理和插值操作来求解模型。
常用的非参数估计方法有核密度估计法、局部加权回归法和样条插值法等。
时间序列计量经济模型的应用领域非常广泛，包括经济增长分析、商业周期研究、金融市场预测等。
在经济增长分析中，可以利用时间序列计量经济模型来研究经济发展的长期趋势和周期性波动。
在商业周期研究中，可以利用时间序列计量经济模型来识别和预测经济的周期性波动，以便制定相应的经济政策。
在金融市场预测中，可以利用时间序列计量经济模型来分析和预测金融市场的走势，以便投资者做出合理的投资决策。
总结起来，时间序列计量经济模型是经济学中重要的统计方法，它能够帮助经济学家研究经济现象并做出预测。
通过对时间序列数据进行建模和分析，时间序列计量经济模型可以揭示经济变量之间的关系和变化趋势，为经济政策制定和投资决策提供参考依据。
同时，时间序列计量经济模型也有一定的局限性，例如无法考虑实际经济环境中的各种不确定因素。
因此，在实际应用中需综合考虑不同的经济模型和方法，以获得更准确和可靠的分析结果。
继续写：时间序列计量经济模型是经济学中非常有用的工具，可以帮助我们理解和解释经济现象，并做出相应的预测。
计量经济学教案
吉首大学
计量经济学课程教案
周次第1周课次第2次课时 2 时间任课教师
周次第2周课次第3次课时 2 时间任课教师
周次第3周课次第4次课时 2 时间任课教师
周次第3周课次第5次课时 2 时间任课教师
周次第4周课次第6次课时 2 时间任课教师
周次第5周课次第7次课时 2 时间任课教师
周次第5周课次第8次课时 2 时间任课教师
周次第6周课次第9次课时 2 时间任课教师
周次第7周课次第10次课时 2 时间任课教师
周次第7周课次第11次课时 2 时间任课教师
周次第8周课次第12次课时 2 时间任课教师
周次第9周课次第13次课时 2 时间任课教师
周次第10周课次第14次课时 2 时间任课教师
周次第11周课次第15次课时 2 时间任课教师
周次第11周课次第16次课时 2 时间任课教师
周次第12周课次第17次课时 2 时间任课教师。
时间序列计量经济学模型概述
时间序列计量经济学模型概述时间序列计量经济学模型是在经济学研究中广泛使用的一种方法，用于分析经济变量随时间的变化。
该模型基于时间序列数据，即经济变量在一段时间内的观测值。
时间序列计量经济学模型的核心是建立经济变量之间的关系，以解释和预测经济现象的变化。
其中最常用的模型是自回归移动平均模型（ARMA）、自回归条件异方差模型（ARCH）和季节性时间序列模型。
自回归移动平均模型（ARMA）是一个包含自回归项和移动平均项的线性模型。
该模型以过去的观测值和随机项为输入，预测当前观测值。
ARMA模型基于假设，即经济变量的行为受到历史观测值的影响。
自回归条件异方差模型（ARCH）是一种考虑了随时间变化方差的模型。
该模型通过引入一个条件异方差项，模拟经济变量中的波动性。
ARCH模型的应用范围广泛，特别是在金融市场波动性分析中。
季节性时间序列模型用于分析具有明显季节性特征的经济变量，如销售额、就业人数等。
这些模型通常基于季节、趋势和随机成分的组合，以预测未来观测值。
在建立时间序列计量经济学模型时，常常需要进行模型识别、参数估计和模型诊断等步骤。
识别模型的目标是确定适当的模型结构，参数估计则是利用历史数据估计模型的参数值。
模型诊断用于检验模型的拟合程度和误差分布是否符合模型假设。
时间序列计量经济学模型在经济研究中有广泛的应用，例如预测未来经济指标、分析经济周期和波动性、评估政策效果等。
它提供了一种量化的方法，使经济学家可以更好地理解和解释经济变量的演变。
时间序列计量经济学模型是经济学研究中一种重要的统计工具，广泛应用于宏观经济、金融市场和企业经营等领域。
它可以帮助我们理解和解释经济变量随时间的变化规律，进行预测和政策分析。
本文将进一步探讨时间序列计量经济学模型的相关概念和应用。
在构建时间序列计量经济学模型之前，首先需要了解时间序列数据的特点。
时间序列数据是按照时间顺序排列的一系列观测值，通常具有趋势性、季节性、周期性和随机性等特征。
时间序列计量经济学建模简介
第八章 时间序列计量经济学建模简介第一节 时间序列计量经济学模型的基本概念 一、时间序列计量经济学的发展趋势1、上个世纪70年代中期世界复杂的经济格局对计量经济学方法的挑战。
计量经济学模型的主要应用之一就是经济预测，而且早年计量经济学就是通过利用模型的短期预测发展起来的。
在上个世纪50——60年代西方国家经济预测中不乏成功的实例。
但是，进入20世纪70年代以后，人们对计量经济学模型提出了质疑，表现在1973年和1979年，各种计量经济学模型都无法预测到“石油危机”对经济会造成什么影响（尽管当时能够对石油危机提出预报）。
2、传统计量经济学方法存在的主要问题。
传统计量经济学模型是以模拟历史、从已经发生的经济活动中找出变化规律的主要技术手段。
而对于非稳定发展的经济过程和缺乏规范行为理论的经济活动，传统计量经济学模型就显得无能为力。
同时，现实经济活动愈来愈复杂多变，对于社会经济的发展、体制的变迁、技术的创新，要用具有一定的计量经济学或动态多元非线性方程组对其加以描述并非易事。
因此，人们认为传统计量经济学的弱点是过分依赖先验理论，这种弱点一方面表现为缺乏动态的信息反馈；另一方面是所获得的理论与样本数据间满意的吻合结果往往要凭借建模者的艺术。
3、80年代初提出了与传统计量经济学完全不同的建模方法。
最初由萨甘（Sargan ，1964）提出，后经亨德里-安德森（Hendry-Anderson ，1977）和戴维森（Davidson ，1977）进一步完善的误差修正模型，以及由格兰杰（C.W.J.Granger ，1981）提出的协整理论，最终产生了Hendry 的“由一般到特殊”的建模方法。
时间序列的类型： （1）按时间是否连续分为一是离散型的随机过程或时间序列；二是连续型的随机过程或时间序列。
本章主要研究离散时间序列，并用t Y 或t X 表示。
对于连续时间序列，可通过等间隔采样使之转化为离散时间序列后加以研究。
计量经济学授课教案
计量经济学授课教案一、课程概述计量经济学是经济学的一个重要分支，它运用数学、统计学和计算机科学的方法，研究经济现象中的数量关系和规律性。
本课程旨在帮助学生掌握计量经济学的基本理论、方法和应用，提高学生运用计量经济学方法分析和解决实际经济问题的能力。
二、教学目标1.理解计量经济学的基本概念、原理和方法；2.掌握经典线性回归模型的估计、检验和预测；3.了解非线性回归模型、面板数据模型和时间序列模型；4.学会运用计量经济学软件进行数据处理和分析；5.培养学生运用计量经济学方法解决实际经济问题的能力。
三、教学内容与安排1.第一讲：导论1.1计量经济学的定义与作用1.2计量经济学的研究方法与步骤1.3计量经济学软件介绍2.第二讲：经典线性回归模型2.1一元线性回归模型2.2多元线性回归模型2.3回归模型的估计方法：最小二乘法3.第三讲：回归模型的检验与预测3.1模型拟合优度检验3.2回归参数的显著性检验3.3回归模型的预测与区间估计4.第四讲：非线性回归模型4.1线性模型的局限性4.2二次回归模型4.3Logit回归模型与Probit回归模型5.第五讲：面板数据模型5.1面板数据的定义与特点5.2面板数据模型的设定与估计5.3面板数据模型的检验与预测6.第六讲：时间序列模型6.1时间序列数据的定义与特点6.2自回归模型（AR）6.3移动平均模型（MA）6.4自回归移动平均模型（ARMA）7.第七讲：计量经济学应用案例分析7.1金融市场分析7.2货币政策分析7.3贸易政策分析四、教学方法1.课堂讲授：讲解计量经济学的基本理论、方法和应用；2.案例分析：通过实际经济案例，引导学生运用计量经济学方法解决实际问题；3.上机实践：指导学生运用计量经济学软件进行数据处理和分析；4.小组讨论：鼓励学生分组讨论，提高学生的合作能力和沟通能力。
五、考核方式1.平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况和小组讨论；2.期中考试：考查学生对计量经济学基本理论、方法和应用的理解；3.期末考试：综合考查学生对计量经济学的掌握程度，包括理论知识和实际应用能力。
第十章 时间序列计量经济模型 答案(1)
第十章 时间序列计量经济模型一、判断题1. 设定的模型的随机扰动项存在自相关时，可以使用DF 检验。
（ F ）2. 误差修正模型可以克服传统计量经济模型忽视伪回归的问题。
（ T ）3. 任意两个单整变量之间都可能存在协整关系。
（ F ）4. 误差修正模型仅反映短期调整行为。
（ F ）5. 随机游走过程是平稳时间序列。
（ F ）二、单项选择题1．产生虚假回归的原因是（ C ）。
A. 自相关性B. 异方差性C. 序列非平稳D. 随机解释变量 2．对于平稳的时间序列，下列说法不正确的是（ C ）。
A ．序列均值是与时间无关的常数B ．序列方差是与时间无关的常数C ．序列的自协方差是与时间间隔和时间均无关的常数D ．序列的自协方差是只与时间间隔有关、和时间均无关的常数3．如果t y 是平稳时间序列，则（ C ）。
A ． ()()() <<<--2t 1t t y E y E y EB ．()()() >>>--2t 1t t y E y E y EC ．()()() ===--2t 1t t y E y E y ED ．()()() =-=-=------3t 2t 2t 1t 1t t y yE y y E y y E4．某一时间序列经一次差分后是平稳时间序列，该时间序列称为（ D ）。
A ．1阶单整B ．2阶单整C ．k 阶单整D ．还需进一步检验5．当随机误差项存在自相关时，单位根检验采用的是（ B ）。
A ．DF 检验B ．ADF 检验C ．EG 检验D ．DW 检验7．DF 检验式t 1t t Y Y εγ+=-的原假设H 0为（ D ）。
A ．序列t Y 没有单位根，0=γB ．序列t Y 没有单位根，1=γC ．序列t Y 有单位根，0=γD ．序列t Y 有单位根，1=γ8．如果两个变量都是一阶单整的，则（ D ）。
A ．这两个变量一定存在协整关系B ．这两个变量一定不存在协整关系C ．相应的误差修正模型一定成立D ．还需进一步进行检验9．设时间序列()()2I x 1I y t t ~,~，则t t x y 和之间一般是（ D ）。
计量经济学教案完整
计量经济学的研究需要运 用数学和统计学的方法来 处理数据和分析模型。
计量经济学的研究强调对 实际经济现象进行实证研 究，通过实证研究来检验 经济理论的正确性和实用 性。
计量经济学与其他学科关系
与经济学的关系
计量经济学是经济学的一个重要分支，它以经济理论为基 础，运用数学、统计学等方法来研究经济现象，为经济学 提供了更加精确和科学的分析方法。
Chapter
面板数据基本概念及特点
面板数据定义
面板数据（Panel Data）是指同 时包含时间序列和截面数据的信 息，即数据集中既有个体的差异
，又有时间的变化。
面板数据特点
面板数据能够提供更多信息、增加 自由度、减少共线性等，使得模型 估计更加准确和可靠。
面板数据分类
根据观测值的不同，面板数据可以 分为平衡面板和非平衡面板两类。
学生自我评价报告
知识掌握程度
通过本课程的学习，我对计量经 济学的基本概念和原理有了较为 深入的理解，能够运用所学知识 分析和解决一些实际经济问题。
学习能力提升
在学习过程中，我逐渐掌握了查 找和阅读相关文献、独立思考和 解决问题的能力，同时也提高了 自己的数据处理和统计分析能力 。
团队协作与沟通能力
平稳时间序列分析方法
平稳时间序列定义
统计特性不随时间推移而变化的时间序列。
平稳时间序列检验方法
图检验法、单位根检验法（ADF检验）等。
平稳时间序列分Biblioteka 方法移动平均法、指数平滑法、自回归移动平均模型（ARMA模型）等。
平稳时间序列预测方法
基于历史数据的预测、基于模型的预测等。
非平稳时间序列分析方法
计量经济学模型实现
演示如何在R语言中实现各种 计量经济学模型，如线性回归 、逻辑回归、时间序列分析等 。
第十章-时间序列计量经济模型
Yt = g Yt-1 + et 其中，et 独立同分布，期望为零，方差为s2
要检验该序列是否含有单位根，其原假设为 H0: g = 1
检验所用的统计量为
t
gˆ g SEˆ (gˆ)
其中
gˆ
YtYt 1
Yt
2 1
为
g
的OLS估计量，g
=
1
但Dickey，Fuller 通过研究发现，该统计是并 不服从 t 分布，而是服从一个非标准的，甚至是非 对称的分布，从而传统的 t 检验失效。但其极限分 布存在，一般称为Dickey-Fuller分布（DF分布）。
其特征方程为
1- 1z - 2z2 - … - kzk = 0
若时间序列{Yt }含有 d 个单位根，经过 d 阶差 分后变为平稳，而d-1 阶差分不平稳，则称为 d 阶 单整序列，记为{Yt } ～I(d)。特别地，若{Yt }本身 是平稳的，则称它零阶单整序列，记为{Yt } ～I(d)。
二、Dickey-Fuller检验（迪克—福勒检验）
例1．一个最简单的随机时间序列是一具有零 均值同方差的独立分布序列：
Yt = et ， et ~ N(0,s2)
该序列常被称为是一个白噪声（white noise）。 由于Xt具有相同的均值与方差，且协方差为零,
由定义,一个白噪声序列是平稳的。
例2．几种常用的非平稳时间序列模型。 （1）随机游走序列（random walk），该序列 由如下随机过程生成：
散点图法是最简单的一种平稳检验方法，通过 画出时间序列的散点图，可以直观判断散点图是否 围绕其平均值上下波动，如果是，则该时间序列是 平稳的，否则就是非平稳的，这种方法简单直观， 但精确度不高。
2024计量经济学教案完整版
目录•计量经济学概述•计量经济学基础知识•微观计量经济学模型与方法•宏观计量经济学模型与方法•计量经济学软件应用实践•金融领域中的计量经济学应用计量经济学概述定义计量经济学是以经济理论和统计数据为基础，运用数学、统计学和计算机技术，建立经济模型来分析经济变量之间的关系和预测经济现象的一门学科。
计量经济学的研究建立在经济理论的基础之上，通过经济理论来构建模型和分析经济现象。
计量经济学的研究需要大量的统计数据作为支撑，通过数据来验证模型的准确性和可靠性。
计量经济学的研究需要运用数学、统计学和计算机技术等工具，来进行模型的构建、估计和检验等。
以经济理论为指导以数据为依据运用数学、统计学和计算机技术计量经济学定义与特点计量经济学发展历程早期发展0120世纪初，随着统计学和数学的发展，经济学家开始尝试将数学方法应用于经济分析，计量经济学逐渐萌芽。
快速发展0220世纪50年代以后，随着计算机技术的普及和统计学、数学等学科的进一步发展，计量经济学得到了快速发展，并逐渐形成了完整的学科体系。
现代发展03进入21世纪，随着大数据、人工智能等技术的兴起，计量经济学面临着新的挑战和机遇，其研究方法和应用领域也在不断拓展。
研究方法计量经济学的研究方法主要包括模型构建、参数估计、模型检验和应用等步骤，其中涉及到的数学和统计方法包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。
研究对象计量经济学的研究对象包括宏观经济、微观经济以及产业经济等各个领域，主要探讨经济变量之间的关系和预测经济现象。
计量经济学研究对象及方法政策评估计量经济学可以为政策制定者提供科学的决策依据，通过构建经济模型来评估政策效果和影响。
企业决策企业可以利用计量经济学的方法来分析市场趋势、预测销售情况等，从而做出更加科学的决策。
学术研究计量经济学为学术研究提供了重要的分析工具和方法，可以帮助学者更加深入地探讨经济现象和规律。
社会经济预测基于历史数据和经济模型，计量经济学可以对未来经济走势进行预测，为政府、企业和个人提供参考。
计量经济学实例时间序列
将预测结果与实际股票价格进行对比 分析，评估模型的预测效果。
06
总结与展望
研究成果总结
通过对时间序列数据的深入分析和建模，本研究成功揭示了经济变量之间的动态关系和长期趋势，为 政策制定和市场预测提供了有力支持。
在模型选择和参数估计方面，本研究采用了先进的计量经济学方法和技术，有效提高了模型的拟合优度 和预测精度。
预测误差评估指标
均方误差（MSE）
衡量预测值与实际值之间误差的平方的平均值，值越小表示预测 精度越高。
均方根误差（RMSE）
MSE的平方根，能更直观地反映预测误差的大小。
平均绝对误差（MAE）
预测值与实际值之间绝对误差的平均值，能反映预测误差的实际情 况。
实例分析：股票价格预测
数据收集
收集历史股票价格数据，包括开盘价、 收盘价、最高价、最低价等。
02
ARMA模型结合了自回归（AR）和移动平均（MA）两种模型的特点，能够更全 面地刻画时间序列的动态特征。
03
ARMA模型的表达式为：Xt=c+∑i=1pφiXt−i+εt+∑j=1qθjεt−j，其中φi和θj分别 为自回归系数和移动平均系数，p和q分别为自回归阶数和移动平均阶数。
模型定阶与参数估计方法
具有平稳性。
03
对数变换与幂变换
对数变换和幂变换是两种常用的非线性变换方法，可以消除时间序列中
的异方差性和非线性趋势，使得变换后的序列具有平稳性。这些方法在
处理金融和经济数据时尤为有效。
04
模型建立与参数估计
ARMA模型介绍
01
自回归移动平均模型（ARMA模型）是时间序列分析中的一种重要模型，用于 描述平稳时间序列的随机过程。
《计量经济学》教学大纲
《计量经济学》教学大纲授课专业：统计学授课专业：统计学 学时：学时：64 学分：学分：4课程性质计量经济学是统计学专业本科必修重点专业课程。
计量经济学是经济学、统计学和数学的有机结合，是经济学科体系中最为重要的重要组成部分，它以研究带有随机影响的社会经济现象的数量关系为对象，通过对搜集的样本数据进行模型设计、参数估计和检验，确定所研究对象的计量经济模型，实现对社会经济现象的规律性认识，为决策者提供良好的备择方案。
目前计量经济学的理论和方法已经被广泛应用到社会经济生活等不同领域。
教学目的本课程教学目标为：本课程教学目标为：1、了解现代经济学的特征，了解经济数量分析课程在经济学课程体系中的地位，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。
有概念性了解。
3、能够建立并应用简单的计量经济模型，对现实经济现象中的数量关系进行实际分析。
4、具有进一步学习和应用计量经济学理论、方法与模型的基础和能力。
教学内容本课程主要内容包括单方程计量经济模型理论与方法、扩展的单方程计量经济模型理论与方法、联立方程计量经济模型理论与方法、联立方程计量经济模型理论与方法、单方程计量经济应用模型、单方程计量经济应用模型、单方程计量经济应用模型、宏观计量经济宏观计量经济模型等。
模型等。
教学时数分配理论教学48学时，课时分配如下：学时，课时分配如下：第一章第一章 绪论绪论 理论4学时学时 第二章第二章 单方程计量经济模型理论与方法单方程计量经济模型理论与方法 理论10学时学时 第三章第三章 扩展的单方程计量经济模型理论与方法扩展的单方程计量经济模型理论与方法 理论12学时学时 第四章第四章 联立方程计量经济模型理论与方法联立方程计量经济模型理论与方法 理论8学时学时 第五章第五章 单方程计量经济应用模型单方程计量经济应用模型 理论8学时学时 第六章第六章 宏观计量经济模型宏观计量经济模型 理论6学时学时 实践实验教学18学时，课时分配如下学时，课时分配如下序列实验名称 内容提要实验 类型实验时数 实验对象实验 地点 备注一Eviews 软件的基本操作的基本操作 1． 了解Eviews 软件软件 2． 编写自己的第一个程序编写自己的第一个程序 验证性验证性 实验实验 208统计计算机机房二 一元回归模型1． 基本输入数据的使用基本输入数据的使用 2． 利用SPSS 得到模型得到模型 验证性验证性 实验 208统计 计算机机房三 多元回归模型 1．给出数据得到多元回归模型．给出数据得到多元回归模型 验证性验证性 实验实验 208统计 计算机机房四 异方差性异方差性1． 掌握异方差性的诊断掌握异方差性的诊断验证性验证性 实验实验 2 08统计 计算机机房五 自相关性自相关性 1．用数组实现起泡排序、求最大值、最小值等算法最小值等算法验证性验证性 实验实验 2 08统计 计算机机房六 多重共线性多重共线性 1掌握多重共线性的判定原则掌握多重共线性的判定原则验证性验证性 实验实验 2 08统计 计算机机房七 非线性普通最小二乘最小二乘 1． 掌握非线性普通最小二乘原理掌握非线性普通最小二乘原理 验证性验证性 实验实验 208统计 计算机机房八 逻辑增长曲线模型线模型 1． 掌握逻辑增长曲线模型的特点掌握逻辑增长曲线模型的特点 验证性验证性 实验实验 2 08统计 计算机机房九 时间序列分析模型析模型1.1.会建立时间序列模型会建立时间序列模型会建立时间序列模型 验证性验证性 实验实验2 08统计计算机机房实验考核方式与评分标准：实验考核方式与评分标准：根据实验操作结果、实验报告和实验考勤等方面，实验报告和实验考勤等方面，给出该课程的实验成绩，给出该课程的实验成绩，给出该课程的实验成绩，计入该课计入该课程的总成绩中。
计量经济学的教案设计
从古典回归分析、时间序列分析到现 代计量经济学的发展，包括面板数据 、非参数和半参数方法等。
教学目标与要求
知识目标
掌握计量经济学的基本理论和方 法，包括回归分析、时间序列分 析、面板数据分析等。
能力目标
能够运用计量经济学方法对经济 现象进行实证分析，具备独立研 究和解决问题的能力。
素质目标
06
原理：该方法通过在数据的不同子集上拟合低阶多项式， 并使用加权最小二乘法来确定多项式的系数，从而得到平 滑的拟合曲线。
半参数回归模型及其优势
半参数回归模型的定义
半参数回归模型结合了参数和非参数方 法的优点，既包含参数部分也包含非参
数部分。
效率Байду номын сангаас
相比于非参数方法，半参数方法通常 具有更高的估计效率，因为它结合了
非参数回归模型的定义
非参数回归模型是一种灵活的统计方法，用于探 索因变量和自变量之间的关系，而无需预先指定 模型的具体形式。
非参数方法的优势
非参数方法能够自适应数据的复杂性，捕捉非线 性关系，且对模型的假设较少，降低了模型误设 的风险。
基本原理
非参数回归通过局部加权的方法，对每个数据点 附近的观测值进行加权拟合，从而得到因变量的 局部平滑估计。
季节性
数据可能因季节因素而波动。
随机性
数据波动可能受随机因素影响。
时间序列数据特点及处理方法
通过对数变换、差分等方 法使数据平稳。
通过移动平均等方法消除 短期波动。
去除异常值、缺失值等。
数据清洗
数据平滑
数据变换
平稳性检验和单位根过程
平稳性检验 图形法：通过观察时序图、自相关图
等判断平稳性。
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第五节ARMA模型、GARCH模型的估计
1.主要内容：ARMA模型、GARCH模型的估计的基本概念与估计方法
2.基本概念和知识点：自回归模型(AR)、移动平均模型(MA)、自回归移动平均模型(ARMA)以及差分自回归移动平均模型(ARIMA)，EGARCH, GJR-GARCH, TGARCH, AVGARCH, NGARCH, IGARCH,APARCH等多种模式，概念，区别与联系。
3.问题与应用（能力要求பைடு நூலகம்：应用协整方法分析实际经济案例。
课后小结：自回归模型(AR)、移动平均模型(MA)、自回归移动平均模型(ARMA)以及差分自回归移动平均模型(ARIMA);GARCH类模型能准确地模拟时间序列变量的波动性的变化，它在金融学的实证研究中应用广泛，使人们能更加准确地把握风险（波动性），包括波动项进入均值方程的GARCH类模型，有EGARCH, GJR-GARCH, TGARCH, AVGARCH, NGARCH, IGARCH,APARCH等多种模式，概念，区别与联系。
【难点】单位根检验模型的选择、误差修正模型的选择，ARMA模型、GARCH模型的滞后变量的确定。
教学基本内容
第五节ARMA模型、GARCH模型的估计
第六节案例分析
本章小结
本章主要公式表
思考题与练习题
教学过程设计：课堂教学采用和现代化的教学手段结合的形式，利用多媒体教学手段效率高的特点，结合传统板书的讲授形式。
具体方法为：一、引入；二、讲授；三、小结
教学方法及手段（请打√）：讲授√、讨论□、多媒体讲解√、模型、实物讲解□、挂图讲解□、音像讲解□等。
作业、讨论题、思考题：
P257课堂讨论10.5(不交书面作业，当堂答疑)
参考资料（含参考书、文献等）：庞浩等《经济计量学》；李子奈《计量经济学》；张成思《金融计量学：时间序列分析视角》；汪昌云等《基于EVIEWS的金融计量学》；邹平《金融计量学》；姜近勇《金融计量学》
金融计量学课程教案
授课题目（教学章、节或主题）：
第10章时间序列计量经济模型
授课时间
安排
第15-16周2课时
教学器材与工具
多媒体
授课类型
（请打√）
理论课√讨论课□实验课□习题课□双语课程□其他□
教学目的、要求（分掌握、熟悉、了解三个层次）：
1.知识掌握：掌握自回归模型(AR)、移动平均模型(MA)、自回归移动平均模型(ARMA)以及差分自回归移动平均模型(ARIMA)以及ARCH，GARCH簇模型的理论与分析方法。
2.能力培养：通过本单元的讲解，使学生能够利用ARIMA（p，d，q）或者GARCH (p,q)簇模型进行时间序列的数据拟合，提高学生分析问题解决问题的实际能力。
教学重点及难点：
【重点】ARMA模型、GARCH模型的估计的基本概念与估计方法，应用单位根检验、协整检验方法及ARMA模型、GARCH模型进行案例分析。