计量经济学大纲

《计量经济学》课程教学大纲编写说明一、课程名称：计量经济学二、课时及学分：课时：72课时学分： 4学分三、先修课程：《西方经济学》、《微积分》、《线性代数》、《概率论与数理统计》等。

四、教学方法要求：采用多媒体教学与传统板书教学相结合的方式。

以多媒体教学为主，授课过程中在必要时辅以板书讲解。

学生要求在实验室上机实习和完成作业。

五、教材及参考书：1．教材：《经济计量学精要》（第二版）（美）达莫达尔N.古亚拉提著，张涛译，北京：机械工业出版社，2000年2．主要参考书：（1）《计量经济分析方法与建模》高铁梅，北京：清华大学出版社，2006年（2）《计量经济学》李子奈，北京：高等教育出版社，2000年（3）《计量经济学——方法与应用》李子奈，北京：清华大学出版社，1992年（4）《经济计量学》张保法，郑州：河南人民出版社，1992年（5）《经济计量学》李长风，上海：上海财经大学出版社，1996年3．教科书简介：《经济计量学精要》是一本标准的教科书。

全书共分为四个部分，第一部分详细介绍了标准统计的内容，这是计量经济方法的理论基础；第二部分着重介绍了计量经济学的基础工具——线性回归方程；第三部分对古典线性回归方程的若干假设进行了详细的阐述；第四部分简要介绍了联立方程技术。

通览本书，具有以下两个突出的特点：一是基础性。

本书是一本计量经济学初级教科书。

主要以理论分析为主，没有涉及复杂的数学计算、推导和证明，通过宏观经济、微观经济中的典型实例向初学者通俗、形象地介绍单方程技术，再到联立方程技术，全面反映了计量经济学研究的主要内容，并介绍了计量经济学研究的最新成果。

可以预见，该书将对计量经济学的教学和研究起到有益的作用。

六、课程的性质、目的、内容和任务：《计量经济学》是教育部确定的高等学校经济学门类各专业8门共同核心课程之一，是经济类专业的必修课，管理学类专业的选修课。

本课程属于综合性交叉学科，涉及西方经济学、数理统计及高等数学的基本知识。

本课程是一门以经济理论为前提，利用数学、数理统计方法及计算技术，根据实际观测资料来研究经济现象，分析经济过程，探讨经济规律，对反映经济现象本质的经济数量关系进行研究的学科。

内容主要包括计量经济学的基本知识、基本理论、基本方法和计量经济学模型的主要应用。

基本知识包括计量经济学的涵义、计量经济学研究的内容和方法以及给出计量经济学的全貌、基本理论和基本方法。

课程的主要特点是理论与实际应用并重，既要认真学习基本理论知识，又要注重经济计量方法在实践中的应用。

本书抛开了复杂的数学计算以及繁琐的推导和证明，将深入浅出的理论分析贯彻始终。

同时，计量经济学还是计算机、经济学等多门学科相互联系的交叉学科，在社会生活各个领域都起到了很大的作用，是各类高级人才必备的一门方法论工具。

该课程目的是：通过学习、掌握计量经济学的基本原理和常用方法，研究经济中的有关问题，训练学生运用计量方法、经济计量模型进行创造的思维方法。

掌握计量经济学的学科性质和研究内容，了解计量经济学发展简史；掌握计量经济学与其它学科之间的关系；掌握计量经济研究的运用步骤；了解计量经济学内容体系。

并在此基础上，培养学生利用计量经济学的方法，学习和实践现代经济学的基本理论以及用定量的方法分析、解决实际经济生活中有关经济学问题的能力。

此外，通过该学科的学习，使学生对其他学科的学习和深入研究做好充分的方法论准备，使学生形成有效的学习迁移。

本课程的内容简介：本课程讲述计量经济学的一些基础知识，内容包括：一、线性回归和多元线性回归的基本原理，重点是一元线性回归的回归方程和最小二乘法，误差以及线性回归的显著性检验；多元线性回归模型及参数估计、假设检验和回归预测；逐步回归、多项式回归和最小二乘解。

二、虚拟变量回归模型。

重点是虚拟变量作自变量的模型设定和检验。

三、异方差和自相关广义线性模型。

重点是（同时也是难点）异方差的检验、广义最小二乘法、残差一阶自回归模型、权矩阵的最佳选择等。

四、联立方程模型与二阶段最小二乘法。

五、回归方法专题，包括滞后变量回归模型等。

本课程融计量经济学理论方法与应用模型为一体；以初级水平为主，适当引入中级水平的内容；以经典线性模型为主，适当介绍一些适用的扩展模型。

课程将详细介绍经典的单方程计量经济学模型和联立方程计量经济学模型的理论方法。

在应用软件中，课程主要介绍Excel软件和Eviews软件在计量经济分析方面的具体操作和应用。

采用的教学方法指导思想：以课堂讲授计量经济方法原理为主，由经济管理或经济研究案例引出对经济计量方法的需求，从而激起学生对方法的学习兴趣。

教师根据教学进度给出软件操作指南，使学生在学习方法的同时，掌握相应工具的使用。

教师把软件操作指南放在校园网上，供学生随时查阅。

同时，把理论和实践相结合，开展当今热点问题的讨论，激发学生的研究兴趣，学习如何发现、分析和提炼自己的观点，把握写作的技巧等实际应用问题。

七、其它说明该大纲用于72课时本科计量经济学课程，54课时本科计量经济学课程的内容授课内容为：第一章至第十三章。

课时分配表注：计划课时为72学时，其中有2学时用于期中考试。

第一章经济计量学的特征及研究范围一、学习要求在经济学、金融学、管理学、营销学以及一些相关学科的研究中，定量分析用得越来越多，对于这些领域的初学者来说，掌握一至两门经济计量方面的课程是十分必要的。

这个领域的研究也因此变得十分流行。

本章的目的旨在给初学者一个经济计量学的概貌。

通过本章的学习，要求学生了解经济计量学的基本概念、内容体系和本课程涉及的内容，以及经济计量学的主要应用和建立与应用经济计量学模型的工作步骤；理解经济计量学是一门经济学科以及在经济学科中的地位。

本章要了解各种基本概念，理解经济计量学的研究对象和内容。

本章的重点是经济计量学中的基本概念的理解，建立与应用计量模型的工作步骤等。

二、课程内容1、教学内容：（1）计量经济学与计量经济学模型的概念主要介绍计量经济学的产生、计量经济学的发展、计量经济学在中国的发展。

并在介绍计量经济学的概念发展以及在此基础上形成的经济数学模型、数理经济模型以及计量经济模型的概念。

（2）计量经济学的内容体系简单介绍了广义计量经济学和狭义计量经济学的含义和计量经济学建模理论与方法的发展历程以及理论计量经济学和应用计量经济学研究的主要内容。

（3）计量经济学是一门经济学科从不同的角度论述了计量经济学是一门经济学科，并简单阐明了计量经济学在经济学科中的地位。

（4）理论模型的设计详细介绍理论模型设计的具体步骤，并指出在选择变量时常见的几类错误。

（5）样本数据的收集介绍了几种常用的样本数据及其特点。

（6）模型参数的估计和模型的检验简单介绍模型参数估计和检验的方法及其步骤。

（7）计量经济学模型成功的三要素及相关问题着重介绍了计量经济学模型成功的三个要素及相关分析、回归分析和因果分析的涵义。

（8）计量经济学应用软件介绍主要介绍了计量经济学中常用的几种计量经济分析软件包。

（9）计量经济学模型的应用简单介绍了计量经济学模型应用的四个方面。

2、重点与难点：（1）了解计量经济学的相关概念、研究内容、研究对象，理解和掌握理论模型设计的步骤、参数估计和模型的检验等概念的发展过程，以及在此过程中统计专业软件的发展概况。

（2）掌握计量经济学模型成功的三要素和模型应用的四个方面，考试时这一章一般只出名词解释、填空或选择题。

因此要加强概念的记忆。

（3）怎样理解产生于西方国家的计量经济学能够在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用？第二章基本统计概念的回顾一、学习要求回顾了概率、概率密度、和随机变量等基本概念。

主要是为了帮助那些没有学过概率论的同学积累一些基本知识，以便后面的学习能够顺利进行。

通过本章的学习，要求学生能够有一定的概率论基础，对基本的统计概念熟练掌握。

并且能够掌握基本的概率运算技能。

由于我们的目的并不是传授统计学，而是复习和回顾在本书后面头轮中所必需了解的一些基本统计概念，因此，对这些概念的讨论更多的是直观的。

本章介绍了一些重要公式。

要学会利用这些公式计算随即变量的概率以及如何估计概率分布的数字特征，比如期望值、方差、协方差、相关系数、条件期望值等等。

在介绍公式的同时，我们会仔细区分总体矩和样本矩，并给出相应的计算公式。

另一方面，在统计学中，总体和样本的两分性非常重要，因为在许多实际运用过程中，我们仅有来自于总体的一两个样本，而且常常是通过这些样本矩来推断总体矩。

如何利用样本对总体进行推断，我们将在随后的两章中讨论。

二、课程内容1、教学内容：（1）一些基本符号介绍一些常用的基本数学符号：求和符号。

以及这些符号的性质。

（2）试验、样本空间、样本点、事件介绍试验、样本空间、样本点、事件的基本概念和性质。

并通过实际的例子来说明它们的表征和识别技巧。

（3）随机变量与概率介绍随机变量的概念和分类，概率的古典定义。

（4）随机变量与概率密度函数介绍离散随机变量和连续随机变量的概率密度函数、累计分布函数的定义和数学表达式。

通过首先介绍离散型随机变量的概率密度函数来过渡到连续随机变量的情形。

并且详细讲解了它们的分布函数图像的解释和特征。

（5）多元随机变量的概率密度函数将单变量或一元随机变量的概率密度函数扩展到多元的概率密度函数，主要介绍双变量联合概率密度函数、边缘概率密度函数、条件概率密度函数以及统计的独立性。

并且通过实例来的讲解来加深印象。

（6）概率密度的特征介绍期望的定义和性质，方差的定义和性质，协方差的定义和性质。

定义相关系数的数学表达式及其性质。

介绍相关变量的方差、条件期望。

介绍样本的基本统计量。

并通过图解的方式来形象地展现各个统计量的特征。

2、重点与难点：(1)熟练掌握概率、概率密度、和随机变量等基本概念。

(2)能够运用概率论计算随机变量的概率。

(3)能够通过概率密度函数求解不同类型随机事件的概率。

(4)会求样本的基本统计量。

第三章一些重要的概率分布一、学习要求在前面的章节中我们讲到随机变量可以用其概率密度函数的一些数字特征（或矩）来描述，比如期望值和方差。

但是，由于随机变量种类繁多，因此假设知道其概率密度实际上是较高的要求。

但在实际中，一些随即变量经常发生，因此统计学家能够确定其概率密度函数并归纳出其性质。

这里，我们主要关注的是一些基本的概率密度函数。

但是，在任何一本标准统计教科书上，你都会发现统计学家还对其他的一些概率密度函数作了仔细的研究。

本章讨论了计量经济学中广泛应用的4个重要概率分布：（1）正态分布；（2）X2分部；（3）t分布；（4）F分布。

概括了上述4个分布的主要特征。

通过几个具体例子阐明了这些分布是构建许多统计理论及实践的基础。

通过本章的学习，能够辨别不同概率分布的使用条件，能够熟练掌握使用各种概率分布表。