计量经济学 课程教学大纲
计量经济学大纲
《计量经济学》课程教学大纲课程名称：计量经济学课程编号：07000119学时：48学时学分：3学分开课学期：第6学期课程类别：学科技术基础必修课考核方式：考试适用专业：统计学先修课程：工程数学、统计学、计算机基础一、课程的性质、目的与任务计量经济学是统计学专业的基础必修课程，其主要目的是培养学生掌握计量经济学的基本概念、基本理论和基本方法，初步学会建立和使用计量经济模型，培养学生运用计量经济学知识处理经济问题的基本能力。
二、课程的基本要求该门课程主要要求学生学会运用计量经济学的有关原理解决实际问题，重点掌握一元线性回归模型，多元线性回归模型的有关计算、检验，异方差、自相关、多重共线性的相关理论，联立方程模型的建立，以及计量经济学的发展趋势。
三、教学内容及基本要求1.计量经济学导论掌握什么是计量经济学，计量经济学的研究方法，计量经济学的变量、数据、参数与模型。
2.一元线性回归分析掌握一元线性回归模型及其假定，模型参数的最小二乘估计，样本决定系数及回归直线拟合优度的检验，随机项u的方差σ2的估计量，回归系数估计量的显著性检验，回归方程的显著性检验，利用回归方程进行预测，一元线性回归分析案例。
3.多元线性回归模型掌握多元线性回归模型，模型参数的最小二乘估计，参数估计式β的统计性质，回归方程的显著性检验，回归系数估计量的显著性检验，利用多元回归方程进行预测，多元线性回归分析案例。
4.相关分析掌握相关的概念，偏相关系数，复相关系数。
5.非线性模型的线性化了解非标准线性模型的标准化，非线性模型的标准线性化。
6.异方差掌握异方差性，异方差性的后果，异方差性的检验方法，异方差性问题的解决方法。
7.自相关掌握自相关，自相关对参数估计的影响，自相关检验，消除自相关影响的方法，关于存在自相关时的预测的说明。
8.多重共线性掌握多重共线性，多重共线性引起的后果，多重共线性检验，解决多重共线性的方法，实例。
9.联立方程模型和识别掌握联立方程模型的概念，联立方程模型的类型，联立方程模型识别的问题，结构方程的识别规则。
计量经济学课程大纲
计量经济学课程大纲
1. 课程简介
•本课程旨在介绍计量经济学的基本概念、方法和应用。
通过本课程，学生将了解如何运用经济理论和统计学工具来分析和解释实际经济现象。
•课程内容包括计量经济学的基本原理、回归分析、假设检验、模型评估和解释，以及计量经济模型的实际应用。
2. 学习目标
•理解计量经济学的基本原理和方法。
•掌握回归分析的基本步骤和假设检验的原理。
•熟悉计量经济模型的评估和解释方法。
•能够运用计量经济学模型分析实际问题。
3. 教学内容及安排
第一周：导论和基本原理
•计量经济学的定义和发展历程
•基本概念和术语介绍
•经济数据的获取和准备
•计量经济模型的基本原理
第二周：简单回归分析
•简单线性回归模型的建立和估计•误差项的假设和检验
•回归系数的解释和评估
•模型诊断
第三周：多元回归分析
•多元线性回归模型的建立和估计
•多元回归模型的假设检验
•多元回归模型的解释和评估
•变量选择和样本外预测
第四周：计量经济模型的扩展
•非线性回归模型
•分类变量和虚拟变量的引入
•政策影响分析
第五周：计量经济模型的实际应用•面板数据模型
•时间序列模型
•聚类分析
第六周：计量经济模型的评估和解释•模型诊断和修正
•模型的解释和解读
•实证研究的写作和报告
4. 考核方式
•平时成绩占60%，包括课堂参与和作业完成情况。
•期末考试占40%，考察学生对计量经济学基本概念和方法的掌握程度。
5. 参考教材
•英文教材：。
《计量经济学》课程教学大纲
计量经济学》课程教学大纲、课程信息通过本课程的学习，学生应具备以下几方面的目标：1.掌握计量经济学的基本原理和方法，了解计量经济学的应用领域，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；2.能够建立并应用简单的计量经济学模型，对现实经济现象中的数量关系进行实际分析；3.具有进一步学习与应用计量经济学理论、方法与模型的基础和能力。
课程目标对毕业要求的支撑关系表三、教学内容与预期学习成效5.可化为线性的多元非线性回归模型6.含有虚拟变量的多元线性回归模型4第四章经典隼方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型课程目标1、2、31.多重共线性2.异方差性3.内生，解释变量问•苞4.模型设定偏误间愁1.掌握多重共线性的原理、后果、原因、检验及消除方法2.掌握异方是性的原理、原因、后果、检验及消除方法3.掌握模型内生性解释变号问题的原理，检验及消除方法4.了解摸型设定的偏误问题5.会用相关软件实现各过程1.理论课堂多媒体教学•用软件演示实现各个过程辅助；2.实验谡堂案例实际操作，巩固如强所学内容5时何序列计量经济学模型课程目标1、2、31.时间序列模型的序列相关性2.时间序列的平穗性及其检验3.协整与误差修正模型4.恪兰杰因果关系检验1.掌提时间序列模型的序列相关性原理、原因、后果、检睑及消除方法，并会用相关软件操作2.掌握时间序列的平德性毓念及检慈方法，并会用相关软件操作3.了解协整的慨忿及误差修正模型的原理，会用相关软件建模4.了解格兰杰因果关系检验原理，并会用相关软件操作1.理论深堂多蝶体教学•用软件演示实现各个过程辅助：2.实验课堂案例实际操作•巩固加强所学内容理论时+实课时四、教学目标达成度评价1.教学目标1、2的达成度通过课堂提问、课堂讨论、课后作业、闭卷考试、实验进行综合考评；2.教学目标3的达成度通过课堂学习、实验报告完成进行综合考评。
五、成绩评定课程成绩包括三个部分，分别为平时成绩、期末考试、实验。
《计量经济学》课程教学大纲
《计量经济学》课程教学大纲课程代码：ABGS0106课程中文名称：《计量经济学》课程英文名称：Econometrics课程性质：必修课程学分数：3学分课程学时数：48学时授课对象：国际经济与贸易本课程的前导课程：微（宏）经济学, 线性代数、概率论、统计学等课程一、课程简介《计量经济学》是国际经济与贸易专业的必修专业基础课,其任务与目的是讲述的基本理论和知识，并为进一步学习专业课，运用数学模型方法定量分析和描述具有随机性特征的经济变量关系打下良好基础。
二、教学基本内容和要求课程教学内容：（一）导论课程教学内容：1. 什么是计量经济学：计量经济学的产生与发展，计量经济学的性质，计量经济学与其他学科的关系；2. 计量经济学的研究方法：模型设定，估计参数，模型检验，模型应用；3. 变量、数据、参数与模型：计量经济模型中的变量，计量经济学中应用的数据，参数及其估计准则，计量经济模型的建立；课程重点、难点：课程重点体现在计量经济模型中的变量，计量经济学中应用的数据，难点在于参数及其估计准则。
课程教学要求：了解计量经济学的产生与发展，理解计量经济学的研究方法以及计量经济模型中的变量，掌握参数估计准则。
（二）简单线性回归模型课程教学内容：1. 回归分析与回归方程：回归与相关，总体回归函数，随机扰动项，样本回归函数；2. 简单线性回归模型的最小二乘估计：简单线性回归模型的基本假定，普通最小二乘法(OLS) ，最小二乘估计的统计性质；3. 回归系数的假设检验，ß1和ß2回归系数的假设检验；4. 拟合优度的度量，总变差的分解，可决系数，可决系数与相关系数的关系；课程重点、难点：课程重点在于简单线性回归模型的最小二乘估计，课程难点体现在回归系数的区间估计和假设检验。
课程教学要求：了解回归分析的基本概念，理解最小二乘估计方法，掌握相关的检验。
（三）多元线性回归模型课程教学内容：1. 多元线性回归模型：模型设定，矩阵表示方式；2. 多元线性回归模型的最小二乘估计：多元线性回归模型的基本假定，普通最小二乘法(OLS) ，最小二乘估计的统计性质。
计量经济学教学大纲
计量经济学教学大纲
一、课程概述及目的
计量经济学是经济学中的一门重要学科，通过应用统计学和数学方法对经济学理论进行测量，研究经济现象及其规律性。
本课程旨在介绍计量经济学的基本理论、方法及其在实证研究中的应用。
二、教学内容
1.计量经济学基本概念和测量工具
2.单方程回归模型和多元回归模型的建立及其应用
3.非线性模型的建立和应用
4.时间序列模型及其应用
5.面板数据模型及其应用
6.近期新增方法论和技术的讲解和应用
三、教学目标
1.掌握计量经济学的基本概念、方法和技术；
2.能够熟练应用单方程回归模型、多元回归模型等方法；
3.能够根据实际研究问题，选择合适的测量方法和模型；
4.熟悉计量经济学的最新研究进展和新兴技术，具有一定的科研能力。
四、教学方法
结合案例和实例进行讲解；
通过实证研究和实际数据拟合进行授课；
独立和小组探究，培育科研能力；
使用统计软件进行计量经济学实践。
五、考核方式
出勤、课堂表现、案例分析、论文撰写、期末考试等多种方式综合考核。
六、教学资源
1.主教材：《计量经济学》；
2.副教材：《计量分析基础》；
3.统计软件：Stata、Eviews等。
本课程旨在使学生具备更加全面的经济学理论基础，能够更加顺利地进行量化研究，对毕业论文、研究生导师的选择以及进入相关工作提供了有力的支持。
《计量经济学》(01130037)课程教学大纲(54)最新
《计量经济学》课程教学大纲一、《计量经济学》课程说明（一）课程代码：01130037（二）课程英文名称：Econometrics（三）开课对象：国际贸易本科专业（四）课程性质：计量经济学是经济学学科的一门基础理论课，属于本科的专业教育课。
本课程的目的在于运用统计和数学的有关理论和方法进一步研究经济现象的普遍规律。
计量经济学的前导课程包括：微积分、线性代数、概率论、数理统计和经济学。
（五）教学目的：通过计量经济学的教学，使学生掌握计量经济学的基本原理和方法，了解计量经济学的应用领域，学会用计量经济模型对实际经济问题进行实证分析。
（六）教学内容：计量经济学与经济学、统计学、数学等学科的关系；单方程模型基本估计理论和检验方法；构造理论计量经济模型的基本方法，以及计量经济模型在不同领域的具体应用。
（七）学时数、学分数及学时数具体分配学时数：48学时分数：3学分学时数具体分配：序号教学内容讲授实践/实验合计1导论2022线性回归的双变量模型3053双变量模型的假设检验3084多元回归的估计与假设检验60145回归模型的函数形式40186虚拟变量回归模型60247模型选择的标准与检验40288多重共线性60349异方差604010自相关604611复习248合计48048（八）教学方式以多媒体教学手段为主要形式的课堂教学。
（九）考核方式和成绩记载说明考核方式为考试（开卷或闭卷）。
严格考核学生出勤情况，达到学籍管理规定的旷课量取消考试资格。
综合成绩根据平时成绩和期末成绩评定，平时成绩占15%，期中成绩占15%，期末成绩占70%。
二、讲授大纲与各章的基本要求第一章导论教学要点：1、什么是计量经济学2、计量经济学的产生与发展3、计量经济学的应用步骤4、有关的参考资料与常用软件（主要EViews）5、本课程的特点及要求教学时数：2学时教学内容：第一节计量经济学第二节建立计量经济学模型的步骤和要点第三节计量经济学的模型的应用教学重点：第二节建立计量经济学模型的步骤和要点教学难点：EViews软件的应用考核要求：1、识记什么是计量经济学2、识记计量经济学的产生与发展3、领会计量经济学的应用步骤4、识记有关的参考资料与常用软件（主要EViews）5、识记本课程的特点及要求第二章线性回归的双变量模型教学要点：1.回归的含义2.总体回归函数3.总体回归函数的统计假定4.随机误差的性质5.样本回归函数6.“线性”回归的特殊含义7.最小二乘法教学时数：3学时教学内容：第一节回归的含义第二节总体回归函数第三节总体回归函数的统计或随机设定第四节随机误差项的性质第五节样本回归函数第六节参数估计教学重点：总体回归函数、样本回归函数、最小二乘法教学难点：最小二乘法考核要求：1.识记线性回归双变量模型的概念2.理解总体回归函数和样本回归函数3.领会随机误差的性质4.运用最小二乘法进行参数估计第三章双变量模型：假设检验教学要点：1.古典线性回归模型的假定2.普通最小二乘估计量的方差与标准差3.OLS估计量的性质4.OLS估计量的抽样分布5.假设检验6.拟合优度：判定系数R27.回归结果报告8.正态检验9.预测教学时数：3学时教学内容：第一节古典线性回归模型第二节普通最小二乘估计量的方差和标准误第三节ols估计量的抽样分布或概率分布第四节假设检验第五节拟合优度第六节正态性检验教学重点：古典线性回归模型的假定、普通最小二乘估计量的方差与标准差、假设检验、拟合优度。
《计量经济学》课程教学大纲
计量经济学Econometrics一、课程基本信息学时：48（含实验10学时）学分：3考核方式：考试，平时成绩占总成绩的30%中文简介：计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
计量经济学要运用大量的数学方法，特别是许多数理统计方法，但数学在这里只研究的工具，而不是研究的主体。
计量经济学的目的是要把实际经验的内容纳入经济理论，确定表现各种经济关系的参数，从而验证经济理论、预测经济发展的趋势，为制定经济政策提供依据。
计量经济学有理论计量经济学和应用计量经济学。
理论计量经济学是关于经济关系计量的方法论学科。
而应用计量经济学是运用理论计量经济学提供的工具，研究经济学中某些特定领域的经济数量问题，例如。
生产函数、消费函数、供给函数、劳动就业等，应用计量经济学研究的是具体的经济现象和经济关系，研究它们在数量上的联系及其变动规律性。
本专业学习的计量经济学是应用计量经济学。
计量经济学产生于20世纪30年代，在随后数十年中得到了迅速的发展，现已成为经济学的一个重要组成部分。
在西方发达国家，计量经济学早已成为经济类学科的必修课，近年来也开始被列为我国经济类学科的核心课程。
二、教学目的与要求计量经济学的学习过程中，会用到很多数学知识、经济学知识，如概率论和数理统计、微积分、线性代数、微观经济学、宏观经济学等等。
计量经济学一方面可以使学生学以致用；另一方面可以为学生撰写和分析调研报告、课程论文、毕业论文等奠定方法论基础，并为进一步的科学研究打下扎实的计量经济学功底。
计量经济学的目的是要把实际经验的内容纳入经济理论，确定表现各种经济关系的参数，从而验证经济理论、预测经济发展的趋势，为制定经济政策提供依据。
计量经济学的教学包括理论教学和实践教学两部分。
理论教学要求学生充分理解并掌握计量经济学的主要概念、原理与方法，具有运用计量经济学方法解决实际经济问题的初步能力，能够作初步的经济计量分析与经济预测，为进一步学习中级计量经济学和高级计量经济学等后续课程打下一定基础。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
乘原则，确定 bˆ0 和 bˆ1 的方法叫做最小二乘法。其计算公式为
bˆ1 =∑xi yi／∑xi2
bˆ0 =Y - bˆ1 X
第三节 计量经济学的内容、目的和方法论 1.主要内容 （1）内容 计量经济学的内容可概括为方法论和应用两个方面。 （2）目的 计量经济学的目的是结构分析、预测未来和政策评价。 （3）方法论 计量经济方法分为四个步骤，分别是设定计量经济模型、估计计量经济模型的参 数、计量经济模型的检验和计量经济模型的应用。 2.基本概念和知识点 理论计量经济学、应用计量经济学、模型的经济理论检验、模型的统计检验、模 型的计量经济检验、经济结构分析、经济预测、经济政策评价
《计量经济学》课程教学大纲
一、课程基本信息 课程代码：040223 课程名称：计量经济学 英文名称：Econometrics 课程类别：专业课、学科基础课 学 时：54（其中实验 18 学时） 学 分：3 适用对象：经济类本科各专业 考核方式：考试 先修课程：《微积分》、《线性代数》、《概率论与数理统计》、《微观经济学》、《宏
其中 X
=
1 n
∑xi
，Y
=
1 n
∑yi
，xi =Xi -
X ，yi =Yi -
Y 。由此得出三个结论：一是回
归直线通过点( X ,Y )；二是Yˆ =Y ；三是∑ei=∑ei Xi=0。
2.基本概念和知识点 最小二乘法、回归系数的估计量、残差平方和
第三节 最小二乘估计量的统计性质
1.主要内容
（1）线性特性 估计式 bˆ0 和 bˆ1 为Yi的线性函数。 （2）无偏性 估计量 bˆ0 和 bˆ1 的均值等于b0和b1。 （3）最小方差特性 估计量 bˆ0 和 bˆ1 在所有线性无偏估计量中具有最小方差。 2.基本概念和知识点
观经济学》、《统计学》和《计算机应用基础》等课程
二、课程简介 计量经济学（亦称经济计量学）是经济学的一个分支，它是在数理经济学、经济
统计学和数理统计学基础上发展起来的一门应用经济学学科。计量经济学在对社会经 济现象作定性分析的基础上，探讨如何运用计量经济方法来定量描述具有随机性特征 的经济变量关系。本课程分单方程回归模型、违背古典假定的计量经济问题和联立方 程模型及应用三大部分。本课程是经济类专业的专业课，适用于经济类各专业本科高 年级学生，通过本课程的教学，要求学生掌握计量经济学的基本理论和主要模型设定 方法，熟悉计量经济分析工作的基本内容和工作程序，能用计量经济学软件包进行实 际操作。
（三）思考与实践 1．思考 进行计量经济学基本理论的思考。 2．实践 完成实验大纲所列实验项目一计量经济学软件 EViews 的使用。
（四）教学方法与手段 本章教学采用课堂讲授与计算机实验相结合，并运用计算机多媒体课件和投影 仪。
第二章 一元线性回归模型 （一）目的与要求
1．一元线性回归模型是计量经济学中最基本的模型，本章从计量经济学 理论的角度，介绍一元线性回归分析方法，内容包括一元线性回归模型的 设定、假设、估计和检验，以及非线性回归模型的线性化。 2．重点是古典假定和参数估计式的性质及其分布，难点是对古典假定的 理解。 3．本章授课 8 学时，上机实验 4 学时。 4．通过本章教学，使学主牢记一元线性回归模型的古典假定和参数估计 式的性质，掌握模型的估计和检验，掌握非线性模型线性化的基本方法。 5．课外学习注意研究已发表的一无线性回归模型。
Econometrics is a branch of economics and is a subject of applied economics developed from mathematical economics, economic statistics and mathematical statistics. Based on qualitative analysis for society and economic appearances, econometrics investigates how to use econometric methods to quantitatively describe the relations of economic variables with random characteristics. This course mainly consists of three parts: single equation regression model, classic-assumption violated econometric question, and simultaneous equation model and its applications. The course is a required course for the specialties of economic kinds, and is suitable for high-grade undergraduate students of each economics specialty. Through the study of the course, students are required to grasp the basic theory and main modeling methods of econometrics, to understand the basic content and procedure of econometric analysis work, and to able to practically operate some econometric software packages.
（4）样本相关系数 相关是指两个或两个以上变量之间相互关系，存在于两个变量之间的相关关系叫 简单相关；存在于三个或三个以上的变量之间的相关关系叫复相关。样本相关系数定
1
义为r =∑xi yi／（∑xi2 ∑yi2 ) 2 ，其与R2有关系r =± R 2 。
2.基本概念和知识点 拟合优度检验、总离差平方和、回归平方和 3.问题与应用 为什么用判定系数R2评价拟合优度，而不用残差平方和作为评价标准？
三、课程性质与教学目的 1998 年，经教育部批准，《计量经济学》课程成为经济类本科各专业八门必修的
核心课程之一，它是经济类本科生的专业基础课程，在经济学人才培养中具有相当重 要的作用和地位。
通过本课程的教学，要求学生达到了解计量经济学作为现代经济学的重要组成部 分所具有的特征与地位，了解计量经济分析方法在经济学科的发展和实际经济工作中 的作用；掌握计量经济学分析经济问题的基本思想，掌握计量经济学建模的基本原理； 熟知计量经济分析的基本内容和工作程序；能够建立（含运用计量经济分析专门软件） 简单的计量经济模型分析问题。
σ 第五节 随机项 u 的方差
2 的估计量
u
1.主要内容
σ σˆ 随机项u的方差
2 的无偏估计量为
u
2 u
=∑ei2／(n-2)
，其标准差记为SE。
2.基本概念和知识点 u 的方差 3.问题与应用
σ 为什么不用∑ei2／n作为方差
2 的估计量？
u
第六节 最小二乘估计量的抽样分布及估计可靠性判定
1.主要内容
估计量的标准差、估计量的方差、t 检验、抽样分布
3.问题与应用
为什么要进行解释变量的显著性检验？
第七节 回归方程的显著性 F 检验 1.主要内容 （1）回归问题的方差分析
线性特性、无偏性、最小方差特性
3.问题与应用
为什么说最小二乘估计量是最优的线性无偏估计量？
பைடு நூலகம்
第四节 样本判定系数及回归直线拟合优度的检验
1.主要内容
（1）总离差平方和分解 总离差平方和∑yi2可分解成回归平方和∑ yˆi 2 和残差平方和∑ei2。 （2）样本判定系数 定义回归平方和与总离差平方和之比为判定系数，即 R2 =∑ yˆi 2 ／∑yi2。 （3）利用R2检验回归直线的拟合优度 0≤R2≤1，R2越接近于 1，则说回归直线与样本观测值拟合越好。R2越接近于零， 则说回归直线与样本观测值拟合越差，或叫拟合优度差。
（1）估计量 bˆ0 和 bˆ1 的抽样分布 估计量 bˆ0 和 bˆ1 分别服从的分布为
σ σ bˆ0 ～N(b0 ,
2 u
／∑xi2)
， bˆ1 ～N(b1 ,
2 u
∑Xi2／n∑xi2)
（2）估计可靠性判定
可用估计量的标准差对估计可靠性进行判定。 （3）估计量 bˆ0 和 bˆ1 的显著性检验 显著性检验是假设检验的一种，对参数是否为零进行 t 检验。 2.基本概念和知识点
（二）教学内容 第一节 一元线性回归模型及其假定 1.主要内容 （1）变量间的关系和回归模型 变量间的关系分为两类，一类是完全确定的关系，另一类是非确定性的依赖关系。 确定性的关系可表示为 Y= f(X)，非确定性的关系表示为 Y= f(X)+u，其中 u 是一个随 机变量。这就是一个数学模型，若研究 Y 对 X 的依存关系，使用这样的模型就称为 回归模型。 （2）一元线性回归模型及其假定 一个解释变量的线性回归模型叫做一元线性回归模型，如Y= b0 +b1 X+u就是。对 此模型给定样本观测值(Xi,Yi)( i=1,2,…,n)，作如下假定。假定 1：ui是一个随机实变量； 假定 2：ui的均值为零；假定 3：ui方差为常数；假定 4：ui服从正态分布；假定 5：不 同Xi与Xj所对应的ui与uj无关；假定 6：ui与Xi无关。 2.基本概念和知识点 线性回归模型、条件期望、回归系数、解释变量；被解释变量
第二节 计量经济学和有关学科的界限