计量经济学2教学大纲
《计量经济学》教学大纲
《计量经济学》教学大纲Econometrics课程编号：0811303总学时：32 （其中理论课学时：24 实验或上机学时：8 ）总学分：2先修课程：《微积分》、《线性代数》、《概率论与数理统计》、《微观经济学》、《宏观经济学》适用专业：国际经济与贸易、市场营销、信息管理与信息系统、金融学、人力资源管理、财务管理、会计学开课单位：经济管理学院工商管理教研室执笔人：苏卫东审校人：杜同爱一、课程教学内容第一章绪论第一节什么是计量经济学第二节计量经济学的产生与发展第三节计量经济学的应用步骤第四节有关的参考资料与常用软件（主要EViews）第二章一元线性回归模型第一节模型及模型的基本假定1.回归分析的概念2.一元线性回归模型3.随机误差项的假定条件第二节参数的估计及估计量的统计性质1.普通最小二乘法2.几个常用的结果3.OLS估计量的统计性质：线性性、无偏性、最小方差性第三节回归方程的拟合优度1.总离差平方和的分解2.样本可决系数第四节回归参数的显著性检验与置信区间1.随机误差项的方差2.回归系数估计值的显著性检验——t检验3.回归系数的置信区间第五节一元线性回归方程的预测1.点预测2.区间预测第六节案例分析第三章多元线性回归模型第一节模型及模型的基本假定1.基本概念2.模型的假定第二节参数的OLS估计及其统计性质1.参数的最小二乘估计2.最小二乘估计量的特征：线性性、无偏性、最小方差性第三节可决系数1.总离差平方和的分解公式2.多元样本可决系数3.修正的样本可决系数第四节显著性检验与置信区间1.回归方程的显著性检验2.解释变量的显著性检验3.回归系数的置信区间第五节预测问题1.点预测2.区间预测第六节案例分析第四章非线性回归模型的线性化第一节变量间的非线性关系第二节线性化方法1.非标准线性回归模型的线性化方法2.可线性化的非线性回归模型的线性化方法3.不可线性化的非线性回归模型的线性化估计方法第三节案例分析第五章异方差第一节异方差的概念第二节异方差的来源与后果1.异方差的来源2.异方差的后果第三节异方差检验1.图示法2.帕克(Park)检验与戈里瑟(Gleiser)检验3.戈德菲尔德-匡特(Goldfeld-Quandt)检验4.怀特（White）检验5.斯皮尔曼（Spearman）等级相关检验第四节克服异方差的方法1.对模型进行变换2.加权最小二乘法3.广义最小二乘法第五节案例分析第六章自相关第一节非自相关假定第二节自相关的来源与后果1.自相关的来源2.自相关的后果第三节自相关检验1.图示法2.回归检验法3.杜宾-瓦森（Durbin-Watson）检验法4.拉格朗日乘数（Lagrange multiplier）检验第四节克服自相关的方法1.广义最小二乘法2.广义差分法第五节自相关系数的估计1.利用DW统计量2.杜宾（durbin）两步法第六节案例分析第七章多重共线性第一节多重共线性含意第二节多重共线性的来源和后果1.多重共线性的来源2.多重共线性的后果第三节多重共线性的检验1.检验多重共线性是否存在2.判明存在多重共线性的范围第四节多重共线性的克服1.排除引起共线性的变量2.差分法3.用被解释变量的滞后值代替解释变量的滞后值4.减小参数估计量的方差第五节案例分析第八章模型中的特殊解释变量第一节随机解释变量第二节滞后变量第三节虚拟变量第四节时间变量二、习题课、课堂讨论内容1.计量经济学到底有什么用处？2.计量经济学参数估计方法的讨论。
计量经济学Ⅱ-教学大纲
《计量经济学H》教学大纲课程编号：032203A课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课□专业必修课□专业选修课□学科基础课总学时：48 讲课学时：32 实验（上机）学时：16 学分：3适用对象：经济学（实验班）先修课程：政治经济学、西方经济学、数理统计、线性代数、经济统计学、计量经济学一、教学目标本课程为高等学校经济学类核心课程，是经济学专业（实验班）本科生的专业课，是在先修初级计量经济学的基础上开设的。
它将经济学、统计学和数学结合在一起，定量化研究经济现象，并透过经济现象揭示其经济活动的本质，以发现经济规律，在培养复合性经济管理人才中起着重要作用。
目标1：进一步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；目标2：掌握初级至中级水平之间的计量经济学理论与方法，并对计量经济学理论与方法的新发展有概念性了解；目标3：能够建立并应用单方程和联立方程的计量经济学模型，对现实经济现象中的数量关系进行实际分析；目标4:具有进一步学习和应用中级以上计量经济学理论和方法的能力本课程是经济学量化分析的基础，为后续专门类经济金融计量统计方法课程打下基础，为经济学理论课程提供经验研究支持。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系本课程按初级至中级之间水平的内容讲授，重点讲授经典与扩展的单方程计量经济学模型的理论与方法、联立方程计量经济学模型理论与方法、时间序列计量经济学模型、应用模型等。
主要讲授的内容有：单方程的几个专门问题，联立方程计量模型理论与方法，扩展的单方程计量模型，时间序列计量模型，计量经济学应用模型。
通过教学让学生了解更多的建模方法并能应用于实证研究。
教学中的重点是单方程专门问题、联立方程计量经济学模型理论与方法、扩展的单方程计量模型、时间序列计量模型。
突破的难点是单方程模型设定偏误检验、非嵌套假设检验、联立方程模型的识别与参数估计及检验方法、随机变参数模型、非线性模型的参数估计、二元选择模型参数估计、面板数据的设定与参数估计、单整与协整、随机时间序列分析模型与误差修正模型。
《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。
计量教学大纲(1-9章)
《计量经济学》教学大纲课程名称：计量经济学课程编号：01007930课程类别：专业方向课/必修学时∕学分：理论学时58学时实践学时10学时∕4学分开设学期：第五学期开设单位：数学与统计学院适用专业：数学与应用数学说明一、课程性质说明1．课程性质专业方向课/必修课2．课程说明《计量经济学》是经济学、数学、统计学以及计算机应用结合的一门方法论学科。
通过本课程的学习，使学生了解计量经济学在经济学课程体系中的地位，初步掌握计量经济学的基本原理和方法，学会应用这些理论和方法建立简单的宏观和微观计量经济模型，并能以计算机技术为工具求解模型，分析实际经济现象。
计量经济学的前置课程为微积分、线性代数、概率论与数理统计、微观经济学、宏观经济学和经济统计学等。
考虑到数学系各专业教学计划中未开设微观经济学、宏观经济学和统计学等前置课程的实际，本门课程的教学应以理论计量经济学为主要内容，适当配以简单的经济应用问题。
二、教学目标通过本课程的学习，使学生了解计量经济学在经济学课程体系中的地位，熟练掌握初等计量经济学的基本原理和方法，掌握应用这些理论和方法建立简单的宏观和微观计量经济模型；并掌握以计算机技术为工具求解简单的线性回归模型，并用其分析预测实际经济现象的能力。
通过课程学习应完成以下任务：1、学生能了解现代经济学的特征，经济数量分析课程在经济学课程体系中的地位，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、学生能熟练掌握基本的经典计量经济学的理论与方法，理解计量经济学的理论与方法的扩展和新发展的有关概念；3、学生能掌握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分析的能力；4、学生能具备进一步学习与应用计量经济学的理论、方法与模型的基础和能力。
三、学时分配表四、教学教法建议主要通过课堂讲授，作业讲评，案例教学等教学方法，以计算机为工具求解案例，同时辅以一定的课外习作及批改。
在教学过程中，注重一下几个方面：1. 消除对计量经济学的认识误区，充分认识计量经济学作为经济学研究特别是实证研究方法论的重要性。
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。
计量经济学教学大纲
《计量经济学》教学大纲一、使用说明（一）课程性质经济计量学是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的经济学的分支学科，是教育部高等学校经济学科教学指导委员会确定的经济学各专业的核心课程之一。
计量经济学已成为经济预测和决策，现代经济管理不可缺少的重要工具。
（二）教学目的计量经济学是由经济学、统计学、数学结合而成的交叉学科，以微积分、线性代数、概率论与数理统计、微观经济学、宏观经济学和经济统计学为先修课程。
按照课程内容深度一般分为初级、中级和高级三个层次，经济学类非统计专业本科生的教学定位于初级与中级之间的水平上，以计量经济学的数理统计学基础知识和经典的线性单方程及经典的线性联立方程模型理论、方法及其应用为主要内容。
通过本课程教学，使学生达到：（1）了解现代经济学的特征，了解计量经济学课程在现代经济学和经济课程体系中的地位作用，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；（3）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，并能以统计和计量分析软件为工具建立计量模型；（4）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。
（四）教学方法授课方式为课堂教学与上机实验；教学方法为多媒体课件教学。
（五）面向专业经济学类（非统计学及数量经济）各专业本科生。
二、教学内容注：文中*内容为选讲内容。
第一章导论（一）教学目的与要求通过本章的学习，要求学生了解计量经济学的起源与发展；掌握计量经济学的学科性质、基本概念与内容体系；掌握建立与应用计量经济学模型的主要步骤。
（二）教学内容本章教学重点难点为：计量经济学的学科性质、基本概念与内容体系；建立与应用计量经济学模型的主要步骤。
本章共分三节：第一节计量经济学概述一、计量经济学的产生与发展1、计量经济学的产生2、计量经济学的发展二、计量经济学的学科性质1、计量经济学的含义2、计量经济学与其他相关学科的关系三、计量经济学的内容体系1、广义计量经济学和狭义计量经济学2、初、中、高级计量经济学3、理论计量经济学和应用计量经济学4、经典计量经济学和非经典计量经济学5、微观计量经济学和宏观计量经济学第二节计量经济学的基本概念一、计量经济模型中的变量1、解释变量和被解释变量2、内生变量和外生变量3、滞后变量与前定变量4、控制变量二、计量经济分析中的数据1、时间序列数据(time series data)2、横截面数据(cross-sectional data)3、混合数据(panel data)三、参数估计的方法四、计量经济模型1、计量经济模型的形式及其构成要素2、计量经济模型的特点第三节建立与应用计量经济学模型的主要步骤一、根据经济理论建立计量经济模型二、样本数据的收集三、估计参数四、模型的检验1、经济意义检验2、统计检验3、计量经济学检验4、预测检验五、模型的应用1、结构分析2、经济预测3、政策评价4、经济理论的检验与发展（三）教学方法与形式授课方式为课堂教学；教学方法为多媒体课件教学。
高级计量经济学(2)教学计划及大纲
《高级计量经济学（2）》教学计划及大纲林光平教授 ［美国］波特兰州立大学 经济系/faculty/KPL/XMU使用教材﹕1. Greene, Econometric Analysis, 5th Ed., Prentice Hall, 2003.2. Lin, K.-P., Computational Econometrics: GAUSS Programming forEconometricians and Financial Analysts, ETEXT Publishing, Los Angles, 2001; 中文版: 林光平 ,《计算计量经济学--计量经济学家和金融分析师GAUSS编程和应用》清华大学出版社,2003.参考教材﹕1. Hayashi, F., Econometrics, Princeton University Press, 2000; 中文版: 《计量经济学》[日]林文夫著，朱保华校译，上诲财经大学出版社,2005.2. Wooldridge, J. M., Econometric Analysis of Cross Section and PanelData, The MIT Press, 2002.3. 其他重要文献在课程内容中另列.基础知识﹕1.线性回归模型及应用–BETA系数、线性限制、虚拟变量及结构变化2.异方差性及自相关-模型检定及估算3.动态模型-滞后变量及工具变量的应用课程内容（约四十小时，2008年三至四月进行）﹕1.使用ＧＡＵＳＳ软件从事计量经济计算简介2.非线性问题的计算基础、非线性优化方法简介3.非线性回归方法﹕最小乘方及最大似然函数计算、非线性限制检定4.非线性计量经济模型–4.1.ＢＯＸ–ＣＯＸ转换4.2.随机前沿面(Stochastic Frontier)生产函数4.3.异方差结构函数估算4.4.序列相关ARMA模型4.5.条件异方差方程ARCH及GARCH模型4.6.结构变化及转置–随机性结构变化、结构变化点之检定及估算、马可夫 (Markov-Chain)转置过程分析5.非线性及线性ＧＭＭ方法及应用6. 面板数据(Panel Data)–6.1.固定效果及随机效果模型6.2.自相关面板数据6.3.动态面板数据分析7.定性选择模型(进度许可时讲授）–7.1.二元及多元Pobit及Logit模型7.2.限制因变量Tobit模型7.3.计数数据(Count Data)及Poisson模型7.4.持续数据(Duration Data)及Hazard方程模型课程要求﹕英文教材，中文讲课, 五次作业期末考试（开卷,英文试题,但可中文作答,时间及地点待订)。
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教学内容 既要重视理论方法，也要重视应用模型和应用中实际问题的解决；
第：562章7其89它79现3 代计量经济学选模型择性样本模型 计时量间经 序济列学的模协型整方和法误论差基修 础正持模型续时间数据模型
第4章Panel 教学内容安排：求全不求专
3 Panel Data的单位根检验和协整检验
Data模型
非参数计量经济学模型
动态计，李子奈 叶阿忠，清华大学 出版社，2000年9月
William H.Greene,《Econometric Analysis》 (Fifth Edition), Prentice-Hall Inc., 2003
课程说明
教学内容
第1章导论
现代计量经济学的内容体系 计量经济学模型方法论基础
第2章现代时间序列分析模型
时间序列的平稳性和单位根检验 时间序列的协整和误差修正模型 结构变化的时间序列单位根和协整检验
第3章微观计量经济学模型
二元离散选择模型 多元离散选择模型 计数数据模型
课程说明
既 教要学重内视 容理 安论 排方 ：法 求， 全也 不要求 重 专变视应截用矩模型模和型应用中实际问题的解决；
对Gr于ee理ne论,《方E法co，no重m点et掌ric握A的n变a是lys思系is路》数而(F不i模fth是E型数di学ti和o过n)动程, P；r态enti模ce-H型all Inc.
第4章Panel Data模型 教学课件—基本教学要求
4.3
Panel
Data的单位根检验和协整检验
第计3量章经微济观学计模量型经方济法学第论模基型5础章其它现代计量经济学模型
时Gr间ee序ne列,《的E协co整no和m误et差ric修A正n空a模lys型间is》计(Fi量fth E经diti济on)学, Pr模enti型ce-Hall Inc.
《计量经济学》课程教学大纲
《计量经济学》课程教学大纲（参考学时：54学时）一、课程性质、目的和任务课程性质：专业选修课课程目的和任务：计量经济学是教育部高等学校经济学学科教学指导委员会确定的经济类各专业的核心课程，是经济类专业必修课，属于应用经济学。
经济计量学是以经济理论为前提，利用数学、数理统计方法与计算技术,根据实际观察数据来研究带有随机影响的经济变量之间的数量关系和规律的一门学科,其目的是通过建立经济计量模型来研究经济变量之间内在的数量规律。
通过本课程的学习，要求学生掌握计量经济学的基本原理和方法，培养实证分析与量化分析的思维能力。
二、教学内容及基本要求（一）计量经济学导论教学内容:什么是计量经济学，计量经济学的研究步骤，变量、参数、数据与模型的概念. 基本要求:1、掌握计量经济学的学科性质。
2、掌握计量经济学与其他学科之间的关系。
3、掌握计量经济学研究的运用步骤。
4、掌握参数、变量、数据和模型等概念。
重点难点：1、计量经济学的概念。
2、计量经济学的研究步骤。
（二）简单线性回归模型教学内容：回归分析与回归函数，简单线性回归模型参数的估计，拟合优度的度量，回归系数的区间估计和假设检验，回归模型的预测。
基本要求：1、了解总体回归方程和样本方程。
2、掌握古典回归模型的假定。
3、掌握OLS法的基本原理和高斯—-马尔科夫定理。
4、了解系数的估计误差与置信区间。
5、掌握回归模型统计显著性检验的意义和方法。
6、掌握回归模型参数估计和统计检验的EVIEWS软件实现。
重点难点:1、相关分析与回归分析的区别与联系。
2、最小二乘估计式的统计性质。
3、可决系数与相关系数的关系。
(三）多元线性回归模型教学内容：多元线性回归模型及古典假定，多元线性回归模型的估计，多元线性回归模型的检验,多元线性回归模型的预测。
基本要求:1、了解多元线性回归模型及古典假定。
2、掌握多元线性回归模型OlS法的基本原理和高斯-—马尔科夫定理。
3、了解系数的估计误差与置信区间。
计量经济学第二版教学设计
计量经济学第二版教学设计一、教材概述《计量经济学》是一本经济学经典教材，作者是经济学界泰斗之一的格尔曼教授。
这本教材首次出版于1984年，目前已经推出了第二版。
本教材全面系统地介绍了计量经济学的基础知识和方法，包括普通最小二乘法、时间序列模型、横截面数据模型等，是学习计量经济学必不可少的教材之一。
二、教学目标•了解计量经济学领域的基本概念和重要方法。
•掌握计量经济学模型的基本构建步骤和方法。
•能够熟练运用计量经济学方法进行数据分析和预测。
•增强学生信息分析和解决实际问题的能力。
三、教学内容1. 计量经济学基础知识包括：计量经济学的发展、研究对象、方法论等。
2. 简单回归分析包括：简单回归分析的概念、模型形式、OLS估计法、假设检验等。
3. 多元回归分析包括：多元回归分析的概念、模型形式、OLS估计法、变量选择、多重共线性等。
4. 面板数据模型包括：面板数据模型的概念、固定效应、随机效应、差分法等。
5. 时间序列模型包括：平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、ARMA模型、ARCH模型等。
四、教学方式•理论授课：讲解计量经济学的基本概念、重要方法、实践案例等。
教师应注重在理论讲解中培养学生的分析能力和实际问题解决能力。
•计量模型建立和实证分析：老师将为学生介绍常用的计量模型的构建方法，并要求学生根据实际数据进行模型实证分析。
通过实证分析，学生将得到进一步的实际问题分析和解决能力提高。
•讨论与研究：学生可以结合教材和实践案例，研究计量经济学领域的经典和最新问题，深入思考和讨论研究成果。
五、考核方式•课堂讨论：学生将提前准备好的课堂讨论题目进行答辩和讨论。
•课程设计：学生将根据教师指定的题目，制定一个完整的研究课题，并进行分析和解决问题。
•期末考试：对学生对计量经济学理论和方法的掌握程度进行考核。
六、教学建议•推荐学生提前学习一定的数据处理基础，如EXCEL操作和基础统计方法。
•常与实际问题结合教学，开展实证研究，能够增强学生的信息解决和实际研究能力。
计量经济学教学大纲
计量经济学教学大纲计量经济学教学大纲计量经济学是经济学的一个重要分支，旨在通过数理统计和经济理论的结合，研究经济现象的量化规律和经济政策的效果评估。
为了更好地教授这门学科，制定一份合理的教学大纲是必不可少的。
一、引言计量经济学的引言部分应该包括对计量经济学的定义和发展历程的介绍。
同时，还可以简要介绍计量经济学在实际经济问题中的应用，以激发学生的兴趣。
二、基本概念和方法在这一部分，教学大纲应该涵盖计量经济学的基本概念和方法。
例如，回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。
同时，还可以介绍一些常用的计量经济学软件，如Stata、Eviews等，以便学生在实践中能够灵活运用这些工具。
三、线性回归模型线性回归模型是计量经济学中最基本的模型之一。
在这一部分，教学大纲应该包括线性回归模型的基本假设、参数估计方法、模型评估和解释等内容。
同时，还可以通过实例和案例分析，帮助学生理解和应用线性回归模型。
四、时间序列分析时间序列分析是计量经济学中另一个重要的分析方法。
教学大纲应该包括时间序列数据的特点、平稳性检验、ARMA模型、ARCH模型等内容。
同时，还可以通过实证研究和实际数据的分析，帮助学生掌握时间序列分析的方法和技巧。
五、面板数据分析面板数据分析是计量经济学中处理面板数据的方法。
教学大纲应该包括面板数据的特点、固定效应模型、随机效应模型、混合效应模型等内容。
同时，还可以通过实证研究和实际数据的分析，帮助学生理解和应用面板数据分析的方法。
六、计量经济学的拓展应用在这一部分，教学大纲可以介绍计量经济学在其他领域的应用，如金融、环境经济学、劳动经济学等。
通过实证研究和案例分析，帮助学生了解计量经济学在实际问题中的应用和意义。
七、课程设计和实践在这一部分，教学大纲可以设计一些课程作业和实践项目，让学生能够将所学的理论知识应用到实际问题中去。
例如，让学生选择一个经济问题，收集相关数据，进行分析和解释。
八、总结和展望在教学大纲的最后，可以对整个课程进行总结和展望。
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《计量经济学2》教学大纲
Advanced Econometrics
授课教师：陆云航
一、基本信息
课程代码：
学分: 2
总学时：32
适用对象：西方经济学、产业经济学、国际贸易学等方向研究生
先修课程：基础计量经济学；数理统计
二、课程性质、教学目的和要求
(一) 课程性质和目的
本课程为经济类研究生的选修课。
本课程是经济类研究生计量经济学的第二学期课程，难度介于中级与高级之间。
在多元线性回归、异方差性、自相关性和多重共线性等第一学期课程内容的基础上，本课程将重点介绍如下内容：一是在微观计量领域，将着重探讨大样本理论、工具变量和两阶段最小二乘回归、联立方程组、面板数据模型以及受限因变量模型；二是在宏观计量领域，将深入分析自回归移动平均模型，讨论非平稳时间序列的建模方法，学习在金融时间序列分析中应用广泛的自回归条件异方差模型；三是在计量方法上，既运用普通最小二乘法(OLS)和广义最小二乘法(GLS)，同时介绍极大似然估计法(ML)、矩估计法(MM)和广义矩估计方法(GMM)。
通过本课程的学习，培养同学以下几点：
（1）清晰把握计量经济学的整体框架，构建起完整的计量经济学知识体系。
（2）在计量经济学基础理论和应用能力方面有一个较大的提高，为未来的独立研究打下坚实基础。
（3）了解计量经济学理论方法的最新发展以及当前理论与应用方面的热点领域。
(二) 教学方法与手段
本课程主要采用多媒体课堂授课为主，并辅助以课堂讨论，提高同学分析和解决实际问题的能力。
在计量软件的使用方面，本课程建议在分析横截面数据和面板数据使用STATA软件，在分析时间序列数据时使用EViews软件。
(三) 教学安排
本课程每周2学时，16周，共32学时。
三、教学内容及学时分配
第1部分基础知识回顾（6课时）
1.1 一元线性回归
1.2 多元线性回归
1.3 异方差性
1.4 自相关性
1.5 多重共线性
1.6 单方程回归的几个专题
1.7 时间序列中的单位根与协整
第2部分大样本理论（2课时）
2.1 渐进理论的基本概念
2.2 估计量的大样本特性
2.3 极大似然估计量及其大样本特性
第3部分工具变量估计与两阶段最小二乘回归（2课时）3.1工具变量(IV)估计的动机
3.2多元回归模型的IV估计
3.3两阶段最小二乘回归(2SLS)
3.4 内生性检验和过度识别约束检验
第4部分联立方程组（2课时）
4.1 联立方程模型的识别
4.2似不相关回归(SUR)与三阶段最小二乘回归(3SLS) 4.3联立方程模型的检验
第5部分面板数据模型（6课时）
5.1 固定效应
5.2 随机效应
5.3 豪斯曼检验
5.4 广义矩估计(GMM)
5.5 GMM方法与IV方法之比较
5.6 动态面板数据模型
第6部分受限因变量模型（6课时）
6.1线性概率模型的缺陷
6.2 logit模型
6.3probit模型
6.4 tobit模型
6.5 截取和断尾回归模型
6.6 次序因变量模型
第7部分单变量时间序列建模（4课时）
7.1滞后算子
7.2自回归过程(AR)
7.3 移动平均过程(MA)
7.4 自回归移动平均过程(ARMA)
7.5自回归单整移动平均过程(ARIMA)
第8部分面板协整分析（2课时）
8.1 面板单位根
8.2 面板协整
第9部分条件异方差模型（2课时）
9.1时间序列数据中的异方差现象
9.2自回归条件异方差模型(ARCH)
9.3GARCH模型
四、考核方式及成绩评定
考核方式: 期末闭卷考试
成绩评定标准：总成绩( 百分制) ＝出勤率×10％＋平时作业×20% ＋期末考试成绩×70％
五、教材及主要参考书
教材：
J. M. 伍德里奇：《计量经济学导论》(第3版)，费剑平译，中国人民大学出版社，2007年10月。
参考书目：
1、Jeffrey M. Wooldridge, Introductory Econometrics: A Modern Approach. South-Western College Pub.
2、J. M. 伍德里奇：《横截面与面板数据的经济计量分析》，王忠玉译，中国人民大学出版社，2007年6月。
3、Jeffrey M. Wooldridge, Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. The MIT Press, 2002.
4、詹姆斯D. 汉密尔顿：《时间序列分析》，刘明志译，中国社会科学出版社，1999年年12月。
5、James D. Hamilton, Time Series Analysis. Princeton University Press, 1994.
6、J. 约翰斯顿、J. 迪纳尔多：《计量经济学方法》(第四版)，唐齐鸣等译，中国经济出版社，2002年4月。
7、George Casella and Roger L. Berger, Statistical Inference(2 edition).Duxbury Press, 2001.
8、D. A. 鲍威尔、谢宇：《分类数据分析的统计方法》，任强等译，社会科学文献出版社，2009年7月。