计量经济学课程设计56871汇编
计量经济学理论与实践课程设计
计量经济学理论与实践课程设计介绍计量经济学理论与实践课程旨在提高学生理论与实践应用能力。
通过本课程的学习，学生将深入了解计量经济学的理论基础，并掌握常用的计量经济学方法与工具，包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。
同时，本课程还将帮助学生将所学理论知识与实际应用相结合，通过实际案例分析，培养学生解决实际问题的能力。
课程目标1.掌握计量经济学的理论基础及常用方法2.能够熟练运用计量经济学方法解决实际问题3.通过实际案例分析，锻炼学生的解决实际问题的能力课程大纲第一章计量经济学基础1.1 计量经济学的定义及作用 1.2 计量经济学与经济理论的关系 1.3 计量经济学的研究方法 1.4 课程作业安排第二章回归分析2.1 多元线性回归分析基本原理 2.2 最小二乘法估计与样本外预测 2.3 模型的选择与检验 2.4 范畴变量与虚拟变量的应用 2.5 计量经济学工具箱的应用 2.6 课程作业安排第三章时间序列分析3.1 时间序列分析的基本概念 3.2 时间序列模型的建立 3.3 时间序列模型的推断 3.4 常见时间序列模型及应用 3.5 时间序列模型的预测 3.6 课程作业安排第四章面板数据分析4.1 面板数据的基本概念 4.2 固定效应模型与随机效应模型 4.3 面板数据分析的应用实例 4.4 课程作业安排第五章实际应用案例分析5.1 基于回归分析的房价预测模型 5.2 基于时间序列分析的股票价格预测模型 5.3 基于面板数据分析的企业经济状况评估模型 5.4 课程作业安排课程教学方式1.理论讲授2.计算机实践3.课堂案例分析4.课程作业完成及报告课程评估方式1.平时表现：出勤、参与度、作业完成情况等（占20%）2.课程作业：完成课程作业并撰写报告（占40%）3.期末考试：对课程所学的理论知识进行考核（占40%）总结本课程以计量经济学理论为基础，重点介绍了回归分析、时间序列分析以及面板数据分析等常用方法，并通过实际案例分析帮助学生将理论知识与实际应用相结合。
《计量经济学》课程标准
《计量经济学》课程标准1. 课程的性质与设计思路1.1课程的性质《计量经济学》是教育部规定经济类专业核心课程之一, 是经济类专业的专业必修课。
在经济类的各个专业的教学中占有非常重要的地位。
《计量经济学》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。
在教学中可以抛开复杂的数学计算以及繁琐的推导和证明, 但要将深入浅出的理论分析贯彻始终。
其目的是, 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。
并在此基础上, 培养学生利用经济计量学的方法, 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。
课程在内容与应用上与概率论与数理统计、统计学、时间序列分析、经济学等课程有关联。
所以, 学习本课程, 必须要先学习《微积分》、《线性代数》、《概率论和数理统计》、《西方经济学》等课程, 同时, 学习者要关注在经济计量学领域的一些最新发展。
只有这样, 才能在更好地理解和掌握课程内容与方法的基础上使经济计量模型的应用更具实践性。
1.2设计思路《计量经济学》建立在经济、统计学和数理统计的基础上, 是经济学中的一门重要的独立学科。
计量经济学结合数量方法来对经济活动进行认识分析, 并辅助于计算机专门软件, 具有较强的应用性和可操作性。
本课程主要介绍了计量经济学的一般概念及工作步骤、模型估计的基本方法、模型检验与修正方法, 典型计量经济模型专题讨论、联立方程组模型的基本知识（包括模型的识别、估计、检验及应用）、计量经济模型的应用案例。
学生在学习本课程之前, 应先学习了《微积分》、《线性代数》、《经济学》（包含微观经济学和宏观经济学）、《概率论与数理统计》和《经济统计学》等课程。
教师在讲授本课程时, 首先应特别注重对经济理论的认识和经济现象的分析, 强调已学的《经济学》基础；其次突出计量经济建模基本思想的讲授, 侧重在计量经济学研究对象的理解和《经济学》、《经济统计学》与《数学》相结合的知识背景上；再次应避免在理论部分的繁杂的纯数学证明, 但对于表述基本原理和模型应用分析中的数学推导是必要的, 故应强调《微积分》、《线性代数》与《概率论与数理统计》的基础知识；最后应加强对计量经济学概念的总结和应用实例的分析, 包括计量经济专门分析软件（Eviews）的应用操作。
计量经济学实验教程课程设计
计量经济学实验教程课程设计一、课程简介《计量经济学实验教程》是一门应用性很强的课程，主要研究计量经济学中的基本方法、分析思路和实际应用。
本课程旨在使学生掌握计量经济学的基本理论和方法，能够运用计量方法解决实际问题，培养学生的实践能力和独立思考能力。
二、课程目标1.掌握计量经济学的基本方法和理论•了解基本概念和定义•掌握统计学和计量经济学中常用的数学、统计学和计量学方法•熟悉数据的描述统计分析和回归分析方法2.熟悉计量经济学的应用环境•了解计量经济学所涉及的领域和应用领域•熟悉计量经济学在不同领域的应用案例•掌握计量经济学应用软件的使用方法3.培养实践能力和独立思考能力•实践解决实际问题的能力•运用计量经济学方法独立思考问题的能力•掌握文献资料检索和阅读的方法三、课程大纲1.计量经济学基础•统计学基础与假设检验•最小二乘法和回归分析•多元回归分析2.计量经济学方法•差分法和工具变量法•理论与实证检验•面板数据分析3.计量经济学应用•消费者和生产者行为•企业和市场行为•劳动市场和教育问题4.计量经济学软件•SPSS软件使用•STATA软件使用四、教学方法本课程主要采用课堂讲授、学生独立阅读和分组讨论、案例分析和实验操作等多种教学方法相结合，注重培养学生的实践操作能力和独立思考能力。
通过课上和课下的组合方式，增强学生的互动性，提高教学效果。
五、实验教学本课程设立了对应的计量经济学实验教学环节。
学生通过具体案例分析和实验操作，实际运用所学方法解决实际问题。
在实验教学中，着重培养学生的实践能力和独立思考能力，锻炼学生的创新能力，提高学生解决实际问题的能力。
六、课程评估本课程采用综合评价的方法进行评估。
主要包括以下方面：•期中考试：40%•期末考试：40%•课堂表现：10%•实验报告：10%七、课程参考书目•Wooldridge, Jeffrey M. Econometric analysis of cross section and panel data. MIT press, 2010.•Greene, William H. Econometric analysis. 6th ed., Prentice Hall, 2008.•Stock, James H., and Mark W. Watson. Introduction to econometrics. 3rd ed., Prentice Hall, 2011.八、课程总结《计量经济学实验教程》课程适合经济学、金融学、管理学等相关专业的本科生学习。
应用计量经济学第六版课程设计
应用计量经济学第六版课程设计1. 课程背景计量经济学是经济学的一个分支，在经济学研究中发挥着重要的作用。
计量经济学的本质是对经济学中各种经济行为的度量和评估，以及对相关经济模型的定量检验和分析。
应用计量经济学则是将计量经济学理论应用于实际经济问题的实践过程。
本课程旨在帮助学生掌握计量经济学的应用技能，并能在实际经济问题的分析中得到熟练应用。
本课程设计基于《应用计量经济学》第六版，主要包含回归分析、时间序列分析和面板数据分析三个方面的内容。
通过本课程的学习和实践，学生将能够掌握如何用计量经济学方法分析经济问题，并得出有力的结论。
2. 课程目标本课程的主要目标是让学生能够熟练掌握计量经济学的应用技能。
具体目标包括：1.掌握回归分析方法，能够在实际经济问题中应用。
2.理解时间序列分析的概念和方法，并能在实际经济问题中应用。
3.掌握面板数据分析的概念和方法，能够在实际经济问题中应用。
4.能够用计量经济学的方法对实际经济问题进行定量分析，得出有力结论。
3. 课程安排第一章：回归分析本章主要介绍回归分析的基本概念和方法。
包括线性回归模型、假设检验和参数估计等。
•第一节：回归分析的基本概念和方法•第二节：线性回归模型•第三节：参数估计和假设检验•实验一：回归分析实验第二章：时间序列分析本章介绍时间序列分析的基本概念和方法。
包括时间序列的性质和特征、平稳性检验、ARIMA模型和协整等。
•第一节：时间序列的概念和性质•第二节：平稳性检验•第三节：ARIMA模型•第四节：协整分析•实验二：时间序列分析实验第三章：面板数据分析本章主要介绍面板数据分析的基本概念和方法。
包括面板数据的基本特征、固定效应模型和随机效应模型。
•第一节：面板数据的基本特征•第二节：固定效应模型•第三节：随机效应模型•实验三：面板数据分析实验第四章：综合实践本章将对前三章所学内容进行综合实践，让学生能够将所学的理论应用到实际问题的解决中。
•第一节：案例分析•第二节：应用综合实践4. 课程评估本课程评估包括以下几个方面：1.平时成绩：参与课堂讨论、作业、实验成绩，占总评成绩的40%。
计量经济学的的教案设计
计量经济学的的教案设计一、教学目标1.了解计量经济学的基本概念和方法。
2.理解计量经济学在实证研究中的应用。
3.培养学生运用计量经济学方法进行实证研究的能力。
二、教学内容与重点1.计量经济学的基本概念2.计量经济学的基本方法3.计量经济学在实证研究中的应用三、教学方法与手段1.讲授相结合2.实例分析3.讨论交流四、教学过程与安排第一课时：计量经济学的基本概念1.课堂导入（10分钟）学生通过小组讨论的方式，回顾经济学的基本概念，引出计量经济学的概念。
2.讲解（30分钟）教师讲解计量经济学的定义、特点以及其在经济学研究中的作用，引导学生理解计量经济学的基本概念。
3.实例分析（20分钟）以实际案例为例，分析计量经济学在实证研究中的应用，引导学生理解计量经济学的实证分析过程。
4.小结（10分钟）教师对本节课的重点内容进行总结，引导学生进行相关问题的思考和讨论。
第二课时：计量经济学的基本方法1.课堂导入（10分钟）教师通过分析实际问题，引导学生思考计量经济学的研究方法。
2.讲解（30分钟）教师讲解计量经济学的基本方法，包括数据收集、模型建立、参数估计和假设检验等内容。
3.实例分析（30分钟）以实际案例为例，引导学生运用计量经济学的方法进行实证研究，分析数据、建立模型并进行参数估计和假设检验。
4.小结（10分钟）教师对本节课的重点内容进行总结，引导学生进行相关问题的思考和讨论。
第三课时：计量经济学在实证研究中的应用1.课堂导入（10分钟）学生分享和讨论关于计量经济学的实证研究的案例，引出本节课的内容。
2.讲解（30分钟）教师讲解计量经济学在实证研究中的常见应用领域，如劳动经济学、金融经济学等，并介绍具体案例。
3.实际案例分析（30分钟）学生以小组为单位，选择一个应用领域并选取相应的案例，运用计量经济学的方法进行实证研究。
4.小结（10分钟）教师对本节课的重点内容进行总结，引导学生进行相关问题的思考和讨论。
五、教学评价与反思1.通过学生的讨论和小组展示，评价学生对计量经济学基本概念的掌握情况。
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。
计量经济学教案
计量经济学教案应用经济学教研室2006年5月目录第1章绪论 (1)1.1计量经济学 (1)1.2计量经济学方法论 (2)第2章一元线性回归模型 (7)2.1回归分析概述 (7)2.2一元线性回归模型 (12)第3章多元线性回归模型 (30)3.1多元线性回归模型 (30)3.2多元线性回归模型的统计检验 (39)3.3多元线性回归模型的置信区间 (43)第4章异方差性 (49)4.1异方差的概念 (49)4.2异方差的后果 (51)4.3异方差的检验 (52)4.4异方差的修正 (54)4.5案例—居民储蓄模型估计 (56)第5章序列相关性 (59)5.1序列相关性 (59)5.2序列相关性的后果 (61)5.3序列相关性的检验 (62)5.4序列相关性的修正 (64)5.5案例—地区商品出口模型估计 (67)第6章多重共线性 (70)6.1多重共线性 (70)6.2多重共线性的后果 (71)6.3多重共线性的检验 (73)6.4多重共线性的方法 (74)6.5案例—服装市场需求函数 (75)第7章随机解释变量和虚拟变量 (78)7.1随机解释变量问题 (78)7.2虚拟变量模型 (83)第8章单方程计量经济学应用模型 (89)8.1生产函数模型 (89)8.2需求函数模型 (96)第9章滞后变量模型 (102)9.1滞后变量模型的基本概念 (102)9.2分布滞后模型的参数估计 (103)9.3滞后变量模型的构造 (107)9.4自回归模型的估计 (109)9.5案例—我国长期货币流通量需求模型 (111)第10章联立方程计量经济学模型理论与方法 (113)10.1联立方程模型的基本概念 (113)10.2联立方程模型的结构式和简化式 (115)10.3计量经济学方法中的联立方程问题 (118)第11章联立方程计量经济学模型的识别 (121)11.1模型的识别的概念 (121)11.2模型的识别的阶条件和秩条件 (125)第12章联立方程模型的估计 (130)12.1联立方程模型的单方程估计方法 (130)12.2联立方程模型的系统估计方法 (138)第一章绪论【教学目的与要求】通过本章学习，要求了解计量经济学的基本概念、计量经济学的内容体系以及本课程涉及的内容、计量经济学的主要应用、建立与应用计量经济学模型的工作步骤、学习计量经济学的重要性。
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 。
计量经济学教程课程设计
计量经济学教程课程设计一、课程设计背景和意义计量经济学是应用数理统计方法和经济理论，对经济、社会、政治等现象进行研究的学科。
在经济管理专业领域中，计量经济学是重要的基础课程。
对于培养经济学专业的学生，计量经济学课程的设计具有重要的意义，能够更好地掌握经济学的本质和方法，掌握经济数据的获取和分析方法，以及经济决策的分析和评价工具，提升学生的能力和竞争力。
二、课程设计目标本课程旨在帮助学生掌握计量经济学分析方法，深入了解经济现象的本质和特点，能够准确获取、传递、分析和评价数据，理解各种计量模型的基本原理和实践应用，能够熟练使用计量经济学软件和工具进行数据分析和模型预测，具备较强的经济决策能力和战略规划能力。
具体目标如下：1.理解阐明计量经济学方法及其应用，明确何种情况下使用何种方法。
2.掌握计量经济学的基本原理和方法，对经济数据进行实证分析。
3.能够独立构建计量经济模型，进行经济决策分析和预测。
4.熟练掌握计量经济学软件和工具，运用计量经济学技术进行数据分析和模型预测。
5.具备较强的经济决策能力和战略规划能力，能够运用计量经济学方法对企业和市场进行分析和预测。
三、课程设计内容本课程由以下内容组成：1. 计量经济学基本概念和方法•计量经济学的基本概念•计量经济学的数据类型和数据描述•计量经济学的变量选择和样本设计•计量经济学的基本统计分析方法2. 单方程计量经济模型•最小二乘法模型及其基本假设•变量选择和模型设定•模型精度检验和诊断•模型优化和改进3. 经典线性回归模型•简单线性回归模型•多元线性回归模型•残差分析和可行性检验•范畴型变量和交互效应模型4. 非线性计量经济模型•非线性回归模型•对数线性回归模型•二项式回归模型•对数对数回归模型5. 时间序列计量经济模型•经典时间序列分析模型•平稳和非平稳时间序列•ARIMA模型•单位根检验和协整关系模型6. 面板数据和时间序列面板数据模型•面板数据分析和估计方法•固定效应模型和随机效应模型•混合数据的时间序列面板模型•其他高级面板数据分析方法四、教学方法本课程将采用小组讨论、案例分析、计算机模拟等多种教学方法，以理论和实践相结合的方式，帮助学生掌握计量经济学分析方法和实践技巧。
计量经济学课程的教学设计
计量经济学课程的教学设计摘要:课程论文是计量经济学课程应用性教学的有效手段，但在教学实践中如果设计不好，课程论文教学会因为网络抄袭和同质化现象达不到教学的目的。
为此，文章从论文课时设计、选题设计、内容设计和辅助教学手段设计几个方面提出本科计量经济学课程论文教学的具体设计思路，以期为本科计量经济学课程论文应用性教学手段的合理运用以及教学效果的提高提供新的认识。
关键词:计量经济学;课程论文;教学设计1课程论文是计量经济学教学的有效手段作为经济学实证经验分析的一门重要方法类课程，计量经济学是各国高校经济类专业的三大核心课程之一。
作为一门集统计学、经济理论和数学三者于一身的应用性理论方法，计量经济学不仅要求学生掌握一定的经济理论作为理论模型设定的依据，更需要学会应用数学、统计学方法和计算机工具去估计和检验模型，对现实经济问题进行结构分析、经济预测、政策评价和理论检验。
所以对于计量经济学的教学，理论知识的传授只是手段，最终目的应该是教会学生应用理论方法去分析和解决现实的经济问题。
为了方法应用的教学目的，在本科学习阶段除了对计量经济学的理论知识进行讲解外，还需辅以其它的教学手段加深学生对方法应用的理解，常用的教学手段是案例分析和实验教学［1－2］。
虽然案例分析和实验教学能够对学生掌握计量经济学方法的应用有所帮助，但这两种教学手段还并不能让学生真正掌握方法的应用。
因为要用计量经济方法进行实证分析除了理解方法的含义和应用步骤以及熟悉软件的操作外，还包含更多的内容。
计量经济学模型研究的完整框架是:关于经济活动的观察(行为分析)→关于经济理论的抽象(理论假说)→建立总体回归模型→获取样本观测数据→估计模型→检验模型→应用模型［3］。
在这个研究过程中会遇到很多问题，如:什么样的选题适合做实证分析、变量如何选取、数据的可获得性怎么样、该如何对数据进行收集和处理、实证结果跟预想结论出现不一致的情况下怎么办、如何从实证分析结果中提炼出有价值的观点、规范的实证分析论文如何撰写，等等。
计量经济学简明教程第二版课程设计
计量经济学简明教程第二版课程设计一、前言计量经济学是经济学科的一门重要课程，其主要研究内容是如何运用统计学和数学方法来分析经济现象。
本课程设计旨在通过对计量经济学的深入学习，使学生了解和掌握计量经济学的基本理论和方法，为开展经济学研究和实践工作提供基础。
本教程将详细介绍计量经济学基本知识和技能，包括如何建立经济模型，如何运用统计方法分析实证数据等。
二、课程目标本课程主要目标如下：1.熟练掌握计量经济学的基本理论和方法。
2.学会利用计量经济学方法分析实际经济问题。
3.培养学生的计量经济学思维和实证研究能力。
4.了解计量经济学的前沿发展和应用领域。
三、教学方法本课程采用理论讲解和案例分析相结合的教学方法，注重理论与实践相结合，重点讲授如何建立经济模型、如何进行统计推断和如何进行计量经济学实证研究。
此外，还将通过学生论文和项目研究等方式，培养学生的实证研究和分析能力。
四、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个方面：1. 计量经济学基础知识包括经济理论、统计学、数学基础等。
2. 经济模型的建立和估计讲解线性回归模型的基本原理和假设，介绍最小二乘法估计、OLS估计、样本选择偏误等，提出回归诊断和验证的方法。
3. 线性回归模型的推断介绍经典假定检验方法，包括t检验、F检验、异方差性检验等；讨论回归预测、置信区间、预测区间和稳健标准误等统计推断问题。
4. 一般线性模型和面板数据模型介绍广义线性模型、二项式和泊松回归，面板数据处理方法，反事实分析等。
5. 工具变量和标准化方法介绍二阶段最小二乘法、差分和差分-差分法、工具变量和LIML方法等，包括有限样本性质的推断和模型诊断问题。
6. 偏误校正方法介绍倾向值匹配方法、倾向值分数匹配法、加权和反事实分析等偏误校正方法。
五、教材和参考文献教材：•《计量经济学简明教程第二版》参考文献：•《Applied Econometrics with R》•《Economic Analysis of Cross Section and Panel Data》•《Introduction to Econometrics》•《Time Series Analysis》六、课程评价本课程的评价主要包括课堂表现、作业、论文和项目研究等，其中课堂表现和作业占比较大，占总评分的60%，论文和项目研究的占比较小，占总评分的40%。
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。
计量经济学理论与实验课程设计
计量经济学理论与实验课程设计一、课程设计背景与目的计量经济学是经济学的一种分支，它旨在通过数学和统计工具来检验经济理论的有效性和生产力。
随着计算机技术和数据分析方法的迅速发展，计量经济学已经成为现代经济学研究的重要手段。
为了更好地理解计量经济学的理论和实践，我们设计了本课程。
课程设计的主要目的是引导学生了解计量经济学的基本概念和方法，实现对经济现象的定量分析。
同时，帮助学生掌握实验的设计、数据的处理和计算机编程的基本技能，提高分析问题和解决问题的能力。
二、课程设计内容1. 计量经济学基础该部分主要介绍计量经济学的基本概念和方法。
包括概率分布、假设检验、回归分析等基本内容。
这些概念和方法是进行经济理论检验和实证分析的基础。
2. 实验设计该部分主要介绍实验设计的常用方法，包括实验的原则、类型和实验操作等。
同时，阐述实验测试的正确性和实验数据的收集方法。
3. 数据处理和分析该部分主要介绍数据处理和分析的基本方法，包括数据的收集、整理和清洗、描述统计、假设检验和回归分析等。
提高学生在数据方面的技能。
4. 计量经济学实战应用该部分主要介绍计量经济学在实际应用方面的案例分析。
包括宏观经济学和微观经济学领域的实际案例，如通货膨胀率的预测、企业家行为的研究等。
通过实际案例的分析，提高学生的分析和解决实际问题的能力。
三、课程设计目标在本课程结束时，学生将能够：•理解计量经济学的基本概念和方法；•掌握实验设计的方法和技巧；•熟悉数据处理和分析的基本方法；•了解计量经济学在实际应用方面的案例分析；•具备分析和解决实际问题的能力。
四、课程教学方法本课程采用课堂讲授、案例分析、实验操作等多种教学方法。
同时，鼓励学生自主学习和合作学习，提高课堂互动的效果。
五、课程考核方式本课程的考核方式包括平时考核和期末考试。
平时考核包括作业、实验、课堂小测验和参与度等方面的考核。
期末考试包括理论考试和实验考试两部分。
六、结语计量经济学理论与实验课程设计旨在提高学生的实际能力，帮助学生了解计量经济学的基本概念和方法，加强学生对实证经济学检验的理解和实践。
计量经济系课程设计
计量经济系课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握计量经济学的基本概念，理解其作为经济学分支的研究对象、方法与应用领域。
2. 学会运用统计学和数学知识对经济现象进行定量分析，建立并解读经济模型。
3. 了解我国经济数据的特点和获取途径，能结合实际问题选择合适的计量经济模型。
技能目标：1. 培养学生运用计量经济学软件（如EViews、Stata等）进行数据处理、模型估计和预测的能力。
2. 提高学生运用计量经济模型分析实际经济问题的能力，培养其独立思考和解决问题的技能。
3. 培养学生的团队协作和沟通能力，通过小组讨论、报告等形式，提高其表述和交流研究成果的水平。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对计量经济学的兴趣，激发其探索经济现象背后规律的欲望。
2. 增强学生的实证分析意识，使其明白理论联系实际的重要性，培养严谨的科学态度。
3. 培养学生关注国家经济发展，具备一定的社会责任感，将所学知识应用于实际问题的解决。
本课程针对高中年级学生，结合学科特点和教学要求，注重培养学生的定量分析能力和实际问题解决能力。
课程内容紧密联系课本，以实际案例为引导，引导学生运用所学知识分析经济现象，提高其计量经济学素养。
通过本课程的学习，期望学生能够掌握计量经济学的基本知识和技能，形成积极的学习态度和价值观。
二、教学内容本章节教学内容主要包括以下几部分：1. 计量经济学基本概念：介绍计量经济学定义、研究对象、方法及其在经济研究中的应用。
2. 经济数据与统计描述：讲解我国经济数据的来源、特点，学习如何进行数据的收集、整理和描述。
3. 线性回归模型：分析线性回归模型的原理，学会建立和估计线性回归模型，并进行模型的检验和预测。
4. 多元回归分析：探讨多元回归模型的构建、参数估计、假设检验等，了解变量选择和模型诊断的方法。
5. 非线性回归模型：介绍非线性回归模型的概念、特点及应用，学习如何处理非线性关系。
6. 模型选择与评价：讨论如何根据实际问题选择合适的计量经济模型，以及如何评价模型的优劣。
计量经济学教案
计量经济学教案第1章绪论1.1 计量经济学想做什么？对“计量”一词的解释：测量，观测，数据。
对“经济”一词的解释：（1）国家经济层面：经世济民；（2）企业层面：合理有效的经营；（3）个人家庭层面：节俭，节约；合法的获取利益；（4）综合层面：效率，效益。
对“学”一词的解释：学问，学科，学术，科学。
科学就是对规律性的认识。
你都知道有哪些被量化的经济规律？■利用数学的方法（想象、推理、逻辑）以及客观的、真实的经济观测数据为基础，发现、推断未知的经济现象或规律。
■计量经济学——发现寻找经济事物（现象）背后数量化的规律的思想和方法体系。
■规律=铁定的+不变的+量化的+本质的+简洁的+关系式■规律=必然的因果联系■请看下列两组数据：1，2，3，4，5，6，？75，28，41，26，38，64，？请问：你觉得那一组有规律？你觉得那一组是随机的？你觉得那一组具有可预测性？现在如果告诉你，第一组数据实际是一次彩票的中奖号码的前六位数，而第二组数字沿着美国密歇根州上半岛的北部边缘进行观光游时要经过的州县的公路号序列，起点是安大略湖的圣玛丽瀑布，终点是威斯康星州的萨克逊。
知道了前六条公路暗示的线路后，你能够从地图上确凿地预测下两个数字：2，122。
1.2 计量经济学需要用到哪些学科基础？■经济学思维和分析方法■数学思维和分析方法【案例】三个和尚的故事【案例】两个囚犯的选择【案例】海滩上的冷饮店的选址【案例】七人分粥有七个人住在一起，每天共喝一桶粥，显然粥每天都不够。
一开始，他们抓阄决定谁来分粥，每天轮一个。
于是乎每周下来，他们只有一天是饱的，就是自己分粥的那一天。
后来他们开始推选出一个道德高尚的人出来分粥。
强权就会产生腐败，大家开始挖空心思去讨好他，贿赂他，搞得整个小团体乌烟瘴气。
然后大家开始组成三人的分粥委员会及四人的评选委员会，互相攻击扯皮下来，粥吃到嘴里全是凉的。
最后想出来一个方法：轮流分粥，但分粥的人要等其它人都挑完后拿剩下的最后一碗。
计量经济学课程设计报告
《计量经济学》课程设计报告2013 6237 568845.2 1106500.0 81428.28 86013.38 3478.54 102.6 29547 备注：1.数据来源：《2014年中国统计年鉴》2.城镇居民消费价格指数以1997年=100作为基准经过分析与研究，我们初步判定影响商品房平均销售价格的因素主要包括国民生产总值GDP、我国货币供应、商品房销售额、管过房地产开发投资额、单位土地购置费、城镇居民消费价格指数、城镇居民人均可支配收入等。
2.2变量说明变量符号商品房平均销售价格Y国内生产总值GDP GDP货币供应量M商品房销售额PRIE全国房地产开发投资额I单位土地购置费COST城镇居民消费价格指数CPI城镇居民人均可支配收入PAY2.3散点图分析从上面商品房平均销售价格与各影响因素的散点图可以看出，Y与GDP,M,PRIE,I,COST,PAY是明显的线性关系。
而经过尝试，发现Y与CPI没有明显的关系。
因为CPI是城镇居民消费价格指数，可以考察LN（Y)和LN(CPI)之间是否存在关系。
经尝试，LN（Y)和LN(CPI)之前也没有明显的关系，因此可剔除CPI。
3模型的初步建立根据以上分析，我们建立初步的计量经济模型为：t PAY COST I PRIE M GDP Y e 6543210+++++++=βββββββ进行OLS 回归，得到：可得到回归模型为：PAY COST I PRIE M E GDP Y 015.0057.00397.0-0397.005-94.10079.0426.1294+++++=∧(5.8884) (3.8958) (0.0151) (4.6273) (-3.1552) (0.2286) (0.3134) 由以上数据可以看出，2R =0.9972，2R =0.9954，可决系数较高，拟合优度较好。
F 值=541.9517，说明回归方程显著。
但是当05.0=α时，120.216t 2=）（α，不仅M,COST,PAY 的系数t 检验不显著，而且I 系数的符号与预期相反，因此可能存在多重共线性。
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第一章引言我国经济经历了持续30多年的高速增长，增加了城乡居民的人均收入。
人们在满足最基本的生活需求的同时，追求高品质生活方式是一种必然趋势。
外出旅游是提高生活品质的重要方式，被长期压抑的居民旅游需求将伴随着其可支配收入的持续增长得到迅速释放。
我国旅游业发展的阶段性特征：我国旅游业起步较晚，但发展迅猛，在国民经济中的地位和作用日益加强。
新中国成立前，我国经济萧条，民生凋敝，旅游业发展基本停滞，旅游产业基本没有形成。
建国后到改革开放前的30年间，我国旅游业主要局限在为外交和民间往来活动服务的入境旅游，国内旅游基本是一张白纸。
1978年，我国接待入境旅游人数180万人，仅占世界的0.7%，居世界第41位；入境旅游收入2.6亿美元，仅占全球的0.038%，居世界第47位。
1978年党的十一届三中全会确立改革开放政策，旅游业才算真正起步。
邓小平非常重视旅游业，指出“旅游事业大有文章可做，要突出地搞，加快地搞。
”30多年来，随着我国经济持续快速发展和居民收入水平较快提高，我国旅游人数和旅游收入都以年均两位数以上的增速持续发展，已经成国民经济的重要产业，成为继住房、汽车之后增长最快的居民消费领域。
据有关资料，2010年，我国旅游业总收入1.57万亿元，对经济的直接贡献相当于GDP的2.5%，加上带动其他产业，旅游业对经济的直接和间接贡献总计相当于GDP的8.6%。
旅游业直接从业人员1350万人，加上带动其他就业，旅游业直接与间接就业总人数达7600余万人，约占全国就业总数的9.6%。
有研究表明，旅游对住宿业贡献率超过90%，对民航和铁路客运业贡献率超过80%，对文化娱乐业贡献率超过50%，对餐饮业和商品零售业贡献率超过40%，旅游消费对社会消费的贡献超过10%。
目前，我国已经跃居全球第四大入境旅游接待国和亚洲第一大出境旅游客源国。
第二章构建并分析模型2.1 相关数据表1 模型中所使用的相关数据时间国内游客（百万人次） 居民消费水平（元） 国民总收入（亿元） 就业人员（万人） 私人汽车拥有量（万辆 ） 2000 744 3721 98562.2 72085 625.33 2001 784 3987 108683.4 72797 770.78 2002 878 4301 119765 73280 968.98 2003 870 4606 135718.9 73736 1219.23 2004 1102 5138 160289.7 74264 1481.66 2005 1212 5771 184575.8 74647 1848.07 2006 1394 6416 217246.6 74978 2333.32 2007 1610 7572 268631 75321 2876.22 2008 1712 8707 318736.7 75564 3501.39 2009 1902 9514 345046.4 75828 4574.91 2010 2103 10919 407137.8 76105 5938.71 2011 2641 13134 479576.1 76420 7326.79 2012 2957 14699 532872.1 76704 8838.6 2013 3262 16190 583196.7 76977 10501.68 2014361117778636727.27725312339.362.2 构建模型对于已有数据，建立回归模型，假设如下：μβββββ+++++=443322110X X X X Y其中 Y 国内游客（百万人次） X1 居民消费水平（元） X2 国民总收入（亿元） X3 就业人员（万人) X4 私人汽车拥有量（万辆） 0β是常数项 μ是随即干扰项2.2.1 散点图对表1中的数据做散点图，如下：图1 相关数据的散点图2.2.2 最小二乘估计Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/21/16 Time: 14:19 Sample: 2000 2014 Included observations: 15Variable Coefficient Std. Error t -Statistic Prob. X1 0.424976 0.133490 3.183591 0.0098 X2 -0.005297 0.002429 -2.180526 0.0542 X3 0.068559 0.031671 2.164730 0.0557 X4 -0.049983 0.062935 -0.794209 0.4455 C-5273.2422309.879-2.2829080.0456R -squared 0.998126 Mean dependent var 1785.467 Adjusted R -squared 0.997377 S.D. dependent var 943.6307 S.E. of regression 48.33183 Akaike info criterion 10.85526 Sum squared resid 23359.66 Schwarz criterion 11.09128 Log likelihood -76.41444 Hannan -Quinn criter. 10.85275 F -statistic 1331.653 Durbin -Watson stat 1.826495Prob(F -statistic)0.0000000100,000200,000300,000400,000500,000600,000700,000Y图2 相关数据的最小二乘估计模型的估计结果为：4321049983.0068559.0005297.0424976.0242.5273X X X X Y -+-+-=∧(-2.282908) （3.183591) （-2.180526） （2.164730) （-0.794209）2R =0.998126 2R =0.997377 F=1331.653 D.W=1.826495第三章 回归模型的检验与修正3.1 回归模型的统计检验3.1.1 拟合优度检验 由最小二乘估计的结果得到2R =0.998126 2R =0.997377 都接近1，拟合优度较好。
3.1.2 方程总体线性的显著性检验（F 检验）当显著性水平α=0.05时，05.0F (4,10)=3.48 < 1331.653,模型的线性关系在95%的显著性水平下显著成立。
3.1.3 变量的显著性检验（T 检验）当显著性水平α=0.05时，025.0T (10)=2.2281，只有变量X1的T 检验值 的绝对值3.183591>025.0T (10)=2.2281,所以四个变量中只有X1 是显著的。
3.2 多重共线性的检验与修正3.2.1 简单相关系数 表2X1 X2X3X4X1 10.996303 0.850484 0.988825X2 0.996303 10.879407 0.974283X3 0.850484 0.879407 10.790268X40.988825 0.974283 0.790268 1变量之间相关系数较高，说明存在多重共线性。
3.2.2 多重共线性的修正采用逐步回归法：首先对Y 分别与X1,X2,X3,X4 做回归，结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/21/16 Time: 14:40Sample: 2000 2014Included observations: 15Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X10.2001000.00312064.128890.0000C18.5451930.993500.5983570.5599R-squared0.996849Mean dependent var1785.467 Adjusted R-squared0.996606S.D. dependent var943.6307 S.E. of regression54.97016Akaike info criterion10.97502 Sum squared resid39282.34Schwarz criterion11.06943 Log likelihood-80.31268Hannan-Quinn criter.10.97402 F-statistic4112.515Durbin-Watson stat 1.473655 Prob(F-statistic)0.000000图3XY=18.54519+0.2001001(0.598357) (64.12889)2R=0.996849 2R=0.996606 F=4112.515 D.W=1.473655Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/21/16 Time: 14:41Sample: 2000 2014Included observations: 15Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X20.0051250.00013039.472710.0000C214.791845.96015 4.6734360.0004 R-squared0.991726Mean dependent var1785.467Adjusted R-squared0.991089S.D. dependent var943.6307S.E. of regression89.07685Akaike info criterion11.94044Sum squared resid103150.9Schwarz criterion12.03485Log likelihood-87.55331Hannan-Quinn criter.11.93944F-statistic1558.095Durbin-Watson stat0.985650Prob(F-statistic)0.000000图4∧XY=214.7918+0.0051252(4.673436) (39.47271)2R=0.991726 2R=0.991089 F=1558.095 D.W=0.985650Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/21/16 Time: 14:42Sample: 2000 2014Included observations: 15Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X30.5545360.0628108.8287410.0000C-39840.174715.757-8.4483100.0000R-squared0.857059Mean dependent var1785.467 Adjusted R-squared0.846064S.D. dependent var943.6307S.E. of regression370.2309Akaike info criterion14.78970Sum squared resid1781922.Schwarz criterion14.88410Log likelihood-108.9227Hannan-Quinn criter.14.78869F-statistic77.94667Durbin-Watson stat0.260036Prob(F-statistic)0.000001图5∧Y=-39840.17+0.5545363X(-8.448310) (8.828741)2R=0.857059 2R=0.846064 F=77.94667 D.W=0.260036 Dependent Variable: YMethod: Least Squares Date: 06/21/16 Time: 14:43 Sample: 2000 2014 Included observations: 15Variable Coefficient Std. Error t -Statistic Prob. X4 0.246312 0.008112 30.36212 0.0000 C715.733946.1553315.507070.0000R -squared 0.986094 Mean dependent var 1785.467 Adjusted R -squared 0.985024 S.D. dependent var 943.6307 S.E. of regression 115.4764 Akaike info criterion 12.45958 Sum squared resid 173352.3 Schwarz criterion 12.55398 Log likelihood -91.44681 Hannan -Quinn criter. 12.45857 F -statistic 921.8582 Durbin -Watson stat 0.783083Prob(F -statistic)0.000000图6Y =715.7339+0.2463124X (15.50707) (30.36212)2R =0.986094 2R =0.985024 F=921.8582 D.W=0.783083 其中1X 对Y 的拟合优度最高，保留1X 作为基变量。