1计量经济学建模的基本过程教学提纲
计量经济学教学大纲
计量经济学教学大纲
计量经济学课程大纲
一、导论
1.1 什么是计量经济学
1.2 计量经济学的历史发展及应用领域
1.3 计量经济学的基本概念和方法
二、回归分析
2.1 简单线性回归及其应用
2.2 多元线性回归及其应用
2.3 拟合优度和回归系数假设检验
2.4 非线性回归及其应用
2.5 处理异方差、自相关问题的回归模型
三、时间序列分析
3.1 时间序列基本概念和模型
3.2 ARIMA模型及其应用
3.3 GARCH模型及其应用
3.4 协整模型及其应用
四、面板数据分析
4.1 面板数据的基本概念和分析方法
4.2 固定效应模型和随机效应模型
4.3 双重差分模型及其应用
4.4 合成控制方法及其应用
五、应用案例分析
5.1 企业投资与经济增长
5.2 劳动力市场分析
5.3 区域经济发展及其影响因素分析
5.4 贸易关系分析
注：以上内容仅供参考，具体教学内容根据授课老师的安排而定。
(财务知识)建立计量经济学模型的步骤和要点最全版
（财务知识）建立计量经济学模型的步骤和要点建立计量经济学模型的步骤和要点壹、理论模型的设计对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，且根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。
生产函数就是壹个理论模型。
理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。
1、确定模型所包含的变量在单方程模型中，变量分为俩类。
作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。
确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。
能够作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。
其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。
严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。
为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变量来表征这些因素，这些变量必须具有数据可得性。
于是，我们能够用总产值来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间作为壹个变量来表征技术。
这样，最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。
下面，为了叙述方便，我们将“因素”和“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。
关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。
首先，需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。
这是正确选择解释变量的基础。
例如，在上述生产问题中，已经明确指出属于供给不足的情况，那么，影响产出量的因素就应该在投入要素方面，而在当前，壹般的投入要素主要是技术、资本和劳动。
1计量经济学建模的基本过程
因此必须有：n k 1
即最小样本容量：Min n = k 1
收集样本数据
满足基本要求的样本容量(最小二乘法) ：为了获得最小二乘 估计结果并对其稳定性可靠性作出检验而必需的样 本观察值个数 n 30 或 n 3 k 1 当 n k 1 时，可以得到参数 β 的估计，但除了参数估 计量质量不佳外，一些建立模型所必须的后续工作仍无法进 行。例如，参数的统计检验要求容量必须足够大，Z检验一 般要求样本容量超过30；单个回归系数的显著性 t 检验一般 也要求 n-k 8，此时t分布才较为稳定，检验才较为有效。 因此，一般经验认为，当 n 30或者至少 n 3 k+1 时， 才能满足模型估计的基本要求
收集样本数据
统计的口径、范围问题：
城镇人口的统计： 在1953年我国第一次人口普查时,城镇人口采
用市镇行政辖区的总人口。1964年第二次人口普查时改用市镇行政辖区的 非农业人口。1982年第三次人口普查时又改用市镇行政辖区的总人口。 1990年第四次人口普查时对设区的市采用区的总人口,对不设区的市和镇采 用街道办事处和居民委员会的人口。第五次人口普查又在此基础上做了改 进：（1）用人口密度把设区的市区分为两类，只把1500人/km2以上的区(一 般是城区和近郊区)的人口统计在内,对于此标准以下的区只计算真正的城 镇部分,乡村部分不再计入城镇；（2）对不设区的市和建制镇，除了按照 城市社区管理的街道办事处和居民委员会人口统计以外，还包括与市镇驻 地建设用地相连的乡镇地域和村委会地域，实际上大都以非农业经济活动 人口为主。
判断原则： (1)统计显著性 (2)在被解释变量相同的条件下，也可以看r2值的大小 (3)当存在重复观察点时，作拟合不足检验
《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。
计量经济学重点内容(1)教学提纲
计量经济学第一章use 打开数据 describe 查看数据集情况 summary 描述统计tabstat +[stats] 计算描述性统计量（指定）table+[contents] 类别变量+连续变量列联表 table/ tabulate 类别变量频次表 histogram 直方图第二章一元回归线性模型：基本思想∑∑∑∑--==2222Xn X Y X n Y X xy x b ii i iiiX b Y b 21-=第三章 第四章 一元、多元线性回归模型：假设检验 随机扰动项、参数的方差、标准误计算sort 排序 order 排序drop 去除记录 keep 保留记录generate 生产新变量 replace 给变量赋新值 rename 给变量重命名统计检验1模型的拟合优度检验：R2判定系数（可决系数）调整的可决系数：范围在0和1之间，越接近1，说明模型具有较高的拟合优度2方程的显著性检验：F 统计量，prob （F ）F >F(k-1,n-k)，拒绝原假设H0，即显著。
F<F(k-1,n-k)，则暂时不拒绝，不显著。
显著性概率为0，小于给定显著性水平（0.05），表明模型对总体拟合显著 3变量的显著性检验：T 统计量 (服从n-2，n-k )，p 值Β2一般为0，T>2.306为显著，T<2.306为不显著（5％水平） 线性回归模型的基本假设：假设1：模型具有线性性（针对模型）。
Y 是参数βi 的线性组合，不一定要求是变量X 的线性组合。
假设2 ：解释变量X 与u 不相关（针对扰动项）。
数学表达：cov(Xi,ui)=0通常说法：X 具有外生性 假设3：给定X ，扰动项的期望或均值为零（针对扰动项）。
数学表达：，i=1,2, …,n 假设4：同方差假定（针对扰动项）。
数学表达：Var (ui) = σμ2 = Var (Yi) i=1,2, …,n. 假设5：无自相关（针对扰动项）。
简述建立计量经济学模型的基本步骤
简述建立计量经济学模型的基本步骤计量经济学是经济学中的一个重要分支，它通过应用数学和统计学的方法来分析经济现象。
建立一个合理有效的计量经济学模型是进行经济研究的基础，下面将简述建立计量经济学模型的基本步骤。
1. 提出问题和目标建立计量经济学模型的第一步是明确研究的问题和目标。
研究者需要明确自己要解决的经济问题，确定研究的目标和范围。
例如，研究者可能想要探究某个经济政策对就业率的影响，或者分析某个产业的市场竞争程度等。
2. 收集数据在建立计量经济学模型之前，研究者需要收集相关的经济数据。
数据的选择和获取对于研究的可靠性和有效性至关重要。
研究者可以通过各种途径收集数据，包括统计年鉴、调查问卷、实地观察等。
在收集数据时，研究者需要注意数据的可靠性、完整性和时效性。
3. 确定理论框架在建立计量经济学模型之前，研究者需要确定一个合适的理论框架。
理论框架是指用来解释经济现象和规律的理论体系。
研究者可以借鉴已有的经济理论，也可以根据自己的研究问题提出新的理论框架。
理论框架应该具有逻辑严密性，并能够解释研究问题。
4. 建立计量经济学模型在确定了理论框架之后，研究者可以开始建立计量经济学模型。
计量经济学模型是用来描述经济现象和规律的数学模型。
根据研究问题的不同，可以建立不同类型的计量经济学模型，例如线性回归模型、时间序列模型等。
在建立模型时，研究者需要根据理论框架和收集到的数据选择合适的模型形式，并进行模型参数的估计。
5. 进行实证分析建立计量经济学模型之后，研究者需要进行实证分析，即利用模型对收集到的数据进行分析。
实证分析的目的是通过对数据的处理和模型的估计来验证理论假设，并得出结论。
研究者可以利用统计软件进行实证分析，计算模型的参数估计值和统计检验结果。
6. 解释和讨论结果在完成实证分析之后，研究者需要解释和讨论实证结果。
研究者可以根据模型的参数估计值和统计检验结果来解释研究问题，并讨论结果的经济意义和政策启示。
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》课程教学大纲英文名称：Econometric课程代码：221102004课程类别：专业核心课课程性质：必修开课学期：第四学期总学时：54（讲课：36，实验0，实践18，网络0）总学分：3考核方式：作业先修课程：高等数学、微观经济学、宏观经济学、统计学适用专业：经济学一、课程简介《计量经济学》是经济学专业的一门专业核心课程。
本课程以高等数学、宏微观经济学、统计学为先修课程，系统讲授计量经济学的基础理论、一元和多元线性回归模型、非线性回归模型的线性化、异方差、自相关、多重共线性、模型中特殊的解释变量以及Eviews基础操作等内容，为全国大学生市场调查与分析大赛以及毕业论文作理论与实践兼具的准备。
该课程分别从理论授课、软件学习以及团队实训等三个维度全面提高学生的思想水平、政治觉悟、道德品质及文化素养，重点培养学生经济学专业知识与技能，使其具有较为扎实的专业知识储备、数据分析的能力、实践与创新能力。
二、课程目标及其对毕业要求的支撑总体目标：全面提高学生的政治素养和道德品质，重点培养学生经济统计专业知识与技三、课程内容及要求第一章绪论教学内容：第一节计量经济学的定义与类型1．计量经济学的定义2．计量经济学的类型第二节计量经济学的特征1．经典计量经济学在理论方法方面特征2．经典计量经济学在应用方法方面特征第三节计量经济学的目的及研究问题的步骤1．计量经济学的目的2．计量经济学研究问题的步骤3．Eviews软件介绍学生学习预期成果：1．理解计量经济学的含义2．理解计量经济学的类型与特征3．了解计量经济学的目的及研究问题的步骤4．了解Eviews软件并下载安装成功教学重点：计量经济学的含义；计量经济学研究问题的步骤；Eviews软件介绍。
教学难点：计量经济学的含义；计量经济学研究问题的步骤。
第二章一元线性回归模型教学内容：第一节模型的建立及其假定条件1．回归分析的概念2．一元线性回归模型的介绍3．随机误差项的假定条件第二节一元线性回归模型的参数估计1．普通最小二乘法的概念2．参数估计第三节最小二乘估计量的统计性质1．线性性2．无偏性3．最小方差性第四节用样本可决系数检验回归方程的拟合优度1．总离差平方和的分解2．样本可决系数及相关系数第五节回归系数估计值的显著性检验与置信区间1．随机变量u的方差2．t检验3．置信区间第六节一元线性回归方程的预测1．点预测2．区间预测第七节案例分析1．用Eviews软件研究分析我国城镇居民年人均可支配收入与年人均消费性支出之间的关系学生学习预期成果：1．掌握回归分析的概念2．掌握随机误差项的假定条件3．掌握一元线性回归模型的参数估计4．熟悉最小二乘估计量的统计性质5．掌握用样本可决系数检验回归方程的拟合优度6．掌握回归系数估计值的显著性检验7．掌握Eviews软件的基础操作教学重点：回归分析的概念；随机误差项的假定条件；一元线性回归模型的参数估计；Eviews软件的基础操作。
《计量经济学》教学大纲
《计量经济学》教学大纲课程简介本门课程是经济学专业中的一个重要的基础课程，它是经济学家在进行经济分析和政策制定中所必备的工具之一，在国内外学术界和实际应用中都有着广泛的应用。
本课程讲授了计量经济学的基础知识和方法，强调理论和实证相结合，力求使学生掌握计量经济学研究的基本方法和技能，为今后的经济学研究和实践工作打下坚实基础。
课程目标•了解计量经济学的基本概念、方法和应用；•掌握计量经济学的基础理论和实证技能；•能够熟练运用计量经济学的理论和技能解决经济问题；•培养学生进行经济研究和从事经济工作的能力。
课程内容第一章绪论本章主要介绍计量经济学的定义、研究对象、研究方法、应用领域等方面，为后续章节的学习打下基础。
第二章单一回归分析本章介绍了单一回归分析的基本原理，包括线性回归模型的构建、OLS估计、检验和评价等，以及模型拓展和应用。
学生需要通过实际案例和数据处理，掌握单一回归分析的基本理论和应用技能。
第三章多元回归分析本章介绍了多元回归分析的基本原理，包括多元线性回归模型的构建、OLS估计、检验和评价等，以及模型拓展和应用。
学生需要通过实际案例和数据处理，掌握多元回归分析的基本理论和应用技能。
第四章时间序列分析本章介绍了时间序列分析的基本原理，包括时间序列的基本特征、平稳性检验、时间序列模型的构建、参数估计、模型诊断和预测等方面。
学生需要通过实际案例和数据处理，掌握时间序列分析的基本理论和应用技能。
第五章非线性模型本章介绍了非线性模型的基本原理，包括非线性回归模型的构建、参数估计、模型选择和预测等方面。
学生需要通过实际案例和数据处理，掌握非线性模型的基本理论和应用技能。
课程考核1.平时成绩：包括课堂参与、作业、小组讨论等。
2.期中考试：主要考查对前三章内容的掌握程度。
3.期末考试：主要考查对全书知识的掌握程度。
4.实验报告：本课程设置实验环节，学生需完成一次计量经济学实验，并撰写实验报告。
参考教材1.《计量经济学导论》（第五版），吕宏明，高等教育出版社。
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》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。
(财务知识)建立计量经济学模型的步骤和要点最全版
（财务知识）建立计量经济学模型的步骤和要点建立计量经济学模型的步骤和要点壹、理论模型的设计对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，且根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。
生产函数就是壹个理论模型。
理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。
1、确定模型所包含的变量在单方程模型中，变量分为俩类。
作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。
确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。
能够作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。
其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。
严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。
为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变量来表征这些因素，这些变量必须具有数据可得性。
于是，我们能够用总产值来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间作为壹个变量来表征技术。
这样，最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。
下面，为了叙述方便，我们将“因素”和“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。
关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。
首先，需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。
这是正确选择解释变量的基础。
例如，在上述生产问题中，已经明确指出属于供给不足的情况，那么，影响产出量的因素就应该在投入要素方面，而在当前，壹般的投入要素主要是技术、资本和劳动。
计量经济学教学大纲
计量经济学教学大纲
一、课程背景
本课程是经济学专业本科生的必修课程，是理论经济学和应用经
济学的有机结合，是当代经济学研究方法的重要组成部分。
本课程旨在通过理论和实践相结合的方式，帮助学生掌握计量经
济学的基本概念、理论与方法，提高学生的研究能力和实际应用能力，以便将来在经济学及相关领域的研究和应用中发挥积极作用。
二、课程内容
本课程主要包括以下内容：
1.计量经济学的基本概念、理论与方法
2.单方程回归模型
3.多元回归模型
4.时间序列分析
5.面板数据分析
6.计量经济学实证研究的案例分析
三、教学方法
本课程将采用大课堂教学和小班授课相结合的方式进行教学，主
要采用讲授、案例分析、课外阅读等教学方法，旨在促进学生的互动
与思考，提高学生的实战能力。
四、考核方式
本课程的考核方式包括平时成绩和期末考试成绩两部分，其中平
时成绩主要包括课堂表现和作业成绩，期末考试成绩主要包括笔试和
口试两部分。
具体的考核比例将在授课过程中进行说明。
五、参考书目
1.《计量经济学基础》（第4版），吴敬琏、朱恒鹏，中国人民
大学出版社，2015年
2.《计量经济学:方法与应用》（第5版），格里诺尔、米勒、
格利斯、韩骏，机械工业出版社，2015年
3.《高级计量经济学》（第7版），威廉·格里纳德、里奇德·范德诺尔，中国人民大学出版社，2015年
以上书籍供参考，在学习过程中，还需要逐步扩充自己的阅读材料和实践经验。
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收集样本数据
建立纺织业生产函数模型，确定居民收入、 纺织品出口为解释变量，使用1950—2000年时间 序列数据，是否合适？
2020/10/7
收集样本数据
价格调整问题： 描述1952—2000年工业生产增长增长规迹，用什么指标 表示工业生产总产出： 当年价格总产值、不变价格 总产值、可比价格总产值？
(跨期数据)
(3)模型随机误差项的异方差问题
2020/10/7
(异方差及检验) 例1、例2
计量经济学建模的基本过程
设定理论模型
搜集统计资料
修 改 模 型
无 效 ：
2020/10/7
经济预测
检验模型 有效
应用模型 结构分析
估计模型参数 政策评价
计量经济学建模的基本过程
魏后凯：“外商直接投资对中国区域经济增长的影响”
设计理论模型 收集样本数据 估计模型参数 模型有效性检验
2020/10/7
2020/10/7
收集样本数据
对于模型：
Y i 0 1 X 1 i 2 X 2 i k X k i i
或：Y = Xβ+μ
参数估计需要多少样本点？
2020/10/7
收集样本数据
最小样本容量(最小二乘法)：为了获得最小二乘估计结果而
必需的样本观察值个数 nk1
因为 β(X 'X ) 1X 'Y存在的前提是 X ' X 0
按数据在可能样本区间取值的连续性： 连续(Continuous)数据 受限 (Censored) 数据
收集样本数据
数据使用中应注意的问题：
使用时间序列数据应注意的问题 使用截面数据应注意的问题 使用虚拟变量数据应注意的问题
2020/10/7
收集样本数据
实践中的数据问题 数据的直接引用：关注指标解释 例：《世界经济》2001年第4期 中国人力资本投资的内生增长研究 例：《人力资本与经济发展》 ----李宝元.北京师范大学出版社，2000年
用市镇行政辖区的总人口。1964年第二次人口普查时改用市镇行政辖区的 非农业人口。1982年第三次人口普查时又改用市镇行政辖区的总人口。 1990年第四次人口普查时对设区的市采用区的总人口,对不设区的市和镇采 用街道办事处和居民委员会的人口。第五次人口普查又在此基础上做了改 进：（1）用人口密度把设区的市区分为两类，只把1500人/km2以上的区(一 般是城区和近郊区)的人口统计在内,对于此标准以下的区只计算真正的城 镇部分,乡村部分不再计入城镇；（2）对不设区的市和建制镇，除了按照 城市社区管理的街道办事处和居民委员会人口统计以外，还包括与市镇驻 地建设用地相连的乡镇地域和村委会地域，实际上大都以非农业经济活动 人口20为20/主10/7。
即(X'X)为k1阶满秩矩阵，否则 (X ' X )-1不存在
又因为r X'Xr(X'),r(X)
只有 r(X)k+1时，(X'X)才 为 k1阶满秩矩阵 而X为 nk 1 阶矩阵，其秩最大为 k 1
因此必须有：n k 1 即最小样本容量：Minn=k1
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收集样本数据
满足基本要求的样本容量(最小二乘法) ：为了获得最小二乘 估计结果并对其稳定性可靠性作出检验而必需的样
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收集样本数据
样本数据的种类：
按数据集格式：
时间序列数据(time series) 截面数据(cross sereis) TS/CS数据(time series/ cross sereis)
按数据性质
虚拟 (dummy)变量数据 排序 (Ordered)变量数据 其它数据
2020/10/7
如何解投入要素的数量增长作用和效率改进作用？
2020/10/7
设计理论模型
Yt Y1t Y2t Y3t
Y t Y 1tY 1t Y 2tY 2tY 3tY 3t
Y t Y 1t Y t Y 2t Y t Y 3t Y t
依据(2)式：
Y Y 1 t1 tA A 1 1tt1K K 1 t1 t1H H 1 t1 t
例：某商品的需求及价格 资料：
分析：价格对这种商品需 求的影响
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需求量：Y 49 45 44 39 38 37 34 33 30 29
价格：X 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
设计理论模型
需求量
50
45
40
35
30
25
价格
0
2
4
6
8
10
12
2020/10/7
设计理论模型
lnYi 3.96170.2272lnXi t: (95.233) (9.088) r2 0.9116 F82.498
3
Y3t Yt
H3t
H3t
-----(3)
表明：经济增长取决于各次产业的结构、各次产业要素投入 2020/10/7 的增量、各次产业要素投入的产出弹性
设计理论模型
第三步：拟定模型中待估计参数的理论值
例 ： Q=AertKαLβeu :
01资本投入弹性
01 劳动投入弹性 01技术进步速度
A0 效率系数 例：上海股市流动性影响因素实证分析
2020/10/7
设计理论模型
王金营：人力资本与经济增长：理论与实证 --------中国财政经济出版社 2001
有效劳动模型：Y tA tK tH t
Y Y tt A A ttK K ttH H tt
(1 )
(2)
考虑到：产业结构变动可能引起各投入要素产出效率的 变化，从而影响整个经济的增长。所以各投入要素的作用可 分离为增长的作用和产业结构优化提高效率而产生的作用。
因此，一般经验认为，当 n 30或者至少 n 3k+1时，
才能满足模型估计的基本要求
2020/10/7
收集样本数据
当 n 3k+1时，是否就意味着充足的样本点对估
计精度有必要保障？
例：分析利率对居民储蓄存款的影响，运用2001—2005年 间5年的季度数据，共20个样本观察值，模拟：
St 01Rtt
样本数据条件是否理想？
2020/10/7
收集样本数据
使用截面数据应注意的问题：
(1)样本与总体的一致性问题 纺织企业生产函数须以纺织企业为样本单位，不能以 各地区纺织行业为样本单位
(2)样本单位间的相关性问题 研究结婚是否影响女性收入，观察n位未结婚的和m位 已结婚的组成容量为(n+m)的样本，合适？
收集样本数据
实践中的数据问题 数据的计算估计：熟悉统计体系 例：《经济研究》2004年第1期 中国地区差距的变动趋势和影响因素 《经济研究》2002年第4期 外商直接投资的区域分布及其经济增长效应
2020/10/7
收集样本数据
实践中的数据问题 数据的专项调查：关注调查设计的信度和效度
例：《管理世界 》1998年04期 素质与培训:变革时代的中国企业经营管理者
2020/10/7
收集样本数据
表2.6 中国1978—1996年健康投资额估算
年份
卫生固定资产 投资(1)
卫生事业 费(2)
劳保费(3)
医疗费 公费(4)
自费(5)
单位：亿元
健康投资总额
总额
增长%
1978
…
1996
注释：“(1)1978-1984年数据见《中国固定资产投资统计年鉴(1950-1985)》，中国统计 出版社；1985-1996年数据为卫生、体育、福利业基建投资和更新改造投资，见《中国统计 年鉴(1997)》；(2)包括体育事业费，1979年数据为1978和1980年平均值，1993-1996年数据 用卫生、体育、社会福利业工资总额代替，见《中国劳动统计年鉴(1995)》、《中国统计年 鉴(1997)》和《中国社会统计资料(1993)》；(3)1978-1984年数据见《中国社会统计资料 (1990)》，1984-1992年数据见《中国社会统计资料(1993)》，1993、1995、1996年数据根据 《中国统计年鉴(1997)》的全国保险福利费总额按1992和1994年的劳保费比率推算所得；(4) 见《中国劳动统计年鉴(1995)》，1995年为估计数据；(5)根据《中国统计年鉴》年(末)城乡 人口数和城乡居民家庭平均每人全年医药保健费支出估算而得，1981-1983年数据因缺农村 居民数据，故用城镇居民平均每人全年医药保健费支出乘年末总人口数估算，1979-1980年 数据依202据0/1世0/7界银行《中国：卫生模式转变中的长远问题与对策》提供的自费比重(约20%左 右)估算而得”。
本观察值个数 n30或 n3k1
当 nk1时，可以得到参数 β 的估计，但除了参数估
计量质量不佳外，一些建立模型所必须的后续工作仍无法进 行。例如，参数的统计检验要求容量必须足够大，Z检验一 般要求样本容量超过30；单个回归系数的显著性 t 检验一般
也要求 n-k 8，此时t分布才较为稳定，检验才较为有效。
被解释变量：产品出口的月度增长率 解释因素：
劳动密集程度 ------------企业人均固定资产净值 市场竞争程度 ------------资金利润率 生产能力增长 ------------固定资产净值的增长 市场需求变化 ------------销售收入增长 外资企业参与度 ---------外资企业产出增长 国外市场需求 ------------美国进口增长
Yi 49.66702.1576Xi t: (66.542) (17.935) r2 0.9757 F321.22
判断原则：
(1)统计显著性 (2)在被解释变量相同的条件下，也可以看r2值的大小 (3)当存在重复观察点时，作拟合不足检验