计量经济学13-14(张龙版)
2024版计量经济学全册课件(完整)pptx
REPORTING
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EViews软件介绍及操作指南
EViews软件概述
EViews是一款功能强大的计量经济学 软件，提供数据处理、统计分析、模型
估计和预测等功能。
统计分析与检验
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详细讲解EViews中的统计分析工具， 包括描述性统计、假设检验、方差分
析等。
数据导入与预处理 介绍如何在EViews中导入数据，进行 数据清洗、转换和预处理等操作。
随着大数据时代的到来，机器学 习算法在数据挖掘、预测和分类 等方面展现出强大的能力，为计 量经济学提供了新的研究工具和 方法。
机器学习在计量经济 学中的应用领域
机器学习在计量经济学中的应用 领域广泛，如变量选择、模型选 择、非线性模型估计、高维数据 处理等。
机器学习在计量经济 学中的常用算法
机器学习在计量经济学中常用的 算法包括决策树、随机森林、支 持向量机（SVM）、神经网络等。 这些算法可以用于分类、回归、 聚类等任务，提高模型的预测精 度和解释力。
面板数据特点
同时具有时间序列和截面数据的特征，能够提供更多的信息、更多的变化、更少共 线性、更多的自由度和更高的估计效率。
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固定效应模型与随机效应模型
固定效应模型（Fixed Effects Model）
对于特定的个体而言，其截距项是固定的，不随时间变化而变化。
随机效应模型（Random Effects Mode…
经典线性回归模型
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一元线性回归模型
模型设定与参数估计
介绍一元线性回归模型的基本形式， 解释因变量、自变量和误差项的含义， 阐述最小二乘法（OLS）进行参数估 计的原理。
计量经济学练习册答案第二版
计量经济学练习册参考答案数量经济学教研室第一章导论一、单项选择题1、C2、B3、A4、A5、B6、A7、D8、C9、B 10、 B 11、C 12、A 13、D 14、C 15、A 16、C 17、D 18、C 19、A 20、 A 21、D二、多选题1、ABCD2、ABD3、ABCD4、ABC5、ABCD三、判断题4、1.√2. ×3.√4.×5.√6.√7.×8.√9.× 10.×四、简答题1、计量经济学与经济理论、统计学、数学的联系主要体现在计量经济学对经济理论、统计学、数学的应用方面，分别如下：1）计量经济学对经济理论的利用主要体现在以下几个方面（1）计量经济模型的选择和确定（2）对经济模型的修改和调整（3）对计量经济分析结果的解读和应用2）计量经济学对统计学的应用（1）数据的收集、处理、（2）参数估计（3）参数估计值、模型和预测结果的可靠性的判断3）计量经济学对数学的应用（1）关于函数性质、特征等方面的知识（2）对函数进行对数变换、求导以及级数展开（3）参数估计（4）计量经济理论和方法的研究2、模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。
①在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号、大小、参数之间的关系是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；②在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质，有拟合优度检验、变量显著检验、方程显著性检验等；③在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；④模型的预测检验，主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。
3、怎样理解计量经济学与经济统计学的关系？二者的联系：第一，计量经济分析所采用的数据的收集与处理、参数的估计等，需要使用统计学的方法和技术来完成；第二，参数估计值、模型的预测结果的可靠性，需要使用统计方法加以分析、判断。
《计量经济学》教学大纲
《计量经济学》教学大纲李景华编写经济学专业课程教学大纲1078 目录前言 (1082)第一章绪论 (1084)§1．1 计量经济学 (1084)一、计量经济学 (1084)二、计量经济学模型 (1084)三、计量经济学的内容体系 (1084)四、计量经济学是一门经济学科 (1085)五、计量经济学在经济学科中的地位 (1085)§1．2 建立计量经济学模型的步骤和要点 (1085)一、理论模型的设计 (1085)二、样本数据的收集 (1085)三、模型参数的估计 (1086)四、模型的检验 (1086)五、建立计量经济学模型过程中的几个关键 (1086)六、计量经济学应用软件介绍 (1086)§1．3 计量经济学模型的应用 (1086)一、经济结构分析 (1086)二、经济预测 (1087)三、经济证策评价 (1087)四、经济理论检验与发展 (1087)本章思考题 (1087)第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型 (1089)§2．1 回归分析概述 (1089)一、回归分析基本概念 (1089)二、总体回归函数 (1089)三、随机干扰项 (1089)四、样本回归函数 (1090)§2．2 一元线性回归模型的参数估计 (1090)一、一元线性回归模型的基本假设 (1090)二、参数的普通最小二乘估计（OLS） (1090)三、参数估计的最大或然法(ML) (1090)四、最小二乘估计量的性质 (1090)五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 (1090)§2．3 一元线性回归模型的统计检验 (1091)一、拟合优度检验 (1091)二、变量的显著性检验 (1091)三、参数的置信区间 (1091)§2．4 一元线性回归分析的应用：预测问题 (1091)计量经济学1079一、0ˆY 是条件均值)|(0X X Y E =或个值Y 的一个无偏估计。
计量经济学课后答案-张龙版
计量经济学第一次作业第二章P858.用SPSS软件对10名同学的成绩数据进行录入，分析得r=0.875,这说明学生的课堂练习和期终考试有密切的关系，一般平时练习成绩较高者，期终成绩也高。
9.(1)一元线性回归模型如下：Y i=ß0+ß1X i+u i其中，Y i表示财政收入，X i表示国民生产总值，u i为随机扰动项，ß0 ß1为待估参数。
由Eviews软件得散点图如下图：（2）Ýi =-1354.856+0.179672XiSÊ:(655.7254) (0.007082)t:(-2.066194) (25.37152)R2=0.958316 F=643.7141 df=28斜率ß1=0.179672表示国民生产总值每增加1亿元，财政收入增加0.179672亿元。
（3）可决系数R2=0.958316表示在财政收入Y的总变差中由模型作出的解释部分占95.8316%，即有95.8316%由国民生产总值来解释，同时说明样本回归模型对样本数据的拟合程度较高。
R2=ESS/(ESS+RSS)ESS=RSS*R2/(1-R2)=(1.91E+08)*0.958316/(1-0.958316)=44.02E+08F=(n-2)ESS/RSS,ESS=F*RSS/(n-2)=4.39*E09(4)SÊ(ß0)=655.7245 SÊ(ß1)=0.007082ß1的95%的置信区间是：[ß1-t 0.025(28)SÊ(ß1),ß1+t 0.025(28)SÊ(ß1)] 代入数值得：[0.179672-2.048*0.007082,0.179672+2.048*0.007082] 即：[0.165,0.194]同理可得，ß0的95%置信区间为[-2697.78,-11.93] （5）①原假设H 0:ß0=0 备择假设：H 1:ß0≠0则ß0的t 值为：t 0=-2.066194当ɑ=0.05时t ɑ/2(28)=2.048|t 0|=2.066194＞t ɑ/2(28)=2.048 故拒绝原假设H 0，表明模型应保留截距项。
计量经济学书目汇编及简介
计量经济学参考书目计量经济学入门：Griffiths, W. E., R. C. Hill, and G. G. Judge, 1993, Learning and Practicing Econometrics, John Wiley & Sons.Johnston, J. and J. DiNardo, 1997, Econometric Methods, 4th ed., McGraw-Hill.（资格最老，我的启蒙书）Maddala, G. S., 1992, Introduction to Econometrics, 2nd ed., Prentice-Hall. Ramanathan, R., 1998, Introductory Econometrics with Applications, 4th ed., The Dryden Press.（前四本似乎是大学部程度计量经济学教科书中最为流行者）Judge, G. G., W. E. Griffiths, R. C. Hill, T.-C. Lee, and H. Lutkepol, 1988, Introduction to the Theory and Practice of Econometrics, 2nd ed., John Wiley & Sons. Kennedy, P., 1998, A Guide to Econometrics, 4th. ed. The MIP Press. （本书尝试少用数学而多以文字来解释一些计量经济学的概念）Goldberger, A. S., 1991, A Course in Econometrics, Harvard University Press. （本书善用简单例子解释一些重要的基本观念，本书缺点在于未能包括一些新课题）Gujarati, D. N., 1995, Basic Econometrics, 3nd. ed., McGraw-Hill.Thomas, R. L., 1996, Modern Econometrics, An Introduction, Addison-Wesley. Lardaro, L., 1993, Applied Econometrics, Harper Collins.（书中包含了一些实例应用）Ghosh, S. K., 1991, Econometrics: Theory and Applications, Prentice-Hall.（书中包含了一些实例应用）Hill, R. C., W. E. Griffiths, and G. G. Judge, 1997, Undergraduate Econometrics, Jogn Wiley & Sons. （本书较薄较浅，适合统计学基础较弱的读者）Draper, N. R. and H. Smith, 1998, Applied Regression Analysis, John Wiley & Sons. （本书和下一本书均是非计量经济学者学回归分析常用的教科书）Neter, J. and W. Wasserman, 1996, Applied Linear Statistical Models, 4th ed.,Irwin.中级计量经济学：Greene, W. H., 1997, Econometric Analysis, 3rd ed., Prentice-Hall , Inc.（最畅销的研究所计量经济学教科书，包含范围很广，但常有解释不清的地方。
《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。
绪论计量经济学
回归分析是关于研究一个叫做因变量的变量对另一个或多个叫做解释变量的变量的依赖关系，其用意在于通过后者（在重复抽样中）的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值
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（5）计量经济模型的估计
估计方法：回归分析利用回归分析方法和数据，我们得到参数1和2的估计值分别为430.15和0.4611Y顶上的帽子（hat）符号表示一种估计值。意义：在1985-2003年期间，斜率系数（即MPC）约为0.46，表明在此样本期间，收入每增加一元，平均而言，消费支出将增加0.46元。“平均而言”的意思是说，消费和收入之间并没有准确的关系。
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§2 例子
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一、单一方程
一、单一方程：商品市场需求量 （一）模型设计1.经济理论模型：公式化，提供变量关系需求量D—价格P 收入Y 相关产品价格（如汽车与汽油） 替代产品价格（如柴油与汽油） 消费者偏好等
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（7）预测
用回归模型预测2005年中国的消费支出。假定2005年GDP增长率为8％，则2005年GDP总量将达到147436亿元。预期消费支出是多少？
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收入乘数（M）
假定政策改变，投资有所下降，其对经济的影响将如何？宏观经济理论告诉我们，投资支出每改变1元，收入的改变由收入乘数（M）决定：M=1/(1-MPC）＝1/（1-0.46）＝1.85投资减少（增加）1元，最终导致收入减少（增加） 1.85元（注意，乘数的实现需要时间）。
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二、发展
1926年，挪威经济学家费里希（R.Frisch）仿照生物计量学（Biometrics）一词提出了计量经济学（Econometrics）。1930年12月，费里希、丁伯根（荷兰，J.Tinbergen）等在美国发起了国际计量经济学会。1933年，创刊学会杂志Econometria。1969年，首届诺贝尔经济学奖授予费里希和丁伯根，表彰他们“发展了经济分析过程的动态模型，并使之实用化。
《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。
计量经济学课件共14页文档
计量经济学可见内容第一章（1）经济模型理论模型：凯恩斯的绝对收入理论实证模型：回归模型建模方法结构方法：理论到模型，先验的简化方法：数据到模型，依赖理论少大数据时代：简化方法将用的多（2）变量类型p28STA TA 中的变量可以划分为三类：分别是数值型，字符型和日期型。
变量类型可通过help data type显示。
（一）数值型变量：数值型变量按其精度又可分为五种类型：byte、int、long、float、double。
（二）字符串变量：字符变量通常是一些需要用文字描述的信息，如：姓名、住址等。
（三）日期型变量：在STA TA 中，1960 年1 月1 日被认为是第0 天，因此1959 年12 月31 日为第-1 天(3)显示数据类型p30 (指出哪个变量是什么类型）（4）指出指标的含义p34观测值序号生成新的数据（generate 可简写成gen）ClearSet obs 1000 设置观测值的组数Gen x=_n _n 为观察值得序号Gen y=x+100gen 产生新变量replace 改变现有变量Generate 创建一个新的变量。
如：generate y=(y1+y2+y3+y4)/4表示创建一个新的变量y是y1,y2.y3,y4的平均数。
又如：generate x1= ln（x2 ）表示创建一个变量x1是x2的自然对数。
Replace替代一个现有变量。
如：replace X1= X1*100表示“将X1变量转换为当前数值的100倍”又如：replace x1 = 0 if x1== y 表示“当x1=y时，将其记为0 ”注意：在STATA中“==”才是逻辑关系运算符。
“=”则表示“让左边的值与右边相等”用于创建新变量。
* gen urbanized= popurb/ pop. sum urbanizedVariable | Obs Mean Std. Dev. Min Max urbanized | 21 .6667691 .1500842 .3377319 .8903645表示城市化率水平replace urbanized= 100* urbanized. sum urbanizedV ariable | Obs Mean Std. Dev. Min Maxurbanized | 21 66.67691 15.00843 33.77319 89.03645百分数形式sort(gsort)命令样本按照某个变量的取值排序。
计量经济学第二版课后习题1-14章中文版答案汇总
第四章习题 1.（1）22ˆ=TSR estScore T =520.4-5.82×22=392.36 （2）ΔTestScore=-5.82×(23-19)=-23.28即平均测试成绩所减少的分数回归预测值为23.28。
（3）core est S T =βˆ0 +βˆ1×CS =520.4-5.82×1.4=395.85 （4）SER 2=∑=-n i u n 1ˆ21i 2=11.5 ∴SSR=∑=ni u1ˆi2=SER 2×(n-2)=11.5×(100-2)=12960.5R 2=T SS ESS =1-T SSSSR =0.08∴TSS=SSR ÷(1-R 2)=12960.5÷(1-0.08)=14087.5=21)(Y ∑=-ni iY∴s Y 2=1-n 121)(Y ∑=-ni iY =14087.5÷(100-1)≈140.30∴s Y ≈11.93 2. （1）①70ˆ=Height eight W =-99.41+3.94×70=176.39 ②65ˆ=Height eight W =-99.41+3.94×65=156.69 ③74ˆ=Height eight W=-99.41+3.94×74=192.15（2）ΔWeight=3.94×1.5=5.91（3）1inch=2.54cm,1lb=0.4536kg①eight Wˆ(kg)=-99.41×0.4536+54.24536.0×94.3Height(cm)=-45.092+0.7036×Height(cm)②R 2无量纲，与计量单位无关，所以仍为0.81③SER=10.2×0.4536=4.6267kg 3.（1）①系数696.7为回归截距，决定回归线的总体水平②系数9.6为回归系数，体现年龄对周收入的影响程度，每增加1岁周收入平均增加＄9.6 （2）SER=624.1美元，其度量单位为美元。
工资及其主要影响因素分析概要
上海大学2013 ～2014 学年冬季学期研究生课程论文课程名称：高级计量经济学课程编号： 01SAQ9004 论文题目: 工资及其主要影响因素分析作者姓名: 李腾龙学号: ******** 成绩: 论文评语:评阅人:评阅日期:工资及其主要影响因素分析摘要：本文目的在于分析相关人员的教育、工作经验、任期、性别、婚姻等因素对其工资的影响，从而可以为企业根据员工的相关背景开具工资提供参考依据。
同时，更重要的是，通过本次的建模学习过程，使自己更加深入地学习了计量经济学的相关知识，拥有了计量经济学的实证分析经验，并且还初步掌握了相关软件的使用方法。
关键词：工资、虚拟变量、最小二乘回归、异方差检验、SAS软件一、引言亚当.斯密《国富论》中说：“一国国民每年的劳动，本来就是供给他们每年消费的一切生活必需品和便利的源泉。
”一个劳动者的工资，要用来养家糊口，因此对于它的研究至关重要。
职工工资的增长逐渐成为一个热点话题，在百度中输入“职工工资”，你会得到非常多相关报道，工资协商制、工资拖欠、工资保障机制也成为学术界人士争相研究的焦点。
而也是随着职工工资的增长，其他的一些问题，诸如个税征收、社会保障机制改革等接踵而来。
因此，研究好职工工资的影响因素，对于预测工资走向，安排生产生活，体制改革等有积极意义。
影响工资的因素有很多，在此我们主要选教育年限、经验、任期、性别、婚姻等因素来研究，从该研究中发现更深层次的原因，这就是本问研究的主要目的。
二、背景知识1.虚拟变量定心信息通常是以二值信息的形式出现：一个人是男还是女；一个人是已婚还是未婚；这些信息可以通过定义一个二值变量或0-1变量来刻画。
在计量经济学中，二值变量通常称为虚拟变量。
2.多重共线性在多元线性回归模型经典假设中，其重要假定之一是回归模型的解释变量之间不存在线性关系，也就是说，解释变量中的任何一个都不能是其他解释变量的线性组合。
如果违背这一假定，即线性回归模型中某一个解释变量与其他解释变量间存在线性关系，就称线性回归模型中存在多重共线性。
(完整版)计量经济学重点(张晓峒版).docx
计量经济学复习资料一、名词解释1.广义计经济学:利用经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量方法的统称，包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。
2.狭义计经济学以揭示经济现象中的因果关系为目的，在数学上主要应用回归分析方法。
3.总体回归函数:指在给定Xi下Y分布的总体均值与Xi所形成的函数关系(或者说总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数)。
4.样本回归函数:指从总体中抽出的关于Y, x的若干组值形成的样本所建立的回归函数。
6、随机的总体回归函数:含有随机千扰项的总体回归函数(是相对于条件期望形式而言的)。
5.线性回归模型:既指对变量是线性的，也指对参数β为线性的，即解释变量与参数β只以他们的I次方出现。
6.随机干扰项:即随机误差项，是一个随机变量，是针对总体回归函数而言的。
9、残差项:是一随机变量，是针对样本回归函数而言的。
7.条件期望:即条件均值，指X取特定值Xi时Y的期望值。
8.回归系数:回归模型中βo, β1等未知但却是固定的参数。
9.回归系教的估计量:指用β0^ β1^等表示的用已知样本提供的信息所估计出来总体未知参数的结果。
10.最小二乘法:又称最小平方法，指根据使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法。
11.最大似然法:又称最大或然法，指用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。
12.估计的标准差:度量一个变量变化大小的测量值。
13.总离差平方和:用TSS表示，用以度量被解释变量的总变动。
14.回归平方和:用ESS表示:度量由解释变量变化引起的被解释变量的变化部分。
15.残差平方和:用RSS表示:度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量以外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。
16.协方差:用Cov(X, Y)表示，度量XY两个变量关联程度的统计量。
17.拟合优度检验:检验模型对样本观测值的拟合程度，用R2表示，该值越接近1,模型对样木观测值拟合得越好。
《计量经济学》课程教学大纲
计量经济学IEconometrics I一、课程基本情况课程类别：专业主干课课程学分：3学分课程总学时：48学时，其中讲课：32学时，实验（含上机）：16学时，课外学时课程性质：必修开课学期：第5学期先修课程：高等数学、概率论与数理统计、经济学原理、统计学适用专业：国际经济与贸易、会计学、财务管理学、金融学教材：李子奈、潘文卿，计量经济学（第4版），高等教育出版社，2015年。
开课单位：经济管理学院经济与贸易系二、课程性质、教学目标和任务（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。
本大纲面对的对象是本科生，所以在内容体系上大致包括：单方程回归分析、违背经典假设的计量经济学分析、联立方程分析以及STATA计量经济学软件操作。
本课程全面讲述初级计量经济学的有关内容，同时又适当吸收一局部中级内容用来加强对本学科的了解。
计量经济学也是一门实验学科，建模的每一阶段都离不开计算机技术的支持。
现在国际上用来进行计量经济学教学的软件主要是STATA,因此本课程除了足够的理论学时之外，更应加强软件的操作和运用软件来解决计量经济建模的有关问题。
（-）教学目标和任务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，使学生到达：（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开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开展有概念性了解；（3）在掌握基本知识、基本原理的基础上，能够运用计量经济方法对经济现象中的一些主要经济现象、经济问题和政策效应作有关的计量经济分析；（4）熟练掌握计量经济学软件Stata的操作，能够运用计算机来发现和解决有关经济问题，具有初步的经济分析能力；（5）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。
《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。
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0.067426
Schwarz criterion
-2.820215
Log likelihood
38.47157
F-statistic
334.3105
Durbin-Watson stat
0.471702
Prob(F-statistic)
0.000000
（注：F0.05(1,21)=4.35, F0.05(1,22)=4.30, F0.05(1,23)=4.26, F0.05(1,24)=4.23, F0.05(1,25)=4.20.）
Sample: 1978 2002Included observations: 25
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
LNK
0.167922
0.009184
18.28416
0.0000
C
9.461005
0.082750
114.3322
0.0000
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
3.577155
Probability
0.018991
Obs*R-squared
12.12241
Probability
0.033148
（注： ， ）
1.写出怀特检验的原假设和备择假设
2.写出怀特检验的辅助回归模型
3.写出检验统计量服从的分布
Probability
0.019357
Log likelihood ratio
12.72445
Probability
0.005272
（F0.05(2,21)=3.49,F0.05(2,22)=3.44,F0.05(2,23)=3.40,F0.05(2,24)=3.37,F0.05(2,25)=3.34）
西北大学2013---- 2014学年第2学期本科考试出题专用纸
考试科目
计量经济学
总分
根据见表1的回归结果，完成下列各题：
1.将这一输出结果写成标准的书面报告形式；
2.解释结果中各变量对应的参数的经济意义；
3.对模型的拟合优度进行检验；
4.在5%的显著性水平上对回归系数进行显著性检验，并说明检验的意义；
3．若模型可识别，简述相应的参数估计方法。
本卷为
开
闭
√
卷
本卷为
A
√
B
卷
出题院系
数量经济与统计系
出题人
张龙
出题日期
2014年6月22日
审批人
4.写出检验统计量的自由度
5.对原模型是否存在异方差性进行检验
得分
六、(10分)根据第三题回归分析的估计回归方程，以1992年为分界点，利用EViews软件进行模型结构稳定性的邹检验（Chow test），结果见表4：
Chow Breakpoint源自Test: 1992F-statistic
4.202735
1.写出利用邹检验进行平稳性检验的三个样本回归模型
2.写出根据三个样本回归模型估计结果的残差构造的统计量
3.对模型进行模型结构稳定性检验。
得分
七、(15分)考察以下联立方程模型：
其中：C为消费，Y为国民收入，I为投资，T为税收，G为政府支出。
要求：1．指出模型的内生变量和外生变量；
2．判别每个方程和整个模型的可识别性；
R-squared
0.935630
Mean dependent var
10.96101
Adjusted R-squared
0.932832
S.D. dependent var
0.208914
S.E. of regression
0.054144
Akaike info criterion
-2.917725
5.求参数置信度为95%的置信区间；
6.在5%显著性水平上对模型整体进行显著性检验；
7.该回归模型是否存在自相关性?为什么?
得分
四、(10分)利用第三题中的两个解释变量建立辅助回归模型，并利用EViews软件进行回归估计，结果见表2：
Dependent Variable: LNLMethod: Least Squares
1.根据表2结果，利用辅助回归模型的统计量直接对第三题中的原模型进行多重共线性检验。
2.根据表2结果，先计算出方差膨胀因子（VIF）和容许度（TOL）,再进行多重共线性检验。
3.若已知该生产过程的规模报酬不变（即α+β=1），应该如何消除多重共线性？写出具体步骤。
得分
五、(10分)对第三题估计的自回归模型，利用EViews软件进行包含交叉乘积项的怀特(White)检验，结果见表3：