计量经济学(Econometrics)
计量经济学概念
第二节 计量经济学方法
一. 计量经济学方法的内容
任何计量经济研究包含两个基本要素：理论和事实， 计量经济学的主要功能就是将这两个要素结合在一起。 计量经济研究既使用理论，也使用事实，将二者结合 起来，用统计技术估计经济关系，如图1.1所示。
14
理论统计理论
计量经济模型
加工好的数据
10
3. 学科发展环境 同时，随着科学技术的发展，各门学科相互渗透，数
学、系统论、信息论、控制论等相继进入经济研究领 域，使经济科学进一步数量化，有助于计量经济学的 发展。高速电子计算机的出现和发展，为计量经济技 术的广泛应用铺平了道路。
11
4. 发展过程
上世纪三十年代，侧重于个别商品供给与需求的计 量，基本上属于个量分析或微观分析。
1. 需求函数的数学模型
尽管需求定律假定价格(P)与需求量(Q)之间 呈反向关系，但并没有给出二者之间关系的精 确形式。例如，该定律并没有告诉我们价格与 需求量之间关系是线性的还是非线性的，如图 1.2中（a）和 (b) 所示。
21
Q
Q
(a)
P
(b)
P
图1.2 线性和非线性的需求函数
22
事实上，斜率为负的曲线有千千万万，在它们 之中选择正确的函数是计量经济学家的任务。
7
计量经济学的艺术成分
计量经济学虽然以科学原理为基础，但仍保留了一 定的艺术成分，主要体现在试图找出一组合适的假设 ，这些假设既严格又现实，使得我们能够使用可获得 的数据得到最理想的结果，而现实中这种严格的假设 条件往往难以满足。
“艺术”成分的存在使得计量经济学有别于传统 的科学，是使人对它提供准确预测的能力产生怀疑的 主要原因。
31
经济计量学
产生背景
经济计量学名词源于希腊文oikonomia（经济）和metron（计量），是挪威经济学家R.弗里希（1895～1973） 在1926年仿照生物计量学（biometrics）一词的结构创造的。这个学科的创始人除弗里希外，还有荷兰经济学家 J.丁伯根（Jan Tinbergen)（1903～1994 ），两人也是第一届诺贝尔经济学奖金的共同获奖人。从1929年起资 本主义世界陷入空前的经济大萧条，资产阶级经济理论关于资本主义经济能够通过市场机制自动调节供求关系、 保持均衡的传统说法彻底破产；资产阶级经济统计学关于预测经济变化的所谓商情晴雨表也完全失灵，因而不得 不修改旧理论、寻找新工具，以便适应商情预测，以及资产阶级政府干预经济生活、
相关学科及流派
经济学、宏观经济学、比较经济学、财政学、发展经济学、激进经济学、金融学、会计学、劳动经济学、数 理经济学、数量经济学、城市经济学、服务经济学、福利经济学、技术经济学、价格经济学、人口经济学、教育 经济学、奥地利学派、边际效用学派、供给学派、剑桥学派、制度学派、新制度学派、重农学派、货币主义.
相关书籍经济计量学在20世纪30年代诞生之初，研究多限于计量方法的探讨，实际计量工作还较少，且多集 中于需求分析，能够算做实际宏观经济计量分析的只有丁伯根关于美国经济周期的研究。第二次世界大战以后， 美国经济学家L.R.克莱因（1920～ ）等人不断提高丁伯根开创的宏观经济计量的规模和深度，到60年代形成一 个向资本主义企业出售经济计量预测劳务的兴旺行业。为了改进实际经济计量的效果，西方经济计量学家持续在 计量方法技术上下工夫，除去加大模型、扩充数据库、改进软件包以外，在估算方法上也有不少进展。普通最小 平方法只有在客观真实情况可以用标准线性模型代表时，才能成为最佳线性无偏估算式，即估算结果最接近真实。 标准线性模型是指：只有因变量是随机变量，自变量则是一套在重复抽样时保持不变的固定数值；因变量的随机 误差是正态分布，因变量的各次观测值的均方差都相同，并且两者之间互不相关（即无“序列相关”）；各个自 变量之间不存在准确的线性相关（即无“多重共线性”）。但客观实际情况很难符合这样严格的标准条件，因而 设计出种种特殊估算方法来应付。例如，当原模型不符合识别条件，不能从简化式的系数估算值还原成结构参数 值，而结构式的自变量中又有随机变量时，需要用两阶段以至三阶段最小平方法估算。
经济计量学
学的发展 。
14
第一章
经典经济计量学和非经典经济计量学
经典经济计量学（Classical Econometrics）一般指20世 纪70年代以前发展并广泛应用的经济计量学。
贝尔经济学奖得主挪威经济学家R.Frisch（佛里希 给定X和Z值，预测Y值
城市劳动力参与率除受城市失业率的影响之外，还受真实的小时平均工资等因素的影响。
）在1926年模仿“Biometrics”(生物计量学)提 Y = B1+ B2X
（2）利用次级资料数据（统计数据） 假设用失业率（UNR）来度量经济形势，用劳动力参与率（LFPR）来度量劳动力的参与，两数据由政府按时公布，我们依据上面步骤
15
第一章
非经典经济计量学一般指20世纪70年代以来发展的 经济计量学理论、方法及应用模型，也称为现代 经济计量学。
非经典经济计量学主要包括：微观经济计量学、非 参数经济计量学、时间序列经济计量学和动态经 济计量学等。
16
第一章
简·丁伯根——经济 计量学模式建造者 之父
拉格纳·弗里希 （RAGNAR FRISCH） 经济计量学的奠基人
AHE82（美元）
7.78 7.69 7.68 7.79 7.80 7.77 7.81 7.73 7.69 7.64 7.52 7.45 7.41 7.39 7.40 7.40 7.43 7.55 7.75 7.86 7.89 7.99 8.14
28
第一章 表1-1（新） 1980～2007年间城市劳动力参与率(CLFPR)、城市 失业率(CUNR)与真实的小时平均工资(AHE82)资料
【大学课件】《计量经济学》Econometrics电子教案
一、课程简介1.1 课程定位《计量经济学》是经济学、金融学、统计学等相关学科的专业基础课程，旨在培养学生运用经济学理论、统计学方法和数学工具分析经济现象的能力。
通过本课程的学习，使学生掌握经济学数据分析的基本思路、方法和技术，为后续专业课程学习和科研工作打下坚实基础。
1.2 课程目标（1）理解计量经济学的基本概念、原理和方法；（2）掌握运用EViews、Stata等软件进行数据分析的基本技能；（3）能够独立完成经济学实证研究论文的写作。
二、教学内容2.1 引言部分介绍计量经济学的基本概念、学科体系、发展历程和应用范围。
2.2 经典线性回归模型讲解单方程线性回归模型、多元线性回归模型、回归分析的基本假设及检验方法。
2.3 回归诊断与改进分析回归模型的诊断方法，如多重共线性、异方差性、自相关性等，并介绍相应的改进措施。
2.4 非线性模型介绍非线性模型的基本形式、估计方法及应用，如对数线性模型、多项式回归模型等。
2.5 时间序列模型讲解时间序列的基本概念、平稳性检验、自相关函数和偏自相关函数，以及ARIMA模型、VAR模型等。
三、教学方法与手段3.1 教学方法采用课堂讲授、案例分析、上机操作、小组讨论相结合的教学方法，注重培养学生实际操作能力和独立思考能力。
3.2 教学手段利用多媒体课件、网络资源、软件操作演示等手段，提高课堂教学效果和学生的学习兴趣。
四、课程考核与评价4.1 考核方式课程考核分为平时成绩和期末成绩两部分，平时成绩包括课堂表现、作业完成情况等，期末成绩包括书面考试和上机操作考试。
4.2 评价方法根据学生课堂参与度、作业完成质量、上机操作熟练度和期末考试成绩，全面评价学生的学习效果。
五、教学进度安排5.1 课时安排共计32课时，其中理论讲授24课时，上机操作8课时。
5.2 教学进度第1-4周：引言及经典线性回归模型；第5-8周：多元线性回归模型、回归诊断与改进；第9-12周：非线性模型；第13-16周：时间序列模型。
计量经济学
学习方法
与一般的数学方法相比，计量经济学方法有十分重要的特点和意义：
研究对象发生了较大变化。即从研究确定性问题转向非确定性问题，其对象的性质和意义将发生巨大的变化。 因此，在方法的思路上、方法的性质上和方法的结果上，都将出现全新ห้องสมุดไป่ตู้变化。
研究方法发生根本变化。计量经济学方法的基础是概率论和数理统计，是一种新的数学形式。学习中要十分 注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分认识其方法与其它数学方法的根本不同之处。
计量经济学基础据说在经济学中，应用数学方法的历史可追溯到三百多年前的英国古典政治经济学的创始人 威廉·配第的《政治算术》的问世（1676年）。
“计量经济学”一词，是挪威经济学家弗里希（R. Frisch）在1926年仿照“生物计量学”一词提出的。随 后1930年成立了国际计量经济学学会，在1933年创办了《计量经济学》杂志。
后来美国著名计量经济学家克莱因也认为：计量经济学是数学、统计技术和经济分析的综合。
特点
模型类型：采用随机模型。模型导向：以经济理论为导向建立模型。模型结构：变量之间的关系表现为线性 或者可以化为线性，属于因果分析模型，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数。数据类型：以时 间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量。估计方法：仅利用样本信息，采 用最小二乘法或者最大似然法估计变量。非经典计量经济学一般指20世纪70年代以后发展的计量经济学理论、方 法及应用模型，也称现代计量经济学。
《计量经济学》Econometrics电子教案
计量经济学研究使用数据和模型来回答有关经济关 系和过程的问题，并帮助制定更好的经济政策。
计量经济学的发展历程
80%
古典计量经济学
古典计量经济学使用简单回归分 析方法，主要关注解释单一因变 量与一个或多个自变量之间的关 系。
100%
现代计量经济学
现代计量经济学使用更复杂的统 计和数学方法，包括时间序列分 析、面板数据分析、非参数和半 参数方法等。
方法
常用的季节性分解方法有乘法分 解和加法分解，其中乘法分解是 将季节因子与原始数据进行相乘， 加法分解则是将季节因子加到原 始数据上。
应用
季节性分解在时间序列分析中广 泛应用于提取季节性趋势，如销 售预测、气象数据分析等领域。
04
计量经济学中的假设检验
假设检验的基本概念
01
假设检验的定义
假设检验是统计推断的一种形式， 通过样本数据对总体参数进行检 验，判断假设是否成立。
模型的检验与诊断
模型的检验
通过统计检验，如F检验、t检验和R方检验等，对线性回归模型的 假设条件进行检验，以确保模型的可靠性和有效性。
模型的诊断
通过诊断统计量，如残差图、正态性检验、异方差性检验等，对 模型的假设条件进行诊断，以发现模型可能存在的问题。
多元线性回归
多元线性回归的定义
01
多元线性回归是一种扩展的线性回归模型，用于描述因变量和
检验方法
通过绘制时间序列图、计 算自相关系数和偏自相关 系数等方法进行检验。
平稳性分类
根据时间序列的特性，可 以分为严格平稳和非严格 平稳。
差分与整合
差分
差分是将时间序列中的逐期增长量进行相减，以 消除非平稳趋势。
计量经济学Econometrics专业词汇中英文对照
Econometrics 专业词汇中英文对照（按课件顺序）Ch1-3Causal effects：因果影响，指的是当x变化时，会引起y的变化；Elasticity：弹性；correlation (coefficient) 相关（系数），相关系数没有单位，unit free；estimation：估计；hypothesis testing：假设检验；confidence interval：置信区间；difference-in-means test：均值差异检验，即检验两个样本的均值是否相同；standard error：标准差；statistical inference：统计推断；Moments of distribution：分布的矩函数；conditional distribution (means)：条件分布（均值）；variance：方差；standard deviation：标准差（指总体方差的平方根）；standard error：标准误差，指样本方差的平方根；skewness：偏度，度量分布的对称性；kurtosis：峰度，度量厚尾性，即度量离散程度；joint distribution：联合分布；conditional expectation：条件期望（指总体）；randomness：随机性i.i.d., independently and identically distributed：独立同分布的；sampling distribution：抽样分布，指的是当抽取不同的随机样本时，统计量的取值会有所不同，而当取遍所有的样本量为n的样本时，统计量有一个取值规律，即抽样分布，即统计量的随机性来自样本的随机性consistent (consistency)：相合的（相合性），指当样本量趋于无穷大时，估计量依概率收敛到真实值；此外，在统计的语言中，还有一个叫模型选择的相合性，指的是能依概率选取到正确的模型Central limit theory：中心极限定理；unbiased estimator：无偏估计量；uncertainty：不确定性；approximation：逼近；least squares estimator：最小二乘估计量；provisional decision：临时的决定，用于假设检验，指的是，我们现在下的结论是基于现在的数据的，如果数据变化，我们的结论可能会发生变化significance level：显著性水平，一般取0.05或者0.01,0.1，是一个预先给定的数值，指的是在原假设成立的假设下，我们可能犯的错误的概率，即拒绝原假设的概率；p-value：p-值，指的是观测到比现在观测到的统计量更极端的概率，一般p-值很小的时候要拒绝原假设，因为这说明要观测到比现在观测到的统计量更极端的情况的概率很小，进而说明现在的统计量很极端。
W计量经济学公式概念
W计量经济学公式概念计量经济学（Econometrics）是经济学的一个分支学科，主要运用数理统计方法来研究经济现象。
它是一门以实证分析为基础的学科，旨在通过建立和估计经济模型来理解经济现象的产生和演化规律。
计量经济学涉及到各种经济理论、经济数据的分析和解释，以及经济政策的评估和预测。
在计量经济学中，有许多重要的公式用于对经济关系和模型进行建模和推断。
下面将介绍一些常见的计量经济学公式及其概念。
1.简单线性回归模型：简单线性回归模型是最基本的计量经济学模型之一，用于研究两个变量之间的线性关系。
其数学形式为：Y=β0+β1X+ε其中，Y是因变量，X是自变量，β0和β1是模型的参数，ε是误差项。
该模型可以通过最小二乘法估计参数，进而研究自变量X对因变量Y的影响。
2.多元线性回归模型：多元线性回归模型是相对于简单线性回归模型而言的，用于研究多个自变量对因变量的影响。
其数学形式为：Y=β0+β1X1+β2X2+...+βnXn+ε其中，Y是因变量，X1,X2,...,Xn是自变量，β0,β1,β2,...,βn是模型的参数，ε是误差项。
多元线性回归模型可以通过最小二乘法估计参数，并通过假设检验检验参数的显著性以及模型的拟合优度。
3.联立方程模型：联立方程模型是用于研究多个方程之间的关系的模型。
在该模型中，每个方程都是该模型的一个部分，称为方程组。
联立方程模型的数学形式为：Y1=β10+β11X1+β12X2+...+β1nXn+ε1Y2=β20+β21X1+β22X2+...+β2nXn+ε2......Ym = βm0 + βm1X1 + βm2X2 + ... + βmnXn + εm其中，Y1, Y2, ..., Ym是因变量，X1, X2, ..., Xn是自变量，β10, β11, ..., βmn是参数，ε1, ε2, ..., εm是误差项。
联立方程模型通常通过估计方程组的系统总体或者对每一个方程分别进行估计来得到参数。
计量经济学重点内容
第一章导论计量经济学定义：计量经济学（Econometrics）是一门应用数学、统计学和经济理论来分析、估计和检验经济现象与理论的科学。
通过使用统计数据和经济模型，计量经济学试图量化经济关系，以更好地理解经济变量之间的相互作用。
研究的问题（相关关系）：计量经济学的目的是研究经济变量之间的关系，例如：1. 消费与收入的关系。
2. 教育与工资的关系。
3. 利率与投资的关系。
第二章 OLS (普通最小二乘法)：OLS 是一种用于估计线性回归模型中未知参数的方法。
它通过最小化误差平方和来找到回归线。
在一元线性回归中，我们通常使用普通最小二乘法（OLS）来估计模型参数。
对于模型 Y = α + βX + ε，我们可以使用以下公式来计算α和β：β= Σ( (X - mean(X)) (Y - mean(Y)) ) / Σ( (X - mean(X))^2 ) α̂ = mean(Y) - β̂ * mean(X)这里，mea n(X) 是 X 变量的平均值（即ΣX/n），mean(Y) 是 Y 变量的平均值（即ΣY/n）。
在这些公式中，mean 表示求平均值。
Σ 表示对所有数据点求和，n 是样本大小。
这里α_hat 是截距的估计值，β_hat 是斜率的估计值。
结论及推论：1. 在高斯马尔可夫假设下，OLS 估计量是最佳线性无偏估计量（BLUE）。
2. 当误差项的方差是常数时，OLS 估计量是有效的。
3. 如果模型是正确规范的，并且误差项是独立且同分布的，那么 OLS 估计量是一致的。
4. 如果误差项与解释变量相关，或者存在遗漏变量，那么 OLS 估计量可能是有偏的。
5. OLS 提供了估计的标准误差、t 统计量和其他统计量，这些可以用于进行假设检验和构建置信区间。
第三章一元回归：(1)总函、样函：总函数和样本函数是线性回归模型的两种表现形式。
总函数（总体函数）表示整体样本的关系，一般形式为Y = β0 + β1X + ε。
计量经济学Econometrics经济计量学
△广义计量经济学和狭义计量经济学
• 广义计量经济学是利用经济理论、数学以及统 计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。
• 狭义计量经济学，也就是我们通常所说的计量 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。 • 本课程中的计量经济学模型，就是狭义计量经 济学意义上的经济数学模型。
○ 1933年创刊《Econometrica》
○ 20世纪40、50年代的大发展和60年代的扩张
○ 20世纪70年代以来非经典（现代）计量经济学的 发展
△ 定义 “用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着 手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为 一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事； 它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经 济理论大部分具有一定的数量特征；计量经济 学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经 验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于 真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是 必要的，但本身并非是充分条件。三者结合起 来，就是力量，这种结合便构成了计量经济 学。”
1994 John C. Harsanyi, John F. Nash Jr., Reinhard Selten
1993 Robert W. Fogel, Douglass C. North
1992 Gary S. Becker
1991 Ronald H. Coase 1990 Harry M. Markowitz, Merton H. Miller, William F. Sharpe 1989 Trygve Haavelmo 1988 Maurice Allais 1987 Robert M. Solow 1986 James M. Buchanan Jr.
计量经济学第一讲
第一章绪论第一节计量经济学的含义一、计量经济学计量经济学（Econometrics，又译成经济计量学）是应用经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，挪威经济学家弗里希（R.Frish）将它定义为经济理论、统计学和数学三者的结合。
即以一定的经济理论和实际统计资料为依据，运用数学、统计学方法和计算机技术，通过建立计量经济模型，定量分析经济变量之间的随机因果关系。
二、计量经济学模型模型，是对现实的描述和模拟，对现实的各种不同的描述和模拟方法，就构成了各种不同的模型，例如，语义模型（也称逻辑模型），物理模型、几何模型、数学模型和计算机模拟模型等。
语义模型是用语言来描述现实，例如，对供给不足下的生产活动，我们可以用“产出量是由资本、劳动、技术等投入要素决定的，在一般情况下，随着各种投入要素的增加，产出量也随之增加，但要素的边际产出是递减的”来描述。
物理模型是用简化了的实物来描述现实，例如一栋楼房的模型。
几何模型是用图形来描述现实，例如一个零部件的加工图。
计算机模拟模型是随着计算机技术而发展起来的一种描述现实的方法，在经济研究中有广泛的应用。
数学模型是用数学语言描述现实，也是一种重要的模型方法，由于它能够揭示现实活动中的数量关系，所以具有特殊重要性。
经济数学模型是用数学方法描述经济活动。
根据所采用的数学方法不同、对经济活动揭示的程度不同，构成各类不同的经济数学模型。
在这里，我们着重区分数理经济模型和计量经济模型。
数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述，上述用语言描述的生产活动，可以用生产函数描述如下：Q=f(T,K,L)公式中用Q 表示产出量，T 表示技术，K 表示资本，L 表示劳动。
计量经济模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。
例如，上述生产活动中因素之间的关系，用随机数学方程描述为：5606.04645.0)014.01(01.1K L Q T +⨯=该模型是利用我国国有独立核算工业企业1978到1994年的统计资料，使用计量经济方法得到的，该模型定量地描述了我国国有独立核算工业企业中，技术、资本和劳动投入与产出量之间的数量关系；利用这个计量经济模型可以对生产过程做进一步的深入研究，如要素影响分析、要素需求分析、生产预测、成本分析等等。
计量经济学(Econometrics)
课程学分：3学分
课程概述：计量经济学是一门以经济理论为基础
以统计数据为依据
以数学为方法
定量研究具有随机特征的经济现象及经济变量之间数量关系的一门经济学科
是经济学研究常用的一种方法
是当前经济学研究的一个重要分支
其研究方法主要以回归分析方法为基础
主要包括单方程计量经济模型
2005
[10] 于俊年．计量经济学．对经济贸易大学出版社
2000
[11] 袁建文．经济计量学实验．科学出版社
2002
[12] 易丹辉．数据分析与eviews应用．中国统计出版社
2002
[13] 高铁梅．计量经济分析方法与建模--Eviews应用及实例．清华大学出版社
2006
其他说明：课程中所有的例子和问题我们使用EVIEWS4.1来计算
2．异方差的检验 第五章
第一~三节 11. 异方差II
自相关I 1．异方差的解决方法
2．自相关的概念及后果 第五章
第四节
第六章
第一、二节 12. 上机实验3 多元线性回归模型的参数估计与假设检验 上机实验指导书3 13. 自相关II 1．自相关的检验
2．自相关的解决方法 第六章
联立方程模型
向量自回归模型
时间序列分析等
本课程是一门为本科生开设的入门性质的计量经济学课程
主要讲述：（1）单方程计量经济模型：a)经典线性回归模型b）违背经典假设的回归c)线性回归模型的扩展d）模型设定误差（2）联立方程模型：a)基本概念；b)模型识别；c）参数估计
时间：周二上午8：00-9：50
周四上午8：00-9：50
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[1] Jeffrey M. Wooldridge．Introductory Econometric（英文）．高等教育出版社, 2005.
[2] Jeffrey M. Wooldridge．Introductory Econometric: An Modern Approach（英文）．South-Western College Publishing, 2000.
1
当然大家如果有可能或更熟悉其它统计软件
也可选用STATA8、MINTAB、SPSS、SAS及SSP等
成绩评定：成绩主要分为两个部分：平时成绩（出勤、作业及上机）占30%
其中上机及作业占20%
期末考试占70%
无期中考试
平时出勤少于30%得不允许参加考试
实验报告及作业可用手写
也可打印
第三~五节
14. 多重共线性I 1．多重共线性的概念及后果
2．多重共线性的检验 第七章 15. 多重共线性 第七章
参考文献
16. 上机实验4 1．模型的线性化
2. 虚拟变量
3．扩展的检验 上机实验指导书4 17. 联立方程模型的基本概念及识别 1．联立方程模型的基本概念
向量自回归模型
时间序列分析等
本课程是一门为本科生开设的入门性质的计量经济学课程
主要讲述：（1）单方程计量经济模型：a)经典线性回归模型b）违背经典假设的回归c)线性回归模型的扩展d）模型设定误差（2）联立方程模型：a)基本概念；b)模型识别；c）参数估计
时间：周二上午8：00-9：50
7．利用回归方程进行预测 第三章 7. 线性回归模型的扩展I 1．线性的含义
2. 模型的线性化
3．虚拟变量 第四章
第一、二节 8. 上机实验2 一元线性回归模型的参数估计与假设检验 上机实验指导书2
9. 线性回归模型的扩展II 1．虚拟变量
2. 扩展的检验 第四章
第二、三节 10. 异方差I 1．异方差的概念及后果
[5] James H. Stock, Mark W. Watson．Introductory Econometric（英文）．上海财经大学出版社
2004
[6] William H Greene．ECONOMETRIC ANALYSIS（The fifth edition）（英文）．The Prentice Hall Press
2．回归系数估计量的显著性检验
3．回归方程的整体显著性检验
4．利用回归方程进行预测 第二章
第四~八节 6. 多元线性回归 1．多元线性回归模型
2．模型参数的最小二乘估计
3．样本决定系数及回归直线的拟合优度的检验
4．的无偏估计量
5．回归系数估计量的显著性检验
6．回归方程的整体显著性检验
2．计量经济学软件简介
3．数理统计基础 第一章
第三节
3. 一元线性回归I 1．一元线性回归模型
2．模型参数的最小二乘估计
3．样本决定系数及回归直线的拟合优度的检验 第二章
第一~三节 4. 上机实验1 Eviews的基本操作 上机实验指导书1
5. 一元线性回归II 1．的无偏估计量
2．异方差的检验 第五章
第一~三节 11. 异方差II
自相关I 1．异方差的解决方法
2．自相关的概念及后果 第五章
第四节
第六章
第一、二节 12. 上机实验3 多元线性回归模型的参数估计与假设检验 上机实验指导书3 13. 自相关II 1．自相关的检验
2．自相关的解决方法 第六章
要求大家上课时必须关闭手机及呼机
国贸041、2
经济学041班 郝永敬
河北工业大学管理学院 2006-2007（2）
周四上午8：00-9：50
地点：周二12-B302
周四12A-116
计算机实验室：
任课教师：郝永敬
hyj980098@或 glxy980098@
msn: hyj980098@, 管理学院教学楼322办公室
电话：26563975（宿舍）
2002
[7] Jack Johnston, John DiNardo．Econometrics Methods（英文版第四版）．The McGraw?Hill Companies, 1997
[8] 张保法
经济计量学
经济科学出版社
2000
[9] 李子奈．面向21世纪课程教材--计量经济学（第二版）．北京：高等教育出版社
自己收集整理的
错误在所难免
仅供参考交流
如有错误
请指正！谢谢
计量经济学（Econometrics）
课程编号：0201003930
课程学时：48学时（课内实验16学时）
2．联立方程模型的识别 第十章
第十一章
第一节
18. 上机实验5 1．异方差的检验
2．异方差的解决方法 上机实验指导书5 19. 联立方程模型的识别及参数估计 1． 联立方程模型的识别
2． 联立方程模型的参数估计 第十一章
第十二章
20. 上机实验6 1．自相关的检验
2．自相关的解决方法 上机实验指导书6 21. 总结复习 22. 上机实验7 1．多重共线性的检验
课程学分：3学分
课程概述：计量经济学是一门以经济理论为基础
以统计数据为依据
以数学为方法
定量研究具有随机特征的经济现象及经济变量之间数量关系的一门经济学科
是经济学研究常用的一种方法
是当前经济学研究的一个重要分支
其研究方法主要以回归分析方法为基础
主要包括单方程计量经济模型
联立方程模型
[3] Damodar N. Gujarati．Basic Econometric（The Forth edition）．The McGraw?Hill Companies, 2004
[4] G. S. Maddala．Introduction to Econometric（英文）．John Wiley & Son, Ltd, 2001
60435179（办公室）
办公答疑时间：周五下午3：00-5：00
课程概要：
序号 题目 内容 阅读内容 1. 导论I 1. 计量经济学的产生与发展
2. 计量经济学的定义
3. 计量经济学的研究对象及内容
4. 计量经济学的基本概念 第一章
第一、二节
2. 导论II 1．建立和应用计量经济学模型的步骤
2005
[10] 于俊年．计量经济学．对经济贸易大学出版社
2000
[11] 袁建文．经济计量学实验．科学出版社
2002
[12] 易丹辉．数据分析与eviews应用．中国统计出版社
2002
[13] 高铁梅．计量经济分析方法与建模--Eviews应用及实例．清华大学出版社
2006
其他说明：课程中所有的例子和问题我们使用EVIEWS4.1来计算