《计量经济学》教学方案
计量经济学教学案
实证数据导入与处理技巧
在导入实证数据时，用户需要注意数据格式、变量定义等问题，确保数 据导入正确无误。
对于缺失值、异常值等数据处理问题，EViews提供了多种处理方法，如 插值法、删除法等，用户可以根据实际情况选择合适的方法进行处理。
在数据处理过程中，用户还可以利用EViews的数据转换功能，对数据进 行标准化、对数化等变换，以满足模型分析的需要。
参数检验方法
包括t检验、F检验等，用于检验模型参数是否显著以及模型拟合优 度等。
非线性回归模型应用案例分析
经济学领域
应用非线性回归模型分析经济增长、消费需求等经济现象，揭示经 济规律。
医学领域
应用逻辑回归模型分析疾病与各种因素之间的关系，为疾病预防和 治疗提供依据。
环境保护领域
应用多项式回归模型预测环境污染物的扩散和变化趋势，为环境保护 提供决策支持。
回归结果输出与解读方法
在EViews中，用户可以通过回归分析 得到模型的参数估计结果、统计检验量 等信息，这些信息对于评估模型拟合优 度、解释变量影响程度等具有重要意义。
用户可以通过EViews的输出窗口查看 回归结果，包括回归系数、标准误、t 值、p值等指标，同时还可以输出回归
方程、残差图等辅助信息。
计量经济学教学案
contents
目录
• 计量经济学概述 • 计量经济学基础概念 • 线性回归模型及应用 • 非线性回归模型及应用 • 时间序列分析方法及应用 • 计量经济学软件操作实践
01 计量经济学概述
计量经济学定义与特点
定义
计量经济学是运用统计推断方法对经济变量之间的关系进行数值估计和检验的 一门经济学分支学科。
03
组合预测法
04
计量经济学教案
第一章计量经济学概述本章概要本章将介绍计量经济学的基本问题，通过本章的学习，您可以：1.知道什么是计量经济学；2.明确计量经济学研究的对象及其与相关学科的关系；3.了解计量经济模型、数据等基本概念；4.了解计量经济学研究问题的一般方法。
第一节什么是计量经济学一、计量经济学的定义英文“Econometrics”一词最早是由挪威经济学家、第一届诺贝尔经济学奖获得者拉格纳•费瑞希（Ragnar•Frich）于1926年仿照“Biometrics”（“生物计量学” ）提出来的。
中文译名有两种：经济计量学与计量经济学。
前者是从英文直译而来，试图从名称上强调它是一门研究经济计量方法论的学科；后者试图通过名称强调它是一门经济学科。
本教材采用后一种译名“计量经济学”。
1930年费瑞希、荷兰经济学家丁伯根（Tinbergen）等和一些国家的经济学家在美国成立了“计量经济学会”，并于1933年该学会创办了《计量经济学》杂志。
在这个杂志的创刊号上费瑞希说：“统计学、经济理论和数学三个方面观点的每一种观点本身都不是充分条件，三者的统一才是强有力的工具，正是由于这三者的统一才构成了计量经济学”。
可见，计量经济学是经济理论、数学和统计学相结合的一门综合性学科。
具体地说，计量经济学就是在经济理论的指导下，以客观事实为依据，运用数学和统计学的方法，借助于计算机技术从事经济关系与经济活动数量规律的研究，并以建立和应用计量经济模型为核心的一门经济学科。
而且必须指出，这些计量经济模型是具有随机性特征的。
在这个定义中，强调以下几点：1.计量经济学是一门应用经济学，是以经济现象为研究对象的；2.计量经济学目的在于揭示经济关系与经济活动数量规律；3.计量经济学是经济理论、统计学、数学三者的综合；4.计量经济学核心内容是建立和应用计量经济模型。
二、计量经济学与其它相关学科的关系计量经济学是经济理论、统计学、数学的综合，它与相关学科的关系可图示如下：计量经济学数理统计学经济统计学数理经济学统计学数学经济理论图1.1 计量经济学与相关学科的关系图1.1.1表明计量经济学是数理经济学、经济统计学和数理统计学的交集，而数理经济学是经济理论与数学的交集，数理统计学是数学和统计学的交集，经济统计学是经济理论与统计学的交集。
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参数估计
利用面板数据估计方法进行参数估计，如最小二乘 法、广义最小二乘法等。
数据收集
收集多个国家经济增长率和贸易开放度的历史 数据。
面板数据模型建立
建立经济增长与贸易开放度的面板数据模型，包 括固定效应模型、随机效应模型等。
模型检验
进行模型的统计检验，包括Hausman检验、LM 检验等。
结果解释
解释模型结果，分析不同国家经济增长与贸易开放度之 间的关系及其影响因素。
课程安排与考核方式
课程安排
本课程包括理论讲授、实验操作和案例分析三个环节，其中理论讲授主要介绍计量经济学基本理论和 方法，实验操作帮助学生掌握常用计量软件的使用，案例分析则通过实际案例培养学生运用所学知识 解决问题的能力。
考核方式
本课程采用平时成绩和期末考试成绩相结合的考核方式。平时成绩包括课堂表现、作业完成情况等， 期末考试成绩则采用闭卷考试形式，重点考察学生对计量经济学基本理论和方法的掌握情况。
随机化原则
消除系统性误差，使实验结果具有代表性。
局部控制原则
通过控制其他因素，突出实验因素对结果的影响。
实验设计类型
包括完全随机设计、随机区组设计、析因设计、正交设计等。
案例分析：经典线性回归模型应用实例
案例背景
分析某地区房价与居民收 入之间的关系。
模型建立
建立房价与居民收入的经 典线性回归模型。
固定效应模型与随机效应模型
固定效应模型
固定效应模型假设所有的包含个体随机 误差项的解释变量是外生的，即与个体 随机误差项不相关。固定效应模型又分 为个体固定效应模型、时点固定效应模 型和个体时点双固定效应模型。
VS
随机效应模型
随机效应模型假设所有的解释变量都是内 生的，即与个体随机误差项相关。随机效 应模型又分为个体随机效应模型、时点随 机效应模型和个体时点双随机效应模型。
计量经济学教学计划(48学时)
《计量经济学》教学计划（48学时）数量统计教研室一、教学目的通过本课程的学习，使学生掌握数量经济分析的方法和基础理论，通过模型研究经济问题的数量规律，对经济问题的前景做出正确的预测。
提高学生的发现问题、分析问题、解决问题的能力。
二、教学特点《计量经济学》是以经济理论为前提，以实际观测数据或实验数据为基础，利用数学与数理统计方法，采用现代计算机技术，研究带有随机影响的经济现象的数量关系和发展变化规律的一门学科。
计量经济学是《西方经济学》的一个分支，西方经济学是计量经济学的理论基础，西方经济学对经济关系质的研究是计量经济学对经济关系量的研究的前提。
数学是计量经济分析及其理论研究使用的主要工具，计量经济学在建立和选择模型时，需要使用大量的数学方法和技巧，《统计学》既有描述统计学也有推断统计学，通过对经济数据的处理分析，得出经济问题的数量化特征和结论；通过对经济参数的估计和分析进行经济趋势的预测，并利用各种统计量对分析预测的结论进行判断和检验。
统计学是计量经济学的重要基础。
所以在讲授本课程之前，学生应先学习《高等数学》、《统计学》、和《经济学》等课程。
三、教学方法1．理论教学。
对计量经济学的基本理论、基本方法进行讲授，根据课程教学目标，讲深讲透基本概念、基本原理和基本方法。
2．互动式教学。
在主讲教师的讲授过程中，通过课堂提问、课程讨论、课程重点解释、实现教学相长，师生互动。
3．案例教学。
为了引导学生体验计量经济学理论与方法的实际应用，设计了相关“案例分析”。
通过实际经济问题的提出和解决，了解理论方法实际应用中出现的问题，以及解决的办法。
并结合案例分析介绍EViews软件的使用方法。
坚持选拔优秀学生在课堂上报告案例的实现过程和分析。
通过案例教学，加强基础理论与现实问题相结合，提高学习兴趣。
4．实验教学。
涉及到验证性实验教学、综合性实验教学、设计性实验教学等多种形式，包括单方程估计与预测、异方差检验、序列相关性检验、正态性检验和单位根检验、多元回归模型分析、联立方程模型的运行、经济模型的运行与政策评价等内容。
计量经济学正本书教案全套电子教案完整版教学教案
课程名称：计量经济学课程性质：专业基础课授课内容：第一章绪论
课程性质：专业基础课
授课内容：第二章一元线性回归模型
课程名称：计量经济学
课程性质：专业基础课
授课内容：第三章多元线性回归模型
授课对象：全校经管类二（三）年级本科生
课程名称：计量经济学
课程性质：专业基础课
授课内容：第四章回归分析专题
授课对象：全校经管类二（三）年级本科生
1i i
X +μ 1i X αβ=+i i X +μ
其次，我们引入课程思政案例，讨论计量经济学的经典应用：）贸易开放与经济增长。
其次，将分位数回归与经典线性回归进行比较；
接着，着重介绍分位数回归估计方法（详见书本）以及分位数回归模型的检验：拟合优度检验、约束回归检验、斜率相等检验、斜率对称性检验。
最后，引用一个对我国农村居民消费行为分析的分位数回归的应用实例，进一步说明分位数回归在实际经济分析中的应用价值。
课程名称：计量经济学
课程性质：专业基础课
授课内容：第五章放宽基本假定的模型
授课对象：全校经管类二（三）年级本科生
课程名称：计量经济学
课程性质：专业基础课
授课内容：第六章工具变量法
授课对象：全校经管类二（三）年级本科生
课程名称：计量经济学
课程性质：专业基础课
授课内容：第七章时间序列分析
授课对象：全校经管类二（三）年级本科生
课程名称：计量经济学
课程性质：专业基础课
授课内容：第八章面板数据模型
授课对象：全校经管类二（三）年级本科生
课程名称：计量经济学
课程性质：专业基础课
授课内容：第九章计量经济学综合实验
授课对象：全校经管类二（三）年级本科生。
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。
2024年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。
2024计量经济学教案完整版
目录•计量经济学概述•计量经济学基础知识•微观计量经济学模型与方法•宏观计量经济学模型与方法•计量经济学软件应用实践•金融领域中的计量经济学应用计量经济学概述定义计量经济学是以经济理论和统计数据为基础，运用数学、统计学和计算机技术，建立经济模型来分析经济变量之间的关系和预测经济现象的一门学科。
计量经济学的研究建立在经济理论的基础之上，通过经济理论来构建模型和分析经济现象。
计量经济学的研究需要大量的统计数据作为支撑，通过数据来验证模型的准确性和可靠性。
计量经济学的研究需要运用数学、统计学和计算机技术等工具，来进行模型的构建、估计和检验等。
以经济理论为指导以数据为依据运用数学、统计学和计算机技术计量经济学定义与特点计量经济学发展历程早期发展0120世纪初，随着统计学和数学的发展，经济学家开始尝试将数学方法应用于经济分析，计量经济学逐渐萌芽。
快速发展0220世纪50年代以后，随着计算机技术的普及和统计学、数学等学科的进一步发展，计量经济学得到了快速发展，并逐渐形成了完整的学科体系。
现代发展03进入21世纪，随着大数据、人工智能等技术的兴起，计量经济学面临着新的挑战和机遇，其研究方法和应用领域也在不断拓展。
研究方法计量经济学的研究方法主要包括模型构建、参数估计、模型检验和应用等步骤，其中涉及到的数学和统计方法包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。
研究对象计量经济学的研究对象包括宏观经济、微观经济以及产业经济等各个领域，主要探讨经济变量之间的关系和预测经济现象。
计量经济学研究对象及方法政策评估计量经济学可以为政策制定者提供科学的决策依据，通过构建经济模型来评估政策效果和影响。
企业决策企业可以利用计量经济学的方法来分析市场趋势、预测销售情况等，从而做出更加科学的决策。
学术研究计量经济学为学术研究提供了重要的分析工具和方法，可以帮助学者更加深入地探讨经济现象和规律。
社会经济预测基于历史数据和经济模型，计量经济学可以对未来经济走势进行预测，为政府、企业和个人提供参考。
大学计量经济学教案
大学计量经济学【大学计量经济学教案】一、课程名称大学计量经济学二、课程目标本课程旨在让学生掌握基本的计量经济学理论和方法，在此基础上能够独立完成实证研究和数据分析。
三、课程内容1、计量经济学导论：计量经济学的定义，研究对象，方法和应用2、统计学基础：常见概率分布，参数估计和假设检验等3、回归分析：线性回归模型，多元回归模型，非线性回归模型和时间序列回归模型等4、面板数据分析：面板数据特征分析，面板数据模型和面板数据估计方法5、程序设计：Stata软件的应用和实例分析6、实证研究案例分析：使用实际数据进行模型拟合和研究分析四、教学方法1、理论讲解：讲解计量经济学基本理论和方法，并讲解相关案例2、学生自学：学生通过课外阅读和自学理解计量经济学的理论和方法3、实践操作：学生在实验室或自主研究中使用Stata软件进行数据分析4、案例分析：编制实证研究案例，让学生进行分析，总结经验五、教学评价1、期末考试2、实验报告3、课堂表现六、教材1、《现代计量经济学》（Maddala, G. S.）2、《计量经济学基础》（初级册）（陈强、陈新民）3、《计量经济学导论》（原书第4版）（Jeffrey M. Wooldridge）七、参考资料1、Maddala, G. S. (1992). Introduction to econometrics (2nd ed.). New York: Macmillan.2、Verbeek, M. (2008). A guide to modern econometrics (3rd ed.). Wiley-Blackwell.3、Wooldridge, J. M. (2015). Introductory econometrics: A modern approach (6th ed.). Cengage Learning.八、作业1、参考教材，完成练习题2、使用Stata软件进行基本操作练习3、编写实证研究报告本教案主要通过理论讲解、学生自学、实践操作、案例分析等方式实现大学计量经济学的教学目标。
《计量经济学》课程教学大纲
一、课程基本情况
课程编号
上课班级
课程名称
中文名称
计量经济学
英文名称
Econometrics
教学目的与重点
计量经济学是一门应用统计方法分析经济数据、估计经济关系、检验经济理论、评价经济政策的科学。通过本门课程教学，使学生能够理解因果推断的方法论，初步掌握各种主要计量模型的基本理论、性质、技术及其实现，学会使用统计软件（Stata）处理和分析经济数据，有能力独立阅读实证经济学文献和复制文献结果，有能力定量分析现实经济问题和撰写实证经济学论文。
4、赵国庆，应用计量经济学（第二版），中国人民大学出版社，2017年。
1.JeffreyMWooldridge,IntroductoryEconometrics:AModernApproach,6thedition,2015.
2.JamesHStockandMarkWWatson,IntroductiontoEconometrics,3rdedition,2010.
3.AColinCameronandPravinKTrivedi,MicroeconometricsUsingStata,revisededition,2010.
二、计量经济学主要内容（将根据教学进度适当调整；星号部分为选讲内容）
周次
授课内容
基本要求
1
导论
1.计量经济学的性质与范围
2.计量经济学方法论
4
总学时
68
成绩评定标准
平时成绩：50分，包括
期中考试30分
作业20分（4次）
期末考试：50分
教材及主要参考书
中文
外文
1、伍德里奇，计量经济学导论：现代观点（第五版），中国人民大学出版社，2015年。
《计量经济学》教学大纲
《计量经济学》教学大纲一、课程基本信息课程名称：计量经济学课程类别：专业核心课课程学分：＿____学分课程总学时：＿____学时授课对象：＿____专业学生二、课程性质与教学目的（一）课程性质计量经济学是一门融合了经济学、统计学和数学的交叉学科，是现代经济学的重要组成部分。
它运用数学和统计学方法，通过建立经济计量模型来定量分析经济变量之间的关系，为经济决策提供实证依据。
（二）教学目的1、使学生掌握计量经济学的基本理论和方法，包括经典线性回归模型、多元回归模型、异方差、自相关、多重共线性等问题的处理方法。
2、培养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，能够独立建立经济计量模型，并进行模型的估计、检验和应用。
3、提高学生的逻辑思维能力和数据分析能力，为进一步学习和研究经济学及相关领域打下坚实的基础。
三、课程教学要求1、学生应具备扎实的经济学、数学和统计学基础知识，如微观经济学、宏观经济学、概率论、数理统计等。
2、学生应按时完成课程作业，积极参与课堂讨论和案例分析，主动思考和解决问题。
3、学生应掌握至少一种计量经济学软件，如 EViews、Stata 等，能够运用软件进行数据处理和模型估计。
四、课程教学内容（一）绪论1、计量经济学的定义、研究内容和发展历程2、计量经济学的研究步骤和方法3、计量经济学模型的分类和应用领域（二）经典线性回归模型1、线性回归模型的基本假设2、最小二乘法估计参数3、模型的统计检验，包括拟合优度检验、t 检验和 F 检验4、预测和区间估计（三）多元线性回归模型1、多元线性回归模型的形式和假设2、模型参数的估计和检验3、多重共线性问题及其处理方法4、变量的选择和逐步回归法（四）异方差1、异方差的概念和产生原因2、异方差的检验方法，如 White 检验、GoldfeldQuandt 检验等3、异方差的修正方法，如加权最小二乘法（五）自相关1、自相关的概念和产生原因2、自相关的检验方法，如 DW 检验、BG 检验等3、自相关的修正方法，如广义差分法（六）虚拟变量1、虚拟变量的概念和设置原则2、包含虚拟变量的回归模型3、虚拟变量的交互作用（七）滞后变量模型1、滞后变量模型的类型和特点2、分布滞后模型的估计方法3、自回归模型的估计和应用（八）联立方程模型1、联立方程模型的概念和类型2、联立方程模型的识别问题3、联立方程模型的估计方法，如间接最小二乘法、两阶段最小二乘法等（九）时间序列分析1、时间序列的平稳性和单位根检验2、协整分析和误差修正模型3、时间序列模型，如 ARMA 模型、ARIMA 模型等（十）计量经济学应用案例分析1、经济增长、通货膨胀、就业等宏观经济问题的计量分析2、消费、投资、进出口等微观经济问题的计量分析五、课程教学方法1、课堂讲授：讲解计量经济学的基本理论和方法，通过实例分析加深学生对知识点的理解。
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。
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能正确辨别并写出总体回归函数与样本回归函数的两类设定形式；能正确操作eveiws软件快速构建简单模型。
素养目标：
能用自己语言解释2.1消费函数模型的意义；
重点难点及其处理
重点与难点：
1.总体回归方程和样本回归方程的设定
2.简单线性回归模型的基本假定
3.OLS的原理及操作过程
处理：利用例2.1消费函数说明模型随机设定及随机误差的数学含义与经济含义；详细解释简单线性回归模型的几个基本假定的含义；对高斯定理进行数
多元线性回归模型31多元线性回归模型及古典假定32多元线性回归模型的估计33多元线性回归模型的检验34多元线性回归模型的预测课时3教学目标及要求教学目标及要求知识目标
《计量经济学 》教学方案
内容
(标题)
第一章：导论
（课程地位简介，课程参考资料介绍）；
§1.1什么是计量经济学
§1.2计量经济学的研究步骤
3.古扎拉蒂．计量经济学基础(第5版)(上下册)．中国人民大学出版社，2011.
课外作业及其要求
补充作业：
1.教材P56思考题：2.1-2.3
备注
内容
(标题)
第二章：简单线性回归模型
§2.3 拟合优度的度量
§2.4 回归系数的区间估计和假设检验
§2.5 回归模型预测
课时
3
教学目标及要求
知识目标：
了解总变差的分解过程及可决系数的构建、意义；了解OLS估计的概率分布与回归系数的区间估计；掌握回归系数的假设检验方法；了解回归模型预测的内容。
素养目标：
能从多个权重修正后的模型选择优良模型应用。
重点难点及其处理
重点与难点：
（1）加权最小二乘法（WLS）；
（2）WLS权重的选择
处理：在说明解决方法基本原理的基础上，应用EViews软件以教材案例数据说明异方差性解决的过程。
教学方法
1.运用EViews软件和案例数据说明异方差性的解决过程；
2.相关案例分析说明。
能力目标：
认识计量经济学地位的重要性，会区分计量经济学中涉及的解释变量与被解释变量，能对计量经济学建模有一个感性认识。
素养目标：
知道并会利用网络查找相关计量经济学的参考资料信息。
重点难点及其处理
重点与难点：
1.计量经济模型设定的方法和要求
2.掌握计量经济模型检验的内容和方法
处理：（1）利用具体居民储蓄函数模型进行说明；（2）让学生积极思考问题（如要构建大学生消费行为，你将考虑哪些因素？你认为可以怎样运用计量经济学的研究方法？）。
能力目标：
掌握各类检验方法的原理，这样不需要死记硬背便能熟练使用。
素养目标：
熟练掌握各类异方差的检验方法。
重点难点及其处理
重点与难点：
(1) 异方差性产生的严重后果
(2) 异方差性检验方法，尤其是White检验法
处理：根据本章引例“更为接近真实的结论是什么？”阐述异方差性可能给建模带来的后果；在说明检验方法基本原理的基础上，应用EViews软件以本章案例数据说明异方差性检验的过程。
能力目标：
能快速区分二元与多元线性回归模型的差异，尤其是判定系数与调整的判定系数的差异。
素养目标：
在模型解释变量个数不同情况下，会比较模型的优劣。
重点难点及其处理
重点与难点：
（1）多元线性回归模型的矩阵表示形式
（2）多元线性回归模型的估计、检验
（3）说明 、 、t检验的意义及判别准则
处理：在教学过程中注重与第二章进行对比学习，简单复习与第二章相近的内容，特别强调本章中针对多元线性回归的新内容，如调整的可决系数、无多重共线性假定、F检验等内容。
教学方法
⒈比较分析：将本章内容与第二章内容相比较学习；
2.课堂讨论：针对本章开始的引例，让学生讨论可以选入模型的影响因素；
3.有限度的数学推导（OLS估计的性质）。
参考文献
1.周建．宏观经济统计数据诊断理论、方法及应用．清华大学出版社，2005.
2.杰弗里·M·伍德里奇著, 张成思等译. 计量经济学导论:现代观点(第5版)，中国人民大学出版社，2011.
能力目标：
能正确解释拟合优度的经济含义，对回归系数的估计值与区间有正确认识
素养目标：
能根据估计回归结果快速做出系数显著性检验
重点难点及其处理
重点与难点：
（1）拟合优度的度量：R2
（2）回归系数的假设检验：t检验
（3）被解释变量平均值的点预测
处理：利用例2.1消费函数说明模型随机设定及随机误差的数学含义与经济含义；详细解释简单线性回归模型的几个基本假定的含义；对高斯定理进行数学推导，引导学生进一步理解为什么要提出前述回归模型的基本假定。
教学方法
1.举例说明自相关性的产生原因
处理：结合本章引例“农业的发展反而会减少财政收入吗？”来说明直观判断检验方法的应用。
教学方法
1.对于多重共线性产生的严重后果利用公式进行推导
2.EViews软件应用演示
3.相关案例分析说明
参考文献
1.周建．宏观经济统计数据诊断理论、方法及应用．清华大学出版社，2005.
2.杰弗里·M·伍德里奇著, 张成思等译. 计量经济学导论:现代观点(第5版)，中国人民大学出版社，2011.
3.古扎拉蒂．计量经济学基础(第5版)(上下册)．中国人民大学出版社，2011.
4.易丹辉．数据分析与EVIEWS应用，中国统计出版社，2008.
5.教务处网络教学平台（省级精品课程-计量经济学-教学案例）.
课外作业及其要求
补充作业：
1.教材P132思考题：5.1；5.2
2.教材P33 练习题：5.2；5.3
备注
内容
(标题)
第五章 异方差性
§5.1 异方差性的概念
§5.2 异方差性的后果
§5.3异方差性的检验
课时
3
教学目标及要求
知识目标：
了通过本次教学，要求学生理解异方差性的含义、产生原因和产生的严重后果；掌握图示检验、GQ检验、怀特（White）检验等异方差性检验方法；掌握异方差性检验的EViews软件实现。
教学方法
1课堂讨论：总体回归方程和样本回归方程，残差；
2.案例说明（教材例2.1，2.2）；
参考文献
1.威廉·H·格林著 , 张成思译.计量经济分析(第6版)(上下册).中国人民大学出版社，2011.
2.杰弗里·M·伍德里奇著, 张成思等译. 计量经济学导论:现代观点(第5版)，中国人民大学出版社，2011.
教学方法
1.举说明异方差的含义，产生原因
2.运用EViews软件和案例数据说明异方差的检验过程
3.相关案例分析说明
参考文献
1.威廉·H·格林著 , 张成思译.计量经济分析(第6版)(上下册).中国人民大学出版社，2011.
2.杰弗里·M·伍德里奇著, 张成思等译. 计量经济学导论:现代观点(第5版)，中国人民大学出版社，2011.
3.古扎拉蒂．计量经济学基础(第5版)(上下册)．中国人民大学出版社，2011.
4.陈强 .高级计量经济学及Stata应用(第二版）. 高等教育出版社，2014.
课外作业及其要求
补充作业：
1.教材P56思考题：2.1-2.3
2.阅读参考文献相关内容
备注
内容
(标题)
第三章：多元线性回归模型
§3.1多元线性回归模型及古典假定
参考文献
1.威廉·H·格林著 , 张成思译.计量经济分析(第6版)(上下册).中国人民大学出版社，2011.
2.杰弗里·M·伍德里奇著, 张成思等译. 计量经济学导论:现代观点(第5版)，中国人民大学出版社，2011.
3.古扎拉蒂．计量经济学基础(第5版)(上下册)．中国人民大学出版社，2011.
4.易丹辉．数据分析与EVIEWS应用，中国统计出版社，2008.
§3.2多元线性回归模型的估计
§3.3多元线性回归模型的检验
§3.4多元线性回归模型的预测
课时
3
教学目标及要求
知识目标：
了解多元线性回归模型及古典假定；掌握多元线性回归模型OLS法的基本原理和高斯—马尔柯夫定理，了解系数的估计误差与置信区间；掌握多元线性回归模型统计检验的意义和方法；掌握多元线性回归模型参数估计和统计检验的EVIEWS软件实现。
能力目标：
能识别自相关模型的相关表现形式，并能进行自相关的检验，尤其D-W检验。
素养目标：
会在实际模型中进行本节知识的运用。
重点难点及其处理
重点与难点：
（1）自相关阶数的确定
（2）自相关性检验方法
处理方法：在说明检验方法基本原理的基础上，应用EViews软件以教材案例数据说明自相关性检验的过程及如何将多种方法综合应用，从而给出最可靠的判断
§1.3计量经济学中最基本的概念
课时
3
教学目标及要求
知识目标：
了解计量经济学发展简史；掌握计量经济学的定义和学科性质；掌握计量经济学与其他学科之间的关系。掌握模型设定的方法和要求；了解模型参数估计的内容和要求；掌握模型检验的内容和方法；了解模型应用的领域；了解计量经济学中关于变量、参数、数据与模型的类型划分。
补充作业：
阅读上述等参考文献的相关内容
备注
内容
(标题)
第二章：简单线性回归模型
§2.1回归分析与回归函数
§2.2简单线性回归模型参数估计
课时
3
教学目标及要求
知识目标：
（1）区分相关分析与回归分析，了解回归分析的本质；（2）了解总体回归方程和样本方程，能区分随机误差项与残差概念之间的差异；（3）会手工推导参数的最小二乘估计式，也会利用eviews软件快速得到；（4）了解OLS回归线的性质，了解OLS估计式的统计性质。