计量经济学 教学大纲.docx
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计量经济学教学大纲
《计量经济学》教学大纲
适用专业:
国际贸易专业
课程编码:
制订单位:
国际贸易教研室
执笔人:
王彦
审定时间:
2016年5月30日
审定:
经济与管理学院
一、课程说明
(一)课程简介
计量经济学是一门融理论性与应用性于一体的学科,是经济类专业的必修课,通过本课程的学习,使学生掌握计量经济模型的特性与建模步骤,掌握模型的参数估计及检验方法,并能够利用统计数据,建立单变量计量经济模型,及对于复杂的经济系统,建立联立方程计量经济模型。
(二)本课程的性质
《计量经济学》是国际贸易专业的专业选修课。
通过本课程学习,一方面使学生掌握计量经济学的基本理论、基本概念和基本方法,为进一步学习专业课程及将来从事管理工作奠定基础;另一方面使学生能使用计量的方法分析现代经济问题,并利用确定的模型对实际经济问题进行结构分析、经济预测和政策评价。
(三)本课程教学目的及任务
通过学习,要求学生从理论和实践两个方面进行掌握和运用,从理论层面掌握计量经济学的基本概念及计量模型的基本特性。
掌握计量经济模型的参数估计、统计检验的方法,并能够对联立方程计量经济模型进行模型识别及参数估计与检验。
从实践技能层面,能够根据实际经济问题设定理论计量经济模型,收集相关的数据、信息,并进行预处理。
能够利用计算机软件(Eviews软件)对实际问题的计量经济模型,利用统计数据进行参数估计及检验。
(四)本课程同其他课程的关系
1.本课程的先行学习课程一般包括
微积分、线性代数、统计学、经济学原理
2.本课程又是学习下列课程的先行课程
经济预测与决策,市场调查与预测。
(五)教学时数分配
计划学时64,其中课堂教学48学时,实践教学16学时,共3.5学分。
章节
教学内容
学时
讲授
实践
作业
第一章
绪论
2
6
4
第二章
一元线性回归模型
5
8
第三章
多元线性回归模型
5
6
第四章
非线性回归模型的线性化
4
4
第五章
异方差
4
6
第六章
自相关
4
2
6
第七章
多重共线性
4
6
第八章
模型中的特殊解释变量
4
4
6
第九章
联立方程模型
4
5
第十章
几种典型的计量经济模型
4
4
2
第十一章
模型的诊断与检验
4
6
第十二章
非平稳经济变量与协整
4
4
合计
48
16
63
(六)教材与参考书目
教材:
《计量经济学基础》(第四版),张晓峒.南开大学出版社.2014.12.
参考书目:
J.M伍德里奇.《计量经济学导论——现代观点》,中国人民大学出版社,2003.
潘省初.《计量经济分析软件》,中国人民大学出版社,2006.
李子奈.《计量经济学习题集》,高等教育出版社,2005.
(七)考核方式
学期期末采用标准化闭卷考试。
(八)教学方式
课堂教学与实践教学相结合
二、教学内容
第一章绪论(2学时)
【教学要求】
通过本章学习,使学生了解计量经济学的学科性质,基本概念和内容体系,了解计量经济研究的基本步骤,计量经济学发展的基本情况,以及主要的计量经济学软件,了解EViews软件的基本操作方法。
【重点、难点】
重点是计量经济学的学科性质、计量经济研究的基本步骤;难点是课时紧,教师要处理好课堂讲授与学生自学的关系。
【教学内容】
第一节计量经济学的定义
一、计量经济学的产生和发展
二、计量经济学的定义
第二节计量经济学的特点
一、计量经济模型
二、统计数据分类
第三节计量经济学的目的
一、结果分析
二、预测未来
三、政策评价
第四节计量经济学的内容及研究问题的方法
一、计量经济学的内容
二、计量经济学的研究方法
第二章一元线性回归模型(5学时)
【教学要求】
通过本章学习,要求学生掌握简单线性回归模型的基本理论与方法,推导和证明普通最小二乘估计的参数估计式和相关结论,掌握对模型的经济意义检验和统计检验的基本方法,并能应用计量经济学软件进行简单线性回归模型的普通最小二乘估计。
【重点、难点】
本章重点是简单线性回归模型的基本假设、最小二乘估计及性质、模型的经济意义与统计检验。
难点是最小二乘估计的性质、模型的统计检验。
【教学内容】
第一节模型的建立及其假定条件
一、回归分析的概念
二、一元线性回归方程
三、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
一、普通最小二乘法
二、几个常用的结果
三、截距项为零的一元线性回归模型的参数估计
四、一元线性回归模型范例
第三节最小二乘估计量的统计性持
一、线性性
二、无偏性
三、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
一、总离差平方和的分解
二、样本可决系数
三、样本相关系数
第五节、回归系数估计值的显著性检验与置信区间
一、随机变量u的方差
二、回归系数估计值的显著性检验—t检验
三、回归系数的置信区间
第六节一元线性回归方程预测
一、点预测
二、区间预测
第七节小结
第八节案例分析
第三章多元线性回归模型(5学时)
【教学要求】
通过本章的学习,要求学生掌握单方程多元线性回归模型的基本理论与方法,独立完成建立单方程多元线性回归模型的全过程工作。
【重点、难点】
教学重点是多元线性回归模型的基本假设、模型的统计检验。
难点是所涉及的矩阵表示与矩阵运算。
【教学内容】
第一节模型的建立及其假定条件
一、基本概念
二、模型的假定
第二节最小二乘法
一、参数的最小二乘估计
二、离差形式的最小二乘估计
三、随机误差项方差的估计量
第三、最小二乘估计量的特性
一、线性性
二、无偏性
三、最小方差性
第四节可决系数
一、总离差平方和的分解式
二、多元样本可决系数
三、三个平方和的计算公式
第五节显著性检验与置信区间
一、回归方程的显著性检验(F检验)
二、解释变量的显著性检验(t检验)
三、回归系数的置信区间
第六节预测
一、点预测
二、区间预测
第七节案例分析
第四章非线性回归模型的线性化(4学时)
【教学要求】
通过本章的学习,要求学生掌握变量间的非线性关系、线性化的基本方法、常用非线性函数的线性化方法,独立完成非线性回归模型线性化的全过程工作。
【重点、难点】
教学重点是几种常用非线性函数的线性化方法。
难点是不可线性化的非线性函数回归模型的线性化估计方法。
【教学内容】
第一节变量间的非线性关系
一、第一种类型
二、第二种类型
三、第三种类型
第二节线性化方法
一、非标准线性回归模型的线性化方法
二、可线性化的非线性回归模型的线性化方法
三、不可线性化的非线性回归方程的线性化估计方法
第三节案例分析
第五章异方差(4学时)
【教学要求】
通过本章的学习,要求学生了解异方差的概念、来源与后果、异方差的检验异方差的修正方法。
要求学生应用所学知识,独立完成一个综合练习,自己选择研究对象、建立理论模型、收集样本数据,进行模型参数的估计和对模型的各种检验。
【重点、难点】
教学重点是异方差的检验与修正方法。
难点是异方差的修正方法。
【教学内容】
第一节异方差的概念
一、异方差的概念
二、异方差的几种常见类型
第二节异方差的来源与后果
一、异方差的来源
二、异方差的后果
第三节异方差检验
一、图示法
二、戈尔菲尔特——夸特法
三、怀特检验
四、斯皮尔曼等级系数检验
第四节异方差的修正方法——加权最小二乘法
第五节案例分析
第六节异方差问题小结
第六章自相关(4学时)
【教学要求】
通过本章的学习,要求学生理解序列相关(自相关)的概念及对OLS的影响;理解一阶自回归过程的表达式及相应的方差及协方差的矩阵表达式;了解自相关检验的图示法;掌握D-W检验法的应用条件、步骤;了解应用GLS法处理序列相关问题的方法;掌握并熟练运用广义差分法处理序列相关问题;了解求相关系数估计的几种方法;了解杜宾两步法和迭代法。
【重点、难点】
本章重点是自相关的来源与后果、自相关的检验。
难点自相关的检验、自相关的解决办法。
【教学内容】
第一节非自相关假定
第二节自相关的来源与后果
一、自相关的来源
二、自相关的后果
第三节自相关检验
一、图示法
二、德斌检验法
三、LM检验法
四、回归检验法
第四节自相关的解决方法
一、广义最小二乘法
二、步骤
第五节克服自相关的矩阵描述
第六节自相关系数的估计
一、利用DW统计量的值计算p
二、Durbin两步法
第七节案例分析
第六章多重共线性(4学时)
【教学要求】
通过本章的学习,要求学生理解多重共线性的含义及产生的后果;了解检验多重共线性的检验法;理解消除多重共线的逐步回归法。
【重点、难点】
本章重点是多重共线性的来源与后果、多重共线性的检验、多重共线性的修正方法。
难点多重共线性的检验及解决办法。
【教学内容】
第一节多种共线性的概念
第二节多重共线性的来源于后果
一、多重共线性的来源
二、多重共线性的后果
第三节多重共线性的检验
一、两个解释变量的相关性检验
二、多个解释变量的相关性检验
三、参数估计值的经济检验
四、参数估计值的稳定性
五、参数估计值的统计检验
第三节多重共线性的修正方法
一、增加样本观测值
二、略去不重要的变量
三、用被解释变量的滞后值去代替解释变量的滞后值
四、利用参数之间的关系
五、利用解释变量之间的关系
六、变量模型的形式
七、对数据进行中心化处理
八、修正Frisch法(逐步回归法)
第五节案例分析
第八章模型中的特殊解释变量(4学时)
【教学要求】
通过本章的学习,要求学生理解和掌握随机解释变量、滞后变量、虚拟变量、时间变量等几种特殊的解释变量。
【重点、难点】
本章重点是随机解释变量、滞后变量、虚拟变量、时间变量。
难点滞后变量、虚拟变量。
【教学内容】
第一节随机解释变量
一、估计量的渐进特征
二、随机解释变量模型的最小二乘估计量的统计特征
三、工具变量法
四、工具变量法估计量的统计性质
第二节滞后变量
一、外生变量分布滞后
二、有限分布滞后模型的估计
三、自回归模型
第三节虚拟变量
一、为什幺引入虚拟变量
二、用虚拟变量测量截距的变动
三、测量斜率的变动
四、分段线性回归
第四节时间变
第九章联立方程模型(4学时)
【教学要求】
通过本章的学习,要求学生理解和掌握联立方程模型的概念、分类、识别、识别条件以及联立方程模型的估计。
【重点、难点】
本章重点是联立方程模型的识别以及估计。
难点是联立方程模型的识别。
【教学内容】
第一节联立方程模型的概念
一、联立方程模型中变量的分类
二、联立方程模型中的分类
第二节联立方程模型的分类
一、结构模型
二、简化模型
第三节联立方程模型的识别
一、恰好识别
二、过度识别
三、不可识别
四、可是别的等价定义
第四节识别条件
一、结构方程识别的阶条件
二、结构方程识别的秩条件
第五节联立方程模型的估计
一、间接最小二乘法
二、工具变量法
三两阶段最小二乘法
第六节案例分析
第七节Eiews估计
第十章几种典型的计量经济模型(4学时)
【教学要求】
通过本章的学习,要求学生理解和掌握需求函数模型、消费函数模型、生产函数模型以及投资函数模型等几种典型的计量经济模型。
【重点、难点】
本章重点是四种典型的计量经济模型及估计。
难点是模型的估计。
【教学内容】
第一节需求函数模型
一、需求函数的主要特征
二、常用的需求函数模型
三、需求函数模型案例分析
第二节消费函数模型
一、凯恩斯的绝对收入假设消费函数
二、相对收入假定下的消费函数模型
三、弗里德曼持久收入假设下的消费函数模型
四、生命周期下的消费函数模型
五、中国消费函数模型的特点
第三节生产函数模型
一、生产函数
二、生产函数的主要特征
三、常用生产函数
四、生产函数模型案例分析
第四节投资函数模型
一、加速投资模型
二、几种形式
三、利润决定模型
四、案例分析
第十一章模型的诊断与检验(4学时)
【教学要求】
通过本章的学习,要求学生理解和掌握时间序列的定义、时间序列模型的分类、wold分解定理、自相关函数、偏自相关函数、时间序列模型的建立与预测以及相关的案例分析。
【重点、难点】
本章重点是自相关和偏自相关函数。
难点是时间序列模型的建立与预测。
【教学内容】
第一节时间序列的定义
一、随机过程
二、时间序列
三、白噪声过程
第二节时间序列模型的分类
一、自回归过程
二、移动平均过程
三、自回归移动平均过程
四、单整自回归平均过程
第三节Wold分解定理
一、wold分解定理
二、漂移项与均值的关系
第四节自相关函数
一、自协方差与子相关函数
二、自回归过程的自相关函数
三、移动平均过程的自相关函数
四、ARMA过程的自相关函数
五、相关图
第五节、偏自相关函数
一、偏自相关函数
二、偏自相关过程
第六节时间序列模型的建立与预测
一、模型的识别
二、模型参数的估计
三、诊断与检验
四、时间序列模型预测
第七节案例分析
第八节回归与ARMA组合模型
第十二章非平稳经济变量与协整(4学时)
【教学要求】
通过本章的学习,要求学生理解和掌握非平稳时间序列与虚假回归问题、非平稳经济变量的统计特征以及虚假回归、经济变量的非平稳性检验(单位根检验)、协整与误差修正模型。
【重点、难点】
本章重点是非平稳经济变量的统计特征及虚假回归问题、单位根检验。
难点是协整与误差修正模型的概念。
【教学内容】
第一节非平稳时间序列与虚假回归
一、单整
二、单整时间序列的统计特征
三、虚假回归
第二节单位根检验
一、DF统计量的分布特征
二、单位根检验
第三节经济变量的协整
一、均衡概念
二、协整定义
三、协整检验
第四节误差修正模型
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