1、精選優質文檔-傾情為你奉上計量經濟學教學大綱適用專業：國際貿易專業課程編碼：制訂單位：國際貿易教研室執 筆 人：王彥審定時間：2016年5月30日審 定：經濟與管理學院一、課程說明（一）課程簡介 計量經濟學是一門融理論性與應用性于一體的學科，是經濟類專業的必修課，通過本課程的學習，使學生掌握計量經濟模型的特性與建模步驟，掌握模型的參數估計及檢驗方法，并能夠利用統計數據，建立單變量計量經濟模型，及對于復雜的經濟系統，建立聯立方程計量經濟模型。（二）本課程的性質計量經濟學是國際貿易專業的專業選修課。通過本課程學習，一方面使學生掌握計量經濟學的基本理論、基本概念和基本方法，為進一步學習專業課程及將來

2、從事管理工作奠定基礎；另一方面使學生能使用計量的方法分析現代經濟問題，并利用確定的模型對實際經濟問題進行結構分析、經濟預測和政策評價。（三）本課程教學目的及任務通過學習，要求學生從理論和實踐兩個方面進行掌握和運用，從理論層面掌握計量經濟學的基本概念及計量模型的基本特性。掌握計量經濟模型的參數估計、統計檢驗的方法，并能夠對聯立方程計量經濟模型進行模型識別及參數估計與檢驗。 從實踐技能層面，能夠根據實際經濟問題設定理論計量經濟模型，收集相關的數據、信息，并進行預處理。能夠利用計算機軟件（Eviews軟件）對實際問題的計量經濟模型，利用統計數據進行參數估計及檢驗。（四）本課程同其他課程的關系1.本課

3、程的先行學習課程一般包括 微積分、線性代數、統計學、經濟學原理2.本課程又是學習下列課程的先行課程 經濟預測與決策，市場調查與預測。（五）教學時數分配計劃學時64， 其中課堂教學48學時，實踐教學16學時， 共3.5學分。章 節教學內容學 時講授實踐作業第一章緒論264第二章一元線性回歸模型58第三章多元線性回歸模型56第四章非線性回歸模型的線性化44第五章異方差46第六章自相關426第七章多重共線性46第八章模型中的特殊解釋變量446第九章聯立方程模型45第十章幾種典型的計量經濟模型442第十一章模型的診斷與檢驗46第十二章非平穩經濟變量與協整44合 計481663（六）教材與參考書目教材：

4、計量經濟學基礎（第四版），張曉峒.南開大學出版社.2014.12.參考書目： J.M伍德里奇.計量經濟學導論現代觀點，中國人民大學出版社，2003.潘省初.計量經濟分析軟件，中國人民大學出版社，2006.李子奈.計量經濟學習題集，高等教育出版社，2005.（七）考核方式學期期末采用標準化閉卷考試。（八）教學方式課堂教學與實踐教學相結合二、教學內容第一章 緒論（2學時）【教學要求】通過本章學習，使學生了解計量經濟學的學科性質，基本概念和內容體系，了解計量經濟研究的基本步驟，計量經濟學發展的基本情況，以及主要的計量經濟學軟件，了解EViews軟件的基本操作方法。【重點、難點】重點是計量經濟學的學科

5、性質、計量經濟研究的基本步驟；難點是課時緊，教師要處理好課堂講授與學生自學的關系。【教學內容】第一節 計量經濟學的定義 一、計量經濟學的產生和發展 二、計量經濟學的定義第二節 計量經濟學的特點一、計量經濟模型二、統計數據分類第三節 計量經濟學的目的一、結果分析二、預測未來三、政策評價第四節 計量經濟學的內容及研究問題的方法 一、計量經濟學的內容二、計量經濟學的研究方法第二章一元線性回歸模型（5學時）【教學要求】通過本章學習，要求學生掌握簡單線性回歸模型的基本理論與方法，推導和證明普通最小二乘估計的參數估計式和相關結論，掌握對模型的經濟意義檢驗和統計檢驗的基本方法，并能應用計量經濟學軟件進行簡單

6、線性回歸模型的普通最小二乘估計。【重點、難點】本章重點是簡單線性回歸模型的基本假設、最小二乘估計及性質、模型的經濟意義與統計檢驗。難點是最小二乘估計的性質、模型的統計檢驗。【教學內容】第一節 模型的建立及其假定條件一、回歸分析的概念二、一元線性回歸方程三、隨機誤差項的假定條件第二節 一元線性回歸模型的參數估計一、普通最小二乘法二、幾個常用的結果三、截距項為零的一元線性回歸模型的參數估計四、一元線性回歸模型范例第三節 最小二乘估計量的統計性持 一、線性性二、無偏性三、最小方差性第四節 用樣本可決系數檢驗回歸方程的擬合優度一、總離差平方和的分解二、樣本可決系數三、樣本相關系數第五節、回歸系數估計值

7、的顯著性檢驗與置信區間一、隨機變量u的方差二、回歸系數估計值的顯著性檢驗t檢驗三、回歸系數的置信區間第六節 一元線性回歸方程預測一、點預測二、區間預測第七節 小結 第八節 案例分析第三章多元線性回歸模型（5學時）【教學要求】通過本章的學習，要求學生掌握單方程多元線性回歸模型的基本理論與方法，獨立完成建立單方程多元線性回歸模型的全過程工作。【重點、難點】教學重點是多元線性回歸模型的基本假設、模型的統計檢驗。難點是所涉及的矩陣表示與矩陣運算。【教學內容】第一節 模型的建立及其假定條件一、基本概念二、模型的假定第二節 最小二乘法一、參數的最小二乘估計二、離差形式的最小二乘估計三、隨機誤差項方差的估計

8、量 第三、最小二乘估計量的特性一、線性性二、無偏性三、最小方差性第四節 可決系數一、總離差平方和的分解式二、多元樣本可決系數三、三個平方和的計算公式第五節 顯著性檢驗與置信區間一、回歸方程的顯著性檢驗（F檢驗）二、解釋變量的顯著性檢驗（t檢驗）三、回歸系數的置信區間第六節 預測一、點預測二、區間預測第七節 案例分析第四章 非線性回歸模型的線性化（4學時）【教學要求】通過本章的學習，要求學生掌握變量間的非線性關系、線性化的基本方法、常用非線性函數的線性化方法，獨立完成非線性回歸模型線性化的全過程工作。【重點、難點】教學重點是幾種常用非線性函數的線性化方法。難點是不可線性化的非線性函數回歸模型的線

9、性化估計方法。【教學內容】第一節 變量間的非線性關系一、第一種類型二、第二種類型三、第三種類型第二節 線性化方法一、非標準線性回歸模型的線性化方法二、可線性化的非線性回歸模型的線性化方法三、不可線性化的非線性回歸方程的線性化估計方法第三節 案例分析第五章 異方差（4學時）【教學要求】通過本章的學習，要求學生了解異方差的概念、來源與后果、異方差的檢驗異方差的修正方法。要求學生應用所學知識，獨立完成一個綜合練習，自己選擇研究對象、建立理論模型、收集樣本數據，進行模型參數的估計和對模型的各種檢驗。【重點、難點】教學重點是異方差的檢驗與修正方法。難點是異方差的修正方法。【教學內容】第一節 異方差的概念

10、一、異方差的概念二、異方差的幾種常見類型第二節 異方差的來源與后果一、異方差的來源二、異方差的后果第三節 異方差檢驗一、圖示法二、戈爾菲爾特夸特法三、懷特檢驗四、斯皮爾曼等級系數檢驗第四節 異方差的修正方法加權最小二乘法第五節 案例分析 第六節 異方差問題小結第六章 自相關（4學時）【教學要求】通過本章的學習，要求學生理解序列相關（自相關）的概念及對OLS的影響；理解一階自回歸過程的表達式及相應的方差及協方差的矩陣表達式；了解自相關檢驗的圖示法；掌握D-W檢驗法的應用條件、步驟；了解應用GLS法處理序列相關問題的方法；掌握并熟練運用廣義差分法處理序列相關問題；了解求相關系數估計的幾種方法；了解

11、杜賓兩步法和迭代法。 【重點、難點】本章重點是自相關的來源與后果、自相關的檢驗。難點自相關的檢驗、自相關的解決辦法。【教學內容】第一節 非自相關假定第二節 自相關的來源與后果一、自相關的來源二、自相關的后果第三節 自相關檢驗一、圖示法二、德斌檢驗法三、LM檢驗法四、回歸檢驗法第四節 自相關的解決方法一、廣義最小二乘法二、步驟第五節 克服自相關的矩陣描述第六節 自相關系數的估計一、利用DW統計量的值計算p二、Durbin兩步法第七節 案例分析第六章 多重共線性（4學時）【教學要求】通過本章的學習，要求學生理解多重共線性的含義及產生的后果；了解檢驗多重共線性的檢驗法；理解消除多重共線的逐步回歸法。

12、 【重點、難點】本章重點是多重共線性的來源與后果、多重共線性的檢驗、多重共線性的修正方法。難點多重共線性的檢驗及解決辦法。【教學內容】第一節 多種共線性的概念 第二節 多重共線性的來源于后果一、多重共線性的來源二、多重共線性的后果第三節 多重共線性的檢驗一、兩個解釋變量的相關性檢驗二、多個解釋變量的相關性檢驗三、參數估計值的經濟檢驗四、參數估計值的穩定性五、參數估計值的統計檢驗第三節 多重共線性的修正方法一、增加樣本觀測值二、略去不重要的變量三、用被解釋變量的滯后值去代替解釋變量的滯后值四、利用參數之間的關系五、利用解釋變量之間的關系六、變量模型的形式七、對數據進行中心化處理八、修正Frisc

13、h法（逐步回歸法）第五節 案例分析 第八章 模型中的特殊解釋變量（4學時）【教學要求】通過本章的學習，要求學生理解和掌握隨機解釋變量、滯后變量、虛擬變量、時間變量等幾種特殊的解釋變量。 【重點、難點】本章重點是隨機解釋變量、滯后變量、虛擬變量、時間變量。難點滯后變量、虛擬變量。【教學內容】第一節 隨機解釋變量一、估計量的漸進特征二、隨機解釋變量模型的最小二乘估計量的統計特征三、工具變量法四、工具變量法估計量的統計性質 第二節 滯后變量一、外生變量分布滯后二、有限分布滯后模型的估計三、自回歸模型第三節 虛擬變量一、為什幺引入虛擬變量二、用虛擬變量測量截距的變動三、測量斜率的變動四、分段線性回歸

14、第四節 時間變第九章 聯立方程模型（4學時）【教學要求】通過本章的學習，要求學生理解和掌握聯立方程模型的概念、分類、識別、識別條件以及聯立方程模型的估計。 【重點、難點】本章重點是聯立方程模型的識別以及估計。難點是聯立方程模型的識別。【教學內容】第一節 聯立方程模型的概念一、聯立方程模型中變量的分類二、聯立方程模型中的分類 第二節 聯立方程模型的分類一、結構模型二、簡化模型第三節 聯立方程模型的識別一、恰好識別二、過度識別三、不可識別四、可是別的等價定義 第四節 識別條件一、結構方程識別的階條件二、結構方程識別的秩條件 第五節 聯立方程模型的估計一、間接最小二乘法二、工具變量法三 兩階段最小二

15、乘法 第六節 案例分析 第七節 Eiews估計 第十章 幾種典型的計量經濟模型（4學時）【教學要求】通過本章的學習，要求學生理解和掌握需求函數模型、消費函數模型、生產函數模型以及投資函數模型等幾種典型的計量經濟模型。 【重點、難點】本章重點是四種典型的計量經濟模型及估計。難點是模型的估計。【教學內容】第一節 需求函數模型一、需求函數的主要特征二、常用的需求函數模型三、需求函數模型案例分析 第二節 消費函數模型一、凱恩斯的絕對收入假設消費函數二、相對收入假定下的消費函數模型三、弗里德曼持久收入假設下的消費函數模型四、生命周期下的消費函數模型五、中國消費函數模型的特點第三節 生產函數模型一、生產函

16、數二、生產函數的主要特征三、常用生產函數四、生產函數模型案例分析 第四節 投資函數模型一、加速投資模型二、幾種形式三、利潤決定模型四、案例分析第十一章 模型的診斷與檢驗（4學時）【教學要求】通過本章的學習，要求學生理解和掌握時間序列的定義、時間序列模型的分類、wold分解定理、自相關函數、偏自相關函數、時間序列模型的建立與預測以及相關的案例分析。 【重點、難點】本章重點是自相關和偏自相關函數。難點是時間序列模型的建立與預測。【教學內容】第一節 時間序列的定義一、隨機過程二、時間序列三、白噪聲過程第二節 時間序列模型的分類一、自回歸過程二、移動平均過程三、自回歸移動平均過程四、單整自回歸平均過程第三節 Wold分解定理一、wold分解定理二、漂移項與均值的關系第四節 自相關函數一、自協方差與子相關函數二、自回歸過程的自相關函數三、移動平均過程的自相關函數四、ARMA過程的自相關函數五、相關圖第五節、偏自相關函數 一、偏自相關函數二、偏自相關過程 第六節 時間序列模型的建立與預測一、模型的識別二、模型參數的估計三、診斷與檢驗四、時間序列模型預測 第七節 案例分析第八節 回歸與ARMA組合模型 第十二章 非平穩經濟變量與協整（4