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《计量经济学》教学大纲一、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。二、教学目的计量经济学是由经济学、统计学、数学结合而成的交叉学科，以微积分、线性代数、概率论与数理统计、微观经济学、宏观经济学和经济统计学为先修课程。通过本课程教学，使学生达到：（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发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发展有概念性了解；（3）能够建立并应用简单的计量经济学模型，对现实经济现象中的数量关系进行实际分析，并能以统计和计量分析软件为工具建立计量模型；（4）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。三、教学时数内容总课时第一章导论5第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型12第三章经典单方程计量经济学模型：多元线性回归模型9第四章异方差性6第五章自相关性6第六章多重共线性5第七章单方程回归模型的几个专题4第八章联立方程模型4总课时51四、教学方法授课方式为课堂教学与上机实验；教学方法为多媒体课件教学。五、面向专业经济学类（非统计学及数量经济）各专业本科生。六、主要内容第一章导论（一）教学目的与要求通过本章的学习，要求学生了解计量经济学的起源与发展；掌握计量经济学的学科性质、基本概念与内容体系；掌握建立与应用计量经济学模型的主要步骤。（二）教学内容本章教学重点难点为：计量经济学的学科性质、基本概念与内容体系；建立与应用计量经济学模型的主要步骤。本章共分三节：第一节计量经济学概述一、计量经济学的产生与发展1、计量经济学的产生2、计量经济学的发展二、计量经济学的学科性质1、计量经济学的含义2、计量经济学与其他相关学科的关系三、计量经济学的内容体系1、广义计量经济学和狭义计量经济学2、初、中、高级计量经济学3、理论计量经济学和应用计量经济学4、经典计量经济学和非经典计量经济学5、微观计量经济学和宏观计量经济学第二节计量经济学的基本概念一、计量经济模型中的变量1、解释变量和被解释变量2、内生变量和外生变量3、滞后变量与前定变量4、控制变量二、计量经济分析中的数据1、时间序列数据(timeseriesdata)2、横截面数据(cross-sectionaldata)3、混合数据(paneldata)三、参数估计的方法四、计量经济模型1、计量经济模型的形式及其构成要素2、计量经济模型的特点第三节建立与应用计量经济学模型的主要步骤一、根据经济理论建立计量经济模型二、样本数据的收集三、估计参数四、模型的检验1、经济意义检验2、统计检验3、计量经济学检验4、预测检验五、模型的应用1、结构分析2、经济预测3、政策评价4、经济理论的检验与发展（三）教学方法与形式授课方式为课堂教学；教学方法为多媒体课件教学。（四）教学时数5课时。第二章经典单方程计量经济学模型——多元线性回归模型（一）教学目的与要求通过本章的学习，要求学生熟悉一元线性回归模型的经典假定；掌握普通最小二乘法的基本原理；能应用普通最小二乘法估计经典线性回归模型的参数并进行检验；能应用简单线性回归模型进行经济预测；初步认识EViews软件，并能应用它进行一元线性回归分析的操作。（二）教学内容本章教学重点难点为：一元线性回归模型的经典假定；普通最小二乘法；一元线性回归模型的估计、检验和预测；通过一元线性回归模型的建立和应用，理解回归分析的思想。本章共分为六节：第一节回归分析概述一、变量间的关系及回归分析的基本概念1、变量间的关系2、相关与回归分析3、回归分析的基本概念4、线性回归分析中“线性”的含义二、总体回归函数（PRF）1、含义2、表达形式三、随机扰动项1、概念2、随机误差项主要包括下列因素3、产生并设计随机误差项的主要原因四、样本回归函数（SRF）1、含义2、表达形式第二节一元线性回归模型的基本假定一、假设1：解释变量X是确定性变量，不是随机变量。二、假设2：随机误差项具有零均值、同方差和无自相关假定（不序列相关性）。三、假设3：随机误差项与解释变量X之间不相关。四、假设4：正态性假定服从零均值、同方差、零协方差的正态分布。第三节一元线性回归模型的参数估计一、参数的普通最小二乘估计（OLS）二、最小二乘估计量的性质1、线性性2、无偏性3、有效性三、回归参数的区间估计1、参数估计量和的概率分布2、随机误差项的方差的估计3、回归参数的区间估计第四节一元线性回归模型的统计检验一、一元线性回归模型的假设检验1、经济意义检验2、统计检验3、计量经济学检验4、预测检验二、拟合优度检验1、总离差平方和的分解2、可决系数R2统计量3、决定系数与相关系数的关系三、回归参数的显著性检验四、正态性检验第五节一元线性回归模型的预测一、Ŷ0是条件均值E(Y|X=X0)或个值Y0的一个无偏估计二、总体条件均值与个值预测值的置信区间1、总体均值预测值的置信区间2、总体个值预测值的预测区间3、影响预测区间大小的因素第六节EViews使用及案例分析（三）教学方法与形式授课方式为课堂教学与上机实验；教学方法为多媒体课件教学。（四）教学时数12课时。第三章经典单方程计量经济学模型——多元线性回归模型（一）教学目的与要求通过本章的学习，要求学生熟悉多元线性回归模型的经典假定；掌握多元回归模型的最小二乘估计及模型的统计检验和预测；能熟练操作EViews软件，并运用该软件解决多元线性回归分析的实际问题。（二）教学内容本章教学重点难点为：多元线性回归模型的经典假定；普通最小二乘法；多元线性回归模型的估计、检验和预测；通过多元线性回归模型的建立和应用理解回归分析的思想。本章共分六节：第一节多元线性回归模型一、多元线性回归模型及其矩阵表达0ˆ1ˆ2二、多元线性回归模型的基本假定1、解释变量是非随机的，且各解释变量间不存在线性相关关系（无多重共线性）。2、随机误差项具有零均值、同方差及不序列相关性。3、解释变量与随机项不相关4、随机项满足正态分布第二节多元线性回归模型的参数估计一、普通最小二乘估计二、参数估计量的性质1、线性性2、无偏性3、有效性三、随机误差项方差的估计第三节多元线性回归模型的统计检验一、拟合优度检验1、可决系数与调整的可决系数2、赤池信息准则和施瓦茨准则二、方程的显著性检验(F检验)1、方程显著性的F检验2、关于拟合优度检验与方程显著性检验关系的讨论三、变量的显著性检验（t检验）1、t统计量2、t检验四、参数的置信区间*五、模型结构稳定性检验：Chow检验第四节多元线性回归模型的预测一、点预测二、区间预测1、E(Yf)的置信区间2、Yf的置信区间第五节非线性回归模型一、可线性化模型1、指数函数模型与对数变换法——对数模型和半对数模型2、倒数模型、多项式模型与变量的直接置换法二、非线性化模型的处理方法三、回归模型的比较1、图形观察分析2、模型估计结果观察分析3、残差分布观察分析第六节案例分析与EViews操作（三）教学方法与形式授课方式为课堂教学与上机实验；教学方法为多媒体课件教学。（四）教学时数9课时。第四章异方差性（一）教学目的与要求通过本章的学习，要求学生掌握异方差的含义，理解经济现象中异方差产生的原因；掌握异方差性对模型产生的影响；掌握异方差的检验方法；学会处理和消除异方差的方法。（二）教学内容本章教学重点难点为：异方差的含义；异方差性产生的后果；异方差的检验及消除异方差的方法。本章共分五节：第一节异方差的概念与产生的原因一、异方差性的概念二、异方差的类型1、单调递增型2、单调递减型3、复杂型三、产生异方差的原因第二节异方差性的后果一、参数估计量的非有效性1、参数估计量的线性性、无偏性仍然成立2、参数估计量不是一个有效的估计量二、（变量）参数显著性检验失效三、模型的预测失效第三节异方差性的检验一、图形法1、相关图形分析2、残差图形分析二、Goldfeld-Quanadt检验1、Goldfeld-Quanadt检验的前提条件2、Goldfeld-Quanadt检验的思想3、Goldfeld-Quanadt检验的步骤4、Goldfeld-Quanadt检验的特点三、White检验1、White检验的基本思想2、White检验的特点3、White检验的步骤四、ARCH检验1、ARCH过程2、ARCH检验的基本思想3、ARCH检验的基本步骤4、ARCH检验的基本特点五、Glejser检验和Park检验1、检验的基本思想2、检验的基本步骤3、检验的基本特点第四节异方差的修正一、模型变换法二、加权最小二乘法三、模型的对数变换第五节案例分析与EViews操作（三）教学方法与形式授课方式为课堂教学与上机实验；教学方法为多媒体课件教学。（四）教学时数6课时。第五章自相关性（一）教学目的与要求通过本章的学习，要求学生掌握自相关性的基本含义，理解经济现象中自相关性产生的原因；掌握自相关性对模型产生的影响；掌握自相关性的检验方法；学会处理和消除自相关性的方法。（二）教学内容本章教学重点难点为：自相关性产生的后果；自相关性的检验；消除自相关性的方法。本章共分五节：第一节自相关性及其产生的原因一、自相关性的概念二、产生自相关性的原因三、自相关性的表现形式第二节自相关性的后果一、参数估计量非有效二、变量的显著性检验失去意义三、模型预测失效第三节自相关性的检验一、图示检验法1、残差趋势图2、残差相关图二、DW检验法三、回归检验法四、高阶自相关检验法1、偏相关系数检验2、拉格朗日乘数（Lagrangemultiplier）检验第四节自相关问题的解决方法一、广义差分法二、自相关系数ρ的估计1、利用DW统计量估计ρ2、德宾两步估计法（Durbin）3、科克伦-奥克特迭代估计法（Cochrane-Orcutt）三、应用软件EViews中的广义差分法第五节案例分析与EViews操作（三）教学方法与形式授课方式为课堂教学与上机实验；教学方法为多媒体课件教学。（四）教学时数6课时。第六章多重共线性（一）教学目的与要求通过本章的学习，要求学生掌握多重共线性的基本含义，包括完全多重共线性和近似（不完全）多重共线性；理解经济现象中多重共线性的表现；掌握变量出现多重共线性的后果；掌握多重共线性的诊断方法；学会解决多重共线性的方法。（二）教学内容本章教学重点难点为：多重共线性的表现；解释变量存在多重共线性的后果；多重共线性的诊断方法；解决多重共线性的解决方法。本章共分五节：第一节多重共线性及产生原因一、多重共线性的含义1、完全多重共线性2、不完全多重共线性二、产生多重共线性的原因第二节多重共线性产生的后果一、对最小二乘估计量的影响1、完全共线性下参数估计量不存在2、不完全共线性下OLS估计量的性质二、最小二乘估计量的方差变大三、参数估计量经济含义不合理四、变量的显著性检验失去意义五、模型的预测功能失效第三节多重共线性的检验一、简单相关系数检验法二、方差扩大（膨胀）因子法三、直观判断法四、逐步回归检测法第四节多重共线性的补救措施一、修正多重共线性的经验方法1、剔除变量法2、增大样本容量3、变换模型形式4、利用非样本先验信息5、横截面数据与时序数据并用6、变量变换二、逐步回归法第五节案例分析与EViews操作（三）教学方法与形式授课方式为课堂教学与上机实验；教学方法为多媒体课件教学。（四）教学时数5课时。七、考核方式考核成绩由平时成绩、期中成绩和期末成绩三部分构成。平时成绩主要通过上课提问、上机实验操作及作业等多种方式综合评定；期中可根据实际灵活掌握考核方式（提交论文、做习题或试卷考试方式）；期末通过闭卷考试方式进行评定。八、教材选用1、孙敬水：《计量经济学》，清华大学出版社，2004年9月第一版。2、李子奈：《计量经济学》，高等教育出版社，2005年4月第二版。3、庞皓：《计量经济学》，科学出版社