计量经济学
课程时长: 18小时17分钟
主讲教师: 马颖
1、课程总体描述以及适用的对象和专业层次:
《计量经济学》是一门集基础性与应用性与一体的课程, 是数学方法、统计技术和经济分析的综合。就其字义来说,计量经济学不仅是指对经济现象加以测量,而且包含根据一定的经济理论进行计算的意思。由于它的基础性,使得它成为经济学类各专业的基础课程。 国家教育部也把该课程指定为财经类专业的八门核心课程之一 ;由于它的应用性,使得该课程的方法在经济、管理类各专业的学习中都得到了广泛的应用。
《计量经济学》适用对象为高等学校本科、专科学生。
2、课程教学目标及主要内容
本课程作为经济类专业基础课程要求学生理解计量经济学的基本思想,掌握常用的计量经济模型,同时明确计量经济模型在经济领域中分析问题以及辅助决策的作用和 功能。通过教学旨在使学生掌握现代经济学研究和分析的基本理论与方法,能够建立和应用实用的计量经济学模型分析现实经济问题。因此,在课程教学过程中,融计量经济学理论方法与应用模型为一体;以经典内容为主,适当引入最新的模型方法;对于理论方法,强调的是思路而不是数理推导过程;对于应用模型,重点讲授它们产生与发展的方法论。
主要内容包括计量经济学概述、一元线性回归模型、多元线性回归模型、、虚拟变量及其应用、异方差问题及其处理、自相关性及其处理、多重共线性及其处理、时间序列模型、面板数据模型的应用等。
3、先修课程和必须具备的相关知识
先修课程为《宏观经济学》、《微观经济学》、《高等数学》等,需具备一定的经济学和管理学基础知识。
4、课程特点、学习方法和建议
本课程的特点是实践性强,应用性要求高。
本课程应采用理论与实际结合,讲授与自学结合,案例分析与课堂讨论结合的“三结合”的学习方法。
- 计量经济学基本认知
- 计量经济学基本认知
- 计量经济学的定义
- 建立计量经济学模型的步骤和要点
- 建立计量经济学模型的步骤
- 模型的检验与选择标准
- 一元线性回归模型
- 回归分析概述
- 总体回归函数
- 随机扰动项
- 样本回归函数
- 线性回归模型的基本假设
- 参数的普通最小二乘估计(OLS)
- 最小二乘估计量的性质及分布
- 拟合优度检验
- 变量的显著性检验
- 参数的置信区间
- 一元线性回归模型预测
- 案例分析(上)
- 案例分析(下)
- 多元线性回归模型
- 多元线性回归模型的形式
- 多元回归模型的基本假设
- 普通最小二乘估计
- OLS估计量的分布性质
- 拟合优度检验
- 变量的显著性检验
- 参数的置信区间
- 多元线性回归模型的预测及案例分析
- 经典单方程计量经济学模型:虚拟变量模型
- 虚拟变量的基本含义
- 虚拟变量的引入
- 虚拟变量的设置原则
- 案例分析
- 放宽基本假定的模型:异方差性
- 异方差性的概念与类型
- 实际经济问题中的异方差性及产生后果
- 异方差性的检验
- 异方差的修正
- 案例
- 序列相关性
- 序列相关性概念
- 实际经济问题中的序列相关性及产生后果
- 序列相关性的检验
- 序列相关的补救
- 案例分析
- 放宽基本假定的模型:多重共线性
- 多重共线性的概念
- 实际经济问题中的多重共线性及产生后果
- 多重共线性的检验
- 克服多重共线性的方法
- 案例分析
- 时间序列计量经济学模型的理论与方法
- 时间序列分析的基本概念
- 时间序列的平稳性
- 平稳性的单位根检验
- 案例分析(上)
- 案例分析(下)
- 随机时间序列模型
- ARMA模型的识别
- 案例分析(上)
- 案例分析(下)
- 长期均衡关系与协整
- 协整检验
- 误差修正模型
- 案例分析(上)
- 案例分析(下)
- ARCH模型与GARCH模型
- 案例分析(上)
- 案例分析(下)
- 向量自回归(VAR)模型
- 案例分析(上)
- 案例分析(下)
- 模块十 面板数据与面板数据模型
- 面板数据与面板数据模型
- 案例分析(上)
- 案例分析(下)
- 实践教学
- 01-一元线性回归模型及预测-实验
- 02-多元线性回归模型及预测-实验
- 03-虚拟变量-实验
- 04-异方差问题-实验
- 05-序列相关问题-实验
- 06-多重共线性问题-实验
- 07-时间序列计量经济学模型-实验
- 08-面板模型-实验