课程性质：经济学
课程编号：02020037
课程名称：计量经济学
授课对象：国际经济与贸易本科生
总 学 时：72
学 分 数：4
适应专业：国际经济与贸易本科专业
先修课程：西方经济学、概率论与数理统计、高等数学、统计学
一、课程教学目的和任务
本课程为高等学校经济学类核心课程，是经济学和管理学专业本科生的学科基础课。它将经济学、统计学和数学结合在一起，定量化研究经济现象，并透过经济现象揭示其经济活动的本质，以发现经济规律。它在现代经济学中属于主流经济学，在培养复合性经济管理人才中起着其它课程不可替代的作用。通过本课程的教学，使学生达到：（1）了解现代经济学的特征，了解经济数量分析课程在经济学课程体系中的地位，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；（4）具有进一步学习和应用计量经济学理论、方法的能力。
二、课程教学基本要求
本课程按初级水平的内容讲授，重点讲授经典单方程计量经济学模型的理论与方法。主要讲授的内容有：计量经济学的概念、建模步骤、模型应用领域；一元线性回归模型；多元线性回归模型；放宽基本假定的模型；有关专门问题。其中一元线性回归模型与多元线性回归模型要细讲，让学生掌握建模的基本方法。有关专门问题根据时间进行选讲，让学生了解更多的建模方法。教学中要突破的难点是放宽基本假定的模型，特别是对异方差性、序列相关性、多重共线性等问题，要会检验、修正。
三、课程主要教学内容与学时分配
第1章 计量经济学的基本问题
（一）教学目的与要求
1、理解计量经济学的概念、研究对象，及其与相关学科的关系；了解计量经济学课程在经济课程体系中的地位，了解计量经济学分析在经济学科的发展和实际经济工作中的作用。
2、了解计量经济学的主要内容，掌握运用计量经济学方法研究经济问题的步骤。
（二）教学重点和难点
教学重点放在理解计量经济学的基本概念和了解建立计量经济学模型的步骤。教学难点放在计量经济学与数理统计的回归分析的区别和联系，弄清计量经济学为什么是一门经济学科，由此使学生懂得建立计量经济学模型除了统计检验和预测外，还有经济意义检验和计量经济学检验。给学生补充国内生产总值等重要经济指标的概念，使学生在建立计量经济模型时会选择相应的统计数据。
（三）本章主要内容
计量经济学的概念、学科地位、发展概况、建模步骤、学科特点、内容体系
第一节 计量经济学概述
一、计量经济学的含义
二、计量经济学的学科地位
三、计量经济学的发展概况
四、计量经济学与相关学科关系
第二节 计量经济学的研究对象与内容体系
一、计量经济学的研究对象
二、计量经济学的内容体系
三、计量经济学的特点
第三节 计量经济学模型的建立
一、模型的设定
二、数据的搜集
三、模型参数的估计
四、模型的检验
（四）讲授课时：6课时
第2章 一元线性回归模型
（一）教学目的与要求
总的要求能够结合实际样本数据按步骤运用OLS法对一元线性回归模型进行估计、检验和预测。1、了解经济变量间关系与计量经济模型的类型；理解线性回归模型的含义和特征；了解线性回归模型的普遍性；理解和掌握一元线性回归模型及方程（总体和样本）的标准形式；掌握参数估计法的基本假设条件；2、掌握普通最小二乘估计（OLS）法的基本思想，并根据样本观测值熟练地求出OLS的参数估计值；掌握估计量的分布及均值、方差的推导过程及结果；理解极大似然估计法的思路；3、理解并能够证明OLS估计量的统计性质；4、理解被解释变量的总的变差分解的各部分的含义；理解掌握拟合优度R²的含义及计算公式；5、求掌握F-检验和T-检验的目的和过程；6、理解点预测和区间预测的方法。
（二）教学重点和难点
教学重点放在普通最小二乘法有关过程和结论的数学推导证明，以建立计量经济模型为线索，让学生熟练掌握理论模型、数据采集、参数估计与统计检验。教学难点是参数估计（OLS）的性质的证明，怎样作统计检验，特别是理论与实际结合，怎样通过计算机软件实现。补充查阅统计资料的有关知识。
（三）本章主要内容
本章主要介绍了一元线性回归模型的相关概念、满足经典线性回归模型的假定条件的一元线性回归模型的参数估计、显著性检验、一元线性回归模型案例及预测。
第一节 一元线性回归模型概述
一、相关与回归的基本概念
二、一元线性回归模型
第二节 一元线性回归模型参数估计
一、古典假定
二、四种重要的关系式
三、普遍最小二乘法
四、估计量的统计性质
五、估计量 、 的分布
六、随机项 的方差 的估计量
第三节 显著性检验
一、拟合优度与相关系数检验
二、回归系数估计量的检验（t检验）
三、方程的整体性检验（F检验）
第四节 一元线性回归模型案例及预测
一、点预测
二、区间预测
三、一元线性回归模型实例分析
（四）讲授课时：14课时
第3章 多元线性回归模型
（一）教学目的与要求
总的要求能够结合实际样本数据按步骤运用OLS法对二元线性回归模型进行估计、检验和预测。1、理解多元线性回归模型的含义、掌握模型及方程的矩阵表达形式；理解和掌握多元线性回归模型估计基本假设条件；2、掌握普通最小二乘估计量及分布的矩阵表达式；理解并能够证明OLS估计量的统计性质；3、理解掌握拟合优度R²和调整的R²的含义及计算公式；4、掌握F-检验和T-检验的作用和过程；5、理解点预测和区间预测的方法。
（二）教学重点和难点
教学重点放在普通最小二乘法有关过程和结论的数学推导和证明，以建立计量经济模型为线索，让学生熟练掌握理论模型、数据采集、参数估计与统计检验。教学难点是参数估计（OLS）的性质的证明，怎样作统计检验，特别是理论与实际结合，怎样通过计算机软件实现。
（三）本章主要内容
本章主要介绍多元线性回归模型及假定、模型的参数估计与统计性质、显著性检验、利用多元线性回归方程进行预测。
第一节 多元线性回归模型及假定
一、多元线性回归模型
二、多元线性回归模型的假定
第二节 多元线性回归模型的参数估计及统计性质
一、多元线性回归模型的参数估计
二、估计参数的统计性质
第三节 显著性检验
一、拟合优度检验
二、方程显著性检验
三、变量显著性检验
四、利用多元线性回归方程进行预测
五、多元线性回归分析实例
第四节 最大似然估计
一、似然函数
二、极大似然估计法的基本思想
三、一元与多元线性回归模型的最大似然估计
（四）讲授课时：14课时
第4章 线性回归模型的扩展
（一）教学目的与要求
本章的目的是通过学习掌握非线性回归模型的线性化问题，具体主要包括非标准化的线性回归模型和可线性化的非线性回归模型的线性化方法。基本要求是了解能够线性化的非线性模型和带虚拟变量的线性模型的估计问题，以及回归模型的结构性检验、参数稳定性检验和线性约束问题。
（二）教学重点和难点
本章重点和难点是了解能够线性化的非线性模型和带虚拟变量的线性模型的估计问题，掌握向性回归方程的扩展检验的主要方法理论。掌握含有虚拟变量模型的建模和上机操作
（三）本章主要内容
本章主要介绍了能够线性化的非线性模型和带虚拟变量的线性模型的估计问题，以及回归模型的结构性检验、参数稳定性检验和线性约束问题。
第一节 非线性回归模型
一、模型变量的直接代换
二、模型变量的间接代换
第二节 虚拟变量
一、时间序列资料问题虚拟变量的引入
二、横截面资料问题虚拟变量的引入
三、季节性变动虚拟变量
四、分组资料虚拟变量
第三节检验的扩展
一、经济结构检验
二、参数稳定性检验
三、线性约束检验和估计
（四）讲授课时：6课时
第5章 异方差性
（一）教学目的与要求
理解异方差性的定义及对OLS的影响；了解异方差性检验的图示法、Spearman等级相关检验法、Park检验法和Glejser检验法；掌握并会运用Goldfeld-Quandt检验法；理解GLS估计法的思路和估计量的表达式；掌握用WLS法处理异方差问题的过程并对特殊的结构形式进行实际处理。
（二）本章重点和难点
本章重点是异方差性产生的原因、后果、检验方法及克服手段，掌握异方差在eviews中的操作。本章难点是异方差性检验方法及克服手段。
（三）本章主要内容
本章重点讲述了异方差性产生的来源及后果、检验方法及克服手段、带异方差性的实例分析。
第一节 异方差性的来源及后果
一、异方差性的含义
二、异方差性的来源
三、异方差性的后果
第二节 异方差性的检验
一、图示检验法
二、斯皮尔曼等级相关系数法
三、戈里瑟检验
四、戈德菲尔德―夸特检验
第三节 异方差性的处理
一、对原模型进行变换
二、加权最小二乘法
三、广义最小二乘法
第四节 带异方差性的实例分析
（四）讲授课时：8课时
第6章 序列相关性
（一）教学目的与要求
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。
（二）本章重点和难点
本章重点是研究序列相关性产生的原因、后果、检验方法及克服手段。掌握该章的上机操作。本章难点是序列相关性的检验方法及克服手段。
（三）本章主要内容
本章介绍了序列相关的产生原因、后果、检验和克服方法，结合Eviews软件和案例分别采用差分法、杜宾两步法和科克兰内―奥卡特两段法对参数进行了估计和比较。
第一节 序列相关的产生及后果
一、序列相关的含义
二、序列相关产生的原因
三、序列相关的后果
第二节 序列相关的检验
一、图示检验法
二、杜宾―瓦特森（D-W）检验
三、回归检验法
第三节 序列相关的处理
一、差分法
二、杜宾二步法
三、迭代法
第四节 带有序列相关的模型实例
（四）讲授课时：8课时
第7章 多重共线性
（一）教学目的与要求
本章的基本要求是掌握违背高斯古典假设的第三种情况：多重共线性，掌握多重共线性产生的原因、后果、检验方法及克服手段。
（二）本章重点和难点
本章重点是掌握多重共线性产生的原因、后果、检验方法及克服手段。掌握该章的上机操作。本章难点是多重共线性的检验方法及克服手段。
（三）本章主要内容
本章介绍了多重共线性的产生原因、后果、检验及克服方法，通过案例结合Eviews软件重点介绍了克服多重共线性的逐步回归方法。
第一节 多重共线性的产生及后果
一、多重共线性的含义
二、多重共线性的产生
三、多重共线性的后果
第二节 多重共线性的检验
一、不显著系数法
二、利用解释变量之间所构成的回归方程拟合优度 检验
三、利用缺某一个解释变量的拟合优度检验
四、相关矩阵法
五、Frisch综合分析法
第三节 多重共线性的处理
一、用先验信息克服多重共线性
二、改变变量的定义形式克服多重共线性
三、主成分方法
四、岭回归法
五、逐步回归法
第四节 带多重共线性的实例分析
（四）讲授课时：6课时
四、实验（上机）内容与学时分配
上机内容：EVIEWS统计软件的基本操作，用该统计软件建立一元和多元线性回归模型，异方差性、序列相关性和多重共线性的检验与处理
上机课时：4课时
五、本课程与其它课程的联系与分工
1、前续课程的联系
《高等数学》包括微积分、线性代数和概率统计的相关知识，使学生能够掌握数学方面的相关知识，能够在经济问题的分析中解决相关的数学问题。
《宏微观经济学》使学生能够具备经济学方面的基本知识。
《统计学》使学生能够相关统计方法和概念，熟悉相关统计分析软件。
2、后续课程的联系
《多元统计分析》使学生能过学习更多的计量经济分析方法，以保证能用不同的分析方法分析经济问题。
《时间序列分析》使学生能够对计量经济学模型的建立过程中时间序列数据出现的相关问题能进行更加合理准确的处理。
六、选用教材及参考教材
1、 采用教材
计量经济学，张润清、崔和瑞，北京：科学出版社，2005。
2、 主要参考书
（1）计量经济学（第二版），李子奈，北京：高等教育出版社，2005。
（2）计量经济学基础， 张晓峒，天津：南开大学出版社，2003 。
（3）计量经济学. 张定胜. 武汉：武汉大学出版社，2000.
（4）计量经济学（第二版）， 赵国庆，北京：中国人民大学出版社，2005。
（5）经济计量学，张宝法，北京：经济科学出版社，2000。
执笔人：白勇
审核人：彭晓莲