《计量经济学》教学大纲
一、课程基本信息 课 程 编 号 0600613 其它中文名称 经济计量学 课程英文名称 Econometrics 课 程 类 别 专业必修课 适 用 专 业 金融学 先学修分课学程 西方经济学、微积分、线性代数、概率论与数理统计 时 45学时，其中理论课39学时，实验6学时 考 核 方 式 闭卷考试 成绩评定方法 平时20%，期中0%，期末80%，实验（已包括在平时成绩）% 大纲撰写人及日期 寿康，2008年7月修订 计量经济学是应用经济学的一个分支，是经济学门类各专业课 程 简 介 的8门公共核心课程之一。计量经济学以一定的经济理论和实际统计资料为依据，运用数学、统计学方法和计算机技术，通过建立计量经济模型，定量分析经济变量之间的随机因国关系。 建 议 教 材 卫亚，计量经济学，，机械工业，2008年 [1] J.M伍德里奇，计量经济学导论——现代观点，中国人民大学，2003年 [2] 省初，计量经济分析软件，中国人民大学，2006年 参 考 书 [3] 子奈，计量经济学习题集，高等教育，2005年
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二、课程的对象和性质
本课程授课对象是金融学专业本科生，作为经济学门类各专业的8门公共核心课程之一和金融学的专业基础课程列入教学计划。
三、课程的教学目的和要求
通过本课程学习，使学生了解现代应用经济学的特征，掌握基本的计量经济学的理论与方法、掌握相应的计算机应用软件，能用所学知识分析实际经济变量间的随机因果关系。
掌握计量经济学的基本理论与方法，对理论的新发展有概念性的了解；能够建立并应用简单的计量经济学模型，能够使用常用的计量经济学软件；具有进一步学习和应用计量经济学理论、方法的基础和能力。
四、授课方法
采用理论讲解、案例分析和上机实验、课外研究相结合的方法。理论讲解主要介绍计量经济学的基本理论与方法；案例分析结合具体案例讨论计量经济学方法的实际运用，对计量模型中可能存在问题的检验方法和补救措施，如何在计算软件上实现各种计量经济学的基本运算；上机实验是对所学课程容、基本方法的验证性实验；课外研究则是学生在课程学习的基础上的拓展训练，主要培养学生利用计量经济学方法解决实际问题的技术能力与研究能力。
五、理论教学容与基本要求（含学时分配）
第一章：绪论
课时安排：3课时
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。
教学重点与难点：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。
教学容：
第一节：什么是计量经济学
主要介绍计量经济学的学科性质。
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第二节：计量经济学与其他学科的关系
经济学、数学、统计学学科交叉后所形成的新学科，计量经济学是经济学、统计学、
数学三门学科交叉形成的新学科，计量经济学与数量经济学的区别。计量经济学与经济学、数学、统计学的关系。
第三节：计量经济研究的步骤
建立理论模型：模型的经济理论依据、确定模型变量、确定模型的函数形式、确定变量的统计指标并搜集整理数据、计量经济研究中常见的数据类型（时间序列数据、横截面数据、面板数据）；
模型的参数估计：最小二乘估计与极大似然估计；
模型的检验：经济意义检验、统计检验、计量经济检验、预测检验； 模型的应用：结构分析、经济预测、政策评价、实证分析。 第四节：计量经济学的发展
学生课外自学、教师提供必要的阅读文献。 第五节：计量经济分析软件
主要介绍EViews软件，EViews软件的安装、启动，结合教材与参考教材二，要求学生通过课外阅读掌握以下容：建立数据库的两种方法（键盘方式与导入外部数据库）、进行趋势图与相关图分析、在数据库中生成新变量、掌握数据库的存储与调用。
第二章：回归模型
课时安排：9课时 教学要求：
第二章：简单线性回归分析
课时安排：8课时
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。
教学重点与难点：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。
教学容：
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第一节：简单线性回归模型概述 函数关系、相关关系、因果关系 回归分析与相关分析
相关分析研究随机变量的相互关联程度，是一种纯统计分析的方法；回归分析根据解释变量的已知或給定值，去估计或预测被解释变量的总体平均值；相关分析与回归分析的关系。
样本回归模型与总体回归模型
总体回归模型是根据总体的全部资料建立的回归模型，又称为理论模型；样本回归模型是根据样本资料建立的回归模型。 简单线性回归模型的含义
线性的含义、简单回归分析与复回归分析。 简单线性回归模型的特征 简单线性回归模型的基本假设
第二节：简单线性回归模型的参数估计 普通最小二乘原理
普通最小二乘参数估计量计算公式的推导 样本回归直线的特点
普通最小二乘参数估计量的性质及其证明 线性、无偏性、有效性、一致性。
第三节：简单线性回归模型的检验 拟合优度检验
拟合优度检验的检验对象；总体平方和、残差平方和、回归平方和的概念和计算；判定系数R的计算。 变量的显著性检验
t统计量的计算、t检验过程。 方程的显著性检验
F统计量的计算、F检验过程。
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从R2统计量与F统计量的关系对拟合优度检验的再认识
第四节：简单线性回归模型的区间估计 区间估计的概念 置信度与置信区间 参数估计量置信区间的计算 如何缩小参数估计量的置信区间
第五节：预测 预测的概念
个值预测及其预测置信区间的确定 均值预测及其预测置信区间的确定 如何缩小被解释变量预测值的置信区间
第三章：多元线性回归分析
课时安排：3课时
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。
教学重点与难点：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。
教学容：
第一节：多元线性回归模型的参数估计 多元线性回归模型的引入 多元线性回归模型的基本假设
普通最小二乘参数估计量的计算公式与推导 样本回归线的性质 普通最小二乘估计量的性质
第二节：多元线性回归模型的检验
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