年月日 通过本章的学习，要求学生了解经济变量间的关系与计量经济模型的类型：理解经 本章 典线性回归模型的基本假定、统计检验的方法与步骤、利用一元线性回归方程进行预测 教学 的基本原理：重点掌握普通最小二乘法的基本原理、利用普通最小二乘法估计经典线性 目的 回归模型的参数并进行检验。 本节 教学 通过本节的学习，使学生理解回归模型，掌握随机扰动项产生的原因及其包含的内容。 目的 第二章一元线性回归模型 第一节回归分析概述 一、相关关系与回归模型：对变量间统计依赖关系的考察主要是通过correlation analysis或regression analysis来完成的。 》相关分析对称地对待任何（两个）变量，两个变量都被看作是随机的 教 >回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量的具体依赖关系的计算方法和理 论，其目的在于通过后者的己知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体） 均值。 内 一元线性回归模型：一元，即只有一个解释变量：线性，即被解释变量与参数之间 是线性关系 三、随机扰动项的包含的内容及其产生原因： 在解释变量中被忽略的因素的影响：影响不显著的因素、未知的影响因素、无法 获得数据的因素 变量观测值的观测误差的影响 2 模型关系的设定误差的影响 其它随机因素的影响 教学重 教学重点：一元线性回归模型 点、难点 教学难点：随即扰动项包含的内容 及方法 教学方法：课堂讲授、案例教学 作业、思 了解一元线性回归模型的特点 考题、阅 2 思考随机扰动项产生的原因 3、掌握随机扰动项的包含的内容 读材料 4、作业：练习册及课后相关习题。 题后记 注：课后记包括学生课堂纪律、教学完成情况及教学体会等
6 年 月 日 本 章 教 学 目 的 通过本章的学习，要求学生了解经济变量间的关系与计量经济模型的类型；理解经 典线性回归模型的基本假定、统计检验的方法与步骤、利用一元线性回归方程进行预测 的基本原理；重点掌握普通最小二乘法的基本原理、利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。 本 节 教 学 目 的 通过本节的学习，使学生理解回归模型，掌握随机扰动项产生的原因及其包含的内容。 教 学 内 容 第二章 一元线性回归模型 第一节 回归分析概述 一、相关关系与回归模型：对变量间统计依赖关系的考察主要是通过 correlation analysis 或 regression analysis 来完成的。 ➢ 相关分析对称地对待任何（两个）变量，两个变量都被看作是随机的。 ➢ 回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量的具体依赖关系的计算方法和理 论，其目的在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体） 均值。 二、一元线性回归模型：一元，即只有一个解释变量；线性，即被解释变量与参数之间 是线性关系 三、随机扰动项的包含的内容及其产生原因： ➢ 在解释变量中被忽略的因素的影响：影响不显著的因素、未知的影响因素、无法 获得数据的因素 ➢ 变量观测值的观测误差的影响 ➢ 模型关系的设定误差的影响 ➢ 其它随机因素的影响 教学重 点、难点 及方法 教学重点：一元线性回归模型 教学难点：随即扰动项包含的内容 教学方法：课堂讲授、案例教学 作业、思 考题、阅 读材料 1、了解一元线性回归模型的特点 2、思考随机扰动项产生的原因 3、掌握随机扰动项的包含的内容 4、作业：练习册及课后相关习题。 题后记 注：课后记包括学生课堂纪律、教学完成情况及教学体会等
年月日 本节 教学 通过本节的学习，使学生熟悉一元线性回归模型的相关概念，重点掌捏线性回归 目的 型的基本假设及普通最小二柔法的原理和应用，并熟练掌握有关公式和计算。 第二章一元线性回归模型 第二节一元线性回归模型的参数估计 一、四种重要关系式 总体回归模型 总体回归方程 样本回归模型 样本回归方程 二、 一元线性回归模型的基本假设 内 三、普通最小二乘法 》普通最小二乘原理 >数学推导过程 教学重 点、难点 教学重点：一元线性模型基本假设、0LS的原理及数学推导过程 教学难点：四种关系式、0S的原理及数学推导过程 及教学 教学方法：多媒体讲授、板书推导并举例分析0LS的应用 方法 1、理解普通最小二乘法的原理 作业、思 2、掌握基本假设 考题、阅 3、 掌握普通最小二乘参数估计的数学推导并运用相关结论解决有关问题 读材料 4、作业：练习册P16(计算分析的第一和第四题) 题后记 注：课后记包括学生课堂纪律、教学完成情祝及教学体会等
7 年 月 日 本 节 教 学 目 的 通过本节的学习，使学生熟悉一元线性回归模型的相关概念，重点掌握线性回归模 型的基本假设及普通最小二乘法的原理和应用，并熟练掌握有关公式和计算。 教 学 内 容 第二章 一元线性回归模型 第二节 一元线性回归模型的参数估计 一、四种重要关系式 ➢ 总体回归模型 ➢ 总体回归方程 ➢ 样本回归模型 ➢ 样本回归方程 二、一元线性回归模型的基本假设 三、普通最小二乘法 ➢ 普通最小二乘原理 ➢ 数学推导过程 教学重 点、难点 及教学 方法 教学重点：一元线性模型基本假设、OLS 的原理及数学推导过程 教学难点：四种关系式、OLS 的原理及数学推导过程 教学方法：多媒体讲授、板书推导并举例分析 OLS 的应用 作业、思 考题、阅 读材料 1、理解普通最小二乘法的原理 2、掌握基本假设 3、掌握普通最小二乘参数估计的数学推导并运用相关结论解决有关问题 4、作业：练习册 P16（计算分析的第一和第四题） 题后记 注：课后记包括学生课堂纪律、教学完成情况及教学体会等
年月日 本节 教学 通过本节学习，使学生了解最小二乘估计量的统计性质及分布，掌握一元线性回归 目的 模型统计检验中的拟合优度检验。 第二章 一元线性回归模型 第三节一元线性回归模型的统计检验 一、0LS估计量的统计性质 安 线性性：参数是解释变量的线性函数 ,无偏性：参数的均值或期望值等于其总体的真实值 >有效性：参数在所有线性无偏估计量中具有最小方差 学 二、参数估计量的分布 三、随机项方差o四的估计 容 四、一元线性回归模型的统计检验 拟合优度检验：对样本回归直线与样本观测值之间拟合程度的检验 ,总离差平方和的分解：TSS-ESS+RSS 判定系数 教学重 教学重点：普通最小二乘估计量的统计性质、拟合优度检验 点、难点 及教学 教学难点：总离差平方和的分解 方法 教学方法：多媒体讲授、板书推导 掌握O1S估计量的统计性质及判定系数的经济含义。 作业、思 2、采用普通最小二乘估计方法，己经保证了模型最好地拟合了样本观测值，为什么还 考题、阅 要检验拟合程度？ 读材料 3、作业：练习册及课后相关习题 题 公 注：课后记包括学生课堂纪律、教学完成情祝及教学体会等。 8
8 年 月 日 本 节 教 学 目 的 通过本节学习，使学生了解最小二乘估计量的统计性质及分布，掌握一元线性回归 模型统计检验中的拟合优度检验。 教 学 内 容 第二章 一元线性回归模型 第三节 一元线性回归模型的统计检验 一、OLS 估计量的统计性质 ➢ 线性性：参数是解释变量的线性函数 ➢ 无偏性：参数的均值或期望值等于其总体的真实值 ➢ 有效性：参数在所有线性无偏估计量中具有最小方差 二、参数估计量的分布 三、随机项方差 u 2 的估计 四、一元线性回归模型的统计检验 ➢ 拟合优度检验：对样本回归直线与样本观测值之间拟合程度的检验 ➢ 总离差平方和的分解：TSS=ESS+RSS ➢ 判定系数 教学重 点、难点 及教学 方法 教学重点：普通最小二乘估计量的统计性质、拟合优度检验 教学难点：总离差平方和的分解 教学方法：多媒体讲授、板书推导 作业、思 考题、阅 读材料 1、掌握 OLS 估计量的统计性质及判定系数的经济含义。 2、采用普通最小二乘估计方法，已经保证了模型最好地拟合了样本观测值，为什么还 要检验拟合程度？ 3、作业：练习册及课后相关习题。 题 后 记 注：课后记包括学生课堂纪律、教学完成情况及教学体会等
年月日 本 通过本节的学习，使学生掌据一元线性回归模型的统计检验步骤和要点，了解回归 教学 分析的预测问题，并能够应用Ev1软件进行简单的计量经济学分析。 目的 第二章一元线性回归模型 第三节一元线性回归模型的统计检验 第四节一元线性回归分析的应用：预测问题 一、变量的显著性检验：在一元线性模型中，变量的显著性检验就是判断X是否对Y具 有显著的线性性影响，变量的显著性检验所应用的方法是数理统计学中的假设检验，判 断结果合理与否，是基于“小概率事件不易发生”这一原理的， 1= 8-B_B-B~m-2) 6/∑x5a 是 若|t>ta/2(n-2),则以(1-a)的置信度(confidence coefficient)拒绝Ho, 接受l:若|t≤ta/2(a-2),则以(1一a)的置信度不拒绝H0。 容 二、参数的置信区间：P(B-6≤B≤+6)=1-a,如果存在这样一个区间，称之为 置信区间：1-a称为置信系数（置信度）(confidence coefficient),a称为显著性 水平；置信区间的端点称为置信限(confidence limit)。 三、一元线性回归分析的应用：预测问题 预测值条件均值或个值的一个无偏估计 总体条件均值与个值预测值的置信区间 四、案例分析：中国城镇居民人均消费支出模型：截面数据模型 教学重 教学重点：变量的显著性检验，掌握参数的估计量、t检验值和标准差之间的关系。 点、难点 教学难点：线性回归模型的区间预测。 及教学 方法 教学方法：多媒体讲授、运用案例教学总结该章重点内容、Eviw软件应用演示。 作业、思 1、自学教材P53例题，学会检验的全过程。 考题、阅 2、多做练习，掌握1=B,/S。 读材料 3、作业：完成课后及练习册剩余习题 题后记 课后记包括学生课堂纪律、教学完成情况及教学体会等
9 年 月 日 本 节 教 学 目 的 通过本节的学习，使学生掌握一元线性回归模型的统计检验步骤和要点，了解回归 分析的预测问题，并能够应用 Eview 软件进行简单的计量经济学分析。 教 学 内 容 第二章 一元线性回归模型 第三节 一元线性回归模型的统计检验 第四节 一元线性回归分析的应用：预测问题 一、变量的显著性检验：在一元线性模型中，变量的显著性检验就是判断 X 是否对 Y 具 有显著的线性性影响，变量的显著性检验所应用的方法是数理统计学中的假设检验，判 断结果合理与否，是基于“小概率事件不易发生”这一原理的。 ~ ( 2) ˆ ˆ ˆ 1 ˆ 1 1 2 2 1 1 − − = − = t n x S t i 若|t|> t /2(n-2)，则以（1－α）的置信度（confidence coefficient）拒绝 H0 ， 接受 H1 ；若|t| t /2(n-2)，则以（1－α）的置信度不拒绝 H0 。 二、参数的置信区间： P( ˆ − ˆ + ) =1− ，如果存在这样一个区间，称之为 置信区间； 1- 称为置信系数（置信度）（confidence coefficient）， 称为显著性 水平；置信区间的端点称为置信限（confidence limit）。 三、一元线性回归分析的应用：预测问题 ➢ 预测值条件均值或个值的一个无偏估计 ➢ 总体条件均值与个值预测值的置信区间 四、案例分析：中国城镇居民人均消费支出模型：截面数据模型 教学重 点、难点 及教学 方 法 教学重点：变量的显著性检验，掌握参数的估计量、t 检验值和标准差之间的关系。 教学难点：线性回归模型的区间预测。 教学方法：多媒体讲授、运用案例教学总结该章重点内容、Eview 软件应用演示。 作业、思 考题、阅 读材料 1、自学教材 P53 例题，学会检验的全过程。 2、多做练习，掌握 1 1 ˆ / ˆ t = S 3、作业：完成课后及练习册剩余习题 题后记 注：课后记包括学生课堂纪律、教学完成情况及教学体会等
年月日 本章 通过木章的学习，要求学生了解多元线性回归在现实中的普遍性：理解多元线性 回归模型的含义、多元线性回归模型的基本假定、普通最小二乘估计量的统计性质、四 教学 种关系式的矩阵表达式：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， 目的 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。 本节 使学生了解多元线性回归模型的概念及特点，掌握多元回归模型的矩阵表示方法， 教学 目的 了解多元线性回归模型的OLS估计。 第三章多元线性回归棋型 第一节多元线性回归模型 第二节多元线性回归模型的估计 一、多元线性回归模型： k为解释变量的数目。习惯上，把常数项看成为虚变量的系数，该虚变量的样本观 测值始终取1，于是，模型中解释变量的数目为(+1)，B防称为回归参数。 教 二、多元线性棋型的矩阵表示： 容 三、棋型的假定： 四、普通最小二乘估计：根据被解释变量的所有观测值与估计值之差的平方和最小的原 则求得参数估计量。 教学重 教学重点：多元线性回归模型的矩阵表达式、多元线性回归模型的假定 点、难片 及教学 教学难点：矩阵表达式中自变量矩阵的写法。 方法 教学方法：多媒体讲授、案例讲解 作业、思 1、多元线性回归模型的假定与一元线性回归模型的假定有何不同？ 考题、阅 掌握多元线性回归模型的矩阵表达式 读材料 3、作业：练习册P23简答题第二题 题后记 注主课后记包括学生课堂纪律、教学完成情况及教学体会等。 10
10 年 月 日 本 章 教 学 目 的 通过本章的学习，要求学生了解多元线性回归在现实中的普遍性；理解多元线性 回归模型的含义、多元线性回归模型的基本假定、普通最小二乘估计量的统计性质、四 种关系式的矩阵表达式；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， 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。 本 节 教 学 目 的 使学生了解多元线性回归模型的概念及特点，掌握多元回归模型的矩阵表示方法， 了解多元线性回归模型的 OLS 估计。 教 学 内 容 第三章 多元线性回归模型 第一节 多元线性回归模型 第二节 多元线性回归模型的估计 一、多元线性回归模型： k 为解释变量的数目。习惯上，把常数项看成为虚变量的系数，该虚变量的样本观 测值始终取 1，于是，模型中解释变量的数目为（k+1），j 称为回归参数。 二、多元线性模型的矩阵表示： 三、模型的假定： 四、普通最小二乘估计：根据被解释变量的所有观测值与估计值之差的平方和最小的原 则求得参数估计量。 教学重 点、难点 及教学 方法 教学重点：多元线性回归模型的矩阵表达式、多元线性回归模型的假定 教学难点：矩阵表达式中自变量矩阵的写法。 教学方法：多媒体讲授、案例讲解 作业、思 考题、阅 读材料 1、多元线性回归模型的假定与一元线性回归模型的假定有何不同？ 2、掌握多元线性回归模型的矩阵表达式 3、作业：练习册 P23 简答题第二题 题后记 注：课后记包括学生课堂纪律、教学完成情况及教学体会等