《计量经济学》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：16126103 课程名称：计量经济学 英文名称：econometric 课程类别：专业课 学 时： 48 学 分：3 适用对象：工商管理专业 考核方式：考试 先修课程：统计学、线性代数、概率论 二、课程简介 计量经济学是一门以经济理论和数据为基础，运用数学和统计学方法，以建立经 济计量模型为主要手段，定量研究具有随机性的经济变量关系的一门经济学学科。主 要内容包括理论经济学和应用经济学。理论经济学主要研究如何运用、改造和发展数 理统计方法，使之成为测定经济关系的特殊方法。应用经济学是在一定的经济理论指 导下，以数据为基础，用经济计量方法研究经济数学模型或探索实证经济规律。 计量经济学是工商管理专业的核心课程之一，学习和学握计量经济学理论和方法 有助于培养大学生的创新能力和分析研究能力。 三、课程性质与教学目的 计量经济学为工商管理专业必修课程。本课程旨在通过教学、实验和讨论，使学 生能够系统掌握计量经济学建模方法，充分理解各种计量经济学模型适用的前提条件 和估计方法，科学使用计量经济学模型估计经济关系、检验经济理论和评估政策效应， 正确解释模型估计结果；能够在经济理论的指导下，从实证的角度观察、认识和理解 改革开放四十多年来，我国在经济发展、民生改普和社会进步等各个方面取得重大成 就的根本原因：养成科学研究精神和提升实证分析研究能力。 四、教学内容及要求 第一章导论 (一)目的与要求 1.了解计量分析步骤，掌握科学量化研究方法
1 《计量经济学》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：16126103 课程名称：计量经济学 英文名称：econometric 课程类别： 专业课 学 时： 48 学 分：3 适用对象:工商管理专业 考核方式：考试 先修课程：统计学、线性代数、概率论 二、课程简介 计量经济学是一门以经济理论和数据为基础，运用数学和统计学方法，以建立经 济计量模型为主要手段，定量研究具有随机性的经济变量关系的一门经济学学科。主 要内容包括理论经济学和应用经济学。理论经济学主要研究如何运用、改造和发展数 理统计方法，使之成为测定经济关系的特殊方法。应用经济学是在一定的经济理论指 导下，以数据为基础，用经济计量方法研究经济数学模型或探索实证经济规律。 计量经济学是工商管理专业的核心课程之一，学习和掌握计量经济学理论和方法， 有助于培养大学生的创新能力和分析研究能力。 三、课程性质与教学目的 计量经济学为工商管理专业必修课程。本课程旨在通过教学、实验和讨论，使学 生能够系统掌握计量经济学建模方法，充分理解各种计量经济学模型适用的前提条件 和估计方法，科学使用计量经济学模型估计经济关系、检验经济理论和评估政策效应， 正确解释模型估计结果；能够在经济理论的指导下，从实证的角度观察、认识和理解 改革开放四十多年来，我国在经济发展、民生改善和社会进步等各个方面取得重大成 就的根本原因；养成科学研究精神和提升实证分析研究能力。 四、教学内容及要求 第一章 导论 （一）目的与要求 1． 了解计量分析步骤，掌握科学量化研究方法
2.了解用于计量经济分析的数据结构 3.理解计量经济分析中其他条件不变的含义 (二)教学内容 1.主要内容 (1)什么是计量经济学 (2)计量经济学的应用范围 (3)计量经济分析的步骤 (4)数据结构与计量经济分析 2.基本概念和知识点 (1)计量经济学的概念 (2)计量经济分析的步骤 (3)数据结构与计量经济分析 3.问题与应用（能力要求） (1)计量经济分析的步骤是什么？ (2)计量经济分析中的其他条件不变的具体含义是什么？ (三)思考与实践 阅读一篇经济学或管理学领域的学术论文，并总结其进行计量经济分析的 基本步骤主要包含哪些方面？ (四)教学方法与手段 课堂讲授、课堂讨论 第二章简单回归分析 (一)目的与要求 1.掌握简单线性回归模型的基本形式及其要素 2.能够利用最小二乘法(0LS)估计简单线性回归模型中解释变量的系数 3.正确理解度量单位和函数形式的变化对0LS统计量的影响 4.正确理解0LS估计量的无偏性和同方差性 (二)教学内容 1.主要内容 (1)简单回归模型的定义 (2)普通最小二乘法的推号 (3)01S的性质 (4)度量单位和函数形式 (5)0LS估计量的期望值和方差 (6)过原点回归及对常数回归 2
2 2．了解用于计量经济分析的数据结构 3．理解计量经济分析中其他条件不变的含义 （二）教学内容 1.主要内容 （1）什么是计量经济学 （2）计量经济学的应用范围 （3）计量经济分析的步骤 （4）数据结构与计量经济分析 2.基本概念和知识点 （1）计量经济学的概念 （2）计量经济分析的步骤 （3）数据结构与计量经济分析 3.问题与应用（能力要求） （1）计量经济分析的步骤是什么？ （2）计量经济分析中的其他条件不变的具体含义是什么？ （三）思考与实践 阅读一篇经济学或管理学领域的学术论文，并总结其进行计量经济分析的 基本步骤主要包含哪些方面？ （四）教学方法与手段 课堂讲授、课堂讨论 第二章 简单回归分析 （一）目的与要求 1.掌握简单线性回归模型的基本形式及其要素 2.能够利用最小二乘法（OLS)估计简单线性回归模型中解释变量的系数 3.正确理解度量单位和函数形式的变化对 OLS 统计量的影响 4.正确理解 OLS 估计量的无偏性和同方差性 （二）教学内容 1.主要内容 （1）简单回归模型的定义 （2）普通最小二乘法的推导 （3）OLS 的性质 （4）度量单位和函数形式 （5）OLS 估计量的期望值和方差 （6）过原点回归及对常数回归
2.基本概念和知识点 (1)解释变量、被解释变量和误差项 (2)普通最小二乘法 (3)线性的含义 (4)无偏性和同方差 (5)误差方差 3.问题与应用（能力要求） (1)推导普通最小二乘法 (2)计算回归的R (三)思考与实践 利用给定数据，构建一个简单线性回归模型，估计模型中解释变量的系数， 并计算回归的R (四)教学方法与手段 课堂讲授 第三章多元回归分析：估计 (一)目的与要求 1.掌握普通最小二乘法的操作和解释 2.理解0LS估计量的期望值和方差 3.理解0LS的有效性 (二)教学内容 1.主要内容 (1)利用多元回归的动因 (2)普通最小二乘法的操作和解释 (3)0LS估计量的期望值 (4)0LS估计量的方差 (5)0LS的有效性： 马尔科夫定理 2.基本概念和知识点 (1)多元回归中“保持其他因素不变”的含义 (2)模型的过度设定 (3)遗漏变量偏误 (4)多审共线性 (5)高斯-马尔科夫定理 3.问题与应用（能力要求）》 (1)估计多元回归模型 3
3 2.基本概念和知识点 （1）解释变量、被解释变量和误差项 （2）普通最小二乘法 （3）线性的含义 （4）无偏性和同方差 （5）误差方差 3.问题与应用（能力要求） （1）推导普通最小二乘法 （2）计算回归的 R 2 （三）思考与实践 利用给定数据，构建一个简单线性回归模型，估计模型中解释变量的系数， 并计算回归的 R 2 （四）教学方法与手段 课堂讲授 第三章 多元回归分析：估计 （一）目的与要求 1.掌握普通最小二乘法的操作和解释 2.理解 OLS 估计量的期望值和方差 3.理解 OLS 的有效性 （二）教学内容 1.主要内容 （1）利用多元回归的动因 （2）普通最小二乘法的操作和解释 （3）OLS 估计量的期望值 （4）OLS 估计量的方差 （5）OLS 的有效性：马尔科夫定理 2.基本概念和知识点 （1）多元回归中“保持其他因素不变”的含义 （2）模型的过度设定 （3）遗漏变量偏误 （4）多重共线性 （5）高斯-马尔科夫定理 3.问题与应用（能力要求） （1）估计多元回归模型
(2)评价多元回归模型效果 (3)解释多元回归模型中各个解释变量的含义 (三)思考与实践 利用给定数据，构建一个多元回归模型，估计模型中解释变量的系数，评 价模型效果，解释模型结果。 (四)教学方法与手段 课微进授 第四章多元回归分析：推断 (一)目的与要求 1.掌握t检验和F检验 (一)教学内容 1.主要内容 (1)0LS估计量的抽样分布 (2)检验对单个总体参数的假设：t检验 (3)置信区间 (4)检验关于参数的线性组合假设 (5)对多个线性约束的检验：F检验 (6)报告回归结果 2.基本概念和知识点 (1)抽样分布 (2)置信区间 (3)t检验 (4)F检验 3.问题与应用（能力要求） (1)推导普通最小二乘法 (2)计算回归的R (三)思考与实践 利用给定数据和多元线性模型形式，进行模型参数显著性的t检验、联合 显著性和整体显著性的F检验 (四)教学方法与手段 课堂讲授 第五章多元回归分析：0LS的渐近性 (一)目的与要求 1.理解0LS的一致性和渐近正态性 2.掌握拉格朗日乘数统计量
4 （2）评价多元回归模型效果 （3）解释多元回归模型中各个解释变量的含义 （三）思考与实践 利用给定数据，构建一个多元回归模型，估计模型中解释变量的系数，评 价模型效果，解释模型结果。 （四）教学方法与手段 课堂讲授 第四章 多元回归分析：推断 （一）目的与要求 1.掌握 t 检验和 F 检验 （二）教学内容 1.主要内容 （1）OLS 估计量的抽样分布 （2）检验对单个总体参数的假设：t 检验 （3）置信区间 （4）检验关于参数的线性组合假设 （5）对多个线性约束的检验：F 检验 （6）报告回归结果 2.基本概念和知识点 （1）抽样分布 （2）置信区间 （3）t 检验 （4）F 检验 3.问题与应用（能力要求） （1）推导普通最小二乘法 （2）计算回归的 R 2 （三）思考与实践 利用给定数据和多元线性模型形式，进行模型参数显著性的 t 检验、联合 显著性和整体显著性的 F 检验 （四）教学方法与手段 课堂讲授 第五章 多元回归分析：OLS 的渐近性 （一）目的与要求 1.理解 OLS 的一致性和渐近正态性 2.掌握拉格朗日乘数统计量
(二)教学内容 1.主要内容 (1)一致性 (2)渐近正态和大样本推 (3)0LS的渐近有效性 2.基本概念和知识点 (1)一致性 (2)渐近正态性 (3)拉格朗日乘数 3.问题与应用（能力要求） (1)证明0LS估计量是模型参数的一致估计 (2)推导0L.S的不一致性 (三)思考与实践 给定多元回归模型形式，判断模型是否违背了经典线性模型假设，并探讨 解决的办法。 (四)教学方法与手段 课堂讲授 第六章多元回归分析：深入专题 (一)目的与要求 1.了解数据测度单位变化对0LS统计量的影响 2.掌握计量模型函数形式的变换 3.掌握利用拟合优度选择解释变量的方法 4.能够利用多元回归计量模型进行预测和残差分析 (二)教学内容 1.主要内容 (1)数据的测度单位对0LS估计量的影响 (2)对函数形式的进一步探讨 (3)拟合优度和回归元选择的进一步探讨 (4)预测和残差分析 2.基本概念和知识点 (1)非嵌套模型 (2)调整R (3)残差分析 3.问题与应用（能力要求） (1)多元回归计量模型的函数形式变换 5
5 （二）教学内容 1.主要内容 （1）一致性 （2）渐近正态和大样本推断 （3）OLS 的渐近有效性 2.基本概念和知识点 （1）一致性 （2）渐近正态性 （3）拉格朗日乘数 3.问题与应用（能力要求） （1）证明 OLS 估计量是模型参数的一致估计 （2）推导 OLS 的不一致性 （三）思考与实践 给定多元回归模型形式，判断模型是否违背了经典线性模型假设，并探讨 解决的办法。 （四）教学方法与手段 课堂讲授 第六章 多元回归分析：深入专题 （一）目的与要求 1.了解数据测度单位变化对 OLS 统计量的影响 2.掌握计量模型函数形式的变换 3.掌握利用拟合优度选择解释变量的方法 4.能够利用多元回归计量模型进行预测和残差分析 （二）教学内容 1.主要内容 （1）数据的测度单位对 OLS 估计量的影响 （2）对函数形式的进一步探讨 （3）拟合优度和回归元选择的进一步探讨 （4）预测和残差分析 2.基本概念和知识点 （1）非嵌套模型 （2）调整 R 2 （3）残差分析 3.问题与应用（能力要求） （1）多元回归计量模型的函数形式变换