计量经济学教学大纲(最新).doc

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1、...《计量经济学》教学大纲【课程名称】计量经济学【课程编码】B04【课程类别】专业必修课程【适用专业】财务管理专业【总学时】54学时（其中理论36学时，实验18学时，实训0学时）【总学分】3学分【本课程的目的、任务、基本要求】一、课程的目的与任务   计量经济学是应用数学方法和统计推理等计量技术，根据实际统计资料，对经济理论提出的经济关系进行数量分析的一门经济学科。《计量经济学》作为经济学、国际经济与贸易专业的专业基础课之一，它主要讲授理论计量经济学的容，其目的在于使学生掌握理论计量经济学的基本理论、方法和原理，以及运用理论和方法解决实际问

2、题。二、课程的基本要求经济学、国际经济与贸易专业的学生应系统地学习《计量经济学》的全部容。通过本课程的学习，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在实际经济工作中的作用；（2）掌握经典计量经济学理论与方法；（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）具有进一步学习与应用计量经济学理论、方法与模型的基础和能力。三、教学课时及其分配理论教学时数：36学时；上机实验时课：18学时教学容理论课时数实践课时数第一章 　导论42第

3、二章　简单线性回归模型52.......第三章　多元线性回归模型32第四章多重共线性42第五章  异方差性42第六章  自相关性42第七章  分布滞后模型与自回归模型42第八章  虚拟变量回归42第九章时间序列计量经济模型42合计54【理论教学基本要求与教学容】四、理论课讲授提纲第一章导论一、教学目的和要求掌握计量经济学的学科性质；掌握计量经济学与其他学科之间的关系；掌握计量经济研究的运用步骤；掌握变量、参数、数据与模型等概念。教学重点：计量经济研究的运用步骤教学难点：参数的估计二、教学容第一节什么是计量经济学一、计量经济学的性质二、计量经济

4、学与其他学科的关系第二节计量经济的研究步骤一、模型设定二、估计参数三、模型检验四、模型应用第三节变量、参数、数据与模型.......一、计量经济模型中的变量二、参数的估计三、计量经济学中应用的数据四、计量经济模型的建立三、课堂讨论选题什么是计量经济学四、课外作业选题简答：计量经济的研究步骤第二章简单线性回归模型一、教学目的和要求了解总体回归方程和样本方程，掌握古典回归模型的假定；掌握OLS法的基本原理和高斯—马尔柯夫定理，了解系数的估计误差与置信区间；掌握回归模型统计显著性检验的意义和方法；掌握回归模型参数估计和统计检验的EVIEWS软件实现

5、。教学重点：回归分析与回归函数、简单线性回归模型参数的估计教学难点：OLS法的基本原理和高斯—马尔柯夫定理二、教学容第一节回归分析与回归函数一、相关分析与回归分析二、总体回归函数三、随机扰动项四、样本回归函数第二节简单线性回归模型参数的估计一、简单线性回归的基本假定二、普通最小二乘法三、OLS回归线的性质四、最小二乘估计式的统计性质第三节拟合优度的度量.......一、总变差的分解二、可决系数三、可决系数与相关系数的关系第四节回归系数的区间估计和假设检验一、OLS估计的分布性质二、回归系数的区间估计三、回归系数的假设检验第五节回归模型预测一、

6、回归分析结果的报告二、被解释变量平均值预测三、被解释变量个别值预测 三、课堂讨论选题1、回归分析2、回归系数的区间估计和假设检验四、课外作业选题回归模型参数估计和统计检验的EVIEWS软件实现第三章　多元线性回归模型一、教学目的和要求了解多元线性回归模型及古典假定；掌握多元线性回归模型OLS法的基本原理和高斯—马尔柯夫定理，了解系数的估计误差与置信区间；掌握多元线性回归模型统计检验的意义和方法；掌握多元线性回归模型参数估计和统计检验的EVIEWS软件实现。教学重点：多元线性回归模型及古典假定教学难点：多元线性回归模型的预测二、教学容第一节　多

7、元线性回归模型及古典假定一、多元线性回归模型二、多元线性回归模型的矩阵形式三、多元线性回归模型的古典假定.......第二节　多元线性回归模型的估计一、多元线性回归模型参数的最小二乘估计二、参数最小二乘估计的性质三、OLS估计的分布性质四、随机扰动项方差的估计五、多元线性回归模型参数的区间估计第三节　多元线性回归模型的检验一、拟合优度检验二、回归方程的显著性检验三、回归参数的显著性检验第四节　多元线性回归模型的预测一、点预测二、平均值的区间预测三、个别值的区间预测 三、课堂讨论选题1、多元线性回归模型2、点预测四、课外作业选题上机操作第四章　

8、多重共线性一、教学目的和要求了解多重共线性的意义、产生原因和影响，掌握多重共线性的检验和修正方法；掌握多重共线性检验修正方法的EVIEWS软件实现。教学重点：多重共