承诺书
我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮
件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问
题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他
公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正
文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反
竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： B 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）： 13 所属学校（请填写完整的全名）：延安大学
参赛队员 (打印并签名) ：李攀席雪娇韦楠楠任江龙
指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)：
日期： 2012-8-27
编号专用页
赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：
课程关系量化分析
摘要
本文首先用excel软件对数据进行基本的预处理，我们运用了T值检验法，F值检验法，卡方检验法，统计回归等方法对成绩进行具体分析检测。
对于问题一，首先使用spss软件作出每个课程成绩直方图，得出是符合正态分布的，然后用F值检验法计算出两个专业学生数据库原理成绩是有明显差异的，进而用T值检验法检验出两个专业学生离散数学成绩也存在着明显的差异，然而高级语言和数据库的成绩则无明显差异。
对于问题二，我们首先用SPSS软件得出两个专业学生的四科总成绩分布图，观察图可知服从正态分布，进而用卡方法检验出两个专业学生的学习水平是有明显差异的。
对于问题三，要分析高级语言程序设计，离散数学两门课程和数据库结构，数据库原理的关系，我们采用一元线性统计方程，用matlab软件得到高级语言程序设计成绩和数据库结构、数据库原理成绩，离散数学成绩和数据库结构、数据库原理成绩都是有关系的，而且是正相关的，但是线性回归拟合优度都较低，则高级语言程序设计和离散数学成绩的优劣，影响数据结构和数据库原理的得分情况，但影响程度不算太大。
根据问题一二三的分析，总结出大学计算机课程的学习，应注重基础，认真学习高级语言程序设计及离散数学，要理论与实践相结合。
关键词：T值检验法 F检验法卡方分布检验法一元线性回归方程
问题重述
附件一、二分别是某高校两个专业的高级语言程序设计、离散数学、数据结构、数据库原理四门计算机主干课程的期末考试成绩数据，请根据数据分析并解决以下几个问题：
（1）分析每门课程两个专业学生的分数是否有明显差异？
（2）分析两个专业学生的学习水平有无明显差异？
（3）分析说明高级语言程序设计和离散数学两门课程学习的优劣是否影响数据结构和数据库原理两门课程的学习？
（4）根据你们所作出的以上分析，面向全校本科生同学，撰写一篇1000字左右的论文，阐述你们对于专业主干课程学习方面的看法。
问题分析
本题是研究不同专业、不同课程差异性分析的问题，对问题一解答在总体上应沿着这样的思维路线：对已知数据的预处理、分析各数据之间的差异性、分析各因素之间的相关性、评价与建议。
因为已知数据中有一名学生四门计算机主干课程的成绩均为0，为保证数据的代表性，本文将删去该学生的所有成绩再进行分析。计算两个专业学生的高级语言程序设计、离散数学、数据结构、数据库原理四门计算机主干课程的期末考试成绩的最小值时忽略所有0值，找出“第二最小值”。
问题一中，我们先用excel软件对数据进行预处理，然后用spss软件对其进行T检验，分析其差异性。
问题二中，针对分析两个专业学生学习水平有无明显差异，用卡方分布法检验两个专业学生的学习水平有无明显差异。
问题三中，通过成绩数据分析，建立一元线性回归方程，利用matlab软件求出回归方程，分析高级语言程序设计和离散数学两门课程学习的优劣是否影响数据结构和数据库原理两门课程的学习。
问题四中，我们根据对问题一、二、三的研究结果来分析得出对于专业主干课程的学习方法，用数据得出的结论建议对于全校本科生同学学习有很大的帮助。
模型假设与符号说明
1.模型假设
1）考试成绩反映的是学生的真实水平。
2）假设所给出的数据及找到的数据是正确的。
3）假设四门课程成绩均为0的学生是因为特殊原因而没有参加期末考试，故删去该学生的所有成绩。
4）计算两个专业学生的高级语言程序设计、离散数学、数据结构、数据库原理四门计算机主干课程的期末考试成绩的最小值时忽略所有0值，找出“第二最小值”。
5）两个专业的老师对学生的考试成绩不产生影响。
２．符号说明
F：表示高级语言程序设计的F检验值
1
F：表示离散数学的F检验值
2
F：表示数据结构的F检验值
3
F：表示数据库原理的F检验值
4
s：表示标准偏差
2
：表示卡方分布值
x：表示高级语言程序设计成绩
1
x：表示离散数学
2
y：数据结构
1
y：数据库原理
2
模型建立与求解
模型一：
T值检验模型
问题一中，我们先用excel软件和spss软件分别计算出两个专业学生的高级语言程序设计、离散数学、数据结构、数据库原理四门计算机主干课程的期末考试成绩成绩的相关值（平均值、标准差、方差、极大值、极小值），如下表：
由题中所给数据，要分析每门课程两个专业学生的分数是否有明显差异，我们用F检验法和T检验法来分析每门课程两个专业学生的分数是否有明显差异。在做F检验法和T检验法对各数据做处理，看各专业对应的学科的分布情况。作图如下：
专业一
专业二
通过直方图观察可得，两个专业学生的高级语言程序设计、离散数学、数据结构、数据库原理四门计算机主干课程的期末考试成绩均整体服从正态分布，故可以用F 检验法和T 检验法得出。
F 检验法
F 检验法是通过比较两组数据的方差2s 以确定它们的精密度是否有显著
性差异。
两组数据的方差比值： 2
2s s F =
大小
将所得的F 值与F 表值进行比较。在95%的置信区间内，若F 值大于表值则两组数据的精密度之间存在显著性差异。
11151,1511150n f ==-=''11107,1071106n f ==-=其在趋于无穷的范围内查
F 表值。
22
166.3721148.972
1.12
s s F =
=
=大小
21106,1061105n f ==-=''21153,1531152n f ==-=其在趋于无穷的范围内查F 表值。
33107,1071106n f ==-=''33150,1501149n f ==-=其在趋于无穷的范围内查F 表值
44153,1531152n f ==-=''44107,1071106n f ==-=其在趋于无穷的范围内查F 表值，4 1.331F =>其分数存在明显差异，数据库原理成绩有明显差异。
通过查F 表值，123,,F F F 和1值较接近用F 检验法，则再用T 值检验法，其采用平均值来判断它们之间是否存在显著性差异。
设两组数据的测定次数、标准偏差及平均值分别为111222,,,,n s x n s x 和
s=
t=
由数据得出：
22
126.2652104.570
1.21
s s F =
=
=大小2
2
127.8833115.293 1.11
s s F =
==大
小22
197.2284148.147
1.33
s s F =
=
=大小
通过查T 检验值表2.9642>1.96即离散数学的分数有明显差异，而高级语言和数据库的分数成绩无明显差异。
综上：可得出离散数学，数据库原理的分数有明显差异，而高级语言和数据库的分数成绩无明显差异。
模型二
首先．用SPSS 软件得出两个专业学生的四科总成绩分布图，观察图可知服从正态分布。
采用卡方分布检验，来分析两个专业学生的学习水平有无明显差异，将成绩分为90-100分数段，80-90分数段，70-80分数段，60-70分数段，0-60分数段，用EXCELL 统计对应各分数段的人数，所得结果如下表。
用构造统计量计算2χ与2a χ分布临界值表对照。
2
2r ()2
1k=1
(-)=k k k r
n np np k χ-==∑∑实际频数理论频数理论频数
实际频数为k
n n
设H 为专业一的学生与专业二的学生的学习水平有明显差异。R=2，C=5
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2816341062353561044
260(1)
(1.00841)2602.184χ=+++++++++-=-?=
由0.05a =，查自由度为(21)(51)4--=的2x 的分布临界值表得到2
9.448
αχ=从而22a χχ<接受假设H 故说明专业一的学生与专业二的学生的学习水平有明显差异。
模型三
我们根据附表中所给的成绩，采用统计回归模型分析说明高级语言程序设计和离散数学两门课程学习的优劣是否影响数据结构和数据库原理两门课程的学习。
一元线性回归模型：
关于模型参数的估计：有n 组独立观测值，（x 1，y 1），（x 2，y 2），…，（x n ，
y n ）
设???===++=相互独立且，
n i i i i D E n
i x y εεεσεεεββ..., ,0,...,2,1,212
10 记 ()∑∑==--===n
i i i n i i
x y Q Q 1
2
101
2
10),(ββεββ
最小二乘法就是选择0β和1β的估计0
?β，1?β使得),(m i n )?,?(10,1
01
0ββββββQ Q = 10111232452
67
2
0,y x y x y x y x E D ββε
ββεββεββε
εεσ
?=++?
=++??
=++??=++??==?
解得 ??
???--=-=221
10???x x y x xy x y βββ 或 ()()
()
∑∑==---=n
i i
n
i i i
x x
y y x x
1
2
1
1?β
其中，∑∑====n i i n i i y n y x n x 1
11,1∑∑====n i i i n i i y x n xy x n x 1122
1,1
得出回归方程为：01
???y x ββ=+ 用MATLAB 对成绩数据进行处理，得出高级语言和离散数学对数据结构和数据库原理的影响。
相关标示的解释
bint 是回归系数的区间估计，r 是残差，rint 是置信区间，stats 是用于检验回归模型的统计量值：相关系数2r ，F 值，与F 对应的概率p ，alpha 是显著水平（缺省的时候为0.05）。相关系数2r 越大，说明回归方程越显著，数据结构和高级语言成绩的一元线性回归模型求解（具体求解见附件）：
1）利用Matlab 统计工具箱处理数据看高级语言和离散数学两门课程的优劣对数据结构的影响。
回归分析及检验：[b,bint,r,rint,statas]=regress(Y1,X1);
得到对应的线性方程：1147.0230.334y x =+
回归分析及检验：[b,bint,r,rint,statas]=regress(Y1,X2);
得到对应的线性方程：1229.5100.599y x =+ 由以上两方程：1147.0230.334y x =+
1229.5100.599y x =+
12,x x 对1y 的影响成正相关，则高级语言和离散数学对数据结构成正相关影响，高级语言和离散数学两门课程的优劣影响数据结构。
2）利用Matlab 处理数据看高级语言和离散数学两门课程的优劣对数据库原理的影响。
回归分析及检验：[b,bint,r,rint,statas]=regress(Y2,X1);
得到对应的线性方程：2150.6340.334y x =+
回归分析及检验：[b,bint,r,rint,statas]=regress(Y2,X2);
得到对应的线性方程：2244.110.449y x =+ 由以上两方程：2150.6340.334y x =+
2150.6340.334y x =+
12,x x 对2y 的影响成正相关，则高级语言和离散数学对数据结构成正相关影响，高级语言和离散数学两门课程的优劣影响数据库原理。
综上可得，高级语言和离散数学两门课程学习的优劣影响数据结构和数据库原理。
问题四：
基于对上述问题的综合分析与检验，通过建立模型、求解模型、检验模型的过程后可以给出一些全校本科学生学习专业主干课的学习方法。由上述模型的结果可知，不同专业学生之间关于不同课程的学习有差异，而且班级不同学生的学习水平有一定差异，不同课程学习的优劣对其它课程的学习有一定的影响。对上述问题的分析，和亲身学习经验，对本班、不同专业同学的调查，对于大学生关于专业主干课程的学习提出一些建议：
在学习中我们应打好基础，对基本课程的学习要认真，为后续的相关课程的学习打下坚实的基础，在学习中基础是重中之重，基础好了才会对课程有更深理解。“千里之行始于足下”，只有学好高级语言程序设计和离散数学两门课程的基础，才能更好地学习数据结构和数据库原理两门课程。但是，并不是说学好了高级语言程序设计和离散数学，数据结构和数据库原理的成绩就一定好，因为知识是需要融会贯通，尤其是灵活的数学知识和严谨的计算机知识。所以，在打好数学基础的同时，我们更应该总结所学的知识，上课前预习知识，课上好好听老师讲课，课后再好好复习，这样才能将书本读薄、读透。
还有课程之间有一定相互的影响，因此不能对某一课程不感兴趣而不去好好学习，这样对其他课的学习有一定影响。例如由上述模型得出结论：高级语言程序设计和离散数学两门课程学习的优劣影响数据结构和数据库原理两门课程的学习。不管对哪一门课每个学生都要脚踏实地，好好学习理论知识，掌握每门课的学习要领，再对每门课进行归类分析，看各学科之间有什么区别，找出其中的
联系，找到学习的方法利用各学科相互促进的优势，提高总的学习成绩。
不同专业间学习的侧重不同，由于所学课程相同，各专业的同学可以相互交流，分享学习经验和学习方法，这样对成绩的提高有一定帮助。还有可根据本班同学的学习情况建立相应解决方法，互相帮助促进班级学习建设，学习好的同学帮助学习差的同学，学习差的同学主动向学习好的同学请教。同学之间多交流，班级中形成良好的学习风气，大家通过努力提高大学生专业主干课程的成绩。
通过对成绩数据分析，可看出60分左右的同学较多，说明较多同学以及格为目标，这样平时学习的积极性就不会很高，甚至会产生厌学心理还对其他同学的学习态度产生影响，希望同学平时能较好的掌握所学知识提高学习积极性，给自己定较高的目标，获得好成绩，为以后课程学习打下坚实的基础。
当然我们学习知识的目的是为了以后能够更好的运用知识，在学习中不仅要求学生成绩高，而且会把所学的知识能够运用，做到孰能生巧，活学活用，做到理论和实际联系起来，这样学习才会有意义。
模型评价
（1）优点：
①充分利用了附表中的数据，通过对图表中数据的分析，合理的筛
选了有效数据，提高了模型建立的准确性。
②本文大量地使用spss软件来整理数据及绘图，减少了计算工作
量，大大降低了建模的难度。
③本文删去了四门数学课程成绩均为0的学生的所有成绩，增大了
数据的代表性，使问题的分析更能反映真实情况。
（2）缺点：
①使用的数据、考虑的影响因素不够全面，造成一定的误差。
②分析数据差异性的方法较为单一，得出的结果不够全面。
参考文献
姜启源等.数学模型（第四版）[M] .高等教育出版社.2011.12(3)
杜强,贾丽艳.SPSS统计分析从入门到精通[M].人民邮电出版社.2008,4(1) 沈恒范，概率论与数理统计教程（第五版）高等教育出版社.2011.6
附件
Y1,x1
b =
47.0236
0.3339
bint =
39.0396 55.0076
0.2231 0.4447
r =
21.9243
14.5871
18.5904
16.2582
16.2565
rint =
-2.6498 46.4985
-9.9826 39.1568
-6.0157 43.1966
-8.3965 40.9129
-8.3639 40.8769
-8.7524 40.6044
-7.1071 42.2980
-9.1589 40.3565
-30.4706 18.9871
stas =
0.1253 35.2433 0.0000 159.2032
Y1,x2
b =
29.5104
0.5985
r =
13.6334
14.6183
14.8228
12.4213
14.0198
13.2167
9.0273
11.0122
-3.5939
12.4137
rint =
-9.2669 36.5337
-8.4437 37.6802
-8.1942 37.8398
-10.6333 35.4759
-9.0346 37.0741
-9.8712 36.3047
-13.9871 32.0418
stas =
0.2351 75.5959 0.0000 139.2270 Y2,x2
b =
50.6344
0.3440
bint =
42.7406 58.5283
0.2344 0.4535
r =
13.3766
11.9688
13.0326
12.7205
2.6886
10.4085
1.1283
15.1921
11.7205
rint =
-11.0147 37.7678
-12.3446 36.2821
-11.3503 37.4155
-11.6871 37.1281
-21.7353 27.1125
-14.0365 34.8534
-23.3928 25.6494
-9.2883 39.6725
stas =
0.1346 38.2616 0.0000 155.6277 Y2,x2
b =
44.1102
0.4488
bint =
34.1384 54.0821
0.3054 0.5922
r =
9.2499
14.7383
12.3917
11.8406
3.2894
10.1871
-3.9548
12.5336
15.3290
7.0848
12.5732
rint =
-15.0127 33.5124
-9.6624 39.1389
-11.9843 36.7678
-12.5557 36.2369
-21.1639 27.7428
-14.2637 34.6379
-28.3227 20.4131
-11.9349 37.0022
-9.1492 39.8072
-17.4075 31.5771
计量经济学课程实验教学大纲 课程编号：0102069 课程名称：计量经济学 课程英文名称：Econometrics 总学时：56 理论学时：48 实验学时：8 课外学时：0 学分：3.5 先修课程要求：高等数学、概率论与数理统计、线性代数、微观经济学宏观经济学 课程属性：非独立设课 实验学时：8 课外学时：0 实验项目数：4 适用专业：金融学应用统计学 参考教材：李子奈，潘文卿：《计量经济学》（第三版），高等教育出版社，2010。 教学参考书： [1] 郭存芝，杜延军，李春吉：《计量经济学——理论、方法、Eviews应用》，科学出版社，2009 [2] 李子奈：《计量经济学》，高等教育出版社，2000 [3] 张晓峒：《计量经济学基础》（第2版），南开大学出版社，2005 [4] （美）Ramu Ramanathan 著，薛菁睿译：《应用经济计量学》（原书第5版），机械工业出版社，2003 [5] （美）古扎拉蒂著，张涛译：《经济计量学精要》（原书第3版），机械工业出版社，2006 一、课程简介和基本要求 课程介绍：本课程是面向金融学、应用统计学专业的一门专业平台课。 内容涉及经典单方程计量经济学模型、联立方程模型、扩展的单方程计量经济学模型、时间序列模型及计量经济学应用模型。 基本要求：通过讲授经济计量学的基础知识及经济计量模型的建立、估计、检验等基本方法，培养学生掌握将经济学、统计学、数学三者结合起来建立模型的方法，以及运用计算机技术，对一般的经济模型进行数量分析的基本技能，并为学生学习金融、财政、产业经济、贸易经济等专业课程的定性与定量分析打下良好的基础。 二、课程实验目的与要求 实验目的：使学生将前修课的知识有机地联系起来，通过实践培养学生综合运用知识的初步能力。 实验要求： 1. 学生应独立完成规定的上机习题；
DUFE 实证金融与量化投资 学号：2015100406 专业：数量经济学 姓名：金博
一．阅读伯南克的“金融危机如何演变为经济危机？”，谈谈对金融体系、危机时央行的应对措施的认识，分析其对中国的借鉴意义。 2007—2009年那场金融危机，全球所有国家无一幸免都受到极大冲击影响，影响力之广，持续期之长，是前所未有的。当危机发生时，全球的金融体系已经是更加复杂化和一体化了，而监管体系并没有跟上这些变化，这就导致美国金融界很难从历史中找到可以类比的案例，而且很难从历史中找到可以直接拿来借鉴的应对举措。但如果将这场危机放到历史视角下去理解，却是很有意义的。 在当前这场危机的直接诱发因素之间，最显著的两个因素就是次贷泛滥和房价泡沫，但这场危机之所以导致美国付出如此惨重的经济和金融代价，主要原因可能在于恐慌本身，可以说，恐慌造成的代价不会小于次贷泛滥和房价泡沫造成的代价。对于金融危机的形成，是不同金融机构，不同金融市场，不同金融行业间风险的溢出，在人们，机构，市场的恐慌中一点点传染，慢慢扩大造成的。金融体系间联系越紧密，传播的越快，最终造成的结果越严重，影响越广越深。 在此次危机中，美联储也是花了一定的时间之后才意识到了这场危机的存在，并逐渐了解了这场危机的严重性。在应对这场危机的过程中，随着对形势的了解越来越清楚，美国金融界便借鉴过去应对金融恐慌的经验，去指导他们对这场新危机的判断，并指导他们采取的对策。美联储的应对举措主要有4个元素：（1）降低利率，支持经济；（2）提供紧急贷款，增强金融体系的流动性，推动金融体系恢复稳定；（3）采取救助举措（必要时，与财政部和联邦存款保险公司进行协调），防止金融机构无序倒闭；（4）对具有系统重要性的大银行开展压力测试，评估其财务状况（和财政部及其他银行监管机构联合实施）。 美国金融机构和金融市场在这次危机的表现，确实让我们见识到了美国金融体系的灵活性。中国在构建自己的金融安全体系时，最核心的是如何提高金融机构的稳健性和金融体系的灵活性。对风险和危机的防范，使金融体系具备对风险和危机的抵抗力。中国在这方面还有很大的距离。我们需要加快金融的对内自由化，以提高金融体系的效率。 谈到应对措施对我国的借鉴意义，我认为我国需要做的，一是尽可能减少现有损失，避免进一步的损失。在减少损失方面，中国要积极把握市场机会，加强与美国各界的沟通，特别是政府沟通，做好各种应对准备。同时，我国应认真研究美国的金融机构和金融形势，避免错误的投资。二是应充分评估金融机构的损失对我国经济、金融的影响，尤其要结合国际、国内的形势，防止损失在国内的传递和对金融体系和实体经济的不利影响。 其次，金融本身具有不稳定性，加强有效监管是很重要的。监管部门需要与市场主体保持一
《计量经济学》课程教学大纲 课程名称：经济计量学 / Econometrics 课程代码：030230 学时：32 学分：2 讲课学时：328 上机/实验学时：0 考核方式：考试 先修课程：经济学、微积分、线性代数、概率统计、计算机基础 适用专业：金融学及相关专业 开课院系：管理学院投机金融系 教材：赵国庆. 计量经济学. 中国人民大学出版社，2002年 主要参考书： [1] 李子奈.计量经济学.高等教育出版社，2000年7月 [2] 李长风.经济计量学.上海财经大学出版社， 1996.5 [3] 刘振亚.计量经济学教程.中国人民大学出版社，1999 [4]（美）格林著.计量经济分析.科学技术出版社，1999年 [5]（美）Robert S. Pindyck, Daniel L. Rubinfeld 著，钱小军等译. 计量经济模型与经济预测. 机械工业出版社，1999.11 [6] 张保法.经济计量学（第四版）.经济科学出版社，2000年1 [7] 孙敬水主编。计量经济学.清华大学出版社，2004年9月 [8] 庞皓主编.计量经济学.西南财经大学出版社，2002年8月 一、课程的性质和任务 计量经济学是经济学类的一门核心课程。该课程是以经济理论为指导，统计为基础，数学为手段，考察现代经济社会中的各种经济数量关系、预测经济发展趋势、检验经济政策效果的工具。本课程的主要特点是：理论知识与实际应用并重。要求理论与实际相结合，定性与定量相结合。学习过程中，既要认真学习计量经济学的基础理论知识，又要注重经济计量方法在实践中的应用。本课程的主要任务是：在本课程的教学中，要求学生学习、掌握计量经济学的基本原理和计量方法，培养学生在现代经济学的理论基础上，运用经济计量方法、经济计量模型定量分析与定量研究经济学中的有关问题，提高分析和解决有关实际经济问题的能力。 二、教学内容和基本要求 教学内容： 第一章绪论 1.1 计量经济学的有关概念 1.1.1 计量经济学的产生和发展 1.1.2 计量经济学的内容体系 1.1.3 计量经济学与相关学科的关系 1.2 计量经济学模型的特点与建模步骤 1.2.1 计量经济学模型的特点 1.2.2 计量经济学模型建模前的分析 1.2.3计量经济学模型的特建模步骤 1.3 计量经济学中常用概率分布基础 1.3.1 随机变量的概率分布与分布特征 1.3.2 常用概率分布及其特征 1.3.3 常用样本统计量与抽样分布
关于计量经济学课程教学内容的创新与思考 摘要：本文主要从计量经济学应用研究中的问题和错误出发，提出了计量经济学课程教学内容创新的必要性；通过对国内外计量经济学教科书内容体系的分析，指出进行计量经济学课程教学内容创新的主要方向，即将计量经济学模型的设定理论和方法，以及数据的分析和诊断引入计量经济学教学内容；最后具体说明《计量经济学》第3版在教学内容创新方面所迈出的实质性一步。 关键词：计量经济学；计量经济学模型；计量经济学模型设定 一、问题的提出 计量经济学自20世纪70年代末80年代初进入中国，从80年代中开始，高等院校经济类专业相继开设了系统的计量经济学课程。1998年7月，教育部高等学校经济类学科专业教学指导委员会讨论并确定了高等学校经济学门类各专业的8门共同核心课程，其中包括“计量经济学”。根据我们2006年暑期的调查，设置经济类本科专业的高校中98％的学校开设了计量经济学课程，设置管理类本科专业的高校中60％的学校开设了该课程。在经济学和管理学两大门类，计量经济学已经成为开设面最广的少数几门课程之一。 2007年10月，在首届中国经济管理基础课程教学高层论坛上，笔者曾以“关于计量经济学课程教学的实践与思考”为题，提交一篇论文。在那篇文章中，提出了在本科生计量经济学课程内容体系设计中，必须重视和处理好教学内容的基础性和前沿性的关系，理论方法和应用的关系，模型理论方法中思路和数学过程的关系，以及应用模型中模型发展方法论和具体模型的关系。另外，还对计量经济学教材建设、教学研究、教师的专业水平和知识结构等本科生计量经济学课程教学所面临的重要问题进行了讨论。最后，文章第一次明确提出了“计量经济学课程中国化”的问题。 2008年9月，在以“中国模式与中国经济学发展一一改革开放30周年回顾与展望”为主题的“中国经济学教育第三届年会”上，笔者提交了论文“我国计量经济学发展的三个阶段与现阶段的三项任务”。文章指出计量经济学的迅速发展是30年来我国经济学发展的显著标志之一，从六个方面分析了原因。将我国计量经济学教学与研究的发展历程划分为三个阶段，即推广普及阶段、教学的提高与应用研究的推广阶段，以及目前的发展与创新阶段。提出了目前阶段的三个任务，即加强理论研究，提高应用研究的水平和发展中国的计量经济学课程。明确提出了“建设中国的计量经济学课程”的问题。 无论是“计量经济学课程中国化”，还是“建设中国的计量经济学课程”，都很
集美大学计量经济学课程教学大纲 一、课程基本情况 1.课程编号：4004801 2.课程中文名称：计量经济学课程英文名称：Econometrics 3.课程总学时：48 ，其中：讲课：36 ，实验：0 ，上机：12 ，实习： 0 ，课外： 0 。 4.课程学分：3 5.课程类型：学科基础教育必修课 6.开课单位：财经学院投资学教研室 7.适用专业：投资学、金融学、财政学、经济学、国际经济与贸易 8.先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、统计学、微观经济学、宏观经济学等 9.课程负责人：庄赟 二、教学目的和要求 1.课程说明：本课程是高等学校经济学门类各专业必修的8门共同核心课程之一，是集美大学财经学院各专业必修的专业基础课程。 2.教学目的：让学生掌握计量经济学最基本的理论与方法，具有运用计量经济方法去分析和解决经济管理中的实际问题的初步能力，能运用Eviews等软件作一般性的经济计量分析。 3.教学要求：通过本课程的教学，要求学生了解计量经济学作为现代经济学的重要组成部分所具有的特征与地位，了解计量经济分析方法在经济学科的发展和实际经济工作中的作用；掌握计量经济学分析经济问题的基本思想，掌握计量经济学建模的基本原理；熟知计量经济分析的基本内容和工作程序；具备运用计量经济分析软件和计量经济分析方法对实际经济问题作定量分析的初步能力；打下进一步学习更高层次计量经济学课程的基础。 三、教学内容及要求 第一章导论 1．1 什么是计量经济学 1．2 计量经济学的研究方法 1．3 数据、变量与模型 1.教学方法与学时分配：课堂授课4学时 2.主要内容及基本要求：本章既是计量经济学入门的基础，又是整个教材的纲，要求学生通过本章的学习应了解计量经济学产生和发展的背景；了解计量经济学的性质及与其它学科的关系；理解计量经济学的基本概念和计量经济学的基本研究方法；掌握计量经济学中模型、变量、数据等基本概念；建立对计量经济学整体的认识，为学习以后各章做好准备。 第二章一元线性回归模型 2．1一元线性回归模型及经典假定 2．2一元线性回归模型的最小二乘估计
淮阴工学院 课程论文 作者:纪统珺学号：1131816144 学院:商学院 专业:经济与金融 班级:经济1131 题目:1994-2015我国财政收入影响因素分析 赵成柏教授 指导者： (姓名) (专业技术职务) 评阅者： (姓名) (专业技术职务)
一、问题的提出 改革开放以来，我国的经济快速发展，GDP从1978年的3650亿元增长到2015年的676708亿元增长了185倍。相较于22年前的1994年增长了14倍。伴随着经济的高速发展，中国的财政收入也高速的增长，从1994年的5218亿元到2003年突破2万亿元再到2015年中国财政收入成功突破11万亿元。财政收入，是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和。财政收入表现为政府部门在一定时期内（一般为一个财政年度）所取得的货币收入。财政收入是衡量一国政府财力的重要指标，政府在社会经济活动中提供公共物品和服务的范围和数量，在很大程度上决定于财政收入的充裕状况。 收入是一国政府实现政府职能的基本保障，对国民经济的运行及社会的发展起着非凡的作用。首先，它是一个国家各项收入得以实现的物质保证。一个国家财政收入规模的大小通常是衡量其经济实力的重要标志。其次，财政收入是国家对经济实行宏观调控的重要经济杠杆。财政收入的增长情况关系着一个国家的经济的发展和社会的进步。因此，研究财政收入的增长显得尤为重要。财政收入的主要来源是各项税收收入，此外还有政府其他收入和基金收入等。同时一个国家的财政收入的规模还受到经济规模等诸多因素的影响。本文就建立财政收入影响
因素模型，实证分析影响我国财政收入的主要因素，为如何合理有效地制定我国的财政收入计划提供一些政策性。 依据不同的标准，可以对财政收入进行不同的分类。国际上对财政收入的分类，通常按政府取得财政收入的形式进行分类。这种分类方法下，将财政收入分为税收收入、国有资产收益、国债收入和收费收入以及其他收入等。目前税收是我国财政收入的主体，2008年以前税收一直在财政收入中占据90%以上的比例，2014年占比跌至74%历史上首次跌至85%以下。这证明税收在财政收入中占比呈现出下降趋势，而其他的收入在财政收入中占比越来越高。财政收入受多种因素影响，这些因素在财政收入中的占比也在不断地改变，而主要影响财政收入的因素有税收、GDP、通货膨胀率、全社会固定资产投资额等。 二、模型设定 研究财政收入的影响因素离不开一些基本的经济变量。回归变量的选择是建立回归模型的一个极为重要的问题。如果遗漏了某些重要变量，回归方程的效果肯定不会好。而考虑过多的变量，不仅计算量增大许多，而且得到的回归方程稳定性也很差，直接影响到回归方程的应用。通过经济理论对财政收入的解释以及对实践的观察，对财政收入影响的因素主要有税收、GDP（国内生产总值）、通货膨胀率、全社会固定资产投资等。 1、GDP（国内生产总值）：常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。GDP 会促进国民收入，从而会提高居民个人收入水平直接影响居民储蓄量，并与财政收入的增长保持一定的同向性。
计量经济学课程Array论文 论文题目：影响我国国内旅游经济的因素分析 课程名称：计量经济学 任课教师： 专业： 班级： 学号： 姓名： 年月日 [摘要] 本文旨在根据我国旅游相关数据，分析出影响我国国内旅游发展的部分因 素。首先基于对旅游发展的一些考证以及对影响我国国内旅游业收入的因素分 析，同时综合了相关的市场细分和消费分析理论，选取了国内国内旅游人数等三 个解释变量建立了理论模型。在收集了相关的数据基础上，利用EVIEWS软件对 计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后，我们对所得的结果作了经 济意义的分析，并提出一些相应政策建议。 [引言] 随着市场经济的稳定繁荣和改革开放的深入发展，我国的人均可支配收入的 大幅度增长，我国人均生活水平有了大幅度提高，其主要表现在物质需求向精神 需求的转变。特别是对“旅游”这一朝阳产业，人们的认识有了翻天覆地的变化， 进入21世纪以来，2000年到2009年，中国国内旅游人次从7.44亿增加到19.02 亿，国内旅游总花费从3175.5亿元增长到10183.7亿元，分别增加了1.55倍和 2.20倍。
改革开放3０多年来，我国旅游基础设施建设、开发和管理水平全面提高。据最新统计，2009年底，全国旅行社总资产585.96亿元，同比增长12.28%，其中，负债345.99亿元，同比增长15.34%；所有者权益239.97亿元，同比增长8.15%。按形态分，固定资产106.31亿元，占总量的18.14%，同比增加14.23%；流动资产430.39亿元，占总量的73.45%,同比增加20.95%；其他类型资产49.26亿元，占总量的8.41%。目前，中国已成为世界旅游业标准管理的先进国家。旅游业是中国与国际接轨最早并紧跟世界潮流的行业，已初步形成了“大旅游、大产业、大发展”的格局。 旅游业已成为中国社会新的经济增长点。旅游产业已经成为扩大就业和经济发展的重要领域。中国会成为世界第一大旅游入境国和第四大旅游出境国，形成由旅游大国到旅游强国的转变。旅游产业正在向国民经济战略性产业迈进。旅游服务业在整个国民经济中的地位越来越突出，功能越来越综合，贡献越来越巨大。[关键词] 旅游收入市场细分国内旅游多重共线性异方差自相关 一、问题的提出 旅游业具有“无烟产业”和“永远的朝阳产业”的美称，它已经和石油业、汽车业并列为世界三大产业。旅游业一般分为国际旅游业和国内旅游业。国内旅游业是为国内旅游者服务的一系列相关的行业。改革开放以来，我国的旅游业呈现蓬勃的发展趋势，旅游景点吸引着来自四面八方的人。随着经济的发展和人民生活水平的进一步提高，闲暇时间的增多，带薪假期的普遍实行。由于旅游条件的改观，人民的旅游热情将进一步焕发，人民对旅游消费的需求将进一步上升，国内旅游业在国民经济中的地位和作用越来越重要。未来10 年间，我国旅游业将保持年均10.4%的增长速度，其中个人旅游消费将以年均9.8%的速度增长，企业/政府旅游的增长速度将达到10.9%，到2010 我国旅游总收入占GDP的比例将从2002年的5.44%达到8%。到2020 年，中国将成为世界第一大旅游目的地国和第四大客源输出国。旅游产业的快速发展，需要理论研究的有力支撑。因此，对影响我国国内旅游消费的因素的分析就显得尤为重要。
1. 概述 背景 量化投资在国外的实践已经有了40多年的发展，我国的量化投资起步较晚，从2004年开始出现量化投资的产品，由于缺乏有效的对冲手段，直到2010年4 月沪深300股指期货上市之后才能算是真正意义上开始涉足量化投资。2015年的中国股市跌宕起伏，杠杆配资引发了大幅上涨和断崖式下跌，股市出现罕见的千股涨停、千股跌停、千股停牌的奇观，众多机构投资者和散户蒙受了巨大的损失。但其中少数量化投资基金在大幅波动的市场中却表现相对稳定。量化投资基金和量化对冲策略的稳健，很快引起了全市场的关注，也成为近期银行、券商、信托等机构追捧的新的产品模式。 在此背景下，结合建行现有的业务体系，本文将对量化投资的市场和可行性进行全面阐述，以分析其成为新业务模式的可能。 量化投资解读 量化投资定义 量化投资在学术界并没有严格统一的定义，现有的定义对于量化投资的定义 的侧重点各有不同。本文对于量化投资的定义为： 量化投资是借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证 及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的量化策略来指导投资，以求获取可持续的、稳定且高于市场平均的超额回报。
量化投资的特点 客观执行，避免情绪因素 传统投资的分析决策，大多数方面都由人工完成，而人并非能做到完全理性，在进行投资决策时，很难不受市场情绪的影响。量化投资运用模型对历史和当时市场上的数据进行分析检测，模型一经检验合格投入正式运行后，投资决策将交由计算机处理，一般情况下拒绝人为的干预，这样在进行投资决策时受人的情绪化的影响将很小，投资过程可以做到理性客观。 支持大数据处理，提高决策效率 我国股票市场上有近3000只股票，与上市公司相关的各种信息纷繁复杂， 包括政策、国内外经济指标、公司公告、研究报告等，投资者靠自己手工的筛选根本就是力不从心。量化投资的出现为这个问题的解决带来了希望。量化投资运用计算机技术快速处理大量数据，对其进行辨别、分析、找出数据之间的关联并做出投资决策，大大减少了人工工作量，提高了投资决策效率。 统计模型支撑，策略选股择时精准 传统的投资方法中认为投资是一门艺术，投资决策需要的是投资者的经验和技术，投资者的主观评价起到决定作用。而量化投资有所不同，尤其是在套利策略中，它能做到精准投资。例如在股指期货套利的过程中，现货与股指期货如果存在较大的差异时就能进行套利，量化投资策略和交易技术会抓住精确的捕捉机会，进行套利交易来获利。另外，在控制头寸规模方面，传统的投资方法只能凭感觉，并没有具体的测算和界定，而量化投资必须要设定严格精确的标准。 程序化交易，缩短决策与交易时滞
《计量经济学》课程标准 1．课程的性质与设计思路 1.1课程的性质 《计量经济学》是教育部规定经济类专业核心课程之一，是经济类专业的专业必修课。在经济类的各个专业的教学中占有非常重要的地位。《计量经济学》课程的主要特点是理论与实际应用并重，既要认真学习基本理论知识，又要注重经济计量方法在实践中的应用。在教学中可以抛开复杂的数学计算以及繁琐的推导和证明，但要将深入浅出的理论分析贯彻始终。其目的是，通过学习、掌握计量经济学的基本原理和常用方法，研究经济中的有关问题，训练学生运用计量方法、经济计量模型进行创造的思维方法。并在此基础上，培养学生利用经济计量学的方法，学习和实践现代经济学的基本理论以及用定量的方法分析、解决实际经济生活中有关经济学问题的能力。课程在内容与应用上与概率论与数理统计、统计学、时间序列分析、经济学等课程有关联。所以，学习本课程，必须要先学习《微积分》、《线性代数》、《概率论和数理统计》、《西方经济学》等课程，同时，学习者要关注在经济计量学领域的一些最新发展。只有这样，才能在更好地理解和掌握课程内容与方法的基础上使经济计量模型的应用更具实践性。 1.2设计思路 《计量经济学》建立在经济、统计学和数理统计的基础上，是经济学中的一门重要的独立学科。计量经济学结合数量方法来对经济活动进行认识分析，并辅助于计算机专门软件，具有较强的应用性和可操作性。本课程主要介绍了计量经济学的一般概念及工作步骤、模型估计的基本方法、模型检验与修正方法，典型计量经济模型专题讨论、联立方程组模型的基本知识（包括模型的识别、估计、检验及应用）、计量经济模型的应用案例。
学生在学习本课程之前，应先学习了《微积分》、《线性代数》、《经济学》（包含微观经济学和宏观经济学）、《概率论与数理统计》和《经济统计学》等课程。教师在讲授本课程时，首先应特别注重对经济理论的认识和经济现象的分析，强调已学的《经济学》基础；其次突出计量经济建模基本思想的讲授，侧重在计量经济学研究对象的理解和《经济学》、《经济统计学》与《数学》相结合的知识背景上；再次应避免在理论部分的繁杂的纯数学证明，但对于表述基本原理和模型应用分析中的数学推导是必要的，故应强调《微积分》、《线性代数》与《概率论与数理统计》的基础知识；最后应加强对计量经济学概念的总结和应用实例的分析，包括计量经济专门分析软件（Eviews）的应用操作。教学方法采用以课堂教学为主，并辅助于必要的上机实习。 2．课程目标 计量经济学是一门实证科学、的方法，因为数量分析方法是经济学研究的基本方法论。通过该门课程的教学，要使学生掌握计量经济学的基础的理论知识，并能够建立实用的计量经济学应用模型，掌握并能运用所学方法、利用相关软件对实际问题进行建模分析。 2.1能力目标 ●熟练掌握计量经济学中基本的单、多方程模型的估计、假设检验等主要分析方法； ●在掌握基本知识、基本原理的基础上，能够运用计量经济方法对经济现象中的一些主要经济现象、经济问题和政策效应作有关的计量经济分析； ●对计量经济学的总体有一个明确的把握，并初步了解本学科在经济学科当中的重要性，学会用科学化、严谨化的思维方法来分析有关经济问题。 2.2知识目标 ●系统了解计量经济学中的基本概念、基本知识和基本理论； ●熟练掌握计量经济学软件Eviews或Stata的操作，能够运用计算机来发现和解决有关经济问题； 2.3素质目标 ●掌握计量经济学的基础的理论知识，并能够建立实用的计量经济学应用模型； ●掌握并能运用所学方法、利用相关软件对实际问题进行建模分析。 3．课程内容和要求
计量经济学课程论文 产业结构对我国经济增长影响 的实证分析 姓名：立时 产业结构变动对我国经济增长影响 的实证分析
摘要：经济发展是以经济增长为前提的，而经济增长与产业结构变动又有着密不可分的关系。本文采用1981年至2010年的统计数据，通过建立多元线性回归模型，运用最小二乘法，研究三大产业增长对我国经济增长的贡献，从而得出调整产业结构对转变经济发展方式，促进我国经济可持续发展的重要性。 关键字：经济增长；三大产业；最小二乘法；产业结构；可持续发展 The change of industrial structure to the economic growth in China empirical analysis of the influence Abstract: Economic development is the premise of economic growth, and economic growth and the change of industrial structure and the inseparable relationship. This paper adopts from 1981 to 2010 by establishing the statistical data of multiple linear regression model, using the least squares, research to our country economy three industry growth contribution to the growth of adjust the industrial structure, thus draws for transformation of the mode of economic development, and promote the sustainable development of China's economic importance. Key word: economic growth; Three industries; Least squares; Industrial structure 一、引言 经济增长通常是指在一个较长的时间跨度上，一个国家人均产出（或人均收入）水平的持续增加。经济增长率的高低体现了一个国家或地区在一定时期内经济总量的增长速度，也是衡量一个国家或地区总体经济实力增长速度的标志。它构成了经济发展的物质基础，而产业结构的调整与优化升级对于经济增长乃至经
《计量经济学》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：0243920 课程名称：计量经济学 英文名称：Econometrics 课程类别：专业必修课 学时：72（理论54学时，实验18学时） 学分：3.5 适用对象: 统计学专业本科生 考核方式：考查；平时成绩：30% 期末考试：70% 先修课程：概率论与数理统计、统计学原理、西方经济学 二、课程简介 本课程是经济学、数学、统计学以及计算机应用结合的一门方法论学科。从应用的角度，经济计量方法就是建立计量经济模型的方法。计量经济模型是对现实经济环境的数学模拟。用一个或一组联立方程反映经济变量之间的联系。主要内容有模型的设计、估计、检验，基本假定违背的计量经济问题，模型的分析运用，经济计量学软件包介绍。 This course is a methodology disciplines for integration economics, mathematics, statistics and computer application. From the application point of view, the econometric approach is to establish an econometric model. Econometric model is a mathematical simulation of the real economic environment. With one or a set of simultaneous equations to reflect the link between economic variables. The main content include model design, estimation, testing, the econometric problems of basic assumptions contrary, model analysis and applies, use of econometrics package description. 三、课程性质与教学目的 本课程为经济类统计学专业的专业必修课。计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的经济学分支学科，为思考和描述经济问题和政策提供了基本的研究和分析方法。本课程的目的主要是通过教学使学生能在对经济问题进行定性分析的基础上、采用定量分析的方法建立计量经济模型，并通过模型假定的检验学会揭示社会的经济现象的规律。 四、教学内容及要求 第一章绪论 （一）目的与要求 1．了解计量经济学的学科性质,基本概念和内容体系; 2．掌握建立与应用计量经济学模型的主要步骤； 3．认识学习计量经济学课程的重要性； 4．了解计量经济学的应用领域。 （二）教学内容
《计量经济学》教学大纲 课程编号：030083A 课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课 □专业必修课□专业选修课 学科基础课 总学时： 48 讲课学时：48 实验（上机）学时：0 学分：3 适用对象：工商管理（实验班）、经济学、经济学（实验班）等先修课程：经济学、微积分、概率论与数理统计、线性代数 一、教学目标 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（或专业选修课）。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，在培养复合性经济管理人才中起着重要作用。 目标1：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； 目标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新发展有概念性了解； 目标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； 目标4：具有进一步学习和应用计量经济学理论和方法的能力； 目标5：能够自主完成本科毕业论文实证部分的写作。 二、教学内容及其与毕业要求的对应关系 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；放宽基本假定的回归模型；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和放宽基本假定的回归模型要细讲，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回归模型，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。要在普通最小二乘法（OLS）的基础上，掌握加权最小二乘法（WLS）、广义最小二乘法（GLS）、差分法以及工具变量法。 为实现上述教学目标与要求，结合本课程的特点，拟采取先介绍案例，再根据案例讲授理论与方法的教学模式。可采取传统教学与多媒体教学相结合、理论教学与实践教学相结合、课堂教学与课外作业相结合的方法。使学生既掌握了理论知识，又有自己动手的能力。 为了达到教学目的，教师应根据教学内容，一个学期至少布置三次作业，要求学生认真完成。另外要求学生通过学习计量经济学理论与Eviews基本实践操作，自选题目完成小论文一篇，旨在让学生对如何利用计量经济学进行实证研究有基本的认识。 该课程作为学科基础课，通过学习该课程，将促进学生达到如下毕业要求：（1）熟练经济分析的工具软件的操作，能够运用数理对经济机制建模和分析；（2）具有自主和终身学习意识，具有较强的科学研究能力和创新精神；（3）能够应用本学科基本原理、方法分析研究本专业及相关领域问题；（4）能够恰当使用现代工具对本专业领域的问题进行深入研究（5）具有团队合作精神，能够在本学科及多学科团队活动中发挥个人能力。 教学中还应注意的是让学生将所学的政治经济学、西方经济学、概率论与数理统计、线性代数、经济统计学的知识与计量经济学的知识结合起来，在毕业论文中能够应用计量经济学的分析方法。 三、各教学环节学时 教学课时分配
广东石油化工学院 2015—2016学年第二学期 《计量经济学》作业 班级： 作业1 1、下表是中国2007年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料。 单位：亿元 以Eviews软件完成以下问题： （1）作出散点图，建立税收随国内生产总值GDP变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义； 散点图如图所示：
建立如下的回归模型
根据Eviews软件对表中数据进行回归分析的计算结果知： R^2 = 0.760315 F=91.99198 斜率的经济意义：国内生产总值GDP每增加1亿元，国内税收增加0.071亿元。 （2）对所建立的方程进行检验； 从回归估计的结果看，模型拟合较好。可决系数R2=0.760315，表明国内税收变化的76.03%可由国内生产总值GDP的变化来解释。从斜率项的t检验值看，大于10%显著性水平下自由度为n-2=29的临界值t0.05(29)=1.699，且该斜率值满足0<0.071<1，符合经济理论中税收乘数在0与1之间的说法，表明2007年，国内生产总值GDP每增加1亿元，国内税收增加0.071亿元。 （3）若2008年某地区国内生产总值为8500亿元，求该地区税收收入的预测值和预测区间。 由上图可得知该地区国内生产总值的预测值： Y i= -10.63+0.071*8500=592.87（亿元） 下面给出国内生产总值90%置信度的预测区间 E(GDP)=8891.126 Var(GDP)=57823127.64 在90%的置信度下，某地区E(Y0)的预测区间为(60.3,1125.5)。 2、已知某市货物运输总量Y（万吨），国内生产总值GDP（亿元，1980不变价）1985年-1998年的样本观测值见下表。
经过一个学期对计量经济学的学习，我收获了很多，也懂得了很多。通过以计量经济学为核心，以统计学，数学，经济学等学科为指导，辅助以一些软件的应用，从这些之中我都学到了很多知识。同时对这门课程有了新的认识，计量经济学对我们的生活很重要，它对我国经济的发展有重要的影响。 计量经济学对我们研究经济问题是很好的方法和理论。学习计量经济学给我印象和帮助最大的主要对EVIES软件的熟练操作与应用,初步投身于计量经济学，通过利用Eviews软件将所学到的计量知识进行实践，让我加深了对理论的理解和掌握，直观而充分地体会到老师课堂讲授内容的精华之所在。在实验过程中我们提高了手动操作软件、数量化分析与解决问题的能力，还可以培养我在处理实验经济问题的严谨的科学的态度，并且避免了课堂知识与实际应用的脱节。虽然在实验过程中出现了很多错误，但这些经验却锤炼了我们发现问题的眼光，丰富了我们分析问题的思路。 计量经济学的定义为：用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事;它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量特征;计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。克莱因(R.Klein)：“计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位”，“在大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最有权威的一部分” 计量经济学关心统计工具在经济问题与实证资料分析上的发展和应用，经济学理论提供对于经济现象逻辑一致的可能解释。因为人类行为和决策是复杂的过程，所以一个经济议题可能存在多种不同的解释理论。当研究者无法进行实验室的实验时，一个理论必须透过其预测与事实的比较来检验,计量经济学即为检验不同的理论和经济模型的估计提供统计工具。 在计量经济学一元线性回归模型，我认识到：变量间的关系及回归分析的基本概念，主要包括： 其次有一元线形回归模型的参数估计及其统计检验与应用，包括：这个公式得给出，以及样本回归函数的随机形式。总的说来，这一节留给我印象最深
《中级计量经济学》教学大纲 （Econometrics） 一、编写说明 学分：2学分；总课时：36学时，课内外学时比至少应达到1：2；课程性质：经济类学科各专业学位课、必修课，其他专业研究生的选修课。先修课程：《微积分》、《线性代数》、《概率论与数理统计》、《西方经济学》、《计算机基础》。 课程简介：本课程以中级计量经济学为主，适当吸收高级水平的内容；以经典线性模型为主，适当介绍一些适用的扩展模型。全书形成具有实用性、继承性和前瞻性特色的内容体系。本课程较为系统地介绍计量经济学的基本理论、方法、最新进展以及计量经济学软件EViews。全书共分9章，第1章阐述回归分析的基本内容及应用问题，这是整个计量经济学的基础；第2章至第5章介绍异方差性、自相关性、多重共线性、虚拟变量、模型设定误差、变量观测误差以及随机解释变量等计量经济问题及其解决方法，这是本书的主要内容；第6章和第8章阐述滞后变量模型和联立方程模型，这是本课程的重点内容之一，第7章重点阐述时间序列分析，主要涉及ADF检验、Johansen协整检验、Granger因果关系检验、ARIMA模型、向量自回归模型(VAR)、协整理论与向量误差修正模型(VEC)，这部分内容是当代计量经济学研究的热点问题；第9章介绍面板数据模型及其应用，这是计量经济学研究的最新近展。第7章和第9章是本书重点内容。本书特别强调应用EViews解决实际经济问题，具有很强的可操作性。 （一）本课程的教学目的和要求 本课程是中级计量经济学的系统讲授。要求学生通过本课程的学习，系统掌握各类计量经济模型的设定、估计与检验方法，能够熟练运用Eviews（或某一相关软件）建模；并且能够追踪有关专业领域计量经济模型方法的新发展，尝试运用计量经济分析方法进行课题研究。 （二）大纲的教学体系 1．课程内容与学时分配。本课程36学时，每周2学时。各章内容与学时分配如下：第1章多元线性回归模型（5学时）；第2章异方差性（3学时）；第3章自相关性（3学时）；第4章多重共线性（3学时）；第5章单方程回归模型的几个专门问题（5学时）；第6章滞后变量模型（4学时）；第7章时间序列分析（6学时）；第8章联立方程模型（5学时）；第9章面板
1.概述 背景 量化投资在国外的实践已经有了40多年的发展，我国的量化投资起步较晚，从2004年开始出现量化投资的产品，由于缺乏有效的对冲手段，直到2010年4月沪深300股指期货上市之后才能算是真正意义上开始涉足量化投资。2015年的中国股市跌宕起伏，杠杆配资引发了大幅上涨和断崖式下跌，股市出现罕见的千股涨停、千股跌停、千股停牌的奇观，众多机构投资者和散户蒙受了巨大的损失。但其中少数量化投资基金在大幅波动的市场中却表现相对稳定。量化投资基金和量化对冲策略的稳健，很快引起了全市场的关注，也成为近期银行、券商、信托等机构追捧的新的产品模式。 在此背景下，结合建行现有的业务体系，本文将对量化投资的市场和可行性进行全面阐述，以分析其成为新业务模式的可能。 量化投资解读 量化投资定义 量化投资在学术界并没有严格统一的定义，现有的定义对于量化投资的定义的侧重点各有不同。本文对于量化投资的定义为： 量化投资是借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证
及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的量化策略来指导投资，以求获取可持续的、稳定且高于市场平均的超额回报。 量化投资的特点 客观执行，避免情绪因素 传统投资的分析决策，大多数方面都由人工完成，而人并非能做到完全理性，在进行投资决策时，很难不受市场情绪的影响。量化投资运用模型对历史和当时市场上的数据进行分析检测，模型一经检验合格投入正式运行后，投资决策将交由计算机处理，一般情况下拒绝人为的干预，这样在进行投资决策时受人的情绪化的影响将很小，投资过程可以做到理性客观。 支持大数据处理，提高决策效率 我国股票市场上有近3000只股票，与上市公司相关的各种信息纷繁复杂，包括政策、国内外经济指标、公司公告、研究报告等，投资者靠自己手工的筛选根本就是力不从心。量化投资的出现为这个问题的解决带来了希望。量化投资运用计算机技术快速处理大量数据，对其进行辨别、分析、找出数据之间的关联并做出投资决策，大大减少了人工工作量，提高了投资决策效率。 统计模型支撑，策略选股择时精准 传统的投资方法中认为投资是一门艺术，投资决策需要的是投资者的经验和技术，投资者的主观评价起到决定作用。而量化投资有所不同，尤其是在套利策略中，它能做到精准投资。例如在股指期货套利的过程中，现货与股指期货如果
课程简介 课程的定位 计量经济学是经济学学科，运用数理统计和统计推断工具对经济理论所假设的关系进行实证研究。计量经济学可定义为实际经济现象的数量分析，它把经济理论、数学和统计推断视为工具，应用于经济现象的分析。通过该课程的学习，希望能使学生掌握计量经济学的基本理论与方法，并能够建立和应用计量经济模型进行经济预测、结构分析和政策模拟评价。具体，一是使学生具有扎实的计量经济学理论功底，为经济学其他课程的学习和进一步深入研究奠定基础；二是培养学生发现问题、解决问题的能力；三是提高学生经济计量分析能力和水平。 课程内容设置 该门课程对多元线性回归模型的假设、估计、检验、应用等方面进行了系统的讲解并涉及到非线性模型设定、估计及检验方法，同时对多重共线性、自相关、异方差等问题进行了系统的讨论。此外，分别对联立方程组模型、分布滞后模型、虚拟变量回归模型、时间序列模型的相关问题进行了详细地讲授。授课中还配有实验教学环节，学习应用相关统计应用软件进行数据分析。通过该门课程的学习，使学生能够运用建模方法对实际的经济数据进行加工、分析，找出现象间的联系，进而分析、认识、解决实际问题。 课时安排，无论双语课程还是普通计量课程，一般一学期安排 62 个课时，包括 16 周每周 3 节的授课课时，和 7 周每周 2 节的实验课时。 课时具体安排如下： 计量经济学》学时分配表
实验课学时分配表 按照当前每学期14-16个计算机实验课时的计划，对实验内容与课时做如下安排：
计量经济学双语课程课时分配表:
教学方法： 理论讲授。理论讲授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的基本运算上机实验、学生课外自学与课外研究相结合的教学方法。为解决有限课时与拓展学生知识面的矛盾、培养学生自学能力，本课程部分内容采用学生课外自学、教师答疑的教学方式；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方法解决实际问题的技术能力与研究能力 课程建设情况 《计量经济学》课程自从成为校级精品课程以来，教学团队在课程建设方面紧紧围绕提升教学质量这一核心目标，开展了以下几方面的工作。 一是组织所有教师对教学大纲、教材、教案、课件、讲义等教学要件进行更新建设，