计量经济学课设

计量经济学教学大纲
计量经济学课程大纲
一、导论
1.1 什么是计量经济学
1.2 计量经济学的历史发展及应用领域
1.3 计量经济学的基本概念和方法
二、回归分析
2.1 简单线性回归及其应用
2.2 多元线性回归及其应用
2.3 拟合优度和回归系数假设检验
2.4 非线性回归及其应用
2.5 处理异方差、自相关问题的回归模型
三、时间序列分析
3.1 时间序列基本概念和模型
3.2 ARIMA模型及其应用
3.3 GARCH模型及其应用
3.4 协整模型及其应用
四、面板数据分析
4.1 面板数据的基本概念和分析方法
4.2 固定效应模型和随机效应模型
4.3 双重差分模型及其应用
4.4 合成控制方法及其应用
五、应用案例分析
5.1 企业投资与经济增长
5.2 劳动力市场分析
5.3 区域经济发展及其影响因素分析
5.4 贸易关系分析
注：以上内容仅供参考，具体教学内容根据授课老师的安排而定。

《计量经济学》课程标准课程代码:P0*******课程名称：计量经济学英文名称：Econometics课程类型:专业必修课总学时：32 讲课学时：32 实践学时：0学分：2适用对象：金融工程专业先修课程：线性代数、统计学原理第一部分前言一、课程性质与地位《计量经济学》本课程为经济类专业的专业必修课。

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。

二、课程基本理念《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。

三、课程设计思路本课程作为经济类专业基础课程要求学生理解计量经济学的基本思想，掌握常用的计量经济模型，同时明确计量经济模型在经济领域中分析问题以及辅助决策的作用和功能。

通过教学旨在使学生掌握现代经济学研究和分析的基本理论与方法，能够建立和应用实用的计量经济学模型分析现实经济问题。

因此，在课程教学过程中，融计量经济学理论方法与应用模型为一体；以经典内容为主，适当引入最新的模型方法；对于理论方法，强调的是思路而不是数理推导过程；对于应用模型，重点讲授它们产生与发展的方法论。

本课程利用现代化教学手段采用电子课件进行讲授，并通过计算机辅助教学以及上机操作实验使理论教学和实际紧密结合。

计量经济学课程大纲
1. 课程简介
•本课程旨在介绍计量经济学的基本概念、方法和应用。

通过本课程，学生将了解如何运用经济理论和统计学工具来分析和解释实际经济现象。

•课程内容包括计量经济学的基本原理、回归分析、假设检验、模型评估和解释，以及计量经济模型的实际应用。

2. 学习目标
•理解计量经济学的基本原理和方法。

•掌握回归分析的基本步骤和假设检验的原理。

•熟悉计量经济模型的评估和解释方法。

•能够运用计量经济学模型分析实际问题。

3. 教学内容及安排
第一周：导论和基本原理
•计量经济学的定义和发展历程
•基本概念和术语介绍
•经济数据的获取和准备
•计量经济模型的基本原理
第二周：简单回归分析
•简单线性回归模型的建立和估计•误差项的假设和检验
•回归系数的解释和评估
•模型诊断
第三周：多元回归分析
•多元线性回归模型的建立和估计
•多元回归模型的假设检验
•多元回归模型的解释和评估
•变量选择和样本外预测
第四周：计量经济模型的扩展
•非线性回归模型
•分类变量和虚拟变量的引入
•政策影响分析
第五周：计量经济模型的实际应用•面板数据模型
•时间序列模型
•聚类分析
第六周：计量经济模型的评估和解释•模型诊断和修正
•模型的解释和解读
•实证研究的写作和报告
4. 考核方式
•平时成绩占60%，包括课堂参与和作业完成情况。

•期末考试占40%，考察学生对计量经济学基本概念和方法的掌握程度。

5. 参考教材
•英文教材：。

《计量经济学》课程教学大纲英文名称：Econometric课程代码：221102004课程类别：专业核心课课程性质：必修开课学期：第四学期总学时：54（讲课：36，实验0，实践18，网络0）总学分：3考核方式：作业先修课程：高等数学、微观经济学、宏观经济学、统计学适用专业：经济学一、课程简介《计量经济学》是经济学专业的一门专业核心课程。

本课程以高等数学、宏微观经济学、统计学为先修课程，系统讲授计量经济学的基础理论、一元和多元线性回归模型、非线性回归模型的线性化、异方差、自相关、多重共线性、模型中特殊的解释变量以及Eviews基础操作等内容，为全国大学生市场调查与分析大赛以及毕业论文作理论与实践兼具的准备。

该课程分别从理论授课、软件学习以及团队实训等三个维度全面提高学生的思想水平、政治觉悟、道德品质及文化素养，重点培养学生经济学专业知识与技能，使其具有较为扎实的专业知识储备、数据分析的能力、实践与创新能力。

二、课程目标及其对毕业要求的支撑总体目标：全面提高学生的政治素养和道德品质，重点培养学生经济统计专业知识与技三、课程内容及要求第一章绪论教学内容：第一节计量经济学的定义与类型1．计量经济学的定义2．计量经济学的类型第二节计量经济学的特征1．经典计量经济学在理论方法方面特征2．经典计量经济学在应用方法方面特征第三节计量经济学的目的及研究问题的步骤1．计量经济学的目的2．计量经济学研究问题的步骤3．Eviews软件介绍学生学习预期成果：1．理解计量经济学的含义2．理解计量经济学的类型与特征3．了解计量经济学的目的及研究问题的步骤4．了解Eviews软件并下载安装成功教学重点：计量经济学的含义；计量经济学研究问题的步骤；Eviews软件介绍。

教学难点：计量经济学的含义；计量经济学研究问题的步骤。

第二章一元线性回归模型教学内容：第一节模型的建立及其假定条件1．回归分析的概念2．一元线性回归模型的介绍3．随机误差项的假定条件第二节一元线性回归模型的参数估计1．普通最小二乘法的概念2．参数估计第三节最小二乘估计量的统计性质1．线性性2．无偏性3．最小方差性第四节用样本可决系数检验回归方程的拟合优度1．总离差平方和的分解2．样本可决系数及相关系数第五节回归系数估计值的显著性检验与置信区间1．随机变量u的方差2．t检验3．置信区间第六节一元线性回归方程的预测1．点预测2．区间预测第七节案例分析1．用Eviews软件研究分析我国城镇居民年人均可支配收入与年人均消费性支出之间的关系学生学习预期成果：1．掌握回归分析的概念2．掌握随机误差项的假定条件3．掌握一元线性回归模型的参数估计4．熟悉最小二乘估计量的统计性质5．掌握用样本可决系数检验回归方程的拟合优度6．掌握回归系数估计值的显著性检验7．掌握Eviews软件的基础操作教学重点：回归分析的概念；随机误差项的假定条件；一元线性回归模型的参数估计；Eviews软件的基础操作。

影响社会消费品零售总额的因素分析摘要：社会消费品零售总额是一项重要、敏感的政府统计。

定期发布的消费品零售统计资料，常常引起国内外的强烈关注，间或还会引发一些疑义和争议。

为了有利于把问题搞清楚，需要对“社会消费品零售总额” 从多方面逐一进行剖析，找出影响其增长变化的各种因素，然后再加以判断。

关键词：社会消费品零售总额城镇居民家庭人均年总收入农村居民家庭人均年总收入商品零售价格指数年底总人口数城乡居民储蓄存款年底余额一．问题提出商品要进入市场，只有通过流通领域到达消费者的手中，才能实现其使用价值。

社会消费品零售总额是指各种经济类型的批发零售贸易业、餐饮业和其他行业对城乡居民和社会集团的消费品零售额总和。

这个指标反映通过各种商品流通渠道向居民和社会集团供应的生活消费品来满足他们的生活需要，是研究人民生活、社会消费品购买力、货币流通等问题的重要指标。

对居民的消费品零售额：指售给城乡居民用于生活消费的商品。

对社会集团的消费品零售额：指售给机关、团体、部队、学校、企业、事业单位和城市街道居民委员会、农村村民委员会用公款购买的用作非生产、非经营使用的消费品。

一个国家的社会消费品零售总额在很大程度上决定了一个国家的综合国力，国民生产与消费能力，因此分析影响它的主要因素至关重要。

本文利用计量经济学的方法对影响社会消费品零售总额的因素做出分析，从而得出各因素分别对社会消费总额的影响程度。

现实经济生活中，影响“社会消费品零售总额”因素有很多，但从直接影响角度来说，主要包括：1．城镇（X2）及农村居民人均年总收入（X3）。

如图所示：图1从城乡居民收入差距看，据测算，农村居民收入比城市居民大约落后1O年，二者平均每人年收入差距从1985年的1．86倍，扩大为l990年的2．22倍，再扩大为1995年的2.71倍，二者收入的绝对差距从1980年的286．3元，增加到1985年的341．5元，l990年的823．9元，再增加到1995年的2705．3元；从农村和城镇居民内部的收入差距看，农村居民内部的最高最低人均年收入，从1985年的3．15倍，扩大为l990年的4．43倍，再扩大为l995年的4．82倍。

计量经济学课设报告范文一、引言计量经济学是经济学的一个重要分支，通过运用统计学和数学工具来研究经济现象。

本课程设计的目的是通过运用计量经济学的理论和方法，对某一经济现象进行实证研究，以期能够解答相关研究问题，并提供相应的政策建议。

本报告将重点探讨影响某城市房价的主要因素，从而为城市的房地产市场提供参考与决策依据。

二、文献综述在对城市房价的影响因素进行分析之前，我们需要对这一领域的研究进行文献综述，以了解已有研究在此问题上的发现和结论。

过去几十年来，学者们已经对城市房价的影响因素进行了广泛的研究，并提出了多种理论和模型进行解释。

众所周知，供求关系是影响房价的主要因素之一。

根据供求理论，房价上涨主要是由于需求增加或供给减少。

因此，人口增长、城市经济发展、土地供给、政府居住政策等都可能对房价产生影响。

除了供求关系之外，金融和信贷因素也是影响房价的重要因素。

例如，利率水平、货币政策、信贷政策等都可能对购房者的购买力产生影响，从而进一步影响房价。

此外，区域经济发展差异、建筑物属性、环境因素等也被认为是影响房价的重要因素。

这些因素可能导致不同地区房价差异的存在，同时也提供了政策制定的切入点。

三、方法与数据为了实证研究城市房价的影响因素，我们需要选择适当的计量方法和数据。

在本文中，我们将采用多元线性回归模型来估计各个变量对房价的影响程度，并进行显著性检验。

数据方面，我们将收集一定时间范围内的城市房价数据以及相关因素的数据。

房价数据可通过房地产市场报告、政府部门统计数据等途径获取，相关因素如人口、经济指标、金融指标可以从国家统计局、商业银行、市政府等部门获取。

四、实证结果与讨论通过对所收集的数据进行数据预处理和回归分析，我们得到了包括各个自变量对房价的影响程度的实证结果。

根据回归结果，我们可以确定哪些因素对房价的影响是显著的，并进一步进行讨论和解释。

此外，我们还可以进行子样本分析，比如不同地区、不同时间段、不同房屋类型等子样本的回归分析，以探讨房价影响因素的差异性和稳定性。

大学计量经济学【大学计量经济学教案】一、课程名称大学计量经济学二、课程目标本课程旨在让学生掌握基本的计量经济学理论和方法，在此基础上能够独立完成实证研究和数据分析。

三、课程内容1、计量经济学导论：计量经济学的定义，研究对象，方法和应用2、统计学基础：常见概率分布，参数估计和假设检验等3、回归分析：线性回归模型，多元回归模型，非线性回归模型和时间序列回归模型等4、面板数据分析：面板数据特征分析，面板数据模型和面板数据估计方法5、程序设计：Stata软件的应用和实例分析6、实证研究案例分析：使用实际数据进行模型拟合和研究分析四、教学方法1、理论讲解：讲解计量经济学基本理论和方法，并讲解相关案例2、学生自学：学生通过课外阅读和自学理解计量经济学的理论和方法3、实践操作：学生在实验室或自主研究中使用Stata软件进行数据分析4、案例分析：编制实证研究案例，让学生进行分析，总结经验五、教学评价1、期末考试2、实验报告3、课堂表现六、教材1、《现代计量经济学》（Maddala, G. S.）2、《计量经济学基础》（初级册）（陈强、陈新民）3、《计量经济学导论》（原书第4版）（Jeffrey M. Wooldridge）七、参考资料1、Maddala, G. S. (1992). Introduction to econometrics (2nd ed.). New York: Macmillan.2、Verbeek, M. (2008). A guide to modern econometrics (3rd ed.). Wiley-Blackwell.3、Wooldridge, J. M. (2015). Introductory econometrics: A modern approach (6th ed.). Cengage Learning.八、作业1、参考教材，完成练习题2、使用Stata软件进行基本操作练习3、编写实证研究报告本教案主要通过理论讲解、学生自学、实践操作、案例分析等方式实现大学计量经济学的教学目标。

《计量经济学》课程教学大纲课程代码：ABGS0106课程中文名称：《计量经济学》课程英文名称：Econometrics课程性质：必修课程学分数：3学分课程学时数：48学时授课对象：国际经济与贸易本课程的前导课程：微（宏）经济学, 线性代数、概率论、统计学等课程一、课程简介《计量经济学》是国际经济与贸易专业的必修专业基础课,其任务与目的是讲述的基本理论和知识，并为进一步学习专业课，运用数学模型方法定量分析和描述具有随机性特征的经济变量关系打下良好基础。

二、教学基本内容和要求课程教学内容：（一）导论课程教学内容：1. 什么是计量经济学：计量经济学的产生与发展，计量经济学的性质，计量经济学与其他学科的关系；2. 计量经济学的研究方法：模型设定，估计参数，模型检验，模型应用；3. 变量、数据、参数与模型：计量经济模型中的变量，计量经济学中应用的数据，参数及其估计准则，计量经济模型的建立；课程重点、难点：课程重点体现在计量经济模型中的变量，计量经济学中应用的数据，难点在于参数及其估计准则。

课程教学要求：了解计量经济学的产生与发展，理解计量经济学的研究方法以及计量经济模型中的变量，掌握参数估计准则。

（二）简单线性回归模型课程教学内容：1. 回归分析与回归方程：回归与相关，总体回归函数，随机扰动项，样本回归函数；2. 简单线性回归模型的最小二乘估计：简单线性回归模型的基本假定，普通最小二乘法(OLS) ，最小二乘估计的统计性质；3. 回归系数的假设检验，ß1和ß2回归系数的假设检验；4. 拟合优度的度量，总变差的分解，可决系数，可决系数与相关系数的关系；课程重点、难点：课程重点在于简单线性回归模型的最小二乘估计，课程难点体现在回归系数的区间估计和假设检验。

课程教学要求：了解回归分析的基本概念，理解最小二乘估计方法，掌握相关的检验。

（三）多元线性回归模型课程教学内容：1. 多元线性回归模型：模型设定，矩阵表示方式；2. 多元线性回归模型的最小二乘估计：多元线性回归模型的基本假定，普通最小二乘法(OLS) ，最小二乘估计的统计性质。