计量经济学(张龙版)

《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。

《计量经济学》教学大纲李景华编写经济学专业课程教学大纲1078 目录前言 (1082)第一章绪论 (1084)§1．1 计量经济学 (1084)一、计量经济学 (1084)二、计量经济学模型 (1084)三、计量经济学的内容体系 (1084)四、计量经济学是一门经济学科 (1085)五、计量经济学在经济学科中的地位 (1085)§1．2 建立计量经济学模型的步骤和要点 (1085)一、理论模型的设计 (1085)二、样本数据的收集 (1085)三、模型参数的估计 (1086)四、模型的检验 (1086)五、建立计量经济学模型过程中的几个关键 (1086)六、计量经济学应用软件介绍 (1086)§1．3 计量经济学模型的应用 (1086)一、经济结构分析 (1086)二、经济预测 (1087)三、经济证策评价 (1087)四、经济理论检验与发展 (1087)本章思考题 (1087)第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型 (1089)§2．1 回归分析概述 (1089)一、回归分析基本概念 (1089)二、总体回归函数 (1089)三、随机干扰项 (1089)四、样本回归函数 (1090)§2．2 一元线性回归模型的参数估计 (1090)一、一元线性回归模型的基本假设 (1090)二、参数的普通最小二乘估计（OLS） (1090)三、参数估计的最大或然法(ML) (1090)四、最小二乘估计量的性质 (1090)五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 (1090)§2．3 一元线性回归模型的统计检验 (1091)一、拟合优度检验 (1091)二、变量的显著性检验 (1091)三、参数的置信区间 (1091)§2．4 一元线性回归分析的应用：预测问题 (1091)计量经济学1079一、0ˆY 是条件均值)|(0X X Y E =或个值Y 的一个无偏估计。

计量经济学第一次作业第二章P858.用SPSS软件对10名同学的成绩数据进行录入，分析得r=0.875,这说明学生的课堂练习和期终考试有密切的关系，一般平时练习成绩较高者，期终成绩也高。

9.(1)一元线性回归模型如下：Y i=ß0+ß1X i+u i其中，Y i表示财政收入，X i表示国民生产总值，u i为随机扰动项，ß0 ß1为待估参数。

由Eviews软件得散点图如下图：（2）Ýi =-1354.856+0.179672XiSÊ:(655.7254) (0.007082)t:(-2.066194) (25.37152)R2=0.958316 F=643.7141 df=28斜率ß1=0.179672表示国民生产总值每增加1亿元，财政收入增加0.179672亿元。

（3）可决系数R2=0.958316表示在财政收入Y的总变差中由模型作出的解释部分占95.8316%，即有95.8316%由国民生产总值来解释，同时说明样本回归模型对样本数据的拟合程度较高。

R2=ESS/(ESS+RSS)ESS=RSS*R2/(1-R2)=(1.91E+08)*0.958316/(1-0.958316)=44.02E+08F=(n-2)ESS/RSS,ESS=F*RSS/(n-2)=4.39*E09(4)SÊ(ß0)=655.7245 SÊ(ß1)=0.007082ß1的95%的置信区间是：[ß1-t 0.025(28)SÊ(ß1),ß1+t 0.025(28)SÊ(ß1)] 代入数值得：[0.179672-2.048*0.007082,0.179672+2.048*0.007082] 即：[0.165,0.194]同理可得，ß0的95%置信区间为[-2697.78,-11.93] （5）①原假设H 0:ß0=0 备择假设：H 1:ß0≠0则ß0的t 值为：t 0=-2.066194当ɑ=0.05时t ɑ/2(28)=2.048|t 0|=2.066194＞t ɑ/2(28)=2.048 故拒绝原假设H 0，表明模型应保留截距项。

第四章 非线性回归模型的线性化以上介绍了线性回归模型。

但有时候变量之间的关系是非线性的。

例如 y t = α 0 + α11βt x + u t y t = α 0 t x e 1α+ u t上述非线性回归模型是无法用最小二乘法估计参数的。

可采用非线性方法进行估计。

估计过程非常复杂和困难，在20世纪40年代之前几乎不可能实现。

计算机的出现大大方便了非线性回归模型的估计。

专用软件使这种计算变得非常容易。

但本章不是介绍这类模型的估计。

另外还有一类非线性回归模型。

其形式是非线性的，但可以通过适当的变换，转化为线性模型，然后利用线性回归模型的估计与检验方法进行处理。

称此类模型为可线性化的非线性模型。

下面介绍几种典型的可以线性化的非线性模型。

4.1 可线性化的模型⑴ 指数函数模型y t = t t ubx ae + (4.1)b >0 和b <0两种情形的图形分别见图4.1和4.2。

显然x t 和y t 的关系是非线性的。

对上式等号两侧同取自然对数，得Lny t = Lna + b x t + u t (4.2)令Lny t = y t *, Lna = a *, 则y t * = a * + bx t + u t (4.3) 变量y t * 和x t 已变换成为线性关系。

其中u t 表示随机误差项。

010203040501234XY 1图4.1 y t =tt u bx ae+, (b > 0) 图4.2 y t =tt u bx ae+, (b < 0)⑵ 对数函数模型y t = a + b Ln x t + u t (4.4)b >0和b <0两种情形的图形分别见图4.3和4.4。

x t 和y t 的关系是非线性的。

令x t * = Lnx t , 则y t = a + b x t * + u t (4.5)变量y t 和x t * 已变换成为线性关系。

图4.3 y t = a + b Lnx t + u t , (b > 0) 图4.4 y t = a + b Lnx t + u t , (b < 0)⑶ 幂函数模型y t = a x t b t u e (4.6)b 取不同值的图形分别见图4.5和4.6。

计量经济学基本概念-回复什么是计量经济学？从宏观到微观，它是怎样研究经济现象的？本文将逐步回答这些问题。

首先，计量经济学是研究经济现象的一门学科，旨在通过使用统计方法和数学模型来理解经济学中的各种现象和问题。

与其他经济学分支不同，计量经济学主要关注于对经济现象进行定量分析和预测。

计量经济学的研究方法可以分为宏观和微观两个层面。

在宏观层面，计量经济学主要关注国家或地区的整体经济活动。

它使用宏观经济模型来研究宏观经济现象，如经济增长、通货膨胀、失业等。

这些模型通常基于宏观经济理论，如凯恩斯经济学或新古典经济学。

在微观层面，计量经济学研究个体经济单位（如家庭、企业或市场）的行为和决策。

它使用微观经济模型来分析个体决策的动机和结果，例如供求关系、市场均衡等。

这些模型通常基于微观经济理论，如消费理论、生产理论等。

计量经济学研究中使用了大量的统计方法和数学模型。

统计方法包括假设检验、回归分析、时间序列分析等。

这些方法可以帮助研究人员从经济数据中提取有关经济现象的信息，并进行定量分析。

数学模型则是一种形式化的理论表达方式，通过建立数学方程或模型来描述经济现象的关系，从而推理和预测经济行为。

计量经济学的研究主题非常广泛。

它涉及到经济增长、发展经济学、劳动经济学、金融经济学、国际经济学等方面的问题。

例如，在研究经济增长方面，计量经济学可以通过分析国家收入数据和其他影响因素，来研究经济增长的驱动力和影响因素。

在劳动经济学中，计量经济学可以用来研究工资决定因素、就业和失业率等问题。

为了有效进行计量经济学研究，研究人员需要收集和处理大量的经济数据。

这些数据可以是宏观经济数据（如国内生产总值、失业率等），也可以是微观经济数据（如家庭收入、企业销售额等）。

研究人员需要使用适当的统计方法和模型来分析这些数据，并得出有关经济现象的结论。

在计量经济学研究中，数据和模型的选择至关重要。

对于数据的选择，研究人员需要确保数据质量可靠，且能够反映研究问题的本质。

计量经济学讲义王维国讲授课程的性质计量经济学是一门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科，从学科性质来看，计量经济学是一门应用经济学。

具体来说，计量经济学是在经济学理论指导下，借助于数学、统计学和计算机等方法和技术，研究具有随机特征的经济现象，目的在于揭示其发展变化规律。

课程教学目标计量经济学按其内容划分为理论计量经济学和应用计量经济学。

本课程采用多媒体教学手段，结合Eviews软件应用，讲解理论计量经济学的最基本内容。

本课程教学目标：一是使学生了解现实经济世界中可能存在的计量经济问题，掌握检测及解决计量经济问题的方法和技术；二是使学生能够在计算机软件辅助下，建立计量经济模型，为其他专业课的学习及对经济问题进行实证分析研究奠定基础。

课程适用的专业与年级本大纲适用于数量经济专业2001级计量经济学课程的教学。

课程的总学时和总学分课程总学时为72，共计4学分。

本课程与其他课程的联系与分工学习本课程需要学生具备概率论与数理统计、微积分、线性代数、Excel、微观经济学、宏观经济学、经济统计等学科知识。

概率论与数理统计等数学课是计量经济学的方法论基础，计量经济学主要解决的是实际中不满足数理统计假定时经济变量之间关系及经济变量发展变化规律分析方法和技术，而经济学为计量经济学提供经济理论的准备，它仅就经济变量之间的关系提出一些理论假设，而不进行实证分析，只有具备了计量经济学的基本知识才能更好地解决一些实际问题。

课程使用的教材及教学参考资料使用的教材：计量经济学(Basic Econometrics) 第三版，[美]古扎拉蒂(DamodarN.Gujarati) 著，林少宫译，中国人民大学出版社2000年3月第1版。

该教材畅销美国，并流行于英国及其他英语国家。

该书充分考虑了学科发展的前沿，十分重视基础知识的教学及训练，内容深入浅出。

教学参考资料：1. 王维国，《计量经济学》，东北财经大学出版社2001.2.Aaron C. Johnson, Econometrics Basic and Applied学时分配表第一讲引言：经济计量学的特征及研究范围第一节什么是计量经济学一、计量经济学的来源二、计量经济学的定义计量经济学几种定义。

——名词解释将因变量与一组解释变量和未观测到的扰动联系起来的方程，方程中未知的总体参数决定了各解释变量在其他条件不变下的效应。

与经济分析不同，在进行计量经济分析之前，要明确变量之间的函数形式。

经验分析（Empirical Analysis）：在规范的计量分析中，用数据检验理论、估计关系式或评价政策有效性的研究。

确定遗漏变量、测量误差、联立性或其他某种模型误设所导致的可能偏误的过程线性概率模型（LPM）（Linear Probability Model, LPM）：响应概率对参数为线性的二值响应模型。

没有一个模型可以通过对参数施加限制条件而被表示成另一个模型的特例的两个（或更多）模型。

有限分布滞后（FDL）模型（Finite Distributed Lag (FDL) Model）：允许一个或多个解释变量对因变量有滞后效应的动态模型。

布罗施-戈弗雷检验（Breusch-Godfrey Test）：渐近正确的AR（p）序列相关检验，以AR（1）最为流行；该检验考虑到滞后因变量和其他不是严格外生的回归元。

布罗施-帕甘检验（Breusch-Pagan Test）/（BP Test）：将OLS 残差的平方对模型中的解释变量做回归的异方差性检验。

若一个模型正确，则另一个非嵌套模型得到的拟合值在该模型是不显著的。

因此，这是相对于非嵌套对立假设而对一个模型的检验。

在模型中包含对立模型的拟合值，并使用对拟合值的t 检验来实现。

回归误差设定检验（RESET）（Regression Specification Error Test, RESET）：在多元回归模型中，检验函数形式的一般性方法。

它是对原OLS 估计拟合值的平方、三次方以及可能更高次幂的联合显著性的F 检验。

怀特检验（White Test）：异方差的一种检验方法，涉及到做OLS 残差的平方对OLS 拟合值和拟合值的平方的回归。

这种检验方法的最一般的形式是，将OLS 残差的平方对解释变量、解释变量的平方和解释变量之间所有非多余的交互项进行回归。

目录•计量经济学概述•计量经济学基础知识•微观计量经济学模型与方法•宏观计量经济学模型与方法•计量经济学软件应用实践•金融领域中的计量经济学应用计量经济学概述定义计量经济学是以经济理论和统计数据为基础，运用数学、统计学和计算机技术，建立经济模型来分析经济变量之间的关系和预测经济现象的一门学科。

计量经济学的研究建立在经济理论的基础之上，通过经济理论来构建模型和分析经济现象。

计量经济学的研究需要大量的统计数据作为支撑，通过数据来验证模型的准确性和可靠性。

计量经济学的研究需要运用数学、统计学和计算机技术等工具，来进行模型的构建、估计和检验等。

以经济理论为指导以数据为依据运用数学、统计学和计算机技术计量经济学定义与特点计量经济学发展历程早期发展0120世纪初，随着统计学和数学的发展，经济学家开始尝试将数学方法应用于经济分析，计量经济学逐渐萌芽。

快速发展0220世纪50年代以后，随着计算机技术的普及和统计学、数学等学科的进一步发展，计量经济学得到了快速发展，并逐渐形成了完整的学科体系。

现代发展03进入21世纪，随着大数据、人工智能等技术的兴起，计量经济学面临着新的挑战和机遇，其研究方法和应用领域也在不断拓展。

研究方法计量经济学的研究方法主要包括模型构建、参数估计、模型检验和应用等步骤，其中涉及到的数学和统计方法包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。

研究对象计量经济学的研究对象包括宏观经济、微观经济以及产业经济等各个领域，主要探讨经济变量之间的关系和预测经济现象。

计量经济学研究对象及方法政策评估计量经济学可以为政策制定者提供科学的决策依据，通过构建经济模型来评估政策效果和影响。

企业决策企业可以利用计量经济学的方法来分析市场趋势、预测销售情况等，从而做出更加科学的决策。

学术研究计量经济学为学术研究提供了重要的分析工具和方法，可以帮助学者更加深入地探讨经济现象和规律。

社会经济预测基于历史数据和经济模型，计量经济学可以对未来经济走势进行预测，为政府、企业和个人提供参考。