数据分析和计量经济学编程——教学大纲

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。

计量经济学教学大纲《计量经济学》教学大纲一、开课院（部）工程管理学院二、教学对象金融工程专业本科生三、课程简介本课程是金融学的学科基础课，主要为后续的专业课和专业选修课奠定金融学定量分析和实证研究的方法论基础。

其主要内容可以分为三大部分：第一部分是金融计量学基础，主要包括一元线性回归模型、多元线性回归模型、虚拟变量模型、非线性模型、面板回归分析等内容；第二部分是金融时间序列模型，主要包括单位根检验、自回归移动平均（ARMA）模型、协整检验、修正误差模型（ECM）、广义自回归条件异方差（GARCH）模型等内容；第三部分是金融计量学的应用实例，主要向学生介绍国内学者对于有效市场假说(EMH)、资本资产定价模型（CAPM）和GARCH模型等几个问题所做的研究。

四、教学目的本课程为经济类各专业的学科基础课，此次授课主要针对金融工程专业的同学，教学的主要目的在于向学生介绍现代金融计量学的基础理论、模型和方法，培养学生在经济金融理论的基础上，借助计量分析软件建立金融计量学模型的能力，拓宽学生分析、研究现实经济金融问题的思路，增强学生的数量分析和实际动手能力。

通过本课程的教学，希望学生能够掌握计量经济学的基本理论和方法，具备利用计量经济方法分析研究现实金融经济问题的初步能力，熟练掌握和应用Stata等计量分析软件。

五、教学要求1. 了解计量经济学与金融学、统计学、数学等相关学科的关系。

2. 熟练掌握单方程模型的基本估计理论和检验方法。

3. 熟练掌握Stata等软件的基本使用方法，能够使用该软件建立、检验和选择模型，进行经济预测、政策评价、实证研究等。

4. 通过撰写课程论文，培养学生应用计量经济方法分析和解决实际经济问题的能力。

5. 了解计量经济学理论发展和应用动态。

六、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.教学内容理论课时数实践课时数第一章计量经济学导论22教学目标：介绍计量经济学与金融计量学的基本概念、研究内容及建模步骤使学生在总体上对金融计量学建立初步的认识使学生充分认识到金融计量学在金融学科中的地位和作用，培养学生的学习兴趣。

数据分析教学大纲(共5页) -本页仅作为预览文档封面，使用时请删除本页-《数据分析》课程教学大纲课程代码：0课程英文名称：Data analysis课程总学时：32 讲课：32 实验：0 上机：0适用专业：信息与计算科学大纲编写（修订）时间：一、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标本课程是信息与计算科学专业的一门专业必修课，通过本课程的学习，可以使学生获得分析和处理数据的理论与方法，能够从大量数据中揭示其隐含的内在规律、发掘有用的信息、进行科学的推断与决策。

本课程为学生学习新知识和后续开设的《大数据算法》、《数据挖掘》等课程打下良好的基础。

（二）知识、能力及技能方面的基本要求1 知识方面的基本要求通过本科程的学习，使学生掌握：1）要求学生了解数据分析的基本内容及应用领域，学会如何对已获取的数据进行加工处理，如何对实际问题进行定量分析，以及如何解释分析的结果;2）掌握几种常用数据分析方法的统计思想及基本步骤，且能够利用统计软件，较熟练地解决实际问题中的数据分析问题。

2 能力方面的基本要求通过各个教学环节逐步培养学生的抽象思维能力、逻辑推理能力和自学能力，培养学生综合运用所学知识去分析解决实际问题的意识和能力。

3 技能方面的基本要求通过本课程的学习，使学生1）对于已获得的数据，能够通过相应的统计软件描述数据的分布及其数字特征；2）能够建立线性回归模型分析和预测；3）能比较不同数据之间的差异，并且能够进行分类、判别；4）能利用主成分方法处理高维数据；5）能够建立模型对数据进行分析和预测。

（三）实施说明1 本大纲主要依据信息与计算科学专业2017-2020版教学计划、信息与计算科学专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写的。

2 课时分配仅供参考。

3 建议本课程采用课堂讲授、讨论相结合的方法和采用多媒体等现代化手段开展教学，通过习题课和讨论等方式强化重点，通过分散难点，使学生循序渐进的掌握难点。

数据分析教学大纲一、课程简介数据分析是一门涵盖统计学、计算机科学和数学等多个学科的交叉学科，它通过收集、整理、分析和解释大量的数据，帮助人们做出准确的决策和预测。

本课程旨在培养学生具备扎实的数据处理和分析能力，掌握数据科学的基本方法和技巧。

二、教学目标1. 理解数据分析的基本概念和方法2. 掌握数据收集和整理的技术3. 学会使用统计软件进行数据分析4. 培养数据可视化和报告撰写能力三、教学内容1. 数据分析导论- 数据分析的定义和应用领域- 数据分析的基本流程和方法论- 数据分析与统计学的关系2. 数据收集与整理- 数据收集的方法和技术- 数据清洗和预处理- 数据采样和抽样调查3. 数据探索与可视化- 描述统计学方法- 单变量和双变量数据可视化- 探索性数据分析方法4. 统计学基础- 概率与统计的基本概念- 统计推断和假设检验- 方差分析和回归分析5. 机器学习与数据挖掘- 机器学习的基本概念和算法- 分类、回归和聚类方法- 特征选择和模型评估6. 数据分析案例研究- 实际案例的分析和解读- 基于真实数据的研究项目- 数据分析报告的撰写和演示四、教学方法1. 理论授课：介绍数据分析的基本概念和理论知识。

2. 实践操作：学生通过实际案例和实验练习，掌握数据分析的实际操作。

3. 团队合作：鼓励学生在小组中合作完成数据分析项目，培养团队合作精神和解决问题的能力。

4. 案例分析：通过对真实案例的分析，引导学生思考和应用所学知识解决实际问题。

五、教学评估1. 课堂测试：对学生对理论知识的掌握程度进行测试。

2. 实验报告：学生根据实验结果撰写完整的实验报告。

3. 课程项目：学生个人或小组完成的数据分析项目报告和演示。

4. 期末考试：对整个课程的知识点进行综合考核。

六、参考教材1. 《Python数据分析与挖掘实战》- 张良均2. 《R语言数据分析》- 范明3. 《数据科学导论》- 何舒七、参考资源1. 数据分析工具：Python、R、Excel、Tableau等2. 数据集资源：Kaggle、UCI Machine Learning Repository等3. 在线学习平台：Coursera、edX等八、备注本课程为选修课程，面向对数据分析感兴趣或希望提升数据分析能力的学生。

计量经济学》课程教学大纲、课程信息通过本课程的学习，学生应具备以下几方面的目标：1.掌握计量经济学的基本原理和方法，了解计量经济学的应用领域，并对计量经济学理论与方法的扩展和新发展有概念性了解；2.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；3.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。

课程目标对毕业要求的支撑关系表三、教学内容与预期学习成效5.可化为线性的多元非线性回归模型6.含有虚拟变量的多元线性回归模型4第四章经典隼方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型课程目标1、2、31.多重共线性2.异方差性3.内生，解释变量问•苞4.模型设定偏误间愁1.掌握多重共线性的原理、后果、原因、检验及消除方法2.掌握异方是性的原理、原因、后果、检验及消除方法3.掌握模型内生性解释变号问题的原理，检验及消除方法4.了解摸型设定的偏误问题5.会用相关软件实现各过程1.理论课堂多媒体教学•用软件演示实现各个过程辅助；2.实验谡堂案例实际操作，巩固如强所学内容5时何序列计量经济学模型课程目标1、2、31.时间序列模型的序列相关性2.时间序列的平穗性及其检验3.协整与误差修正模型4.恪兰杰因果关系检验1.掌提时间序列模型的序列相关性原理、原因、后果、检睑及消除方法，并会用相关软件操作2.掌握时间序列的平德性毓念及检慈方法，并会用相关软件操作3.了解协整的慨忿及误差修正模型的原理，会用相关软件建模4.了解格兰杰因果关系检验原理，并会用相关软件操作1.理论深堂多蝶体教学•用软件演示实现各个过程辅助：2.实验课堂案例实际操作•巩固加强所学内容理论时+实课时四、教学目标达成度评价1.教学目标1、2的达成度通过课堂提问、课堂讨论、课后作业、闭卷考试、实验进行综合考评；2.教学目标3的达成度通过课堂学习、实验报告完成进行综合考评。

五、成绩评定课程成绩包括三个部分，分别为平时成绩、期末考试、实验。

数据分析教学大纲一、课程简介本课程旨在介绍数据分析的基本概念、方法和工具，帮助学生掌握数据分析的核心技能和理论知识，提升数据分析能力和解决实际问题的能力。

二、课程目标1. 了解数据分析的定义和意义；2. 掌握数据收集、清洗、分析和可视化的基本方法；3. 学习常用的数据分析工具和编程语言，如Python、R等；4. 能够运用数据分析技术解决实际问题，提高数据处理和决策能力。

三、课程内容1. 数据分析概述- 数据分析的定义；- 数据分析在实际生活和工作中的应用；- 数据分析的步骤和流程。

2. 数据收集与整理- 数据来源及采集方法；- 数据质量评估与清洗；- 数据转换和整合。

3. 数据分析方法- 描述统计分析；- 探索性数据分析；- 假设检验和推断统计。

4. 数据分析工具- Python数据分析库（NumPy、Pandas、Matplotlib等）使用；- R语言在数据分析中的应用；- 数据库查询语言（SQL）基础。

5. 数据可视化- 数据可视化的重要性；- Matplotlib、Seaborn等数据可视化工具的使用；- 制作数据报表和图表。

6. 实践案例分析- 利用所学知识和工具对真实数据案例进行分析；- 解决实际问题，提出合理建议。

四、教学方法1. 理论讲解结合实例分析，理论与实践相结合；2. 课堂互动，鼓励学生提出问题和讨论；3. 编写和分享数据分析报告，培养学生分析和表达能力；4. 作业和实践项目，巩固所学内容，拓展应用领域。

五、考核方式1. 平时表现（包括课堂参与和作业情况）占比30%；2. 期中考试占比30%；3. 期末项目（数据分析报告）占比40%。

六、教材与参考资料1. 《Python数据分析》2. 《R语言实战》3. 相关学术论文和案例分析。

七、教学团队本课程由数据分析领域的专业教师授课，团队成员具有丰富的实践经验和教学经验，致力于为学生提供优质的教学服务。

以上为数据分析教学大纲内容，希望学生在学习过程中能够积极参与，认真学习，掌握数据分析的基本方法和技能，不断提升自身的数据分析能力。

《计量经济学》教学大纲课程简介本门课程是经济学专业中的一个重要的基础课程，它是经济学家在进行经济分析和政策制定中所必备的工具之一，在国内外学术界和实际应用中都有着广泛的应用。

本课程讲授了计量经济学的基础知识和方法，强调理论和实证相结合，力求使学生掌握计量经济学研究的基本方法和技能，为今后的经济学研究和实践工作打下坚实基础。

课程目标•了解计量经济学的基本概念、方法和应用；•掌握计量经济学的基础理论和实证技能；•能够熟练运用计量经济学的理论和技能解决经济问题；•培养学生进行经济研究和从事经济工作的能力。

课程内容第一章绪论本章主要介绍计量经济学的定义、研究对象、研究方法、应用领域等方面，为后续章节的学习打下基础。

第二章单一回归分析本章介绍了单一回归分析的基本原理，包括线性回归模型的构建、OLS估计、检验和评价等，以及模型拓展和应用。

学生需要通过实际案例和数据处理，掌握单一回归分析的基本理论和应用技能。

第三章多元回归分析本章介绍了多元回归分析的基本原理，包括多元线性回归模型的构建、OLS估计、检验和评价等，以及模型拓展和应用。

学生需要通过实际案例和数据处理，掌握多元回归分析的基本理论和应用技能。

第四章时间序列分析本章介绍了时间序列分析的基本原理，包括时间序列的基本特征、平稳性检验、时间序列模型的构建、参数估计、模型诊断和预测等方面。

学生需要通过实际案例和数据处理，掌握时间序列分析的基本理论和应用技能。

第五章非线性模型本章介绍了非线性模型的基本原理，包括非线性回归模型的构建、参数估计、模型选择和预测等方面。

学生需要通过实际案例和数据处理，掌握非线性模型的基本理论和应用技能。

课程考核1.平时成绩：包括课堂参与、作业、小组讨论等。

2.期中考试：主要考查对前三章内容的掌握程度。

3.期末考试：主要考查对全书知识的掌握程度。

4.实验报告：本课程设置实验环节，学生需完成一次计量经济学实验，并撰写实验报告。

参考教材1.《计量经济学导论》（第五版），吕宏明，高等教育出版社。

计量经济学教学大纲
一、课程概述及目的
计量经济学是经济学中的一门重要学科，通过应用统计学和数学方法对经济学理论进行测量，研究经济现象及其规律性。

本课程旨在介绍计量经济学的基本理论、方法及其在实证研究中的应用。

二、教学内容
1.计量经济学基本概念和测量工具
2.单方程回归模型和多元回归模型的建立及其应用
3.非线性模型的建立和应用
4.时间序列模型及其应用
5.面板数据模型及其应用
6.近期新增方法论和技术的讲解和应用
三、教学目标
1.掌握计量经济学的基本概念、方法和技术；
2.能够熟练应用单方程回归模型、多元回归模型等方法；
3.能够根据实际研究问题，选择合适的测量方法和模型；
4.熟悉计量经济学的最新研究进展和新兴技术，具有一定的科研能力。

四、教学方法
结合案例和实例进行讲解；
通过实证研究和实际数据拟合进行授课；
独立和小组探究，培育科研能力；
使用统计软件进行计量经济学实践。

五、考核方式
出勤、课堂表现、案例分析、论文撰写、期末考试等多种方式综合考核。

六、教学资源
1.主教材：《计量经济学》；
2.副教材：《计量分析基础》；
3.统计软件：Stata、Eviews等。

本课程旨在使学生具备更加全面的经济学理论基础，能够更加顺利地进行量化研究，对毕业论文、研究生导师的选择以及进入相关工作提供了有力的支持。

计量经济学教学大纲
一、课程背景
本课程是经济学专业本科生的必修课程，是理论经济学和应用经
济学的有机结合，是当代经济学研究方法的重要组成部分。

本课程旨在通过理论和实践相结合的方式，帮助学生掌握计量经
济学的基本概念、理论与方法，提高学生的研究能力和实际应用能力，以便将来在经济学及相关领域的研究和应用中发挥积极作用。

二、课程内容
本课程主要包括以下内容：
1.计量经济学的基本概念、理论与方法
2.单方程回归模型
3.多元回归模型
4.时间序列分析
5.面板数据分析
6.计量经济学实证研究的案例分析
三、教学方法
本课程将采用大课堂教学和小班授课相结合的方式进行教学，主
要采用讲授、案例分析、课外阅读等教学方法，旨在促进学生的互动
与思考，提高学生的实战能力。

四、考核方式
本课程的考核方式包括平时成绩和期末考试成绩两部分，其中平
时成绩主要包括课堂表现和作业成绩，期末考试成绩主要包括笔试和
口试两部分。

具体的考核比例将在授课过程中进行说明。

五、参考书目
1.《计量经济学基础》（第4版），吴敬琏、朱恒鹏，中国人民
大学出版社，2015年
2.《计量经济学:方法与应用》（第5版），格里诺尔、米勒、
格利斯、韩骏，机械工业出版社，2015年
3.《高级计量经济学》（第7版），威廉·格里纳德、里奇德·范德诺尔，中国人民大学出版社，2015年
以上书籍供参考，在学习过程中，还需要逐步扩充自己的阅读材料和实践经验。

数据分析和计量经济学编程——教学大纲
2018年春季
基本信息：
上课时间：周四18:40-20:30
任课教师：黄卓办公室：国家发展研究院623 电话：
E-mail：
陈赟
童晨
邱智敏
课程简介：
本课程主要讲授数据处理、统计分析和计量经济学编程的基本方法和工具。

通过本课程学习，学生应熟悉几种常见的计量编程语言（Stata，Python，Matlab 等）的基本命令，并熟练掌握其中一种语言，对常用的计量经济学模型进行编程实现。

总评成绩：平时作业（60%）+ 课程报告（40%）
参考教材：
1.Stata18讲
作者：陈传波
2.高级计量经济学及Stata应用
作者：陈强
3.Python基础教程（第二版）
作者：（挪）海特兰德
4.利用Python进行数据分析（中文版）
作者：Wes Mckinney
5.Econometric and Statistical Analysis in MATLAB (2016,3rd)
作者：Kevin Sheppard
6.Applied Econometrics using MATLAB (1999, Matlab Econometrics Toolbox
Documentation)
作者：James P. LeSage
课程安排：。