计量经济学(李子奈第4版)大数据表(全)

李子奈《计量经济学》（第4版）笔记和课后习题（含考研真题）详解李子奈《计量经济学》（第4版）笔记和课后习题详解第1章绪论一、计量经济学1计量经济学计量经济学，又称经济计量学，是由经济理论、统计学和数学结合而成的一门经济学的分支学科，其研究内容是分析经济现象中客观存在的数量关系。

2计量经济学模型（1）模型分类模型是对现实生活现象的描述和模拟。

根据描述和模拟办法的不同，对模型进行分类，如表1-1所示。

表1-1 模型分类（2）数理经济模型和计量经济学模型的区别①研究内容不同数理经济模型的研究内容是经济现象各因素之间的理论关系，计量经济学模型的研究内容是经济现象各因素之间的定量关系。

②描述和模拟办法不同数理经济模型的描述和模拟办法主要是确定性的数学形式，计量经济学模型的描述和模拟办法主要是随机性的数学形式。

③位置和作用不同数理经济模型可用于对研究对象的初步研究，计量经济学模型可用于对研究对象的深入研究。

3计量经济学的内容体系（1）根据所应用的数理统计方法划分广义计量经济学根据所应用的数理统计方法包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等；狭义计量经济学所应用的数理统计方法主要是回归分析方法。

需要注意的是，通常所述的计量经济学指的是狭义计量经济学。

（2）根据内容深度划分初级计量经济学的主要研究内容是计量经济学的数理统计学基础知识和经典的线性单方程计量经济学模型理论与方法；中级计量经济学的主要研究内容是用矩阵描述的经典的线性单方程计量经济学模型理论与方法、经典的线性联立方程计量经济学模型理论与方法，以及传统的应用模型；高级计量经济学的主要研究内容是非经典的、现代的计量经济学模型理论、方法与应用。

（3）根据研究目标和研究重点划分理论计量经济学的主要研究目标是计量经济学的理论与方法的介绍与研究；应用计量经济学的主要研究目标是计量经济学模型的建立与应用。

理论计量经济学的研究重点是理论与方法的数学证明与推导；应用计量经济学的研究重点是建立和应用计量模型处理实际问题。

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Wassily Leontief USA
The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1980 or the crtheeataiopnpolicf aetcioonnotomtehtericanmaolydseislsoafnd
第一章 绪论
§1.1 计量经济学 §1.2 经典计量经济学模型的建模步骤 §1.3 计量经济学模型的应用 §1.4 本书内容安排说明
关于绪论
○绪论是课程的纲。 ○学好绪论，可以说学好了课程的一半。参观一个城
市，先站在最高处俯瞰，然后走街串巷；了解一 座建筑，先看模型，后走进每一个房间。各起一 半作用。 ○绪论课的目的：了解课程的性质和在课程体系中的 地位；了解课程完整的内容体系和将要讲授的内 容；了解课程的重点和难点；了解课程的学习方 法；介绍课程中不讲的但是必须了解的课程内容。 ○不必全懂，只需似懂非懂。
? 广义计量经济学和狭义计量经济学
–广义计量经济学，是利用经济理论、数学以及统计 学定量研究经济现象的经济计量方法的统称，包括 回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析 方法等。
–狭义计量经济学，即通常所说的计量经济学，以揭 示经济现象中的因果关系为目的，在数学上主要应 用回归分析方法。
–本课程中的计量经济学模型，就是狭义计量经济学 意义上的经济数学模型。
Ragnar Frisch Norway
Jan Tinbergen the etherlands
The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1973 moretthheoddeavnedlofoprmitesnat popf ltihcaetiionnputot-oimutppourttant

计量经济学试验——李子奈目录实验一一元线性回归 (5)一实验目的 (5)二实验要求 (5)三实验原理 (5)四预备知识 (5)五实验内容 (5)六实验步骤 (5)1.建立工作文件并录入数据 (5)2.数据的描述性统计和图形统计： (7)3.设定模型，用最小二乘法估计参数： (8)4.模型检验： (8)5.应用：回归预测： (9)实验二可化为线性的非线性回归模型估计、受约束回归检验及参数稳定性检验 (12)一实验目的： (12)二实验要求 (12)三实验原理 (12)四预备知识 (12)五实验内容 (12)六实验步骤 (13)实验三多元线性回归 (15)一实验目的 (15)三实验原理 (15)四预备知识 (15)五实验内容 (15)六实验步骤 (15)6.1 建立工作文件并录入全部数据 (15)6.2 建立二元线性回归模型 (16)6.3 结果的分析与检验 (16)6.4 参数的置信区间 (17)6.5 回归预测 (17)6.6 置信区间的预测 (19)实验四异方差性 (21)一实验目的 (21)二实验要求 (21)三实验原理 (21)四预备知识 (21)五实验内容 (21)六实验步骤 (21)6.1 建立对象： (21)6.2 用普通最小二乘法建立线性模型 (22)6.3 检验模型的异方差性 (22)6.4 异方差性的修正 (25)实验五自相关性 (29)一实验目地 (29)二实验要求 (29)三实验原理 (29)四预备知识 (29)五实验内容 (29)六实验步骤 (29)6.1 建立Workfile和对象 (30)6.2 参数估计、检验模型的自相关性 (30)6.3 使用广义最小二乘法估计模型 (34)6.4 采用差分形式作为新数据，估计模型并检验相关性 (36)实验六多元线性回归和多重共线性 (38)一实验目的 (38)二实验要求 (38)三实验原理 (38)四预备知识 (38)五实验内容 (38)六实验步骤 (38)6.1 建立工作文件并录入数据 (38)6.2 用OLS估计模型 (38)6.3 多重共线性模型的识别 (39)6.4 多重共线性模型的修正 (40)实验七分布滞后模型与自回归模型及格兰杰因果关系检验 (43)一实验目的 (43)二实验要求 (43)三实验原理 (43)四预备知识 (43)五实验内容 (43)六实验步骤 (43)6.1 建立工作文件并录入数据 (43)6.2 使用4期滞后2次多项式估计模型 (44)6.3 格兰杰因果关系检验 (46)实验八联立方程计量经济学模型 (50)一实验目的 (50)二实验要求 (50)三实验原理 (50)四预备知识 (50)五实验内容 (50)六实验步骤 (51)6.1 分析联立方程模型。

随机效应模型
假设截距项和解释变量系数都是随机 的，与误差项相关。随机效应模型可 以分为随机截距模型和随机系数模型 。
21
面板数据的参数估计与假设检验
参数估计方法
面板数据的参数估计方法主要有最小二乘法（OLS）、广义最小二乘法（GLS）、极大似然法（ML）等。其中， 固定效应模型通常采用组内估计法（Within Estimation）或一阶差分法（First Difference Estimation）进行参 数估计；随机效应模型则采用可行广义最小二乘法（FGLS）或极大似然法进行参数估计。
感谢您的观看
2024/1/29
27
风险对冲与分散
通过计量经济学模型，构建风险对冲策略，降低单一资产或投资组合的风险敞口；同时， 实现风险的分散化，提高整体投资组合的风险调整后收益。
压力测试与情景分析
利用计量经济学方法，模拟极端市场环境下的金融风险暴露情况，进行压力测试和情景分 析，为金融机构制定应急预案和风险管理策略提供依据。
26
THANKS FOR WATCHING
2024/1/29
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计量经济学在金融市场的应用实例
2024/1/29
股票价格预测
利用计量经济学模型，如ARIMA、GARCH等，对股票价 格进行预测，帮助投资者把握市场趋势，制定合理的投资 策略。
投资组合优化
通过计量经济学方法，评估不同资产的风险和收益特性， 构建最优投资组合，实现资产配置的多样化和风险分散化 。
最小二乘法
通过最小化残差平方和来估计模型参数，适用于误差服从正态分 布的情况。
2024/1/29
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非线性回归模型的假设检验
模型的显著性检验
检验模型的整体显著性，即所有自变量对因 变量的影响是否显著。

• 二阶段最小二乘法（2SLS）：二阶段最小二乘法是一种常用的联立方程模型估 计方法。该方法首先对每个方程进行最小二乘估计，得到每个方程的残差；然 后使用这些残差作为解释变量，对所有方程进行再次估计。这种方法可以消除 方程之间的相互影响，得到一致的参数估计量。
• 三阶段最小二乘法（3SLS）：三阶段最小二乘法是对二阶段最小二乘法的改进。 该方法在第二阶段估计时，不仅考虑了残差作为解释变量，还考虑了其他所有 内生变量的估计值作为解释变量。这样可以进一步提高参数估计量的效率。
在社会科学领域，这些方法可用于分析人口 统计数据、经济指标等，揭示社会经济现象 背后的复杂关系。
2024/3/26
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THANKS
感谢观看
2024/3/26
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多重共线性的检验
相关系数矩阵法、方差膨胀因子 法、条件指数法等。
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04
时间序列计量经济学模型
Chapter
2024/3/26
15
时间序列基本概念与性质
01
02
03
时间序列定义
按时间顺序排列的一组数 据，反映现象随时间变化 的发展过程。
2024/3/26
时间序列构成要素
现象所属的时间（年、季、 月、日等）和反映现象在 各个时间上的统计指标数 值。
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半参数回归分析方法
部分线性模型
模型中既包含参数部分也包含非参数部分，参数部分用于描述主要 影响因素，非参数部分用于捕捉其他未知影响因素。
单指标模型
通过投影寻踪方法将高维数据降维到一维，然后利用非参数方法进 行回归分析。
变系数模型
模型系数随着某个或多个变量的变化而变化，可以灵活捕捉变量间的 动态关系。
不可识别的情况 当联立方程模型中的某个方程不能被任何其他方程所替代 时，该方程就是不可识别的。此时，无法对该方程的参数 进行一致估计。

计量经济学试验 (完整版)——李子奈目录实验一一元线性回归 (4)一实验目的 (4)二实验要求 (4)三实验原理 (4)四预备知识 (4)五实验内容 (4)六实验步骤 (4)1.建立工作文件并录入数据 (4)2.数据的描述性统计和图形统计： (6)3.设定模型，用最小二乘法估计参数： (6)4.模型检验： (7)5.应用：回归预测： (7)实验二可化为线性的非线性回归模型估计、受约束回归检验及参数稳定性检验9一实验目的： (9)二实验要求 (10)三实验原理 (10)四预备知识 (10)五实验内容 (10)六实验步骤 (10)实验三多元线性回归 (11)一实验目的 (11)三实验原理 (11)四预备知识 (11)五实验内容 (11)六实验步骤 (12)6.1 建立工作文件并录入全部数据 (12)6.2 建立二元线性回归模型 (12)6.3 结果的分析与检验 (12)6.4 参数的置信区间 (12)6.5 回归预测 (13)6.6 置信区间的预测 (13)实验四异方差性 (14)一实验目的 (14)二实验要求 (14)三实验原理 (14)四预备知识 (14)五实验内容 (14)六实验步骤 (14)6.1 建立对象： (14)6.2 用普通最小二乘法建立线性模型 (14)6.3 检验模型的异方差性 (14)6.4 异方差性的修正 (15)实验五自相关性 (16)一实验目地 (16)二实验要求 (16)三实验原理 (16)四预备知识 (16)五实验内容 (16)六实验步骤 (17)6.1 建立Workfile和对象 (17)6.2 参数估计、检验模型的自相关性 (17)6.3 使用广义最小二乘法估计模型 (18)6.4 采用差分形式作为新数据，估计模型并检验相关性 (19)实验六多元线性回归和多重共线性 (20)一实验目的 (20)二实验要求 (20)三实验原理 (20)四预备知识 (20)五实验内容 (20)六实验步骤 (20)6.1 建立工作文件并录入数据 (20)6.2 用OLS估计模型 (20)6.3 多重共线性模型的识别 (20)6.4 多重共线性模型的修正 (21)实验七分布滞后模型与自回归模型及格兰杰因果关系检验 (21)一实验目的 (21)二实验要求 (21)三实验原理 (21)四预备知识 (21)五实验内容 (21)六实验步骤 (22)6.1 建立工作文件并录入数据 (22)6.2 使用4期滞后2次多项式估计模型 (22)6.3 格兰杰因果关系检验 (23)实验八联立方程计量经济学模型 (24)一实验目的 (24)二实验要求 (25)三实验原理 (25)四预备知识 (25)五实验内容 (25)六实验步骤 (25)6.1 分析联立方程模型。

回归诊断与异常值处理
回归诊断
回归诊断是对回归模型进行检验和评估的过程，包括残差分析、模型假设检验等，以判断模 型是否满足假设条件、是否存在异常值等。
异常值处理
在回归分析中，异常值可能对模型估计和预测产生较大影响。常用的异常值处理方法包括删 除异常值、使用稳健回归方法等。
实际应用
回归诊断和异常值处理是回归分析中不可或缺的步骤，有助于提高模型的准确性和可靠性。 例如，在经济学研究中，通过对回归模型进行诊断和异常值处理，可以得到更准确的经济预 测和政策建议。
模型检验
拟合优度检验、显著性检验、 异方差性检验等。
预测与决策
利用回归模型进行预测和决策 分析。
假设检验与置信区间
假设检验基本原理
原假设、备择假设、检验统计量、显著性水 平等。
假设检验与置信区间的关系
联系与区别。
置信区间构建
点估计、区间估计、置信水平等。
常用的假设检验方法
t检验、F检验、卡方检验等。
季节性调整方法
包括基于移动平均的季节性调整、基于回归的季节性调整以及基于 时间序列分解的季节性调整等。
ARIMA模型构建及预测应用
01
ARIMA模型基本概念
ARIMA是自回归移动平均模型的简称，是一种用于时间序列预测的统
计模型。
02
ARIMA模型构建步骤
包括模型识别、参数估计、模型检验和预测等步骤。
04
非线性回归模型及转换技巧
常见非线性回归模型介绍
指数回归模型
用于描述因变量与自变量之间的 指数关系，如人口增长、放射性
衰变等现象。
对数回归模型
适用于因变量变化范围较大，且 自变量与因变量的对数之间存在 线性关系的情况。

• 非经典计量经济学主要包括：微观计量经济学、 非参数计量经济学、时间序列计量经济学和动 态计量经济学等。
• 非经典计量经济学的内容体系：模型类型非经 典的计量经济学问题、模型导向非经典的计量 经济学问题、模型结构非经典的计量经济学问 题、数据类型非经典的计量经济学问题和估计 方法非经典的计量经济学问题。
经济理论分析行为分析数理分析数量分析经济理论分析行为分析数理分析数量分析三计量经济学的内容体系广义计量经济学和狭义计量经济学初中高级计量经济学理论计量经济学和应用计量经济学经典计量经济学和非经典计量经济学微观计量经济学和宏观计量经济学广义计量经济学和狭义计量经济学初中高级计量经济学理论计量经济学和应用计量经济学经典计量经济学和非经典计量经济学微观计量经济学和宏观计量经济学广义计量经济学和狭义计量经济学?广义计量经济学是利用经济理论数学以及统计学定量研究经济现象的经济计量方法的统称包括回归分析方法投入产出分析方法时间序列分析方法等
上课
§1.2 建立计量经济学模型的步骤和要点
一、理论模型的设计 二、样本数据的收集 三、模型参数的估计 四、模型的检验 五、计量经济学模型成功的三要素
一、理论模型的设计
⑴ 确定模型包含的变量
需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含 的经济学理论和经济行为规律。
例如：同样是生产方程，在供给不足的情况下， 投入要素主要是技术、资本、劳动；而在需求不足 的情况下就是，影响产出量的因素就应该在需求方 面，而不是投入量。消费品生产则主要受居民可支 配收入的影响。
如 X ~ 果 N (2 )则 ,X ~ N 01
总体与样本
1、我们把研究对象的全体称为总体，而把组成总 体的每一个单元体称为个体。
2、抽取样本的方法： 必须做到每一个个体被抽到的机会是相等的； 任何一次抽样对其它各次抽样的结果没有影响。 这种抽样方法称为简单随机抽样。所得样本称 为简单随机样本。 （X1，X2，…，Xn）

计量经济学与其他学科关系
与经济学的关系
计量经济学是经济学的一个分 支，它运用数学和统计学方法 来分析和验证经济理论，为经 济学提供了更为精确和科学的 分析工具。
与统计学的关系
计量经济学与统计学密切相关 ，统计学为计量经济学提供了 数据收集、整理和分析的方法 和技术支持。
与数学的关系
计量经济学大量运用数学方法 ，如微积分、线性代数、概率 论与数理统计等，来构建经济 模型和进行实证分析。
最小二乘法原理及性质
最小二乘法原理
通过最小化残差平方和来估计模 型参数，使得估计的回归线能够 最好地拟合样本数据。
最小二乘估计量的
性质
在无偏性、有效性和一致性等方 面具有良好的统计性质，是线性 回归模型中最常用的参数估计方 法。
最小二乘法的计算
通过求解正规方程组或使用专门 的数学软件，可以得到最小二乘 估计量的数值解。
定义
计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、 统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量 分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。
特点
计量经济学具有理论性、应用性和实证性等特点。它结合了经济 学、数学和统计学等多学科知识，通过构建模型来分析和预测经 济现象。
计量经济学课件李子奈(清华)
汇报人:
2023-12-26
目
CONTENCT
录
• 计量经济学导论 • 经典线性回归模型 • 广义线性模型与非线性模型 • 时间序列分析与预测 • 面板数据分析方法及应用 • 计量经济学软件应用与编程实现 • 现代计量经济学发展前沿动态
01
计量经济学导论
计量经济学定义与特点
机器学习在计量经济 学中的应用场景

2024/3/26
7
线性回归模型基本概念
01
02
03
线性回归模型定义
描述因变量与一个或多个 自变量之间线性关系的数 学模型。
2024/3/26
回归方程
表示因变量与自变量之间 关系的数学表达式，形如 Y=β0+β1X1+β2X2+…+ βkXk。
估计的回归方程
根据样本数据计算得到的 回归方程，用于预测因变 量的值。
单位根检验法
通过检验时间序列是否存在单位 根来判断其平稳性，常用方法包 括ADF检验和PP检验。
2024/3/26
19
时间序列预测方法
移动平均法
通过对时间序列数据进行移动平均处理，消除其随机波动，从而揭示其长期趋势。
指数平滑法
通过对时间序列数据进行加权平均处理，给予近期数据更大的权重，使得预测结果更加 准确。
02
GLM扩展了线性回归模型，以包括非正态分布的响应变量和非
线性的链接函数。
在GLM中，响应变量的期望值是预测变量的线性组合通过链接
03
函数进行变换。
14
Logistic回归模型
01
Logistic回归是一种用于二元分 类问题的广义线性模型。
02
在Logistic回归中，响应变量是 二元的（0或1），而预测变量可
2024/3/26
5
计量经济学发展历史与现状
发展历史
计量经济学的发展大致可分为三个阶段，即初创时期 、经典时期和现代时期。初创时期主要代表人物有弗 里希、丁伯根等，他们为计量经济学的产生和发展做 出了重要贡献。经典时期主要代表人物有克莱因、戈 德菲尔德等，他们进一步完善了计量经济学的理论和 方法体系。现代时期则是在计算机技术广泛应用的基 础上，计量经济学的研究领域和方法得到了极大的拓 展和深化。

01计量经济学概述Chapter计量经济学定义与发展计量经济学定义计量经济学发展计量经济学研究对象与方法研究对象研究方法与经济学的关系计量经济学是经济学的一个分支，它运用数学和统计学工具对经济学理论进行实证分析和验证。

与统计学的关系计量经济学与统计学密切相关，统计学为计量经济学提供了数据处理和分析的方法。

与数学的关系计量经济学运用大量的数学工具，如微积分、线性代数、概率论与数理统计等，对经济现象进行定量分析和建模。

计量经济学与其他学科关系02经典线性回归模型Chapter模型设定与参数估计模型的统计性质模型的检验与诊断模型设定与参数估计模型的统计性质多重共线性问题回归模型检验与诊断模型的拟合优度01模型的显著性检验02模型的异方差性检验0303广义线性模型与非线性模型Chapter广义线性模型介绍定义链接函数应用定义非线性模型是指响应变量与预测变量之间呈现非线性关系的统计模型。

在这类模型中，响应变量不能通过预测变量的线性组合来准确预测。

建立非线性模型的方法有很多种，包括多项式回归、支持向量机、神经网络等。

这些方法在处理复杂的非线性关系时具有较高的灵活性。

非线性模型在处理实际问题时具有广泛的应用，如金融时间序列分析、图像处理、自然语言处理等。

例如，在金融领域，可以利用非线性模型对股票价格进行预测和分析。

建模方法应用非线性模型介绍模型选择与比较模型选择模型比较注意事项04时间序列分析及应用Chapter时间序列基本概念及性质时间序列定义01时间序列构成要素02时间序列性质03时间序列平稳性检验与处理平稳性定义非平稳时间序列处理平稳性检验方法01020304预测方法预测模型评估时间序列预测模型应用领域时间序列预测方法及应用05面板数据分析及应用Chapter面板数据基本概念及类型面板数据定义指包含若干个截面个体成员在一段时间内的样本数据集合，其每一个成员都有多个观测值。

面板数据类型根据对截面和时间序列的不同限制，面板数据可分为平衡面板数据和非平衡面板数据。

计量经济学（第4版）数据表表2.1.1 某社区家庭每月收入与消费支出统计表表2.3.1 参数估计的计算表表2.6.1 中国各地区居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出（元）资料来源：《中国统计年鉴》（2014）。

第2章练习12中国某年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料单位：亿元表3.2.1 2013年中国各地区城镇居民人均收入与人均消费性支出（元）资料来源：根据《中国统计年鉴》（2014）整理。

表3.5.1 2010年中国制造业各行业的总产出及要素投入资料来源：根据《中国统计年鉴》（2011年）整理。

表3.6.1 2013年中国居民人均收入与人均生活消费支出数据（元）表3.7.1 2012年中国农村居民对蛋类食物的消费及相关食物的价格指数蛋类消费量Q (千克)各类食品的消费价格指数（上年=100）居民消费价格指数P0（上年=100）人均消费支出X（元）蛋类P肉禽类P1水产类P2粮食P01油脂P02蔬菜P03北京11.0596.9106.7104.8102.6104.5112.0103.311878.92天津12.84101.7105.7106.7102.4103.7119.6102.78336.55河北10.4296.4101.1104.8102.9106.3114.9102.55364.14山西7.8296.2101.4107.4103.0105.2114.2102.65566.19内蒙古 6.4598.1105.3107.7105.7105.3112.3102.56381.97辽宁8.4896.2102.6107.3103.6105.0117.5102.55998.39吉林7.9094.6103.7108.5104.2105.7110.5102.46186.17黑龙江 6.3398.3105.4104.8104.6102.6115.3102.95718.05上海8.9298.2105.1105.8102.9103.8111.1102.811971.50江苏 6.9697.0102.5108.4102.3104.2109.0102.69138.18浙江 5.5697.6100.9108.8103.7103.7115.2102.310652.73安徽7.2394.398.7110.8104.2105.8113.3102.45555.99福建 5.3296.8102.0107.8103.0105.4116.5102.47401.92江西 4.2296.998.9112.6103.8104.2118.2103.05129.47山东12.3295.9101.6108.8102.5107.5111.2102.06775.95河南9.0694.499.4108.9104.1105.0113.2102.45032.14湖北 5.0298.6101.7111.1105.3105.2113.2103.05726.73湖南 4.92100.198.5110.9105.3102.5110.8101.65870.12广东 3.3998.2104.4107.3105.0106.0114.9102.97458.56广西 2.2297.3103.0104.9103.8108.2116.7103.34933.58海南 2.43102.7103.8102.2104.1106.2115.6103.24776.30重庆 5.18100.699.1106.7107.7106.0112.3102.65018.64四川 4.8797.799.9111.5104.9105.2118.1102.05366.71贵州 2.3595.7101.3107.6104.5104.4109.0102.83901.71云南 2.82100.1103.1104.9103.5102.9117.8102.34561.33西藏0.56102.4108.9102.8103.0105.5114.6103.42967.56陕西 3.9197.6101.5110.4103.3105.9111.7103.15114.68甘肃 3.9397.4104.2105.2102.3104.5108.5103.14146.24青海 1.5899.2107.6109.6102.8105.6112.8103.15338.91宁夏 3.4097.7104.8107.2101.0103.0108.7101.75351.36新疆 3.62102.1105.9105.2107.3105.3117.6104.75301.25资料来源：《中国统计年鉴》（2013）。

《计量经济学》《Econo metrics》《经济计量学》第一章绪论0.1关于绪论0.2课程教学大纲§1.1计量经济学§1.2经典计量经济学模型的建模步骤§1.3计量经济学模型的应用0.1关于绪论。

绪论是课程的纲。

学好绪论，可以说学好了课程的一半。

参观一个城市，先站在最高处俯瞰，然后走街串巷；了解一座建筑，先看模型，后走进每一个房间。

各起一半作用。

绪论课的H的：了解课程的性质和在课程体系中的地位；了解课程完整的内容体系和将要讲授的内容；了解课程的重点和难点；了解课程的学习方法；介绍课程中不讲的但是必须了解的课程内容。

不必全懂，只需似懂非懂。

0.2《计量经济学》教学大纲1.课程计量经济学课号：10114513学分:3课程性质：教育部规定核心课程2.教师主讲教师：李子奈办公地点：经管楼南512电话：62789793, E-mail: lizin ai@ 特聘教授：艾春荣，讲授部分内容，英语授课助教：孙云，电话：62778492E-mail: suny2.03@3.课程说明⑴教学目的经济学是一门科学，实证的方法，尤其是数量分析方法是经济学研究的基本方法论。

通过该门课程教学，使学牛掌握计量经济学的基本理论与方法，并能够建立实用的计量经济学应用模型。

⑵先修课程中级微观经济学、中级宏观经济学、经济统计学、微积分、线性代数、概率论与数理统计、应用数理统计⑶教材及参考书《计量经济学》，李子奈，高等教育出版社，2000年7月《Basic Econometrics》Qamodar N. Gujarrati, 2001《计量经济学一方法与应用》，李子奈，清华大学岀版社，1992年《高等计量经济学》，李子奈、叶阿忠，清华大学出版社，2000年《计量经济学一理论、方法与模型》，唐国兴，复旦大学出版社，1988 年<B:onometric Models,Techniques,and Applications>, Michael D. Intriligator, Prentice-Hall I nc., 1978( First Edition), 1997(Second Edition) ⑷课堂资料下载内容：教材电子版、补充资料、课件、习题集、教学基木要求、教学大纲、复习要点等。

计量经济学试验完整版--李子奈计量经济学试验??李子奈目录实验一一元线性回归5一实验目的 5二实验要求 5三实验原理 5四预备知识 5五实验内容 5六实验步骤 51.建立工作文件并录入数据 52.数据的描述性统计和图形统计: 73.设定模型,用最小二乘法估计参数: 84.模型检验: 85.应用:回归预测: 9实验二可化为线性的非线性回归模型估计、受约束回归检验及参数稳定性检验12一实验目的: 12二实验要求12三实验原理12四预备知识12五实验内容12六实验步骤13实验三多元线性回归14一实验目的14三实验原理15四预备知识15五实验内容15六实验步骤156.1 建立工作文件并录入全部数据 15 6.2 建立二元线性回归模型156.3 结果的分析与检验166.4 参数的置信区间166.5 回归预测176.6 置信区间的预测18实验四异方差性20一实验目的20二实验要求20三实验原理20四预备知识20五实验内容20六实验步骤206.1 建立对象: 206.2 用普通最小二乘法建立线性模型216.3 检验模型的异方差性216.4 异方差性的修正24实验五自相关性28一实验目地28二实验要求28三实验原理28四预备知识28五实验内容28六实验步骤286.1 建立Workfile和对象 296.2 参数估计、检验模型的自相关性296.3 使用广义最小二乘法估计模型 336.4 采用差分形式作为新数据,估计模型并检验相关性35 实验六多元线性回归和多重共线性37一实验目的37二实验要求37三实验原理37四预备知识37五实验内容37六实验步骤376.1 建立工作文件并录入数据386.2 用OLS估计模型386.3 多重共线性模型的识别386.4 多重共线性模型的修正39实验七分布滞后模型与自回归模型及格兰杰因果关系检验 41 一实验目的41二实验要求41三实验原理41四预备知识41五实验内容41六实验步骤426.1 建立工作文件并录入数据426.2 使用4期滞后2次多项式估计模型426.3 格兰杰因果关系检验45实验八联立方程计量经济学模型49一实验目的49二实验要求49三实验原理49四预备知识49五实验内容49六实验步骤506.1 分析联立方程模型。

1
e
1 2
2
(Yi
ˆ0
ˆ1
X
i
)
2
(2
)
n 2
n
将该或然函数极大化，即可求得到模型 参数的极大或然估计量。
由于或然函数的极大化与或然函数的对数的极 大化是等价的，所以，取对数或然函数如下：
L* ln(L)
n ln(
2
)
1
2
2
(Yi
ˆ 0
ˆ1 X i
)2
解得模型的参数估计量为：
ˆ
0
ˆ1
P lim( ˆ1 ) P lim( 1
ki i ) P lim( 1 ) P lim(
xii )
x
2 i
P lim( 1 P lim(
xii / n)
xi2 / n)
1
Cov( X , )
Q
1
0 Q
1
五、参数估计量的概率分布及随机干扰 项方差的估计
1、参数估计量ˆ0 和ˆ1 的概率分布
-159 23910 22500 25408
28 4140 22500
762
402 180720 202500 161283
511 382950 562500 260712
1018 1068480 1102500 1035510
963 1299510 1822500 926599
5769300 7425000 4590020
ˆ0 的样本方差：
S2 ˆ0
ˆ 2
X
2 i
n
x
2 i
ˆ0 的样本标准差：
S ˆ0 ˆ
X
2 i
n
xi2