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《高级计量经济学》教学大纲自己收集整理的错误在所难免仅供参考交流如有错误请指正！谢谢《高级计量经济学》教学大纲课程名称：高级计量经济学课程英文名称：Advanced Econometrics课内学时：48 课程学分：3课程性质：学位课开课学期：每学年第一学期教学方式：课堂讲授考核方式：考试大纲执笔人：吕鹏主讲教师：吕鹏师资队伍：王震、吕鹏、刘林、郭庆方一、课程内容简介本课程的内容主要由三大部分组成横截面数据分析时间序列数据分析与面板数据分析其中前两项为重点内容使用的模型除了经典线性模型以外还包括大量研究中常用的扩展模型课程对数学描述方面适当淡化以讲清方法思路为目标在方法的提出背景、应用过程中容易出现的问题的处理等方面适当强化并辅以大量的应用实例本门课程为48学时3学分二、课程目的和基本要求了解常用的计量经济学分析方法与模型掌握各种方法提出的背景、特点、应用过程中容易出现的问题以及相应的解决办法能够根据研究问题的不同选择合适的回归模型并且能对回归结果进行正确的分析从而能够熟练运用计量经济学这一重要研究工具为硕士论文研究打下良好的方法论基础学完本课程后应达到以下基本要求：1．熟练掌握横截面数据回归模型包括线性模型、受限被解释变量模型与联立方程的估计、统计推断与应用2．掌握时间序列数据的基本特征以及回归分析中的序列相关等问题的处理方法3．了解分析面板数据的基本方法具备深入学习高级的面板数据分析方法的基础4．能够针对不同的研究问题选择恰当的计量经济学模型并且正确解读回归分析的结果三、教学内容及学时安排第一章计量经济学的性质与经济数据（1学时）第一节什么是计量经济学第二节经验经济分析的步骤第三节经济数据的结构第四节计量经济分析中的因果关系与其他条件不变概念第二章简单回归模型（2学时）第一节简单回归模型的定义第二节普通最小二乘法的推导第三节 OLS的操作技巧第四节测量单位和函数形式第五节 OLS估计量的期望和方差第六节过原点回归第三章多元回归分析：估计（3学时）第一节使用多元回归的动因第二节普通最小二乘的操作和解释第三节 OLS估计量的期望值第四节 OLS估计量的方差第五节 OLS的有效性：高斯-马尔科夫定理第四章多元回归分析：推断（2学时）第一节 OLS估计量的抽样分布第二节检验对单个总体参数的假设：t检验第三节置信区间第四节检验关于参数的一个线性组合的假设第五节对多个线性约束的检验：F检验第六节报告回归结果第五章多元回归分析：OLS的渐进性（1学时）第一节一致性第二节渐进正态和大样本推断第三节 OLS的渐进有效性第六章多元回归分析：其它问题（3学时）第一节数据的测度单位对OLS统计量的影响第二节对函数形式的进一步讨论第三节拟和优度的进一步探讨第四节预测和残差分析第七章含有定性信息的多元回归分析：二值变量（3学时）第一节对定性信息的描述第二节只有一个虚拟变量第三节使用多个虚拟变量第四节涉及虚拟变量的交互作用第五节二值因变量：线性概率模型第八章异方差性（3学时）第一节异方差对OLS所造成的影响第二节 OLS估计后异方差--稳健性推断第三节对异方差的检验第四节加权最小二乘估计第五节再议线性概率模型第九章模型设定和数据问题的深入探讨（3学时）第一节函数形式误设第二节对观测不到的解释变量使用代理变量第三节有测量误差的OLS的性质第四节数据缺失、非随机样本和异常观测第十章时间序列数据的基本回归分析（3学时）第一节时间序列数据的性质第二节时间序列回归模型的例子第三节经典假设下OLS的有限样本性质第四节函数形式、虚拟变量第五节趋势和季节性第十一章用时间序列数据计算OLS的其他问题（3学时）第一节平稳性和弱项相依时间序列第二节 OLS的渐进性质第三节使用高度持久时间序列做回归分析第四节动态完整模型和序列不相关第五节时间序列模型的同方差假定第十二章时间序列回归中的序列相关和异方差（3学时）第一节有序列相关误差的OLS性质第二节序列相关的检验第三节对严格外生解释变量的序列相关的校正第四节差分和序列相关第五节在OLS后的序列相关-稳健性推断第六节时间序列回归中的异方差性第十三章跨时横截面的混合简单面板数据（panel data）（3学时）第一节跨时独立横截面的混合第二节利用混合横截面做政策分析第三节两时期面板数据分析第四节多于两期的差分法第十四章高级面板数据方法（3学时）第一节固定效应估计法第二节随机效应模型第三节把面板数据用于其它数据结构第十五章工具变量法与两阶段最小二乘估计（3学时）第一节普通最小二乘中的缺失变量问题第二节多元回归的工具变量估计方法第三节两阶段最小二乘估计方法第四节内生性与过度识别的检验第五节用两阶段最小二乘法处理异方差问题第六节两阶段最小二乘法在时间序列方程中的应用第七节两阶段最小二乘法在面板数据回归中的应用第十六章联立方程模型（3学时）第一节联立方程模型的性质第二节用两阶段最小二乘法估计两个方程组成的联立方程第三节估计多个方程组成的联立方程第四节时间序列方程组成的联立方程的估计第五节面板数据方程组成的联立方程的估计第十七章时间序列的深入讨论（3学时）第一节无限分布滞后模型第二节单位根的检验第三节谬误回归第四节协积和误差纠正机制第五节预测第十八章限制因变量模型和样本选择纠正（3学时）第一节二值响应的logit和probit模型第二节 T obit 模型第三节泊松回归模型第四节截取和断尾回归模型第五节样本选择纠正四、推荐教材及主要参考书教材：J. M. Wooldridge. Introductory Econometrics: A modern Approach. Third edition. 清华大学出版社2007.参考文献：1．J. M. Wooldridge. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. CambridgeMA：MIT Press,2002.2．W.H.Green. Econometric Analysis. Fourth editon. 清华大学出版社20012．李子奈叶阿忠. 高等计量经济学.清华大学出版社2000。
《高级计量经济学》课程教学大纲一、课程名称：高级计量经济学Advanced Econometrics二、课程编号：0200131三、学时与学分：64/4四、先修课程：数学分析、高等代数、概率论与数理统计、微观经济学、宏观经济学、计量经济学五、课程教学目标：在学习计量经济学的基本理论和基本方法的基础上，从矩阵代数的角度，进一步了解计量经济学的理论、方法，具备应用所学的理论和方法分析经济问题能力。
六、适用学科专业：经济学实验班七、基本数学内容与学时安排第一章两个变量之间的关系（2学时）1.1 双变量关系示例2.1 相关系数1.3 双变量概率模型双量线性回归模型双变量最小二乘模型中的推断双变量的回归型的方差分析与预测第二章双变量关系的其他方面（2学时）2.1时间作为回归元2.2变量变换2.3非线性关系2.4滞后因变量作为回归元2.5平稳和非平稳序列2.6自回归方程的最大似然估计第三章K元线性方程（4学时）3.1 K变量模型的矩阵表达式3.2偏相关系数3.3 K元方程的推断3.4预测第四章K元线性方程设定错误的若干检验（8学时）4.1设定错误4.2模型评估与诊断检验4.3参数不变性的检验4.4结构变化的检验4.5 虚拟变量第五章最大似然估计、广义最小二乘法及工具变量估计（6学时）5.1最大似然估计量5.2线性模型的ML估计5.3似然比、沃尔德与拉格郎日乘数检验5.4有非球性干扰项的线性模型的ML估计5.5工具变量估计量第六章异方差和自相关（8学时）6.1异方差性的检验6.2异方差性下的估计6.3自相关干扰6.4自相关干扰的检验6.5对具有自相关干扰关系式的估计6.6预测6.7自回归条件异方差（ARCH模型、GARCH模型等）第七章单变量时间序列建模（4学时）7.1 AR、MA和ARMA 过程的性质7.2平稳性检验7.3ARIMA模型的识别、估计和检验7.4预测第八章自回归分布滞后关系（6学时）8.1 自回归分布滞后关系8.2设定与检验8.3非平稳回归元8.4协积8.5非嵌套模型第九章多方程模型（10学时）9.1向量自回归9.2V AR的估计9.3向量误差纠正模型9.4联立结构方程模型9.5识别条件9.6结构方程条件第十章广义矩法（GMM）（6学时）10.1矩法10.2OLS作为一个矩问题10.3根据变量作为一个矩问题10.4GMM和正交性条件10.5GMM估计量的分布10.6应用第十一章纵列数据（8学时）11.1纵列数据的来源与类型11.2混合估计量11.3随机效应模型11.4随机效应作为组内和组间估计量的组合11.5两时期的固定效应模型11.6多于两时期固定效应模型11.7固定效应估计的风险11.8武豪斯曼检验八、教学方法理论教学、教学软件演示、应用案例讲授、课堂讨论九、教材及参考书：教材：计量经济学方法.J.约翰斯顿J.迪纳尔多著.唐齐鸣等译.林少宫校.中国经济出版社，2002参考书：1.李子乃叶阿忠编著高等计量经济学清华大学出版社2.高炜谢知予编著高等计量经济学高等教育出版社3.微观计量经济学要义：问题与方法探讨主编：林少宫华中科技大学出版社，2003十、考核方式书面考试（50%~60%）+作业、讨论、小型论文（40%~50%）。
高级计量经济学-教学大纲《高级计量经济学》教学大纲“Advanced Econometrics” Course Outline课程编号：150183A课程类型：专业选修课总学时：48 讲课学时：48 实验（上机）学时：0学分：3适用对象：经济学、统计学、金融学等先修课程：微观经济学、宏观经济学、计量经济学Course Code: 150183ACourse Type: Specialized Optional CoursePeriods: 48 Lecture: 48 Experiment (Computer): 0Credits: 3Applicable Subjects: Economics, Statistics, FinancePrerequisites: Microeconomics, Macroeconomics, Econometrics一、课程的教学目标该课程面向经济学、统计学和金融学等相关专业高年级本科生，重点介绍计量经济学各种核心理论方法及其实际应用的学科专业选修课程。
本课程是学生在本科阶段的高阶课程，着重加强学生对计量理论的理解并为提升其对理论运用的认知。
具体而言，该课程的侧重训练学生以下四个方面的能力：1）掌握基本计量模型的结构、估计及统计推断；2）理解每个计量模型的特点及适用范围；3）能针对具体的经济问题构建恰当计量模型；4）熟练使用统计软件R实现完整的计量分析。
通过本课程的学习，学生能够从实际经济问题出发，结合相应的数据特点，构建并分析合理的计量模型，并对分析结果进行科学规范的讨论，从而初步建立其独立研究分析的能力。
This is a specialized optional course in the theory and practice of advanced econometric methods for studentsmajoring in economics, statistics, and finance. This course is of advanced level for senior undergraduate students, aiming at enhancing stude nts’ understanding of fundamental econometric theories and the practicalapplications of these methods. Mainly, the course train the student’s abilities in the following four aspects: 1) know well the setting, estimation and statistical inference of basic econometric models; 2) understand the basic properties and also the applications of each econometric model; 3) be capable of construct the proper econometric model for practical economic problems; 4) be familiar with the most popular statistical programming language R for econometric analysis. Through this course, the students should learn how to combine the economic theories, stylized facts with data structure to construct the econometric model for empirical analysis, and also how to investigate the econometric results, so as to establish the ability of conduct independent research.二、教学基本要求本课程的教学目的是让学生掌握计量经济学的基础理论方法并熟练运用所学计量知识分析各种现实经济问题。
