计量经济学斯托克答案

计量经济学斯托克答案

【篇一：计量经济学教材推荐】

txt>【计量经济学的内容体系】

古扎拉蒂《计量经济学基础》

白砂堤津耶《通过例题学习计量经济学》

伍德里奇《计量经济学导论：现代观点》

斯托克、沃森《计量经济学导论》

林文夫（fumio hayashi）《计量经济学》

雨宫健（takeshi amemiya ）《高级计量经济学》

李子奈、潘文卿编著《计量经济学》

【计量经济学的内容体系】

狭义的计量经济学以揭示经济现象中的因果关系为目的，主要应用回归分析方法。广义的计量经济学是利用经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量方法，除了回归分析方法，还包括投入产出分析法、时间序列分析方法等。

把计量经济学分为初级、中级、高级三个层次，初级计量经济学一般包括计量经济学所必须的基础数理统计只是和矩阵代数只是、经典的线性计量经济学模型理论与方法（以单一方程模型为主）、单方程模型的应用等内容；中级计量经济学以经典的线性计量经济学模型理论与方

法及其应用为主要内容，包括单一方程模型和联立方程模型。在应用方面，主要讨论计量经济学模型在生产、需求、消费、投资、货币需求和宏观经济系统等传统领域的应用，注重于应用过程中实际问题的处理。在描述方法上普遍运用矩阵描述；高级计量经济学以扩展的线性模型理论与方法、非线性模型理论与方法和动态模型理论与方法，以及它们的应用为主要内容。 从研究对象和侧重点的角度讲，理论计量经济学侧重于理论与方法的数学证明与推导，与数理统计联系极为密切；应用计量经济学则以建立与应用计量经济学模型为主要内容，强调应用模型的经济学和统计学基础，侧重于建立与应用模型过程中实际问题的处理。

纵观计量经济学发展史，20世纪70年代之前发展并广泛应用的计量经济学称为经典计量经济学，其理论特征是：以经济理论为导向建立因果分析的随机模型，模型具有明确的形式和参数，模型变量之间的关系多表现为线性关系，或者可以化为线性关系，以时间序列数据或者截面数据为样本，采用最小二乘方法或者极大似然方法估计模型。其应用方面的特征是：在生产、消费、投资以及宏观经济等传统的应用领域进行结构分析、政策评价、经济预测和理论检验。20世纪70年代之后发展的计量经济学理论、方法及应用模型称为现代计量经济学，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。

古扎拉蒂《计量经济学基础》

图书出版社的编辑评判人，并且是印度官方刊物 journ of

quantitative economics的编委会成员。

【本书评价】该书十分重视基础知识的教学及训练，内容深入浅出。该书的特点之一是：充分考虑了学科发展的前沿，使微观计量经济学的定性与限值应变量方法和宏观计量经济学的时间序列分析都占有相当篇幅。同时，本书突出强调了计量经济学对经济和金融数据的应用分析。

【读者体会】

不少人对古扎拉蒂的《计量经济学基础》颇有微词。它一大“罪状”是重点不突出。以2004年中文最新版为例，像联立方程模型这些“老掉牙”的东西，模型复杂、识别麻烦而又有争议、预测效果更是遭人诟病，而老先生足足讲了三章。目前实证最火的面板数据与工具变量，前者只有20页,而后者干脆放到《识别问题》里的一个小节里。

白砂堤津耶《通过例题学习计量经济学》

【作者简介】白砂堤津耶教授毕业于日本名校庆应大学，获经济学博士学位。作者曾经研究过中国经济问题，在《通过例题学习计量经济学》一书中用了不少关于中国的例子。

【本书评价】《通过例题学习计量经济学》简明扼要地介绍了计量经济学的基本方法，并希望通过实际例题使读者能够完全掌握它。作者在写作时设想的读者对象主要是初学计量经济学的经济专业和工商管理专业的学生，以及实际经济工作者。读者只要能够大致掌握高中的数学知

【读者体会】

网友：这本书就是要让人手算各种计量模型，符号系统非常简洁，让要背公式考试的我省心不少。需要提一句的是，这本小书居然还提供了邹氏检验(chow test)的手算示例。 网友：这本书的特点是通过例题将复杂的计量经济学运算过程表现出来，非常实用。适宜高等数学基础不是很好的同学使用。

伍德里奇《计量经济学导论：现代观点》

描淡写地用了一次差分，就得出其他经济学家用了联立方程模型估计出的结果，其功底令人折服。他所获的奖项包括：斯隆研究奖，《计量经济理论》的plura scripsit奖，《应用计量经济学杂志》的斯通爵士奖，以及在mit三次获得研究生教学年度优秀教师奖。

【本书评价】与传统的教材不同，在陈述和解释假定时，作者完全放弃了非随机的或在重复样本中加以固定的回归元假定。这种方法更便于读者对计量经济学的理解和运用，是对传统计量经济学教学和研究的一个突破。本书含有大量例题，许多是取自或受启发于应用经济学或其他领域的最新及有影响的作品。

【读者体会】

网友：伍德里奇的书处于初级到中级之间，而且写得很系统，特别适合国内学生的风格。看完伍德里奇的书更容易上手高级计量，如格林的教材和林文夫的教材。另一方面，伍德里奇的书例子很多，让人看起来更容易理解。个人意见是先看伍德里奇《计量经济学导论》，这本就是初级到中级的版本，然后看格林的《计量经济学分析》，再看林文夫的《计量经济学》。伍德里奇的书虽然好，但有个不足的地方的就是他在时间序列方面的介绍不够深刻（这个问题他自己在高级的书中也有点默认的感觉）。

lirui67(论坛会员):伍德里奇的计量经济学的书非常适合那些想从事经验分析的同志, 对模型和理论的应用讲得非常细致, 我阅读了上十本有关计量经济学的教材, 我认为其写作的两本书对经验分析最有价值,特别推荐!

【篇二：上海海事大学 考试大纲 计量经济学_jg110290】

xt>一、 课程名称

1. 中文名称：计量经济学

2. 英文名称：econometrics

3. 课程号：jg110290

二、 学时

总学时 54学时，其中：理论54学时，实验0学时，实践 0 学时

三、 考核方式 考试

四、 适用专业

经济学类

五、 课程简介

计量经济学是经济科学领域内的一门应用学科。它以一定的经济理论和实际统计资料为基础，应用数学、统计学方法与电脑技术，以建立计量经济模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特征的数量关系。

本课程内容以中级计量经济学为主。以经典线性模型为主，适当介绍一些适用的扩展模型。全书形成具有实用性、继承性和前瞻性特色的内容体系。本课程较为系统地介绍计量经济学的基本理论、方法、最新进展。课程共分10章，前4章介绍回归分析的基本内容及其应用问题，这是整个计量经济学的基础；第5章至第8章分别介绍建立单一计量经济模型时产生的异方差性、自相关性、多重共线性、虚拟变量等计量经济问题及其解决方法，这是全书的重点；第9章单方程回归模型的几个专题；10章介绍联立方程模型。

六、 本门课程在教学计划中的地位、作用和任务

地位：计量经济学作为一门独立的课程，于1980年后在我国高校中逐渐开设。1998年7月，被教育部高等学校经济学学科教学指导委员会确定为高等学校经济学门类各专业本科生8门共同核心课程之一。

作用：计量经济学通过把经济理论具体化、数量化，使人们能够更深刻地理解和掌握经济规律，更好地按客观规律办事；通过经济数学模型和方法的研制和开发，获得经济发展的数量表现、数量关系和数量变化的信息，为制定宏观经济政策与国家经济发展计划提

供了可靠的依据，也为微观经济主体经营管理的现代化提供了有力的支持。

教学思想：通过本课程的教学，使学生掌握计量经济学的基本原理和方法，掌握运用基本的计量经济分析方法进行实证分析的能力，并对计量经济学的历史和发展趋势有所了解。

七、 课程内容、学时分配和教学要求

1、内容和学时分配

第一章：绪论4

1、计量经济学与计量经济学模型

2、计量经济学的产生与发展 3、计量经济学的内容体系

4、建立计量经济学模型的步骤

5、计量经济学模型的应用

第二章：计量经济学的统计学基础6

1、总体、样本和随机函数

2、随机变量的数字特征

3、样本矩

4、若干重要分布

5、参数估计

第六节 假设检验

第三章：一元线性回归模型6

1、回归的含义

2、随机误差项包含的主要内容

3、参数最小二乘估计

4、最小二乘估计量的性质

5、显著性检验

6、拟合优度

7、预测

课时 课时 课时

第四章：多元线性回归模型 8课时

1、多元线性回归模型

2、多元线性回归模型的ols估计

3、ols估计量的性质

4、拟合优度

5、显著性检验

6、可线性化的非线性回归模型

第五章：虚拟解释变量回归模型 4课时

1、虚拟解释变量的性质和引入的意义

2、虚拟解释变量的引入

3、交互作用效应

4、分段回归模型

习题课

期中考试 2课时

第六章：异方差性4课时

1、异方差性概述 2、异方差性的后果

3、异方差性的检验

4、解决异方差性的办法

第七章：序列相关性 4课时

1、序列相关性的概述

2、序列相关性的后果

3、序列相关性的检验

4、具有序列相关性模型的估计

第八章：多重共线性 4课时

1、多重共线性概述

2、多重共线性的后果

3、多重共线性的检验

4、克服多重共线性的方法

第九章：计量经济学模型若干专题 6课时

1、模型选择

2、模型设定误差

3、分布滞后模型

4、格兰杰因果关系检验

5、非平稳时间序列计量建模技术初步

6、虚拟被解释变量

第十章：联立方程计量经济模型6课时

1、联立方程模型概述

2、联立方程模型的识别问题

3、联立方程模型参数的估计问题

2.要求：

（1）绪论：本章的基本要求是了解计量经济学的概念、学科地位、发展概况、研究步

（2）统计学回顾、参数估计和假设检验：复习相关内容。

（3）一元线性回归和参数估计：掌握最小二乘法，一元线性回归模型的参数估计、显著性检验、利用一元线性回归方程进行预测。

（4）多元线性回归模型：了解多元回归分析的基本思想，包括：多元线性回归模型及假定、模型的参数估计与统计性质、显著性检验、利用多元线性回归方程进行预测。

（5）回归模型的函数形式：了解能够线性化的非线性模型。