课程简介课程的定位计量经济学是经济学学科，运用数理统计和统计推断工具对经济理论所假设的关系进行实证研究.计量经济学可定义为实际经济现象的数量分析，它把经济理论、数学和统计推断视为工具，应用于经济现象的分析。
通过该课程的学习，希望能使学生掌握计量经济学的基本理论与方法，并能够建立和应用计量经济模型进行经济预测、结构分析和政策模拟评价。
具体，一是使学生具有扎实的计量经济学理论功底，为经济学其他课程的学习和进一步深入研究奠定基础；二是培养学生发现问题、解决问题的能力；三是提高学生经济计量分析能力和水平.课程内容设置该门课程对多元线性回归模型的假设、估计、检验、应用等方面进行了系统的讲解并涉及到非线性模型设定、估计及检验方法,同时对多重共线性、自相关、异方差等问题进行了系统的讨论。
此外，分别对联立方程组模型、分布滞后模型、虚拟变量回归模型、时间序列模型的相关问题进行了详细地讲授。
授课中还配有实验教学环节，学习应用相关统计应用软件进行数据分析.通过该门课程的学习,使学生能够运用建模方法对实际的经济数据进行加工、分析,找出现象间的联系，进而分析、认识、解决实际问题.课时安排，无论双语课程还是普通计量课程，一般一学期安排62个课时，包括16周每周3节的授课课时，和7周每周2节的实验课时.课时具体安排如下：《计量经济学》学时分配表实验课学时分配表按照当前每学期14—16个计算机实验课时的计划，对实验内容与课时做如下安排:计量经济学双语课程课时分配表：教学方法：理论讲授。
理论讲授介绍计量经济学的基本理论与方法；案例分析。
结合具体案例讨论计量经济方法的实际运用，对计量模型中可能存在问题的检验方法和补救措施,如何在计算软件上实现各种计量经济的基本运算上机实验、学生课外自学与课外研究相结合的教学方法。
为解决有限课时与拓展学生知识面的矛盾、培养学生自学能力，本课程部分内容采用学生课外自学、教师答疑的教学方式；课外研究则是学生在课程学习的基础上的拓展训练,主要培养学生利用计量经济方法解决实际问题的技术能力与研究能力。
《计量经济学》教学大纲适用专业：国际贸易专业课程编码：制订单位：国际贸易教研室执笔人：王彦审定时间：2016年5月30日审定：经济与管理学院一、课程说明（一）课程简介计量经济学是一门融理论性与应用性于一体的学科，是经济类专业的必修课，通过本课程的学习，使学生掌握计量经济模型的特性与建模步骤，掌握模型的参数估计及检验方法，并能够利用统计数据，建立单变量计量经济模型，及对于复杂的经济系统，建立联立方程计量经济模型。
（二）本课程的性质《计量经济学》是国际贸易专业的专业选修课。
通过本课程学习，一方面使学生掌握计量经济学的基本理论、基本概念和基本方法，为进一步学习专业课程及将来从事管理工作奠定基础；另一方面使学生能使用计量的方法分析现代经济问题，并利用确定的模型对实际经济问题进行结构分析、经济预测和政策评价。
（三）本课程教学目的及任务通过学习，要求学生从理论和实践两个方面进行掌握和运用，从理论层面掌握计量经济学的基本概念及计量模型的基本特性。
掌握计量经济模型的参数估计、统计检验的方法，并能够对联立方程计量经济模型进行模型识别及参数估计与检验。
从实践技能层面，能够根据实际经济问题设定理论计量经济模型，收集相关的数据、信息，并进行预处理。
能够利用计算机软件（Eviews软件）对实际问题的计量经济模型，利用统计数据进行参数估计及检验。
（四）本课程同其他课程的关系1.本课程的先行学习课程一般包括微积分、线性代数、统计学、经济学原理2.本课程又是学习下列课程的先行课程经济预测与决策，市场调查与预测。
（五）教学时数分配计划学时64，其中课堂教学48学时，实践教学16学时，共3.5学分。
章节教学内容学时讲授实践作业第一章绪论264第二章一元线性回归模型58第三章多元线性回归模型56第四章非线性回归模型的线性化44第五章异方差46第六章自相关426第七章多重共线性46第八章模型中的特殊解释变量446第九章联立方程模型45第十章几种典型的计量经济模型442第十一章模型的诊断与检验46第十二章非平稳经济变量与协整44合计481663（六）教材与参考书目教材：《计量经济学基础》（第四版），张晓峒.南开大学出版社.2014.12.参考书目：J.M伍德里奇.《计量经济学导论——现代观点》，中国人民大学出版社，2003.潘省初.《计量经济分析软件》，中国人民大学出版社，2006.李子奈.《计量经济学习题集》，高等教育出版社，2005.（七）考核方式学期期末采用标准化闭卷考试。
《计量经济学》课程简介06191220计量经济学 3.0Introduction to Econometrics 3-0(小学期)预修课程：数理统计面向对象：三、四年级本科生内容简介：本课程包括三个方面的内容：第一部分是基本的经典计量经济学理论与方法(主要是回归分析)，以及计量经济学理论与方法的扩展和新发展；第二部分是联立方程计量经济学模型的理论与方法以及计量经济学模型简单应用，对现实经济理解中的数量关系进行实际分析；第三部分是时间序列计量经济学模型。
课程中补充课外内容：高等时间序列计量经济学模型，主要是单位根过程的介绍与单位根过程的检验问题。
推荐教材或主要参考书：教材：《计量经济学》(第二版)李子奈、潘文卿编著，高等教育出版社；参考书：《经济计量学导论》伍超标中国统计出版社《Basic Econometrics》 D.N.Gujarati McGraw-Hill出版社《Econometrics》(3rd Edition) Badi H.Baltagi Springer出版社《Econometrics》(2nd Edition) Franco Peracchi Wiley 出版社《计量经济学》教学大纲06191220计量经济学 3.0Econometrics 3-0(长学期)预修课程：数理统计面向对象：三、四年级本科生一、教学目的和基本要求：通过该课程了解计量经济学的基本概念，理解计量经济学是一门经济学科以及在经济学科中的地位。
掌握线性单方程计量经济学理论与方法，掌握单方程计量经济学模型是一个内容广泛的体系，掌握几种主要的单方程估计方法；理解线性联立方程计量经济学模型的基本概念和有关模型识别、检验的理论与方法；掌握常用的计量经济学应用模型的理论模型和估计方法。
掌握时间序列计量经济学模型理论，了解高等时间序列计量经济学模型理论。
二、主要内容及学时分配：第一章绪论（3学时）1.计量经济学2.建立计量经济学模型的步骤和要点3.计量经济学模型的应用第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型（3学时）1.回归分析概述2.一元线性回归模型的参数估计3.一元线性回归模型的统计检验4.一元线性回归分析的应用：预测问题5.实例：时间序列问题第三章经典单方程计量经济学模型：多元线性回归模型（6学时）1.多元线性回归模型2.多元线性回归模型的参数估计3.多元线性回归模型的统计检验4.多元线性回归模型的预测5.可化为线性的多元非线性回归模型6.受约束回归第四章经典单方程计量经济学模型：放宽基本假设的模型（6学时）1.异方差性2.序列相关性3.多重共线性4.随机解释变量问题第五章经典单方程计量经济学模型：专门问题（6学时）1.虚拟变量模型2.滞后变量模型3.模型设定偏误问题4.从传统建模理论到約化建模理论第六章联立方程计量经济学模型理论与方法（6学时）1.联立方程计量经济学模型的提出2.联立方程计量经济学模型的若干基本概念3. 联立方程计量经济学模型的识别4. 联立方程计量经济学模型的估计5. 联立方程计量经济学模型若干问题的讨论第七章经典计量经济学应用模型（3学时）1.生产函数模型2.需求函数模型3.消费函数模型第八章扩展的单方程计量经济学模型（6学时）1. 变参数线性单方程计量经济学模型2. 简单的非线性单方程计量经济学模型3. 二元离散选择模型4. 固定影响平行数据模型第九章时间序列计量经济学模型（3学时）1. 时间序列的平稳性及其检验2. 随机时间序列分析模型3. 协整与误差修正模型补充内容1 单位根过程（3学时）1. 单位根过程的定义2. Wiener过程，泛函中心极限定理，连续映射定理3. 单位根过程的极限分布补充内容2 单位根过程的假设检验（3学时）1. 迪基-福勒（DF）检验法2. 菲利普斯-配荣（PP）检验法三、教学方式：课堂讲授。
《计量经济学》课程教学大纲课程代码：ABGS0106课程中文名称：《计量经济学》课程英文名称：Econometrics课程性质：必修课程学分数：3学分课程学时数：48学时授课对象：国际经济与贸易本课程的前导课程：微（宏）经济学, 线性代数、概率论、统计学等课程一、课程简介《计量经济学》是国际经济与贸易专业的必修专业基础课,其任务与目的是讲述的基本理论和知识，并为进一步学习专业课，运用数学模型方法定量分析和描述具有随机性特征的经济变量关系打下良好基础。
二、教学基本内容和要求课程教学内容：（一）导论课程教学内容：1. 什么是计量经济学：计量经济学的产生与发展，计量经济学的性质，计量经济学与其他学科的关系；2. 计量经济学的研究方法：模型设定，估计参数，模型检验，模型应用；3. 变量、数据、参数与模型：计量经济模型中的变量，计量经济学中应用的数据，参数及其估计准则，计量经济模型的建立；课程重点、难点：课程重点体现在计量经济模型中的变量，计量经济学中应用的数据，难点在于参数及其估计准则。
课程教学要求：了解计量经济学的产生与发展，理解计量经济学的研究方法以及计量经济模型中的变量，掌握参数估计准则。
（二）简单线性回归模型课程教学内容：1. 回归分析与回归方程：回归与相关，总体回归函数，随机扰动项，样本回归函数；2. 简单线性回归模型的最小二乘估计：简单线性回归模型的基本假定，普通最小二乘法(OLS) ，最小二乘估计的统计性质；3. 回归系数的假设检验，ß1和ß2回归系数的假设检验；4. 拟合优度的度量，总变差的分解，可决系数，可决系数与相关系数的关系；课程重点、难点：课程重点在于简单线性回归模型的最小二乘估计，课程难点体现在回归系数的区间估计和假设检验。
课程教学要求：了解回归分析的基本概念，理解最小二乘估计方法，掌握相关的检验。
（三）多元线性回归模型课程教学内容：1. 多元线性回归模型：模型设定，矩阵表示方式；2. 多元线性回归模型的最小二乘估计：多元线性回归模型的基本假定，普通最小二乘法(OLS) ，最小二乘估计的统计性质。
