计量经济学建模案例 《计量经济学》 《计量经济学》-研究内容，《计量经济学》-建模

计量经济学_《计量经济学》 -研究内容

计量经济学_《计量经济学》 -建模和应用

计量经济模型从建模到应用一般要经过四个阶段。①定式：根据经济理论把复杂的经济关系表成可进行数理统计处理的数学模型。②估计：依靠统计推断的理论和方法，利用有限的样本资料，估测模型中结构参数的数值。估计的方法一般有最小二乘法、二阶段最小二乘法、最大似然法等。③检验：通过模型推测，检验模型的理论与假设是否正确，估计参数是否合理，分析效果的灵敏度和预测能力的大小。检验的方法有方差分析、F检验、T检验、DW检验和拟合度分析。④应用：计量经济模型一般应用于社会经济结构分析、经济预测和政策评价。

课程简介：
本课程以中级计量经济学为主，适当吸收高级水平的内容；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、最新进展以及计量经济学软件EViews。全书共分11章，前3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4章至第7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、模型设定误差以及随机解释变量等计量经济问题及其解决方法，这是全书的重点；第8章至第9章介绍分布滞后模型和时间序列分析，这部分内容是当代计量经济学研究的热点之一；第10章介绍联立方程模型，这是课程的重点内容之一；第11章介绍计量经济模型的具体应用。本书特别强调应用计量经济学软件EViews解决实际经济问题，并尽可能与中国的模型实际相结合。

计量经济学_《计量经济学》 -《计量经济学》教学大纲

（一）本课程的教学目的和要求

本课程是中级计量经济学的系统讲授。要求学生通过本课程的学习，系统掌握各类计量经济模型的设定、估计与检验方法，能够熟练运用Eviews（或某一相关软件）建模；并且能够追踪有关专业领域计量经济模型方法的新发展，尝试运用计量经济分析方法进行课题研究。

（二）大纲的教学体系

1．课程内容与学时分配。本课程54学时，每周3学时。各章内容与学时分配如下：
第一章多元线性回归模型（5学时）；
第二章异方差性（4学时）；
第三章自相关性（4学时）；
第四章多重共线性（4学时）；
第五章单方程回归模型的扩展（5学时）；
第六章滞后变量模型（4学时）；
第七章时间序列分析（8学时）；
第八章联立方程模型（10学时）；
第九章计量经济学的应用模型（10学时）
2．本课程教学方法。
计量经济学是实践性很强的课程，为经济学研究提供坚实的基础和系统的分析工具，与宏观经济学、微观经济学并列为经济学专业基础课。为了达到学以致用的目的，本课程主要采用课堂讲授、计算软件操作和专题文献研读相结合，案例分析、课堂研讨论与课外学习相结合，教师主讲与学生自讲相结合的教学方法。

教学大纲内容

第一章多元线性回归分析
第一节多元线性回归模型的估计
一、多元线性回归模型及古典假定
1．多元线性回归模型及其矩阵表示
2．模型的古典假设
二、多元线性回归模型的估计
1．参数的最小二乘估计
2．最小二乘估计量的性质
三、随机误差项方差的估计
第二节多元线性回归模型的检验
一、拟合优度检验
1．多重决定系数
2．修正的多重决定系数
二、赤池信息准则和施瓦茨准则
三、偏相关系数
四、回归模型的总体显著性检验：F检验
五、回归参数的显著性检验：t检验
第三节多元线性回归模型的预测
一、点预测
二、区间预测
第四节非线性回归模型
一、可线性化模型
1．双对数模型
2．半对数模型
3．倒数模型
4．多项式模型
5．成长曲线模型
二、非线性化模型的处理方法
三、回归模型的比较
第五节受约束回归
一、模型参数的线性约束
二、解释变量的选择
三、参数的稳定性检验：邹氏检验
第六节多元线性回归模型的计算过程及案例分析
一、多元线性回归分析的计算过程
二、案例分析

第二章异方差性
第一节异方差性的含义与产生的原因
一、异方差性的定义
二、产生异方差性的原因
第二节异方差性的影响
一、对模型参数估计值无偏性的影响
二、对模型参数估计值有效性的影响
三、对模型参数估计值显著性检验的影响
四、对模型估计式应用的影响
第三节异方差性的检验
一、图示检验法
二、戈德菲尔德――匡特检验（Goldfeld―Quandttest）
三、怀特检验（Whitetest）
四、戈里瑟检验(Glejsertest)和帕克检验（Parktest）
五、ARCH检验（自回归条件异方差检验）
第四节异方差性的解决方法
一、模型变换法
二、加权最小二乘法(WLS)
三、模型的对数变换
四、广义最小二乘法(GLS)#
第五节案例分析

第三章自相关性
第一节自相关性及其产生的原因
一、什么是自相关性
二、自相关性产生的原因
第二节自相关性的后果
一、模型参数估计值不具有最优性
二、随机误差项的方差一般会低估
三、模型的统计检验失效
四、区间估计和预测区间的精度降低
第三节自相关性检验
一、图示法
二、德宾一沃森(Durbin-Watson)检验
三、回归检验法
四、高阶自相关性检验
1．偏相关系数检验
2．布罗斯――戈弗雷检验（Breusch-Godfrey）拉格朗日检验(LagrangeMutiplicator-LM)
第四节自相关性的解决方法
一、广义差分法
二、自相关系数的估计方法
1．用DW求
2．Durbin二步估计法
3．迭代估计法
三、广义差分法的EViews软件实现过程
四、广义最小二乘法与广义差分法的关系
第五节自相关性模型的预测
第六节案例分析

第四章多重共线性
第一节多重共线性及其产生的原因
一、多重共线性(Multicollinearity)的定义
二、多重共线性产生的原因
第二节多重共线性造成的影响
一、完全共线性下参数估计量不存在
二、近似共线性造成的影响
1．增大OLS估计的方差
2．参数估计量经济含义不合理
3．变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义
4．回归模型缺乏稳定性
第三节多重共线性的检验
一、相关系数检验法(Klein判别法)
二、辅助回归模型检验
三、方差膨胀因子检验
四、特征值检验
五、根据回归结果综合判断
第四节多重共线性的解决方法
一、保留重要解释变量，去掉次要的或可替代的解释变量
二、利用先验信息改变参数的约束形式
三、变换模型的形式
四、综合使用时序数据与横截面数据
五、逐步回归法
六、增加样本容量
七、主成分回归
第五节案例分析

第五章单方程回归模型的几个专门问题
第一节虚拟变量
一、虚拟变量的概念及作用
二、虚拟变量的设置
1．虚拟变量的设置规则
2．虚拟变量的引入方式
三、虚拟变量的特殊应用
1．虚拟变量在季节调整模型中的应用
2．虚拟变量在模型结构稳定性检验中的应用
3．虚拟变量在分段回归中的应用
4．虚拟变量在混合回归中的应用
5．虚拟变量在异常值问题中的应用
第二节模型的设定误差
一、判断计量经济模型优劣的基本准则
二、模型设定误差的类型
1．模型遗漏了重要的解释变量
2．模型包含无关的解释变量
3．模型采用了不正确的函数形式
三、模型存在设定误差的后果
1．模型遗漏重要变量的后果
2．模型包含无关变量的后果
3．模型遗漏重要解释变量和引进无关解释变量的后果比较
4．模型函数形式设定错误的后果
四、模型设定误差的检验
1．模型是否包含无关解释变量的检验
2．模型遗漏重要解释变量和采用错误函数形式的检验
第三节模型变量的观测误差
一、模型变量存在观测误差的后果
二、观测误差的检验
第四节随机解释变量
一、估计量的渐近统计性质
二、随机解释变量的概念与来源
三、随机解释变量的后果
四、随机解释变量的修正方法：工具变量法
1．选择工具变量的要求
2．工具变量的应用

第六章滞后变量模型
第一节滞后模型的基本概念
一、滞后现象与产生滞后现象的原因
二、滞后变量与滞后变量模型
三、滞后变量模型的作用
第二节有限分布滞后模型及其估计
一、有限分布滞后模型估计的困难
二、有限分布滞后模型的估计方法
1．经验加权法
2．阿尔蒙法（Almon）
第三节几何分布滞后模型
一、几何分布滞后模型（Koyck模型）
二、以经济理论为基础的几何分布滞后模型：
1．自适应预期模型(AdaptiveExpectation)
2．局部调整模型
第四节自回归模型的估计
一、自回归模型估计中的问题
二、工具变量法
三、自相关的检验：德宾h检验
第五节案例分析

第七章时间序列分析
第一节时间序列的基本概念
一、时间序列
二、时间序列的数字特征
1．均值函数
2．自协方差函数
3．自相关函数
三、平稳和非平稳的时间序列
1．平稳时间序列
2．非平稳时间序列
第二节时间序列的平稳性检验
一、利用散点图进行平稳性判断
二、利用样本自相关函数进行平稳性判断
三、平稳性的单位根检验
1．单位根
2．DF检验（Dickey-FullerTest）
3．ADF检验（AugmentedDickey-FullerTest）
第三节协整理论与误差修正模型
一、单整
二、协整
1．协整(cointegration)的概念
2．协整理论的重要意义
3．协整的检验
三、误差修正模型(ECM)
1．误差修正模型
2．误差修正模型的建立
第四节Granger因果关系检验
一、因果关系分类
二、格兰杰(Granger)因果关系检验
第五节向量自回归模型(VAR)
一、向量自回归模型(VAR)的概念
二、向量自回归模型(VAR)的估计
三、脉冲响应函数
第六节案例分析

第八章联立方程组模型
第一节联立方程组模型的基本概念
一、联立方程组模型及其特点
二、联立方程组模型的变量类型
1．内生变量
2．外生变量
3．前定变量
三、联立方程组模型的类型
1．结构式模型
2．简化式模型
3．递归模型
第二节联立方程组模型的识别
一、识别的概念
二、识别的类型
1．不可识别
2．恰好识别
3．过度识别
三、识别条件
1．识别的阶条件
2．识别的秩条件
3．模型识别的一般做法
四、其它判别准则
第三节联立方程组模型的估计
一、联立方程偏误
二、递回模型的估计
三、恰好识别模型的估计：间接最小二乘法（ILS）
四、过度识别模型的估计：两阶段最小二乘法（TSLS）
第三节案例分析

第九章计量经济学的应用
第一节生产函数模型
第二节成本函数模型
第三节需求函数模型
第四节消费函数模型
第五节投资函数模型
第六节宏观计量经济模型及其构建方法
第七节计量经济模型的评价与应用
第八节案例分析

三、教材及主要参考书

（一）教材
[1]马树才计量经济学沈阳：辽宁大学出版社，2000.
[2]李子奈.计量经济学（第二版）.北京：高等教育出版社，2005.
[3]孙敬水.计量经济学教程.北京：清华大学出版社、北京交通大学出版社，2005.
[4]王文博.计量经济学.北京：西安交通大学出版社，2004.
（二）主要参考书目
[1]赵国庆.计量经济学（第二版）.北京：中国人民大学出版社，2005.
[2]朱平芳.现代计量经济学.上海：上海财经大学出版社，2004.
[3]贺铿.经济计量学教程.北京：中国统计出版社，2001.
[4]谢识予，朱弘鑫.高级计量经济学.上海：复旦大学出版社，2005.
[5]张晓峒.计量学经济分析（修订版）.天津：南开大学出版社，2003
[6]张定胜.计量经济学.武汉：武汉大学出版社，2000.
[7]李子奈，叶阿忠编著.高等计量经济学.北京：清华大学出版社，2000.
[8]张晓峒.计量学经济软件EViews使用指南(第二版).天津：南开大学出版社，2004.
[9]易丹辉.数据分析与Eviews应用.北京：中国统计出版社，2003.
[10]汪同三主编.数量经济学前沿.北京：社会科学文献出版社，2001.
[11]GujaratiD.N.BasicEconomertrics,4rded.McGraw-HILL.2001.
[12]RobertS.Pindyck&DanielL.Rubinfeld.EconomertricModelsandEconomicForecasts.4rded.McGraw-HILL.1998.
[13]JeffreyM.Wooldridge.IntroductoryEconomertrics:AModernApproach.2nded.Thomson,South-Western.2003.
[14]JamesH.Stock,MarkW.Watson.IntroductointoEconomertrics.PearsonEducation.Inc.2003.
[15]计量经济学杂志：《JournalofEconometrics》、《Econometrica》
[16]国外其他相关学术刊物，如《JournalofMacroeconomicsAppliedFinancialEconomics》、《TheAmericanEconomicReview》
[17]国内相关学术刊物《经济研究》、《统计研究》、《数量经济技术经济研究》、《世界经济》、《经济学季刊》上有关计量经济分析的论文。

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