教学大纲

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在线资源

课程资源：

  • 教学课件（课堂ppt、实验指导书…）

  • 统计软件（EVieWs、mathtype、office…）

  • 参考图书

教学活动：

  • 实验上机作业

  • 实验指导视频…

  • 教学答疑

软件材料

熟练掌握一门计量软件。

EViews软件（课程指定软件）：

R软件（选用，自学）

  • Adler, J. R in a Nutshell (2ed) [M], Reilly, 2012.

  • Crawley, M. J. The R Book (2nd) [M], Wiley, 2013.

stata软件（选用，自学）：

考核方式

  • 期末成绩（60%）：闭卷考试（务必带上科学计算器）

  • 平时成绩（10%）：考勤+随堂提问

  • 上机实验（30%）：7次实验作业

理论课内容

  • 第1章 导论（2学时）

    • 1.1 科学哲学简介*

    • 1.2 计量经济学的方法论基础*

    • 1.3 计量经济学的内容体系

    • 1.4 计量经济学建模步骤和要点

  • 第2章 一元回归分析：基本思想(4学时)

    • 2.1 一个假设的例子

    • 2.2 总体回归函数的概念

    • 2.3 “线性”一词的含义

    • 2.4 总体回归函数

    • 2.5 随机平扰顶的含义

    • 2.6 样本回归函数

    • 2.7 说明性例子

  • 第3章 一元回归分析：估计问题（4学时）

    • 3.1 普通最小二乘法

    • 3.2 经典线性回归模型: 最小二乘法的基本假定

    • 3.3 最小二乘估计的精度就标准误

    • 3.4 最小二乘估计量的性质:高斯-马尔可夫定理

    • 3.5 判定系数:“似合优度”的一个度量

    • 3.6 说明性例子

  • 第4章 一元回归分析：正态假设（2学时）

    • 4.1 随机干扰项的概率分布

    • 4.2 随机干扰项的正态性假设

    • 4.3 在正态性假设下OLS估计量的性质

    • 4.4 极大似然法

  • 第5章 一元回归分析：推断与预测（4学时）

    • 5.1 区间估计: 一些基本思想

    • 5.2 回归系数的置信区间

    • 5.3 回归误差方差的置信区间

    • 5.4 假设检验: 置信区间方法

    • 5.5 假设检验: 显著性检验方法

    • 5.6 假设检验:一些实际操作问题

    • 5.7 回归分析与方差分析

    • 5.8 回归分析的应用:预测问题

    • 5.9 报告回归分析的结果

    • 5.10 评价回归分析的结果

  • 第6章 一元回归分析：模型选择（2学时）

    • 6.1 过原点回归

    • 6.2 尺度与测量单位

    • 6.3 标准化变量的回归

    • 6.4 对数模型

    • 6.5 倒数模型

    • 6.6 函数形式的选择

  • 第7章 多元回归分析：估计问题（4学时）

    • 7.1 三变量模型:符号与假定

    • 7.2 对多元回归方程的解释

    • 7.3 偏回归系数的含义

    • 7.4 偏回归系数的OLS与ML估计

    • 7.5 多元判定系\(R2\)与多元相关系数R

    • 7.6 \(R^2\)及调整\(R^2\)

  • 第8章 多元回归分析：推断与预测（4学时）

    • 8.1 多元回归中的假设检验

    • 8.2 检验关于个别偏回归系数的假设

    • 8.3 检验样本回归的总显著性

    • 8.4 检验两个回归系数是否相等

    • 8.5 受约束的最小二乘法:检验线性等式约束条件

    • 8.6 检验回归模型的结构或稳定性:邹至庄检验

    • 8.7 用多元回归做预测

    • 8.8 假设检验: 似然比、瓦尔德与拉格朗日乘数检验

  • 第9章 虚拟变量回归模型（4学时）

    • 9.1 虚拟变量的性质

    • 9.2 ANOVA 模型

    • 9.3 含有两个定性变量的ANOVA模型

    • 9.4 同时含有定性和定量回归元的回归: ANOVA模型

    • 9.5 邹至庄检验的虚拟变量方法

    • 9.6 使用虚拟变量的交互效应

    • 9.7 季节分析中虚拟变量的使用

    • 9.8 分段线性回归

  • 第10章 放宽经典假设：多重共线性（6学时）

    • 10.1 多重共线性的性质

    • 10.2 出现完全多重共线性 时的估计问题

    • 10.3 出现“高度”但“不完全”多重共线性的估计问题

    • 10.4多重共线性的理论后果

    • 10.5 多重共线性的实际后果

    • 10.6 说明性的例子

    • 10.7 多重共线性的侦察

    • 10.8 补救措施

    • 10.9 多重共线性一定是坏事吗?

  • 第11章 放宽经典假设：异方差性（6学时）

    • 11.1 异方差的性质

    • 11.2 出现异方差性时的OLS 估计

    • 11.3 广义最小二乘法

    • 11.4 出现异方差性时使用OLS的后果

    • 11.5 异方差性的侦察

    • 11.6 补救措施

    • 11.7 总结性的例子

    • 11.8 谨防对异方差性反应过度

  • 第12章 放宽经典假设：自相关性（6学时）

    • 12.1 自相关的性质

    • 12.2 出现自相关时的OLS估计量

    • 12.3 自相关出现时的BLUE

    • 12.4 出现自相关时使用OLS的后果

    • 12.5 说明案例：工资与生产率

    • 12.6 侦察自相关

    • 12.7 补救措施

    • 12.8 模型误设与纯粹自相关

    • 12.9 OLS与FGLS和HAC

实验课安排

序号 实验主题 学时
Lab 1 EViews软件入门与基本操作 4
Lab 2 一元线性回归及参数估计 4
Lab 3 模型函数形式与模型选择 4
Lab 4 多元线性回归及矩阵运算 4
Lab 5 虚拟变量模型的设置和处理 4
Lab 6 多重共线性的检验与处理 4
Lab 7 异方差模型的检验和处理 4
Lab 8 自相关模型的检验和处理 4
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Last updated on Apr 27, 2019