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本着边教边学边考核的教考统一的原则,把笔试考核和论文考核结合起来,对学生进行理论与实际相结合的全方位素质训练,同时对课程的重点和难点进行螺旋式反复强化讲解。
本课程每学期的第12周前后将进行一次闭卷的期中考试,同时结合所学内容作一个期末课程设计。
本课程总分为100分。
成绩评估方式考察平时、期中测验、期末测验三方面的表现,从而综合性的考察学生的学习情况。
平时成绩考核学生的出勤、发言和作业完成情况,占总成绩30%;
期中考核为闭卷考试,成绩占总成绩40%;
期末考核采用论文形式,占总成绩30%o
财经类本科《计量经济学》课程侧重于传授计量经济学方法在经济问题研究中应用的初步技能。
主要讲授①建立计量经济模型的基本理论与方法;
②如何基于相关经济理论和实际观察数据,针对所研究的问题初步运用计量经济工具;
③通过计量经济模型,初步解释经济问题中各变量之间的关系,学习怎样分析经济现象内在规律性,通过建立计量经济模型,预测其未来发展趋势;
④对相关经济理论的适用性和经济政策的有效性进行检验与评价的初步知识。
本课程实验教学的主要目的,需要在掌握计量经济学基本的理论和方法的基础上,将计量经济学的应用与计算机有效地结合起来,学会利用计量经济分析软件,建立、检验、分析计量经济模型,并能对模型进行结构分析、经济预测、政策评价。
要求学生基于Eviews计量分析软件完成七个实验。
实验1,经济计量学软件Eviews的基本使用;
实验2,简单线性回归模型的估计、检验和预测;
实验3,多元线性回归模型的估计、检验;
实验4,多重共线性的检验与处理;
实验5,异方差性的检验与处理;
实验6,自相关模型的检验与处理;
实验7,联立方程组模型的估计、识别和预测。
本课程期末课程(论文)设计,要求学生完成一个实证分析的完整过程,得到计量经济分析的实践训练。
针对某一经济活动对象,收集真实的样本观测值;
根据经统计学知识,结合建立模型分析的需要,对数据进行分析和处理;
独立建立一个单方程多元线性回归计量经济学模型,并完成模型的检验、修正和估计;
对结果进行必要的结构分析、经济预测或政策评价。
具体要求分为八个方面,1、确定题目:
思考实证分析的对象,并确认是自己感兴趣的领域,在自己的知识结构背景下,能够难驾驭对该问题的较为深刻的理解和分析,并能采集到所需的真实的样本观测数据。
2、文献综述:
通过文献检索,搜寻自行选题领域内已有的研究成果,阅读、思考,分析和归纳总结包含在文献中的不同思路和不同方法,并确定自己的研究思路和分析方法。
3、模型设定:
(1)根据经济行为理论,建立语义模型(逻辑模型),并陈述依据。
(2)根据语义模型,选择正确的变量,陈述选择这些变量的主要原因和想法。
(3)根据经济行为理论和样本数据所显示出的变量间关系,命名变量,建立描述这些变量之间关系的数学表达式,即理论模型。
4、收集数据:
确定能够有助于完成问题分析的数据类型和时期,收集真实的数据,考察样本容量和数据质量,必要时根据模型建立的要求,对数据进行必要的处理。
用表格形式给出样本观测数据,注明样本数据的来源。
5、参数估计:
应用Eviews软件对模型进行参数估计。
6、模型检验:
对模型进行经济意义检验和相关检验,下列检验是必须的:
(1)因果关系检验,
(2)相关性检验,(3)显著性检验,(4)多重共线性检验,(5)异方差检验,(6)序列相关检验;
7、模型修正:
根据检验结果,选择正确的方法进行必要的模型修正。
并用规范格式表达最终模型。
8、模型应用:
对模型进行合理的经济解释,并根据需要进行恰当的结构分析、经济预测、政策评价。
本课程把经济学,统计学,数学等课程完美结合起来。
对学生综合能力要求较高,实际教学过程中,教师注意采用讨论式,启发式教学方式的尝试。
正确对待教学过程中来自学生的反馈信息。
三、教学进度表
授课进度表
周别
授课
次数
授课章节
主要授课内容
课时
作业、测验、实验及其他安排
1
2
第一章导论
介绍课程总论、学习及考核要求、参考书等§
1.1什么是计量经济学§
1.2计量经济学的研究步骤§
1.3变量、数据、参数与模型
4
建立Eviews工作文件,数据编辑,描述数据特征
第二章简
单线性回
归模型
§
2.1回归分析与回归方程§
2.2简单线性回归模型的最小二乘估计
一元线性回归模型的估计
3
〜
2.3回归系数的区间估计和假设检验§
2.4拟合优度的度量
一元线性回归模型的检验课外作业1
2.5回归预测§
2.6案例分析
一元线性回归模型的预测
5
第三章多
元线性回
上机操作1§
3.1多元线性回归模型及古典假定§
3.2多元线性回归模型的估计(上)
完成实验报告1
6
3.2多元线性回归模型的估计(下)
多元线性回归模型的估计和检验
(1)
7
3.3多元线性回归模型的检验§
3.4多元线性回归模型的预测§
3.5案例分析
多元线性回归模型的估计和检验
(2)课外作业2
8
第四章多
重共线性
4.1什么是多重共线性§
4.2多重共
线性的后果
完成实验报告2
9
上机操作2§
4.3多重共线性的检验
多重共线性模型
4.4多重共线性的补救措施§
4.5实例分析
的检验与处理课外作业3
10
上机操作3
完成实验报告3
11
第五章异方差性
期中考试§
5.1异方差性的含义与产生的背景§
5.2异方差性对模型的影响
异方差模型的检
验与处理课外作
业4
12
5.3异方差性的检验§
5.4异方差性的补救措施§
5.5实例分析
开始布置计量经
济学期末课程设计的基本要求
13
第六章自相关性
6.1自相关性的概念§
6.2自相关性的后果§
6.3自相关性检验§
6.4自相关性的补救措施§
6.5实例分析
自相关模型的检
验与处理课外作业5
14
上机操作4
完成实验报告4
15
第七章分
布滞后模
型与自回
7.1分布滞后模型与自回归模型的基本概念§
7.2分布滞后模型及其估计§
7.3自回归模型的构建§
7.4自回归模型的估计
分布滞后模型的估计课外作业6
16
第十章联
立方程组模型
10.1联立方程组模型概述§
10.2联立方程组模型的识别§
10.3联立方程组模型的估计
10.1联立方程组模型概述§
10.2联立方程组模型的识别§
10.3联立方程组模型的估计
17
学生独立完成课程设计老师课外答疑
18
19
20
四、考核方式及比例
平时成绩考核学生的出勤、发言和作业完成情况,占总成绩30%;
期中考核成绩占总成绩40%;
期末考核占总成绩30%-平时考核学生的出勤和课堂表现,包括实验报告共布置6次作业。
期中测验采用闭卷考试形式,时间定在每学期的13周左右。
期末测验采用论文形式。
该考核方式有助于教学目标的实现。
五、教案设计
第一章绪论
相关章节内容
第一讲导论
教学目的与要求
通过教学让学生
了解:
计量经济学的基本概念,计量经济学的内容体系以及本课程涉及的内容,计量经济学的主要应用,建立与应用计量经济学模型的工作步骤,学习计量经济学的重要性。
掌握:
计量经济学是一门经济学科以及在经济学科中的地位,在建立与应用计量经济学模型的每一步骤中应注意的关键,为什么说计量经济学是经济学理论、数学和经济统计学的结合。
应用:
将本绪论的知识用于指导全课程的学习。
重点与难点
计量经济学的内涵与外延(定义、特点、性质;
与其他学科的区别);
计量经济学建模的四步十二点;
计量经济学的一些基本范畴(数据、变量、参数(估计准则)、模型(类型))。
教学方式
课堂讲授
参考资料
教材及习题,网络资源可参考:
1、西南财经大学计量经济学精品课程网站
2、清华大学计量经济学精品课程网站
3、东北财经大学计量经济学精品课程网站:
4、复旦大学计量经济学精品课程网站
作业
1、为什么在计量经济模型中要引入随机扰动项?
2、为什么样的经济模型才是比较好的计量经济模型?
为什么要对参数进行估计?
3、为什么对估计出参数的计量经济模型还要进行检验?
4、对计量经济模型应当进行哪些方面的检验?
5、利用计量经济模型作经济预测和政策分析有什么异同?
6、什么是被解释变量和解释变量?
什么是内生变量和外生变量?
7、时间序列数据与横截面数据有什么不同?
各举一个例子说明什么是时间序列数据、截面数据、混合数据、虚拟变量数据?
8、对模型中参数的估计为什么要确定一定的估计准则?
9、对模型中参数的估计有哪些最基本的要求?
10、无偏性的本质特征是什么?
11、最小方差性的本质特征是什么?
12、什么是均方误差?
均方误差的作用是什么?
13、计量经济模型建立的基本依据是什么?
14、运用计量经济学方法研究经济问题的完整步骤是什么?
15、建立计量经济模型的基本思想是什么?
备注
实验一经济计量学软件Eviews的基本使用
实验目的:
熟悉Eviews软件基本使用功能。
实验要求:
快速熟悉软件描述统计量和线性回归分析的功能。
实验原理:
软件使用。
实验数据:
我国1978—1997年的财政收入和国民生产总值统计数据。
实验步骤:
一、启动软件包
二、创建工作文件
三、输入和编辑数据
四、由组的观察查看序列的数据特征
五、回归分析(按实验教材进行模仿操作)
六、保存研究成果(工作文件)
第二章简单线性回归模型
这部分是课程是学习单方程计量经济学模型的基础,应以双变量模型的简单形式,让学生掌握计量经济学的基本概念和方法,通过教学,要求学生达到:
回归与相关的关系;
回归分析的本质;
总体回归函数与样本回归函数的实质和联系;
线性回归的基本假定及其意义。
普通最小二乘法估计及其性质;
参数的点估计与区间估计;
对参数假设检验的方法;
拟合优度的意义和作用;
对应变量个别值和平均值的点预测与区间预测的方法。
运用Eviews软件进行双变量回归分析的具体操作。
总体回归函数、模型与样本回归函数、模型(基本概念、联系、区别);
古典假设(基本概念(多种提法、组成)、几何意义),与后续部分的联系;
最小二乘原则及最小二乘方法;
回归系数的具体估计方法;
最小二乘估计量的数值性质;
最小二乘估计量的统计性质;
参数估计的正态分布、t-分布和F-分布的知识;
有关回归参数估计的
统计分布;
与回归参数有关的统计知识;
回归系数的显著性检验和依据P-值进行的判断;
回归系数的区间估计,与显著性检验的联系与区别;
总变差的分解,自由度的计算;
多元线性回归模型的情形(自由度);
可决系数,与相关系数的关系;
与多元情形中(多重)可决系数的关系;
课堂讲授、上机操作
教材及习题,网络资源可参考(XX搜索即可):
1、运用计量经济学方法研究经济问题的主要步骤是什么?
你是如何理解的?
2、计量经济模型参数估计的准则是什么(试用自己的语言叙述)。
3、对随机扰动项作了哪些基本(古典)假定?
这些假定有何作用?
4、古典假定条件下的最小二乘估计式有哪些统计性质?
这些统计性质对统计量、t统计量、F统计量的构成为什么是必要的?
5、计量经济学中总体回归模型和样本回归模型的意义是什么?
其矩阵和非矩阵表示法是什么?
说明收入对消费的一元线性回归参数农1、龙的经济意义;
若通过样本数据得到r2=0.96,r=0.98,试述这两个数字说明了什么问题?
实验二简单线性回归模型的估计、检验和预测
掌握一元线性回归模型的估计、检验、预测方法。
选择方程进行一元线性回归;
进行经济、拟合优度、参数显著性和方程显著性等检验;
预测解释变量和应变量。
普通最小二乘法(OLS);
拟合优度的判定系数R2检验和参数显著性检验等;
经济计量学预测原理。
一、加载工作文件;
二、选择方程;
三、一元线性回归;
四、经济检验;
五、统计检验;
六、回归结果报告;
七、得到解释变量的值;
八、预测应变量的值
第三章多元线性回归模型
这部分是课程的重点和主要内容,通过教学,要求学生达到:
多元线性回归模型产生的背景,多元线性回归模型的基本理论与方法,普通最小二乘法基本的参数估计过程的矩阵描述、推导、证明和结论。
多元线性回归模型的基本假设及其意义,模型参数的最小二乘估计及模型的统计检验,多元线性回归分析的基本方法。
运用Eviews软件进行多元线性回归分析的具体操作。
多元回归模型的矩阵表达式,与非矩阵表达式的区别与联系;
多元回归模型古典假设的矩阵表达式,与一元情形的比较;
采用离差形式的多元(二元)回归模型参数估计方法;
多元回归模型随机扰动项方差的估计;
多元回归模型参数最小二乘估计量的性质;
多重可决系数和修正可决系数;
多元回归模型的方程显著性检验、参数显著性检验;
Eviews结果报告中各变量相互间的关系;
对Eviews回归结果的经济意义分析;
多元回归模型有关的数学公式的证明;
教材及习题
课堂教学
实验三多元线性回归模型的估计、检验
掌握多元线性回归模型的估计和检验方法。
选择方程进行多元线性回归。
普通最小二乘法(OLS)。
一、选择方程
1、作散点图;
2.进行因果关系检验
二、多元线性回归
1、作普通最小二乘法估计;
2、观察回归结果报告中的可决系数、
t检验值、F检验值等;
3、根据检验值进行拟合优度检验和显著性检验;
4、修正模型。
第四章多重共线性
通过课程的学习,要求学生达到:
多重共线性的概念,实际经济问题中的多重共线性问题,
多重共线性的后果及对模型的影响。
检验多重共线性的主要方法,多重共线性的补救措施。
能够应用Eviews软件进行多重共线性的检验和修正。
多重共线性的概念及经济意义;
不同程度多重共线性的后果(后果的文字描述、公式描述);
多重共线性的诊断思路,与异方差性、自相关性的区别;
多重共线性的补救措施(思路、做法),与异方差性、自相关性的区别。
教材,习题,另外可参考网络资源(XX搜索即可):
5、浙江工商大学计量经济学精品课程网站
6、成都理工大学计量经济学精品课程网站
7、合肥工业大学计量经济学精品课程网站
8、广东商学院计量经济学精品课程网站
9、贵州财经学院计量经济学精品课程网站
无
实验四多重共线性的检验与处理
掌握多重共线性模型的检验和处理方法。
了解辅助回归检验和掌握R2值与值检验及解释变量相关系数检验;
了解变量变换法和掌握先验信息法。
R2值与检验、解释变量相关系数检验和辅助回归检验;
先验信息法和变量变换法。
一、R2值和值检验
二、解释变量相关系数检验
三、辅助回归检验
四、用先验信息法对回归多重共线性进行处理
五、用变量变换法对回归多重共线性进行处理
第五章异方差性
异方差性的概念,经济现象中的异方差性,异方差性的后果及对模型的影响。
检验异方差性的主要方法,异方差性的补救措施。
能够应用Eviews软件进行异方差性检验和修正。
异方差性的基本概念及经济意义;
异方差性的后果(后果的文字描述、公式描述);
注意对显著性检验的影响,与自相关进行比较分析;
检验异方差性的基本思路(文字描述、公式描述);
与检验自相关性的基本思路进行比较;
异方差的Goldfeld-Quandt检验法;
异方差的White检验法及其应用;
异方差的ARCH检验法及其应用;
这些方法的共性和特性;
这些检验方法的前提条件;
异方差的其他检验法及其应用;
广义最小二乘法的基本思想,与加权最小二乘法、广义差分法的关系;
弥补异方差性的基本思路,与弥补自相关的基本思路的关系;
加权最小二乘法的基本思路与Eviews的实现,(异方差性判别与补救处理时)的Eviews结果解释;
课堂讲授、讨论发言
网上教学资源
1、黄海波主编,《计量经济学精要习题集》,机械工业出版社2005年3月版。
2、潘文卿、李子奈,《计量经济学习题集》,高等教育出版社2005年4月版。
作业,实验
实验五异方差性的检验与处理
掌握异方差模型的检验与处理方法。
熟悉图形法检验和掌握Park或Glejser检验;
理解同方差性变换,掌握加权最小二乘法(WLS)。
。
图形法检验、Park检验和Glejser检验;
加权最小二乘法(WLS)、同方差性变换和广义最小二乘法(GLS)。
一、图形法检验
从回归的残差趋势图和残差散点图上看回归的残差是否存在异方差。
二、Park检验
三、Glejser检验
四、用WLS法进行回归
第六章自相关性
序列相关的概念,实际经济问题中的序列相关性,序列相关性的后果及对模型的影响。
检验序列相关性的主要方法,序列相关性的补救措施。
能够应用Eviews软件进行序列相关性检验和修正。
自相关的基本概念及经济意义;
自相关性的后果;
与异方差性的后果进行比较;
检验自相关性的基本思路(文字描述、公式描述);
自相关的D-W检验法;
弥补自相关的基本思路;
广义差分法法的思路,Cochrane-Orcutt法;
德宾两步估计法;
对Eviews关于随机扰动项的自相关性分析判断的结果解释;
1、达摩达尔.N.古扎拉蒂,《计量经济学基础》,中国人民大学出版社,2005年4月第1版。
2、罗伯特.S.平狄克,《计量经济模型与经济预测》,机械工业出版社,2002年4月版。
实验六自相关模型的检验与处理
掌握自相关模型的检验、处理方法。
熟悉图形法检验和掌握DW检验;
理解广义差分变换和掌握迭代法。
图形法检验和DW检验;
广义差分变换、迭代法和广义最小二乘(GLS)。
一、图形法检验
1、观察REV对GDP回归的残差趋势图和残差散点图;
2、观察EXB对REV回归的残差趋势图和残差散点图;
3、SLC对GDP回归的残差趋势图和残差散点图;
二、DW检验
三、自相关的广义差分变换处理
四、自相关的迭代法和广义最小二乘(GLS)处理。
第七章随机解释变量问题
第七章分部滞后模型
三种分部滞后模型的概念,实际经济问题中的滞后变量问题,滞后效应的后果及对模型的影响。
有限分布滞后模型的修正措施。
能够应用Eviews软件进行阿尔蒙法对有限分布滞后模型进行处理和修正。
滞后效应的经济
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