一、课程名称(中英文)
计量经济学
Econometrics
二、课程编码及性质
课程编码
专业核心课,必修
三、学时与学分
总学时:64(理论学时64)
学分: 4
四、先修课程
宏观经济学、微观经济学、概率论与数理统计、线性代数。
五、授课对象
经济学创新实验班、经济学-数学实验班、金融学、国际贸易、金融工程、经济统计学。
六、课程教学目的
以马克思主义为指导,紧密结合新时代中国特色社会主义经济发展的具体实践,培养学生对计量经济学理论工具的准确理解、融会贯通和综合运用,提升学生对经济问题的实证分析能力。
通过规范的实证分析,深化学生对中国经济发展成就、动力来源、趋势特征的理解,使学生对现实经济问题形成正确的全面的认识,提升学生对中国经济发展道路的信心、自豪感和责任意识。
七、教学重点与难点
1.教学重点:
(1)主要的统计量
主要估计量:OLS、GLS、2SLS、ML、LSDV、GMM等估计量。
主要检验统计量:t检验、F检验、LR检验、LM检验等参数约束检验;豪斯曼检验、DW检验、怀特检验等关于经典假设的检验;非平稳数据的单位根和协整检验。
(2)主要的实证分析框架
微观计量的Probit和Logit模型;宏观计量的VAR模型、非平稳时间序列分析和面板数据分析。
2.教学难点:
(1)涉及复杂数学知识的统计量
(2)课程各部分内容之间的有机联系
线性模型与非线性模型之间的适用性差异,静态面板模型与动态面板模型所面对的问题差异,平稳数据与非平稳数据的经济学意义。
八、教学方法与手段
1.教学方法
(1)内容安排重点抓两端:一端是基本概念和基本思想的深刻领悟,一端是经济学问题的综合应用。通过抓两端,贯通对整体课程知识体系的综合理解和灵活运用。
(2)强调基本理论的融会贯通和经济学含义,弱化数学推导和记忆。
2.教学手段
(1)基于模拟实验,对相关估计量和检验统计量有限样本性质进行直观展示,加深学生对计量经济学理论的感性认识。
(2)基于完整的案例分析,使学生熟悉如何建立一个完整的实证分析框架,提升学生对现实经济问题的综合分析能力。
九、教学内容与学时安排
l导论(2学时)
课程性质、计量经济学在中国的发展历史和学科地位、学习方法、参考文献。
l回归分析(4学时)
基本概念、总体回归模型、样本回归模型、仿真实验。
l一元线性回归模型(5学时)
参数估计、拟合优度、假设检验、仿真实验。
实例:中国消费函数。
l多元线性回归分析(6学时)
OLS估计、基于OLS的假设检验、ML估计、LR检验、扩展模型、分布滞后模型。
实例:货币需求分析。
l模型设定(4学时)
设定偏误、后果、检验、样本数据缺陷、仿真实验。
实例:中国城乡居民消费函数。
l向量表述(3学时)
模型、估计量、LR/Wald/LM检验。
实例:中国国债发行分析。
l多重共线性(3学时)
概念、原因、影响、检验、处理。
实例:中国GDP影响因素分析。
l异方差(4学时)
来源、影响、检验、处理。
实例:消费函数分析。
l自相关(5学时)
表现、来源。影响、检验。
实例:中国货币需求函数分析。
l离散选择模型(5学时)
虚拟变量、LPM、Probit、Logit。
实例:中国居民股票市场参与的分析。
l联立性偏误与IV估计(6学时)
内生性与联立性偏误、内生性检验、IV变量、2SLS。
实例:中国货币供求模型分析。
l平稳时间序列模型(5学时)
分布滞后模型、自回归分布滞后模型、ARMA、VAR模型。
实例:中国CPI指数分析。
l非平稳时间序列模型(6学时)
概念、单位根检验、ARIMA、谬误回归、协积、协积检验。
实例:中国商业银行利率的分析。
l面板数据模型(6学时)
面板数据、固定效应、随机效应、豪斯曼检验、静态面板数据模型LSDV和GLS估计、动态面板模型:GMM估计及J检验。
实例:中国农村居民纯收入分析实例。
十、教学参考书及文献
教材参考书:
普通高等教育“十一五”国家规划教材:计量经济学(第二版),王少平、杨继生、欧阳志刚主编,高等教育出版社,2020年。
十一、课程成绩评定与记载
课程成绩=终结性考试(70%)+课后作业(20%)+课堂表现(10%)。
终结性考试形式:闭卷