计量经济学教案
计量经济学的教案设计-2024鲜版
高维数据建模
高维数据建模将成为计量经济学的重要研究方向， 如何处理高维数据中的稀疏性、共线性等问题，以 及发展适用于高维数据的统计推断方法将是一个重 要挑战。
跨学科交叉融合
计量经济学将与更多学科进行交叉融合，如金融学、 环境经济学等，拓展应用领域并丰富研究内容。
2024/3/28
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THANKS
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数理统计基础
样本空间与随机样本，统计量与抽样分布，点 估计与区间估计，假设检验与置信区间等概念 和方法。
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经典线性回归模型及其应 用
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一元线性回归模型建立与检验
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模型建立
01
通过收集样本数据，确定自变量和因变量，建立一元线性回归
模型。
参数估计
当存在多重共线性时，可以采用 逐步回归、岭回归、主成分回归 等方法进行处理。
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04
时间序列分析方法及实践
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时间序列数据特点及处理方法
连续性
数据随时间连续变化。
趋势性
数据可能呈现出长期趋势。
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时间序列数据特点及处理方法
季节性
数据可能因季节因素而波动。
统计检验法：运用ADF检验、PP检验 等统计方法进行平稳性检验。
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单位根过程
定义：单位根过程是指一个时间序列 的随机过程，其特征方程具有单位根。
影响：单位根过程可能导致传统的t检 验和F检验失效，需要采用特殊方法进 行估计和检验。
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ARIMA模型构建和预测
计量经济学教学案
实证数据导入与处理技巧
在导入实证数据时，用户需要注意数据格式、变量定义等问题，确保数 据导入正确无误。
对于缺失值、异常值等数据处理问题，EViews提供了多种处理方法，如 插值法、删除法等，用户可以根据实际情况选择合适的方法进行处理。
在数据处理过程中，用户还可以利用EViews的数据转换功能，对数据进 行标准化、对数化等变换，以满足模型分析的需要。
参数检验方法
包括t检验、F检验等，用于检验模型参数是否显著以及模型拟合优 度等。
非线性回归模型应用案例分析
经济学领域
应用非线性回归模型分析经济增长、消费需求等经济现象，揭示经 济规律。
医学领域
应用逻辑回归模型分析疾病与各种因素之间的关系，为疾病预防和 治疗提供依据。
环境保护领域
应用多项式回归模型预测环境污染物的扩散和变化趋势，为环境保护 提供决策支持。
回归结果输出与解读方法
在EViews中，用户可以通过回归分析 得到模型的参数估计结果、统计检验量 等信息，这些信息对于评估模型拟合优 度、解释变量影响程度等具有重要意义。
用户可以通过EViews的输出窗口查看 回归结果，包括回归系数、标准误、t 值、p值等指标，同时还可以输出回归
方程、残差图等辅助信息。
计量经济学教学案
contents
目录
• 计量经济学概述 • 计量经济学基础概念 • 线性回归模型及应用 • 非线性回归模型及应用 • 时间序列分析方法及应用 • 计量经济学软件操作实践
01 计量经济学概述
计量经济学定义与特点
定义
计量经济学是运用统计推断方法对经济变量之间的关系进行数值估计和检验的 一门经济学分支学科。
03
组合预测法
04
计量经济学教案
第一章计量经济学概述本章概要本章将介绍计量经济学的基本问题，通过本章的学习，您可以：1.知道什么是计量经济学；2.明确计量经济学研究的对象及其与相关学科的关系；3.了解计量经济模型、数据等基本概念；4.了解计量经济学研究问题的一般方法。
第一节什么是计量经济学一、计量经济学的定义英文“Econometrics”一词最早是由挪威经济学家、第一届诺贝尔经济学奖获得者拉格纳•费瑞希（Ragnar•Frich）于1926年仿照“Biometrics”（“生物计量学” ）提出来的。
中文译名有两种：经济计量学与计量经济学。
前者是从英文直译而来，试图从名称上强调它是一门研究经济计量方法论的学科；后者试图通过名称强调它是一门经济学科。
本教材采用后一种译名“计量经济学”。
1930年费瑞希、荷兰经济学家丁伯根（Tinbergen）等和一些国家的经济学家在美国成立了“计量经济学会”，并于1933年该学会创办了《计量经济学》杂志。
在这个杂志的创刊号上费瑞希说：“统计学、经济理论和数学三个方面观点的每一种观点本身都不是充分条件，三者的统一才是强有力的工具，正是由于这三者的统一才构成了计量经济学”。
可见，计量经济学是经济理论、数学和统计学相结合的一门综合性学科。
具体地说，计量经济学就是在经济理论的指导下，以客观事实为依据，运用数学和统计学的方法，借助于计算机技术从事经济关系与经济活动数量规律的研究，并以建立和应用计量经济模型为核心的一门经济学科。
而且必须指出，这些计量经济模型是具有随机性特征的。
在这个定义中，强调以下几点：1.计量经济学是一门应用经济学，是以经济现象为研究对象的；2.计量经济学目的在于揭示经济关系与经济活动数量规律；3.计量经济学是经济理论、统计学、数学三者的综合；4.计量经济学核心内容是建立和应用计量经济模型。
二、计量经济学与其它相关学科的关系计量经济学是经济理论、统计学、数学的综合，它与相关学科的关系可图示如下：计量经济学数理统计学经济统计学数理经济学统计学数学经济理论图1.1 计量经济学与相关学科的关系图1.1.1表明计量经济学是数理经济学、经济统计学和数理统计学的交集，而数理经济学是经济理论与数学的交集，数理统计学是数学和统计学的交集，经济统计学是经济理论与统计学的交集。
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参数估计
利用面板数据估计方法进行参数估计，如最小二乘 法、广义最小二乘法等。
数据收集
收集多个国家经济增长率和贸易开放度的历史 数据。
面板数据模型建立
建立经济增长与贸易开放度的面板数据模型，包 括固定效应模型、随机效应模型等。
模型检验
进行模型的统计检验，包括Hausman检验、LM 检验等。
结果解释
解释模型结果，分析不同国家经济增长与贸易开放度之 间的关系及其影响因素。
课程安排与考核方式
课程安排
本课程包括理论讲授、实验操作和案例分析三个环节，其中理论讲授主要介绍计量经济学基本理论和 方法，实验操作帮助学生掌握常用计量软件的使用，案例分析则通过实际案例培养学生运用所学知识 解决问题的能力。
考核方式
本课程采用平时成绩和期末考试成绩相结合的考核方式。平时成绩包括课堂表现、作业完成情况等， 期末考试成绩则采用闭卷考试形式，重点考察学生对计量经济学基本理论和方法的掌握情况。
随机化原则
消除系统性误差，使实验结果具有代表性。
局部控制原则
通过控制其他因素，突出实验因素对结果的影响。
实验设计类型
包括完全随机设计、随机区组设计、析因设计、正交设计等。
案例分析：经典线性回归模型应用实例
案例背景
分析某地区房价与居民收 入之间的关系。
模型建立
建立房价与居民收入的经 典线性回归模型。
固定效应模型与随机效应模型
固定效应模型
固定效应模型假设所有的包含个体随机 误差项的解释变量是外生的，即与个体 随机误差项不相关。固定效应模型又分 为个体固定效应模型、时点固定效应模 型和个体时点双固定效应模型。
VS
随机效应模型
随机效应模型假设所有的解释变量都是内 生的，即与个体随机误差项相关。随机效 应模型又分为个体随机效应模型、时点随 机效应模型和个体时点双随机效应模型。
计量经济学教案
吉首大学
计量经济学课程教案
周次第1周课次第2次课时 2 时间任课教师
周次第2周课次第3次课时 2 时间任课教师
周次第3周课次第4次课时 2 时间任课教师
周次第3周课次第5次课时 2 时间任课教师
周次第4周课次第6次课时 2 时间任课教师
周次第5周课次第7次课时 2 时间任课教师
周次第5周课次第8次课时 2 时间任课教师
周次第6周课次第9次课时 2 时间任课教师
周次第7周课次第10次课时 2 时间任课教师
周次第7周课次第11次课时 2 时间任课教师
周次第8周课次第12次课时 2 时间任课教师
周次第9周课次第13次课时 2 时间任课教师
周次第10周课次第14次课时 2 时间任课教师
周次第11周课次第15次课时 2 时间任课教师
周次第11周课次第16次课时 2 时间任课教师
周次第12周课次第17次课时 2 时间任课教师。
计量经济学教案
特点
以经济理论为基础，运用数学和统计学 方法进行实证分析。
计量经济学的重要性
为经济政策制定提供科学 依据
计量经济学可以通过实证分析，为经济政策 制定提供可靠的数据支持和科学依据。
促进经济学科的发展
计量经济学的发展推动了经济学科的定量化、精确 化和科学化，提高了经济学科的研究水平和质量。
计量经济学教案
目录
• 计量经济学概述 • 计量经济学的研究方法 • 线性回归模型 • 非线性回归模型 • 时间序列分析 • 计量经济学在实践中的应用
01
计量经济学概述
定义与特点
定义：计量经济学是应用数学、统计学 和经济学方法，对经济现象进行定量分 析和预测的一门学科。
通过建立经济模型，揭示经济变量之间 的数量关系和变化规律。
非线性回归模型的转换与应用
非线性回归模型的转换
对于某些非线性回归模型，可以 通过变量替换或函数变换将其转 化为线性回归模型，从而简化问 题的求解。
非线性回归模型的应用
非线性回归模型在经济学、金融 学、生物学、医学等领域有着广 泛的应用，如预测股票价格、分 析生物种群增长规律等。
非线性回归模型的优缺点
通过最大似然估计法来估计逻辑回归模型的 参数。
逻辑回归模型的应用场景
逻辑回归模型广泛应用于金融、医疗、社会 科学等领域的分类问题。
D
指数回归模型
指数回归模型的基本概念
指数回归模型是一种描述因变量与自变量之 间指数关系的非线性回归模型。
指数回归模型的数学表达式
指数回归模型的数学表达式为 y = a * exp(bx)，其中a和b为模型参数。
时间序列的类型
【大学课件】《计量经济学》Econometrics电子教案
一、课程简介1.1 课程定位《计量经济学》是经济学、金融学、统计学等相关学科的专业基础课程，旨在培养学生运用经济学理论、统计学方法和数学工具分析经济现象的能力。
通过本课程的学习，使学生掌握经济学数据分析的基本思路、方法和技术，为后续专业课程学习和科研工作打下坚实基础。
1.2 课程目标（1）理解计量经济学的基本概念、原理和方法；（2）掌握运用EViews、Stata等软件进行数据分析的基本技能；（3）能够独立完成经济学实证研究论文的写作。
二、教学内容2.1 引言部分介绍计量经济学的基本概念、学科体系、发展历程和应用范围。
2.2 经典线性回归模型讲解单方程线性回归模型、多元线性回归模型、回归分析的基本假设及检验方法。
2.3 回归诊断与改进分析回归模型的诊断方法，如多重共线性、异方差性、自相关性等，并介绍相应的改进措施。
2.4 非线性模型介绍非线性模型的基本形式、估计方法及应用，如对数线性模型、多项式回归模型等。
2.5 时间序列模型讲解时间序列的基本概念、平稳性检验、自相关函数和偏自相关函数，以及ARIMA模型、VAR模型等。
三、教学方法与手段3.1 教学方法采用课堂讲授、案例分析、上机操作、小组讨论相结合的教学方法，注重培养学生实际操作能力和独立思考能力。
3.2 教学手段利用多媒体课件、网络资源、软件操作演示等手段，提高课堂教学效果和学生的学习兴趣。
四、课程考核与评价4.1 考核方式课程考核分为平时成绩和期末成绩两部分，平时成绩包括课堂表现、作业完成情况等，期末成绩包括书面考试和上机操作考试。
4.2 评价方法根据学生课堂参与度、作业完成质量、上机操作熟练度和期末考试成绩，全面评价学生的学习效果。
五、教学进度安排5.1 课时安排共计32课时，其中理论讲授24课时，上机操作8课时。
5.2 教学进度第1-4周：引言及经典线性回归模型；第5-8周：多元线性回归模型、回归诊断与改进；第9-12周：非线性模型；第13-16周：时间序列模型。
计量经济学正本书教案全套电子教案完整版教学教案
课程名称：计量经济学课程性质：专业基础课授课内容：第一章绪论
课程性质：专业基础课
授课内容：第二章一元线性回归模型
课程名称：计量经济学
课程性质：专业基础课
授课内容：第三章多元线性回归模型
授课对象：全校经管类二（三）年级本科生
课程名称：计量经济学
课程性质：专业基础课
授课内容：第四章回归分析专题
授课对象：全校经管类二（三）年级本科生
1i i
X +μ 1i X αβ=+i i X +μ
其次，我们引入课程思政案例，讨论计量经济学的经典应用：）贸易开放与经济增长。
其次，将分位数回归与经典线性回归进行比较；
接着，着重介绍分位数回归估计方法（详见书本）以及分位数回归模型的检验：拟合优度检验、约束回归检验、斜率相等检验、斜率对称性检验。
最后，引用一个对我国农村居民消费行为分析的分位数回归的应用实例，进一步说明分位数回归在实际经济分析中的应用价值。
课程名称：计量经济学
课程性质：专业基础课
授课内容：第五章放宽基本假定的模型
授课对象：全校经管类二（三）年级本科生
课程名称：计量经济学
课程性质：专业基础课
授课内容：第六章工具变量法
授课对象：全校经管类二（三）年级本科生
课程名称：计量经济学
课程性质：专业基础课
授课内容：第七章时间序列分析
授课对象：全校经管类二（三）年级本科生
课程名称：计量经济学
课程性质：专业基础课
授课内容：第八章面板数据模型
授课对象：全校经管类二（三）年级本科生
课程名称：计量经济学
课程性质：专业基础课
授课内容：第九章计量经济学综合实验
授课对象：全校经管类二（三）年级本科生。
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中央财经大学本科课程教案（2007—2008学年第二学期）
学院统计学院
课程名称计量经济学
适用专业信息专业
课程类型必修课
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