计量经济学(英文)
《计量经济学》课程标准
《计量经济学》课程标准课程代码:P0*******课程名称：计量经济学英文名称：Econometics课程类型:专业必修课总学时：32 讲课学时：32 实践学时：0学分：2适用对象：金融工程专业先修课程：线性代数、统计学原理第一部分前言一、课程性质与地位《计量经济学》本课程为经济类专业的专业必修课。
计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的经济学分支学科，为思考和描述经济问题和政策提供了基本的研究和分析方法。
本课程的目的主要是通过教学使学生能在对经济问题进行定性分析的基础上、采用定量分析的方法建立计量经济模型，并通过模型假定的检验学会揭示社会的经济现象的规律。
二、课程基本理念《计量经济学》课程的主要特点是理论与实际应用并重，既要认真学习基本理论知识，又要注重经济计量方法在实践中的应用。
在教学中可以抛开复杂的数学计算以及繁琐的推导和证明，但要将深入浅出的理论分析贯彻始终。
其目的是，通过学习、掌握计量经济学的基本原理和常用方法，研究经济中的有关问题，训练学生运用计量方法、经济计量模型进行创造的思维方法。
并在此基础上，培养学生利用经济计量学的方法，学习和实践现代经济学的基本理论以及用定量的方法分析、解决实际经济生活中有关经济学问题的能力。
三、课程设计思路本课程作为经济类专业基础课程要求学生理解计量经济学的基本思想，掌握常用的计量经济模型，同时明确计量经济模型在经济领域中分析问题以及辅助决策的作用和功能。
通过教学旨在使学生掌握现代经济学研究和分析的基本理论与方法，能够建立和应用实用的计量经济学模型分析现实经济问题。
因此，在课程教学过程中，融计量经济学理论方法与应用模型为一体；以经典内容为主，适当引入最新的模型方法；对于理论方法，强调的是思路而不是数理推导过程；对于应用模型，重点讲授它们产生与发展的方法论。
本课程利用现代化教学手段采用电子课件进行讲授，并通过计算机辅助教学以及上机操作实验使理论教学和实际紧密结合。
计量经济学（英文）重点知识点考试必备汇编
计量经济学（英文）重点知识点考试必备汇编第一章1.Econometrics（计量经济学）：the social science in which the tools of economic theory, mathematics, and statistical inference are applied to the analysis of economic phenomena.the result of a certain outlook on the role of economics, consists of the application of mathematical statistics to economic data to lend empirical support to the models constructed by mathematical economics and to obtain numerical results.2.Econometric analysis proceeds along the following lines计量经济学分析步骤1)Creating a statement of theory or hypothesis.建立一个理论假说2)Collecting data.收集数据3)Specifying the mathematical model of theory.设定数学模型4)Specifying the statistical, or econometric, model of theory.设立统计或经济计量模型5)Estimating the parameters of the chosen econometric model.估计经济计量模型参数6)Checking for model adequacy : Model specification testing.核查模型的适用性：模型设定检验7)Testing the hypothesis derived from the model.检验自模型的假设8)Using the model for prediction or forecasting.利用模型进行预测●Step2：收集数据T hree types of data三类可用于分析的数据1)Time series(时间序列数据):Collected over a period of time,are collected at regular intervals.按时间跨度收集得到2)Cross-sectional截面数据:Collected over a period of time, are collected at regular intervals.按时间跨度收集得到3)Pooled data合并数据（上两种的结合）●Step3：设定数学模型1.plot scatter diagram or scattergram2.write the mathematical model●Step4：设立统计或经济计量模型C LFPR is dependent variable应变量C UNR is independent or explanatory variable独立或解释变量（自变量）W e give a catchall variable U to stand for all these neglected factorsI n linear regression analysis our primary objective is to explain the behavior of the dependent variable in relation to the behavior of one or more other variables, allowing for the data that the relationship between them is inexact.线性回归分析的主要目标就是解释一个变量（应变量）与其他一个或多个变量（自变量）只见的行为关系，当然这种关系并非完全正确●Step5：估计经济计量模型参数I n short, the estimated regression line gives the relationship between average CLFPR and CUNR 简言之，估计的回归直线给出了平均应变量和自变量之间的关系T hat is, on average, how the dependent variable responds to a unit change in theindependent variable.单位因变量的变化引起的自变量平均变化量的多少。
《计量经济学》教学大纲
《计量经济学》教学大纲一、课程基本信息课程编号（从教务管理系统中查找使用）：课程类别：中文名称：计量经济学英文名称：Econometrics授课对象：金融学专业本科生学分：2学时：48先修课程：经济数学、统计学建议教材：伍得里奇，计量经济学导论：现代观点，北京：中国人民大学出版社，2006参考书目（内容包括编著者、书名、出版社、出版日期）：1．Brooks, C., 金融计量经济学导论[M]. 成都：西南财经大学出版社, 2005。
2. Franses, Philip H., 商业和经济预测中时间序列模型[M]. 北京: 中国人民大学出版社, 2002。
3. Mills, Terence C., 金融时间序列的经济计量学模型(第2版) [M]. 北京：经济科学出版社，2002。
4. Greene, William H., 经济计量分析[M]. 北京：中国社会科学出版社，1998。
二、课程教学目标计量经济学是财经类本科生的专业基础课，通过本课程的学习，学生应掌握计量分析的基本理论与方法，理解计量经济分析的思想，把计量经济学模型和经济学理论、经济现实联系起来，具备一定经验研究的能力。
三、知识点1．经济数据的结构2．简单回归模型3. 普通最小二乘法4. 多元回归分析5. 高斯-马尔科夫假定、定理6. 单个总体参数的假设检验7. 参数线性组合的假设检验8. 对多个线性约束的检验9. 测度单位对估计量的影响10. 函数形式11. 二值变量12. 异方差性13. 趋势和季节性14. 平稳性和弱相依时间序列15. 高度持久序列16. 序列相关17. 稳健统计量四、教学内容与要求第一章导论课时：共2课时教学要求：通过本章的学习，使学生对什么是计量经济学有所了解；掌握数据结构的类型；熟悉经验分析的步骤；理解因果关系和其他条件不变的概念教学内容：第一节什么是计量经济学第二节经验分析的步骤第三节经济数据的结构一．横截面数据二．时间序列数据三．混合横截面数据四．综列数据五．对数据结构的评论第四节计量经济分析中的因果关系和其他条件不变第二章简单回归模型课时：共7课时教学要求：通过本章的学习，学生应掌握简单回归模型的假定，理解“线性”，熟悉OLS的操作技巧和计量模型的经济解释教学内容：第一节简单回归模型的定义第二节普通最小二乘法的推导关于术语的注解第三节 OLS的操作技巧一．拟合值和残差二．OLS统计的代数性质三．拟合优度第四节测量单位和函数形式一．改变测量单位对OLS统计量的影响二．在简单回归中加入非线性因素三．“线性”回归的含义第五节 OLS估计量的期望值和方差一．OLS的无偏性二．OLS估计量的方差三．误差方差的估计第三章多元回归分析：估计课时：共7课时教学要求：通过本章的学习，掌握高斯-马尔科夫假定，理解无偏性定理、斜率估计量抽样方差的定理和高斯-马尔科夫定理，熟悉多元回归模型的经济解释教学内容：第一节使用多元回归分析的动因一．含有两个自变量的模型二．含有K个自变量的模型第二节 OLS的操作和解释一．如何得到OLS估计值二．对OLS回归方程的解释三．OLS的拟合值和残差四．拟合优度五．简单回归和多元回归的估计值的影响第三节 OLS估计量的期望值一．在回归模型中包含了无关变量二．遗漏变量的偏误：简单情形第四节 OLS估计量的方差一．OLS方差的成分：多重共线性：OLS估计量的标准误二．估计2第五节OLS的有效性：高斯-马尔科夫定理第四章多元回归分析：推断课时：共8课时教学要求：通过本章的学习，学生应掌握经典线性模型假定、t检验和F检验，了解置信区间的构建，理解一般线性约束的检验，熟悉如何报告回归结果教学内容：第一节 OLS估计量的抽样分布第二节检验对单个总体参数的假设：t检验一．对单侧对立假设的检验二．双侧对立假设的其他假设三．检验j四．计算t检验的P值第三节置信区间第四节检验关于参数的一个线性组合的假设第五节对多个线性约束的检验：F检验一．对排除性约束的检验二．F统计量的R^2型三．计算F检验的P值四．回归整体显著性的F统计量五．检验一般的线性约束第六节报告回归结果第五章多元回归分析：其他问题课时：共6课时教学要求：通过本章的学习，学生应掌握调整的R平方、非嵌套模型、交互效应和什么情形下应该对变量进行对数变换，理解预测和残差分析教学内容：第一节数据的测度单位对OLS统计量的影响第二节对函数形式的进一步讨论一．对使用对数函数形式的进一步讨论二．含有二次式的模型三．含有交互作用的模型第三节拟合优度和回归元选择的进一步探讨一．调整R-平方二．利用调整R-平方在两个非嵌套模型中进行选择第四节预测和残差分析一．预测的置信区间二．残差分析第六章含有定性信息的多元回归分析课时：共4课时教学要求：通过本章的学习，学生应掌握虚拟变量的内涵及其经济解释、熟悉虚拟变量的交互作用项的经济解释教学内容：第一节对定性信息的描述第二节只有一个虚拟变量第三节使用多个虚拟变量第四节涉及虚拟变量的交互作用一．虚拟变量之间的交互作用二．容许出现不同的斜率三．检验不同组之间回归函数上的差别第七章异方差性课时：共6课时教学要求：通过本章的学习，学生应理解异方差的后果，熟悉稳健性统计量和异方差检验，了解加权最小二乘估计教学内容：第一节异方差性对OLS所造成的影响第二节异方差-稳健性推断第三节对异方差的检验第四节加权最小二乘估计一．除一个常数倍数外异方差是已知的二．必须估计异方差函数：可行GLS第八章时间序列数据的回归分析课时：共8课时教学要求：通过本章的学习，学生应掌握时间序列数据的性质、时间序列数据的经典假定及如何处理趋势和季节性，理解平稳性、弱相依、高度持久、I(1)、I(0)、随机游走等概念，了解序列相关和异方差的校正及稳健性统计量。
计量经济学(英文版)
b1 + b2 x t
Assumptions of the Simple Linear Regression Model yt = b1 + b2x t + e t 2. E(e t) = 0 <=> E(yt) = b1 + b2x t
1.
3. var(e t)
4.3
=
4.
5.
cov(e i,e j)
yi and e i normally distributed
4.20
b2 = S wi yi
b1 = y - b2x
(x i - x) where wi = 2 S(x i - x)
This means that b1and b2 are normal since linear combinations of normals are normal.
2 2
(4.3b)
Variance of b2
4.12
Given that both yi and ei have variance s 2, the variance of the estimator b2 is:
var(b2) =
S(x i - x)
s2
2
b2 is a function of the yi values but var(b2) does not involve yi directly.
Gauss-Markov Theorem
4.16
Under the first five assumptions of the simple, linear regression model, the ordinary least squares estimators b1 and b2 have the smallest variance of all linear and unbiased estimators of b1 and b2. This means that b1and b2 are the Best Linear Unbiased Estimators (BLUE) of b1 and b2.
计量经济学英文课件 (22)
Comparing fits of regressions
Make sure the denominator in R2 is the same - i.e., same left hand side variable. Example, linear vs. loglinear. Loglinear will almost always appear to fit better because taking logs reduces variation.
o What are the practical implications of this result?
n Transformation does not affect the fit of a model to a body of
data.
n Transformation does affect the “estimates.” If b is an estimate
Dropping a variable(s) cannot improve the fit - that is, reduce the sum of squares.
Adding a variable(s) cannot degrade the fit - that is, increase the sum of squares.
Then, uu = (y - Xd)(y-Xd) = [y - Xb - X(d - b)][y - Xb - X(d - b)] = [e - X(d - b)] [e - X(d - b)]
Expand to find uu = ee + (d-b)XX(d-b) > ee
Dropping a Variable
《计量经济学》课程教学大纲
《计量经济学》课程教学大纲英文名称：Econometric课程代码：221102004课程类别：专业核心课课程性质：必修开课学期：第四学期总学时：54（讲课：36，实验0，实践18，网络0）总学分：3考核方式：作业先修课程：高等数学、微观经济学、宏观经济学、统计学适用专业：经济学一、课程简介《计量经济学》是经济学专业的一门专业核心课程。
本课程以高等数学、宏微观经济学、统计学为先修课程，系统讲授计量经济学的基础理论、一元和多元线性回归模型、非线性回归模型的线性化、异方差、自相关、多重共线性、模型中特殊的解释变量以及Eviews基础操作等内容，为全国大学生市场调查与分析大赛以及毕业论文作理论与实践兼具的准备。
该课程分别从理论授课、软件学习以及团队实训等三个维度全面提高学生的思想水平、政治觉悟、道德品质及文化素养，重点培养学生经济学专业知识与技能，使其具有较为扎实的专业知识储备、数据分析的能力、实践与创新能力。
二、课程目标及其对毕业要求的支撑总体目标：全面提高学生的政治素养和道德品质，重点培养学生经济统计专业知识与技三、课程内容及要求第一章绪论教学内容：第一节计量经济学的定义与类型1．计量经济学的定义2．计量经济学的类型第二节计量经济学的特征1．经典计量经济学在理论方法方面特征2．经典计量经济学在应用方法方面特征第三节计量经济学的目的及研究问题的步骤1．计量经济学的目的2．计量经济学研究问题的步骤3．Eviews软件介绍学生学习预期成果：1．理解计量经济学的含义2．理解计量经济学的类型与特征3．了解计量经济学的目的及研究问题的步骤4．了解Eviews软件并下载安装成功教学重点：计量经济学的含义；计量经济学研究问题的步骤；Eviews软件介绍。
教学难点：计量经济学的含义；计量经济学研究问题的步骤。
第二章一元线性回归模型教学内容：第一节模型的建立及其假定条件1．回归分析的概念2．一元线性回归模型的介绍3．随机误差项的假定条件第二节一元线性回归模型的参数估计1．普通最小二乘法的概念2．参数估计第三节最小二乘估计量的统计性质1．线性性2．无偏性3．最小方差性第四节用样本可决系数检验回归方程的拟合优度1．总离差平方和的分解2．样本可决系数及相关系数第五节回归系数估计值的显著性检验与置信区间1．随机变量u的方差2．t检验3．置信区间第六节一元线性回归方程的预测1．点预测2．区间预测第七节案例分析1．用Eviews软件研究分析我国城镇居民年人均可支配收入与年人均消费性支出之间的关系学生学习预期成果：1．掌握回归分析的概念2．掌握随机误差项的假定条件3．掌握一元线性回归模型的参数估计4．熟悉最小二乘估计量的统计性质5．掌握用样本可决系数检验回归方程的拟合优度6．掌握回归系数估计值的显著性检验7．掌握Eviews软件的基础操作教学重点：回归分析的概念；随机误差项的假定条件；一元线性回归模型的参数估计；Eviews软件的基础操作。
计量经济学第六版第二章计算机课后答案
计量经济学第六版第二章计算机课后答案1．计量经济学是一门什么样的学科？答：计量经济学的英文单词是Econometrics，本意是“经济计量”，研究经济问题的计量方法，因此有时也译为“经济计量学”。
将Econometrics译为“计量经济学”是为了强调它是现代经济学的一门分支学科，不仅要研究经济问题的计量方法，还要研究经济问题发展变化的数量规律。
可以认为，计量经济学是以经济理论为指导，以经济数据为依据，以数学、统计方法为手段，通过建立、估计、检验经济模型，揭示客观经济活动中存在的随机因果关系的一门应用经济学的分支学科。
2．计量经济学与经济理论、数学、统计学的联系和区别是什么？答：计量经济学是经济理论、数学、统计学的结合，是经济学、数学、统计学的交叉学科（或边缘学科）。
计量经济学与经济学、数学、统计学的联系主要是计量经济学对这些学科的应用。
计量经济学对经济学的应用主要体现在以下几个方面：第一，计量经济学模型的选择和确定，包括对变量和经济模型的选择，需要经济学理论提供依据和思路；第二，计量经济分析中对经济模型的修改和调整，如改变函数形式、增减变量等，需要有经济理论的指导和把握；第三，计量经济分析结果的解读和应用也需要经济理论提供基础、背景和思路。
计量经济学对统计学的应用，至少有两个重要方面：一是计量经济分析所采用的数据的收集与处理、参数的估计等，需要使用统计学的方法和技术来完成；一是参数估计值、模型的预测结果的可靠性，需要使用统计方法加以分析、判断。
计量经济学对数学的应用也是多方面的，首先，对非线性函数进行线性转化的方法和技巧，是数学在计量经济学中的应用；其次，任何的参数估计归根结底都是数学运算，较复杂的参数估计方法，或者较复杂的模型的参数估计，更需要相当的数学知识和数学运算能力，另外，在计量经济理论和方法的研究方面，需要用到许多的数学知识和原理。
计量经济学与经济学、数学、统计学的区别也很明显，经济学、数学、统计学中的任何一门学科，都不能替代计量经济学，这三门学科简单地合起来，也不能替代计量经济学。
计量经济学(英文版).
Xi’An Institute of Post & Telecommunication Dept of Economic & Management Prof. Long
Simple Linear Regression Model y t = b1 + b 2 x t + e t
b1 + b2 x t
Assumptions of the Simple Linear Regression Model yt = b1 + b2x t + e t 2. E(e t) = 0 <=> E(yt) = b1 + b2x t
1.
3. var(e t)
4.3
=
4.
5.
cov(e i,e j)
x t c for every observation
= cov(yi,yj)
s 2 = var(yt)
= 0
6.
e t~N(0,s 2) <=> yt~N(b1+ b2x t,
The population parameters b1 and b2 are unknown population constants.
4.2
yt = household weekly food expenditures
x t = household weekly income
For a given level of x t, the expected level of food expenditures will be: E(yt|x t) =
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Methodology of Econometrics
1
立论？结论？
❖ 立论:要求给出求论的路径。 ❖ 结论:要求说明结论的来源。
❖ 自以为是的东西并不见得是真 ❖ 我们不是上帝！
2
我们的习惯是这样的吗？
❖ 结论来自感觉（象上帝） ❖ 宏观思考（象战略家） ❖ 习惯地提出政策建议（象顾问）
the quality of the data.
12
Specification of the mathematical model
❖ Yi=b1+b2*Xi 0<b2<1 ❖ Yi consumption expenditure ❖ Xi income ❖ Parameters b1 b2, b1 intercept ,b2 slope ❖ Consumption function ❖ Single equation model ❖ Multiple equation model
❖ 得争取把一个个的大、小问题搞明白再 说吧！
3
Mainstream Analysis Approaches
Normative Analysis Positiቤተ መጻሕፍቲ ባይዱe Analysis
(empirical analysis)
4
The Writer D.N.Gujarati
❖ Professor of econometrics at the Military Academy at West Point
14
Specification of the econometric model
Yi=b1+b2*Xi + u i ❖Ui disturbance, error term, random
(stochastic variable) ❖Econometric model ❖Linear regression model
❖ Postulate ( give some examples )
❖ Statement
❖ Note: hypothesis is not the same as an assumption
8
Obtaining the Data
❖ Nature ❖ Sources ❖ Limitations
9
Types of Data
Time series data: quantitative ,qualitative (dummy variable) (SATIONARY)
Cross-sectional data: (HETEROGENEITY)
Pooled data: (Panel data)
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Sources
11
Accuracy of Data
❖ Master of Commerce ❖ MBA ❖ Editorial referee ❖ Author ❖ Visiting Professor
5
What is Econometrics
❖ Empirical support to the models ❖ Quantitative analysis of actual economic
phenomena ❖ Social science in which the tools of economic
theory, mathematics, and statistical inference are applied to the analysis. ❖ Positive help ❖ Economic theory _____ measurements
econometric model ❖ Hypothesis testing ❖ Forecasting or prediction ❖ Using the model for control or policy
purposes 7
Statement of Theory or Hypothesis
15
ui Significance of Disturbance:
❖ Surrogate for all omitted variables ❖ Vagueness of theory ❖ Unavailability of data ❖ Core variables VS. peripheral variables ❖ Intrinsic randomness in human behavior ❖ Poor proxy variables ❖ Principle of parsimony ❖ Wrong functional form
6
Methodology of Econometrics
❖ Statement of theory or hypothesis ❖ Obtaining the data ❖ Specification of the mathematical model ❖ Specification of the econometric model ❖ Estimation of the parameters of the
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Terminology
Yi
❖ Dependent variable ❖ Explained variable ❖ Predictand ❖ Regressand ❖ Response ❖ Endogeous ❖ Target variable
Xi
❖ Independent variable ❖ Explanatory variable ❖ Predictor ❖ Regressor ❖ Stimulus variable ❖ Exogenous variable ❖ Control variable
❖ Non-experimental in nature ❖ Round-offs and approximations ❖ Non-response ❖ Selectivity bias ❖ Aggregate level ❖ Confidentiality ❖ The results of research are only as good