计量经济学 教学大纲.doc

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1、计量经济学教学大纲（第二次修订） 课程名称： 计量经济学 院 部： 统计与数学学院 系 （室）： 数量经济系 课程名称：计量经济学开设对象：全校经济学类与管理学类各专业课程性质：专业基础课课程类别：必修（或选修）授课时数：418=72（学时）（含机房教学与实习18学时）学分：4学分教学方式：课堂讲授、案例讨论、机房实验教学手段：多媒体教学指定教材：计量经济学，李子奈 潘文卿 编著，高等教育出版社，2005年12月第三版。计量经济学实验，袁建文 主编， 科学出版社，2008年8月第一版。部分参考教材：1、计量经济学，孙敬水 编著，清华大学出版社，2004年9月第一版。2、计量经济学精要，美 达莫

2、达尔N.古扎拉提著，机械工业出版社，2000年7月第二版。3、计量经济学模型与经济预测，美 罗伯特S.平狄克丹尼尔L.鲁宾费尔德著，机械工业出版社，2000年9月第4版。4、计量经济学基础，美 达莫达尔N.古扎拉提 中国人民大学出版社，2005年4月第四版。5、统计学原理，李洁明、祁新娥著，复旦大学出版社，2005年12月第二版。6、统计学，袁卫 曾五一 庞浩 主编，高等教育出版社，2004年9月第二版。课程说明本课程是经济学类各专业的8门共同核心课程之一,应作为必修课程和考试课程列入各专业的教学计划。通过课程教学，使学生达到：1、了解现代经济学特征，了解经济数量分析课程在经济学课程体系中的地

3、位，了解经济数量分析在经济学的发展和实际经济工作中的作用；2、掌握基本的计量经济学理论与方法，并对计量经济学理论与方法的新发展有概念性的了解；3、能够建立并应用简单的计量经济学模型，包括使用常用的计量经济学软件；4、具有进一步学习与应用计量经济学理论、模型的基础和能力。本课程教学中应注意的问题是：1、本课程的先修课程为微积分、线性代数、概率论与数理统计、微观经济学、宏观经济学以及经济统计学。在本课程中用到的、属于先修课程教学基本要求范围知识，尤其是必需的教学基础知识不出现在课程内容中，由学生自己复习与学习。2、将课程定位于初级与中级之间的水平上。计量经济学按照内容深度一般分为初级、中级和高级三

4、个层次。初级以计量经济学的数理统计学基础知识和经典的线性单方程模型理论和方法为主要内容；中级以用矩阵描述的经典的线性单方程模型理论与方法、经典的线性联立方程模型理论与方法，以及传统的应用模型为主要内容；高级以扩展的单方程模型理论与方法、非线性模型理论与方法，以及动态计量经济学理论与方法为主要内容。考虑到在我国高等院校本科阶段，一般只设置一个层次的计量经济学课程，而且学生具备数理统计学基础，所以将课程定位于初级和中级之间的水平上。3、理论与应用并重。计量经济学按照研究对象可以分为理论计量经济学和应用计量经济学。理论计量经济学以计量经济学的理论与方法为主要内容，强调方法的数学基础，侧重于模型方法的

5、数学证明与推导；应用计量经济学则以计量经济学的理论与方法的应用为内容，强调应用模型的经济学和经济统计学基础，侧重于建立与应用模型过程中实际问题的处理。本课程将在初级与中级之间的水平上理论与应用并重。4、在理论方法部分，重在基本原理和方法思路，尽量精简复杂的数学推导与证明。5、加强综合练习。通过综合练习，给学生以理论、方法与应用的综合能力，并学会使用一种常用的计量经济学软件包。综合练习不占课内学时。本课程建议教学时数：课内学时：72或36（每周4、2），课内/外学时比：1：2编 写 说 明计量经济学是国家教育部规定的经济学专业的8门核心课程之一，主要介绍用计量经济学的模型再现经济系统基本概念、基

6、本原理和基本方法，计量经济学突破了传统经济学理论和方法的局限，在回归分析理论与方法的基础上，发展了对经济系统进行定量分析技术与方法，能够将抽象的经济学理论关系用具体的数学模型在现在人们眼前，可以最大限度地保持经济系统中各个变量之间的真实关系，保证分析的客观性和准确性。通过计量经济学课程的学习和掌握，有助于增强经济学的实证分析能力、拓展和深化经济学等课程的学习和理解。通过本门课程的学习，学生应能掌握“计量经济学”、“计量经济学模型”、“时间序列数据”、“截面数据”、“经济检验”、“统计检验”、“计量经济学检验”、“结构分析”、“政策评价”、“回归分析”、“回归函数”、“回归模型”“随机干扰项”、

7、“最佳线性无偏估计”、“拟合优度检验”、“可决系数”、“异方差性”、“序列相关性”、“多重共线性”、“随机解释变量问题”、“工具变量”、“模型设定偏误”、“虚拟变量”、“滞后变量模型”、“变量”、“结构式模型”、“简化式模型”、“结构参数”、“模型的识别”、“结构条件”、“间接最小二乘法”、“两阶段最小二乘法”、“完全信息最大似然法”、“生产函数”、“要素替代弹性”、“技术进步”、“需求函数”、“效用函数”、“消费函数”、“虚假回归”、“平稳随机过程”、“自回归”、“单整”、“滑动平均模型”、“协整”等基本概念以及“最小二乘法”、“拟合优度检验”、“方程显著性检验”、“变量显著性检验”、“异方

8、差性检测”、“序列相关性检测”、“多重共线性的检测”、“模型识别”、“间接最小二乘法”、“两阶段最小二乘法”、“完全信息最大似然法”等基本方法与基本理论；了解“计量经济学”的演变过程以及在这个过程中的主要代表人物（R.Frish 、R.Klein、J.Tinbergen、Engle、C.W.J.Granger）的主要理论和贡献，计量经济学的应用领域；掌握计量经济学模型的参数估计、统计检验、（异方差性、序列相关性、多重共线性等）计量经济学检验、模型识别、联立方程模型的参数估计、生产函数的主要内容及其方法；在熟练掌握上述内容的基础上，应能利用有关理论和方法，分析解决经济学的定量分析具体问题，并初步

9、掌握计量经济学解决问题的方法与步骤。教学过程中任课教师应注意以下问题：1注重培养学生思维的逻辑性和系统性以计量经济学体系的六大部分:经典单方程回归模型、放宽基本假定的模型、单方程计量经济学模型的专门问题、联立方程计量经济学模型理论与方法、经典计量经济学应用模型和时间序列计量经济学模型为主线，注重前后内容之间的逻辑性，章与章之间内容相关性。这样做的目的是将计量经济学作为一个具有统一性的和系统性的知识体系介绍给学生。2计量经济学理论与方法的最新进展计量经济学理论与方法是发展中的理论，处在不断地完善和发展的过程中。教学过程中，不仅要将教材所涉及的内容传授给学生，还应该应用“计量经济学”的知识，对一些

10、经济学问题给予理论上的深入，使学生深刻感受到计量经济学理论与方法的综合性，并将计量经济学发展的一些前沿理论融入教学中，增进课程学习的思想性和前瞻性。3将案例教学有机融入教学过程计量经济学是一门实践性、系统性和理论性较强的综合课程，案例教学能够有效增进学生对理论的学习和理解，增强学生的分析问题和解决问题的能力。4有效检验学生所学内容的掌握情况教材每章都附有思考题、习题等，以此作为检验学生学习状况，同时还可增加其它习题，让学生结合经济学理论对数据分析的结果做出合理解释，并提出创新性的建议，巩固所学理论知识。5.介绍并帮助学生学会使用一种统计软件计量经济学发展到今天，离开计算机的辅助，要想做出有影响

11、的成果是不可想象的。因此，帮助学生掌握一种统计软件，既是目的的要求也是过程的需要。本课程建议学时数为：72学时由于计量经济学理是一门综合性非常强的课程，需要具有统计学、数学、经济学的基本理论和方法的相关知识，建立在经济行为理论、统计指标、数理统计的基础之上，因此，计量经济学课程，作为经济学专业中最为重要的核心课程之一，应该先期开设的课程有：微积分、高等代数、概率论与数理统计、统计学、西方经济学和计算机应用基础等，这样不仅保证了计量经济学理论与方法学习的系统性，同时也保证其课程学习的连续性。课时分配表章 节教 学 内 容学时安排第一章 绪论一、计量经济学二、建立计量经济学模型的步骤和要点三、计量

12、经济学模型的应用4第二章 经典单方程计量经济学模型：一元线性回归一、回归分析概述二、一元线性回归模型的参数估计三、一元线性回归模型的统计检验四、一元线性回归分析的应用8第三章 经典单方程计量经济学模型：多元线性回归一、多元线性回归模型二、多元线性回归模型的参数估计三、多元线性回归模型的统计检验四、多元线性回归模型的预测五、可划为线性的多元非线性回归模型8第四章 经典单方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型一、异方差性二、序列相关性三、多重共线性四、随机解释变量问题16第五章 经典单方程计量经济学模型：专门问题一、虚拟变量二、滞后变量模型6第六章 联立方程计量经济学模型理论与方法一、联立方程计量

13、经济学模型的提出二、联立方程计量经济学模型的若干基本概念三、联立方程计量经济学模型的识别四、联立方程计量经济学模型的估计五、联立方程计量经济学模型若干问题的讨论8第七章 经典单方程计量经济学应用模型一、生产函数模型二、需求函数模型三、消费函数模型8第八章 扩展的单方程计量经济学模型一、变参数线性单方程模型二、简单的非线性单方程计量经济学模型三、二元离散选择模型4第九章 时间序列计量经济学模型一、时间序列的平稳性及其检验二、随机时间序列模型三、协整与误差修正模型8目 录第一章 绪论第一节 计量经济学第二节 建立计量经济学模型的步骤和要点第三节 计量经济学模型的应用第二章 经典单方程计量经济学模型

14、：一元线性回归第一节 回归分析概述第二节 一元线性回归模型的参数估计第三节 一元线性回归模型的统计检验第四节 一元线性回归模型的应用第三章 经典单方程计量经济学模型：多元线性回归第一节 多元线性回归模型第二节 多元线性回归模型的参数估计第三节 多元线性回归模型的统计检验第四节 多元线性回归模型的预测第五节 可划为线性的多元非线性回归模型第六节 受约束回归第四章 经典单方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型第一节 异方差性第二节 序列相关性第三节 多重共线性第四节 随机解释变量问题第五章 经典单方程计量经济学模型：专门问题第一节 虚拟变量第二节 滞后变量模型第六章 联立方程计量经济学模型理论与方

15、法第一节 联立方程计量经济学模型的提出第二节 联立方程计量经济学模型的若干基本概念第三节 联立方程计量经济学模型的识别第四节 联立方程计量经济学模型的估计第五节 联立方程计量经济学模型若干问题的讨论第七章 经典计量经济学模型第一节 生产函数模型第二节 需求函数模型第三节 消费函数模型第八章 扩展的计量经济学第一节 变参数线性单方程计量经济学模型第二节 简单的非线性计量经济学模型概述第三节 二元离散选择模型第九章 时间序列计量经济学模型第一节 时间序列的平稳性及其检验第二节 随机时间序列分析模型第三节 协整与误差修正模型教学要求及教学要点 一、绪 论教学要求：这部分是课程的纲：了解：计量经济学的

16、基本概念，计量经济学的内容体系以及课程涉及的内容，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个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。教学要点：（一）计量经济学1、计量经济学（1）计量经济学的由来和发展（2）计量经济学的研究对象和任务2、计量经济学模型（1）模型（2）经济数学模型（3）计量经济学模型3、计量经济学的内容体系（1）理论计量经济学和应用计量经济学（2）广义的计量经济学和狭义的计量经

17、济学（3）微观计量经济学和宏观计量经济学4、计量经济学是一门经济学科（1）从计量经济学的定义看（2）从计量经济学的研究对象和任务看（3）从建立与应用计量经济学模型的过程看5、计量经济学在经济学科中的地位（1）从计量经济学在经济学发展中的历史作用看（2）从现代经济学的特征看（3）从现实经济研究中数量分析的重要性看（二）建立计量经济学模型的步骤1、理论模型的设计（1）变量的选择（2）理论关系的设定（3）待估参数数值范围的拟定（4）虚拟变量的引入2、样本数据的搜集（1）时间序列数据、截面数据、虚拟变量数据（2）样本数据的质量：完整性、准确性、可比性、一致性3、模型参数的估计（1）参数估计的任务（2）

18、参数估计的方法4、模型的检验（1）经济意义的检验（2）统计检验（3）计量经济学检验（4）预测检验5、建立计量经济学模型过程中几个关键（1）相关分析、回归分析和因果分析的区别与联系（2）经济学理论、数学方法和数据的正确应用（3）计量经济学应用软件的应用（三）计量经济学模型的应用1、经济结构分析（1）结构分析的含义和重要性（2）结构分析的方法（3）为什么计量经济学模型可以用于结构分析2、经济预测（1）经济预测的含义和重要性（2）经济预测的方法（3）为什么计量经济学模型可以用于经济预测（4）计量经济学模型用于经济预测面临的挑战3、经济政策评价（1）政策评价的含义与重要性（2）计量经济学模型的“经济政

19、策实验室”作用4、经济理论检验与发展（1）为什么计量经济学模型可以用于经济理论的检验（2）为什么计量经济学模型可以用于发展经济理论 二、经典计量经济学模型：一元线性回归模型教学要求：这部分是课程的基础和重要内容，应该占课程内学时的1/9以上。通过教学，要求学生达到：了解：一元线性回归模型的基本理论与方法，描述、推导和证明与普通最小二乘法有关的参数估计过程和结论，应用计量经济学软件进行一元线性回归模型的普通最小二乘估计，独立完成建立一元线性回归模型的全过程工作。掌握：关于一元线性回归模型的基本假设，最小二乘法、最大或然法的基本原理，以及二者间的区别；以最小二乘法估计回归系数和总体的方差；一元线性

20、回归模型的统计检验；软件包的使用。应用：应用所学的知识，在本部分教学结束后独立完成一个综合练习，自己选择研究对象，自己建立理论模型，自己收集样本数据，进行模型的估计和检验，最后提交一篇报告。教学要点：（一）回归分析概述1、回归分析基本概念（1）变量间的相互关系（2）相关分析与回归分析2、总体回归函数3、随机干扰项（1）随机干扰项（2）引入随机干扰项的原因4、样本回归函数（二）一元线性回归模型的参数估计1、一元线性回归模型的基本假定2、参数的普通最小二乘估计(OLS)（1）普通最小二乘原理（2）普通最小二乘原理的数学表达（3）普通最小二乘参数估计量计算公式的推导（4）用离差形式表示普通最小二乘参

21、数估计量计算公式2、最大似然估计法(ML)（1）最大似然原理（2）似然函数与对数似然函数（3）最大似然估计的数学表达式（4）在满足基本假设的情况下，最大似然估计与普通最小二乘估计是等价3、参数估计量的性质（1）无偏性的含义（2）证明：满足基本假设的情况下，普通最小二乘估计量是无偏性估计量（3）有效性的含义（4）证明：满足基本假设的情况下，普通最小二乘估计量是有效性估计量4、一元线性回归模型的参数估计实例（1）建立一个实际的一元线性回归模型（2）用计算器完成参数估计量的计算（3）用软件包（例如Eviews5.0）完成参数估计量的计算5、参数估计量的概率分布和随机误差项方差的估计（1）参数估计量的

22、概率分布（2）随机误差项的方差估计（三）一元线性回归模型的统计检验1、拟合优度检验（1）总离差平方和的分解（2）可决系数2、变量的显著性检验（1）假设检验（2）变量的显著性检验3、方程的显著性检验4、参数的置信区间（四）一元线性回归模型的应用：预测问题1、条件均值或个别值的点估计2、条件均值或个别值的置信区间（1）总体条件均值预测值的置信区间（2）总体个别值的预测值的置信区间三、经典计量经济学模型：多元线性回归模型教学要求：这部分是第二部分的延续与扩展，是学习其他章节内容的枢纽性知识，通过本章的教学与学习，应该使学生：了解：多元线性回归的参数估计的最小二乘法、最大似然法和矩法估计的原理、方法和

23、公式的推导；多元线性回归模型的应用；受约束回归。掌握：多元线性回归模型及其矩阵表示；多元线性回归模型的基本假定；多元线性回归模型的参数估计OLS及其估计量的统计性质；多元线性回归模型的统计检验。应用：自己拟定研究的问题，搜集数据，使用统计软件(EViews6.0)估计、检验模型并写成报告。教学要点：（一）多元线性回归模型1、多元线性回归模型（1）定义与符号（2）矩阵表示2、多元线性回归模型的基本假定（二）多元线性回归模型的参数估计1、普通最小二乘估计（1）普通最小二乘估计过程和结果的非矩阵表示（2）普通最小二乘估计过程和结果的矩阵表示2、参数估计量的性质（1）普通最小二乘参数估计量无偏性证明过

24、程的矩阵表示（2）普通最小二乘参数估计量有效性证明过程的矩阵表示3、样本容量问题（1）最小样本容量（2）满足基本要求的样本容量4、多元线性回归模型的参数估计实例（1）建立一个实际的多元线性回归模型（2）用软件包（例如Eviews）完成最小二乘参数估计量的计算（三）多元线性回归模型的统计检验1、拟合优度检验（1）拟合优度检验的检验对象（2）总体平方和、残差平方和和回归平方和的概念和计算（3）R平方统计量的计算（4）修正的R平方统计量的计算（5）对检验标准的认识2、方程的显著性检验（1）假设检验（2）方程显著性检验的检验对象（3）F统计量的计算（4）方程显著性的F检验过程（5）从T统计量与F统计量

25、的关系对拟合优度检验的再认识3、变量显著性检验（1）变量显著性检验的检验对象（2）T统计量的计算（3）变量显著性的t检验过程4、多元线性回归模型参数的置信区间1、参数估计量的置信区间（1）参数估计量置信区间的计算（2）如何缩小参数估计量的置信区间（四）多元线性回归模型的预测1、截距的置信区间2、斜率的置信区间（五）可划为线性的多元线性回归模型1、模型的类型与变换（1）倒数模型、多项式模型与变量的直接置换法（2）幂函数模型、指数函数模型与函数变换法（3）复杂函数模型与级数展开法2、可划为线性的非线性回归实例（六）受约束回归1、模型参数的线性约束2、对回归模型增加或减少变量四、经典单方程计量经济学

26、模型：放宽基本假定的模型教学要求：本章是对经典计量经济学模型的丰富，是最具计量经济学特色的内容之一，与第二、第三部分一起组成了经典计量经济学的主题内容。通过本章的教学，应保证学生：了解：异方差性、序列相关性、多重共线性以及随机解释变量问题产生后果的证明。解决随机解释变量问题的方法。掌握：异方差性的定义、实际经济问题中的异方差性、异方差的危害、异方差的检测和补救措施；序列相关性的定义、实际经济问题中的序列相关性、序列相关性的危害、序列相关性的检测和补救措施；多重共线性的定义、实际经济问题中的多重共线性、多重共线性的危害、多重共线性的检测和补救措施；随机解释变量问题的定义、实际经济问题中的随机解释

27、变量问题、随机解释变量的后果、随机解释变量的补救措施。应用：各搜集一组数据，检测异方差性、序列相关性和多重共线性并设法解决之，写出报告。教学要点：（一）异方差性1、异方差2、实际经济问题中的方差性（1）随机误差项的方差随解释变量观测值增大而增大的例子（2）随机误差项的方差随解释变量观测值增大而呈U型变化的例子（3）随机误差项的方差随解释变量观测值增大而无规律变化的例子（4）以截面数据为样本往往存在异方差性3、异方差性的后果（1）参数估计量的非有效（2）变量的显著性检验失去意义（3）模型的预测失效 4、异方差性的检验 （1）检验方法的思路 （2）图示检验法 （3）帕克检验与戈里瑟检验 5、异方差

28、的修正 （1）用解释变量观测值的函数作权的加权最小二乘法 （2）用随机误差项方差矩阵作权数的加权最小二乘法 （3）一般加权最小二乘法的步骤 （4）软件包（例如Eviews6.0）中一般加权最小二乘法的应用（二）序列相关 1、序列相关 2、实际经济问题中的序列相关 （1）经济变量固有的惯性 （2）以时间序列数据作为样本往往存在序列相关 （3）模型设定的偏误 （4）数据的“编造” 3、序列相关性的后果 （1）参数估计量非有效 （2）变量的显著性检验失去意义 （3）模型的预测失效 4、序列相关的检验 （1）检验方法的思路 （2）回归检验法 （3）图示法 （4）拉格朗日乘数法 （5）一阶序列相关（自相

29、关）的DW检验 （a）DW统计量的计算 （b）从DW统计量的计算公式理解为什么可以用于一阶序列相关的检验 （c）检验步骤 (d )前提 5、序列相关的补救 （1）广义最小二乘法 （2）广义差分法 （3）随机误差项相关系数的估计 （4）软件包（例如Eviews6.0）中广义差分法的应用 （5）普通最小二乘法、加权最小二乘法是广义最小二乘法的特例 8、虚假序列相关问题 （1）什么是虚假序列相关 （2）如何避免虚假序列相关问题（三）多重共线性 1、多重共线性（1） 定义（2） 实质 2、实际经济问题中的多重共线性(1)经济变量相关的共同趋势(2)滞后变量的引入(3)样本资料的限制 3、多重共线性的后

30、果 （1）完全共线性下普通最小二乘参数估计量不存在 （2）一般共线性下普通最小二乘参数估计量非有效 （3）参数估计量经济意义不合理 （4）变量的显著性检验失去意义 （5）模型预测失效 4、多重共线性的检验 （1）判定系数法 （2）逐步回归法 5、克服多重共线性的方法 （1）排除引起共线性的变量 （2）差分法（四）随机解释变量问题 1、随机解释变量（1） 随机解释变量与误差相互独立（2） 随机解释变量与误差项同期无关但异期相关（3） 随机解释变量与随机误差项相关 2、实际经济问题中的随机解释变量问题 （1）滞后被解释变量作解释变量 （2）随机解释变量与随机误差项不相关的例子 （3）随机解释变量与

31、随机误差项相关的例子 3、随机解释变量问题的后果 （1）随机解释变量与随机误差项不相关的情形 （2）随机解释变量与随机误差项在小样本下相关，在大样本下渐进无关的情形 （3）随机解释变量与随机误差项高度相关的情形 4、工具变量方法 （1）工具变量方法的概念 （2）工具变量的选取 （3）工具变量的应用 （4）关于工具变量法参数估计量的正规方程组 （5）工具变量法参数估计量的矩阵表示 （6）软件包（例如Eviews）中工具变量方法的应用 五、经典单方程计量经济学模型：专门问题教学要求：这部分主要介绍如何将定性因素对经济系统的影响加入到计量经济学模型中来，以及两种实际中很有用途的特殊模型。这部分内容的

32、学习可以在很大程度上强化学生实际运用模型的能力。通过教学，使学生达到：了解：模型设定偏误问题和约化建模理论掌握：虚拟变及其设定的原则、参数估计；滞后变量模型；格兰杰因果关系检验应用：选择一个需要设定虚拟变量的问题，并收集数据完成建模工作。教学要点：（一）虚拟变量模型1、虚拟变量的引入（1） 加法方式（2） 乘法方式（3） 临界指标的虚拟变量的引入2、虚拟变量的设置原则（1） 设置原则（2） 虚拟变量模型的参数估计（二）滞后变量模型1、滞后变量模型（1） 滞后效应与产生滞后效应的原因（2） 滞后变量模型2、分布滞后模型的参数估计（1） 困难（2） 修正估计方法3、自回归模型的参数估计（1） 自回

33、归模型的构造（2） 自回归模型的参数估计4、格兰杰因果关系检验六、联立方程计量经济学模型理论与方法 教学要求：本部分是课程的重点内容之一。 了解：线性联立方程计量经济学模型的概念，线性联立方程模型的矩阵表示，有关模型识别的概念和实用的识别方法，几种主要的单方程估计方法（间接最小二乘法、工具变量法、两阶段最小二乘法）的原理和应用。 掌握：运用矩阵描述、推导和证明间接最小二乘法、工具变量法和两阶段最小二乘法有关的过程和结论；为什么在实践中经常应用普通最小二乘法估计线性联立方程计量经济学模型；联立方程计量经济学模型系统检验理论与方法。 应用：应用所学的知识，在本章结束前独立完成一个综合练习，建立一个

34、35个方程的中国宏观经济模型，自己建立理论模型，自己收集样本数据，采用几种方法应用计量经济学软件包（例如Eviews6.0）进行模型的估计，对结果进行分析，最后提交一篇报告。 教学要点：（一）联立方程计量经济学模型的提出 1、经济研究中的联立方程计量经济学问题 （1）经济系统中变量之间互为因果关系 （2）模型系统中变量之间互为解释变量 2、计量经济学方法中的联立方程问题 （1）每个方程中的随机解释变量问题 （2）利用全部变量的信息 （3）利用方程之间的相关性信息问题（二）联立方程计量经济学模型的若干基本概念 1、变量 （1）内生变量 （2）外生变量 （3）先决变量 2、结构式模型 （1）一个简

35、单的结构式模型实例 （2）结构式方程和结构式参数 （3）结构式模型的矩阵表示 （4）完备的结构式模型 3、简化式模型 （1）一个简单的简化式模型实例 （2）简化式方程和简化式参数 （3）简化式模型的矩阵表示 4、参数关系体系 （1）参数关系体系的概念 （2）参数关系体系的实例 （3）参数关系体系的矩阵表示（三）联立方程计量经济学模型的识别 1、模型识别的概念 （1）模型识别问题的提出 （2）结构方程确定的统计形式 （3）模型识别的定义 （4）结构方程的识别和模型系统的识别 （5）不可识别、恰好识别、过度识别 （6）从识别的定义出发进行模型识别的实例 （7）对不可识别的结构方程进行简单修改使之可

36、以识别 2、结构式识别条件 （1）结构式识别条件 （2）用结构式识别条件进行模型识别的实例 3、简化式识别条件 （1）简化式识别条件 （2）例题 4、实际应用中的经验方法 （1）规模较大的模型识别的困难 （2）实际应用中的一种经验方法（四）联立方程模型的单方程估计方法 1、概念 （1）联立方程模型的单方程估计方法和系统估计方法 （2）联立方程模型的单方程估计方法和单方程模型的估计方法 （3）单方程估计方法所解决的问题 2、狭义工具变量法 （1）工具变量的选取 （2）参数估计量及其统计性质 （3）参数估计量与工具变量的次序无关 （4）狭义工具变量法适用于恰好识别方程的估计 3、间接最小二乘法 （

37、1）从一个简单的例子引出间接最小二乘法的概念 （2）一般间接最小二乘法的估计过程 （3）参数估计量及其统计性质 （4）间接最小二乘法也是一种工具变量法 （5）间接最小二乘法适用于恰好识别方程的估计 4、两阶段最小二乘法 （1）实际中联立方程模型的每个结构方程一般是过度识别的 （2）两阶段最小二乘的方法思路 （3）参数估计量及其统计性质 （4）两阶段最小二乘法适用于恰好识别和过度识别方程的估计 （5）两阶段最小二乘法也是一种工具变量法 5、简单宏观经济模型实例演示 6、为什么普通最小二乘法被普遍用于联立方程模型的估计（五）联立方程计量经济学模型的检验 1、拟合效果检验 2、预测性能检验 3、方程

38、间误差传递检验 4、样本点间误差传递检验 七、单方程计量经济学应用模型 教学要求：本部分是课程的重点内容之一。可以视学时安排和专业要求选择12类以下推荐的应用模型或者其他应用模型作为教学内容。了解：常用的生产函数模型、需求函数模型、消费函数模型的理论模型和估计方法；在中国建立与应用生产函数模型、需求函数模型、消费函数模型过程中实际问题的处理。掌握：常用的生产函数模型、需求函数模型、消费函数模型的理论模型是如何提出和发展的；在实践中自己提出与发展新的模型的方法的论基础；其他常用的单方程模型，例如投资函数模型和货币需求函数的建模思路。应用：分别选择一个研究对象，建立中国的实际模型，例如某个行业的生

39、产函数模型、某种商品的需求函数模型、某种消费者的消费函数模型。教学要点：（一） 生产函数模型 1、几个重要概念 （1）生产函数的定义 （2）生产函数的一阶齐次性 （3）要素的边际产量 （4）要素的产出弹性 （5）要素的替代弹性 （6）技术进步 2、几种常用的生产函数模型的理论模型（1）线性生产函数模型 （2）投入产出生产函数模型 （3）C-D生产函数模型 （4）CES生产函数模型 （5）上述生产函数模型关于要素之间替代性质的描述 3、几种常见的生产函数模型的参数估计方法 （1）C-D生产函数模型的参数估计 （2）CES生产函数模型的参数估计 4、生产函数模型在技术进步分析中的应用 （1）改进的

40、C-D生产函数模型和CES生产函数模型 （2）改进的C-D生产函数模型在纵向技术进步分析中的应用 （3）确定性统计边界生产函数模型 （4）确定性统计边界生产函数模型的修正最小二乘估计 （5）确定性统计边界生产函数模型在横向技术进步分析中的应用 5、建立生产函数模型中的数据质量问题 （1）数据的准确性问题 （2）数据的可比性问题 （3）数据的一致性问题 6、一个中国的生产函数模型的实例 （二）需求函数模型 1、几个重要概念 （1）需求函数的定义 （2）需求函数的0阶齐次性 （3）需求的收入弹性、自价格弹性、互价格弹性 （4）效用函数 （5）效用函数和需求函数的关系 2、几个重要的单方程需求函数模型及其参数估计 （1）对数线性需求函数模型 （2）耐用品的存量调整模型 （3）状态调整模型 3、线性支出系统需求函数模型及其参数估计 （1）线性支出系统需求函数模型的导出 （2）扩展线性支出系统需求函数模型及其经济含义 （3）扩展线性支出系统需求函数模型的参数估计 （4）扩展线性支出系统需求函数模型的应用 （三）消费函数模型 1、几个重要的消费函数模型及其参数估计 （1）绝对收入假设消费函数模型 （2）相对收入假设消费函数模型 （3）持久收入假设消费函数模型 （4）生命周期假设消费函数模型 （5）合理预期