《計量經(jīng)濟學》教學大綱

1、 計量經(jīng)濟學教學大綱前言計量經(jīng)濟學課程是統(tǒng)計專業(yè)高等教育的專業(yè)基礎課程。是在對經(jīng)濟現(xiàn)象作定性分析的基礎上，探討如何運用模型方法定量描述和分析具有隨機性特征的經(jīng)濟變量關系的經(jīng)濟學分支設置本課程的目的是：通過本課程教學，使學生能在對經(jīng)濟問題進行定性分析的基礎上、采用定量分析的方法建立計量經(jīng)濟模型，掌握建立模型的一般原理、方法和手段，從而培養(yǎng)學生解決現(xiàn)實經(jīng)濟問題的能力，培養(yǎng)高級應用型人才。學習本課程的要求是：學習者不僅應學會能用手工方式作簡單計算，而且應會使用計量經(jīng)濟學軟件實現(xiàn)對模型中的參數(shù)估計、統(tǒng)計檢驗和預測的計算，能對模型的計算結果進行經(jīng)濟檢驗、統(tǒng)計檢驗和計量經(jīng)濟檢驗并作出合理解釋，先修課程要求

2、：高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、微觀經(jīng)濟學、宏觀經(jīng)濟學、統(tǒng)計學原理本課程計劃72學時，4學分。選用教材：李子奈，計量經(jīng)濟學，高等教育出版社，2006年教學手段：課堂講授，多媒體輔助考核方法：考試教學進度安排表周次學時數(shù)教學主要內(nèi)容教學方法備注14導論（上）講課24導論（下），講課34一元線形回歸模型（上）講課44一元線形回歸模型（下）講課54多元線形回歸模型講課64習題課習題課74多重共線性講課84異方差性講課94自相關性，講課104分布滯后模型，自回歸模型講課114虛擬變量講課124習題課習題課134聯(lián)立方程組模型（1）講課144聯(lián)立方程組模型（2）講課154聯(lián)立方程組模型（3）講課

3、164習題課習題課174單方程計量經(jīng)濟學應用模型講課184復習考試復習考試第一章導論一、學習目的通過教學，使學生明確計量經(jīng)濟學的學科性質和特點，了解計量經(jīng)濟學同其它相關學科間的關系，計量經(jīng)濟學中研究經(jīng)濟問題的步驟，初步認識計量經(jīng)濟模型中的變量、參數(shù)、數(shù)據(jù)。使學生了解計量經(jīng)濟學是一門經(jīng)濟學科以及在經(jīng)濟學科中的地位。會安裝軟件，了解基本功能及操作。二、課程內(nèi)容第一節(jié)什么是計量經(jīng)濟學一、計量經(jīng)濟學的產(chǎn)生與發(fā)展（一）計量經(jīng)濟學的由來和發(fā)展計量經(jīng)濟學的產(chǎn)生源于對經(jīng)濟問題的定量研究，這是社會經(jīng)濟發(fā)展到一定階段的客觀需要。計量經(jīng)濟學作為經(jīng)濟學的一門獨立學科被正式確立的標志是1930年12月在美國召開的國際計

4、量經(jīng)濟學會；20世紀40年代60年代經(jīng)典計量經(jīng)濟學逐步完善并得得到廣泛應用；70年代以來，計量經(jīng)濟學的理論和應用又進入一個新的階段。計量經(jīng)濟模型的規(guī)模越來越大，非經(jīng)典計量經(jīng)濟學的理論和應用有了新的突破。（二）計量經(jīng)濟學的特點其本身并沒有固定的經(jīng)濟理論，其各種計量方法和技術大多來自數(shù)學和統(tǒng)計學。二、計量經(jīng)濟學的性質（一）計量經(jīng)濟學的定義計量經(jīng)濟學是以經(jīng)濟理論和經(jīng)濟數(shù)據(jù)的事實為依據(jù)，運用數(shù)學、統(tǒng)計學的方法，通過建立數(shù)學模型來研究經(jīng)濟數(shù)量關系和規(guī)律的一門經(jīng)濟學科。（二）計量經(jīng)濟學的目的是要把實際經(jīng)驗的內(nèi)容納入經(jīng)濟理論，確定表現(xiàn)各種經(jīng)濟關系的經(jīng)濟參數(shù)，從而驗證經(jīng)濟理論，預測經(jīng)濟發(fā)展的趨勢，為制定經(jīng)濟政

5、策提供依據(jù)。（三）計量經(jīng)濟學類型計量經(jīng)濟學分為理論計量經(jīng)濟學和應用計量經(jīng)濟學，理論計量經(jīng)濟學研究如何建立合適的方法去測定由計量經(jīng)濟模型所確定的經(jīng)濟關系，應用計量經(jīng)濟是運用理論計量經(jīng)濟學提供的工具，研究經(jīng)濟學中某些特定領域的經(jīng)濟數(shù)量問題。三、計量經(jīng)濟學與其它學科的關系計量經(jīng)濟學與理論經(jīng)濟學的關系；計量經(jīng)濟學與經(jīng)濟統(tǒng)計學的關系；計量經(jīng)濟學與數(shù)理統(tǒng)計學的關系。第二節(jié)計量經(jīng)濟學的研究步驟一、模型的設定模型的設定需注意的問題：要有理論依據(jù)；模型要選擇適當?shù)臄?shù)學形式；模型中的變量要具有可觀測性。二、估計參數(shù)參數(shù)與變量的區(qū)別；參數(shù)估計量與參數(shù)估計值的關系；參數(shù)估計值與參數(shù)真實值的關系。三、, 模型的檢驗經(jīng)濟

6、意義檢驗；統(tǒng)計推斷檢驗；計量經(jīng)濟學檢驗；模型預測檢驗。四、模型應用經(jīng)濟結構分析；經(jīng)濟預測；政策評價。第三節(jié)變量、參數(shù)、數(shù)據(jù)與模型一、計量經(jīng)濟模型中的變量按變量的因果關系可分為解釋變量和被解釋變量；按變量的性質可分為內(nèi)生變量和外生變量。二、參數(shù)估計的方法（一）單一方程模型普通最小二乘法，極大似然估計法。（二）聯(lián)立方程二階段最小二乘法；間接最小二乘法。（三）選擇參數(shù)估計式的標準無偏性；最小方差性。三、計量經(jīng)濟學中應用的數(shù)據(jù)時間序列數(shù)據(jù)；截面數(shù)據(jù)；面板數(shù)據(jù)；虛擬變量數(shù)據(jù)。四、計量經(jīng)濟模型的建立經(jīng)濟變量間的關系：行為關系；技術關系；制度關系；定義關系。三、重點、難點提示和教學手段計量經(jīng)濟學中的基本概念

7、，計量經(jīng)濟學的研究步驟。課堂講授與習題課相結合四、思考與練習注思考與練習的內(nèi)容與形式由任課教師自行決定，下同。第二章簡單線性回歸模型一、學習目的通過本章的教學，讓學生理解簡單線性回歸模型理論與方法，掌握回歸模型的建立、古典假設、參數(shù)估計及檢驗、模型擬合優(yōu)度的度量、回歸系數(shù)的區(qū)間估計和回歸模型的預測，學會應用計量經(jīng)濟軟件Eviews建立計量經(jīng)濟學模型并作預測。二、課程內(nèi)容第一節(jié)回歸分析與回歸方程一、回歸與相關經(jīng)濟變量間的相互關系：經(jīng)濟變量間的函數(shù)關系與相關關系；簡單相關系數(shù)：正相關與負相關；總體相關系數(shù)與樣本相關系數(shù)；相關系數(shù)的特點；相關分析的注意事項。回歸的古典意義；回歸的現(xiàn)代意義；回歸直線與

8、回歸曲線；回歸分析與相關分析的聯(lián)系與區(qū)別。二、總體回歸函數(shù)總體回歸函數(shù)的意義；總體回歸函數(shù)的設定；線性總體回歸函數(shù)的含義。三、隨機擾動項隨機擾動項的意義；產(chǎn)生隨機擾動項的原因；隨機擾動項的特征。四、樣本回歸函數(shù)樣本回歸線的意義；樣本回歸函數(shù)；殘差（剩余項）；樣本回歸函數(shù)與總體回歸函數(shù)的關系。第二節(jié)簡單線性回歸模型參數(shù)的最小二乘估計一、簡單線性回歸的基本假定對變量和模型的假定。對隨機擾動項的假定：零均值假定；同方差假定；無相關假定；與解釋變量不相關假定；正態(tài)性假定。二、普通最小二乘法（OLS）最小二乘估計；剩余平方和最小準則；參數(shù)的最小二乘估計式；參數(shù)的點估計值。三、OLS回歸線的性質回歸線通過

9、樣本均值；估計值的均值等于的均值；剩余項均值為零；估計的與不相關；解釋變量與不相關。四、最小二乘估計式的統(tǒng)計性質參數(shù)估計式的評價標準：無偏性；最小方差性；有效性；一致性。OLS估計式的統(tǒng)計特性：線性特性；無偏性；最小方差性；一致性。第三節(jié)擬合優(yōu)度的度量一、總變差的分解總變差（總方差平方和）；模型解釋了的變差（回歸平方和）；剩余變差（殘差平方和）。二、可決系數(shù)可決系數(shù)的意義；可決系數(shù)的計算；可決系數(shù)的特點。三、可決系數(shù)與相關系數(shù)的關系樣本相關系數(shù)；可決系數(shù)與相關系數(shù)的差異。第四節(jié)回歸系數(shù)的假設檢驗和區(qū)間估計一、OLS估計的性質隨機擾動項方差的估計；估計的和估計的的概率分布；估計的和估計的的標準誤

10、差；大樣本時的分布；小樣本時的分布。二、回歸系數(shù)的假設檢驗回歸系數(shù)假設檢驗的基本思想；回歸系數(shù)的Z檢驗；回歸系數(shù)的t檢驗；P值。三、回歸系數(shù)的區(qū)間估計回歸系數(shù)區(qū)間估計的意義；總體方差未知大樣本時回歸系數(shù)的區(qū)間估計；總體方差未知小樣本時回歸系數(shù)的區(qū)間估計。第五節(jié)回歸模型預測一、回歸分析結果的報告回歸分析結果的標準表示方式二、對被解釋變量平均值的預測預測的意義；被解釋變量的預測方式；對平均值的點預測和區(qū)間預測。三、被解釋變量個別值的預測預測誤差的抽樣分布；個別值的點預測和區(qū)間預測；平均值與個別值區(qū)間預測的特性。三、重點、難點提示和教學手段回歸模型的古典假設，參數(shù)的估計和檢驗，模型擬合優(yōu)度的度量，模

11、型的預測。課堂講授與習題課相結合四、思考與練習第三章 多元線性回歸模型一、學習目的本章是在第二章基礎上的推廣。通過本章的學習應達到：了解多元線性回歸模型的產(chǎn)生背景；掌握模型的古典假定、模型的參數(shù)估計以及模型的統(tǒng)計檢驗和點預測；在本章結束之前，學生能夠根據(jù)所學知識，獨立地選擇一個經(jīng)濟研究問題，確定研究對象，按照計量經(jīng)濟分析的研究步驟（即建立理論模型，收集統(tǒng)計數(shù)據(jù)，參數(shù)的估計和檢驗）去分析研究經(jīng)濟問題，并寫出分析報告。二、課程內(nèi)容第一節(jié)多元線性回歸模型及古典假定一、多元線性回歸的背景及形式幾個多元線性關系的經(jīng)濟例子；多元線性回歸模型的一般形式；與一元線性回歸模型的區(qū)別以及對模型的解釋。二、多元線性

12、回歸模型的矩陣表示總體線性回歸模型：樣本線性回歸模型：三、模型的古典假定（一般表示與矩陣表示）零均值假定；等方差與無自相關假定；解釋變量與隨機項不相關假定；無多重共線性假定；正態(tài)性假定。第二節(jié)多元線性回歸模型的估計一、參數(shù)的最小二乘估計殘差平方和最小準則；參數(shù)的最小二乘估計的矩陣表示。二、參數(shù)最小二乘估計的性質線性性；無偏性；最小方差性。三、隨機擾動項方差的估計四、多元線性回歸模型參數(shù)的區(qū)間估計第三節(jié)多元線性回歸模型的檢驗一、擬合優(yōu)度檢驗多重可決系數(shù)；修正可決系數(shù)；對擬合優(yōu)度指標的評價。二、方差分析與回歸方程的顯著性檢驗（F-檢驗）方差分析表的內(nèi)在關系；F-統(tǒng)計量的構造與檢驗；F-統(tǒng)計量與可決

13、系數(shù)的關系。三、回歸參數(shù)的顯著性檢驗（t-檢驗）參數(shù)估計的分布；t-檢驗；檢驗結果的分析與判斷。第四節(jié)多元線性回歸模型的預測一、點預測點預測方法和結果。二、平均值和個別值的區(qū)間預測介紹平均值的預測區(qū)間：個別值的預測區(qū)間：第五節(jié)案例分析與計算實現(xiàn)三、重點、難點提示和教學手段模型的古典假定、模型的參數(shù)估計、模型的統(tǒng)計檢驗和預測。課堂講授與習題課相結合四、思考與練習第四章（講座一）多重共線性一、學習目的本章是違背古典假定情況下線性回歸模型的建立。通過本章的學習要求學生應達到：掌握多重共線性的概念，模型中出現(xiàn)多重共線性的原因和不良后果，怎樣診斷多重共線性和修正多重共線性的若干方法；根據(jù)本章知識，學生能

14、夠解決模型中的多重共線性問題。二、課程內(nèi)容第一節(jié)多重共線性概念及背景一、多重共線性定義完全多重共線性；不完全多重共線性；多重共線性的矩陣描述。二、產(chǎn)生多重共線性的背景經(jīng)濟變量之間存在共同變化趨勢；模型中大量引入滯后經(jīng)濟變量；利用截面數(shù)據(jù)研究經(jīng)濟現(xiàn)象；樣本數(shù)據(jù)自身的原因。第二節(jié)多重共線性后果一、參數(shù)估計的后果完全多重共線性下的參數(shù)估計是一個“不定式”，參數(shù)估計值的方差無限大；不完全多重共線性下的參數(shù)估計為漸近“不定式”；多重共線性下參數(shù)估計值的方差增大；參數(shù)估計置信區(qū)間趨于變大。二、統(tǒng)計檢驗的后果參數(shù)的顯著性檢驗失?。煌耆嘀毓簿€性下的預測無意義；參數(shù)估計值的符號可能與經(jīng)濟意義相悖，導致錯誤結論

15、。第三節(jié)多重共線性的檢驗一、簡單相關系數(shù)矩陣法簡單相關系數(shù)與多重共線性的關系。二、方差擴大（膨脹）因子法方差擴大因子；利用方差擴大因子判定多重共線性的程度。三、直觀判斷法參數(shù)顯著性與整體顯著性的對比；輔助回歸待定系數(shù)與F檢驗的結合。四、逐步回歸檢測法逐步回歸的思路。第四節(jié)多重共線性的修正一、修正多重共線性的經(jīng)驗方法剔除變量法；增大樣本容量；變換模型形式；利用非樣本先驗信息；橫截面數(shù)據(jù)與時間序列數(shù)據(jù)并用；變量變換。二、逐步回歸法逐步回歸的步驟。第五節(jié)案例分析與計算實現(xiàn)三、重點、難點提示和教學手段多重共線性的診斷和修正。課堂講授與習題課相結合四、思考與練習第四章（講座二） 異方差性一、學習目的本章

16、是違背古典假定情況下建立線性回歸模型的另一問題。通過本章的學習應達到：掌握異方差的概念包括經(jīng)濟學解釋，異方差出現(xiàn)的原因及對模型的不良影響，診斷異方差的方法和修正異方差的若干方法；經(jīng)過學習學生能夠處理模型中出現(xiàn)的異方差問題。二、課程內(nèi)容第一節(jié)異方差的概念及后果一、異方差的實質異方差的定義；異方差產(chǎn)生與解釋變量變動的關系。二、產(chǎn)生異方差的原因模型中省略了某些重要的解釋變量；模型設定誤差；測量誤差的變化；截面數(shù)據(jù)中總體各單位的差異。三、對參數(shù)估計式統(tǒng)計特性的影響參數(shù)的OLS估計仍然具有無偏性；參數(shù)OLS估計式的方差不再是最小的。四、對參數(shù)顯著性檢驗的影響對方差的影響；對t-統(tǒng)計量的影響。五、對預測的

17、影響對預測精度的影響。第二節(jié)異方差性的檢驗一、圖示檢驗法相關圖形分析；殘差圖形分析。二、戈德菲爾德-夸特（Goldfeld-Quanadt）檢驗檢驗原理、方法與局限。三、White檢驗基本思路；概念步驟；特點。四、ARCH檢驗ARCH過程；ARCH檢驗的基本步驟；特點。五、Glejser檢驗Glejser檢驗的思路和步驟；特點。第三節(jié)異方差性的補救措施一、對模型變換基本思路；常見形式。二、加權最小二乘法加權最小二乘法的方法；加權最小二乘法與模型變換的關系。三、模型的對數(shù)變換對變量取對數(shù)后建立線性模型。第四節(jié)案例分析與計算實現(xiàn)三、重點、難點提示和教學手段異方差的診斷和修正；加權最小二乘法。課堂講

18、授與習題課相結合四、思考與練習第四章（講座三）自相關性一、學習目的本章是違背古典假定情況下建立線性回歸模型的又一問題。通過本章的學習應達到：掌握自相關的基本概念，自相關出現(xiàn)的原因和嚴重后果，診斷自相關存在的方法和修正自相關的方法。要求學生能夠根據(jù)本章的知識獨立解決模型中的自相關問題。經(jīng)過第四、五、六章的學習，學生可自己選擇一個實際經(jīng)濟問題，建立模型，并判斷和解決上述可能存在的問題。二、課程內(nèi)容第一節(jié)自相關性的概念一、自相關概念自相關性用一階自回歸表示的數(shù)學性質；自相關系數(shù)。二、自相關產(chǎn)生的原因經(jīng)濟系統(tǒng)的慣性；經(jīng)濟活動的滯后效應；數(shù)據(jù)處理造成的相關；蛛網(wǎng)現(xiàn)象；模型設定偏誤。三、自相關的表現(xiàn)形式一

19、階自相關系數(shù)；m階自回歸形式方程；一階自回歸形式的性質。第二節(jié)自相關的后果一、自相關對參數(shù)估計的影響參數(shù)估計值的方差增大；參數(shù)估計值的方差被低估。二、自相關對模型檢驗的影響對t-檢驗的影響；對F-檢驗的影響；參數(shù)的顯著性檢驗失效。三、自相關對模型預測的影響預測精度降低。第三節(jié)自相關的檢驗一、圖示檢驗法繪制和的散點圖；按照時間順序繪制回歸殘差項的圖形。二、D-W檢驗D-W檢驗的適用條件；D-W統(tǒng)計量；D-W顯著性檢驗；D-W檢驗的局限。第四節(jié)自相關的補救一、廣義差分法廣義差分法原理；差分系數(shù)未知時對系數(shù)的估計。二、科克倫奧克特（CochraneOrcutt）迭代法科克倫奧克特（CochraneO

20、rcutt）基本思路與步驟。三、其它方法簡介一階差分法；德賓兩步法。第五節(jié)案例分析與計算實現(xiàn)三、重點、難點提示和教學手段診斷自相關存在的方法和修正自相關的方法。課堂講授與習題課相結合四、思考與練習第五章（講座一）分布滯后模型與自回歸模型一、學習目的本章是一般線性回歸模型的擴展。通過本章學習應達到：掌握分布滯后模型的估計方法，了解自回歸模型以及與分布滯后模型的區(qū)別與聯(lián)系。二、課程內(nèi)容第一節(jié)滯后效應與滯后變量模型一、經(jīng)濟活動中的滯后現(xiàn)象滯后現(xiàn)象的普通性；分布滯后模型的形式；自回歸模型的形式。二、滯后效應產(chǎn)生的原因心理預期因素；技術因素；制度因素。三、滯后變量模型分布滯后模型；自回歸模型。第二節(jié)分布

21、滯后模型的估計一、分布滯后模型估計的困難自由度損失；存在多重共線性；滯后長度難于確定。二、經(jīng)驗加權估計法常見的滯后結構類型。三、阿爾蒙法阿爾蒙法的基本原理。第三節(jié)自回歸模型的構建一、庫伊克模型庫伊克模型的背景；無限分布滯后模型在庫伊克變換下的形式；庫伊克模型的特點。二、自適應預期模型自適應預期模型的背景；自適應預期假定；自適應預期模型的自回歸表示。三、局部調整模型局部調整模型的背景；局部調整假定；局部調整模型的自回歸表示；三種模型的異同。第四節(jié)自回歸模型的估計一、自回歸模型估計的困難滯后因變量與隨機項相關；庫伊克模型與自適應預期模型的隨機項自相關。二、工具變量法工具變量法的概念；工具變量法的特

22、點；工具變量法的缺點。三、德賓h-檢驗方程D-W檢驗的缺陷；德賓h-統(tǒng)計量；檢驗步驟。第五節(jié)案例分析與計算實現(xiàn)三、重點、難點提示和教學手段阿爾蒙法；庫伊克模型、自適應期望模型和局部調整模型的經(jīng)濟背景與估計方法。課堂講授與習題課相結合四、思考與練習第五章（講座二）虛擬變量回歸一、學習目的本章內(nèi)容是計量經(jīng)濟學建模的拓展。通過本章學習應達到：掌握虛擬解釋變量的意義、設置規(guī)則對模型的影響和其他修正模型的作用。二、課程內(nèi)容第一節(jié)虛擬變量一、虛擬變量的基本概念定性因素的定量化；虛擬變量的概念及表示。二、虛擬變量的設置規(guī)則虛擬變量數(shù)量的設置規(guī)則；虛擬變量陷阱；虛擬變量的“0”和“1”的選取原則。三、虛擬變量

23、的作用作為屬性因素的代表；作為某些非精確計量的數(shù)量因素的代表；作為某些偶然因素或政策因素的代表；作為時間序列分析中季節(jié)（月份）的代表；分段回歸。第二節(jié)虛擬解釋變量的回歸一、用虛擬變量表示不同截距的回歸加法類型解釋變量只有一個分為兩種相互排斥類型的定性變量而無定量變量的回歸；解釋變量包含一個定量變量和一個分為兩種類型定性變量的回歸；解釋變量包含一個定量變量和一個兩種以上類型的定性變量的回歸；解釋變量包含一個定量變量和兩個定性變量的回歸。二、用虛擬變量表示不同斜率的回歸乘法類型回歸模型的比較結構變化檢驗；分段線性回歸。第三節(jié)案例分析與計算實現(xiàn)三、重點、難點提示和教學手段虛擬解釋變量的意義、設置規(guī)則

24、對模型的影響。課堂講授與習題課相結合四、思考與練習第六章聯(lián)立方程模型一、學習目的本章是計量經(jīng)濟學重要內(nèi)容之一。通過教學應達到：掌握線性聯(lián)立方程組模型的一般概念、經(jīng)濟背景以及矩陣表示；掌握模型識別的概念，識別的方法；掌握幾種主要的單一方程估計方法（包括間接最小二乘法、工具變量法、兩階段最小二乘法）以及它們的內(nèi)在聯(lián)系。二、課程內(nèi)容第一節(jié)聯(lián)立方程組模型及其偏倚一、聯(lián)立方程模型的的性質聯(lián)立方程模型的概念；聯(lián)立方程模型的特點。二、聯(lián)立方程模型中變量的類型內(nèi)生變量；外生變量；滯后內(nèi)生變量；前定變量。三、聯(lián)立方程模型的偏倚性偏倚性的產(chǎn)生；偏倚性的概念。四、聯(lián)立方程模型的種類結構型模型；簡化型模型；遞歸模型。

25、第二節(jié)聯(lián)立方程模型的識別一、對模型識別的理解對識別問題的各種解釋；不, 存在識別問題的方程；存在識別問題的方程與聯(lián)立方程可識別。二、聯(lián)立方程模型識別的類型不可識別；恰好識別；過度識別。三、聯(lián)立方程模型識別的方法模型識別的階條件；模型識別的秩條件；模型識別的一般步驟和經(jīng)驗方法。第三節(jié)聯(lián)立方程模型的估計一、聯(lián)立方程模型估計方法的選擇單一方程模型的估計方法；系統(tǒng)估計方法。二、遞歸模型的估計普通最小二乘法（OLS）三、恰好識別模型的估計工具變量法；間接最小二乘法（ILS）四、過度識別模型的估計二階段最小二乘法（TSLS）第四節(jié)案例分析與計算實現(xiàn)三、重點、難點提示和教學手段聯(lián)立方程模型的識別；模型的估計

26、方法。課堂講授與習題課相結合四、思考與練習第七章單方程計量經(jīng)濟學應用模型一、學習目的通過教學應達到：了解（最低要求）：常用的生產(chǎn)函數(shù)模型、需求函數(shù)模型、消費函數(shù)模型的理論模型和估計方法；在中國建立與應用生產(chǎn)函數(shù)模型、需求函數(shù)模型、消費函數(shù)模型過程中實際問題的處理。掌握（較高要求）：常用的生產(chǎn)函數(shù)模型、需求函數(shù)模型、消費函數(shù)模型的理論模型是如何提出與發(fā)展的；在實踐中自己提出與發(fā)展新的模型的方法論基礎；其它常用的單方程模型，例如投資函數(shù)模型和貨幣需求函數(shù)模型的建模思路。二、課程內(nèi)容第一節(jié)生產(chǎn)函數(shù)模型一、幾個重要概念生產(chǎn)函數(shù)要素產(chǎn)出彈性要素替代彈性要素的邊際替代率技術進步二、以要素之間替代性質的描述

27、為線索的生產(chǎn)函數(shù)模型的發(fā)展線性生產(chǎn)函數(shù)模型投入產(chǎn)出生產(chǎn)函數(shù)模型C-D生產(chǎn)函數(shù)模型CES生產(chǎn)函數(shù)模型VES生產(chǎn)函數(shù)模型 超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型多要素生產(chǎn)函數(shù)模型三、以技術要素的描述為線索的生產(chǎn)函數(shù)模型的發(fā)展將技術要素作為一個不變參數(shù)的生產(chǎn)函數(shù)模型改進的C-D生產(chǎn)函數(shù)模型改進的CES生產(chǎn)函數(shù)模型含體現(xiàn)型技術進步的生產(chǎn)函數(shù)模型引入人力資本的生產(chǎn)函數(shù)模型邊界生產(chǎn)函數(shù)模型四、幾個重要生產(chǎn)函數(shù)模型的參數(shù)估計方法C-D生產(chǎn)函數(shù)模型及其改進型的估計CES生產(chǎn)函數(shù)模型及其改進型的估計VES生產(chǎn)函數(shù)的估計 二級CES生產(chǎn)函數(shù)模型的估計含體現(xiàn)型技術進步生產(chǎn)函數(shù)模型的估計確定性統(tǒng)計邊界生產(chǎn)函數(shù)模型的修正的普通最小二乘估計五、生產(chǎn)函數(shù)模型在技術進步分析中的應用從縱向研究技術進步：測算技術進步速度及其對經(jīng)濟增長的貢獻從橫向研究技術進步：部門之間、企業(yè)之間技術進步水平的比較分析六、建立生產(chǎn)函數(shù)模型中的數(shù)據(jù)質量問題第二節(jié)需求函數(shù)模型一、幾個重要概念需求函數(shù)，效用函數(shù)，彈性二、幾種重要