sx計量經(jīng)濟分析方法與建模課程學(xué)習(xí)指南

1、計量經(jīng)濟分析方法與建模課程學(xué)習(xí)指南Syllabus for Econometricysis and Mling任課教師課程基本信息：專業(yè)選修課程課程編碼：Sx34701410課程名稱：計量經(jīng)濟分析方法與建模（Econometric授課教師：理學(xué)院ling）ysis and M授課對象：應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)授課地點：33#303授間：2010-2011 年春季學(xué)期(1-16 周)二下午 5-8 節(jié)授課形式：2 節(jié)講授 + 2 節(jié)小組與點評：33#-301；：zhangh課程：1.計量經(jīng)濟分析方法與建模, 高鐵梅,，2006 年;課程簡介：本課程是為應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)生開設(shè)的專業(yè)選修課程，旨在通過課堂教學(xué)和必要

2、的實踐，使學(xué)生對計量經(jīng)濟分析方法與建?？傮w框架以及這個框架的各個具體部分形成基本的了解，培養(yǎng)學(xué)生利用計量經(jīng)濟理論知識和方法，建立模型進行分析與解釋的能力。課程說明：1.教學(xué)方式：課堂講授組織+課后實踐2考核方式：期末+作業(yè)+課堂發(fā)言與出勤情況學(xué)期總評成績（100%）=出勤（10%）+作業(yè)（20%）+閉卷（70%）3. 實驗、實習(xí)、作業(yè)要求: 每次課后安排作業(yè)；課堂發(fā)言與小組教學(xué)進度與教學(xué)內(nèi)容概覽。日期講授內(nèi)容第 周月 日經(jīng)濟時間序列的季節(jié)調(diào)整、分解與平滑第 周月 日經(jīng)濟時間序列的季節(jié)調(diào)整、分解與平滑第 周月日基本回歸模型第 周3 月 22 日基本回歸模型第 5 周3 月 29 日其他回歸方法第

3、 6 周4 月 5 日時間序列模型具體教學(xué)安排：第 1 周（03.1）：第 2 周（03.8）第 3 周（03.15）第 4 周（03.22）數(shù)4基本回歸模型相關(guān)章節(jié)第二章第 4，5，6 節(jié)數(shù)4基本回歸模型相關(guān)章節(jié)第二章第 1，2，3 節(jié)重點/ 難點回歸方程的函數(shù)形式。內(nèi)容1 古典線性回歸方程；2 回歸方程的函數(shù)形式；3 包含虛擬變量的回歸模型。備注研究數(shù)4經(jīng)濟時間序列的季節(jié)調(diào)整、分解與平滑相關(guān)章節(jié)第一章第 4，5 節(jié)重點/ 難點指數(shù)平滑方法。內(nèi)容1 指數(shù)平滑方法；2 Eviews的相關(guān)操作。備注研究數(shù)4經(jīng)濟時間序列的季節(jié)調(diào)整、分解與平滑相關(guān)章節(jié)第一章第 1，2，3 節(jié)重點、難點季節(jié)調(diào)整。內(nèi)容

4、1 移動平均法；2 季節(jié)調(diào)整；3 趨勢分解。備注研究第 7 周4 月 12 日條件異方差模型第 8 周4 月 19 日條件異方差模型第 9 周4 月 26 日離散因變量和受限因變量模型第 10 周5 月 3 日離散因變量和受限因變量模型第 11 周5 月 10 日對數(shù)極大似然估計第 12 周5 月 17 日向量自回歸和向量誤差修正模型第 13 周5 月 24 日向量自回歸和向量誤差修正模型第周月日利用橫截面和時間序列數(shù)據(jù)的計量模型第周月 日利用橫截面和時間序列數(shù)據(jù)的計量模型第周6 月 14 日閉卷第 5 周（03. 29）第 6 周（04.5）第 7 周（04.12）第 8 周（04.19）第

5、 9 周（04.26）數(shù)4離散因變量和受限因變量模型數(shù)4條件異方差模型相關(guān)章節(jié)第五章第 3，4 節(jié)重點/ 難點成分ARCH 模型。內(nèi)容1 成分ARCH 模型；2 Eviews的相關(guān)操作。備注研究數(shù)4條件異方差模型相關(guān)章節(jié)第五章第 1，2 節(jié)重點/ 難點非對稱的ARCH 模型。內(nèi)容1 自回歸條件異方差模型；2 非對稱的ARCH模型。備注研究數(shù)4時間序列模型相關(guān)章節(jié)第四章第 1，2，3 節(jié)重點/ 難點非平穩(wěn)時間序列建模內(nèi)容1 序列相關(guān)及其檢驗；2 平穩(wěn)時間序列建模；3 非平穩(wěn)時間序列建模。備注研究數(shù)4其他回歸方法相關(guān)章節(jié)第三章第 1，2，3，4，5 節(jié)重點/ 難點1 二階段最小二乘法；2 非線性最

6、小二乘法。內(nèi)容1 異方差；2 二階段最小二乘法；3 非線性最小二乘法；4 廣義矩方法備注研究重點/ 難點模型設(shè)定和假設(shè)檢驗。內(nèi)容1 模型設(shè)定和假設(shè)檢驗；2 方程模擬與；3 Eviews的相關(guān)操作。備注研究第 10 周（05.3）第 11 周（05.10）第 12 周（05.17）第 13 周（05.24）數(shù)4向量自回歸和向量誤差修正模型相關(guān)章節(jié)第八章第 5，6，7，8 節(jié)重點/ 難點向量誤差修正模型。內(nèi)容1 方差分解；2 Johansen 協(xié)整檢驗；3 向量誤差修正模型；4、Eviews的相關(guān)操作。備注研究數(shù)4向量自回歸和向量誤差修正模型相關(guān)章節(jié)第八章第 1，2，3，4 節(jié)重點/ 難點結(jié)構(gòu) V

7、AR(SVAR)模型的識別條件。內(nèi)容1 向量自回歸理論；2 結(jié)構(gòu) VAR(SVAR)模型的識別條件；3 VAR 模型的檢驗；4 脈沖響應(yīng)函數(shù)。備注研究數(shù)4對數(shù)極大似然估計相關(guān)章節(jié)第七章第 1，2，3 節(jié)重點/ 難點對數(shù)極大似然估計實例。內(nèi)容1 對數(shù)極大似然估計的基本原理；2 對數(shù)極大似然估計實例；3 Eviews的相關(guān)操作。備注研究數(shù)4離散因變量和受限因變量模型相關(guān)章節(jié)第六章第 4，5 節(jié)重點/ 難點計數(shù)模型。內(nèi)容1 計數(shù)模型；2 Eviews的相關(guān)操作。備注研究相關(guān)章節(jié)第六章第 1，2，3 節(jié)重點/ 難點二元選擇模型。內(nèi)容1 二元選擇模型；2 排序選擇模型；3 受限因變量模型。備注研究第 1

8、4 周（05.31）第 15 周（06.7）第 16 周（06.14）內(nèi)容：期末時間：5-8 節(jié)（閉卷）參考書目：1.2.時間序列分析在經(jīng)濟中的應(yīng)用, 中計，1994.，2001.X課程學(xué)習(xí)指南”，而且有學(xué)院專成員（由學(xué)院確認(rèn)）的簽字，否則，經(jīng)濟模型集,三，沈利生，社會科學(xué)文獻注：從 2011 年級起，培養(yǎng)方案中每門專業(yè)課程須填寫“業(yè)指導(dǎo)小組組長（成員）或?qū)W院學(xué)術(shù)成員，或?qū)W院教授院培養(yǎng)辦不予排課。其他說明：數(shù)4利用橫截面和時間序列數(shù)據(jù)的計量模型相關(guān)章節(jié)第九章第 4，5，6 節(jié)重點/ 難點變系數(shù)模型。內(nèi)容1 變系數(shù)模型；2 時間序列和截面數(shù)據(jù)模型系數(shù)協(xié)方差的White 估計方法；3時間序列和截面數(shù)據(jù)的根檢驗。備注研究數(shù)4利用橫截面和時間序列數(shù)據(jù)的計量模型相關(guān)章節(jié)第九章第 1，2，3 節(jié)重點/ 難