《中級計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》課程教學(xué)大綱 (二)

《中級計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》教學(xué)大綱

一、課程基本信息

中級計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

課程名稱

Intermediateeconometrics

課程編碼SEM524121025開課院部經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院課程團(tuán)隊(duì)中級計(jì)總經(jīng)濟(jì)學(xué)教學(xué)團(tuán)隊(duì)

學(xué)分2.5課內(nèi)學(xué)時(shí)44講授32實(shí)臉|12上機(jī)0|實(shí)踐0課外學(xué)時(shí)32

適用專業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)授課語言中文

先修課程微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)經(jīng)濟(jì)學(xué)

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)專業(yè)的核心課程，在前期經(jīng)濟(jì)學(xué)理論課程學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)學(xué)定量分析能力的培養(yǎng)，該課程將成為經(jīng)

濟(jì)學(xué)理論與經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)證分析的紐帶和橋梁。本課程主要授課內(nèi)容包括：多元回歸模型的估計(jì)和統(tǒng)計(jì)推斷,大樣本漸進(jìn)性質(zhì).多元回歸模型

的其他變量問題.面板數(shù)據(jù)模型,工具變量及2S1S.時(shí)間序列模型，受限因變量模型等.

通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)生掌握計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本理論與方法，并能夠建立和應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分析、預(yù)測并進(jìn)行恰當(dāng)?shù)恼?/p>

策模板和評價(jià)。具體而言，一是仗學(xué)生充實(shí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論功底，為經(jīng)濟(jì)學(xué)其他課程的學(xué)習(xí)和深入斫究其定基礎(chǔ);二是培養(yǎng)學(xué)生發(fā)現(xiàn)、

研究并解決經(jīng)濟(jì)問題的能力。

Econometricsisthecorecourseofeconomics-relatedmajors.Onthebasisofthestudyofearlyeconomictheory

courses,thecultivationofquantitativeanalysisabilityofecononicsshouldbestrengthened,thiscoursewillbecome

課程簡介

thelinkandbridgebetweeneconomictheoryandempiricalanalysisofeconomics.

（隈）

Themainteachingcontentsofthiscourseinclude:estimationandstatisticalinferenceofmultipleregression

models,gradualnatureoflargesamples,othervariableproblemsofmultipleregressionmodels,paneldatamodels,tool

variablesand2SLS,timeseriesmodel,restricteddependentvariablemodel,etc.

Throughthestudyofthiscourse,studentscannuisterthebasictheoriesundmethodsofeconometrics,andcun

establishandapplyeconometricmodelsforeconomicanalysis,predictionandappropriatepolicysimulationand

evaluation.Specifically,thefirstistoenablestudentstoconsolidatethetheoreticalfoundationofeconometricsand

laythefoundationforthestudyandin-depthstudyofothercoursesineconomics.Thesecondistocultivatestudents*

abilitytodiscover,studyandsolveeconomicproblems.

負(fù)責(zé)人大綱執(zhí)筆人審核人

二、課程目標(biāo)

畢業(yè)要RR指標(biāo)點(diǎn)

序號代號課程目標(biāo)OBE

任務(wù)自選

1Ml目標(biāo)1:能理解中級計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)理論模型、參數(shù)估計(jì)及統(tǒng)計(jì)推斷過程是1.1.5.21.1,5.2

1.1,52,1.1,5.2,

2M2目標(biāo)2：能運(yùn)用相關(guān)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型對相關(guān)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行分析解釋是

8.28.2

2.2,52,2.2,5.2,

3M3目標(biāo)3：能操作相關(guān)計(jì)量分析軟件并對計(jì)量模型結(jié)果進(jìn)行正確解讀是

5.35.3

7.1,81,7.1,8.1,

4Ml目標(biāo)4：能與小組成員開展討論、擁有一定答辯能力是

8.28.2

5M5目標(biāo)5：能保障課程正常秩序（政治層面、課堂保隋層面.非學(xué)生能力層面）否9.3,￡49.3,9.4

三、課程內(nèi)容

支撐課課內(nèi)課外

序號章節(jié)號標(biāo)題課程內(nèi)容/重難點(diǎn)教學(xué)方式課外環(huán)節(jié)

程目標(biāo)學(xué)時(shí)學(xué)時(shí)

本章重點(diǎn)是點(diǎn)：多元回歸模型參數(shù)估計(jì)、遺漏變量、經(jīng)典假

第1堂多元回歸設(shè)、高斯-馬爾科夫定理、統(tǒng)計(jì)推斷自學(xué)或作

1第?章Ml,M23.5講授3.5

模型：估計(jì)與推斷思政內(nèi)容：通過多元回歸思想討論多角度全面分析問題的能力業(yè)

培養(yǎng)，加強(qiáng)健康人生觀和價(jià)值觀的引導(dǎo)。

自學(xué)或作

21.11.1多元回歸基礎(chǔ)最小二乘原理、擬合優(yōu)度、參數(shù)經(jīng)濟(jì)解釋Ml,M20.5講授0.5

業(yè)

1.2經(jīng)典假設(shè)和遺自學(xué)或作

31.2經(jīng)典假設(shè)、遺漏變量及其影響Ml,M21講授1

漏變?業(yè)

1.3經(jīng)典假設(shè)和高自學(xué)或作

41.3關(guān)鍵假設(shè)解析、高斯-馬爾科夫定理Ml,M20.5講授0.5

斯-馬爾科夫定理業(yè)

自學(xué)或作

51.41.1正態(tài)分布假定誤差頊分布假定，分布假定的意義Ml,M20.5講授0.5

業(yè)

61.51.5假設(shè)檢險(xiǎn)單側(cè)檢蛤、雙側(cè)檢晚、顯著性水平、P值、檢驗(yàn)原理、多至聯(lián)Ml,M21講授1自學(xué)或作

合檢驗(yàn)業(yè)

第2章多元回歸本章正點(diǎn)也點(diǎn)：參數(shù)估計(jì)一效性、漸進(jìn)分布和統(tǒng)計(jì)推斷自學(xué)或作

7第2章Ml,M22講授2

模型：漸進(jìn)性質(zhì)思政內(nèi)容：通過大樣本收斂性質(zhì)討論奮斗和人生。業(yè)

2.1參數(shù)估計(jì)一致

82.1一致性內(nèi)涵、ois估計(jì)一致性、無偏性和一致性Ml,M21講授1自學(xué)

性

2.2.漸進(jìn)分布與

92.2漸進(jìn)分布、統(tǒng)計(jì)推斷Ml,M21講授1自學(xué)

統(tǒng)計(jì)推斷

本章重點(diǎn)是點(diǎn)：虛擬變量、多類別虛擬變量、交互效應(yīng)、線性

第3堂多元回歸概率模型及自選擇問題、代理變0、測盤誤差、數(shù)據(jù)缺失及極

自學(xué)或作

10第3章模型：其他變量問端值Ml,M23.5講授3.5

業(yè)

題思政內(nèi)容：通過多種模型形式討論靈活處理人生和社會問題的

能力，培養(yǎng)積極的人生觀。

自學(xué)或作

113.13.1虛擬變量基礎(chǔ)虛擬變國構(gòu)造、虛擬變量陷阱Ml,M20.5講授0.5

業(yè)

3.2多類別虛擬變自學(xué)或作

123.2多類別虛擬變量及其構(gòu)造Ml,M20.5講授0.5

量業(yè)

3.3虛擬變量交互自學(xué)或作

133.3虛擬變量交互變量構(gòu)造Ml,M20.5講授0.5

效應(yīng)業(yè)

3.4線性概率及自自學(xué)或作

143.4線性概率模型、模型自選擇問題Ml,M20.5講授0.5

選擇問題業(yè)

3.5代理變量與測自學(xué)或作

153.5代理變量、測量誤差Ml,M21講授1

量誤差業(yè)

3.6數(shù)據(jù)缺失與極自學(xué)或作

163.6數(shù)據(jù)缺失、極端值問題Ml,M20.5講授0.5

端值業(yè)

本章重點(diǎn)：雙重差分（DID）模型、多期面板模型、固定效應(yīng)模

第1幸面板數(shù)據(jù)自學(xué)或作

17第1率型、隨機(jī)效應(yīng)模型、相關(guān)隨機(jī)效應(yīng)模型Ml,M23講授3

模型業(yè)

思政內(nèi)容：介紹面板模型的政策含義,引申分析中國改革開放

的巨大意義.培養(yǎng)愛國主義情操。

1.1雙重主分白學(xué)活作

184.1政策評價(jià)問題、雙重差分(DID)估計(jì)Ml,M20.5講授0.5

(DID)模型業(yè)

自學(xué)或作

194.24-2多期面板模型多期面板模型、差分估計(jì)、個(gè)體異質(zhì)性、時(shí)間異質(zhì)性Ml,M20.5講授0.5

業(yè)

自學(xué)或作

204.34.3固定效應(yīng)模型固定效應(yīng)核型、參數(shù)估計(jì)Ml,M20.5講授0.5

業(yè)

自學(xué)或作

214.44.4隨機(jī)效應(yīng)模型隨機(jī)效應(yīng)模型、參數(shù)估計(jì)Ml,M20.5講授0.5

業(yè)

4.5相關(guān)隨機(jī)效應(yīng)自學(xué)或作

224.5模型設(shè)定、模型估計(jì)、模型比蛟MI,M20.5講授0.5

模型業(yè)

4.6三重差分M1,M2.M講授、討自學(xué)或作

234.6政策評價(jià)問題、三重差分(DDD)模型設(shè)計(jì)、模型估計(jì)與解科0.50.5

(ODD)模型4,M5論業(yè)

小章更點(diǎn)與難點(diǎn).內(nèi)生性與工具交0、不含格工具與3LS、兩

階段最小二乘2SLS,內(nèi)生性檢驗(yàn)與過度識別檢驗(yàn)、異方差與

第5章工具變用自學(xué)或作

24第5章2SLS、時(shí)序、面板與2sLsMl,M25講授5

估計(jì)與2SLS業(yè)

思政內(nèi)容：通過內(nèi)生性問題討論科學(xué)評價(jià)的意義，引導(dǎo)學(xué)生建

立正確看待人生社會問題的思路和框架，

5.1內(nèi)生性與IV自學(xué)或作

255.1內(nèi)生性問2L1丫估計(jì)Ml,M21講授1

估計(jì)業(yè)

5.2漸進(jìn)性質(zhì)與M1,M2.M講授、討自學(xué)或作

265.2漸進(jìn)性質(zhì)、IY舉例、IV結(jié)果分析0.50.5

IV舉例4.M5論業(yè)

5.3不合格工具與自學(xué)或作

275.3不合格工具、弱工具、IV與OLS比較Ml,M21講授1

016業(yè)

5.1兩階段最小二自學(xué)或作

2R5.4過度識別.兩階家法小二乘估計(jì)Ml.M20.5講持0.5

乘2sLs業(yè)

295.55.5內(nèi)生性檢臉與內(nèi)生性檢驗(yàn)、過度識別槍驗(yàn)Ml,M21講授1自學(xué)或作

過度識別檢驗(yàn)業(yè)

5.6異方差與自學(xué)或作

305.6異方差情形、2slsMl,M20.5講授0.5

2sLs業(yè)

5.7時(shí)序、面板與自學(xué)或作

315.7時(shí)序問題、面板數(shù)據(jù)及其2sLs處理Ml,M20.5講授0.5

2sls業(yè)

本章重點(diǎn)與難點(diǎn)：有限分布滯后模型、經(jīng)典假設(shè)與漸進(jìn)性質(zhì)、

第6章時(shí)間序列時(shí)間序列定性變量、趨勢性、季節(jié)性自學(xué)或作

32第6章Ml,M22講授2

回歸分析I思政內(nèi)容：根據(jù)時(shí)間序列趨勢性質(zhì).討論人生格局,培養(yǎng)積極業(yè)

人生觀。

6.1有限分布滯后自學(xué)或作

336.1有限分布滯后模型設(shè)定、短期影響估計(jì)、長期影響估計(jì)Ml,M20.5講授0.5

模型業(yè)

6.2經(jīng)典假設(shè)與漸自學(xué)或作

346.2時(shí)間序列模型中的經(jīng)典假設(shè)、參數(shù)估計(jì)漸進(jìn)性質(zhì)Ml,M20.5講授0.5

進(jìn)性質(zhì)業(yè)

6.3時(shí)序虛擬、趨自學(xué)或作

356.3時(shí)序虛擬設(shè)計(jì)、趨勢性、季節(jié)性模型Ml,M21講授1

勢性與季節(jié)性業(yè)

本章重點(diǎn)垂點(diǎn)：平穩(wěn)性、若相依性、經(jīng)典假設(shè)與漸進(jìn)性質(zhì)、隨

第7章時(shí)間序列機(jī)游走、單位根過程自學(xué)或作

36第7章Ml,M22.5講授2.5

回歸分析II思政內(nèi)容：根據(jù)隨機(jī)游走性質(zhì)，討論積極主動人生態(tài)度的重要業(yè)

性

7.1平穩(wěn)性與弱相自學(xué)或作

377.1平穩(wěn)性、弱相依性Ml,M21講授1

依性業(yè)

7.2經(jīng)典假設(shè)與漸自學(xué)或作

387.2經(jīng)典假設(shè)、漸進(jìn)性質(zhì)Ml,M20.5講授0.5

進(jìn)性質(zhì)業(yè)

7.3隨機(jī)游走與單自學(xué)或作

397.3隨機(jī)游走、單位根過程Ml,M21講授1

位根過程業(yè)

第8章時(shí)間序列本章重點(diǎn)難點(diǎn)：序列相關(guān)、t及IHT檢晚、F檢躲、B-G檢晚及自學(xué)或作

40第8章Ml,M22.5講授2.5

回歸分析III校正、序列相關(guān)和健標(biāo)準(zhǔn)誤、異方差及槍臉、ARCH模型及FGLS業(yè)

思政內(nèi)容：根據(jù)條件異方差模型.討論正確有待個(gè)人成長過程

的波動,培養(yǎng)積極人生現(xiàn)”

8.1序列相關(guān)、

自學(xué)或作

418.1OLS性質(zhì)、1及D-序列相關(guān)、OLS性質(zhì)、t檢蛤、AW槍瞼Ml,M20.5講授0.5

業(yè)

W檢驗(yàn)

8.2序列相關(guān)F檢

自學(xué)或作

428.2瀚、槍瞼及校F檢驗(yàn)、BG檢臉及校正Ml,M20.5講授0.5

業(yè)

正

8.3序列相關(guān)穩(wěn)健自學(xué)或作

438.3序列相關(guān)稔健標(biāo)準(zhǔn)誤Ml,M20.5講授0.5

標(biāo)準(zhǔn)誤HAC業(yè)

8.4異方差、檢

自學(xué)或作

448.4驗(yàn)、ARCH模型及異方差及檢胎、ARCH模型及EGLS估計(jì)Ml,M21講授1

業(yè)

FGLS

本堂重點(diǎn)走點(diǎn)：單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢蛤、誤差修正模型、時(shí)間

第9至?xí)r間序列序列預(yù)測、VAR模型自學(xué)或作

45第9章Ml,M23講授3

回歸分析IV思政內(nèi)容：通過YAR模型討論相關(guān)學(xué)術(shù)發(fā)展歷史.加磷唯物史業(yè)

觀的培養(yǎng)。

自學(xué)或作

469.19.1單位根檢驗(yàn)D-F檢驗(yàn)、多種模型設(shè)定、增廣IHF檢駿Ml,M21講授1

業(yè)

9.2協(xié)整槍險(xiǎn)與誤自學(xué)或作

479.2協(xié)整過程、協(xié)整檢縫、誤差修正模型Ml,M21講授1

差修正模型業(yè)

489.39.3時(shí)間序列預(yù)測時(shí)間序列預(yù)測原理、預(yù)測誤差、點(diǎn)預(yù)測及區(qū)間預(yù)測Ml,M20.5講授0.5自學(xué)

9.1向量自回歸自學(xué)或作

499.4VAR模型設(shè)定、Granger因果、脈沖響應(yīng)Ml,M20.5講授0.5

(VAR)模型業(yè)

本章重點(diǎn)難點(diǎn)：Probit模型、Logit模型、Tobit模型、泊松

uc第10第10有守限因戀自學(xué)或作

50章回歸模型、姍失及截?cái)嗷貧w模型、樣本選擇校止模型Mi,M25餅授5

量模型業(yè)

思政內(nèi)容：通過受限因變量問題討論人生發(fā)展多種可能性,培

養(yǎng)健康世界觀。

10.1Probit及自學(xué)或作

5110.1Probit模型、Logii模型、極大似然估計(jì)Ml,M21講授1

Logit模型業(yè)

自學(xué)或作

5210.210.2Tobit模型Tobit模型估計(jì)、設(shè)定問題Ml,M21講授1

業(yè)

10.3泊松回歸模自學(xué)或作

5310.3泊松回歸模型、參數(shù)估計(jì)Ml,M21講授1

型業(yè)

10.4