计量经济学

计量经济学主要通过数据解读经济和社会生活中的实际现象,发现现象中蕴含的我们已知的或未知的原理和规律。计量经济学建立了理论与现实之间的联系,成为诺贝尔经济学奖得主的首选工具。这是一门兼具知识性…

国家精品经济
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电子科技大学
中国大学MOOC
  • 完成时间大约为 16
  • 初级
  • 中文
注:因开课平台的各种因素变化,以上开课日期仅供参考

课程概况

计量经济学是一门采用定量的方法研究经济活动规律及其应用的学科,是产生诺贝尔经济学奖得主最多的经济学分支。该学科采用数学和统计学的方法研究经济学问题,在经济金融理论和经济金融现象之间搭建了桥梁,在描述经济现实、检验经济理论的假设、预测未来经济活动等方面发挥了重要作用。

计量经济学课程是高等学校经济学类各专业核心课程之一,主要探讨如何运用模型和方法描述经济现象以及定量分析具有随机性特征的经济变量之间的关系。本课程主要介绍计量经济学的基本理论、方法和应用,内容包括线性回归分析、计量经济学模型设定、违背经典假设下的计量经济学模型、虚拟变量模型、虚拟应变量模型和计量经济预测等。

本课程是中国大学MOOC平台首门计量经济学课程(2016年上线),也是目前唯一的计量经济学国家精品在线开放课程(2018年认定)。本课程已开课六次,累计选课人数达九万余人(1.5万人/次)。其中,来自高校的学习者涵盖了中央财经大学、东北财经大学、厦门大学、南开大学、江西财经大学、山东大学、中南财经政法大学、西南财经大学等应用经济学学科评估A类高校在内的九十余所高校的学生。

相对于此前开课,本次开课作如下改进:

1. 总结线下翻转课堂的教学经验,增设课程论文环节,依托经济研究、管理世界、中国工业经济等学术期刊的实证研究论文,展开论文研讨。

2. 单元作业不再作为必修考核内容,仅供学有余力的学员巩固提高。

课程大纲

01
回归分析概述
了解计量经济学的用途和发展历史;理解计量经济学的研究步骤、回归分析和回归方程的含义和标记;掌握EViews软件的初步使用。
课时
1.1 计量经济学引论
1.2 回归分析的基本概念
1.3 回归方程的设定与估计
02
普通最小二乘法
了解OLS估计方法、OLS估计的经典假设;理解OLS估计方法的原理、拟合优度的概念、OLS估计量的性质;掌握一元回归与多元回归模型的EViews估计。
课时
2.1 一元回归模型的OLS估计
2.2 多元回归模型的OLS估计
2.3 OLS估计量的性质
2.4 多元回归模型实例
2.5 回归模型的拟合优度
03
假设检验
了解第I类错误与第II类错误的性质;理解假设检验的基本原理;掌握t 检验和F检验的方法。
课时
3.1 假设检验的基本原理
3.2 假设检验的方法
3.3 F检验及其应用
3.4 正态性检验
04
模型设定
了解遗漏变量、不相干变量的概念;理解四个重要的模型设定准则;掌握选择函数形式的方法。
课时
4.1 选择解释变量
4.2 选择函数形式
05
多重共线性
了解完全与不完全多重共线性的概念;理解多重共线性的后果;掌握多重共线性的补救方法。
课时
5.1 多重共线性的定义和后果
5.2 多重共线性的诊断与补救
5.3 多重共线性的案例
06
序列相关性
了解纯序列相关与非序列相关的概念;理解序列相关性的后果、广义最小二乘法的原理;掌握序列相关性的检验与补救方法。
课时
6.1 序列相关性的概念与类型
6.2 序列相关性的后果和检验
6.3 序列相关性的补救措施
07
异方差性
了解纯异方差与非纯异方差的概念;理解异方差性的后果;掌握异方差性的检验与补救方法。
课时
7.1 异方差性的概念和后果
7.2 异方差性的检验
7.3 异方差性的补救措施
7.4 异方差性的案例
08
虚拟变量模型
了解虚拟变量的基本含义;理解虚拟变量的设置原则、虚拟变量的引入形式;掌握虚拟变量模型的运用。
课时
8.1 虚拟变量的含义
8.2 虚拟变量的设置与引入
8.3 虚拟变量的应用
09
虚拟应变量模型
了解离散变量模型的性质、线性概率模型;理解离散变量模型的建模方法;掌握Logit模型和Probit模型的建模与应用。
课时
9.1 虚拟应变量的概念
9.2 线性概率模型
9.3 Logit模型和Probit模型
10
预测
了解计量经济学模型预测的概念;理解静态预测和动态预测、一步预测和多步预测的概念;掌握EViews的时间序列预测方法。
课时
10.1 预测及其步骤
10.2 精度指标
10.3 时间序列模型预测

预备知识

建议先修课程:经济学、统计学、概率论与数理统计、微积分、线性代数

参考资料

参考教材:
施图德蒙德,《应用计量经济学》(第六版),机械工业出版社,2011
推荐书籍:
高铁梅 主编,《计量经济分析方法与建模:EViews应用及实例》(第二版),清华大学出版社,2009

常见问题

1. 本课程具有一定难度,建议学员线下认真阅读指定的参考教材。
2. 本课程的应用性和实践性强,建议学员选取一个感兴趣的研究问题,跟随课程内容推进该问题的研究。

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