《计量经济学基础与EViews软件操作》PPT课件 陶长琪 江西财经大学

 
课件内容： 
导论 
【教学目标】了解计量经济学是经济学的一个分支；了解计量经济学的特征，了解计量经济学的内涵与发展，了解计量经济学课程在经济学课程体系中的地位，了解计量分析在经济学科的发展和实际经济工作中的作用；掌握建立和应用计量经济模型的步骤。 【重点难点】 计量经济学的定义，建立和应用计量经济模型的步骤。 【教学内容】计量经济学的定义、特征，建立和应用计量经济模型的步骤。 
1.1 计量经济学的内涵与发展 
1.2 计量经济学的实证步骤 
简单回归模型 
【教学目标】 理解回归分析思想，掌握一元线性回归模型的基本概念。掌握用普通最小二乘法估计参数，理解总体和样本回归函数。掌握OLS估计量的代数性质，理解度量回归的拟合优度的R平方，熟悉一元线性回归模型的四个假定。掌握OLS估计量的抽样分布，会用EViews软件画散点图和估计OLS参数。【重点难点】 回归分析思想，普通最小二乘法估计参数，线性回归的四个假定，OLS估计量的抽样分布。【教学内容】回归分析思想，一元线性回归的基本概念，普通最小二乘法估计参数，一元线性回归模型的统计检验。度量回归的拟合优度的R平方，OLS估计量的抽样分布，画散点图和估计OLS参数。 
2.1 简单回归模型的定义 
2.2 斜率参数的含义 
2.3 零条件均值假定 
2.4 总体回归函数 
2.5 用普通最小二乘法估计参数 
2.6 样本回归函数 
2.7 OLS估计量的代数性质 
2.8 拟合优度 
2.9在简单回归中加入非线性函数形式 
2.10 简单线性回归的四个假定及OLS的无偏性 
2.11同方差性假定 
2.12 OLS估计量的抽样方差 
2.13 过原点回归和对常数回归 
2.14 创建工作文件和输入数据 
2.15 画散点图和估计OLS参数 
多元回归分析：估计 
【教学目标】 掌握多元回归模型的优点，非线性关系的多元回归模型，普通最小二乘法与偏效应，多元线性回归的四条经典假定，高斯马尔科夫假定，最优线性无偏估计量。会用EViews软件完成多元线性回归模型的参数估计，会生成OLS拟合值序列和残差序列。【重点难点】 多元回归模型的参数估计方法，多元线性回归的经典假定，高斯马尔科夫假定。【教学内容】使用多元回归的动因，普通最小二乘法的操作与解释，估计量的期望值，OLS估计量的方差。多元线性回归的经典假定，OLS估计量的有效性。高斯-马尔科夫定理，对多元回归分析语言的一些说明。 
3.1 为什么要使用多元回归？ 
3.2 如何得到OLS估计值 
3.3 理解多元回归模型的偏效应 
3.4 偏效应的另一种理解 
3.5 OLS拟合值和残差的代数性质 
3.6 多元回归模型的拟合优度 
3.7 多元线性回归的四条经典假定及OLS的无偏性 
3.8 简单回归和多元回归估计值的比较 
3.9 包含无关变量会产生偏误吗？ 
3.10 遗漏变量会产生偏误吗？ 
3.11 OLS斜率估计量的抽样方差 
3.12 影响OLS方差的多重共线性 
3.13 遗漏变量模型的方差 
3.14 OLS估计量的标准误 
3.15 OLS的有效性：高斯-马尔可夫定理 
3.16 生成新的序列和@函数的应用 
3.17 生成OLS拟合值序列和残差序列 
多元回归分析：推断 
【教学目标】 掌握OLS估计量的抽样分布，学会检验对单个总体参数的假设：t检验，置信区间。掌握检验关于参数的一个线性组合假设，对多个线性约束的F检验。会用EViews软件完成多元线性回归模型的统计检验，报告回归结果。【重点难点】 多元线性回归模型的统计检验，多个线性约束的F检验。【教学内容】OLS估计量的抽样分布，检验对单个总体参数的假设：t检验，置信区间，检验关于参数的一个线性组合假设，对多个线性约束的F检验，报告回归结果。 
4.1 OLS估计量的抽样分布 
4.2 标准化估计量的t分布 
4.3 构造t统计量 
4.4 对单个参数进行假设检验的t检验 
4.5 检验单个参数的其他假设 
4.6 经济显著性与统计显著性 
4.7 置信区间 
4.8 检验关于参数的一个线性组合假设 
4.9 对排除性约束的检验 
4.10 关于F统计量的进一步探讨 
4.11 检验一般的线性约束 
4.12 报告回归结果 
4.13 置信区间的EViews软件操作 
4.14 系数约束检验-t检验 
4.15 系数约束检验- F检验 
虚拟变量 
【教学目标】 对定性信息的描述，了解只有一个虚拟自变量，使用多类别虚拟变量，了解虚拟变量陷阱，理解虚拟变量的交互作用。掌握虚拟变量的假设检验，会用EViews软件完成虚拟变量的线性回归模型的操作。【重点难点】 使用多类别虚拟变量，虚拟变量陷阱，邹至庄检验。【教学内容】对定性信息的描述，只有一个虚拟自变量，使用多类别虚拟变量，涉及虚拟变量的交互作用。虚拟变量陷阱，虚拟变量的假设检验，含虚拟变量的线性回归模型的EViews软件操作。 
5.1 怎样将定性信息转换为虚拟变量 
5.2 理解虚拟解释变量的系数 
5.3 理解多类别虚拟解释变量的系数 
5.4 虚拟变量陷阱 
5.5 理解虚拟变量的交互作用 
5.6 虚拟变量的假设检验 
5.7 邹至庄检验 
5.8 含虚拟变量的线性回归模型的EViews软件操作 
多元回归分析：OLS的渐进性 
【教学目标】掌握一致性，渐进正态和大样本推断，了解OLS的渐进有效性。【重点难点】 OLS的渐进有效性。【教学内容】一致性，渐进正态和大样本推断，OLS的渐进有效性。 
6.1 一致性 
6.2 OLS的渐近正态性和渐近有效性 
异方差性 
【教学目的】 理解异方差性的含义，异方差对OLS估计的影响，熟练掌握异方差性的检验和修正方法，会用EViews软件完成异方差性的检验和修正。【重点难点】 异方差性的定义、检验和修正。【教学内容】通过实例讲解和EViews操作，介绍异方差对OLS所造成的影响，异方差性的检验，以及 OLS估计后的异方差-稳健推断，加权最小二乘估计的应用等。 
7.1 异方差对OLS造成的影响 
7.2 OLS估计后的异方差-稳健推断 (1) 
7.3 OLS估计后的异方差-稳健推断 (2) 
7.4 异方差的BP检验 
7.5 异方差的怀特检验 
7.6 加权最小二乘估计 
7.7 异方差性检验的EViews软件操作 
7.8 异方差修正的EViews软件操作 
工具变量回归 
【教学目标】 掌握工具变量回归的机制和假设，以及如何实现工具变量回归，理解两阶段最小二乘法。工具变量的有效性检验，合适的工具变量的可能来源。单个工具变量的IV估计和多个工具变量的IV估计。【重点难点】 理解工具变量回归为何有效，什么是有效的工具变量，理解两阶段最小二乘法，如何找到正确的工具变量，评估工具变量的一些方法。【教学内容】 利用理论推演、EViews演示与经济意义来直观的解释计量方法，并通过大量案例集中解释工具变量法的应用。通过EViews软件操作，让学生在实践中理解工具变量的作用和用法。 
8.1 有遗漏变量偏误该怎么办？ 
8.2 工具变量回归与两阶段最小二乘估计 
8.3 单个工具变量的IV估计与案例 
8.4 多个工具变量的IV估计与案例 
8.5 工具变量有效性的检验 
8.6 工具变量法的EViews软件操作 
如何进行一个实证研究 
【教学目标】 利用课程中学习到的计量经济学知识，针对实际问题建立模型，并进行分析。同时根据他人论文中的实例，掌握实证中计量方法的适用场景、应用步骤以及模型完善。【重点难点】 通过对实例的学习，牢固掌握计量建模的步骤。针对不同的数据和情境选择合适的计量模型，并根据最终检验结果对模型选择、数据处理做出相应的调整。【教学内容】 通过计量经济学实例的详细拆分、解析，结合EViews软件的实例，使学生巩固自身的建模框架，在实际场景中提升EViews操作能力和计量建模水平，并将学习成果以大作业的形式加以巩固。 
9.1 实证论文写作 
9.2实证论文写作–实例分析