计量经济学教案单元知识点梳理

第一章绪论

一.本章重点与难点

计量经济模型的发展与Stata操作。

二.本章提要

1.了解计量经济模型的产生和发展。

2.理解计量经济学的概念。

3.掌握主:要数据类型和Stata操作。

三.教学目标

通过本章的学习，学生可以学习到计量经济学的概念与计量经济模型的发展及Stata操作,

增加学生对本门课程内容和使用软件的认识。

四.学习任务

学习目的与要求：了解计量经济学内涵和计量经济模型发展及掌握Stata软件的

彳乍O

考核目标与具体要求：熟练掌握Stata数据基本操作。

识记：计量经济学研究步骤。

领会：计量经济模型的发展。

五.知识结构图

计量经济学简介

计量模型发展介绍

研究步骤

Stata数据基本操作

Stata帮助系统

第二章一元线性回归模型

一.本章重点与难点

模型的建立、估计和检验，

二.本章提要

1.了解模型的假定条件。

2.理解普通最小二乘法。

3.掌握回归系数的显著性检验。

三.教学目标

通过本章的学习，学生可以学习到一元线性回归模型的原理和应用，增加学生对一元回归模

型建立和应用的能力。

四.学习任务

学习目的与要求：掌握一元线性回归模型的估计方法和检验方法及应用条件。

考核目标与具体要求：掌握最小二乘估计量的统计性质。

识记：普通最小二乘估计方法和显著性检验方法。

领会：模型建立的依据和假定条件。

五.知识结构图

对回归模型设定的假设

对解释变量的假设

元

线对随机干扰项的假设

性

回普通最小二乘法

归

模最小二乘估计量的统计性质

型

假设检脸

回归系数H勺显著性检验

第三章多元线性回归模型

一.本章重点与难点

多元线性回归模型的建立、估计和检验。

三.本章提要

1.了解模型的基本假设。

2.理解若干问题。

3.掌握多元回归模型的统计检验。

三.教学目标

通过本章的学习，学生可以学习到多元线性回归模型的原理和应用，增加学生对多元回归模

型建立和应用的能力。

四.学习任务

学习目的与要求：掌握多元线性回归模型的估计方法和检验方法及应用条件。

考核目标与具体要求：掌握最小二乘估计量的统计性质。

识记：矩阵表示和系数的解释。

领会：多个线性约束的检验。

五.知识结构图

模型的更阵表示

多模型估计和系数的解释

元

线

模型的基本假设

性(回归的解释

归若干问题遗漏变量的编误

模

型

拟合优度

单个系数的检验：t检验

参数线性组合的检验

模型的统计检验n(一

多个线性约束的检验：F检验

回归方程的整体显著性检验

第四章回归分析专题

一.本章重点与难点

分位数回归估计、贝叶斯估计、二元离散选择模型的估计。

二.本章提要

1.了解回归分析各专题的内容。

2.理解回归分析各专题的估计、检验和模型解释。

3.掌握回归分析各专题的具体应用。

三.教学目标

通过本章的学习，学生可以学习到回归分析各专题的内容，增加学生回归分析各专题的能力。

四.学习任务

学习目的与要求：掌握回归分析各专题的原理。

考核目标与具体要求：掌握回归分析各专题的应用和软件实现。

识记：回归分析各专题的应用条件。

领会：回归分析各专题的具体应用。

五.知识结构图

对数-对数模型

对数一线性模型

对数形式

线性-对数模型

回其他函数形式

归

分

析

专

度量单位的改变

题

分位数回归估计

贝叶斯估计

I二元离散选择模型

第五章放宽基本假定的模型

一.本章重点与难点

模型基本假定不成立的检验和修正。

二.本章提要

1.了解模型基本假定不成立的原因。

2.理解多重共线性、异方差性和序列相关的后果。

3.掌握多重共线性、异方差性和序列相关的检验和修正。

三.教学目标

通过本章的学习，学生可以学习到模型基本假定不成立的原因、后果、检验和修正，增加学

生处理模型基本假定不成立时模型的应用能力。

四.学习任务

学习目的与要求：掌握模型基本假定不成立时的检验和修正原理。

考核目标与具体要求：掌握模型基本假定不成立时检验和修正原理在现实中的具

体应用。

识记：模型基本假定不成立的原因和后果。

领会：模型基本假定不成立的检验和修正。

五.知识结构图

原因

-------------后果

多重共线性---\二

-------------检验

放

宽克服方法

基

本定义、类型和后果

假

定

异方差S检验

的

模

I修正

型

］判别

序列相关|《

U修正

第六章工具变量回归

一.本章重点与难点

工具变量估计和检验。

二.本章提要

1.了解模型解释变量的内生性问题。

2.理解工具变吊:的概念。

3.掌握工具变量估计和检验原理。

三.教学目标

通过本章的学习，学生可以学习到如何处理模型解释变量的内生性问题，增加学生在实际研

究中解决模型解释变量内生性问题的能力。

四.学习任务

学习目的与要求：学生可以处理好实际研究中模型解释变量的内生性问题。

考核目标与具体要求：掌握工具变量的检验和估计。

识记：工具变量的概念和选取。

领会：两阶段最小二乘法、解释变量的内生性检验和过度识别约束检验。

五.知识结构图

内生性问题

工工具变量的选取

具工具变量估计

变

工具变量法的应用

量

回

归两阶段最小二乘法

解释变量的内生性检验

工具变量的检验

过度识别约束检验

第七章时间序列分析

一.本章重点与难点

平稳性检验、协整检验和向量自问归模型。

二.本章提要

1.了解为什么要对时间序列进行协整检验。

2.理解平稳性检验和协整校验的原理。

3.掌握误差修正模型和向量自问归模型的具体应用。

三.教学目标

通过本章的学习，学生可以学习到如何对时间序列进行检验和分析•，增加学生在处理时间序

列时的能力。

四.学习任务

学习目的与要求：正确对时间序列进行平稳性检验和它们的因果关系进行协整检

验，并正确构建误差修正模型和向量自回归模型。

考核目标与具体要求：掌握平稳性检验和协整检验原理，以及建模的依据。

识记：平稳性定义及判别。

领会：平稳性检验和协整检验及向量自回归模型具体应用时的注意事项。

五.知识结构图

时间序列的平稳性及检验

协整检验

时

间向量自回归模型及其估计

序误差修正模型

列格兰杰因果关系检验

分向量自回归模型

析

脉冲响应分析和方差分解分析

向量误差修正模型

结构向量自回归模型

第八章面板数据模型

一.本章重点与难点

模型设定的检验和估计。

二.本章提要

1.了解面板数据模型的类型。

2.理解固定效应回归与随机效应模型的差异。

3.掌握模型选择的检验和Hausman检验。

三.教学目标

通过本章的学习，学生可以学习到面板数据模型的设定和检验及估计，增加学生对面板数据

建立模型的能力。

四.学习任务

学习目的与要求：学生可以对面板数据正确建模并应用。

考核目标与具体要求：面板数据模型的设定、检验和应用。

识记：面板数据模型的类型。

领会：面板数据模型选择的检验。

五.知识结构图

面板数据模型概述

面

板

数固定效应回归

据

模

随机效应回归

型

模型选择的检验

检验和不同设定

固