研究生《高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》課程提綱.doc

。研究生高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程提綱【說明】這是非經(jīng)濟(jì)學(xué)院、一個(gè)學(xué)期的研究生高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程的指導(dǎo)性綱要，包括推薦的教材、教學(xué)內(nèi)容、課時(shí)安排和教學(xué)要求。教材： 第一本可作為指定教材備案；后兩本教材更適合學(xué)生閱讀。教師可根據(jù)需要補(bǔ)充其它參考資料。1 William H. Greene, Econometric Analysis, 5th edition。（有中譯本）。2 Jeffrey Wooldridge著，費(fèi)劍平譯，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論（第三版）上下冊(cè)，中國人民大學(xué)出版社，2007。（英文原版：Introductory Econometrics: A Modern Approach，South-Western College Publishing, 2000）。3 Walter Enders (2004), Applied Econometric Time Series, 2nd edition, John Wiley & Sons, Inc. 中譯本：應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)-時(shí)間序列分析（第2版），杜江和謝志超譯，高等教育出版社，2006。預(yù)備知識(shí)：經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)、微積分學(xué)、線性代數(shù)，概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)。授課對(duì)象：非經(jīng)濟(jì)學(xué)院的、僅上一個(gè)學(xué)期“高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)”的碩士、博士。課時(shí)安排：每周3課時(shí) 17（周）=51課時(shí)。考核方式：包括作業(yè)、期中考試和期末考試。期中考試和期末考試均采用閉卷形式。教學(xué)內(nèi)容、課時(shí)安排和教學(xué)要求：課時(shí)安排說明：內(nèi)容講解約43課時(shí)（預(yù)估課時(shí)都標(biāo)注在各章名稱后面的括號(hào)內(nèi)），復(fù)習(xí)約6課時(shí)，期中考試2課時(shí)，共計(jì)51課時(shí)。助教職責(zé)：計(jì)量軟件輔導(dǎo)（如Eviews、Stata等），問題答疑，批改作業(yè)，協(xié)助老師評(píng)判試卷。 一、 課程概述及復(fù)習(xí)（預(yù)估6課時(shí)）主要內(nèi)容：（一）計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程簡介，包括計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的學(xué)科性質(zhì)、實(shí)證分析的步驟、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的類型、因果關(guān)系概念介紹、本課程的學(xué)習(xí)內(nèi)容、課程要求等。（二）微積分、線性代數(shù)相關(guān)知識(shí)簡要復(fù)習(xí)。（三）概率統(tǒng)計(jì)相關(guān)知識(shí)簡要復(fù)習(xí)。教學(xué)要求：了解計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析的目的和研究范圍、了解經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)證分析的步驟，復(fù)習(xí)與本課程有關(guān)的預(yù)備知識(shí)。二、 經(jīng)典線性回歸模型（預(yù)估12課時(shí)）主要內(nèi)容（一） 經(jīng)典多元線性回歸模型的設(shè)定（五個(gè)假設(shè)）及矩陣表示。（二） OLS估計(jì)的思想、矩陣表示、幾何解釋，以及在五個(gè)經(jīng)典假設(shè)下的有限樣本性質(zhì)（無偏性、Gauss-Markov theorem、MVUE、正態(tài)性，等等）和大樣本性質(zhì)（一致性，漸近正太性，漸近有效性）。簡要介紹矩估計(jì)和極大似然估計(jì)（MLE）方法。（三） 線性回歸模型的擬合優(yōu)度和推斷-關(guān)于單個(gè)回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)、多個(gè)回歸系數(shù)和多個(gè)回歸系數(shù)線性組合的F檢驗(yàn)（包括回歸方程的顯著性檢驗(yàn)）。（四） 解釋變量的選擇，定性解釋變量（虛擬變量）的使用，共線性問題，基于殘差分析的模型設(shè)定檢驗(yàn)。（五） 線性回歸模型的應(yīng)用，樣本內(nèi)和樣本外預(yù)測(cè)（點(diǎn)預(yù)測(cè)、區(qū)間預(yù)測(cè)），預(yù)測(cè)誤差。教學(xué)要求：掌握相關(guān)概念、思想、假設(shè)條件、估計(jì)和檢驗(yàn)方法、回歸結(jié)果的解釋。要求必要的理論推導(dǎo)；學(xué)習(xí)用矩陣語言表示相關(guān)的概念、思想、假設(shè)、估計(jì)和檢驗(yàn)。三、 經(jīng)典線性回歸模型的推廣（預(yù)估12課時(shí)）主要內(nèi)容（六） 簡要介紹經(jīng)典多元線性回歸模型的推廣-放松五個(gè)經(jīng)典假設(shè)：從“正態(tài)性假設(shè)”到“非正太性假設(shè)”，從“同方差/不相關(guān)”到“異方差/相關(guān)”，從“嚴(yán)外生”到“弱外生”，從“線性回歸函數(shù)”到“非線性回歸函數(shù)”。（七） 簡要介紹在上述模型推廣下，最小二乘估計(jì)的有限樣本性質(zhì)可能不再成立，但在相當(dāng)弱的條件下大樣本性質(zhì)中的“一致性”和“漸近正太性”仍可成立。對(duì)于“回歸系數(shù)的線性限制條件”的檢驗(yàn)問題，簡要介紹三種大樣本下的檢驗(yàn)方法：Wald檢驗(yàn)，LR檢驗(yàn)，LM檢驗(yàn)。（八） 介紹廣義線性回歸模型：誤差項(xiàng)“異方差、序列相關(guān)”產(chǎn)生原因及后果，GLS估計(jì)的思想和矩陣表示，可行的GLS估計(jì)及計(jì)算，White的協(xié)方差估計(jì)（HCCME），Newey-West的協(xié)方差矩陣（HAC）估計(jì)，異方差檢驗(yàn)（White檢驗(yàn)，等），序列相關(guān)檢驗(yàn)（DW檢驗(yàn)，Box-Pierce檢驗(yàn)，Ljung-Box檢驗(yàn)，等）。（九） 內(nèi)生性問題和它產(chǎn)生的原因（遺漏相關(guān)變量，度量誤差，聯(lián)立方程組，等）及后果，工具變量（IV）估計(jì)和GMM估計(jì)，內(nèi)生性檢驗(yàn)（Durbin-Wu-Hausman檢驗(yàn)）。（十） 模型選擇及設(shè)定檢驗(yàn)：一般線性模型（log線性模型，多項(xiàng)式模型，“交互項(xiàng)”作為解釋變量，等），結(jié)構(gòu)變化（Chow檢驗(yàn)，Hansen檢驗(yàn)，CUSUM檢驗(yàn)）。教學(xué)要求：了解經(jīng)典線性回歸模型推廣的意義、所產(chǎn)生的問題和后果（對(duì)原有的估計(jì)和推斷方法）、以及怎樣解決這些問題。不要求理論推導(dǎo)。四、 離散選擇和受限制數(shù)據(jù)模型（預(yù)估4課時(shí)）主要內(nèi)容：（一） 二項(xiàng)選擇模型：Logit和Probit模型的設(shè)定和估計(jì)。簡要介紹多項(xiàng)選擇模型：有順序的多項(xiàng)選擇模型（the ordered probit models），無順序的多項(xiàng)選擇模型（the multinomial probit models）。（二） 受限制數(shù)據(jù)模型：截?cái)鄶?shù)據(jù)模型（Truncated Regression Models），Tobit（Censored Regression Models）模型，樣本選擇模型（Sample Selection Models）。（三） 簡要介紹處理效果（Treatment Effects）及評(píng)估的基本概念和方法：ATE，ATET，DID方法，等。教學(xué)要求：了解常用的離散選擇和受限制數(shù)據(jù)模型的模型設(shè)定、估計(jì)方法、以及在經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用。不要求掌握理論推導(dǎo)。五、 時(shí)間序列模型（預(yù)估12課時(shí)）主要內(nèi)容：（一） 時(shí)間序列的相關(guān)概念（白噪聲，協(xié)方差平穩(wěn)，ACF，等）。（二） ARMA模型：平穩(wěn)和可逆條件，識(shí)別方法（Box-Jenkins方法，AIC和BIC準(zhǔn)則），估計(jì)方法（條件OLS，MLE），模型檢驗(yàn)和預(yù)測(cè)。（三） ARCH模型：性質(zhì)（所能捕捉的數(shù)據(jù)特征），估計(jì)，應(yīng)用，推廣（GARCH，EGARCH，ARCH-M，等）。（四） 介紹單位根過程，單位根檢驗(yàn)（DF和ADF檢驗(yàn)），協(xié)整（co-integration）和誤差修正模型（ECM），協(xié)整檢驗(yàn)（Engle-Granger方法，Johansen方法）。（五） 介紹VAR模型及誤差修正表示，結(jié)構(gòu)VAR建模和脈沖反應(yīng)。教學(xué)要求：了解常用時(shí)間序列模型的相關(guān)概念，識(shí)別、估計(jì)和檢驗(yàn)方法，以及在經(jīng)濟(jì)和金融中的應(yīng)用。不要求掌握理論推導(dǎo)。六、 面板數(shù)據(jù)模型（預(yù)估3課時(shí)）主要內(nèi)容：（一） 了解面板數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)：提高估計(jì)的精度，允許“不可觀測(cè)的個(gè)體異質(zhì)性”，提供動(dòng)態(tài)建模和分析的可能性。（二） 了解固定效應(yīng)（線性回歸）模型與