赵卫亚版计量经济学课程学习指导提要

计量经济学课程学习指导提要

任课教师：苏州大学商学院李德光

一、课程意义

计量经济学在欧美发达国家高校被列为商学院商科各专业（经济，管理，财经，财会，财政，金融，贸易，营销和电商类专业）学生（学士，硕士和博士）的几门核心课程之一。对计量经济学理论和方法的掌握和应用，已成为不同高校商科各专业的教研人员和学生之间专业学术能力评价的最重要的指标之一。

通过学习，学生可以提高对概率论和数理统计的理论和实践的素养，掌握计量经济学的理论和方法，综合运用多门知识，培养解决实际问题的能力，掌握模型方法和软件。

近10多年来，中国国内的经济管理财经金融财政财会营销电商贸易类专业方面的学术期刊（尤其是高水平的权威及核心期刊）也普遍要求投稿的稿件具有计量经济学模型的实证分析，否则，稿件（以往的稿件大都仅仅是文字性的定性的理论论述）将很难被录用，这从一个方面反映了计量经济学地位的日益重要。

希望同学们对这门课程的学习给予一定的重视。

二、知识准备

相对来说，计量经济学是一门有一定难度的课程，涉及到经济学理论，微积分，统计学，概率论，数理统计，线性代数和矩阵以及计算机应用等多门课程。希望同学们结合本教材的内容，及时回顾和复习有关的知识。

相关知识提要：

概率论是计量经济学的重要数学方法基础之一。随机试验，，总体，元素，样本，样本点，事件，随机现象，“频率稳定性”，概率，随机变量及其分布等等。随机变量及其概率分布是概率论的最基本和最核心的概念。随机变量的引入，使我们能用数学的方法来研究随机试验，使概率论的内容更加丰富多彩，应用更加广泛。我们考察随机变量的变化情况，并掌握随机变量的变化规律（概率分布）和数字特征（数学期望，方差等）。大数定律和中心极限定理是概率论的重要定律。

在实际研究过程中，我们实际拥有的只是样本，但却要藉此获悉总体的信息并获

得对总体参数的判断，于是就有了参数估计和假设检验这两大分支所构成的数理统计的统计推断技术。

统计量是样本的随机函数，是对样本中信息的有效提炼和提取，是一个随机变量。这是数理统计最基本和最重要的核心概念。在计量经济学中，我们用到随机统计

χ分布是计量经济学理论和实践中估计量和随机统计检验量。正态分布，F

t,,2

用到的主要的分布。其中的t分布在计量经济学中的应用最为广泛，使用频率最

χ分布都将逐渐接近正态分布。

高。而随着自由度的增加，F

t,,2

估计值是真值的估计，或真值的替代，而不是真值；真值是客观和真实存在的，但我们并不知道；如果我们知道，就不需要进行估计和检验了。

在各种以分布为基础的检验中，我们一般取5％为显著水平，这是我们在教学中一般选取的显著水平，也是理论和实际研究中较多选取的显著水平。但，我们有时也选取1%或%10作为显著水平。需要指出的是，显著水平的选取并无定规，要根据研究者对实际情况和风险程度的把握而定。但一般来说，选取5%是比较常见，稳妥和恰当的。

统计推断是计量经济学的主要理论支柱之一。其内容可以概括为点估计和置信区χ这3种检验统计量（及其分布）进行的统计检验。

间估计，以及根据F

t,,2

矩阵在计量经济学的研究中占有非常独特的地位，应用矩阵代数理论可以简明而有效地表达计量经济学的问题，并进行分析和推导，尤其是多元线性模型的分析和研究对矩阵代数有很大的依赖性。矩阵及其运算：定义，运算（加，减，乘，转置，逆）即相应的性质和计算，矩阵的秩等

三、教材选择

教材选用的是由上海财经大学出版社2010年出版的《计量经济学教程》的第二版。本教材涵盖了教育部制定的经济管理财经金融财会营销电商类各专业本科生计量经济学课程的基本要求的全部内容，课程体系完整。教材在理论和实际操作的结合方面做得很好，第六章介绍了Eviews的主要内容和操作使用，教材的后面还有课程实验，可以方便学生运用Eviews做练习。

第二章“回归模型”是全书以及计量经济学教学和研究的基础，在这一章中，要建

立回归分析所涉及的许多基本概念及符号含义，重要的假定，重要的数量关系，以及基本的理论和方法等，并为后续各章提供分析的理论和方法基础。

对这一章内容的仔细理解和透彻掌握，将使后续各章的学习变得比较顺利。

教材中存在的一些小问题更正如下：

（1）P11中的Brometrics应为Biometrics。

（2）P72的“（1）假定的含义及其违反的原因”应为“假定违反的含义及其产生的原因”。

（3）P84倒数第9行的RESI D中I与D之间的空格要去掉。

四、出勤出力

课程的学习涉及听课，记笔记，上机，做作业等多个相互促进的有机环节。所以，学生应全面认真地参与各环节的学习，做到出勤，以保持学习的渐近性、连贯性和积累性，全面掌握所学的知识。因为课程的理论，方法和应用的知识是渗透在各个学习环节中的，要靠平时的认真学习，理解和积累。学习要出力。

阅读教材时要注意概念，公式，理论和方法，以及相互间的关系。

本课程的授课学时为57，每周3学时，3个学分。由于涉及较多的前导课程，课程又有一些难度，所以，本课程的学习，需要教学双方的相互配合和共同努力。欢迎同学们对老师的教学提出批评和改进的意见：老师的邮箱（szldg@https://www.sodocs.net/doc/371466406.html,）。

五、软件选择

使用的软件是目前流行和广泛使用的Eviews，请同学从网上下载，3.1及以上版本都可以使用。建议选用3.1版本，这个版本的问题少，比较好用。3.1版本是目前国内较为普及的版本，版本经典，稳定性好。该版本完全可以满足本科生和研究生教学的需要。

由于是网上下载的免费软件，所以，版本越低，所发布的版本的可用性和可靠性越高。而免费的高版本存在的问题反而多，容易出问题，不好用。

掌握软件使用方法是本课程重要的教学目标之一。请同学们在上机操作过程中认真阅读教材的第六章和后面的课程实验，并结合上课的内容和上机练习的过程进行学习。

课后的作业大都要使用Eviews完成。使用Eviews软件时，要注意以下几点经

常出现的细节问题：

（1）在输入一条命令后，一定要执行（回车）后，再输入下一条命令。

否则，将出现错误，或无法运行，或没有出现所希望的计算结果。因为前一条命令执行后的结果，要为下一条命令的执行提供逻辑基础和运算数据。

（2）在用DATA命令输入完数据后，要把光标从最后一个数据的尾部处移开，否则，可能会出现运算结果的错误。

（3）在一条命令中，不能有多余的空格，否则将出现错误。例如，输入REDI D 时，I和D之间多出一个空格，会导致软件运行的问题或错误的结果。

（4）在怀特检验中，有交叉项（cross term）和非交叉项（no cross term）的选择。一般情况下，为保证自由度不致减少，可选择非交叉项。

（5）在需要用到残差数据的练习中，一定要建立原始模型，因为只有在用LS 命令对样本数据进行回归并建立模型之后，才能有计算出来的残差数据，并用于后续的分析和计算，切记！！

（6）运算过程可以由软件很快完成，因此，上机的主要工作是对整个运算过程的通盘构架和实施过程的实现，所以，要保持思路的清晰；此外，在运算开始前，要保证输入数据的正确，输入数据后，最好再检查一遍。

六、作业布置（请每位同学认真完成）

第一次作业：1．1.2 2．1.3 3．1.4 4．1.5。第一次作业满分为20分

第二次作业：1．2.13 2．2.14的（1）和（2）在（2）中，重新估计模型后，要进行检验。3．2.15 第二次作业满分为30分。

第三次作业：

1．3.8 要求：（1）根据Y,X的相关图分析是否存在异方差，以及异方差的可能类型（递增型，递减型，或复杂型）；

提示：输入数据后，可用SCAT X Y命令产生图形，并对图形进行分析。

（2）利用怀特检验，帕克检验和戈里瑟检验进行异方差性的检验；

提示：戈里瑟检验一般要进行6次。

（3）利用WLS方法估计利润函数。

提示：a.一共要构造4个权数：

b.从帕克检验的模型中产生一个，用帕克检验的模型中右端变量X 的表达式的倒数作为一个WLS 的权数。例如，若变量表达的形式是6.1x ，则选权数为6.1/1x （为什么是倒数？请想一想其中的道理）；

权数的产生命令为 GENR: GENR W1=1/X^1.6 (6.11/1x w =)

c. 从戈里瑟检验的模型中产生一个，戈里瑟检验要进行6次，并从中选出p 值最小的一个方程（也是F 值最大的一个方程），用这个p 值最小的方程中右端变量X 的表达式的倒数作为一个WLS 的权数。例如，若变量表达的形式是X ，则选权数为1/X （为什么是倒数？请想一想其中的道理）；

权数的产生命令为 GENR: GENR W1=1/X (x w /12=)

d.另外两个权数是e w /13=和24/1e w =，这两个权数是直接选取的（为什么直接选取这两个数学形式的权数？请想一想其中的道理）。

权数的产生命令为 GENR:

GENR W3=1/ABS(RESID) (e w /13=);

GENR W4=1/RESID^2 (24/1e w =);

建立模型的命令方式：LS （W=权数变量） Y C X

或LS(W=Wi) Y C X 或在方程窗口中点击Estimate\Options 按钮，并在权数变量栏依次输入4个权数。

e.要从用WLS 方法建立的4个模型中，挑选出一个最好的作为最终的模型。 选择的准则是：首先，第一步，要用怀特检验对用WLS 所建立的4个模型进行检验，挑出那些不存在异方差的模型。这个过程要用怀特检验来完成； 然后，第二步，从第一步中挑出来的这些模型中，再找出一个2R 值最大的模型，即为最终的最佳的模型。

2. 3.11（1）（2）（3）

用练习2.13我国1978—1997财政收入Y 与国民生产总值（GNP ）X 的统计数据。要求：先建立财政收入的一元线性回归模型；

（1）利用DW 统计量，偏相关系数PAC 和BG 检验，来检验模型序列相关性； 提示：a. PAC 检验的滞后期长度p 取10；

具体的操作：在方程窗口中点击View\Residual Test\Correlogram-Q-statistics,并输入滞后期为10后，输出图中有PAC （Partial Correlation ）的直方图和数值，当其绝对值大于0.5时，即认为存在某阶序列相关性；例如，当第一个和第二个直方图超出虚线位置（虚线表示正负0.5的位置）；如果直方图没有超过虚线（可能因为不是正版软件的原因所造成的问题），而PAC 的数值超过正负0.5时，以数值为准，即认为直方图已经超过了虚线。

b.BG 检验中的滞后期长度p 取2;

具体的操作：在方程窗口中点击Views\Residual Test\Serial Correlation LM Test ，并选择滞后期为2，即可有输出结果表。表中的Obs*R-squared 即为2nR ，可以查临界值，或根据其后的临界概率值进行判断。

表中的RESIDI(-1)和RESID(-2)（代表一阶残差和二阶残差）也是解释变量，可以根据其变量的显著性检验（即t 检验）来判断是否存在一阶和二阶序列相关性。

（2）通过在LS 命令中直接加入AR(1)和AR(2)两项，来检测模型的序列相关性，并与第（2）步中检验结果进行比较；

提示：

a. 在LS 命令的后面加上AR(1)和AR(2)两项，就可以使用迭代估计法估计模型。

b. 在结果输出表中，AR(1)和AR(2)右侧的两个数据就是1ρ和2ρ的估计值，将其视作解释变量，就可以进行变量的显著性检验（t 检验），若显著，则表明确实存在一阶和二阶序列相关性。

c. 对调整后建立的模型，再用DW ，PAC 和BG 进行检验，看模型是否还存在序列相关性。

（3）分析调整序列相关性之后，模型估计的结果的变化情况。

提示：a. 此处的分析，是指用调整后的模型的系数和方差（标准差）与原来的（没有调整前）模型的情况进行比较后，谈谈你的看法；

b. 在写出最后建立的调整后的模型时，不需要加AR(1)和AR(2)这两项。

3. 3.17 提示：a.“可能类型”是指根据相关系数的值的大小来判断解释变量之间的多重共线性是高度的或中度的。

b.相关系数的检验表明，发电量X2与与钢铁产量的相关性最强，所以，就选X2作为最基本的模型。

c.最终确定的钢铁产量的模型函数中的解释变量是X2和X1。

4. 3.19 提示：设12.202

5.0=t ，则各个变量的系数的t 检验都是显著的。

第三次作业满分为50分。 作业完成后，请学习委员或班长及时收集，并交给老师批改。 请各位同学在你们的作业本上写上班级，姓名和学号，尤其是学号不要漏掉，以便老师登记作业成绩！

七、成绩构成

三次作业的累积总分满分为100分，并作为平时的成绩。

平时，期中和期末考试成绩的计算方法：必修课平时成绩按10％计入学期总成绩；选修课平时成绩也按10％计入学期总成绩。

必修课有期中考试，卷面总分为100分，按20％计入学期总成绩。

期末考试，卷面总分为100分，必修课按70％计入学期总成绩；选修课按90％计入学期总成绩。

特别说明：如果是选修课与必修课混班上课的，那么，选修课的成绩计算一律按必修课的计算方法计算。即：选修课也有期中考试，卷面总分为100分，也按20％计入学期总成绩；选修课期末考试，卷面总分为100分，也按70％计入学期总成绩。

八、考试题型

有概念阐述（即名词解释），填空，选择，简述或简答，分析和说明，计算，数学证明和推导等。

九、重要论述（注意在课程的学习过程中逐渐加深理解）

1.估计方法，估计量和估计值

这是一组非常重要，又相互关联的概念，要在学习过程中逐步加深理解。

（1）估计量：为估计β的值，从总体中抽取若干个容量为n 的随机样本，所导出的样本值随机函数：),,......,,(21Y X X X f n =∧β。∧β称为β的估计量。∧β是样本数据的函数，在多次抽样得到多个样本的情况下（多次抽样肯定是做得到的），

用这个随机函数可以计算出多个数值，形成的是一个随机变量。

重复一遍：在多次抽样的情况下，是一个随机变量！！。

（2）在代入一个具体的样本数据后，估计量（公式）为我们提供了总体参数β（真值）的一个估计值。十分清楚的是：有了估计量（公式），才有估计值。

好的估计值取決于好的估计量；而好的估计量取決于好的估计方法。

即：估计值是某一个样本值代入估计量随机函数后，从估计量公式中所得到（计算出）的一个具体值，被称为β的一个估计值。

（3）在数学描述上，∧

β这个符号有两个含义：估计量和估计值。在估计公式（估计量表达式）中，代入一个具体的样本后，就可以得到一个估计值。

在符号上，我们对估计量和估计值并不加以区别，但，两者在含义上是有显著区别的（一个是随机变量，另一个是一个值），要特别加以注意。

估计量告诉了我们如何计算真值的估计值的一种理论的规则或一个具体的公式，而估计值则仅仅是用此公式计算出来的一个数值而已。

（4）参数估计量的评价标准：无偏性，有效性和一致性。

本教材采用的OLS方法是一个好的估计方法，得出的估计量是好的估计量（线性性，无偏性和有效性），由OLS估计量得出的估计值是一个好（准确的，即接近真值的）的估计值。这就是三个概念之间的相互关系。

（5）参数的估计和假设的（统计）检验，是围绕随机统计估计量和随机统计检验量的分析而展开的。因此，对这两个统计量，要予以特别的关注和深入的理解。围绕统计量展开分析和研究是数理统计学和计量经济学的显著特征。

2.多重共线性包括完全的多重共线性，和不完全（接近的或较强的）的多重共线性两种，两者在理论含义上有很大的区别。对于不完全的多重共线性，OLS方法在理论上仍然成立，OLS估计量仍为BLUE。而在实际分析和应用中，我们所说和所要处理的多重共线性，实际上就是指的不完全的多重共线性。

3.计量经济学注重定量分析（主要采用模型方法），但，并不忽视定性因素的影响，为了表达和研究定性因素的作用，计量经济学引入了虚拟变量。虚拟变量D 的引入，使计量经济模型的形式，内容和应用得到了相当程度的丰富。

4.古典的回归分析仅仅能解决满足基本假定的实际问题，而计量经济学不但可以

解决满足基本假定的实际问题，还能解决不满足基本假定的实际问题。所以，计量经济学有被称为现代回归分析。

十、基本符号，有关符号和英文的说明

1. m 表示随机试验中结果的个数，也就是事件的个数。

2. N 表示总体中的元素（单位）的个数，即总体元素（单位）数目；

同时，N 还表示正态分布（normal distributioan ）。

3. E （ ）表示期望或均值。

4. D （ ）表示方差，Cov （ ）表示协方差。

5. n （observations ，观察次数，代表样本，obs 也表示样本容量n ）表示样本点（数据组）的个数，即样本容量。

6. ),,......,(21i ki i i Y X X X 表示样本数据，共有n 组（n 个样本点）。

7. k 表示模型中解释变量的个数。

8. 随机误差项一般用i ε来表示。

9．GENR 是生成新的数据序列的命令，是Generate （发生，生成的意思），详细情况请参见P296。

10．在EViews 的命令中，LOG 实际上是指自然对数ln ，参见P297。

11．P98例4中的iteration ，是“迭代”，“循环”的意思。

12．R-squared: 即判定系数2R

13．Adjusted R-squared ：即调整的判定系数2R

14. Sum squared resid: 即残差平方和RSS 或∑2i e

15. Durbin-Watson stat ：即德宾—沃森统计量

16. Mean dependent var ：即被解释变量的样本均值

17. S.D. dependent ：即被解释变量的样本方差

18. S.E. of regression ：即回归方程的标准差∧

σ

19. Std.Error: 即标准差

20. S.D. （Standard Deviation ）:即标准差

十一、有关论述

1.经济理论侧重于提出命题和假说，多以定性描述为主，而无数量或数学，特别是没有随机性的描述和研究。这是许多经济理论被质疑，导致可信度下降并无法很好地用于实践的主要原因之一，尤其在随机性日益普遍和加大的当今时代。而计量经济学有效的解决了这一问题。计量经济学增加了经济学的可信度。

2. 马克思指出：“一门科学只有成功地运用数学时，才算真正达到完善的地步”。

3. 哲学家和数学家笛卡尔（Descarrtes）说：“一切问题都可以化为数学问题”。

4.伟大的科学家冯﹒诺伊曼（Von Neumann）说：“科学的目的不只是解释现象，科学的主要任务是建立模型”。

5.计量经济模型概括了并表达了与所研究系统相关的（经济）理论，是理论用于实证研究的最有力和最方便的方式。

计量经济方法及应用，都围绕建立和运用各种计量经济模型这样一个中心。人们通过各种各样的模型，来揭示和阐明自然现象与社会经济现象的本质和规律。6.美国著名经济学家，诺贝尔经济学奖获得者克莱因指出：“在大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已经成为经济学课程中最有权威的一部分”。

7.1969年，首届诺贝尔经济学奖授予计量经济学家费里希和丁伯根（都是计量经济学家），高度评价他们“开发了经济分析过程的动态模型，并使之实用化”。8. 随机关系的重要现实意义及其在计量经济学中的重要地位。

除了影响经济过程的各种随机因素外，模型的合理的必然简化也会带来随机性。对于某一种经济现象或问题而言，往往受到很多因素的影响，而人们在认识这种经济现象的时候，只能从影响它的很多因素中选择一种或若干种主要因素来说明。这样就会有许多因素未被选上，这些未被选上的因素必然也会影响所研究的经济问题。因此，由被选因素构成的数学模型，与由全部因素构成的数学模型去描述同一经济现象，必然会有出入。为使模型更加确切地说明客观经济现象，就

ε来反映那些未被选上的因素。

有必要引入随机误差项

i

ε的内容十分丰富，是计量经济学的本质特征和重点研究内容。

i

近60年，地域内经济活动频度的迅速加快和地域间经济互动的日益密切（市场经济和国际贸易），再加上通讯技术尤其是互联网的快速发展，信息传递和交换速度的加快，导致管理和经济活动的相互干扰日益加大，从而使经济和管理活

动在21世纪初以来呈现出更明显和更普遍的随机性状况，这使得计量经济学在21世纪的理论的正确性和应用广泛性更加突出，地位愈加重要。

总之，经济活动本身固有的随机性，自然灾害，公共事件，信息技术的发展，文明冲突，人类本性和行为固有的随机性等，都会对经济活动和管理过程产生很大的随机性干扰和影响。对此，我们应该有充分的认识。

十二、习题示例

1.假定有如下的回归结果：i i X Y 48.069.2-=∧

其中，Y 表示美国的咖啡的消费量

（某天的个人消费的咖啡杯数），X 表示咖啡的零售价格（美元/杯）。回答：

（1）这是一个时间序列数据回归，还是横截面数据回归？

（2）如何解释截距的意义，它有经济含义吗？

（3）如何解释斜率的经济意义？－0.48是真值吗？

（4）能否求出真实的总体回归函数？为什么？

解答：（1）这是一个横截面数据回归。因为是某一天的各人的样本数据

（2）截距2.69表示咖啡零售价在t 时刻为每磅0美元时，美国平均消费量为每天每人2.69杯，这个数字没有什么经济意义（说明：常数项或截距项是在建模的过程中，所形成的一种数学状态，有时有一定的经济意义，但在大部分情况下，没有什么具体的经济意义，如果不可解释或不作解释，也没有什么关系）；

（3）斜率（估计值）-0.48表示消费量与咖啡零售价负相关，价格上升1美元/磅，则平均每天每人消费量减少0.48杯，此即斜率（系数）的经济意义

（说明：在多元线性回归模型中，某个解释变量的系数的经济意义是指，当其他的解释变量不发生变化时，这个解释变量变化一个单位，所引起的Y 的上升或下降的平均变动幅度）；

－0.48仅仅是估计量分布上的一个具体值，不是估计量的均值（真值），所以－0.48不是真值（是真值的概率几乎等于零，但是，我们还不能说就一定是零）。

（4）不能；因为我们获得的是样本数据，我们不可能（也没有必要）获得美国所有消费者咖啡消费量及价格的全部数据，以及分布的概率。

2.已知回归模型i N E εβα++=，式中E 为某类公司一名新员工的起始薪金（元），

N 为所受教育水平（年）。随机扰动项i ε的分布未知，其他所有假定都满足。

（1）从直观及经济角度解释α和β。

（2）OLS 估计量α

?和β?满足线性性、无偏性及有效性吗？简单陈述理由。 解答：（1）N βα+为接受过N 年教育的员工的总体平均起始薪金。

当N 为零时，平均薪金为α，因此，此处的α表示没有接受过教育员工的平均起始薪金。β是N 每个单位变化所引起的E 的变化，即表示每多接受一年学校教育，所对应的薪金增加值。从经济和实际情况看，两个参数都应该是正值。

（2）OLS 估计量α

?和仍β?满足线性性、无偏性及有效性，因为这些BLUE 性质的成立无需随机扰动项i ε服从正态分布的假定。

3. 对没有截距项的一元回归模型，i i i X Y μβ+=1，称之为过原点回归。试证明：

（1）如果通过相应的样本回归模型可得到通常的的正规方程：

∑=0i i X e ，可得1β的估计值：()()∑∑=2

1?i

i i X Y X β （2）在基本假设0)(i =μE 下，1

?β为无偏估计量。 （3）只有1?β是1

β的OLS 估计量。 答：（1）由正规方程0)?(1=-∑t

t t X Y X β得 ∑∑=21?t t t X Y X β 求解得 )/()(?21∑∑=t t t X Y X β

（2）对于)/()(?21∑∑=t t t X Y X β，求期望：)/()?(21

∑∑=t t t X Y X E E β

12212122)()1()()1()]([)1()()1(

βμβμβ=+=+==∑∑∑∑∑∑∑∑t t t t t t t t t t t t E X X X X X X E X Y X E X

（3）OLS 方法要求残差平方和最小：Min ∑∑-==212)?(t

t t X Y e RSS β 关于1?β求偏导得： 0))(?(2?11

=--=??∑t t t X X Y RSS ββ，即0)?(1=-∑t t t X Y X β

()()∑∑=2

1?i i i X Y X β 可见只有1

?β是OLS 估计量。

4.下面的数据是依据10组对X 和Y 的观察值得到（此题是估计过程的较为全面展示）：∑Y i =1110； ∑X i =1680； ∑X i Y i =204200，∑X i 2=315400；∑Y i 2=133300

现假定满足所有的古典线性回归模型的假设，要求：（1）求b 1和b 2（2）求b 1和b 2的标准差（3）求2R （4）对b 1和b 2分别建立95%的置信区间，利用置信区间法，你可以接受零假设：b 2=0吗？

解答：（1）168==∑n X

X i ，111==∑n Y Y i

17720

1111681011101681111680204200)

())((=??+?-?-=+--=--∴∑∑Y X X Y X Y Y X Y Y X X i i i i i i

33160

168

1681031540010102)

2()(2

22222=??-=+?-=+-=-∑∑∑X X X X X X X X X i i i i 又 5344.03316017720)())((2

2==---=∴∑∑X X Y Y X X b i i i

22.211685344.011121=?-=-=X b Y b

（2）8)??2(210)?(2?22

22

2∑∑∑+-=--=-=i

i i i i

i i

Y Y Y Y Y Y n e σ

i

i X Y 5344.022.21?+= 81

.6201680

5344.022.2123154005344.05344.022

.2122.21102042005344.02111022.212133300)25344.0222.212()??2(2122221222=???+??+??+??-??-=+++?-?-=+-∴∑∑i

i i i i i i i i i X X Y X Y Y Y Y Y Y ββββ60.778

81.620?2==∴σ 81.7333160

1031540060.77)()(22

21=??=-=∴∑∑X X n X b D i i σ，5913.881.73)(1==b S

0023.033160

60.77)(2

2

2===∑i x b D σ，0484.00023.0)(2==b S （3）∑∑--=22

2)(1Y Y e R i i

，

10090123210133300)(,

81.62022=-=-=∑∑Y Y e i i 又

9385.010090

81.62012=-=∴R （4）α-==≤1%95)306.2(t p ，自由度为8（10－2＝8）.

306.25913

.822.21306.21≤-≤-∴b ，解得：110315.414085.1β为≤≤b 的95%的置信区间。同理，

306.20484.05344.0306.22≤-≤-∴b ，解得：646.04227.02≤≤b 为2b 的95%的置信区间。由于02=b 不在2b 的置信区间内，故拒绝零假设：02=b 。

5. 表3—1是以进出车站的乘客为主要服务对象的10家便利店的数据。y 是日均销售额，1x 是店铺面积，2x 是作为选址条件的店铺距车站的距离。

（1）对多元回归模型εβββ+++=22110x x y 进行OLS 估计；

（2）求决定系数2R 和自由度调整后的决定系数2R ；

（3）假设其他条件不变，店铺面积增加1平方米，日均销售额能增加多少元？

（4）假设其他条件不变，店铺距车站的距离比现在远100米，日均销售额会减少多少元？

（5）假设有人想新建一个店铺K 店，计划店铺面积为80平方米，距车站300

米，试预测其日均销售额K y 。

解答：（1）根据Eviwes 运行结果见下表，可知回归模型为：

21078.137546.0412.36?x x y

-+= Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 04/22/06 Time: 15:28

Sample: 1901 1910 Variable

Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C

36.41214 8.171938 4.455753 0.0030 X1

0.754585 0.105887 7.126326 0.0002 R-squared

0.956605 Mean dependent var 50.00000 Adjusted R-squared

0.944206 S.D. dependent var 25.05549 S.E. of regression

5.918273 Akaike info criterion

6.637292 Sum squared resid

245.1817 Schwarz criterion 6.728067 Log likelihood

-30.18646 F-statistic 77.15446 （2）决定系数2R 为0.956605和自由度调整后的决定系数2R 为0.944206。

（3）假设其他条件不变，店铺面积增加1平方米，日均销售额能增加7546元。

（4）假设其他条件不变，店铺距车站的距离比现在远100米，日均销售额会减少130776.9元。

（5）假设有人想新建一个店铺K 店，计划店铺面积为80平方米，距车站300

米，试预测其日均销售额K y 为：

576444.57307769.1380754585.041241.36=?-?+（万元）

。

6. 某二元线性回归模型，有关的数据如下表：（此例较为完整地展示了多元线性回归模型的方方面面，比较典型，请同学们对照课堂上学习的内容，注意每一个矩阵及其所含各元素的意义，更要注意每一个矩阵的行列下标的数目及变化）

要求： （1）写出Y ，X ；

（2）计算回归参数的估计值并写出模型；

（3）计算样本判定系数2R 和调整判定系数2

R ；

（4）计算检验统计量F 值。

（5）计算∧2σ和参数的标准差。

答：（1）????????????????=53813Y ,????????????????=641421

651411531X （2）??????????=1097620/Y X ，????

??????=129812581551525155/X X ， ??????????----=-5.25.10.85.10.15.40.85.47.26)(1/X X ，????

??????-==-∧5.15.20.4)(/1/Y X X X B 估计出库存费用的模型为：

215.15.20.4X X Y -+=

（3）9464.02/2

//2=--==∧Y

n Y Y Y n Y X B TSS ESS R 8929.011)1(122=-----=k n n R R

（4）6667.171/////2//=----=∧∧k n Y X b Y Y k

Y n Y X B F

（5）75.01///2=---=∧

∧k n Y X B Y Y σ 8660.075.0==∧σ，4749.47.268660.0)(110===∧∧C b S σ

8660.018660.0)(221===∧∧C b S σ，3693.15.28660.0)(332===∧∧C b S σ

判定系数2R 和调整的判定系数2R 的相互关系公式：1

1)1(122-----=k n n R R k 增加，∑2i e 减小（严格说，不会增大只会减小）

，2R 增加。0=k ，则22R R =，当k 增加时，2R 与2R 之间的差距增加，2R 有可能为负值，这与2R 不同，因为102≤≤R 。当k 保持不变，而n 增加，则2R 将变大。

7. 对下列模型：i i i i u Z X Y +++=2βα （1）

i i i i u Z X Y +-+=ββα （2）

求β的最小二乘估计值。

解答：将模型（1）改写成i i i i u X Z Y ++=-βα)2(，则β的估计值为：

∑∑-+---=2)()

22)((?X X Z Y Z Y X X i i i i β

将模型（2）改写成i i i i u Z X Y +-+=)(βα，则β的估计值为：

∑∑+---+--=2

)())((?Z X Z X Y Y Z X Z X i

i i

i β 所以，可以对变量进行代数变换，这种代换不但可以对线性变量进行形式变换，而且可以将非线性变量变为线性变量，从而把可线性化的非线性模型变换为线性模型。而非线性的参数却很难变为线性参数，所以模型的参数非线性问题是很难处理的。

第一，现实中的经济问题有一部分是线性的；第二，有一些非线性的经济问题在用线性模型表示时，误差不大，所以，完全可以采用线性模型进行表述和分析；第三，很多非线性问题，通过变量的代数变换，都可以转化为线性模型。所以，计量经济学主要采用线性模型是有可靠的现实依据的。

8. 设有两个消费函数的计量模型

2586

.0)65.10()

87.5(773.047.137 (a)2==+=∧n R X

Y 2089.0)54.2()

372.4(216.027.254 (b)2==--=∧n R X

Y

其中Y 表人均消费支出，X 表人均可支配收入，括号中数值为t 值。 要求：（1）选择你认为合理的模型，并说明你的理由。

（2）对你选择的模型，给出经济意义（单位为美元）。

解答：（1）合理的应模型为（a ），原因是边际消费倾向（X 的系数）不可能为负值，这样，才符合理论预期。

实际上，经济意义检验是第一位的，是首要的。在经济意义合理的情况下（经济意义检验通过后），再对不同模型的统计检验指标进行比较。

069.2)1125(025.0=--t 101

.2)1120(025.0=--t t 检验都通过，R 平方很接近。

（2）当人均可支配收入增加一美元时，人均消费支出平均增加0.773美元。 比较和选择模型的一般程序是：（1）考察估计值的经济意义，这是首要的；（2）考察各解释变量是否通过了t 检验；（3）看哪个模型的判定系数的值大。

9．观察下列方程并判断其变量和系数是否呈线性？

（1）i i i X Y εββ++=310 （2）i i i X Y εβββ++=)(210

（3）i i

i X Y εββ+=10 （4）i i i i X X Y εβββ+++=1022110 解答：（1）变量非线性、系数线性；（2）变量线性、系数非线性；

（3）变量、系数均为非线性；（4）变量、系数均为线性.

进一步的问题：如何将以上模型转化为线性模型？

（1）可进行变量线性化，（2）（3）参数无法线性化，（4）本身就是线性模型。

10. X Y ln 32.047.0ln +=∧

，X 为企业销售收入，Y 为研发支出（R&D ），问：X 增加1％和10％，Y 增加的比例？

解答：0.32×1％＝0.32％，；0.32×10％＝3.2％。

11．一个由容量为209的样本估计的解释CEO 薪水的方程为：

ln )?(ary l

sa =4.59+0.2571n(sales)+0.01lroe+0.158finance+0.181cosprod-0.283utility (15.3) (8.03) (2.75) (1.775) (2.130) (-2.895) 其中，salary 表示年薪水(万元)、sales 表示年收入(万元)、roe 表示公司股票收益(万元)；finance 、consprod 和utility 均为虚拟变量，分别表示金融业、消费品工业和公用事业，对比产业为交通运输业（所谓的对比产业，就是其变量没有列入模型的产业）。

(1) 解释三个虚拟变量参数的经济含义；

(2) 保持sales 和roe 不变，计算公用事业和交通运输业之间估计薪水的近似百分比差 异。这个差异在1％的显著水平上是统计显著的吗?

(3) 消费品工业和金融业之间估计薪水的近似百分比差异是多少? 写出一个使你能直接检验这个差异在统计上是否显著的方程。

解答：(1) finance 的参数的经济含义为：当销售收入与公司股票收益保持不变时，金融业的CEO 要比交通运输业的CEO 多获薪水15.8个百分点。其他两个可类似解释。

(2) 公用事业和交通运输业之间估计薪水的近似百分比差异就是以百分数解释utility 的参数，即为28.3％。由于参数的t 统计值为-2.895，它大于1％显著性水平下自由度为203的t 分布的临界值1.96，因此这种差异是统计上显

著的。

(3) 由于消费品工业和金融业相对于交通运输业的薪水百分比差异分别为15.8％与18.1％，因此它们间的差异为18.1％-15.8％=2.3％。一个能直接检验这一差异是否显著的方程为

ln(salary)= β0+β11n(salse)+β2 roe +β3+α1consprod+α2utilty+α3trans+μ

其中，trans 为交通运输业虚拟变量。这里对比基准产业为金融业，因此α1表示了消费品工业与金融业薪水的百分数差异，其t 统计值可用来进行显著性检验。

12. 美国研究人员研究了什么因素影响兼职工作者的兼职收入，模型估计结果

为：31174.0)94.0()62.27()

47.24()062.0(26.264.11306.90403.007.37?20==++-+=df R age reg race w w

m

其中：w m 为兼职工薪（美元/周）；w 0为主业工薪（美元/周）；race 为虚拟变量，若是白人取值为0，非白人取值为1；reg 为虚拟变量，当被访者是非西部人时，reg 取值为0，当被访者是西部地区人时，reg 取值为1；age 为年龄；关于这个估计结果，下列说法正确的有（ A D ）

A 在其他因素保持不变条件下，非白人的兼职工薪每周比白人低约90美元；

B 在其他因素保持不变条件下，白人的兼职工薪每周比非白人低约90美元；

C 在其他因素保持不变条件下，非西部人的兼职工薪每周比西部人高出约113.64美元。

D 在其他因素保持不变条件下，非西部人的兼职工薪每周比西部人低出约113.64美元。

13. 试在消费函数i i i X Y μββ++=10中，(以加法方式)引入虚拟变量，用以反映季节因素(淡，旺季)和收入层次差异(高，中，低)对消费需求的影响.

答: i i i D D D X Y μαααββ+++++=33221110

???淡季旺季011D ?

??其他高收入012D ???其他中收入013D

计量经济学课程实验教学大纲

计量经济学课程实验教学大纲 课程编号：0102069 课程名称：计量经济学 课程英文名称：Econometrics 总学时：56 理论学时：48 实验学时：8 课外学时：0 学分：3.5 先修课程要求：高等数学、概率论与数理统计、线性代数、微观经济学宏观经济学 课程属性：非独立设课 实验学时：8 课外学时：0 实验项目数：4 适用专业：金融学应用统计学 参考教材：李子奈，潘文卿：《计量经济学》（第三版），高等教育出版社，2010。 教学参考书： [1] 郭存芝，杜延军，李春吉：《计量经济学——理论、方法、Eviews应用》，科学出版社，2009 [2] 李子奈：《计量经济学》，高等教育出版社，2000 [3] 张晓峒：《计量经济学基础》（第2版），南开大学出版社，2005 [4] （美）Ramu Ramanathan 著，薛菁睿译：《应用经济计量学》（原书第5版），机械工业出版社，2003 [5] （美）古扎拉蒂著，张涛译：《经济计量学精要》（原书第3版），机械工业出版社，2006 一、课程简介和基本要求 课程介绍：本课程是面向金融学、应用统计学专业的一门专业平台课。 内容涉及经典单方程计量经济学模型、联立方程模型、扩展的单方程计量经济学模型、时间序列模型及计量经济学应用模型。 基本要求：通过讲授经济计量学的基础知识及经济计量模型的建立、估计、检验等基本方法，培养学生掌握将经济学、统计学、数学三者结合起来建立模型的方法，以及运用计算机技术，对一般的经济模型进行数量分析的基本技能，并为学生学习金融、财政、产业经济、贸易经济等专业课程的定性与定量分析打下良好的基础。 二、课程实验目的与要求 实验目的：使学生将前修课的知识有机地联系起来，通过实践培养学生综合运用知识的初步能力。 实验要求： 1. 学生应独立完成规定的上机习题；

计量经济学

计量经济学课程设计(论文) 设计（论文）题目 我国居民消费水平的计量分析 学院名称商学院 专业名称会计学 学生姓名赵杨（3208808040630） 龚悦（3201108040624）曾薇（3201108040629）任课教师朱靖 设计（论文）成绩 教务处制 年月日

我国居民消费水平的计量分析 摘要 改革开放以来，我国居民收入与消费水平不断提高，居民消费结构升级和消费需求扩张成为我国经济高速增长的主要动力，随着国家经济实力的增强,随着教育事业的跨越发展,国家对不同阶段、不同领域、不同地域的经济社会发展大量采用科学、定量、求实的预测、指导方法,摒弃太多的人为影响,所作出的决策越来越切合实际,而效果亦愈来愈好;而这其中,计量分析方法功不可没。所以国家制定并实施了一系列相关财政及货币政策来刺激消费，增加居民投资的作用，居民消费虽有增长却不能支撑整个国民经济的发展。不管从宏观还是微观来分析，我国居民最终消费支出都直接影响到我国的国民经济运行及整个经济的发展，所以对我国居民最终消费支出的问题进行研究是必不可少的，而且十分重要。我们可以运用研究的结果来分析现状并制定正确的应对方针。消费是经济活动的起点和归宿，也是推动经济增长的重要因素。 关键词：居民消费；税收；CPI

第一章模型设定 1.1理论综述 对决定消费的主要因素,国外学术界有两种主要不同的理论观点:一种是凯恩斯主义消费函数,强调现期消费主要取决于现期收入,随着可支配收入增加,消费也增加。这种消费理论主要强调的是用收入来解释消费,也叫绝对收入假说。他指出的是消费增长与收入增长之间是一种非比例关系。另一种是面向未来的消费函数,强调消费对一生总财富的依赖,以及储蓄在稳定消费中的作用——莫迪利阿尼的生命周期理论强调为退休后的生活而储蓄的重要性;弗里德曼的持久收入假说强调储蓄在稳定高收入年份和低收入年份之间消费的作用,他强调的是持久性收入影响消费支出,而暂时性收入对消费支出的影响是通过对持久收入的影响而发生的,它的变动只会引起消费的波动,消费时持久性收入的稳定函数,而且消费的边际倾向没有递减。因此,消费不完全取决于现期收入。但是,经济学家大量经验观察说明,消费更多依赖于现期收入,主要原因，一是当居民收入下降或担心失业时,他可能会推迟或削减耐用品购买,现期消费就减少;二是当居民收入下降时,消费信贷会受到配额限制,他就不得不削减现期消费。简要的说,一种强调现期消费主要取决于现期收入。事实表明,两种因素同时对消费起着作用。 1.2变量选取 消费的决定因素包括：当期可支配收入、个人财富、物价指数、货币流通量以及永久收入等等。并且认为收入增加消费增加,收入减少消费难以减少,主要因素为实际可支配收入。 可支配收入是指国民收入减去所有家庭和公司交纳的直接税，再减去企业净储蓄，最后加上家庭从政府那里获得的转移支付。由于可支配收入计算易出现误差,且可支配收入最终仍然由国民收入决定且与国民收入值差距不大，所以我们采用国民收入代替计算。 货币流通量指货币离开金库在市场上流通的货币数量。投放货币就增加了货币流通量，反之，回笼货币就减少了货币流通量。增加或减少货币流通量主要是适应经济和社会发展需要。货币流通量过少，不能满足商品交换的需要，就会影响经济发展；货币流通量过多，超出了商品交换的需要，就会出现通货膨胀，同样会影响经济的增长。

2015年中国人民大学数量经济学专业考研真题,复试经验,考研经验,心得分享,考研流程

【育明教育】中国考研考博专业课辅导第一品牌育明教育官方网站：https://www.sodocs.net/doc/371466406.html, 12015年中国人民大学考研指导 育明教育，创始于2006年，由北京大学、中国人民大学、中央财经大学、北京外国语大学的教授投资创办，并有北京大学、武汉大学、中国人民大学、北京师范大学复旦大学、中央财经大学、等知名高校的博士和硕士加盟，是一个最具权威的全国范围内的考研考博辅导机构。更多详情可联系育明教育孙老师。 数量经济学专业 一、本专业是博士和硕士学位授予点。 二、专业概况 数量经济学是一门新兴的多学科交叉学科，它将经济学，统计学，数学和计算机技术相结合，以我国社会主义现代化经济建设中的实际问题为背景研究各种经济数量关系及其规律，既包括方法、技术研究，又包括应用研究和数理经济学研究。将定量分析与定性分析相结合进行研究是本学科的主要特点。 我校是全国较早获得数量经济学硕士点和博士点的单位之一。经过二十多年的建设，已形成以魏权龄教授为学科带头人，赵国庆教授、林勇教授、龙永红教授为学术骨干，韩松副教授、杨斌博士等青年学者组成的学术梯队。魏权龄教授是将数据包络分析方法（DEA）最早引入中国的国内学者，他领导的学术团队在DEA 理论及应用研究方面处于国际领先水平，在国际高水平杂志发表论文几十篇（SCI 索引）。赵国庆教授在计量经济学和应用宏观经济学，林勇教授在非线性分形，龙永红教授在数理金融和拍卖机制设计方面均有丰富成果。 2006年1月，学校进行学科调整，将数量经济学专业由数学系调整进入经济学院，使该学科能够更好地发挥优势，促进人大经济学科的发展。在2008年教育部学科评比中，人民大学包括数量经济学在内的应用经济学一级学科获得第一名。 三、主要研究方向 数理经济与数理金融；最优化与经济数学模型；计量经济学理论及应用研究；博弈论与信息经济学。 四、研究内容 本专业主要研究内容包括数理经济学和计量经济学。数理经济学主要研究：经济学的数理分析方法、微观经济理论、宏观增长模型等内容。计量经济学主要包含计量经济学方法及应用研究。

关于计量经济学课程教学内容的创新与思考

关于计量经济学课程教学内容的创新与思考 摘要：本文主要从计量经济学应用研究中的问题和错误出发，提出了计量经济学课程教学内容创新的必要性；通过对国内外计量经济学教科书内容体系的分析，指出进行计量经济学课程教学内容创新的主要方向，即将计量经济学模型的设定理论和方法，以及数据的分析和诊断引入计量经济学教学内容；最后具体说明《计量经济学》第3版在教学内容创新方面所迈出的实质性一步。 关键词：计量经济学；计量经济学模型；计量经济学模型设定 一、问题的提出 计量经济学自20世纪70年代末80年代初进入中国，从80年代中开始，高等院校经济类专业相继开设了系统的计量经济学课程。1998年7月，教育部高等学校经济类学科专业教学指导委员会讨论并确定了高等学校经济学门类各专业的8门共同核心课程，其中包括“计量经济学”。根据我们2006年暑期的调查，设置经济类本科专业的高校中98％的学校开设了计量经济学课程，设置管理类本科专业的高校中60％的学校开设了该课程。在经济学和管理学两大门类，计量经济学已经成为开设面最广的少数几门课程之一。 2007年10月，在首届中国经济管理基础课程教学高层论坛上，笔者曾以“关于计量经济学课程教学的实践与思考”为题，提交一篇论文。在那篇文章中，提出了在本科生计量经济学课程内容体系设计中，必须重视和处理好教学内容的基础性和前沿性的关系，理论方法和应用的关系，模型理论方法中思路和数学过程的关系，以及应用模型中模型发展方法论和具体模型的关系。另外，还对计量经济学教材建设、教学研究、教师的专业水平和知识结构等本科生计量经济学课程教学所面临的重要问题进行了讨论。最后，文章第一次明确提出了“计量经济学课程中国化”的问题。 2008年9月，在以“中国模式与中国经济学发展一一改革开放30周年回顾与展望”为主题的“中国经济学教育第三届年会”上，笔者提交了论文“我国计量经济学发展的三个阶段与现阶段的三项任务”。文章指出计量经济学的迅速发展是30年来我国经济学发展的显著标志之一，从六个方面分析了原因。将我国计量经济学教学与研究的发展历程划分为三个阶段，即推广普及阶段、教学的提高与应用研究的推广阶段，以及目前的发展与创新阶段。提出了目前阶段的三个任务，即加强理论研究，提高应用研究的水平和发展中国的计量经济学课程。明确提出了“建设中国的计量经济学课程”的问题。 无论是“计量经济学课程中国化”，还是“建设中国的计量经济学课程”，都很

《计量经济学》课程教学大纲.

《计量经济学》课程教学大纲 课程名称：经济计量学 / Econometrics 课程代码：030230 学时：32 学分：2 讲课学时：328 上机/实验学时：0 考核方式：考试 先修课程：经济学、微积分、线性代数、概率统计、计算机基础 适用专业：金融学及相关专业 开课院系：管理学院投机金融系 教材：赵国庆. 计量经济学. 中国人民大学出版社，2002年 主要参考书： [1] 李子奈.计量经济学.高等教育出版社，2000年7月 [2] 李长风.经济计量学.上海财经大学出版社， 1996.5 [3] 刘振亚.计量经济学教程.中国人民大学出版社，1999 [4]（美）格林著.计量经济分析.科学技术出版社，1999年 [5]（美）Robert S. Pindyck, Daniel L. Rubinfeld 著，钱小军等译. 计量经济模型与经济预测. 机械工业出版社，1999.11 [6] 张保法.经济计量学（第四版）.经济科学出版社，2000年1 [7] 孙敬水主编。计量经济学.清华大学出版社，2004年9月 [8] 庞皓主编.计量经济学.西南财经大学出版社，2002年8月 一、课程的性质和任务 计量经济学是经济学类的一门核心课程。该课程是以经济理论为指导，统计为基础，数学为手段，考察现代经济社会中的各种经济数量关系、预测经济发展趋势、检验经济政策效果的工具。本课程的主要特点是：理论知识与实际应用并重。要求理论与实际相结合，定性与定量相结合。学习过程中，既要认真学习计量经济学的基础理论知识，又要注重经济计量方法在实践中的应用。本课程的主要任务是：在本课程的教学中，要求学生学习、掌握计量经济学的基本原理和计量方法，培养学生在现代经济学的理论基础上，运用经济计量方法、经济计量模型定量分析与定量研究经济学中的有关问题，提高分析和解决有关实际经济问题的能力。 二、教学内容和基本要求 教学内容： 第一章绪论 1.1 计量经济学的有关概念 1.1.1 计量经济学的产生和发展 1.1.2 计量经济学的内容体系 1.1.3 计量经济学与相关学科的关系 1.2 计量经济学模型的特点与建模步骤 1.2.1 计量经济学模型的特点 1.2.2 计量经济学模型建模前的分析 1.2.3计量经济学模型的特建模步骤 1.3 计量经济学中常用概率分布基础 1.3.1 随机变量的概率分布与分布特征 1.3.2 常用概率分布及其特征 1.3.3 常用样本统计量与抽样分布

计量经济学课程论文模板

计量经济学课程设计的要求 统计年签网址：https://www.sodocs.net/doc/371466406.html,/tjsj/ndsj/2013/indexch.htm 1、需要的数据可以直接从统计年签获取，统计年签网址上面已给出。 2、这里附带的EXCEL文件中提供了十个表数据，如果实在不想找也可以用这些数据。 3、题目自拟。 4、若用一元回归模型做分析，则必须要附图象分析、相关性分析，得分不会太高。 6、若用多元回归模型做分析，则至少需要有多重共线性分析，建议最好也要加入图象分析。

安徽建筑大学 计量经济学课程论文题目：影响居民消费水平因素分析 院（系）：管理学院 专业班级： 12经济学 学号： 学生姓名： 指导教师：高先务 起止时间：

目录 第1章前言 (1) 第2章影响我国居民消费水平因素的建模分析 (2) 2.1数据采集 (2) 2.2数据分析 (3) 2.3结论 (7) 第3章对策建议 (8) 3.1根据模型结果分析 (8) 3.2政策建议 (8) 参考文献 (11)

第1章前言 一、探究目的 近几年，随着我国经济的飞速发展，我国居民消费水平也有明显提高，同样，消费水平也左右着经济的发展。因此，扩大居民消费是“以人为本”的具体体现，对中国经济长期持续健康发展、对推进社会主义和谐社会建设，以及实现宏观调控目标等既具有长远的战略意义，又具有重要的现实意义。然而究竟有哪些因素制约着居民消费水平？凯恩斯认为，影响个人消费的主观因素比较稳定，消费者的消费主要取决于收入的多少。然而，大量的研究表明收入的变动并非影响消费的全部因素。还有许多其他因素或多或少地影响着消费水平。如国内生产总值、消费者物价指数、消费者家庭财产状况、年龄构成、宗教信仰等等。有些因素对于收入的影响是随机性的，如消费环境、消费者心情状况；有些因素是系统性的，如消费者个人偏好等等。因此，探究影响居民消费水平的客观因素十分重要。本文主要研究城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入、国家税收收入对于我国居民消费水平的影响。 二、理论依据 （一）城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入 1.城镇居民人均可支配收入是指反映居民家庭全部现金收入能用于安排家庭日常生活的那部分收入。它是家庭总收入扣除交纳的所得税、个人交纳的社会保障费以及调查户的记账补贴后的收入。 可支配收入=家庭总收入- 交纳的所得税- 个人交纳的社会保障支出- 记帐补贴 2.农村居民人均纯收入，又称农民人均纯收入，是指农村居民家庭全年总收入中，扣除从事生产和非生产经营费用支出、缴纳税款和上交承包集体任务金额以后剩余的，可直接用于进行生产性、非生产性建设投资、生活消费和积蓄的那一部分收入。也包括工资性收入、经营性收入、财产性收入、转移性收入。 此两项收入被认为是影响一个国家消费水平的核心因素，因此对于消费水平模型的探究具有重要意义。 （二）国家税收收入 税收收入是指国家依据其政治权力向纳税人强制征收的收入，它是最古老、也是最主要的一种财政收入形式。除组织收入的职能外，税收对经济社会运行和资源配置都具有重要的调节作用。有学者认为收入分配失衡是导致我国居民消费收入不足的原因之一而税收收入可以调节收入分配的失衡，实行二次分配，因此对于居民消费水平的研究具有重要意义。

高级计量经济学知识点总结

1. 计量经济分析的步骤 2）建立计量经济模型。 ①确定模型包含的变量；②确定模型的数学形式；③拟定模型中待估计参数的理论期望值区间 3）收集数据。数据质量: 完整性、准确性、可比性、一致性 4）估计参数。参数估计为经济理论提供了实际经验的内容，并验证经济理论。 5）假设检验。①经济意义检验：根据拟定的符号、大小、关系②统计检验③计量经济学检验 ④模型预测检验 6）预测和政策分析。①结构分析②经济预测③政策评价④实证分析（理论检验与发展 经典线性回归模型 2.统计假设 ②E(ui uj)=0,③E(ut 2)=σ2④Xjt 是非随机量，⑤（K+1）< n; ⑥各解释变量之间不存在严格的线性关系。 2）A1. E(u)=0 A2. A3. X 是一个非随机元素矩阵 A4. Rank(X) = (K+1) < n 3.β的统计值及其分布 ~ 4.拟合优度（决定系数、修正决定系数） 使用修正决定系数原因：决定系数是一个与解释变量的个数有关的量，解释变量个数增加，RSS 减小，从而使R 2 增大。人们总是可以通过增加模型中解释变量的方法来增大 R2 的值。 5.假设检验 1）单个系数显著性检验 2）若干个系数的显著性检验（联合假设检验） ～t(n-k-1) ～F(g,n-k-1) 3）全部斜率系数为0的检验 4）检验其他形式的系数约束条件（同联合检验） ～F(g,n-k-1) 6. 回归结果的提供和分析： DW 检验值说明是否存在扰动项的自相关。 7. 斜率和截距都变动（分别检验β2和β4的显著性即可） n I u u E 2)(σ='?''-1β=(X X)X Y )6(??)5()()())((?2222X Y x y x X X n Y X Y X n X X Y Y X X t t t t t t t t t t t t βαβ-==--=---=∑∑∑∑∑∑∑∑∑β?),(22∑t x N σβ2?~(,)j j jj N c ββσ()TSS RSS TSS ESS R Y Y e R -==--==∑∑112222或总变差解释变差()∑∑-----=22)1()1(1Y Y K n e n ())1()1(1222-----=∑∑n Y Y K n e R 1)1)(1(12-----=K n R n /2?(1)j t n k αβ±--σ)?(?)?(?j j j j ββββVar Se t ==())1(---=K n S g S S F R )1()1(22---=K n R K R u DX X D Y u X D D Y ++++=++++=)()()(43214321ββββββββ即：

计量经济学实验课程

第一节 EViews基本操作 1、什么是EViews EViews是Econometric Eviews（计量经济学视图）的缩写，通常称为计量经济学软件包，是专门从事数据分析、回归分析和预测的工具，在科学数据分析与评价、金融分析、经济预测、销售预测和成本分析等领域应用非常广泛。 EViews引入了流行的对象概念，操作灵活简便，可在菜单式窗口和编程窗口两种方式下运行，可直接而不需要编程解决绝大部分计量经济学问题。 2、EViews安装 3、EViews使用参考书 1）、《EViews使用指南与案例》，张晓峒主编，机械工业出版社，2007 2）、《计量经济学试验教程》，李国柱，刘德智主编，中国经济出版社，2010 4、认识EViews 主菜单包含九个主菜单，每个主菜单下包含若干菜单项。 File(文件) Edit(编辑) Object(对象)：主菜单下有：New Object(新建对象)、Fetch from DB（从数据库导入）、Update selected from DB（从数据库更新对象）、store selected to DB（把选定的对象存储到数据库）、copy selected（复制所选定的对象）、rename （重命名）、 freeze output （冻结当前输入） Qucik提供快速分析过程，即一些频繁使用的功能。主要菜单有：sample（改编样本范围）、generate series（生成序列）、show（打开已选择的对象，或将多个序列合成一个群对象）、graph（画图）、empty group（打开一个空群）、series statics（产生序列统计量）、group statistics（进行群统计）、estimate equation （估计方程）、 estimate VAR（估计向量回归方程）。 5、数据操作 常用函数：abs(x),exp(x),inv(x),log(x),log10(x),log10(x,b),sqrt(x) 常用描述统计函数： cor(x,y),cov(x,y),mean(x),medan(x),min(x),stdev(x),var(x),sum(x) 描述性统计常用的量： 偏度（skewness）计算公式为s=错误！未找到引用源。3, 对称分布的偏度为零;当偏度大于零时，序列的分布为正偏；当偏度小于零时，序列的分布为负偏；如果偏度等于零，则序列呈正态分布。 峰度（kurtosis）的计算公式为k=错误！未找到引用源。4,正态分布的峰度为3。当序列的峰度大于3时，表示与正态分布相比，序列的分布为尖崤峰；当序列的峰度小于3时，表示与正态分布相比，序列的分布为平缓峰。 雅克-贝拉统计量（Jarque-bera statistic）用来检验序列是否服从正态分布，计算公式JB=错误！未找到引用源。，原假设为序列服从正态分布时，JB统计量服从自由度为2的卡方分布。只需要比较P值与显著性水平的大小。 第二节简单线形回归

计量经济学总结

计量经济学复习范围 一、回归模型的比较 1.根据模型估计结果观察分析 (1)回归系数的符号与值的大小就是否符合经济理论要求 (2)改变模型形式之后就是否使判定系数的值明显提高 (3)各个解释变量t 检验的显著性 2.根据残差分布观察分析 在方程窗口点击View \ Actual,Fitted,Residual\Tabe(或Graph) (1)残差分布表中,各期残差就是否大都落在σ ?±的虚线框内。 (2)残差分布就是否具有某种规律性,即就是否存在着系统误差。 (3)近期残差的分布情况 二、 判断新的解释变量引入模型就是否合适(遗漏变量检验) 1、基本原理 如果模型逐次增加一个变量, 由于增加一个新的变量,ESS 相对于RSS 的增加,称为这个变量的“增量贡献”或“边际贡献”。 不引入:0H (即引入的变量不显著) ())'','(~)''/(/' k k F k n RSS k ESS ESS F new old new --= 或 )'','(~/)1(/)(''2' 22k k F k n R k R R F NEW OLD NEW ---= 其中,'k 为新引进解释变量的个数,''k 为引进解释变量后的模型中参数个数。 判别增量贡献的准则:如果增加一个变量使2R 变大,即使RSS 不显著地减少,这个变量从边际贡献来瞧,就是值得增加的。 若F>F 或者对应的P 值充分小,拒绝 则认为引入新的解释变量合适;否则,接受则认为引入新的解释变量不合适。 三、伪回归的消除 如果解释变量与被解释变量均虽随时间而呈同趋势变动,如果不包含时间趋势变量而仅仅就是将Y 对X 回归,则结果可能仅仅反映这两个变量的同趋势特征而没有反映它们之间的真实关系,这种回归也称为伪回归。

如何快速写出计量经济学的论文

当初一个舍友来自西部地区，从没学过计量（OLS都没学过）。但毕业论文老板要求用数据说话，发愁。我于心不忍，告诉她：我每天晚上自习回来，睡觉前花10分钟给你讲解一下STATA的操作和出来的各项结果意义。第一天，我讲了OLS。画了一张散点图和一根直线，用了1分钟就让她完全理解了OLS的精髓，这是用来干啥的。后面9分钟讲解了STATA的操作和OLS的各种变种。结果只一个星期，讲完五种方法（下面会介绍），她信心大增。后来一下子发了好几篇CSSCI，计量做的天花乱坠，让人误以为是一个大师。毕业论文也顺利通过。她说我的方法是当今世界上最快的计量速成法。她说，以后有时间要好好看看计量书，打打基础。我推荐她读伍德里奇的那本现代观点。但她论文发表了好多篇，至今还没看那本书。问其原因：“看了一下OLS，跟你讲的没啥区别，就是多了些推导。那些推导看不看都不影响我用软件。现在没空看，先发论文再说。” 我笑其太浮躁。但后来想想，这种学习方法不一定适合所有人，但或许适合一部分人群。因此有必要写出来让这部分人群都有所收获，不会因为发不了CSSCI而担忧，不会因为毕业论文不会做计量而担忧。因此有了本文。你是不是属于这样的人群？请看下面： 本文的目标人群： 1、不懂计量的人； 2、想学计量却苦于缺乏时间的人； 3、想学计量却看不懂、推导不了那些恐怖矩阵的人，也就是不想看

推导过程，也想发论文的人。 4、不想看计量书，却想写计量论文，发几篇CSSCI，尽快毕业的人。 5、所有想速成的人。 但是目标人群一定要能看懂STATA软件操作手册的人（或者其他软件操作手册）。如果你不认得手册上的字，不要来告诉我。我也不认得。如果你能找到一个懂STATA、EVIEWS的人给你讲解一下，那么你看不懂手册也无所谓。 本文的目标：不看计量推导、不看计量书籍就能发计量论文，而且是大规模批量生产计量论文，甚至是发经济研究和管理世界。 目标能否实现：取决于你能否掌握本黑客教程的内容，能否阅读软件手册。 申明：不是教你如何抄袭作弊，而是教你写计量论文的方法和捷径。目录 一、计量论文的两大要点是什么？ 二、如何判断计量论文的水平高低？ 三、做计量的“大杀器”有哪些？ 四、瞎倒腾计量的秘诀 五、大规模发CSSCI的建议 一、计量论文的两大要点是什么？

《计量经济学》课程论文

计量经济学课程Array论文 论文题目：影响我国国内旅游经济的因素分析 课程名称：计量经济学 任课教师： 专业： 班级： 学号： 姓名： 年月日 [摘要] 本文旨在根据我国旅游相关数据，分析出影响我国国内旅游发展的部分因 素。首先基于对旅游发展的一些考证以及对影响我国国内旅游业收入的因素分 析，同时综合了相关的市场细分和消费分析理论，选取了国内国内旅游人数等三 个解释变量建立了理论模型。在收集了相关的数据基础上，利用EVIEWS软件对 计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后，我们对所得的结果作了经 济意义的分析，并提出一些相应政策建议。 [引言] 随着市场经济的稳定繁荣和改革开放的深入发展，我国的人均可支配收入的 大幅度增长，我国人均生活水平有了大幅度提高，其主要表现在物质需求向精神 需求的转变。特别是对“旅游”这一朝阳产业，人们的认识有了翻天覆地的变化， 进入21世纪以来，2000年到2009年，中国国内旅游人次从7.44亿增加到19.02 亿，国内旅游总花费从3175.5亿元增长到10183.7亿元，分别增加了1.55倍和 2.20倍。

改革开放3０多年来，我国旅游基础设施建设、开发和管理水平全面提高。据最新统计，2009年底，全国旅行社总资产585.96亿元，同比增长12.28%，其中，负债345.99亿元，同比增长15.34%；所有者权益239.97亿元，同比增长8.15%。按形态分，固定资产106.31亿元，占总量的18.14%，同比增加14.23%；流动资产430.39亿元，占总量的73.45%,同比增加20.95%；其他类型资产49.26亿元，占总量的8.41%。目前，中国已成为世界旅游业标准管理的先进国家。旅游业是中国与国际接轨最早并紧跟世界潮流的行业，已初步形成了“大旅游、大产业、大发展”的格局。 旅游业已成为中国社会新的经济增长点。旅游产业已经成为扩大就业和经济发展的重要领域。中国会成为世界第一大旅游入境国和第四大旅游出境国，形成由旅游大国到旅游强国的转变。旅游产业正在向国民经济战略性产业迈进。旅游服务业在整个国民经济中的地位越来越突出，功能越来越综合，贡献越来越巨大。[关键词] 旅游收入市场细分国内旅游多重共线性异方差自相关 一、问题的提出 旅游业具有“无烟产业”和“永远的朝阳产业”的美称，它已经和石油业、汽车业并列为世界三大产业。旅游业一般分为国际旅游业和国内旅游业。国内旅游业是为国内旅游者服务的一系列相关的行业。改革开放以来，我国的旅游业呈现蓬勃的发展趋势，旅游景点吸引着来自四面八方的人。随着经济的发展和人民生活水平的进一步提高，闲暇时间的增多，带薪假期的普遍实行。由于旅游条件的改观，人民的旅游热情将进一步焕发，人民对旅游消费的需求将进一步上升，国内旅游业在国民经济中的地位和作用越来越重要。未来10 年间，我国旅游业将保持年均10.4%的增长速度，其中个人旅游消费将以年均9.8%的速度增长，企业/政府旅游的增长速度将达到10.9%，到2010 我国旅游总收入占GDP的比例将从2002年的5.44%达到8%。到2020 年，中国将成为世界第一大旅游目的地国和第四大客源输出国。旅游产业的快速发展，需要理论研究的有力支撑。因此，对影响我国国内旅游消费的因素的分析就显得尤为重要。

计量经济学期末课程论文设计 对我国GDP影响因素的分析

广西工学院2011-2012学年第一学期 期末课程论文设计 科目金融计量经济学 课题对我国GDP影响因素的分析 任课教师杨毅 班级国贸091班 姓名 二○一二年元月

对我国GDP影响因素的分析 （研究范围：城镇、农村人均收入、恩格尔系数以及就业人数） 【摘要】：运用1990-2009年我国城镇、农村人均收入，恩格尔系数以及就业人数的数据，建立了ARLM、古典线性回归模型，通过OLS回归、怀特异方差检验、ＢＧ自相关检验、非正态检验、多重共线性分析、RESET检验、邹至庄检验等实证分析了城镇、农村人均收入、恩格尔系数以及就业人数对我国GDP影响。通过这一系列统计分析和检验方法，拟合出比较优良的GDP模型，得出1990-2009年间我国经济增长的情况。由此来分析所选取的这四个变量对GDP的贡献情况，结合当前我国宏观经济形势，找出目前经济发展存在的问题，从而找出相应的对策。 【关键词】：GDP 恩格尔系数影响因素回归分析 一、引言 改革开放以来，中国经济取得了令全世界震惊的巨大成就，持续25年年均增长率超过9%，经济总规模已经稳居世界第四。2010年中国经济增长率更是高达10%。因此，许多专家学者指出，我国目前的经济形势是上世纪90年代中期以来最好的。由此可见，GDP作为现代国民经济核算体系的核心指标，它的总量可以反映一个国家和地区的经济发展及人民的生活水平，其结构可反映社会生产与使用，投资与消费之间的比例关系及宏观经济效益，对于经济研究、经济管理都具有十分重要的意义。尤其从1985年我国开始正式统计GDP后，它就越来越受到人们的关注。GDP的核算中有许多因素在起着作用，为此，本文对国内生产总值GDP的影响因素作计量模型的实证分析，以期分析各影响因素对经济增长的贡献情况，结合我国当前的宏观经济形势，对国家宏观经济政策提出一点自己的看法。

计量经济学总结【重庆工商大学】

线性回归分析的基本步骤 步骤一、建立模型 知识点： 1、总体回归模型、总体回归方程、样本回归模型、样本回归方程 ①总体回归模型：研究总体之中自变量和因变量之间某种非确定依赖关系的计量模型。 Y X U β=+ 特点：由于随机误差项U 的存在，使得Y 和X 不在一条直线/平面上。 例1：某镇共有60个家庭，经普查，60个家庭的每周收入（X ）与每周消费（Y ）数据如下： 作出其散点图如下： ②总体回归方程（线）：由于假定0EU =，因此因变量的均值与自变量总处于一条直线上，这条直线 ()|E Y X X β=就称为总体回归线（方程）。 总体回归方程的求法：以例1的数据为例 1）对第一个X i ，求出E (Y |X i )。

由于01|i i i E Y X X ββ=+，因此任意带入两个X i 和其对应的E (Y |X i )值，即可求出0 1 ββ 和， 并进而得到总体回归方程。 如 将 ()()222777100,|77200,|137 X E Y X X E Y X ====和代入 ()01|i i i E Y X X ββ =+可得：0100117710017 1372000.6ββββββ=+=?????=+=?? 以上求出 01 ββ和反映了E (Y |X i )和X i 之间的真实关系，即所求的总体回归方程为： ()|170.6i i i E Y X X =+ ，其图形为： ③样本回归模型：总体通常难以得到，因此只能通过抽样得到样本数据。如在例1中，通过抽样考察，我们得到了20个家庭的样本数据：

那么描述样本数据中因变量Y和自变量X之间非确定依赖关系的模型 ? Y X e β =+就称为样本回归 模型。 ④样本回归方程（线）：通过样本数据估计出?β ，得到样本观测值的拟合值与解释变量之间的关系方程 ? ?Y Xβ =称为样本回归方程。如下图所示： ⑤四者之间的关系： ⅰ：总体回归模型建立在总体数据之上，它描述的是因变量Y和自变量X之间的真实的非确定型依赖关系；样本回归模型建立在抽样数据基础之上，它描述的是因变量Y和自变量X之间的近似于真实的非确 定型依赖关系。这种近似表现在两个方面：一是结构参数?β 是其真实值 β的一种近似估计；二是残差 e是随机误差项U的一个近似估计； ⅱ：总体回归方程是根据总体数据得到的，它描述的是因变量的条件均值E(Y|X)与自变量X之间的线性 关系；样本回归方程是根据抽样数据得到的，它描述的是因变量Y样本预测值的拟合值?Y 与自变量X 之间的线性关系。 ⅲ：回归分析的目的是试图通过样本数据得到真实结构参数β的估计值，并要求估计结果?β 足够接近 真实值β。由于抽样数据有多种可能，每一次抽样所得到的估计值?β 都不会相同，即 β的估计量?β 是一个随机变量。因此必须选择合适的参数估计方法，使其具有良好的统计性质。 2、随机误差项U存在的原因： ①非重要解释变量的省略 ②人的随机行为

《计量经济学》课程论文

《计量经济学》课程论文 Prepared on 22 November 2020

计量经济学课程论Array文 论文题目：影响我国国内旅游经济的因素分析 课程名称：计量经济学 任课教师： 专业： 班级： 学号： 姓名： 年月日 [摘要] 本文旨在根据我国旅游相关数据，分析出影响我国国内旅游发展的部分因素。首先基于对旅游发展的一些考证以及对影响我国国内旅游业收入的因素分析，同时综合了相关的市场细分和消费分析理论，选取了国内国内旅游人数等三个解释变量建立了理论模型。在收集了相关的数据基础上，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后，我们对所得的结果作了经济意义的分析，并提出一些相应政策建议。 [引言] 随着市场经济的稳定繁荣和改革开放的深入发展，我国的人均可支配收入的大幅度增长，我国人均生活水平有了大幅度提高，其主要表现在物质需求向精神需求的转变。 特别是对“旅游”这一朝阳产业，人们的认识有了翻天覆地的变化，进入21世纪以来，

2000年到2009年，中国国内旅游人次从亿增加到亿，国内旅游总花费从亿元增长到亿元，分别增加了倍和倍。 改革开放3０多年来，我国旅游基础设施建设、开发和管理水平全面提高。据最新统计，2009年底，全国旅行社总资产亿元，同比增长%，其中，负债亿元，同比增长%；所有者权益亿元，同比增长%。按形态分，固定资产亿元，占总量的%，同比增加%；流动资产亿元，占总量的%,同比增加%；其他类型资产亿元，占总量的%。目前，中国已成为世界旅游业标准管理的先进国家。旅游业是中国与国际接轨最早并紧跟世界潮流的行业，已初步形成了“大旅游、大产业、大发展”的格局。 旅游业已成为中国社会新的经济增长点。旅游产业已经成为扩大就业和经济发展的重要领域。中国会成为世界第一大旅游入境国和第四大旅游出境国，形成由旅游大国到旅游强国的转变。旅游产业正在向国民经济战略性产业迈进。旅游服务业在整个国民经济中的地位越来越突出，功能越来越综合，贡献越来越巨大。 [关键词] 旅游收入市场细分国内旅游多重共线性异方差自相关 一、问题的提出 旅游业具有“无烟产业”和“永远的朝阳产业”的美称，它已经和石油业、汽车业并列为世界三大产业。旅游业一般分为国际旅游业和国内旅游业。国内旅游业是为国内旅游者服务的一系列相关的行业。改革开放以来，我国的旅游业呈现蓬勃的发展趋势，旅游景点吸引着来自四面八方的人。随着经济的发展和人民生活水平的进一步提高，闲暇时间的增多，带薪假期的普遍实行。由于旅游条件的改观，人民的旅游热情将进一步焕发，人民对旅游消费的需求将进一步上升，国内旅游业在国民经济中的地位和作用越来越重要。未来10 年间，我国旅游业将保持年均%的增长速度，其中个人旅游消费将以年

经济学实习心得体会

经济学实习心得体会 经济学实习心得体会(一) 在李老师的安排下，我六个人成为一个小组，同时 确定实习的题目为价格歧视的表现形式，虽然这次实习 时间不长，仅有一周时间，但让我们受益匪浅。使我们 所学的知识不局限课本，理论与实践相结合。了解经济 学在现实生活中广泛存在，并能用所学知识分析问题， 解决问题。 我们小组进行实际调查，走访安康各大超市，批发 市场，各大医院及联通、移动、电信等通讯公司了解价 格歧视在这些领域的表现形式，小组成员之间团结互助，共同分析探讨，在规定的时间内比较出色的完成了这次 实习任务。我们知道实践是检验真理的唯一标准，一个 人的知识和能力只有在实践中才能发挥作用，才能得到 丰富、完善和发展。只用经过共同的探讨才能迸出思想 的火花，在实践中才能学到书本中学不到的东西。 同时也认识到了自己很多的不足。我作为一名大学生，由于从未深入地接触社会，在与别人交谈时，语言 过于专业化，使得不少调查对象不明白自己说什么。自 己一向喜欢独处，经过这次实习才发现团队合作在工作 中的重要性，以后我也会向这方面改进，将所学的理论

知识与实践结合在一起，不断总结，逐步完善，主动学习，积累经验，提高综合能力，以求在以后的学习工作 中能发挥出更多的作用，扮演更重要的角色。另外，感 谢李老师为我们的这次集体实习所作的帮助和努力，同 时希望学校能给我们更多的实习机会。 经济学实习心得体会(二) 20XX年7月9日至20XX年全年7月13日，我们进 行了为期一周的经济学专业认知实习，对经济学有了全 新的认知，如下是我对经济学专业新的认知： 经济学是现代的一个独立的学科，研究的是一个社 会如何利用西游的资源生产有价值的物品和劳务，并将 它们在不同的人中间进行分配，经济学主要进行三点考虑：资源的稀缺性是经济学分析的前提，选择行为时经 济学分析的对象，资源的有效配置是经济学分析的中心 目标，其主要任务是利用有限的地球资源尽可能持续地 开发人类所需求的商品及其合理分配，即生产力与生产 关系两个方面。 经济学是研究经济活动规律的科学，也就是说，经 济学是有系统地探索财富的转化和传递规律的一门学科，财富的转化和传递就是指财富的创造、财富的消费、财 富传递等过程，经济学的核心就是经济规律，即价值规 律和剩余价值规律。

《计量经济学》课程标准

《计量经济学》课程标准 1．课程的性质与设计思路 1.1课程的性质 《计量经济学》是教育部规定经济类专业核心课程之一，是经济类专业的专业必修课。在经济类的各个专业的教学中占有非常重要的地位。《计量经济学》课程的主要特点是理论与实际应用并重，既要认真学习基本理论知识，又要注重经济计量方法在实践中的应用。在教学中可以抛开复杂的数学计算以及繁琐的推导和证明，但要将深入浅出的理论分析贯彻始终。其目的是，通过学习、掌握计量经济学的基本原理和常用方法，研究经济中的有关问题，训练学生运用计量方法、经济计量模型进行创造的思维方法。并在此基础上，培养学生利用经济计量学的方法，学习和实践现代经济学的基本理论以及用定量的方法分析、解决实际经济生活中有关经济学问题的能力。课程在内容与应用上与概率论与数理统计、统计学、时间序列分析、经济学等课程有关联。所以，学习本课程，必须要先学习《微积分》、《线性代数》、《概率论和数理统计》、《西方经济学》等课程，同时，学习者要关注在经济计量学领域的一些最新发展。只有这样，才能在更好地理解和掌握课程内容与方法的基础上使经济计量模型的应用更具实践性。 1.2设计思路 《计量经济学》建立在经济、统计学和数理统计的基础上，是经济学中的一门重要的独立学科。计量经济学结合数量方法来对经济活动进行认识分析，并辅助于计算机专门软件，具有较强的应用性和可操作性。本课程主要介绍了计量经济学的一般概念及工作步骤、模型估计的基本方法、模型检验与修正方法，典型计量经济模型专题讨论、联立方程组模型的基本知识（包括模型的识别、估计、检验及应用）、计量经济模型的应用案例。

学生在学习本课程之前，应先学习了《微积分》、《线性代数》、《经济学》（包含微观经济学和宏观经济学）、《概率论与数理统计》和《经济统计学》等课程。教师在讲授本课程时，首先应特别注重对经济理论的认识和经济现象的分析，强调已学的《经济学》基础；其次突出计量经济建模基本思想的讲授，侧重在计量经济学研究对象的理解和《经济学》、《经济统计学》与《数学》相结合的知识背景上；再次应避免在理论部分的繁杂的纯数学证明，但对于表述基本原理和模型应用分析中的数学推导是必要的，故应强调《微积分》、《线性代数》与《概率论与数理统计》的基础知识；最后应加强对计量经济学概念的总结和应用实例的分析，包括计量经济专门分析软件（Eviews）的应用操作。教学方法采用以课堂教学为主，并辅助于必要的上机实习。 2．课程目标 计量经济学是一门实证科学、的方法，因为数量分析方法是经济学研究的基本方法论。通过该门课程的教学，要使学生掌握计量经济学的基础的理论知识，并能够建立实用的计量经济学应用模型，掌握并能运用所学方法、利用相关软件对实际问题进行建模分析。 2.1能力目标 ●熟练掌握计量经济学中基本的单、多方程模型的估计、假设检验等主要分析方法； ●在掌握基本知识、基本原理的基础上，能够运用计量经济方法对经济现象中的一些主要经济现象、经济问题和政策效应作有关的计量经济分析； ●对计量经济学的总体有一个明确的把握，并初步了解本学科在经济学科当中的重要性，学会用科学化、严谨化的思维方法来分析有关经济问题。 2.2知识目标 ●系统了解计量经济学中的基本概念、基本知识和基本理论； ●熟练掌握计量经济学软件Eviews或Stata的操作，能够运用计算机来发现和解决有关经济问题； 2.3素质目标 ●掌握计量经济学的基础的理论知识，并能够建立实用的计量经济学应用模型； ●掌握并能运用所学方法、利用相关软件对实际问题进行建模分析。 3．课程内容和要求

计量经济学课程论文(实证分析)

计量经济学课程论文 产业结构对我国经济增长影响 的实证分析 姓名：立时 产业结构变动对我国经济增长影响 的实证分析

摘要：经济发展是以经济增长为前提的，而经济增长与产业结构变动又有着密不可分的关系。本文采用1981年至2010年的统计数据，通过建立多元线性回归模型，运用最小二乘法，研究三大产业增长对我国经济增长的贡献，从而得出调整产业结构对转变经济发展方式，促进我国经济可持续发展的重要性。 关键字：经济增长；三大产业；最小二乘法；产业结构；可持续发展 The change of industrial structure to the economic growth in China empirical analysis of the influence Abstract: Economic development is the premise of economic growth, and economic growth and the change of industrial structure and the inseparable relationship. This paper adopts from 1981 to 2010 by establishing the statistical data of multiple linear regression model, using the least squares, research to our country economy three industry growth contribution to the growth of adjust the industrial structure, thus draws for transformation of the mode of economic development, and promote the sustainable development of China's economic importance. Key word: economic growth; Three industries; Least squares; Industrial structure 一、引言 经济增长通常是指在一个较长的时间跨度上，一个国家人均产出（或人均收入）水平的持续增加。经济增长率的高低体现了一个国家或地区在一定时期内经济总量的增长速度，也是衡量一个国家或地区总体经济实力增长速度的标志。它构成了经济发展的物质基础，而产业结构的调整与优化升级对于经济增长乃至经