计量经济课程设计
- 格式:doc
- 大小:1.47 MB
- 文档页数:11
经济计量学的课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解并掌握经济计量学的基本概念、原理和方法;2. 学会运用经济计量学模型对现实经济问题进行分析;3. 掌握经济计量软件的操作,能够运用软件进行数据处理和分析。
技能目标:1. 能够运用经济计量学方法建立并估计经济模型;2. 能够运用经济计量学软件进行数据整理、描述性统计和回归分析;3. 能够对经济计量分析结果进行解释和评价,提出合理的经济政策建议。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对经济现象的观察、思考和探究的兴趣,激发学生的学习热情;2. 培养学生严谨的科学态度,注重实证分析,避免盲目从众;3. 增强学生的团队合作意识,培养学生互相交流、共同探讨问题的良好习惯;4. 使学生认识到经济计量学在解决现实经济问题中的重要作用,提高学生的社会责任感和使命感。
课程性质:本课程为专业核心课程,旨在培养学生运用经济计量学方法分析现实经济问题的能力。
学生特点:学生具备一定的经济学基础和数学基础,具有较强的逻辑思维能力和动手操作能力。
教学要求:结合学生特点,注重理论与实践相结合,充分运用案例教学、实验教学等教学方法,提高学生的实际操作能力和分析解决问题的能力。
同时,注重培养学生的科学素养和人文素养,使学生在掌握专业知识的同时,形成正确的价值观。
通过本课程的学习,使学生达到以上所述具体的学习成果。
二、教学内容1. 经济计量学基本概念:包括经济计量模型的定义、分类及基本构成要素;2. 一元线性回归模型:理论介绍、参数估计、假设检验、模型诊断与修正;3. 多元线性回归模型:理论拓展、参数估计、假设检验、模型选择与优化;4. 非线性回归模型:逻辑斯蒂回归、多项式回归等;5. 滞后变量模型:自回归模型、移动平均模型、自回归移动平均模型;6. 面板数据分析:静态面板模型、动态面板模型;7. 经济计量软件应用:EViews、Stata等软件的基本操作、数据处理、模型估计与预测;8. 实证分析案例:结合实际经济问题,运用经济计量学方法进行实证分析。
目录1绪论 (1)2 农业生产总值的模型建立 (2)2.1 模型的给出 (2)2.2模型的拟合结果 (3)3 回归模型的检验与修正 (4)3.1 经济意义及统计性检验 (4)3.2 计量经济学检验及修正 (5)4 预测 (14)结论 (15)参考文献 (15)1绪论农业是人类“母亲产业”,远在人类茹毛饮血的远古时代,农业就已经是人类抵御自然威胁和赖以生存的根本,农业养活并发展了人类,没有农业就没有人类的一切,更不会有人类的现代文明。
社会生产的发展首先开始于农业,在农业发展的基础上才有工业的产生和发展,只有在农业和工业发展的基础上,才会有第三产业的发展。
可见,农业是当之无愧的“母亲产业”。
农业的地位和作用可以用一句话来概括“国民经济的基础”。
从经济角度看,农业是国民经济的基础,是经济发展的基础。
因为,农业是人类的衣食之源、生存之本。
农业的发展状况直接影响着、左右着国民经济全局的发展。
农业是国民经济中最基本的物质生产部门。
农业是人类社会的衣食之源,生存之本。
农业是工业等其他物质生产部门与一切非物质生产部门存在与发展的必要条件。
从社会角度看,农业是社会安定的基础,是安定天下的产业。
农业能否稳定发展,能事提供与人们生活水准逐渐提高这一基本趋势相适应的农、副产品,关系到社会的安定。
“民以食为天”,粮食是人类最基本的生存资料,农业在国民经济中的基础地位,突出地表现在粮食的生产上。
如果农业不能提供粮食和必需的食品,那么,人民的生活就不会安定,生产就不能发展,国家将失去自立的基础。
从这个意义上讲,农业是安定天下的产业。
从政治角度看,农业是国家自立的基础。
我国的自立能力相当程度上取决于农业的发展。
如果农、副产品不能保持自给,过多依赖进口,必将受制于人。
一旦国际政局变化,势必陷入被动,甚至危及国家安全。
因此,农业的基础地位是否牢固,关系到人民的切身利益、社会的安定和整个国民经济的发展,也是关系到我国在国际竞争中能否坚持独立自主地位的大问题。
计量经济学理论与实践课程设计介绍计量经济学理论与实践课程旨在提高学生理论与实践应用能力。
通过本课程的学习,学生将深入了解计量经济学的理论基础,并掌握常用的计量经济学方法与工具,包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。
同时,本课程还将帮助学生将所学理论知识与实际应用相结合,通过实际案例分析,培养学生解决实际问题的能力。
课程目标1.掌握计量经济学的理论基础及常用方法2.能够熟练运用计量经济学方法解决实际问题3.通过实际案例分析,锻炼学生的解决实际问题的能力课程大纲第一章计量经济学基础1.1 计量经济学的定义及作用 1.2 计量经济学与经济理论的关系 1.3 计量经济学的研究方法 1.4 课程作业安排第二章回归分析2.1 多元线性回归分析基本原理 2.2 最小二乘法估计与样本外预测 2.3 模型的选择与检验 2.4 范畴变量与虚拟变量的应用 2.5 计量经济学工具箱的应用 2.6 课程作业安排第三章时间序列分析3.1 时间序列分析的基本概念 3.2 时间序列模型的建立 3.3 时间序列模型的推断 3.4 常见时间序列模型及应用 3.5 时间序列模型的预测 3.6 课程作业安排第四章面板数据分析4.1 面板数据的基本概念 4.2 固定效应模型与随机效应模型 4.3 面板数据分析的应用实例 4.4 课程作业安排第五章实际应用案例分析5.1 基于回归分析的房价预测模型 5.2 基于时间序列分析的股票价格预测模型 5.3 基于面板数据分析的企业经济状况评估模型 5.4 课程作业安排课程教学方式1.理论讲授2.计算机实践3.课堂案例分析4.课程作业完成及报告课程评估方式1.平时表现:出勤、参与度、作业完成情况等(占20%)2.课程作业:完成课程作业并撰写报告(占40%)3.期末考试:对课程所学的理论知识进行考核(占40%)总结本课程以计量经济学理论为基础,重点介绍了回归分析、时间序列分析以及面板数据分析等常用方法,并通过实际案例分析帮助学生将理论知识与实际应用相结合。
计量经济学授课教案一、课程概述计量经济学是经济学的一个重要分支,它运用数学、统计学和计算机科学的方法,研究经济现象中的数量关系和规律性。
本课程旨在帮助学生掌握计量经济学的基本理论、方法和应用,提高学生运用计量经济学方法分析和解决实际经济问题的能力。
二、教学目标1.理解计量经济学的基本概念、原理和方法;2.掌握经典线性回归模型的估计、检验和预测;3.了解非线性回归模型、面板数据模型和时间序列模型;4.学会运用计量经济学软件进行数据处理和分析;5.培养学生运用计量经济学方法解决实际经济问题的能力。
三、教学内容与安排1.第一讲:导论1.1计量经济学的定义与作用1.2计量经济学的研究方法与步骤1.3计量经济学软件介绍2.第二讲:经典线性回归模型2.1一元线性回归模型2.2多元线性回归模型2.3回归模型的估计方法:最小二乘法3.第三讲:回归模型的检验与预测3.1模型拟合优度检验3.2回归参数的显著性检验3.3回归模型的预测与区间估计4.第四讲:非线性回归模型4.1线性模型的局限性4.2二次回归模型4.3Logit回归模型与Probit回归模型5.第五讲:面板数据模型5.1面板数据的定义与特点5.2面板数据模型的设定与估计5.3面板数据模型的检验与预测6.第六讲:时间序列模型6.1时间序列数据的定义与特点6.2自回归模型(AR)6.3移动平均模型(MA)6.4自回归移动平均模型(ARMA)7.第七讲:计量经济学应用案例分析7.1金融市场分析7.2货币政策分析7.3贸易政策分析四、教学方法1.课堂讲授:讲解计量经济学的基本理论、方法和应用;2.案例分析:通过实际经济案例,引导学生运用计量经济学方法解决实际问题;3.上机实践:指导学生运用计量经济学软件进行数据处理和分析;4.小组讨论:鼓励学生分组讨论,提高学生的合作能力和沟通能力。
五、考核方式1.平时成绩:包括课堂表现、作业完成情况和小组讨论;2.期中考试:考查学生对计量经济学基本理论、方法和应用的理解;3.期末考试:综合考查学生对计量经济学的掌握程度,包括理论知识和实际应用能力。
《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。
计量经济学实验教程课程设计一、课程简介《计量经济学实验教程》是一门应用性很强的课程,主要研究计量经济学中的基本方法、分析思路和实际应用。
本课程旨在使学生掌握计量经济学的基本理论和方法,能够运用计量方法解决实际问题,培养学生的实践能力和独立思考能力。
二、课程目标1.掌握计量经济学的基本方法和理论•了解基本概念和定义•掌握统计学和计量经济学中常用的数学、统计学和计量学方法•熟悉数据的描述统计分析和回归分析方法2.熟悉计量经济学的应用环境•了解计量经济学所涉及的领域和应用领域•熟悉计量经济学在不同领域的应用案例•掌握计量经济学应用软件的使用方法3.培养实践能力和独立思考能力•实践解决实际问题的能力•运用计量经济学方法独立思考问题的能力•掌握文献资料检索和阅读的方法三、课程大纲1.计量经济学基础•统计学基础与假设检验•最小二乘法和回归分析•多元回归分析2.计量经济学方法•差分法和工具变量法•理论与实证检验•面板数据分析3.计量经济学应用•消费者和生产者行为•企业和市场行为•劳动市场和教育问题4.计量经济学软件•SPSS软件使用•STATA软件使用四、教学方法本课程主要采用课堂讲授、学生独立阅读和分组讨论、案例分析和实验操作等多种教学方法相结合,注重培养学生的实践操作能力和独立思考能力。
通过课上和课下的组合方式,增强学生的互动性,提高教学效果。
五、实验教学本课程设立了对应的计量经济学实验教学环节。
学生通过具体案例分析和实验操作,实际运用所学方法解决实际问题。
在实验教学中,着重培养学生的实践能力和独立思考能力,锻炼学生的创新能力,提高学生解决实际问题的能力。
六、课程评估本课程采用综合评价的方法进行评估。
主要包括以下方面:•期中考试:40%•期末考试:40%•课堂表现:10%•实验报告:10%七、课程参考书目•Wooldridge, Jeffrey M. Econometric analysis of cross section and panel data. MIT press, 2010.•Greene, William H. Econometric analysis. 6th ed., Prentice Hall, 2008.•Stock, James H., and Mark W. Watson. Introduction to econometrics. 3rd ed., Prentice Hall, 2011.八、课程总结《计量经济学实验教程》课程适合经济学、金融学、管理学等相关专业的本科生学习。
计量经济学》课程教学大纲、课程信息通过本课程的学习,学生应具备以下几方面的目标:1.掌握计量经济学的基本原理和方法,了解计量经济学的应用领域,并对计量经济学理论与方法的扩展和新发展有概念性了解;2.能够建立并应用简单的计量经济学模型,对现实经济现象中的数量关系进行实际分析;3.具有进一步学习与应用计量经济学理论、方法与模型的基础和能力。
课程目标对毕业要求的支撑关系表三、教学内容与预期学习成效5.可化为线性的多元非线性回归模型6.含有虚拟变量的多元线性回归模型4第四章经典隼方程计量经济学模型:放宽基本假定的模型课程目标1、2、31.多重共线性2.异方差性3.内生,解释变量问•苞4.模型设定偏误间愁1.掌握多重共线性的原理、后果、原因、检验及消除方法2.掌握异方是性的原理、原因、后果、检验及消除方法3.掌握模型内生性解释变号问题的原理,检验及消除方法4.了解摸型设定的偏误问题5.会用相关软件实现各过程1.理论课堂多媒体教学•用软件演示实现各个过程辅助;2.实验谡堂案例实际操作,巩固如强所学内容5时何序列计量经济学模型课程目标1、2、31.时间序列模型的序列相关性2.时间序列的平穗性及其检验3.协整与误差修正模型4.恪兰杰因果关系检验1.掌提时间序列模型的序列相关性原理、原因、后果、检睑及消除方法,并会用相关软件操作2.掌握时间序列的平德性毓念及检慈方法,并会用相关软件操作3.了解协整的慨忿及误差修正模型的原理,会用相关软件建模4.了解格兰杰因果关系检验原理,并会用相关软件操作1.理论深堂多蝶体教学•用软件演示实现各个过程辅助:2.实验课堂案例实际操作•巩固加强所学内容理论时+实课时四、教学目标达成度评价1.教学目标1、2的达成度通过课堂提问、课堂讨论、课后作业、闭卷考试、实验进行综合考评;2.教学目标3的达成度通过课堂学习、实验报告完成进行综合考评。
五、成绩评定课程成绩包括三个部分,分别为平时成绩、期末考试、实验。
应用计量经济学第六版课程设计1. 课程背景计量经济学是经济学的一个分支,在经济学研究中发挥着重要的作用。
计量经济学的本质是对经济学中各种经济行为的度量和评估,以及对相关经济模型的定量检验和分析。
应用计量经济学则是将计量经济学理论应用于实际经济问题的实践过程。
本课程旨在帮助学生掌握计量经济学的应用技能,并能在实际经济问题的分析中得到熟练应用。
本课程设计基于《应用计量经济学》第六版,主要包含回归分析、时间序列分析和面板数据分析三个方面的内容。
通过本课程的学习和实践,学生将能够掌握如何用计量经济学方法分析经济问题,并得出有力的结论。
2. 课程目标本课程的主要目标是让学生能够熟练掌握计量经济学的应用技能。
具体目标包括:1.掌握回归分析方法,能够在实际经济问题中应用。
2.理解时间序列分析的概念和方法,并能在实际经济问题中应用。
3.掌握面板数据分析的概念和方法,能够在实际经济问题中应用。
4.能够用计量经济学的方法对实际经济问题进行定量分析,得出有力结论。
3. 课程安排第一章:回归分析本章主要介绍回归分析的基本概念和方法。
包括线性回归模型、假设检验和参数估计等。
•第一节:回归分析的基本概念和方法•第二节:线性回归模型•第三节:参数估计和假设检验•实验一:回归分析实验第二章:时间序列分析本章介绍时间序列分析的基本概念和方法。
包括时间序列的性质和特征、平稳性检验、ARIMA模型和协整等。
•第一节:时间序列的概念和性质•第二节:平稳性检验•第三节:ARIMA模型•第四节:协整分析•实验二:时间序列分析实验第三章:面板数据分析本章主要介绍面板数据分析的基本概念和方法。
包括面板数据的基本特征、固定效应模型和随机效应模型。
•第一节:面板数据的基本特征•第二节:固定效应模型•第三节:随机效应模型•实验三:面板数据分析实验第四章:综合实践本章将对前三章所学内容进行综合实践,让学生能够将所学的理论应用到实际问题的解决中。
•第一节:案例分析•第二节:应用综合实践4. 课程评估本课程评估包括以下几个方面:1.平时成绩:参与课堂讨论、作业、实验成绩,占总评成绩的40%。
计量经济学教程课程设计一、课程设计背景和意义计量经济学是应用数理统计方法和经济理论,对经济、社会、政治等现象进行研究的学科。
在经济管理专业领域中,计量经济学是重要的基础课程。
对于培养经济学专业的学生,计量经济学课程的设计具有重要的意义,能够更好地掌握经济学的本质和方法,掌握经济数据的获取和分析方法,以及经济决策的分析和评价工具,提升学生的能力和竞争力。
二、课程设计目标本课程旨在帮助学生掌握计量经济学分析方法,深入了解经济现象的本质和特点,能够准确获取、传递、分析和评价数据,理解各种计量模型的基本原理和实践应用,能够熟练使用计量经济学软件和工具进行数据分析和模型预测,具备较强的经济决策能力和战略规划能力。
具体目标如下:1.理解阐明计量经济学方法及其应用,明确何种情况下使用何种方法。
2.掌握计量经济学的基本原理和方法,对经济数据进行实证分析。
3.能够独立构建计量经济模型,进行经济决策分析和预测。
4.熟练掌握计量经济学软件和工具,运用计量经济学技术进行数据分析和模型预测。
5.具备较强的经济决策能力和战略规划能力,能够运用计量经济学方法对企业和市场进行分析和预测。
三、课程设计内容本课程由以下内容组成:1. 计量经济学基本概念和方法•计量经济学的基本概念•计量经济学的数据类型和数据描述•计量经济学的变量选择和样本设计•计量经济学的基本统计分析方法2. 单方程计量经济模型•最小二乘法模型及其基本假设•变量选择和模型设定•模型精度检验和诊断•模型优化和改进3. 经典线性回归模型•简单线性回归模型•多元线性回归模型•残差分析和可行性检验•范畴型变量和交互效应模型4. 非线性计量经济模型•非线性回归模型•对数线性回归模型•二项式回归模型•对数对数回归模型5. 时间序列计量经济模型•经典时间序列分析模型•平稳和非平稳时间序列•ARIMA模型•单位根检验和协整关系模型6. 面板数据和时间序列面板数据模型•面板数据分析和估计方法•固定效应模型和随机效应模型•混合数据的时间序列面板模型•其他高级面板数据分析方法四、教学方法本课程将采用小组讨论、案例分析、计算机模拟等多种教学方法,以理论和实践相结合的方式,帮助学生掌握计量经济学分析方法和实践技巧。
目录•计量经济学概述•计量经济学基础知识•微观计量经济学模型与方法•宏观计量经济学模型与方法•计量经济学软件应用实践•金融领域中的计量经济学应用计量经济学概述定义计量经济学是以经济理论和统计数据为基础,运用数学、统计学和计算机技术,建立经济模型来分析经济变量之间的关系和预测经济现象的一门学科。
计量经济学的研究建立在经济理论的基础之上,通过经济理论来构建模型和分析经济现象。
计量经济学的研究需要大量的统计数据作为支撑,通过数据来验证模型的准确性和可靠性。
计量经济学的研究需要运用数学、统计学和计算机技术等工具,来进行模型的构建、估计和检验等。
以经济理论为指导以数据为依据运用数学、统计学和计算机技术计量经济学定义与特点计量经济学发展历程早期发展0120世纪初,随着统计学和数学的发展,经济学家开始尝试将数学方法应用于经济分析,计量经济学逐渐萌芽。
快速发展0220世纪50年代以后,随着计算机技术的普及和统计学、数学等学科的进一步发展,计量经济学得到了快速发展,并逐渐形成了完整的学科体系。
现代发展03进入21世纪,随着大数据、人工智能等技术的兴起,计量经济学面临着新的挑战和机遇,其研究方法和应用领域也在不断拓展。
研究方法计量经济学的研究方法主要包括模型构建、参数估计、模型检验和应用等步骤,其中涉及到的数学和统计方法包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。
研究对象计量经济学的研究对象包括宏观经济、微观经济以及产业经济等各个领域,主要探讨经济变量之间的关系和预测经济现象。
计量经济学研究对象及方法政策评估计量经济学可以为政策制定者提供科学的决策依据,通过构建经济模型来评估政策效果和影响。
企业决策企业可以利用计量经济学的方法来分析市场趋势、预测销售情况等,从而做出更加科学的决策。
学术研究计量经济学为学术研究提供了重要的分析工具和方法,可以帮助学者更加深入地探讨经济现象和规律。
社会经济预测基于历史数据和经济模型,计量经济学可以对未来经济走势进行预测,为政府、企业和个人提供参考。
计量经济系课程设计一、课程目标知识目标:1. 让学生掌握计量经济学的基本概念,理解其作为经济学分支的研究对象、方法与应用领域。
2. 学会运用统计学和数学知识对经济现象进行定量分析,建立并解读经济模型。
3. 了解我国经济数据的特点和获取途径,能结合实际问题选择合适的计量经济模型。
技能目标:1. 培养学生运用计量经济学软件(如EViews、Stata等)进行数据处理、模型估计和预测的能力。
2. 提高学生运用计量经济模型分析实际经济问题的能力,培养其独立思考和解决问题的技能。
3. 培养学生的团队协作和沟通能力,通过小组讨论、报告等形式,提高其表述和交流研究成果的水平。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对计量经济学的兴趣,激发其探索经济现象背后规律的欲望。
2. 增强学生的实证分析意识,使其明白理论联系实际的重要性,培养严谨的科学态度。
3. 培养学生关注国家经济发展,具备一定的社会责任感,将所学知识应用于实际问题的解决。
本课程针对高中年级学生,结合学科特点和教学要求,注重培养学生的定量分析能力和实际问题解决能力。
课程内容紧密联系课本,以实际案例为引导,引导学生运用所学知识分析经济现象,提高其计量经济学素养。
通过本课程的学习,期望学生能够掌握计量经济学的基本知识和技能,形成积极的学习态度和价值观。
二、教学内容本章节教学内容主要包括以下几部分:1. 计量经济学基本概念:介绍计量经济学定义、研究对象、方法及其在经济研究中的应用。
2. 经济数据与统计描述:讲解我国经济数据的来源、特点,学习如何进行数据的收集、整理和描述。
3. 线性回归模型:分析线性回归模型的原理,学会建立和估计线性回归模型,并进行模型的检验和预测。
4. 多元回归分析:探讨多元回归模型的构建、参数估计、假设检验等,了解变量选择和模型诊断的方法。
5. 非线性回归模型:介绍非线性回归模型的概念、特点及应用,学习如何处理非线性关系。
6. 模型选择与评价:讨论如何根据实际问题选择合适的计量经济模型,以及如何评价模型的优劣。
计量经济学简明教程第二版课程设计一、前言计量经济学是经济学科的一门重要课程,其主要研究内容是如何运用统计学和数学方法来分析经济现象。
本课程设计旨在通过对计量经济学的深入学习,使学生了解和掌握计量经济学的基本理论和方法,为开展经济学研究和实践工作提供基础。
本教程将详细介绍计量经济学基本知识和技能,包括如何建立经济模型,如何运用统计方法分析实证数据等。
二、课程目标本课程主要目标如下:1.熟练掌握计量经济学的基本理论和方法。
2.学会利用计量经济学方法分析实际经济问题。
3.培养学生的计量经济学思维和实证研究能力。
4.了解计量经济学的前沿发展和应用领域。
三、教学方法本课程采用理论讲解和案例分析相结合的教学方法,注重理论与实践相结合,重点讲授如何建立经济模型、如何进行统计推断和如何进行计量经济学实证研究。
此外,还将通过学生论文和项目研究等方式,培养学生的实证研究和分析能力。
四、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个方面:1. 计量经济学基础知识包括经济理论、统计学、数学基础等。
2. 经济模型的建立和估计讲解线性回归模型的基本原理和假设,介绍最小二乘法估计、OLS估计、样本选择偏误等,提出回归诊断和验证的方法。
3. 线性回归模型的推断介绍经典假定检验方法,包括t检验、F检验、异方差性检验等;讨论回归预测、置信区间、预测区间和稳健标准误等统计推断问题。
4. 一般线性模型和面板数据模型介绍广义线性模型、二项式和泊松回归,面板数据处理方法,反事实分析等。
5. 工具变量和标准化方法介绍二阶段最小二乘法、差分和差分-差分法、工具变量和LIML方法等,包括有限样本性质的推断和模型诊断问题。
6. 偏误校正方法介绍倾向值匹配方法、倾向值分数匹配法、加权和反事实分析等偏误校正方法。
五、教材和参考文献教材:•《计量经济学简明教程第二版》参考文献:•《Applied Econometrics with R》•《Economic Analysis of Cross Section and Panel Data》•《Introduction to Econometrics》•《Time Series Analysis》六、课程评价本课程的评价主要包括课堂表现、作业、论文和项目研究等,其中课堂表现和作业占比较大,占总评分的60%,论文和项目研究的占比较小,占总评分的40%。
学号:HEBEI UNITED UNIVERSITY计量经济学课程论文我国私家车拥有量的影响因素分析——以中国总体情况为案例分析的计量经济学模型及其检验学院:河北联合大学经济学院姓名:专业班级:11级国贸3班2014年05月19日摘要:本文旨在对1989-2012全国生产总值变动,基础设施建设等一系列因素对私人汽车拥有量的影响进行实证分析。
首先,我收集了相关的数据。
其次,建立了理论模型。
然后,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,我对所得的分析结果作了经济意义的分析。
关键词:私家车、计量经济学模型、检验、预测第一章导论1.1问题的提出改革开放以来,我国创造了经济高速增长的神话,拥有近13亿庞大人口的基数,在2003年实现了人均GDP1000美元的基本小康目标,这也是私家车开始步入普及化道路的里程碑。
近几年随着国内市场汽车价格的持续下降和我国居民收入水平的不断提高,拥有私家车对普通百姓来说越来越容易了。
私家车走入普通百姓家中已成为定势,而汽车市场早已由卖方市场转为了买方市场,而且随着私家车的普及造成了道路拥挤、空气污染等诸多问题,现在出现了有些城市限制私家车的现象。
据中国汽车工业协会统计分析,2013年12月,汽车产销保持稳定增长,当月产销再创月度新高。
2013年,汽车产销双双超过2000万辆,增速大幅提升,高于年初预计,并且再次刷新全球记录,已连续五年蝉联全球第一。
鉴于此原因我进行了这次关于影响我国居民私家车拥有量的计量模型研究。
1.2 研究方法与目标本文应用计量经济学的方法对影响私家车拥有量的各个因素的进行计量分析,然后建立模型,并对模型进行检验与调整来私家车拥有量的实证分析,期望通过这种分析,找出影响我国私家车拥有量的真正原因及私家车拥有量的发展规律。
1.3 论文结构全文共分六章。
第二章对论文涉及到的国内外研究情况和理论做了一个简要的综述;第三章对影响我国私家车拥有量的因素进行了分析,并选择适当的变量建立了初步模型;第四章通过各种手段收集了上一章中所选变量的相关数据,并进行了适当的处理;第五章着重对模型进行了各种检验和调整,尽可能使其准确反映我国私家车拥有量的影响因素对其的影响;第六章有以上各章的结果得出我的结论。
第二章文献综述2.1国外研究情况虽然战后世界汽车市场呈现快速增长的态势,但这种增长具有不稳定性。
汽车市场的供求和价格经常发生变化,起伏也较大,不仅是传统的汽车市场经常起伏不定,而且高技术产品也经常发生变化和波动。
为了研究平均汽车拥有水平与国家居民富裕程度的关系,早在1982年世界银行和许多学者就对汽车拥有水平与收入状况的关系进行了统计分析,得出二者呈正相关关系。
其中Bardon J以发达国家为背景的研究最有代表性,他的研究结果是:当人均国民收入在500-1000美元时,千人汽车拥有量为10-30辆,这时轿车开始进入高收入家庭;当人均国民收入在5000-10000美元时,千人汽车拥有量为170-400辆,这时轿车进入全面普及阶段。
最早对汽车工业规模经济进行系统论述的是英国经济学家马克斯和西尔伯斯通1959年所著的《汽车工业》,该书认为技术最优的生产规模会随着技术条件的变化而变化,总的趋势是技术最优的生产规模会越来越大。
在马克斯和西尔伯斯通之后,又有许多学者对汽车行业规模进行了研究,得出的结果有:在规模经济被充分利用时,总装厂的最佳生产规模是5-30万辆,而全能厂的最佳生产规模是36-200万辆。
60年代美国学者布朗森在研究发展中国家的汽车工业时,发现随着国产化程度的提高,汽车的相对制造成本呈现出不利于汽车行业发展的上升趋势。
通过对各汽车工业国及发展中国家人均国民收入与汽车保有量的关系分析中得出结论:当人均国民收入达500-1000美元时,千人拥有汽车量为10--30辆,此时,轿车开始进入高收入家庭,人均国民收入在1000-5000美元时,千人拥有汽车量为20-180辆:在5000-10000美元时,千人拥有汽车量为170-400辆,这时出现需求高潮,轿车开始普及:10000-20000美元时,千人拥有量约为360-700辆,进入全面普及阶段。
2.2 国内现状及研究自上世纪90年代以来,我国私人汽车市场地位持续升高,私人汽车保有量年均增长23%,是全社会汽车保有量平均增长率的2倍以上,对我国汽车市场的影响力也在逐步加大。
中国汽车工业协会发布的数据显示中国汽车销售意外加速增长,2013年,汽车产销2211.68万辆和2198.41万辆,同比增长14.76%和13.87%,比上年分别提高10.2和9.6个百分点。
据中汽协统计,2013年汽车销量位居前十的企业分别是上汽、东风、一汽、长安、北汽、广汽、华晨、长城、吉利和江淮。
其中前6家逾百万辆,前5家超过两百万辆,东风汽车超过三百万辆,上汽集团首次超过五百万辆。
目前,私人购车已取代集团消费成为支撑汽车市场增长的主导力量。
据国家统计局资料,2012年全国人均国民生产总值已达到6100美元,已经初步达到汽车需求高涨的阶段。
我国幅员辽阔,各地区的经济发展水平虽存在着较大的差异,但很多家庭已基本具备购车能力。
中汽协副秘书长师建华表示,根据中汽协的预计,2014年国内汽车产销可望增长8%至10%,总量在2400万辆左右。
据统计,1984年底我国共拥有私人汽车17.35万辆,到1997年底私人汽车保有量已达358.36万辆。
国内私人汽车保有量占全国汽车保有量的比例从1990年的14.8%上升到了1997年的29.4%。
如何将这个需求旺盛的市场管理好和保持住,是一个涉及面很广的问题,它既需要国民经济的迅速增长,政府的鼓励政策,也需要社会基础设施及配套设施的建设等。
2.3 理论简述当今理论界对轿车工业的研究一般可以分为如下几类。
一类是从国家产业政策对产业发展影响的角度进行的分析,主要涉及到关税结构、国产化率、进入壁垒等具体产业政策;另一类是对中国加入WTO的应对策略进行的讨论;还有一类是以经济学为基础,利用统计分析,研究轿车市场的市场结构、用户组成、供给情况等方面。
第三章模型的设定及变量的选择3.1由于非线性模型的假设检验都涉及到非常复杂的数学计算,所以我考虑做一个线性模型(对参数线性),这样各种检验的方法较多,对模型准确程度的分析也更可靠。
3.2私家车这种高档消费品的拥有量显然与地区的经济水平有关,因此引进解释变量地区生产总值,并先验预期两者呈正相关关系。
3.3 私家车的拥有与各地区年末实有道路长度有一定的关联,所以引进解释变量年末实有道路长度,并先验预期其与私人汽车拥有量呈正相关。
3.4 我预计私家车的拥有与各地区的公路的长度有关,因此引入解释变量公路里程,并先验预期其与私人汽车拥有量呈正相关。
3.5 私家车的拥有必然是为了出行的便利,所以我预计其与各地区公共交通情况和出租车数量有关,而公共交通又由公共汽车、无轨电车、有轨交通组成,因此取其总和引入解释变量年末其他交通运营数,并先验预期其与私人汽车拥有量呈负相关。
3.6 对于人均地区生产总值、公路里程和其他交通运营数这些指标,我们更关心其相对数变化对私人汽车拥有量的影响,而且对数变换后能够减少异方差对模型的影响,所以采用对数模型。
综上所述,我们采用的计量经济学模型如下:u X X X Y t t t t ++++=332211t ln ln ln ln ββββ其中, Y t 表示私人汽车拥有量(辆);Xt1表示人均国民生产总值(元);Xt2表示公路里程(公里);Xt3 表示其他交通运营数(辆);u t为随机扰动项。
第四章 数据的来源及其处理我收集了中华人民共和国国家统计局编的《中国统计年鉴》中1989年—2012年共24Y t表示私人汽车拥有量(辆);X t1表示人均地区生产总值(元);X t2表示公路里程(公里);X t3表示其他交通运营数(辆);u t为随机扰动项。
经对数变换的数据为:第五章模型的估计、检验、调整(使用软件EViews 8.0)5.1模型回归:我们根据上述时间序列数据,采用普通最小二乘法(OLS)进行模型估计,结果如下:Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/19/14 Time: 19:12 Sample: 1989 2012 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2.265633 0.449778 5.037228 0.0001 LNX1 1.839049 0.101644 18.09311LNX2 -0.001286 0.069061 -0.018617 0.9853 LNX3 -0.440016 0.121144-3.632174 0.0017R-squared 0.990304 Mean dependent var 6.871412 Adjusted R-squared0.98885S.D. dependent var0.64756S.E. of regression 0.068379 Akaike info criterion -2.376495 Sum squared resid 0.093513 Schwarz criterion -2.180153 Log likelihood 32.51794 Hannan-Quinn criter. -2.324405F-statistic680.9134Durbin-Watson stat 0.418894 Prob(F-statistic) 05.2经济意义检验:从回归得出的结果来看, lnX1的系数为1.839049, lnX2的系数为-0.001286, lnX3的系数为-0.440016,其中除lnX2外,符号与预期的相一致,并且其大小在经济理论上解释得通,因此该模型通过经济意义检验。
5.2 统计推断检验 :5.2.1 拟合优度检验:从回归结果看,可绝系数R 2=0.990304,该模型的解释变量解释了1989-2012年间全国私人汽车拥有量变异的99.03%,而R 2最大值为1,因此样本回归方程对数据拟合得很好,方程通过拟合优度检验。
5.2.2检验回归系数的显著性(t 检验):从回归结果看,回归系数的t 值分别为:t 1=18.09311、t2=-0.018617、t3=-3.632174,而给定 =0.05,查t 分布表,在自由度为n-4=20时得临界值2.086由于各解释变量系数1t ,3t 值均大于临界值,因此拒绝0H ;2t 值小于临界值,因此接受0H 。
即在95%的置信系数下,可认为全国私人汽车拥有量的对数与人均国民生产总值的对数,全国私人汽车拥有量的对数与全国其他交通运营数的对数,都存在显著的线性相关关系。