研究生《高级计量经济学》课程提纲

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1、研究生《高级计量经济学》课程提纲【说明】这是非经济学院、一个学期的研究生《高级计量经济学》课程的指导性纲要,包括推荐的教材、教学内容、课时安排和教学要求。教材:第一本可作为指定教材备案;后两本教材更适合学生阅读。教师可根据需要补充其它参考资料。[1]WilliamH.Greene,EconometricAnalysis,5thedition。(有中译本)。[2]JeffreyWooldridge著,费剑平译,计量经济学导论(第三版)上下册,中国人民大学出版社,2007。(英文原版:IntroductoryEconometrics:

2、AModernApproach,South-WesternCollegePublishing,2000)。[3]WalterEnders(2004),AppliedEconometricTimeSeries,2ndedition,JohnWiley&Sons,Inc.中译本:应用计量经济学---时间序列分析(第2版),杜江和谢志超译,高等教育出版社,2006。预备知识:经济学基础、微积分学、线性代数,概率论和数理统计。授课对象:非经济学院的、仅上一个学期“高级计量经济学”的硕士、博士。课时安排:每周3课时´17(周)=51课时。考

3、核方式:包括作业、期中考试和期末考试。期中考试和期末考试均采用闭卷形式。教学内容、课时安排和教学要求:课时安排说明:内容讲解约43课时(预估课时都标注在各章名称后面的括号内),复习约6课时,期中考试2课时,共计51课时。助教职责:计量软件辅导(如Eviews、Stata等),问题答疑,批改作业,协助老师评判试卷。一、课程概述及复习(预估6课时)主要内容:(一)计量经济学课程简介,包括计量经济学的学科性质、实证分析的步骤、经济数据的类型、因果关系概念介绍、本课程的学习内容、课程要求等。(二)微积分、线性代数相关知识简要复习。(三)概

4、率统计相关知识简要复习。教学要求:了解计量经济学分析的目的和研究范围、了解经济学实证分析的步骤,复习与本课程有关的预备知识。3一、经典线性回归模型(预估12课时)主要内容(一)经典多元线性回归模型的设定(五个假设)及矩阵表示。(二)OLS估计的思想、矩阵表示、几何解释,以及在五个经典假设下的有限样本性质(无偏性、Gauss-Markovtheorem、MVUE、正态性,等等)和大样本性质(一致性,渐近正太性,渐近有效性)。简要介绍矩估计和极大似然估计(MLE)方法。(三)线性回归模型的拟合优度和推断---关于单个回归系数的t检验、

5、多个回归系数和多个回归系数线性组合的F检验(包括回归方程的显著性检验)。(四)解释变量的选择,定性解释变量(虚拟变量)的使用,共线性问题,基于残差分析的模型设定检验。(五)线性回归模型的应用,样本内和样本外预测(点预测、区间预测),预测误差。教学要求:掌握相关概念、思想、假设条件、估计和检验方法、回归结果的解释。要求必要的理论推导;学习用矩阵语言表示相关的概念、思想、假设、估计和检验。二、经典线性回归模型的推广(预估12课时)主要内容(六)简要介绍经典多元线性回归模型的推广---放松五个经典假设:从“正态性假设”到“非正太性假设”

6、,从“同方差/不相关”到“异方差/相关”,从“严外生”到“弱外生”,从“线性回归函数”到“非线性回归函数”。(七)简要介绍在上述模型推广下,最小二乘估计的有限样本性质可能不再成立,但在相当弱的条件下大样本性质中的“一致性”和“渐近正太性”仍可成立。对于“回归系数的线性限制条件”的检验问题,简要介绍三种大样本下的检验方法:Wald检验,LR检验,LM检验。(八)介绍广义线性回归模型:误差项“异方差、序列相关”产生原因及后果,GLS估计的思想和矩阵表示,可行的GLS估计及计算,White的协方差估计(HCCME),Newey-West

7、的协方差矩阵(HAC)估计,异方差检验(White检验,等),序列相关检验(DW检验,Box-Pierce检验,Ljung-Box检验,等)。(九)内生性问题和它产生的原因(遗漏相关变量,度量误差,联立方程组,等)及后果,工具变量(IV)估计和GMM估计,内生性检验(Durbin-Wu-Hausman检验)。(十)模型选择及设定检验:一般线性模型(log线性模型,多项式模型,“交互项”作为解释变量,等),结构变化(Chow检验,Hansen检验,CUSUM检验)。教学要求:了解经典线性回归模型推广的意义、所产生的问题和后果(对原有

8、的估计和推断方法)、以及怎样解决这些问题。不要求理论推导。三、离散选择和受限制数据模型(预估4课时)主要内容:(一)二项选择模型:Logit和Probit模型的设定和估计。简要介绍多项选择模型:有顺序的多项选择模型(theorderedprobit

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