赵卫亚版计量经济学课程学习指导提要

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1、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

2、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

3、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30获得

4、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，我们用到随机统计估计量和随机统计检验量。正态分布，分布是计量经济学理论和实践中用到的主要的分布。其中的t分布在计量经济学中的应用最为广泛，使用频率最高。而随着自由度的增加，分布都将逐渐接近正态分布。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

5、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间估计，以及根据这3种检验统计量（及其分布）进行的统计检验。矩阵在计量经济学的研究中占有非常独特的地位，应

6、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

7、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30，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）P

8、84倒数第9行的RESID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