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计量经济学导论
第1次开课
开课时间: 2019年09月13日 ~ 2020年01月20日
学时安排: 3学时每周
当前开课已结束 已有 15305 人参加
老师已关闭该学期,无法查看
课程详情
课程评价(241)
spContent=本课程是一门计量经济学入门课程。学生经过理论知识模块、实证研究模块和上机操作模块的锤炼,将掌握使用横截面数据,面板数据和时间序列数据建模和分析的理论基础和操作技巧。本课程的特色是: 1. 深入浅出,体系完整,可以灵活选择模块学习; 2. 理论推导严谨,实际操作具体; 3. 使用Stata软件。
本课程是一门计量经济学入门课程。学生经过理论知识模块、实证研究模块和上机操作模块的锤炼,将掌握使用横截面数据,面板数据和时间序列数据建模和分析的理论基础和操作技巧。本课程的特色是: 1. 深入浅出,体系完整,可以灵活选择模块学习; 2. 理论推导严谨,实际操作具体; 3. 使用Stata软件。
—— 课程团队
课程概述


定量研究是现代经济学的重要特征之一。如何量化影响经济活动的各因素,用模型描述他们之间的复杂关系,是每个经济学家都应掌握的方法。因此,计量经济学已成为现代经济学的核心组成部分之一。而计量经济学课程,也如微观经济学,宏观经济学一样,成为经济学的基础课程之一。


对外经济贸易大学在90年代就卓有远见地为本科生开设了《计量经济学》课程,前辈教师为课程建设留下了宝贵经验和优良传统。从2005年开始,又陆续开发了层次较高的适用于经济学荣誉实验班的《计量经济学》,以及更为专精的《时间序列分析》,《微观计量经济学》等后续课程,形成了一个完整的体系,为学生们的经济学课内学习,建模比赛,论文写作等需要提供了坚实的支持。


基于课程教学团队长期教学经验的累积,我们开发了这门《计量经济学导论》MOOC课程。本课程以面向普通本科生和经济学荣誉学位本科生的《计量经济学》课程为核心,并浓缩加入《时间序列分析》,《微观计量经济学》等后续课程的部分内容,构成一门内容体系完整的《计量经济学导论》。具体地说,包括三个模块:

(一)理论知识模块。包括:经济数据的特征和计量经济学沿革;一元与多元回归模型的建立,假设,估计和检验;对违反经典假设的实际经济数据的处理;建立模型进行政策分析和项目评价;面板数据初步;受限因变量模型初步;时间序列模型初步。

(二)上机操作模块:本课程将教会学生如何用流行的计量分析软件Stata处理数据和建模。

(三)实证研究模块:本课程使用的例题,大多使用经济学研究中的实际数据,包括了工资的决定因素,贸易对经济增长的影响,股票市场的有效性假说等等。本课程还将以实证研究项目的形式,引导学生搜索和查阅经济学文献以及数据,规范地汇报和分析实证结果等,训练学生的学习和科研能力。


与中国大学MOOC平台已上线的计量经济学课程比较,我们的课程有如下特色:

(一)课程命名为《计量经济学导论》,难度浅,强调学习过程中的计量经济学直觉,教师的授课也特别注意深入浅出。但同时课程的内容体系完整,广度大,覆盖了经典横截面数据的计量,时间序列分析,面板数据,受限因变量等内容。教师可以在授课过程中根据学生的需要和实际情况对模块进行选择使用。

(二)以应用为导向,强调课程的经济学特征,通过课堂演示,计算机实际操作,做实证项目等多种形式,提高学生进行理论建模与推导,实际数据处理与分析和规范汇报结果的能力。

(三)目前中国大学MOOC平台上线的课程都是使用Eview软件,本课程将使用目前经济学界更为流行的Stata软件。

 

    本课程全部内容计划为48学时,按每周3学时计算可在16周内完成。在实际教学中,教师可以根据学生情况进行选用,组合为32学时/16周的课程。

 

 

课程大纲
引言
课时目标: 理解计量经济学的定义和内涵,掌握因果关系等基本概念,学会横截面数据,时间序列数据和面板数据的特点和区别,掌握对数据进行初步分析的技巧。
1.1.1 计量经济学的定义
1.1.2 相关关系与因果关系
1.2 数据分类:实验数据与观测数据/横截面,时间序列与面板数据
1.3 数据初步分析
一元回归方程的估计及分布理论
课时目标: 本章将为学生理解计量经济学的估计和抽样分布的基本思想和方法打下坚实的基础。学生将掌握一元回归方程的基本形式与假设,理解并运用普通最小二乘和矩估计两种估计方法,并对估计结果进行分析和评价;学会推导估计量的期望,方差,分布等性质。
2.1 简单回归模型的形式及因变量、自变量、随机扰动项等术语
2.2.1 OLS方法
2.2.2 矩方法
2.2.3 经济学实例演示:系数的解释以及拟合值计算
2.2.4 OLS的代数性质与几何性质
2.3.1 OLS估计量的期望
2.3.2 OLS估计量的方差
2.3.3 OLS估计量方差的估计与抽样分布
2.3.4 OLS估计量的大样本性质
2.3.5 方差分解与拟合优度
一元回归方程的检验
课时目标: 理解一元回归方程系数显著性检验的含义。学生通过与数理统计中关于母体均值检验的对比学习,自然过渡到学会检验系数显著性的三种方法。
3.1.1 显著性的定义
3.1.2 系数显著性检验与母体均值检验的比较
3.2.1 检验系数显著性的3种方法:t统计量
3.2.2 检验系数显著性的3种方法:p值,置信区间
Stata入门
课时目标:学生将掌握在Stata软件中采用命令行和程序两种方式进行数据描述,一元回归分析和简单数值模拟的方法。
4.1 Stata软件的特点及基本界面
4.2.1 回归前的基本数据分析
4.2.2 Regress命令的使用以及结果的分析
4.3 如何编写Stata程序
4.4 简单数值模拟
多元回归模型的建立和参数估计
课时目标:本章通过遗漏变量偏差引入多元回归模型的必要性,建立多元回归模型并解释其含义。利用最小二乘估计方法估计未知参数,并评价样本回归直线的拟和效果。学生通过本章的学习,在实际问题的处理过程中需要更全面地分析经济现象并选择合适的变量建立模型。
5.1 遗漏变量偏差以及对应的公式
5.1.2 多元回归模型的表达式/参数的解释/经济学含义
5.2.1 OLS的目标函数/求偏导得到的方程
5.2.2 利用两次回归解释偏效应,得到估计量的表达式
5.3 R2与调整之后的R2的计算以及相互关系
5.4 几个基本假设和解释/完全多重共线性/不完全多重共线性
5.5.1 多元回归模型最小二乘估计量的期望
5.5.2 多元回归模型最小二乘估计量的方差
5.5.3 多元回归模型最小二乘估计量的抽样分布
多元回归方程的分布理论及假设检验
课时目标:通过学习本章,掌握多元线性回归中单个系数的假设检验方法和多个系数的其他假设检验方法。理解不同假设条件下,比如同方差和异方差,对于检验统计量构造的影响。同时,需要掌握根据实际情况理解检验结果。
6.1.1 单个系数的假设检验
6.1.2 单个系数的置信区间估计和系数组合检验
6.2 多个系数的联合假设检验:同方差假定下的F统计量构造
6.3 OLS估计的渐进性质
6.4 异方差假定下的F统计量
6.5 多元回归方程的Stata操作演示
关于变量的非线性回归方程
课时目标:通过学习,学生应了解当回归模型不是关于X的线性形式时的回归方法及回归系数的实际意义。掌握多项式回归模型,对数模型和变量的交互项等各种非线性回归模型,并且会对模型中的参数估计,通过一些实例了解各种模型的使用范围。
7.1 自变量非线性模型概述,多项式回归
7.2 涉及对数变形的模型:线性对数,对数线性,双对数模型及相关解释
7.3 含有交互项的非线性回归模型
7.4 变量非线性的计算机操作
定性信息与虚拟变量
课时目标: 掌握根据定性信息定义虚拟变量的知识,并能灵活运用多种包含单个、多个虚拟变量以及交互项的方程形式,对处理效应或政策影响进行建模,估计与检验。
8.1.1 虚拟变量的定义与含单个虚拟变量的回归
8.1.2 多个组别虚拟变量,虚拟变量陷阱以及阈值效应
8.2.1 涉及虚拟变量的交互作用
8.2.2 样条回归
8.2.3 邹氏检验
8.3 使用虚拟变量进行政策评估与双重差分
8.4 涉及虚拟变量的stata操作
内生性与工具变量回归
课时目标: 理解内生性的含义及其后果,掌握使用工具变量的矩方法和两步最小二乘,并掌握涉及工具变量的有关检验。
9.1 内生性的概念及后果
9.2 合格工具变量的条件
9.3.1 恰好识别情况下的工具变量回归
9.3.2 两阶段最小二乘(2SLS)
9.3.3 OLS与2SLS的比较与Hausman检验
9.4 工具变量有效性的检验
9.5 工具变量回归的Stata操作
平稳线性ARMA模型
课时目标:本章介绍平稳时间序列数据模型及其预测,本章内容是时间序列分析中最基本的内容。希望学生了解随机过程,平稳,自相关,偏自相关,白噪声等基本概念,掌握MA,AR,ARMA模型的表达式和基本性质,可以使用Box-Jenkins法进行识别,估计和检验。使用ARMA模型进行预测并对预测结果进行评价,可以使用STATA完成相关操作。
10.1.1 基本概念和定义1
10.1.2 基本概念和定义2
10.2 MA模型
10.3 AR模型
10.4 ARMA模型
10.5.1 建立ARMA模型Box-Jenkins方法1
10.5.2 建立ARMA模型Box-Jenkins方法2
10.6 预测
10.7 使用STATA估计ARMA模型
波动率模型
课时目标:金融中的时间序列数据通常具有波动率聚类性,通过本章的学习要求学生了解ARCH,GARCH,TGARCH,EGARCH,ARH-M这几类模型的表达式和特点,可以使用ARCH-LM检验判断是否需要建立ARCH类模型,完成ARCH模型的建模和预测,可以使用STATA完成相关操作。
11.1 波动率聚类性
11.2 ARCH模型的定义
11.3 建立ARCH模型
11.4 ARCH模型预测
11.5.1 ARCH类模型扩展1
11.5.2 ARCH类模型扩展2
11.5.3 ARCH类模型扩展3
11.6 使用STATA估计ARCH模型
非平稳时间序列数据回归模型
课时目标:经济时间序列数据通常具有一定的趋势,本章希望学生了解刻画趋势常用的两类模型,可以正确的对时间序列数据建立回归模型。要求掌握平稳随机过程与单位根过程的特点和区别,使用DF,ADF法判断数据是否有单位根,了解伪回归的定义和产生的原因,理解协整的含义,可以使用基于残差的方法进行协整检验,建立误差修正模型。可以使用STATA完成相关操作。
12.1.1 确定趋势和随机趋势1
12.1.2 确定趋势和随机趋势2
12.2 伪回归
12.3 单位根检验
12.4 协整基本概念
12.5 误差修正模型与协整检验
12.6 使用STATA对非平稳时间序列数据建模
面板数据回归
课时目标:通过学习,学生应了解面板数据的基本形式及具体分析方法。理解固定效应和随机效应,并且掌握个体固定效应的几种处理办法,进一步了解具有时间固定效应的模型的回归方法。
13.1.1 面板数据的概念及其优势
13.1.2 面板数据回归模型和解释
13.2.1 “前后比较”/用差分做参数估计
13.2.2 个体中心化的方式消除固定效应
13.2.3 加入n-1个虚拟变量的方法处理固定效应及个体固定效应显著检验
13.2.4 时间固定效应的处理
13.3.1 固定效应回归的假设条件/序列自相关
13.3.2 群聚的标准误估计
13.4.1 随机效应的含义/随机效应模型的估计
13.4.2 Hausman检验
13.5 面板数据模型的Stata操作
二值因变量模型
课时目标:通过本章学习,学生掌握二值因变量的使用范围,以及二值因变量的三种模型:线性概率模型,Probit模型和Logit模型。对后两种重要估计模型及模型的估计推断方法。
14.1 线性概率模型及其优缺点
14.2 Probit和Logit模型解释
14.3 Probit和Logit模型模型的估计(MLE)
14.4 模型的推断/拟合好坏的评价
14.5 其他的受限因变量模型:多项选择模型/有序响应模型,截断数据/Tobit模型
14.6 二值因变量模型的Stata操作
如何完成一个实证项目
课时目标: 了解完成一个实证分析项目的全过程,并掌握过程中的每一步应注意的关键点。
15.1 如何确定一个实证题目
15.2.1 资料与数据的搜集和处理
15.2.2 模型的建立、估计和检验
15.3.1 如何规范地汇报与分析结果
15.3.2 用Stata生成规范表格
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证书要求

 

    本课程综合成绩满分为100分,其中课程参与和课程讨论20%,单元作业与测验30%,考试50%。要求看完全部视频并且综合成绩在60分以上算完成本课程学习。60-84分为及格,85-100分为优秀。

    学生完成学习后,可以根据需要申请可查询验证的证书。从2019年10月起,MOOC平台不再支持免费电子证书,只提供认证证书。证书发放工作由爱课程网负责,有关问题请咨询:010-58556579

参考资料

教材

1.Introductory Econometrics: A Modern Approach(6th edition, 原版影印), Jeffrey M. Wooldridge, 清华大学出版社2017年出版 (该书第五版的中译本为《计量经济学导论》,张成思,李红,张步昙译, 人民大学出版社2015年出版);

2. Introduction to Econometrics(3rd edition, 原版影印), James H. Stock and Mark W. Watson著,上海人民出版社2015年出版 (该书第3版的中译本为《计量经济学》,张涛、巩书欣等译, 人民大学出版社2014年出版);

3. Applied Econometrics: Time Series(4th edition, 中译本), Walter Enders, 机械工业出版社2017年出版。

 

参考书籍

1.《计量经济学》(第四版),李子奈,潘文卿著,高等教育出版社2015年出版;

2.《基本无害的计量经济学-实证研究者指南》,Joshua D. AngristJörn-Steffen Pischke著,郎金焕,李井奎译,格致出版社2017年出版;

3.《金融计量经济学导论》(3rd edition, 中译本),Chris Brooks著,王鹏译,格致出版社2019年出版;

4. 《计量经济学及Stata应用》,陈强著,高等教育出版社2015年出版。

对外经济贸易大学
3 位授课老师
陈志鸿

陈志鸿

教授

唐丹

唐丹

教授

潘红宇

潘红宇

副教授

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