计量经济学基础与EViews软件操作_江西财经大学

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计量经济学基础与EViews软件操作

开课时间： 2025年02月19日 ~ 2025年06月12日

学时安排： 3-5小时每周

进行至第7周，共17周已有 953 人参加

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spContent=你在计量课上听过喜羊羊和灰太狼的故事吗？谁说计量经济学苦涩又难懂？外表软萌、内容硬核的《计量经济学基础与EViews操作》上线了！由江西财经大学数量经济学专业首席教授陶长琪领衔的教师团队倾情奉献。好玩又有趣的讲解，让你轻松学计量，实证不是事。从今天起你就是实证咖，不接受任何反驳。

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—— 课程团队

课程概述

《计量经济学基础与EViews软件操作》MOOC是由国家级精品资源共享课负责人陶长琪教授和长期从事计量经济学教学工作的一线教师组成的教学团队建设完成。课程内容立足厚基础重实践，既考虑国内教材的流行做法，又考虑与国外先进教材的衔接，注重理解模型背后的经济含义，重视因果推断在现代经验研究中的应用，强调动手能力；学会如何通过数据解读经济社会生活现象，发现现象中蕴含的原理和规律，帮助建立经验研究思维，了解基本的经验研究常识，完成高质量的实证分析。

授课目标

培养学生了解现代经济学的特征，了解经济数量分析课程在经济学课程体系中的地位，了解经济数量分析在经济学科的发展和实际经济工作中的作用；掌握基本的计量经济学理论方法，并对计量经济学理论与方法的新发展有概念性了解；能够建立简单的计量经济学模型和使用常用的计量经济学软件，开展实证分析；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。

课程大纲

导论

课时目标：【教学目标】了解计量经济学是经济学的一个分支；了解计量经济学的特征，了解计量经济学的内涵与发展，了解计量经济学课程在经济学课程体系中的地位，了解计量分析在经济学科的发展和实际经济工作中的作用；掌握建立和应用计量经济模型的步骤。【重点难点】计量经济学的定义，建立和应用计量经济模型的步骤。【教学内容】计量经济学的定义、特征，建立和应用计量经济模型的步骤。

1.1 计量经济学的内涵与发展

1.2 计量经济学的实证步骤

简单回归模型

课时目标：【教学目标】理解回归分析思想，掌握一元线性回归模型的基本概念。掌握用普通最小二乘法估计参数，理解总体和样本回归函数。掌握OLS估计量的代数性质，理解度量回归的拟合优度的R平方，熟悉一元线性回归模型的四个假定。掌握OLS估计量的抽样分布，会用EViews软件画散点图和估计OLS参数。【重点难点】回归分析思想，普通最小二乘法估计参数，线性回归的四个假定，OLS估计量的抽样分布。【教学内容】回归分析思想，一元线性回归的基本概念，普通最小二乘法估计参数，一元线性回归模型的统计检验。度量回归的拟合优度的R平方，OLS估计量的抽样分布，画散点图和估计OLS参数。

2.1 简单回归模型的定义

2.2 斜率参数的含义

2.3 零条件均值假定

2.4 总体回归函数

2.5 用普通最小二乘法估计参数

2.6 样本回归函数

2.7 OLS估计量的代数性质

2.8 拟合优度

2.9在简单回归中加入非线性函数形式

2.10 简单线性回归的四个假定及OLS的无偏性

2.11同方差性假定

2.12 OLS估计量的抽样方差

2.13 过原点回归和对常数回归

2.14 创建工作文件和输入数据

2.15 画散点图和估计OLS参数

多元回归分析：估计

课时目标：【教学目标】掌握多元回归模型的优点，非线性关系的多元回归模型，普通最小二乘法与偏效应，多元线性回归的四条经典假定，高斯马尔科夫假定，最优线性无偏估计量。会用EViews软件完成多元线性回归模型的参数估计，会生成OLS拟合值序列和残差序列。【重点难点】多元回归模型的参数估计方法，多元线性回归的经典假定，高斯马尔科夫假定。【教学内容】使用多元回归的动因，普通最小二乘法的操作与解释，估计量的期望值，OLS估计量的方差。多元线性回归的经典假定，OLS估计量的有效性。高斯-马尔科夫定理，对多元回归分析语言的一些说明。

3.1 为什么要使用多元回归？

3.2 如何得到OLS估计值

3.3 理解多元回归模型的偏效应

3.4 偏效应的另一种理解

3.5 OLS拟合值和残差的代数性质

3.6 多元回归模型的拟合优度

3.7 多元线性回归的四条经典假定及OLS的无偏性

3.8 简单回归和多元回归估计值的比较

3.9 包含无关变量会产生偏误吗？

3.10 遗漏变量会产生偏误吗？

3.11 OLS斜率估计量的抽样方差

3.12 影响OLS方差的多重共线性

3.13 遗漏变量模型的方差

3.14 OLS估计量的标准误

3.15 OLS的有效性：高斯-马尔可夫定理

3.16 生成新的序列和@函数的应用

3.17 生成OLS拟合值序列和残差序列

多元回归分析：推断

课时目标：【教学目标】掌握OLS估计量的抽样分布，学会检验对单个总体参数的假设：t检验，置信区间。掌握检验关于参数的一个线性组合假设，对多个线性约束的F检验。会用EViews软件完成多元线性回归模型的统计检验，报告回归结果。【重点难点】多元线性回归模型的统计检验，多个线性约束的F检验。【教学内容】OLS估计量的抽样分布，检验对单个总体参数的假设：t检验，置信区间，检验关于参数的一个线性组合假设，对多个线性约束的F检验，报告回归结果。

4.1 OLS估计量的抽样分布

4.2 标准化估计量的t分布

4.3 构造t统计量

4.4 对单个参数进行假设检验的t检验

4.5 检验单个参数的其他假设

4.6 经济显著性与统计显著性

4.7 置信区间

4.8 检验关于参数的一个线性组合假设

4.9 对排除性约束的检验

4.10 关于F统计量的进一步探讨

4.11 检验一般的线性约束

4.12 报告回归结果

4.13 置信区间的EViews软件操作

4.14 系数约束检验-t检验

4.15 系数约束检验- F检验

虚拟变量

课时目标：【教学目标】对定性信息的描述，了解只有一个虚拟自变量，使用多类别虚拟变量，了解虚拟变量陷阱，理解虚拟变量的交互作用。掌握虚拟变量的假设检验，会用EViews软件完成虚拟变量的线性回归模型的操作。【重点难点】使用多类别虚拟变量，虚拟变量陷阱，邹至庄检验。【教学内容】对定性信息的描述，只有一个虚拟自变量，使用多类别虚拟变量，涉及虚拟变量的交互作用。虚拟变量陷阱，虚拟变量的假设检验，含虚拟变量的线性回归模型的EViews软件操作。

5.1 怎样将定性信息转换为虚拟变量

5.2 理解虚拟解释变量的系数

5.3 理解多类别虚拟解释变量的系数

5.4 虚拟变量陷阱

5.5 理解虚拟变量的交互作用

5.6 虚拟变量的假设检验

5.7 邹至庄检验

5.8 含虚拟变量的线性回归模型的EViews软件操作

多元回归分析：OLS的渐进性

课时目标：【教学目标】掌握一致性，渐进正态和大样本推断，了解OLS的渐进有效性。【重点难点】 OLS的渐进有效性。【教学内容】一致性，渐进正态和大样本推断，OLS的渐进有效性。

6.1 一致性

6.2 OLS的渐近正态性和渐近有效性

异方差性

课时目标：【教学目的】理解异方差性的含义，异方差对OLS估计的影响，熟练掌握异方差性的检验和修正方法，会用EViews软件完成异方差性的检验和修正。【重点难点】异方差性的定义、检验和修正。【教学内容】通过实例讲解和EViews操作，介绍异方差对OLS所造成的影响，异方差性的检验，以及 OLS估计后的异方差-稳健推断，加权最小二乘估计的应用等。

7.1 异方差对OLS造成的影响

7.2 OLS估计后的异方差-稳健推断 (1)

7.3 OLS估计后的异方差-稳健推断 (2)

7.4 异方差的BP检验

7.5 异方差的怀特检验

7.6 加权最小二乘估计

7.7 异方差性检验的EViews软件操作

7.8 异方差修正的EViews软件操作

工具变量回归

课时目标：【教学目标】掌握工具变量回归的机制和假设，以及如何实现工具变量回归，理解两阶段最小二乘法。工具变量的有效性检验，合适的工具变量的可能来源。单个工具变量的IV估计和多个工具变量的IV估计。【重点难点】理解工具变量回归为何有效，什么是有效的工具变量，理解两阶段最小二乘法，如何找到正确的工具变量，评估工具变量的一些方法。【教学内容】利用理论推演、EViews演示与经济意义来直观的解释计量方法，并通过大量案例集中解释工具变量法的应用。通过EViews软件操作，让学生在实践中理解工具变量的作用和用法。

8.1 有遗漏变量偏误该怎么办？

8.2 工具变量回归与两阶段最小二乘估计

8.3 单个工具变量的IV估计与案例

8.4 多个工具变量的IV估计与案例

8.5 工具变量有效性的检验

8.6 工具变量法的EViews软件操作

如何进行一个实证研究

课时目标：【教学目标】利用课程中学习到的计量经济学知识，针对实际问题建立模型，并进行分析。同时根据他人论文中的实例，掌握实证中计量方法的适用场景、应用步骤以及模型完善。【重点难点】通过对实例的学习，牢固掌握计量建模的步骤。针对不同的数据和情境选择合适的计量模型，并根据最终检验结果对模型选择、数据处理做出相应的调整。【教学内容】通过计量经济学实例的详细拆分、解析，结合EViews软件的实例，使学生巩固自身的建模框架，在实际场景中提升EViews操作能力和计量建模水平，并将学习成果以大作业的形式加以巩固。

9.1 实证论文写作

9.2实证论文写作--实例分析

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预备知识

本门课程要求学生学习过相关的微积分、线性代数、概率论与数理统计、宏微观经济学知识。

参考资料

教材