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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
(请同学们在收到此文件后,先立即浏览一遍)
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)的少数几门核心课程之一。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重要指标之一。
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,中国国内的经济管理财经金融财政财会营销电商贸易类等商科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、有关知识提要
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,使我们能用各种数学方法来研究随机现象,使概率论的内容更加丰富多彩,应用更加广泛。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)。
在实际研究过程中,我们实际拥有的只有样本,但却要藉此获悉总体的信息,并获得对总体参数的判断,于是,就有了参数估计(点估计和置信区间估计)和假设检验(小概率事件原理是假设检验推断准则的基础,具有十分重要的意义)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,我们要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;如果我们知道,就不需要进行估计和检验了。因此,寻找真值的估计和真值的置信区间是我们的重要任务之一。
在各种以分布为基础的假设检验中,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(及其之间的数值)作为显著水平。需要指出的是,显著水平的选取并无定规,要根据研究者所处的环境,以及对实际情况和风险程度的把握和态度而定。但一般来说,选取5%是比较常见,稳妥和恰当的。
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)。
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。这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学习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,可以方便学生很快掌握Eviews。教材的后面还有课程实验,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,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,以及基本的估计和检验的理论和方法等,并为后续各章的学习和研究,提供理论和方法基础。
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顺利。
教材中存在的一些小问题,在此更正如下:
(1)P6中,时间序列数据的定义改为:即按时间先后顺序排列的一个单位的数据。横截面数据的定义改为:即某一时点上的不同单位的数据。
(2)P11中的Brometrics改为Biometrics。
(3)P13中的第一行中的“这导致了对传统计量经济学的理论方法的质疑”改为“这导致了对传统计量经济学在极少数领域应用效果的质疑”。
(4)P19中第四行,“只有了解了总体的整个概率分布情况”改为“只有了解了总体的所有数据和整个概率分布情况”。
(5)P27倒数第四行的“我国税收将增加”改为“我国税收将平均增加”。
(6)P29中,“二、 最小二乘估计的性质”改为“二、 最小二乘估计量的性质”。
(7)P32中,“(一)OLS估计的概率分布”改为“(一)OLS估计量的概率分布”。
(8)P32的改为
(9)P72的“(1)假定的含义及其违反的原因”改为“假定违反的
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