石河子大学教案 课程名称计量经济学 任课班级会计2010(1、2、3) 任课教师唐勇 经贸学院■ 经济贸易系 二0一二一一二O一三学年第一学期
1 石河子大学教案 课程名称 计量经济学 任课班级 会计 2010（1、2、3） 任课教师 唐 勇 经贸学院 经济贸易系 二○一二——二○一三学年第一学期
名 唐勇 职称 讲师 总学时 48 使用教材《计量经济学》（第三版）：李子奈主编：高等教育出版社 本课程是为经济、管理类学科所有专业的本科生开设的一门必修的专业 基础课程。主要讲授计量经济学单方程回归模型的预测与分析的有关基础 知识（普通最小二乘估计、回归模型的统计检验和单方程计量模型应用）， 学目 其目的在于使学生能够掌握数量经济分析的一些基础理论与方法。通过这 门课的学习，使学生掌握计量经济学的基本理论与方法，并能够建立实用 的计量经济学应用模型。本课程主要采用课堂讲授与案例教学相结合的教 学方法，同时辅助于计算机实习。 章次 名 学时 第一章 绪论 第二章 ·元线性回归模型 第三章 多元线性回归模型 8 第四章 异方差性 6 第五章 自相关 6 学 第六章 多重共线性 5 时 第七章 关于单方程模型的几个问题 第八章 单方程计量经济学模型的应用 6 合计 配 2
2 学 时 分 配 章 次 章 名 学 时 第一章 绪 论 5 第二章 一元线性回归模型 8 第三章 多元线性回归模型 8 第四章 异方差性 6 第五章 自相关 6 第六章 多重共线性 5 第七章 关于单方程模型的几个问题 4 第八章 单方程计量经济学模型的应用 6 合 计 48 姓 名 唐 勇 职 称 讲 师 总 学 时 48 使 用 教 材 《计量经济学》（第三版）；李子奈主编；高等教育出版社 课 程 教 学 目 的 本课程是为经济、管理类学科所有专业的本科生开设的一门必修的专业 基础课程。主要讲授计量经济学单方程回归模型的预测与分析的有关基础 知识（普通最小二乘估计、回归模型的统计检验和单方程计量模型应用）， 其目的在于使学生能够掌握数量经济分析的一些基础理论与方法。通过这 门课的学习，使学生掌握计量经济学的基本理论与方法，并能够建立实用 的计量经济学应用模型。本课程主要采用课堂讲授与案例教学相结合的教 学方法，同时辅助于计算机实习
年月日 本章 绪论是课程的纲，学好绪论，可以说学好了课程的一半。本章使学生了解课程的 教学 性质和在课程体系中的地位：了解课程完整的内容体系和将要讲授的内容：了解课程 目的 的重点和难点；了解课程的学习方法：介绍课程中不讲的但是必须了解的课程内容。 本节 教学 通过本节的学习，使学生了解计量经济学的定义、计量经济学的种类、计量经济 的 学研究的核心机该课程的产生与发展的历史。 第一章绪论 第一节什么是计量经济学 一、计量经济学的定义：统计学、经济理论和数学三者结合起米，就是力量，这种结合 便构成了计量经济学。 二、计量经济学的种类： 》广义计量经济学和狭义计量经济学 教 初、中、高级计量经济学 >理论计量经济学和应用计量经济学 经典计量经济学和非经典计量经济学 >微观计量经济学和宏观计量经济学 内 三、计量经济学研究的核心：计量模型 容 四、计量经济学的产生与发展： 020世纪20年代末30年代初诞生 1926年挪减经济学家R.Frish提出Econometrics ,1930年成立世界计量经济学会 >1933年创f刊《Econometrica》 020世纪40、50年代的大发展和60年代的扩张 020世纪70年代的批评和反思 020世纪70年代末以来非经典（现代）计量经济学的发展 教学重 教学重点：计量经济学的定义。 点、难点 及教学 教学难点：计量经济学模型。 方法 教学方法：课堂教授。 作业、思 考题、阅 、理解计量经济学模型：查相关资料文献，了解计量经济学的产生与发展历史。 2 练习册及课后相关习题。 读材料 题后记 注：课后记包括学生课堂纪律、教学完成情况及教学体会等
3 年 月 日 本 章 教 学 目 的 绪论是课程的纲，学好绪论，可以说学好了课程的一半。本章使学生了解课程的 性质和在课程体系中的地位；了解课程完整的内容体系和将要讲授的内容；了解课程 的重点和难点；了解课程的学习方法；介绍课程中不讲的但是必须了解的课程内容。 本 节 教 学 目 的 通过本节的学习，使学生了解计量经济学的定义、计量经济学的种类、计量经济 学研究的核心机该课程的产生与发展的历史。 教 学 内 容 第一章 绪 论 第一节 什么是计量经济学 一、计量经济学的定义：统计学、经济理论和数学三者结合起来，就是力量，这种结合 便构成了计量经济学。 二、计量经济学的种类： ➢ 广义计量经济学和狭义计量经济学 ➢ 初、中、高级计量经济学 ➢ 理论计量经济学和应用计量经济学 ➢ 经典计量经济学和非经典计量经济学 ➢ 微观计量经济学和宏观计量经济学 三、计量经济学研究的核心：计量模型 四、计量经济学的产生与发展： ○ 20 世纪 20 年代末 30 年代初诞生 ➢ 1926 年挪威经济学家 R.Frish 提出 Econometrics ➢ 1930 年成立世界计量经济学会 ➢ 1933 年创刊《Econometrica》 ○ 20 世纪 40、50 年代的大发展和 60 年代的扩张 ○ 20 世纪 70 年代的批评和反思 ○ 20 世纪 70 年代末以来非经典（现代）计量经济学的发展 教学重 点、难点 及教学 方 法 教学重点：计量经济学的定义。 教学难点：计量经济学模型。 教学方法：课堂教授。 作业、思 考题、阅 读材料 1、 理解计量经济学模型；查相关资料文献，了解计量经济学的产生与发展历史。 2、 练习册及课后相关习题。 题后记 注：课后记包括学生课堂纪律、教学完成情况及教学体会等
年月日 本节 教学 通过本节的学习，使学生熟练掌握计量经济学模型的建立步骤。 目的 第一章绪论 第二节建立计量经济学模型的步骤 一、理论模型的设计和建立： 确定模型包含的变量 确定模型的数学形式 确定随机扰动项的概率分布特性 教 ~拟定模型中待估计参数的理论期望值区间 二、样本数据的收集： 学 >几类常用的样本数据：Cross-sectional Data、Time-series Data、Panel Date >数据质量：完整性、准确性、可比性、一致性 内 三、计量经济学模型的参数估计： >LS.Least Squares Estimation:OLS.GLS.2SLS.3SLS,NIS ML,Maximum Likelihood Estimation:ML,LIML,FILM MM.Method of Moments:IV,GMM 四、计量经济学模型的检验： >经济意义检验：根据拟定的符号、大小、关系，对参数估计结果的可靠性进行判 。 统计检验：Coefficient of Determination,Overall Significance of Regression,Significance of Variables ,计量经济学检验：Heteroskedasticity,.Serial Correlation Multi-collinearity 教学重 教学重点：计量经济学模型的建立。 点、难点 及教学 教学难点：数据类型的掌握、计量经济学模型的检验 方法 教学方法：课堂教授、案例教学。 作业、思 1、 掌握计量经济学模型的建立步骤。 考题、阅 2、作业：练习册及课后相关习题。 读材料 题后记 注：课后记包括学生课堂纪律、教学完成情况及教学体会等
4 年 月 日 年 2 注：课后记包括学生课堂纪律、教学完成情况及教学体会等。 本 节 教 学 目 的 通过本节的学习，使学生熟练掌握计量经济学模型的建立步骤。 教 学 内 容 第一章 绪 论 第二节 建立计量经济学模型的步骤 一、理论模型的设计和建立： ➢ 确定模型包含的变量 ➢ 确定模型的数学形式 ➢ 确定随机扰动项的概率分布特性 ➢ 拟定模型中待估计参数的理论期望值区间 二、样本数据的收集： ➢ 几类常用的样本数据：Cross-sectional Data、Time-series Data、Panel Data ➢ 数据质量：完整性、准确性、可比性、一致性 三、计量经济学模型的参数估计： ➢ LS, Least Squares Estimation：OLS, GLS, 2SLS, 3SLS，NLS ➢ ML, Maximum Likelihood Estimation：ML, LIML, FILM ➢ MM, Method of Moments：IV, GMM 四、计量经济学模型的检验： ➢ 经济意义检验：根据拟定的符号、大小、关系，对参数估计结果的可靠性进行判 断。 ➢ 统计检验： Coefficient of Determination ， Overall Significance of Regression，Significance of Variables ➢ 计量经济学检验：Heteroskedasticity,Serial Correlation, Multi-collinearity 教学重 点、难点 及教学 方 法 教学重点：计量经济学模型的建立。 教学难点：数据类型的掌握、计量经济学模型的检验。 教学方法：课堂教授、案例教学。 作业、思 考题、阅 读材料 1、 掌握计量经济学模型的建立步骤。 2、作业：练习册及课后相关习题。 题后记
年月日 本节 教学 使学生了解计量经济学模型的应用，熟悉Eviews软件 目的 第一章绪论 第三节、计量经济学模型的应用 一、结构分析：揭示经济现象中变量之间的相互关系，即通过模型得到弹性、乘数等。 教 二、经济预测模拟历史、从己经发生的经济活动中找出变化规律。经济预测不应该 学 成为计量经济学模型的主要应用领域。 三、政策评价：经济政策不能实验，计量经济学模型的“经济政策实验室”的功能能够 产生巨大的的效用。政策评价应该成为计量经济学模型的主要应用领 域。 四、检验与发展经济理论：实我是检验真理的唯一标准，对理论假设的检验可以发现 和发展理论。 五、计量经济学软件包Evie简介 教学重 教学重点：计量经济学模型的应用领域 点、难点 教学难点：计量经济学模型的政策评价 教学方法：以讲述、举例为主，并进行软件演示 1、详细叙述建立和应用计量经济学模型的工作步骤。 作业、思 2、查阅相关资料，了解历年诺贝尔经济学奖获得者，特别是与计量经济学有关的专家 考题、阅 读材料 情况。 3、作业：练习册及课后相关习题 题后记 课后记包括学生课堂纪律、教学完成情祝及教学体会等
5 年 月 日 本 节 教 学 目 的 使学生了解计量经济学模型的应用，熟悉 Eviews 软件 教 学 内 容 第一章 绪 论 第三节、计量经济学模型的应用 一、结构分析：揭示经济现象中变量之间的相互关系，即通过模型得到弹性、乘数等。 二、经济预测 ：模拟历史、从已经发生的经济活动中找出变化规律。经济预测不应该 成为计量经济学模型的主要应用领域。 三、政策评价：经济政策不能实验，计量经济学模型的“经济政策实验室”的功能能够 产生巨大的的效用。政策评价应该成为计量经济学模型的主要应用领 域。 四 、检验与发展经济理论：实践是检验真理的唯一标准，对理论假设的检验可以发现 和发展理论。 五、计量经济学软件包 Eview 简介 教学重 点、难点 及教学 方 法 教学重点：计量经济学模型的应用领域 教学难点：计量经济学模型的政策评价 教学方法：以讲述、举例为主，并进行软件演示 作业、思 考题、阅 读材料 1、详细叙述建立和应用计量经济学模型的工作步骤。 2、查阅相关资料，了解历年诺贝尔经济学奖获得者，特别是与计量经济学有关的专家 情况。 3、作业：练习册及课后相关习题。 题后记 注：课后记包括学生课堂纪律、教学完成情况及教学体会等
年月日 通过本章的学习，要求学生了解经济变量间的关系与计量经济模型的类型：理解经 本章 典线性回归模型的基本假定、统计检验的方法与步骤、利用一元线性回归方程进行预测 教学 的基本原理：重点掌握普通最小二乘法的基本原理、利用普通最小二乘法估计经典线性 目的 回归模型的参数并进行检验。 本节 教学 通过本节的学习，使学生理解回归模型，掌握随机扰动项产生的原因及其包含的内容。 目的 第二章一元线性回归模型 第一节回归分析概述 一、相关关系与回归模型：对变量间统计依赖关系的考察主要是通过correlation analysis或regression analysis来完成的。 》相关分析对称地对待任何（两个）变量，两个变量都被看作是随机的 教 >回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量的具体依赖关系的计算方法和理 论，其目的在于通过后者的己知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体） 均值。 内 一元线性回归模型：一元，即只有一个解释变量：线性，即被解释变量与参数之间 是线性关系 三、随机扰动项的包含的内容及其产生原因： 在解释变量中被忽略的因素的影响：影响不显著的因素、未知的影响因素、无法 获得数据的因素 变量观测值的观测误差的影响 2 模型关系的设定误差的影响 其它随机因素的影响 教学重 教学重点：一元线性回归模型 点、难点 教学难点：随即扰动项包含的内容 及方法 教学方法：课堂讲授、案例教学 作业、思 了解一元线性回归模型的特点 考题、阅 2 思考随机扰动项产生的原因 3、掌握随机扰动项的包含的内容 读材料 4、作业：练习册及课后相关习题。 题后记 注：课后记包括学生课堂纪律、教学完成情况及教学体会等
6 年 月 日 本 章 教 学 目 的 通过本章的学习，要求学生了解经济变量间的关系与计量经济模型的类型；理解经 典线性回归模型的基本假定、统计检验的方法与步骤、利用一元线性回归方程进行预测 的基本原理；重点掌握普通最小二乘法的基本原理、利用普通最小二乘法估计经典线性 回归模型的参数并进行检验。 本 节 教 学 目 的 通过本节的学习，使学生理解回归模型，掌握随机扰动项产生的原因及其包含的内容。 教 学 内 容 第二章 一元线性回归模型 第一节 回归分析概述 一、相关关系与回归模型：对变量间统计依赖关系的考察主要是通过 correlation analysis 或 regression analysis 来完成的。 ➢ 相关分析对称地对待任何（两个）变量，两个变量都被看作是随机的。 ➢ 回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量的具体依赖关系的计算方法和理 论，其目的在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体） 均值。 二、一元线性回归模型：一元，即只有一个解释变量；线性，即被解释变量与参数之间 是线性关系 三、随机扰动项的包含的内容及其产生原因： ➢ 在解释变量中被忽略的因素的影响：影响不显著的因素、未知的影响因素、无法 获得数据的因素 ➢ 变量观测值的观测误差的影响 ➢ 模型关系的设定误差的影响 ➢ 其它随机因素的影响 教学重 点、难点 及方法 教学重点：一元线性回归模型 教学难点：随即扰动项包含的内容 教学方法：课堂讲授、案例教学 作业、思 考题、阅 读材料 1、了解一元线性回归模型的特点 2、思考随机扰动项产生的原因 3、掌握随机扰动项的包含的内容 4、作业：练习册及课后相关习题。 题后记 注：课后记包括学生课堂纪律、教学完成情况及教学体会等
年月日 本节 教学 通过本节的学习，使学生熟悉一元线性回归模型的相关概念，重点掌捏线性回归 目的 型的基本假设及普通最小二柔法的原理和应用，并熟练掌握有关公式和计算。 第二章一元线性回归模型 第二节一元线性回归模型的参数估计 一、四种重要关系式 总体回归模型 总体回归方程 样本回归模型 样本回归方程 二、 一元线性回归模型的基本假设 内 三、普通最小二乘法 》普通最小二乘原理 >数学推导过程 教学重 点、难点 教学重点：一元线性模型基本假设、0LS的原理及数学推导过程 教学难点：四种关系式、0S的原理及数学推导过程 及教学 教学方法：多媒体讲授、板书推导并举例分析0LS的应用 方法 1、理解普通最小二乘法的原理 作业、思 2、掌握基本假设 考题、阅 3、 掌握普通最小二乘参数估计的数学推导并运用相关结论解决有关问题 读材料 4、作业：练习册P16(计算分析的第一和第四题) 题后记 注：课后记包括学生课堂纪律、教学完成情祝及教学体会等
7 年 月 日 本 节 教 学 目 的 通过本节的学习，使学生熟悉一元线性回归模型的相关概念，重点掌握线性回归模 型的基本假设及普通最小二乘法的原理和应用，并熟练掌握有关公式和计算。 教 学 内 容 第二章 一元线性回归模型 第二节 一元线性回归模型的参数估计 一、四种重要关系式 ➢ 总体回归模型 ➢ 总体回归方程 ➢ 样本回归模型 ➢ 样本回归方程 二、一元线性回归模型的基本假设 三、普通最小二乘法 ➢ 普通最小二乘原理 ➢ 数学推导过程 教学重 点、难点 及教学 方法 教学重点：一元线性模型基本假设、OLS 的原理及数学推导过程 教学难点：四种关系式、OLS 的原理及数学推导过程 教学方法：多媒体讲授、板书推导并举例分析 OLS 的应用 作业、思 考题、阅 读材料 1、理解普通最小二乘法的原理 2、掌握基本假设 3、掌握普通最小二乘参数估计的数学推导并运用相关结论解决有关问题 4、作业：练习册 P16（计算分析的第一和第四题） 题后记 注：课后记包括学生课堂纪律、教学完成情况及教学体会等
年月日 本节 教学 通过本节学习，使学生了解最小二乘估计量的统计性质及分布，掌握一元线性回归 目的 模型统计检验中的拟合优度检验。 第二章 一元线性回归模型 第三节一元线性回归模型的统计检验 一、0LS估计量的统计性质 安 线性性：参数是解释变量的线性函数 ,无偏性：参数的均值或期望值等于其总体的真实值 >有效性：参数在所有线性无偏估计量中具有最小方差 学 二、参数估计量的分布 三、随机项方差o四的估计 容 四、一元线性回归模型的统计检验 拟合优度检验：对样本回归直线与样本观测值之间拟合程度的检验 ,总离差平方和的分解：TSS-ESS+RSS 判定系数 教学重 教学重点：普通最小二乘估计量的统计性质、拟合优度检验 点、难点 及教学 教学难点：总离差平方和的分解 方法 教学方法：多媒体讲授、板书推导 掌握O1S估计量的统计性质及判定系数的经济含义。 作业、思 2、采用普通最小二乘估计方法，己经保证了模型最好地拟合了样本观测值，为什么还 考题、阅 要检验拟合程度？ 读材料 3、作业：练习册及课后相关习题 题 公 注：课后记包括学生课堂纪律、教学完成情祝及教学体会等。 8
8 年 月 日 本 节 教 学 目 的 通过本节学习，使学生了解最小二乘估计量的统计性质及分布，掌握一元线性回归 模型统计检验中的拟合优度检验。 教 学 内 容 第二章 一元线性回归模型 第三节 一元线性回归模型的统计检验 一、OLS 估计量的统计性质 ➢ 线性性：参数是解释变量的线性函数 ➢ 无偏性：参数的均值或期望值等于其总体的真实值 ➢ 有效性：参数在所有线性无偏估计量中具有最小方差 二、参数估计量的分布 三、随机项方差 u 2 的估计 四、一元线性回归模型的统计检验 ➢ 拟合优度检验：对样本回归直线与样本观测值之间拟合程度的检验 ➢ 总离差平方和的分解：TSS=ESS+RSS ➢ 判定系数 教学重 点、难点 及教学 方法 教学重点：普通最小二乘估计量的统计性质、拟合优度检验 教学难点：总离差平方和的分解 教学方法：多媒体讲授、板书推导 作业、思 考题、阅 读材料 1、掌握 OLS 估计量的统计性质及判定系数的经济含义。 2、采用普通最小二乘估计方法，已经保证了模型最好地拟合了样本观测值，为什么还 要检验拟合程度？ 3、作业：练习册及课后相关习题。 题 后 记 注：课后记包括学生课堂纪律、教学完成情况及教学体会等
年月日 本 通过本节的学习，使学生掌据一元线性回归模型的统计检验步骤和要点，了解回归 教学 分析的预测问题，并能够应用Ev1软件进行简单的计量经济学分析。 目的 第二章一元线性回归模型 第三节一元线性回归模型的统计检验 第四节一元线性回归分析的应用：预测问题 一、变量的显著性检验：在一元线性模型中，变量的显著性检验就是判断X是否对Y具 有显著的线性性影响，变量的显著性检验所应用的方法是数理统计学中的假设检验，判 断结果合理与否，是基于“小概率事件不易发生”这一原理的， 1= 8-B_B-B~m-2) 6/∑x5a 是 若|t>ta/2(n-2),则以(1-a)的置信度(confidence coefficient)拒绝Ho, 接受l:若|t≤ta/2(a-2),则以(1一a)的置信度不拒绝H0。 容 二、参数的置信区间：P(B-6≤B≤+6)=1-a,如果存在这样一个区间，称之为 置信区间：1-a称为置信系数（置信度）(confidence coefficient),a称为显著性 水平；置信区间的端点称为置信限(confidence limit)。 三、一元线性回归分析的应用：预测问题 预测值条件均值或个值的一个无偏估计 总体条件均值与个值预测值的置信区间 四、案例分析：中国城镇居民人均消费支出模型：截面数据模型 教学重 教学重点：变量的显著性检验，掌握参数的估计量、t检验值和标准差之间的关系。 点、难点 教学难点：线性回归模型的区间预测。 及教学 方法 教学方法：多媒体讲授、运用案例教学总结该章重点内容、Eviw软件应用演示。 作业、思 1、自学教材P53例题，学会检验的全过程。 考题、阅 2、多做练习，掌握1=B,/S。 读材料 3、作业：完成课后及练习册剩余习题 题后记 课后记包括学生课堂纪律、教学完成情况及教学体会等
9 年 月 日 本 节 教 学 目 的 通过本节的学习，使学生掌握一元线性回归模型的统计检验步骤和要点，了解回归 分析的预测问题，并能够应用 Eview 软件进行简单的计量经济学分析。 教 学 内 容 第二章 一元线性回归模型 第三节 一元线性回归模型的统计检验 第四节 一元线性回归分析的应用：预测问题 一、变量的显著性检验：在一元线性模型中，变量的显著性检验就是判断 X 是否对 Y 具 有显著的线性性影响，变量的显著性检验所应用的方法是数理统计学中的假设检验，判 断结果合理与否，是基于“小概率事件不易发生”这一原理的。 ~ ( 2) ˆ ˆ ˆ 1 ˆ 1 1 2 2 1 1 − − = − = t n x S t i 若|t|> t /2(n-2)，则以（1－α）的置信度（confidence coefficient）拒绝 H0 ， 接受 H1 ；若|t| t /2(n-2)，则以（1－α）的置信度不拒绝 H0 。 二、参数的置信区间： P( ˆ − ˆ + ) =1− ，如果存在这样一个区间，称之为 置信区间； 1- 称为置信系数（置信度）（confidence coefficient）， 称为显著性 水平；置信区间的端点称为置信限（confidence limit）。 三、一元线性回归分析的应用：预测问题 ➢ 预测值条件均值或个值的一个无偏估计 ➢ 总体条件均值与个值预测值的置信区间 四、案例分析：中国城镇居民人均消费支出模型：截面数据模型 教学重 点、难点 及教学 方 法 教学重点：变量的显著性检验，掌握参数的估计量、t 检验值和标准差之间的关系。 教学难点：线性回归模型的区间预测。 教学方法：多媒体讲授、运用案例教学总结该章重点内容、Eview 软件应用演示。 作业、思 考题、阅 读材料 1、自学教材 P53 例题，学会检验的全过程。 2、多做练习，掌握 1 1 ˆ / ˆ t = S 3、作业：完成课后及练习册剩余习题 题后记 注：课后记包括学生课堂纪律、教学完成情况及教学体会等
年月日 本章 通过木章的学习，要求学生了解多元线性回归在现实中的普遍性：理解多元线性 回归模型的含义、多元线性回归模型的基本假定、普通最小二乘估计量的统计性质、四 教学 种关系式的矩阵表达式：掌握多元回归模型的最小二乘估计及模型的统计检验和预测， 目的 熟练操作EViews软件并运用该软件解决多元线性回归分析的实际问题。 本节 使学生了解多元线性回归模型的概念及特点，掌握多元回归模型的矩阵表示方法， 教学 目的 了解多元线性回归模型的OLS估计。 第三章多元线性回归棋型 第一节多元线性回归模型 第二节多元线性回归模型的估计 一、多元线性回归模型： k为解释变量的数目。习惯上，把常数项看成为虚变量的系数，该虚变量的样本观 测值始终取1，于是，模型中解释变量的数目为(+1)，B防称为回归参数。 教 二、多元线性棋型的矩阵表示： 容 三、棋型的假定： 四、普通最小二乘估计：根据被解释变量的所有观测值与估计值之差的平方和最小的原 则求得参数估计量。 教学重 教学重点：多元线性回归模型的矩阵表达式、多元线性回归模型的假定 点、难片 及教学 教学难点：矩阵表达式中自变量矩阵的写法。 方法 教学方法：多媒体讲授、案例讲解 作业、思 1、多元线性回归模型的假定与一元线性回归模型的假定有何不同？ 考题、阅 掌握多元线性回归模型的矩阵表达式 读材料 3、作业：练习册P23简答题第二题 题后记 注主课后记包括学生课堂纪律、教学完成情况及教学体会等。 10
10 年 月 日 本 章 教 学 目 的 通过本章的学习，要求学生了解多元线性回归在现实中的普遍性；理解多元线性 回归模型的含义、多元线性回归模型的基本假定、普通最小二乘估计量的统计性质、四 种关系式的矩阵表达式；掌握多元回归模型的最小二乘估计及模型的统计检验和预测， 熟练操作EViews软件并运用该软件解决多元线性回归分析的实际问题。 本 节 教 学 目 的 使学生了解多元线性回归模型的概念及特点，掌握多元回归模型的矩阵表示方法， 了解多元线性回归模型的 OLS 估计。 教 学 内 容 第三章 多元线性回归模型 第一节 多元线性回归模型 第二节 多元线性回归模型的估计 一、多元线性回归模型： k 为解释变量的数目。习惯上，把常数项看成为虚变量的系数，该虚变量的样本观 测值始终取 1，于是，模型中解释变量的数目为（k+1），j 称为回归参数。 二、多元线性模型的矩阵表示： 三、模型的假定： 四、普通最小二乘估计：根据被解释变量的所有观测值与估计值之差的平方和最小的原 则求得参数估计量。 教学重 点、难点 及教学 方法 教学重点：多元线性回归模型的矩阵表达式、多元线性回归模型的假定 教学难点：矩阵表达式中自变量矩阵的写法。 教学方法：多媒体讲授、案例讲解 作业、思 考题、阅 读材料 1、多元线性回归模型的假定与一元线性回归模型的假定有何不同？ 2、掌握多元线性回归模型的矩阵表达式 3、作业：练习册 P23 简答题第二题 题后记 注：课后记包括学生课堂纪律、教学完成情况及教学体会等