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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 内容目录: 一、课程意义二、知识准备 三、教材选择 四、出勤出力 五、软件选择 六、作业布置七、成绩构成 八、考试题型九、十、基本符号十一、论述 十二、习题示例 十、题示例十、计量经济学基本英文词汇 一、课程意义 计量经济学在发达国家高校被列为专业学生（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，已成为不同高校专业的教研人员学术和学生之间能力的重要评价之一。 通过学习，掌握计量经济学的理论方法，模型方法软件。解决实际问题可以提高对概率论和数理统计的理论和实践的素养，近年来，中国国内的专业的学术期刊（尤其是高水平的权威及核心期刊）普遍要求投稿的稿件具有计量经济学模型实证分析，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）将很难录用，这反映了计量经济学地位的日益希望同学们对这门课程的学习给予重视。 二、知识准备 相对来说，计量经济学是一门有一难度的课程，涉及到经济学理论微积分概率论数理统计统计学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教材的内容，及时回顾和复习有关的知识。相关知识提要： 概率论是计量经济学的重要基础之一。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，使我们能用数学方法来研究随机，使概率论的内容更加丰富多彩。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和假设检验这两大分支所构成的数理统计推断技术。 统计量是样本的随机函数，是对样本中信息的有效提炼和，是一个随机变量。这是数理统计最基本和重要的核心概念。随机统计估计量和统计检验量正态分布，分布是计量经济学理论和实践其中的t分布在计量经济学中的应用最为广泛，使用频率最高。随着自由度的增加，分布都将逐渐接近分布。估计值是真值的估计或真值的替代，而不是真值真值客观存在，但我们并不知道在各种以分布为基础的检验中，我们一般取5％为显著水平。统计推断是计量经济学的主要理论支柱之一。其内容点和置信区间估计，以及根据这3种检验统计量进行的统计检验。 矩阵在计量经济学的研究中占有非常独特的地位，应用矩阵代数理论可以简明有效地表达计量经济学的问题，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 教材选用的是由出版社20年出版的《计量经济学》。本教材教育部制定的各专业本科生计量经济学基本要求的全部内容，课程体系介绍了Eviews的主要内容操作使用Eviews。教材的后面还有课程实验，可以方便地引导学生运用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，重要假定，数量关系，理论和方法，并为后续各章提供理论和方法基础。对这一章内容的透彻掌握，将使后续各章的学习变得顺利改为。 （9）P72的“（1）假定的含义及其违反的原因”改为“假定违反的含义及其产生的原因”。 （10）P84倒数第9行的RESI D中I与D之间的空格必须去掉。 （11）P41中间的改为。 （12）P7倒数第3行“模型参数估计量的稳定性”改为“模型参数估计值的稳定性”。 （13）P23表2---3中最后一列的标题符号应为。 四、出勤出力 理论方法和应用的知识渗透在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。阅读时要注意概念公式理论和方法以及相互间的 本课程的授课学时为5，每周3学时，3个学分。由于涉及较多的导课程，又有难度，所以，本课程的学习需要教学双方的相互配合和共同努力。欢迎同学们对老师提出批评和改进意见szldg@263.net 。 本学期老师任课的教室和授课时间如下： 周一上午的3---5节在文成楼223； 周二上午的3---5节在文成楼408； 周二下午的6---8节在文成楼123； 周三上午的3---5节在文成楼222。 本课程的教学内容和进度的安排大致如下（4个班保持一致）： 第一章 教材上共有5节，教学时间为两周； 第一章 增加第6节“知识准备”，共分为3个小节： 第一小节 概率论； 第二小节 统计推断； 第三小节 矩阵代数； 教学时间为三周。 第二章 教材上共有4节，教学时间为六周左右； 第三章 教