计量经济学：经济模型课程大纲

第一周：课程介绍与预备知识

• 主题：计量经济学入门
• 学习目标：
  1. 理解计量经济学的基本概念与应用
  2. 掌握数据收集与处理的基本方法
• 阅读/资源：
  • 资料：《计量经济学基础》第一章
  • 活动：数据收集与初步分析的实践练习

第二周：线性回归模型

• 主题：简单线性回归
• 学习目标：
  1. 熟悉线性回归模型的构建与解释
  2. 应用Excel或R进行基本回归分析
• 阅读/资源：
  • 《计量经济学实践》第二章
  • 课件：线性回归示例与软件演示

第三周：多元线性回归与统计显著性

• 主题：多元线性模型与假设检验
• 学习目标：
  1. 多元回归模型的理解与应用
  2. 如何解读回归结果的显著性
• 阅读/资源：
  • 《计量经济学原理》第三章
  • 练习：多元回归项目

第四周：时间序列分析

• 主题：ARIMA模型与季节性调整
• 学习目标：
  1. 时间序列数据的特点与处理
  2. ARIMA模型的识别与应用
• 阅读/资源：
  • 《时间序列分析》第四章
  • 实践：时间序列预测项目

第五周至第八周：面板数据与工具变量法

• 主题：
  1. 面板数据分析
  2. 工具变量法与内生性问题
• 学习目标：
  1. 面板数据模型的理解
  2. 解决内生性问题的方法
• 阅读/资源：
  • 《面板数据 econometrics》第五、六章
  • 讨论：面板数据案例研究

第九周：高级计量方法

• 主题：非线性模型、非参数估计与GMM
• 学习目标：
  1. 掌握更复杂的计量技术
  2. 了解现代计量经济学的新进展
• 阅读/资源：
  • 《计量经济学前沿》第七章
  • 讲座：非线性模型和GMM简介

第十周：课程总结与项目展示

• 主题：回顾与项目汇报
• 学习目标：
  1. 总结本学期所学内容
  2. 分享个人研究项目
• 评估方法：
  • 期末项目报告
  • 小组讨论与反馈

评估与反馈

• 作业：每周课后练习题，占30%
• 小测验：每两周一次，占20%
• 项目：期末研究项目，占50%

课程将结合讲座、小组讨论、案例分析和编程实践，确保学生深度理解和实际操作。通过多样化的评估方式，我们旨在培养学生的批判性思维和问题解决能力。