李春琦

最后学位：中国社会科学院研究生院 博士 岗位职称：教授 博导 研究领域：宏观经济与数量经济 教学课程：计量经济学、金融计量学、线性代数 办公室：上海市武川路111号 经济学院楼405 电 话：86-021-65902908 Email：lichq999@163.com 个人主页 通讯地址：上海市国定路777号 上海财经大学经济学院 邮 编：200433

教师简介      安徽宿松县人，1983年6月本科毕业获理学学士学位，1988年6月硕士研究生毕业获理学硕士学位，1999年6月博士研究生毕业获经济学博士学位。 1999年7月进入复旦大学理论经济学博士后流动站，2001年7月博士后出站到上海财经大学经济学院工作。2004年曾在美国 Syracuse 大学管理学院做访问学者。 兼任职务      中国企业管理研究会常务理事 发表论著 独著：《中国货币政策有效性分析》（上海财经大学出版社，2003）（上海财经大学出版资助） 《高层经理激励》（上海财经大学出版社，2003）（上海发展汽车工业教育基金会资助）     在《经济学动态》、《中国工业经济》、《财贸经济》、《统计研究》、《财经研究》、《中国人口科学》和其它核心刊物发表论文数十篇，其中多篇论文被《新华文摘》、《中国社会科学文摘》、《人大复印资料》转载。

研究生《高级计量经济学》课程大纲

(2012秋季)

课程基本信息：课程代码: 310063   课程序号: 0475

              课程类别：专业必修课   学分：3

授课教师               李春琦

                       答疑时间：周二下午3:00-5:00

                       办公室：经济学院楼405室

                       办公电话：65902908

                       E-mail：chunqili@sina.com

助教                   xxxx

                       电话：xxx-xxxxxxx

                       E-mail：

课程安排说明           第一次上课时间2012年9月6日

                       周四下午1:20-4:10

                       教室：4207

                       每周3课时´ 17（周）=51课时

教材与参考资料： 第一本为指定教材备案；后两本教材更适合学生阅读。

[1] William H.Greene, Econometric Analysis, 5th edition。（有中译本）。

[2] JeffreyWooldridge著，费剑平译，计量经济学导论（第三版）上下册，中国人民大学出版社，2007。（英文原版：IntroductoryEconometrics: A Modern Approach，South-Western  CollegePublishing, 2000）。

[3] Walter Enders(2004), Applied Econometric Time Series, 2nd edition, John Wiley & Sons,Inc. 中译本：应用计量经济学---时间序列分析（第2版），杜江和谢志超译，高等教育出版社，2006。

推荐入门易读版本〔本科〕：

［1］《经济计量学精要》，Damodar N.Gujarrati，机械工业出版社，2000年7月
［2］《BasicEconometrics》(fourth edition),Damodar N. Gujarrati，The McGraw-Hill Compannies,2001

［3］《计量经济学》，詹姆斯·H·斯托克，马克·W·沃森，孙燕译，格致出版社，2009

预备知识：经济学基础、微积分学、线性代数，概率论和数理统计。

考核方式：包括作业、期中考试和期末考试。期中考试和期末考试均采用闭卷形式。

分数说明：

课后作业                    20％

期中考试                    30％

期末考试                    50%

助教职责：计量软件辅导（如Eviews、Stata等），问题答疑，批改作业，协助老师评判试卷。

教学内容、课时安排和教学要求：

课时安排说明：内容讲解49课时（含复习6课时，根据国家节假日可能有适当调整）期中考试2课时，共计51课时。

一、课程概述及复习

二、经典线性回归模型（预估12课时）

三、经典线性回归模型的推广（预估12课时）

四、离散选择和受限制数据模型（预估4课时）

五、时间序列模型（预估12课时）

六、面板数据模型（预估3课时）