计量经济学课后习题1-8章

计量经济学课后习题总结

第一章绪论

1、什么事计量经济学？

计量经济学就是把经济理论、经济统计数据和数理统计学与其他数学方法相结合，通过建立经济计量模型来研究经济变量之间相互关系及其演变的规律的一门学科。

2、计量经济学的研究方法有那几个步骤？

（1）建立模型：包括模型中变量的选取及模型函数形式的确定。

（2）模型参数的估计：通过搜集相关是数据，采用不同的参数估计方法，进行模型参数估计。

（3）模型参数的检验：包括经济检验、以及统计学方面的检验。

（4）经济计量模型的应用：经济预测、经济结构分析、经济政策评价。

3、经济计量模型有哪些特点？

经济计量模型是一个代数的、随即的数学模型，它可以是线性或非线性（对参数而言）形式。

4、经济计量模型中的数据有哪几种类型

（1）定量数据：时间序列数据、截面数据、面板数据

（2）定型数据：虚拟变量数据

第二章一元线性回归模型

1、什么是相关关系？它有那几种类型？（书上没有确切的答案）

（1）相关关系：当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时，与之相对应的另一变量的值虽然不确定，但它仍按某种规律在一定的范围内变化。变量

间的这种相互关系，称为具有不确定性的相关关系

（2）相关关系的种类

1.按相关程度分类：

（1）完全相关：一种现象的数量变化完全由另一种现象的数量变化所确定。在这种情况下，相关关系便称为函数关系，因此也可以说函数关

系是相关关系的一个特例。

（2）不完全相关：两个现象之间的关系介于完全相关和不相关之间

（3）不相关：两个现象彼此互不影响，其数量变化各自独立

2.按相关的方向分类：

（1）正相关：两个现象的变化方向相同

（2）负相关：两个现象的变化方向相反

3.按相关的形式分类

（1）线性相关：两种相关现象之间的关系大致呈现为线性关系

（2）非线性相关：两种相关现象之间的关系并不表现为直线关系，而是

近似于某种曲线方程的关系

4.按相关关系涉及的变量数目分类

（1）单相关：两个变量之间的相关关系，即一个因变量与一个自变量之间的依存关系

（2）复相关：多个变量之间的相关关系，即一个因变量与多个自变量的复杂依存关系

（3）偏相关：当研究因变量与两个或多个自变量相关时，如果把其余的自变量看成不变（即当作常量），只研究因变量与其中一个自变量之

间的相关关系，就称为偏相关。

2、相关系数的含义是什么？（书上没有确

切的答案）

衡量两个变量线性相关密切程度的量。对

于容量为n的两个变量x，y的相关系数r

?Y?是两变量的平均值

（xy）可写为，式中X

3、什么是回归关系？它与相关关系有何区别？（书上没有确切的答案）

（1）所谓回归关系，就是是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式），从而确立的变量之间的关系。

（2）相关关系中，通过相关系数来测度两个变量之间的关联程度。而在回归关系中，是通过一个或几个变量的设定值，试图预测另一个或几个变量的均值及其可能的变化范围。

百度：（1．相关分析主要通过相关系数来判断两个变量之间是否存在着相互关系及其关系的密切程度，其前提条件是两个变量都是随机变量，且

变量之间不必区别自变量和因变量。而回归分析研究一个随机变量

（Y）与另一个非随机变量（X）之间的相互关系，且变量之间必须

区别自变量和因变量。

（2．相关系数只能观察变量间相关关系的密切程度和方向，不能估计推算具体数值。而回归分析可以根据回归方程，用自变量数值推算因变

量的估计值。

（3.互为因果关系的两个变量，可以拟合两个回归方程，且互相独立、不能互相替换。而相关系数却只有一个，即自变量与因变量互换相关系

数不变。

4、回归模型中的随机误差项包含哪些因素？用什么方法来估计它？

（1）模型中的省略变量：

（2）一些随机因素

（3）统计误差

（4）模型形式的误差

5、最小二乘法的含义是？一元线性回归模型参数的最小二乘估计表达式？（1）最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知

的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合

（2） ∑∑=i i

i

i i 1x y x b X Y 10b -b =

其中 n

i i ∑=X

X ； n Y i i ∑=Y ； X X -x i i = ； Y Y -y i i = 6、一元线性回归模型有哪些基本假设？

（1） 回归模型对参数而言是线性的

（2） 才重复的样本中，自变量X 的取值被认为是固定的，或者说X 是非随机的

（3） 干扰项的均值为零，记为E （εi ）= 0

（4） εi 的方差相等，即

Var （εi ）= E [ εi – E(εi ) ] = E(εi 2)

（5） 各干扰项之间无自相关性，即

Cov （εi ，εj ）

= E [ εi – E(εi ) ] [ εj – E(εj ) ]

= E (εi ) E (εj )

=0

（6） εi 和X i 的协方差为零，即

Cov （εi ，X i ）

= E [ εi – E(εi ) ] [X i – E(X i ) ]

= E [ εi （X i – E(X i )）]

= E (εi X i ) – E (X i ) E (εi )

= 0

（7） 观测次数n 必须充分大于待估计的参数个数

（8） X 值要有变异性，即Var （X ）必须为一个有限的正数

（9） 关于回归模型的设定是正确的

（10） 没有多重共线性

7、最小二乘估计量有哪些统计性质？

（1） 线性性质：估计是0b 和1b 是Y i 的线性函数

（2） 无偏性，用公式描述即

E （0b ）= b 0

E （1b ）= b 1

（3） 最小方差性：OLS 估计量与用任何方法求得的线性无偏估计量相比，其方

差是最小的

8、拟合优度的含义和方法是什么？能否用残差平方和作为拟合优度的指标？

（未知）

（1） 拟合优度是指回归直线对观测值的拟合程度，用样本决定系数R2=RSS/TSS

来度量，由定义知，0≤R2≤1。显然如果样本决定系数越接近1，则说明线性拟合优度越好，R 2 = 1 表示完全线性关系，R 2 = 0 表示完全不具备线性关系。

9、回归参数显著性t 检验的含义和方法是什么？（书上没有确切的答案）

（1） t 检验是指对各回归系数显著性所进行的一种检验。

（2） 首先提出原假设和被备择假设，计算其相应的统计量T ，根据显著性水

平α计算置信区间即可接受域以及拒绝域（临界域），如果统计量T 的值落在临界域上，则称之为在统计上显著地，这是拒绝原假设。同样，如果统计量的值落在接受域中，则称统计上不显著，这是不拒绝原假设

10、回归参数显著性F 检验的含义和方法是什么？（书上没有确切的答案）

（1） F 检验是对回归模型的整体性检验

（2）首先提出原假设和被备择假设，计算其相应的统计量F ，根据显著性水平

α计算置信区间即可接受域以及拒绝域（临界域），如果统计量F 的值落在临界域上，则称之为在统计上显著地，这是拒绝原假设。同样，如果统计量的值落在接受域中，则称统计上不显著，这是不拒绝原假设

11、点预测和区间预测有何区别？（书上没有确切的答案）

点预测是指利用已有的已经验证其线性关系成立的模型，通过给定自变量X 的一个特定值，通过回归模型来预测因变量Y 的一个值，点预测的结果是一个值点。而区间预测在点预测的基础上，通过引入Y ?0的方差，进而求出在一定的置信水平1-α下因变量Y 所在的一个范围，其预测的结果是一个值域区间。

第三章 多元线性回归模型

1、多元线性回归模型表达式ε+=XB Y 中各含量的含义是什么？

Y 表示因变量Y i 的矩阵形式，X 表示自变量X ij 的矩阵形式，B 是自变量的系

数矩阵，ε表示随机项矩阵。

2、多元线性回归方程B

X Y ??= 中各含量的含义是什么？ B

?是对B 的估计值，Y ?是基于B ?相对于给定的X 矩阵的因变量估计值矩阵

3、写出多元线性回归模型参数的最小二乘估计的矩阵表达式。

B

?=[X T X]?1X T Y

4、与一元线性回归相比，多元线性回归模型增加了什么基本假设？有何作用？

（1） 增加了无多重共线性的假设条件，即各个自变量X 之间无确定的线性关系。

矩阵形式为RANK （X ）= k + 1

（2） 多重共线性会使得各个自变量或者其线性组合存在线性关系，这种非线性

独立的自变量会对估计的结果产生不良影响，这一假设能够消除这种不良影响。

5、样本可决系数与调整的样本可决系数有什么区别和联系？他们在模型的检验

中有什么作用？

它们都是判定样本拟合优度程度的标准，调整的样本可决系数是在样本可决系数的基础上，通过增加“惩罚性”的系数，以消除或者减少通过增加变量个数而提高拟合优度的倾向性而得出的。可以利用它们进行模型的拟合优度检验。

6、写出多元线性回归模型中的随机误差项 ε的方差的无偏估计表达式。

S e2=∑e i2 i

7、分别写出回归参数显著性t检验、回归参数显著性F检验的步骤。如何理解

接受原假设H

的含义？

（1）t检验：首先提出原假设和被备择假设，计算其相应的统计量T，根据显著性水平α计算置信区间即可接受域以及拒绝域（临界域），如果统

计量T的值落在临界域上，则称之为在统计上显著地，这是拒绝原

假设。同样，如果统计量的值落在接受域中，则称统计上不显著，

这是不拒绝原假设

（2）F检验：首先提出原假设和被备择假设，计算其相应的统计量F，根据显著性水平α计算置信区间即可接受域以及拒绝域（临界域），如果统

计量F的值落在临界域上，则称之为在统计上显著地，这是拒绝原

假设。同样，如果统计量的值落在接受域中，则称统计上不显著，

这是不拒绝原假设

（3）如何理解需根据具体的H

而定，书中给出的例子中，t检验中接受原假设

H

的含义是指参数对应的自变量与因变量的线性关系不显著；F检验中接

受原假设H

的含义指线性模型的整体不显著。

第四章异方差

1.什么是异方差性

答：如果随机项εi的方差受到解释变量取值的影响，随解释变量取值的变化而变

化，即Var(εi)=f(X1i,X2i,…X ki)=σ2ε

i

（i=1,2，…，n）

σ2ε

i

与i有关，不是一个常数，此时称随机项εi存在异方差。

2.异方差在线性回归模型中存在的主要原因有哪些

答：（1）模型数学形式的偏差

（2）模型中省略的对被解释变量有影响的解释变量

（3）模型中变量观测值的测量误差

（4）对被解释变量有影响的各种随机因素

上述因素中，省略解释变量是造成随机项异方差的主要原因。

3.异方差可以造成哪些结果

答：（1）如果随机项εi存在异方差，则参数的最小二乘估计量是线性的和无偏的。

因为参数的最小二乘估计量的表达式只依赖于残差平方和最小这一原则，与随机项εi的古典假设无关，因此线性特征仍成立。参数的最小二乘估

计量的无偏性依赖于解释变量的非随机变量和随机项的零均值假定，与

同方差假定无关，因此当同方差假定不成立时，并不影响到无偏性的成

立。

（2）如果随机项εi存在异方差，则参数的最小二乘估计量不是有效的。在模型参数的所有线性无偏估计量中，最小二乘估计量的方差最小的前提条

件是随机项εi是同方差的，如果随机项是异方差的，就不能保证最小二

乘估计量的方差最小。

4.异方差的检验有哪些适当的方法

答：（1）图示法；

（2）Goldfeld-Quandt检验：该方法用于检验是否存在递增异方差，要求观测值为大样本

（3）Spearman等级相关系数检验：该方法用于检验是否存在异方差，观测值可以是大样本，也可以是小样本

（4）Glejser检验：该方法不仅可以用于检验异方差的存在，更重要的是可以查明异方差的表现形式

（5）Reset检验：该方法与Glejser检验类似

（6）White检验

5.异方差的修正方法有哪些

答：如果异方差是由模型的数学形式偏差所造成的，则需要修正模型的数学形式，以消除随机项的异方差。

如果异方差不是由模型的数学形式的偏差造成的，则解决随机项异方差的基本思路是对原模型进行变换，使得新模型中的随机项是同方差，新模型中的变量可以观测，从而对新模型应用最小二乘法估计参数。变换方法依赖于随机项εi的方差σ2ε

i

此外，如果异方差是由省略解释变量所造成，进行模型变化虽然可以消除异方差，但参数估计值依然可能不准确，此时最好的解决方法是在模型中加入

省略的解释变量。

第五章序列自相关

1.什么是自相关性？

如果随机项εi在某个观测点下的取值与其他观测点下的取值相关，即

Cov(εi,εj)=E(εi,εj)≠0 (i≠j;i,j=1,2,…,n)εi与εj在i≠j的条件下是相关的此时称εi存在序列自相关。

2.序列自相关在线性回归模型中存在的主要原因有哪些？

在经济计量分析的模型，特别是变量为时间序列数据的模型中，随机项常常会存在序列自相关，且一般表现为正自相关。

1)模型数学形式的偏差

这种偏差对Y t造成的系统影响归入随机项εt中来反应，在不同时期随机项取值受相同因素的影响，使之出现序列自相关。

2)省略解释的偏差

经济变量一般存在自身发展变化的惯性，当期值往往受到前期值的影响，即当期取值与滞后期取值相关，如果模型中省略了具有自相关性的解释变量，则其对被解释变量的影响归入随机项εt中，使之出现序列自相关。

被解释变量Y t往往也受到滞后期值Y t-1，Y t-2，…的影响，当回归模型省略了这些解释变量是，会使随机项εt存在序列自相关。

3)随机因素自身具有自相关性

某些随机因素对被解释变量的影响会持续一段时间，随机项εt反映相同因素在若干时期对被解释变量Y t的影响，使之出现序列自相关。

4)其他

如果对变量的观测误差具有系统性，它也通过随机项εt反映，使之出现序列自相关。

3.序列自相关可以造成哪些结果？

如果模型中的随机项是序列自相关的，仍然采用最小二乘法估计参数，会有如下结果：

1)如果随机项εt存在序列自相关，则参数的最小二乘估计量是线性的和无

偏的。

2)如果随机项εt存在序列自相关，则参数的最小二乘估计不是有效的。4.序列自相关的检验有哪些适当的方法？（书P71）

1)散点图法

2)Durbin-Waston检验（D-W检验）

3)回归检验法

5.序列自相关的修正方法有哪些？（书P75）

差分法

Durbin两步法

Cochran-Orcutt迭代法

第六章多重共线性

1、什么是多重共线性?

完全的多重共线性和近似值得多重共线性统称为多重共线性

如果解释变量X1，…，X K之间线性相关，则必有|X T X|=0，从而[X T X]?1不存在，因此最小二乘估计量B?不是唯一确定的，即最小二乘法失效，此时该模型存在完全的多重共线性。

一般情况下，完全的多重共线性并不多见，通常是

C0+C1X1i+?+C k X ki≈0

或

C0+C1X1i+?+C k X ki+v i≈0

v i为随机项，其中i=,?,n，此时该模型存在近似的多重共线性。

2、多重共线性在多元线性回归模型中普遍存在的主要原因有哪些？

1、许多经济变量在时间上有共同变动的趋势

2、把一些解释变量的滞后值也作为解释变量在模型中使用，而解释变量与其滞后变量通常是相关的。

3、多重共线性可能造成那些不利后果？

1、参数估计值不精确，也不稳定，样本观测值稍有变动，增加或减少解释变量等都会使参数估计值发生较大变化，甚至出现符号错误，从而不能正确反映解释变量对被解释变量的影响。

2、参数估计量的标准差较大，使参数的显著性t检验增加了接受零假设的可能，从而舍去对被解释变量有显著影响的解释变量。

4、多重共线性的检验有哪些适当方法？

1、对有二个解释变量的模型，利用解释变量样本观测值的散点图来考察二者是否存在显著的线性关系，或者计算解释变量之间的相关系数r，|r|越接近1，二者的线性关系越强；也可建立二个解释变量之间的线性回归模型，拟合优度R2越接近1，解释变量之间的线性关系越显著。

2、对有k个解释变量的模型，分别用其中一个解释变量对其他所有解释变量进行线性回归，并计算拟合优度R12,?,R k2，其中拟合优度最大且接近1的，说明对应的解释变量与其他所有解释变量之间线性关系显著。

3、考察参数估计值的符号，如果不符合经济理论或实际情况，说明模型中可能存在多重共线性。

4、增加或减少解释变量，考察参数估计值的变化，如果变化明显，说明模型中可能存在多重共线性。

5、若多元线性回归的拟合优度R2较大，但回归系数在统计上均不显著，即t检验值过小，说明模型存在多重共线性。

6、逐步回归分析法不仅可以对多重共线性进行检验，同时也是处理多重共线性问题的一种有效方法。

5、如何看待多元线性回归模型中的多重共线性问题？

多重共线性是多元线性回归中的普遍现象，也是一个复杂的问题。关于多重共线性的检验和修正方法都有待进一步探索。当回归模型主要用于预测时，即使存在较严重的多重共线性，只要这种多重共线性在预测期内依然存在，就不会对预测结果造成影响，因为预测的精确度主要由拟合优度R 2的大小决定。

6、多重共线性的修正方法有哪些？

1.增加样本观测值

2.略去不重要的解释变量

3.用被解释变量的滞后值代替解释变量的滞后值

4.利用参数之间的关系

5.利用解释变量之间的关系

6.变换模型的形式

7.对数据进行中心化

第七章 随机解释变量

1.估计量的渐进统计性质的含义是什么？

线性，无偏性和有效性是评价一个估计量优劣的标准。在有些情况下，小样本时的估计量不具有某种统计性质，但随着样本容量的增大，估计量逐渐具有了这种统计性质，此时称之为估计量的渐进统计性质。

2.什么是渐进无偏性和一致性？

当θ?n(小标)为当样本容量为n 时参数θ?的估计量，如果满足lim 无穷

-n E （θ?）=0 lim 无穷

?-n θ

则称θ?为渐进无偏估计量

对于真实值θ在样本容量为n 时的估计量θ?n(小标)，如果满足P lim 无穷

-n θ?=θ，则

称θ?为θ的一致估计量

3.随机解释变量的来源有哪些

模型中随机解释变量问题首先来源于省略解释变量。被省略的解释变量一般与模型中保留的解释变量相关，导致模型中的随机项与解释变量相关。

此外，经济变量一般是随机变量，其取值很那精确控制，也不易用实验方法进行精确观察，其值一般不是确定的。

根据连贯性原则，被解释变量往往受到前若干期值得影响，当模型中含有被解释变量的滞后期变量时，模型存在随机解释变量问题。

4．随机解释变量会带来哪些后果

● 当解释变量为随机变量，且与随机项相互独立时，最小二乘估计量是无偏的 ● 当解释变量是随机变量，且与随机项之间不是相互独立的，也不相关，则最

小二乘估计量是有偏的，但是一致的

当解释变量是随机变量，且与随机项相关时，最小二乘估计量是有偏的，且是不一致的。

5.工具变量法的步骤，太长了参照书p101

第八章单方程建模的几个问题

8.1 定性变量和虚拟变量

定性变量：只表示某种特征或属性的存在与不存在的变量

虚拟变量：定义一个变量对应两种不同状态，分别取0或1，这种只取0或1的变量成为虚拟变量。

8.2 虚拟变量的作用有哪些

用虚拟变量测量截距的变动

用虚拟变量测量斜率的变动

用虚拟变量进行分段线性回归

8.3 虚拟变量的设定应该注意哪些问题

○1设定模型时假定各种状态均值之间差为固定值，显然与事实不符，如分别用0、1、2、3 表示一个虚拟变量的四种不同状态。

○2当定性变量含有m个类别时，模型不能引入m个虚拟变量而最多只能引入（m-1）个虚拟变量，否则当模型中存在截距项时就会产生完全多重共线性（虚拟变量陷阱）。一般情况，当变量含有m个状态时，设定（m-1）个虚拟变量，把虚拟变量全部取0的状态称为基础状态。

8.5 非线性模型的线性化中应该注意哪些问题？设定的新变量中能否含有未知参数？

待答疑

8.6 不可线性化回归模型有哪些参数估计方法？各自存在什么不足？

○1直接搜索法——如果非线性模型只有一个或两个未知参数，这种方法的计算量就很大，可能值的选取是个大问题；

○2直接优化法——由于得到的正规方程组是一个非线性方程组，计算上困难很大，因此很少被采用；

○3泰勒级数展开——该方法的好坏与初值的选取有很大挂系，也有可能无法收敛。

计量经济学课后习题

计量经济学课后习题 1.什么是计量经济学？计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？ 答：计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。 计量经济学方法揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。 4.建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？ 答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤如下：(1)设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；(2)收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性；(3)估计模型参数；(4)检验模型，包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。 5.模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？ 答：模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质；在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。 4．如何缩小置信区间？（P46） 由上式可以看出（1）.增大样本容量。样本容量变大，可使样本参数估计量的标准差减小；同时，在同样置信水平下，n越大，t分布表中的临界值越小。（2）提高模型的拟合优度。因为样本参数估计量的标准差和残差平方和呈正比，模型的拟合优度越高，残差平方和应越小。 1.为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项？ （经典模型中产生随机误差的原因） 答：计量经济学模型考察的是具有因果关系的随机变量间的具体联系方式。由于是随机变量，意味着影响被解释变量的因素是复杂的，除了解释变量的影响外，还有其他无法在模型中独立列出的各种因素的影响。这样，理论模型中就必须使用一个称为随机干扰项的变量宋代表所有这些无法在模型中独立表示出来的影响因素，以保证模型在理论上的科学性。 3.一元线性回归模型的基本假设主要有哪些？ 违背基本假设的模型是否不可以估计？ 答：线性回归模型的基本假设有两大类：一类是关于随机干扰项的，包括零均值，同方差，不序列相关，满足正态分布等假设；另一类是关于解释变量的，主要有：解释变量是非随机的，若是

计量经济学习题

《计量经济学》 习题 河北经贸大学应用经济学教研室 2004年7月

第一章绪论 ⒈为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学的结合？ ⒉为什么说计量经济学是一门经济学科？它在经济学科体系中的地位是什么？它在经济研究中的作用是什么？ ⒊建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？ ⒋计量经济学模型有哪些主要应用领域？各自的原理是什么？ ⒌下列假想模型是否属于揭示因果关系的计量经济学模型？为什么？ ⑴St=112.0+0.12Rt 其中，St为第t年农村居民储蓄增加额（亿元），Rt为第t年城镇居民可支配收入总额（亿元）。 ⑵S t-1=4432.0+0.30R t 其中，S t-1为第（t-1）年底农村居民储蓄余额（亿元），Rt为第t年农村居民纯收入总额（亿元）。 ⒍指出下列假想模型中两个最明显的错误，并说明理由： RS t=8300.0-0.24RI t+1.12IV t 其中，RS t为第t年社会消费品零售总额（亿元），RI t为第t年居民收入总额（亿元）（城镇居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和），IV t为第t年全社会固定资产投资总额（亿元）。 第二章一元线性回归模型

⒈ 对于设定的回归模型作回归分析，需对模型作哪些假定，这些假定为什么是必要的？ ⒉ 试说明利用样本决定系数R 2为什么能够判定回归直线与样本观测值的拟和优度。 ⒊ 说明利用) (0∧ βS 、)(1∧βS 衡量 ∧ β、∧ 1β对 β、1β估计稳定性的道理。 ⒋ 为什么对 ∧ β、∧ 1β进行显著性检验？试述检验方法及步骤。 ⒌ 对于求得的回归方程为什么进行显著性检验？试述检验方法及步骤。 ⒍ 阐述回归分析的步骤。 ⒎ 试述计量经济模型与一般的经济模型有什么不同？ ⒏ 一元线性回归模型有时采用如下形式： i i i X Y μβ+=1 模型中的截距为零，叫做通过原点的回归模型。试证明该模型中： （1） ∑∑=∧ 21i i i X Y X β （2） ∑ = ∧ 2 2 1)var(i X μ σ β ⒐ 下述结果是从一个样本中获得的，该样本包含某企业的销售额（Y ）及相应价格（X ）的11个观测值。 18 .519_ =X ； 82 .217_ =Y ； ∑=3134543 2 i X ； ∑=1296836 i i Y X ； ∑=539512 2i Y （1）估计销售额对价格的样本回归直线，并解释其结果。 （2）回归直线的判定系数是多少？ ⒑ 已知某地区26年的工农业总产值与货运周转量的数据见下表。试作一元线性回归分析，若下一年计划该地区工农业总产值为8亿元，预测货运周转量。

计量经济学第三版课后习题答案

第二章简单线性回归模型 2.1 （1）①首先分析人均寿命与人均GDP的数量关系，用Eviews分析: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/23/15 Time: 14:37 Sam pie: 1 22 In eluded observatio ns: 22 Variable Coeffieie nt Std. Error t-Statistie P rob. C 56.64794 1.960820 28.88992 0.0000 X1 0.128360 0.027242 4.711834 0.0001 R-squared 0.526082 Mean dependent var 62.50000 Adjusted R-squared 0.502386 S.D.dependent var 10.08889 S.E. of regressi on 7.116881 Akaike info eriteri on 6.849324 Sum squared resid 1013.000 Sehwarz eriteri on 6.948510 Log likelihood -73.34257 Hannan-Quinn eriter. 6.872689 F-statistie 22.20138 Durbin-Wats on stat 0.629074 P rob(F-statistie) 0.000134 有上可知，关系式为y=56.64794+0.128360x i ②关于人均寿命与成人识字率的关系，用 Eviews分析如下: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/23/15 Time: 15:01 Sam pie: 1 22 In eluded observatio ns: 22 Variable Coeffieie nt Std. Error t-Statistie P rob. C 38.79424 3.532079 10.98340 0.0000 X2 0.331971 0.046656 7.115308 0.0000 R-squared 0.716825 Mean dependent var 62.50000 Adjusted R-squared 0.702666 S.D.dependentvar 10.08889 S.E. of regressi on 5.501306 Akaike info eriterio n 6.334356 Sum squared resid 605.2873 Sehwarz eriterio n 6.433542 Log likelihood -67.67792 Hannan-Quinn eriter. 6.357721 F-statistie 50.62761 Durbin-Wats on stat 1.846406 P rob(F-statistie) 0.000001 由上可知，关系式为y=38.79424+0.331971X2 ③关于人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的关系，用Eviews分析如下:

计量经济学习题及答案

计量经济学习题及答案

计量经济学各章习题 第一章绪论 1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。 1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项? 1.3 什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。 1.4 估计量和估计值有何区别？ 第二章计量经济分析的统计学基础 2.1 名词解释 随机变量概率密度函数抽样分布 样本均值样本方差协方差 相关系数标准差标准误差 显著性水平置信区间无偏性 有效性一致估计量接受域 拒绝域第I类错误 2.2 请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间。 2.3 25个雇员的随机样本的平均周薪为130元，试问此样本是否取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体？ 2.4 某月对零售商店的调查结果表明，市郊食品店的月平均销售额为2500元，在下一个月份中，取出16个这种食品店的一个样本，其月平均销售额为2600元，销售额的标准差为480元。试问能否得出结论，从上次调查以来，平均月销售额已经发生了变化？

第三章 双变量线性回归模型 3.1 判断题（判断对错；如果错误，说明理由） （1）OLS 法是使残差平方和最小化的估计方法。 （2）计算OLS 估计值无需古典线性回归模型的基本假定。 （3）若线性回归模型满足假设条件（1）～（4），但扰动项不服从正态分布，则尽管OLS 估计量不再是BLUE ，但仍为无偏估计量。 （4）最小二乘斜率系数的假设检验所依据的是t 分布，要求β ?的抽样分布是正态分布。 （5）R 2＝TSS/ESS 。 （6）若回归模型中无截距项，则0≠∑t e 。 （7）若原假设未被拒绝，则它为真。 （8）在双变量回归中，2 σ的值越大，斜率系数的方差越大。 3.2 设YX β?和XY β?分别表示Y 对X 和X 对Y 的OLS 回归中的斜率，证明 YX β?XY β?＝2r r 为X 和Y 的相关系数。 3.3 证明： （1）Y 的真实值与OLS 拟合值有共同的均值，即 Y n Y n Y ==∑∑?； （2）OLS 残差与拟合值不相关，即 0?=∑t t e Y 。 3.4 证明本章中（3.18）和（3.19）两式： （1）∑∑=2 2 2)?(t t x n X Var σα （2）∑-=2 2 )?,?(t x X Cov σβα 3.5 考虑下列双变量模型： 模型1：i i i u X Y ++= 21ββ

第三版计量经济学第五章习题作业

第五章习题2 根据经济理论建立计量经济模型 i i 10i X Y μββ++= 应用EViews 输出的结果如图1所示。 图1 用普通最小二乘法的估计结果如下: )29,...,2,1(707955.013179.58=+=∧ i X Y i i 利用上述结果计算残差∧ =i i i Y -Y e 。观察i e 的取值，好像随i X 的变化而变化，怀疑模型存在异方差性，下面通过等级相关系数和戈德菲尔特—夸特方法检验随机误差项的异方差性。 1.斯皮尔曼等级相关系数检验 按照斯皮尔曼等级相关检验的步骤，先将X 的样本观测值从小到大排列并划分等级，然后将i e 从小到大划分等级，计算i X 的等级与相应产生的i e 的等级的差i d 及2i d ，详见表1。 表1

计算等级相关系数 2334d 1 i 2i =∑= 0.42512329 -292334 6- 1N -N d 6- 1r 3 3 1i 2i =?==∑= 对等级相关系数进行检验，提出原假设与备择假设 ） ，（），（：：28 1 0N 1-N 10N ~r 0 H 0H 10=≠=ρρ 构造Z 统计量 2.2495428*0.4251231 -N 1r Z ===

给定显著水平0.05=α，查正态分布表，得 1.96Z 2 =α因为 1.962.24954Z >=， 所以应拒绝原假设，接收备择假设，即等级相关系数显著，说明其随机误差项存在异方差性。 2. 戈德菲尔特—夸特方法检验 将X 的样本观测值按升序排列，Y 的样本观测值按原来与X 样本观测值的对应关系进行排列，略去中心7个数据，将剩下的22个样本观测值分成容量相等的两个子样本，每个子样本的样本观测值个数均为11。排列结果见表2。 用第一个子样本估计模型，得到的结果如图2所示： 图2

计量经济学(庞皓)课后思考题答案

思考题答案 第一章 绪论 思考题 1.1怎样理解产生于西方国家的计量经济学能够在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用？ 答：计量经济学的产生源于对经济问题的定量研究，这是社会经济发展到一定阶段的客观需要。计量经济学的发展是与现代科学技术成就结合在一起的，它反映了社会化大生产对各种经济因素和经济活动进行数量分析的客观要求。经济学从定性研究向定量分析的发展，是经济学逐步向更加精密、更加科学发展的表现。我们只要坚持以科学的经济理论为指导，紧密结合中国经济的实际，就能够使计量经济学的理论与方法在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用。 1.2理论计量经济学和应用计量经济学的区别和联系是什么？ 答：计量经济学不仅要寻求经济计量分析的方法，而且要对实际经济问题加以研究，分为理论计量经济学和应用计量经济学两个方面。 理论计量经济学是以计量经济学理论与方法技术为研究内容，目的在于为应用计量经济学提供方法论。所谓计量经济学理论与方法技术的研究，实质上是指研究如何运用、改造和发展数理统计方法，使之成为适合测定随机经济关系的特殊方法。 应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映经济事实的统计数据为依据，用计量经济方法技术研究计量经济模型的实用化或探索实证经济规律、分析经济现象和预测经济行为以及对经济政策作定量评价。 1.3怎样理解计量经济学与理论经济学、经济统计学的关系？ 答：1、计量经济学与经济学的关系。联系：计量经济学研究的主体—经济现象和经济关系的数量规律；计量经济学必须以经济学提供的理论原则和经济运行规律为依据；经济计量分析的结果：对经济理论确定的原则加以验证、充实、完善。区别：经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量；计量经济学对经济关系要作出定量的估计，对经济理论提出经验的内容。 2、计量经济学与经济统计学的关系。联系：经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量；经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据；经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据。区别：经济统计学主要用统计指标和统计分析方法对经济现象进行描述和计量；计量经济学主要利用数理统计方法对经济变量间的关系进行计量。 1.4在计量经济模型中被解释变量和解释变量的作用有什么不同？ 答：在计量经济模型中，解释变量是变动的原因，被解释变量是变动的结果。被解释变量是模型要分析研究的对象。解释变量是说明被解释变量变动主要原因的变量。 1.5一个完整的计量经济模型应包括哪些基本要素？你能举一个例子吗？ 答：一个完整的计量经济模型应包括三个基本要素：经济变量、参数和随机误差项。 例如研究消费函数的计量经济模型：u βX αY ++= 其中，Y 为居民消费支出，X 为居民家庭收入，二者是经济变量；α和β为参数；u 是随机误差项。 1.6假如你是中央银行货币政策的研究者，需要你对增加货币供应量促进经济增长提出建议，

计量经济学第一章习题

（1）试估计一元线性回归模型 由EViews得 Q^=25.1+0.6X1 (20.8) (14) R2=0.91 括号内的数字为回归系数对应的t统计量的值，以下同。 Q^=26.9+0.6X2 (28.1) (15.9) R2=0.93

Q^=-46.8+1.9X3 (-3.3) (6.3) R2=0.67 （2）对以上三个模型的估计结果进行结构分析和统计检验。 第一个回归方程： α1^=25.1是样本回归方程的斜率，说明农业机械总动力X1每增加1万千瓦，粮食产量Q增加25.1万吨。α0 =0.6是样本回归方程的截距，它表示不受农业机械总动力支配影响的粮食产量。 统计检验：R方=0.91，说明总离差平方和的91%被样本回归直线解释，仅有9%未被解释，因此样本回归直线对样本点的拟合优度是很高的。 给出显著性水平α=0.05，查自由度v=21-2=19的t分布表，得临界值t0.025(19)=2.09,t0=20.8 >2.09, t1=14>2.09,故回归系数显著不为零，X1对Q有显著影响。第二个回归方程： β1^=26.9是样本回归方程的斜率，说明化肥施用量X2每增加1万吨，粮食产量Q增加26.9万吨。β0 =0.6是样本回归方程的截距，它表示不受化肥施用量X2万吨支配影响的粮食产量。 统计检验：R方=0.93，说明总离差平方和的93%被样本回归直线解释，仅有7%未被解释，因此样本回归直线对样本点的拟合优度是很高的。 给出显著性水平α=0.05，查自由度v=21-2=19的t分布表，得临界值t0.025(19)=2.09,t0=28.1 >2.09, t1=15.9>2.09,故回归系数显著不为零，X2对Q有显著影响。第三个回归方程： r1^=46.8是样本回归方程的斜率，说明土地灌溉面积X3每增加1千公顷，粮食产量Q 增加46.8万吨。r0 =1.9是样本回归方程的截距，它表示不受土地灌溉面积X3千公顷支配影响的粮食产量。 统计检验：R方=0.67，说明总离差平方和的67%被样本回归直线解释，有33%未被解释，因此样本回归直线对样本点的拟合优度是很低的。 给出显著性水平α=0.05，查自由度v=21-2=19的t分布表，得临界值t0.025(19)=2.09,t0=3.3 >2.09, t1=6.3>2.09,故回归系数显著不为零，X1对Q有显著影响。

计量经济学(第3版)习题数据

第2章 一元线性回归模型 习 题 3．简答题、分析与计算题 （12）表1数据是从某个行业的5个不同的工厂收集的，请回答以下问题： ①估计这个行业的线性总成本函数: t t x b b y 10???+= ②0 ?b 和1?b 的经济含义是什么？ ③估计产量为10时的总成本。 表1 某行业成本与产量数据 （13）有10户家庭的收入（x ，百元）与消费（y ，百元）的资料如表2。 表2 家庭的收入与消费的资料 要求：①建立消费(y )对收入(x )的回归直线。 ②说明回归直线的代表性及解释能力。 ③在95%的置信度下检验参数的显著性。 ④在95%的置信度下，预测当x =45(百元)时，消费(y )的可能区间 （14）假设某国的货币供给量(y )与国民收入(x )的历史数据如表3所示： 表3 货币供给量(y )与国民收入(x )数据 请回答以下问题： ①作出散点图，然后估计货币供给量y 对国民收入x 的回归方程，并把加归直线画在散点图上。 ②如何解释回归系数的含义？ ③如果希望1997年国民收入达到15.0，那么应该把货币供应量定在什么水平上？ （15）我国1978-2011年的财政收入y 和国内生产总值x 的数据资料如表4所示。

表4 我国1978-2011年中国财政收入和国内生产总值数据 试根据资料完成下列问题： ①建立财政收入对国内生产总值的一元线性回归方程，并解释回归系数的经济意义； ②求置信度为95%的回归系数的置信区间； ③对所建立的回归方程进行检验(包括经济意义检验、估计标准误差评价、拟合优度检验、参数的显著性检验)； ④若2012年国内生产总值为117253.52亿元，求2002年财政收入预测值及预测区间（05.0=α）。 （16）表5是1960-1981年间新加坡每千人电话数y 与按要素成本x 计算的新加坡元人均国内生产总值。这两个变量之间有何关系？你怎样得出这样的结论？ 表5 1960-1981年新加坡每千人电话数与人均国内生产总值

计量经济学第三章练习题及参考全部解答

第三章练习题及参考解答 3.1为研究中国各地区入境旅游状况，建立了各省市旅游外汇收入（Y ，百万美元）、旅行社职工人数（X1，人）、国际旅游人数（X2，万人次）的模型，用某年31个省市的截面数据估计结果如下： i i i X X Y 215452.11179.00263.151?++-= t=(-3.066806) (6.652983) (3.378064) R 2=0.934331 92964.02 =R F=191.1894 n=31 1)从经济意义上考察估计模型的合理性。 2)在5%显著性水平上，分别检验参数21,ββ的显著性。 3)在5%显著性水平上，检验模型的整体显著性。 练习题3.1参考解答: (1)由模型估计结果可看出：从经济意义上说明，旅行社职工人数和国际旅游人数均与旅游外汇收入正相关。平均说来，旅行社职工人数增加1人，旅游外汇收入将增加0.1179百万美元；国际旅游人数增加1万人次，旅游外汇收入增加1.5452百万美元。这与经济理论及经验符合，是合理的。 （2）取05.0=α，查表得048.2)331(025.0=-t 因为3个参数t 统计量的绝对值均大于048.2)331(025.0=-t ，说明经t 检验3个参数均显著不为0，即旅行社职工人数和国际旅游人数分别对旅游外汇收入都有显著影响。 （3）取05.0=α，查表得34.3)28,2(05.0=F ，由于34.3)28,2(1894.19905.0=>=F F ，说明旅行社职工人数和国际旅游人数联合起来对旅游外汇收入有显著影响，线性回归方程显著成立。 3.2 表3.6给出了有两个解释变量2X 和.3X 的回归模型方差分析的部分结果： 表3.6 方差分析表 1）回归模型估计结果的样本容量n 、残差平方和RSS 、回归平方和ESS 与残差平方和RSS 的自由度各为多少? 2）此模型的可决系数和调整的可决系数为多少? 3）利用此结果能对模型的检验得出什么结论?能否确定两个解释变量2X 和.3X 各自对Y 都有显著影响? 练习题3.2参考解答: 变差来源 平方和（SS ） 自由度(df) 方差 来自回归(ESS) 来自残差(RSS) 总变差(TSS) 65965 — 66042 — — 14 — —

计量经济学(第四版)习题及参考答案详细版

计量经济学（第四版）习题参考答案 潘省初

第一章 绪论 1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。 一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行： （1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据 （4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析 1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项? 为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。 1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。 时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。 横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。 1.4估计量和估计值有何区别？ 估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。如Y 就是一个估计量，1 n i i Y Y n == ∑。现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则 根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为 5.1074 130 96104100=+++。 第二章 计量经济分析的统计学基础 2.1 略，参考教材。

2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间 N S S x = =45 =1.25 用α=0.05，N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684 也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。 2.3 25个雇员的随机样本的平均周薪为130元，试问此样本是否取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体？ 原假设 120:0=μH 备择假设 120:1≠μH 检验统计量 () 10/25X X μσ-Z == == 查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即 此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。 2.4 某月对零售商店的调查结果表明，市郊食品店的月平均销售额为2500元，在下一个月份中，取出16个这种食品店的一个样本，其月平均销售额为2600元，销售额的标准差为480元。试问能否得出结论，从上次调查以来，平均月销售额已经发生了变化？ 原假设 : 2500:0=μH 备择假设 : 2500:1≠μH ()100/1200.83?X X t μσ-= === 查表得 131.2)116(025.0=-t 因为t = 0.83 < 131.2=c t , 故接受原假 设,即从上次调查以来，平均月销售额没有发生变化。

西南财经大学计量经济学习题

第一章习题 一、简答题 １、举一个实例说明计量经济研究的共性问题。 ２、为什么计量经济学方法在各个国家的各个领域都能运用？ ３、计量经济学要运用大量数学方法，但为什么说它是一门经济学科？４、计量经济模型的运用需要哪些基本要素？ ５、一般的经济模型与计量经济模型的根本区别是什么？ ６、计量经济研究中除了直接运用数理统计方法以外，为什么还要有专门的计量经济方法？ ７、理论计量经济学与应用计量经济学的区别是什么？ ８、计量经济学与经济学的联系和区别是什么？ ９、数理经济学与计量经济学的关系是什么？ １０、计量经济学与经济统计学的联系和区别是什么？ １１、计量经济学与数理统计学的联系和区别是什么？ １２、计量经济模型中变量和参数的区别是什么？ １３、为什么在计量经济模型中要引入随机扰动项？ １４、你认为什么样的经济模型才是比较好的计量经济模型？ １５、为什么要对参数进行估计？ １６、参数的估计式与参数的估计值有什么区别？ １７、为什么对估计出参数的计量经济模型还要进行检验？你能举一个例子说明各种检验的必要性吗？ １８、对计量经济模型应当进行哪些方面的检验？ １９、计量经济模型可作哪些方面的运用？这些运用的基本思想是什么？ ２０、利用计量经济模型作经济预测和政策分析有什么异同？ ２１、什么是被解释变量和解释变量？这两类变量在模型中的地位和作用有什么不同？ ２２、什么是内生变量和外生变量？在模型中这两类变量有什么联系？ ２３、对模型中参数的估计为什么要确定一定的户籍准则？ ２４、对模型中参数的估计有哪些最基本的要求？ ２５、无偏性的本质特征是什么？ ２６、最小方差性的本质特征是什么？ ２７、什么是均方误差？均方误差的作用是什么？ ２８、为什么有的时候要考虑所估计参数的渐近性质？ ２９、计量经济研究中数据起什么作用？ ３０、你认为计量经济研究中所需要的数据可从哪里获得？

计量经济学课后习题1-8章

计量经济学课后习题总结 第一章绪论 1、什么事计量经济学？ 计量经济学就是把经济理论、经济统计数据和数理统计学与其他数学方法相结合，通过建立经济计量模型来研究经济变量之间相互关系及其演变的规律的一门学科。 2、计量经济学的研究方法有那几个步骤？ （1）建立模型：包括模型中变量的选取及模型函数形式的确定。 （2）模型参数的估计：通过搜集相关是数据，采用不同的参数估计方法，进行模型参数估计。 （3）模型参数的检验：包括经济检验、以及统计学方面的检验。 （4）经济计量模型的应用：经济预测、经济结构分析、经济政策评价。 3、经济计量模型有哪些特点？ 经济计量模型是一个代数的、随即的数学模型，它可以是线性或非线性（对参数而言）形式。 4、经济计量模型中的数据有哪几种类型 （1）定量数据：时间序列数据、截面数据、面板数据 （2）定型数据：虚拟变量数据 第二章一元线性回归模型 1、什么是相关关系？它有那几种类型？（书上没有确切的答案） （1）相关关系：当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时，与之相对应的另一变量的值虽然不确定，但它仍按某种规律在一定的范围内变化。变量 间的这种相互关系，称为具有不确定性的相关关系 （2）相关关系的种类 1.按相关程度分类： （1）完全相关：一种现象的数量变化完全由另一种现象的数量变化所确定。在这种情况下，相关关系便称为函数关系，因此也可以说函数关 系是相关关系的一个特例。 （2）不完全相关：两个现象之间的关系介于完全相关和不相关之间 （3）不相关：两个现象彼此互不影响，其数量变化各自独立 2.按相关的方向分类： （1）正相关：两个现象的变化方向相同 （2）负相关：两个现象的变化方向相反 3.按相关的形式分类 （1）线性相关：两种相关现象之间的关系大致呈现为线性关系 （2）非线性相关：两种相关现象之间的关系并不表现为直线关系，而是 近似于某种曲线方程的关系

《计量经济学》 谢识予 分章练习题

计量经济学分章练习题 第一章习题 一、判断题 1.投入产出模型和数学规划模型都是计量经济模型。（×） 2.弗里希因创立了计量经济学从而获得了诺贝尔经济学奖。（√） 3.丁伯根因创立了建立了第1个计量经济学应用模型从而获得了诺贝尔经济学奖。（√） 4.格兰杰因在协整理论上的贡献而获得了诺贝尔经济学奖。（√） 5.赫克曼因在选择性样本理论上的贡献而获得了诺贝尔经济学奖。（√） 二、名词解释 1．计量经济学，经济学的一个分支学科，是对经济问题进行定量实证研究的技术、方法和相关理论。 2．计量经济学模型，是一个或一组方程表示的经济变量关系以及相关条件或假设，是经济问题相关方面之间数量联系和制约关系的基本描述。 3．计量经济检验，由计量经济学理论决定的，目的在于检验模型的计量经济学性质。通常最主要的检验准则有随机误差项的序列相关检验和异方差性检验，解释变量的多重共线性检验等。 4．截面数据，指在同一个时点上，对不同观测单位观测得到的多个数据构成的数据集。 5．面板数据，是由对许多个体组成的同一个横截面，在不同时点的观测数据构成的数据。 三、单项选择题 1.把反映某一单位特征的同一指标的数据，按一定的时间顺序和时间间隔排列起来，这样的数据称为（ B ） A. 横截面数据 B. 时间序列数据 C. 面板数据 D. 原始数据 2.同一时间、不同单位按同一统计指标排列的观测数据称为（ C ） A．原始数据 B．时间序列数据 C．截面数据 D．面板数据 3.不同时间、不同单位按同一统计指标排列的观测数据称为（ D ） A．原始数据 B．时间序列数据

C ．截面数据 D ．面板数据 4. 对计量经济模型进行的结构分析不包括（ D ） A ．乘数分析 B ．弹性分析 C ．比较静态分析 D ．随机分析 5. 一个普通家庭的每月所消费的水费和电费是（ B ） A ．因果关系 B ．相关关系 C ．恒等关系 D ．不相关关系 6. 中国的居民消费和GDP 是（ C ） A ．因果关系 B ．相关关系 C ．相互影响关系 D ．不相关关系 7. 下列（ B ）是计量经济模型 A ．01i Y X ββ=+ B ．01i i Y X ββμ=++ C ．投入产出模型 D ．其他 8. 投资是（ A ）经济变量 A ．流量 B ．存量 C ．派生 D ．虚拟变量 9. 资本是（ B ）经济变量 A ．流量 B ．存量 C ．派生 D ．虚拟变量 10. 对定性因素进行数量化处理，需要定义和引进（ C ） A ．宏观经济变量 B ．微观经济变量 C ．虚拟变量 D ．派生变量 四、计算分析题 1.“计量经济模型就是数学”这种说法正确吗，为什么? 计量经济学模型不是数学式子，相比数学式子多了一个随机误差项，是随机性的函数关系。 2. 请尝试建立大学生消费函数模型。 consumption=β0+β1income+ε 五、简答题 1．什么是计量经济学。 计量经济学是经济学的一个分支学科，是对经济问题进行定量实证研究的技术、方法和相关理论。

计量经济学第三版课后习题答案 第一章 绪论

第一章 绪论 （一）基本知识类题型 1-1． 什么是计量经济学？ 1-2． 简述当代计量经济学发展的动向。 1-3． 计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？ 1-4．为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学的结合？试述三者之关系。 1-5．为什么说计量经济学是一门经济学科？它在经济学科体系中的作用和地位是什么？ 1-6．计量经济学的研究的对象和内容是什么？计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征？ 1-7．试结合一个具体经济问题说明建立与应用计量经济学模型的主要步骤。 1-8．建立计量经济学模型的基本思想是什么？ 1-9．计量经济学模型主要有哪些应用领域？各自的原理是什么？ 1-10．试分别举出五个时间序列数据和横截面数据，并说明时间序列数据和横截面数据有和异同？ 1-11．试解释单方程模型和联立方程模型的概念，并举例说明两者之间的联系与区别。 1-12．模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？ 1-13．常用的样本数据有哪些？ 1-14．计量经济模型中为何要包括随机误差项？简述随机误差项形成的原因。 1-15．估计量和估计值有何区别？哪些类型的关系式不存在估计问题？ 1-16．经济数据在计量经济分析中的作用是什么？ 1-17．下列假想模型是否属于揭示因果关系的计量经济学模型？为什么？ ⑴ S R t t =+1120012.. 其中S t 为第t 年农村居民储蓄增加额（亿元）、R t 为第t 年城镇 居民可支配收入总额（亿元）。 ⑵ S R t t -=+144320030.. 其中S t -1为第（1-t ）年底农村居民储蓄余额（亿元）、R t 为第t 年农村居民纯收入总额（亿元）。 1-18．指出下列假想模型中的错误，并说明理由： （1）RS RI IV t t t =-+83000024112... 其中，RS t 为第t 年社会消费品零售总额（亿元），RI t 为第t 年居民收入总额（亿元）（城镇 居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和），IV t 为第t 年全社会固定资产投资总额

计量经济学三到十章课后习题答案

3.1=??????? ??yn y y M 21 ??111M 12111xn x x M 22212xn x x M ΛΛΛ ???????xnp p x p x M 21 ??????? ??p βββM 10 +?????? ? ??n εεεM 21即y=x β+ε 基本假定 （1）解释变量x1,x2...,xp 是确定性变量，不是随机变量，且要求rank(X)=p+1

本量n 必须大于模型自变量p 的个数。 3.3 1 )())1((11)1(11)1(11)(11]))(()([11)(11)(11)11()(21)(1 2221112112 1 12 1 2 22222 +===?+-?--=---=---=--=+--=--=--=--=++=-=∑∑∑∑∑∑∑∑∑========∧=∧ p h H tr p n p n h p n h p n e D p n e E e D p n e E p n e E p n SSE p n E E en e e y y SSE n n n n n n n n n τττττττττττττττττττττσσσσσ注Λ 3.4不能断定这个方程一定很理想，因为样本决定系数与回归方程中自变量的数目以及样本量n 有关，当样本量个数n 太小，而自变量又较多，使样本量与自变量的个数接近时，2R 易接近1，其中隐藏一些虚假成分。 3.5当接受H 0时，认定在给定的显著性水平α下，自变量x1,x2,Λxp 对因变量y 无显著影响，于是通过x1,x2,Λxp 去推断y 也就无多大意义，在这种情况下，一方面可能这个问题本来应该用非线性模型去描述，而误用了线性模型，使得自变量对因变量无显著影响；另一方面可能是在考虑自变量时，把影响因变量y 的自变量漏掉了，可以重新考虑建模问题。 当拒绝H 0时，我们也不能过于相信这个检验，认为这个回归模型已经完美了，当拒绝H 0时，我们只能认为这个模型在一定程度上说明了自变量x1,x2,Λxp 与自变量y 的线性关系，这时仍不能排除排除我

计量经济学课后习题答案汇总

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计量经济学练习题 第一章导论 一、单项选择题 ⒈计量经济研究中常用的数据主要有两类：一类是时间序列数据，另一类是【 B 】 A 总量数据 B 横截面数据 C平均数据 D 相对数据 ⒉横截面数据是指【 A 】 A 同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据 B 同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据 C 同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据 D 同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据 ⒊下面属于截面数据的是【 D 】 A 1991-2003年各年某地区20个乡镇的平均工业产值 B 1991-2003年各年某地区20个乡镇的各镇工业产值 C 某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 D 某年某地区20个乡镇各镇工业产值 ⒋同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为【 B 】 A 横截面数据 B 时间序列数据 C 修匀数据 D原始数据 ⒌回归分析中定义【 B 】 A 解释变量和被解释变量都是随机变量 B 解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量 C 解释变量和被解释变量都是非随机变量 D 解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 二、填空题 ⒈计量经济学是经济学的一个分支学科，是对经济问题进行定量实证研究的技术、方法和相关理论，可以理解为数学、统计学和_经济学_三者的结合。 ⒉现代计量经济学已经形成了包括单方程回归分析，联立方程组模型，时间序列 分析三大支柱。

⒊经典计量经济学的最基本方法是回归分析。 计量经济分析的基本步骤是：理论（或假说）陈述、建立计量经济模型、收集数据、计量经济模型参数的估计、检验和模型修正、预测和政策分析。 ⒋常用的三类样本数据是截面数据、时间序列数据和面板数据。 ⒌经济变量间的关系有不相关关系、相关关系、因果关系、相互影响关系 和恒等关系。 三、简答题 ⒈什么是计量经济学它与统计学的关系是怎样的 计量经济学就是对经济规律进行数量实证研究，包括预测、检验等多方面的工作。计量经济学是一种定量分析，是以解释经济活动中客观存在的数量关系为内容的一门经济学学科。 计量经济学与统计学密切联系，如数据收集和处理、参数估计、计量分析方法设计，以及参数估计值、模型和预测结果可靠性和可信程度分析判断等。可以说，统计学的知识和方法不仅贯穿计量经济分析过程，而且现代统计学本身也与计量经济学有不少相似之处。例如，统计学也通过对经济数据的处理分析，得出经济问题的数字化特征和结论，也有对经济参数的估计和分析，也进行经济趋势的预测，并利用各种统计量对分析预测的结论进行判断和检验等，统计学的这些内容与计量经济学的内容都很相似。反过来，计量经济学也经常使用各种统计分析方法，筛选数据、选择变量和检验相关结论，统计分析是计量经济分析的重要内容和主要基础之一。 计量经济学与统计学的根本区别在于，计量经济学是问题导向和以经济模型为核心的，而统计学则是以经济数据为核心，且常常是数据导向的。典型的计量经济学分析从具体经济问题出发，先建立经济模型，参数估计、判断、调整和预测分析等都是以模型为基础和出发点；典型的统计学研究则并不一定需要从具体明确的问题出发，虽然也有一些目标，但可以是模糊不明确的。虽然统计学并不排斥经济理论和模型，有时也会利用它们，但统计学通常不一定需要特定的经济理论或模型作为基础和出发点，常常是通过对经济数据的统计处理直接得出结论，统计学侧重的工作是经济数据的采集、筛选和处理。 此外，计量经济学不仅是通过数据处理和分析获得经济问题的一些数字特征，而且是借助于经济思想和数学工具对经济问题作深刻剖析。经过计量经济分析实证检验的经济理论和模型，能够对分析、研究和预测更广泛的经济问题起重要作用。计量经济学从

计量经济学第五章-练习题

计量经济学第五章-练习题

一、单项选择题 1. 某商品需求函数为 u x b b y i i i ++=10，其中y 为需求量， x 为价格。为了考虑“地区”（农村、城市）和“季节”（春、夏、秋、冬）两个因素的影响，拟引入虚拟变量，则应引入虚拟变量的个数为（ ）。 A.2 B.4 C.5 D.6 2. 根据样本资料建立某消费函数如下： x D t t t C 45.035.5550.100?++=，其中C 为消费，x 为收入，虚拟变量???=农村家庭城镇家庭01? D ，所有参数 均检验显著，则城镇家庭的消费函数为( )。 A.x t t C 45.085.155?+= B.x t t C 45.050.100?+= C.x t t C 35.5550.100?+= D.x t t C 35.5595.100?+=

3 设消费函数为 u x b x b a a y i i i i D D +?+++=1010，其中虚拟变量D=???农村家庭 城镇家庭01，当统计检验表 明下列哪项成立时，表示城镇家庭与农村家庭有一样的消费行为（ ）。 A.0,011==b a B.0,011≠=b a C.0,011=≠b a D. 0,011≠≠b a 4. 设 消 费函数 u x a a y i i i b D +++=10，其中虚拟 变量 ?? ?= 01南方北方 D ，如果统计检验表明01≠α成立，则北方的消费函数与南方的消费函数是（ ）。 A.相互平行的 B.相互垂直的

C.相互交叉的 D.相互重叠的 5. 假定月收入水平在1000元以内时，居民边际消费 倾向维持在某一水平，当月收入水平达到或超过1000元时，边际消费倾向将明显下降，则描述消费（C ）依收入（I ）变动的线性关系宜采用（ ）。 A. ?? ?≥=+?++=元 元10001 10000 ,210I I D D u I b I b a C t t t t π B. ?? ?≥=+++=元 元10001 10000 ,210I I D D u I b b a C t t t π C. 元1000,)(**10=+-+=I u I I b a C t t t D. u I I b I b a C t t t t D +-++=)(*210，D 、I *同上 6. 下列属于有限分布滞后模型的是( )。 A. u y b y b x b y t t t t t a +++++=--Λ22110