计量经济学李正权

计量经济学

班级：20131114 学号：2013111425

姓名:李正权成绩：

9.下表是我国1978-----2007年30年间的财政收入（Y）和国民生产总值（X）的统计资料（单位：亿元）

我国1978-----2007年财政收入和国民生产总值

要求：

（1）、做出X与Y的散点图，建立财政收入随国民生产总值变化的一元线性回归模型；

（2）、估计模型Y i=β0+β1+u i的参数，并解释斜率系数的经济意义；

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 10/21/15 Time: 08:44

Sample: 1978 2007

Included observations: 30

Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -1354.848 655.7173 -2.066207 0.0482

X 0.179672 0.007082 25.37182 0.0000

R-squared 0.958317 Mean dependent var 10049.03

Adjusted R-squared 0.956828 S.D. dependent var 12585.50

S.E. of regression 2615.005 Akaike info criterion 18.64026

Sum squared resid 1.91E+08 Schwarz criterion 18.73367

Log likelihood -277.6039 Hannan-Quinn criter. 18.67014

F-statistic 643.7292 Durbin-Watson stat 0.235103

Prob(F-statistic) 0.000000

Yi =-1354.856+0.179672X

i

Sê:(655.7254) (0.007082) t:(-2.066194) (25.37152)

R2=0.958316 F=643.7141 df=28

斜率?1=0.179672表示国民生产总值每增加1亿元，财政收入增加0.179672亿元。

(3)、解释可决系数的意义，并计算出财政收入中有解释的变差的平方和；

解：可决系数R2=0.958316表示在财政收入Y的总变差中由模型作出的解释部分占95.8316%，即有95.8316%由国民生产总值来解释，同时说明样本回归模型对样本数据的拟合程度较高。

R2=ESS/(ESS+RSS)

ESS=RSS*R2/(1-R2)=(1.91E+08)*0.958316/(1-0.958316)=44.02E+08

F=(n-2)ESS/RSS,ESS=F*RSS/(n-2)=4.39*E+09

（4）试写出回归参数的标准误差，并求出置信度为95%的置信区间；

Sê(?

0)=655.7245 Sê(?

1

)=0.007082

?1的95%的置信区间是：[?

1

-t

0.025

(28)Sê(?

1

),?

1

+t

0.025

(28)Sê(?

1

)]

代入数值得：[0.179672-2.048*0.007082,0.179672+2.048*0.007082]，即：[0.165,0.194]

同理可得，?

的95%置信区间为[-2697.78,-11.93]

（5）在5%的显著性水平上，对回归参数进行显著性检验；

解：①原假设H

0:?

=0 备择假设：H

1

:?

≠0

则?

0的t值为：t

=-2.066194

当ɑ=0.05时，t

ɑ/2(28)=2.048，|t

|=2.066194＞t

ɑ/2

(28)=2.048 故拒绝原假设H

，

表明模型应保留截距项。

②原假设H 0:?1=0

备择假设：H 1:?1≠0

当ɑ=0.05时，t ɑ/2(28)=2.048，

因为|t 1|=25.37152＞t ɑ/2(28)=2.048 故拒绝原假设H 0 表明国民生产总值的变动对国家财政收入有显著影响.

（6）根据国内生产总值的趋势模型Xi=a+bt,用OLS 法估算2008年X 的值，并据此对我国2008年的财政收入作出预测，同时写出置信度为95%的预测区间。

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/10/10 Time: 17:31 Sample: 1978 2007 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -1354.856 655.7254 -2.066194 0.0482 R-squared

0.958316 Mean dependent var 10049.04 Adjusted R-squared 0.956827 S.D. dependent var 12585.51 S.E. of regression 2615.036 Akaike info criterion 18.64028 Sum squared resid 1.91E+08 Schwarz criterion 18.73370 Log likelihood -277.6043 F-statistic 643.7141 Durbin-Watson stat

0.235088 Prob(F-statistic)

0.000000

计量经济学-李子奈-计算题整理集合

计算分析题（共3小题，每题15分，共计45分） 1、下表给出了一含有3个实解释变量的模型的回归结果： 方差来源 平方和（SS ） 自由度（d.f.） 来自回归65965 — 来自残差— — 总离差(TSS) 66056 43 （1）求样本容量n 、RSS 、ESS 的自由度、RSS 的自由度 （2）求可决系数)37.0(-和调整的可决系数2 R （3）在5%的显著性水平下检验1X 、2X 和3X 总体上对Y 的影响的显著性 （已知0.05(3,40) 2.84F =） （4）根据以上信息能否确定1X 、2X 和3X 各自对Y 的贡献？为什么？ 1、 （1）样本容量n=43+1=44 （1分） RSS=TSS-ESS=66056-65965=91 （1分） ESS 的自由度为: 3 （1分） RSS 的自由度为: d.f.=44-3-1=40 （1分） （2）R 2=ESS/TSS=65965/66056=0.9986 （1分） 2R =1-(1- R 2)(n-1)/(n-k-1)=1-0.0014?43/40=0.9985 （2分） （3）H 0：1230βββ=== （1分） F=/65965/39665.2/(1)91/40 ESS k RSS n k ==-- （2分） F >0.05(3,40) 2.84F = 拒绝原假设 （2分） 所以，1X 、2X 和3X 总体上对Y 的影响显著 （1分） （4）不能。 （1分） 因为仅通过上述信息，可初步判断X 1，X 2，X 3联合起来 对Y 有线性影响，三者的变化解释了Y 变化的约99.9%。但由于 无法知道回归X 1，X 2，X 3前参数的具体估计值，因此还无法 判断它们各自对Y 的影响有多大。 2、以某地区22年的年度数据估计了如下工业就业模型 i i i i i X X X Y μββββ++++=3322110ln ln ln 回归方程如下： i i i i X X X Y 321ln 62.0ln 25.0ln 51.089.3?+-+-= （-0.56）(2.3) (-1.7) (5.8) 2 0.996R = 147.3=DW 式中，Y 为总就业量；X 1为总收入；X 2为平均月工资率；X 3为地方政府的

计量经济学李子奈(第3版)例题+习题数据

计量经济学（第3版）例题和习题数据表表2.1.1 某社区家庭每月收入与消费支出统计表

表2.3.1 参数估计的计算表

表2.6.1 中国各地区城镇居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出（元） 资料来源：《中国统计年鉴》（2007）。

表2.6.3 中国居民总量消费支出与收入资料 单位：亿元年份GDP CONS CPI TAX GDPC X Y 19783605.6 1759.1 46.21519.28 7802.5 6678.83806.7 19794092.6 2011.5 47.07537.828694.2 7551.64273.2 19804592.9 2331.2 50.62571.70 9073.7 7944.24605.5 19815008.8 2627.9 51.90629.899651.8 8438.05063.9 19825590.0 2902.9 52.95700.02 10557.3 9235.25482.4 19836216.2 3231.1 54.00775.5911510.8 10074.65983.2 19847362.7 3742.0 55.47947.35 13272.8 11565.06745.7 19859076.7 4687.4 60.652040.79 14966.8 11601.77729.2 198610508.5 5302.1 64.572090.37 16273.7 13036.58210.9 198712277.4 6126.1 69.302140.36 17716.3 14627.78840.0 198815388.6 7868.1 82.302390.47 18698.7 15794.09560.5 198917311.3 8812.6 97.002727.40 17847.4 15035.59085.5 199019347.8 9450.9 100.002821.86 19347.8 16525.99450.9 199122577.4 10730.6 103.422990.17 21830.9 18939.610375.8 199227565.2 13000.1 110.033296.91 25053.0 22056.511815.3 199336938.1 16412.1 126.204255.30 29269.1 25897.313004.7 199450217.4 21844.2 156.655126.88 32056.2 28783.413944.2 199563216.9 28369.7 183.416038.04 34467.5 31175.415467.9 199674163.6 33955.9 198.666909.82 37331.9 33853.717092.5 199781658.5 36921.5 204.218234.04 39988.5 35956.218080.6 199886531.6 39229.3 202.599262.80 42713.1 38140.919364.1 199991125.0 41920.4 199.7210682.58 45625.8 40277.020989.3 200098749.0 45854.6 200.5512581.51 49238.0 42964.622863.9 2001108972.4 49213.2 201.9415301.38 53962.5 46385.424370.1 2002120350.3 52571.3 200.3217636.45 60078.0 51274.026243.2 2003136398.8 56834.4 202.7320017.31 67282.2 57408.128035.0 2004160280.4 63833.5 210.6324165.68 76096.3 64623.130306.2 2005188692.1 71217.5 214.4228778.54 88002.1 74580.433214.4 2006221170.5 80120.5 217.6534809.72 101616.3 85623.136811.2资料来源：根据《中国统计年鉴》（2001，2007）整理。

计量经济学课件word版

《计量经济学》教学大纲 第一章绪论 教学目的和要求：掌握计量经济学的学科性质和研究内容，了解计量经济学发展简史；掌握计量经济学与其他学科之间的关系；掌握计量经济研究的运用步骤；了解计量经济学内容体系。 第一节计量经济学的涵义和发展 一、定义 计量经济学（Econometrics）是应用经济学的一个分支学科。它以一定的经济理论和实际统计资料为依据，运用数学、统计学方法和计算机技术，通过建立计量经济模型，定量分析经济变量之间的随机因果关系。 二、研究内容 定量分析经济变量之间的随机因果关系。 三、研究方法 建立并运用计量经济模型。 四、学科基础 经济学、统计学、数学和计算机技术。 五、计量经济学发展简史（略） 第二节计量经济学与其它学科的关系 一. 一.计量经济学与经济学 经济理论与数理经济学是计量经济学的理论基础，计量经济学利用各种具体数量关系以统计方式描述经济规律，可以验证和充实经济理论。 二. 二.计量经济学与统计学 经济统计学是对经济统计资料的收集、加工和整理，并列表图示，以描述整个观察期间的发展模式，或推测各种经济变量之间的关系。统计资料仅仅是计量经济研究的“素材”。 计量经济学要以经济统计学提供的经济统计指标及数据研究经济现象的定量关系。所以，计量经济研究也是对统计资料一种深层次“挖掘”和“开发利用”。 三. 三.计量经济学与数学 由于计量经济学研究的主要是随机关系，所以需要引入数理统计方法以及集合与矩阵等理论和方法，并在此基础上发展了计量经济方法，成为计量经济研究

的建模工具。数理统计学是计量经济学的数学理论基础。

第三节计量经济研究的步骤 一．模型设定 模型设定一般包括总体设计和个体设计。总体设计的目标是能正确反映经济系统的运行机制。个体设计的目标是能正确反映经济变量之间的因果关系。 ㈠研究经济理论 根据一定经济理论揭示影响研究对象的因素及其影响方向和作用大小。对同一经济问题，所依据的经济理论不同，所分析的影响因素和构造的计量模型就可能不同。 ㈡确定变量 选择变量必须正确把握所研究经济活动的经济学内容。 确定纳入模型中的变量的性质，即哪个是被解释变量，哪个或哪些是解释变量。 一般将将影响研究对象最主要的、定量的、经常发生作用的、有统计数据支持的因素纳入模型之中。 慎重使用虚拟变量。 ㈢确定模型的数学形式 一般有两种方式：一是根据经济行为理论，利用数理经济学推导出的模型形式；一是根据实际统计资料绘制被解释变量与解释变量的相关图。 ㈣设定模型中待估参数的符号和大小的理论期望值。 二、模型估计 ㈠样本数据 样本数据类型：时间序列数据，应用此类数据建模时要注意数据的口径和易使模型产生序列相关；截面数据，此类数据易使模型产生异方差性；虚变量数据；平行数据（混合数据）。 选择样本数据的出发点：模型的研究目的；模型的应用期限。 样本数据的质量：完整性，准确性，可比性。 ㈡模型识别 仅对联立经济计量模型而言，判断能否方程组估计出模型参数。 ㈢估计方法选择 根据模型特点和估计方法的应用条件进行选择。 ㈣软件使用

斯托克,沃森计量经济学第七章实证练习stata

E7.2 E7.3 E7.4

-------------------------------------------- (1) (2) ahe ahe -------------------------------------------- age 0.605*** 0.585*** (15.02) (16.02) female -3.664*** (-17.65) bachelor 8.083*** (38.00) _cons 1.082 -0.636 (0.93) (-0.59) （表2）Robust ci in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 -------------------------------------------- N 7711 7711 -------------------------------------------- t statistics in parentheses * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01 (表1) （1） 建立ahe 对age 的回归。截距估计值是1.082，斜率估计值是0.605。 （2） ①建立ahe 对age ，female 和bachelor 的回归。Age 对收入的效应的估计值是0.585。 ② age 回归系数的95%置信区间： (0.514，0.657) （3） 设H 0:βa,（2）-βa,（1）=0 H1:βa,（2）-βa （1）≠0 由表3，得SE ，SE(βa,（2）-βa,（1）)=√（0.0403）2+(0.0365)2=0.054 t=（0.605-0.585）/0.054=0.37<1.96 所以不拒绝原假设，即在5%显著水平下age 对ahe 的效应估计没有显著差异，所以（1）中的回归没有遭遇遗漏变量偏差。 （4） B ob’s predicted ahe=0.585×26-3.664×0+8.083×0-0.636=＄14.574 Alexis ’s predicted ahe=0.585×30-3.664×1+8.083×1-0.636=＄21.333 VARIABLES ahe age 0.585*** (0.514 - 0.657) female -3.664*** (-4.071 - -3.257) bachelor 8.083*** (7.666 - 8.500) Constant -0.636 (-2.759 - 1.487) Observations 7,711 R-squared 0.200

计量经济学 李子奈 第七版 复习题

计量经济学 复习题 一、单选题 1、怀特检验法可用于检验（ ）。 A.异方差性 B.多重共线性 C.序列相关 D.模型设定误差 2、计量经济学分析问题的工作程序是（ ）。 A.设定模型，检验模型，估计模型，改进模型 B.设定模型，估计参数，检验模型，应用模型 C.估计模型，应用模型，检验模型，改进模型 D.搜集资料，设定模型，估计参数，应用模型 3、对下列模型进行经济意义检验，哪一个模型是没有实际意义的（ ）。 A.i C （消费）i I 8.0500+=（收入） B.di Q （商品需求）i I 8.010+=（收入）i P 9.0+（价格） C.si Q （商品供给）i P 75.020+=（价格） D.i Y （产出量）6.065.0i K =（资本）4 .0i L （劳动） 4、戈德菲尔德—匡特检验法可用于检验模型的（ ）。 A.异方差性 B.多重共线性 C.序列相关 D.设定误差 5、在满足基本假定的情况下，对单方程计量经济学模型而言，下列有关解 释变量和被解释变量的说法中正确的有（ ）。 A.被解释变量和解释变量均为随机变量 B.被解释变量和解释变量均为非随机变量 C.被解释变量为随机变量，解释变量为非随机变量 D.被解释变量为非随机变量，解释变量为随机变量 6、根据样本资料估计得到人均消费支出Y 对人均收入X 的回归方程为 X Y ln 75.000.2ln += ，这表明人均收入每增加１％，人均消费支出将增加 （ ）。 A.2% B.0.75 C.0.75% D.7.5% 7、设k 为回归模型中的解释变量个数，n 为样本容量，则对总体回归模型 进行显著性检验(F 检验)时构造的F 统计量为( )。 A.)1/()/(--=k n RSS k ESS F B. )k n /(RSS )1k /(ESS 1F ---=

计量经济学(李子奈)第三版书中表格数据

计量经济学（第3版）例题和习题数据表

P24-25 表2.1.1 某社区家庭每月收入与消费支出统计表

表2.3.1 参数估计的计算表

表2.6.1 中国各地区城镇居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出（元）

表2.6.3 中国居民总量消费支出与收入资料 单位：亿元年份GDP CONS CPI TAX GDPC X Y 19783605.6 1759.1 46.21519.28 7802.5 6678.83806.7 19794092.6 2011.5 47.07537.828694.2 7551.64273.2 19804592.9 2331.2 50.62571.70 9073.7 7944.24605.5 19815008.8 2627.9 51.90629.899651.8 8438.05063.9 19825590.0 2902.9 52.95700.02 10557.3 9235.25482.4 19836216.2 3231.1 54.00775.5911510.8 10074.65983.2 19847362.7 3742.0 55.47947.35 13272.8 11565.06745.7 19859076.7 4687.4 60.652040.79 14966.8 11601.77729.2 198610508.5 5302.1 64.572090.37 16273.7 13036.58210.9 198712277.4 6126.1 69.302140.36 17716.3 14627.78840.0 198815388.6 7868.1 82.302390.47 18698.7 15794.09560.5 198917311.3 8812.6 97.002727.40 17847.4 15035.59085.5 199019347.8 9450.9 100.002821.86 19347.8 16525.99450.9 199122577.4 10730.6 103.422990.17 21830.9 18939.610375.8 199227565.2 13000.1 110.033296.91 25053.0 22056.511815.3 199336938.1 16412.1 126.204255.30 29269.1 25897.313004.7 199450217.4 21844.2 156.655126.88 32056.2 28783.413944.2 199563216.9 28369.7 183.416038.04 34467.5 31175.415467.9 199674163.6 33955.9 198.666909.82 37331.9 33853.717092.5 199781658.5 36921.5 204.218234.04 39988.5 35956.218080.6 199886531.6 39229.3 202.599262.80 42713.1 38140.919364.1 199991125.0 41920.4 199.7210682.58 45625.8 40277.020989.3 200098749.0 45854.6 200.5512581.51 49238.0 42964.622863.9 2001108972.4 49213.2 201.9415301.38 53962.5 46385.424370.1 2002120350.3 52571.3 200.3217636.45 60078.0 51274.026243.2 2003136398.8 56834.4 202.7320017.31 67282.2 57408.128035.0 2004160280.4 63833.5 210.6324165.68 76096.3 64623.130306.2 2005188692.1 71217.5 214.4228778.54 88002.1 74580.433214.4 2006221170.5 80120.5 217.6534809.72 101616.3 85623.136811.2资料来源：根据《中国统计年鉴》（2001，2007）整理。

斯托克、沃森着《计量经济学》第九章

Chapter 9. Assessing Studies Based on Multiple Regression 9.1 Internal and External Validity Multiple regression has some key virtues: ?It provides an estimate of the effect on Y of arbitrary changes ΔX. ?It resolves the problem of omitted variable bias, if an omitted variable can be measured and included. ?It can handle nonlinear relations (effects that vary with the X’s)

Still, OLS might yield a biased estimator of the true causal effect. A Framework for Assessing Statistical Studies Internal and External Validity ?Internal validity: The statistical inferences about causal effects are valid for the population being studied.

?External validity: The statistical inferences can be generalized from the population and setting studied to other populations and settings, where the “setting” refers to the legal, policy, and physical environment and related salient features.

李子奈计量经济学分章习题与答案

第一章 导 论 一、名词解释 1、截面数据 2、时间序列数据 3、虚变量数据 4、内生变量与外生变量 二、单项选择题 1、同一统计指标按时间顺序记录的数据序列称为 （ ） A 、横截面数据 B 、虚变量数据 C 、时间序列数据 D 、平行数据 2、样本数据的质量问题，可以概括为完整性、准确性、可比性和 （ ） A 、时效性 B 、一致性 C 、广泛性 D 、系统性 3、有人采用全国大中型煤炭企业的截面数据，估计生产函数模型，然后用该模型预测未来 煤炭行业的产出量，这是违反了数据的哪一条原则。 （ ） A 、一致性 B 、准确性 C 、可比性 D 、完整性 4、判断模型参数估计量的符号、大小、相互之间关系的合理性属于什么检验？ （ ） A 、经济意义检验 B 、统计检验 C 、计量经济学检验 D 、模型的预测检验 5、对下列模型进行经济意义检验，哪一个模型通常被认为没有实际价值？ （ ） A 、i C （消费）5000.8i I =+（收入） B 、di Q （商品需求）100.8i I =+（收入）0.9i P +（价格） C 、si Q （商品供给）200.75i P =+（价格） D 、i Y （产出量）0.60.65i K =（资本）0.4 i L （劳动） 6、设M 为货币需求量，Y 为收入水平，r 为利率，流动性偏好函数为012M Y r βββμ=+++， 1?β和2 ?β分别为1β、2β的估计值，根据经济理论有 （ ） A 、1?β应为正值，2?β应为负值 B 、1?β应为正值，2 ?β应为正值 C 、1?β应为负值，2?β应为负值 D 、1?β应为负值，2 ?β应为正值 三、填空题 1、在经济变量之间的关系中， 因果关系 、 相互影响关系 最重要，是计量经济分析的重点。 2、从观察单位和时点的角度看，经济数据可分为 时间序列数据 、 截面数据 、 面板数据 。

斯托克计量经济学课后习题实证答案

P ART T WO Solutions to Empirical Exercises

Chapter 3 Review of Statistics Solutions to Empirical Exercises 1. (a) Average Hourly Earnings, Nominal $’s Mean SE(Mean) 95% Confidence Interval AHE199211.63 0.064 11.50 11.75 AHE200416.77 0.098 16.58 16.96 Difference SE(Difference) 95% Confidence Interval AHE2004 AHE1992 5.14 0.117 4.91 5.37 (b) Average Hourly Earnings, Real $2004 Mean SE(Mean) 95% Confidence Interval AHE199215.66 0.086 15.49 15.82 AHE200416.77 0.098 16.58 16.96 Difference SE(Difference) 95% Confidence Interval AHE2004 AHE1992 1.11 0.130 0.85 1.37 (c) The results from part (b) adjust for changes in purchasing power. These results should be used. (d) Average Hourly Earnings in 2004 Mean SE(Mean) 95% Confidence Interval High School13.81 0.102 13.61 14.01 College20.31 0.158 20.00 20.62 Difference SE(Difference) 95% Confidence Interval College High School 6.50 0.188 6.13 6.87

计量经济学-李子奈-计算题整理集合

计量经济学-李子奈-计算题整理集合

计算分析题（共3小题，每题15分，共计45分） 1 （1）求样本容量n 、RSS 、ESS 的自由度、RSS 的自由度 （2）求可决系数)37.0(-和调整的可决系数2 R （3）在5%的显著性水平下检验1X 、2X 和3X 总体上对Y 的影响的显著性 （已知0.05(3,40) 2.84F =） （4）根据以上信息能否确定1X 、2X 和3X 各自对Y 的贡献？为什么？ 1、 （1）样本容量n=43+1=44 （1分） RSS=TSS-ESS=66056-65965=91 （1分） ESS 的自由度为: 3 （1分） RSS 的自由度为: d.f.=44-3-1=40 （1分） （2）R 2=ESS/TSS=65965/66056=0.9986 （1分） 2R =1-(1- R 2)(n-1)/(n-k-1)=1-0.0014?43/40=0.9985 （2分） （3）H 0：1230βββ=== （1分） F=/65965/39665.2/(1)91/40 ESS k RSS n k ==-- （2分） F >0.05(3,40) 2.84F = 拒绝原假设 （2分） 所以，1X 、2X 和3X 总体上对Y 的影响显著 （1分） （4）不能。 （1分） 因为仅通过上述信息，可初步判断X 1，X 2，X 3联合起来 对Y 有线性影响，三者的变化解释了Y 变化的约99.9%。但由于 无法知道回归X 1，X 2，X 3前参数的具体估计值，因此还无法 判断它们各自对Y 的影响有多大。 2、以某地区22年的年度数据估计了如下工业就业模型 i i i i i X X X Y μββββ++++=3322110ln ln ln 回归方程如下： i i i i X X X Y 321ln 62.0ln 25.0ln 51.089.3?+-+-= （-0.56）(2.3) (-1.7) (5.8) 2 0.996R = 147.3=DW 式中，Y 为总就业量；X 1为总收入；X 2为平均月工资率；X 3为地方政府

斯托克,沃森计量经济学第四章实证练习stata操作及答案

E4.1 E4.2 E4.3 E4.4

E4.1 VARIABLES ahe age 0.605 (0.0245) Constant 1.082 (0.688) Observations 7,711 R-squared 0.029 Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 1. ① 截距估计值estimated intercept: 1.082 ② 斜率估计值estimated slope: 0.605 回归方程：ahe= 1.082+0.605*age ③ 当工人年长 1 岁，平均每小时工资增加0.605 美元。 2. Bob: 0.605*26+1.082=16.812 （美元） Alexis: 0.605*30+1.082=19.232 （美元） 答：预测Bob 的收入为每小时16.812美元，Alexis为19.232 美元。 3. 年龄不能解释不同个体收入变化的大部分。因为R-squared 反映了因变量的 全部变化能通过回归关系被自变量充分解释的比例，而分析得R-squared 的值为0.029，解释度低，说明年龄不能解释不同个体收入变化的大部分

E4.1 (0.0449) Observations 463 R-squared 0.036 Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 ① 截距估计值： 3.998 斜率估计值： 0.133 回归方程： Course_Eval=3.998+0.133*beauty lave_esruo 0a u ty a e 1. 答：两者看上去有微弱的正相关关系 2. VARIABLES course eval beauty Constant 0.133 (0.0550) 3.998

计量经济学重点 李子奈

1、广义计量经济学和狭义计量经济学 广义…是利用经济理论、数学以及统计学定量研究经济现象的方法统称。（回归分析、投入产出分析、时间序列分析等） 狭义…以揭示经济变量间的关系为目的，主要应用回归分析方法。 单方程模型和联立方程模型 对股票市场的研究VS对金融市场的研究 a. 横截面数据集（cross-sectional data set):即给定时点对个人、家庭、企业、城市、国家或一系列其他单位采集的样本所构成的数据集（应该忽略细小的时间差别） b.时间序列数据集（time series data set)： 是由一个或几个变量在不同时间的观测值所构成的。 c.混合横截面数据（pooled cross section): 有些数据既有横截面数据的特点又有时间序列的特点，但每一时点的样本不同，通常是分析政府政策效果的有力数据 d.综列数据（panel data): 由横截面数据集中每个数据的一个时间序列组成。（定点长期调查） 回归分析是关于研究一个应变量对另一个或多个自变量的依赖关系，通过后者的已知或给定值，去估计和预测前者的（总体）均值 随机干扰项的意义： 1。理论的含糊性（其他因素） 2。数据的欠缺（如财富） 3。核心变量与周边变量（或上或下的随机影响） 4。人类行为的内在随机性 5。糟糕的替代变量（永久消费和永久收入） 6。节省原则（多重共线性的影响） 7。错误的函数形式 线性回归模型的假定 1。函数形式： 2。干扰项的零均值：干扰项的零均值的意思是凡是模型不显著含有的并因而归属u的因素，对y的均值都没有系统的影响；正的u值抵销了负的u值，以至于他们对y的平均值的影响为零 3。同方差性：u的同方差性同时也意味着y的同方差性，即随着x的变动，y的取值的分布是一定的，是分布不变的。 4。无自相关：干扰项之间的无自相关意味着y的决定与其他期的u值无关，即不存在u(t-1)决定u(t)从而决定y的情况 5。回归量与干扰项的非相关：干扰项与自变量之间的非相关，干扰项本身是独立于自变量之外的，且如果干扰项与自变量存在相关，则不能独自说明其作用 6。正态性： 普通最小二乘法 总体回归函数（PRF)与样本回归函数（SRF)之差的平方和最小为最小二乘法的准则。 估计参数的特性 最小二乘估计量的线性和无偏性质 所谓线性即估计量是y的一个线性函数 所谓无偏即系数估计量的期望等于系数原值 估计参数的方差、标准差，协方差（注意到x的变差越大，则估计参数的方差越小）（如果

斯托克、沃森着《计量经济学》第六章

Chapter 6. Linear Regression with Multiple Regressors 6.1 Omitted Variable Bias（遗漏变量偏差） OLS estimate of the Test Score/STR relation: n TestScore= 698.9 – 2.28×STR, R2 = .05, SER = 18.6 (10.4) (0.52) Is this a credible estimate of the causal effect on test scores of a change in the student-teacher ratio? 1

No: there are omitted confounding factors (family income; whether the students are native English speakers) that bias the OLS estimator: STR could be “picking up” the effect of these confounding factors. 2

Omitted Variable Bias The bias in the OLS estimator that occurs as a result of an omitted factor is called omitted variable bias. For omitted variable bias to occur, the omitted factor “Z” must be: 1.a determinant of Y; and 2.correlated with the regressor X. 3

李子奈---计量经济学--第三版--考点整理(新)

题型 1、名词解释（5题10分） 2、选择题（10题20分） 3、判断题（8题8分） 4、问答题（2题20分） 5、计算题（3题42分） 一．名词解释 1.计量经济学：计量经济学是一门从数量上研究物质资料的生产、交换、分配、消费等经济关系和经济活动规律及其应用的科学。 2.数据质量：数据满足明确或隐含需求程度的指标。 3.相关分析：主要研究变量之间的相互关联程度，用相关系数表示。包括简单相关和多重相关（复相关）。 4.回归分析：研究一个变量（因变量）对于一个或多个其他变量（解释变量）的数量依存关系。其目的在于根据已知的解释变量的数值来估计或预测因变量的总体平均值。 5.面板数据：时间序列数据和截面数据的混合。 时间序列数据：一批按先后顺序排列的统计数据。截面数据:是一批发生在同一时间截面上的调查数据。 6.拟合优度（修正的拟合优度）:指检验模型对样本观测值的拟合程度，用R2表示，该值越接近1拟合程度越好。 7.异方差：对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则认为出现了异方差性。 8.自相关：自相关是在时间序列资料中按时间顺序排列的观测值之间的相关或在横截面资料中按空间顺序排列的观测值之间的相关。 9.多重共线性：解释变量之间存在完全的或近似的线性关系。

解释变量存在完全的线性关系叫完全多重共线；解释变量之间存在近似的线性关系叫不完全（近似）多重共线。 10.工具变量：在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与随机误差项相关的随机解释变量。 11.虚拟变量：根据这些因素的属性类型，构造只取“0”或“1”的人工变量，通常称为虚拟变量，记为D。 12.滞后变量：滞后变量是指在回归模型中，因变量与解释变量的时间滞后量。 13.分布滞后模型：若滞后变量模型中没有滞后被解释变量，仅有解释变量X的当期值，称为分布滞后模型。（自回归模型：如果滞后变量模型中的解释变量仅包含X的当期值与被解释变量Y的一个或多个滞后值，则称为自回归模型。） 14.联立方程模型：需要多个单一方程和在一起的联立方程组来描述。这个方程组就是描述这个经济系统的联立方程模型。 15.内生（外生）变量：内生变量指由模型系统内决定的变量，取值在系统内决定，如D、S、P。 外生变量指模型系统外决定的变量，本身不受系统的影响。如Y、W 等。政策变量属于外生变量。 16.前定变量：所有的外生变量和滞后的内生变量。 前定变量=外生变量＋滞后内生变量＋滞后外生变量。 17.结构式（简化式）模型：体现经济理论中经济变量之间的关系结构的联立方程模型，称为结构式模型。

计量经济学讲义lecture 1

第1章经济计量学的特征及研究范围 在经济学和管理学，以及其他相关学科的研究中，越来越多的问题需要得到量化的答案。解决这个问题的一个主要手段就是通过经济计量学中的研究方法。本课程是经济计量学的入门课程，这里，我们首先概括地介绍经济计量学，目的是使大家初步了解经济计量学的一般问题。 1.1 什么是经济计量学 经济计量学现在已经成为经济管理学研究中最热门的专业之一。简单地说，经济计量学就是经济的测度。但更具体地，不同的经济学家可能会给出不同的描述。如： Goldberger——经济计量学是利用经济理论、数学、统计推断等工具对经济现象进行分析的一门社会科学。 Samuelson——经济计量学运用数理统计学分析经济数据，对构建于数理经济学基础上的模型进行实证分析，并得出数值结果。 1.2 为什么要学习经济计量学 从上述定义可以看出，经济计量学涉及经济理论、数理统计学、经济统计学（即经济数据）和数理统计学，同时也是值得独立研究的一门学科。经济计量学与其它学科的关系可以通过下面的图形说明。 图1 经济计量学与其它相关学科的关系

（1）经济学：提出以定性描述为主的命题和假说，理论本身无法定量测度经济变量之间的强度关系。 （2）数理经济学：主要是用数学形式或方程式（或模型）描述经济理论。 （3）经济统计学：主要是收集、处理经济数据，并将这些数据绘制成图表，为经济计量分析提供原始数据。 （4）数理统计学：提供了研究试验数据统计规律性的许多分析工具，但是经济计量学中面对的多是观测数据。 （5）经济计量学：以经济理论为基础，定量分析经济变量之间的数量关系。依据观测和试验，对经济理论做出经验解释。 1.3 经济计量学方法论 一般来说，传统的经济计量分析步骤如下： （1）理论或假说的陈述； （2）理论的数学模型设定； （3）理论的经济计量模型设定； （4）收集数据； （5）经济计量模型的参数估计； （6）假设检验； （7）预报或预测 （8）利用模型进行控制或制定政策。 为了阐明经济计量学的方法论，下面考虑这样一个问题：经济形势会影响人们进入劳动力市场的决策吗？或者经济形势是否对人们的工作意愿有影响？？假设用失业率(UNR)来度量经济形势，用劳动力参与率(LFPR)来度量劳动力的参与，UNR和LFPR 的数据由政府按时公布。我们按上述步骤回答这个问题。 1.3.1 理论或假说的陈述 在劳动经济学中，关于经济形势对人们工作意愿的影响有两个相互对立的假说。 （1）受挫-工人假说认为当经济形势恶化时（表现为较高的失业率），许多失业工人放弃寻找工作的愿望并退出劳动市场。 （2）增加-工人假说认为当经济形势恶化时，许多目前并未进入劳动市场的后备工人(比如带孩子的母亲)可能会由于养家的人失去工作而决定进入劳动市场，即使这些工作的报酬很低，只要可以弥补由于养家人失去工作而造成的收入方面的一些损失就行。 1.3.2 理论数学模型的设定 这个问题涉及两个主要变量：UNR（解释变量或自变量）和LFPR（被解释

斯托克、沃森着《计量经济学》第八章

Chapter 8. Nonlinear Regression Functions 8.1 A General Strategy for Modeling Nonlinear Regression Functions ?Everything so far has been linear in the X’s ?The approximation that the regression function is linear might be good for some variables, but not for others.

?The multiple regression framework can be extended to handle regression functions that are nonlinear in one or more X.

The TestScore – STR relation looks approximately linear…

But the TestScore – average district income relation looks like it is nonlinear.

If a relation between Y and X is nonlinear: ?The effect on Y of a change in X depends on the value of X – that is, the marginal effect of X is not constant ?A linear regression is mis-specified – the functional form is wrong ?The estimator of the effect on Y of X is biased – it needn’t even be right on average. 遗漏高次项会带来遗漏变量偏 差。例如： () 2 012 Y X X u βββ =+++，显然X与2 X相关。

詹姆斯·斯托克,马克·沃森计量经济学第三章实证练习stata答案

一、 Two-sample t test with equal variances Group Obs Mean Std.Err. Std.Dev. 95% Conf. Interval 1992 7,612 11.62 0.0644 5.619 11.49 11.74 2012 7,440 19.80 0.124 10.69 19.56 20.04 combined 15,052 15.66 0.0770 9.442 15.51 15.81 diff -8,183 0.139 -8.455 -7.911 diff = mean(1992) - mean(2012) t = -58.9871 Ho: diff = 0 degrees of freedom = 15050 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.0000 Pr(|T| > |t|) = 0.0000 Pr(T > t) = 1.0000 二、 Two-sample t test with equal variances Group Obs Mean Std.Err. Std.Dev. 95% Conf. Interval 1992 7,612 15.64 0.0867 7.564 15.47 15.81 2012 7,440 19.80 0.124 10.69 19.56 20.04 combined 15,052 17.69 0.0772 9.471 17.54 17.85 diff -4.164 0.151 -4.459 -3.869 diff = mean(1992) - mean(2012) t = -27.6423 Ho: diff = 0 degrees of freedom = 15050 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.0000 Pr(|T| > |t|) = 0.0000 Pr(T > t) = 1.0000