计量经济学第一次作业---回归方程进行检验及预测

题目：下表(表略)是中国内地2007年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料。要求，以手工和运用Eviews软件操作：

⑴做出散点图，建立税收随国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济含义；

⑵对所建立的回归方程进行检验；

⑶若2008年某地区国民生产总值为8500亿元，求该地区税收收入的预测值及预测区间。

解：

用手工方式计算的参数估计值，如下表：

表格1 参数估计值

gdp gdp y GDP(亿元) Y（亿元）gdp y2

5050.40 438.40 -3840.73 -182.65 14751174.72 701527.15

13709.50 618.30 4818.37 -2.75 23216729.87 -13273.84

5733.40 430.50 -3157.73 -190.55 9971232.27 601719.93

6091.10 347.90 -2800.03 -273.15 7840144.51 764840.60

11023.50 815.70 2132.37 194.65 4547019.70 415056.32

5284.70 237.40 -3606.43 -383.65 13006307.09 1383622.71

7065.00 335.00 -1826.13 -286.05 3334735.46 522372.12

12188.90 1975.50 3297.77 1354.45 10875314.63 4466654.30

25741.20 1894.80 16850.07 1273.75 283925000.34 21462700.47

18780.40 1535.40 9889.27 914.35 97797744.08 9042210.01

7364.20 401.90 -1526.93 -219.15 2331502.42 334633.18

9249.10 594.00 357.97 -27.05 128145.52 -9684.93

5500.30 281.90 -3390.83 -339.15 11497699.65 1150014.98

25965.90 1308.40 17074.77 687.35 291547913.78 11736263.42

15012.50 625.00 6121.37 3.95 37471222.02 24149.81

9230.70 434.00 339.57 -187.05 115310.63 -63519.00

9200.00 410.70 308.87 -210.35 95403.27 -64973.18

31084.40 2415.50 22193.27 1794.45 492541419.45 39824613.4

5955.70 282.70 -2935.43 -338.35 8616724.66 993215.53

1223.30 88.00 -7667.83 -533.05 58795552.59 4087371.65

4122.50 294.50 -4768.63 -326.55 22739792.08 1557217.83

10505.30 629.00 1614.17 7.95 2605558.33 12824.87

2741.90 211.90 -6149.23 -409.15 37812978.01 2515985.49

4741.30 378.60 -4149.83 -242.45 17221054.22 1006145.35

342.20 11.70 -8548.93 -609.35 73084132.44 5209329.31

5465.80 355.50 -3425.33 -265.55 11732856.88 909611.84

2702.40 142.10 -6188.73 -478.95 38300327.10 2964120.17

783.60 43.30 -8107.53 -577.75 65731974.69 4684162.26

由此表可得:

1012=0.071

10.63i i

i

x y Y X x

βββ==-=-∑

∑

因此： 10.630.071*Y G D P =-+ ⑴ 散点图见下图：

Figure 1 各地区税收与国民收入的散点图

参数方程见下图：

Figure 2 一元线性回归方程

0500

1,000

1,5002,000

2,500

GDP

Y

检验结果见下图：

Figure 3 回归方程检验

斜率的经济学意义：2007年，中国内地各省区GDP增加1亿元，税收就增加

0.0710元。

⑵在5%的显著水平下，自由度为31229

-=的t分布的临界值为2.045。因此从参数的t检验值看，斜率项显著不为0，但不拒绝截距项为零的假设。另外，拟合=表明，税收的76%的变化也可以由GDP的变化来解释，因此拟合优度2R0.7603

度情况较好。

Figure 4 真实值、估计值、残差的曲线图

Figure 5 真实值、估计值、残差比较

⑶ 根据回归模型，当2008年某省区GDP 为8500亿元时，预测的税收为：

10.630.0718500592.87Y =-+?=（亿元）

根据已知条件求得：

28891.1gdp 55957878.6i GDP ==∑，

又因为：2760310RSS =，从而随机干扰项的估计的方差为：

2

(2)95183.1RSS n σ=-=

于是预测Y 的标准差为：

57.71Y S = 在5%的显著水平下，自由度为31229-=的临界值为2.045.于是在95%的置信度下，该省区的税收均值的置信区间为：

593.24 2.04557.71=593.24118.02±?±，即[]475.22711.26，。

计量经济学(伍德里奇第五版中文版)答案

第1章 解决问题的办法 1.1（一）理想的情况下，我们可以随机分配学生到不同尺寸的类。也就是说，每个学生被分配一个不同的类的大小，而不考虑任何学生的特点，能力和家庭背景。对于原因，我们将看到在第2章中，我们想的巨大变化，班级规模（主题，当然，伦理方面的考虑和资源约束）。 （二）呈负相关关系意味着，较大的一类大小是与较低的性能。因为班级规模较大的性能实际上伤害，我们可能会发现呈负相关。然而，随着观测数据，还有其他的原因，我们可能会发现负相关关系。例如，来自较富裕家庭的儿童可能更有可能参加班级规模较小的学校，和富裕的孩子一般在标准化考试中成绩更好。另一种可能性是，在学校，校长可能分配更好的学生，以小班授课。或者，有些家长可能会坚持他们的孩子都在较小的类，这些家长往往是更多地参与子女的教育。 （三）鉴于潜在的混杂因素- 其中一些是第（ii）上市- 寻找负相关关系不会是有力的证据，缩小班级规模，实际上带来更好的性能。在某种方式的混杂因素的控制是必要的，这是多元回归分析的主题。 1.2（一）这里是构成问题的一种方法：如果两家公司，说A和B，相同的在各方面比B公司à用品工作培训之一小时每名工人，坚定除外，多少会坚定的输出从B公司的不同？ （二）公司很可能取决于工人的特点选择在职培训。一些观察到的特点是多年的教育，多年的劳动力，在一个特定的工作经验。企业甚至可能歧视根据年龄，性别或种族。也许企业选择提供培训，工人或多或少能力，其中，“能力”可能是难以量化，但其中一个经理的相对能力不同的员工有一些想法。此外，不同种类的工人可能被吸引到企业，提供更多的就业培训，平均，这可能不是很明显，向雇主。 （iii）该金额的资金和技术工人也将影响输出。所以，两家公司具有完全相同的各类员工一般都会有不同的输出，如果他们使用不同数额的资金或技术。管理者的素质也有效果。 （iv）无，除非训练量是随机分配。许多因素上市部分（二）及（iii）可有助于寻找输出和培训的正相关关系，即使不在职培训提高工人的生产力。 1.3没有任何意义，提出这个问题的因果关系。经济学家会认为学生选择的混合学习和工作（和其他活动，如上课，休闲，睡觉）的基础上的理性行为，如效用最大化的约束，在一个星期只有168小时。然后我们可以使用统计方法来衡量之间的关联学习和工作，包括回归分析，我们覆盖第2章开始。但我们不会声称一个变量“使”等。他们都选择学生的变量。 第2章 解决问题的办法

计量经济学·多元线性回归模型

计量经济学·多元线性回归模型

2006年 217656.6 77597.2 63376.86 2007年 268019.4 93563.6 73300.1 2008年 316751.7 100394.94 79526.53 2009年 345629.2 82029.69 68618.37 2010年 408903 107022.84 94699.3 2011年 484123.5 123240.56 113161.39 2012年 534123 129359.3 114801 2013年 588018.8 137131.4 121037.5 2014年 636138.7 143911.66 120422.84 数据来源：国家统计局 三、模型的检验及结果的解释、评价 (一）OLS 法的检验 相关系数： Y X1 X2 Y 1 0.9799919175967026 0.98352422945 0628 X1 0.97999191759 67026 1 0.99756527944 46187 X2 0.983524229450628 0.99756527944 46187 1 线性图： 100,000 200,000300,000400,000500,000600,000700,000Y X1 X2 估计参数： Dependent Variable: Y

Method: Least Squares Date: 12/14/15 Time: 14:47 Sample: 1985 2014 Included observations: 30 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3775.319359 326024 8769.9280467 183 0.4304846447 102545 0.67026006 64360232 X1 -0.91272630 85551189 1.9385186318 83585 -0.470837005 9194414 0.64153894 75333828 X2 5.522785592 51161 2.2548570541 42605 2.4492841275 08302 0.02108703 0146243 R-squared 0.967586049 4429319 Mean dependent var 173871.823 3333334 Adjusted R-squared 0.965185016 0683343 S.D. dependent var 187698.441 4104575 S.E. of regression 35022.22758 863741 Akaike info criterion 23.8599929 764685 Sum squared resid 3311702348 2.29852 Schwarz criterion 24.0001127 1463471 Log likelihood -354.899894 6470274 Hannan-Quinn criter. 23.9048184 8460881 F-statistic 402.9873385 683694 Durbin-Watson stat 0.54328498 36158895 Prob(F-statistic) 7.850214650 723685e-21 统计检验： （1）拟合优度：从上表可以得到R2=0.9675860494429319，修正后的可决系数R2=0.9651850160683343，这说明模型对样本的拟合很好。 （2）F检验：针对H0： （二）多重共线性的检验及修正 相关系数矩阵： X1 X2

《计量经济学》考试复习资料含课后题

《计量经济学》期末考试复习资料 第一章绪论 参考重点： 计量经济学的一般建模过程 第一章课后题（1.4.5） 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。 第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型参考重点： 1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别？ 2.总体随机项与样本随机项的区别与联系？

影响居民消费水平的主要因素分析

计量经济学大作业――影响居民消费水平的主要因素分析 学号：0120231 姓名：孙馥琳 专业：122税务 修课时间：2014—2015学年第二学期 任课教师：万建香老师 成绩： 评语：

影响居民消费水平的主要因素分析 摘要 就我国近阶段消费方面出现的一些情况，利用1993年至2008年的相关数据对我国消费的影响因素进行实证分析。目的在于让我们更加了解我国消费的因素。先通过相关的背景理论提出问题；搜集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。本文主要是通过对影响居民消费水平的主要因素分析揭示中国居民消费水平的现状及问题，并依此提出部分政策 关键词：居民消费水平国内生产总值收入 Abstract Abstractthe recent phase of consumption in China is in some cases, using the related data from 1993 to 2008, the empirical analysis on the influence factors of consumption in our country. Purpose is to let us know more about China's consumption factors. To pass the relevant background theory questions; Collected the relevant data, using EVIEWS software measurement model for the parameter estimation and test, and modified. This article mainly through the analysis of the main factors influencing the residents' consumption level to reveal current situation and problems of Chinese residents' consumption level, and accordingly puts forward some policies. Keywords: residents' consumption level Gross domestic product (GDP)

计量经济学简单线性回归实验报告精编

实验报告 1. 实验目的随着中国经济的发展，居民的常住收入水平不断提高，粮食销售量也不断增长。研究粮食年销售量与人均收入之间的关系，对于探讨粮食年销售量的增长的规律性有重要的意义。 2. 模型设定 为了分析粮食年销售量与人均收入之间的关系,选择“粮食年销售量” 为被解释变量（用Y 表示），选择“人均收入”为解释变量（用X 表 示）。本次实验报告数据取自某市从1974 年到1987 年的数据（教材书上101页表3.11），数据如下图所示：

1粮食年销售量Y/万吨人均收入X/ rF1974[ 9& 45153.2 1975100.7190 pl1976102.8240.3 1977133. 95301.12 [61978140.13361 71979143.11420 8—1980146.15491.76「91981144.6501 101982148. 94529.2 1 11-1983158.55552. 72匸1984169. 68771.16 131985P 162.1481L8 14二1986170. 09988.43 1519871F& 691094.65为分析粮食年销售量与人均收入的关系，做下图所谓的散点图 从散点图可以看出粮食年销售量与人均收入大体呈现为线性关 系，可以建立如下简单现行回归模型: 3?估计参数

Y t = ■? 1 2 X t ——I t 假定所建模型及其中的随机扰动项叫满足各项古典假定，可以 用OLS法估计其参数。 通过利用EViews对以上数据作简单线性回归分析，得出回归结果如下表所示： Dependent Variable Y Method: Least Squares Date 10/15/11 Time 14 49 Sample- 1 14 Included observations: 14 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C99 61349 6 431242 15 489000 0000 X0.0814700.010738 7.5071190.0000 R-squared0 827493Mean dependent var142 7129 Adjusted R-squared0 813123S.D. dependent var26.09805 S E of regression11 28200Akaike info criterion7 915858 Sum squared resid1527 403Schwarz criterion7 907152 Log likelihood-52.71101F-statisti c5756437 Durbin-V/atson stat0 638969Prob(尸-statistic)0 000006 可用规范的形式将参数估计和检验的结果写为: A Y t =99.61349+0.08147 X t （6.431242）（0.10738） t= (15.48900) (7.587119) R2=0.827498 F=57.56437 n=14 4?模型检验 （1）.经济意义检验 A A 所估计的参数1=99.61349, 1 2=0.08147,说明人均收入每增加 1元，平均说来可导致粮食年销售量提高0.08147元。这与经济学中

计量经济学庞皓第二版第六章习题答案

第六章自相关习题参考答案 练习题6.1参考解答: （１）建立回归模型，回归结果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/06/10 Time: 22:58 Sample: 1960 1995 Included observations: 36 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X 0.935866 0.007467 125.3411 0.0000 C -9.428745 2.504347 -3.764951 0.0006 R-squared 0.997841 Mean dependent var 289.9444 Adjusted R-squared 0.997777 S.D. dependent var 95.82125 S.E. of regression 4.517862 Akaike info criterion 5.907908 Sum squared resid 693.9767 Schwarz criterion 5.995881 Log likelihood -104.3423 Hannan-Quinn criter. 5.938613 F-statistic 15710.39 Durbin-Watson stat 0.523428 Prob(F-statistic) 0.000000 估计结果如下 t t X Y 0.93594287.9?+-= Se = (2.5043) (0.0075) t = (-3.7650) (125.3411) R2 = 0.9978，F = 15710.39，d f = 34，DW = 0.5234 （２）对样本量为36、一个解释变量的模型、5%显著水平，查DW 统计表可知，dL=1.411，dU= 1.525，模型中DW

计量经济学大作业——建立模型

学院：__________金融学院_____________ 上课学期： ___ 2011-2012第一学期_________ 课程名称: _______ 金融计量学_____________ 指导教师：_______ _ ______________ 实验主题：_ GDP增长与三大产业关系模型____ 小组成员： 二零一一年十一月二十四日 目录

摘要 (3) 1.引言 (3) 2.提出问题 (3) 3.建立模型 (4) 4.制作散点图 (4) 5.模型参数估计 (8) 6.模型的检验 (9) 6.1.计量经济学检验 (9) 6.1.1.多重共线性检验 (9) 6.1.1.1.简单回归系数检验 (10) 6.1.1.2.找出最简单的回归形式 (10) 6.1.1.3.逐步回归法检验 (14) 6.1.2.异方差性检验 (15) 6.1.2.1.图示检验法 (16) 6.1.2.2.White检验 (16) 6.1.2.3.异方差的修正 (17) 6.1.3.随即扰动项序列相关检验 (18) 6.1.3.1.D.W.检验 (18) 6.1.3.2.拉格朗日乘数（LM）检验 (19) 6.1.3.3.序列相关性修正 (19) 6.2.经济意义检验 (20) 6.3.统计检验 (21) 6.3.1.拟合优度检验 (21) 6.3.2.方程显著性检验——F检验 (21) 6.3.3.参数显著性检验——t检验 (21) 7.结论 (22) 8.对策与建议 (23) 9.参考文献： (23)

摘要 经济发展是以GDP增长为前提的，而GDP增长与产业结构变动又有着密不可分的关系。本文采用1981年至2010年的统计数据，通过建立多元线性回归模型，运用最小二乘法，研究三大产业增长对我国GDP增长的贡献，从而得出调整产业结构对转变经济发展方式，促进我国经济可持续发展的重要性。 关键字：GDP增长；三大产业；产业结构 1.引言 GDP增长通常是指在一个较长的时间跨度上，一个国家人均产出（或人均收入）水平的持续增加。GDP增长率的高低体现了一个国家或地区在一定时期内经济总量的增长速度，也是衡量一个国家或地区总体经济实力增长速度的标志。它构成了经济发展的物质基础，而产业结构的调整与优化升级对于GDP增长乃至经济发展至关重要。 一个国家产业结构的状态及优化升级能力，是GDP发展的重要动力。十六大报告提出，推进产业结构优化升级，形成以高新技术产业为先导、基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局。十七大报告明确指出，推动产业结构优化升级，这是关系国民经济全局紧迫而重大的战略任务。《十二五规划纲要》又将经济结构战略性调整作为主攻方向和核心任务。产业结构优化升级对于促进我国经济全面协调可持续发展具有重要作用。 2.提出问题 我国把各种产业划分为第一产业，第二产业和第三产业。他们在整个国民经济中各自发挥着不同程度的作用。近几十年来来我国的经济已经发生了天翻地覆的变化。各大产业在整个国民经济中所占的地位和作用也在发生着相应的变化和调整。对于这种变化是否符合我国的经济发展趋势，对我国的经济影响作用是否

计量经济学作业-第四五章

第四章上机习题 C4.1 如下模型可以用来研究竞选支出如何影响选举结果： ()()u prtystrA endB endA voteA ++++=3210ex p ln ex p ln ββββ 其中，voteA 表示候选人A 得到的选票百分数，endA exp 和endB exp 表示候选人A 和B 的竞选支出，而则是对A 所在党派实力的一种度量（A 所在党派在最近一次总统选举中获得的选票百分比）。 （1）如何解释1β？ 解 在回归方程 ()()u prtystrA endB endA voteA ++++=3210ex p ln ex p ln ββββ 中，保持()endB ex p ln 、prtystrA 不变，可得： ().ex p ln 1endA voteA ?=?β 因为()endA endA ex p %ex p ln 100?≈??，所以 () ()()()()() endA endA endA voteA exp %100exp ln 100100exp ln 111??≈???=?=?βββ 所以1001β表示当endA exp 变动%1时vote 变动多少个百分点。 注意：100%1 12?-=?x x x x ，x ?%表示x 的百分数变化。 （2）用参数表示如下虚拟假设：A 的竞选支出提高%1被B 的竞选支出提高%1所抵消。 解 虚拟假设可以表示为 210:ββ-=H 或者0:210=+ββH （3）利用RAW VOTE .1中的数据估计上述模型，并以通常的方式报告

结论。A 的竞选支出或影响结果吗？B 的竞选支出呢？你能用这些结论来检验第（2）部分中的假设吗？ 解 估计方程为 ()() ()()793.0,14.10052,173062.0379.0382.0926.3152.0)ln(exp 615.6)ln(exp 083.6079.452===+-+=∧ R SSR n prtystrA endB endA voteA 从回归结果可知，()endA ex p ln 的系数估计值等于6.083，标准误等于0.382，t 统计量为15.919，p 值为0.0000。()endB ex p ln 的系数估计值等于-6.615，标准误等于0.379，t 统计量为-17.463，p 值为0.0000。由此可以看出()endA ex p ln 和()endB ex p ln 的斜率系数在非常小的显著性水平下都是统计上显著异于零，所以A 的竞选支出和B 的竞选支出都会影响竞选结果。在保持其他因素不变的情况下，若A 的竞选支出增加%10，则A 得到的选票百分数将提高约0.608个百分点；若B 的竞选支出增加%10，则A 得到的选票百分数将下降约0.662个百分点. 从以上叙述中我们知道，∧1β和∧2β的符号相反且都符合预期，重要 程度相当，但是我们不能根据这些结论得出∧∧+21ββ的标准误差，也就 不能计算相应的t 统计量，所以不能用这些结论来检验（2）中的假设。 （4）估计一个模型，使之能直接给出检验第（2）部分中假设所需要的t 统计量。你有什么结论？（使用双侧对立假设） 解 令21ββθ+=，则21βθβ-=，把它代入原始的回归方程可得： ()()()()u prtystrA endA endB endA voteA ++-++=320ex p ln ex p ln ex p ln ββθβ 利用RAW VOTE .1的数据重新估计以上方程，得到的估计方程为

计量经济学·多元线性回归模型

计量经济学·多元线性回归模型应用作业 1985~2014年中国GDP与进口、出口贸易总额的关系 一、概述 在当今市场上，一国的GDP与多个因素存在着紧密的联系，例如进口总额和出口总额等都是影响一国GDP 的重要因素。本次将以中国1985－2014年GDP和进口总额、出口总额两个因素因素的数据，通过建立计量经济模型来分析上述变量之间的关系，强调贸易对GDP 的重要性，从而促进国内生产总值的发展。 二、模型构建过程 ⒈变量的定义 解释变量：X1进口贸易总额，X2出口贸易总额被解释变量：Y国内生产总值 建立计量经济模型：解释原油产量与进口贸易总额、出口贸易总额之间的关系。 ⒉模型的数学形式 设定GDP与两个解释变量相关关系模型，样本回归模型为： ⒊数据的收集 该模型的构建过程中共有两个变量,分别是中国从1990－2006年民用汽车拥有量、电力产量、国内生产总值以及能源消费总量，因此为时间序列数据，最后一个即2006年的数据作为预测对比数据，收集的数据如下所示 时间国内生产总值(亿元) 出口总额(人民币亿 元) 进口总额(人民币亿 元) 1985年9039.9 808.9 1257.8 1986年10308.8 1082.1 1498.3 1987年12102.2 1470 1614.2 1988年15101.1 1766.7 2055.1 1989年17090.3 1956 2199.9 1990年18774.3 2985.8 2574.3 1991年21895.5 3827.1 3398.7 1992年27068.3 4676.3 4443.3 1993年35524.3 5284.8 5986.2 1994年48459.6 10421.8 9960.1 1995年61129.8 12451.8 11048.1 1996年71572.3 12576.4 11557.4 1997年79429.5 15160.7 11806.5 1998年84883.7 15223.6 11626.1 1999年90187.7 16159.8 13736.5 2000年99776.3 20634.4 18638.8 2001年110270.4 22024.4 20159.2 2002年121002 26947.9 24430.3 2003年136564.6 36287.9 34195.6 2004年160714.4 49103.3 46435.8 2005年185895.8 62648.1 54273.7

计量经济学习题第10章 联立方程模型

第10章联立方程模型 一、单选 1、如果联立方程中某个结构方程包含了所有的变量，则这个方程为（） A、恰好识别 B、过度识别 C、不可识别 D、可以识别 2、下面关于简化式模型的概念，不正确的是（） A、简化式方程的解释变量都是前定变量 B、简化式参数反映解释变量对被解释的变量的总影响 C、简化式参数是结构式参数的线性函数 D、简化式模型的经济含义不明确 3、对联立方程模型进行参数估计的方法可以分两类，即：( ) A、间接最小二乘法和系统估计法 B、单方程估计法和系统估计法 C、单方程估计法和二阶段最小二乘法 D、工具变量法和间接最小二乘法 4、在结构式模型中，其解释变量( ) A、都是前定变量 B、都是内生变量 C、可以内生变量也可以是前定变量 D、都是外生变量 5、如果某个结构式方程是过度识别的，则估计该方程参数的方法可用（） A、二阶段最小二乘法 B、间接最小二乘法 C、广义差分法 D、加权最小二乘法 6、当模型中第i个方程是不可识别的，则该模型是( ) A、可识别的 B、不可识别的 C、过度识别 D、恰好识别 7、结构式模型中的每一个方程都称为结构式方程，在结构方程中，解释变量可以是前定变量，也可以是( ) A、外生变量 B、滞后变量 C、内生变量 D、外生变量和内生变量 8. 在完备的结构式模型 A、Y t B.Y t – 1 C.I t D.G t 9. 在完备的结构式模型 A.方程1 B.方程2 C.方程3 D.方程1和2 10.联立方程模型中不属于随机方程的是（） A.行为方程 B.技术方程 C.制度方程 D.恒等式 11.结构式方程中的系数称为（） A.短期影响乘数 B.长期影响乘数 C.结构式参数 D.简化式参数 12.简化式参数反映对应的解释变量对被解释变量的 A.直接影响 B.间接影响 C.前两者之和 D.前两者之差 13.对于恰好识别方程，在简化式方程满足线性模型的基本假定的条件下，间接最小二乘估 计量具备（） A.精确性 B.无偏性 C.真实性 D.一致性 二、多选 1、当结构方程为恰好识别时，可选择的估计方法是（） A、最小二乘法 B、广义差分法 C、间接最小二乘法 D、二阶段最小二乘法 E、有限信息极大似然估计法 2、对联立方程模型参数的单方程估计法包括( ) A、工具变量法 B、间接最小二乘法 C、完全信息极大似然估计法 D、二阶段最小二乘法 E、三阶段最小二乘法

新《计量经济学》第6章 计量练习题

《计量经济学》第6章习题 一、单项选择题 1．当模型存在严重的多重共线性时，OLS 估计量将不具备（ ） A ．线性 B ．无偏性 C ．有效性 D ．一致性 2．如果每两个解释变量的简单相关系数比较高，大于（ ）时则可认为存在着较严重的多重共线性。 A ．0.5 B ．0.6 C ．0.7 D ．0.8 3．方差扩大因子VIF j 可用来度量多重共线性的严重程度，经验表明，VIF j （ ）时，说明解释变量与其余解释变量间有严重的多重共线性。 A ．小于5 B ．大于1 C ．小于1 D ．大于10 4．对于模型01122i i i i Y X X u βββ=+++，与r 23等于0相比，当r 23等于0.5时，3 ?β的方差将是原来的（ ） A ．2倍 B ．1.5倍 C ．1.33倍 D ．1.25倍 5．无多重共线性假定是假定各解释变量之间不存在（ ） A ．线性关系 B ．非线性关系 C ．自相关 D ．异方差 二、多项选择题 1．多重共线性包括（ ） A ．完全的多重共线性 B ．不完全的多重共线性 C ．解释变量间精确的线性关系 D ．解释变量间近似的线性关系 E ．非线性关系 2．多重共线性产生的经济背景主要由（ ） A ．经济变量之间具有共同变化趋势 B ．模型中包含滞后变量 C ．采用截面数据 D ．样本数据自身的原因 E ．模型设定误差 3．多重共线性检验的方法包括（ ） A ．简单相关系数检验法 B ．方差扩大因子法 C ．直观判断法 D ．逐步回归法 E ．DW 检验法 4．修正多重共线性的经验方法包括（ ） A ．剔除变量法 B ．增大样本容量 C ．变换模型形式 D ．截面数据与时间序列数据并用 E ．变量变换 5．严重的多重共线性常常会出现下列情形（ ） A ．适用OLS 得到的回归参数估计值不稳定 B ．回归系数的方差增大 C ．回归方程高度显著的情况下，有些回归系数通不过显著性检验 D ．回归系数的正负号得不到合理的经济解释 E ．预测精度降低 一、单项选择题 1.C 2.D 3.D 4.C 5.A 二、多项选择题 1.AB 2.ABCD 3.ABCD 4.ABCDE 5.ABCDE

计量经济学大作业

计量经济学大作业 ――税收影响因素的研究学号： 姓名： 专业：

税收影响因素的研究 摘要 本文研究的是税收影响因素模型，通过对1991-2010年税收规模资料的分析，以了解税收的结构、规模及演变的新特点，并探讨影响税收的各因素，运用Eviews软件对1991—2010的历史数据进行分析，并通过我国实际经济发展状况和政策导向运用此关系对以后情况进行预测。 关键词：税收财政支出 OLS 1 问题的提出 从进入21世纪以来，我国的经济发展面临着巨大的挑战与机遇，在新的经济背景下，基于知识和信息的产业发展迅速，全球一体化日渐深入，中国已是WTO的一员。新形势的经济发展是经济稳定和协调增长的结果，由于税收具有敛财与调控的重要功能，因而他在现实的经济发展中至始至终都发挥着非常重要的作用，所以研究影响我国税收收入的主要原因具有非常重要的作用。改革开放以来，中国经济高涨，对税收影响最大的当属财政支出。另外各种消费价格指数也是重要影响因素，而前人有对国内生产总值是否具有影响进行过实证分析。经济发展水平是制约税制结构的生产力要素，两者之间的相关程度较高。这种相关性主要表现为经济发展水平规定着税收参与社会产品分配的比例，决定着税制结构的选择。经济发展水平的差异通常以人均国内生产总值的高低来衡量。在人均国内生产总值不同的国家里，税收规模即税收占国内生产总值的比重是不一样的。以世界银行公布的1980年的调查材料为例，在人均国内生产总值260美元的低收入国家里，国内生产总值税收率为13.2%；人均国内生产总值为2000美元的中等收入国家，这一比率为23.3%；而在人均国内生产总值为1万美元的高收入国家，这一比例是28.1%。显然，一国国内生产总值税收率愈高，税负承受能力愈强，因而也为税制结构的调整提供了物质基础。本文站在前人的基础上，引用计量的方法，将三者综合起来对税收进行探讨，作者认为，在我国经济飞速发展的过程中，国内生产总值有了很大的增长，因而本文将国内生产总值引入该项目的实证研究分析。

计量经济学作业第5章(含答案)

计量经济学作业第5章（含答案）

、单项选择题 1 ?对于一个含有截距项的计量经济模型，若某定性因素有 D. m-k 2 ?在经济发展发生转折时期，可以通过引入虚拟变量方法来表示这种变化。例 如，研究中国城镇居民消费函数时。1991年前后，城镇居民商品性实际支出 丫 对实际可支配收入X 的回归关系明显不同。现以1991年为转折时期，设虚拟变 [1 1991# WS D =< 量 r [O f 1毀坪以前，数据散点图显示消费函数发生了结构性变化：基本 消费部分下降了，边际消费倾向变大了。贝U 城镇居民线性消费函数的理论方程 可以写作（ ） A. h 二几+耳扎+如）拓+斗 3. 对于有限分布滞后模型 在一定条件下，参数儿可近似用一个关于【的阿尔蒙多项式表示 ），其中多项式的阶数 m 必须满足（ ） A .障匚上 B . m k C . D .用上上 4. 对于有限分布滞后模型，解释变量的滞后长度每增加一期，可利用的样本数 据就会（ ） A.增加1个 B.减少1个 C.增加2个 D.减 少2个 5. 经济变量的时间序列数据大多存在序列相关性，在分布滞后模型中，这种序 列相关性就转化为（ ） A. m B. m-1 C. m+1 将其引入模型中，则需要引入虚拟变量个数为（ m 个互斥的类型，为 ） B. C. Y 讦 A+ +"0+ 斗 D.

A.异方差冋 题 B.多重 共线性问题

问题 6. 将一年四个季度对因变量的影响引入到模型中（含截 距项），则需要引入虚 拟变量的个数为（ ） A. 4 B. 3 C. 2 D. 1 7. 若 想考察某两个地区的平均消费水平是否存在显著差异，则下列那个模型比 较适合（丫代表消费支出；X 代表可支配收入；D 2、D 3表示虚拟变量） （） A.Yj"+陆+野 B . 二、多项选择题 1. 以下变量中可以作为解释变量的有 （ ） A.外生变量 B.滞后内生变量 C.虚 拟变量 D.先决变量 E.内生变量 2. 关于衣着消费支出模型为：h 吗+叩左+必史+勺3工』』+ "逅+色，其中 丫为衣着万面的年度支出；X 为收入， 1 女性 "i 大学毕业及以上 D = : D 3i =J o 男性, 3i 其他 则关于模型中的参数下列说法正确的是（ ） A. $表示在保持其他条件不变时，女性比男性在衣着消费支出方面多支出 （或少 支出）差额 B. 珂表示在保持其他条件不变时，大学毕业及以上比其他学历者在衣着消 费支 出方面多支出（或少支出）差额 C. 5表示在保持其他条件不变时，女性大学及以上文凭者比男性和大学以 下文凭 者在衣着消费支出方面多支出（或少支出）差额 D. 表示在保持其他条件不变时，女性比男性大学以下文凭者在衣着消 费支出方面多支出（或少支出）差额 E. 表示性别和学历两种属性变量对衣着消费支出的交互影响 、判断题 1 ?通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与样本容 C.序列相关性问题 D.设定误差 ￡ =坷++以叭JQ+舛 C. 】 D 丄吗皿吗+风+儿

第十章练习题参考解答

第十章练习题参考解答 练习题 10.1下表是某国的宏观经济数据（GDP——国内生产总值，单位：10亿美元；PDI——个人可支配收入，单位：10亿美元；PCE——个人消费支出，单位：10亿美元；利润——公司税后利润，单位：10亿美元；红利——公司净红利支出，单位：10亿美元）。 某国1980年到2001年宏观经济季度数据

（1）画出利润和红利的散点图，并直观地考察这两个时间序列是否是平稳的。 (2) 应用单位根检验分别检验两个时间序列是否是平稳的。 10.2下表数据是1970-1991年美国制造业固定厂房设备投资Y和销售量X，以10亿美元计价，且经过季节调整，根据该数据，判断厂房开支和销售量序列是否平稳？ 10.3 根据习题10.1的数据，回答如下问题： (1) 如果利润和红利时间序列并不是平稳的，而如果你以利润来回归红利，那么回归 的结果会是虚假的吗？为什么？你是如何判定的，说明必要的计算。 (2) 取利润和红利两个时间序列的一阶差分，确定一阶差分时间序列是否是平稳的。 10.4 从《中国统计年鉴》中取得1978年－2005年全国全社会固定资产投资额的时间序

列数据，检验其是否平稳，并确定其单整阶数。 10.5 下表是1978－2003年中国财政收入Y和税收X的数据（单位：亿元），判断lnY 和lnX的平稳性，如果是同阶单整的，检验它们之间是否存在协整关系，如果协整，则建立相应的协整模型。 （1）10.6下表是某地区消费模型建立所需的数据，对实际人均年消费支出C和人均年收人Y（单位：元）

分别取对数，得到lc ly 和： （2） 对lc ly 和进行平稳性检验。 （3） 用EG 两步检验法对lc ly 和进行协整性检验并建立误差修正模型。 分析该模型的经济意义。 练习题参考解答 练习题10.1参考解答 利润和红利的散点图如下： 从图中看出，利润和红利序列存在趋势，均值和方差不稳定，因此可能非平稳。下面用ADF 检验是否平稳。选择带截距和时间趋势的模型进行估计，结果如下：

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2010－2011第二学期 计量经济学大作业 大作业名称：2008年12月我国税收多因素分析 组长： 学号：00 姓名：专业：财政学 成员： 学号：00 姓名：专业：财政学 学号：00 姓名：专业：财政学 选课班级：A01 任课教师：徐晔成绩： 评语:__________________________________________________ 教师签名：批阅日期：

计量经济大作业要求如下： 目的要求: 1.熟练掌握计量经济学的主要理论与方法； 2.能够理论联系实际； 3.能够运用计量经济学软件Eviews进行计算和分析； 4.要求：word文档格式，内容四千字左右，并附数据。 内容： 1.确立问题： 选择一个经济预测问题或经济分析问题，根据一定的经济理论和实际经验分析所涉及的经济领域或经济系统中某一经济变量与其它一些（至少二个）经济变量之间的因果关系。 2.建立模型： 初步建立其多元线性回归模型，利用软件求解回归方程；进行经济意义检验、统计与经济计量检验，解决可能出现的违反基本假设的问题，最后确定回归方程。 3.提供图表： 给出说明该回归方程建立效果较好的必要的图表，如通过被解释变量的观察值曲线与拟合值曲线来比较其拟合效果。 4.实证分析： 利用回归方程的结果进行一定的经济预测或经济分析。 江西财经大学信息管理学院 计量经济学课程组 2011/2/19

2008年12月 我国税收多因素分析 【摘要】：本文主要分析税收收入与国民生产总值及进出口的关系，通过数据拟合模型，将几者之间的关系量化。 一、研究背景 税收是国家为了实现其职能，按照法定标准，无偿取得财政收入的一种手段，是国家凭借政治权力参与国民收入分配和再分配而形成的一种特定分配关系。是我们国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发展。税收收入的影响因素是来自于多方面的，如居民消费水平、城乡储蓄存款年末余额、财政支出总量以及国内生产总值等等。近年来，我国的税收增长远远快于GDP的增长速度，通过对税收增长的两个影响因素进行分析，从中找出对我国的税收增长影响最大的影响因素。 二、研究目的 税收是国家为了实现其职能，凭借政治权利，参与一部分社会产品或国民收入分配与再分配所进行的一系列经济活动。税收的课税权主体是国家，具体包括各级政府及其财税部门。税收活动的目的是为国家实现其职能服务的，这是所有国家爱税收的共性。 税收分配的对象是一部分社会产品或国民收入，可以是实物或货币，这反映出税收分配由实物形式向货币形式发展演变的过程。税收既是财政收入的支柱，又是宏观调控的杠杆。在国家的宏观调控体系中，税收是集经济、法律、行政手段于一身的重要工具，具有不可替代的作用，是国家职能实现不可缺少的手段。因此，分析税收收入，有助于正确把握宏观经济规律，有助于合理制定国家财政政策，从而起到维护国家、分配收入、配置资源、稳定经济的重要作用。 本文主要通过对国内生产总值和国内进出口总额两个因素进行多因素分析，并根据相关数据，建立模型，对此进行数量分析。在得到我国税收收入与各主要因素间的线性关系后，针对此模型分别对违背基本假设的三种情况进行假设检验和计量经济学检验，并对模型的估计结果进行分析。 我们建立税收收入模型的目的有以下三点： （1）结果分析，即对宏观经济变量之间的关系作定性的分析； （2）预测未来，即预测未来税收收入的总量及规模； （3）政策评价，利用模型对各种政策方案进行分析和比较。 在实际经济系统税收收入的实现过程中，税收收入受到经济增长、GDP总量及结构、进出口总额以及税收政策与制度等因素的影响。而由经济增长转换为税收的增长还要经过政策性和实施性两次漏出，如下图： GDP分解： GDP(C+V+M) →可征税GDP(V+M) →应税GDP →税收 ↓↓↓税收漏出：不可征税GDP（C）政策性漏出实施性漏出 ↓↓税收政策及制度：税制不完善税收征管不力税收经济生活受制于国家政策，国家政策会因税收经济现状而处于部分调整中，这种调整主要是指税收经济的动荡对整体宏观经济造成的消极影响会促使国家为稳定经济采取相应措施。

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