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

协方差为负，那么的过高估计意味着

的过低估计。

相关系数

2-t屈指一算法则:如果自由度>=20且显著水平定为0.05，则只要t统计量大于2，就可拒绝“零”假设(单尾)

P值被定义为一个虚拟假设可被拒绝的最低显著水平

三变量模型的符号与假定：

干扰项零均值

无序列相关

同方差性

干扰项与每一X变量之间都有零协方差

无设定偏误

无多重共线性

OLS估计量的性质：

1。三变量回归线通过Y、X2、X3的均值

2。估计的Y的均值等于真实Y的均值

3。残差和等于残差的均值

4。残差与X2、X3,Y的估计值均不相关

5。自变量X2和X3的相关系数朝着1增大，估计系数的方差越大(同样也随的增大而增大)

6。在经典线性模型的假定下，可以证明偏回归系数的OLS估计量是BLUE

多变量回归的假设检验总论

1。检验关于个别偏回归系数的假设（t检验）

2。检验所估计的多变量回归模型的总显著性（F检验）

3。检验两个或多个系数是否相等（t检验）

4。检验诸回归系数是否满足某种线性约束条件（t检验）

5。检验所估计的回归模型在时间上或在不同横截面单元上的稳定性（邹检验）

6。检验回归模型的函数形式

多重共线性的侦察

出现多重共线性的一些规则可供参考：

1。R平方值高而显著的t比率少

2。回归元之间有高度的两两相关，但在多变量模型中，简单相关系数只是多重共线性存在的充分而非必要条件

3。检查偏相关（一种辅助手段）

4。特征值(eigenvalues，自变量的交叉乘积矩阵X`X)和病态指数(condition index)

如果CI在10与30之间，就算有中强度的多重共线性，而如果CI在30之上，就算有严重多重共线性

5。方差膨胀因子VIF，当VIF超过10时，我们说该变量是高度共线的

多重共线性的补救措施

2。剔除变量

但要注意设定偏误问题，有时医治也许比疾病糟糕

3。变量代换（一次差分形式）

4。补充新数据

换一个样本或是增加新数据一般能减轻多重共线性的症状

5。其他方法，如因子分析法、脊回归法

异方差性

异方差性的性质：假定4指明给定自变量的干扰项的方差是一个常数，即同方差性（homoscedasticity)，意谓等同的（homo)分散程度（scedasticity)，但如果方差不等，即为异方差性问题。

异方差的侦察

正式方法：

1。帕克检验：提出是解释变量X的某个函数从而把图解法公式化。

2。格莱泽(Glejser)检验:原理上类似帕克检验。

3。斯皮尔曼（Spearman)的等级相关检验：从排序的角度来定义残差与X之间的相关性。4。戈德菲尔德－匡特检验（适用于和回归模型中解释变量之一有正向关系的情形）

步骤1：从最小X值开始，按X值的大小顺序将观测值排列

步骤2：略去居中的C个观测值，其中C是预定的，并将其余（n-c)个观测值分成两组，每组（n-c)/2个

步骤3：分别对前后两段回归，得RSS1和RSS2

步骤4：计算比率：F＝(RSS2/df)/(RSS1/df)

如果F值大于选定显著性水平的临界F值，则拒绝同方差性假设。

5、怀特（White)的一般异方差检验

步骤1：对给定的数据，估计并获得残差

步骤2：做如下辅助回归：

步骤3：在无异方差性的虚拟假设下，可以证明，

步骤4：如果算得的值超过选定显著性水平的临界值，结论就是有异方差性

异方差的补救措施

1。当已知时，用加权最小二乘法

2。当未知时，列出怀特程序（White option)估计量，但要注意这仅限于大样本的前提3。异方差性假定下的变量变换

假定1：误差方差正比于

假定2：误差方差正比于

假定3：误差方差正比于Y均值的平方

4。对数变换

自相关可定义为按时间或空间排序的观测值序列的成员之间的相关。即违反干扰项之间无自相关的假设。（从回归模型的因变量角度）

自相关(autocorrelation）与序列相关(serial correlation)的区别：变量本身与不同变量的区别侦察自相关3

D-W检验的基本假定：

1。回归含有截距项，X非随机或在重复抽样中固定

2。干扰项是按一阶自回归模型产生的

3。回归模型不把滞后因变量当作解释变量

4。没有缺失数据

D-W检验：

步骤1：做OLS回归并取残差

步骤2：计算d

步骤3：对给定样本大小和给定的解释变量个数找出临界d L和d U值。

步骤4：比对决策规则

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 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。

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 。

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

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(李子奈第4版)数据表(全)

计量经济学（第4版）数据表 表2.1.1 某社区家庭每月收入与消费支出统计表 每月家庭可支配收入X （元） 800 1100 1400 1700 2000 2300 2600 2900 3200 3500 每 月 家 庭 消 费 支 出 Y （元） 561 638 869 1023 1254 1408 1650 1969 2090 2299 594 748 913 1100 1309 1452 1738 1991 2134 2321 627 814 924 1144 1364 1551 1749 2046 2178 2530 638 847 979 1155 1397 1595 1804 2068 2266 2629 935 1012 1210 1408 1650 1848 2101 2354 2860 968 1045 1243 1474 1672 1881 2189 2486 2871 1078 1254 1496 1683 1925 2233 2552 1122 1298 1496 1716 1969 2244 2585 1155 1331 1562 1749 2013 2299 2640 1188 1364 1573 1771 2035 2310 1210 1408 1606 1804 2101 1430 1650 1870 2112 1485 1716 1947 2200 2002 共计 2420 4950 11495 16445 19305 23870 25025 21450 21285 15510 表2.3.1 参数估计的计算表 i X i Y i x i y i i y x 2i x 2i y 2i X 2i Y 1 800 638 -1350 -945 892836 640000 407044 2 1100 935 -1050 -648 680295 419774 874225 3 1400 1155 -750 -428 320925 562500 183098 4 1700 1254 -450 -329 14800 5 202500 108175 5 2000 1408 -150 -175 26235 22500 30590 6 2300 1650 150 6 7 10065 22500 4502 7 2600 1925 450 342 153945 202500 117032 8 2900 2068 750 485 363825 562500 235322 9 3200 2266 1050 683 717255 466626 10 3500 2530 1350 947 896998 求和 21500 15829 平均 2150 1583