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第四章计量经济学答案

第四章一元线性回归

第一部分学习目的和要求

本章主要介绍一元线性回归模型、回归系数的确定和回归方程的有效性检验方法。回归方程的有效性检验方法包括方差分析法、t检验方法和相关性系数检验方法。本章还介绍了如何应用线性模型来建立预测和控制。需要掌握和理解以下问题：

1 一元线性回归模型

2 最小二乘方法

3 一元线性回归的假设条件

4 方差分析方法

5 t检验方法

6 相关系数检验方法

7 参数的区间估计

8 应用线性回归方程控制与预测

9 线性回归方程的经济解释

第二部分练习题

一、术语解释

1 解释变量

2 被解释变量

3 线性回归模型

4 最小二乘法

5 方差分析

6 参数估计

7 控制

8 预测

二、填空

ξ，目的在于使模型更1 在经济计量模型中引入反映（）因素影响的随机扰动项

符合（）活动。

2 在经济计量模型中引入随机扰动项的理由可以归纳为如下几条：（1）因为人的行为的（）、社会环境与自然环境的（）决定了经济变量本身的（）；（２）建立模型时其他被省略的经济因素的影响都归入了（）中；（３）在模型估计时，（）与归并误差也归入随机扰动项中；（4）由于我们认识的不足，错误的设定了（）与（）之间的数学形式，例如将非线性的函数形式设定为线性的函数形式，由此产生的误差也包含在随机扰动项中了。

3 （）是因变量离差平方和，它度量因变量的总变动。就因变量总变动的变异来源看，它由两部分因素所组成。一个是自变量，另一个是除自变量以外的其他因素。（）是拟合值的离散程度的度量。它是由自变量的变化引起的因变量的变化，或称自变量对因变量变化的贡献。（）是度量实际值与拟合值之间的差异，它是由自变量以外的其他因素所致，它又叫残差或剩余。

4 回归方程中的回归系数是自变量对因变量的（）。某自变量回归系数β的意义，指

的是该自变量变化一个单位引起因变量平均变化（）个单位。 5 模型线性的含义，就变量而言，指的是回归模型中变量的（）；就参数而言，指的是回归模型中的参数的（）；通常线性回归模型的线性含义是就（）而言的。 6 样本观察值与回归方程理论值之间的偏差，称为（），我们用残差估计线性模型中的（）。三、简答题

1 在线性回归方程中，“线性”二字如何理解？

2 用最小二乘法求线性回归方程系数的意义是什么？

3 一元线性回归方程的基本假设条件是什么？

4 方差分析方法把数据总的平方和分解成为两部分的意义是什么？

5 试叙述t 检验法与相关系数检验法之间的联系。

6 应用线性回归方程控制和预测的思想。

7 线性回归方程无效的原因是什么？

8 回归分析中的随机误差项i ε有什么作用？它与残差项t e 有何区别？

9 判断如下模型，哪些是线性模型，哪些不是。以及它们经过怎样的变化能够变成线性模型？模型描述性名称

121

.i i i a Y X ββε??

=++

???

倒数 12.ln i i i b Y X ββε=++ 半对数 12.ln i i i c Y X ββε=++ 反半对数 12.

ln ln ln i i i c Y X ββε=++ 对数或双对数

121.

ln i i i c Y X ββε??

=-+ ???

对数倒数

10 如下模型是线性回归模型吗？并说出原因。

12.i i X i a Y e ββε++=

121.1i i

i X b Y e ββε++=

121.ln i i i c Y X ββε??

=++ ???

()

2211.(0.5)i X i i d Y e

βββε--=+-+

12.i i i e Y X ββε=++

四计算题

1 给定如下表第一列的假设，说明第二列中的假定是与之等效的。

关于经典模型的假设

共四个等级）、GMAT分数以及每年学费的数据。

a. 用双变量回归模型分析GPA是否对ASP有影响？

b.用合适的回归模型分析GMAT分数是否与ASP有关系？

c.每年的学费与ASP有关吗？你是如何知道的？如果两变量之间正相关，是否意味着进到最高费用的商业学校是有利的。

d.你同意高学费的商业学校意味着高质量的MBA成绩吗？为什么？

3 你的朋友将不同年度的债券价格作为该年利率（在相等的风险水平下）的函数，估计出的简单方程如下：

?101.40 4.78i i

Y X =- 其中：?i

Y ＝第i 年美国政府债券价格（每100美元债券） i X ＝第i 年联邦资金利率（按百分比）

请回答以下问题：

（1）解释两个所估系数的意义。所估的符号与你所期望的符号一样吗？

（2）为何方程左边的变量是?i

Y 而不是Y ？（3）你朋友在估计的方程中是否遗漏了随机误差项？

（4）此方程的经济意义是什么？对此模型你有何评论？（提示：联邦资金利率是一

种适用于银行间隔夜持有款项的利率）

（1）试建立Y 与X 之间的样本回归方程。

（2）预测收入为6000元这类家庭的平均消费支出（显著性水平0.05α=）（3）以95％的概率预测某个收入为6000元的家庭的消费支出。

（1）试建立样本回归方程，并在5％的水平下进行显著性检验。（2）求简单相关系数。

（3）如果0X ＝200千克，以90％的概率对()0E Y 和0Y 进行预测。

6 下表给出了1977－1991年期间美国的黄金价格、消费者指数和纽约股票交易所指数数据。

a. 在同一散布图中描绘黄金价格，CPI 和NYSE 指数。

b. 一种投资，如果它的价格和（或）回报率至少赶得上通货膨胀，就被认为是（对通

货膨胀）保值（能抵御通货膨胀）的。为检验这一假设：投资是保值的，假定a 中的散点图表明拟合以下模型是最适宜的：

1212t i i t i i

CPI NYSE CPI ββεββε=++=++黄金价格指数

a. 将当年美元和不变（即1992年）美元数据对时间描图。

b. 用Y 表示GDP ，X 表示时间（按年历从1代表1959，2代表1960开始，直至39代表

1997）。看以下模型是否适合GDP 数据：12t t t Y X ββε=++ 试用当年美元和不变美元两种数据分别估计此模型。 c. 你会怎样解释2β？

d. 如果用当年美元估计2β和不变美元GDP 估计的有所不同，你会怎样解释这个差距？

e. 从你计算的结果，你能对样本时期美国通货膨胀的性质得出什么评论？

第三部分参考答案一、术语解释

1 解释变量：也称自变量，是在模型中对被解释变量起解释作用的变量。如模型

t t t y x αβε=++中的t x 。

2 被解释变量：也称因变量，在模型中假设其变动由解释变量引起，对解释变量起依存关系。如模型t t t y x αβε=++中的t y 。

3 线性回归模型：是相对于模型的参数而言的，即对于其参数是一次的。对于变量而言，模型可以是线性的，也可能不是线性的。

4 最小二乘法：普通最小二乘法归功于德国数学家高斯，在一定假设下，最小二乘法有一系列非常令人向往的统计性质，是回归中较常用的一种方法。如，对模型t t t

y x αβε=++

（ t t

y x αβ=+）而言，通过使得统计量 ()

t t Q y y =-∑最小而求得参数 α、 β。 5 方差分析：通过分析总离差平方和()

S y y =-∑与回归平方和 (

)

t S y y =

-∑、剩

余平方和 (

)

t t S y y =

-∑的数值，及相互之间的数量关系，来分析变量之间的关系和回

归模型。

6 参数估计：选定模型，根据解释变量和被解释变量的数据，使用一定的估计方法得出模型中的未知参数，称为参数估计。

7 控制：是预测的反问题，即要求观察值在某个区间()

12,y y 取值时，解释变量t x 应控制在

什么范围。

8 预测：根据回归模型和已估计出的参数，在给定解释变量t x 时，预测被解释变量t y 的取值或取值范围。二、填空题

1 不确定性；客观经济。

2 随机性；随机性；随机性；随机扰动项；测量误差；被解释变量；解释变量。

3 总离差平方和；回归平方和；残差平方和。

4 净影响；β。

5 指数是一次；指数是一次；参数。

6 残差；随机扰动项。三、简答题

1答：在线性回归方程中，“线性”二字指的是方程对参数而言是线性的的，即参数的次数为一次。对于变量而言，模型可以是线性的，也可能不是线性的。

2答：最小二乘法归功于德国数学家高斯，在一定假设下，最小二乘法有一系列非常令人向

往的统计性质，是回归中较常用的一种方法。如，对模型t t t y x αβε=++（ t t

y x αβ=+）而言，通过使得统计量 (

t t

Q y y =

-∑最小而求得参数 α

、 β。最小二乘法使得回归的

参差平方和尽可能的小，即总体上来说，t y 与

t y 的偏差最小。在满足一定的条件下，最小二乘法具有最优线性无偏估计量的性质（BLUE ）。

3答：假设1，随即误差项t ε的均值为0，方差为2

σ，且服从正态分布。即()

20,t N εσ

假设2，随即误差项

123,,,n εεεε 之间是两两不相关的。即()cov ,0i j εε=

由于正态分布的随即变量不相关与独立是等价的，因此改假设实际上表示各随机变量误差项相互独立。

假设3，随机误差项与解释变量X 之间不相关，即

()cov ,0

1,2,t t x t n ε==

实际上，如果X 是可观察或可控制变量，则它就不是随机变量，因此改条件一定成立。

4答：方差分析通过分析总离差平方和()

S y y =-∑与回归平方和 (

)

t S y y =

-∑、

剩余平方和 (

)

t t S y y =

-∑的数值，及相互之间的数量关系，来分析变量之间的关系和

回归模型。通过方差分析，我们可以判断线性回归方程的好坏。我们可以知道总离差平方和()

t S y y =-∑的构成情况，

回归平方和 (

)

t S y y =-∑反映由于x 与y 之间的线性关系而引起的回归值的离散程度，而剩余平方和 ()

t t S y y =

-∑则反映了除x 与y 之间的

线性关系以外引起数据y 波动的因素，这种波动性实际上是由于观测误差等随机因素引起的。这样，我们就通过平方和的分解把引起数据y 波动的两种原因在数值上分开了。

5答：t 检验的思路，若线性假设符合实际，那么b 不应该为零。否则，若b=0，那么y 就

不依赖于x 了。因此，我们需要检验假设：01:0

:0H b H b =≠，通过计算t 统计量

t =及相应的临界值得出拒绝域。当假设0:0H b =被拒绝时，我们认为线性回归效果是显著的；反之，则认为线性回归效果不显著。

相关系数检验法主要是通过由数据观测值计算出的样本相关系数xy L r =

系数xy ρ的估计值，通过xy r 的大小来判断x 与y 之间线性关系的密切程度。因此，我们需要检验假设：

01:0:0

H H ρρ=≠

，通过计算检验统计量r t =

，及相应的临界值得出拒绝域。

对于一元线性回归方程而言，有

b r = ，所以对于一元线性回归方程而言，t 检

验中的假设0:0H b =等价于相关系数中的假设0:0H ρ=。

6答：预测：根据回归模型和已估计出的参数，在给定解释变量t x 时，预测被解释变量t y 的取值或取值范围。即，已知自变量的取值，求因变量的取值或取值范围。

控制：是预测的反问题，即要求观察值在某个区间()

12,y y 取值时，解释变量t x 应控制在

什么范围。

7答：①影响y 取值的，除x 外，还有其他不可忽略的因素。 ②y 与x 的关系不是线性的，它们存在其他关系。 ③y 与x 不存在关系。

8答：一个回归模型永远也不可能对现实做出完全准确的描述。因此，回归子的实际值与从选择的模型中估计出来的值之间必定不同。二者之差就简单的归纳为随机误差项。而参差是指样本的随机误差项。

9答：模型a 、b 、c 和e 都是线性（于参数的）回归模型。如果我们另1ln αβ=，则模型d 也是线性的。

10答：(a)通过取自然对数，我们发现12ln i i i Y X ββε=++，便成为一个线性回归模型。 (b)如下被称为logit 变换的变换使得模型成为一个线性回归模型：

()12ln 1i i i i i Y Y X ββε-=++????

(c)线性回归模型 (d)非线性回归模型

(e)因为2β的幂指数是3，所以不是线性回归模型。四、计算题

1解：（1）12i i i Y X ββε=++，因此

()()

()121212i i i i i i i i i

E Y X E X X X E X X ββεββεββ=++=++=+ 因为β为常数而X 为非随机的。（2）假定对所有的(),i j

i j ≠都有()cov ,0

i j i j εε=≠，于是

()()(){}

cov ,i j i i j j Y Y E Y E Y Y E Y ??=--??????

()

i j E εε= 利用（1）中的结论 ()()

i j E E εε= 根据假定误差项不相关

0= 根据假定每个i ε的均值都为零。

（3）给定()

var i i X εσ=，于是根据假定有

()()()()2

var var i i i i i i i Y X E Y E Y E X εεσ=-===????

2解：a. 回归结果为

Dependent Variable: ASP Method: Least Squares Date: 07/23/06 Time: 15:47 Sample: 1 30

C -273722.5 85758.31 -3.191790 0.0035 R-squared

0.362447 Mean dependent var 68260.00

Adjusted R-squared 0.339677 S.D. dependent var 18187.78

S.E. of regression 14779.44 Akaike info criterion 22.10420

Sum squared resid 6.12E+09 Schwarz criterion 22.19762

Log likelihood -329.5630 F-statistic 15.91789

Durbin-Watson stat 1.006276 Prob(F-statistic) 0.000432

因为估计的GPA的系数是统计显著的，所以它对ASP有正的影响。

b. 回归结果为：

Dependent Variable: ASP

Method: Least Squares

Date: 07/23/06 Time: 15:49

Sample: 1 30

Included observations: 30

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -332306.8 47572.09 -6.985332 0.0000

GMAT 641.6598 76.15036 8.426222 0.0000

R-squared 0.717175 Mean dependent var 68260.00

Adjusted R-squared 0.707074 S.D. dependent var 18187.78

S.E. of regression 9843.701 Akaike info criterion 21.29139

Sum squared resid 2.71E+09 Schwarz criterion 21.38480

Log likelihood -317.3709 F-statistic 71.00122

Durbin-Watson stat 1.128809 Prob(F-statistic) 0.000000

显著的正相关。

c. 回归模型为：

Dependent Variable: ASP

Method: Least Squares

Date: 07/23/06 Time: 15:51

Sample: 1 30

C 22789.94 9769.655 2.332728 0.0271

R-squared 0.452901 Mean dependent var 68260.00

Adjusted R-squared 0.433362 S.D. dependent var 18187.78

S.E. of regression 13690.92 Akaike info criterion 21.95119

Sum squared resid 5.25E+09 Schwarz criterion 22.04461

Log likelihood -327.2679 F-statistic 23.17903

Durbin-Watson stat 1.123432 Prob(F-statistic) 0.000046

每年的学费与ASP显著正相关。

从回归方程看，学费高，ASP就高。但因为影响ASP变动的因素还很多，所以不是绝对的。

d. 因为

Dependent Variable: GPA

Method: Least Squares

Date: 07/23/06 Time: 15:54 Sample: 1 30

Included observations: 30

C 3.145781 0.072667 43.29060 0.0000 XUEFEI

6.28E-06

4.10E-06

1.531043

0.1370 R-squared

0.077250 Mean dependent var 3.253333 Adjusted R-squared 0.044295 S.D. dependent var 0.104166 S.E. of regression 0.101833 Akaike info criterion -1.666626 Sum squared resid 0.290359 Schwarz criterion -1.573213 Log likelihood 26.99939 F-statistic 2.344093 Durbin-Watson stat

1.706068 Prob(F-statistic)

0.136980

Dependent Variable: GMAT Method: Least Squares Date: 07/23/06 Time: 15:55 Sample: 1 30

C 570.1407 13.85373 41.15430 0.0000 R-squared

0.368424 Mean dependent var 624.2667 Adjusted R-squared 0.345868 S.D. dependent var 24.00421 S.E. of regression 19.41423 Akaike info criterion 8.834230 Sum squared resid 10553.55 Schwarz criterion 8.927644 Log likelihood -130.5135 F-statistic 16.33355 所以，高学费的商业学校意味着较高的GMAT 成绩，因为GMA T 与学费显著正相关。因为成绩与学费不是显著相关的，所以，高学费的学校并不意味着较高的GPA 成绩。

3解：(1) 101.40是常数项的估计值，它是当联邦资金利率为零时的债券价格的估值。但由于联邦资金利率通常不为零，此解释意义不大。－4.78是斜率系数的估值，它告诉我们当联邦资金利率变化一单位（一个百分点）时债券价格变化多少。斜率系数估值的符号与预期一致；当利率上升时，现有债券的价格会下降。我们通常对常数项不作假定。（2）原方程可等价地描述为：

101.40 4.78i i t Y X ξ=-+

（3）误差项是不可观察的，不应被包括在我们用于实际计算?i

Y 的样本方程中。此问题被重新表述为：问方程中为什么没有包括余项，则回答与（2）相同）

（4）若联邦资金利率上升一个百分点，债券价格将下降4.78美元。可能的评论是： ①当解释长期资产的价值时，应使用的合适利率是长期利率而不是短期利率。 ②另外，可能有除利率之外的更多的解释变量

③给定资本市场对利率变化的反应程度，则采用按月的数据集将给相同的年数提供更多的观察值。（因而拟合优度更好）。 4解：

（1）把上述数据导入eviews ，进行回归得到：

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 380.5269 212.3630 1.791870 0.1109 X

0.484532 0.032382

14.96298

0.0000

所以样本回归方程为：?380.52690.484532i i

Y X =+ （2）这是求()0E Y 。

06000X = 5400X =

1.3848*10t

x =∑ 381.0639S = 10n = 0.05α= 0.025(8) 2.306

t = 0

?380.526860.4845321*60003287.719Y =+=

122.0593=== 5解：

（1）把数据导入eviews ，进行回归得如下结果： Dependent Variable: Y

Method: Least Squares Date: 07/03/06 Time: 14:58 Sample: 1985 2002 Included observations: 18

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -3395.318 614.4268 -5.525992 0.0000 X

93.68779

7.486615

12.51404

0.0000

R-squared

0.907301 Mean dependent var 3913.111 Adjusted R-squared 0.901507 S.D. dependent var 2580.713 S.E. of regression 809.9203 Akaike info criterion 16.33619 Sum squared resid 10495534 Schwarz criterion 16.43512 Log likelihood -145.0257 F-statistic 156.6012 Durbin-Watson stat

0.554006 Prob(F-statistic)

0.000000

查表得0.025(16) 2.12012.51t =<，所以拒绝0H (2)r=0.9525

(3) ()013713.1516971.33E Y <<

6解，(a)

100200300400500600700777879808182838485868788899091

这些变量相对于时间都有上升趋势；黄金的波动价格较大。 (b) 如果假设正确，我们将预期21β≥

Dependent Variable: HUANGJIN Method: Least Squares Date: 07/23/06 Time: 10:59 Sample: 1977 1991 Included observations: 15

C 186.1833 125.4039 1.484670 0.1615 CPI

1.841993

1.215080

1.515944

0.1535 R-squared

0.150220 Mean dependent var 371.8193 Adjusted R-squared 0.084853 S.D. dependent var 109.4400 S.E. of regression 104.6939 Akaike info criterion 12.26353 Sum squared resid 142490.7 Schwarz criterion 12.35793 Log likelihood -89.97644 F-statistic 2.298085 Durbin-Watson stat

1.076961 Prob(F-statistic)

0.153467

所以，186.183 1.842t t CPI =+黄金价格 NYSE 对CPI 做回归得到如下表格

Dependent Variable: NYSE Method: Least Squares Date: 07/23/06 Time: 11:03 Sample: 1977 1991 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -102.0606 23.76678 -4.294252 0.0009 CPI

2.129443

0.230284

9.247018

0.0000 R-squared

0.868030 Mean dependent var 112.5447 Adjusted R-squared

0.857879 S.D. dependent var

52.63217

S.E. of regression 19.84180 Akaike info criterion 8.937024 Sum squared resid 5118.059 Schwarz criterion 9.031431 Log likelihood -65.02768 F-statistic 85.50734 所以，102.061 2.129t i NYSE CPI =-+指数

从以上回归我们可知，股票市场比黄金更能够针对通货膨胀进行保值。如果我们对黄金价格方程的斜率系数进行显著性检验，其在统计上是不显著的。 7 解：（a ）

2000

4000

6000

8000

10000

7580

8590

(b)名义GDP 回归得：

Dependent Variable: NGDP Method: Least Squares Date: 07/23/06 Time: 14:38 Sample: 1959 1997 C -987.1036 212.6821 -4.641216 0.0000 R-squared

0.927748 Mean dependent var 3052.931 Adjusted R-squared 0.925796 S.D. dependent var 2391.177 S.E. of regression 651.3681 Akaike info criterion 15.84595 Sum squared resid 15698376 Schwarz criterion 15.93126 Log likelihood -306.9960 F-statistic 475.0990 Durbin-Watson stat

0.040161 Prob(F-statistic)

0.000000

实际GDP 回归得：

Dependent Variable: RGDP Method: Least Squares Date: 07/23/06 Time: 14:39 Sample: 1959 1997 Included observations: 39

C 1907.715 45.13298 42.26875 0.0000

R-squared 0.991445 Mean dependent var 4483.354

Adjusted R-squared 0.991214 S.D. dependent var 1474.662

S.E. of regression 138.2259 Akaike info criterion 12.74558

Sum squared resid 706937.3 Schwarz criterion 12.83089

Log likelihood -246.5387 F-statistic 4288.031

（c）这里的斜率给出了每期GDP的变化率。

（d）二者之差代表了通货膨胀。

（e）如图和回归结果所示，名义GDP比实际GDP增长更快表明，通货膨胀在上升。

计量经济学(庞浩)第五章练习题参考解答

第五章练习题参考解答练习题 5.1 设消费函数为 i i i i u X X Y +++=33221βββ 式中，i Y 为消费支出；i X 2为个人可支配收入；i X 3为个人的流动资产；i u 为随机误差项，并且2 22)(,0)(i i i X u Var u E σ==（其中2 σ为常数）。试回答以下问题： (1)选用适当的变换修正异方差，要求写出变换过程； (2)写出修正异方差后的参数估计量的表达式。 5.2 根据本章第四节的对数变换，我们知道对变量取对数通常能降低异方差性，但须对这种模型的随机误差项的性质给予足够的关注。例如，设模型为u X Y 21β β=，对该模型中的变量取对数后得如下形式 u X Y ln ln ln ln 21++=ββ (1)如果u ln 要有零期望值，u 的分布应该是什么？ (2)如果1)(=u E ，会不会0)(ln =u E ？为什么？ (3)如果)(ln u E 不为零，怎样才能使它等于零？ 5.3 由表中给出消费Y 与收入X 的数据，试根据所给数据资料完成以下问题：（1）估计回归模型u X Y ++=21ββ中的未知参数1β和2β，并写出样本回归模型的书写格式；（2）试用Goldfeld-Quandt 法和White 法检验模型的异方差性；（3）选用合适的方法修正异方差。 Y X Y X Y X 55 80 152 220 95 140 65 100 144 210 108 145 70 85 175 245 113 150 80 110 180 260 110 160

79120135190125165 84115140205115180 98130178265130185 95140191270135190 90125137230120200 7590189250140205 741055580140210 1101607085152220 1131507590140225 12516565100137230 10814574105145240 11518080110175245 14022584115189250 12020079120180260 14524090125178265 13018598130191270 5.4由表中给出1985年我国北方几个省市农业总产值，农用化肥量、农用水利、农业劳动力、每日生产性固定生产原值以及农机动力数据，要求：（1）试建立我国北方地区农业产出线性模型；（2）选用适当的方法检验模型中是否存在异方差；（3）如果存在异方差，采用适当的方法加以修正。地区农业总产值农业劳动力灌溉面积化肥用量户均固定农机动力（亿元）（万人）（万公顷）(万吨）资产（元）（万马力）北京19.6490.133.847.5394.3435.3天津14.495.234.95 3.9567.5450.7河北149.91639 .0357.2692.4706.892712.6山西55.07562.6107.931.4856.371118.5内蒙古60.85462.996.4915.41282.81641.7辽宁87.48588.972.461.6844.741129.6吉林73.81399.769.6336.92576.81647.6黑龙江104.51425.367.9525.81237.161305.8山东276.552365.6456.55152.35812.023127.9河南200.022557.5318.99127.9754.782134.5陕西68.18884.2117.936.1607.41764 新疆49.12256.1260.4615.11143.67523.3 5.5表中的数据是美国1988研究与开发（R&D）支出费用（Y）与不同部门产品销售量

计量经济学习题第2章-一元线性回归模型

第2章一元线性回归模型一、单项选择题 1、变量之间的关系可以分为两大类__________。 A 函数关系与相关关系 B 线性相关关系和非线性相关关系 C 正相关关系和负相关关系 D 简单相关关系和复杂相关关系 2、相关关系是指__________。 A 变量间的非独立关系 B 变量间的因果关系 C 变量间的函数关系 D 变量间不确定性的依存关系 3、进行相关分析时的两个变量__________。 A 都是随机变量 B 都不是随机变量 C 一个是随机变量，一个不是随机变量 D 随机的或非随机都可以 4、表示x 和y 之间真实线性关系的是__________。 A 01???t t Y X ββ=+ B 01()t t E Y X ββ=+ C 01t t t Y X u ββ=++ D 01t t Y X ββ=+ 5、参数β的估计量?β 具备有效性是指__________。 A ?var ()=0β B ?var ()β为最小 C ?()0β β－＝ D ?()ββ－为最小 6、对于01??i i i Y X e ββ=++，以σ?表示估计标准误差，Y ?表示回归值，则__________。 A i i ??0Y Y 0σ∑ ＝时，（－）＝ B 2 i i ??0Y Y σ∑＝时，（－）＝0 C i i ??0Y Y σ∑＝时，（－）为最小 D 2 i i ??0Y Y σ∑＝时，（－）为最小 7、设样本回归模型为i 01i i ??Y =X +e ββ+，则普通最小二乘法确定的i ?β的公式中，错误的是__________。 A ()() () i i 1 2 i X X Y -Y ?X X β--∑∑＝ B ()i i i i 1 2 2 i i n X Y -X Y ?n X -X β ∑∑∑∑∑＝ C i i 1 2 2 i X Y -nXY ?X -nX β ∑∑＝ D i i i i 1 2x n X Y -X Y ?β σ ∑∑∑＝ 8、对于i 01i i ??Y =X +e ββ+，以?σ表示估计标准误差，r 表示相关系数，则有__________。 A ?0r=1σ ＝时， B ?0r=-1σ ＝时， C ?0r=0σ ＝时， D ?0r=1r=-1σ ＝时，或 9、产量（X ，台）与单位产品成本（Y ，元/台）之间的回归方程为?Y 356 1.5X -＝，这说明__________。 A 产量每增加一台，单位产品成本增加356元 B 产量每增加一台，单位产品成本减少1.5元 C 产量每增加一台，单位产品成本平均增加356元 D 产量每增加一台，单位产品成本平均减少1.5元

计量经济学作业第5章(含答案)

第5章习题一、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m个互斥的类型，为将其引入模型中，则需要引入虚拟变量个数为（） A. m B. m-1 C. m+1 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Y 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，设虚拟变量，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。则城镇居民线性消费函数的理论方程可以写作（） A. B. C. D. 3．对于有限分布滞后模型在一定条件下，参数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． B． C． D． 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．异方差问题 B. 多重共线性问题

C．序列相关性问题 D. 设定误差问题 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（Y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. B. C. D. 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：，其中 Y i 为衣着方面的年度支出；X i 为收入， ? ? ? =女性男性 1 2i D； ? ? ? =大学毕业及以上其他 1 3i D 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.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.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三、判断题

计量经济学第二章主要公式

第二章主要公式资料地址：https://www.wendangku.net/doc/6b15158005.html,/jl 1、回归模型概述（1）相关分析与回归分析经济变量之间的关系：函数关系、相关关系相关关系：单相关和复相关，完全相关、不完全相关和不相关，正相关与负相关，线性相关和负相关，线性相关和非线性相关。相关分析： ——总体相关系数XY ρ= ——样本相关系数()() n i i XY X X Y Y r --= ∑ ——多个变量之间的相关程度可用复相关系数和偏相关系数度量回归分析：相关关系 + 因果关系（2）随机误差项：含有随机误差项是计量经济学模型与数理经济学模型的一大区别。（3）总体回归模型总体回归曲线：给定解释变量条件下被解释变量的期望轨迹。总体回归函数：(|)()i i E Y X f X = 总体回归模型：(|)()i i i i i Y E Y X f X μμ=+=+ 线性总体回归模型：011,2,...,i i i Y X i n ββμ=++= （4）样本回归模型样本回归曲线：根据样本回归函数得到的被解释变量的轨迹。（线性）样本回归函数： 01???i i Y X ββ=+ （线性）样本回归模型：01???i i i Y X e ββ=++ 2、一元线性回归模型的参数估计（1）基本假设 ① 解释变量：是确定性变量，不是随机变量 var()0i X = ② 随机误差项：零均值、同方差，在不同样本点之间独立，不存在序列相关等 ()01,2,...,i E i n μ== 2var()1,2,...,i i n μσ==

cov(,)0;,1,2,...,i j i j i j n μμ=≠= ③ 随机误差项与解释变量：不相关 cov(,)01,2,...,i i X i n μ== ④ （针对最大似然法和假设检验）随机误差项： 2~(0,)1,2,...,i N i n μσ= ⑤ 回归模型正确设定。【前四条为线性回归模型的古典假设，即高斯假设。满足古典假设的线性回归模型称为古典线性回归模型。】（2）参数的普通最小二乘估计（OLS ）目标：21 min n i i e =∑ 对于一元线性回归模型：011,2,...,i i i Y X i n ββμ=++= 正规方程组： 011 011 ?? 2[()]0??2[()]0n i i i n i i i i Y X X Y X ββββ==?--+=????--+=??∑∑ 解得： 011 112 211??()()?()n n i i i i i i n n i i i i Y X X X Y Y x y X X x βββ====?=-???--?==??-?? ∑∑∑∑ （3）最大似然估计（ML ）对于一元线性回归模型：011,2,...,i i i Y X i n ββμ=++= 重要的基本假设： 2~(0,)1,2,...,cov(,)0;,1,2,...,var()01,2,...,i i j i N i n i j i j n X i n μσμμ?=? =≠=?? ==? 得到：2 01~(,)1,2,...,i i Y N X i n ββσ+= 【且cov(,)0;,1,2,...,i j Y Y i j i j n =≠=，这个对最大似然法的估计很重要】则目标：12,,...,n Y Y Y 的联合概率密度最大，即

计量经济学课后习题答案

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

计量经济学答案部分Word版

第一章导论一、单项选择题 1-6: CCCBCAC 二、多项选择题 ABCD;ACD;ABCD 三.问答题什么是计量经济学？答案见教材第3页四、案例分析题假定让你对中国家庭用汽车市场发展情况进行研究，应该分哪些步骤，分别如何分析？（参考计量经济学研究的步骤）第一步：选取被研究对象的变量：汽车销售量第二步：根据理论及经验分析，寻找影响汽车销售量的因素，如汽车价格，汽油价格，收入水平等第三步：建立反映汽车销售量及其影响因素的计量经济学模型第四步：估计模型中的参数；第五步：对模型进行计量经济学检验、统计检验以及经济意义检验；第六步：进行结构分析及在给定解释变量的情况下预测中国汽车销售量的未来值为汽车业的发展提供政策实施依据。第二章简单线性回归模型一、填空题 1、线性、无偏、最小方差性（有效性），BLUE。 2、解释变量；参数；参数。 3、随机误差项；随机误差项。二、单项选择题 1-4：BBDA;6-11：CDCBCA 三、多项选择题 1.ABC; 2.ABC; 3.BC; 4.ABE; 5.AD; 6.BC 四、判断正误： 1. 错； 2. 错； 3. 对； 4.错； 5. 错； 6. 对； 7. 对； 8.错五、简答题： 1.为什么模型中要引入随机扰动项？答：模型是对经济问题的一种数学模型，在模型中，被解释变量是研究的对象，解释变量是其确定的解释因素，但由于实际问题的错综复杂，影响被解释变量的因素中，除了包括在模型中的解释变量以外，还有其他一些因素未能包括在模型中，但却影响被解释变量，我们把这类变量统一用随机误差项表示。随机误差项包含的因素有：

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

计量经济学习题及答案

第一章绪论一、填空题： 1．计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的__________为内容的分支学科，挪威经济学家弗里希，将计量经济学定义为__________、__________、__________三者的结合。 2．数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的__________关系，用__________性的数学方程加以描述，计量经济模型揭示经济活动中各因素之间__________的关系，用__________性的数学方程加以描述。 3．经济数学模型是用__________描述经济活动。 4．计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同，可以分为__________计量经济学和__________计量经济学。 5．计量经济学模型包括__________和__________两大类。 6．建模过程中理论模型的设计主要包括三部分工作，即__________、____________________、____________________。 7．确定理论模型中所包含的变量，主要指确定__________。 8．可以作为解释变量的几类变量有__________变量、__________变量、__________变量和__________变量。 9．选择模型数学形式的主要依据是__________。 10．研究经济问题时，一般要处理三种类型的数据：__________数据、__________数据和__________数据。 11．样本数据的质量包括四个方面__________、__________、__________、__________。 12．模型参数的估计包括__________、__________和软件的应用等内容。 13．计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是__________检验、__________检验、__________检验和__________检验。 14．计量经济模型的计量经济检验通常包括随机误差项的__________检验、__________检验、解释变量的__________检验。 15．计量经济学模型的应用可以概括为四个方面，即__________、__________、__________、__________。 16．结构分析所采用的主要方法是__________、__________和__________。二、单选题： 1．计量经济学是一门（）学科。 A.数学 B.经济

计量经济学-案例分析-第二章

第二章案例分析一、研究的目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的2.35倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。二、模型设定我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y 选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。从2002年《中国统计年鉴》中得到表2.5的数据: 表2.52002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入

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

计量经济学教程(赵卫亚)课后答案第二章汇编

第二章回归模型思考与练习参考答案 2.1参考答案 ⑴答：解释变量为确定型变量、互不相关（无多重共线性）；随机误差项零的值、同方差、非自相关；解释变量与随机误差项不相关。现实经济中，这些假定难以成立。要解决这些问题就得对古典回归理论做进一步发展，这就产生了现代回归理论。 ⑵答：总体方差是总体回归模型中随机误差项i ε的方差；参数估计误差则属于样本回归模型中的概念，通常是指参数估计的均方误。参数估计的均方误为 MSE ()i i b b ?=E ()2?i i b b -=D ()i b ?=()[]ii u 12-'χχσ 即根据参数估计的无偏线，参数估计的均方误与其方差相等。而参数估计的方差又源于总体方差。因此，参数估计误差是总体方差的表现，总体方差是参数估计误差的根源。 ⑶答：总体回归模型 ()i i i x y E y ε+= 样本回归模型i i i e y y +=? i ε是因变量y 的个别值i y 与因变量y 对i x 的总体回归函数值() i x y E 的偏差；i e 为因变量y 的观测值i y 与因变量y 的样本回归函数值i y ?的偏差。 i e 在概念上类似于i ε，是对i ε的估计。对于既定理论模型，OLS 法能使模型估计的拟和误差达最小。但或许我们可选择更理想的理论模型，从而进一步提高模型对数据的拟和程度。 ⑷答：2R 检验说明模型对样本数据的拟和程度；F 检验说明模型对总体经济关系的近似程度。 ()()()k k n R R k n Model Total k Model k m Error k Model F 111122--?-=---=--= 由02>??R F 可知，F 是2R 的单调增函数。对每一个临界值?F ，都可以找到一个2?R 与之对应，当22?>R R 时便有?>F F 。 ⑸答：在古典回归模型假定成立的条件下，OLS 估计是所有的线形无偏估计量中的有效估计量。 ⑹答：如果模型通过了F 检验，则表明模型中所有解释变量对被解释变量的影响显著。但这并不说明多个解释变量的影响都是显著的。建模开始时，常根据先验知识尽可能找出影响被解释变量的所有因素，这样就可能会选择不重要的因素作为解释变量。对单个解释变量的显著性检验可以剔除这些不重要的影响因素。 ⑺答：考虑两个经济变量y 与x ，及一组观测值(){},,2,1,,n i y x i i =。

计量经济学课后习题答案汇总

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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

第二章习题及答案-计量经济学

第二章简单线性回归模型一、单项选择题（每题2分）： 1、回归分析中定义的（）。 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为非随机变量 D 、解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 2、最小二乘准则是指使（）达到最小值的原则确定样本回归方程。 A 、1 ?()n t t t Y Y =-∑ B 、1?n t t t Y Y = -∑ C 、?max t t Y Y - D 、21 ?()n t t t Y Y =-∑ 3、下图中“{”所指的距离是（）。 A 、随机误差项 B 、残差 C 、i Y 的离差 D 、?i Y 的离差 4、参数估计量?β是i Y 的线性函数称为参数估计量具有( )的性质。 A 、线性 B 、无偏性 C 、有效性 D 、一致性 5、参数β的估计量β? 具备最佳性是指（）。 A 、0)?(=βVar B 、)? (βVar 为最小 C 、0?=-ββ D 、)? (ββ-为最小 6、反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是( )。 A 、总体平方和 B 、回归平方和 C 、残差平方和 D 、样本平方和 7、总体平方和TSS 、残差平方和RSS 与回归平方和ESS 三者的关系是（）。 X 1?β+ i Y

A 、RSS=TSS+ESS B 、TSS=RSS+ESS C 、ESS=RSS-TSS D 、ESS=TSS+RSS 8、下面哪一个必定是错误的（）。 A 、 i i X Y 2.030? += ，8.0=XY r B 、 i i X Y 5.175?+-= ，91.0=XY r C 、 i i X Y 1.25? -=，78.0=XY r D 、 i i X Y 5.312?--=，96.0-=XY r 9、产量（X ，台）与单位产品成本（Y ，元/台）之间的回归方程为?356 1.5Y X =-，这说明（）。 A 、产量每增加一台，单位产品成本增加356元 B 、产量每增加一台，单位产品成本减少1.5元 C 、产量每增加一台，单位产品成本平均增加356元 D 、产量每增加一台，单位产品成本平均减少1.5元 10、回归模型i i i X Y μββ++=10，i = 1，…，n 中，总体方差未知，检验 010=β：H 时，所用的检验统计量1 ? 1 1?βββS -服从（）。 A 、）（22 -n χ B 、）（1-n t C 、）（12-n χ D 、）（2-n t 11、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） 12、进行相关分析时，假定相关的两个变量( )。 A 、都是随机变量 B 、都不是随机变量 C 、一个是随机变量，一个不是随机变量 D 、随机或非随机都可以 13、假设用OLS 法得到的样本回归直线为i i i e X Y ++=2 1 ??ββ ，以下说法不正确的是( )。 A 、∑=0i e B 、),(Y X 一定在回归直线上 C 、Y Y =? D 、0),(≠i i e X COV 14、对样本的相关系数γ，以下结论错误的是（）。 A 、γ越接近0，X 和Y 之间的线性相关程度越高

计量经济学课后习题答案

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。

安徽财经大学计量经济学第二章练习题及参考解答

第二章练习题及参考解答 2.1 为研究中国的货币供应量(以货币与准货币M2表示)与国内生产总值(GDP)的相互依存关系，分析表中1990年—2007年中国货币供应量（M2）和国内生产总值（GDP ）的有关数据: 表2.9 1990年—2007年中国货币供应量和国内生产总值(单位:亿元) 资料来源:中国统计年鉴2008,中国统计出版社对货币供应量与国内生产总值作相关分析，并说明相关分析结果的经济意义。练习题2.1 参考解答: 计算中国货币供应量(以货币与准货币M2表示)与国内生产总值(GDP)的相关系数为: 计算方法: XY n X Y X Y r -= 或 ,()()X Y X X Y Y r --= 计算结果: M2 GDP M2 1 0.996426148646 GDP 0.996426148646 1 经济意义: 这说明中国货币供应量与国内生产总值(GDP)的线性相关系数为0.996426,线性

相关程度相当高。 2.2 为研究美国软饮料公司的广告费用X与销售数量Y的关系,分析七种主要品牌软饮料公司的有关数据表2.10 美国软饮料公司广告费用与销售数量资料来源:(美) Anderson D R等. 商务与经济统计.机械工业出版社.1998. 405 绘制美国软饮料公司广告费用与销售数量的相关图, 并计算相关系数，分析其相关程度。能否在此基础上建立回归模型作回归分析？练习题2.2参考解答美国软饮料公司的广告费用X与销售数量Y的散点图为说明美国软饮料公司的广告费用X与销售数量Y正线性相关。

若以销售数量Y 为被解释变量,以广告费用X 为解释变量,可建立线性回归模型 i i i u X Y ++=21ββ 利用EViews 估计其参数结果为 x 4036.147857.21y ?+= （96.9800）（1.3692） t= (-0.131765) (10.5200) 9568.02=R F=110.6699 S.E=92302.73 D.W=1.4389 经t 检验表明, 广告费用X 对美国软饮料公司的销售数量Y 确有显著影响。回归结果表明，广告费用X 每增加1百万美元, 平均说来软饮料公司的销售数量将增加14.40359(百万箱)。 2.3 为了研究深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值的关系，得到以下数据：表2.11 深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值

计量经济学作业第5章(含答案)

C. D. 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：，其中 Y i 为衣着方面的年度支出；X i 为收入， ? ? ? =女性男性 1 2i D； ? ? ? =大学毕业及以上其他 1 3i D 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.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.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三、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量大小有关。 2．虚拟变量的取值只能取0或1。 3．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模型有无截距项无关。四、问答题 1．Sen和Srivastava（1971）在研究贫富国之间期望寿命的差异时，利用101个国家的数据，建立了如下的回归模型（括号内的数值为对应参数估计值t值）：其中：X是以美元计的人均收入；Y是以年计的期望寿命。

第四章计量经济学答案

计量经济学(庞浩)第五章练习题参考解答

计量经济学习题第2章-一元线性回归模型

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第三版计量经济学第五章习题作业

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