上财计量经济学课件9t

9.1 什么是时间序列的平稳性？

9.2 自相关系数和偏自相关系数有什么不同？

9.3 白噪声序列有什么特点？

9.4 什么是自回归模型？如何确定自回归模型的阶数？采用什么方法估计自回归模型？

9.5 设AR(2)模型t t t t y y y ε+?+?=??21401.0735.0321.0，)1,0(~N t ε。

（1）写出模型的滞后多项式，求出滞后多项式的根并判断模型平稳性。

（2）如果模型满足平稳性条件，求出)(t y E 和)(t y Var 。

（3）写出模型自相关函数的尤勒-沃尔克方程，并计算12,,1L =k 对应的自相关函数值

)(k ρ。

9.6 适应预期模型和部分调整模型包含了怎样的经济学原理？两种模型有什么异同？

9.7 什么是格兰杰因果关系？和一般意义上的因果关系有什么区别？

9.8 什么是ARCH 模型？将误差项方差模型（ARCH 或者GARCH 模型）和均值模型一起

估计有什么好处？ARCH 模型和GARCH 模型是平稳时间序列模型吗？与ARCH 模型相比GARCH 模型有什么优点？

9.9 用文件ex9.9中的数据，对CPI 序列的增长率建立自回归模型。

9.10 搜集相关数据，对我国的国内生产总值（GDP ）和货币供应量（M 2）之间的格兰杰因

果关系进行检验。

9.11 表9.4给出的是1959年1月到1997年3月美国利率及相关数据，

表9.4

日期 R IP M2 PW

1985M01 7.76 93.1 2337.6 103.4

1985M02 8.22

93.8 2359.4 103.3 … … … … …

1996M03 4.96 123.4 3724.4 126.4

1996M04 4.99 124.5 3728 127.5

数据来源： S.平狄克、L.鲁宾菲尔德。

其中R 为3月期美国国债利率，IP 为联邦储备委员会的工业指数，M2为名义货币供给量（十亿美元），PW 为所有商品的生产价格指数。

（1）计算M2增长率GM2和PW 增长率GPW 。

（2）以R 为被解释变量、IP 、GM2和GPW 的一阶滞后为解释变量，建立自回归分布滞

后模型。用EViews 对模型进行估计。

（3）设（2）中模型的误差项满足GARCH(1,1)模型，用EViews 估计均值模型和方差模

型。

参考答案

1. 是指时间序列的统计规律不随时间发生变化。用分布函数定义的平稳性称为严平稳，用

矩定义的平稳性称为宽平稳。（宽）平稳是指时间序列的一阶矩—数学期望、二阶距—方差、自协方差不随时间变化。

2. 以t y 和k t y +为例来说明。t y 和k t y +的自相关系数是两个变量的简单相关系数，没有考虑

中间变量11,, ?++k t t y y L 的影响。t y 和k t y +的偏相关系数是消除掉中间变量11,, ?++k t t y y L 的影响后两个变量的相关系数，或者说保持11,, ?++k t t y y L 不变时，t y 和k t y +的相关系数。根据多元线性回归的性质，t y 和k t y +的偏相关系数需要用以k t y +为因变量，11,,, ?++k t t t y y y L 为自变量的多元回归中t y 的回归系数来计算。

上财计量经济学课件4t

4.1 多元线性回归模型的假设与一元线性回归模型有什么异同？ 4.2 多元线性回归模型的矩条件如何得出，样本矩条件有多少？ 4.3 自变量无完全共线性假设起到了什么作用？在参数估计的哪个环节用到？ 4.4 多元线性回归模型的拟合优度1R 2=表明了什么？与2R 相比，调整2 R 有什么优点？ 4.5 公式（4.16）给出了同方差和随机抽样假设下多元线性回归模型OLS 估计的方差计算公式。与第三章结论6给出的一元线性回归模型斜率参数OLS 估计的方差计算公式2 1?βσ 相比，二者有什么联系？ 4.6 结论5、结论8和结论10有什么区别和联系？ 4.7 多元线性回归模型的F 检验如果原假设被拒绝意味着什么？与t -检验有什么关系？ 4.8 White 异方差检验的原假设是什么？在采用EViews 进行异方差的White 检验时，勾选 项Include White cross terms 的作用是什么？ 4.9 什么是解释变量的内生性？内生解释变量会带来什么问题？ 4.10 表4.3给出了1983年至2006年间我国农业生产的有关数据，其中y 表示粮食产量，1 x 表示农作物成灾面积，2x 表示农作物播种面积。 表4.3 年份 y x 1 x 2 1983 38727.5 16209.3 11404.7 1984 40730.5 15264 11288.4 … … … … 2005 48402.2 19966 10427.8 2006 49747.9 20545.5 10548.9 数据来源：《中国统计年鉴》 从本书网页下载数据，并进行如下操作： （1）采用OLS 估计模型 εβββ+++=22110x x y ，并检验0β、1β和2β是否为0。 （2）采用OLS 方法估计模型 εδβββ++++=t x x y 22110 ，其中变量t 表示年份变量，1983年取1，此后每增加一年t 的值增加1。检验δ是为0。 （3）采用OLS 方法估计模型 εδβββ++++=t x x y 22110 。（i ）计算参数估计0?β、1?β和2 ?β的方差膨胀因子，评价共线性对参数估计方差以及t 检验的影响。（ii ）检验模型误差项是否存在序列相关，如果存在，采用Newey-West 调整方法计算参数估计的HAC 方差以及相应的t -检验，并与先前的估计和检验结果进行比较。 4.11 表4.4给出的是一项香烟消费抽样调查数据，共有807个抽烟者接受调查。调查数据包括被调查者受教育年限（edu ）、是否为白人（white ）（白人取1，否则取0）、年龄（age ）、收入（inc ）、每天抽烟数量（cigs ）、每包香烟价格（cigp ）（美元）、所在州是否允许在餐馆抽烟（restrn ）（禁止为1，否则取0），以及收入自然对数（linc ）、年龄的平方（agesq ）

上海财经大学计量经济学试卷

诚实考试吾心不虚 ，公平竞争方显实力， 考试失败尚有机会 ，考试舞弊前功尽弃。 上海财经大学《计量经济学 》课程考试卷（A ）闭卷 课程代码 课程序号 2008—2009 学年第 1 学期 姓名 学号 班级 一、单选题(每小题2分，共计40分) 1. 如果模型中变量在10%的显著性水平下是显著的，则（ D ） A 、 该变量在5%的显著性水平下是也显著的 B 、 该变量在1%和5%的显著性水平下都是显著的 C 、 如果P 值为12%，则该变量在15%的显著性水平下也是显著的 D 、 如果P 值为2%，则该变量在5%的显著性水平下也是显著的 2.高斯－马尔可夫是( D ) A. 摇滚乐队 B. 足球运动员 C. 鲜美的菜肴 D. 估计理论中的著名定理，来自于著名的统计学家：Johann Carl Friedrich Gauss 和Andrey Andreevich Markov 。 3. 以下关于工具变量的说法不正确的是（ B ）。 A. 与随机干扰项不相关 B. 与所替代的随机解释变量不相关 C. 与所替代的随机解释变量高度相关 D. 与模型中其他解释变量不相关 4. 在含有截距项的多元回归中，校正的判定系数2 R 与判定系数R 2的关系有：（ B ） A. R 2＜2 R B. R 2＞2 R C. R 2＝2 R D. R 2与2R 的关系不能确定 5.根据样本资料估计得出人均消费支出Y 对人均收入X 的回归模型为lnY i =2.00+0.75lnX i +e i ，这表明人均收入每增加1%，人均消费支出将大约增加（ B ） A. 0.2% B.0.75% C.2% D.7.5% 6.在存在异方差的情况下，普通最小二乘法（OLS ）估计量是（ B ） A.有偏的，非有效的 B.无偏的，非有效的 C.有偏的，有效的 D.无偏的，有效的 7.已知模型的普通最小二乘法估计残差的一阶自相关系数为0，则DW 统计量的近似值 …………………………………………………………… 装 订 线…………………………………………………

计量经济学课件整理

计量经济学课件整理 第一章导论 一、计量经济学的发展历史 1926 年，计量经济学一词“ Econometrics ”最早由挪威经济学家弗里希( R.Frish ) 仿效生物计量学 (Biometrics )提出，但人们一般认为1930 年世界计量经济学会的成立及创办的刊物《Econometrics 》于1933 年的出版，标志着计量经济学的正式诞生。 计量经济学自诞生之日起，就显示出强大的生命力，经过40、50 年代的大发展和60年代的扩张，已在经济学中占有极其重要的地位，是当今西方国家经济类专业三门核心课程(宏观、微观、计量)之一。 计量经济学的重要地位还可以从诺贝尔经济学奖获得者的数量中反映出来，自1969 年设立诺贝尔经济学奖，首届获得者就是计量经济学的创始人弗里希和荷兰经济学家丁伯根，表彰他们开辟了用计量经济方法研究经济问题这一领域，之后，直接因为

对计量经济学的发展作出贡献而获奖者达9 人，因为在研究中应用计量经济方法而获奖者占获奖总数的三分之二。2000 年度，诺贝尔经济学奖获得者是詹姆斯.赫克曼和丹尼尔.麦克法登，原因是他们在微观计量经济学领域的贡献。200 3年诺贝尔经济学奖授予美国计量经济学家罗伯特?恩格尔和英国计量经济学家克莱夫?格兰杰，以表彰他们

分别用“随着时间变化的异方差性”和“协整理论”两 种新方法分析经济时间序列，从而给经济学研究和经济 发展带来巨大影响。 二、计量经济学的性质 计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据， 运用数学和统计学的方法，通过建立数学模型（计量经 济模型）来研究经济数量关系和规律的一门经济学学 科。计量经济学（或经济计量学）是一门经济 学、统计学、数学的交叉学科，但归根到底是一门经济 学。 四、计量经济学的作用四、计量经济学的作用 1、结构分析：分析变量之间的数量比例关系分析变量 之间的数量比例关系。例如：边际分析、弹性分析、乘 计量经济学与其它学科的关系 数理 / 数理 ! \统计学/ 经济学 I,： J. / i | n 「u *. \ - , ： / t P M O 於邁「1 — 2 Z >1；1- .rflh C M ■亠石 T

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

上海财经大学计量经济学试卷

、单选题（每小题2分，共计40分） 诚实考试吾心不虚，公平竞争方显实力, 考试失败尚有机会，考试舞弊前功尽弃。 上海财经大学《计量经济学 》课程考试卷（A ）闭卷 课程代码 __________ 课程序号 ___________________ 2008— 2009学年第1学期 姓名 __________ 学号 __________ 班级 ___________ 1.A 、 该变量在5%的显著性水平下是也显著的 B 、 该变量在1%和5%的显著性水平下都是显著的 C 、 如果P 值为12%，则该变量在15%的显著性水平下也是显著的 D 、 如果P 值为2%，则该变量在5%的显著性水平下也是显著的 2?高斯—马尔可夫是（D ） A. 摇滚乐队 B.足球运动员 C.鲜美的菜肴 D.估计理论中的著名定理， 来自于著 名的统计学家：Joha nn Carl Friedrich Gauss 和 An drey An dreevich Markov 。 线 3.以下关于工具变量的说法不正确的是（ B ）。 A. 与随机干扰项不相关 B.与所替代的随机解释变量不相关 C.与所替代的随机解释变量高度相关 D.与模型中其他解释变量不相关 4. 在含有截距项的多元回归中， 校正的判定系数 R 2 与判定系数 R 2 的关系有：（B ） A. R 2 V R 2 B. R 2 >R 2 C. R 2 = R 2 D. R 2 与 R 2 的关系不能确定 5. 根据样本资料估计得出人均消费支出Y 对人均收入X 的回归模型为 InY i =2.00+0.75InX i +e i ,这 表明人均收入每增加 1%,人均消费支出将大约增加 （B ） A. 0.2% B.0.75% C.2% D.7.5% 6. 在存在异方差的情况下，普通最小二乘法（ OLS ）估计量是（ B ）

计量经济学课件(第1讲绪论)

绪论 一、计量经济学概述 1、什么是计量经济学 Ｒ.Frish(挪威）1926年提出：Ｅcnometrics 定义：经济学、数学及统计学的三者结合 三园图： 依据经济理论、数据资料为基础，运用数学、统计学和计算机技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析带有随机性特征的经济变量之间关系的规律，验证或发展经济理论、评价经济政策及预测经济活动的一门应用经济学科。 例：前提假设条件：消费主要取决于收入、并随着收入增长呈线性增长、边际消费递减等，则可设定消费C及Y具有下述理论计量经济模型：

u Y C ++=βα 其中：100<<<βα、，u 为随机扰动项（表示：除收入外其它因素对消费的影响） 利用数据资料n i Y C i i ,...,2,1),,(= 并进一步作计量经济学假设：假设模型满足经典（古典）条件， 则可采用普通最小二乘法估计模型参数建立样本数据经验模型，比如 Y C 67.038.2+= 检验模型：t 检验、F 检验、拟合优度检验，经济理论检验、计量经济检验 应用： 2、计量经济学的特点 （1）计量性： （2）模型性: （3）随机性： （4）实证性: 3、计量经济学内容范畴 （1）经典计量经济分析模型和方法 单方程计量经济分析模型和方法（一元、多元线性回归模型和方法） 估计： OLS （普通最小二乘法）、ML （极大似然法）、

GMM（广义矩法）、 BAYES法 检验：t检验、F检验、拟合优度检验 预测：点预测、区间预测 联立方程计量经济分析模型和方法 识别：结构式法、简化式法 估计： IlS（间接）、2SLS（二阶段）、3SLS（三阶段）、LIML（有限 信息极大似然）、FLML（完全信息ML）、最小方差比等 预测：简化式的多重多元线性回归 （2）非经典计量经济分析模型和方法 异方差性线性回归模型（估计：ＧＬＳ、ＷＬＳ、数学变换法；检验） 自相关性线性回归模型(估计：ＧＬＳ、广义差分变换；检验） 多重共线性线性回归模型 随机解释变量线性回归模型 非正态扰动线性回归模型 非线性回归模型 虚变量线性回归模型 误差变量线性回归模型

上海财经大学计量经济学试卷

诚实考试吾心不虚 ，公平竞争方显实力， 考试失败尚有机会 ，考试舞弊前功尽弃。 上海财经大学《计量经济学 》课程考试卷（A ）闭卷 课程代码 课程序号 2008—2009 学年第 1 学期 姓名 学号 班级 一、单选题(每小题2分，共计40分) 1. 如果模型中变量在10%的显著性水平下是显著的，则（ D ） A 、 该变量在5%的显著性水平下是也显著的 B 、 该变量在1%和5%的显著性水平下都是显著的 C 、 如果P 值为12%，则该变量在15%的显著性水平下也是显著的 D 、 如果P 值为2%，则该变量在5%的显著性水平下也是显著的 2.高斯－马尔可夫是( D ) A. 摇滚乐队 B. 足球运动员 C. 鲜美的菜肴 D. 估计理论中的著名定理，来自于著名的统计学家：Johann Carl Friedrich Gauss 和Andrey Andreevich Markov 。 3. 以下关于工具变量的说法不正确的是（ B ）。 A. 与随机干扰项不相关 B. 与所替代的随机解释变量不相关 C. 与所替代的随机解释变量高度相关 D. 与模型中其他解释变量不相关 4. 在含有截距项的多元回归中，校正的判定系数2R 与判定系数R 2的关系有：（ B ） A. R 2 ＜2R B. R 2＞2R C. R 2＝2R D. R 2与2R 的关系不能确定 5.根据样本资料估计得出人均消费支出Y 对人均收入X 的回归模型为lnY i =2.00+0.75lnX i +e i ，这表明人均收入每增加1%，人均消费支出将大约增加（ B ） A. 0.2% B.0.75% C.2% D.7.5% 6.在存在异方差的情况下，普通最小二乘法（OLS ）估计量是（ B ） A.有偏的，非有效的 B.无偏的，非有效的 C.有偏的，有效的 D.无偏的，有效的 …………………………………………………………… 装 订 线…………………………………………………

上财计量经济学课件9t

9.1 什么是时间序列的平稳性？ 9.2 自相关系数和偏自相关系数有什么不同？ 9.3 白噪声序列有什么特点？ 9.4 什么是自回归模型？如何确定自回归模型的阶数？采用什么方法估计自回归模型？ 9.5 设AR(2)模型t t t t y y y ε+?+?=??21401.0735.0321.0，)1,0(~N t ε。 （1）写出模型的滞后多项式，求出滞后多项式的根并判断模型平稳性。 （2）如果模型满足平稳性条件，求出)(t y E 和)(t y Var 。 （3）写出模型自相关函数的尤勒-沃尔克方程，并计算12,,1L =k 对应的自相关函数值 )(k ρ。 9.6 适应预期模型和部分调整模型包含了怎样的经济学原理？两种模型有什么异同？ 9.7 什么是格兰杰因果关系？和一般意义上的因果关系有什么区别？ 9.8 什么是ARCH 模型？将误差项方差模型（ARCH 或者GARCH 模型）和均值模型一起 估计有什么好处？ARCH 模型和GARCH 模型是平稳时间序列模型吗？与ARCH 模型相比GARCH 模型有什么优点？ 9.9 用文件ex9.9中的数据，对CPI 序列的增长率建立自回归模型。 9.10 搜集相关数据，对我国的国内生产总值（GDP ）和货币供应量（M 2）之间的格兰杰因 果关系进行检验。 9.11 表9.4给出的是1959年1月到1997年3月美国利率及相关数据， 表9.4 日期 R IP M2 PW 1985M01 7.76 93.1 2337.6 103.4 1985M02 8.22 93.8 2359.4 103.3 … … … … … 1996M03 4.96 123.4 3724.4 126.4 1996M04 4.99 124.5 3728 127.5 数据来源： S.平狄克、L.鲁宾菲尔德。 其中R 为3月期美国国债利率，IP 为联邦储备委员会的工业指数，M2为名义货币供给量（十亿美元），PW 为所有商品的生产价格指数。 （1）计算M2增长率GM2和PW 增长率GPW 。 （2）以R 为被解释变量、IP 、GM2和GPW 的一阶滞后为解释变量，建立自回归分布滞 后模型。用EViews 对模型进行估计。 （3）设（2）中模型的误差项满足GARCH(1,1)模型，用EViews 估计均值模型和方差模 型。 参考答案 1. 是指时间序列的统计规律不随时间发生变化。用分布函数定义的平稳性称为严平稳，用 矩定义的平稳性称为宽平稳。（宽）平稳是指时间序列的一阶矩—数学期望、二阶距—方差、自协方差不随时间变化。 2. 以t y 和k t y +为例来说明。t y 和k t y +的自相关系数是两个变量的简单相关系数，没有考虑 中间变量11,, ?++k t t y y L 的影响。t y 和k t y +的偏相关系数是消除掉中间变量11,, ?++k t t y y L 的影响后两个变量的相关系数，或者说保持11,, ?++k t t y y L 不变时，t y 和k t y +的相关系数。根据多元线性回归的性质，t y 和k t y +的偏相关系数需要用以k t y +为因变量，11,,, ?++k t t t y y y L 为自变量的多元回归中t y 的回归系数来计算。

上海财大研究生高级计量经济学期末试卷

上海财经大学研究生试题命题纸 （20 --20 学年 第 学期） 课程名称：计量经济学（I ）（ 经济学院各专业）（B ） 命题教师：周亚虹 1. Given a random variables y, and random vectors x, z. The linear projection of y on x is defined as ：. 1(|)(')(')L y x xE x x E x y ?=(a) Let , show that (|)u y L y x =?(')0E x u = (b) show that ((|,)|)(|)L L y x z x L y x =(c) show that ((|,)|)(|)L E y x z x L y x = 2．Let y and z be random scalars, and x be a 1K ×random vector, where one element of x can be unity to allow for a nonzero intercept. Consider the population model (|,)E y x z x z βγ=+, 2(|,)Var y x z σ=. where interest lies in the vector 1K ×β. To rule out trivialities, assume that 0γ≠. In addition, assume that x and z are orthogonal in the population: (')0E x z =.Consider two estimators of β based on N independent and identically distributed observations: (1) ?β (obtained along with ?γ) is from the regression of y on x and z; (2) β % is from the regression of y on x. Both estimators are consistent for β. (along with the standard rank conditions) (a) Show that , without and additional assumptions(except those needed to apply the law of large numbers and central limit theorem), ?))β βββ??%?)is always positive semidefinite (and usually positive definite). Therefore-from the standpoint of asymptotic analysis-it is always better to include variables in a regression model that are uncorrelated with the variables of interest. (b) Consider the special case where 2 (K K z x μ=?,where ()K K E x μ≡, and K x is symmetrically distributed: . Then 3 ()K K E x μ?0=K β is the partial effect of K x on (|)E y x

上财计量经济学课件6t

6.1 什么是回归模型自变量的内生性？内生性会给参数的OLS 估计带来什么影响？内生性 产生的原因有哪些？ 6.2 多元回归模型中的自变量有内生变量也有外生自变量，内生变量的内生性会对外生变 量回归系数的OLS 估计产生影响吗？ 6.3 自变量的内生性为什么会引起回归系数OLS 估计的不一致性？给出一个直观解释。 6.4 什么是工具变量估计法？为什么工具变量估计法能够解决回归系数OLS 估计的不一致 性？ 6.5 设人体健康模型为 u exercise work male height weight age health +++++++=6543210βββββββ 其中health 表示健康指数，age 、weight 、height 和male 分别表示年龄、体重、身高和性别虚拟变量（男性取值1，女性取值0），work 表示每周工作小时数，exercise 表示每周参加体育锻炼的小时数。 （1）exercise 与误差项相关吗？说出你的理由。 （2）设dhome 和dwork 分别表示家里和工作地点到最近的健身体育场馆的距离。 dhome 和dwork 能否作为exercise 的工具变量？为什么？ （3）如果只允许用一个工具变量，选择哪个更合适？为什么？ 6.6 设二元回归模型u X X Y +++=22110βββ中的解释变量均为外生变量。变量Z 与1X 相关且与误差项u 不相关。以Z 为工具变量得出参数的工具变量估计是一致估计吗？ 工具变量估计与OLS 估计那种方法更好？为什么？由此你会得到什么结论？ 6.7 为了研究价格对香烟需求量的影响，建立香烟的需求模型。① 表6.2 N D P Inc Tax Taxs 1 101.1 158.4 83.90 40.5 41.9 2 111.0 175.5 46.00 55.5 63.9 …… … … … … 47 115.6 166.5 32.61 41.0 50.4 48 112.2 158.5 10.29 36.0 36.0 表6.2给出了1995年美国48个州的香烟消费量、销售价格等有关数据。D 表示人均年香烟消费量（盒），P 为当年平均销售价格（$/盒），Inc 为人均年收入（$），Tax 表示销售税（对所有商品征收），Taxs 表示香烟销售税（只对香烟征收）。为了消除变量单位的影响，采用双对数模型。 （1）将香烟消费模型设定为 u P D ++=)ln()ln(10ββ （6.14） 采用表中所给数据，用OLS 方法估计出需求的价格弹性) 1(1?OLS β。这样设定的需求模型是错误设定的吗？为什么？会引起变量)ln(P 的内生性吗？这样估计1β合理吗？ （2）如果设定错误引起)ln(P 的内生性，税收变量Tax 能够作为)ln(P 的工具变量吗？ 以)ln(Tax 为工具变量计算价格弹性的工具变量估计)1(1?IV β，与) 1(1?OLS β比较，并对比 ① H. 斯托克、W. 沃森，《计量经济学》（第三版），沈根祥、孙燕 译，上海人民出版社，2012。

上财高级计量经济学朱东明作业2

Econometrics I,Fall2012 Assignment2 The due date for this assignment is Monday Nov.5. 1.The…le consumption.txt contains data on real personal disposable income and con- sumption expenditures in Canada,seasonally adjusted in1986dollars,from the…rst quarter of1947until the last quarter of1996.The layout of the data is explained at the end of the…le. (a)The simplest imaginable model of the Canadian consumption function would have consumption expenditures as the dependent variable,and a constant and personal disposable income as explanatory variables.Run this regression for the period 1953:1to1996:4.What is your estimate of the marginal propensity to consume out of disposable income? (b)Plot a graph of the OLS residuals for the consumption function regression against time.All modern regression packages will generate these residuals for you on request.Does the appearance of the residuals suggest that this model of the consumption function is well speci…ed? (c)Simulate the consumption function model you have just estimated in(a)for the same sample period,using the actual data on disposable income.For the para- meters,use the OLS estimates obtained in(a).For the error terms,use drawings from the N(0;s2)distribution,where s2is the estimate of the error variance pro- duced by the regression package. (d)Run a regression using the simulated consumption data as the dependent vari- able and the constant and disposable income as explanatory variables.Are the parameter estimates the same as those obtained using the real data?Why or why not? (e)Plot the residuals from the regression with simulated data.Does the plot look substantially di¤erent from the one obtained using the real data?It should! 2.The…le tbrate.txt contains data for1950:1to1996:4for three series:r t,the interest rate on90-day treasury bills, t,the rate of in?ation,and y t,the logarithm of real GDP.For the period1950:4to1996:4,run the regression 4r t= 1+ 2 t 1+ 34y t 1+ 44r t 1+ 5r t 2+u t;(1) where4is the…rst-di¤erence operator,de…ned so that4r t=r t r t 1. (a)Plot the residuals and…tted values against time.Then regress the residuals on the …tted values and on a constant.What do you learn from this second regression? Now regress the…tted values on the residuals and on a constant.What do you learn from this third regression? (b)For the same sample period,regress4r t on a constant,4y t 1,4r t 1and4r t 2. Save the residuals from this regression,and call them b e t.Then regress t 1on a constant,4y t 1,4r t 1and4r t 2.Save the residuals from this regression,and

计量经济学课件(第1讲：绪论)

绪 论 一、计量经济学概述 1、什么是计量经济学 Ｒ.Frish(挪威）1926年提出：Ｅcnometrics 定义：经济学、数学与统计学的三者结合 三园图： 依据经济理论、数据资料为基础，运用数学、统计学和计算机技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析带有随机性特征的经济变量之间关系的规律，验证或发展经济理论、评价经济政策与预测经济活动的一门应用经济学科。 例：前提假设条件：消费主要取决于收入、并随着收入增长呈线性增长、 边际消费递减等，则可设定消费C 与Y 具有下述理论计量经济模型： u Y C ++=βα 其中：100<<<βα、，u 为随机扰动项（表示：除收入外其它因素对消费 的影响） 利用数据资料n i Y C i i ,...,2,1),,(=

并进一步作计量经济学假设：假设模型满足经典（古典）条件， 则可采用普通最小二乘法估计模型参数建立样本数据经验模型，比如 .2+ 38 = .0 Y C67 检验模型：t检验、F检验、拟合优度检验，经济理论检验、计量经济检验应用： 2、计量经济学的特点 （1）计量性： （2）模型性: （3）随机性： （4）实证性: 3、计量经济学内容范畴 （1）经典计量经济分析模型和方法 单方程计量经济分析模型和方法（一元、多元线性回归模型和方法）估计： OLS（普通最小二乘法）、ML（极大似然法）、GMM（广义矩法）、 BAYES法 检验：t检验、F检验、拟合优度检验 预测：点预测、区间预测 联立方程计量经济分析模型和方法 识别：结构式法、简化式法 估计： IlS（间接）、2SLS（二阶段）、3SLS（三阶段）、LIML（有限信息极大似然）、FLML（完全信息ML）、最小方差比等预测：简化式的多重多元线性回归 （2）非经典计量经济分析模型和方法 异方差性线性回归模型（估计：ＧＬＳ、ＷＬＳ、数学变换法；检验）自相关性线性回归模型(估计：ＧＬＳ、广义差分变换；检验） 多重共线性线性回归模型 随机解释变量线性回归模型 非正态扰动线性回归模型 非线性回归模型

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计量经济学可见内容 第一章 （1）经济模型 理论模型：凯恩斯的绝对收入理论 实证模型：回归模型 建模方法 结构方法：理论到模型，先验的 简化方法：数据到模型，依赖理论少 大数据时代：简化方法将用的多 （2）变量类型p28 STA TA 中的变量可以划分为三类：分别是数值型，字符型和日期型。变量类型可通过help data type显示。 （一）数值型变量：数值型变量按其精度又可分为五种类型：byte、int、long、float、double。（二）字符串变量：字符变量通常是一些需要用文字描述的信息，如：姓名、住址等。（三）日期型变量：在STA TA 中，1960 年1 月1 日被认为是第0 天，因此1959 年12 月31 日为第-1 天 (3)显示数据类型p30 (指出哪个变量是什么类型） （4）指出指标的含义p34 观测值序号 生成新的数据（generate 可简写成gen） Clear Set obs 1000 设置观测值的组数 Gen x=_n _n 为观察值得序号 Gen y=x+100 gen 产生新变量 replace 改变现有变量 Generate 创建一个新的变量。如：generate y=(y1+y2+y3+y4)/4 表示创建一个新的变量y是y1,y2.y3,y4的平均数。 又如：generate x1= ln（x2 ）表示创建一个变量x1是x2的自然对数。 Replace替代一个现有变量。 如：replace X1= X1*100表示“将X1变量转换为当前数值的100倍” 又如：replace x1 = 0 if x1== y 表示“当x1=y时，将其记为0 ” 注意：在STATA中“==”才是逻辑关系运算符。“=”则表示“让左边的值与右边相等”用于创建新变量。 * gen urbanized= popurb/ pop . sum urbanized Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max urbanized | 21 .6667691 .1500842 .3377319 .8903645 表示城市化率水平 replace urbanized= 100* urbanized . sum urbanized V ariable | Obs Mean Std. Dev. Min Max urbanized | 21 66.67691 15.00843 33.77319 89.03645 百分数形式

计量经济学课件

WEEK 10: MACROECONOMETRICS Introduction 1.The concept of stationarity 2.Spurious regressions 3.Testing for unit roots 4.Cointegration analysis

1. S TATIONARITY Conditions for t y to be a stationary time series process i. t E y constant t ii. t Var y constant t iii. ,t t k Cov y y constant t and all k≠0 Autoregressive time series 1t t t y y - Notice no constant and t is a white noise error term. - AR(1) model – time series behaviour of t y is largely explained by its value in the previous period. - Necessary condition for stationarity 1 , if , 1 series is explosive and if 1 have a unit root.

Example 1 – Stationary AR(1) Model STATA code set obs 500 /*set number of observations*/ gen time=_n /*create time trend*/ gen y=0 if time==1 /* first observation set y=0*/ gen e=rnormal(0, 1) /*create a random number*/ replace y=(0.67*y[_n-1])+e if time~=1 /*AR(1) model =0.67*/ twoway (line y time) /*line plot*/