第七章练习题及参考解答(第四版)计量经济学
第七章练习题及参考解答
7.1 表7.4中给出了1981-2015年中国城镇居民人均年消费支出(PCE)和城镇居民人均可支配收入(PDI)数据。
表7.4 1981-2015年中国城镇居民消费支出(PCE)和可支配收入(PDI)数据 （单位：元）
估计下列模型：
t
t t t t
t t PCE B PDI B B PCE PDI A A PCE υμ+++=++=-132121
(1) 解释这两个回归模型的结果。
(2) 短期和长期边际消费倾向（MPC ）是多少？分析该地区消费同收入的关系。 (3) 建立适当的分布滞后模型，用库伊克变换转换为库伊克模型后进行估计，并对估计结果进行分析判断。
【练习题7.1参考解答】
(1) 解释这两个回归模型的结果。
Dependent Variable: PCE Method: Least Squares Date: 03/10/18 Time: 09:12 Sample: 1981 2005
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 149.0975 24.56734 6.068933 0.0000
R-squared 0.998965 Mean dependent var 2983.768
Adjusted R-squared 0.998920 S.D. dependent var 2364.412
S.E. of regression 77.70773 Akaike info criterion 11.62040
Sum squared resid 138885.3 Schwarz criterion 11.71791
Log likelihood -143.2551 F-statistic 22196.24
Durbin-Watson stat 0.531721 Prob(F-statistic) 0.000000
收入跟消费间有显著关系。收入每增加1元，消费增加0.76元。
Dependent Variable: PCE
Method: Least Squares
Date: 03/10/18 Time: 09:13
Sample(adjusted): 1982 2005
C 147.6886 26.73579 5.524001 0.0000
PDI 0.679123 0.069959 9.707385 0.0000
R-squared 0.999012 Mean dependent var 3089.059
Adjusted R-squared 0.998918 S.D. dependent var 2354.635
S.E. of regression 77.44504 Akaike info criterion 11.65348
Sum squared resid 125952.4 Schwarz criterion 11.80074
Log likelihood -136.8418 F-statistic 10620.10
Durbin-Watson stat 0.688430 Prob(F-statistic) 0.000000
(2) 短期和长期边际消费倾向（MPC）是多少？分析该地区消费同收入的关系。
短期MPC=0.68，长期MPC=0.679/(1-0.111)=0.764
(3) 建立适当的分布滞后模型，用库伊克变换转换为库伊克模型后进行估计，并对估计结果进行分析判断。
在滞后1-5期内，根据AIC最小，选择滞后5期，其回归结果如下:
Dependent Variable: PCE
Method: Least Squares
Date: 03/10/18 Time: 09:25
Sample(adjusted): 1986 2005
C 167.9590 33.27793 5.047158 0.0002 PDI 0.707933 0.124878 5.668981 0.0001 PDI(-1) 0.225272 0.274293 0.821283 0.4263 PDI(-2) -0.178911 0.316743 -0.564847 0.5818 PDI(-3) -0.069525 0.328725 -0.211498 0.8358 PDI(-4) 0.264874 0.300470 0.881532 0.3940 R-squared
0.999382 Mean dependent var 3596.396 Adjusted R-squared 0.999096 S.D. dependent var 2254.922 S.E. of regression 67.79561 Akaike info criterion 11.54009 Sum squared resid 59751.18 Schwarz criterion 11.88860 Log likelihood -108.4009 F-statistic 3501.011 当期收入对消费有显著影响，但各滞后期影响并不显著。不显著可能是分布滞后模型直接估计时共线性造成的，也可能是真没显著影响。库伊克模型估计结果见上表，PCE(-1)
部分回归结果t 检验不显著。
7.2 表7.5中给出了中国1980-2016年固定资产投资Y 与社会消费品零售总额X 的资料。取阿尔蒙多项式的次数m=2，运用阿尔蒙多项式变换法估计以下分布滞后模型：
011223344t t t t t t t
Y X X X X X u αβββββ----=++++++
表7.5中国1980-2016年固定资产投资Y 与社会零售总额X 数据 （单位：亿元）
【练习题7.2参考解答】
直接估计结果如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares Date: 03/10/18 Time: 09:32 Sample(adjusted): 1984 2016
C -23633.42 3701.825 -6.384260 0.0000 X 0.461927 0.918198 0.503080 0.6190 X(-1) 2.086566 1.685958 1.237614 0.2265 X(-2) -0.543254 1.708205 -0.318026 0.7529 X(-3) 1.150577 1.843808 0.624022 0.5379 R-squared
0.993755 Mean dependent var 128264.7 Adjusted R-squared 0.992598 S.D. dependent var 180131.0 S.E. of regression 15497.23 Akaike info criterion 22.29768 Sum squared resid 6.48E+09 Schwarz criterion 22.56977 Log likelihood -361.9117 F-statistic 859.2660 使用阿尔蒙变换估计结果如下：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 03/10/18 Time: 09:37 Sample(adjusted): 1984 2016
Included observations: 33 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -23683.13 3619.054 -6.544010 0.0000 Z0 0.801678 0.623778 1.285198 0.2089 Z1 0.482317 1.366707 0.352905 0.7267 R-squared
0.993572 Mean dependent var 128264.7 Adjusted R-squared 0.992907 S.D. dependent var 180131.0 S.E. of regression 15170.17 Akaike info criterion 22.20526 Sum squared resid 6.67E+09 Schwarz criterion 22.38666 Log likelihood -362.3868 F-statistic 1494.254 Durbin-Watson stat
0.287072 Prob(F-statistic)
0.000000
根据2
i 012i i βααα=++可计算出
00βα==0.802 1012βααα=++=1.051 201224βααα=++=0.833 301239βααα=++=0.149 4012416βααα=++=-1.002
直接使用软件结果：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 03/10/18 Time: 09:39 Sample(adjusted): 1984 2016
Included observations: 33 after adjusting endpoints
C -23683.13 3619.054 -6.544010 0.0000 PDL01 0.833024 0.702645 1.185555 0.2454 PDL02 -0.450971 0.144976 -3.110662 0.0042 R-squared
0.993572 Mean dependent var 128264.7 Adjusted R-squared 0.992907 S.D. dependent var 180131.0 S.E. of regression 15170.17 Akaike info criterion 22.20526 Sum squared resid 6.67E+09 Schwarz criterion 22.38666 Log likelihood -362.3868 F-statistic 1494.254 Lag
i Coefficien Std. Error T-Statistic
. * | 0 0.80168 0.62378 1.28520 . *| 1 1.05067 0.42723 2.45927 . * | 2 0.83302 0.70264 1.18555 .* | 3 0.14873 0.31166 0.47722 * . |
4 -1.00221
0.92567 -1.08269
Sum of 1.83190
0.18562
9.86901
7.3利用表7.5的数据，运用局部调整假定或自适应预期假定估计以下模型参数，并解释模型的经济意义，探测模型扰动项的一阶自相关性： 1）设定模型
t t t u X Y ++=βα*
其中*
t Y 为预期最佳值。 2）设定模型
t u t t e X Y βα=*
其中*
t Y 为预期最佳值。 3）设定模型
t t t u X Y ++=*βα
其中*
t X 为预期最佳值。
【练习题7.3参考解答】
1）设定模型
t t t u X Y ++=βα*
其中*
t Y 为预期最佳值。
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 03/10/18 Time: 10:09 Sample(adjusted): 1981 2016
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -5669.505 2498.919 -2.268783 0.0299 X 0.664982 0.130183 5.108043 0.0000 R-squared
0.997893 Mean dependent var 117676.6 Adjusted R-squared 0.997765 S.D. dependent var 175881.8 S.E. of regression 8314.081 Akaike info criterion 20.96894 Sum squared resid 2.28E+09 Schwarz criterion 21.10090 Log likelihood -374.4410 F-statistic 7815.118 Durbin-Watson stat
0.925919 Prob(F-statistic)
0.000000
根据回归结果，可算出h 统计量为3.64，明显大于2，表明5%显著水平下存在相关性。根据回归数据，可算出调整系数为*
11δβ=-=1-0.734=0.266，这表示了局部调整的速度。
*0/ββδ==0.665/0.266=2.5
2）设定模型
t u
t t e X Y βα=* 其中*
t Y 为预期最佳值。
假设调整方程为：*
t t-1t t-1ln ln (ln ln )Y Y Y Y δ-=-，则转化为一阶自回归模型后的回归结果为:
Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Date: 03/10/18 Time: 10:11 Sample(adjusted): 1981 2016
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.541492 0.692089 -0.782403 0.4396 LOG(X) 0.299685 0.262322 1.142434 0.2615 LOG(Y(-1)) 0.764900
0.200608
3.812909
0.0006 R-squared
0.997423 Mean dependent var 10.25491 Adjusted R-squared 0.997267 S.D. dependent var 1.956096 S.E. of regression 0.102265 Akaike info criterion -1.642847 Sum squared resid 0.345117 Schwarz criterion -1.510887 Log likelihood 32.57124 F-statistic 6386.241 Durbin-Watson stat
0.873321 Prob(F-statistic)
0.000000
根据回归结果，计算h 统计量时开方部分为负，没法计算。故没法根据h 统计量判断相关性。根据回归数据，可算出调整系数为*
11δβ=-=1-0.765=0.235，这表示了局部调整的速度。
*0/ββδ==0.2997/0.235=1.275
3）设定模型
t t t u X Y ++=*
βα
其中*
t X 为预期最佳值。
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 03/10/18 Time: 10:09 Sample(adjusted): 1981 2016
Included observations: 36 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C -5669.505 2498.919 -2.268783 0.0299 X 0.664982 0.130183 5.108043 0.0000 Y(-1)
0.733544
0.077811
9.427269
0.0000 R-squared
0.997893 Mean dependent var 117676.6 Adjusted R-squared 0.997765 S.D. dependent var 175881.8 S.E. of regression 8314.081 Akaike info criterion 20.96894 Sum squared resid 2.28E+09 Schwarz criterion 21.10090 Log likelihood -374.4410 F-statistic 7815.118 Durbin-Watson stat
0.925919 Prob(F-statistic)
0.000000
可算出调节系数为*
11γβ=-=1-0.734=0.266，这表示了预期修正的速度。*
0/ββγ==0.665/0.266=2.5
7.4表7.6给出中国各年末货币流通量Y ，社会商品零售额X1、城乡居民储蓄余额X 2的数据。
表7.6中国年末货币流通量、社会商品零售额、城乡居民储蓄余额数据 （单位：亿元）
利用表中数据设定模型：*
1122t t t t Y X X αββμ=+++
*1212t
t u t t Y X X e
ββα=
其中，*
t Y 为长期(或所需求的)货币流通量。试根据局部调整假设，作模型变换，估计并检验参数，对参数经济意义做出解释。
【练习题7.4参考解答】
利用表中数据设定模型：*
1122t t t t Y X X αββμ=+++
*12
12t
t u t t Y X X e
ββα=
其中，*
t Y 为长期(或所需求的)货币流通量。试根据局部调整假设，作模型变换，估计并检验参数，对参数经济意义做出解释。
假设局部调整方程为：*
t t-1t t-1()Y Y Y Y δ-=-，对*
1122t t t t Y X X αββμ=+++，可转化为
回归方程：t t-111t 22t (1)t Y Y X X u δαδβδβδδ=+-+++，其回归结果如下：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 03/10/18 Time: 10:03 Sample(adjusted): 1990 2014
Included observations: 25 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1618.034 732.1489 2.209979 0.0383 Y(-1) 0.981020 0.149312 6.570280 0.0000 X1 -0.130429 0.041464 -3.145590 0.0049 X2
0.078399
0.033706
2.325972
0.0301
R-squared
0.997519 Mean dependent var 23457.75 Adjusted R-squared 0.997164 S.D. dependent var 18266.54 S.E. of regression 972.7612 Akaike info criterion 16.74380 Sum squared resid 19871553 Schwarz criterion 16.93882 Log likelihood -205.2975 F-statistic 2813.916 Durbin-Watson stat
1.112498 Prob(F-statistic)
0.000000
各回归系数在5%显著水平下均显著。可算出调整系数为*
11δβ=-=1-0.981=0.019，这表示了局部调整的速度。
假设局部调整方程为：*
t t-1t t-1ln ln (ln ln )Y Y Y Y δ-=-，对*1212t
t u t t Y X X e ββα=，
可转化为回
归方程：t t-111t 22t ln ln (1)ln ln ln t Y Y X X u δαδβδβδδ=+-+++，其回归结果如下：
Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Date: 03/10/18 Time: 10:04 Sample(adjusted): 1990 2014
C 0.657788 0.277162 2.373296 0.0273 LOG(Y(-1)) 0.741910 0.230602 3.217270 0.0041 LOG(X1) 0.053350 0.102727 0.519332 0.6090 R-squared
0.996730 Mean dependent var 9.716778 Adjusted R-squared 0.996263 S.D. dependent var 0.913771 S.E. of regression 0.055860 Akaike info criterion -2.786285 Sum squared resid 0.065527 Schwarz criterion -2.591265 Log likelihood 38.82856 F-statistic 2133.726 Durbin-Watson stat
1.076480 Prob(F-statistic)
0.000000
7.5 根据四川省1978—2014年的消费总额Y （亿元）和收入总额X （亿元）的年度资料，估计出库伊克模型如下：
12? 6.910.280.82( 1.69)
(5.89)
(12.68)0.97 1.45
t t t Y X Y t R DW -=-++=-==
试回答下列问题：
1）分布滞后系数的衰减率是多少？
2）模型中是否存在多重共线性问题？请说明判断的理由。 3）收入对消费的即期和长期影响乘数是多少？
4）某同学查表发现，在显著性水平05.0=α下，DW 检验临界值为 1.36l d =，
1.59h d =。请问该同学试图得出什么结论？你认为该同学的做法是否存在问题？请帮该同学完成后续工作。
【练习题7.5参考解答】
1）分布滞后系数的衰减率为0.82
2）模型中各斜率系数均显著，没有明显的多重共线性问题。 3）收入对消费的即期和长期影响乘数分别是：
即期乘数为0.28； 长期乘数为0.28/(1-0.82)=1.56
4）该同学试图检验是否存在自相关性问题，但是此模型为自回归模型，模型中有滞后被解释变量1t Y -，此时不能使用DW 检验法。而可以用德宾h 检验，可计算出其h 统计量为：
式中：d=1.45；n=37；*1
?=0.82β； *1?()0.82/12.680.06467SE β==； *21
?()=0.064670.004182Var β=
1(1(1 1.8194
22d h =-=-?= h=1.82，小于2
0.025 1.96h h α==，表明5%显著水平下不存在自相关性问题。
7.6利用某地区1980—2014年固定资产投资（Y ）与地区生产总值GDP （X ）的数据资料（单位：亿元），使用OLS 法估计出如下模型：
12?16.12080.62650.2613( 3.21)
(6.52)
(2.41)
0.9855 1.5321
t t t Y X Y t R DW -=-++=
-==
（1）上述模型是否存在自相关性问题？
（2）如果将上述模型看成是局部调整模型的估计结果，试计算调节系数δ。
【练习题7.6参考解答】
(1) 式中：d=1.5321；n=35；*1
?=0.2613β； *1?()0.2613/2.410.1084SE β==； *21
?()=0.10840.01175Var β=
1(1(1 1.803822d h =-=-?=
h=1.8038，小于2
0.025 1.96h h α
==，表明5%显著水平下不存在自相关性问题。
(2) 如果将模型看成是局部调整模型的估计结果,1-=0.2613δ, 则调节系数
=1-0.2613=0.7387δ。
7.7联系自己所学的专业选择一个实际问题，设定一个分布滞后模型或自回归模型，并自己去收集样本数据，用本章的方法估计和检验这个模型，你如何评价自己所做的这项研究?
【练习题7.7参考解答】
本题无参考解答
庞皓计量经济学课后答案第四章(内容参考)
统计学2班 第三次作业 1、⑴存在.2 3223223232 322 ) ())(() )(())((?∑∑∑∑∑∑∑--=i i i i i i i i i i i x x x x x x x y x x y βΘ 当X 2和X 3之间的相关系数为0时，离差形式的 ∑i i x x 32=0 2 222232 22 322 ?) )(() )((??== =∴∑∑∑∑∑∑i i i i i i i i x x y x x x x y β 同理得：33 ??γβ= ⑵2 ?β会等于1?α和1?γ二者的线性组合。 33221???X X Y βββ--=Θ且221??X Y αα-=，331??X Y γγ-= 由⑴可得22 ??αβ=和33??γβ= 22221???X Y X Y βαα-=-=∴，3 3331???X Y X Y βγγ-=-= 212 ??X Y αβ-=∴,3 1 3??X Y γβ-= 则：33 1 2213 3221?????X X Y X X Y Y X X Y γαβββ----=--=Θ ⑶存在。∑-=)1()?(223 222 2 r x Var i σβΘ X 2和X 3之间相关系数为0，)?() 1()?(2222 223 2 22 2 α σσβVar x r x Var i i == -=∴∑∑ 同理可得)?()?(33 γβVar Var = 2、逐步向前回归和逐步向后回归的程序都存在不足，逐步向前法不能反映引进新的解释变量后的变化情况，即一旦引入新的变量，就保留在方程中，逐步向后法泽一旦剔除一个解释变量就再没有机会重新进入方程。而解释变量之间及其与被解释变量的相关关系与引入的变量个数及同时引入哪些变量而不同。所以采用逐步回归比较好。吸收了逐步向前和逐步向后的优点。
数据结构第七章图练习及答案
1．拓扑排序的结果不是唯一的，试写出下图任意2个不同的拓扑序列。 2．写出求以下AOE网的关键路径的过程。要求：给出每一个事件和每一个活动的最早开始时间和最晚开始时间。 【解析】解题关键是弄清拓扑排序的步骤 （1）在AOV网中，选一个没有前驱的结点且输出；（2）删除该顶点和以它为尾的弧；（3）重复上述步骤直至全部顶点均输出或不再有无前驱的顶点。 【答案】（1）0132465 （2）0123465 【解析】求关键路径首先求关键活动，关键活动ai的求解过程如下 （1）求事件的最早发生时间ve(j), 最晚发生时间vl(j); （2）最早发生时间从ve(0)开始按拓扑排序向前递推到ve(6), 最晚发生时间从vl(6)按逆拓扑排序向后递推到vl(0); （3）计算e(i),l(i)：设ai由弧
关键路径为：a0->a4->a6->a9 7.1选择题 1．对于一个具有n个顶点和e条边的有向图，在用邻接表表示图时，拓扑排序算法时间复杂度为（B） A）O(n) B）O(n+e) C）O(n*n) D）O(n*n*n) 2．设无向图的顶点个数为n，则该图最多有（B）条边。 A）n-1 B）n(n-1)/2 C）n(n+1)/2 D）n2 3．连通分量指的是（B） A）无向图中的极小连通子图 B）无向图中的极大连通子图 C）有向图中的极小连通子图 D）有向图中的极大连通子图 4．n个结点的完全有向图含有边的数目（D） A）n*n B）n（n+1） C）n/2 D）n*（n-1） 5．关键路径是（A） A）AOE网中从源点到汇点的最长路径 B）AOE网中从源点到汇点的最短路径 C）AOV网中从源点到汇点的最长路径 D）AOV网中从源点到汇点的最短路径 6．有向图中一个顶点的度是该顶点的（C） A）入度B）出度C）入度与出度之和D）（入度+出度）/2 7．有e条边的无向图，若用邻接表存储，表中有（B）边结点。 A） e B）2e C）e-1 D）2(e-1) 8．实现图的广度优先搜索算法需使用的辅助数据结构为（B）
计量经济学习题及答案汇总
《 期中练习题 1、回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离。最小二乘准则是指（ ） A ．使 ∑=-n t t t Y Y 1)?(达到最小值 B.使∑=-n t t t Y Y 1达到最小值 C. 使 ∑=-n t t t Y Y 1 2 )(达到最小值 D.使∑=-n t t t Y Y 1 2)?(达到最小值 2、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 ?ln 2.00.75ln i i Y X =+，这表明人均收入每增加 1％，人均消费支出将增加 （ ） A. B. % C. 2 D. % 3、设k 为回归模型中的参数个数,n 为样本容量。则对总体回归模型进行显著性检验的F 统计量与可决系数2 R 之间的关系为( ) ~ A.)1/()1()/(R 2 2---=k R k n F B. )/(1)-(k )R 1/(R 22k n F --= C. )/()1(22k n R R F --= D. ) 1()1/(2 2R k R F --= 6、二元线性回归分析中 TSS=RSS+ESS 。则 RSS 的自由度为（ ） 9、已知五个解释变量线形回归模型估计的残差平方和为 8002=∑t e ，样本容量为46，则随机误 差项μ的方差估计量2 ?σ 为（ ） D. 20 1、经典线性回归模型运用普通最小二乘法估计参数时，下列哪些假定是正确的（ ） A.0)E(u i = B. 2 i )V ar(u i σ= C. 0)u E(u j i ≠ ) D.随机解释变量X 与随机误差i u 不相关 E. i u ～),0(2 i N σ 2、对于二元样本回归模型i i i i e X X Y +++=2211???ββα，下列各式成立的有（ ） A.0 =∑i e B. 0 1=∑i i X e C. 0 2=∑i i X e D. =∑i i Y e E. 21=∑i i X X 4、能够检验多重共线性的方法有（ ）
计量经济学习题及参考答案解析详细版
计量经济学（第四版）习题参考答案 潘省初
第一章 绪论 试列出计量经济分析的主要步骤。 一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行： （1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据 （4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析 计量经济模型中为何要包括扰动项? 为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。 什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。 时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。 横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。 估计量和估计值有何区别？ 估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。如Y 就是一个估计量，1 n i i Y Y n == ∑。现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则 根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为 5.1074 130 96104100=+++。 第二章 计量经济分析的统计学基础 略，参考教材。
请用例中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间 N S S x = = 4 5= 用 =，N-1=15个自由度查表得005.0t =，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±×=174± 也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在至厘米之间。 25个雇员的随机样本的平均周薪为130元，试问此样本是否取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体？ 原假设 120:0=μH 备择假设 120:1≠μH 检验统计量 () 10/2510/25 X X μσ-Z == == 查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即 此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。 某月对零售商店的调查结果表明，市郊食品店的月平均销售额为2500元，在下一个月份中，取出16个这种食品店的一个样本，其月平均销售额为2600元，销售额的标准差为480元。试问能否得出结论，从上次调查以来，平均月销售额已经发生了变化？ 原假设 : 2500:0=μH 备择假设 : 2500:1≠μH ()100/1200.83?480/16 X X t μσ-= === 查表得 131.2)116(025.0=-t 因为t = < 131.2=c t , 故接受原假 设,即从上次调查以来，平均月销售额没有发生变化。
伍德里奇计量经济学第四章
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房地产估量 第七章收益法练习题参考答案
第七章收益法练习题 一、单项选择题 1、收益法是以（ B ）为基础的。（ ）说明，决定房地产价值的，重要的不是过去 的因素，而是未来的因素。 Ａ、收益原理 Ｂ、预期原理 Ｃ、未来原理 Ｄ、替代原理 2、购买收益性房地产可以视为（D ），实质是以现在的资金去换取期望在未来可以获得 的一系列资金。 Ａ、一种收益 Ｂ、一种房地产交易 Ｃ、一种贷款 Ｄ、一种投资 3、某单位拥有的房地产每年可产生100万元净收益，同时此单位有2000万元货币以５％ 的年利率存入银行，每年可得到与该宗房地产等额的收益，即每年能获得100万元的利息，则对该单位来说，这宗房地产的价值与（ A ）万元的货币等价。 Ａ、2000 Ｂ、400 Ｃ、4000 Ｄ、10000 4、收益法适用的对象，是有收益或有（ A ）的房地产。 Ａ、潜在收益 Ｂ、实际收益 Ｃ、客观收益 Ｄ、正常收益 5、收益法适用的条件，是房地产的收益和（ B ）都易于量化。 Ａ、成本 Ｂ、风险 Ｃ、运营费用 Ｄ、报酬率 6、现代的收益法是建立在货币具有（ C ）的观念上的。 Ａ、投资价值 Ｂ、市场价值 Ｃ、时间价值 Ｄ、资本价值 7、某房地产是在有偿出让的国有土地上开发建造的，当时获得的土地使用权年限为50年， 现在已使用了5年，预计利用该房地产正常情况下每年可获得净收益10万元，该类房地产的报酬率为6%，则该房地产的收益价格为（ B ）。 Ａ、150.56万元B、154.56万元 C、157.61万元 D、152.69万元 8、已知某收益性房地产50年收益权利的价格为4000元/ m2，报酬率为8%，试求其40年 收益权利的价格（ A ） A、3899元/ m2 B、3865元/ m2 C、3855元/ m2 D、3920元/ m2 9、已知某收益性房地产40年土地使用权的价格为4000元/ m2 ，对应的报酬率为6%，试 求假设其土地使用权为50年，报酬率为8%下的价格（ A ）。 A、3252元/ m2 B、3435元/ m2 C、3565元/ m2 D、3343元/ m2 10、有A、B两宗房地产，A房地产的收益年限为50年，单价4000元/ m2；B房地产的收 益年限为40年，单价3500元/ m2。假设报酬率为6%，则比较两宗房地产的价格，A
计量经济学题库及答案
2．已知一模型的最小二乘的回归结果如下： i i ?Y =101.4-4.78X 标准差 （） （） n=30 R 2 = 其中，Y ：政府债券价格（百美元），X ：利率（%）。 回答以下问题：（1）系数的符号是否正确，并说明理由；（2）为什么左边是i ?Y 而不是i Y ； （3）在此模型中是否漏了误差项i u ；（4）该模型参数的经济意义是什么。 13．假设某国的货币供给量Y 与国民收入X 的历史如系下表。 某国的货币供给量X 与国民收入Y 的历史数据 根据以上数据估计货币供给量Y 对国民收入X 的回归方程，利用Eivews 软件输出结果为： Dependent Variable: Y Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X C R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression F-statistic Sum squared resid Prob(F-statistic) 问：（1）写出回归模型的方程形式，并说明回归系数的显著性（） 。 （2）解释回归系数的含义。 （2）如果希望1997年国民收入达到15，那么应该把货币供给量定在什么水平 14．假定有如下的回归结果 t t X Y 4795.06911.2?-= 其中，Y 表示美国的咖啡消费量（每天每人消费的杯数），X 表示咖啡的零售价格（单位：美元/杯），t 表示时间。问： （1）这是一个时间序列回归还是横截面回归做出回归线。 （2）如何解释截距的意义它有经济含义吗如何解释斜率（3）能否救出真实的总体回归函数 （4）根据需求的价格弹性定义： Y X ?弹性＝斜率，依据上述回归结果，你能救出对咖啡需求的价格弹性吗如果不能，计算此弹性还需要其他什么信息 15．下面数据是依据10组X 和Y 的观察值得到的： 1110=∑i Y ，1680 =∑i X ，204200=∑i i Y X ，315400 2=∑ i X ，133300 2 =∑i Y 假定满足所有经典线性回归模型的假设，求0β，1β的估计值； 16.根据某地1961—1999年共39年的总产出Y 、劳动投入L 和资本投入K 的年度数据，运用普通最小二乘法估计得出了下列回归方程： ，DW= 式下括号中的数字为相应估计量的标准误。 (1)解释回归系数的经济含义； (2)系数的符号符合你的预期吗为什么 17.某计量经济学家曾用1921~1941年与1945~1950年（1942~1944年战争期间略去）美国国内消费Ｃ和工资收入Ｗ、非工资－非农业收入
计量经济学第四章
第四章 经典单方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型 一、内容提要 本章主要介绍计量经济模型的二级检验问题，即计量经济检验。主要讨论对回归模型的若干基本经典假定是否成立进行检验、当检验发现不成立时继续采用OLS 估计模型所带来的不良后果以及如何修正等问题。包括：异方差性问题、序列相关性问题、多重共线性问题。 1.异方差： 含义：随机扰动项的方差随样本点而不同。 后果：OLS 估计是线性、无偏、一致的但不有效；由于随机项异方差的存在而导致的参数估计值的标准差的偏误，通常的假设检验t 检验和F 检验失效；模型的预测变得无效。 检验：图示法、Goldfeld-Quandt 检验法以及White 检验法等。 修正：而当检测出模型确实存在异方差性时，通过采用加权最小二乘法进行修正的估计。 序列相关性也是模型随机扰动项出现序列相关时产生的一类现象。与异方差的情形相类似，在序列相关存在的情况下，OLS 估计量仍具无偏性与一致性，但通常的假设检验不再可靠，预测也变得无效。序列相关性的检测方法也有若干种，如图示法、回归检验法、Durbin-Watson 检验法以及Lagrange 乘子检验法等。存在序列相关性时，修正的估计方法有广义最小二乘法（GLS ）以及广义差分法。 多重共线性是多元回归模型可能存在的一类现象，分为完全共线与近似共线两类。模型的多个解释变量间出现完全共线性时，模型的参数无法估计。更多的情况则是近似共线性，这时，由于并不违背所有的基本假定，模型参数的估计仍是无偏、一致且有效的，但估计的参数的标准差往往较大，从而使得t-统计值减小，参数的显著性下降，导致某些本应存在于模型中的变量被排除，甚至出现参数正负号方面的一些混乱。显然，近似多重共线性使得模型偏回归系数的特征不再明显，从而很难对单个系数的经济含义进行解释。多重共线性的检验包括检验多重共线性是否存在以及估计多重共线性的范围两层递进的检验。而解决多重共线性的办法通常有逐步回归法、差分法以及使用额外信息、增大样本容量等方法。 当模型中的解释变量是随机解释变量时，需要区分三种类型：随机解释变量与随机扰动项独立，随机解释变量与随机扰动项同期无关、但异期相关，随机解释变量与随机扰动项同期相关。第一种类型不会对OLS 估计带来任何问题。第二种类型则往往导致模型估计的有偏性，但随着样本容量的增大，偏误会逐渐减小，因而具有一致性。所以，扩大样本容量是克服偏误的有效途径。第三种类型的OLS 估计则既是有偏、也是非一致的，需要采用工具变量法来加以克服。 二、典型例题分析 1、下列哪种情况是异方差性造成的结果？ （1）OLS 估计量是有偏的 （2）通常的t 检验不再服从t 分布。 （3）OLS 估计量不再具有最佳线性无偏性。 答： 第（2）与（3）种情况可能由于异方差性造成。异方差性并不会引起OLS 估计量出现偏误。 2、已知模型 i i i i u X X Y +++=22110βββ 式中，i Y 为某公司在第i 个地区的销售额；i X 1为该地区的总收入；i X 2为该公司在该地区投入的广告费用（i=0,1,2……,50）。 （1）由于不同地区人口规模i P 可能影响着该公司在该地区的销售，因此有理由怀疑随机误差项u i 是异方差的。假设i σ依赖于总体i P 的容量，请逐步描述你如何对此进行检验。需说明：1）零假
财管教材练习题参考解答
第二章 练习题解答 练习一 1． 2． 3． 4．P ＝10000÷8%＝125,000(元) 5．850000＝×PVIFA(i,30)；PVIFA(i,30)＝；i ＝9% 6．12000＝1500×PVIFA(9%,n)；运用插值法得出n ＝年 7． （1）P ＝10,000×PVIF(8%,3)＝7,938（元） （2）10,000＝A ×FVIFA(8%,4)；A ＝2,（元） （3）7,500×FVIF(8%,3)＝9,＜10,000；选择(2) （4）10,000＝7,500×FVIF(i,3)；运用插值法，得出i ＝% （5）FVIFA(I,4)＝10000÷＝，得出i ＝20% 练习二 1．计算A 、B 两方案的期望报酬率； 2．计算A 、B 两方案的标准离差和标准离差率； )(418,12)5%,10(*200005元==PVIF P ) (7.3992)5%,8(*10005 元==PVIFA P %20=K A %20=K B 253.0064.0==δA 1265.0016.0==δ B 6325 .0%201265 .0265 .1%20253.0====Q Q B A （元）5 .67003401.1*5000) 6%,5(*5000) 2 % 101(*50003 *23===+=FVIF F
3．计算A 、B 两方案考虑风险的必要投资报酬率； 风险报酬率A ＝12%*=% 风险报酬率B ＝12%*=% 第三章 练习题解答 练习一 所以，1～5年的NCF 分别为309、324、294、、249万元。 因此， （其中，633＝309+324） 练习二 A 设备年折旧＝(21+10-5)/6＝（万元） B 设备年折旧＝(21-3)/6=3（万元） 所以，新旧设备的年折旧增加额＝＝（万元） 1～5年的年NCF 增量＝ []*(1-25%)+=*+=（万元） 第6年的NCF 增量＝+2＝（万元） 因此，NPV 增量＝*PVIFA(10%,5)+*PVIF(10%,6)-10= －<0 （或＝*PVIFA(10%,6)+2*PVIF(10%,6)-10= －<0） 决策：继续使用旧设备 %59.15%59.7%8%18.23%18.15%8=+==+=K K B A 220240********* (125%) 519.31%800++++-==税后投资报酬率800(110%) 1445 -= =年折旧（万元） 800633 2 2.57294-=+=投资回收期（年）
计量经济学习题解析
计量经济学习题解析 TYYGROUP system office room 【TYYUA16H-TYY-TYYYUA8Q8-
第一章 1、下列假想模型是否属于揭示因果关系的计量经济学模型为什么 （1）t S =+t R ,其中t S 为第t 年农村居民储蓄增加额（单位：亿元），t R 为第t 年城镇居民可支配收入总额（单位：亿元）。 （2）1t S -=+t R ，其中1t S -为第t-1年底农村居民储蓄余额（单位：亿元），t R 为第t 年农村居民纯收入总额（单位：亿元）。 2、指出下列假想模型中的错误，并说明理由： 其中，t RS 为第t 年社会消费品零售总额（单位：亿元），t RI 为第t 年居民收入总额（单位：亿元）（指城镇居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和），t IV 为第t 年全社会固定资产投资总额（单位：亿元）。 3、下列设定的精良经济模型是否合理为什么 4、 （1）3 01i i i GDP GDP ββμ==+?+∑ 其中，i GDP （i=1,2,3）是第一产业、第二产业、第三产业增加值，μ为随机干扰项。 （2）财政收入=f （财政支出）+ μ，μ为随机干扰项。 答案1、（1）不是。因为农村居民储蓄增加额应与农村居民可支配收入总额有关，而与城镇居民可支配收入总额没有因果关系。 （2）不是。第t 年农村居民的纯收入对当年及以后年份的农村居民储蓄有影响，但并不对第t-1的储蓄产生影响。 2、一是居民收入总额RI t 前参数符号有误，应是正号；二是全社会固定资产投资总额IV t 这一解释变量的选择有误，它对社会消费品零售总额应该没有直接的影响。 3、（1）不合理，因为作为解释变量的第一产业、第二产业和第三产业的增加值是GDP 的构成部分，三部分之和正为GDP 的值，因此三变量与GDP 之间的关系并非随机关系，也非因果关系。 （2）不合理，一般来说财政支出影响财政收入，而非相反，因此若建立两者之间的模型，解释变量应该为财政收入，被解释变量应为财政支出；另外，模型没有给出具体的数学形式，是不完整的。 第二章五、计算分析题 1、令kids 表示一名妇女生育孩子的数目，educ 表示该妇女接受过教育的年数。生育率对受教育年数的简单回归模型为 （1）随机扰动项μ包含什么样的因素它们可能与受教育水平相关吗
第四章计量经济学答案范文
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 t 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
计量经济学题库及答案71408
计量经济学题库(超完整版)及答案 一、单项选择题（每小题1分） 1．计量经济学是下列哪门学科的分支学科（C ）。 A ．统计学 B ．数学 C ．经济学 D ．数理统计学 2．计量经济学成为一门独立学科的标志是（B ）。 A ．1930年世界计量经济学会成立 B ．1933年《计量经济学》会刊出版 C ．1969年诺贝尔经济学奖设立 D ．1926年计量经济学（Economics ）一词构造出来3．外生变量和滞后变量统称为（D ）。 A ．控制变量 B ．解释变量 C ．被解释变量 D ．前定变量 4．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 5．同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（C ）。 A ．时期数据 B ．混合数据 C ．时间序列数据 D ．横截面数据 6．在计量经济模型中，由模型系统内部因素决定，表现为具有一定的概率分布的随机变量，其数值受模型中其他变量影响的变量是（）。 A ．内生变量 B ．外生变量 C ．滞后变量 D ．前定变量 7．描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是（）。 A ．微观计量经济模型 B ．宏观计量经济模型 C ．理论计量经济模型 D ．应用计量经济模型 8．经济计量模型的被解释变量一定是（）。 A ．控制变量 B ．政策变量 C ．内生变量 D ．外生变量 9．下面属于横截面数据的是（）。 A ．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B ．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值 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个乡镇各镇的工业产值10．经济计量分析工作的基本步骤是（）。 A ．设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型 B ．设定模型→估计参数→检验模型→应用模型 C ．个体设计→总体估计→估计模型→应用模型 D ．确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型 11．将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为（）。 A ．虚拟变量 B ．控制变量 C ．政策变量 D ．滞后变量 12．（）是具有一定概率分布的随机变量，它的数值由模型本身决定。 A ．外生变量 B ．内生变量 C ．前定变量 D ．滞后变量 13．同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（）。 A ．横截面数据 B ．时间序列数据 C ．修匀数据 D ．原始数据 14．计量经济模型的基本应用领域有（）。 A ．结构分析、经济预测、政策评价 B ．弹性分析、乘数分析、政策模拟 C ．消费需求分析、生产技术分析、 D ．季度分析、年度分析、中长期分析 15．变量之间的关系可以分为两大类，它们是（）。 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
计量经济学课后习题答案解析汇总.(精选)
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。计量经济学从经济理论和经济模型出发进行计量经济分析的过程，也是对经济理论证实或证伪的过程。这些是以处理数
计量经济学第四章练习题及参考解答
第四章练习题及参考解答 假设在模型i i i i u X X Y +++=33221βββ中，32X X 与之间的相关系数为零，于是有人建议你进行如 下回归： i i i i i i u X Y u X Y 23311221++=++=γγαα (1)是否存在3 322????βγβα ==且？为什么？ (2)1 11???βαγ会等于或或两者的某个线性组合吗？ (3)是否有()()()()3 3 2 2 ?var ?var ?var ?var γβα β==且？ 练习题参考解答： (1) 存在3 322????βγβα==且。 因为()()()() ()()() 2 3223223232322?∑∑∑∑∑∑∑--= i i i i i i i i i i i x x x x x x x y x x y β 当 32X X 与之间的相关系数为零时，离差形式的032=∑i i x x 有()()()()222223222322 ??αβ=== ∑∑∑∑∑∑i i i i i i i i x x y x x x x y 同理有：3 3??βγ= (2) 1 11???βαγ会等于或的某个线性组合 因为 12233???Y X X βββ=--，且122??Y X αα=-，133??Y X γγ=- 由于3322????βγβα ==且，则 112222 2 2 ?????Y Y X Y X X αααββ-=-=-= 则 11 122332 3112 3 ???????Y Y Y X X Y X X Y X X αγβββαγ--=--=--=+- (3) 存在()()()()3 3 2 2 ?var ?var ?var ?var γβα β==且。 因为()() ∑-= 223 2 22 2 1?var r x i σβ 当023=r 时，() ()()2222 2 23 222 2 ?var 1?var α σσβ== -=∑∑i i x r x 同理，有()()3 3 ?var ?var γβ= 在决定一个回归模型的“最优”解释变量集时人们常用逐步回归的方法。在逐步回归中既可采取每次引进一个解释变量的程序(逐步向前回归)，也可以先把所有可能的解释变量都放在一个多元回归中，然后逐一地将它们剔
第7章电化学练习题练习题及答案
第七章电化学练习题 一、是非题，下列各题的叙述是否正确，对的画√错的画× 1、设ZnCl 2水溶液的质量摩尔浓度为b ，离子平均活度因子为 ± γ，则离子平均活度θγαb b B ±=34。（ ） 2、298K 时，相同浓度（均为0.01mol.kg -1）的KCl 、CaCl 2和LaCl 3三种电解质水溶液，离子平均活度因子最大的是LaCl 3。（ ） 3、0.05mol.kg -1 BaCl 2水溶液，其离子强度I=0.03mol.kg -1。（ ） 4、实际电解时，在阴极上首先发生还原作用的是按能斯特方程计算的还原电势最大者。（ ） 5、对于一切强电解质溶液—I Z AZ -+-=±γln 均适用。（ ） 6、电解质溶液与非电解质溶液的重要区别是电解质溶液含有由电解质离解成的正负离子。（ ） 7、电解质溶液可以不偏离理想稀溶液的强电解质溶液。（ ） 8、离子迁移数 t ++t -<1。（ ） 9、离子独立移动定律只适用于无限稀的强电解质溶液。（ ） 10、无限稀薄时，KCl 、HCl 和NaCl 三种溶液在相同温度、相 同浓度、相同单位电场强度下，三种溶液中的Cl －迁移数 相同。（ ） 11、在一定的温度和较小的浓度情况下，增大弱电解质溶液的
浓度，则该弱电解质的电导率增加，摩尔电导率减少。（ ） 12、用Λm 对C 作图外推的方法，可以求得HAC 的无限稀释之摩尔电导。（ ） 13、恒电位法采用三电极体系。（ ） 14、对于电池()() ()() s Ag b AgNO b NO Ag s Ag 2313，b 较小的一端为 负极。（ ） 15、一个化学反应进行时，10220--=?mol KJ G m r ..，如将该化学反应安排在电池中进行，则需要环境对系统做功。（ ） 16、原电池在恒温、恒压可逆的条件下放电时，0=?G 。（ ） 17、有能斯特公式算得电池的E 为负值，表示此电池反应的方向是朝正向进行的。（ ） 18、电池()()()()s Ag s AgCl kg mol Cl Zn s Zn 01002012.,..,=±-γ其反应为 ()()()()010*******.,..,=+→+±-γkg mol ZnCl s Ag s Zn s AgCl ， 所以其电动势的计算公式为 ()010020222..ln ln ?-=-=F RT E F RT E E ZnCl θθα。（ ） 19、标准电极电势的数据就是每个电极双电层的电势差。（ ） 20、电池反应的E 与指定电池反应计量方程式的书写无关，而 电池反应的热力学函数m r G ?等则与指定电池反应计量方 程式的书写有关。（ ） 21、锌、银两金属片同时插入HCl 水溶液中，所构成的电池是可逆电池。（ ）
计量经济学习题及答案..
期中练习题 1、回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离。最小二乘准则是指（ ） A ．使∑=-n t t t Y Y 1)?(达到最小值 B.使∑=-n t t t Y Y 1达到最小值 C. 使 ∑=-n t t t Y Y 1 2 ) (达到最小值 D.使 ∑=-n t t t Y Y 1 2)?(达到最小值 2、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 ?ln 2.00.75ln i i Y X =+，这表明人均收入每增加 1％，人均消费支出将增加 （ ） A. 0.75 B. 0.75% C. 2 D. 7.5% 3、设k 为回归模型中的参数个数,n 为样本容量。则对总体回归模型进行显著性检验的F 统计量与可决系数2 R 之间的关系为( ) A.)1/()1()/(R 2 2---=k R k n F B. )/(1)-(k )R 1/(R 22k n F --= C. )/()1(22k n R R F --= D. ) 1()1/(22R k R F --= 6、二元线性回归分析中 TSS=RSS+ESS 。则 RSS 的自由度为（ ） A.1 B.n-2 C.2 D.n-3 9、已知五个解释变量线形回归模型估计的残差平方和为 8002=∑t e ，样本容量为46，则随机误 差项μ的方差估计量2 ?σ 为（ ） A.33.33 B.40 C.38.09 D. 20 1、经典线性回归模型运用普通最小二乘法估计参数时，下列哪些假定是正确的（ ） A.0)E(u i = B. 2i )Var(u i σ= C. 0)u E(u j i ≠ D.随机解释变量X 与随机误差i u 不相关 E. i u ～),0(2i N σ 2、对于二元样本回归模型i i i i e X X Y +++=2211???ββα，下列各式成立的有（ ） A.0 =∑i e B. 0 1=∑i i X e C. 0 2=∑i i X e D. =∑i i Y e E. 21=∑i i X X 4、能够检验多重共线性的方法有（ ） A.简单相关系数矩阵法 B. t 检验与F 检验综合判断法 C. DW 检验法 D.ARCH 检验法 E.辅助回归法
计量经济学第二版第四章课后习题
第四章课后习题 4.1 解 1）存在22β?α?=且3 3β?γ?=。因为2X 和3X 之间的相关系数为零，即2X 和3X 相互之间不存在线性关系，两者是相互独立的，所以分别一元回归和二元回归两者的系数都不会发生变 化。 利用公式证明如下： 2）会。 3）如第一问解释，22β?α?=，3 3β?γ?=是成立的，所以存在)α?()β?(22V a r V a r =，)α?()β?(33 Var Var =。 4.2 解： 根据我对多重共线性的认识，我认为任何一种逐步回归都存在弊端。根据课本上对多重共线性的定义，不仅包括解释变量之间精确的线性关系，还包括解释变量之间近似的线性关
系。而逐步回归法是通过逐步筛选并剔除引起多重共线性的变量。所以在采用逐步回归法时，难免会出现一些不符合要求的变量被剔除的情况，此变量岁引起多重共线性，但其对被解释变量也有一定的影响，直接剔除就是忽略其的影响，使得回归结果不够精确。误差增大。 4.3解：将数据输入到Eviews中，可得如下图所示： 图1 注释：X2表示国内生产总值GDP，X3表示居民消费价格指数CPI。 利用软件，采用最小二乘法进行回归，结果如下图所示：
图2 建立回归模型如下： i t X X Y μβββ＋＋＋33221ln ln ln = 1）从回归结果中，可知此模型的参数1β=﹣3.06015，2β=1.656675，3β=﹣1.057054 2） 利用软件求出lnx2和lnx3的相关系数，可得 由上图可知lnx2，lnx3之间存在很强的线性相关性。证实存在多重共线性。 根据题目要求分别进行三次回归：