计量经济学 课后题答案

第二章练习题参考解答

练习题

2.1 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：

资料来源:《深圳统计年鉴2002》，中国统计出版社

(1)建立深圳地方预算内财政收入对G DP 的回归模型； (2)

估计所建立模型的参数，解释斜率系数的经济意义；

（3）对回归结果进行检验；

(4)若是2005 年年的国内生产总值为3600 亿元，确定2005 年财政收入的预测值和预

测区间(α= 0.05)。

2.2 某企业研究与发展经费与利润的数据(单位:万元)列于下表:

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004

研究与发展经费10 10 8 8 8 12 12 12 11 11

利润额100 150 200 180 250 300 280 310 320 300 分析企业”研究与发展经费与利润额的相关关系，并作回归分析。

2.3 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—2001 年中国货币供应量（M2）和国内生产总值（GDP）的有关数据:

货币供应量(亿元) 年份

M2 国内生产总值(亿元)

GDP

1990 1529.3 18598.4 1991 19349.9 21662.5

199225402.226651.9

199334879.834560.5

199446923.546670.0

199560750.557494.9

199676094.966850.5

199790995.373142.7

1998104498.576967.2

1999119897.980579.4

2000134610.388228.1

2001158301.994346.4

资料来源:《中国统计年鉴2002》，第51 页、第662 页，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，并说明分析结果的经济意义。

根据上表资料：

（1）建立每股帐面价值和当年红利的回归方程；

（2）解释回归系数的经济意义；

（3）若序号为6的公司的股票每股帐面价值增加1元，估计当年红利可能为多少？

2.5 美国各航空公司业绩的统计数据公布在《华尔街日报1999 年年鉴》（The Wall Street

1。

1资料来源:(美)David R.Anderson 等《商务与经济统计》，第405 页，机械工业出版社

环球(TW A)航空公司68．5 1．25

(1)画出这些数据的散点图

(2)根据散点图。表明二变量之间存在什么关系？

(3)求出描述投诉率是如何依赖航班按时到达正点率的估计的回归方程。

(4)对估计的回归方程的斜率作出解释。

(5)如果航班按时到达的正点率为80%，估计每10 万名乘客投诉的次数是多少？

试建立曲线回归方程y?= a e bx （Y?=ln a + b x ）并进行计量分析。

2.7 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2(见表8-1)

表8-1 美国软饮料公司广告费用与销售数量

2.8 从某公司分布在11 个地区的销售点的销售量（Y）和销售价格（X）观测值得出以

下结果：

2资料来源:(美)David R.Anderson 等《商务与经济统计》，第405 页，机械工业出版社

2 2

X = 519.8

Y = 217.82

∑ X i = 3134543 ∑ X i Y

i

= 1296836

∑Y

i = 539512

（1）作销售额对价格的回归分析，并解释其结果。

（2）回归直线未解释的销售变差部分是多少？

2.9 表中是中国 1978 年-1997 年的财政收入 Y 和国内生产总值 X 的数据: 中国国内生

产总值及财政收入

单位:亿元

试根据这些数据完成下列问题； (1)建立财政收入对国内生产总值的简单线性回归模型，并解释斜率系数的经济意义;

Y 即

t (2)估计所建立模型的参数，并对回归结果进行检验；

(3)若是 1998 年的国内生产总值为 78017.8 亿元，确定 1998 年财政收入的预测值和预 测区间(α = 0.05 )。

练习题参考解答

练习题 2.1 参考解答

1、建立深圳地方预算内财政收入对 G DP 的回归模型，建立 E Views 文件，利用地方预 算内财政收入（Y ）和 G DP 的数据表，作散点图

可看出地方预算内财政收入（Y ）和 G DP 的关系近似直线关系，可建立线性回归模型：

Y t = β1 + β 2 GDP t + u t

利用 E Views 估计其参数结果为

? = ?3.611151 + 0.134582GDP t

（4.16179） (0.003867) t=(-0.867692) (34.80013) R 2=0.99181 F=1211.049

Y 2

2 2

经检验说明,GDP 对地方财政收入确有显著影响。R 2=0.99181，说明 G DP 解释了地方财政收 入变动的 99%，模型拟合程度较好。 模型说明当 G DP 每增长 1 亿元，平均说来地方财政收入将增长 0.134582 亿元。 当 2005 年 G DP 为 3600 亿元时，地方财政收入的点预测值为：

区间预测：

? 2005

= ?3.611151 + 0.134582 × 3600 = 480.884 （亿元）

平均值为：

∑ x

i = σ x (n ? 1) = 587.2686 × (12 ? 1) = 3793728.494

( X f 1 ? X ) 2 = (3600 ? 917.5874)2 = 7195337.357

取α = 0.05 , Y f 平均值置信度 95%的预测区间为：

^

^

Y m t σf α 2

GDP 2005 = 3600 时

480.884 m 2.228 × 7.5325 ×= 480.884 m 25.2735 （亿元）

Y f 个别值置信度

95%的预测区间为：

^

^Y f m t α 2 σ

即

480.884 m 2.228 × 7.5325 ×= 480.884 m 30.3381 （亿元）

练习题 2.3 参考解答

计算中国货币供应量(以货币与准货币 M 2 表示)与国内生产总值(GDP)的相关系数为

列 1

列 2

列 1 1

列 2

0.979213

1

这说明中国货币供应量与国内生产总值(GDP)的先行相关系数为 0.979213,线性相关程度 比较高。

练习题 2.5 参考解答

美国各航空公司航班正点到达比率和每 10 万名乘客投诉次数的散点图为

Y Y 即

i i

由图形看出航班正点到达比率和每 10 万名乘客投诉次数呈现负相关关系,计算线性相关系数 为-0.882607。 建立描述投诉率（Y ）依赖航班按时到达正点率（X ）的

回归方程：

Y i = β1 + β 2 X i + u i

利用 E Views 估计其参数结果为

? = 6.017832 ? 0.070414

X i

（1.017832）（-0.014176） t=(5.718961) (-4.967254) R 2=0.778996 F=24.67361

这说明当航班正点到达比率每提高 1 个百分点, 平均说来每 10 万名乘客投诉次数将下降 0.07 次。

如果航班按时到达的正点率为 80%，估计每 10 万名乘客投诉的次数为

? = 6.017832 ? 0.070414 × 80 = 0.384712 （次）

练习题 2.7 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,可建立线性回归模型 Y i = β1 + β 2 X i + u i

利用 E Views 估计其参数结果为

经检验, 广告费用 X 对美国软饮料公司的销售数量 Y 有显著影响,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)。

练习题 2.9 参考解答

建立中国 1978 年-1997 年的财政收入 Y 和国内生产总值 X 的线性回归方程

Y t = β1 + β 2 X t + u t

利用 1978 年-1997 年的数据估计其参数，结果为

Y 2

2 2

为

t

经检验说明，国内生产总值对财政收入有显著影响，GDP 增加 1 亿元，平均说来财政收入

将增加 0.1 亿元。

若是 1998 年的国内生产总值为 78017.8 亿元，确定 1998 年财政收入的点预测值

? = 857.8375 + 0.100036 × 78017.8 = 8662.426141 (亿元)

1998 年财政收入平均值预测区间(α = 0.05 )为:

∑ x

i = σ x (n ? 1) = 22024.60 × (20 ? 1) = 9216577098

( X f ? X )2 = (78017.8 ? 22225.13)2 = 3112822026

^

^

Y m t σf α 2

8662.426 m 2.101× 208.5553×

= 8662.426 m 760.3111(亿元)

Y 2

2

i 2

第三章练习题参考解答

练习题

3.1 为研究中国各地区入境旅游状况，建立了各省市旅游外汇收入（Y ，百万美元）、旅 行社职工人数（X1，人）、国际旅游人数（X2，万人次）的模型，用某年 31 个省市的截面 数据估计结果如下：

? = ?151.0263 + 0.1179

X 1i + 1.5452 X 2i

t=(-3.066806) (6.652983) (3.378064)

R 2=0.934331

R 2 = 0.92964 F=191.1894 n=31

（1） 从经济意义上考察估计模型的合理性。

（2） 在 5%显著性水平上，分别检验参数 β1 , β 2 的显著性。

（3） 在 5%显著性水平上，检验模型的整体显著性。

3.2 根据下列数据试估计偏回归系数、标准误差，以及可决系数与修正的可决系数：

Y = 367.693 ，

X 1 = 402.760 ， X 2 = 8.0 ，

n = 15 ，

∑ (Y i

? Y ) = 66042.269 ，

∑ ( X 1i

? X 1 ) = 84855.096 ，

∑ ( X

2i ? X 2 ) = 280.000 ， ∑ (Y

i

? Y )( X 1i ? X 1 ) = 74778.346 ， ∑ (Y

i

? Y )( X 2i ? X 2 ) = 4250.900 ，

∑ ( X

1i

? X 1 )( X 2i ? X 2 ) = 4796.000

3.3 经研究发现，家庭书刊消费受家庭收入几户主受教育年数的影响，表中为对某地区

部分家庭抽样调查得到样本数据：

(1) 建立家庭书刊消费的计量经济模型； （2）利用样本数据估计模型的参数；

（3）检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响； （4）分析所估计模型的经济意义和作用

3.4 考虑以下“期望扩充菲利普斯曲线（Expectations-augmented Phillips curve ）”模型：

Y t = β1 + β 2 X 2t + β 3 X 3t + u t

其中：Y t =实际通货膨胀率（%）； X 2t =失业率（%）； X 3t =预期的通货膨胀率（%）

下表为某国的有关数据，

表 1.

1970-1982 年某国实际通货膨胀率 Y (%)，

失业率 X

（2）根据此模型所估计结果，作计量经济学的检验。

（3）计算修正的可决系数（写出详细计算过程）。

3.5 某地区城镇居民人均全年耐用消费品支出、人均年可支配收入及耐用消费品价格指

耐用消费品价格指数的回归模型，进行回归分析，并检验人均年可支配收入及耐用消费品价格指数对城镇居民人均全年耐用消费品支出是否有显著影响。

3.6 下表给出的是1960—1982 年间7个O ECD 国家的能源需求指数（Y）、实际G DP 指数

ln Y

t = β

+ β

1

ln X 1

t

+ β

2

ln X 2

t

+ u

t

，解释各回归系数的意义，用 P 值检验所估计回

归系数是否显著。

(2) 再建立能源需求与收入和价格之间的线性回归模型

Y t = β

+ β

1

X 1

t

+ β

2

X 2

t

+ u ，解释各回归系数的意义，用 P 值检验所估计回归系数是

否显著。

(3 )比较所建立的两个模型，如果两个模型结论不同，你将选择哪个模型，为什么？

练习题参考解答

Y 即

i 练习题 3.1 参考解答 有模型估计结果可看出：旅行社职工人数和国际旅游人数均与旅游外汇收入正相关。平

均说来，旅行社职工人数增加 1 人，旅游外汇收入将增加 0.1179 百万美元；国际旅游人数 增加 1 万人次，旅游外汇收入增加 1.5452 百万美元。

取α = 0.05 ，查表得 t 0.025 (31 ? 3) = 2.048

因为 3 个参数 t 统计量的绝对值均大于 t 0.025 (31 ? 3) = 2.048 ，说明经 t 检验 3 个参数均显

著不为 0，即旅行社职工人数和国际旅游人数分别对旅游外汇收入都有显著影响。 取α = 0.05 ，查表得 F 0.05 (2,28) = 3.34 ，由于 F = 199.1894 > F 0.05 (2,28) = 3.34 ，说

明旅行社职工人数和国际旅游人数联合起来对旅游外汇收入有显著影响，线性回归方程显著 成立。

练习题 3.3 参考解答

（1）建立家庭书刊消费的计量经济模型：

Y i = β1 + β 2 X i + β 3T i + u i

其中：Y 为家庭书刊年消费支出、X 为家庭月平均收入、T 为户主受教育年数 （2）估计模型参数，结果为

? = ?50.0162 + 0.08645

X i + 52.3703T i

（49.46026）（0.02936） （5.20217） t= (-1.011244) (2.944186) (10.06702)

R 2=0.951235 R 2 = 0.944732 F=146.2974

(3) 检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响:

由估计检验结果, 户主受教育年数参数对应的 t 统计量为 10.06702, 明显大于 t 的临界值

t 0.025 (18 ? 3) = 2.131 ，同时户主受教育年数参数所对应的 P 值为 0.0000 ，明显小于

α = 0.05 ，均可判断户主受教育年数对家庭书刊消费支出确实有显著影响。

（4）本模型说明家庭月平均收入和户主受教育年数对家庭书刊消费支出有显著影响，家庭 月平均收入增加 1 元，家庭书刊年消费支出将增加 0.086 元，户主受教育年数增加 1 年，家 庭书刊年消费支出将增加 52.37 元。

练习题 3.5 参考解答

(1) 建立该地区城镇居民人均全年耐用消费品支出关于人均年可支配收入和耐用消费 品价格指数的回归模型：

Y t = β1 + β 2 X t + β 3T t + u t

（2）估计参数结果

由估计和检验结果可看出，该地区人均年可支配收入的参数的 t 检验值为 10.54786，其 绝对值大于临界值 t 0.025 (11 ? 3) = 2.306 ；而且对应的 P 值为 0.0000，也明显小于α = 0.05 。 说明人均年可支配收入对该地区城镇居民人均全年耐用消费品支出确实有显著影响。

但是，该地区耐用消费品价格指数的参数的 t 检验值为-0.921316，其绝对值小于临界值

t 0.025 (11 ? 3) = 2.306 ；而且对应的 P 值为 0.3838，也明显大于α = 0.05 。这说明该地区耐

用消费品价格指数对城镇居民人均全年耐用消费品支出并没有显著影响。

第四章练习题参考解答

练习题

4.1 假设在模型Y i = β1 + β 2 X 2i + β 3 X 3i + u i 中， X 2与X 3 之间的相关系数为零，于是有

人建议你进行如下回归：

1 1 1

2 2

3 3 Y i = α1 + α 2 X 2i + u 1i

Y i = γ 1 + γ 3 X 3i + u 2i

(1)是否存在α? 2 = β? 2且γ?3 = β?3

？为什么？

(2) β? 会等于α? 或γ? 或两者的某个线性组合吗？ (3)是否有 v ar (β? )

= var (α? )且 v ar (β? )

= var (γ? ) ？

4.2 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。不我待在

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除(逐步向后回归)。加进或剔除一个 变量，通常是根据 F 检验看其对 ESS 的贡献而作出决定的。根据你现在对多重共线性的认 识，你赞成任何一种逐步回归的程序吗？为什么？

C PI 。

资料来源：《中国统计年鉴》，中国统计出版社 2000 年、2004 年。

请考虑下列模型： l n Y t = β1＋β2 ln G DP t + β3 ln C PI t + u i

(1)利用表中数据估计此模型的参数。

(2)你认为数据中有多重共线性吗？

2 3

(3)进行以下回归：

ln Y t = A 1＋A 2 ln GDP t + v 1i

ln Y t = B 1＋B 2 ln CPI t + v 2i

ln G DP t = C 1 + C 2 ln C PI t + v 3i

根据这些回归你能对数据中多重共线性的性质说些什么？

(4)假设数据有多重共线性，但 β? 和β? 在 5%水平上个别地显著，并且总的 F 检验也是显

著的。对这样的情形，我们是否应考虑共线性的问题？

4.4 自己找一个经济问题来建立多元线性回归模型，怎样选择变量和构造解释变量数据 矩阵 X 才可能避免多重共线性的出现？

4.5 克莱因与戈德伯格曾用 1921-1950 年(1942-1944 年战争期间略去)美国国内消费 Y 和 工资收入 X 1、非工资—非农业收入 X 2、农业收入 X 3 的时间序列资料，利用 O LSE 估计得 出了下列回归方程：

Y

? = 8.133 + 1.059 X 1 + 0.452 X 2 + 0.121X 3 (8.92) (0.17) (0.66) (1.09) R 2 = 0.95 F = 107.37

(括号中的数据为相应参数估计量的标准误)。 试对上述模型进行评析，指出其中存在的问题。

4.6 理论上认为影响能源消费需求总量的因素主要有经济发展水平、收入水平、产业发 展、人民生活水平提高、能源转换技术等因素。为此，收集了中国能源消费总量 Y (万吨标 准煤)、国内生产总值(亿元)X1(代表经济发展水平)、国民总收入(亿元)X2(代表收入水平)、 工业增加值(亿元)X3、建筑业增加值(亿元)X4、交通运输邮电业增加值(亿元)X5(代表产业发 展水平及产业结构)、人均生活电力消费 (千瓦小时)X6(代表人民生活水平提高)、能源加工 转换效率(%)X7(代表能源转换技术)等在 1985-2002 年期间的统计数据，具体如下：

要求： (1)建立对数线性多元回归模型 (2)如果决定用表中全部变量作为解释变量，你预料会遇到多重共线性的问题吗？为什么？ (3)如果有多重共线性，你准备怎样解决这个问题？明确你的假设并说明全部计算。

4.7 在本章开始的“引子”提出的“农业和建筑业的发展会减少财政收入吗？”的例子中，如果所采用的数据如下表所示

2

2i

x ) x

2i r )

2i r )

∑ x 3i

∑ 2i

2 2

3 3 2

23 2

23 2i 3 3

(资料来源：《中国统计年鉴 2004》，中国统计出版社 2004 年版)

试分析：为什么会出现本章开始时所得到的异常结果？怎样解决所出现的问题？

练习题参考解答

练习题 4.1 参考解答：

(1) 存在α? 2 = β? 2且γ?3 = β?3

。 ( y x )(

x 2

)? ( y x )( x x )

因为 β?

=

∑ i 2i

∑ 3i ∑ i 3i

∑ 2i 3i 2

( x 2

)( x 2 )? ( x x 2

∑ 2i

∑ 3i

∑ 2i 3i

当 X 2与X 3 之间的相关系数为零时，离差形式的

∑ x

2i x 3i

= 0

( y x )(

x 2 ) y x ∑ i 2i

∑ 3i ∑ i 2i

有 β? = ( x 2 )( 2 =

2 = α

? 2

同理有：γ?3 = β?3

(2)会的。

(3) 存在 v ar (β? ) = var (α? )且 v ar (β? )

= var (γ? ) 。

? σ

因为 v ar (β )

= 2

∑ x 2 (1 ? 2

? σ σ

2

当 r 23 = 0 时， v ar (β 2

) =

∑ x 2 (1 ? 2 = 2

= var (α? 2 ) 同理，有 v ar (β?

)

= var (γ? )

练习题4.3 参考解答：

(1)参数估计结果如下：

ln(进口)=?3.649 +1.796 ln(GDP) ?1.208 l n(CPI )

(0.322)(0.181)(0.354)

R 2 = 0.990R 2 = 0.988 F = 770.602

(2)数据中有多重共线性，居民消费价格指数的回归系数的符号不能进行合理的经济意义解释，且其简单相关系数呈现正向变动。

(3)分别拟合的回归模型如下：

ln Y = ?3.745 +1.187 ln(GDP)

(0.410)(0.039)

R2 = 0.982R 2 = 0.981 F = 939.999

ln Y = ?3.39 + 2.254 l n(C PI)

(0.834)(0.154)

R2 = 0.926R 2 = 0.922 F = 213.934

ln(GDP) = 0.144 +1.927 ln(C PI)

(0.431)(0.080)

R 2 = 0.972R 2 = 0.970 F = 586.337

单方程拟合效果都很好，回归系数显著，判定系数较高，GDP 和C PI 对进口的显著的单一影响，在这两个变量同时引入模型时影响方向发生了改变，这只有通过相关系数的分析才能发现。 (4)如果仅仅是作预测，可以不在意这种多重共线性，但如果是进行结构分析，还是应该引起注意的。

练习题4.5 参考解答：

从模型拟合结果可知，样本观测个数为27，消费模型的判定系数R2 = 0.95 ，F 统计量为

107.37，在0.05 置信水平下查分子自由度为3，分母自由度为23 的F临界值为3.028，计算

的F值远大于临界值，表明回归方程是显著的。模型整体拟合程度较高。

依据参数估计量及其标准误，可计算出各回归系数估计量的t统计量值：

t 0 =

8.133

8.92

= 0.91,t

1

=

1.059

0.17

= 6.10,t

2

=

0.452

0.66

= 0.69,t

3

=

0.121

1.09

= 0.11

除t

1 外，其余的t

j

值都很小。工资收入X1 的系数的t检验值虽然显著，但该系数的估计值

过大，该值为工资收入对消费边际效应，因为它为1.059，意味着工资收入每增加一美元，消费支出的增长平均将超过一美元，这与经济理论和常识不符。

另外，理论上非工资—非农业收入与农业收入也是消费行为的重要解释变量，但两者的 t 检验都没有通过。这些迹象表明，模型中存在严重的多重共线性，不同收入部分之间的相互关系，掩盖了各个部分对解释消费行为的单独影响。

1

练习题 4.7 参考解答 根据样本数据得到各解释变量的样本相关系数矩阵如下(见表 4.3)： 表 4.3 样本相关系数矩阵

解释变量之间相关系数较高，特别是农业增加值、工业增加值、建筑业增加值、最终消费之 间，相关系数都在 0.9 以上。这显然与第三章对模型的无多重共线性假定不符合。

第五章练习题参考解答

练习题

5.1 设消费函数为

Y i = β1 + β 2 X 2i + β3 X 3i + u i

式中，Y i 为消费支出； X 2i 为个人可支配收入； X 3i 为个人的流动资产； u i 为随机误差 项，并且 E (u ) = 0,Var (u ) = σ 2 X 2 （其中σ 2 为常数）。试回答以下问题： i i 2i

(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Y = β X β2 u ，对该

模型中的变量取对数后得如下形式

ln Y = ln β1 + β 2 ln X + ln u

(1)如果 l n u 要有零期望值， u 的分布应该是什么？ (2)如果 E (u ) = 1 ，会不会 E (ln u ) = 0 ？为什么？

(3)如果 E (ln u ) 不为零，怎样才能使它等于零？

计量经济学第三版课后习题答案

第二章简单线性回归模型 2.1 （1）①首先分析人均寿命与人均GDP的数量关系，用Eviews分析: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/23/15 Time: 14:37 Sam pie: 1 22 In eluded observatio ns: 22 Variable Coeffieie nt Std. Error t-Statistie P rob. C 56.64794 1.960820 28.88992 0.0000 X1 0.128360 0.027242 4.711834 0.0001 R-squared 0.526082 Mean dependent var 62.50000 Adjusted R-squared 0.502386 S.D.dependent var 10.08889 S.E. of regressi on 7.116881 Akaike info eriteri on 6.849324 Sum squared resid 1013.000 Sehwarz eriteri on 6.948510 Log likelihood -73.34257 Hannan-Quinn eriter. 6.872689 F-statistie 22.20138 Durbin-Wats on stat 0.629074 P rob(F-statistie) 0.000134 有上可知，关系式为y=56.64794+0.128360x i ②关于人均寿命与成人识字率的关系，用 Eviews分析如下: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/23/15 Time: 15:01 Sam pie: 1 22 In eluded observatio ns: 22 Variable Coeffieie nt Std. Error t-Statistie P rob. C 38.79424 3.532079 10.98340 0.0000 X2 0.331971 0.046656 7.115308 0.0000 R-squared 0.716825 Mean dependent var 62.50000 Adjusted R-squared 0.702666 S.D.dependentvar 10.08889 S.E. of regressi on 5.501306 Akaike info eriterio n 6.334356 Sum squared resid 605.2873 Sehwarz eriterio n 6.433542 Log likelihood -67.67792 Hannan-Quinn eriter. 6.357721 F-statistie 50.62761 Durbin-Wats on stat 1.846406 P rob(F-statistie) 0.000001 由上可知，关系式为y=38.79424+0.331971X2 ③关于人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的关系，用Eviews分析如下:

计量经济学课后习题

计量经济学课后习题 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。 4．如何缩小置信区间？（P46） 由上式可以看出（1）.增大样本容量。样本容量变大，可使样本参数估计量的标准差减小；同时，在同样置信水平下，n越大，t分布表中的临界值越小。（2）提高模型的拟合优度。因为样本参数估计量的标准差和残差平方和呈正比，模型的拟合优度越高，残差平方和应越小。 1.为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项？ （经典模型中产生随机误差的原因） 答：计量经济学模型考察的是具有因果关系的随机变量间的具体联系方式。由于是随机变量，意味着影响被解释变量的因素是复杂的，除了解释变量的影响外，还有其他无法在模型中独立列出的各种因素的影响。这样，理论模型中就必须使用一个称为随机干扰项的变量宋代表所有这些无法在模型中独立表示出来的影响因素，以保证模型在理论上的科学性。 3.一元线性回归模型的基本假设主要有哪些？ 违背基本假设的模型是否不可以估计？ 答：线性回归模型的基本假设有两大类：一类是关于随机干扰项的，包括零均值，同方差，不序列相关，满足正态分布等假设；另一类是关于解释变量的，主要有：解释变量是非随机的，若是

计量经济学(庞皓)课后思考题答案

思考题答案 第一章 绪论 思考题 1.1怎样理解产生于西方国家的计量经济学能够在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用？ 答：计量经济学的产生源于对经济问题的定量研究，这是社会经济发展到一定阶段的客观需要。计量经济学的发展是与现代科学技术成就结合在一起的，它反映了社会化大生产对各种经济因素和经济活动进行数量分析的客观要求。经济学从定性研究向定量分析的发展，是经济学逐步向更加精密、更加科学发展的表现。我们只要坚持以科学的经济理论为指导，紧密结合中国经济的实际，就能够使计量经济学的理论与方法在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用。 1.2理论计量经济学和应用计量经济学的区别和联系是什么？ 答：计量经济学不仅要寻求经济计量分析的方法，而且要对实际经济问题加以研究，分为理论计量经济学和应用计量经济学两个方面。 理论计量经济学是以计量经济学理论与方法技术为研究内容，目的在于为应用计量经济学提供方法论。所谓计量经济学理论与方法技术的研究，实质上是指研究如何运用、改造和发展数理统计方法，使之成为适合测定随机经济关系的特殊方法。 应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映经济事实的统计数据为依据，用计量经济方法技术研究计量经济模型的实用化或探索实证经济规律、分析经济现象和预测经济行为以及对经济政策作定量评价。 1.3怎样理解计量经济学与理论经济学、经济统计学的关系？ 答：1、计量经济学与经济学的关系。联系：计量经济学研究的主体—经济现象和经济关系的数量规律；计量经济学必须以经济学提供的理论原则和经济运行规律为依据；经济计量分析的结果：对经济理论确定的原则加以验证、充实、完善。区别：经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量；计量经济学对经济关系要作出定量的估计，对经济理论提出经验的内容。 2、计量经济学与经济统计学的关系。联系：经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量；经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据；经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据。区别：经济统计学主要用统计指标和统计分析方法对经济现象进行描述和计量；计量经济学主要利用数理统计方法对经济变量间的关系进行计量。 1.4在计量经济模型中被解释变量和解释变量的作用有什么不同？ 答：在计量经济模型中，解释变量是变动的原因，被解释变量是变动的结果。被解释变量是模型要分析研究的对象。解释变量是说明被解释变量变动主要原因的变量。 1.5一个完整的计量经济模型应包括哪些基本要素？你能举一个例子吗？ 答：一个完整的计量经济模型应包括三个基本要素：经济变量、参数和随机误差项。 例如研究消费函数的计量经济模型：u βX αY ++= 其中，Y 为居民消费支出，X 为居民家庭收入，二者是经济变量；α和β为参数；u 是随机误差项。 1.6假如你是中央银行货币政策的研究者，需要你对增加货币供应量促进经济增长提出建议，

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

计量经济学课后习题1-8章

计量经济学课后习题总结 第一章绪论 1、什么事计量经济学？ 计量经济学就是把经济理论、经济统计数据和数理统计学与其他数学方法相结合，通过建立经济计量模型来研究经济变量之间相互关系及其演变的规律的一门学科。 2、计量经济学的研究方法有那几个步骤？ （1）建立模型：包括模型中变量的选取及模型函数形式的确定。 （2）模型参数的估计：通过搜集相关是数据，采用不同的参数估计方法，进行模型参数估计。 （3）模型参数的检验：包括经济检验、以及统计学方面的检验。 （4）经济计量模型的应用：经济预测、经济结构分析、经济政策评价。 3、经济计量模型有哪些特点？ 经济计量模型是一个代数的、随即的数学模型，它可以是线性或非线性（对参数而言）形式。 4、经济计量模型中的数据有哪几种类型 （1）定量数据：时间序列数据、截面数据、面板数据 （2）定型数据：虚拟变量数据 第二章一元线性回归模型 1、什么是相关关系？它有那几种类型？（书上没有确切的答案） （1）相关关系：当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时，与之相对应的另一变量的值虽然不确定，但它仍按某种规律在一定的范围内变化。变量 间的这种相互关系，称为具有不确定性的相关关系 （2）相关关系的种类 1.按相关程度分类： （1）完全相关：一种现象的数量变化完全由另一种现象的数量变化所确定。在这种情况下，相关关系便称为函数关系，因此也可以说函数关 系是相关关系的一个特例。 （2）不完全相关：两个现象之间的关系介于完全相关和不相关之间 （3）不相关：两个现象彼此互不影响，其数量变化各自独立 2.按相关的方向分类： （1）正相关：两个现象的变化方向相同 （2）负相关：两个现象的变化方向相反 3.按相关的形式分类 （1）线性相关：两种相关现象之间的关系大致呈现为线性关系 （2）非线性相关：两种相关现象之间的关系并不表现为直线关系，而是 近似于某种曲线方程的关系

计量经济学课后习题答案汇总

计量经济学课后习题答 案汇总 标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]

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

计量经济学练习题答案完整

1、已知一模型的最小二乘的回归结果如下： i i ?Y =101.4-4.78X （45.2）（1.53） n=30 R 2=0.31 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。 答：（1）系数的符号是正确的，政府债券的价格与利率是负相关关系，利率的上升会引起政府债券价格的下降。 （2）i Y 代表的是样本值，而i ?Y 代表的是给定i X 的条件下i Y 的期望值，即?(/)i i i Y E Y X 。此模型是根据样本数据得出的回归结果，左边应当是i Y 的期望值，因此是i ?Y 而不是i Y 。 （3）没有遗漏，因为这是根据样本做出的回归结果，并不是理论模型。 （4）截距项101.4表示在X 取0时Y 的水平，本例中它没有实际意义；斜率项-4.78表明利率X 每上升一个百分点，引起政府债券价格Y 降低478美元。 2、有10户家庭的收入（X ，元）和消费（Y ，百元）数据如下表： 10户家庭的收入（X ）与消费（Y ）的资料 X 20 30 33 40 15 13 26 38 35 43 Y 7 9 8 11 5 4 8 10 9 10 若建立的消费Y 对收入X 的回归直线的Eviews 输出结果如下： Dependent Variable: Y

Variable Coefficient Std. Error X 0.202298 0.023273 C 2.172664 0.720217 R-squared 0.904259 S.D. dependent var 2.233582 Adjusted R-squared 0.892292 F-statistic 75.55898 Durbin-Watson stat 2.077648 Prob(F-statistic) 0.000024 （1）说明回归直线的代表性及解释能力。 （2）在95%的置信度下检验参数的显著性。（0.025(10) 2.2281t =，0.05(10) 1.8125t =，0.025(8) 2.3060t =，0.05(8) 1.8595t =） （3）在95%的置信度下，预测当X ＝45（百元）时，消费（Y ）的置信区间。（其中29.3x =，2()992.1x x -=∑） 答：（1）回归模型的R 2＝0.9042，表明在消费Y 的总变差中，由回归直线解释的部分占到90％以上，回归直线的代表性及解释能力较好。 （2）对于斜率项，11 ? 0.20238.6824?0.0233 ()b t s b ===>0.05(8) 1.8595t =，即表明斜率项 显著不为0，家庭收入对消费有显著影响。对于截距项， 00? 2.1727 3.0167?0.7202 ()b t s b ===>0.05(8) 1.8595t =， 即表明截距项也显著不为0，通过了显著性检验。 （3）Y f =2.17+0.2023×45＝11.2735 0.025(8) 1.8595 2.2336 4.823t ?=?= 95%置信区间为（11.2735-4.823，11.2735+4.823），即（6.4505，16.0965）。

计量经济学课后答案-张龙版

计量经济学第一次作业 第二章P85 8.用SPSS软件对10名同学的成绩数据进行录入，分析得r=0.875,这说明学生的课堂练习和期终考试有密切的关系，一般平时练习成绩较高者，期终成绩也高。 9.(1)一元线性回归模型如下：Y i=?0+?1X i+u i 其中，Y i表示财政收入，X i表示国民生产总值，u i为随机扰动项， ?0 ?1为待估参数。 由Eviews软件得散点图如下图： （2）Y i =-1354.856+0.179672X i Sê:(655.7254) (0.007082) t:(-2.066194) (25.37152) R2=0.958316 F=643.7141 df=28 斜率? 1 =0.179672表示国民生产总值每增加1亿元，财政收入增加0.179672亿元。（3）可决系数R2=0.958316表示在财政收入Y的总变差中由模型作出的解释部分占95.8316%，即有95.8316%由国民生产总值来解释，同时说明样本回归模型对样本数据的拟合程度较高。 R2=ESS/(ESS+RSS) ESS=RSS*R2/(1-R2)=(1.91E+08)*0.958316/(1-0.958316)=44.02E+08 F=(n-2)ESS/RSS,ESS=F*RSS/(n-2)=4.39*E09 (4)Sê(? 0)=655.7245 Sê(? 1 )=0.007082

?1的95%的置信区间是： [?1-t 0.025(28)Sê(?1),?1+t 0.025(28)Sê(?1)] 代入数值得： [0.179672-2.048*0.007082,0.179672+2.048*0.007082] 即：[0.165,0.194] 同理可得，?0的95%置信区间为[-2697.78,-11.93] （5）①原假设H 0:?0=0 备择假设：H 1:?0≠0 则?0的t 值为：t 0=-2.066194 当ɑ=0.05时 t ɑ/2(28)=2.048 |t 0|=2.066194＞t ɑ/2(28)=2.048 故拒绝原假设H 0，表明模型应保留截距项。 ②原假设H 0:?1=0 备择假设：H 1:?1≠0 当ɑ=0.05时 t ɑ/2(28)=2.048 因为|t 1|=25.37152＞t ɑ/2(28)=2.048 故拒绝原假设H 0 表明国民生产总值的变动对国家财政收入有显著影响. 计量经济学第二次作业 第二章9.(10) 、建立X 与t 的趋势模型，其回归分析结果如下： Dependent Variable: X Method: Least Squares Date: 04/19/10 Time: 22:03 Sample: 1978 2008 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/10/10 Time: 17:31 Sample: 1978 2007 C -1354.856 655.7254 -2.066194 0.0482 R-squared 0.958316 Mean dependent var 10049.04 Adjusted R-squared 0.956827 S.D. dependent var 12585.51 S.E. of regression 2615.036 Akaike info criterion 18.64028 Sum squared resid 1.91E+08 Schwarz criterion 18.73370 Log likelihood -277.6043 F-statistic 643.7141

《计量经济学》第三版课后题答案

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？

计量经济学习题与解答4.

第三章、经典单方程计量经济学模型：多元线性回归模型 一、内容提要 本章将一元回归模型拓展到了多元回归模型，其基本的建模思想与建模方法与一元的情形相同。主要内容仍然包括模型的基本假定、模型的估计、模型的检验以及模型在预测方面的应用等方面。只不过为了多元建模的需要，在基本假设方面以及检验方面有所扩充。 本章仍重点介绍了多元线性回归模型的基本假设、估计方法以及检验程序。与一元回归分析相比，多元回归分析的基本假设中引入了多个解释变量间不存在（完全）多重共线性这一假设；在检验部分，一方面引入了修正的可决系数，另一方面引入了对多个解释变量是否对被解释变量有显著线性影响关系的联合性F检验，并讨论了F检验与拟合优度检验的内在联系。 本章的另一个重点是将线性回归模型拓展到非线性回归模型，主要学习非线性模型如何转化为线性回归模型的常见类型与方法。这里需要注意各回归参数的具体经济含义。 本章第三个学习重点是关于模型的约束性检验问题，包括参数的线性约束与非线性约束检验。参数的线性约束检验包括对参数线性约束的检验、对模型增加或减少解释变量的检验以及参数的稳定性检验三方面的内容，其中参数稳定性检验又包括邹氏参数稳定性检验与邹氏预测检验两种类型的检验。检验都是以F检验为主要检验工具，以受约束模型与无约束模型是否有显著差异为检验基点。参数的非线性约束检验主要包括最大似然比检验、沃尔德检验与拉格朗日乘数检验。它们仍以估计无约束模型与受约束模型为基础，但以最大似然 χ分布为检验统计原理进行估计，且都适用于大样本情形，都以约束条件个数为自由度的2 量的分布特征。非线性约束检验中的拉格朗日乘数检验在后面的章节中多次使用。 二、典型例题分析 例1．某地区通过一个样本容量为722的调查数据得到劳动力受教育的一个回归方程为36 .0 . + = - 10+ 094 medu fedu .0 sibs edu210 131 .0 R2=0.214 式中，edu为劳动力受教育年数，sibs为该劳动力家庭中兄弟姐妹的个数，medu与fedu分别为母亲与父亲受到教育的年数。问

高级计量经济学课后习题参考解答

1.3 某市居民家庭人均年收入服从4000X =元， 1200σ=元的正态分布， 求该市居民家庭人均年收入：（1）在5000—7000元之间的概率；（2）超过8000元的概率；（3）低于3000元的概率。 （1） ()() ()()()2,0,15000700050007000( ) 2.50.835( 2.5)62 X N X X X N X X X X P X P F F X X P σσ σ σ σ σ-∴---∴<<=< < --=<<= Q :: 根据附表1可知 ()0.830.5935F =，()2.50.9876F = ()0.98760.5935 500070000.1971 2 P X -∴<<= = PS ： ()()5000700050007000( ) 55( 2.5) 2.5660.99380.79760.1961 X X X X P X P X X P σ σ σ σ---<<=< < -??=<<=Φ-Φ ? ??=-=

在附表1中，()() F Z P x x z σ=-< （2）()80001080003X X X X X P X P P σσσ?? ??--->=>=> ? ?? ? ? ? =0.0004 （3）()3000530006 X X X X X P X P P σσσ???? ---<=<=<- ? ?? ? ? ? =0.2023 ()030001050300036X X X X X X P X P P σ σσσ???? ----<<=<< =-<<- ? ? ???? =0.2023-0.0004=0.20191.4 据统计70岁的老 人在5年内正常死亡概率为0.98，因事故死亡的概率为0.02。保险公司开办老人事故死亡保险，参加者需缴纳保险费100元。若5年内因事故死亡，公司要赔偿a 元。应如何测算出a ，才能使公司可期望获益；若有1000人投保，公司可期望总获益多少？ 设公司从一个投保者得到的收益为X ，则

计量经济学课后习题答案

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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

计量经济学课后题答案

CHAPTER 1 TEACHING NOTES You have substantial latitude about what to emphasize in Chapter 1. I find it useful to talk about the economics of crime example (Example 1.1) and the wage example (Example 1.2) so that students see, at the outset, that econometrics is linked to economic reasoning, even if the economics is not complicated theory. I like to familiarize students with the important data structures that empirical economists use, focusing primarily on cross-sectional and time series data sets, as these are what I cover in a first-semester course. It is probably a good idea to mention the growing importance of data sets that have both a cross-sectional and time dimension. I spend almost an entire lecture talking about the problems inherent in drawing causal inferences in the social sciences. I do this mostly through the agricultural yield, return to education, and crime examples. These examples also contrast experimental and nonexperimental (observational) data. Students studying business and finance tend to find the term structure of interest rates example more relevant, although the issue there is testing the implication of a simple theory, as opposed to inferring causality. I have found that spending time talking about these examples, in place of a formal review of probability and statistics, is more successful (and more enjoyable for the students and me).

计量经济学课后习题答案第八章_答案

第八章虚拟变量模型 1. 回归模型中引入虚拟变量的作用是什么? 答:在模型中引入虚拟变量，主要是为了寻找某(些)定性因素对解释变量的影响。加法方式与乘法方式是最主要的引入方式，前者主要适用于定性因素对截距项产生影响的情况，后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况。除此外，还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量，这时可测度定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况。 2. 虚拟变量有哪几种基本的引入方式? 它们各适用于什么情况? 答:在模型中引入虚拟变量的主要方式有加法方式与乘法方式，前者主要适用于定性因素对截距项产生影响的情况，后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况。除此外，还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量，这时可测度定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况。 3．什么是虚拟变量陷阱？ 答：根据虚拟变量的设置原则，一般情况下，如果定性变量有m个类别，则需在模型中引入m-1个变量。如果引入了m个变量，就会导致模型解释变量出现完全的共线性问题，从而导致模型无法估计。这种由于引入虚拟变量个数与类别个数相等导致的模型无法估计的问题，称为“虚拟变量陷阱”。 4．在一项对北京某大学学生月消费支出的研究中，认为学生的消费支出除受其家庭的每月收入水平外，还受在学校中是否得到奖学金，来自农村还是城市，是经济发达地区还是欠发达地区，以及性别等因素的影响。试设定适当的模型，并导出如下情形下学生消费支出的平均水平： (1) 来自欠发达农村地区的女生，未得到奖学金； (2) 来自欠发达城市地区的男生，得到奖学金； (3) 来自发达地区的农村女生，得到奖学金； (4) 来自发达地区的城市男生，未得到奖学金。 解答: 记学生月消费支出为Y，其家庭月收入水平为X，则在不考虑其他因素的影响时，有如下基本回归模型： Y i=β0+β1X i+μi 有奖学金 1 来自城市 无奖学金0 来自农村 来自发达地区 1 男性 0 来自欠发达地区0 女性 Y i=β0+β1X i+α1D1i+α2D2i+α3D3i+α4D4i+μi 由此回归模型，可得如下各种情形下学生的平均消费支出： (1) 来自欠发达农村地区的女生，未得到奖学金时的月消费支出： E(Y i|= X i, D1i=D2i=D3i=D4i=0)=β0+β1X i (2) 来自欠发达城市地区的男生，得到奖学金时的月消费支出： E(Y i|= X i, D1i=D4i=1,D2i=D3i=0)=(β0+α1+α4)+β1X i

第三章计量经济学练习题参考解答

第三章练习题参考解答 练习题 3.1为研究中国各地区入境旅游状况，建立了各省市旅游外汇收入（Y ，百万美元）、旅行社职工人数（X1，人）、国际旅游人数（X2，万人次）的模型，用某年31个省市的截面数据估计结果如下： i i i X X Y 215452.11179.00263.151?++-= t=(-3.066806) (6.652983) (3.378064) R 2=0.934331 92964.02 =R F=191.1894 n=31 （1） 从经济意义上考察估计模型的合理性。 （2） 在5%显著性水平上，分别检验参数21,ββ的显著性。 （3） 在5%显著性水平上，检验模型的整体显著性。 3.2根据下列数据试估计偏回归系数、标准误差，以及可决系数与修正的可决系数： 367.693Y =， 1402.760X =， 28.0X =， 15n =， 2 ()66042.26 9i Y Y -= ∑， 2 11 ()84855.096i X X -=∑， 222()280.000i X X -=∑， 11()()74778.346i i Y Y X X --=∑， 22()()4250.900i i Y Y X X --=∑， 1122()() 4796.000 i i X X X X --=∑ 3.3 经研究发现，家庭书刊消费受家庭收入几户主受教育年数的影响，表中为对某地区 (1) 建立家庭书刊消费的计量经济模型； （2）利用样本数据估计模型的参数；

（3）检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响； （4）分析所估计模型的经济意义和作用 3.4 考虑以下“期望扩充菲利普斯曲线（Expectations-augmented Phillips curve ）”模型： t t t t u X X Y +++=33221βββ 其中：t Y =实际通货膨胀率（%）；t X 2=失业率（%）；t X 3=预期的通货膨胀率（%） 下表为某国的有关数据， 表1. 1970-1982年某国实际通货膨胀率Y (%)， （2）根据此模型所估计结果，作计量经济学的检验。 （3）计算修正的可决系数（写出详细计算过程）。 3.5某地区城镇居民人均全年耐用消费品支出、人均年可支配收入及耐用消费品价格指数的统计资料如表所示：