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第十章 时间序列计量经济模型 答案(1)

第十章 时间序列计量经济模型 答案(1)
第十章 时间序列计量经济模型 答案(1)

第十章 时间序列计量经济模型

一、判断题

1. 设定的模型的随机扰动项存在自相关时,可以使用DF 检验。( F )

2. 误差修正模型可以克服传统计量经济模型忽视伪回归的问题。( T )

3. 任意两个单整变量之间都可能存在协整关系。( F )

4. 误差修正模型仅反映短期调整行为。( F )

5. 随机游走过程是平稳时间序列。( F )

二、单项选择题

1.产生虚假回归的原因是( C )。

A. 自相关性

B. 异方差性

C. 序列非平稳

D. 随机解释变量 2.对于平稳的时间序列,下列说法不正确的是( C )。

A .序列均值是与时间无关的常数

B .序列方差是与时间无关的常数

C .序列的自协方差是与时间间隔和时间均无关的常数

D .序列的自协方差是只与时间间隔有关、和时间均无关的常数

3.如果t y 是平稳时间序列,则( C )。

A . ()()() <<<--2t 1t t y E y E y E

B .()()() >>>--2t 1t t y E y E y E

C .()()() ===--2t 1t t y E y E y E

D .()()() =-=-=------3t 2t 2t 1t 1t t y y

E y y E y y E

4.某一时间序列经一次差分后是平稳时间序列,该时间序列称为( D )。

A .1阶单整

B .2阶单整

C .k 阶单整

D .还需进一步检验

5.当随机误差项存在自相关时,单位根检验采用的是( B )。

A .DF 检验

B .ADF 检验

C .EG 检验

D .DW 检验

7.DF 检验式t 1t t Y Y εγ+=-的原假设H 0为( D )。

A .序列t Y 没有单位根,0=γ

B .序列t Y 没有单位根,1=γ

C .序列t Y 有单位根,0=γ

D .序列t Y 有单位根,1=γ

8.如果两个变量都是一阶单整的,则( D )。

A .这两个变量一定存在协整关系

B .这两个变量一定不存在协整关系

C .相应的误差修正模型一定成立

D .还需进一步进行检验

9.设时间序列()()2I x 1I y t t ~,~,则t t x y 和之间一般是( D )。

A .0阶协整关系

B .1阶协整关系

C .2阶协整关系

D .不存在协整关系

10.有关EG 检验的说法正确的是( A )。

A .拒绝零假设说明被检验变量之间存在协整关系

B .接受零假设说明被检验变量之间存在协整关系

C .拒绝零假设说明被检验变量之间不存在协整关系

D .接受零假设说明被检验变量之间不存在协整关系

11. 关于误差修正模型,下列表述正确的是( C )。

A. 误差修正模型只反映变量之间的短期变化关系

B. 误差修正模型只反映变量之间的长期均衡关系

C. 误差修正模型不仅反映变量之间的短期变化关系,也揭示了长期均衡关系

D. 误差修正模型既不反映变量之间的短期变化关系,也不反映长期均衡关系

12. 如果同阶单整的线性组合是平稳时间序列,则这些变量之间的关系是( B )。

A. 伪回归关系

B. 协整关系

C. 短期均衡关系

D. 短期非均衡关系

13. 如果一个时间序列呈现出上升趋势,则这个时间序列是( B )。

A. 平稳时间系列

B. 非平稳时间序列

C. 一阶单整序列

D. 一阶协整序列

三、多项选择题

1.平稳性检验的方法有( ACDE )。

A .变量的时间序列图

B .LM 检验

C .单位根检验

D .ADF 检验

E .D

F 检验

2.设t u 是白噪声序列,则t u 一般满足下列条件( ADE )。

A .()0u E t =

B .()()常数μ=t u E

C .()1var =t u

D . ()()

常数2var σ=t u E .()()0k 0u u k t t ≠=+,cov 3.以下序列为非平稳时间序列的有( ABC )。

A .随机游走序列

B .带漂移项的随机游走序列

C .带趋势项的随机游走序列

D .白噪声序列

E .具有标准正态分布的序列

4.当时间序列是非平稳的时候,可能是( ABCD )。

A .均值函数不再是常数

B .方差函数不再是常数

C .自协方差函数不再是一个只与时间间隔有关的函数

D .时间序列的统计规律随时间推移而发生变化

5.随机游走序列是( BD )。

A .平稳序列

B .非平稳序列

C .统计规律不随时间的推移而发生变化的序列

D .统计规律随时间的推移而发生变化的序列

E .期望和方差随时间变化而变化

6.以下有关DF 检验的说法正确的有( BC )。

A .DF 检验的零假设是“被检验时间序列平稳”

B .DF 检验的零假设是“被检验时间序列非平稳”

C .DF 检验是单侧检验

D .DF 检验是双侧检验

E .D

F 检验包含序列差分的滞后项

四、简答题

1.“伪回归”的含义和原因。

答:所谓“伪回归”,是指变量间本来不存在有意义的关系,但回归结果却得出存在有意义关系的错误结论。造成“伪回归”的根本原因在于时间序列变量的非平稳性。

2.什么是时间序列的平稳性?分别描述严格平稳和弱平稳。

答:所谓时间序列的平稳性,是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化。直观上,一个平稳的时间序列可以看作一条围绕其均值上下波动的曲线。从理论上,有两种意义的平稳性,一是严格平稳,另一种是弱平稳。

严格平稳是指随机过程{t Y }的联合分布函数与时间的位移无关。设{t Y }为一随机过程,

n ,h 为任意实数,若联合分布函数满足:()()

11211n t t t t +h t +h n n n Y ,Y ,...,Y Y ,...,Y F y ,...,y F y ,...,y =,则称{t Y }为严格平稳过程。

弱平稳是指随机过程{t Y }的期望、方差是固定不变的常数,协方差只与时间间隔有关。

若{t Y }满足:

E Y μ= ()t ;Cov(,)Cov(,)(,0)s t t-s t+h s+h Y Y Y Y r t -s r ===;20Var()t Y r σ==,则称{t Y }为弱平稳过程。

3.什么是单整序列?什么是协整?

答:如果一个非平稳的时间序列经过1阶差分变成平稳的,原序列是1阶单整序列,记为()1I ;若非平稳的时间序列必须经过2阶差分才能变成平稳的,则原序列是2阶单整序列,记为()2I 。一般地,如果序列{}t Y 经d-1阶差分后不平稳,经过d 阶差分才平稳,那么称为d 阶单整序列,记为()d I Y t ~ ,d 称为整形阶数。所谓协整,是指多个非平稳变量的某种线性组合是平稳的。对于两个序列t Y 和t X ,如果()()1I X 1I Y t t ~,~,且存在一组非零常数21a a 、,使得()0I Y a X a t 2t 1~+,则称t X 和t Y 之间是协整的。

4.试述DF 检验的基本步骤。

答:在检验所设定的模型时,若随机误差项不存在自相关,则进行单位根检验用DF 检验法。DF 检验,按以下步骤进行:假设H 0:1=γ,对t 1t t Y Y εγ+=-进行OLS 回归,得到常规的t 统计量。查DF 检验临界值表得临界值,然后将t 统计量值与DF 检验临界值比较:若t 统计量值小于DF 检验临界值,则拒绝原假设,说明序列不存在单位根;若t 统计量值大于或等于DF 检验临界值,则接受原假设,说明序列存在单位根。

5.简述误差校正模型的优点。

答:① 既包含长期关系,也包含短期调节行为。②既包含水平量的信息,也包含变化量的信息。③通常不存在伪回归问题。

6、简述用于检验自相关的DW 检验与用于检验协整性的DW 检验的异同点。

答:相同点:构造DW 统计量的方式相同,()2

1

221=n t t t n t

t e e DW e

-==-∑∑ 。不同点:①用于检验相关的DW 检验原假设为0=2H DW : ,而用于检验协整性的DW 检验原假设为

0=0H DW :。②用于检验自相关的DW 检验为双侧检验,而用于检验协整性的DW 检验为单侧检验。

五、计算题

1. 以

表示粮食产量,表示播种面积,表示化肥施用量,经检验,它们取对数后都是变量且互相之间存在关系。同时经过检验并剔除不显著的变量(包括滞后变量),得到如下长期均衡方程:

012ln ln ln +t t t t Q A C βββμ=++ (1)

⑴ 写出误差修正模型的理论形式;

⑵ 指出误差修正模型中待估参数的经济意义。

答:

⑴ 误差修正模型的理论形式为:

0121ln ln ln t t t t t Q A C EC αααγε-?=+?+?++ 其中EC 为长期关系中的残差项。 ⑵ 误差修正模型中待估参数的经济意义为:

1α:播种面积对产量的短期产出弹性;

2α:化肥施用量对产量的短期产出弹性;

γ:前个时期对长期均衡的偏离程度对当期短期变化的影响系数。

t Q t A t C )1(I )1,1(CI

计量经济学——时间序列

课程论文 题目:第三产业产值的影响因素分析 学院财会学院_ 专业会计专硕 班级会计专硕1501 课程名称计量经济学(课程设计) 学号 学生姓名 60 指导教师赵卫亚 成绩 二○一五年十二月

第三产业产值的影响因素分析 摘要:本文利用计量经济分析方法和1990—2010年的时间序列统计资料,建立了我国第三产业产值影响因素模型。建模过程中,处理了模型中的协整检验、自相关性等问题。本文认为我国第三产业产值主要受GDP和我国城乡居民存款储蓄的影响,因此需要引起足够的重视,正确开展工作,促进第三产业的发展。 关键词:第三产业产值;时间序列分析;GDP;城乡居民存款储蓄 一、引言 第三产业是指除第一二产业以外的其他行业。自从我国进入改革开放以来,我国不仅在积极发展第一产业和第二产业的同时,也在积极扶植第三产业的发展。我国属于发展中国家,仅靠出口农产品或初级工业品很难在国际社会中立有一足之地。进入21世纪,第三产业的发展迫切需要成为促进经济发展的主要动力。这主要是因为第三产业基本以服务业为主,这就使其具有了行业多,范围广等特点,从而能够提供更多的就业机会,相对于其他产业服务业的就业门滥相对来说也较低,能吸纳农村等剩余劳动力,并且第三产业的发展,也能有效地促进第一产业和第二产业的发展,加速推进我国的工业化和现代化进程,提高我国的综合国力。我国的第三产业较其他发达国家仍有很大的差距,所以加快本国第三产业发展迫在眉睫。 第三产业不仅在占国民生产总值比重方面不断提高,其内部的产业结构也在不断地发生着变化。最初我国第三产业的发展主要集中以餐饮等为主的传统服务业上,而随着新型服务业的产生,我国开始侧重向金融保险业、房地产业等方面的发展,其数量和质量的提高使得第三产业在我国经济发展的过程中产生的作用也越来越显著。 因此,研究第三产业产值的影响因素分析具有实际意义。 二、文献综述 江小涓、李辉(2004)建立了一个多元回归模型来分析收入水平、消费结构、城市化以及其他因素对第三产业未来发展的影响,提出第三产业比例随着人均GDP水平增长而增加[1]。郭彩霞(2009)对1978到2008年相关数据进行实证分析,得到要想加快农村现代化就必须要促进第三产业的发展结论[2]。王小宁(2009)认为第三产业固定资产的投资对第三产业产值具有重大的影响[3]。徐群、于德淼、赵春阁在对第三产业发展研究时主要是利用线性回归模型来对我国第三产业的影响因素进行分析,对我国第三产业发展现状的研究和趋势预测就是利用的主成分分析和逐步回归分析方法[4]。

中级计量经济学讲义_第二章第一节数学基础 (Mathematics)第一节 矩阵(Matrix)及

上课材料之二: 第二章 数学基础 (Mathematics) 第一节 矩阵(Matrix)及其二次型(Quadratic Forms) 第二节 分布函数(Distribution Function),数学期望(Expectation)及方差(Variance) 第三节 数理统计(Mathematical Statistics ) 第一节 矩阵及其二次型(Matrix and its Quadratic Forms) 2.1 矩阵的基本概念与运算 一个m ×n 矩阵可表示为: 矩阵的加法较为简单,若C=A +B ,c ij =a ij +b ij 但矩阵的乘法的定义比较特殊,若A 是一个m ×n 1的矩阵,B 是一个n 1×n 的矩阵,则C =AB 是一个m ×n 的矩阵,而且∑== n k kj ik ij b a c 1,一般来讲,AB ≠BA ,但如下运算是成立 的: ● 结合律(Associative Law ) (AB )C =A (BC ) ● 分配律(Distributive Law ) A (B +C )=AB +AC 问题:(A+B)2=A 2+2AB+B 2是否成立? 向量(Vector )是一个有序的数组,既可以按行,也可以按列排列。 行向量(row ve ctor)是只有一行的向量,列向量(column vector)只有一列的向量。 如果α是一个标量,则αA =[αa ij ]。 矩阵A 的转置矩阵(transpose matrix)记为A ',是通过把A 的行向量变成相应的列向量而得到。 显然(A ')′=A ,而且(A +B )′=A '+B ', ● 乘积的转置(Transpose of a production ) A B AB ''=')(,A B C ABC '''=')(。 ● 可逆矩阵(inverse matrix ),如果n 级方阵(square matrix)A 和B ,满足AB=BA=I 。 则称A 、B 是可逆矩阵,显然1-=B A ,1-=A B 。如下结果是成立的: 1111111)()()()(-------='='=A B AB A A A A 。 2.2 特殊矩阵 1)恒等矩阵(identity matrix)

经典计量经济学应用模型

经典计量经济学应用模型 一、单选题 1. 生产函数的要素边际替代率表示的是( )。 A .维持产出不变,增加一单位的某一要素投入,需增加另一要素投入数量 ; B. 维持产出不变,减少一单位的某一要素投入,需增加另一要素投入数量; C .要素K 对要素L 的边际替代率等于ln()/ln()L K MP K d d L MK ; D .要素的边际替代率是要素的替代弹性。 2. 两种生产要素的比例的变化率与边际技术替代率的变化率之比叫做 ( )。 A .要素的替代弹性 B. 要素的产出弹性 C .边际技术替代率 D .技术进步率 3. 下列生产函数中,要素的替代弹性为变量的是( ) A .线性生产函数 B. VES 生产函数 C .C D -生产函数 D .CES 生产函数 4. 下列生产函数中,要素的替代弹性为∞的是( ) A .线性生产函数 B. 投入产出生产函数 C .C D -生产函数 D .CES 生产函数 5. 下列生产函数中,要素的替代弹性分别为0和1的是( ) A .线性生产函数和C D -生产函数 B. 投入产出生产函数和C D -生产函数 C .C D -生产函数和线性生产函数 D .CES 生产函数和投入产出生产函数 6. 狭义技术进步是指( )。 A .生产水平的提高 B. 产品价格的提高 C .要素质量的提高 D .管理水平的提高 7. 在C D -生产函数Y AL K αβ=中( )。 A .α和β是产出弹性 B. α和β是边际产出 C .α和β是替代弹性 D .A 是要素替代弹性

8. CES 生产函数/12()m Y A K L ρρρδδ---=+中,01ρ<<,1δ越接近于1,表示 ( )。 A .资本密集度越高 B. 资本密集度越低 C .技术进步程度越高 D .技术进步程度越高 9. 中性技术进步中,希克斯中性进步指的是( )。 A .要素之比/K L 不随时间变化 B. 劳动产出率/Y L 不随时间变化 C .自资本产出率/Y K 不随时间变化 D .资本密集度/L K E E ω=随技术 进步变大 10.当需求完全无弹性时,表示( ) A .价格与需求量之间存在完全线性关系 B.价格上升速度与需求量下降速度相等 C .无论价格如何变动,需求量都不变 D .价格上升,需求量也上升 11. 关于扩展的线性支出系统需求函数模型: (),1,2,,i i i j j j i b q r I p r i n p =+-=∑L 下列说法不正确的是( ) A .j γ是第j 种商品的基本需求量 B.i b 是第i 种商品的边际消费向 C .()j j j I p r -∑是剩余收入用于购买第j 种商品的支出 D .1i i b ≤∑ 12. 直接效用函数蒋孝勇表示为下列哪一项的函数( )。 A .商品供应量 B. 商品需求量 C .商品价格 D .收入 13. 消费函数模型的一般形式为( )。 A .t t t C Y αβμ=++ B. 011t t t C Y C ββμ-=++ C .1(,)t t t t C f Y C μ-=+ D .1(,)t t t t C f Y Y μ-=+ 14.下面四种单方程需求模型中,不能用于分析价格队需求量影响的模型时 ( )。 A .线性需求函数模型 B. 对数线性需求函数模型 C .耐用品消费调整模型 D .状态调整模型

第九章时间序列计量经济学模型案例

第九章时间序列计量经济学模型案例 1、1949—2001年中国人口时间序列数据见表8,由该数据(1)画时间序列图和差分图;(2)求中国人口序列的相关图和偏相关图,识别模型形式;(3)估计时间序列模型;(4)样本外预测。 表9.1 中国人口时间序列数据(单位:亿人) 年份人口y t 年份人口y t年份人口y t年份人口y t年份人口y t 1949 5.4167 1960 6.6207 1971 8.5229 1982 10.159 1993 11.8517 1950 5.5196 1961 6.5859 1972 8.7177 1983 10.2764 1994 11.985 1951 5.63 1962 6.7295 1973 8.9211 1984 10.3876 1995 12.1121 1952 5.7482 1963 6.9172 1974 9.0859 1985 10.5851 1996 12.2389 1953 5.8796 1964 7.0499 1975 9.242 1986 10.7507 1997 12.3626 1954 6.0266 1965 7.2538 1976 9.3717 1987 10.93 1998 12.4761 1955 6.1465 1966 7.4542 1977 9.4974 1988 11.1026 1999 12.5786 1956 6.2828 1967 7.6368 1978 9.6259 1989 11.2704 2000 12.6743 1957 6.4653 1968 7.8534 1979 9.7542 1990 11.4333 2001 12.7627 1958 6.5994 1969 8.0671 1980 9.8705 1991 11.5823 1959 6.7207 1970 8.2992 1981 10.0072 1992 11.7171 (1)画时间序列图 y的数据窗口 打开 t 得到中国人口序列图

建立计量经济学模型的步骤和要点1

阅读使人充实,会谈使人敏捷,写作使人精确。——培根 建立计量经济学模型的步骤和要点 一、理论模型的设计对所要研究的经济现象进行深入的分析,根据研究的目的,选择模型中将包含的因素,根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素,并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系,设定描述这些变量之间关系的数学表达式,即理论模型。 生产函数就是一个理论模型。理论模型的设计主要包含三部分工作,即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。 1、确定模型所包含的变量 在单方程模型中,变量分为两类。作为研究对象的变量,也就是因果关系中的“果”,例如生产函数中的产出量,是模型中的被解释变量;而作为“原因”的变量,例如生产函数中的资本、劳动、技术,是模型中的解释变量。确定模型所包含的变量,主要是指确定解释变量。可以作为解释变量的有下列几类变量:外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。其中有些变量,如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。 严格他说,上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等,只能称为“因素”,这些因素间存在着因果关系。为了建立起计量经济学模型,必须选择适当的变量来表征这些因素,这些变量必须具有数据可得性。于是,我们可以用总产值来表征产出量,用固走资产原值来表征资本,用职工人数来表征劳动,用时间作为一个变量来表征技术。这样,最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。下面,为了叙述方便,我们将“因素”与“变量”间的区别暂时略去,都以“变量”来表示。 关键在于,在确定了被解释变量之后,怎样才能正确地选择解释变量。 首先,需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。这是正确选择解释变量的基础。例如,在上述生产问题中,已经明确指出属于供给不足的情况,那么,影响产出量的因素就应该在投入要素方面,而在当前,一般的投入要素主要是技术、资本与劳动。如果属于需求不足的情况,那么影响产出量的因素就应该在需求方面,而不在投入要素方面。这时,如果研究的对象是消费品生产,应该选择居民收入等变量作为解释变量;如果研究的对象是生产资料生产,应该选择固定资产投资总额等变量作为解释变量。由此可见,同样是建立生产模型,所处的经济环境不同、研究的行业不同,变量选择是不同的。 法拉兹·日·阿卜——学问是异常珍贵的东西,从任何源泉吸收都不可耻。. 阅读使人充实,会谈使人敏捷,写作使人精确。——培根 其次,选择变量要考虑数据的可得性。这就要求对经济统计学有透彻的了解。计量经济学模型是要在样本数据,即变量的样本观测值的支持下,采用一定的数学方法估计参数,以揭示变量之间的定量关系。所以所选择的变量必须是统计指标体系中存在的、有可靠的数据来源的。如果必须引入个别对被解释变量有重要影响的政策变量、条件变量,则采用虚变量的样本观测值的选取方法。

计量经济学习题与解答

第五章经典单方程计量经济学模型:专门问题 一、内容提要 本章主要讨论了经典单方程回归模型的几个专门题。 第一个专题是虚拟解释变量问题。虚拟变量将经济现象中的一些定性因素引入到可以进行定量分析的回归模型,拓展了回归模型的功能。本专题的重点是如何引入不同类型的虚拟变量来解决相关的定性因素影响的分析问题,主要介绍了引入虚拟变量的加法方式、乘法方式以及二者的组合方式。在引入虚拟变量时有两点需要注意,一是明确虚拟变量的对比基准,二是避免出现“虚拟变量陷阱”。 第二个专题是滞后变量问题。滞后变量包括滞后解释变量与滞后被解释变量,根据模型中所包含滞后变量的类别又可将模型划分为自回归分布滞后模型与分布滞后模型、自回归模型等三类。本专题重点阐述了产生滞后效应的原因、分布滞后模型估计时遇到的主要困难、分布滞后模型的修正估计方法以及自回归模型的估计方法。如对分布滞后模型可采用经验加权法、Almon多项式法、Koyck方法来减少滞项的数目以使估计变得更为可行。而对自回归模型,则根据作为解释变量的滞后被解释变量与模型随机扰动项的相关性的不同,采用工具变量法或OLS法进行估计。由于滞后变量的引入,回归模型可将静态分析动态化,因此,可通过模型参数来分析解释变量对被解释变量影响的短期乘数和长期乘数。 第三个专题是模型设定偏误问题。主要讨论当放宽“模型的设定是正确的”这一基本假定后所产生的问题及如何解决这些问题。模型设定偏误的类型包括解释变量选取偏误与模型函数形式选取取偏误两种类型,前者又可分为漏选相关变量与多选无关变量两种情况。在漏选相关变量的情况下,OLS估计量在小样本下有偏,在大样本下非一致;当多选了无关变量时,OLS估计量是无偏且一致的,但却是无效的;而当函数形式选取有问题时,OLS估计量的偏误是全方位的,不仅有偏、非一致、无效率,而且参数的经济含义也发生了改变。在模型设定的检验方面,检验是否含有无关变量,可用传统的t检验与F检验进行;检验是否遗漏了相关变量或函数模型选取有错误,则通常用一般性设定偏误检验(RESET检验)进行。本专题最后介绍了一个关于选取线性模型还是双对数线性模型的一个实用方法。 第四个专题是关于建模一般方法论的问题。重点讨论了传统建模理论的缺陷以及为避免这种缺陷而由Hendry提出的“从一般到简单”的建模理论。传统建模方法对变量选取的

计量经济学模型

多元线性回归模型 一、建立模型 社会物流总费用受多种综合因素的影响,如运输费用、仓储费用、包装费用、装卸搬运费用、流通加工费用、信息处理费用等,而其中最重要的因素就是运输费用和仓储费用,即运输费用和仓储费用与社会物流总费用之间存在单方向的因果关系;由此,我们可设以下回归模型:Yi=b0+b1*x1i+b2*x2i+ ui 现在以中国1995年至2004年物流总费用占GDP比例(%)的资料进行回归分析,并对估计模型进行检验。 1995年至2004年物流总费用占GDP比例(%) 在Eviews中新建工作簿,定义变量“商品价格”(x1)、“消费者人均月收入”(x2)及“商品需求量”(y),并输入相关数据,得出相应散点图如下: ①x1 与y 的散点图为:

②x2与y 的散点图为: 由两张散点图不能明确的看出x1、x2与y之间存在线性关系,故通过Eviews 软件计算,得出估计模型的参数结果如下:

由以上数据可知回归方程为: Y=11.57032+0.405599*x1 +0.794365*x2 (5.07) (2.67) (7.69) 1499.02=R 8909.02=R 37.62689=F 二、模型检验 1、 经济意义检验: ①b0=11.57032,在运输费用与仓储费用接近于零时,仍存在其他物流费用;②b1=0.405599,说明运输费用与社会物流总费用之间存在正的线性关系,运输费用每增加1%,社会物流总费用增加0.405599% ③b2= 0.794365,说明仓储费用与社会物流总费用之间存在正的线性关系,仓储费用每增加1%,社会物流总费用增加0.794365% 2、计量经济学检验: ①拟合优度检验:本模型的拟合优度系数为0.914898,表明本模型具有较高的拟合优度,x1、x2对y 的解释能力较好; ②变量的显著性检验(t 检验):方程的截距项和斜率项的t 检验值分别为5.07、2.67、7.69,均大于5%显著性水平下自由度为n-2=8的临界值t0.025(8)=1.860,模型参数估计显著,拒绝原假设H0; ③方程的显著性检验(F 检验):有上图可知,F-statistic =37.62689;Prob(F-statistic)

第五章-单方程计量经济学应用模型试题及答案

第五章 单方程计量经济学应用模型 一、填空题: 1.当所有商品的价格不变时,收入变化1%所引起的第i 种商品需求量的变化百分比叫做需求的 。 2.对于生活必需品,需求的收入弹性i E 的取值区间为 ,需求的自价格弹性的取值区间为 。 3.当收入和其他商品的价格不变时,第j 种商品价格变化1%所引起的第i 种商品需求量的变化百分比,叫做需求的 。 4.替代品的需求互价格弹性ij E 0;互补品的需求互价格弹性 ij E 0;无关商品的需求 互价格弹性 ij E 0。 5.吉芬商品的需求自价格弹性 0。 6.西方国家发展的需求函数模型的理论模型,是由 函数在 最大化下导出的。而对数线性需求函数模型和线性需求函数模型则是由 拟合得到的。 7.在线性支出系统需求函数模型 )(∑-+ =j j j i i i i r p V p b r q 中,V 表示总 ,i r 表示第i 种商品的 需求量,i b 表示第i 种商品的边际 份额。 8.在扩展的线性支出系统需求函数模型 )(∑-+ =j j j i i i i r p I p b r q 中,I 表示 ,i r 表示第i 种商 品的 需求量,i b 表示第i 种商品的 消费倾向。 9.在绝对收入假设消费函数模型C Y Y t t t t =+++αββμ012 (t T =12,,,Λ)中,参数a 表示 , 且a 0; t t Y C 10ββ+=,参数b 1<0,表示递减的边际消费倾向。 10.在绝对收入假设消费函数模型 C Y Y t t t t =+++αββμ012 (t T =12,,,Λ)中,参数b 1 0,以反映边际消费倾向 规律。

高级计量经济学之第5章分布滞后与动态模型

第5章 分布滞后与动态模型 §5.1 分布滞后模型 很多经济模型在回归方程中有滞后项,例如,因为修建桥和高速公路需要很多时间,所以公共投资对GDP 的影响有一个滞后期,而且这个影响可能会持续数年;研发新产品需要时间,而后把这个新产品投入生产也需要时间;在研究消费行为时,一个工资的变化可能影响好几期的消费。在消费的恒久收入理论中,消费者会用若干期去决定真实可支配收入的变化是暂时的还是永久的。例如,今年额外的咨询费收入明年是否还会继续?同样,真实可支配收入的滞后值会在回归方程中出现,是因为消费者在平滑其消费行为时十分重视他自身的终身收入。一个人的终身收入可以用他过去和现在的收入来推测。换句话说,回归关系可以写为: T t X X X Y t s t s t t t ,,2,1110 =+++++=--εβββα (5.1) 其中,t Y 代表被解释变量Y 在第t 期的观测值,t s X -代表解释变量X 第t s -期的观测值,α为截距项,0β,1β,…,s β是t X 当期和滞后期的系数。方程(5.1)式就是分布滞后模型因为它把收入增长对消费的影响分为s 期。X 的一个单位变化对Y 的短期影响由0β来表示,而X 的一个单位变化对Y 的长期影响由 (s βββ+++ 10)来表示。 假设我们观察从1955年到1995年的t X ,1t X -为相同的变量,但是提前一期的,也就是1954-1994。因为1954年的数据观察不到,我们就从1955年开始观察 1t X -,到1994年结束。这意味着当我们滞后一期时,t X 序列将从1956年开始到 1995年结束。对于实际的应用来说,也就是当我们滞后一期时,我们将从样本中

计量经济学名词解释

1、计量经济学 计量经济学是一门从数量上研究物质资料的生产、交换、分配、消费等经济关系和经济活动规律及其应用的科学。 2、数据质量 数据满足明确或隐含需求程度的指标 3、相关分析 主要研究变量之间的相互关联程度,用相关系数表示。包括简单相关和多重相关(复相关)。 4、回归分析(Regression Analysis) 研究一个变量(因变量)对于一个或多个其他变量(解释变量)的数量依存关系。其目的在于根据已知的解释变量的数值来估计或预测因变量的总体平均值。 5.内生变量 指由模型系统内决定的变量,取值在系统内决定 6、面板数据 时间序列数据和截面数据的混合 7.异方差: 总体回归函数中的随机误差项满足同方差性,即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足,则称线性回归模型存在异方差性。 8.自相关 自相关是在时间序列资料中按时间顺序排列的观测值之间的相关或在横截面资料中按空间顺序排列的观测值之间的相关 9.多重共线性 解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系。解释变量存在完全的线性关系叫完全多重共线;解释变量之间存在近似的线性关系叫不完全多重共线。 10.虚拟变量 虚拟变量:在建立模型时,有一些影响经济变量的因素无法定量描述 构造只取“0”或“1”的人工变量,通常称为虚拟变量,记为D 11.平稳序列 是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化。

12.伪回归 所谓“伪回归”,是指变量间本来不存在相依关系,但回归结果却得出存在相依关系的错误结论。 13.协整 所谓协整,是指多个非平稳变量的某种线性组合是平稳的 14.前定变量 所有的外生变量和滞后的内生变量。前定变量=外生变量+滞后内生变量+滞后外生变量 15.恰好识别 恰好识别:能够唯一地估计出结构参数值。 16.结构式模型 体现经济理论中经济变量之间的关系结构的联立方程模型,称为结构式模型17.过度识别 过度识别:结构参数的估计值具有多个确定值 18.自回归模型 自回归模型:指模型中的解释变量仅是X 的当期值与被解释变量Y 的若干期滞后值,它由于被解释变量的滞后期值对被解释变量现期做了回归,故叫做自回归模型。 利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型。 19.拟合优度2R:拟合优度检验:指检验模型对样本观测值的拟合程度 20.修正的拟合优度2R 二、.

现代计量经济学模型体系解析

#学术探讨# 现代计量经济学模型体系解析* 李子奈刘亚清 内容提要:本文对现代计量经济学模型体系进行了系统的解析,指出了现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,在经典计量经济学模型理论的基础上,发展成为相对独立的模型理论体系,包括基于研究对象和数据特征而发展的微观计量经济学、基于充分利用数据信息而发展的面板数据计量经济学、基于计量经济学模型的数学基础而发展的现代时间序列计量经济学、基于非设定的模型结构而发展的非参数计量经济学,并对每个分支进行了扼要的描述。最后在/交叉与综合0的方向上提出了现代计量经济学模型理论的研究前沿领域。 关键词:经典计量经济学时间序列计量经济学微观计量经济学 一、引言 计量经济学自20世纪20年代末30年代初诞生以来,已经形成了十分丰富的内容体系。一般认为,可以以20世纪70年代为界将计量经济学分为经典计量经济学(Classical Econometrics)和现代计量经济学(Mo dern Eco no metr ics),而现代计量经济学又可以分为四个分支:时间序列计量经济学(Tim e Ser ies Econo metrics)、微观计量经济学(M-i cro-econometrics)、非参数计量经济学(Nonpara-m etric Econometrics)以及面板数据计量经济学(Panel Data Eco nom etrics)。这些分支作为独立的课程已经被列入经济学研究生的课程表,独立的教科书也已陆续出版,应用研究已十分广泛,标志着它们作为计量经济学的分支学科已经成熟。 据此提出三个问题:一是经典计量经济学的地位问题。既然现代计量经济学模型体系已经成熟,而且它们都是在经典模型理论的基础上发展的,那么经典模型还有应用价值吗?是不是凡是采用经典模型的研究都是低水平和落后的?二是现代计量经济学的各个分支的发展导向问题。即它们是如何发展起来的?三是现代计量经济学进一步创新和发展的基点在哪里?回答这些问题,对于正确理解计量经济学的学科体系,对于计量经济学的课程设计和教学内容安排,对于正确评价计量经济学理论和应用研究的水平,对于进一步推动中国的计量经济学理论研究,都是十分有益的。 现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,以经典计量经济学模型理论为基础而发展起来的。所谓/问题0,包括研究对象和表征研究对象状态和变化的数据。研究对象不同,表征研究对象状态和变化的数据具有不同的特征,用以进行经验实证研究的计量经济学模型既然不同,已有的模型理论方法不适用了,就需要发展新的模型理论方法。按照这个思路,就可以用图1简单地描述经典计量经济学模型与现代计量经济学模型各个分支之间的关系。 本文试图从方法论的角度对现代计量经济学模型的发展,特别是现代计量经济学模型与经典计量经济学模型之间的关系进行较为系统的讨论,以期对未来我国计量经济学的发展研究提供借鉴和启示。本文的内容安排如下:首先分析经典计量经济学模型的基础地位,明确它在现代的应用价值,同时对发生于20世纪70年代的/卢卡斯批判0的实质进行讨论;然后依次讨论时间序列计量经济学、微观计量经济学、非参数计量经济学以及面板数据计量经济学的发展,回答它们是以什么问题为导向,以什么为目的而发展的;最后以/现代计量经济学模型体系的分解与综合0为题,讨论现代计量经济学的前沿研究领域以及从对我国计量经济学理论的创新和发展 ) 22 ) *本文受国家社会科学基金重点项目(08AJY001,计量经济学模型方法论基础研究)的资助。

计量经济学分析模型

计量经济学分析模型

摘要 改革开放以来,我国经济呈迅速而稳定的增长趋势,由于分配机制和收入水平的变化,城镇居民生活水平在达到稳定小康之后,消费结构和消费水平都出现了一些新的特点。本文旨在对近几年,我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。首先,我们综合了几种关于收入和消费的主要理论观点;本文根据相关的数据统计数据,运用一定的计量经济学的研究方法,进而我们建立了理论模型。然后,收集了相关的数据,利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验,并加以修正。最后,我们对所得的分析结果和影响消费的一些因素作了经济意义的分析,并相应提出一些政策建议。并找到影响居民消费的主要因素。 关键词:居民消费;城镇居民;回归;Eviews

目录 摘要.................................................................. II 前言. (1) 1 问题的提出 (2) 2 经济理论陈述 (3) 2.1西方经济学中有关理论假说 (3) 2.2有关消费结构对居民消费影响的理论 (4) 3 相关数据收集 (6) 4 计量经济模型的建立 (9) 5 模型的求解和检验 (10) 5.1计量经济的检验 (10) 5.1.1模型的回归分析 (10) 5.1.2拟合优度检验: (11) 5.1.3 F检验 (11) 5.1.4 T检验 (12) 5.2 计量修正模型检验: (12) 5.2.1 Y与的一元回归 (13) 5.2.2拟合优度的检验 (13) 5.2.3 F检验 (14) 5.2.4 T检验: (15) 5.3经济意义的分析: (15) 6 政策建议 (16) 结论 (17) 参考文献 (19)

最新资料计量经济学期末考试试卷集(含答案)

计量经济学试题一 一、判断题(20分) 1.线性回归模型中,解释变量是原因,被解释变量是结果。() 2.多元回归模型统计显著是指模型中每个变量都是统计显著的。() 3.在存在异方差情况下,常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。()4.总体回归线是当解释变量取给定值时因变量的条件均值的轨迹。() 5.线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。() 6.判定系数的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响。()7.多重共线性是一种随机误差现象。() 8.当存在自相关时,OLS估计量是有偏的并且也是无效的。() 9.在异方差的情况下,OLS估计量误差放大的原因是从属回归的变大。()10.任何两个计量经济模型的都是可以比较的。() 二.简答题(10) 1.计量经济模型分析经济问题的基本步骤。(4分) 2.举例说明如何引进加法模式和乘法模式建立虚拟变量模型。(6分) 三.下面是我国1990-2003年GDP对M1之间回归的结果。(5分) 1.求出空白处的数值,填在括号内。(2分) 2.系数是否显著,给出理由。(3分) 四.试述异方差的后果及其补救措施。(10分)

五.多重共线性的后果及修正措施。(10分) 六.试述D-W检验的适用条件及其检验步骤?(10分) 七.(15分)下面是宏观经济模型 变量分别为货币供给、投资、价格指数和产出。 1.指出模型中哪些是内是变量,哪些是外生变量。(5分) 2.对模型进行识别。(4分) 3.指出恰好识别方程和过度识别方程的估计方法。(6分) 八、(20分)应用题 为了研究我国经济增长和国债之间的关系,建立回归模型。得到的结果如下:Dependent Variable: LOG(GDP) Method: Least Squares Date: 06/04/05 Time: 18:58 Sample: 1985 2003 Included observations: 19 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(DEBT) 0.65 0.02 32.8 0 Adjusted R-squared 0.983 S.D. dependent var 0.86 S.E. of regression 0.11 Akaike info criterion -1.46 Sum squared resid 0.21 Schwarz criterion -1.36 Log likelihood 15.8 F-statistic 1075.5 Durbin-Watson stat 0.81 Prob(F-statistic) 0 其中,GDP表示国内生产总值,DEBT表示国债发行量。 (1)写出回归方程。(2分) (2)解释系数的经济学含义?(4分) (3)模型可能存在什么问题?如何检验?(7分)

(完整版)计量经济学知识点(超全版)

1.经济变量:经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。(3分) 2.解释变量:是用来解释作为研究对象的变量(即因变量)为什么变动、如何变动的变量。(2分)它对因变量的变动做出解释,表现为方程所描述的因果关系中的“因”。(1分)3.被解释变量:是作为研究对象的变量。(1分)它的变动是由解释变量做出解释的,表现为方程所描述的因果关系的果。(2分) 4.内生变量:是由模型系统内部因素所决定的变量,(2分)表现为具有一定概率分布的随机变量,是模型求解的结果。(1分) 5.外生变量:是由模型系统之外的因素决定的变量,表现为非随机变量。(2分)它影响模型中的内生变量,其数值在模型求解之前就已经确定。(1分) 6.滞后变量:是滞后内生变量和滞后外生变量的合称,(1分)前期的内生变量称为滞后内生变量;(1分)前期的外生变量称为滞后外生变量。(1分) 7.前定变量:通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量,(1分)即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量。(2分) 8.控制变量:在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面的变量,(2分)它一般属于外生变量。(1分) 9.计量经济模型:为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型,(2分)是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。(1分) 10.函数关系:如果一个变量y的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一地、精确地确定,则y与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。(3分) 11.相关关系:如果一个变量y的取值受另一个变量或另一组变量的影响,但并不由它们惟一确定,则y与这个变量或这组变量之间的关系就是相关关系。(3分) 12.最小二乘法:用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法,称为最小二乘法。(3分) 13.高斯-马尔可夫定理:在古典假定条件下,OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量,这一结论即是高斯-马尔可夫定理。(3分) 14.总变差(总离差平方和):在回归模型中,被解释变量的观测值与其均值的离差平方和。(3分) 15.回归变差(回归平方和):在回归模型中,因变量的估计值与其均值的离差平方和,(2分)也就是由解释变量解释的变差。(1分) 16.剩余变差(残差平方和):在回归模型中,因变量的观测值与估计值之差的平方和,(2分)是不能由解释变量所解释的部分变差。(1分) 17.估计标准误差:在回归模型中,随机误差项方差的估计量的平方根。(3分) 18.样本决定系数:回归平方和在总变差中所占的比重。(3分) 19.点预测:给定自变量的某一个值时,利用样本回归方程求出相应的样本拟合值,以此作为因变量实际值和其均值的估计值。(3分) 20.拟合优度:样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。(3分) 21.残差:样本回归方程的拟合值与观测值的误差称为回归残差。(3分) 22.显著性检验:利用样本结果,来证实一个虚拟假设的真伪的一种检验程序。(3分)23.回归变差:简称ESS,表示由回归直线(即解释变量)所解释的部分(2分),表示x对y的线性影响(1分)。 24.剩余变差:简称RSS,是未被回归直线解释的部分(2分),是由解释变量以外的因素造成的影响(1分)。 25.多重决定系数:在多元线性回归模型中,回归平方和与总离差平方和的比值(1分),

第八章 时间序列计量经济学模型(DOC)

1.1949—2001年中国人口时间序列数据见表8,由该数据(1)画时间序列图;(2)求中国人口序列的相关图和偏相关图,识别模型形式;(3)估计时间序列模型;(4)样本外预测。 表8 中国人口时间序列数据(单位:亿人) 年份人口y t年份人口y t年份人口y t年份人口y t年份人口y t 1949 5.4167 1960 6.6207 1971 8.5229 1982 10.159 1993 11.8517 1950 5.5196 1961 6.5859 1972 8.7177 1983 10.2764 1994 11.985 1951 5.63 1962 6.7295 1973 8.9211 1984 10.3876 1995 12.1121 1952 5.7482 1963 6.9172 1974 9.0859 1985 10.5851 1996 12.2389 1953 5.8796 1964 7.0499 1975 9.242 1986 10.7507 1997 12.3626 1954 6.0266 1965 7.2538 1976 9.3717 1987 10.93 1998 12.4761 1955 6.1465 1966 7.4542 1977 9.4974 1988 11.1026 1999 12.5786 1956 6.2828 1967 7.6368 1978 9.6259 1989 11.2704 2000 12.6743 1957 6.4653 1968 7.8534 1979 9.7542 1990 11.4333 2001 12.7627 1958 6.5994 1969 8.0671 1980 9.8705 1991 11.5823 1959 6.7207 1970 8.2992 1981 10.0072 1992 11.7171 (1)画时间序列图 打开 y的数据窗口 t

计量经济学时间序列计量经济模型

计量经济学引子:是真回归还是伪回归?问题:●如果直接将非平稳时间序列当作平稳时间序列来进行分析,会造成什么不良后果; ●如何判断一个时间序列是否为平稳序列;●当我们在计量经济分析中涉及到非平稳时间序列时,应作如何处理?第一节时间序列基本概念本节基本内容: ●伪回归问题●随机过程的概念●时间序列的平稳性一、伪回归问题传统计量经济学模型的假定条件:序列的平稳性、正态性。所谓“伪回归”,是指变量间本来不存在相依关系,但回归结果却得出存在相依关系的错误结论。 20世纪70年代,Grange、Newbold 研究发现,造成“伪回归”的根本原因在于时序序列变量的非平稳性三、时间序列的平稳性所谓时间序列的平稳性,是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化。直观上,一个平稳的时间序列可以看作一条围绕其均值上下波动的曲线。从理论上,有两种意义的平稳性,一是严格平稳,另一种是弱平稳。时间序列的非平稳性是指时间序列的统计规律随着时间的位移而发生变化,即生成变量时间序列数据的随机过程的特征随时间而变化。在实际中遇到的时间序列数据很可能是非平稳序列,而平稳性在计量经济建模中又具有重要地位,因此有必要对观测值的时间序列数据进行平稳性检验。第二节 时间序列平稳性的单位根检验本节基本内容: ●单位根检验● Dickey-Fuller检验● Augmented Dickey-Fuller检验一、单位根过程单位根过程结论: 随机游动过程是非平稳的。

因此,检验序列的非平稳性就变为检验特征方程是否有单位根,这就是单位根检验方法的由来。二、Dickey-Fuller检验(DF检验)大多数经济变量呈现出强烈的趋势特征。这些具有趋势特征的经济变量,当发生经济振荡或冲击后,一般会出现两种情形: ●受到振荡或冲击后,经济变量逐渐又回它们的长期趋势轨迹;●这些经济变量没有回到原有轨迹,而呈现出随机游走的状态。若我们研究的经济变量遵从一个非平稳过程,一个变量对其他变量的回归可能会导致伪回归结果。这是研究单位根检验的重要意义所在。 2 提出假设检验用统计量为常规t统计量, 3 计算在原假设成立的条件下t统计量值,查DF检验临界值表得临界值,然后将t统计量值与DF检验临界值比较:若t统计量值小于DF检验临界值,则拒绝原假设,说明序列不存在单位根;若t统计量值大于或等于DF检验临界值,则接受原假设,说明序列存在单位根。Dickey、Fuller研究发现,DF检验的临界值同序列的数据生成过程以及回归模型的类型有关,因此他们针对如下三种方程编制了临界值表,后来Mackinnon把临界值表加以扩充,形成了目前使用广泛的临界值表,在EViews软件中使用的是Mackinnon临界值表。 DF检验存在的问题是,在检验所设定的模型时,假设随机扰动项不存在自相关。但大多数的经济数据序列是不能满足此项假设的,当随机扰动项存在自相关时,直接使用DF检验法会出现偏误,为了保证单位根检验的有效性,人们对DF检验进行拓展,从而形成了扩展的DF检验Augmented Dickey-Fuller Test ,简称为ADF检验。根据《中国

计量经济学模型

第七章 计量经济学应用 §7.1 计量经济学模型的设定 计量经济学模型设定的主要根据: 1) 研究目的; 2) 已有理论模型。 通常是根据研究目的所涉及的范围,决定需要分析哪些经济变量之间的关系。再设定这些变量之间的关系式。 设定变量关系式可以根据已有的理论模型、经济恒等式、经济关系式来确定(可能需要进行一定的修改)。若没有已知的关系式可用,可以根据研究目的,人为设定。 变量间具体表达式的选择 若经济理论已给出具体表达式,就直接套用。否则,可以直接假设为线性函数。其原因是经济中的所使用函数大多数都认为是连续可微的函数,因而可以用线性函数近似。 §7.2 数据调整 由于统计指标与经济变量的含义、口径一般不会一致。在模型估计之前,如有可能,应先进行调整,使统计指标的口径尽可能的接近经济变量的含义。 §7.3 变量的选择 基于上述同样的原因,及统计指标间的相关性,在设计模型结构时,需要筛选变量。 假设模型已转化为简化型,即设模型为 ??? ????++++=++++=++++=k p kp k k k p p p p x x x y x x x y x x x y εαααεαααεαααΛΛΛΛ2211222221212112121111 变量筛选有两层含义: 1) 对内生变量T k y y y ),,,,(21Λ有重要影响的外生变量是否都选入模型了? 2) 模型内的外生变量T p x x x ),,,(21Λ对内生变量T k y y y ),,,,(21Λ是否都有重要影 响? 判别准则 1) 复相关系数R (一般要求R>0.8),或方程的F -统计量; 一般来说,若R>0.9或经F-检验是显著的,则从整体上说,方程几乎包含了对响应变量有重要影响所有外生变量,外生变量对内生变量有较强的解释能力,否则,表明方程遗漏了一些对内生变量有重要影响的变量,需要增加外生变量。 当模型用于结构分析时,R 值可以低一些,用于预测时,R 值应比较大。 2) 系数显著性检验t -统计量。 下面介绍几种常用的变量筛选算法。这些算法都是一对多回归模型的搜索算法。 记in Ω是在回归模型内的预测变量集,out Ω是在回归模型外待检的预测变量集,del Ω是

计量经济学:时间序列模型习题与解析(1)复习课程

第九章 时间序列计量经济学模型的理论与方法 练习题 1、 请描述平稳时间序列的条件。 2、 单整变量的单位根检验为什么从DF 检验发展到ADF 检验? 3、设,10,sin cos ≤≤+=t t t x t θηθξ其中ηξ,是相互独立的正态分布N(0, 2 σ)随机变 量,θ是实数。试证:{10,≤≤t x t }为平稳过程。 4、 用图形及LB Q 法检验1978-2002年居民消费总额时间序列的平稳性,数据如下: 5、 利用4中数据,用ADF 法对居民消费总额时间序列进行平稳性检验。 6、 利用4中数据,对居民消费总额时间序列进行单整性分析。 7、 根据6中的结论,对居民消费总额的差分平稳时间序列进行模型识别。 8、 用Yule Walker 法和最小二乘法对7中的居民消费总额的差分平稳时间序列进行时间序 列模型估计,并比较估计结果。 9、 有如下AR(2)随机过程: t t t t X X X ε++=--2106.01.0 该过程是否是平稳过程? 10、求MA(3)模型3213.05.08.01---+-++=t t t t t u u u u y 的自协方差和自相关函数。 11、设动态数据,92.0,82.0,74.0,9.0,7.0,8.0654321======x x x x x x ,78.07=x ,84.0,72.0,86.01098===x x x 求样本均值x ,样本方差0?γ,样本自协方差1?γ、2?γ和样 本自相关函数1?ρ 、2?ρ。 12、判断如下ARMA 过程是否是平稳过程: 12114.01.07.0----+-=t t t t t x x x εε

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