斯托克、沃森着《计量经济学》第五章

Chapter 5. Regression with a Single Regressor: Hypothesis Tests and Confidence Intervals

5.1 Testing Hypotheses about One of the Regression Coefficients（对单一系数的假设检验）

Suppose a skeptic suggests that reducing the number of students in a class has no effect on learning or, specifically, test scores. The skeptic thus asserts the hypothesis,

1

H0: β1 = 0

We wish to test this hypothesis using data – reach a tentative conclusion whether it is correct or incorrect.

Null hypothesis and two-sided alternative:

H0: β1 = 0 vs. H1: β1≠ 0

or, more generally,

2

H0: β1 = β1,0 vs. H1: β1≠β1,0

where β1,0 is the hypothesized value under the null（β1,0是一个具体的数）.

Null hypothesis and one-sided alternative:

H0: β1 = β1,0 vs. H1: β1 < β1,0

In economics, it is almost always possible to come up with stories in which an effect could “go either way,” so it is

3

4 standard to focus on two-sided alternatives.

Recall hypothesis testing for population mean using Y

:

t

= Y μ?

then reject the null hypothesis if |t | >1.96.

where the SE of the estimator is the square root of an estimator of the variance of the estimator.

Applied to a hypothesis about β1:

t = estimator - hypothesized value standard error of the estimator

5

6

so

t = 11,01

??()SE βββ?

where β1 is the value of β1,0 hypothesized under the null (for example, if the null value is zero, then β1,0 = 0.

What is SE (1

?β)? SE (1

?β) = the square root of an estimator of the variance

7

of the sampling distribution of 1?β

Recall the expression for the variance of 1?β (large n ):

var(1?β) = 22var[()]()i X i X X

u n μσ? = 24

v

X

n σσ

where v i = (X i –X )u i . Estimator of the variance of 1?β:

8

12??βσ = 2

221estimator of (estimator of )v X n σ

σ× = 22

1

2211?()1

21()n

i i

i n i i X X u n n X X n ==??×??

?????

∑∑.

OK, this is a bit nasty, but:

? There is no reason to memorize this

? It is computed automatically by regression software ? SE (1?β

is reported by regression software

9 ? It is less complicated than it seems. The numerator estimates the var(v ), the denominator estimates var(X )2.

Return to calculation of the t -statsitic:

t = 11,01??()SE βββ? =

11,0

?ββ?

? Reject at 5% significance level if |t| > 1.96

?p-value is p = P(|t| > |t act|) = probability in tails of normal outside |t act|

?Both the previous statements are based on large-n approximation; typically n = 50 is large enough for the approximation to be excellent.

10

11 Example: Test Scores and STR , California data

Estimated regression line: n TestScore = 698.9 – 2.28×STR

Regression software reports the standard errors:

SE (0?β) = 10.4 SE (1?β) = 0.52

t -statistic testing “β1,0 = 0” = 11,01?

?()SE βββ? = 2.280

0.52

?? = –4.38

?The 1% 2-sided significance level is 2.58, so we reject the null at the 1% significance level.

?Alternatively, we can compute the p-value. You can do this easily in Stata:

. di normal(-4.38)*2

. 00001187

注：在Stata中，normal表示标准正态分布的cdf。

12

13

The p-value based on the large-n standard normal approximation to the t-statistic is 0.00001 (10–4)

14

15 5.2 Confidence Intervals for a Regression Coefficient

In general, if the sampling distribution of an estimator is normal for large n , then a 95% confidence interval can be constructed as {estimator ± 1.96×standard error}.

So: a 95% confidence interval for 1?β is {1?β ± 1.96×SE (1

?β)}

16 Example : Test Scores and STR , California data

Estimated regression line: n TestScore = 698.9 – 2.28×STR

SE (0?β) = 10.4 SE (1?β) = 0.52

95% confidence interval for 1?β:

{1?β ± 1.96×SE (1?β)} = {–2.28 ± 1.96×0.52}

= (–3.30, –1.26)

Equivalent statements:

?The 95% confidence interval does not include zero; ?The hypothesis β1 = 0 is rejected at the 5% level

A convention for reporting estimated regressions:

Put standard errors in parentheses below the estimates

n

TestScore= 698.9 – 2.28×STR

(10.4) (0.52)

17

This expression means that:

?The estimated regression line is

n

TestScore= 698.9 – 2.28×STR

?β is 10.4

?The standard error of

?β is 0.52

?The standard error of

1

18

OLS regression: STATA output

19

so:

n

TestScore= 698.9 – 2.28×STR

(10.4) (0.52)

t (β1 = 0) = –4.38, p-value = 0.000

95% conf. interval for β1 is (–3.30, –1.26)

20

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(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

斯托克,沃森计量经济学第七章实证练习stata

E7.2 E7.3 E7.4

-------------------------------------------- (1) (2) ahe ahe -------------------------------------------- age 0.605*** 0.585*** (15.02) (16.02) female -3.664*** (-17.65) bachelor 8.083*** (38.00) _cons 1.082 -0.636 (0.93) (-0.59) （表2）Robust ci in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 -------------------------------------------- N 7711 7711 -------------------------------------------- t statistics in parentheses * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01 (表1) （1） 建立ahe 对age 的回归。截距估计值是1.082，斜率估计值是0.605。 （2） ①建立ahe 对age ，female 和bachelor 的回归。Age 对收入的效应的估计值是0.585。 ② age 回归系数的95%置信区间： (0.514，0.657) （3） 设H 0:βa,（2）-βa,（1）=0 H1:βa,（2）-βa （1）≠0 由表3，得SE ，SE(βa,（2）-βa,（1）)=√（0.0403）2+(0.0365)2=0.054 t=（0.605-0.585）/0.054=0.37<1.96 所以不拒绝原假设，即在5%显著水平下age 对ahe 的效应估计没有显著差异，所以（1）中的回归没有遭遇遗漏变量偏差。 （4） B ob’s predicted ahe=0.585×26-3.664×0+8.083×0-0.636=＄14.574 Alexis ’s predicted ahe=0.585×30-3.664×1+8.083×1-0.636=＄21.333 VARIABLES ahe age 0.585*** (0.514 - 0.657) female -3.664*** (-4.071 - -3.257) bachelor 8.083*** (7.666 - 8.500) Constant -0.636 (-2.759 - 1.487) Observations 7,711 R-squared 0.200

《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？

计量经济学练习题答案

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 （）（） 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。 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）截距项表示在X 取0时Y 的水平，本例中它没有实际意义；斜率项表明利率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 Adjusted R-squared F-statistic （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着性。（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

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

斯托克、沃森着《计量经济学》第九章

Chapter 9. Assessing Studies Based on Multiple Regression 9.1 Internal and External Validity Multiple regression has some key virtues: ?It provides an estimate of the effect on Y of arbitrary changes ΔX. ?It resolves the problem of omitted variable bias, if an omitted variable can be measured and included. ?It can handle nonlinear relations (effects that vary with the X’s)

Still, OLS might yield a biased estimator of the true causal effect. A Framework for Assessing Statistical Studies Internal and External Validity ?Internal validity: The statistical inferences about causal effects are valid for the population being studied.

?External validity: The statistical inferences can be generalized from the population and setting studied to other populations and settings, where the “setting” refers to the legal, policy, and physical environment and related salient features.

斯托克计量经济学课后习题实证答案

P ART T WO Solutions to Empirical Exercises

Chapter 3 Review of Statistics Solutions to Empirical Exercises 1. (a) Average Hourly Earnings, Nominal $’s Mean SE(Mean) 95% Confidence Interval AHE199211.63 0.064 11.50 11.75 AHE200416.77 0.098 16.58 16.96 Difference SE(Difference) 95% Confidence Interval AHE2004 AHE1992 5.14 0.117 4.91 5.37 (b) Average Hourly Earnings, Real $2004 Mean SE(Mean) 95% Confidence Interval AHE199215.66 0.086 15.49 15.82 AHE200416.77 0.098 16.58 16.96 Difference SE(Difference) 95% Confidence Interval AHE2004 AHE1992 1.11 0.130 0.85 1.37 (c) The results from part (b) adjust for changes in purchasing power. These results should be used. (d) Average Hourly Earnings in 2004 Mean SE(Mean) 95% Confidence Interval High School13.81 0.102 13.61 14.01 College20.31 0.158 20.00 20.62 Difference SE(Difference) 95% Confidence Interval College High School 6.50 0.188 6.13 6.87

斯托克,沃森计量经济学第四章实证练习stata操作及答案

E4.1 E4.2 E4.3 E4.4

E4.1 VARIABLES ahe age 0.605 (0.0245) Constant 1.082 (0.688) Observations 7,711 R-squared 0.029 Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 1. ① 截距估计值estimated intercept: 1.082 ② 斜率估计值estimated slope: 0.605 回归方程：ahe= 1.082+0.605*age ③ 当工人年长 1 岁，平均每小时工资增加0.605 美元。 2. Bob: 0.605*26+1.082=16.812 （美元） Alexis: 0.605*30+1.082=19.232 （美元） 答：预测Bob 的收入为每小时16.812美元，Alexis为19.232 美元。 3. 年龄不能解释不同个体收入变化的大部分。因为R-squared 反映了因变量的 全部变化能通过回归关系被自变量充分解释的比例，而分析得R-squared 的值为0.029，解释度低，说明年龄不能解释不同个体收入变化的大部分

E4.1 (0.0449) Observations 463 R-squared 0.036 Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 ① 截距估计值： 3.998 斜率估计值： 0.133 回归方程： Course_Eval=3.998+0.133*beauty lave_esruo 0a u ty a e 1. 答：两者看上去有微弱的正相关关系 2. VARIABLES course eval beauty Constant 0.133 (0.0550) 3.998

斯托克、沃森着《计量经济学》第六章

Chapter 6. Linear Regression with Multiple Regressors 6.1 Omitted Variable Bias（遗漏变量偏差） OLS estimate of the Test Score/STR relation: n TestScore= 698.9 – 2.28×STR, R2 = .05, SER = 18.6 (10.4) (0.52) Is this a credible estimate of the causal effect on test scores of a change in the student-teacher ratio? 1

No: there are omitted confounding factors (family income; whether the students are native English speakers) that bias the OLS estimator: STR could be “picking up” the effect of these confounding factors. 2

Omitted Variable Bias The bias in the OLS estimator that occurs as a result of an omitted factor is called omitted variable bias. For omitted variable bias to occur, the omitted factor “Z” must be: 1.a determinant of Y; and 2.correlated with the regressor X. 3

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

计量经济学习题及答案

第一章绪论 一、填空题： 1．计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的__________为内容的分支学科，挪威经济学家弗里希，将计量经济学定义为__________、__________、__________三者的结合。 2．数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的__________关系，用__________性的数学方程加以描述，计量经济模型揭示经济活动中各因素之间__________的关系，用__________性的数学方程加以描述。 3．经济数学模型是用__________描述经济活动。 4．计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同，可以分为__________计量经济学和__________计量经济学。 5．计量经济学模型包括__________和__________两大类。 6．建模过程中理论模型的设计主要包括三部分工作，即__________、____________________、____________________。 7．确定理论模型中所包含的变量，主要指确定__________。 8．可以作为解释变量的几类变量有__________变量、__________变量、__________变量和__________变量。 9．选择模型数学形式的主要依据是__________。 10．研究经济问题时，一般要处理三种类型的数据：__________数据、__________数据和__________数据。 11．样本数据的质量包括四个方面__________、__________、__________、__________。 12．模型参数的估计包括__________、__________和软件的应用等内容。 13．计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是__________检验、__________检验、__________检验和__________检验。 14．计量经济模型的计量经济检验通常包括随机误差项的__________检验、__________检验、解释变量的__________检验。 15．计量经济学模型的应用可以概括为四个方面，即__________、__________、__________、__________。 16．结构分析所采用的主要方法是__________、__________和__________。 二、单选题： 1．计量经济学是一门（）学科。 A.数学 B.经济 C.统计 D.测量

斯托克、沃森着《计量经济学》第八章

Chapter 8. Nonlinear Regression Functions 8.1 A General Strategy for Modeling Nonlinear Regression Functions ?Everything so far has been linear in the X’s ?The approximation that the regression function is linear might be good for some variables, but not for others.

?The multiple regression framework can be extended to handle regression functions that are nonlinear in one or more X.

The TestScore – STR relation looks approximately linear…

But the TestScore – average district income relation looks like it is nonlinear.

If a relation between Y and X is nonlinear: ?The effect on Y of a change in X depends on the value of X – that is, the marginal effect of X is not constant ?A linear regression is mis-specified – the functional form is wrong ?The estimator of the effect on Y of X is biased – it needn’t even be right on average. 遗漏高次项会带来遗漏变量偏 差。例如： () 2 012 Y X X u βββ =+++，显然X与2 X相关。

计量经济学教材推荐

各类计量经济学教材评析与推荐： 【计量经济学的内容体系】 古扎拉蒂《计量经济学基础》 白砂堤津耶《通过例题学习计量经济学》 伍德里奇《计量经济学导论：现代观点》 斯托克、沃森《计量经济学导论》 威廉·格林《计量经济分析》 林文夫（Fumio Hayashi）《计量经济学》 雨宫健（Takeshi Amemiya ）《高级计量经济学》 李子奈、潘文卿编著《计量经济学》 【计量经济学的内容体系】 狭义的计量经济学以揭示经济现象中的因果关系为目的，主要应用回归分析方法。广义的计量经济学是利用经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量方法，除了回归分析方法，还包括投入产出分析法、时间序列分析方法等。 把计量经济学分为初级、中级、高级三个层次，初级计量经济学一般包括计量经济学所必须的基础数理统计只是和矩阵代数只是、经典的线性计量经济学模型理论与方法（以单一方程模型为主）、单方程模型的应用等内容；中级计量经济学以经典的线性计量经济学模型理论与方

法及其应用为主要内容，包括单一方程模型和联立方程模型。在应用方面，主要讨论计量经济 学模型在生产、需求、消费、投资、货币需求和宏观经济系统等传统领域的应用，注重于应用过程中实际问题的处理。在描述方法上普遍运用矩阵描述；高级计量经济学以扩展的线性模型理论与方法、非线性模型理论与方法和动态模型理论与方法，以及它们的应用为主要内容。 从研究对象和侧重点的角度讲，理论计量经济学侧重于理论与方法的数学证明与推导，与 数理统计联系极为密切；应用计量经济学则以建立与应用计量经济学模型为主要内容，强调应用模型的经济学和统计学基础，侧重于建立与应用模型过程中实际问题的处理。 纵观计量经济学发展史，20世纪70年代之前发展并广泛应用的计量经济学称为经典计量经济学，其理论特征是：以经济理论为导向建立因果分析的随机模型，模型具有明确的形式和参数，模型变量之间的关系多表现为线性关系，或者可以化为线性关系，以时间序列数据或者截面数据为样本，采用最小二乘方法或者极大似然方法估计模型。其应用方面的特征是：在生产、消费、投资以及宏观经济等传统的应用领域进行结构分析、政策评价、经济预测和理论检验。20世纪70年代之后发展的计量经济学理论、方法及应用模型称为现代计量经济学，主要包括微观计 量经济学、非参数计量经济学、时间序列计量经济学和动态计量经济学等。 古扎拉蒂《计量经济学基础》 【作者简介】达摩达尔·N·古扎拉蒂于1960年获孟买大学工商学硕士学位，1963年获芝加哥大学工商行政硕士学位，并于1965年获芝加哥大学博士学位。在执教于纽约市立大学28年多之后，现在是纽约州西卢美国军事学院社会科学系的经济学教授。古扎拉蒂博士现任多种期刊和

詹姆斯·斯托克,马克·沃森计量经济学第三章实证练习stata答案

一、 Two-sample t test with equal variances Group Obs Mean Std.Err. Std.Dev. 95% Conf. Interval 1992 7,612 11.62 0.0644 5.619 11.49 11.74 2012 7,440 19.80 0.124 10.69 19.56 20.04 combined 15,052 15.66 0.0770 9.442 15.51 15.81 diff -8,183 0.139 -8.455 -7.911 diff = mean(1992) - mean(2012) t = -58.9871 Ho: diff = 0 degrees of freedom = 15050 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.0000 Pr(|T| > |t|) = 0.0000 Pr(T > t) = 1.0000 二、 Two-sample t test with equal variances Group Obs Mean Std.Err. Std.Dev. 95% Conf. Interval 1992 7,612 15.64 0.0867 7.564 15.47 15.81 2012 7,440 19.80 0.124 10.69 19.56 20.04 combined 15,052 17.69 0.0772 9.471 17.54 17.85 diff -4.164 0.151 -4.459 -3.869 diff = mean(1992) - mean(2012) t = -27.6423 Ho: diff = 0 degrees of freedom = 15050 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0 Pr(T < t) = 0.0000 Pr(|T| > |t|) = 0.0000 Pr(T > t) = 1.0000