计量经济学 总结 第三版 庞皓

计量经济学

第一章导论

一节什么是计量经济学

统计学，经济学，数学的结合

二节研究步骤

一、模型假定

估计解释变量与被解释变量的关系，设置随机扰动项μ

二、估计参数

通过变量的样本观测值合理的估计总体模型的参数，是计量经济学的核心内容三、模型检验

（1）经济意义检验，检验所估计的模型与经济理论是否相符

（2）统计推断信息，检验参数估计值是否是抽样的偶然结果，需要运用数理统计中统计推断方法对模型及参数的统计可靠性作出说明

（3）计量经济学检验，t检验和F检验

检验模型是否符合计量经济学假定，如多重共线性，随机扰动项的自相关和异方差性

（4）模型预测检验

四、模型应用

三节变量参数数据与模型

一、变量

经济变量：在不同的时间或空间有不同状态，回去不同的数值且可观测

eg.居民家庭收入X和居民消费支出Y

分类：

（1）流量与存量（2）解释变量/自变量与被解释变量/因变量（3）内生变量（由模型所决定的变量，是模型求解的结果）和外生变量（由模型以外决定的变量）二、参数的估计

所得到的参数估计值迎“尽可能接近总体参数真实值”原则

三、计量经济学中应用的数据

（1）时间序列数据

（2）截面数据

（3）面板数据

（4）虚拟变量数据

二章简单线性回归模型

一节回归分析与回归函数

一、相关分析与回归分析

（一）经济变量之间的相关关系

经济变量之间有两种关系，一种是确定性的函数关系，另一种是不确定的统计关系，也叫相关关系。

当一个或若干个变量x取一定值时，与之对应的另一个变量Y的值虽然不确定，但按照某种规律在一定范围内变化，称这种变量之间的关系为不确定的统计关系或相关关系。

分类

（1）简单相关关系/多重相关关系

（2）线性相关/非线性相关

（3）正相关/负相关

（4）完全相关/不相关

（二）简单线性相关关系的度量

1简单线性相关系数

总体相关系数ρ

ρ反应了总体两个变量X和Y的线性相关程度。

变量X和Y的样本相关系数通常用表示

2相关系数特点

（1）

（2）相关系数至反应变量间线性相关程度，不能说明非线性关系

（3）样本相关系数不是确定的值，二是随抽样变动的随机变量

（三）回归分析

相关分析：（1）分析是否存在相关关系（2）明确相关关系类型（3）激浪祥光关系密切程度

回归分析用于具体测定变量之间相关关系的数量形式，是关于一个变量（被解释变量）对另一个变量（解释变量）依存关系的研究，用适当的数学模型近似的表达或估计变量之间平均变化关系

二、总体回归函数

将总体被解释变量Y的条件期望表现为解释变量X的函数，这个函数称为总体回归函数：

若Y的总体条件期望是解释变量X的线性函数，可表示为

关于线性的解释

（1）模型就变量而言是线性的

（2）模型就参数而言是线性的

一般指第二个

三、随机扰动项μ

个别值总是分布在条件期望周围，而不是全在代表平均值轨迹的回归线上，零各个与条件期望的偏差为μ（表示对Y有影响但是没有纳入模型的诸多因素的综合影响）

若总体回归函数是只有一个解释变量的线性函数，有

有等式

暗含的假设条件，也就是假设回归线通过Y的天健期望或条件均值

引入随机扰动项的原因：

（1）作为未知影响因素的代表

（2）

（3）

（4）

（5）

（6）

四、样本回归函数

对于实际经济问题，由于总体包含的单位数太多，无法掌握所有单位的数值，总体回归函数虽然存在但往往未知，能做到的只是通过对样本观测获得的信息去顾及总体回归函数。

Y的样本观测值的条件均值随解释变量X而变动的轨迹称为样本回归线二节简单线性回归模型参数的估计

估计线性回归模型参数的方法有若干种，都是以对魔性默写家丁条件为前提，因为只有具备这些假设条件，估计才具有良好的统计性质

一、简单线性回归的基本假定

两个方面：一是对变量和模型的假定，二是对随机扰动项μ统计分布的假定（1）对变量和模型假定

1假定解释变量X是确定性变量而非随机变量（因为对于重复抽样而言，每一组的XI是一组固定的值）或者假定X虽然是随机变量但是和随机扰动项不相关

2假定模型中的变量没有测量误差

3假定模型对变量和函数形式不存在设计误差

（2）对随机扰动项的假定（有什么用呢？？？）（被称为高斯假定或古典假定）1零均值假定：在给定解释变量XI的条件下，随机扰动项μi的条件期望或条件均指为0 即

2同方差假定：对于每一个戈丁的Xi，随机扰动项μi的条件方差等于某个常数3无自相关假定：对于所有的i和j，μi与μj协方差为零

4随机扰动项μi与解释变量Xi不相关

5正态性假定：假定随机扰动项μi服从期望为零，方差为的正态分布

二、普通最小二乘法

最小二乘准则：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数

根据最小二乘准则，是样本回归函数尽可能接近总体回归函数，即

三、OLS回归线的性质

用普通最小二乘法你和的样本回归线有以下性质

1样本回归线通过样本均值

2估计值的均值等于实际值Yi的均值

3剩余项ei的均值为零

4被解释变量估计值与剩余项ei不相关

5解释变量Xi与剩余项ei不相关

四、最小二乘估计量的统计性质

（一）参数估计量的评价标准

参数β1β2一般是未知的，需要根据样本估计，是样本数据的函数。由于样本不同，样本数据不同，参数也会不同，即存在“抽样波动”，因此参数估计量是随抽样变化的随机变量，因此需要对参数是否尽可能接近总体参数作出评价，评价标准是以下指标

1无偏性

无偏估计量：

2有效性

一个估计量不仅具有无偏性，而且具有最小方差性时，成这个估计量为有效估计量。即

3一致性

当样本容量足够大时，若果无偏估计量抽样分布依概率收敛域总体参数的真实值β，称估计量β为一致估计量

（二）OLS估计量的统计特性

在古典假定完全满足的调价下，回归模型参数的最小二乘估计量具有一下统计性质

1线性特性：估计量和都是Yi的线性函数

2无偏性：最小二乘发估计的参数和的期望值等于总体回归函数参数真实值β1和β2，OLS估计式是无偏估计量

3有效性：在总体回归函数参数的所有无偏估计量中，普通最小二乘估计具有最小的方差

高斯—马尔可夫定理：在古典假定调价下，OLS的估计量是总体参数的最佳现行无偏估计量

三节拟合优度的测量

拟合优度：所估计的样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度，称为样本回归线的拟合优度

一、总变差的分解

二、可决系数

特点：1是非负统计量2取值范围零到1一3是样本观测值得函数

三、可决系数与相关系数关系

一元线性回归中，可决系数在数值上是简单现行相关系数r的平方

四节回归系数的区间估计和假设检验

一、OLS估计的分布性质

由于通过OLS法估计的参数是随抽样变化的随机变量，并不一定等于真实值，因此需要通过估计的和对总体参数的真实值做进一步说明和推断，需要先明确估计参数的具体分布。

已指出，古典假定下，随机扰动项μi服从正态分布，为此Yi也服从正态分布，又估计量和是Yi的线性函数，所以即使在小样本情况下，估计量也服从正态分布，而无偏估计确定了方差的计算公式

得估计参数的分布为

作标准化变换

参数确定需要明确随机扰动项的方差，而总体随机扰动项μi是随机变量，方差未知，只能通过极端其无偏估计

二、回归系数的区间估计

OLS法得到的参数估计值是对总体回归函数的点估计，这意味着在重复抽样中，可以预见它的期望会等于参数的真实值，但不能说明所的参数点估计的可靠性

前面已经确定了估计值的标准误差SE ( )与SE( )，但标准差只说明估计值与均值的离散程度，不能说明参数真实值的可能范围

需要设法找到包含参数真实值β2的一定范围，并确定这样的范围包含参数真实值的可靠程度，这就是区间估计

置信区间：

对回归系数的区间估计分三种情况

（1）总体方差已知，μi正态性假定

（2）总体方差未知，样本容量充分大时

（3）总体方差未知，样本容量较小

三、回归系数的假设检验

总体参数和方差都不能直接观测或准确计算，只能通过样本观测值去估计，这样估计的回归系数和方差是否可靠，需要进行统计推断检验

参数区间估计和假设检验有联系也有区别，区间估计回答什么样的区间包含

总体参数真实值及可靠程度的问题，假设检验要根据已知的样本观测值，判断他是否与对总体参数作的某一个假设相一致

假设检验的基本思想是，在估计的样本回归系数概率分布性质确定的基础上，在对总体回归系数某种原假设成立的条件下，利用适当的有明确分布的统计量和给定的显著性水品α，构造一个小概率事件，判断原假设结果合理与否。

（一）Z检验

总体方差已知，或样本容量充分大时

（二）t检验

总体方差未知，且样本容量较小时，用无偏估计去替代总体方差

五节回归模型预测

三章多元线性回归模型

一节多元线性回归模型和古典假定

一、多元线性回归模型

通常一种社会经济现象总是和许多现象相联系，通常来说是非线性的，例如生产函数：

但是通过对数变换之后可以使得被解释变量关于是线性的

计量经济学中，若果总体回归函数描述了一个被解释变量与多个解释变量之间的线性关系，由此设定的总体回归函数就是多元线性回归模型。

线性指对各个回归参数而言是线性的，对于变量既可以是线性的，也可以是

非线性的

eg.

在有多个解释变量的模型中，要考察其中某个解释变量对Y影响，则需要保持其他解释变量不变

偏回归系数：多远线性回归模型中，回归系数βj表示控制其他变量不变的条件下，第j个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响，称为偏回归系数

二、多元线性回归模型的矩阵形式

对被解释变量及多个解释变量作n次观测得到的n组观测值的线性关系可表示为方程组的形式，也可表示为矩阵形式

三、多远线性回归模型的古典假定

1零均值假定：假定随机扰动项的期望或均值为零

2同方差和无自相关假定：假定随机扰动项互不相关且方差相同

3随机扰动项与解释变量不相关假定

4无多重共线性假定（贼重要！！！）

假定个解释变量之间不存在线性关系，或说各解释变量观测值之间线性无关，此条件下，解释变量观测值矩阵X列满秩

方阵满秩

5正态性假定：假定随机扰动项μi服从正态分布

二节多元线性回归模型的估计

一、多远线性回归模型的最小二乘估计

按照最小二乘准则，采用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数

二、参数最小二乘估计的性质

参数的最小二乘估计是样本观测值的函数，因此参数估计量是随抽样而变化的随机变量

1线性性质

参数估计量是被观测值Yi的线性组合

2无偏性：是β的无偏估计

3有效性

参数β的最小二乘估计是β的所有无偏估计中方差最小的估计量

也就是说，在古典假定都满足的条件下，多元线性回归模型的最小二乘估计量也是最佳线性无偏估计量（BLUE）

三、OLS估计的分布性质

多元线性回归中，各个参数的估计量是岁样本观测值变动的随机变量，必须确定其分布性质，才可能进行区间估计和假设检验

正态性假定μi服从正态分布，这决定Yi也是服从正态分布的随机变量，由于是Yi的线性函数，也是服从正态分布的随机变量

四、随机扰动项方差的估计

参数估计量的方差或标准差是区间估计的重要指标，但是表示参数估计量的式子中，随机扰动项方差未知，需要对随机扰动项方差进行估计残差向量：

残差平方和：

可证明残差平方和有如下性质：

参数方差估计式为

五、多元线性回归模型参数的区间估计

当用对随机扰动项方差做出估计以后，可以证明

给定查t分布表的自由度为n-k的临界值有

三节多元线性回归模型的检验

对已经估计出参数的多元线性回归模型的检验，除了对假定条件是否满足的检验以外，主要是所估计的模型拟合优度的检验、模型中参数显著性的检验，以及整个回归方程显著性检验

一、拟合优度检验

（一）多重可决系数

为了说明多元线性回归线对样本观测值的拟合情况，考察在Y的总变差中由多个解释变量做出了解释的那部分变差的比重，即回归平方和和总离差平方和的比值。

（二）修正的可决系数

多重可决系数还可表示为

多重可决系数是模型中解释变量个数的不减函数，即解释变量越多，多重可

决系数只会变大，这里要考虑通过自由度校正计算的变差

修正后的多重可决系数为

修正的可决系数可能为负，为负数时，认定可决系数为0

二、回归方程的显著性检验（F-检验）

对回归模型整体显著性的检验，所检验假设的形式为

H0：

H1：

这种检验是在方差分析的基础上利用F检验进行的

方差分析表：

在一元线性回归中，由于解释变量只有一个，不存在解释变量联合影响的整体检验问题，也就不用F检验，事实上，一元回归情形下，F检验与t检验是一致的，存在如下关系：

事实上，伴随可决系数与修正可决系数的增加，F统计量将不断增加，

，对防城联合显著性检验的F检验，实际上也是对R方的显著性检验。不同的是，可决系数只能提供对拟合优度的测量，但对于值究竟多大才算模型通过了检验并没有给出界定的界限，F检验可以在给定显著性书评下，给出统计意义上严格的结论。

三、回归参数的显著性检验（t检验）

多重线性回归不仅是活的较高拟合优度的模型，也不仅要寻求防城整体的显著性，二是要对各个总体回归参数做出有意义的估计，因此需要分别对每个解释变量进行显著性检验。

四节多元线性回归模型的预测

一、点预测

二、平均值的区间预测

三、个别值的区间预测

四章多重共线性

在古典假定条件下，回归系数的OLS估计量才是最佳线性无偏估计量，但是现实生活中古典假定并不完全满足。

针对随机扰动项μ和解释变量的古典假定主要有1零均值假定2同方差假定3无自相关假定4解释变量非随机或随机扰动项与解释变量不先关假定5无多重共线性假定6正态性假定

其中，6正态性假定并不影响OLS估计是最佳线性无偏估计（根据中心极限定理，大样本时，μi会渐进服从正态分布）

其余项都要讨论

第一节什么是多重共线性

一、多重共线性的含义

计量经济学中的多重共线性不仅包括解释变量间精确地线性关系，还包括近似的线性关系

当Rank＜k时，表明在数据矩阵X中，至少有一个列向量可以用起于的列向量线性表示，即对于存在使

说明存在完全的多重共线性

近似的线性关系：

若X为满秩矩阵，则不存在多重共线性

共线性程度的加强（0<<1）会对参数估计值的准确性稳定性带来影响，不完全多重共线也会有严重问题

二、产生多重共线性的背景

1经济变量的共同变化趋势（收入与消费）

2模型中包含滞后变量，X变量与其滞后变量往往呈现高度相关

3利用截面数据建立模型可能出现多重共线性

4样本数据自身原因

二节多重共线性产生的后果

一、完全多重共线性的后果

1参数估计值不确定

完全共线时，X矩阵的秩小于k，此时，正规方程组解不唯一

不存在，回归参数的最小二乘估计表达式不成立

2参数估计值方差无限大

方差估计数值

二、不完全多重共线性下的后果

X2i=λX3i+Vi

1参数估计的方差与协方差增大

2对参数区间估计时，置信区间趋于变大

3严重多重共线时，假设检验容易做出错误判断

4严重多重共线可决系数偏高

三节多重共线性的检验

一、简单相关系数检验法

测量解释变量之间的线性相关系数，大于0.8认为存在较严重的多重共线性二、方差扩大（膨胀）因子法

三、直观判断法

四、逐步回归检测法

将变量逐个引入模型，每引入一个变量都进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来的解释变量由于后面解释变量的引入而变得不显著时，将其剔除

F检验：检验回归方程的显著性

t检验：检验回归参数的显著性

四节、多重共线性补救措施

一、修正多重共线性变量的方法

1剔除变量法，剔除多重共线性的不重要的变量

2增大样本容量

3变换模型模式

4利用非样本先验信息

5横截面数据与时序数据并用

二、逐步回归法

先用被解释变量对每一个所考虑的解释变量作简单回归，然后以对被解释变量贡献最大的解释变量对应的回归方程为基础，逐个引入解释变量有三种情况

1新变量的引入改进了和F检验，且其他回归参数的t检验在统计上仍然显著，考虑保留模型

2新变量的引入未能改进和F检验，且没有对其他解释变量的t值带来影响，认为多余

3未能明显改进，且对其他解释变量的t值造成明显影响，导致其他回归参数也无法通过t检验，说明出现了严重多重共线，经过对各个引入新变量模型多

方面综合比较，保留改进最大，且不影响原有变量显著地模型。

三、岭回归法简介

看不懂，下一个

五章异方差性

一节异方差性的概念

一、异方差性的实质

第二章提出的基本假设中，要求对所有i都有

也就是说具有同方差性，指相对于回归线，被解释变量所有观测值的分散程度相同

异方差性：社模型为

二、产生一方差的原因

1模型设定误差：主要包括模型选择与模型数学形式的确定

2测量误差的变化

3截面数据中总体各单位的差异

第二节异方差性的后果

一、对参数估计式统计特性的影响

1参数的OLS估计仍然具有无偏性

无偏性仅依赖零均值假定

2参数OLS估计式的方差不再是最小的

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。

计量经济学-庞皓-第三版课后答案

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: 12/27/14 Time: 21:00 Sample: 1 22 Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 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 regression 7.116881 Akaike info criterion 6.849324 Sum squared resid 1013.000 Schwarz criterion 6.948510 Log likelihood -73.34257 Hannan-Quinn criter. 6.872689 F-statistic 22.20138 Durbin-Watson stat 0.629074 Prob(F-statistic) 0.000134 有上可知，关系式为y=56.64794+0.128360x1 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: 11/26/14 Time: 21:10 Sample: 1 22 Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 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. dependent var 10.08889 S.E. of regression 5.501306 Akaike info criterion 6.334356 Sum squared resid 605.2873 Schwarz criterion 6.433542 Log likelihood -67.67792 Hannan-Quinn criter. 6.357721 F-statistic 50.62761 Durbin-Watson stat 1.846406 Prob(F-statistic) 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：

庞皓计量经济学课后答案第三章

统计学2班 第二次作业 1、?i =-151.0263 + 0.1179X 1i + 1.5452X 2i T= (-3.066806) (6.652983) (3.378064) R 2=0.934331 R 2=0.92964 F=191.1894 n=31 ⑴模型估计结果说明，各省市旅游外汇收入Y 受旅行社职工人数X 1，国际旅游人数X 2的影响。由所估计出的参数可知，在假定其他变量不变的情况下，当旅行社职工人数每增加1人，各省市旅游外汇收入增加0.1179百万美元。在嘉定其他变量不变的情况下。当国际旅游人数每增加1万人，各省市旅游外汇收入增加1.5452百万美元。 ⑵由题已知，估计的回归系数β1的T 值为：t （β1）=6.652983。 β2的T 值分为： t （β2）=3.378064。 α=0.05.查得自由度为n-2=22-2=29的临界值t 0.025(29)=2.045229 因为t （β1）=6.652983≥t 0.025(29)=2.045229.所以拒绝原假设H 0：β1=0。 表明在显著性水平α=0.05下，当其他解释变量不变的情况下，旅行社职工人数X 1对各省市旅游外汇收入Y 有显著性影响。 因为 t （β2）=3.378064≥t 0.025(29)=2.045229，所以拒绝原假设H 0：β2=0 表明在显著性水平α=0.05下，当其他解释变量不变的情况下，和国际旅游人数X 2对各省市旅游外汇收入Y 有显著性影响。 ⑶正对H O ：β1=β2=0，给定显著水性水平α=0.05，自由度为k-1=2,n-k=28的临界值 F 0.05（2,28）=3.34038。由题已知F=191.1894>F 0.05（2,28）=3.34038，应拒绝原假设 H O ：β1=β2=0，说明回归方程显著，即旅行社职工人数和旅游人数变量联合起来对各省市旅游外汇收入有显著影响。 2、⑴样本容量n=15 残差平方和RSS=66042-65965=77 回归平方和ESS 的自由度为K-1=2 残差平方和RSS 的自由度为n-k=13 ⑵可决系数R 2=TSS ESS =6604265965 =0.99883 调整的可决系数R 2=1-（1-R 2）k n n --1=1-（1-0.99883）1214=0.99863 ⑶利用可决系数R 2=0.99883，调整的可决系数R 2=0.99863，说明模型对样本的拟合很好。不能确定两个解释变量X 2和X 3个字对Y 都有显著影响。

计量经济学第三版庞皓

第二章简单线性回归模型 第一节回归分析与回归函数P15 （一）相关分析与回归分析 1、相关关系 2、相关系数 3、回归分析 （二）总体回归函数（条件期望） （三）随机扰动项 （四）样本回归函数 第二节简单线性回归模型参数的估计P26 （一）简单线性回归的基本假定 （二）普通最小二乘法求样本回归函数 （三）OLS回归线的性质 （四）最小二乘估计量的统计性质 1、参数估计量的评价标准（无偏性、有效性、一致性） 2、OLS估计量的统计特性（线性特性、无偏性、有效性、高斯-马尔可夫定理） 第三节拟合优度的度量（RSS、ESS、TSS）P35 （一）总变差的分解 （二）可决系数 （三）可决系数与相关系数的关系 第四节回归系数的区间估计与假设检验P38 （一）OLS估计的分布性质 （二）回归系数的区间估值 （三）回归系数的假设检验 1、Z检验 2、t检验 第五节回归模型预测P43 第六节案例分析P48 第三章多元线性回归模型 第一节多元线性回归模型及古典假定P64 一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的矩阵形式 三、多元线性回归模型的古典假定 第二节多元线性回归模型的估计P68 一、多元线性回归性参数的最小二乘估计 二、参数最小二乘估计的性质（线性特性、无偏性、有效性） 三、OLS估计的分布性质 四、随机扰动项方差的估计 五、多元线性回归模型参数的区间估计

第三节多元线性回归模型的检验P74 一、拟合优度检验（多重可决系数、修正的可决系数） 二、回归方程的显著性检验（F-检验） 三、回归参数的显著性检验（t-检验） 第四节多元线性回归模型的预测P79 第五节案例分析P81 第四章多重共线性第一节什么是多重共线性P94 第二节多重共线性产生的后果 第三节多重共线性的检验 第四节多重共线性的补救措施 第五节案例分析P109

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，

计量经济学第三版庞浩第三章习题

第三章习题 3.1 （1）2011年各地区的百户拥有家用汽车量及影响因素数据图形 可以看出，2011年各地区的百户拥有家用汽车量及影响因素的差异明显，其变动的方向基本相同，相互间可能具有一定的相关性，因而将其模型设定为线性回归模型形式： Y=β1+β2X2+β3X3+β4X4

估计参数 Y=246.854+5.996865X 2-0.524027X 3-2.26568X 4 模型检验 ① R 2是0.666062，修正的R 2为0.628957，说明模型对样本拟合较好 ② F 检验，分别针对H0：βj=0(j=1,2,3,4)，给定显著性水平α=0.05，在F 分布表中查出自由度为k-1=3,n-k=27的临界值F α（3,27）=3.65，由表可知，F=17.95108>F α（3,27）=3.65，应拒绝原假设，回归方程显著。 ③ t 检验，分别针对H0：βj=0(j=1,2,3,4)，给定显著性水平α=0.05，查t 分布表得自由度为n-k=27临界值t 2 05.0（n-k ）=2.0518。对应的t 统计量分 别为 4.749476，4.265020，-2.922950，-4.366842，其绝对值均大于t （27） =2.0518，所以这些系数都是显著的。 （2）人均ＧＤＰ增加１万元，百户拥有家用汽车增加5.996865辆， 城镇人口比重增加１个百分点，百户拥有家用汽车减少0.524027辆， 交通工具消费价格指数每上升１，百户拥有家用汽车减少2.265680辆。 （3）将其模型设定为 Y=β1+β2X 2+β3LnX 3+β4LnX 4

计量经济学 庞皓 第二版 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

计量经济学第三版庞浩第七章习题答案

第七章习题 7.1 （1） 1) PCE=-216.4269+1.008106PDI 2) PCE=-233.2736+0.982382PDI+0.037158PEC T-1

(2)模型一MPC=1.008106;模型二短期MPC=0.982382，长期 MPC=0.982382/(1+0.037158)=0.9472 7.2 (1) i t u X X X X X Y ＋＋β＋β＋β＋β＝α＋β4-t 43-t 32-t 21-t 1t 0 令 2 1042 103210221010 01649342 α＋α＋＝αβα＋α＋＝αβα＋α＋＝αβ＋α＋α＝αβ＝αβ 模型变形为i t u Z Z Z Y ＋＋α＋α＝α＋α2t 21t 10t 0 其中4 -t 3-t 2-t 1-t 2t 4-t 3-t 2-t 1-t 1t 4 -t 3-t 2-t 1-t t 0t 1694432X X X X Z X X X X Z X X X X X Z ＋＋＋＝＋＋＋＝＋＋＋＋＝ 2t 1t 0t 104392.0669904.0-891012.049234.35-Z Z Z Y t ＋＋＝ 可得11833 .0-17917 .0-3123.0-3255 .0891012.043210＝β＝β＝β＝β＝β,所以4 -t 3-t 2-t 1-t t 11833.0-17917.0-3123.0- 3255.0891012.049234.35-X X X X X Y t ＋＋＝

7.3 （1）估计t t u Y X Y *1-t 1*t 0**+＋β＋β＝α 1-t t 271676.0629273.010403.15-Y X Y t ＋＋＝ 1）根据局部调整模型的参数关系，有δαα=*,δββ=*,δβ-1=1*,t t u u δ=* 将估计结果带入可得：728324.0=271676.0-1=-1=1*βδ 738064.20-==* δαα 864001.0==* 0δ ββ 局部调整模型估计结果为：t *864001.0738064.20X Y t ＋＝ 2）经济意义：销售额每增加1亿元，未来预期最佳新增固定资产投资增加0.864001亿元。 3）运用德宾h 检验一阶自相关： 29728.1=0.114858 ×12-121 )21.518595-1(=)(-1)2d -1(=21*βnVar n h 在0.05显著水平下，临界值 1.96=h 2 α，因为h=1.29728＜ 1.96=h 2 α，接受原假 设，模型不存在一阶自相关性。

计量经济学庞皓第三版课后答案解析

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: 12/27/14 Time: 21:00 Sample: 1 22 Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 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 regression 7.116881 Akaike info criterion 6.849324 Sum squared resid 1013.000 Schwarz criterion 6.948510 Log likelihood -73.34257 Hannan-Quinn criter. 6.872689 F-statistic 22.20138 Durbin-Watson stat 0.629074 Prob(F-statistic) 0.000134 有上可知，关系式为y=56.64794+0.128360x 1 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: 11/26/14 Time: 21:10 Sample: 1 22 Included observations: 22 Variable Coefficien t Std. Error t-Statistic Prob. 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. dependent var 10.08889 S.E. of regression 5.501306 Akaike info criterion 6.334356 Sum squared resid 605.2873 Schwarz criterion 6.433542 Log likelihood -67.67792 Hannan-Quinn criter. 6.357721

计量经济学复习提纲—庞皓版

第一章 1.计量分析的四个步骤：模型设定——参数估计——模型检验——模型应用 2.计量模型检验：经济意义检验——统计推断检验——计量经济学检验——模型预测检 验 3.计量模型的应用：结构分析——经济预测——政策评价——检验与发展经济理论 4.正确选择解释变量的原则：符合理论、规律——忽略众多次要因素，突出主要经济变 量——数据可得性——每个解释变量之间是独立的 5.参数的数据类型：时间序列数据——截面数据——面板数据——虚拟变量数据 第二章 1.总体相关系数：ρ=Cov(X,Y)/√Var(X)√Var(Y) 2.样本相关系数：rxy=Σ(Xi-X_)(Yi-Y_)/√Σ(Xi-X_)^2√Σ(Yi-Y_)^2 3.总体回归函数中引入随机扰动项的原因：作为未知影响因素的代表——作为无法取得 数据的已知因素代表——作为众多细小影响因素的综合代表——模型的设定误差——变量的观测误差——经济现象的内在随机性 4.简单线性回归模型的基本假定：1、对变量和模型的假定；2、对随机扰动项ui统计分 布的假定（古典假定）：零均值假定——同方差假定——无自相关假定——随机扰动项ui与解释变量Xi不相关——正态性假定 5.违反零均值假定：影响截距上的估计（影响小） 6.违反正态性假定：不影响OLS估计是最佳无偏性，但会使t检验F检验失真（影响大） 7.样本回归函数的离差形式：yi^=β2^*xi 8.OLS估计值的离差表达式：β2^=Σ(Xi-X_)(Yi-Y_)/Σ(Xi-X_)^2=Σxiyi/Σxi^2 β1^=Y_-β2^*X_ 9.OLS回归线的性质：样本回归线过（X_,Y_）——估计值均值等于实际值均值——剩余 项ei的均值为零——Cov(Yi^,ei)=0——Cov(Xi,ei)=0 10.β^的评价标准：无偏性——有效性——一致性 11.β^的统计性质：线性——无偏性——有效性 12.Var(^β1)=?^2/Σxi^2——Var(^β2)=ΣXi^2/n*?^2/Σxi^2 13.^?^2=Σei^2/(n-2) 14.总变差平方和：Σ(Yi-Y_)^2=Σyi^2……TSS……n-1 回归平方和：Σ(Yi^-Y_)^2=Σ^yi^2……ESS……k-1 残差平方和：Σ(Yi-Yi^)^2=Σei^2……RSS……n-k 15.可决系数：R^2=ESS/TSS 16.SE(^β1)=√(?^2ΣXi^2)/(nΣxi^2) SE(^β2)=√?^2/Σxi^2 17.t=(^β1-β1)/^SE(^β1)~t(n-2) t=(^β2-β2)/^SE(^β2)~t(n-2) 18.区间估计： 1.当总体方差?^2已知，α=0.1—±1.645,α=0.05—±1.96,α=0.01—± 2.33， P[-tα

庞皓计量经济学第三版课后习题及答案 顶配

第二章练习题及参考解答 表中是1992年亚洲各国人均寿命（Y）、按购买力平价计算的人均GDP（X1）、成人识字率（X2）、一岁儿童疫苗接种率（X3）的数据 表亚洲各国人均寿命、人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率数据 （1）分别分析各国人均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的数量关系。 （2）对所建立的回归模型进行检验。 【练习题参考解答】

（1）分别设定简单线性回归模型，分析各国人均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁 儿童疫苗接种率的数量关系: 1)人均寿命与人均GDP 关系 Y i 1 2 X1i u i 估计检验结果: 2)人均寿命与成人识字率关系 3)人均寿命与一岁儿童疫苗接种率关系 （2）对所建立的多个回归模型进行检验 由人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率分别对人均寿命回归结果的参数t 检 验值均明确大于其临界值,而且从对应的P 值看,均小于,所以人均GDP、成人识字率、一 岁儿童疫苗接种率分别对人均寿命都有显着影响. （3）分析对比各个简单线性回归模型 人均寿命与人均GDP 回归的可决系数为人均寿命与成人识字率回归的可决系数为人 均寿命与一岁儿童疫苗接种率的可决系数为 相对说来,人均寿命由成人识字率作出解释的比重更大一些 为了研究浙江省财政预算收入与全省生产总值的关系,由浙江省统计年鉴得到以下数据:表浙江省财政预算收入与全省生产总值数据

的显着性,用规范的形式写出估计检验结果,并解释所估计参数的经济意义 (2)如果2011 年，全省生产总值为32000 亿元，比上年增长%,利用计量经济模型对浙江省2011 年的财政预算收入做出点预测和区间预测 (3)建立浙江省财政预算收入对数与全省生产总值对数的计量经济模型,. 估计模型的参数,检验模型的显着性,并解释所估计参数的经济意义 【练习题参考解答】建议学生独立完成 由12对观测值估计得消费函数为： （1）消费支出C的点预测值； （2）在95%的置信概率下消费支出C平均值的预测区间。 （3）在95%的置信概率下消费支出C个别值的预测区间。 【练习题参考解答】 假设某地区住宅建筑面积与建造单位成本的有关资料如表：表某地区住 宅建筑面积与建造单位成本数据

计量经济学第三版(庞浩)版课后答案全之欧阳学文创作

第二章 欧阳学文 2.2 （1） ①对于浙江省预算收入与全省生产总值的模型，用Eviews 分析结果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/03/14 Time: 17:00 Sample (adjusted): 1 33 Included observations: 33 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X0.1761240.00407243.256390.0000 C-154.306339.08196-3.9482740.0004 R-squared0.983702 Mean dependent var902.5148 Adjusted R-squared0.983177 S.D. dependent var1351.009 S.E. of regression175.2325 Akaike info criterion13.22880 Sum squared resid951899.7 Schwarz criterion13.31949 Log likelihood-216.2751 Hannan-Quinn criter.13.25931 F-statistic1871.115 Durbin-Watson stat0.100021 Prob(F-statistic)0.000000 ②由上可知，模型的参数：斜率系数0.176124，截距为—154.3063 ③关于浙江省财政预算收入与全省生产总值的模型，检验模

计量经济学第三版庞浩版课后答案

第二章 2.2 （1） ①对于浙江省预算收入与全省生产总值的模型，用Eviews 分析结果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/03/14 Time: 17:00 Sample (adjusted): 1 33 Included observations: 33 after adjustments Variable Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob. X 0.176124 0.004072 43.25639 0.0000 C -154.306 3 39.08196 -3.94827 4 0.0004 R-squared 0.983702 Mean dependent var 902.514 8 Adjusted R-squared 0.983177 S.D. dependent var 1351.00 9 S.E. of regression 175.2325 Akaike info criterion 13.2288 Sum squared resid 951899.7 Schwarz criterion 13.3194 9 Log likelihood -216.2751 Hannan-Quinn criter. 13.2593 1 F-statistic 1871.115 Durbin-Watson stat 0.10002 1 Prob(F-statistic) 0.000000 ②由上可知，模型的参数：斜率系数0.176124，截距为—154.3063 ③关于浙江省财政预算收入与全省生产总值的模型，检验模型的显著性： 1）可决系数为0.983702，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。 2）对于回归系数的t 检验：t （β2）=43.25639>t 0.025(31)=2.0395，对斜率系数的显著性

计量经济学(庞皓版)期末考试复习题(1)答案

复习题（1）答案 一、 单项选择题 1、全对数模型 u X Y ++=ln ln ln 21ββ 中，参数 2β的含义是（ C ）。 A. X 对于 Y 的增长率； B. X 对于 Y 的发展速度； C. X 对于 Y 的弹性； D. X 对于 Y 的边际变化； 2、回归分析中的最小二乘法（OLS ）准则是（ D ）。 D. 使 ∑=-n i i i Y Y 1 )?(达到最小值； B. 使 i i Y Y ?min -达到最小值； C. 使 i i Y Y ?max -达到最小值； D. 使 2 1 )?(∑=-n i i i Y Y 达 3、回归模型中具有异方差性时，仍然采用 OLS 估计模型，则以下说法正确的是（ A ）。 A. 参数估计量无偏、方差非最小; B. 参数估计量无偏、方差最小; C. 常用 F 检验失效; D. 参数的估计量有偏. 4、 在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为（ C ）。 A ． i i i u X Y ++=10ββ B. i i i u X Y E Y +=)|( C. i i X Y 10???ββ+= D. i i X X Y E 10)|(ββ+= 5、 最容易产生异方差的数据为 ( C )。 A. 时序数据; B. 混合数据； C. 截面数据 D. 年度数据 6、 White 检验法可用于检验( A )。 A. 异方差性 B. 多重共线性 C. 序列相关 D. 设定误差 7、在模型 t t t t u X X Y +++=2110ββ的回归分析结果报告中，有F = 263489.23， F 的p 值=0.000 ，则表明（ C ） A. 解释变量t X 1对t Y 的影响是显著的； B. 解释变量t X 2对t Y 的影响是显著的； C. 解释变量t X 1和t X 2对t Y 的联合影响是显著的； D. 解释变量t X 1和t X 2对t Y 的影响均不显著；

计量经济学第三版庞浩版课后答案全

第二章 （1） ①对于浙江省预算收入与全省生产总值的模型，用Eviews分析结果如下：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/03/14 Time: 17:00 Sample (adjusted): 1 33 Included observations: 33 after adjustments Variable Coeffici ent Std. Error t-Statist ic Prob. X C R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared. dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Hannan-Quinn

criter. F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statisti c) ②由上可知，模型的参数：斜率系数，截距为— ③关于浙江省财政预算收入与全省生产总值的模型，检验模型的显着性： 1）可决系数为，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。 2）对于回归系数的t检验：t（β2）=>(31)=，对斜率系数的显着性检验表明，全省生产总值对财政预算总收入有显着影响。 ④用规范形式写出检验结果如下： Y=— t= （） R2= F= n=33 ⑤经济意义是：全省生产总值每增加1亿元，财政预算总收入增加亿元。 （2）当x=32000时， ①进行点预测，由上可知Y=—，代入可得： Y= Y=*32000—= ②进行区间预测： 先由Eviews分析：

庞皓计量经济学课后答案第五章

统计学2班 第四次作业 1、i i i i X X Y μβββ+++=33221 ⑴2 22)(i i X Var σμ= 用 i X 21 乘以式子的两边得： i i i i i i i i i X X X X X X X Y 2233222212μβββ +++= 令i i i X 2μυ=，此时Var(i υ)为同方差： 2 2222 22221)(1)( )(σσμμυ=== =i i i i i i i X X Var X X Var Var ⑵根据最小二乘原理，使得加权的残差平方和最小，使得i i X w 221 = 即： ∑∑---=)???(min min 33221222i i i i i i X X Y w e w βββ ***12233???Y X X βββ=-- ()()()() ()()() ***2**** 2223232232 2*2 *2**2223223?i i i i i i i i i i i i i i i i i i W y x W x W y x W x x W x W x W x x β-= -∑∑∑∑∑∑∑ ()()()() ()()() ***2**** 2322222233 2*2 *2**2223223?i i i i i i i i i i i i i i i i i i W y x W x W y x W x x W x W x W x x β-= -∑∑∑∑∑∑∑ 其中： 22232***23222, , i i i i i i i i i W X W X W Y X X Y W W W = = = ∑∑∑∑∑∑**** **222333 i i i i i x X X x X X y Y Y =-=-=-

计量经济学庞皓课后思考题答案

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， 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， 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， 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， 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、 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 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； 析的结果：对经济理论确定的原则加以验证、充实、 并不对经济关系提供数量上的具体度量； 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： Y a 卩X U 其中，丫为居民消费支出，X 为居民家庭收入，二者是经济变量；a 和P 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， 你将考虑哪些因素？ 你认为可以怎样运用计量经济学的研究方法？ 答：货币政策工具或者说影响货币供应量的因素有再贴现率、 公开市场业务操作以及法定准 备金率。 所以会考虑再贴现率、 公开市场业务操作以及法定准备金率。 选择这三种因素作为 解释变量。货币供应量作为被解释变量。从而建立简单线性回归模型。 1.7 计量经济学模型的主要应用领域有哪些？ 答：计量经济模型主要可以用于经济结构分析、 经济预测、 政策评 思考题答案 是经 紧密 分为理 用 分析经济现象和预测经 —经济现象和经济关系 经济计量分 完善。区别：经济理论重在定性分析 计量经济学对经济关系要作出定量的估计， 对经济

计量经济学第三版(庞浩)版课后标准答案全

第二章 2.2 （１） ①对于浙江省预算收入与全省生产总值的模型，用Ｅviews 分析结果如下： De ｐendent Varia ｂｌe: Ｙ M ｅtho ｄ: Lea ｓt Ｓq ｕａr ｅs D ａte: 12/０3/1４ Time: 17:０0 S ａｍp ｌｅ (adjuste ｄ): 1 ３３ Inc ｌuded o ｂｓer ｖａtion ｓ: 3３ af ｔer ad ｊustme ｎｔ ｓ Ｖa ｒｉａbl ｅ Ｃoeffici ｅｎt S ｔｄ. Er ｒｏr t-St ａtis ｔｉ ｃ Prob. Ｘ ０.１761２ ４ 0．004072 43．25639 0.00０0 Ｃ －１5４．30６３ 39.0８1９6 -３.９4８2 ７４ 0.０004 R-s ｑｕａｒe ｄ 0.983702 Mean depend ｅnt ｖa ｒ ９０２ .５148 Ａd ｊｕs ｔed R-squared ０.9８3１7７ S.D. d ｅp ｅndent ｖ ar 1351.009 S.E. of ｒegressi ｏｎ 175.232５ Ａkaik ｅ ｉnfo crit ｅｒ ion 13.2288０ Sum s ｑua ｒｅd re ｓid 9５18９9.7 Sc ｈwarz ｃrit ｅｒion 13.３１949 Ｌo ｇ likel ｉｈｏod -216.2751 H ａn ｎan-Q ｕｉｎｎ c ｒit ｅr. 1３.25９ 31 F －sta ｔistic 1８７1.1１ 5 Durbin-Ｗa ｔson stat 0.100021 Prob （F －st ａｔistic) 0.０0０0０ ②由上可知,模型的参数：斜率系数０．17６1２４,截距为—1５４.3063 ③关于浙江省财政预算收入与全省生产总值的模型,检验模型的显著性: １）可决系数为0.983702,说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。 2）对于回归系数的ｔ检验:t （β２)=43.25639＞t 0．025(31)=2.０3９5,对斜率系数的显著性检验表明,全省生产总值对财政预算总收入有显著影响。 ④用规范形式写出检验结果如下: Ｙ=０．17612４Ｘ—１５４．306３

庞浩计量经济学复习重点整理版

计量经济学复习重点总结 任课老师：姜婷By fantasy 题型：单选20*2 多选5*3 判断5*3 计算3*10 第一章导论 计量经济学数据类型： 时间序列数据：把反映某一总体特征的同一指标的数据，按照一定的时间顺序和时间间隔（如月度.季度.年度）排列起来，这样的统计数据称为时间序列数据。时间序列数据可以是时期数据，也可以是时点数据。如逐年的GDP CPI 截面数据：同一时间（时期或时点）某个指标在不同空间的观测数据。如某一年各省GDP 面板数据：指时间序列数据和截面数据相结合的数据。如在居民收支调查中收集的对各个固定调查户在不同时期的调查数据。 虚拟变量数据：某些客观存在的定性现象，如政策、自然灾害、战争等等 第二章简单线性回归模型 总体回归函数的表示形式： 条件期望形式： 个别值形式： 样本回归函数的表示形式： 条件均值形式 个别值形式 随机扰动项和残差项的区别和联系：

区别：随机扰动项代表总体的误差，反应了未知因素、模型设定误差、变量观测误差；残差代表样本的误差，残差=随机误差项+参数估计误差。随机扰动项无法直接观测；残差的数值可以求出。联系：残差概念上类似于随机扰动项，将残差引入样本回归函数和随机引入总体回归函数的理由是相同的。 简单线性回归的基本假定：P31 随机扰动项和解释变量不相关假定， 零均值假定： 同方差假定： 正态性假定： 无自相关假定： 采用普通最小二乘法拟合的样本回归线的性质：P34 回归线通过样本均值： Yi估计值的均值等于实际值的均值： 剩余项的均值为零： 被解释变量估计值与剩余项不相关： 解释变量与剩余项不相关： OLS估计式的统计性质：P36 （BLUE最佳线性无偏估计量）线性特性： 无偏性： 最小方差性：