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伍德里奇-计量经济学导论课后习题(中文版)

伍德里奇-计量经济学导论课后习题(中文版)
伍德里奇-计量经济学导论课后习题(中文版)

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

计量经济学导论 第五版 答案

APPENDIX A SOLUTIONS TO PROBLEMS A.1 (i) $566. (ii) The two middle numbers are 480 and 530; when these are averaged, we obtain 505, or $505. (iii) 5.66 and 5.05, respectively. (iv) The average increases to $586 while the median is unchanged ($505). A.3 If price = 15 and income = 200, quantity = 120 – 9.8(15) + .03(200) = –21, which is nonsense. This shows that linear demand functions generally cannot describe demand over a wide range of prices and income. A.5 The majority shareholder is referring to the percentage point increase in the stock return, while the CEO is referring to the change relative to the initial return of 15%. To be precise, the shareholder should specifically refer to a 3 percentage point increase. $45,935.80.≈ $40,134.84. When exper = 5, salary = exp[10.6 + .027(5)] ≈A.7 (i) When exper = 0, log(salary) = 10.6; therefore, salary = exp(10.6) (ii) The approximate proportionate increase is .027(5) = .135, so the approximate percentage change is 13.5%. 14.5%, so the exact percentage increase is about one percentage point higher.≈(iii) 100[(45,935.80 – 40,134.84)/40,134.84) A.9 (i) The relationship between yield and fertilizer is graphed below. (ii) Compared with a linear function, the function yield has a diminishing effect, and the slope approaches zero as fertilizer gets large. The initial pound of fertilizer has the largest effect, and each additional pound has an effect smaller than the previous pound.

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(伍德里奇第五版中文版)答案

第1章 解决问题的办法 1.1(一)理想的情况下,我们可以随机分配学生到不同尺寸的类。也就是说,每个学生被分配一个不同的类的大小,而不考虑任何学生的特点,能力和家庭背景。对于原因,我们将看到在第2章中,我们想的巨大变化,班级规模(主题,当然,伦理方面的考虑和资源约束)。 (二)呈负相关关系意味着,较大的一类大小是与较低的性能。因为班级规模较大的性能实际上伤害,我们可能会发现呈负相关。然而,随着观测数据,还有其他的原因,我们可能会发现负相关关系。例如,来自较富裕家庭的儿童可能更有可能参加班级规模较小的学校,和富裕的孩子一般在标准化考试中成绩更好。另一种可能性是,在学校,校长可能分配更好的学生,以小班授课。或者,有些家长可能会坚持他们的孩子都在较小的类,这些家长往往是更多地参与子女的教育。 (三)鉴于潜在的混杂因素- 其中一些是第(ii)上市- 寻找负相关关系不会是有力的证据,缩小班级规模,实际上带来更好的性能。在某种方式的混杂因素的控制是必要的,这是多元回归分析的主题。 1.2(一)这里是构成问题的一种方法:如果两家公司,说A和B,相同的在各方面比B公司à用品工作培训之一小时每名工人,坚定除外,多少会坚定的输出从B公司的不同? (二)公司很可能取决于工人的特点选择在职培训。一些观察到的特点是多年的教育,多年的劳动力,在一个特定的工作经验。企业甚至可能歧视根据年龄,性别或种族。也许企业选择提供培训,工人或多或少能力,其中,“能力”可能是难以量化,但其中一个经理的相对能力不同的员工有一些想法。此外,不同种类的工人可能被吸引到企业,提供更多的就业培训,平均,这可能不是很明显,向雇主。 (iii)该金额的资金和技术工人也将影响输出。所以,两家公司具有完全相同的各类员工一般都会有不同的输出,如果他们使用不同数额的资金或技术。管理者的素质也有效果。 (iv)无,除非训练量是随机分配。许多因素上市部分(二)及(iii)可有助于寻找输出和培训的正相关关系,即使不在职培训提高工人的生产力。 1.3没有任何意义,提出这个问题的因果关系。经济学家会认为学生选择的混合学习和工作(和其他活动,如上课,休闲,睡觉)的基础上的理性行为,如效用最大化的约束,在一个星期只有168小时。然后我们可以使用统计方法来衡量之间的关联学习和工作,包括回归分析,我们覆盖第2章开始。但我们不会声称一个变量“使”等。他们都选择学生的变量。 第2章 解决问题的办法

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

伍德里奇---计量经济学第6章部分计算机习题详解(STATA)

班级:金融学×××班姓名:××学号:×××××××C6.9 NBASAL.RAW points=β0+β1exper+β2exper2+β3age+β4coll+u 解:(ⅰ)按照通常的格式报告结果。 由上图可知:points=35.22+2.364exper?0.077exper2?1.074age?1.286coll 6.9870.4050.02350.295 (0.451) n=269,R2=0.1412,R2=0.1282。 (ⅱ)保持大学打球年数和年龄不变,从加盟的第几个年份开始,在NBA打球的经历实际上将降低每场得分?这讲得通吗? 由上述估计方程可知,转折点是exper的系数与exper2系数的两倍之比:exper?= β12β2= 2.364[2×?0.077]=15.35,即从加盟的第15个到第16个年份之间,球员在NBA打球的经历实际上将降低每场得分。实际上,在模型所用的数据中,269名球员中只有2位的打球年数超过了15年,数据代表性不大,所以这个结果讲不通。 (ⅲ)为什么coll具有负系数,而且统计显著? 一般情况下,NBA运动员的球员都会在读完大学之前被选拔出,甚至从高中选出,所以这些球员在大学打球的时间少,但每场得分却很高,所以coll具有负系数。同时,coll的t统计量为-2.85,所以coll统计显著。 (ⅳ)有必要在方程中增加age的二次项吗?控制exper和coll之后,这对年龄效应意味着什么?

增加age的二次项后,原估计模型变成: points=73.59+2.864exper?0.128exper2?3.984age+0.054age2?1.313coll 35.930.610.05 2.690.05 (0.45) n=269,R2=0.1451,R2=0.1288。 由方程可知:age的t统计量为?1.48,age2的t统计量为1.09,所以age和age的二次项统计都不显著,而当不增加age2时,age的t统计量为?3.64,统计显著,因此完全没有必要在方程中增加age的二次项。当控制了exper和coll之后,年龄对points的负效应将会增大。 (ⅴ)现在将log?(wage)对points,exper,exper2,age和coll回归。以通常的格式报告结论。 所以,log wage=6.78+0.078points+0.218exper?0.0071exper2?0.048age?0.040coll 0.850.0070.0500.00280.035 (0.053) n=269,R2=0.4878,R2=0.4781。 (ⅵ)在第(ⅴ)部分的回归中检验age和coll是否联合显著。一旦控制了生产力和资历,这对考察年龄和受教育程度是否对工资具有单独影响这个问题有何含义?

伍德里奇《计量经济学导论》笔记和课后习题详解(计量经济学的性质与经济数据)【圣才出品】

第1章计量经济学的性质与经济数据 1.1 复习笔记 一、计量经济学 由于计量经济学主要考虑在搜集和分析非实验经济数据时的固有问题,计量经济学已从数理统计分离出来并演化成一门独立学科。 1.非实验数据是指并非从对个人、企业或经济系统中的某些部分的控制实验而得来的数据。非实验数据有时被称为观测数据或回顾数据,以强调研究者只是被动的数据搜集者这一事实。 2.实验数据通常是在实验环境中获得的,但在社会科学中要得到这些实验数据则困难得多。 二、经验经济分析的步骤 经验分析就是利用数据来检验某个理论或估计某种关系。 1.对所关心问题的详细阐述 在某些情形下,特别是涉及到对经济理论的检验时,就要构造一个规范的经济模型。经济模型总是由描述各种关系的数理方程构成。 2.经济模型变成计量模型 先了解一下计量模型和经济模型有何关系。与经济分析不同,在进行计量经济分析之前,必须明确函数的形式。

通过设定一个特定的计量经济模型,就解决了经济模型中内在的不确定性。 在多数情况下,计量经济分析是从对一个计量经济模型的设定开始的,而没有考虑模型构造的细节。一旦设定了一个计量模型,所关心的各种假设便可用未知参数来表述。 3.搜集相关变量的数据 4.用计量方法来估计计量模型中的参数,并规范地检验所关心的假设 在某些情况下,计量模型还用于对理论的检验或对政策影响的研究。 三、经济数据的结构 1.横截面数据 (1)横截面数据集,就是在给定时点对个人、家庭、企业、城市、州、国家或一系列其他单位采集的样本所构成的数据集。有时,所有单位的数据并非完全对应于同一时间段。在一个纯粹的横截面分析中,应该忽略数据搜集中细小的时间差别。 (2)横截面数据的重要特征 ①假定它们是从样本背后的总体中通过随机抽样而得到的。 当抽取的样本(特别是地理上的样本)相对总体而言太大时,可能会导致另一种偏离随机抽样的情况。这种情形中潜在的问题是,总体不够大,所以不能合理地假定观测值是独立抽取的。 ②数据排序不影响计量分析这一事实,是由随机抽样而得到横截面数据集的一个重要特征。 2.时间序列数据 (1)时间序列数据集,是由对一个或几个变量不同时间的观测值所构成。与横截面数据的排序不同,时间序列对观测值按时间先后排序,这也传递了潜在的重要信息。

计量经济学的课后习题问题详解汇总情况

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

伍德里奇计量经济学英文版各章总结

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). CHAPTER 2 TEACHING NOTES This is the chapter where I expect students to follow most, if not all, of the algebraic derivations. In class I like to derive at least the unbiasedness of the OLS slope coefficient, and usually I derive the variance. At a minimum, I talk about the factors affecting the variance. To simplify the notation, after I emphasize the assumptions in the population model, and assume random sampling, I just condition on the values of the explanatory variables in the sample. Technically, this is justified by random sampling because, for example, E(u i|x1,x2,…,x n) = E(u i|x i) by independent sampling. I find that students are able to focus on the key assumption SLR.4 and subsequently take my word about how conditioning on the independent variables in the sample is harmless. (If you prefer, the appendix to Chapter 3 does the conditioning argument carefully.) Because statistical inference is no more difficult in multiple regression than in simple regression, I postpone inference until Chapter 4. (This reduces redundancy and allows you to focus on the interpretive differences between simple and multiple regression.) You might notice how, compared with most other texts, I use relatively few assumptions to derive the unbiasedness of the OLS slope estimator, followed by the formula for its variance. This is because I do not introduce redundant or unnecessary assumptions. For example, once SLR.4 is assumed, nothing further about the relationship between u and x is needed to obtain the unbiasedness of OLS under random sampling. CHAPTER 3

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

计量经济学导论第四版部分课后答案中文翻译

2.10(iii) From (2.57), Var(1?β) = σ2/21()n i i x x =??- ???∑. 由提示:: 21n i i x =∑ ≥ 21()n i i x x =-∑, and so Var(1β ) ≤ Var(1?β). A more direct way to see this is to write(一个更直接的方式看到这是编写) 21()n i i x x =-∑ = 2 21()n i i x n x =-∑, which is less than 21n i i x =∑unless x = 0. (iv)给定的c 2i x 但随着x 的增加, 1?β的方差与Var(1β )的相关性也增加.0 β小时1β 的偏差也小.因此, 在均方误差的基础上不管我们选择0β还是1β 要取决于0β,x ,和n 的大小 (除了 21n i i x =∑的大小). 3.7We can use Table 3.2. By definition, 2β > 0, and by assumption, Corr(x 1,x 2) < 0. Therefore, there is a negative bias in 1β : E(1β ) < 1 β. This means that, on average across different random samples, the simple regression estimator underestimates the effect of the training program. It is even possible that E(1 β ) is negative even though 1β > 0. 我们可以使用表3.2。根据定义,> 0,由假设,科尔(X1,X2)<0。因此,有一个负偏压为:E ()<。这意味着,平均在不同的随机抽样,简单的回归估计低估的培训计划的效果。 E (下),它甚至可能是负的,即使>0。 我们可以使用表格3.2。根据定义,> 0,通过假设,柯尔(x1,x2)< 0。因此,有一种负面的偏见:E()<。这意味着,平均跨不同的随机样本,简单的回归估计低估了培训项目的效果。甚至可能让E()是负的,尽管> 0。 3.8 Only (ii), omitting an important variable, can cause bias, and this is true only when the omitted variable is correlated with the included explanatory variables. The homoskedasticity assumption, MLR.5, played no role in showing that the OLS estimators are unbiased. (Homoskedasticity was used to obtain the usual variance formulas for the ?j β.) Further, the degree of collinearity between the explanatory variables in the sample, even if it is reflected in a correlation as high as .95, does not affect the Gauss-Markov assumptions. Only if there is a perfect linear relationship among two or more explanatory variables is MLR.3 violated. 只有3.8(ii),遗漏重要变量,会造成偏见确实是这样,只有当省略变量就与包括解释变量。homoskedasticity 的假设,多元线性回归。5,没有发挥作用在显示OLS 估计量是公正的。(Homoskedasticity 是用来获取通常的方差公式。)进一步,共线的程度解释变量之间的样品中,即使它是反映在尽可能高的相关性。95年,不影响的高斯-马尔可夫假定。只要有一个完美的线性关系在两个或更多的解释变量是多元线性回归。三违反了。 3.9 (i) Because 1x is highly correlated with 2x and 3x , and these latter variables have large partial effects on y , the simple and multiple regression coefficients on 1x can differ by large amounts. We have not done this case explicitly, but given equation (3.46) and the discussion with a single omitted variable, the intuition is pretty straightforward. 因为 是高度相关,和这些后面的变量有很大部分影响y,简单和多元回归系数的差异可大量。我们还没有做到,这种情况下显式,但鉴于方程(3.46)和以讨论单个变量遗漏,直觉是相当简单的。 (ii) Here we would expect 1β and 1 ?β to be similar (subject, of course, to what we mean by “almost uncorrelated”). The amount of correlation between 2x and 3x does not directly effect the multiple regression estimate on 1x if 1x is essentially uncorrelated with 2x and 3x . 这里我们将期待和相似(主题,当然对我们所说的“几乎不相关的”)。相关性的数量,但不会直接影响了多元回归估计如果本质上是不相关的和。

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