古扎拉蒂-经济计量学习题答案
部分作业答案：（各题只要回答到如下程度就是满分哦）
第1章 概论
一、填空
1. 近似，散点；
2. 平均值，平均值
第2章 线性回归的基础理论
一、填空
1. 因变量Y ，解释变量X 二、单项选择题 1-2 AB
三、名词解释
总体：实验所有可能结果的集合称为总体或样本空间。 样本：也叫样本点，是指总体的某个元素或某种结果。
随机实验：至少有两个可能的结果，但不确定哪一个结果会出现的某个观察或测度过程。 估计量：是指总体参数的估计方法或计算公式。 估计值：估计量的某一具体取值称为估计值。
变量线性：是指因变量的条件均值是解释变量的线性函数。
参数线性：是指因变量的条件均值是参数B 的线性函数，而变量之间不一定是线性的。 四、简述 1. 答：14世纪英国逻辑学家奥卡姆提出简单有效原理，即“如无必要，勿增实体”,亦即“切勿浪费较多东西去做用较少的东西同样可以做好的事情”。因此，模型应尽量简化，只要不遗漏重要变量即可，即便某些变量对Y 有影响，但它们的综合影响如果是有限的，非随机的，都可以不予考虑，即归入u 中。
2. 答：对双变量回归模型而言，如果总体回归线接近于直线，可用函数表示为E(Y ︱X i )=B 1+B 2X i ，其中，B 1为截距，B 2为斜率，该函数就称为非随机总体回归函数。它表示在给定X 的条件下，Y 分布的均值。
对双变量回归模型而言，如果总体回归线接近于直线，回归方程可表示为Y i =B 1+B 2X i +u i ，其中，B 1+B 2X i 表示在给定X 的条件下Y 分布的均值，u i 为随机误差项。它表示真实的Y 值是如何在均值附近波动的。
对双变量回归模型而言，若样本回归线接近于直线，则非随机样本回归函数可表示为
?i Y =b 1+b 2X i ，其中，?i
Y =总体条件均值E(Y ︱X i )的估计量，b 1=真实截距B 1的估计量，b 2=真实斜率B 2的估计量。
对双变量回归模型而言，若样本回归线接近于直线，则随机样本回归函数可表示为Y i =b 1+b 2X i +e i ，其中，b 1+b 2X i 表示总体条件均值E(Y ︱X i )的估计量，e i 表示误差项u i 的样本估计量，称为残差。 五、论述题
什么是普通最小二乘法？（按教材内容回答，不必按讲义，因它太细了）
答：回归分析的目的是根据SRF (样本回归函数)估计PRF (总体回归函数)，普通最小二乘法是获得SRF 最主要的方法。
随机PRF （Y i =B 1+B 2X i +u i ）不能直接观察，但能通过随机SRF （Y i =b 1+b 2X i +e i ）估计。
由SRF 得e i =Y i -b 1-b 2X i ，而?i Y =b 1+b 2X i ，因此，e i =Y i -?i
Y =实际的Y i -估计的Y i 。残差的绝对
值越小，表示SRF 与PRF 越靠近，即估计越好。残差的平方和最小即可表示SRF 与PRF
越靠近，用数学公式表示为：2i Min e ∑2?()i i
Min Y Y =-∑212()i i Min Y b b X =--∑。该式中，X 和Y 可由观测得到，2i e ∑是b 1和b 2的函数。因此，2i Min e ∑等价于2i e ∑分别对b 1和b 2求偏导等于0。由此，得到：
1
2
i
i
Y nb b X
=+∑∑
212i
i
i i Y X
b X b X =+∑∑∑
其中，n 为样本容量。此联立方程称为最小二乘正规方程。求解正规方程得到：
12b Y b X =-
22
2
22
()()()i i
i
i
i i i
i
i
x y X X Y Y X Y nXY b x X X X nX
---=
==--∑∑∑∑∑∑
其中，样本截距b 1是总体截距B 1的估计量，样本斜率b 2是总体斜率B 2的估计量。x i ，y i 表示变量与其相应均值的离差，即x i =X i -X ，y i =Y i -Y 。
第3章 常用概率分布
一、填空
1. 正态；倒扣的钟形
2. 随机抽样（或随机样本）；独立同分布
3. 正态分布；正态分布
4. N(0,1)；n-1；学生t 分布
5. χ2
6. χ2 二、单项选择题 1-5 DCBAC 三、名词解释
概率密度函数：是指连续型随机变量在某一特定范围或区域内的概率。
期望：是随机变量的可能取值的加权平均，权重为各可能取值的概率。换言之，随机变量的期望就是该变量可能取值与其对应概率之积的加总。
方差：等于随机变量与均值之差的平方的期望，即var(X)=2
x σ=E(X-μx )2，其中，μx =E(X)。
方差表明随机变量X 的取值与均值的偏离程度。
自由度：是指计算统计量(如样本均值或方差)时独立观察值的个数。
第4章 统计推断的基本理论
一、填空
1. 估计，假设检验
2. 固定值，随机变量 二、单项选择题 1 B
三、名词解释
统计推断：是指根据来自总体的某个随机样本，对总体的某些特征作出推论。
抽样误差：因样本不同而导致估计值的差异叫做抽样变异或抽样误差。
估计：概率分布函数的性质由其参数决定，通常根据样本估计总体参数，假设样本容量为n 的随机样本来自服从某概率的总体，用样本均值作为总体均值的估计量，样本方差作为总体方差的估计量，这个过程称为估计。
BLUE：最优线性无偏估计量。如果一个估计量是线性的和无偏的，并且，在所有无偏估计量中，它的方差最小，则称它是最优线性无偏估计量。
一致估计量：如果随着样本容量的增加，估计量接近参数的真实值，则称该估计量为一致估计量。
p值：即概率值，定义为拒绝零假设最低的显著水平，又称为统计量的精确显著水平。
第5章回归的假设检验
一、填空题
1. 无自相关，正的自相关，负的自相关
2. 0，σ2，正态分布，中心极限
二、单项选择题
1-3 ADB
三、名词解释
高斯-马尔柯夫定理：如果满足经典线性回归模型的基本假定，则在所有线性估计量中，OLS 估计量具有最小方差性，即OLS估计量是最优线性无偏估计量(BLUE)。
残差直方图：是用于推断随机变量概率密度函数(PDF)形状的一种简单图形工具。在横轴上，把变量值(如OLS残差)划分为若干适当的区间，在每个区间上，建立高度与观察值个数即频率相一致的长方形。
第6章多元回归模型
一、填空
1. 大于，t，大于
二、单项选择题
1-3. CBD
三、名词解释
方差分析：对因变量Y的总变异TSS的各组成部分进行分析的过程称为方差分析。
受限最小二乘法：采用OLS法估计受限模型就称为受限最小二乘法。
非受限最小二乘法：采用OLS法估计未受限模型就称为非受限最小二乘法。
四、简答题
1. 三变量总体回归函数E(Y t)=B1+B2X2t+B3X3t中，B2和B3称为偏回归系数，也称为偏斜率系数。它们的含义：B2度量了在X3保持不变的情况下，X2单位变动引起Y的均值E(Y)的变化量。同样地，B3度量了在X2保持不变的情况下，X3单位变动引起Y的均值E(Y)的变化量。
五、分析题
根据表1，可得出以下几点结论：
R和F值都为0，并且截距等于因变量的均值。
（1）当仅对截距回归时，R2，2
R大于模型1的，（2）当价格对截距和年代回归时，年代变量的t=5.8457>1，模型2的2
因此，应增加该变量。
（3）当价格对截距和人数回归时，人数变量的t=2.3455>1，模型3的2R 大于模型1的，因此，应增加该变量。
（4）当价格对截距、年代和人数回归时，年代变量的t=13.9653>1，人数变量的t=9.7437>1。模型4的2R 既大于模型2的，也大于模型3的，因此，应该采用两个解释变量的模型。
（5）模型2中，年代变量的t 值的平方等于模型的F 值；模型3中，人数变量的t 值的平方等于模型的F 值。一般地，对于双变量模型，斜率系数的t 值与模型的F 值有如下关系：
21,k k t F = (1)
其中，k 为自由度，k=n-2，n 为观察值个数。
（6）对于多元回归模型，t 与F 之间则不存在等式(1)。
第7章 回归模型的函数形式
一、单项选择题 1-2. DA
二、名词解释
不变弹性模型：双对数模型最简单的PRF 形式为：lnY i =B 1+B 2lnX i +u i ，由于斜率系数
2dY X
B dX Y
=
?，是Y 对X 的点弹性。与其他点弹性值随X 而变化不同，该值是个常数，因此，双对数模型又称为不变弹性模型。
半对数模型：模型的因变量和解释变量一个是线性一个是对数形式，包括两种形式：一是对数—线性模型，最简单的PRF 形式为：lnY t =B 1+B 2t+u t ；二是线性—对数模型，最简单的PRF 形式为：Y t =B 1+B 2lnX t +u t 。
增长率模型：对数—线性模型最简单的PRF 形式为：lnY t =B 1+B 2t+u t ，斜率系数
2Y B t =的变化率的变化量，可表示增长率，因此对数—线性模型又称为增长率模型。
倒数模型：形如Y i =B 1+B 2
1i X +u i 的模型称为倒数模型，随着X 的无限增大，1
X
趋近于0，Y 的期望趋近于B 1。
三、简答题
1. 考虑如下三变量对数线性模型：
lnY i =B 1+B 2lnX 2i +B 3lnX 3i +u i
其中，偏斜率系数B 2和B 3又称为偏弹性系数。因此，B 2度量了X 3不变条件下，Y 对X 2的弹性，即在X 3为常数时，X 2变动1%，引起Y 变化的百分数。由于X 3的影响保持不变，所以称此弹性为偏弹性。类似地，B 3度量了X 2不变条件下Y 对X 3的偏弹性。总之，在多元对数线性模型中，每一个偏斜率系数都度量了在其他变量保持不变的条件下，因变量对某解释变量的偏弹性。
第8章 虚拟变量回归模型
一、填空题
1. B 1；B 1+B 2；差别截距系数
二、名词解释
ANOV A模型：方差分析模型，是指解释变量仅包括虚拟变量的回归模型。
ANCOV A模型：协方差分析模型，是指回归中既有定性，又有定量解释变量的模型。
三、简答题
1. 虚拟变量个数选择遵循的原则：如果模型有截距项B1，且定性变量有m种分类，则需引入m-1个虚拟变量。如果违背上述原则，如选择m个虚拟变量，则将陷入虚拟变量陷阱，即虚拟变量之间存在完全共线性。
凡是讲过的内容（含附录），都属于考试范围。
第1章
一、填空
1. 拟合即（ ）的意思，拟合直线是指直线对（ ）的近似。
2. 回归一词的使用始于高尔顿对人体身高的研究。他发现一个规律：父母高，子女也高；父母矮，子女也矮。当父母身高既定时，子女的身高趋向于或“回归”到身高相同父母的全部子女的（ ）。简记为，回归即指回归到（ ）。
第2章
一、填空
1. 总体回归线代表（ ）与（ ）的变动关系。 二、单项选择题
1. 下列函数中，哪个是参数线性但非变量线性的函数？
A. E(Y)=B 1+B 22i X
B. E(Y ︱X i )=B 1+B 2X i
C. Y i =B 1+B 2X i +u i
D. ?i
Y =b 1+b 2X i 2. 下列函数中，哪个是变量线性但非参数线性的函数？ A. E(Y)=B 1+B 2
1i
X B. E(Y)=B 1+22B X i C. E(Y ︱X i )=B 1+B 2X i D. ?i
Y =b 1+b 2X i 三、名词解释
总体；样本；随机实验；估计量；估计值；变量线性；参数线性 四、简述
1. 奥卡姆剃刀原则如何应用到模型设定中？
2. 什么是非随机总体回归函数？什么是随机总体回归函数？什么是非随机样本回归函数？什么是随机样本回归函数？ 五、论述题
什么是普通最小二乘法？（按教材内容回答，不必按讲义，因它太细了）
第3章
一、填空
1. 如果连续随机变量的概率密度函数（PDF ）有如下形式：
2
2
1())2x μσ--?, (-∞ （ ）。 2. 如果X 1,X 2, …,X n 都独立抽取于同一概率分布，即X i (i=1,2,…,n)的概率密度函数相同，则称其为（ ），X 称为（ ）随机变量。 3. 如果随机样本X 1, X 2, …, X n 来自均值为μX , 方差为2X σ的任一总体，则随着样本容量无 限增大，样本均值X 趋于（ ），其均值为μX , 方差为2 /X n σ。如果X 恰好来自正态总体， 则不论样本容量如何，样本均值均服从（ ）。 4. 如果2 (,/)X X X N n μσ～，则变量 X ～（ ），前提是μX 和2 X σ已知。如果仅已 知μX ，而2X σ用样本估计量2 2()1 i x X X S n -= -∑代替，即σX 用样本标准差S x 代替，则得到一 个新的变量X t = ）的（ ）。 5. 假设样本均值X 服从正态分布，即2 , )X X n σμX ～N(，前提是真实方差2x σ已知。如果2 x σ未 知，而用样本方差2 2 ()1 i X X S n -= -∑替代，则它服从（ ）分布。 6. 令Z 1, Z 2, …, Z k 为独立的标准正态变量，则变量21 k i i Z =∑服从k 个自由度的（ ）分布。 二、单项选择题 1. 下列描述中，（ ）不属于正态分布的性质。 A. 它围绕其均值对称地分布 B. 正态曲线下的面积约有68％位于μ±σ两值之间 C. 正态分布仅依赖于μ和σ2两个参数 D. 图形向右偏倚 2. 下列描述中，（ ）不属于t 分布的性质。 A. t 分布是对称的 B. t 分布的均值为0，方差为k/(k-2) C. t 分布的均值为1，方差为k/(k-2) D. 随着df 增大，t 分布趋近于标准正态分布 3. 下列描述中，（ ）不属于χ2分布的性质。 A. χ2分布向右偏倚，偏倚程度与自由度有关 B. χ2分布的图形是对称的 C. χ2分布的均值为k ，方差为2k ，其中k 为自由度 D. 如果Z 1和Z 2是两个独立的，自由度分别为k 1和k 2的χ2变量，则Z 1+Z 2也是χ2变量 4. 下列描述中，（ ）不属于F 分布的性质。 A. F 分布的图形是对称的 B. F 分布向右偏倚，随着k 1和k 2的增大，F 分布趋向于正态分布 C. F 分布变量的均值是k 2/(k 2-2)，（k 2>2）,方差是221221222(2) (2)(4) k k k k k k +---，(k 2>4) D. 自由度为k 的t 分布变量的平方是自由度为1、k 的F 分布，记为：2 1,k k t F = 5. 下列分布函数中，（ ）不是正态分布的相关分布。 A. t 分布 B. χ2分布 C. 累积分布 D. F 分布 三、名词解释 概率密度函数；均值；方差；自由度 第4章 一、填空 1. （ ）和（ ）是统计推断的两个有次第的分支。 2. 点估计值是（ ），而点估计量是（ ），因它是点估计值的计算公式，随样本而变化。 二、单项选择题 1. 下列估计量性质中，（ ）不是样本均值X 的性质。 A. 线性 B. 有偏性 C. 无偏性 D. 最小方差性 三、名词解释 统计推断；抽样误差；估计；BLUE ；一致估计量；P 值 第5章 一、填空题 1. 如图1所示，散点图的坐标轴分别为误差项u i 和u j 。（a ）表示（ ），（b ）表示（ ），（c ）表示（ ）。 2. 为了推导OLS 估计量b 1和b 2的抽样分布，需在CLRM 假定的基础上增加一个条件，即总体回归函数Y i =B 1+B 2X i +u i 的误差项u i 服从均值为（ ），方差为（ ）的（ ），根据（ ）定理获知该假定是合理的。 二、单项选择题 1. 下列描述中，（ ）不是经典线性回归模型的假定。 A. 回归模型是变量线性的 B. 回归模型是参数线性的 C. 解释变量X 与误差项u 不相关 D. E(u ︱X i )=0 2. 下列方程中，（ ）不属于经典线性回归模型的假定。 A. E(u ︱X i )=0 B. var(u i )=σ2 C. cov(u i ,u j )=0，i ≠j ，cov 表示协方差 D. X i ～N(0, σ2) 3. 下列描述中，（ ）不属于OLS 估计量的性质。 A. b 1和b 2是线性估计量 B. b 1和b 2是有偏估计量 C. E(2? )=σ2，即误差项的方差估计量是无偏的 D. b 1和b 2是有效估计量 三、名词解释 高斯-马尔柯夫定理；残差直方图 第6章 一、填空 1. 新增解释变量原则：只要增加解释变量后新模型的校正判定系数2R （ ）旧模型的2R ，该新增变量就是可取的。而且，只要新增解释变量系数的（ ）大于1，新模型的2R 就（ ）旧模型的。 二、单项选择题 1. 下列经典线性回归模型的假定中，（ ）仅属于多元回归模型而不属于双变量回归模型。 A. 回归模型是参数线性的 B. 解释变量与误差项不相关 C. 解释变量之间不存在完全共线性 D. 误差项u i 和u j 无自相关 ● ●●●●●● ● ●●●●●●● ●●●●● ●●●● ●●●●● ● ●●● ●●●●●●● ● ●● ●●● ● ●●● ● ● ●u i u i u i u j u j u j (a) (b)(c) 图1 自相关图 2. 判定系数R2一个重要的性质是（）， A. R2值可正可负 B. R2值随着解释变量个数的增加而上升 C. R2值随着解释变量个数的增加而下降 D. R2≤2R，其中2R是校正的判定系数 3. 下列性质中，唯一不属于校正判定系数的是（）。 A. 2R≤R2 B. 模型中解释变量的个数越多，2R越小 C. 2R可正可负 D. 2R是非负的 三、名词解释 方差分析；受限最小二乘法；非受限最小二乘法 四、简答题 1. 偏回归系数的含义是什么？ 五、分析题 1. 某钟表公司拍卖了32只古董钟，并获得了钟表年代、投标人数和钟表价格等数据，将拍卖价格分别对截距项、一个解释变量和两个解释变量回归，结果如表1所示。请对该表的结果进行分析，即根据该表你能得出哪些结论。 表1 古董钟拍卖价格的4个模型比较 解释变量联合对因变量无影响。 第7章 一、单项选择题 1. 回归方程lnY i=B1+B2lnX i+u i代表的模型不是（）。 A. 参数线性模型 B. 对数变量的线性模型 C. 双对数模型 D. 变量线性模型 2. 双对数模型lnY i=B1+B2lnX i+u i被广泛地应用，主要是因为（）。 A. 其斜率系数B2度量了Y对X的弹性 B. 其误差项u i～N(0, σ2) C. 是变量线性模型 D. 是参数线性模型 二、名词解释 不变弹性模型；半对数模型；增长率模型；倒数模型 第8章 一、填空题 1. ANOV A模型Y i=B1+B2D i+u i，其中，Y=每年食品支出，美元；D i=1，女性；D i=0，男性。假设模型的误差项满足CLRM的基本假定，则男性食品支出的期望E(Y i︱D i=0)=（），女性食品支出的期望E(Y i︱D i=1)=（）。B2称为（），表示两类截距值的差异。 二、名词解释 ANOV A模型；ANCOV A模型 三、简答题 1. 虚拟变量个数选择遵循的原则是什么？ 《 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. B. % C. 2 D. % 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/(2 2R k R F --= 6、二元线性回归分析中 TSS=RSS+ESS 。则 RSS 的自由度为（ ） 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（ ） 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. 2 i )V ar(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(2 i 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（ ） 古扎拉蒂《计量经济学》(英文第四版)课后习题数据Yen-Dollar Yen/Dollar Exchange Rate, January 1971 to December 1998 Ex = Yen/$ Time: 1 = January 1971 336 = December 1998 TIME E X 1 358.02 2 357.55 3 357.52 4 357.5 5 357.41 6 357.41 7 357.4 8 355.78 9 338.02 10 331.11 11 328.75 12 320.07 13 312.72 14 305.19 15 302.54 16 303.56 17 304.38 18 302.41 19 301.03 20 301.16 21 301.12 22 301.01 23 300.99 24 301.24 25 301.79 26 278.42 27 261.9 28 265.49 30 264.5 31 264.55 32 265.22 33 265.47 34 266.33 35 278.26 36 280.18 37 298.13 38 291.09 39 282.16 40 277.77 41 278.97 42 282.97 43 290.98 44 302.28 45 299.08 46 299.36 47 300.08 48 300.41 49 299.68 50 291.66 51 287.95 52 292.2 53 291.43 54 293.47 55 296.37 56 297.98 57 299.91 58 302.34 59 302.55 60 305.67 61 304.64 62 301.59 63 300.52 64 299.11 65 299 66 299.19 67 294.64 68 290.63 69 287.36 70 291.19 71 295.17 72 294.7 2．已知一模型的最小二乘的回归结果如下： i i ?Y =101.4-4.78X 标准差 （） （） 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。 13．假设某国的货币供给量Y 与国民收入X 的历史如系下表。 某国的货币供给量X 与国民收入Y 的历史数据 根据以上数据估计货币供给量Y 对国民收入X 的回归方程，利用Eivews 软件输出结果为： Dependent Variable: Y Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X C R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression F-statistic Sum squared resid Prob(F-statistic) 问：（1）写出回归模型的方程形式，并说明回归系数的显著性（） 。 （2）解释回归系数的含义。 （2）如果希望1997年国民收入达到15，那么应该把货币供给量定在什么水平 14．假定有如下的回归结果 t t X Y 4795.06911.2?-= 其中，Y 表示美国的咖啡消费量（每天每人消费的杯数），X 表示咖啡的零售价格（单位：美元/杯），t 表示时间。问： （1）这是一个时间序列回归还是横截面回归做出回归线。 （2）如何解释截距的意义它有经济含义吗如何解释斜率（3）能否救出真实的总体回归函数 （4）根据需求的价格弹性定义： Y X ?弹性＝斜率，依据上述回归结果，你能救出对咖啡需求的价格弹性吗如果不能，计算此弹性还需要其他什么信息 15．下面数据是依据10组X 和Y 的观察值得到的： 1110=∑i Y ，1680 =∑i X ，204200=∑i i Y X ，315400 2=∑ i X ，133300 2 =∑i Y 假定满足所有经典线性回归模型的假设，求0β，1β的估计值； 16.根据某地1961—1999年共39年的总产出Y 、劳动投入L 和资本投入K 的年度数据，运用普通最小二乘法估计得出了下列回归方程： ，DW= 式下括号中的数字为相应估计量的标准误。 (1)解释回归系数的经济含义； (2)系数的符号符合你的预期吗为什么 17.某计量经济学家曾用1921~1941年与1945~1950年（1942~1944年战争期间略去）美国国内消费Ｃ和工资收入Ｗ、非工资－非农业收入 部分作业答案：（各题只要回答到如下程度就是满分哦) 第1章 概论 一、填空 1。 近似,散点； 2. 平均值，平均值 第2章 线性回归的基础理论 一、填空 1. 因变量Y ，解释变量X 二、单项选择题 1-2 AB 三、名词解释 总体：实验所有可能结果的集合称为总体或样本空间. 样本：也叫样本点,是指总体的某个元素或某种结果。 随机实验：至少有两个可能的结果，但不确定哪一个结果会出现的某个观察或测度过程. 估计量:是指总体参数的估计方法或计算公式. 估计值：估计量的某一具体取值称为估计值. 变量线性:是指因变量的条件均值是解释变量的线性函数。 参数线性：是指因变量的条件均值是参数B 的线性函数，而变量之间不一定是线性的。 四、简述 1。 答：14世纪英国逻辑学家奥卡姆提出简单有效原理，即“如无必要，勿增实体”，亦即“切勿浪费较多东西去做用较少的东西同样可以做好的事情”.因此，模型应尽量简化，只要不遗漏重要变量即可，即便某些变量对Y 有影响,但它们的综合影响如果是有限的，非随机的,都可以不予考虑，即归入u 中。 2. 答：对双变量回归模型而言，如果总体回归线接近于直线，可用函数表示为E （Y ︱X i )=B 1+B 2X i ，其中,B 1为截距，B 2为斜率，该函数就称为非随机总体回归函数。它表示在给定X 的条件下,Y 分布的均值. 对双变量回归模型而言，如果总体回归线接近于直线,回归方程可表示为Y i =B 1+B 2X i +u i ，其中，B 1+B 2X i 表示在给定X 的条件下Y 分布的均值,u i 为随机误差项。它表示真实的Y 值是如何在均值附近波动的。 对双变量回归模型而言，若样本回归线接近于直线，则非随机样本回归函数可表示为?i Y =b 1+b 2X i ，其中,?i Y =总体条件均值E （Y ︱X i ）的估计量,b 1=真实截距B 1的估计量，b 2=真实斜率B 2的估计量. 对双变量回归模型而言，若样本回归线接近于直线，则随机样本回归函数可表示为Y i =b 1+b 2X i +e i ，其中，b 1+b 2X i 表示总体条件均值E （Y ︱X i )的估计量，e i 表示误差项u i 的样本估计量，称为残差。 五、论述题 什么是普通最小二乘法？（按教材内容回答，不必按讲义，因它太细了） 答：回归分析的目的是根据SRF （样本回归函数)估计PRF (总体回归函数)，普通最小二乘法是获得SRF 最主要的方法。 随机PRF(Y i =B 1+B 2X i +u i ）不能直接观察，但能通过随机SRF （Y i =b 1+b 2X i +e i ）估计.由 SRF 得e i =Y i -b 1-b 2X i ,而?i Y =b 1+b 2X i ，因此，e i =Y i —?i Y =实际的Y i —估计的Y i .残差的绝对值越 计量经济学（第四版）习题参考答案 潘省初 第一章 绪论 试列出计量经济分析的主要步骤。 一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行： （1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据 （4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析 计量经济模型中为何要包括扰动项? 为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。 什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。 时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。 横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。 估计量和估计值有何区别？ 估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。如Y 就是一个估计量，1 n i i Y Y n == ∑。现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则 根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为 5.1074 130 96104100=+++。 第二章 计量经济分析的统计学基础 略，参考教材。 请用例中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间 N S S x = = 4 5= 用 =，N-1=15个自由度查表得005.0t =，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±×=174± 也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在至厘米之间。 25个雇员的随机样本的平均周薪为130元，试问此样本是否取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体？ 原假设 120:0=μH 备择假设 120:1≠μH 检验统计量 () 10/2510/25 X X μσ-Z == == 查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即 此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。 某月对零售商店的调查结果表明，市郊食品店的月平均销售额为2500元，在下一个月份中，取出16个这种食品店的一个样本，其月平均销售额为2600元，销售额的标准差为480元。试问能否得出结论，从上次调查以来，平均月销售额已经发生了变化？ 原假设 : 2500:0=μH 备择假设 : 2500:1≠μH ()100/1200.83?480/16 X X t μσ-= === 查表得 131.2)116(025.0=-t 因为t = < 131.2=c t , 故接受原假 设,即从上次调查以来，平均月销售额没有发生变化。 引言 0.1 复习笔记 一、计量经济学 1．定义 计量经济学，是对经济学的作用存在某种期待的结果，它把数理统计学应用于经济数据，以使数理经济学构造出来的模型得到经验上的支持，并获得数值结果。 计量经济学可定义为实际经济现象的数量分析。这种分析基于理论与观测的并行发展，而理论与观测又通过适当的推断方法得以联系。 计量经济学可定义为这样的社会科学：它把经济理论、数学和统计推断作为工具，应用于经济现象的分析。 2．研究对象和研究方法 计量经济学研究经济定律的经验判定。计量经济学家的艺术，就在于找出一组足够具体且足够现实的假定，使他尽可能最好地利用他所获得的数据。 计量经济学的研究方法是，利用统计推断的理论和技术作为桥头堡，以达到经济理论和实际测算相衔接的目的。 二、计量经济学是一门单独的学科 计量经济学值得作为一门独立的学科来研究，理由如下： 1．经济理论所作的陈述或假说大多数是定性的。计量经济学家的工作就是要提供这一数值估计。换言之，计量经济学对大多数的经济理论赋予经验内容。 2．数理经济学的主要问题，是要用数学形式(方程式)来表述经济理论，而不管该理论是否可以量化或是否能够得到实证支持。计量经济学家常常使用数理经济学家所提供的数学方程式，但要把这些方程式改造成适合于经验检验的形式。这种从数学方程到计量经济方程的转换需要有许多的创造性和实际技巧。 3．经济统计学的问题，主要是收集、加工并通过图表的形式来展现经济数据。但是，经济统计学家不考虑怎样利用所收集来的数据去检验经济理论。 三、计量经济学方法论 大致说来，传统的计量经济学方法论按如下路线进行： 1．理论或假说的陈述； 2．理论的数学模型设定； 3．统计或计量经济模型设定； 4．获取数据； 5．计量经济模型的参数估计； 6．假设检验； 7．预报或预测； 8．利用模型进行控制或制定政策。 四、计量经济学的类型 计量经济学可划分为两大类：理论计量经济学(theoretical econometrics)和应用计量经济学(applied econometrics)。在每一大类中均可按经典方法(classical)或贝叶斯方法(Bayesian)进行研究。 理论计量经济学是要找出适当的方法，去测度由计量经济模型设定的经济关系。为此，计量经济学家非常依赖于数理统计。 在应用计量经济学中，利用理论计量经济学工具去研究经济学或管理学中的某些特殊领域。 0.2 课后习题详解 本章没有课后习题。本章是全书的一个引言，对计量经济学这门学科作一个简要介绍。对于本章内容，学员简单了解即可。 计量经济学题库(超完整版)及答案 一、单项选择题（每小题1分） 1．计量经济学是下列哪门学科的分支学科（C ）。 A ．统计学 B ．数学 C ．经济学 D ．数理统计学 2．计量经济学成为一门独立学科的标志是（B ）。 A ．1930年世界计量经济学会成立 B ．1933年《计量经济学》会刊出版 C ．1969年诺贝尔经济学奖设立 D ．1926年计量经济学（Economics ）一词构造出来3．外生变量和滞后变量统称为（D ）。 A ．控制变量 B ．解释变量 C ．被解释变量 D ．前定变量 4．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 5．同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（C ）。 A ．时期数据 B ．混合数据 C ．时间序列数据 D ．横截面数据 6．在计量经济模型中，由模型系统内部因素决定，表现为具有一定的概率分布的随机变量，其数值受模型中其他变量影响的变量是（）。 A ．内生变量 B ．外生变量 C ．滞后变量 D ．前定变量 7．描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是（）。 A ．微观计量经济模型 B ．宏观计量经济模型 C ．理论计量经济模型 D ．应用计量经济模型 8．经济计量模型的被解释变量一定是（）。 A ．控制变量 B ．政策变量 C ．内生变量 D ．外生变量 9．下面属于横截面数据的是（）。 A ．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B ．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值 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个乡镇各镇的工业产值10．经济计量分析工作的基本步骤是（）。 A ．设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型 B ．设定模型→估计参数→检验模型→应用模型 C ．个体设计→总体估计→估计模型→应用模型 D ．确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型 11．将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为（）。 A ．虚拟变量 B ．控制变量 C ．政策变量 D ．滞后变量 12．（）是具有一定概率分布的随机变量，它的数值由模型本身决定。 A ．外生变量 B ．内生变量 C ．前定变量 D ．滞后变量 13．同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（）。 A ．横截面数据 B ．时间序列数据 C ．修匀数据 D ．原始数据 14．计量经济模型的基本应用领域有（）。 A ．结构分析、经济预测、政策评价 B ．弹性分析、乘数分析、政策模拟 C ．消费需求分析、生产技术分析、 D ．季度分析、年度分析、中长期分析 15．变量之间的关系可以分为两大类，它们是（）。 A ．函数关系与相关关系 B ．线性相关关系和非线性相关关系 部分作业答案：（各题只要回答到如下程度就是满分哦） 第1章 概论 一、填空 1. 近似，散点； 2. 平均值，平均值 第2章 线性回归的基础理论 一、填空 1. 因变量Y ，解释变量X 二、单项选择题 1-2 AB 三、名词解释 总体：实验所有可能结果的集合称为总体或样本空间。 样本：也叫样本点，是指总体的某个元素或某种结果。 随机实验：至少有两个可能的结果，但不确定哪一个结果会出现的某个观察或测度过程。 估计量：是指总体参数的估计方法或计算公式。 估计值：估计量的某一具体取值称为估计值。 变量线性：是指因变量的条件均值是解释变量的线性函数。 参数线性：是指因变量的条件均值是参数B 的线性函数，而变量之间不一定是线性的。 四、简述 1. 答：14世纪英国逻辑学家奥卡姆提出简单有效原理，即“如无必要，勿增实体”,亦即“切勿浪费较多东西去做用较少的东西同样可以做好的事情”。因此，模型应尽量简化，只要不遗漏重要变量即可，即便某些变量对Y 有影响，但它们的综合影响如果是有限的，非随机的，都可以不予考虑，即归入u 中。 2. 答：对双变量回归模型而言，如果总体回归线接近于直线，可用函数表示为E(Y ︱X i )=B 1+B 2X i ，其中，B 1为截距，B 2为斜率，该函数就称为非随机总体回归函数。它表示在给定X 的条件下，Y 分布的均值。 对双变量回归模型而言，如果总体回归线接近于直线，回归方程可表示为Y i =B 1+B 2X i +u i ，其中，B 1+B 2X i 表示在给定X 的条件下Y 分布的均值，u i 为随机误差项。它表示真实的Y 值是如何在均值附近波动的。 对双变量回归模型而言，若样本回归线接近于直线，则非随机样本回归函数可表示为 ?i Y =b 1+b 2X i ，其中，?i Y =总体条件均值E(Y ︱X i )的估计量，b 1=真实截距B 1的估计量，b 2=真实斜率B 2的估计量。 对双变量回归模型而言，若样本回归线接近于直线，则随机样本回归函数可表示为Y i =b 1+b 2X i +e i ，其中，b 1+b 2X i 表示总体条件均值E(Y ︱X i )的估计量，e i 表示误差项u i 的样本估计量，称为残差。 五、论述题 什么是普通最小二乘法？（按教材内容回答，不必按讲义，因它太细了） 答：回归分析的目的是根据SRF (样本回归函数)估计PRF (总体回归函数)，普通最小二乘法是获得SRF 最主要的方法。 随机PRF （Y i =B 1+B 2X i +u i ）不能直接观察，但能通过随机SRF （Y i =b 1+b 2X i +e i ）估计。 由SRF 得e i =Y i -b 1-b 2X i ，而?i Y =b 1+b 2X i ，因此，e i =Y i -?i Y =实际的Y i -估计的Y i 。残差的绝对 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 ??经济计量学精要(第4版)/(美)古扎拉蒂 大佬点个赞支持一下呗ヽ(′▽｀)ノヽ(′▽｀)ノヽ(′▽｀)ノ 经济计量学精要(第4版)/(美)古扎拉蒂 ? 综述 1.1 什么是经济计量学 1.2 为什么要学习经济计量学 1.3 经济计量学方法论 经济计量分析步骤： (1)建立一个理论假说 (2)收集数据 (3)设定数学模型 线性回归模型为例 线性回归模型中，等式左边的变量称为应变量，等式右边的变量称为自变量或解释变量。线性回归分析的主要目标就是解释一个变量(应变量)与其他一个或多个变量(解释变量)之间的行为关系。 简单数学模型 ? (4)设立统计或经济计量模型 误差项u ? u代表随机误差项，简称误差项。u包括了X以外其他所有影响Y，但并未在模型中具体体现的因素以及纯随机影响。 (5)估计经济计量模型参数 线性回归模型常用最小二乘法估计模型中的参数 ^读做"帽"，表示某的估计值 (6)核查模型的适用性：模型设定检验 (7)检验源自模型的假设：假设检验 (8)利用模型进行预测 数据类型 时间序列数据：按时间跨度收集得到的 截面数据：一个或多个变量在某一时间点上的数据集合 合并数据：既包括时间序列数据又包括截面数据 面板数据：也称纵向数据、围观面板数据，即同一个横截面单位的跨期调查数据 模型因果关系 统计关系无论有多强，有多紧密，也决不能建立起因果关系，如果两变量存在因果关系，则一定建立在某个统计学之外的经济理论基础之上。 第一部分线性回归模型 2.1回归的含义 回归分析的主要目的：根据样本回归函数SRF估计总体回归函数PRF 2.2总体回归函数(PRF)：假想一例 总体回归线给出了对应于自变量的每个取值相应的应变量的均值。（总体回归线表明了Y的均值与每个X的变动关系）PRL ? E(Y|xi)表示与给定x值相对应的Y的均值。下标i代表第i个子总体。 B1、B2称为参数，也称为回归系数。B1称为截距，B2称为斜率。斜率系数度量了X每变动一单位，Y( 条件)均值的变化率。 2.3总体回归函数的统计或随机设定 随机或统计回归总体函数PRF ? ui随机误差项，其值无法先验确定，通常用概率分布描述随机变量。 2.4 随机误差项的性质 误差项代表了未纳入模型变量的影响； 即使模型中包括了决定数学分数的所有变量，其内在随机性也不可避免；人类行为并不是完全可预测的或完全理性的。 因而，u反映了人类行为的这种内在随机性。 u还代表了度量误差，如数据的四舍五入； “奥卡姆剃刀原则”：描述应当尽量简单，只要不遗漏重要的信息。即使知道其他变量可能会对Y有影响，但这些变量的综合影响是有限的、非确定性的，可以把这些次要因素归人随机项u。 2.5 样本回归函数 样本回归函数SRF 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 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 我所知的计量经济学入门书籍 由于本科没学懂计量经济学，研究生一开学就带着从师兄那里买的古扎拉蒂的《计量经济学（第三版）》（最新版是第四版）去了图书馆。也许是自己数学学得太烂了，或者自己打心里怕这本科压根就不懂的玩意，看了前几章就看不下去了。 国庆不久我和几个同门见导师，丁际刚老师问我们计量学的什么教材，当时很多班学的古扎拉蒂的书，我们班的刘康泽老师推荐李子奈的《计量经济学》和贺铿的《经济计量学》，我买了本李子奈的书。李子奈的书公式推导规范、重点突出，比较符合中国学生的口味。丁老师说李子奈的书不错，接着向我们推荐伍德里奇的《计量经济学导论：现代观点》，说最好看英文版的。我听了当时肠子都悔青了：本来开学的时候去了趟南湖找古扎拉蒂的计量，看到一排《现代观点》也没在意，还好同去的统计学专业的同学借了本。一个师兄倒是有英文版的，可他却告我：那书他看着后面的忘着前面的。（这可是我道听途说，有意者可去图书馆借清华翻印的英文版） 我从同学那里搞来《计量经济学导论：现代观点》，去文津恶看了几个晚上，收获颇丰。该书将虚拟变量、交互相娓娓道来，文笔自然清新。它还有个突出特点：上手特别快。该书中的每个例题都有对应的数据集，读者可以随时动手来练。（需要此数据集者可以自己上网下载，也可以与我联系）我当时没买电脑，手头上也没有数据集，就没动手，都了第二学期，重新拾起该书，动动鼠标操作Eviews，感觉真爽。 十一月份时，丁老师让我们班分组翻译Daron Acemoglu et al的《西欧的崛起：大西洋贸易与制度变迁》，文中大量使用虚拟变量与交互相使我切身体会到了《现代观点》的魅力。大概是我对《现代观点》没掌握透吧，我对面板数据仍然没有多少概念，这就促使我找寻其他教科书。很幸运，我“撞到”了Stock和Watson的教科书。我当时看的是东北财大翻译的《经济计量学》，作者将削减班级规模是否能提高学生标准化考试成绩这个例子几乎贯穿了整书的前半部分，涉及到了横截面数据放松经典假设出现的各种可能问题，实在令人耳目一新。 再者，如果说伍德里奇的书风格简洁，Stock和Watson的教科书可以称作语言优美了。因此，我强烈向大家推荐英文版。英文版由上财翻印，名字叫做 习题讲解（一） 一、选择题 1、样本回归函数（方程）的表达式为（ D ） A.i i i X Y μββ++=10 B.i i X X Y E 10)(ββ+= C.i i i e X Y ++=10??ββ D.i i X Y 10???ββ+= 2、反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是（ B ） A.总离差平方和 B.回归平方和 C.残差平方和 D.都不是 3、设k 为回归模型中的参数个数（不包括常数项），n 为样本容量，RSS 为残差平方和，ESS 为回归平方和，则对总体回归模型进行显着性检验时构造的F 统计量为（ B ） A.TSS ESS F = B.)1(--=k n RSS k ESS F C.)1(1---=k n TSS k ESS F D.TSS RSS F = 4、对于某样本回归模型，已求得DW 的值为l ，则模型残差的自相关系数∧ρ近似等于（ C ） .0 C 5、下列哪种方法不能用来检验异方差（ D ） A.戈德菲尔特——匡特检验 B.怀特检验 C.戈里瑟检验 检验 6、根据一个n =30的样本估计t t t e X Y ++=10??ββ后计算得.=，已知在5%的显着水平下，35.1=L d ，49.1=U d ，则认为原模型（ C ）。 A.不存在一阶序列相关 B.不能判断是否存在一阶序列相关 C.存在正的一阶序列相关 D.存在负的一阶序列相关 7、某商品需求函数模型为i i i X Y μββ++=10，其中Y 为需求量，X 为价格。为了考虑“地区”（农村、城市）和“季节”（春、夏、秋、冬）两个因素的影响，拟引入虚拟变量，则应引入虚拟变量的个数为（ B ） .4 C 8、可以用于联立方程计量模型方程间误差传递性检验的统计量是（ C ） A.均方百分比误差 检验统计量 C.均方根误差 D.滚动预测检验 9、下列属于有限分布滞后模型的是（ D ） A. t t t t X X Y μβββ++++=-Λ1210 B. t t t t t Y Y X Y μββββ++++=--231210 C. t t t t Y Y Y μβββ++++=-Λ1210 D. t k t k t t t X X X Y μββββ+++++=+--11210Λ 10、估计模型Y t =β0+β1X t +β2Y t-1+μt （其中μt 满足线性模型的全部假设）参数的适当方法是（ D ） A.二阶段最小二乘法 B.间接最小二乘法 第15章定性响应回归模型 15.1 复习笔记 考点一：定性响应模型的性质★★ 定性响应模型是指模型中的回归子是一个二值或二分变量的模型，通常被称为概率模型。回归子也可以是多分响应变量或多类型响应变量。将二值响应变量建立成概率模型的方法包括线性概率模型（LPM）、logit模型、probit模型和tobit模型。 考点二：线性概率模型（LPM）★★★★ 1．LPM的定义 以下述回归模型为例说明：Y i＝β1＋β2X i＋u i。其中X表示家庭收入；Y＝1，则表示该家庭拥有住房；Y＝0，则该家庭不拥有住房。该模型被称为线性概率模型，因为Y i在给定X i下的条件期望E（Y i|X i）可解释为在给定X i下事件（家庭拥有住房）发生的条件概率，即Pr（Y i＝1|X i）。 2．LPM的特征 令P i表示“Y i＝1”（即事件发生）的概率，而1－P i表示“Y i＝0”（即事件不发生）的概率，则变量Y i服从贝努利概率分布。 根据期望的定义，有：E（Y i）＝0（1－P i）＋1P i＝P i。此外有：E（Y i|X i）＝β1＋β2X i ＝P i，即模型的条件期望事实上可以解释为Y i的条件概率。 该模型的约束条件为：0≤E（Y i|X i）≤1。 3．LPM的问题 （1）干扰项u i的非正态性 若把方程写成：u i＝Y i－β1－β2X i，u i的概率分布见表15-1。 表15-1 u i的概率分布 可见u i服从贝努利分布而不是正态分布。虽然干扰项不满足正态性假定，但OLS的点估计值仍具有无偏性。此外在大样本下，OLS估计量一般都趋于正态分布，因此LPM的统计推断仍可用正态性假定下的OLS程序。 （2）干扰项的异方差性 即使LPM中的干扰项满足零均值和无序列相关性假定，但也不能说它具有同方差性。对于贝努利分布，理论上的均值和方差分别为P和P（1－P），可见方差是均值的函数，而均值的取值依赖于X的值，因此LPM中的干扰项具有异方差性。 由于u i的方差依赖于E（Y i|X i），解决异方差性问题的方法之一就是进行数据变换，将模型的两边同时除以： == 即： 计量经济学习题 一、名词解释 1、普通最小二乘法：为使被解释变量的估计值与观测值在总体上最为接近使Q= 最小，从而求出参数估计量的方法，即之。 2、总平方和、回归平方和、残差平方和的定义：TSS度量Y自身的差异程度，称为总平方和。TSS除以自由度n-1=因变量的方差，度量因变量自身的变化；RSS度量因变量Y的拟合值自身的差异程度，称为回归平方和，RSS除以自由度（自变量个数-1）=回归方差，度量由自变量的变化引起的因变量变化部分；ESS度量实际值与拟合值之间的差异程度，称为残差平方和。RSS除以自由度（n-自变量个数-1）=残差（误差）方差，度量由非自变量的变化引起的因变量变化部分。 3、计量经济学：计量经济学是以经济理论为指导，以事实为依据，以数学和统计学为方法，以电脑技术为工具，从事经济关系与经济活动数量规律的研究，并以建立和应用经济计量模型为核心的一门经济学科。而且必须指出，这些经济计量模型是具有随机性特征的。 4、最小样本容量：即从最小二乘原理和最大似然原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限；即样本容量必须不少于模型中解释变量的数目（包扩常数项），即之。 5、序列相关性：模型的随机误差项违背了相互独立的基本假设的情况。 6、多重共线性：在线性回归模型中，如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。 7、工具变量法：在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与随机误差项相关的随机解释变量。这种估计方法称为工具变量法。 8、时间序列数据：按照时间先后排列的统计数据。 9、截面数据：发生在同一时间截面上的调查数据。 10、相关系数：指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系。 11、异方差：对于线性回归模型提出了若干基本假设，其中包括随机误差项具有同方差；如果对于不同样本点，随机误差项的方差不再是常数，而互不相同，则认为出现了异方差性。 12、外生变量：外生变量是模型以外决定的变量，作为自变量影响内生变量，外生变量决定内生变量，其参数不是模型系统的元素。因此，外生变量本身不能在模型体系内得到说明。外生变量一般是确定性变量，或者是具有临界概率分布的随机变量。外生变量影响系统，但本身并不受系统的影响。外生变量一般是经济变量、条件变量、政策变量、虚变量。一般情况下，外生变量与随机项不相关。 为了便于期末复习，请各类题型都抄好原题，而不是只写出答案；并且名词解释和简答题要抄一小题，答一小题，而不是集中抄题，集中回答。 只要是讲过的附录内容，都属于考试范围。 第1章 一、填空 1. 拟合即（ ）的意思，拟合直线是指直线对（ ）的近似。 2. 回归一词的使用始于高尔顿对人体身高的研究。他发现一个规律：父母高，子女也高；父母矮，子女也矮。当父母身高既定时，子女的身高趋向于或“回归”到身高相同父母的全部子女的（ ）。简记为，回归即指回归到（ ）。 第2章 一、填空 1. 总体回归线代表（ ）与（ ）的变动关系。 二、单项选择题 1. 下列函数中，哪个是参数线性但非变量线性的函数？ A. E(Y)=B 1+B 22i X B. E(Y ︱X i )=B 1+B 2X i C. Y i =B 1+B 2X i +u i D. ?i Y =b 1+b 2X i 2. 下列函数中，哪个是变量线性但非参数线性的函数？ A. E(Y)=B 1+B 2 1i X B. E(Y)=B 1+22B X i C. E(Y ︱X i )=B 1+B 2X i D. ?i Y =b 1+b 2X i 三、名词解释 总体；样本；随机实验；估计量；估计值；变量线性；参数线性 四、简述 1. 奥卡姆剃刀原则如何应用到模型设定中？ 2. 什么是非随机总体回归函数？什么是随机总体回归函数？什么是非随机样本回归函数？什么是随机样本回归函数？ 五、论述题 什么是普通最小二乘法？（按教材内容回答，不必按讲义，因它太细了） 第3章 一、填空 1. 如果连续随机变量的概率密度函数（PDF ）有如下形式： 2 2 1() )2x μσ--?, (-∞计量经济学习题及答案汇总
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