计量经济学第十章习题(龚志民)fixed
第10章模型设定与实践
问题
10.1 模型设定误差有哪些类型？如何诊断？
答：模型设定误差主要有以下四种类型：
1.漏掉一个相关变量；
2.包含一个无关的变量；
3.错误的函数形式；
4.对误差项的错误假定。
诊断的方法有：1.侦察是否含有无关变量；2.残差分析，拉姆齐（Ramsey）的RESET检验法，DM（Davidsion-MacKinnon：戴维森麦-克金龙）检验；3.拟合优度、校正拟合优度、系数显著性、系数符合的合理性。
10.2 模型遗漏相关变量的后果是什么？
答：模型遗漏相关变量的后果是：所有回归系数的估计量是有偏的，除非这个被去除的变量与每一个放入的变量都不相关。常数估计量通常也是有偏的，从而预测值是有偏的。由于放入变量的回归系数估计量是有偏的，所以假设检验是无效的。系数估计量的方差估计量是有偏的。
10.3 模型包含不相关变量的后果是什么？
答：模型包含不相关变量的后果是：系数估计量的方差变大，从而估计量的精度下降。10.4 什么是嵌套模型？什么是非嵌套模型？
答：如果两个模型不能被互相包容，即任何一个都不是另一个的特殊情形，便称这两个模型是非嵌套的。如果两个模型能互相包容，即其中一个是另一个的特殊情形，便称这两个模型是嵌套的。
10.5 非嵌套模型之间的比较有哪些方法？
答：非嵌套模型之间的比较方法有：拟合优度或校正拟合优度、AIC（Akaike’s information criterion）准则、SIC（Schwarz’s information criterion）准则和HQ（Hannnan-Qinn criterion）准则。拉姆齐（Ramsey）的RESET检验法，DM（Davidsion-MacKinnon：戴维森麦-克金龙）检验。
习题
10.6 对数线性模型在人力资源文献中有比较广泛的应用，其理论建议把工资或收入的对数
作为因变量。如果教育投资收益率为r ，则接受一年教育的工资为10(1)w r w =+，0w 是基准工资（未接受教育）。如果接受教育的年限为s ，则工资为0(1)t t w r w =+，取对数
012ln ln ln(1)t w w t r t ββ=++=+。工龄可能有类似的影响。但年龄的影响可能有差异，
直观上看，往往呈现“低-高-低”的特征，于是可用二次关系检验（看是否有峰形关系）。对于教育年限和工龄或许也有二次效应。因此，一般模型构建如下
2123452
2
67ln(wage)DEUC EXPER AGE EDUC EXPER AGE u
βββββββ=+++++++
请你利用DATA10-5中的数据尝试估计出最恰当的模型。你有什么结论？ 答：估计方程（1）：
2212345627
??????n()+? L wage DEUC EXPER AGE EDU EXPER AGE u
βββββββ=++++++
可得：
2
2
2
n()7.330.090.010.00040.011+0.0004(2.1105) (9.06) ( 1.077) (0.57) (0.01) (1.84) (0.38) (0.L wage DEUC EXPER AGE EDUC
EXPER E AGE
t t =-+-++-=--=2206) 0.3806 0.292
R R ==
从其显著性可知，AGE 及其平方是不显著的。 去除AGE 和2
AGE ，得到模型（2）：
222
n()7.330.090.010.01+0.0004 (25.20)( 1.07) (0.63) (1.87) (0.39) 0.379
L wage DEUC EXPER EDUC EXPER t R =-++=-=
从其AIC ，SIC ，HQ 指标都下降可以看出，模型（2）比模型（1）要好。但是从其显著性可以看出，EXPER 及其平方是不显著的。利用瓦尔德检验，可以看出EXPER 及其平方是联合显著的。去掉2
EXPER ，可得：
2
2
n ()7.290.090.020.01
t ( 1.05) (3.89) (1.88) 0.33
L wage DEUC EXPER EDUC R =-++
=-=
可以看出AIC ，HQ ，SIC 指标均下降，校正拟合优度上升。（3）才是最恰当的模型。 10.7 根据DATA4-6中的数据，利用拉姆齐的RESET 方法比较下面的两个模型：
1234price lotsize sqrft bdrms u ββββ=++++
1234ln()ln()ln()price lotsize sqrft bdrms u ββββ=++++
还有什么其它方法可用来比较这两个模型？
答：估计方程：1234
????price lotsize sqrft bdrms ββββ=+++ 得：
2
21.770.0020.12213.85 (0.74) (3.22) (9.28) (1.54)
0.6724
p r i c e l o t s i z e s q r f t b d r m s
t R =-+++=-=
拟合方程：2
3
123456
??????price lotsize sqrft bdrms price price ββββββ=+++++ 可得：
2
3
166.100.00020.018 2.1750.0003 (1.5506) (0.523) (0.030) (0.059) (0.064) (0.049)
(0.236) price lotsize sqrft bdrms price
E price
t t =+++++-==2 0.706
R =
22
2
()/()(0.7060.6724)/(64) 4.6857(10.706)/(886)(1)/()
U R c U R R k m F R n k ----===---- 给定显著性水平为0.05，则查表知：*c F F ≥，则拒绝零假设。则56ββ和是联合显著的。由此可知函数形式是误设的。
估计方程：1234ln()ln()ln()price lotsize sqrft bdrms u ββββ=++++ 可得：
2ln() 1.2970.168ln()0.700ln()0.037 ( 1.99) (4.39) (7.54) (1.34) 0.643
price lotsize sqrft bdrms t R =-+++=-= 加入估计值的平方项和立方项： 可得：
3l n ()87.89 4.18l n ()17.35l n (0.93
(0.37) (0.33) (0.33) (
0.33)
2
+3.91l o g ()0.19l o g () p r i c e l o t s i z e s q r f t b d r m s
t p r i c e p r i c e =---=---????-????
）2 (0.30) (0.26)
0.664t R =-=
则222
()/()0.6640.643/2
2.625(10.664)/(886)(1)/()
U R c U R R k m F R n k ---===----（） 则给定显著性水平0.05，查表可知* 3.108c F F ≤=，由此可知56ββ和是联合不显著的，模型设定正确。
通过上述方法，我们可以看出对数模型比线性模型更好。 另外，我们还可以用戴维森-麦金龙检验。
10.8 对于给定的两个非嵌套模型，是否一定可以构造一个糅合模型使其包含两个非嵌套模型作为特殊情形？如果回答是否定的，请举例说明。 答：不一定，比如模型：
12Y X u ββ=++，12log log Y X v αα=++
10.9 如果对模型（10.8）做如下修正：
21234Y X year year u ββββ=++++
（1） 估计这个模型。
（2） 如果2year 的系数是统计显著的，你如何评价回归方程（10.8）？ （3） 2year 的系数为负，其直观含义是什么？ 答：（1）估计方程为：
2
2
?1772735
0.4031826.38
0.470(0.82) (3.18) (0.83) (0.84)
0.984
Y X y e a r y e a r t R =-++-=--=
（2）如果2year 的系数是统计显著的，则说明10.8遗漏变量。
（3）2year 的系数为负的直观含义是进出口商品的支出随着时间是以递减的速率变化的。 10.10 再论公共汽车需求的影响：在第四章的例4-2中（DATA4-2），把所有变量都取对数，构建合适的对数模型。将你得到的对数模型与例4-2中的模型进行比较（用你能想到的所有方法），能用F -包容检验方法吗？
答：在第四章中取对数之后的一般模型（1）为：
1234567ln(BusTravl)ln(Fare)ln(Gasprice)ln(Income)ln(Pop) ln(Density)ln(Landarea)+u
βββββββ=++++++
估计该模型可得：
ln()44.710.48ln() 1.73ln() 4.85ln() 1.69ln() (2.15) (1.12) (0.69) ( 4.63) (0.63) BusTravl Fare Gasprice Income Pop t =+--+=--2 0.28ln()0.82ln()
(0.10) (0.30) 0.657 2.385 2.681 2.492
Density Landarea t R AIC SIC HQ +-=-====可以看出，ln()Density 是最不显著的，删掉ln()Density 有模型（2）：
l n (B u s T r a v l )46.610.49l n (F a r e ) 1.71l n (G a s p r i c e ) 4.85l n (I n c o m e )+1.96l n (P o p ) (4.82) (1.26) (0.70) ( 4.70) (7.06)
1.t =+--=---209ln(Landarea)
( 4.58) 0.657
2.34 2.59 2.43
t R AIC SIC HQ =-==== 目前，ln(Gasprice)的系数估计量是最不显著的，则删掉此变量有模型（3）：
l n (B u s T r a v l )46.200.43l n (F a r e ) 4.77l n (I n c o m e ) 1.87l n (P o p ) 1.02l n (L a n d a r e a )
(4.82) (1.15) ( 4.69) (7.84) ( 4.85) t =+-+-=--2 0.652 2.30 2.51 2.38
R AIC SIC HQ ====删掉不显著的ln()Fare ，有模型（4）：
2ln()45.85 4.73ln() 1.82ln()0.97ln()
(4.77) ( 4.63) (7.72) ( 4.70)
0.639 2.29 2.46 2.35
BusTravl Income Pop Landarea t R AIC SIC HQ =-+-=--====
所有的系数都是显著的，而且AIC ,SIC ，HQ 是几个模型中最小的。由此可见，模型（4）是最优的。
例4-2中的最优模型B 为： 12
34B u s t r a v l I n c o m e P o p
D e n s i t y u
ββββ=++++ 则可以看出不能使用F -包容检验方法。 使用RESET 检验， 对于模型：
12
34B u s t r a v l I n c o m e P o p
D e n s i t y u
ββββ=++++
得到：23?1782.670.090.140.060.0002 (1.95) ( 1.2) (0.2) (1.11) (2.76)? (1.3808) ( 3.01) Bustravl Income Pop Density Y
t E Y u
t =-+++=---+=-2 0.941
R =
易知，拟合值的平方项和立方项是联合显著的（单个显著），所以可以判断函数形式有误。 对于模型：
1234l n ()l n ()l n ()l n ()B u s T r a v l I n c o m e P o p
L a n d a r e a u
ββββ=++++ 使用RESET 可得：
l n ()1106.63120.38l n (
)46.37l n ()24.71
(1.53) ( 1.53) (1.54) ( 1.54) BusTravl Income Pop Landarea t =-+-=--2
3
2 3.27ln()0.14ln() ( 1.44) (1.34) 0.665
BusTravl BusTravl u t R -++=-=
使用联合显著性检验可知，拟合值的平方项和立方项是联合不显著的，没有发现函数形式有误。
由此可见，对数模型比线性模型要好。 使用戴维森-麦金龙检验：
将模型B 的拟合值1
?Y 加入模型A 有： 对数模型检验（因变量为log(Bustravl)）
变量 系数 标准差 t 统计量 概率 C
45.31335 9.862810 4.594365 0.0001 LOG(Income) -4.617588 1.086838 -4.248643 0.0002 LOG(Pop) 1.680310 0.480265 3.498715 0.0013 LOG(Landarea)
-0.913786 0.269868 -3.386049 0.0018 1
?Y 3.70E-05 0.000110
0.336080
0.7388 拟合优度
0.639930
1
?Y 的系数是不显著的，接受模型A ，拒绝模型B 。 将模型A 的拟合值2
?Y 加入模型B 有： 线性模型检验（因变量为Bustravl ）
变量 系数 标准差 t-统计值 概率 C 1953.076 1464.339 1.333759 0.1909 Income
-0.138151
0.101101
-1.366461
0.1805
Pop 1.283776 0.388315 3.306021 0.0022 Density 0.113032 0.061806 1.828828 0.0760 2
?Y 0.192118 0.242054
0.793700
0.4327 拟合优度
0.920195
2
?Y 的系数是不显著的，接受模型B ，拒绝模型A 。 由此可见，使用戴维森-麦金龙检验无法判断出模型的好坏。
10.11 数据DATA10-6给出了美国50个州以及可伦比亚特地区制造业数据。因变量是产出（用增量值度量，单位1000美元），自变量是工作小时及资本支出。 （1） 利用标准的线性模型预测产出。 （2） 建立对数线性模型。
（3） 利用戴维森-麦金龙J 检验方法比较上述两个模型。
答：（1）估计线性模型得到（2X 是工作小时，3X 是资本投入，Y 是产出）
23
2
297459.847.839.96 (6.8) (10.17) 0.98
Y X X t R =++==
（2）估计对数模型得到：
232
ln() 3.890.47ln()0.52ln()
(4.73) (5.38) 0.96
Y X X t R =++==
（3）将线性模型（1）的估计值1Y 代入对数模型（2），估计模得到： 1223341
l n ()l n ()l n ()Y X X Y u ββββ=++++
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3.968127 0.561521 7.066752 0.0000 LOG(X2) 0.464640 0.101547 4.575603 0.0000 LOG(X3) 0.517901 0.099254 5.217961 0.0000 YF 2.80E-10 1.37E-09 0.204468 0.8389 F-statistic 422.0384 Durbin-Watson stat
1.948245 Prob(F-statistic) 0.000000
1Y 的系数不显著，接受对数模型（2）。
将对数模型（2）的2Y 带入模型（1）中，估计模型：
1223342Y X X Y u ββββ=++++ （4）
可得：
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 484683.7 1131772. 0.428252 0.6704 X2 255.7681 60.74338 4.210633 0.0001 X3 37.20734 7.973049 4.666639 0.0000 2
Y
-3.447238 1.002212
-3.439630
0.0012 R-squared
0.984873 Mean dependent var 43217548 Adjusted R-squared 0.983908 S.D. dependent var 44863661
可以看出，2Y 的系数是显著的，则拒绝模型1，接受模型2。 综和判断，模型2比模型1好。
10.12 考虑美国1980-1998年间的货币需求函数：
321t u t t t M Y r e βββ=
其中M 表示实际货币需求，利用货币的2M 定义；Y 是实际GDP ；r 表示利率。利用DA TA10-7的数据，估计上述货币需求函数。
（1） 估计货币需求对收入和利率的弹性。
（2） 如果对模型21(/)t u t t M Y r e αα=进行拟合，你怎样解释所得结果？ （3） 哪个模型更好？
提示：为了将名义变量变为实际变量，将M 和GDP 除以CPI ，利率变量则不需要除以CPI 。数据中给出了两个利率，一个是3月期国债短期利率，一个是30年期国债长期利率。 答：将模型两端同时取对数可得模型（1）： 123l n ()l n l n t
t t M Y r u αββ=+++，
（1）由于货币需求是当期的，所以利率应是短期利率。 估计该模型可得：
2
l n () 1.24
0.52l n 0.03l n
(1.98) (3.60) (0.50) 0.729
t t M Y r t R =+-=-=
（2）将模型两端取对数可得模型（2）： l n (
)l n 12M
r u t
t t
Y λα=++ ，其中11ln αλ=
估计方程得：
2l n ()0.800.11l n
(10.58) (2.73) 0.305
M
r t
t Y t R =-+=-= 从结果中可以看出
M
Y
与r 是存在正的相关关系的。 （3）第二个方程本质上是第一个方程加上限制：21β=。但从第一个方程容易检验，2β显著不为1。故第一个方程更好。
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。
伍德里奇计量经济学第四章
name:
计量经济学习题
《计量经济学》 习题 河北经贸大学应用经济学教研室 2004年7月
第一章绪论 ⒈为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学的结合？ ⒉为什么说计量经济学是一门经济学科？它在经济学科体系中的地位是什么？它在经济研究中的作用是什么？ ⒊建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？ ⒋计量经济学模型有哪些主要应用领域？各自的原理是什么？ ⒌下列假想模型是否属于揭示因果关系的计量经济学模型？为什么？ ⑴St=112.0+0.12Rt 其中，St为第t年农村居民储蓄增加额（亿元），Rt为第t年城镇居民可支配收入总额（亿元）。 ⑵S t-1=4432.0+0.30R t 其中，S t-1为第（t-1）年底农村居民储蓄余额（亿元），Rt为第t年农村居民纯收入总额（亿元）。 ⒍指出下列假想模型中两个最明显的错误，并说明理由： RS t=8300.0-0.24RI t+1.12IV t 其中，RS t为第t年社会消费品零售总额（亿元），RI t为第t年居民收入总额（亿元）（城镇居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和），IV t为第t年全社会固定资产投资总额（亿元）。 第二章一元线性回归模型
⒈ 对于设定的回归模型作回归分析，需对模型作哪些假定，这些假定为什么是必要的？ ⒉ 试说明利用样本决定系数R 2为什么能够判定回归直线与样本观测值的拟和优度。 ⒊ 说明利用) (0∧ βS 、)(1∧βS 衡量 ∧ β、∧ 1β对 β、1β估计稳定性的道理。 ⒋ 为什么对 ∧ β、∧ 1β进行显著性检验？试述检验方法及步骤。 ⒌ 对于求得的回归方程为什么进行显著性检验？试述检验方法及步骤。 ⒍ 阐述回归分析的步骤。 ⒎ 试述计量经济模型与一般的经济模型有什么不同？ ⒏ 一元线性回归模型有时采用如下形式： i i i X Y μβ+=1 模型中的截距为零，叫做通过原点的回归模型。试证明该模型中： （1） ∑∑=∧ 21i i i X Y X β （2） ∑ = ∧ 2 2 1)var(i X μ σ β ⒐ 下述结果是从一个样本中获得的，该样本包含某企业的销售额（Y ）及相应价格（X ）的11个观测值。 18 .519_ =X ； 82 .217_ =Y ； ∑=3134543 2 i X ； ∑=1296836 i i Y X ； ∑=539512 2i Y （1）估计销售额对价格的样本回归直线，并解释其结果。 （2）回归直线的判定系数是多少？ ⒑ 已知某地区26年的工农业总产值与货运周转量的数据见下表。试作一元线性回归分析，若下一年计划该地区工农业总产值为8亿元，预测货运周转量。
计量经济学习题及答案
计量经济学习题及答案
计量经济学各章习题 第一章绪论 1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。 1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项? 1.3 什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。 1.4 估计量和估计值有何区别？ 第二章计量经济分析的统计学基础 2.1 名词解释 随机变量概率密度函数抽样分布 样本均值样本方差协方差 相关系数标准差标准误差 显著性水平置信区间无偏性 有效性一致估计量接受域 拒绝域第I类错误 2.2 请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间。 2.3 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？ 2.4 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？
第三章 双变量线性回归模型 3.1 判断题（判断对错；如果错误，说明理由） （1）OLS 法是使残差平方和最小化的估计方法。 （2）计算OLS 估计值无需古典线性回归模型的基本假定。 （3）若线性回归模型满足假设条件（1）～（4），但扰动项不服从正态分布，则尽管OLS 估计量不再是BLUE ，但仍为无偏估计量。 （4）最小二乘斜率系数的假设检验所依据的是t 分布，要求β ?的抽样分布是正态分布。 （5）R 2＝TSS/ESS 。 （6）若回归模型中无截距项，则0≠∑t e 。 （7）若原假设未被拒绝，则它为真。 （8）在双变量回归中，2 σ的值越大，斜率系数的方差越大。 3.2 设YX β?和XY β?分别表示Y 对X 和X 对Y 的OLS 回归中的斜率，证明 YX β?XY β?＝2r r 为X 和Y 的相关系数。 3.3 证明： （1）Y 的真实值与OLS 拟合值有共同的均值，即 Y n Y n Y ==∑∑?； （2）OLS 残差与拟合值不相关，即 0?=∑t t e Y 。 3.4 证明本章中（3.18）和（3.19）两式： （1）∑∑=2 2 2)?(t t x n X Var σα （2）∑-=2 2 )?,?(t x X Cov σβα 3.5 考虑下列双变量模型： 模型1：i i i u X Y ++= 21ββ
计量经济学第一章习题
（1）试估计一元线性回归模型 由EViews得 Q^=25.1+0.6X1 (20.8) (14) R2=0.91 括号内的数字为回归系数对应的t统计量的值，以下同。 Q^=26.9+0.6X2 (28.1) (15.9) R2=0.93
Q^=-46.8+1.9X3 (-3.3) (6.3) R2=0.67 （2）对以上三个模型的估计结果进行结构分析和统计检验。 第一个回归方程： α1^=25.1是样本回归方程的斜率，说明农业机械总动力X1每增加1万千瓦，粮食产量Q增加25.1万吨。α0 =0.6是样本回归方程的截距，它表示不受农业机械总动力支配影响的粮食产量。 统计检验：R方=0.91，说明总离差平方和的91%被样本回归直线解释，仅有9%未被解释，因此样本回归直线对样本点的拟合优度是很高的。 给出显著性水平α=0.05，查自由度v=21-2=19的t分布表，得临界值t0.025(19)=2.09,t0=20.8 >2.09, t1=14>2.09,故回归系数显著不为零，X1对Q有显著影响。第二个回归方程： β1^=26.9是样本回归方程的斜率，说明化肥施用量X2每增加1万吨，粮食产量Q增加26.9万吨。β0 =0.6是样本回归方程的截距，它表示不受化肥施用量X2万吨支配影响的粮食产量。 统计检验：R方=0.93，说明总离差平方和的93%被样本回归直线解释，仅有7%未被解释，因此样本回归直线对样本点的拟合优度是很高的。 给出显著性水平α=0.05，查自由度v=21-2=19的t分布表，得临界值t0.025(19)=2.09,t0=28.1 >2.09, t1=15.9>2.09,故回归系数显著不为零，X2对Q有显著影响。第三个回归方程： r1^=46.8是样本回归方程的斜率，说明土地灌溉面积X3每增加1千公顷，粮食产量Q 增加46.8万吨。r0 =1.9是样本回归方程的截距，它表示不受土地灌溉面积X3千公顷支配影响的粮食产量。 统计检验：R方=0.67，说明总离差平方和的67%被样本回归直线解释，有33%未被解释，因此样本回归直线对样本点的拟合优度是很低的。 给出显著性水平α=0.05，查自由度v=21-2=19的t分布表，得临界值t0.025(19)=2.09,t0=3.3 >2.09, t1=6.3>2.09,故回归系数显著不为零，X1对Q有显著影响。
计量经济学第四章
第四章 经典单方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型 一、内容提要 本章主要介绍计量经济模型的二级检验问题，即计量经济检验。主要讨论对回归模型的若干基本经典假定是否成立进行检验、当检验发现不成立时继续采用OLS 估计模型所带来的不良后果以及如何修正等问题。包括：异方差性问题、序列相关性问题、多重共线性问题。 1.异方差： 含义：随机扰动项的方差随样本点而不同。 后果：OLS 估计是线性、无偏、一致的但不有效；由于随机项异方差的存在而导致的参数估计值的标准差的偏误，通常的假设检验t 检验和F 检验失效；模型的预测变得无效。 检验：图示法、Goldfeld-Quandt 检验法以及White 检验法等。 修正：而当检测出模型确实存在异方差性时，通过采用加权最小二乘法进行修正的估计。 序列相关性也是模型随机扰动项出现序列相关时产生的一类现象。与异方差的情形相类似，在序列相关存在的情况下，OLS 估计量仍具无偏性与一致性，但通常的假设检验不再可靠，预测也变得无效。序列相关性的检测方法也有若干种，如图示法、回归检验法、Durbin-Watson 检验法以及Lagrange 乘子检验法等。存在序列相关性时，修正的估计方法有广义最小二乘法（GLS ）以及广义差分法。 多重共线性是多元回归模型可能存在的一类现象，分为完全共线与近似共线两类。模型的多个解释变量间出现完全共线性时，模型的参数无法估计。更多的情况则是近似共线性，这时，由于并不违背所有的基本假定，模型参数的估计仍是无偏、一致且有效的，但估计的参数的标准差往往较大，从而使得t-统计值减小，参数的显著性下降，导致某些本应存在于模型中的变量被排除，甚至出现参数正负号方面的一些混乱。显然，近似多重共线性使得模型偏回归系数的特征不再明显，从而很难对单个系数的经济含义进行解释。多重共线性的检验包括检验多重共线性是否存在以及估计多重共线性的范围两层递进的检验。而解决多重共线性的办法通常有逐步回归法、差分法以及使用额外信息、增大样本容量等方法。 当模型中的解释变量是随机解释变量时，需要区分三种类型：随机解释变量与随机扰动项独立，随机解释变量与随机扰动项同期无关、但异期相关，随机解释变量与随机扰动项同期相关。第一种类型不会对OLS 估计带来任何问题。第二种类型则往往导致模型估计的有偏性，但随着样本容量的增大，偏误会逐渐减小，因而具有一致性。所以，扩大样本容量是克服偏误的有效途径。第三种类型的OLS 估计则既是有偏、也是非一致的，需要采用工具变量法来加以克服。 二、典型例题分析 1、下列哪种情况是异方差性造成的结果？ （1）OLS 估计量是有偏的 （2）通常的t 检验不再服从t 分布。 （3）OLS 估计量不再具有最佳线性无偏性。 答： 第（2）与（3）种情况可能由于异方差性造成。异方差性并不会引起OLS 估计量出现偏误。 2、已知模型 i i i i u X X Y +++=22110βββ 式中，i Y 为某公司在第i 个地区的销售额；i X 1为该地区的总收入；i X 2为该公司在该地区投入的广告费用（i=0,1,2……,50）。 （1）由于不同地区人口规模i P 可能影响着该公司在该地区的销售，因此有理由怀疑随机误差项u i 是异方差的。假设i σ依赖于总体i P 的容量，请逐步描述你如何对此进行检验。需说明：1）零假
第三版计量经济学第五章习题作业
第五章习题2 根据经济理论建立计量经济模型 i i 10i X Y μββ++= 应用EViews 输出的结果如图1所示。 图1 用普通最小二乘法的估计结果如下: )29,...,2,1(707955.013179.58=+=∧ i X Y i i 利用上述结果计算残差∧ =i i i Y -Y e 。观察i e 的取值，好像随i X 的变化而变化，怀疑模型存在异方差性，下面通过等级相关系数和戈德菲尔特—夸特方法检验随机误差项的异方差性。 1.斯皮尔曼等级相关系数检验 按照斯皮尔曼等级相关检验的步骤，先将X 的样本观测值从小到大排列并划分等级，然后将i e 从小到大划分等级，计算i X 的等级与相应产生的i e 的等级的差i d 及2i d ，详见表1。 表1
计算等级相关系数 2334d 1 i 2i =∑= 0.42512329 -292334 6- 1N -N d 6- 1r 3 3 1i 2i =?==∑= 对等级相关系数进行检验，提出原假设与备择假设 ） ，（），（：：28 1 0N 1-N 10N ~r 0 H 0H 10=≠=ρρ 构造Z 统计量 2.2495428*0.4251231 -N 1r Z ===
给定显著水平0.05=α，查正态分布表，得 1.96Z 2 =α因为 1.962.24954Z >=， 所以应拒绝原假设，接收备择假设，即等级相关系数显著，说明其随机误差项存在异方差性。 2. 戈德菲尔特—夸特方法检验 将X 的样本观测值按升序排列，Y 的样本观测值按原来与X 样本观测值的对应关系进行排列，略去中心7个数据，将剩下的22个样本观测值分成容量相等的两个子样本，每个子样本的样本观测值个数均为11。排列结果见表2。 用第一个子样本估计模型，得到的结果如图2所示： 图2
计量经济学习题及参考答案解析详细版
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。
第四章计量经济学答案范文
第四章一元线性回归 第一部分学习目的和要求 本章主要介绍一元线性回归模型、回归系数的确定和回归方程的有效性检验方法。回归方程的有效性检验方法包括方差分析法、t检验方法和相关性系数检验方法。本章还介绍了如何应用线性模型来建立预测和控制。需要掌握和理解以下问题： 1 一元线性回归模型 2 最小二乘方法 3 一元线性回归的假设条件 4 方差分析方法 5 t检验方法 6 相关系数检验方法 7 参数的区间估计 8 应用线性回归方程控制与预测 9 线性回归方程的经济解释 第二部分练习题 一、术语解释 1 解释变量 2 被解释变量 3 线性回归模型 4 最小二乘法 5 方差分析 6 参数估计 7 控制 8 预测 二、填空 ξ，目的在于使模型更1 在经济计量模型中引入反映（）因素影响的随机扰动项 t 符合（）活动。 2 在经济计量模型中引入随机扰动项的理由可以归纳为如下几条：（1）因为人的行为的（）、社会环境与自然环境的（）决定了经济变量本身的（）；（２）建立模型时其他被省略的经济因素的影响都归入了（）中；（３）在模型估计时，（）与归并误差也归入随机扰动项中；（4）由于我们认识的不足，错误的设定了（）与（）之间的数学形式，例如将非线性的函数形式设定为线性的函数形式，由此产生的误差也包含在随机扰动项中了。 3 （）是因变量离差平方和，它度量因变量的总变动。就因变量总变动的变异来源看，它由两部分因素所组成。一个是自变量，另一个是除自变量以外的其他因素。（）是拟合值的离散程度的度量。它是由自变量的变化引起的因变量的变化，或称自变量对因变量变化的贡献。（）是度量实际值与拟合值之间的差异，它是由自变量以外的其他因素所致，它又叫残差或剩余。 4 回归方程中的回归系数是自变量对因变量的（）。某自变量回归系数β的意义，指
计量经济学(第3版)习题数据
第2章 一元线性回归模型 习 题 3．简答题、分析与计算题 （12）表1数据是从某个行业的5个不同的工厂收集的，请回答以下问题： ①估计这个行业的线性总成本函数: t t x b b y 10???+= ②0 ?b 和1?b 的经济含义是什么？ ③估计产量为10时的总成本。 表1 某行业成本与产量数据 （13）有10户家庭的收入（x ，百元）与消费（y ，百元）的资料如表2。 表2 家庭的收入与消费的资料 要求：①建立消费(y )对收入(x )的回归直线。 ②说明回归直线的代表性及解释能力。 ③在95%的置信度下检验参数的显著性。 ④在95%的置信度下，预测当x =45(百元)时，消费(y )的可能区间 （14）假设某国的货币供给量(y )与国民收入(x )的历史数据如表3所示： 表3 货币供给量(y )与国民收入(x )数据 请回答以下问题： ①作出散点图，然后估计货币供给量y 对国民收入x 的回归方程，并把加归直线画在散点图上。 ②如何解释回归系数的含义？ ③如果希望1997年国民收入达到15.0，那么应该把货币供应量定在什么水平上？ （15）我国1978-2011年的财政收入y 和国内生产总值x 的数据资料如表4所示。
表4 我国1978-2011年中国财政收入和国内生产总值数据 试根据资料完成下列问题： ①建立财政收入对国内生产总值的一元线性回归方程，并解释回归系数的经济意义； ②求置信度为95%的回归系数的置信区间； ③对所建立的回归方程进行检验(包括经济意义检验、估计标准误差评价、拟合优度检验、参数的显著性检验)； ④若2012年国内生产总值为117253.52亿元，求2002年财政收入预测值及预测区间（05.0=α）。 （16）表5是1960-1981年间新加坡每千人电话数y 与按要素成本x 计算的新加坡元人均国内生产总值。这两个变量之间有何关系？你怎样得出这样的结论？ 表5 1960-1981年新加坡每千人电话数与人均国内生产总值
计量经济学第三章练习题及参考全部解答
第三章练习题及参考解答 3.1为研究中国各地区入境旅游状况，建立了各省市旅游外汇收入（Y ，百万美元）、旅行社职工人数（X1，人）、国际旅游人数（X2，万人次）的模型，用某年31个省市的截面数据估计结果如下： i i i X X Y 215452.11179.00263.151?++-= t=(-3.066806) (6.652983) (3.378064) R 2=0.934331 92964.02 =R F=191.1894 n=31 1)从经济意义上考察估计模型的合理性。 2)在5%显著性水平上，分别检验参数21,ββ的显著性。 3)在5%显著性水平上，检验模型的整体显著性。 练习题3.1参考解答: (1)由模型估计结果可看出：从经济意义上说明，旅行社职工人数和国际旅游人数均与旅游外汇收入正相关。平均说来，旅行社职工人数增加1人，旅游外汇收入将增加0.1179百万美元；国际旅游人数增加1万人次，旅游外汇收入增加1.5452百万美元。这与经济理论及经验符合，是合理的。 （2）取05.0=α，查表得048.2)331(025.0=-t 因为3个参数t 统计量的绝对值均大于048.2)331(025.0=-t ，说明经t 检验3个参数均显著不为0，即旅行社职工人数和国际旅游人数分别对旅游外汇收入都有显著影响。 （3）取05.0=α，查表得34.3)28,2(05.0=F ，由于34.3)28,2(1894.19905.0=>=F F ，说明旅行社职工人数和国际旅游人数联合起来对旅游外汇收入有显著影响，线性回归方程显著成立。 3.2 表3.6给出了有两个解释变量2X 和.3X 的回归模型方差分析的部分结果： 表3.6 方差分析表 1）回归模型估计结果的样本容量n 、残差平方和RSS 、回归平方和ESS 与残差平方和RSS 的自由度各为多少? 2）此模型的可决系数和调整的可决系数为多少? 3）利用此结果能对模型的检验得出什么结论?能否确定两个解释变量2X 和.3X 各自对Y 都有显著影响? 练习题3.2参考解答: 变差来源 平方和（SS ） 自由度(df) 方差 来自回归(ESS) 来自残差(RSS) 总变差(TSS) 65965 — 66042 — — 14 — —
计量经济学练习题答案
富贵花即可令计量经济学练习题 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
计量经济学第四章练习题及参考解答
第四章练习题及参考解答 假设在模型i i i i u X X Y +++=33221βββ中，32X X 与之间的相关系数为零，于是有人建议你进行如 下回归： i i i i i i u X Y u X Y 23311221++=++=γγαα (1)是否存在3 322????βγβα ==且？为什么？ (2)1 11???βαγ会等于或或两者的某个线性组合吗？ (3)是否有()()()()3 3 2 2 ?var ?var ?var ?var γβα β==且？ 练习题参考解答： (1) 存在3 322????βγβα==且。 因为()()()() ()()() 2 3223223232322?∑∑∑∑∑∑∑--= i i i i i i i i i i i x x x x x x x y x x y β 当 32X X 与之间的相关系数为零时，离差形式的032=∑i i x x 有()()()()222223222322 ??αβ=== ∑∑∑∑∑∑i i i i i i i i x x y x x x x y 同理有：3 3??βγ= (2) 1 11???βαγ会等于或的某个线性组合 因为 12233???Y X X βββ=--，且122??Y X αα=-，133??Y X γγ=- 由于3322????βγβα ==且，则 112222 2 2 ?????Y Y X Y X X αααββ-=-=-= 则 11 122332 3112 3 ???????Y Y Y X X Y X X Y X X αγβββαγ--=--=--=+- (3) 存在()()()()3 3 2 2 ?var ?var ?var ?var γβα β==且。 因为()() ∑-= 223 2 22 2 1?var r x i σβ 当023=r 时，() ()()2222 2 23 222 2 ?var 1?var α σσβ== -=∑∑i i x r x 同理，有()()3 3 ?var ?var γβ= 在决定一个回归模型的“最优”解释变量集时人们常用逐步回归的方法。在逐步回归中既可采取每次引进一个解释变量的程序(逐步向前回归)，也可以先把所有可能的解释变量都放在一个多元回归中，然后逐一地将它们剔
西南财经大学计量经济学习题
第一章习题 一、简答题 １、举一个实例说明计量经济研究的共性问题。 ２、为什么计量经济学方法在各个国家的各个领域都能运用？ ３、计量经济学要运用大量数学方法，但为什么说它是一门经济学科？４、计量经济模型的运用需要哪些基本要素？ ５、一般的经济模型与计量经济模型的根本区别是什么？ ６、计量经济研究中除了直接运用数理统计方法以外，为什么还要有专门的计量经济方法？ ７、理论计量经济学与应用计量经济学的区别是什么？ ８、计量经济学与经济学的联系和区别是什么？ ９、数理经济学与计量经济学的关系是什么？ １０、计量经济学与经济统计学的联系和区别是什么？ １１、计量经济学与数理统计学的联系和区别是什么？ １２、计量经济模型中变量和参数的区别是什么？ １３、为什么在计量经济模型中要引入随机扰动项？ １４、你认为什么样的经济模型才是比较好的计量经济模型？ １５、为什么要对参数进行估计？ １６、参数的估计式与参数的估计值有什么区别？ １７、为什么对估计出参数的计量经济模型还要进行检验？你能举一个例子说明各种检验的必要性吗？ １８、对计量经济模型应当进行哪些方面的检验？ １９、计量经济模型可作哪些方面的运用？这些运用的基本思想是什么？ ２０、利用计量经济模型作经济预测和政策分析有什么异同？ ２１、什么是被解释变量和解释变量？这两类变量在模型中的地位和作用有什么不同？ ２２、什么是内生变量和外生变量？在模型中这两类变量有什么联系？ ２３、对模型中参数的估计为什么要确定一定的户籍准则？ ２４、对模型中参数的估计有哪些最基本的要求？ ２５、无偏性的本质特征是什么？ ２６、最小方差性的本质特征是什么？ ２７、什么是均方误差？均方误差的作用是什么？ ２８、为什么有的时候要考虑所估计参数的渐近性质？ ２９、计量经济研究中数据起什么作用？ ３０、你认为计量经济研究中所需要的数据可从哪里获得？
《计量经济学》 谢识予 分章练习题
计量经济学分章练习题 第一章习题 一、判断题 1.投入产出模型和数学规划模型都是计量经济模型。（×） 2.弗里希因创立了计量经济学从而获得了诺贝尔经济学奖。（√） 3.丁伯根因创立了建立了第1个计量经济学应用模型从而获得了诺贝尔经济学奖。（√） 4.格兰杰因在协整理论上的贡献而获得了诺贝尔经济学奖。（√） 5.赫克曼因在选择性样本理论上的贡献而获得了诺贝尔经济学奖。（√） 二、名词解释 1．计量经济学，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。 2．计量经济学模型，是一个或一组方程表示的经济变量关系以及相关条件或假设，是经济问题相关方面之间数量联系和制约关系的基本描述。 3．计量经济检验，由计量经济学理论决定的，目的在于检验模型的计量经济学性质。通常最主要的检验准则有随机误差项的序列相关检验和异方差性检验，解释变量的多重共线性检验等。 4．截面数据，指在同一个时点上，对不同观测单位观测得到的多个数据构成的数据集。 5．面板数据，是由对许多个体组成的同一个横截面，在不同时点的观测数据构成的数据。 三、单项选择题 1.把反映某一单位特征的同一指标的数据，按一定的时间顺序和时间间隔排列起来，这样的数据称为（ B ） A. 横截面数据 B. 时间序列数据 C. 面板数据 D. 原始数据 2.同一时间、不同单位按同一统计指标排列的观测数据称为（ C ） A．原始数据 B．时间序列数据 C．截面数据 D．面板数据 3.不同时间、不同单位按同一统计指标排列的观测数据称为（ D ） A．原始数据 B．时间序列数据
C ．截面数据 D ．面板数据 4. 对计量经济模型进行的结构分析不包括（ D ） A ．乘数分析 B ．弹性分析 C ．比较静态分析 D ．随机分析 5. 一个普通家庭的每月所消费的水费和电费是（ B ） A ．因果关系 B ．相关关系 C ．恒等关系 D ．不相关关系 6. 中国的居民消费和GDP 是（ C ） A ．因果关系 B ．相关关系 C ．相互影响关系 D ．不相关关系 7. 下列（ B ）是计量经济模型 A ．01i Y X ββ=+ B ．01i i Y X ββμ=++ C ．投入产出模型 D ．其他 8. 投资是（ A ）经济变量 A ．流量 B ．存量 C ．派生 D ．虚拟变量 9. 资本是（ B ）经济变量 A ．流量 B ．存量 C ．派生 D ．虚拟变量 10. 对定性因素进行数量化处理，需要定义和引进（ C ） A ．宏观经济变量 B ．微观经济变量 C ．虚拟变量 D ．派生变量 四、计算分析题 1.“计量经济模型就是数学”这种说法正确吗，为什么? 计量经济学模型不是数学式子，相比数学式子多了一个随机误差项，是随机性的函数关系。 2. 请尝试建立大学生消费函数模型。 consumption=β0+β1income+ε 五、简答题 1．什么是计量经济学。 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。
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