(完整版)计量经济学第三版课后习题答案解析

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: 12/23/15 Time: 14:37

Sample: 1 22

Included observations: 22

Variable Coefficien

t 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: 12/23/15 Time: 15:01

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

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：

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/23/14 Time: 15:20

Sample: 1 22

Included observations: 22

Variable Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

C 31.79956 6.536434 4.864971 0.0001 X3 0.387276 0.080260 4.825285 0.0001

R-squared 0.537929 Mean dependent

var 62.50000

Adjusted R-squared 0.514825 S.D. dependent

var 10.08889

S.E. of regression 7.027364 Akaike info

criterion 6.824009

Sum squared resid 987.6770 Schwarz

criterion 6.923194

Log likelihood -73.06409 Hannan-Quinn

criter. 6.847374

F-statistic 23.28338 Durbin-Watson

stat 0.952555

Prob(F-statistic) 0.000103

由上可知，关系式为y=31.79956+0.387276x3

（2）①关于人均寿命与人均GDP模型，由上可知，可决系数为0.526082，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。

对于回归系数的t检验：t（β1）=4.711834>t0.025(20)=2.086，对斜率系数的显著性检验表明，人均GDP对人均寿命有显著影响。

②关于人均寿命与成人识字率模型，由上可知，可决系数为0.716825，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。

对于回归系数的t检验：t（β2）=7.115308>t0.025(20)=2.086，对斜率系数的显著性检验表明，成人识字率对人均寿命有显著影响。

③关于人均寿命与一岁儿童疫苗的模型，由上可知，可决系数为0.537929，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。

对于回归系数的t检验：t（β3）=4.825285>t0.025(20)=2.086，对斜率系数的显著性检验表明，一岁儿童疫苗接种率对人均寿命有显著影响。

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: 12/23/15 Time: 17:46

Sample (adjusted): 1 33

Included observations: 33 after adjustments

Variable Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

X 0.176124 0.004072 43.25639 0.0000 C -154.3063 39.08196 -3.948274 0.0004

R-squared 0.983702 Mean dependent

var 902.5148

Adjusted R-squared 0.983177 S.D. dependent

var 1351.009

S.E. of regression 175.2325 Akaike info

criterion 13.22880

Sum squared resid 951899.7 Schwarz

criterion 13.31949

Log likelihood -216.2751 Hannan-Quinn

criter. 13.25931

F-statistic 1871.115 Durbin-Watson

stat 0.100021

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>t0.025(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

(0.004072) (39.08196)

t= (43.25639) （-3.948274）

R2=0.983702 F=1871.115 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0.176124亿元。

（2）当x=32000时，

①进行点预测，由上可知Y=0.176124X—154.3063，代入可得：

Y= Y=0.176124*32000—154.3063=5481.6617

②进行区间预测：

由上表可知，

∑x2=∑（X i—X）2=δ2x(n—1)= 7608.0212 x (33—1)=1852223.473

(X f—X)2=(32000—6000.441)2=675977068.2

当Xf=32000时，将相关数据代入计算得到：

5481.6617—2.0395x175.2325x√1/33+1852223.473/675977068.2≤

Yf≤5481.6617+2.0395x175.2325x√1/33+1852223.473/675977068.2

即Yf的置信区间为（5481.6617—64.9649, 5481.6617+64.9649）

(3) 对于浙江省预算收入对数与全省生产总值对数的模型，由Eviews分析结果如下：Dependent Variable: LNY

Method: Least Squares

Date: 12/23/15 Time: 18:04

Sample (adjusted): 1 33

Included observations: 33 after adjustments

Variable Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

LNX 0.980275 0.034296 28.58268 0.0000 C -1.918289 0.268213 -7.152121 0.0000

R-squared 0.963442 Mean dependent

var 5.573120

Adjusted R-squared 0.962263 S.D. dependent

var 1.684189

S.E. of regression 0.327172 Akaike info

criterion 0.662028

Sum squared resid 3.318281 Schwarz

criterion 0.752726

Log likelihood -8.923468 Hannan-Quinn

criter. 0.692545

F-statistic 816.9699 Durbin-Watson

stat 0.096208

Prob(F-statistic) 0.000000

①模型方程为：lnY=0.980275lnX-1.918289

②由上可知，模型的参数：斜率系数为0.980275，截距为-1.918289

③关于浙江省财政预算收入与全省生产总值的模型，检验其显著性：

1）可决系数为0.963442，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）=28.58268>t0.025(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经济意义：全省生产总值每增长1%，财政预算总收入增长0.980275%

2.4

（1）对建筑面积与建造单位成本模型，用Eviews分析结果如下：Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/23/15 Time: 20:11

Sample: 1 12

Included observations: 12

Variable Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

X -64.18400 4.809828 -13.34434 0.0000 C 1845.475 19.26446 95.79688 0.0000

R-squared 0.946829 Mean dependent

var 1619.333

Adjusted R-squared 0.941512 S.D. dependent

var 131.2252

S.E. of regression 31.73600 Akaike info

criterion 9.903792

Sum squared resid 10071.74 Schwarz

criterion 9.984610

Log likelihood -57.42275 Hannan-Quinn

criter. 9.873871

F-statistic 178.0715 Durbin-Watson

stat 1.172407

Prob(F-statistic) 0.000000

由上可得：建筑面积与建造成本的回归方程为：

Y=1845.475--64.18400X

（2）经济意义：建筑面积每增加1万平方米，建筑单位成本每平方米减少64.18400元。

（3）

①首先进行点预测，由Y=1845.475--64.18400X得，当x=4.5，y=1556.647

②再进行区间估计：

用Eviews分析：

由上表可知，

∑x2=∑（X i—X）2=δ2x(n—1)= 1.9894192 x (12—1)=43.5357 (X f—X)2=(4.5— 3.523333)2=0.95387843

当Xf=4.5时，将相关数据代入计算得到：

1556.647—2.228x31.73600x√1/12+43.5357/0.95387843≤

Yf≤1556.647+2.228x31.73600x√1/12+43.5357/0.95387843

即Yf的置信区间为（1556.647—478.1231, 1556.647+478.1231）

3.1

（1）

①对百户拥有家用汽车量计量经济模型，用Eviews分析结果如下：Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/23/15 Time: 20:59

Sample: 1 31

Included observations: 31

Variable Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

X2 5.996865 1.406058 4.265020 0.0002 X3 -0.524027 0.179280 -2.922950 0.0069 X4 -2.265680 0.518837 -4.366842 0.0002 C 246.8540 51.97500 4.749476 0.0001

R-squared 0.666062 Mean dependent

var 16.77355

Adjusted R-squared 0.628957 S.D. dependent

var 8.252535

S.E. of regression 5.026889 Akaike info

criterion 6.187394

Sum squared resid 682.2795 Schwarz

criterion 6.372424

Log likelihood -91.90460 Hannan-Quinn

criter. 6.247709

F-statistic 17.95108 Durbin-Watson

stat 1.147253 Prob(F-statistic) 0.000001

②得到模型得：

Y=246.8540+5.996865X2- 0.524027 X3-2.265680 X4

③对模型进行检验：

1）可决系数是0.666062，修正的可决系数为0.628957，说明模型对样本拟合较好

2）F检验，F=17.95108>F（3,27）=3.65，回归方程显著。

3）t检验，t统计量分别为4.749476，4.265020，-2.922950，-4.366842，均大于

t（27）=2.0518，所以这些系数都是显著的。

④依据：

1）可决系数越大，说明拟合程度越好

2）F的值与临界值比较，若大于临界值，则否定原假设，回归方程是显著的；若小于临界值，则接受原假设，回归方程不显著。

3）t的值与临界值比较，若大于临界值，则否定原假设，系数都是显著的；若小于临界值，则接受原假设，系数不显著。

（2）经济意义：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）用EViews分析得：

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/23/15 Time: 21:09

Sample: 1 31

Included observations: 31

Variable Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

X2 5.135670 1.010270 5.083465 0.0000 LNX3 -22.81005 6.771820 -3.368378 0.0023 LNX4 -230.8481 49.46791 -4.666624 0.0001 C 1148.758 228.2917 5.031974 0.0000

R-squared 0.691952 Mean dependent

var 16.77355

Adjusted R-squared 0.657725 S.D. dependent

var 8.252535

S.E. of regression 4.828088 Akaike info

criterion 6.106692

Sum squared resid 629.3818 Schwarz

criterion 6.291723 Log likelihood -90.65373 Hannan-Quinn 6.167008

criter.

F-statistic 20.21624 Durbin-Watson

stat 1.150090

Prob(F-statistic) 0.000000

模型方程为：

Y=5.135670 X2-22.81005 LNX3-230.8481 LNX4+1148.758

此分析得出的可决系数为0.691952>0.666062，拟合程度得到了提高，可这样改进。

3.2

（１）对出口货物总额计量经济模型，用Eviews分析结果如下：：

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/24/15 Time: 08:23

Sample: 1994 2011

Included observations: 18

Variable Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

X2 0.135474 0.012799 10.58454 0.0000 X3 18.85348 9.776181 1.928512 0.0729 C -18231.58 8638.216 -2.110573 0.0520

R-squared 0.985838 Mean dependent

var 6619.191

Adjusted R-squared 0.983950 S.D. dependent

var 5767.152

S.E. of regression 730.6306 Akaike info

criterion 16.17670

Sum squared resid 8007316. Schwarz

criterion 16.32510

Log likelihood -142.5903 Hannan-Quinn

criter. 16.19717

F-statistic 522.0976 Durbin-Watson

stat 1.173432

Prob(F-statistic) 0.000000

①由上可知，模型为：

Y = 0.135474X2 + 18.85348X3 - 18231.58

②对模型进行检验：

1）可决系数是0.985838，修正的可决系数为0.983950，说明模型对样本拟合较好

2）F检验，F=522.0976>F（2,15）=4.77，回归方程显著

3）t检验，t统计量分别为X2的系数对应t值为10.58454，大于t（15）=2.131，系数是显著的，X3的系数对应t值为1.928512，小于t（15）=2.131，说明此系数是不显著的。

（2）对于对数模型，用Eviews分析结果如下：

Dependent Variable: LNY

Method: Least Squares

Date: 12/24/15 Time: 08:47

Sample: 1994 2011

Included observations: 18

Variable Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

LNX2 1.564221 0.088988 17.57789 0.0000 LNX3 1.760695 0.682115 2.581229 0.0209 C -20.52048 5.432487 -3.777363 0.0018

R-squared 0.986295 Mean dependent

var 8.400112

Adjusted R-squared 0.984467 S.D. dependent

var 0.941530

S.E. of regression 0.117343 Akaike info

criterion -1.296424

Sum squared resid 0.206540 Schwarz

criterion -1.148029

Log likelihood 14.66782 Hannan-Quinn

criter. -1.275962

F-statistic 539.7364 Durbin-Watson

stat 0.686656

Prob(F-statistic) 0.000000

①由上可知，模型为：

LNY=-20.52048+1.564221 LNX2+1.760695 LNX3

②对模型进行检验：

1）可决系数是0.986295，修正的可决系数为0.984467，说明模型对样本拟合较好。

2）F检验，F=539.7364> F（2,15）=4.77，回归方程显著。

3）t检验，t统计量分别为-3.777363，17.57789，2.581229，均大于t（15）=2.131，所以这些系数都是显著的。

（3）

①（1）式中的经济意义：工业增加1亿元，出口货物总额增加0.135474亿元，人民币汇率增加1，出口货物总额增加18.85348亿元。

②（2）式中的经济意义：工业增加额每增加1%，出口货物总额增加1.564221%，人民币汇率每增加1%，出口货物总额增加1.760695%

3.3

（1）对家庭书刊消费对家庭月平均收入和户主受教育年数计量模型，由Eviews分析结果如下：

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/24/15 Time: 09:03

Sample: 1 18

Included observations: 18

Variable Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

X 0.086450 0.029363 2.944186 0.0101 T 52.37031 5.202167 10.06702 0.0000 C -50.01638 49.46026 -1.011244 0.3279

R-squared 0.951235 Mean dependent

var 755.1222

Adjusted R-squared 0.944732 S.D. dependent

var 258.7206

S.E. of regression 60.82273 Akaike info

criterion 11.20482

Sum squared resid 55491.07 Schwarz

criterion 11.35321

Log likelihood -97.84334 Hannan-Quinn

criter. 11.22528

F-statistic 146.2974 Durbin-Watson

stat 2.605783

Prob(F-statistic) 0.000000

①模型为：Y = 0.086450X + 52.37031T-50.01638

②对模型进行检验：

1）可决系数是0.951235，修正的可决系数为0.944732，说明模型对样本拟合较好。

2）F检验，F=539.7364> F（2,15）=4.77，回归方程显著。

3）t检验，t统计量分别为2.944186，10.06702，均大于t（15）=2.131，所以这些系数都是显著的。

③经济意义：家庭月平均收入增加1元，家庭书刊年消费支出增加0.086450元，户主受教育年数增加1年，家庭书刊年消费支出增加52.37031元。

（2）用Eviews分析：

①

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/24/15 Time: 09:18

Sample: 1 18

Included observations: 18

Variable Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

T 63.01676 4.548581 13.85416 0.0000 C -11.58171 58.02290 -0.199606 0.8443

R-squared 0.923054 Mean dependent

var 755.1222

Adjusted R-squared 0.918245 S.D. dependent

var 258.7206

S.E. of regression 73.97565 Akaike info

criterion 11.54979

Sum squared resid 87558.36 Schwarz

criterion 11.64872

Log likelihood -101.9481 Hannan-Quinn

criter. 11.56343

F-statistic 191.9377 Durbin-Watson

stat 2.134043 Prob(F-statistic) 0.000000

②

Dependent Variable: X

Method: Least Squares

Date: 12/24/15 Time: 09:34

Sample: 1 18

Included observations: 18

Variable Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

T 123.1516 31.84150 3.867644 0.0014 C 444.5888 406.1786 1.094565 0.2899

R-squared 0.483182 Mean dependent

var 1942.933

Adjusted R-squared 0.450881 S.D. dependent

var 698.8325

S.E. of regression 517.8529 Akaike info

criterion 15.44170

Sum squared resid 4290746. Schwarz

criterion 15.54063

Log likelihood -136.9753 Hannan-Quinn

criter. 15.45534

F-statistic 14.95867 Durbin-Watson

stat 1.052251 Prob(F-statistic) 0.001364

以上分别是y与T，X与T的一元回归

模型分别是：

Y = 63.01676T - 11.58171

X = 123.1516T + 444.5888

（3）对残差进行模型分析，用Eviews分析结果如下：Dependent Variable: E1

Method: Least Squares

Date: 12/24/15 Time: 09:39

Sample: 1 18

Included observations: 18

Variable Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

E2 0.086450 0.028431 3.040742 0.0078 C 3.96E-14 13.88083 2.85E-15 1.0000

R-squared 0.366239 Mean dependent

var 2.30E-14

Adjusted R-squared 0.326629 S.D. dependent

var 71.76693

S.E. of regression 58.89136 Akaike info

criterion 11.09370

Sum squared resid 55491.07 Schwarz

criterion 11.19264

Log likelihood -97.84334 Hannan-Quinn

criter. 11.10735

F-statistic 9.246111 Durbin-Watson

stat 2.605783

Prob(F-statistic) 0.007788

模型为：

E1 = 0.086450E2 + 3.96e-14

参数：斜率系数α为0.086450，截距为3.96e-14

（3）由上可知，β2与α2的系数是一样的。回归系数与被解释变量的残差系数是一样的，它们的变化规律是一致的。

3.6

（1）预期的符号是X1，X2,X3,X4,X5的符号为正，X6的符号为负（2）根据Eviews分析得到数据如下：

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/24/15 Time: 10:13

Sample: 1994 2011

Included observations: 18

Variable Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

X2 0.001382 0.001102 1.254330 0.2336 X3 0.001942 0.003960 0.490501 0.6326 X4 -3.579090 3.559949 -1.005377 0.3346 X5 0.004791 0.005034 0.951671 0.3600 X6 0.045542 0.095552 0.476621 0.6422 C -13.77732 15.73366 -0.875659 0.3984

R-squared 0.994869 Mean dependent

var 12.76667

Adjusted R-squared 0.992731 S.D. dependent

var 9.746631 S.E. of regression 0.830963 Akaike info 2.728738

criterion

Sum squared resid 8.285993 Schwarz

criterion 3.025529

Log likelihood -18.55865 Hannan-Quinn

criter. 2.769662

F-statistic 465.3617 Durbin-Watson

stat 1.553294

Prob(F-statistic) 0.000000

①与预期不相符。

②评价：

1）可决系数为0.994869，数据相当大，可以认为拟合程度很好。

2）F检验，F=465.3617>F（5.12）=3,89，回归方程显著

3）T检验，X1，X2,X3,X4,X5，X6 系数对应的t值分别为：1.254330，0.490501，-1.005377，

0.951671，0.476621，均小于t（12）=2.179，所以所得系数都是不显著的。

（3）根据Eviews分析得到数据如下：

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/24/15 Time: 10:20

Sample: 1994 2011

Included observations: 18

Variable Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

X5 0.001032 2.20E-05 46.79946 0.0000 X6 -0.054965 0.031184 -1.762581 0.0983 C 4.205481 3.335602 1.260786 0.2266

R-squared 0.993601 Mean dependent

var 12.76667

Adjusted R-squared 0.992748 S.D. dependent

var 9.746631

S.E. of regression 0.830018 Akaike info

criterion 2.616274

Sum squared resid 10.33396 Schwarz

criterion 2.764669

Log likelihood -20.54646 Hannan-Quinn

criter. 2.636736

F-statistic 1164.567 Durbin-Watson

stat 1.341880 Prob(F-statistic) 0.000000

①得到模型的方程为：

Y=0.001032 X5-0.054965 X6+4.205481

②评价：

1）可决系数为0.993601，数据相当大，可以认为拟合程度很好。

2）F检验，F=1164.567>F（5.12）=3,89，回归方程显著

3）T检验，X5 系数对应的t值为46.79946，大于t（12）=2.179，所以系数是显著的，即人均GDP对年底存款余额有显著影响。 X6 系数对应的t值为-1.762581，小于t （12）=2.179，所以系数是不显著的。

4.3

（1）根据Eviews分析得到数据如下：

Dependent Variable: LNY

Method: Least Squares

Date: 12/24/15 Time: 10:39

Sample: 1985 2011

Included observations: 27

Variable Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

LNGDP 1.338533 0.088610 15.10582 0.0000 LNCPI -0.421791 0.233295 -1.807975 0.0832

C -3.111486 0.463010 -6.720126 0.0000

R-squared 0.988051 Mean dependent

var 9.484710

Adjusted R-squared 0.987055 S.D. dependent

var 1.425517

S.E. of regression 0.162189 Akaike info

criterion -0.695670

Sum squared resid 0.631326 Schwarz

criterion -0.551689

Log likelihood 12.39155 Hannan-Quinn

criter. -0.652857

F-statistic 992.2582 Durbin-Watson

stat 0.522613

Prob(F-statistic) 0.000000

得到的模型方程为：

LNY=1.338533 LNGDP t-0.421791 LNCPI t-3.111486

（2）

①该模型的可决系数为0.988051，可决系数很高，F检验值为992.2582，

明显显著。但当α=0.05时，t（24）=2.064，LNCPI的系数不显著，可能存在多重共线性。

②得到相关系数矩阵如下：

LNGDP， LNCPI之间的相关系数很高，证实确实存在多重共线性。

（3）由Eviews得：

a）

Dependent Variable: LNY

Method: Least Squares

Date: 12/24/15 Time: 10:41

Sample: 1985 2011

Included observations: 27

Variable Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

LNGDP 1.185739 0.027822 42.61933 0.0000

C -3.750670 0.312255 -12.01156 0.0000

R-squared 0.986423 Mean dependent

var 9.484710

Adjusted R-squared 0.985880 S.D. dependent

var 1.425517

S.E. of regression 0.169389 Akaike info

criterion -0.642056

Sum squared resid 0.717312 Schwarz

criterion -0.546068

Log likelihood 10.66776 Hannan-Quinn

criter. -0.613514

F-statistic 1816.407 Durbin-Watson

stat 0.471111 Prob(F-statistic) 0.000000

b)

Dependent Variable: LNY

Method: Least Squares

Date: 12/24/15 Time: 10:55

Sample: 1985 2011

Included observations: 27

Variable Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

LNCPI 2.939295 0.222756 13.19511 0.0000

C -6.854535 1.242243 -5.517871 0.0000

R-squared 0.874442 Mean dependent

var 9.484710

Adjusted R-squared 0.869419 S.D. dependent

var 1.425517

S.E. of regression 0.515124 Akaike info

criterion 1.582368

Sum squared resid 6.633810 Schwarz

criterion 1.678356

Log likelihood -19.36196 Hannan-Quinn

criter. 1.610910

F-statistic 174.1108 Durbin-Watson

stat 0.137042 Prob(F-statistic) 0.000000

c)

Dependent Variable: LNGDP

Method: Least Squares

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:

计量经济学题库及答案

计量经济学题库 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 ）。 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 ）。 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（ C ）。 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（ D ）。 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 ）。 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

计量经济学习题及答案汇总

《 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（ ）

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，

计量经济学习题与解答

第五章经典单方程计量经济学模型：专门问题 一、内容提要 本章主要讨论了经典单方程回归模型的几个专门题。 第一个专题是虚拟解释变量问题。虚拟变量将经济现象中的一些定性因素引入到可以进行定量分析的回归模型，拓展了回归模型的功能。本专题的重点是如何引入不同类型的虚拟变量来解决相关的定性因素影响的分析问题，主要介绍了引入虚拟变量的加法方式、乘法方式以及二者的组合方式。在引入虚拟变量时有两点需要注意，一是明确虚拟变量的对比基准，二是避免出现“虚拟变量陷阱”。 第二个专题是滞后变量问题。滞后变量包括滞后解释变量与滞后被解释变量，根据模型中所包含滞后变量的类别又可将模型划分为自回归分布滞后模型与分布滞后模型、自回归模型等三类。本专题重点阐述了产生滞后效应的原因、分布滞后模型估计时遇到的主要困难、分布滞后模型的修正估计方法以及自回归模型的估计方法。如对分布滞后模型可采用经验加权法、Ａlmon多项式法、Koyck方法来减少滞项的数目以使估计变得更为可行。而对自回归模型，则根据作为解释变量的滞后被解释变量与模型随机扰动项的相关性的不同，采用工具变量法或OLS法进行估计。由于滞后变量的引入，回归模型可将静态分析动态化，因此，可通过模型参数来分析解释变量对被解释变量影响的短期乘数和长期乘数。 第三个专题是模型设定偏误问题。主要讨论当放宽“模型的设定是正确的”这一基本假定后所产生的问题及如何解决这些问题。模型设定偏误的类型包括解释变量选取偏误与模型函数形式选取取偏误两种类型，前者又可分为漏选相关变量与多选无关变量两种情况。在漏选相关变量的情况下，OLS估计量在小样本下有偏，在大样本下非一致；当多选了无关变量时，OLS估计量是无偏且一致的，但却是无效的；而当函数形式选取有问题时，OLS估计量的偏误是全方位的，不仅有偏、非一致、无效率，而且参数的经济含义也发生了改变。在模型设定的检验方面，检验是否含有无关变量，可用传统的t检验与F检验进行；检验是否遗漏了相关变量或函数模型选取有错误，则通常用一般性设定偏误检验（RESET检验）进行。本专题最后介绍了一个关于选取线性模型还是双对数线性模型的一个实用方法。 第四个专题是关于建模一般方法论的问题。重点讨论了传统建模理论的缺陷以及为避免这种缺陷而由Hendry提出的“从一般到简单”的建模理论。传统建模方法对变量选取的

计量经济学习题及全部答案

《计量经济学》习题(一) 一、判断正误 1．在研究经济变量之间的非确定性关系时，回归分析是唯一可用的分析方法。（） 2．最小二乘法进行参数估计的基本原理是使残差平方和最小。（） 3．无论回归模型中包括多少个解释变量，总离差平方和的自由度总为（n-1）。（） 4．当我们说估计的回归系数在统计上是显着的，意思是说它显着地异于0。（） 5．总离差平方和（TSS）可分解为残差平方和（ESS）与回归平方和（RSS）之和，其中残差平方和（ESS）表示总离差平方和中可由样本回归直线解释的部分。（） 6．多元线性回归模型的F检验和t检验是一致的。（） 7．当存在严重的多重共线性时，普通最小二乘估计往往会低估参数估计量的方差。（） 8．如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化，则线性回归模型存在随机误差项的 自相关。（） 9．在存在异方差的情况下，会对回归模型的正确建立和统计推断带来严重后果。（） 10．.. DW检验只能检验一阶自相关。（） 二、单选题

1．样本回归函数（方程）的表达式为（ ）。 A ．i Y =01i i X u ββ++ B ．(/)i E Y X =01i X ββ+ C ．i Y =01??i i X e ββ++ D ．?i Y =01??i X ββ+ 2．下图中“｛”所指的距离是（ ）。 A ．随机干扰项 B ．残差 C ．i Y 的离差 D ．?i Y 的离差 3．在总体回归方程(/)E Y X =01X ββ+中，1β表示（ ）。 A ．当X 增加一个单位时，Y 增加1β个单位 B ．当X 增加一个单位时，Y 平均增加1β个单位 C ．当Y 增加一个单位时，X 增加1β个单位 D ．当Y 增加一个单位时，X 平均增加1β个单位 4．可决系数2R 是指（ ）。 A ．剩余平方和占总离差平方和的比重 B ．总离差平方和占回归平方和的比重 C ．回归平方和占总离差平方和的比重 D ．回归平方和占剩余平方和的比重 5．已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为2i e ∑=800，估

计量经济学课后习题答案

计量经济学练习题 第一章导论 一、单项选择题 ⒈计量经济研究中常用的数据主要有两类：一类是时间序列数据，另一类是【 B 】 A 总量数据 B 横截面数据 C平均数据 D 相对数据 ⒉横截面数据是指【A 】 A 同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据 B 同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据 C 同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据 D 同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据 ⒊下面属于截面数据的是【D 】 A 1991-2003年各年某地区20个乡镇的平均工业产值 B 1991-2003年各年某地区20个乡镇的各镇工业产值 C 某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 D 某年某地区20个乡镇各镇工业产值 ⒋同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为【B 】 A 横截面数据 B 时间序列数据 C 修匀数据D原始数据 ⒌回归分析中定义【 B 】 A 解释变量和被解释变量都是随机变量 B 解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量 C 解释变量和被解释变量都是非随机变量 D 解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 二、填空题 ⒈计量经济学是经济学的一个分支学科，是对经济问题进行定量实证研究的技术、方法和相关理论，可以理解为数学、统计学和_经济学_三者的结合。 ⒉现代计量经济学已经形成了包括单方程回归分析，联立方程组模型，时间序列分 析三大支柱。

⒊经典计量经济学的最基本方法是回归分析。 计量经济分析的基本步骤是：理论（或假说）陈述、建立计量经济模型、收集数据、计量经济模型参数的估计、检验和模型修正、预测和政策分析。 ⒋常用的三类样本数据是截面数据、时间序列数据和面板数据。 ⒌经济变量间的关系有不相关关系、相关关系、因果关系、相互影响关系和恒 等关系。 三、简答题 ⒈什么是计量经济学？它与统计学的关系是怎样的？ 计量经济学就是对经济规律进行数量实证研究，包括预测、检验等多方面的工作。计量经济学是一种定量分析，是以解释经济活动中客观存在的数量关系为内容的一门经济学学科。 计量经济学与统计学密切联系，如数据收集和处理、参数估计、计量分析方法设计，以及参数估计值、模型和预测结果可靠性和可信程度分析判断等。可以说，统计学的知识和方法不仅贯穿计量经济分析过程，而且现代统计学本身也与计量经济学有不少相似之处。例如，统计学也通过对经济数据的处理分析，得出经济问题的数字化特征和结论，也有对经济参数的估计和分析，也进行经济趋势的预测，并利用各种统计量对分析预测的结论进行判断和检验等，统计学的这些内容与计量经济学的内容都很相似。反过来，计量经济学也经常使用各种统计分析方法，筛选数据、选择变量和检验相关结论，统计分析是计量经济分析的重要内容和主要基础之一。 计量经济学与统计学的根本区别在于，计量经济学是问题导向和以经济模型为核心的，而统计学则是以经济数据为核心，且常常是数据导向的。典型的计量经济学分析从具体经济问题出发，先建立经济模型，参数估计、判断、调整和预测分析等都是以模型为基础和出发点；典型的统计学研究则并不一定需要从具体明确的问题出发，虽然也有一些目标，但可以是模糊不明确的。虽然统计学并不排斥经济理论和模型，有时也会利用它们，但统计学通常不一定需要特定的经济理论或模型作为基础和出发点，常常是通过对经济数据的统计处理直接得出结论，统计学侧重的工作是经济数据的采集、筛选和处理。 此外，计量经济学不仅是通过数据处理和分析获得经济问题的一些数字特征，而且是借助于经济思想和数学工具对经济问题作深刻剖析。经过计量经济分析实证检验的经济理论和模型，能够对分析、研究和预测更广泛的经济问题起重要作用。计量经济学从经济理论和经济模型出发进行计量经济分析的过程，也是对经济理论证实或证伪的过程。这些是以处理数

计量经济学例题

一、单项选择题 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 9．下面属于横截面数据的是（ D ）。 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 ）。 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 13．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 14．计量经济模型的基本应用领域有（ A ）。 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 18．表示x 和y 之间真实线性关系的是（ C ）。 A ．01???t t Y X ββ=+ B ．01()t t E Y X ββ=+ C ．01t t t Y X u ββ=++ D ．01t t Y X ββ=+ 19．参数β的估计量?β具备有效性是指（ B ）。 A ．?var ()=0β B ．?var ()β为最小 C ．?()0ββ－＝ D ．?()ββ－为最小 25．对回归模型i 01i i Y X u ββ+＝＋进行检验时，通常假定i u 服从（ C ）。 A ．2i N 0) σ（， B ． t(n-2) C ．2N 0)σ（， D ．t(n) 26．以Y 表示实际观测值，?Y 表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使（ D ）。 A ．i i ?Y Y 0∑（－）＝ B ．2i i ?Y Y 0∑（－）＝ C ．i i ?Y Y ∑（－）＝最小 D ．2 i i ?Y Y ∑（－）＝最小 27．设Y 表示实际观测值，?Y 表示OLS 估计回归值，则下列哪项成立（ D ）。 A ．?Y Y ＝ B ．?Y Y ＝ C ．?Y Y ＝ D ．?Y Y ＝

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。

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

计量经济学练习题答案完整

1、已知一模型的最小二乘的回归结果如下： i i ?Y =101.4-4.78X （45.2）（1.53） n=30 R 2=0.31 其中，Y ：政府债券价格（百美元），X ：利率（%）。 回答以下问题： （1）系数的符号是否正确，并说明理由；（2）为什么左边是i ?Y 而不是i Y ； （3）在此模型中是否漏了误差项i u ；（4）该模型参数的经济意义是什么。 答：（1）系数的符号是正确的，政府债券的价格与利率是负相关关系，利率的上升会引起政府债券价格的下降。 （2）i Y 代表的是样本值，而i ?Y 代表的是给定i X 的条件下i Y 的期望值，即?(/)i i i Y E Y X 。此模型是根据样本数据得出的回归结果，左边应当是i Y 的期望值，因此是i ?Y 而不是i Y 。 （3）没有遗漏，因为这是根据样本做出的回归结果，并不是理论模型。 （4）截距项101.4表示在X 取0时Y 的水平，本例中它没有实际意义；斜率项-4.78表明利率X 每上升一个百分点，引起政府债券价格Y 降低478美元。 2、有10户家庭的收入（X ，元）和消费（Y ，百元）数据如下表： 10户家庭的收入（X ）与消费（Y ）的资料 X 20 30 33 40 15 13 26 38 35 43 Y 7 9 8 11 5 4 8 10 9 10 若建立的消费Y 对收入X 的回归直线的Eviews 输出结果如下： Dependent Variable: Y

Variable Coefficient Std. Error X 0.202298 0.023273 C 2.172664 0.720217 R-squared 0.904259 S.D. dependent var 2.233582 Adjusted R-squared 0.892292 F-statistic 75.55898 Durbin-Watson stat 2.077648 Prob(F-statistic) 0.000024 （1）说明回归直线的代表性及解释能力。 （2）在95%的置信度下检验参数的显著性。（0.025(10) 2.2281t =，0.05(10) 1.8125t =，0.025(8) 2.3060t =，0.05(8) 1.8595t =） （3）在95%的置信度下，预测当X ＝45（百元）时，消费（Y ）的置信区间。（其中29.3x =，2()992.1x x -=∑） 答：（1）回归模型的R 2＝0.9042，表明在消费Y 的总变差中，由回归直线解释的部分占到90％以上，回归直线的代表性及解释能力较好。 （2）对于斜率项，11 ? 0.20238.6824?0.0233 ()b t s b ===>0.05(8) 1.8595t =，即表明斜率项 显著不为0，家庭收入对消费有显著影响。对于截距项， 00? 2.1727 3.0167?0.7202 ()b t s b ===>0.05(8) 1.8595t =， 即表明截距项也显著不为0，通过了显著性检验。 （3）Y f =2.17+0.2023×45＝11.2735 0.025(8) 1.8595 2.2336 4.823t ?=?= 95%置信区间为（11.2735-4.823，11.2735+4.823），即（6.4505，16.0965）。

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

计量经济学习题及答案

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

《计量经济学》第三版课后题答案

第一章绪论 参考重点： 计量经济学的一般建模过程 第一章课后题（1.4.5） 1.什么是计量经济学？计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？ 答：计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。 计量经济学方法揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。 4.建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？ 答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤如下：(1)设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；(2)收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性；(3)估计模型参数；(4)检验模型，包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。 5.模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？ 答：模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质；在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。 第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型参考重点： 1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别？ 2.总体随机项与样本随机项的区别与联系？

计量经济学部分习题答案解析

第三章 一元线性回归模型 P56. 3.3 从某公司分布在11个地区的销售点的销售量()Y 和销售价格()X 观测值得出以下结果： 519.8X = 217.82Y = 23134543i X =∑ 1296836i i X Y =∑ 2539512i Y =∑ （1）、估计截距0β和斜率系数1β及其标准误，并进行t 检验； （2）、销售的总离差平方和中，样本回归直线未解释的比例是多少？ （3）、对0β和1β分别建立95%的置信区间。 解：（1）、设01i i Y X ββ=+，根据OLS 估计量有： μ()() () 1 1 1 11 1 2 2 2 22211 112 =129683611519.8217.820.32313454311519.8 N N N N N i i i i i i i i i i i i i N N N N i i i i i i i i N Y X Y X N Y X N X NY Y X N X Y N X N X X N X N X X β=========---= = ??--- ? ?? -??==-?∑∑∑∑∑∑∑∑∑ μμ01 217.820.32519.851.48Y X ββ=-=-?= 残差平方和： $ ( )μ( ) μμμ() μμμμ() μμμμ2 2 2 1 12 2 222 201111111 22222222010101011111111=225395121N N i i i i i N N N N N N i i i i i i i i i i i i N N N N N i i i i i i i i i i i u RSS TSS ESS Y Y Y Y Y Y Y Y Y X N N Y X X Y N X X ββββββββββ===============-=---????--+=-+ ? ???????=-++=-++ ??? =-∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑()22151.480.32313454320.3251.4811519.8997.20224 ?+?+????=另解：对$( )μ( )2 2 2 11 N N i i i i i u RSS TSS ESS Y Y Y Y ====-=---∑∑∑，根据OLS 估计μμ01Y X ββ=-知μμ01 +Y X ββ=，因此有

计量经济学习题与解答4.

第三章、经典单方程计量经济学模型：多元线性回归模型 一、内容提要 本章将一元回归模型拓展到了多元回归模型，其基本的建模思想与建模方法与一元的情形相同。主要内容仍然包括模型的基本假定、模型的估计、模型的检验以及模型在预测方面的应用等方面。只不过为了多元建模的需要，在基本假设方面以及检验方面有所扩充。 本章仍重点介绍了多元线性回归模型的基本假设、估计方法以及检验程序。与一元回归分析相比，多元回归分析的基本假设中引入了多个解释变量间不存在（完全）多重共线性这一假设；在检验部分，一方面引入了修正的可决系数，另一方面引入了对多个解释变量是否对被解释变量有显著线性影响关系的联合性F检验，并讨论了F检验与拟合优度检验的内在联系。 本章的另一个重点是将线性回归模型拓展到非线性回归模型，主要学习非线性模型如何转化为线性回归模型的常见类型与方法。这里需要注意各回归参数的具体经济含义。 本章第三个学习重点是关于模型的约束性检验问题，包括参数的线性约束与非线性约束检验。参数的线性约束检验包括对参数线性约束的检验、对模型增加或减少解释变量的检验以及参数的稳定性检验三方面的内容，其中参数稳定性检验又包括邹氏参数稳定性检验与邹氏预测检验两种类型的检验。检验都是以F检验为主要检验工具，以受约束模型与无约束模型是否有显著差异为检验基点。参数的非线性约束检验主要包括最大似然比检验、沃尔德检验与拉格朗日乘数检验。它们仍以估计无约束模型与受约束模型为基础，但以最大似然 χ分布为检验统计原理进行估计，且都适用于大样本情形，都以约束条件个数为自由度的2 量的分布特征。非线性约束检验中的拉格朗日乘数检验在后面的章节中多次使用。 二、典型例题分析 例1．某地区通过一个样本容量为722的调查数据得到劳动力受教育的一个回归方程为36 .0 . + = - 10+ 094 medu fedu .0 sibs edu210 131 .0 R2=0.214 式中，edu为劳动力受教育年数，sibs为该劳动力家庭中兄弟姐妹的个数，medu与fedu分别为母亲与父亲受到教育的年数。问

计量经济学例题

计量经济学例题The final revision was on November 23, 2020

一、单项选择题 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 9．下面属于横截面数据的是（ D ）。 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 ）。 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 13．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 14．计量经济模型的基本应用领域有（ A ）。 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 18．表示x 和y 之间真实线性关系的是（ C ）。 A ．01???t t Y X ββ=+ B ．01()t t E Y X ββ=+ C ．01t t t Y X u ββ=++ D ．01t t Y X ββ=+ 19．参数β的估计量?β 具备有效性是指（ B ）。 A ．?var ()=0β B ．?var ()β为最小 C ．?()0ββ－＝ D ．?()β β－为最小 25．对回归模型i 01i i Y X u ββ+＝＋进行检验时，通常假定i u 服从（ C ）。 A ．2i N 0) σ（， B ． t(n-2) C ．2N 0)σ（， D ．t(n) 26．以Y 表示实际观测值，?Y 表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使