计量经济学第八章答案(第二版,庞皓,科学出版社)
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计量经济学第二版庞皓科学出版
社第八章答案
8.1 Sen 和Srivastava （1971）在研究贫富国之间期望寿命的差异时，利用101个国家的数据，建立了如下的回归模型：
2.409.39ln
3.36((ln 7))i i i i Y X D X =-+--
(4.37) (0.857) (2.42) R 2=0.752
其中：X 是以美元计的人均收入；Y 是以年计的期望寿命；
Sen 和Srivastava 认为人均收入的临界值为1097美元（ln10977=），若人均收入超过1097美元，则被认定为富国；若人均收入低于1097美元，被认定为贫穷国。 括号内的数值为对应参数估计值的t-值。
1）解释这些计算结果。
2）回归方程中引入()ln 7i i D X -的原因是什么？如何解释这个回归解释变量？ 3）如何对贫穷国进行回归？又如何对富国进行回归？ 4）从这个回归结果中可得到的一般结论是什么？ 练习题8.1参考解答： 1. 结果解释
依据给定的估计检验结果数据，对数人均收入对期望寿命在统计上并没有显著影响，截距和变量()ln 7i i D X -在统计上对期望寿命有显著影响；同时，
()()2.40 3.3679.39 3.36ln ((ln 7)) 1 2.409.39ln 0 i i i i i i i X D X D Y X D ?-+?+---==?
-+=?
富国时
穷国时 表明贫富国之间的期望寿命存在差异。
2. 回归方程中引入()ln 7i i D X -的原因是从截距和斜率两个方面考证收入因素对期望寿命的影响。这个回归解释变量可解释为对期望寿命的影响存在截距差异和斜率差异的共同因
2
素。
3. 对穷国进行回归时，回归模型为12ln 1097i i i i i i Y X Y X αα=+≤，其中，为美元时的寿命； 对富国进行回归时，回归模型为12ln 1097i i i i i i Y X Y X ββ=+>，其中，为美元时的寿命；
4. 一般的结论为富国的期望寿命药高于穷国的期望寿命，并且随着收入的增加，在平均意义上，富国的期望寿命的增加变化趋势优于穷国，贫富国之间的期望寿命的确存在显著差异。
8.2个人所得税起征点调整对居民消费支出会产生重要的影响。为研究个人所得税起征
点调整对城镇居民个人消费支出行为的效应，收集相关的数据如表8.4和表8.5所示。
表8.4 个人所得税起征点调整情况
表8.5 城镇居民收入与消费的有关数据
若模型设定为：
Consume t =C t +α1Income t +α2Consume t-1+α3Employment t +α4Burden t +α5d 1t +α6d 2t +α7d 3t +α8d 4t +εt 其中Consume t 表示t 期城镇居民家庭人均消费支出，Income t 表示t 期城镇居民家庭人均可支配收入,Employment t 表示t 期城镇居民家庭平均每户就业人口, Burden t 表示t 期城镇居民家庭平均每一就业者负担人数，d it (i=1,2,3,4)相应的虚拟变量。
1）构造用于描述个人所得税调整的虚拟变量，并简要说明其理由；
2）用散点图描述两两变量之间的关系，并给出你对模型设定的结论； 3）依据测算，选择你认为更能描述客观实际的模型，并简要说明其理由；
4）根据分析结果，你对提高个人所得税起征点影响居民消费的有效性能得出什么结论? 练习题8.2参考解答：
录入如下数据
分别作如下回归：Array
Dependent Variable: CONSUME
Method: Least Squares
Date: 08/24/09 Time: 13:14
Sample (adjusted): 1986 2008
Included observations: 23 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 744.7966 378.0662 1. 0.0676
CONSUME(-1) 0. 0. 1. 0.1162
INCOME 0. 0. 17.98729 0.0000 LOG(EMPLOYMENT) -762.9720 478.5280 -1. 0.1317
D1 37.43460 50.23445 0. 0.4677
D2 221.0765 38.30840 5. 0.0000
D3 -122.0493 73.81439 -1. 0.1190
D4 -178.8688 65.87071 -2. 0.0160
R-squared 0. Mean dependent var 4428.906
Adjusted R-squared 0. S.D. dependent var 3060.917
S.E. of regression 43.70477 Akaike info criterion 10.66100
4
Sum squared resid 28651.61 Schwarz criterion 11.05595 Log likelihood -114.6015 F-statistic 15413.79 Durbin-Watson stat 2. Prob(F-statistic) 0.
Dependent Variable: CONSUME
Method: Least Squares
Date: 08/24/09 Time: 13:14
Sample (adjusted): 1986 2008
Included observations: 23 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 871.9310 332.6627 2. 0.0185
CONSUME(-1) 0. 0. 1. 0.1152 INCOME 0. 0. 18.28676 0.0000 LOG(EMPLOYMENT) -889.4616 441.1508 -2. 0.0609 D2 226.0361 37.19791 6. 0.0000
D3 -110.8884 71.26752 -1. 0.1393
D4 -171.6924 64.25105 -2. 0.0167
R-squared 0. Mean dependent var 4428.906 Adjusted R-squared 0. S.D. dependent var 3060.917 S.E. of regression 43.09316 Akaike info criterion 10.61040 Sum squared resid 29712.33 Schwarz criterion 10.95598 Log likelihood -115.0196 F-statistic 18496.74 Durbin-Watson stat 2. Prob(F-statistic) 0.
Dependent Variable: CONSUME
Method: Least Squares
Date: 08/24/09 Time: 13:15
Sample (adjusted): 1986 2008
Included observations: 23 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 1204.936 265.1054 4. 0.0003
CONSUME(-1) 0. 0. 1. 0.0689 INCOME 0. 0. 20.40320 0.0000 LOG(EMPLOYMENT) -1325.942 354.4143 -3. 0.0016 D2 251.3675 34.81573 7. 0.0000
D4 -141.7710 63.81647 -2. 0.0402
R-squared 0. Mean dependent var 4428.906 Adjusted R-squared 0. S.D. dependent var 3060.917 S.E. of regression 44.85802 Akaike info criterion 10.66434 Sum squared resid 34208.12 Schwarz criterion 10.96056 Log likelihood -116.6399 F-statistic 20483.46 Durbin-Watson stat 2. Prob(F-statistic) 0.
6
Dependent Variable: CONSUME
Method: Least Squares Date: 08/24/09 Time: 13:16 Sample: 1985 2008 Included observations: 24
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic
Prob.
C 1460.937 233.2922 6. 0.0000 INCOME 0. 0. 71.51539 0.0000 LOG(EMPLOYMENT) -1651.937 314.1501 -5.
0.0000 D2 277.4048 33.62783 8. 0.0000 D4 -154.2742 66.05969 -2. 0.0306
R-squared 0. Mean dependent var 4272.418 Adjusted R-squared 0. S.D. dependent var 3090.239 S.E. of regression 46.92598 Akaike info criterion 10.71807 Sum squared resid 41838.91 Schwarz criterion 10.96350 Log likelihood -123.6169 F-statistic 24931.15
Durbin-Watson stat 2. Prob(F-statistic)
0.
8.3 在统计学教材中，采用了方差分析方法分析了不同班次对劳动效率的影响，其样本数据为
表8.6 不同班次的劳动效率
试采用虚拟解释变量回归的方法对上述数据进行方差分析。 练习题8.3参考解答：
考虑到班次有三个属性，故在有截距项的回归方程中只能引入两个虚拟变量，按加法形式引入，模型设定形式为：
121
32i i Y D D u βββ=+++ 110D ?=??早班
其他 210D ?=?
?中班其他
其中，i Y 为劳动效率。
在Eviews 中按下列格式录入数据：
obs Y D1 D2
1 34.00000 1. 0.
2 37.00000 1. 0.
3 35.00000 1. 0.
4 33.00000 1. 0.
5 33.00000 1. 0.
6 35.00000 1. 0.
7 36.00000 1. 0.
8 49.00000 0. 1.
9 47.00000 0. 1.
10 51.00000 0. 1.
11 48.00000 0. 1.
12 50.00000 0. 1.
13 51.00000 0. 1.
14 51.00000 0. 1.
15 39.00000 0. 0.
16 40.00000 0. 0.
17 42.00000 0. 0.
18 39.00000 0. 0.
19 41.00000 0. 0.
20 42.00000 0. 0.
21 40.00000 0. 0.
输入命令：ls y c d1 d2，则有如下结果
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/29/09 Time: 16:56
Sample: 1 21
Included observations: 21
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 40.42857 0. 72.80115 0.0000
D1 -5. 0. -7. 0.0000
D2 9. 0. 11.64171 0.0000
R-squared 0. Mean dependent var 41.57143 Adjusted R-squared 0. S.D. dependent var *6. S.E. of regression 1. Akaike info criterion 3. Sum squared resid *38.85714 Schwarz criterion 3. Log likelihood -36.25909 F-statistic *182.1176 Durbin-Watson stat 2. Prob(F-statistic) 0.
表中的*号部分表示在方差分析中需要用到的数据。
8
依据上述数据，有：
()26.423172211825.1427708TSS =?-=，
38.85714R S S = 825.1427708
38.857147
E S S T S S R S S =-
=-= 182.1176F = 于是方差分析的结果为
8.4 Joseph Cappelleri 基于1961-1966年的200只Aa 级和Baa 级债券的数据（截面数据和时间序列数据的合并数据），分别建立了LPM 和Logit 模型：
LPM 212334524i i i i i i Y X X X X u βββββ=+++++ Logit
2
122334455()1i i i i i i i p Li In X X X X u p βββββ==+++++-
其中：i Y =1 债券信用等级为Aa （穆迪信用等级）
i Y =1 债券信用等级为Baa （穆迪信用等级）
2X =债券的资本化率，作为杠杆的测度（100?=总资本的市值
长期债券的市值）
=3X 利润率（100?=总资产净值
税后收入）
=4X 利润率的标准差，测度利润率的变异性 =5X 总资产净值，测度规模
上述模型中2β和4β事先期望为负值，而3β和5β期望为正值（为什么）。 对于LPM ，Cappelleri 经过异方差和一阶自相关校正，得到以下结果：
i
Y ?=0.6860－0.017922i X +0.0486i X 3+0.0572i X 4+0.378×10－7×5i Se=(0.1775)(0.0024) (0.0486) (0.0178) (0.039×10－
8)
R 2=0.6933
对于Logit 模型，Cappelleri 在没有对异方差进行弥补的情形下用ML 得以下结果：
i i i i i
i X X X X p p In 56432
21092.09041.06248.03185.06622.1)1(-?+-+--=- 试解决下列问题：
1）为什么要事先期望2β和4β为负值？ 2）在LPM 中，当4β>0是否合理？ 3）对LPM 的估计结果应做什么样的解释？
4）已知%67.92
2=X ，%77.73=X ，%5933
.04=X ，34295=X （千元），债券晋升Aa 信用等级的概率有多大？ 练习题8.4参考解答
1）2β、4β分别是债券的资本化率和利润率的标准差的回归系数。债券的资本化率是长期债券的市值和总资本的市值的比率，若总资本的市值不变，长期债券的市值越高，即债券的资本化率越高，债券风险越高，则债券的信用等级越低，故2β应为负值。同样，利润率的标准差越大，表明债券的变异性越大，风险越高，则债券的信用等级越低，故4β应为负值。 2）如上所述，4
0β是不合理的。
3）经济解释：在其他条件不变的情况下，给定资本的债券化率一个水平值b ，资本的债券化率每上升1%，则债券的信用等级为Aa 的概率下降0.0358b%。在其他条件不变的情况下，债券的利润率每上升1%，则债券的信用等级为Aa 的概率上升0.0486%。 4) LPM
^
70.68600.01799.67%0.04867.77%0.05720.5933%0.378103429000.7014
i Y -=-?+?+?+??=Logit
6ln() 1.66220.31859.67%0.62487.77%0.90410.5933%0.92103429000-1.47971i i p
p -=--?-?-?+??=-
8.5 Greene 在分析讲授某门经济学课程采用新的教学方法效应时，搜集了如下表所示的 数据，
表8.7 采用新的教学方法讲授某门经济学课程的数据
其中，Grade是学生在接受新教学方法（PSI，
1
PSI
?
=?
?
接受新教学方法
没有采用新方法
）后学习成绩是
否有所提高的虚拟变量，
1
GRADE
?
=?
?
有所提高
没有提高
，其他变量分别为平均级点GPA，非期
末考试成绩分数TUCE。
试用Logit模型对此进行估计，并分析相应的边际效应。
练习题8.5参考解答：
在Eviews中按照给定数据进行录入，点击Quick，录入grade c gpa tuce psi，点击method，在下拉菜单中，选择binary：并选择logit，
则有：
Dependent Variable: GRADE
Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing)
Date: 06/29/05 Time: 17:44
Sample: 1 32
Included observations: 32
Convergence achieved after 5 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
C -13.02135 4. -2. 0.0083
GPA 2. 1. 2. 0.0252
TUCE 0. 0. 0. 0.5014
PSI 2. 1. 2. 0.0255
Mean dependent var 0. S.D. dependent var 0.
S.E. of regression 0. Akaike info criterion 1.
Sum squared resid 4. Schwarz criterion 1.
Log likelihood -12.88963 Hannan-Quinn criter. 1.
10
Restr. log likelihood -20.59173 Avg. log likelihood -0.
LR statistic (3 df) 15.40419 McFadden R-squared
0. Probability(LR stat) 0. Obs with Dep=0 21 Total obs 32 Obs with Dep=1
11
边际效应等于
()
2.8260.5340.1890.0950.0182.3790.499f ???? ? ?
=?= ? ?
? ?????X ββ
其中，
()
()()
13.02135 2.82613.11720.095221.9375 2.37870.4375
2
2
13.02135 2.82613.11720.095221.9375 2.37870.437511e e f e
e -+?+?+?-+?+?+?=
=
++X β
X β
X β
()
2
0.3387
0.1889887460.189
10.3387=
=≈+
GPA TUCE PSI Mean
3. 21.93750 0. Median 3. 22.50000 0. Maximum
4. 29.00000 1. Minimum 2. 12.00000 0. Std. Dev. 0. 3. 0. Skewness 0. -0. 0. Kurtosis 2. 3. 1. Jarque-Bera 0. 1.
5. Probability 0. 0. 0. Sum
99.75000 702.0000 14.00000 Sum Sq. Dev. 6. 471.8750 7. Observations 32 32 32
8.6 依据下列大型超市的调查数据，分析股份制因素是否对销售规模产生影响。
表8.8 某大型超市的调查数据
12
练习题8.6参考解答：
依题意可按加法类型引入虚拟变量：其中，1 1 0 d ?=??
股份制
非股份制。键入命令 LS Y C D1，，估
计的回归结果如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares Date: 02/22/10 Time: 13:54 Sample: 1 49 Included observations: 49
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic
Prob. C 1518.696 122.5373 12.39374 0.0000 D1 568.2274 168.2208 3. 0.0015 R-squared 0. Mean dependent var 1820.204 Adjusted R-squared 0. S.D. dependent var 648.2687 S.E. of regression 587.6681 Akaike info criterion 15.63016 Sum squared resid Schwarz criterion 15.70738 Log likelihood -380.9390 F-statistic 11.40999
Durbin-Watson stat 1. Prob(F-statistic)
0. 回归方程：^
i 1Y =1518.696568.2274D + （122．5373）（168.2208） t =（12.39374） （3.）
2
R =0. F=11.40999 DW1.96144
11(0)1518.696
(1)1518.696568.22742086.9234
E Y D E Y D ====+=
可以看出，非股份制超市的销售规模平均为1518.696，而股份制超市的销售规模平均为2086.9234，表明股份制因素对销售规模起到一定的影响。
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 C.统计 D.测量
《计量经济学》第四章精选题及答案
第四章：多重共线性 二、简答题 1、导致多重共线性的原因有哪些？ 2、多重共线性为什么会使得模型的预测功能失效？ 3、如何利用辅回归模型来检验多重共线性？ 4、判断以下说法正确、错误，还是不确定？并简要陈述你的理由。 (1)尽管存在完全的多重共线性，OLS 估计量还是最优线性无偏估计量（BLUE ）。 (2)在高度多重共线性的情况下，要评价一个或者多个偏回归系数的个别显著性是不可能的。 (3)如果某一辅回归显示出较高的2 i R 值，则必然会存在高度的多重共线性。 (4)变量之间的相关系数较高是存在多重共线性的充分必要条件。 (5)如果回归的目的仅仅是为了预测，则变量之间存在多重共线性是无害的。 12233i i i Y X X βββ=++ 来对以上数据进行拟合回归。 (1) 我们能得到这3个估计量吗？并说明理由。 (2) 如果不能，那么我们能否估计得到这些参数的线性组合？可以的话，写出必要的计 算过程。 6、考虑以下模型： 23 1234i i i i i Y X X X ββββμ=++++ 由于2X 和3 X 是X 的函数，那么它们之间存在多重共线性。这种说法对吗？为什么？ 7、在涉及时间序列数据的回归分析中，如果回归模型不仅含有解释变量的当前值，同时还含有它们的滞后值，我们把这类模型称为分布滞后模型（distributed-lag model ）。我们考虑以下模型： 12313233i t t t t t Y X X X X βββββμ---=+++++ 其中Y ——消费，X ——收入，t ——时间。该模型表示当期的消费是其现期的收入及其滞后三期的收入的线性函数。 （1） 在这一类模型中是否会存在多重共线性？为什么？ （2） 如果存在多重共线性的话，应该如何解决这个问题？ 8、设想在模型 12233i i i i Y X X βββμ=+++ 中，2X 和3X 之间的相关系数23r 为零。如果我们做如下的回归：
伍德里奇计量经济学第四章
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计量经济学题库(超完整版)及答案【强力修正版】
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（）。 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（）。 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（）。 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．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（）。 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 C．正相关关系和负相关关系D．简单相关关系和复杂相关关系 16．相关关系是指（）。 A．变量间的非独立关系B．变量间的因果关系C．变量间的函数关系 D．变量间不确定性的依存关系17．进行相关分析时的两个变量（）。
计量经济学答案(第八章)
案例 通过构建虚拟变量，建立了分段线性回归模型，结果如下： Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -697.0977 944.8734 -0.737768 0.4673 GNI 0.132616 0.030143 4.399560 0.0002 (GNI-70142.5)*D1 -0.185777 0.111182 -1.670927 0.1067 (GNI-98000)*D2 0.230666 0.110988 2.078301 0.0477 (GNI-184088.6)*D3 -0.273652 0.075943 -3.603403 0.0013 (GNI-251483.2)*D4 0.458678 0.082565 5.555380 0.0000 R-squared 0.965855 Mean dependent var 10428.57 Adjusted R-squared 0.957976 S.D. dependent var 13612.43 S.E. of regression 2790.516 Akaike info criterion 18.89167 Sum squared resid 2.02E+08 Schwarz criterion 19.20911 Log likelihood -304.7126 F-statistic 122.5782 Durbin-Watson stat 2.989812 Prob(F-statistic) 0.000000 可决系数很大，拟合优度很高；F统计量的P值很小，模型显著性很强；T的P值很小，显著性很强，但第二个解释变量的p值较大，只能在0.10水平勉强通过。 8_3 (1)利用excel做方差分析，结果如下： 方差分析 差异源SS df MS F P-value F crit 组间 3.05E+08 1 3.05E+08 17.11138 9.91E-05 3.981896 组内 1.21E+09 68 17828696 总计 1.52E+09 69 F值较大，P值很小，城镇和农村这一因素对消费水平有显著影响。 (2) C -378.5949 50.52334 -7.493464 0.0000 X1 1.996761 0.259904 7.682677 0.0000 R-squared 0.997087 Mean dependent var 3441.571 Adjusted R-squared 0.996905 S.D. dependent var 3709.172 S.E. of regression 206.3361 Akaike info criterion 13.57871 Sum squared resid 1362387. Schwarz criterion 13.71202 Log likelihood -234.6274 F-statistic 5477.540 Durbin-Watson stat 0.270419 Prob(F-statistic) 0.000000
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
计量经济学答案
一、名词解释 1.时间序列数据的平稳性:如果随机时间序列均值和方差均是与时间t无关的常数，协方差只与时间间隔k有关，则称该随机时间序列是平稳的。 2.虚拟变量：是指人们构造的反应定性因素变化、只取0和1的人工变量，并且习惯上用符号D来表示。 3.异方差性：对于不同的样本点，随机误差项的方差不等于常数，则称模型出现了异方差性。 4.自相关性：如果随机误差项的各期值之间存在着相关关系，即协方差不等于0，则称模型存在着自相关性。 5随机变量的协整关系：如果同阶单整序列线性组合后单整阶数降低，则称变量之间存在着协整关系。 6.给定一个信息集，At，它至少包含（Xt，Yt），在“现在和过去可以影响未来，而未来不能影响过去”城里下，如果利用Xt的过去比不利用它时可以更好地预测Yt，称Xt为Yt的格兰杰原因，反之亦然。 7.随机变量的协整性： 8. 条件异方差ARCH模型：考虑m阶自回归模型AR（m） Yt=c+ρ1yt-1+ρ2yt-2+……+ρmyt-m+εt 其中εt为白噪声过程 随机误差项的平方（εt）2服从一个q阶自回归过程，即 （εt）2=α0＋α1（εt-1）2+α2（εt-2）2+……+αq（εt-p）2+ηt （1） 其中ηt服从白噪声过程。对模型的一个约束条件是（1）的特征方程 1-α1z-α2z2-……-αq Z q=0 的所有根均落在单位圆外，即要求模型参数满足 其中α1+α2+……αq＜1 此外，为保证εt2为正值，对模型的另一个约束条件为α0＞0，αi≥0，1≤i≤q。上述模型即为条件方差模型。 9.误差修正模型ECM: 对于yi的（1，1）阶自回归滞后模型： εi Y t=α+β0x t+β1x t-1+β2y t-1+ ⊿y =β0⊿x t+γecm t-1+εt 。(1) 其中，ecm t-1=y t-1-α0-α1x t-1 ，γ=β2-1，α0=（α+ t β0）/﹙1-β2﹚，α1=β1/（1-β2） 称式（1）为误差修正模型ECM 10.多重共线性:多元回归模型的解释变量之间存在较强的线性关系的性质 二、填空题 1.合理选择解释变量的关键：正确理解有关经济理论和把握所研究经济现象的行为规律。 2.计量经济模型的用途一般包括：结构分析、经济预测、政策评价、实证分析。 3.计量经济模型检验的内容一般包括：经济检验、统计检验、计量经济检验、预测性能检验。 4.对于不可直接线性化的非线性模型的处理方法： 对于可间接线性化的模型，可以通过Cobb-Douglas生产函数模型、Logistic模型变换成标准的线性模型；对于不可线性化的模型，可以通过Toylor技术展开法、非线性最小二乘法来求得参数估计值。
@计量经济学题(答案)
《计量经济学》要点 一、单项选择题 知识点： 第一章 若干定义、概念 时间序列数据定义 横截面数据定义 1.同一统计指标按时间顺序记录的数据称为( B )。 A、横截面数据 B、时间序列数据 C、修匀数据 D、原始数据 2.同一时间，不同单位相同指标组成的观测数据称为（ B ） A．原始数据B．横截面数据 C．时间序列数据D．修匀数据 变量定义（被解释变量、解释变量、内生变量、外生变量） 单方程中可以作为被解释变量的是（控制变量、内生变量、外生变量）； 3.在回归分析中，下列有关解释变量和被解释变量的说法正确的有（ C ） A、被解释变量和解释变量均为随机变量 B、被解释变量和解释变量均为非随机变量 C、被解释变量为随机变量，解释变量为非随机 变量 D、被解释变量为非随机变量，解释变量为随机 变量 什么是解释变量、被解释变量？ 从变量的因果关系上，模型中变量可分为解释变量（Explanatory variable）和被解释变量(Explained variable)。 在模型中，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，也常称为“应变量”(Dependent variable)、“回归子”（Regressand）等。 解释变量也常称为“自变量”(Independent variable)、“回归元”（Regressor）等，是说明应变量变动主要原因的变量。 因此，被解释变量只能由内生变量担任，不能由非内生变量担任。 4.单方程计量经济模型中可以作为被解释变量的是（ C ） A、控制变量 B、前定变量 C、内生变量 D、外生变量 5.单方程计量经济模型的被解释变量是（A ） A、内生变量 B、政策变量 C、控制变量 D、外生变量 6.在回归分析中，下列有关解释变量和被解释变量的说法正确的有（C） A、被解释变量和解释变量均为随机变量 B、被解释变量和解释变量均为非随机变量 C、被解释变量为随机变量，解释变量为非随机 变量 D、被解释变量为非随机变量，解释变量为随机 变量 双对数模型中参数的含义； 7.双对数模型 01 ln ln ln Y X ββμ =++中，参数1 β的含义是（D ） A .X的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化 B.Y关于X的边际变化 C.X的绝对量发生一定变动时，引起因变量Y 的相对变化率 D.Y关于X的弹性 8.双对数模型μ β β+ + =X Y ln ln ln 1 中，参数1 β的含义是（ C ） A. Y关于X的增长率 B .Y关于X的发展速度 C. Y关于X的弹性 D. Y关于X 的边际变化 计量经济学研究方法一般步骤 四步12点 9.计量经济学的研究方法一般分为以下四个步骤（ B ） A．确定科学的理论依据、模型设定、模型修定、模型应用 B．模型设定、估计参数、模型检验、模型应用C．搜集数据、模型设定、估计参数、预测检验D．模型设定、检验、结构分析、模型应用 对计量经济模型应当进行哪些方面的检验？ 经济意义检验：检验模型估计结果，尤其是参数
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
计量经济学题库及答案
四、简答题（每小题5分） 1．简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。2．计量经济模型有哪些应用？ 3．简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。 4．对计量经济模型的检验应从几个方面入手？ 5．计量经济学应用的数据是怎样进行分类的？ 6．在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？ 7．古典线性回归模型的基本假定是什么？ 8．总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。 9．试述回归分析与相关分析的联系和区别。 10．在满足古典假定条件下，一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质？ 11．简述BLUE 的含义。 12．对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F 检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0的t 检验？ 13.给定二元回归模型：，请叙述模型的古典假定。 14.在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？ 15.修正的决定系数2R 及其作用。 16.常见的非线性回归模型有几种情况？ 17.观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。 ①t t t u x b b y ++=310 ②t t t u x b b y ++=log 10 ③ t t t u x b b y ++=log log 10 ④t t t u x b b y +=)/(10 18. 观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。 ①t t t u x b b y ++=log 10 ②t t t u x b b b y ++=)(210 ③ t t t u x b b y +=)/(10 ④t b t t u x b y +-+=)1(110 19.什么是异方差性？试举例说明经济现象中的异方差性。 20.产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS 估计有何影响。 21.检验异方差性的方法有哪些？ 22.异方差性的解决方法有哪些？ 23.什么是加权最小二乘法？它的基本思想是什么？ 24.样本分段法（即戈德菲尔特——匡特检验）检验异方差性的基本原理及其使用条件。 25．简述DW 检验的局限性。 26．序列相关性的后果。 27．简述序列相关性的几种检验方法。
伍德里奇---计量经济学第8章部分计算机习题详解(STATA)
班级：金融学×××班姓名：××学号：×××××××C8.1SLEEP75.RAW sleep=β0+β1totwork+β2educ+β3age+β4age2+β5yngkid+β6male+u 解：（ⅰ）写出一个模型，容许u的方差在男女之间有所不同。这个方差不应该取决于其他因素。 在sleep=β0+β1totwork+β2educ+β3age+β4age2+β5yngkid+β6male+u模型下，u方差要取决于性别，则可以写成：Var u︳totwork,educ,age,yngkid,male =Var u︳male =δ0+δ1male。所以，当方差在male=1时，即为男性时，结果为δ0+δ1；当为女性时，结果为δ0。 将sleep对totwork，educ，age，age2，yngkid和male进行回归，回归结果如下： （ⅱ）利用SLEEP75.RAW的数据估计异方差模型中的参数。u的估计方差对于男人和女人而言哪个更高？ 由截图可知：u2=189359.2?28849.63male+r
20546.36 (27296.36) 由于male 的系数为负，所以u 的估计方差对女性而言更大。 （ⅲ）u 的方差是否对男女而言有显著不同？ 因为male 的 t 统计量为?1.06，所以统计不显著，故u 的方差是否对男女而言并没有显著不同。 C8.2 HPRICE1.RAW price =β0+β1lotsize +β2sqrft +β3bdrms +u 解：（ⅰ）利用HPRICE 1.RAW 中的数据得到方程（8.17）的异方差—稳健的标准误。讨论其与通常的标准误之间是否存在任何重要差异。 ● 先进行一般回归，结果如下： ● 再进行稳健回归，结果如下： 由两个截图可得：price =?21.77+0.00207lotsize +0.123sqrft +13.85bdrms 29.48 0.00064 0.013 (9.01) 37.13 0.00122 0.018 [8.48] n = 88， R 2=0.672 比较稳健标准误和通常标准误，发现lotsize 的稳健标准误是通常下的2倍，使得 t 统计量相差较大。而sqrft 的稳健标准误也比通常的大，但相差不大，bdrms 的稳健标准误比通常的要小些。 （ⅱ）对方程（8.18）重复第（ⅰ）步操作。 n =706，R 2=0.0016
《计量经济学》习题(第四章)
第四章 习 题 一、单选题 1、如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计量＿＿＿＿ A ．无偏的，非有效的 B.有偏的，非有效的 C ．无偏的，有效的 D.有偏的，有效的 2、Goldfeld-Quandt 方法用于检验＿＿＿＿ A ．异方差性 B.自相关性 C ．随机解释变量 D.多重共线性 3、DW 检验方法用于检验＿＿＿＿ A ．异方差性 B.自相关性 C ．随机解释变量 D.多重共线性 4、在异方差性情况下，常用的估计方法是＿＿＿＿ A ．一阶差分法 B.广义差分法 C ．工具变量法 D.加权最小二乘法 5、在以下选项中，正确表达了序列自相关的是＿＿＿＿ j i u x Cov D j i x x Cov C j i u u Cov B j i u u Cov A j i j i j i j i ≠≠≠≠≠=≠≠,0),(.,0),(.,0),(.,0),(. 6、如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量＿＿＿＿ A ．无偏的，非有效的 B.有偏的，非有效的 C ．无偏的，有效的 D.有偏的，有效的 7、在自相关情况下，常用的估计方法＿＿＿＿ A ．普通最小二乘法 B.广义差分法 C ．工具变量法 D.加权最小二乘法 8、White 检验方法主要用于检验＿＿＿＿ A ．异方差性 B.自相关性 C ．随机解释变量 D.多重共线性 9、Glejser 检验方法主要用于检验＿＿＿＿ A ．异方差性 B.自相关性 C ．随机解释变量 D.多重共线性 10、简单相关系数矩阵方法主要用于检验＿＿＿＿ A ．异方差性 B.自相关性 C ．随机解释变量 D.多重共线性 11、所谓异方差是指＿＿＿＿ 22 22 )(.)(.)(.)(.σσσσ==≠≠i i i i x Var D u Var C x Var B u Var A
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
计量经济学(第四版)习题及参考答案详细版
计量经济学（第四版）习题参考答案 潘省初
第一章 绪论 1.1 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 1.2 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。 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。 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。 1.4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 2.1 略，参考教材。
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 N S S x = =45 =1.25 用α=0.05，N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684 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170.316至177.684厘米之间。 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？ 原假设 120:0=μH 备择假设 120:1≠μH 检验统计量 () 10/25X 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。 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？ 原假设 : 2500:0=μH 备择假设 : 2500:1≠μH ()100/1200.83?X X t μσ-= === 查表得 131.2)116(025.0=-t 因为t = 0.83 < 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。
计量经济学庞皓第二版第八章练习题及参考答案
第八章练习题及参考解答 8.1 Sen 和Srivastava （1971）在研究贫富国之间期望寿命的差异时，利用101个国家的数据，建立了如下的回归模型： 2.409.39ln 3.36((ln 7))i i i i Y X D X =-+-- (4.37) (0.857) (2.42) R 2=0.752 其中：X 是以美元计的人均收入；Y 是以年计的期望寿命； Sen 和Srivastava 认为人均收入的临界值为1097美元（ln10977=），若人均收入超过1097美元，则被认定为富国；若人均收入低于1097美元，被认定为贫穷国。 括号内的数值为对应参数估计值的t-值。 1）解释这些计算结果。 2）回归方程中引入()ln 7i i D X -的原因是什么？如何解释这个回归解释变量？ 3）如何对贫穷国进行回归？又如何对富国进行回归？ 4）从这个回归结果中可得到的一般结论是什么？ 练习题8.1参考解答： 1. 结果解释 依据给定的估计检验结果数据，对数人均收入对期望寿命在统计上并没有显著影响，截距和变量()ln 7i i D X -在统计上对期望寿命有显著影响；同时， ()()2.40 3.3679.39 3.36ln ((ln 7)) 1 2.409.39ln 0 i i i i i i i X D X D Y X D ?-+?+---==? -+=? 富国时 穷国时 表明贫富国之间的期望寿命存在差异。 2. 回归方程中引入()ln 7i i D X -的原因是从截距和斜率两个方面考证收入因素对期望寿命的影响。这个回归解释变量可解释为对期望寿命的影响存在截距差异和斜率差异的共同因素。 3. 对穷国进行回归时，回归模型为12ln 1097i i i i i i Y X Y X αα=+≤，其中，为美元时的寿命； 对富国进行回归时，回归模型为12ln 1097i i i i i i Y X Y X ββ=+>，其中，为美元时的寿命； 4. 一般的结论为富国的期望寿命药高于穷国的期望寿命，并且随着收入的增加，在平均意
计量经济学第二版第四章课后习题
第四章课后习题 4.1 解 1）存在22β?α?=且3 3β?γ?=。因为2X 和3X 之间的相关系数为零，即2X 和3X 相互之间不存在线性关系，两者是相互独立的，所以分别一元回归和二元回归两者的系数都不会发生变 化。 利用公式证明如下： 2）会。 3）如第一问解释，22β?α?=，3 3β?γ?=是成立的，所以存在)α?()β?(22V a r V a r =，)α?()β?(33 Var Var =。 4.2 解： 根据我对多重共线性的认识，我认为任何一种逐步回归都存在弊端。根据课本上对多重共线性的定义，不仅包括解释变量之间精确的线性关系，还包括解释变量之间近似的线性关
系。而逐步回归法是通过逐步筛选并剔除引起多重共线性的变量。所以在采用逐步回归法时，难免会出现一些不符合要求的变量被剔除的情况，此变量岁引起多重共线性，但其对被解释变量也有一定的影响，直接剔除就是忽略其的影响，使得回归结果不够精确。误差增大。 4.3解：将数据输入到Eviews中，可得如下图所示： 图1 注释：X2表示国内生产总值GDP，X3表示居民消费价格指数CPI。 利用软件，采用最小二乘法进行回归，结果如下图所示：
图2 建立回归模型如下： i t X X Y μβββ＋＋＋33221ln ln ln = 1）从回归结果中，可知此模型的参数1β=﹣3.06015，2β=1.656675，3β=﹣1.057054 2） 利用软件求出lnx2和lnx3的相关系数，可得 由上图可知lnx2，lnx3之间存在很强的线性相关性。证实存在多重共线性。 根据题目要求分别进行三次回归：
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