计量经济学实验答案--第二版(张晓峒)
计量经济学张晓峒第二版实验第5章异方差
2.已知我国29个省、直辖市、自治区1994年城镇居民人均生活费支出Y，可支配收入X的截面数据见下表（表略）。
(1)用等级相关系数和戈德菲尔徳- 夸特方法检验支出模型的扰动项是否存在
异方差性。支出模型是
Y i =β0 +β 1 X i +u i
(2)无论{u i}是否存在异方差性，用EViews练习加权最小二乘法估计模型，并
用模型进行预测。
解析：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/12/13 Time: 12:38
Sample: 1 29
Included observations: 29
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X 0.795570 0.018373 43.30193 0.0000
C 58.31791 49.04935 1.188964 0.2448
R-squared 0.985805 Mean dependent var 2111.931
Adjusted R-squared 0.985279 S.D. dependent var 555.5470
S.E. of regression 67.40436 Akaike info criterion 11.32577
Sum squared resid 122670.4 Schwarz criterion 11.42006
Log likelihood -162.2236 Hannan-Quinn criter. 11.35530
F-statistic 1875.057 Durbin-Watson stat 1.893970
Prob(F-statistic) 0.000000
1,500
2,000
2,500
3,000
3,500
4,000
1,000
2,0003,0004,0005,000
可支配收入
人均生活费支出
（1）略去中心9个样本观测值，将剩下的20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10.由前面的样本回归产生的残差平方和为12363.80，后面样本产生的残差平方和为62996.26.所以F=62996.26/12363.80=5.10，自由度n=10-2=8，查F 分布表得临界值为3.44，因为F=5.10>3.44，所以支出模型的随机误差项存在异方差性。 （2）
3.简述戈德菲尔徳 - 夸特(Goldfeld-Quandt)检验步骤。
该方法常用于检验递增型异方差，此种方法的前提是大样本容量。戈德菲尔徳 - 夸特检验的零假设为：
H 0:σ12 =σ22 =…=σT 2
备择假设为
H 1:σ
12 ≤σ22 ≤…≤σT 2
检验的步骤如下：
(1)将观测值按递增的误差方差排列，由于假定是递增型的异方差，所以可将解释变量X t 的值按升序排列。
(2)任意选择C 个中间观测值略去。检验表明，略去数目C 的大小，大约相当于样本观测值个数的1/4。剩下的T —C 个样本观测值平均分成两组，每组样本观测值的个数为(T —C)/2。
(3)计算两个回归，一个使用前(T —C)/2个观测值，另一个使用后(T —C)/2个观测值。并分别计算两个残差平方和，由前面的样本回归产生的残差平方和
为∑e t12 ,后面样本产生的残差平方和为∑e t22 ,则X 12 =∑e t12 ～X 2[(T —C)/2—k —1], X 22 =∑e t22 ～X 2[(T —C)/2—k —1],其中k 为计量模型中解释变量的个数。
(4)构造F 统计量。
F= = 则在H 0成立条件下，F ～F(v 1 ,v 2 ),其中v 1 =v 2 =(T —C)/2—k —1。如果模型中不存在异方差，则∑e t22与∑e t12 应大致相等，此时F 的值应接近于1；如果存在异方差性，F 的值应远远大于1。
(5)给定显著性水平α，查F 分布表可得临界值F α(v 1 ,v 2 ),若用样本计算的F ＞ F α ,则备择假设H 1成立，说明计量模型存在异方差性，否则模型不存在异方差。
4.简述怀特(White)检验步骤。
(1)用OLS 方法估计原回归模型，得到残差平方和u t 2 。
(2)构造辅助回归模型u t 2 =f(x t1 ,…,x tk ,x t12 ,…,x tk 2 ,x t1 ,x t2 ,…,x t(k-1)x tk ),
其中f(?)是含常数项的线性函数。用OLS 方法估计此模型得到R 2。
(3)给定显著性水平α，计算WT(g)=TR 2 ,与临界值X α2 进行比较以确定是否接受原假设，进而确定原回归模型是否存在异方差。
第6章 自相关 2.DW 统计量的取值范围是多少？
DW ≈2(1-ρ)
因为ρ的取值范围是[-1,1]，所以DW 统计量的取值范围是[0,4]。ρ与DW 值的对应关系见下表。
表1 ρ与DW 值的对应关系及意义
ρ DW u t 的表现 ρ=0 DW=2 u t 非自相关 ρ=1 DW=0 u t 完全正自相关 ρ=-1 DW=4 u t 完全负自相关 0＜ρ＜1 0＜DW ＜2 u t 有某种程度的正自相关 -1＜ρ＜0
2＜DW ＜4
u t 有某种程度的负自相关
3.已知某行业的年销售额(X t ,万元)以及该行业内某公司的年销售额(Y t ,万元)数据如下表（表略）。(1)以X t 为解释变量，Y t 为被解释变量，建立一元线性回归模型。(2)观察残差图。(3)计算DW 统计量的值。(4)用差分法和广义差分法建立模型，消除自相关。 解析：
X 22/[(T —C)/2—K —1] X 12/[(T —C)/2—K —1] ∑e t22
∑e t12
∧
∧
∧
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/13/13 Time: 12:55 Sample: 1975 1994 Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X 0.176283 0.001445 122.0170 0.0000 C
-1.454750
0.214146
-6.793261
0.0000
R-squared 0.998792 Mean dependent var 24.56900 Adjusted R-squared 0.998725 S.D. dependent var 2.410396 S.E. of regression 0.086056 Akaike info criterion -1.972991 Sum squared resid 0.133302 Schwarz criterion -1.873418 Log likelihood 21.72991 Hannan-Quinn criter. -1.953553 F-statistic 14888.14 Durbin-Watson stat 0.734726
Prob(F-statistic) 0.000000
(1)Y = 0.176282811457*X - 1.4547500414 (2)残差图如下：
-.20
-.15-.10-.05.00.05.10.15
.201976197819801982198419861988199019921994RESID
（3） 已知DW=0.73，若给定α=0.05，查DW 检验临界值表， 得DW 检验临界值d L = 1.20，d U =1.41。因为DW=0.73<1.20，依据判别规则，认为误差项u t 存在严重的正自相关。 （4）
4.中国储蓄存款总额(Y ,亿元)与GDP(亿元)数据如下表（表略）。(1)以GDP 为解释变量，Y 为被解释变量建立一元线性回归模型。(2)观察残差图。(3)计算DW 统计量的值。(4)用广义差分法建立模型，消除自相关。
解析：
Dependent Variable: Y2
Method: Least Squares
Date: 06/18/16 Time: 14:00
Sample: 1962 2001
Included observations: 40 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X 583.0351 261.1768 2.232339 0.0316
C2 0.959769 0.102018 9.407847 0.0000
R-squared 0.699623 Mean dependent var 10765.23 Adjusted R-squared 0.691718 S.D. dependent var 20154.12 S.E. of regression 1410.766 Akaike info criterion 19.19099 Sum squared resid 75629854 Schwarz criterion 19.27373 Log likelihood -345.8072 F-statistic 19.22132 Durbin-Watson stat 1.518556 Prob(F-statistic) 0.178439
-12,000
-8,000
-4,000
4,000
8,000
12,000
20,000
40,000
60,000
80,000
100,000
X R E S I D
(1) Y = 0.697491871155*X - 3028.56286904 (2)
-12,000
-8,000
-4,000
4,000
8,000
12,000
1960
1965197019751980198519901995
2000RESID
(3) R 2=0.97, S.E.=3474.94, DW=0.18, T=36
已知DW=0.18，若给定α=0.05,查找DW 检验临界值表得DW 临界值d L =1.48, d U =1.54。因为 DW=0.18<1.48,依据判别规则，认为误差项u t 存在严重的正自相关。 (4)
F-statistic
327.3780 Prob. F(1,39) 0.0000 Obs*R-squared
37.52921 Prob. Chi-Square(1)
0.0000
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 11/13/13 Time: 23:22
Sample: 1960 2001
Included observations: 42
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X 0.034728 0.006584 5.274762 0.0000
C -425.8114 217.8406 -1.954693 0.0578
RESID(-1) 1.109597 0.061325 18.09359 0.0000
R-squared 0.893553 Mean dependent var -1.08E-12 Adjusted R-squared 0.888094 S.D. dependent var 3432.299 S.E. of regression 1148.186 Akaike info criterion 16.99850 Sum squared resid 51414932 Schwarz criterion 17.12262 Log likelihood -353.9686 Hannan-Quinn criter. 17.04400 F-statistic 163.6890 Durbin-Watson stat 1.408348 Prob(F-statistic) 0.000000
^
P=0.30, 对原变量作广义差分变换。令GDY t=Y t -0.30Y t-1
GDX t=X t -0.30Xt-1
以GDY t, GDX t为样本再次回归，得：GDY t=
计量经济学
院系：商学院
专业：经济学
班级：经济1102班
姓名：丁思瑞
学号： 1104044205 时间： 2013年10月
计量经济学实验报告2
一元线性回归模型 一、实验内容：利用一元线性回归模型研究我国经济水平对消费的影响 1、实验目的：掌握一元线性回归方程的建立和基本的经济检验和统计检验 2、实验要求： （1）对原始指标变量数据作价格因子的剔除处理； （2）对回归模型做出经济上的解释； （3）独立完成实验建模和实验报告 二、实验报告 ----中国1978-2006年人均消费与经济水平之间的关系 1、问题的提出 居民的消费在社会经济发展中具有重要的作用，合理适度的消费可以有利的促进经济的平稳健康的增长。要充分发挥消费对经济的拉动作用，关键问题是如何保证居民的消费水平。根据宏观经济学理论，一国的GDP扣除掉折旧和税收就是居民的可支配的收入了，而居民的收入主要用于两个方面：一是储蓄，二是消费。如果人均GDP增加，那么居民的可支配收入也会增加，这样居民用于消费的应该也会增加。本次实验通过运用中国1978-2006年人均消费与经济水平（用人均GDP这个指标来表示）数据，建立模型研究人均消费和经济水平之间的关系。 2、指标选择 3、、数据来源 我们从中国统计局网站上取得中国1978-2006年的人均消费、人均GDP和各年的CPI。见表2.1： 表2.1 人均GDP与人均消费的原始数据（现价）单位：元
4、数据处理 为了保证我们各个时期数据的可性，我们必须剔除价格的因素对人均消费和人均GDP的影响。在这里我们用1990年的CPI作为基期来调整数据。关于调整方法我们可以用Excell也可以用Eviews软件进行，在这里我们介绍一下用Eviews软件调整数据的步骤。 利用命令行输入： “Genr averageconsume1=100/cpibase1990*averageconsume Genr averagegdp1=100/cpibase1990*averagegdp” 其中averageconsume1、averagegdp1表示调整过后的人均消费和人均GDP；cpibase1990表示以1990年为基期的CPI。 调整过后的人均消费和人均GDP如表2.2 表2.2 人均GDP与人均消费的可比价数据（单位：元）
计量经济学 张晓峒 第二章习题
计量经济学张晓峒第二章习题
1．最小二乘法对随机误差项u作了哪些假定？说明这些假定条件的意义。 答：假定条件： (1)均值假设：E(u i)=0,i=1,2,…； (2)同方差假设：Var(u i)=E[u i-E(u i)]2=E(u i2)=σu2 ,i=1,2,…；(3)序列不相关假设：Cov(u i,u j)=E[u i-E(u i)][u j-E(u j)]=E(u i u j)=0,i≠j,i,j=1,2,…； (4)Cov(u i,X i)=E[u i-E(u i)][X i-E(X i)]=E(u i X i)=0； (5)u i服从正态分布, u i～N(0,σu2)。 意义：有了这些假定条件，就可以用普通最小二乘法估计回归模型的参数。 2．阐述对样本回归模型拟合优度的检验及回归系数估计值显著性检验的步骤。 答：样本回归模型拟合优度的检验：可通过总离差平方和的分解、样本可决系数、样本相关系数来检验。 回归系数估计值显著性检验的步骤： (1)提出原假设H0 ：β1=0； (2)备择假设H1 ：β1≠0；
(3)计算t=β1/Sβ1； (4)给出显著性水平α，查自由度v=n-2的t分布表，得临界值tα/2(n-2)； (5)作出判断。如果|t|
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。
计量经济学实验报告 (3)
1.背景 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值（GDP）和国内生产总值的的增长来计算。 古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有十三亿人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主要因素。 经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31年中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。 本文将以中国经济增长作为研究对象，选择时间序列数据的计量经济学模型方法，将中国国内生产总值与和其相关的经济变量联系起来，建立多元线性回归模型，研究我国中国经济增长变动趋势，以及重要的影响因素，并根据所得的结论提出相关的建议与意见。用计量经济学的方法进行数据的分析将得到更加具有说服力和更加具体的指标，可以更好的帮助我们进行预测与决策。因此，对我国经济增长的计量经济学研究是有意义同时也是很必要的。 2.模型的建立 2.1 假设模型
为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值（Y ）这个经济指标作为研究对象；用总就业人员数（1X ）衡量劳动力；用固定资产投资总额(2X )衡量资本投入：用价格指数（3X ）去代表消费需求。运用这些数据进行回归分析。 这里的被解释变量是，Y ：国内生产总值， 与Y-国内生产总值密切相关的经济因素作为模型可能的解释变量，共计3个，它们分别为： 1X 代表社会就业人数， 2X 代表固定资产投资， 3X 代表消费价格指数， μ代表随机干扰项。 模型的建立大致分为理论模型设置、参数估计、模型检验、模型修正几个步骤。如果模型符合实际经济理论并且通过各级检验，那么模型就可以作为最终模型，可以进行结构分析和经济预测。 国内生产总值 经济活动人口 全社会固定资产投资 居民消费价格指数 1992年 26,923.48 66,782.00 8,080.10 106.4 1993年 35,333.92 67,468.00 13,072.30 114.7 1994年 48,197.86 68,135.00 17,042.10 124.1 1995年 60,793.73 68,855.00 20,019.30 117.1 1996年 71,176.59 69,765.00 22,913.50 108.3 1997年 78,973.03 70,800.00 24,941.10 102.8 1998年 84,402.28 72,087.00 28,406.20 99.2 1999年 89,677.05 72,791.00 29,854.70 98.6 2000年 99,214.55 73,992.00 32,917.70 100.4 2001年 109,655.17 73,884.00 37,213.50 100.7 2002年 120,332.69 74,492.00 43,499.90 99.2 2003年 135,822.76 74,911.00 55,566.61 101.2 2004年 159,878.34 75,290.00 70,477.43 103.9 2005年 184,937.37 76,120.00 88,773.61 101.8 2006年 216,314.43 76,315.00 109,998.16 101.5
计量经济学 张晓峒 第三版 南开大学出版社
第四章 一、练习题 （一）简答题 1、多元线性回归模型的基本假设是什么？试说明在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性的过程中，哪些基本假设起了作用？ 2、多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？ 3、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 fedu medu sibs edu 210.0131.0094.036.10++-= R 2=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 （1）若medu 与fedu 保持不变，为了使预测的受教育水平减少一年，需要sibs 增加多少？ （2）请对medu 的系数给予适当的解释。 （3）如果两个劳动力都没有兄弟姐妹，但其中一个的父母受教育的年数为12年，另一个的父母受教育的年数为16年，则两人受教育的年数预期相差多少？ 4、以企业研发支出（R&D ）占销售额的比重为被解释变量（Y ），以企业销售额（X1）与利润占销售额的比重（X2）为解释变量，一个有32容量的样本企业的估计结果如下： 099 .0)046.0() 22.0() 37.1(05.0)log(32.0472.022 1=++=R X X Y 其中括号中为系数估计值的标准差。 （1）解释log(X1)的系数。如果X1增加10%，估计Y 会变化多少个百分点？这在经济上是一个很大的影响吗？ （2）针对R&D 强度随销售额的增加而提高这一备择假设，检验它不虽X1而变化的假设。分别在5%和10%的显著性水平上进行这个检验。 （3）利润占销售额的比重X2对R&D 强度Y 是否在统计上有显著的影响？ 5、什么是正规方程组？分别用非矩阵形式和矩阵形式写出模型： i ki k i i i u x x x y +++++=ββββ 22110，n i ,,2,1 =的正规方程组，及其推导过程。 6、假设要求你建立一个计量经济模型来说明在学校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人数，以便决定是否修建第二条跑道以满足所有的锻炼者。你通过整个学年收集数据，得到两个可能的解释性方程： 方程A ：3215.10.10.150.125?X X X Y +--= 75.02 =R 方程B ：4217.35.50.140.123?X X X Y -+-= 73.02 =R 其中：Y ——某天慢跑者的人数
伍德里奇计量经济学第六版答案Appendix-E
271 APPENDIX E SOLUTIONS TO PROBLEMS E.1 This follows directly from partitioned matrix multiplication in Appendix D. Write X = 12n ?? ? ? ? ? ???x x x , X ' = (1'x 2'x n 'x ), and y = 12n ?? ? ? ? ? ??? y y y Therefore, X 'X = 1 n t t t ='∑x x and X 'y = 1 n t t t ='∑x y . An equivalent expression for ?β is ?β = 1 11n t t t n --=??' ???∑x x 11n t t t n y -=??' ??? ∑x which, when we plug in y t = x t β + u t for each t and do some algebra, can be written as ?β= β + 1 11n t t t n --=??' ???∑x x 11n t t t n u -=??' ??? ∑x . As shown in Section E.4, this expression is the basis for the asymptotic analysis of OLS using matrices. E.2 (i) Following the hint, we have SSR(b ) = (y – Xb )'(y – Xb ) = [?u + X (?β – b )]'[ ?u + X (?β – b )] = ?u '?u + ?u 'X (?β – b ) + (?β – b )'X '?u + (?β – b )'X 'X (?β – b ). But by the first order conditions for OLS, X '?u = 0, and so (X '?u )' = ?u 'X = 0. But then SSR(b ) = ?u '?u + (?β – b )'X 'X (?β – b ), which is what we wanted to show. (ii) If X has a rank k then X 'X is positive definite, which implies that (?β – b ) 'X 'X (?β – b ) > 0 for all b ≠ ?β . The term ?u '?u does not depend on b , and so SSR(b ) – SSR(?β) = (?β– b ) 'X 'X (?β – b ) > 0 for b ≠?β. E.3 (i) We use the placeholder feature of the OLS formulas. By definition, β = (Z 'Z )-1Z 'y = [(XA )' (XA )]-1(XA )'y = [A '(X 'X )A ]-1A 'X 'y = A -1(X 'X )-1(A ')-1A 'X 'y = A -1(X 'X )-1X 'y = A -1?β . (ii) By definition of the fitted values, ?t y = ?t x β and t y = t z β. Plugging z t and β into the second equation gives t y = (x t A )(A -1?β ) = ?t x β = ?t y . (iii) The estimated variance matrix from the regression of y and Z is 2σ(Z 'Z )-1 where 2σ is the error variance estimate from this regression. From part (ii), the fitted values from the two
计量经济学答案部分Word版
第一章导论 一、单项选择题 1-6: CCCBCAC 二、多项选择题 ABCD;ACD;ABCD 三.问答题 什么是计量经济学？ 答案见教材第3页 四、案例分析题 假定让你对中国家庭用汽车市场发展情况进行研究，应该分哪些步骤，分别如何分析？（参考计量经济学研究的步骤） 第一步：选取被研究对象的变量：汽车销售量 第二步：根据理论及经验分析，寻找影响汽车销售量的因素，如汽车价格，汽油价格，收入水平等 第三步：建立反映汽车销售量及其影响因素的计量经济学模型 第四步：估计模型中的参数； 第五步：对模型进行计量经济学检验、统计检验以及经济意义检验； 第六步：进行结构分析及在给定解释变量的情况下预测中国汽车销售量的未来值为汽车业的发展提供政策实施依据。 第二章简单线性回归模型 一、填空题 1、线性、无偏、最小方差性（有效性），BLUE。 2、解释变量；参数；参数。 3、随机误差项；随机误差项。 二、单项选择题 1-4：BBDA;6-11：CDCBCA 三、多项选择题 1.ABC; 2.ABC; 3.BC; 4.ABE; 5.AD; 6.BC 四、判断正误： 1. 错； 2. 错； 3. 对； 4.错； 5. 错； 6. 对； 7. 对； 8.错 五、简答题： 1.为什么模型中要引入随机扰动项？ 答：模型是对经济问题的一种数学模型，在模型中，被解释变量是研究的对象，解释变量是其确定的解释因素，但由于实际问题的错综复杂，影响被解释变量的因素中，除了包括在模型中的解释变量以外，还有其他一些因素未能包括在模型中，但却影响被解释变量，我们把这类变量统一用随机误差项表示。随机误差项包含的因素有：
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT
计量经济学实验 基于EViews的 中国能源消费影响因素分析 学院： 班级： 学号： 姓名：
基于EViews的中国能源消费影响因素分析 一、背景资料 能用消费是引是指生产和生活所消耗的能源。能源消费按人平均的占有量是衡量一个国家经济发展和人民生活水平的重要标志。能源是支持经济增长的重要物质基础和生产要素。能源消费量的不断增长，是现代化建设的重要条件。我国能源工业的迅速发展和改革开放政策的实施，促使能源产品特别是石油作为一种国际性的特殊商品进入世界能源市场。随着国民经济的发展和人口的增长，我国能源的供需矛盾日益紧张。同时，煤炭、石油等常规能源的大量使用和核能的发展，又会造成环境的污染和生态平衡的破坏。可以看出，它不仅是一个重大的技术、经济问题，而且以成为一个严重的政治问题。 在20世纪的最后二十年里，中国国内生产总值（GDP）翻了两番，但是能源消费仅翻了一番，平均的能源消费弹性仅为左右。然而自2002年进入新一轮的高速增长周期后，中国能源强度却不断上升，经济发展开始频频受到能源瓶颈问题的困扰。鉴于此，研究能源问题不仅具有必要性和紧迫性，更具有很大的现实意义。由于我国目前面临的所谓“能源危机”，主要是由于需求过大引起的，而我国作为世界上最大的发展中国家，人口众多，所需能源不可能完全依赖进口，所以，研究能源的需求显得更加重要。 二、影响因素设定 根据西方经济学消费需求理论可知，影响消费需求的因素有：商品的价格、消费者收入水平、相关商品的价格、商品供给、消费者偏好以及消费者对商品价格的预期等。对于相关商品价格的替代效应，我们认为其只存在能源品种内部之间，而消费者偏好及消费者对商品价格的预期数据差别较大，不容易进行搜集整理在此暂不涉及。另外，发展经济学认为，来自知识、人力资本的积累水平所体现的技术进步不仅可以带动劳动产出的增长，
计量经济学标准答案-南开大学---张晓峒
计量经济学答案第二单元课后第六题答案 Depｅｎdeｎt Variabｌe: Y Meｔhod: Leaｓt Sｑuaｒｅs Date: 04/05／13 Timｅ: 00:07 Sample: 1９85 １998 Ｉncluded ｏｂｓｅrvatｉoｎs:14 VarｉaｂlｅCoｅfficien ｔSｔd.Ｅｔ-Statｉsti ｃ Pｒob. C 1259６.２7 1２44.567 １0.121０１0．０000 R-squareｄ0.78１00２Mean dｅpendenｔ ｖar 20168.57 Aｄjuｓｔed R-sqｕared ０.762７５ 2 S．D. depenｄent var ３５12．4 ８7 S．E. of reｇrｅsｓｉｏn 1710.8６5 Ａｋaｉｋe inｆo c ｒiｔerｉoｎ 17.85895 Sｕm squared resid Scｈwarz cｒiteｒion 1７.９５ ０2４Lｏg ｌｉkelihood -１23.0126 Ｆ-sｔａｔｉstｉc 42．７ 9505 Ｄurbin-Watson staｔ0.8５99９ ８ Proｂ(F-sｔatisti ｃ) ０.00002 8 obs Y GDP 1９85 18２49 １61.69 198６185２5 171．0７１987 1８4００184.０7 1988 1６６９３194．75 1９89 15５43 １97.86 1990 15929 208．55 1９91 １8308 ２21.０6 1992 １7522 246.９2 1９93 21640 27６.8 1994 ２3７83 316.3８1９9５2４0４0 ３63.52 1９96 ２4133 ４1５.51 19９7 2509０４6５.78 １９98 245０5 ５09.1
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
计量经济学实验报告
《计量经济学》实验报告一，数据 二，理论模型的设计 解释变量：可支配收入X 被解释变量：消费性支出Y 软件操作： （1）X与Y散点图
从散点图可以粗略的看出，随着可支配收入的增加，消费性支出也在增加，大致呈线性关系。因此，建立一元线性回归模型： 01i i i Y X ββμ=++ （2）对模型做OLS 估计 OLS 估计结果为 272.36350.7551Y X ∧ =+ 011.705732.3869t t == 20.9831.. 1.30171048.912R DW F === 三，模型检验 从回归估计结果看，模型拟合较好，可决系数为0.98，表明家庭人均年可消费性支出变化的98.31%可由支配性收入的变化来解释。 t 检验:在5%的显著性水平下1β不显著为0，表明可支配收入增加1个单位，消费性支出平均增加0.7551单位。 1，预测 现已知2018年人均年可支配收入为20000元，预测消费支出预测值为 0272.36350.75512000015374.3635Y =+?= E(X)=6222.209，Var(X)=1994.033
则在95%的置信度下，E( Y)的预测区间为（874.28,16041.68） 2，异方差性检验 对于经济发达地区和经济落后地区，消费支出的决定因素不一定相同甚至差异很大。如经济越落后储蓄率越高，可能出现异方差性问题。 G-Q检验 对样本进行处理，X按从大到小排序，去掉中间4个，分为两组数据， 128 n n ==分别回归
1615472.0RSS = 2126528. 3R S S = 于是的F 统计量： ()() 12811 4.86811RSS F RSS --==-- 在5%的想著想水平下，0.050.05(6,6) 4.28,(6,6)F F F =>，即拒绝无异方差性假设，说明模型存在异方差性。
计量经济学 张晓峒 第二章习题
1．最小二乘法对随机误差项u作了哪些假定？说明这些假定条件的意义。 答：假定条件： (1)均值假设：E(u i)=0,i=1,2,…； (2)同方差假设：Var(u i)=E[u i-E(u i)]2=E(u i2)=σu2 ,i=1,2,…； (3)序列不相关假设：Cov(u i,u j)=E[u i-E(u i)][u j-E(u j)]=E(u i u j)=0,i≠j,i,j=1,2,…； (4)Cov(u i,X i)=E[u i-E(u i)][X i-E(X i)]=E(u i X i)=0； (5)u i服从正态分布, u i～N(0,σu2)。 意义：有了这些假定条件，就可以用普通最小二乘法估计回归模型的参数。 2．阐述对样本回归模型拟合优度的检验及回归系数估计值显著性检验的步骤。 答：样本回归模型拟合优度的检验：可通过总离差平方和的分解、样本可决系数、样本相关系数来检验。 回归系数估计值显著性检验的步骤： (1)提出原假设H0 ：β1=0； (2)备择假设H1 ：β1≠0； (3)计算t=β1/Sβ1； (4)给出显著性水平α，查自由度v=n-2的t分布表，得临界值tα/2(n-2)； (5)作出判断。如果|t|
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
计量经济学实验报告54995
1.背景 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值（GDP ）和国内生产总值的的增长来计算。 古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有十三亿人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主要因素。 经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31年中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。 本文将以中国经济增长作为研究对象，选择时间序列数据的计量经济学模型方法，将中国国内生产总值与和其相关的经济变量联系起来，建立多元线性回归模型，研究我国中国经济增长变动趋势，以及重要的影响因素，并根据所得的结论提出相关的建议与意见。用计量经济学的方法进行数据的分析将得到更加具有说服力和更加具体的指标，可以更好的帮助我们进行预测与决策。因此，对我国经济增长的计量经济学研究是有意义同时也是很必要的。 2.模型的建立 2.1 假设模型 为了具体分析各要素对我国经济增长影响的大小，我们可以用国内生产总值（Y ）这个经济指标作为研究对象；用总就业人员数（1X ）衡量劳动力；用固定资产投资总额(2X )衡量资本投入：用价格指数（3X ）去代表消费需求。运用这些数据进行回归分析。 这里的被解释变量是，Y ：国内生产总值， 与Y-国内生产总值密切相关的经济因素作为模型可能的解释变量，共计3个，它们分别为： 1X 代表社会就业人数， 2X 代表固定资产投资， 3X 代表消费价格指数， μ代表随机干扰项。
计学(第六版)第七章课后练习答案
第七章 课后练习答案 7.1 （1）已知：96.1%,951,25,40,52/05.0==-===z x n ασ。 样本均值的抽样标准差79.0405== = n x σ σ （2）边际误差55.140 5 96.12/=? ==n z E σ α 7.2 （1）已知：96.1%,951,120,49,152/05.0==-===z x n ασ。 样本均值的抽样标准差14.249 15== = n x σ σ （2）边际误差20.449 1596.12 /=? ==n z E σ α （3）由于总体标准差已知，所以总体均值μ的95%的置信区间为 20.412049 1596.11202 /±=? ±=±n z x σ α 即()2.124,8.115 7.3 已知：96.1%,951,104560,100,854142/05.0==-===z x n ασ。 由于总体标准差已知，所以总体均值μ的95%的置信区间为 144.16741104560100 8541496.11045602 /±=? ±=±n z x σ α 即)144.121301,856.87818( 7.4 （1）已知：645.1%,901,12,81,1002/1.0==-===z s x n α。 由于100=n 为大样本，所以总体均值μ的90%的置信区间为： 974.181100 12645.1812 /±=? ±=±n s z x α 即)974.82,026.79(
（2）已知：96.1%,951,12,81,1002/05.0==-===z s x n α。 由于100=n 为大样本，所以总体均值μ的95%的置信区间为： 352.281100 1296.1812 /±=? ±=±n s z x α 即)352.83,648.78( （3）已知：58.2%,991,12,81,1002/05.0==-===z s x n α。 由于100=n 为大样本，所以总体均值μ的99%的置信区间为： 096.381100 1258.2812 /±=? ±=±n s z x α 即)096.84,940.77( 7.5 （1）已知：96.1%,951,5.3,25,602/05.0==-===z x n ασ。 由于总体标准差已知，所以总体均值μ的95%的置信区间为： 89.02560 5.39 6.1252 /±=? ±=±n z x σ α 即)89.25,11.24( （2）已知：33.2%,981,89.23,6.119,752/02.0==-===z s x n α。 由于75=n 为大样本，所以总体均值μ的98%的置信区间为： 43.66.11975 89.2333.26.1192 /±=? ±=±n s z x α 即)03.126,17.113( （3）已知：645.1%,901,974.0,419.3,322/1.0==-===z s x n α。 由于32=n 为大样本，所以总体均值μ的90%的置信区间为： 283.0419.332 974.0645.1419.32 /±=? ±=±n s z x α 即)702.3,136.3(
计量经济学教程(赵卫亚)课后答案第二章汇编
第二章 回归模型思考与练习参考答案 2.1参考答案 ⑴答：解释变量为确定型变量、互不相关（无多重共线性）；随机误差项零的值、同方差、非自相关；解释变量与随机误差项不相关。 现实经济中，这些假定难以成立。要解决这些问题就得对古典回归理论做进一步发展，这就产生了现代回归理论。 ⑵答：总体方差是总体回归模型中随机误差项i ε的方差；参数估计误差则属于样本回归模型中的概念，通常是指参数估计的均方误。参数估计的均方误为 MSE ()i i b b ?=E ()2?i i b b -=D ()i b ?=()[]ii u 12-'χχσ 即根据参数估计的无偏线，参数估计的均方误与其方差相等。而参数估计的方差又源于总体方差。因此，参数估计误差是总体方差的表现，总体方差是参数估计误差的根源。 ⑶答：总体回归模型 ()i i i x y E y ε+= 样本回归模型i i i e y y +=? i ε是因变量y 的个别值i y 与因变量y 对i x 的总体回归函数值() i x y E 的偏差；i e 为因变量y 的观测值i y 与因变量y 的样本回归函数值i y ?的偏差。 i e 在概念上类似于i ε，是对i ε的估计。 对于既定理论模型，OLS 法能使模型估计的拟和误差达最小。但或许我们可选择更理想的理论模型，从而进一步提高模型对数据的拟和程度。 ⑷答：2R 检验说明模型对样本数据的拟和程度；F 检验说明模型对总体经济关系的近似程度。 ()()()k k n R R k n Model Total k Model k m Error k Model F 111122--?-=---=--= 由02>??R F 可知，F 是2R 的单调增函数。对每一个临界值?F ，都可以找到一个2?R 与之对应，当22?>R R 时便有?>F F 。 ⑸答：在古典回归模型假定成立的条件下，OLS 估计是所有的线形无偏估计量中的有效估计量。 ⑹答：如果模型通过了F 检验，则表明模型中所有解释变量对被解释变量的影响显著。但这并不说明多个解释变量的影响都是显著的。建模开始时，常根据先验知识尽可能找出影响被解释变量的所有因素，这样就可能会选择不重要的因素作为解释变量。对单个解释变量的显著性检验可以剔除这些不重要的影响因素。 ⑺答：考虑两个经济变量y 与x ，及一组观测值(){},,2,1,,n i y x i i =。
计量经济学实验报告
一、考察Y与X1、X2、X3、X4之间的关系 1、 建立模型 这是一个时间序列数据。我们假设拟建立如下四元回归模型： Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+μ 表1给出了采用Eviews软件对上表中的数据进行回归分析的计算结果，表明可建立如下城乡收入比函数： Y^=4.1-0.15X1+0.93X2+3.27X3-11.84 X4 表1：中国城乡收入比Y对X1、X2、X3、X4的回归（1991-2010）
2、 经济意义检验 城乡二元结构系数（X1）: 此系数越大，说明城乡二元结构越严重,即X1与Y成正相关，可从我们建立的模型中得知对X1参数估计为 -0.15 ，不符合经济意义。 人均GDP增长率（X2）：这个比率与城乡收入比成正相关，从建立的模型中看到对X2的参数估计为0.93 ，符合经济意义。 财政支农比率（X3）：此比率反映了政府和社会对农村的支持力度。比率越大，说明政府财政支农比率越大。可见与Y成负相关，可是我们得出的参数估计为3.26 ，不符合经济意义。 产业比（X4）：此比率越大，说明福建省农业产值越高，农民收入水平较高，即与被解释变量成负相关。从列表中得到X4的参数 -11.84，符合经济意义。 二、考察Y与X2、X3、X4之间的关系 1、建立模型 假设拟建立如下三元回归模型： Y=β0+β2X2+β3X3+β4X4+μ
表2给出了采用Eviews软件对上表中的数据进行回归分析的计算结果，表明可建立如下城乡收入比函数： Y=3.21+0.74X2-0.50X3-6.76X4 表2：中国城乡收入比Y对X2、X3、X4的回归（1991-2010） 2、经济意义检验 人均GDP增长率（X2）：这个比率与城乡收入比成正相关，从建立的模型中看到对X2的参数估计为0.74 ，符合经济意义。
计量经济学导论：现代观点第四版习题答案
DATA SET HANDBOOK Introductory Econometrics: A Modern Approach, 4e Jeffrey M. Wooldridge This document contains a listing of all data sets that are provided with the fourth edition of Introductory Econometrics: A Modern Approach. For each data set, I list its source (wherever possible), where it is used or mentioned in the text (if it is), and, in some cases, notes on how an instructor might use the data set to generate new homework exercises, exam problems, or term projects. In some cases, I suggest ways to improve the data sets. Special thanks to Edmund Wooldridge, who provided valuable assistance in updating the page numbers for the fourth edition. 401K.RAW Source:L.E. Papke (1995), “Participation in and Contributions to 401(k) Pension Plans: Evidence from Plan Data,”Journal of Human Resources 30, 311-325. Professor Papke kindly provided these data. She gathered them from the Internal Revenue Service’s Form 5500 tapes. Used in Text: pages 64, 80, 135-136, 173, 217, 685-686 Notes: This data set is used in a variety of ways in the text. One additional possibility is to investigate whether the coefficients from the regression of prate on mrate, log(totemp) differ by whether the plan is a sole plan. The Chow test (see Section 7.4), and the less restrictive version that allows different intercepts, can be used. 401KSUBS.RAW Source: A. Abadie (2003), “Semiparametric Instrumental Variable Estimation of Treatment Response Models,”Journal of Econometrics 113, 231-263. Professor Abadie kindly provided these data. He obtained them from the 1991 Survey of Income and Program Participation (SIPP). Used in Text: pages 165, 182, 222, 261, 279-280, 288, 298-299, 336, 542 Notes: This data set can also be used to illustrate the binary response models, probit and logit, in Chapter 17, where, say, pira (an indicator for having an individual retirement account) is the dependent variable, and e401k [the 401(k) eligibility indicator] is the key explanatory variable.
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