《计量经济学》谢识予分章练习题

《计量经济学》谢识予分章练习题
《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。(X )

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。(V )

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。(V )

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。(V )

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。(V )

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C.面板数据

B.时间序列数据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^( 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. [ [ B

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= B o+ B i income+ £

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。

2. 试述计量经济分析的基本方法与步骤。

(1)建模,(2)准备数据,(3)估计参数,(4)检验和修正模型,(5)分析、预测和下结论

3. 计量经济学模型必须通过哪些检验。

a.经济意义检验,

b.统计学检验,

c.计量经济学检验,

d.预测检验

4. 经济变量之间的一般有哪几种关系。

а.不相关关系,b.相关关系,c.因果关系,d.相互影响关系,e.恒等关系

第二章习题

一、判断题

1. 凶分布是对称分布。(x )

2. 最大似然估计是根据生成样本的可能性最大来估计参数。(V )

3. t分布是有偏斜的分布。(x )

4. F分布是有偏斜的分布。(V )

5. 独立、同分布正态随机变量的任意线性组合仍服从正态分布。(V )

I T

б.----- o ( V )

7. 均方误就是方差。(X )

二、名词解释1.线性性,参数估计量是随机变量观测值的

线性组合。

2.无偏性

3.有效性

4.一致性

5.随机变量

三、单项选择题

11. 令乙,Z2,…,Z k为k个独立的服从标准正态分布的随机变量,则它们的平方和服从自由度为k 的()分布。

A.正态分布B . t分布C . x 2分布 D ? F分布

12. 下列哪些()分布是对称分布。

A.正态分布和x 2分布B .正态分布和F分布

C.正态分布和t分布D . x 2分布和F分布

13. 下列哪些()分布是有偏斜的分布。

A .正态分布和x 2分布

B .正态分布和F分布

C.正态分布和t分布D . x 2分布和F分布

14. 显著性检验是()。

A 计量检验

B 统计检验

C 预测检验

D 经济意义检验

15. F 分布可以看做是()相除。

A .正态分布和x 2分布

B .正态分布和F分布

C. x 2分布和x 2分布D . t分布和x 2分布

16. t 分布可以看做是()相除。

A .正态分布和x 2分布

B .正态分布和F分布

C. x 2分布和x 2分布 D .标准正态分布和x 2分布

17. 令Z1,Z 2, … ,Z k 为k 个独立的服从同一正态分布的随机变量,则它们的任意线性组合服从

()分布。

A .正态分布

B . t分布

C . x 2分布

D . F分布

18. 自由度为k>2的t分布的方差是()。

A k

B 2k

C k/ (k-2)

D k/(k-1 )

19. 自由度为k>2的t分布的数学期望是()。

A k

B 2k

C 1

D 0

20. 自由度为k>2的x 2分布的方差是()。

A k

B 2k

C k/ (k-2)

D k/(k-1 )

四、计算分析题

1 掷两枚硬币,请指出至少出现一个正面的概率是多少?

2. 随机变量x服从自由度为20的t分布,那么y=x2服从什么分布?

五、简答题

1 .什么是概率的古典定义。

2 ?试述契约贝晓夫不等式。

3. 试述■ —

4. 什么是统计检验。

AVV ------- *

第二早

一、判断题

8. 数学模型不是计量经济模型。()

9. 决定系数与相关系数的含义是相同的。(X )

10. 在计量经济模型中,随机扰动项与残差项无区别。()

11. 投入产出模型和数学规划模型都是经济计量模型。()

12. 高斯马尔科夫定律假设随机误差项服从正态分布。()、名词解释

三、选择题

(1)单选

1. 下面属于面板数据的是()。

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

2. 线性回归分析中的基本假设定义()。

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为非随机变量

D .解释变量为随机变量,被解释变量为非随机变量

3. 最小二乘原理是指使()达到最小值的原则确定样本回归方程。

A.回

B.31. Blue估计

2. 球形扰动

3.拟合度

4.决定系数

5.点预测

C. D.

4. 对线性回归模型单个参数进行显著性检验的是(

A. 决定系数R

1 2 3

B . t 检验

C . F 检验

D ?标准差

5. 衡量样本回归直线对数据拟合程度的是(

)

A ?决定系数R 2

B . t 检验

C . F 检验

D ?标准差 6. 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 、面板数据

D 、时间数据

A 回归模型中省略的变量

B 人们的随机行为

C 建立的数学模型的形式不够完善

D 经济变量之间的合并误差。

E 测量误差。

四、计算分析题

1. 某线性回归的结果如下:

Depe ndent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 1981 2002 In cluded observati ons: 22

Variable Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob. C 237.7530 (①) 3.478200 0.0024 X

0.751089

0.010396

(②)

0.0000 R-squared

0.996183 Mean depe ndent var 3975.000 Adjusted R-squared 0.995992 S.D.dependent var 3310.257 Sum squared resid 878414.7 Schwarz criteri on 13.71371 Log likelihood -147.7598

F-statistic

5219.299 Durbi n- Watson stat

1.287765 Prob(F-statistic)

0.000000

1 计算括号内的值

2 判断解释变量X 对被解释变量Y 是否有显著性影响并给出理由

3 计算随机误差项的方差c $的估计值。

7.在回归模型 中,n 为样本容量,检验

从的分布为 (

)。

A 、x 2(n-2)

B 、t(n-1) (2)多选

8 ?最小二乘估计量的统计性质有(

A.无偏性

C 、x 2( n-1)

D t(n-2)

时所用的统计量

Ml

) B.

线性性 C.

最小方差性

D.不一致性 二0

的特点 E. 有偏性

9 ?利用普通最小二乘法求得的样本回归直线 A.必然通过点

C.残差”的均值为常数

D.

E.残差与解释变量 中

一般包括那些因素(

)

10?随机变量(随机误差项)

B. )

可能通过点

的平均值与出的平均值相等 Id

之间有一定的相关性

计量经济学名词解释

1、计量经济学 计量经济学是一门从数量上研究物质资料的生产、交换、分配、消费等经济关系和经济活动规律及其应用的科学。 2、数据质量 数据满足明确或隐含需求程度的指标 3、相关分析 主要研究变量之间的相互关联程度,用相关系数表示。包括简单相关和多重相关(复相关)。 4、回归分析(Regression Analysis) 研究一个变量(因变量)对于一个或多个其他变量(解释变量)的数量依存关系。其目的在于根据已知的解释变量的数值来估计或预测因变量的总体平均值。 5.内生变量 指由模型系统内决定的变量,取值在系统内决定 6、面板数据 时间序列数据和截面数据的混合 7.异方差: 总体回归函数中的随机误差项满足同方差性,即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足,则称线性回归模型存在异方差性。 8.自相关 自相关是在时间序列资料中按时间顺序排列的观测值之间的相关或在横截面资料中按空间顺序排列的观测值之间的相关

9.多重共线性 解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系。解释变量存在完全的线性关系叫完全多重共线;解释变量之间存在近似的线性关系叫不完全多重共线。 10.虚拟变量 虚拟变量:在建立模型时,有一些影响经济变量的因素无法定量描述 构造只取“0”或“1”的人工变量,通常称为虚拟变量,记为D 11.平稳序列 是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化。 12.伪回归 所谓“伪回归”,是指变量间本来不存在相依关系,但回归结果却得出存在相依关系的错误结论。 13.协整 所谓协整,是指多个非平稳变量的某种线性组合是平稳的 14.前定变量 所有的外生变量和滞后的内生变量。前定变量=外生变量+滞后内生变量+滞后外生变量 15.恰好识别 恰好识别:能够唯一地估计出结构参数值。 16.结构式模型 体现经济理论中经济变量之间的关系结构的联立方程模型,称为结构式模型17.过度识别

计量经济学系列课件23一元线性回归模型检验

§2.3 一元线性回归模型的统计检验 回归分析是要通过样本所估计的参数来代替总体的真实参数,或者说是用样本回归线代替总体回归线。尽管从统计性质上已知,如果有足够多的重复抽样,参数的估计值的期望(均值)就等于其总体的参数真值,但在一次抽样中,估计值不一定就等于该真值。那么,在一次抽样中,参数的估计值与真值的差异有多大,是否显著,这就需要进一步进行统计检验。主要包括拟合优度检验、变量的显著性检验及参数的区间估计。 一、拟合优度检验 拟合优度检验,顾名思义,是检验模型对样本观测值的拟合程度。检验的方法,是构造一个可以表征拟合程度的指标,在这里称为统计量,统计量是样本的函数。从检验对象中计算出该统计量的数值,然后与某一标准进行比较,得出检验结论。有人也许会问,采用普通最小二乘估计方法,已经保证了模型最好地拟合了样本观测值,为什么还要检验拟合程度?问题在于,在一个特定的条件下做得最好的并不一定就是高质量的。普通最小二乘法所保证的最好拟合,是同一个问题内部的比较,拟合优度检验结果所表示优劣是不同问题之间的比较。例如图2.3.1和图2.3.2中的直线方程都是由散点表示的样本观测值的最小二乘估计结果,对于每个问题它们都满足残差的平方和最小,但是二者对样本观测值的拟合程度显然是不同的。 .. ....... .. 图2.3.1 图2.3.2 1、总离差平方和的分解 已知由一组样本观测值),(i i Y X ,i =1,2…,n 得到如下样本回归直线 i i X Y 10???ββ+= 而Y 的第i 个观测值与样本均值的离差)(Y Y y i i -=可分解为两部分之和: i i i i i i i y e Y Y Y Y Y Y y ?)?()?(+=-+-=-= (2.3.1) 图2.3.3示出了这种分解,其中,)?(?Y Y y i i -=是样本回归直线理论值(回归拟合值)与观测值i Y 的平均值之差,可认为是由回归直线解释的部分;)?(i i i Y Y e -=是实际观测值与回归拟合值之差,是回归直线不能解释的部分。显然,如果i Y 落在样本回归线上,则Y 的第i 个观测值与样本均值的离差,全部来自样本回归拟合值与样本均值的离差,即完全可由

计量经济学论文12篇-精品

中国商品进口额模型研究 摘要:通过对中国商品进口额及其主要影响因素的数据分析,得到关于中国商品进口额的函数,并用计量经济学的方法,对模型进行检验,探究其增长的规律性,从而使商品进口额成为一个可预测的经济变量。 关键词:计量经济学模型多重共线性异方差性自相关性 一、研究意义 改革开放以来,随着经济的发展,人们生活水平的不断提高,人民日益增长的物质文化需要不断提高,中国的商品进口额发生了很大的变化,进口数额不断上升,从1985年的1257.8亿元到2007年的73284.6亿元。影响中国商品进口额的因素很多,这里选取教材课后练习中的数据,研究中国商品进口额和国民生产总值的数量关系,商品进口额与居民消费价格指数的数量关系,对于探究中国商品进口额增长的规律性,预测商品进口额的发展趋势具有重要意义。 二、因素分析及模型建立 1、因素分析 一国的商品进出口属于对外贸易的内容,一国对外贸易的发展情况对经济增长有着重要影响,影响对外贸易发展的因素有很多,从大的方面来说,主要是世界经济的发展情况和国内经济发展的冷热情况,还有就是一国的对外贸易政策的等因素。有研究显示,对外贸易对一国经济增长的影响主要是进口增长对经济增长有较大的促进作用。这里,对中国商品进口额的研究,主要选取国内生产总值和居民消费价格指数,国内生产总值和居民消费价格指数说明了一国的经济发展情况。经济的发展,居民的生活水平得到了提高,居民对国外商品的需求也增大,所以,对这两个因素对进口额的影响有一定的参考意义。 2、变量选取与模型建立 这里选取“中国商品进口额”为被解释变量,用Y表示,选“国内生产总值”、“居民消费价格指数”为解释变量,分别用X1、X2表示。所以,模型假定为 LnY=β0+β1㏑X1 +β2㏑X2 + μ 其中u为随机误差项。 下表为1985——2007年中国商品进口额、国内生产总值、居民你消费价格

计量经济学案例分析一元回归模型实例分析报告

∑ x = 1264471.423 ∑ y = 516634.011 ∑ X = 52432495.137 ∑ ? ? ? ? 案例分析 1— 一元回归模型实例分析 依据 1996-2005 年《中国统计年鉴》提供的资料,经过整理,获得以下农村居民人均 消费支出和人均纯收入的数据如表 2-5: 表 2-5 农村居民 1995-2004 人均消费支出和人均纯收入数据资料 单位:元 年度 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 人均纯 收入 1577.7 1926.1 2090.1 2161.1 2210.3 2253.4 2366.4 2475.6 2622.2 2936.4 人均消 费支出 1310.4 1572.1 1617.2 1590.3 1577.4 1670.1 1741.1 1834.3 1943.3 2184.7 一、建立模型 以农村居民人均纯收入为解释变量 X ,农村居民人均消费支出为被解释变量 Y ,分析 Y 随 X 的变化而变化的因果关系。考察样本数据的分布并结合有关经济理论,建立一元线 性回归模型如下: Y i =β0+β1X i +μi 根据表 2-5 编制计算各参数的基础数据计算表。 求得: X = 2262.035 Y = 1704.082 2 i 2 i ∑ x i y i = 788859.986 2 i 根据以上基础数据求得: β1 = ∑ x i y 2 i i = 788859.986 126447.423 = 0.623865 β 0 = Y - β1 X = 1704.082 - 0.623865 ? 2262.035 = 292.8775 样本回归函数为: Y i = 292.8775 + 0.623865X i 上式表明,中国农村居民家庭人均可支配收入若是增加 100 元,居民们将会拿出其中 的 62.39 元用于消费。

计量经济学分析计算题Word版

计量经济学分析计算题(每小题10分) 1.下表为日本的汇率与汽车出口数量数据, X:年均汇率(日元/美元) Y:汽车出口数量(万辆) 问题:(1)画出X 与Y 关系的散点图。 (2)计算X 与Y 的相关系数。其中X 129.3= ,Y 554.2=,2 X X 4432.1∑ (-)=,2 Y Y 68113.6∑(-)=,()()X X Y Y ∑--=16195.4 (3)采用直线回归方程拟和出的模型为 ?81.72 3.65Y X =+ t 值 1.2427 7.2797 R 2=0.8688 F=52.99 解释参数的经济意义。 2.已知一模型的最小二乘的回归结果如下: i i ?Y =101.4-4.78X 标准差 (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。 3.估计消费函数模型i i i C =Y u αβ++得 i i ?C =150.81Y + t 值 (13.1)(18.7) n=19 R 2=0.81 其中,C :消费(元) Y :收入(元) 已知0.025(19) 2.0930t =,0.05(19) 1.729t =,0.025(17) 2.1098t =,0.05(17) 1.7396t =。

问:(1)利用t 值检验参数β的显著性(α=0.05);(2)确定参数β的标准差;(3)判断一下该模型的拟合情况。 4.已知估计回归模型得 i i ?Y =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑ (-)=,2 Y Y 68113.6∑ (-)=, 求判定系数和相关系数。 5.有如下表数据 日本物价上涨率与失业率的关系 (1)设横轴是U ,纵轴是P ,画出散点图。根据图形判断,物价上涨率与失业率之间是什么样的关系?拟合什么样的模型比较合适? (2)根据以上数据,分别拟合了以下两个模型: 模型一:1 6.3219.14 P U =-+ 模型二:8.64 2.87P U =- 分别求两个模型的样本决定系数。 7.根据容量n=30的样本观测值数据计算得到下列数据:XY 146.5= ,X 12.6=,Y 11.3=,2X 164.2=,2Y =134.6,试估计Y 对X 的回归直线。 8.下表中的数据是从某个行业5个不同的工厂收集的,请回答以下问题:

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。

计量经济学的概念

计量经济学是经济科学领域内的一门应用科学,以一定的经济理论和实际统计资料为基础,运用数学、统计方法与计算机技术,以建立经济计量模型为主要手段,定量分析研究具有随机特性的经济变量关系。 2、数理经济模型与计量经济模型的区别。 数理: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。 计量: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。 3、经典计量经济学模型的一般形式。 4、计量经济学的数据类型。 时间序列数据:按时间先后排列的统计数据。 截面数据:一个或多个变量在某一时点上的数据集合。 合并数据(平行数据):既包含时间序列数据又有截面 数据。 5、建立计量经济学模型的步骤。 1) 模型的数学形式。③拟定模型中待估计参数的理论期望 值。 2)样本数据的收集: 差项产生序列相关。②截面数据易引起模型随机误差项 产生异方差。③样本数据的质量:完整性、准确性、可 比性、一致性。 3)模型参数的估计。 4 度检验、变量的显着性检验、方程的显着性检验。③计 量经济学检验:序列相关、异方差法(随机误差项)、 多重共线性(解释变量)④模型预测检验。 6、计量经济学模型的应用。 1)结构分析;2)经济预测;3)政策评价;4)检验与发展经济理论。 7、如何正确选择解释变量。 作为“变量”的原因:1 2)考虑数据的可得性;3)考虑入选变量之间的关系。 8、回归分析的目的。 1)根据自变量的取值,估计应变量的均值;2)检验建立在经济理论基础上的假设;3) 值,预测应变量的均值。 9、总体回归函数(PRF)和样本回归函数(SRF)各变量系数名称及函数方程。 10、随机误差项(Ui)的性质或主要内容。

最新计量经济学案例分析一元回归模型实例分析

案例分析1— 一元回归模型实例分析 依据1996-2005年《中国统计年鉴》提供的资料,经过整理,获得以下农村居民人均消费支出和人均纯收入的数据如表2-5: 表2-5 农村居民1995-2004人均消费支出和人均纯收入数据资料 单位:元 年度 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 人均纯收入 1577.7 1926.1 2090.1 2161.1 2210.3 2253.4 2366.4 2475.6 2622.2 2936.4 人均消 费支出 1310.4 1572.1 1617.2 1590.3 1577.4 1670.1 1741.1 1834.3 1943.3 2184.7 一、建立模型 以农村居民人均纯收入为解释变量X ,农村居民人均消费支出为被解释变量Y ,分析Y 随X 的变化而变化的因果关系。考察样本数据的分布并结合有关经济理论,建立一元线性回归模型如下: Y i =β0+β1X i +μi 根据表2-5编制计算各参数的基础数据计算表。 求得: 082 .1704035.2262==Y X ∑∑∑∑====37 52432495.1986.788859011.516634423.1264471222i i i i i X y x y x 根据以上基础数据求得: 623865.0423 .126447986 .788859?21 == =∑∑i i i x y x β 8775.292035.2262623865.0082.1704??1 0=?-=-=X Y ββ 样本回归函数为: i i X Y 623865.08775.292?+= 上式表明,中国农村居民家庭人均可支配收入若是增加100元,居民们将会拿出其中的62.39元用于消费。

计量经济学名词解释

名词解释 虚假序列相关: 虚假序列相关是指由于忽略了重要解释变量而导致模型出现的 序列相关性 无偏性: 所谓无偏性是指参数估计量的均值(期望)等于模型的参数值。 工具变量: 、工具变量是在模型估计过程中被作为工具使用,以替代模型中与随 机误差项相关的随机解释变量的变量。 结构分析: 经济学中所说的结构分析是指对经济现象中变量之间关系的研究。 虚假回归:如果两列时间序列数据表现出一致的变化趋势(非平稳),即它们之 间没有任何经济关系,但进行回归也会表现出较高的可决系数 异方差性:在线性回归模型中,经典假设要求随机误差项具有0均值和同方差。 所谓异方差性是指这些随机误差项服从不同方差的正态分布。 过度识别:是指模型方程中有一个或几个参数有若干个估计值。 恰好识别:是指对联立方程模型,我们能够唯一地估计出模型的参数 相对资本密集度:假设在生产活动中除了技术以外,只有资本与劳动两种劳动要 素,定义两要素的产出弹性之比为相对资本密集度,用w 表示。即 K L E E w / 简化式模型: 用所有先决变量作为每一个内生变量的解释变量,所形成的模型称 为简化式模型。中性技术进步: 技术进步前后,相对资本密集度不变,即劳动的 产出弹性与资本的产出弹性同步增长行为方程: 描述经济系统中变量之间行为 关系的结构式方程。先决变量: 外生变量和内生变量的滞后变量 相关分析:主要研究随机变量间的相关形式及相关程度。 回归分析:研究一个变量关于另一个变量的依赖关系的计算方法和理论。 高斯马尔科夫定理:普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性和有效性等优良性质,是最佳 线性无偏估计量。 高斯马尔科夫假定:(1)模型设立正确 (2)无完全共线性 (3)可识别性 (4) 零均值、同方差。 无序列相关假定(5) 解释变量与随机项不相关 计量经济学模型:揭示经济活动中各种因素之间的定量关系,用随机性的数学方程加以描述。 计量经济学模型成功的三要素:理论、方法和数据。 完全共线性:对于多元线性回归模型,其基本假设之一是解释变量,,…,是相互独立的, 如果存在,i=1,2,…,n ,其中c 不全为0,即某一个解释变量可以用其他解释变量的线 性组合表示,则称为完全共线性。 最小二乘估计量的性质:(1)线形性(2)无偏性(3)有效性(4)渐近无偏性(5)一致性(6)渐进有 效性。 最小样本容量:即从最小二乘原理和最大似然原理出发,欲得到参数估计量,不管其质量如 何,所要求的样本容量的下限。

计量经济学 一元回归模型

信息与管理科学学院管理科学系 实验报告 课程名称:计量经济学 实验名称:一元线性回归模型的估计、检验及预测

实验一一元回归模型输入时间频率的起始期和终止期 得到 输入数据

进行图形分析 1.趋势图分析PLOT Y X 税收与GDP趋势图2.散点图scat y x

税收与GDP 相关图 分析结果显示,我国税收收入与GDP 二者存在差距逐渐增大的增长趋势。相关图分析显示,我国税收收入增长与GDP 密切相关,二者为非线性的曲线相关关系。 建立方程 输入命令行 ls y c x 我国税收预测模型的输出结果 x y 186060.0974.4341?+-= 这个估计结果表明,GDP 每增长1亿元,我国税收收入将增加0.186060亿元。 估计非线性回归模型 在Eviews 命令窗口中分别键入以下命令命令来估计模型: 双对数函数模型:LS log(Y) C log(X) 对数函数模型:LS Y C log(X)

指数函数模型:LS log(Y) C X 二次函数模型:LS Y C X X^2 双对数模型 x y ln 134890.1549246.3?ln +-= (-7.677094) (28.28824) 976807.02=R 975587.02=R 2248.800=F 对数模型:

x y ln 72.204357.213606?+-= (-7.287528) (8.034278) 772590.02=R 760621 .02=R 54962.64=F 指数模型: x y 510*72.82942387.8?ln -+= (68.24652) (12.55225) 892387.02=R 886723 .02=R 5591.157=F 二次函数模型:

计量经济学答案(部分)

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:

计量经济学分析模型

计量经济学分析模型

摘要 改革开放以来,我国经济呈迅速而稳定的增长趋势,由于分配机制和收入水平的变化,城镇居民生活水平在达到稳定小康之后,消费结构和消费水平都出现了一些新的特点。本文旨在对近几年,我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。首先,我们综合了几种关于收入和消费的主要理论观点;本文根据相关的数据统计数据,运用一定的计量经济学的研究方法,进而我们建立了理论模型。然后,收集了相关的数据,利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验,并加以修正。最后,我们对所得的分析结果和影响消费的一些因素作了经济意义的分析,并相应提出一些政策建议。并找到影响居民消费的主要因素。 关键词:居民消费;城镇居民;回归;Eviews

目录 摘要.................................................................. II 前言. (1) 1 问题的提出 (2) 2 经济理论陈述 (3) 2.1西方经济学中有关理论假说 (3) 2.2有关消费结构对居民消费影响的理论 (4) 3 相关数据收集 (6) 4 计量经济模型的建立 (9) 5 模型的求解和检验 (10) 5.1计量经济的检验 (10) 5.1.1模型的回归分析 (10) 5.1.2拟合优度检验: (11) 5.1.3 F检验 (11) 5.1.4 T检验 (12) 5.2 计量修正模型检验: (12) 5.2.1 Y与的一元回归 (13) 5.2.2拟合优度的检验 (13) 5.2.3 F检验 (14) 5.2.4 T检验: (15) 5.3经济意义的分析: (15) 6 政策建议 (16) 结论 (17) 参考文献 (19)

计量经济学范本

第八章 虚拟变量 一、单选题: 1、虚拟变量模型i i i D Y μβα++=中,i Y 为居民的年可支配收入,i D 为虚拟解释变量, i D =1代表城镇居民,i D =0代表非城镇居民。当i μ满足古典假设时,则α ==)0|(i i D Y E 表示( B ) A 、城镇居民的年平均收入, B 、非城镇居民的年平均收入, C 、所有居民的年平均收入, D 、其他; 2、虚拟变量模型i i i D Y μβα++=中,i Y 为居民的年可支配收入,i D 为虚拟解释变量, i D =1代表城镇居民,i D =0代表非城镇居民。当i μ满足古典假设时,则βα+==)1|(i i D Y E 表示( A ) A 、城镇居民的年平均收入, B 、非城镇居民的年平均收入, C 、所有居民的年平均收入, D 、其它; 3、在没有定量解释变量的情形下,以加法形式引入虚拟解释变量,主要用于( C )。 A 、共线性分析, B 、自相关分析, C 、方差分析 , D 、其它 4、如果你有连续几年的月度数据,如果只有2、4、6、8、10、12月表现季节类型,则需要引入虚拟变量的个数是( B )。 A 、模型中有截距项时,引入12个, B 、模型中有截距项时,引入5个 C 、模型中没有截距项时,引入11个, D 、模型中没有截距项时,引入12个 5、下列不属于常用的虚拟变量模型是( D ); A 、解释变量中只包含虚拟变量, B 、解释变量中既含定量变量又含虚拟变量, C 、被解释变量本身为虚拟变量的模型, D 、解释变量和被解释变量中不含虚拟变量。 6、考虑虚拟变量模型:i i i X D D D Y μβαααα+++++=3322110,其中 ???=其他一季度011D ???=其他二季度012D ???=其他 三季度013D , 当其随机扰动项服从古典假定时,则下列回归方程中表示一季度的是:( B ) A 、i i i X D D D X Y E βαα++====)()0,1,|(20312 B 、i i i X D D D X Y E βαα++====)()0,1,|(10321 C 、i i i X D D D X Y E βαα++====)()0,1,|(30213 D 、i i i X D D D X Y E βα+====0321)0,|( 7、在含有截距项的分段线性回归分析中,如果只有一个属性变量,且其有三种类型,则引入虚拟变量个数应为( B ) A 、 1个, B 、 2个, C 、3个, D 、4个; 8、某商品需求函数为 u x b b y i i i ++=10,其中y 为需求量,x 为价格。为了考虑“地

经典单方程计量经济学模型一元线性回归模型

经典单方程计量经济学模型一元线性回归模型

第二章经典单方程计量经济学模型:一元线性回归模型 一、内容提要 本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法。首先,本章从总体回归模型与总体回归函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始,建立了回归分析的基本思想。总体回归函数是对总体变量间关系的定量表述,由总体回归模型在若干基本假设下得到,但它只是建立在理论之上,在现实中只能先从总体中抽取一个样本,获得样本回归函数,并用它对总体回归函数做出统计推断。 本章的一个重点是如何获取线性的样本回归函数,主要涉及到普通最小二乘法(OLS)的学习与掌握。同时,也介绍了极大似然估计法(ML)以及矩估计法(MM)。 本章的另一个重点是对样本回归函数能否代表总体回归函数进行统计推断,即进行所谓的统计检验。统计检验包括两个方面,一是先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”,第二是检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度。

后者又包括两个层次:第一,检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响关系,通过变量的t检验完成;第二,检验回归函数与总体回归函数的“接近”程度,通过参数估计值的“区间检验”完成。 本章还有三方面的内容不容忽视。其一,若干基本假设。样本回归函数参数的估计以及对参数估计量的统计性质的分析以及所进行的统计推断都是建立在这些基本假设之上的。其二,参数估计量统计性质的分析,包括小样本性质与大样本性质,尤其是无偏性、有效性与一致性构成了对样本估计量优劣的最主要的衡量准则。Goss-markov定理表明OLS估计量是最佳线性无偏估计量。其三,运用样本回归函数进行预测,包括被解释变量条件均值与个值的预测,以及预测置信区间的计算及其变化特征。 二、典型例题分析 例1、令kids表示一名妇女生育孩子的数目,educ表示该妇女接受过教育的年数。生育率对教育年数的简单回归模型为

(完整版)计量经济学知识点(超全版)

1.经济变量:经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。(3分) 2.解释变量:是用来解释作为研究对象的变量(即因变量)为什么变动、如何变动的变量。(2分)它对因变量的变动做出解释,表现为方程所描述的因果关系中的“因”。(1分)3.被解释变量:是作为研究对象的变量。(1分)它的变动是由解释变量做出解释的,表现为方程所描述的因果关系的果。(2分) 4.内生变量:是由模型系统内部因素所决定的变量,(2分)表现为具有一定概率分布的随机变量,是模型求解的结果。(1分) 5.外生变量:是由模型系统之外的因素决定的变量,表现为非随机变量。(2分)它影响模型中的内生变量,其数值在模型求解之前就已经确定。(1分) 6.滞后变量:是滞后内生变量和滞后外生变量的合称,(1分)前期的内生变量称为滞后内生变量;(1分)前期的外生变量称为滞后外生变量。(1分) 7.前定变量:通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量,(1分)即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量。(2分) 8.控制变量:在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面的变量,(2分)它一般属于外生变量。(1分) 9.计量经济模型:为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型,(2分)是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。(1分) 10.函数关系:如果一个变量y的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一地、精确地确定,则y与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。(3分) 11.相关关系:如果一个变量y的取值受另一个变量或另一组变量的影响,但并不由它们惟一确定,则y与这个变量或这组变量之间的关系就是相关关系。(3分) 12.最小二乘法:用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法,称为最小二乘法。(3分) 13.高斯-马尔可夫定理:在古典假定条件下,OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量,这一结论即是高斯-马尔可夫定理。(3分) 14.总变差(总离差平方和):在回归模型中,被解释变量的观测值与其均值的离差平方和。(3分) 15.回归变差(回归平方和):在回归模型中,因变量的估计值与其均值的离差平方和,(2分)也就是由解释变量解释的变差。(1分) 16.剩余变差(残差平方和):在回归模型中,因变量的观测值与估计值之差的平方和,(2分)是不能由解释变量所解释的部分变差。(1分) 17.估计标准误差:在回归模型中,随机误差项方差的估计量的平方根。(3分) 18.样本决定系数:回归平方和在总变差中所占的比重。(3分) 19.点预测:给定自变量的某一个值时,利用样本回归方程求出相应的样本拟合值,以此作为因变量实际值和其均值的估计值。(3分) 20.拟合优度:样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。(3分) 21.残差:样本回归方程的拟合值与观测值的误差称为回归残差。(3分) 22.显著性检验:利用样本结果,来证实一个虚拟假设的真伪的一种检验程序。(3分)23.回归变差:简称ESS,表示由回归直线(即解释变量)所解释的部分(2分),表示x对y的线性影响(1分)。 24.剩余变差:简称RSS,是未被回归直线解释的部分(2分),是由解释变量以外的因素造成的影响(1分)。 25.多重决定系数:在多元线性回归模型中,回归平方和与总离差平方和的比值(1分),

计量经济学

名词解释 1、 因果效应:在理想化随机对照实验中得到的,某一给定的行为或处理对结果的影响 2、 实验数据:来源于为评价某种处理(某项政策)抑或某种因果效应而设计的实验 3、 观测数据:通过观察实验之外的实际行为而获得的数据 4、 截面数据:对不同个体如工人、消费者、公司或政府机关等在某一特定时间段内收集到的数据 5、 时间序列数据:对同一个体(个人、公司、国家等)在多个时期内收集到的数据 6、 面板数据:即纵向数据,是多个个体分别在两个或多个时期内观测到的数据 7、 离散型随机变量:一些随机变量是离散的 连续型随机变量:一些随机变量是连续的 8、 期望值:随机变量经过多次重复实验出现的长期平均值,记作E (Y ) 9、 期望:Y 的长期平均值,记作μY 10、方差:是Y 距离其均值的偏差平方的期望值,记作var (Y ) 11、标准差:方差的平方根来表示偏差程度,记作σY 12、独立性:两个随机变量X 和Y 中的一个变量无法提供另一个变量的相关信息 13、标准正态分布:指那些均值102==σμ、方差的正态分布,记作N (0,1) 14、简单随机抽样:n 个对象从总体中抽取,且总体中的每一个个体都有相等的可能性被选入样本 15、独立分布:两个随机变量X 和Y 中的一个变量无法提供另一个变量的相关信息,那么这两个变量X 和Y 独立分布 16、偏差:设Y Y E Y Y μμμμ-??)(为的一个估计量,则偏差是; 一致性:当样本容量增大时,Y μ ?落入真实值Y μ的微小领域区间内的概率接近于1,即Y Y μμ与?是一致的 有效性:如果Y μ ?的方差比Y μ~更小,那么可以说Y Y μμ~?比更有效 17、最小二乘估计量:21)(m i n i -Y ∑ =最小化误差m -i Y 平方和的估计量m 18、P 值:即显著性概率,指原假设为真的情况下,抽取到的统计量与原假设之间的差异程度至少等于样本计算值与 原假设之间差异程度的概率 19、第一类错误:拒绝了实际上为真的原假设 20、一元线性回归模型:i i 10i μββ+X +=Y ;1β代表1X 变化一个单位所导致Y 的变化量 21、普通最小二乘(OLS )估:选择使得估计的回归线与观测数据尽可能接近的回归系数,其中近似程度用给定X 时预 测Y 的误差的平方和来度量 22、回归2R :可以由i X 解释(或预测)的i Y 样本方差的比例,即TSS SSR TSS ESS R -==12 23、最小二乘假设:①给定i X 时误差项i μ的条件均值为零:0)(i i =X μE ; ②从联合总体中抽取的, ,,,),,(n ...21i i i =Y X 满足独立同分布; ③大异常值不存在:即i i Y X 和具有非零有限的四阶距 24、1β置信区间:以95%的概率包含1β真值的区间,即在所有可能随机抽取的样本中有95%包含了1β的真值 25、同方差:若对于任意i=1,2,...,n ,给定) (条件分布的方差时χμμ=X X i i i i var 为常数且不依赖于χ,则 称误差项i μ是同方差

计量经济学-案例分析-第八章

第八章案例分析 改革开放以来,随着经济的发展中国城乡居民的收入快速增长,同时城乡居民的储蓄存 款也迅速增长。经济学界的一种观点认为,20世纪90年代以后由于经济体制、住房、医疗、养老等社会保障体制的变化,使居民的储蓄行为发生了明显改变。为了考察改革开放以来中 国居民的储蓄存款与收入的关系是否已发生变化,以城乡居民人民币储蓄存款年底余额代表 居民储蓄(Y),以国民总收入GNI代表城乡居民收入,分析居民收入对储蓄存款影响的数量关系。 表8.1为1978-2003年中国的国民总收入和城乡居民人民币储蓄存款年底余额及增加额的数据。 单位:亿元 2004 鉴数值,与用年底余额计算的数值有差异。 为了研究1978—2003年期间城乡居民储蓄存款随收入的变化规律是否有变化,考证城

乡居民储蓄存款、国民总收入随时间的变化情况,如下图所示: 图8.5 从图8.5中,尚无法得到居民的储蓄行为发生明显改变的详尽信息。若取居民储蓄的增量 (YY ),并作时序图(见图 8.6) 从居民储蓄增量图可以看出,城乡居民的储蓄行为表现出了明显的阶段特征: 2000年有两个明显的转折点。再从城乡居民储蓄存款增量与国民总收入之间关系的散布图 看(见图8.7),也呈现出了相同的阶段性特征。 为了分析居民储蓄行为在 1996年前后和2000年前后三个阶段的数量关系,引入虚拟变 量D 和D2°D 和D 2的选择,是以1996>2000年两个转折点作为依据,1996年的GNI 为66850.50 亿元,2000年的GNI 为国为民8254.00亿元,并设定了如下以加法和乘法两种方式同时引入 虚拟变量的的模型: YY = 1+ 2GNI t 3 GNI t 66850.50 D 1t + 4 GNh 88254.00 D 2t i D 1 t 1996年以后 D 1 t 2000年以后 其中: D 1t _ t 1996年及以前 2t 0 t 2000年及以前 对上式进行回归后,有: Dependent Variable: YY Method: Least Squares Date: 06/16/05 Time: 23:27 120000 8.7 1996年和 100000- 40000 2WM GNi o eOB2&ISEea9a9l2949698[Ma2 20CUC ir-“- 1CC0C 图 8.6 *OOCO mnoot , RtKXD Tconr GF*

计量经济学重点知识整理

计量经济学重点知识整理 1一般性定义 计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据,运用数学和统计学的方法,通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。 研究的主体(出发点、归宿、核心): 经济现象及数量变化规律 研究的工具(手段): 模型数学和统计方法 必须明确: 方法手段要服从研究对象的本质特征(与数学不同),方法是为经济问题服务 2注意:计量经济研究的三个方面 理论:即说明所研究对象经济行为的经济理论——计量经济研究的基础 数据:对所研究对象经济行为观测所得到的信息——计量经济研究的原料或依据 方法:模型的方法与估计、检验、分析的方法——计量经济研究的工具与手段 三者缺一不可 3计量经济学的学科类型 ●理论计量经济学 研究经济计量的理论和方法 ●应用计量经济学:应用计量经济方法研究某些领域的具体经济问题 4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 5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 6计量经济学与数理统计学的关系 联系: ●数理统计学是计量经济学的方法论基础 区别: ●数理统计学是在标准假定条件下抽象地研究一 般的随机变量的统计规律性; ●计量经济学是从经济模型出发,研究模型参数 的估计和推断,参数有特定的经济意义,标准 假定条件经常不能满足,需要建立一些专门的 经济计量方法 3、计量经济学的特点:

计量经济学习题解析

第一章 1、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? (1)t S =112.0+0.12t R ,其中t S 为第t 年农村居民储蓄增加额(单位:亿元),t R 为第t 年 城镇居民可支配收入总额(单位:亿元)。 (2)1t S -=4432.0+0.30t R ,其中1t S -为第t-1年底农村居民储蓄余额(单位:亿元),t R 为 第t 年农村居民纯收入总额(单位:亿元)。 2、 指出下列假想模型中的错误,并说明理由: 8300.00.24 1.12t t t RS RI IV =-+ 其中,t RS 为第t 年社会消费品零售总额(单位:亿元),t RI 为第t 年居民收入总额(单 位:亿元)(指城镇居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和),t IV 为第t 年全 社会固定资产投资总额(单位:亿元)。 3、 下列设定的精良经济模型是否合理?为什么? (1)3 01i i i GDP GDP ββμ==+?+∑ 其中,i GDP (i=1,2,3)是第一产业、第二产业、第三产业增加值,μ为随机干扰项。 (2)财政收入=f (财政支出)+ μ,μ为随机干扰项。 答案1、(1)不是。因为农村居民储蓄增加额应与农村居民可支配收入总额有关,而与城镇 居民可支配收入总额没有因果关系。 (2)不是。第t 年农村居民的纯收入对当年及以后年份的农村居民储蓄有影响,但并不 对第t-1的储蓄产生影响。 2、一是居民收入总额RI t 前参数符号有误,应是正号;二是全社会固定资产投资总额IV t 这 一解释变量的选择有误,它对社会消费品零售总额应该没有直接的影响。 3、(1)不合理,因为作为解释变量的第一产业、第二产业和第三产业的增加值是GDP 的构 成部分,三部分之和正为GDP 的值,因此三变量与GDP 之间的关系并非随机关系,也 非因果关系。 (2)不合理,一般来说财政支出影响财政收入,而非相反,因此若建立两者之间的模型, 解释变量应该为财政收入,被解释变量应为财政支出;另外,模型没有给出具体的数学 形式,是不完整的。 第二章五、计算分析题 1、令kids 表示一名妇女生育孩子的数目,educ 表示该妇女接受过教育的年数。生育率对 受教育年数的简单回归模型为 μββ++=educ kids 10 (1)随机扰动项μ包含什么样的因素?它们可能与受教育水平相关吗? (2)上述简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗?请解释。 2、已知回归模型μβα++=N E ,式中E 为某类公司一名新员工的起始薪金(元),N 为

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