金融计量经济学

课程编号：02836020 授课对象：本科生

学分：3 任课教师：王志诚

课程类型：必修开课学期：2014春

先修课程：概率与统计

办公电话：62759706

手机号码：

电子邮箱：在zcwang@https://www.360docs.net/doc/a916021197.html,

辅导、答疑时间：周四3—5pm

一、Program Learning Goals and Objectives

Learning Goal 1: Graduates will possess a solid understanding of business and management and will be able to translate this knowledge into practice.

1.1O bjective 1 Our students will have a good command of fundamental theories and

knowledge.

1.2O bjective 2 Our students will have a good command of analytical methods and

decision-making tools.

1.3O bjective 3 Our students will be able to apply theories and methodologies in key

business functions.

Learning Goal 2: Our students will be able to think critically.

2.1O bjective 1 Our students will be able to identify and summarize problems

2.2O bjective 2 Our students will be able to collect data and analyze problems in a critical

manner

2.3O bjective 3 Our students will be able to put forward effective solutions to business

problems

Learning Goal 3:Our students will have a sense of social responsibility.

3.1O bjective 1 Our students will be aware of the importance of ethics.

3.2 Objective 2 Our students will be able to provide solutions that take account of

contrasting ethical standpoints.

Learning Goal 4: Our students will be effective communicators.

4.1O bjective 1 Our students will be proficient in oral and written communication.

4.2O bjective 2 Our students will possess good interpersonal skills.

4.3O bjective 3 Our students will be able to adapt to diverse learning environments. Learning Goal 5: Our students will have global perspectives.

5.1O bjective 1 Our students will be aware of social and cultural differences.

5.2O bjective 2 Our students will be aware of the impact of globalization on business

operations, opportunities, and challenges.

5.3O bjective 3 Our students will be proficient in English.

二、课程概述

This is an introductory course in financial econometrics. We will discuss the basic analytic tools and their applications. The course focuses mainly on the linear model specification, Ordinary Least Square regression method, and limits of classical OLS method.

本课程为金融学专业本科生的必修课程。本课程的主要目的是介绍如何利用金融数据建立计量模型和对相关的金融理论和金融变量之间的关系进行实证研究的方法。为了对方法使用和理解的方便，按照横截面、时间序列和面板（panel data）数据类型分别介绍基本的建模和推断方法。主要介绍基本的多元回归模型在金融领域的应用方法。随后根据金融市场中具有大量的时间序列数据这一特征，讨论平稳时间序列的基本模型--ARMA模型；最后一章介绍面板数据分析方法。

三、课程目标（包括学生所提高的技能要求）

Students will acquire a broad theoretical and empirical understanding of financial econometrics. After the course, the students should be able to carry on an empirical project.

本课程的主要目的是介绍如何利用金融数据建立计量模型和对相关的金融理论和金融变量之间的关系进行实证研究的方法。

在课程结束时，学生应该能够：

1.理解使用回归模型需要注意的假设条件，根据实际数据的情况正确使用模型；

2.能够根据现实数据条件选择合适的回归模型处理方式；

3.掌握时间序列数据建模的基本方法；

4.能使用横截面回归分析方法处理金融数据。

四、内容提要及学时分配

五、教学方式

课堂讲解+ 上机

六、教学过程中IT工具等技术手段的应用

EVIEWS, PowerPoint

七、教材

《本科金融计量经济学》讲义，王志诚。

八、参考书目

1．Introductory Econometrics –A modern approach. Jeffrey M. Wooldridge. 2．Applied Econometrics --Time Series, Walter Enders, 2004..

3．Time Series Analysis, James, Helmilton, 1994

九、教学辅助材料，如CD、录影等

十、课程学习要求及课堂纪律规范

参加讨论、完成作业。

十一、学生成绩评定办法（需详细说明评估学生学习效果的方法）平时成绩20% + 期中考试30% + 期末考试50%

学习经济学金融学经典著作推荐

学习经济学金融学经典著作推荐（转贴）[复制链接] sosocoo 著名教授签到 68 帖子 531 积分 2371 金币 34 学术水平 15 热心指数 48 下载流量(k) 1664694 ?串个门 ?加好友 ?打招呼 ?发消息电梯直达 1# 发表于 2011-6-30 12:08:19 |只看该作者|倒序浏览统计学基础部分 1、《统计学》《探索性数据分析》David Freedman等，中国统计（统计思想讲得好） 2、Mind on statistics 机械工业（只需高中数学水平） 3、Mathematical Statistics and Data Analysis 机械工业（这本书理念很好，讲了很多新东西） 4、Business Statistics a decision making approach 中国统计（实用） 5、Understanding Statistics in the behavioral science 中国统计回归部分 1、《应用线性回归》中国统计（蓝皮书系列，有一定的深度，非常精彩） 2、Regression Analysis by example，（吸引人，推导少） 3、《Logistics回归模型——方法与应用》王济川郭志刚高教（不多的国内经典统计教材）多元 1、《应用多元分析》王学民上海财大（国内很好的多元统计教材） 2、Analyzing Multivariate Data，Lattin等机械工业（直观，对数学要求不高） 3、Applied Multivariate Statistical Analysis，Johnson & Wichem，中国统计（评价很高）

金融计量学复习重点及答案

金融计量学复习重点及答案集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]

《金融计量学》复习重点考试题型：一、名词解释题(每小题4分，共20分) 计量经济学：一门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科. 经济学提供理论基础,统计学提供资料依据,数学提供研究方法总体回归函数：是指在给定X i 下Y 分布的总体均值与X i 所形成的函数关系（或者说将总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数）样本回归函数、 OLS 估计量：普通最小二乘法估计量 OLS 估计量可以由观测值计算 OLS 估计量是点估计量一旦从样本数据取得OLS 估计值，就可以画出样本回归线 BLUE 估计量、BLUE ：最优线性无偏估计量, 在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量拟合优度、拟合优度R 2(被解释部分在总平方和(SST)中所占的比例) 虚拟变量陷阱、自变量中包含了过多的虚拟变量造成的错误；当模型中既有整体截距又对每一组都设有一个虚拟变量时，该陷阱就产生了。或者说，由于引入虚拟变量带来的完全共线性现象就是虚拟变量陷阱（(如果有m 种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量，否则会导致多重共线性。称作虚拟变量陷阱。)） ??)X |E(Y ?) )X |E(Y ( ??? :SRF 2 211i 21i 21的估计量。是的估计量；是的估计量；是其中相对于ββββββββi i i i Y X X Y +=+=

方差分析模型、方差分析模型是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的而建立的一种模型。协方差分析模型、一般进行方差分析时，要求除研究的因素外应该保证其他条件的一致。作动物实验往往采用同一胎动物分组给予不同的处理，研究不同处理对研究对象的影响就是这个道理。多重共线性多重共线性是指解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系. 分为完全多重共线性和不完全多重共线性自相关：在古典线性回归模型中，我们假定随机扰动项序列的各项之间，如果这一假定不满足，则称之为自相关。即用符号表示为：自相关常见于时间序列数据。异方差、异方差性是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质BLUE ，线性回归模型的一个重要假定是：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即服从相同的方差。如果这一假定不满足，则称线性回归模型存在异方差性。随机误差项：模型中没有包含的所有因素的代表例： Y — 消费支出 X —收入、 — —参数 u —随机误差项 cov(,)()0i j i j E i j μμμμ=≠≠存在u X Y ++=βααβ

计量经济学-李子奈-计算题整理集合

计算分析题（共3小题，每题15分，共计45分） 1、下表给出了一含有3个实解释变量的模型的回归结果：方差来源平方和（SS ）自由度（d.f.）来自回归65965 — 来自残差— — 总离差(TSS) 66056 43 （1）求样本容量n 、RSS 、ESS 的自由度、RSS 的自由度（2）求可决系数)37.0(-和调整的可决系数2 R （3）在5%的显著性水平下检验1X 、2X 和3X 总体上对Y 的影响的显著性（已知0.05(3,40) 2.84F =）（4）根据以上信息能否确定1X 、2X 和3X 各自对Y 的贡献？为什么？ 1、（1）样本容量n=43+1=44 （1分） RSS=TSS-ESS=66056-65965=91 （1分） ESS 的自由度为: 3 （1分） RSS 的自由度为: d.f.=44-3-1=40 （1分）（2）R 2=ESS/TSS=65965/66056=0.9986 （1分） 2R =1-(1- R 2)(n-1)/(n-k-1)=1-0.0014?43/40=0.9985 （2分）（3）H 0：1230βββ=== （1分） F=/65965/39665.2/(1)91/40 ESS k RSS n k ==-- （2分） F >0.05(3,40) 2.84F = 拒绝原假设（2分）所以，1X 、2X 和3X 总体上对Y 的影响显著（1分）（4）不能。（1分）因为仅通过上述信息，可初步判断X 1，X 2，X 3联合起来对Y 有线性影响，三者的变化解释了Y 变化的约99.9%。但由于无法知道回归X 1，X 2，X 3前参数的具体估计值，因此还无法判断它们各自对Y 的影响有多大。 2、以某地区22年的年度数据估计了如下工业就业模型 i i i i i X X X Y μββββ++++=3322110ln ln ln 回归方程如下： i i i i X X X Y 321ln 62.0ln 25.0ln 51.089.3?+-+-= （-0.56）(2.3) (-1.7) (5.8) 2 0.996R = 147.3=DW 式中，Y 为总就业量；X 1为总收入；X 2为平均月工资率；X 3为地方政府的

计量经济学讲解习题二Word版

计量经济学练习题（二）一、单选题 1、根据样本资料建立某消费函数如下：，其中C为消费，x为收入，虚拟变量，所有参数均检验显著，则城镇家庭的消费函数为。 A、 B、 C、 D、 2、如果某个结构方程是恰好识别的，估计其参数可用。 A、最小二乘法 B、极大似然法 C、广义差分法 D、间接最小二乘法 3、某商品需求函数为，其中y为需求量，x为价格。为了考虑“地区”（农村、城市）和“季节”（春、夏、秋、冬）两个因素的影响，拟引入虚拟变量，则应引入虚拟变量的个数为。 A、2 B、 4 C、5 D、6 4、消费函数模型，其中y为消费，x为收入，，，，该模型中包含了几个质的影响因素。 A、1 B、2 C、 3 D、4

5、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、平行数据 6、判断模型参数估计量的符号、大小、相互之间关系的合理性属于（）准则。 A、经济计量准则 B、经济理论准则 C、统计准则 D、统计准则和经济理论准则 7、对于模型，为了考虑“地区”因素（北方、南方），引入2 个虚拟变量形成截距变动模型，则会产生。 A、序列的完全相关 B、序列的不完全相关 C、完全多重共线性 D、不完全多重共线性 8、简化式模型是用所有（）作为每个内生变量的解释变量。 A、外生变量 B、先决变量 C、虚拟变量 D、滞后内生变量 9、联立方程模型中，如果某一个方程具有一组参数估计量，则该方程为. A、不可识别 B、恰好识别 C、过度识别 D、模型可识别 10、如果联立方程模型中某个结构方程包含了所有的变量，则这个方程。 A、恰好识别 B、不可识别 C、过度识别 D、不确定 11、对于联立方程模型，若在第1个方程中被解释变量为，解释变量全部为先决变量；在第2个方程中被解释变量为，解释变量中除了作为第

计量经济学题库(超完整版)及答案

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。 13．假设某国的货币供给量Y 与国民收入X 的历史如系下表。某国的货币供给量X 与国民收入Y 的历史数据根据以上数据估计货币供给量Y 对国民收入X 的回归方程，利用Eivews 软件输出结果为： Dependent Variable: Y Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X 1.968085 0.135252 14.55127 0.0000 C 0.353191 0.562909 0.627440 0.5444 R-squared 0.954902 Mean dependent var 8.258333 Adjusted R-squared 0.950392 S.D. dependent var 2.292858 S.E. of regression 0.510684 F-statistic 211.7394 Sum squared resid 2.607979 Prob(F-statistic) 0.000000 问：（1）写出回归模型的方程形式，并说明回归系数的显著性（）。（2）解释回归系数的含义。（2）如果希望1997年国民收入达到15，那么应该把货币供给量定在什么水平？ 14．假定有如下的回归结果 t t X Y 4795.06911.2?-= 其中，Y 表示美国的咖啡消费量（每天每人消费的杯数），X 表示咖啡的零售价格（单位：美元/杯），t 表示时间。问：（1）这是一个时间序列回归还是横截面回归？做出回归线。（2）如何解释截距的意义？它有经济含义吗？如何解释斜率？（3）能否救出真实的总体回归函数？（4）根据需求的价格弹性定义： Y X ?弹性＝斜率，依据上述回归结果，你能救出对咖啡需求的价格弹性吗？如果不能，计算此弹性还需要其他什么信息？ 15．下面数据是依据10组X 和Y 的观察值得到的： 1110=∑i Y ，1680 =∑i X ，204200=∑i i Y X ，315400 2=∑ i X ，133300 2 =∑i Y 假定满足所有经典线性回归模型的假设，求0β，1β的估计值； 16.根据某地1961—1999年共39年的总产出Y 、劳动投入L 和资本投入K 的年度数据，运用普通最小二乘法估计得出了下列回归方程：

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

金融计量经济学期末考卷

经济法律系2008-2009学年第二学期《计量经济学》期末考试题（A卷）（适用专业：06金融完卷时间：120分钟考试时间：2009-6-22）班级姓名座号一、单项选择题（共30分，每空2分）应比较它们的：( B ) A.判定系数 B.调整后判定系数 C.标准误差 D.估计标准误差 2.下列样本模型中，哪一个模型通常是无效的?( A ) A.C i(消费)=500-0.8I i(收入) B.Q Di(商品需求)=10+0.8I i(收入)-0.9P i(价格) C.Q si(商品供给)=20+0.75P i(价格) D.Y i(产出量)=0.65K0.6i(资本)L0.4i(劳动) 3.线性模型Y i=β0+β1X1i+β2X2i+μi不满足哪一假定称为异方差现象?(B ) A.Cov(μi,μj)=0 B.Var(μi)=σ2 C.Cov(X i,μi)=0 D.Cov(X1i,X2i)=0 4.用一组20个观测值的样本估计模型Y i=β0+β1X1i+β2X2i+μi后，在0.1的显著性水平上对β1的显著性作t检验，则β1显著地不等于0的条件是统计

量t 大于等于：( C ) A.t 0.1(20) B.t 0.05(18) C.t 0.05(17) D.F 0.1(2,17) 5.由回归直线10i ??Y ?β+β=X i 所估计出来的Y ?值满足：( D ) A.Σ(Y i -i Y ?)=1 B.Σ(Y i -i Y ?)2=1 C.Σ(Y i -i Y ?)最小 D.Σ(Y i -i Y ?)2最小 6.判定系数r 2=0.8，说明回归直线能解释被解释变量总变差的：( A ) A.80% B.64% C.20% D.89% 7.预测点离样本分布中心越近，预测误差：( A ) A.越小 B.越大 C.不变 D.与预测点离样本分布中心的距离无关 8.当模型中的解释变量存在完全多重共线性时，参数估计量的方差为：( C ) A.0 B.1 C.∞ D.最小 9.加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同误差的观测点以不同的权数，以提高估计精度，即：( B ) A.重视大误差的作用，轻视小误差的作用 B.重视小误差的作用，轻视大误差的作用 C.重视小误差的作用，更重视大误差的作用 D.轻视大误差的作用，更轻视小误差的作用 10.DW 的取值范围是：( D ) A.-1≤DW ≤0 B.-1≤DW ≤1 C.-2≤DW ≤2 D.0≤DW ≤4 11.根据20个观测值估计的结果，一元线性回归模型的DW=2.6,在α=0.05的显著性水平下查得样本容量n=20，解释变量k=1个时，d L =1.20,d U =1.41，则可以判断：( D ) A.不存在一阶自相关 B.存在正的一阶自相关

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：

厦门大学推荐的计量经济学教材

A. 经济学本科生计量经济学核心课程 (1) 概率论与数理统计 Statistics for Business and Economics, 6th Edition, Newbold, P., Carlson, W. and B. Thorne, 2006, Prentice-Hall. (2) 计量经济学初步 Introductory Econometrics with Applications, 4th Edition, Ramanathan, R., 1998, The Dryden Press. Introduction to Econometrics, Stock, H. and M. Watson, 2002, Addison Wesley. 计量经济学导论：现代观点，伍德里奇【美】，2003，中国人民大学出版社. 计量经济学基础（第四版），古扎拉蒂【美】，2005，中国人民大学出版社. 计量经济学（第二版），李子奈、潘文卿，2005，高等教育出版社. B. 硕士研究生计量经济学课程 (1) 概率论与数理统计 Introduction to Mathematical Statistics (5th Edition), Hogg, R. V. and A. T. Craig, 1995, Prentice-Hall. (2) 计量经济学 Econometric Analysis, 5th Edition, Green, W., 2003, Prentice Hall. Econometric Methods, 4th Edition, Johnston, J. and J. DiNardo, 1997, McGraw-Hill. C. 经济学博士研究生课程 (1) 概率论与数理统计 Statistical Inference, 2nd Edition, Casella, G. and R.Berger, 2001, Duxbury Press. An Introduction to Econometric Theory, Gallant, A.R., 1997, Princeton University Press. Introduction to Mathematical Statistics, 5th Edition, Hogg, R. V. and A. T. Craig, 1995, Prentice-Hall. (2) 计量经济学 Econometrics, Hayashi, F., 2000, Princeton University Press. Econometric Analysis, 5th Edition, Green, W., 2003, Prentice Hall. Econometric Methods, 4th Edition, Johnston, J. and J. DiNardo, 1997, McGraw-Hill. (3) 时间序列计量经济学 Time Series Analysis, Hamilton, J., 1994, Princeton University Press. Time Series: Theory and Methods, 2nd Edition, Brockwell, P. J. and R. A. Davis,

金融计量学》习题答案

《金融计量学》习题一一、填空题： 1.计量经济模型普通最小二乘法的基本假定有解释变量非随机、随机干扰项零均值、同方差、无序列自相关、随机干扰项与解释变量之间不相关、随机干扰项服从正态分布零均值、同方差、零协方差（隐含假定：解释变量的样本方差有限、回归模型是正确设定） 2.被解释变量的观测值i Y 与其回归理论值)(Y E 之间的偏差，称为随机误差项；被解释变量的观测值i Y 与其回归估计值i Y ?之间的偏差，称为残差。 3.对线性回归模型μββ++=X Y 10进行最小二乘估计，最小二乘准则是。 4.高斯—马尔可夫定理证明在总体参数的各种无偏估计中，普通最小二乘估计量具有有效性或者方差最小性的特性，并由此才使最小二乘法在数理统计学和计量经济学中获得了最广泛的应用。 5. 普通最小二乘法得到的参数估计量具有线性性、无偏性、有效性统计性质。 6.对于i i i X X Y 22110????βββ++=，在给定置信水平下，减小2?β的置信区间的途径主要有__增大样本容量______、__提高模型的拟合优度__、___提高样本观测值的分散度______。 7.对包含常数项的季节(春、夏、秋、冬)变量模型运用最小二乘法时，如果模型中需要引入季节虚拟变量，一般引入虚拟变量的个数为____3个______。 8.对计量经济学模型作统计检验包括__拟合优度_检验、____方程的显著性检

验、_变量的显著性__检验。 9.总体平方和TSS 反映__被解释变量观测值与其均值__之离差的平方和；回归平方和ESS 反映了__被解释变量的估计值(或拟合值)与其均值__之离差的平方和；残差平方和RSS 反映了____被解释变量观测值与其估计值__之差的平方和。 10.方程显著性检验的检验对象是____模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立__。 12.对于模型i ki k i i i X X X Y μββββ+++++=Λ22110，i=1,2,…,n ，一般经验认为，满足模型估计的基本要求的样本容量为__n ≥30或至少n ≥3（k+1）___。 13.对于总体线性回归模型i i i i i X X X Y μββββ++++=3322110，运用最小二乘法欲得到参数估计量，所要求的最小样本容量n 应满足_4_____。二、单选题： 1.回归分析中定义的（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 2.最小二乘准则是指使（D ）达到最小值的原则确定样本回归方程。 A.()∑=-n t t t Y Y 1? B.∑=-n t t t Y Y 1? C.t t Y Y ?max - D.()2 1?∑=-n t t t Y Y 3.下图中“{”所指的距离是（B ） A. 随机误差项 B. 残差

计量经济学计算题总结

计量经济学计算题总结 1、表中所列数据是关于某种商品的市场供给量Y和价格水平X的观察值： ①用OLS法拟合回归直线； ②计算拟合优度R2； ③确定β1是否与零有区别。 2、求下列模型的参数估计量，

3 、设某商品需求函数的估计结果为（n=18 ）：解：（1） 4 、

5、模型式下括号中的数字为相应回归系数估计量的标准误。又由t分布表和F分布表得知：t0.025（5）=2.57，t0.025（6）=2.45；F0.05（3,6）=4.76，F0.05（4,5）=5.19，试根据上述资料，对所给出的两个模型进行检验，并选择出一个合适的模型。

解：（1 ）总离差平方和的自由度为n-1，所以样本容量为35。（2）（3） 7．某商品的需求函数为其中，Y 为需求量，X1为消费者收入，X2为该商品价格。（1）解释参数的经济意义。（2）若价格上涨10%将导致需求如何变化？（3）在价格上涨10%情况下，收入增加多少才能保持需求不变。（4）解释模型中各个统计量的含义。 220.611 4384126783 /(1)10.587/(1)ESS R TSS RSS n k R TSS n ===--=-=-ESS/k 解：（1）由样本方程的形式可知，X1的参数为此商品的收入弹性，表示X2的参数为此商品的价格弹性。（2）由弹性的定义知，如果其它条件不变，价格上涨10%，那么对此商品的需求量将下降1.8%。（3）根据同比例关系，在价格上涨10%情况下，为了保持需求不变，收入需要增加0.46×0.018= 0.00828，即 0.828%。（4）第一行括弧里的数据0.126、0.032是参数估计量的样本标准差，第二行括弧里的数据3.651、-5.625是变量显著性检验的t 值，t 值较大,说明收入和价格对需求的影响显著. 分别是决定系数、调整的决定系数、方程显著性检验的F 值，这三个统计量的取值较大，说明模型的总体拟合效果较好。 8、现有X 和Y 的样本观察值如下表： X 2 5 10 4 10 Y 4 7 4 5 9 假设Y 对X 的回归模型为: 试用适当的方法估计此回归模型。

计量经济学计算题解法汇总

计量经济学：部分计算题解法汇总 1、求判别系数——R^2 已知估计回归模型得 i i ?Y =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑ （－）＝，2Y Y 68113.6∑（－）＝， 2、置信区间有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 Adjusted R-squared F-statistic Durbin-Watson （1（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90%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 ＝，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分）家庭收入对消费有显著影响。（2分）对于截距项，

检验。（2分）（3）Y f =+×45＝（2分） 90%置信区间为（，+），即（，）。（2分）注意：a 水平下的t 统计量的的重要性水平，由于是双边检验，应当减半 3、求SSE 、SST 、R^2等已知相关系数r ＝，估计标准误差?8σ＝，样本容量n=62。求：（1）剩余变差；（2）决定系数；（3）总变差。（2）2220.60.36R r ===（2分） 4、联系相关系数与方差（标准差），注意是n-1 在相关和回归分析中，已知下列资料： 222X Y i 1610n=20r=0.9(Y -Y)=2000σσ∑＝，＝，，，。（1）计算Y 对X 的回归直线的斜率系数。（2）计算回归变差和剩余变差。（3）（2）R 2=r 2==，总变差：TSS ＝RSS/(1-R 2)=2000/=（2分）

(完整word版)计量经济学习题与答案

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. 0.75 B. 0.75% C. 2 D. 7.5% 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/(22R k R F --= 6、二元线性回归分析中 TSS=RSS+ESS 。则 RSS 的自由度为（） A.1 B.n-2 C.2 D.n-3 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（） A.33.33 B.40 C.38.09 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（） A.简单相关系数矩阵法 B. t 检验与F 检验综合判断法 C. DW 检验法 D.ARCH 检验法 E.辅助回归法

金融计量学论文

基于GARCH模型的中国创业板市场股票价格波动研究摘要：创业板市场，又称为二板市场，是专为暂时无法在主板上市的新兴公司提供融资途径的证券交易市场。在创业板上市的企业大多从事高新科技业务，成立时间较短，规模偏小，但具有高成长性。中国创业板市场是一个新兴的市场，不仅资本的存量比发达国家成熟的金融市场小得多，而且股票的波动性也大许多，市场波动方面具有很多独特的特征。研究我国创业板市场波动的特征，对于正确认识我国创业板市场价格行为，探讨股票市场波动理论，具有很重要的意义。本文首先基于GARCH模型，对我国创业板市场的股价波动行为进行研究和探讨，得到GARCH模型拟合后的残差序列不存在自回归条件异方差，其次进行实证分析，并对实证结果给出解释，最后根据分析得出相关的结论并提出相应的建议。关键词：创业板股票价格 GARCH模型波动分析一、引言创业板创立以来，理论界对其进行了大量研究，但主要侧重于定性分析，集中在市场制度建设、IPO条件、信息披露、市场监督及股权分置改革等方面，较少涉及定量分析。作为中小企业的一种有效的融资渠道，创业板在创立之初就与主板市场之间有着明显的不同。而通过对我国的金融市场的运行模式及经济发展的地域性差异等多种因素综合分析，相对于美国的早已成熟的纳斯达克市场而言，我国的创业板更接近于韩国柯斯达克市场及香港的创业板市场，因而可以借鉴韩国柯斯达克市场的分析来分析研究我国的创业板市场。二、文献综述

股票市场收益波动是近年来金融理论研究较为活跃的一个课题。波动性也称易变性，是对股票市场风险程度的估计。股票价格的波动是对股票价格走势不确定性的一种度量，股票收益波动性是表示股票价格变化在某一时期的变异程度。在股票市场波动性分析方面，目前最常用的模型是GARCH类模型。随着股票市场的发展，近年来对GARCH类模型的研究逐渐增多。例如刘国旗重点研究了两种非线性GARCH模型和标准GARCH模型对中国股市波动的预测能力以及它们与随机游动模型在预测波动之间的比较。吴长风和李花研究了用主成分分析方法来降低因子ARCH模型和因子维数，并利用上述方法进行了某些股票的经验检验。唐齐鸣和陈健讨论了ARCH模型的发展及各模型特点，针对中国股市现存问题，柯珂和张世英探讨了ARCH模型的诊断分析和变结构建模问题，提出了分整增广GARCH-M 模型。胡海鹏和方兆本用AR（m）—EGARCH-M模型对我国股市的波动性进行拟合分析，并对实证结果给出解释。我国学者在研究股票市场上，主要侧重于运用ARCH类模型来研究和分析，而通过EGARCH模型来研究创业板股票波动行为的较少。三、数据与模型（一）基本原理 1．ARCH 模型 ARCH模型（自回归条件异方差模型）最早由Engle于1982年提出，ARCH 模型的目的就是刻画预测误差的条件方差中可能存在的某种相关性。ARCH模型将方差和条件方差区分开来,并让条件方差作为过去误差的函数而变化,从而为解决异方差问题提供了新的途径。ARCH模型的主要思想是：随机扰动项u t的条件方差依赖于它的前期值的大小。在以前的信息集的条件下，某一时刻的残差服

计量经济学计算题

1、某农产品试验产量Y （公斤/亩）和施肥量X （公斤/亩）7块地的数据资料汇总如下： ∑=255i X ∑=3050i Y ∑=71.12172i x ∑=429.83712i y ∑=857.3122i i y x 后来发现遗漏的第八块地的数据：208=X ，4008=Y 。要求汇总全部8块地数据后进行以下各项计算，并对计算结果的经济意义和统计意义做简要的解释。（1）该农产品试验产量对施肥量X （公斤/亩）回归模型Y a bX u =++进行估计；（2）对回归系数（斜率）进行统计假设检验，信度为；（3）估计可决系数并进行统计假设检验，信度为。解：首先汇总全部8块地数据： 871 81 X X X i i i i +=∑∑== =255+20 =275 n X X i i ∑==8 1 )8(375.348 275 == 2) 7(7 127 127X x X i i i i +=∑∑== =+7?2 7255?? ? ??=10507 287 1 28 1 2X X X i i i i +=∑∑== =10507+202 = 10907 2) 8(8 1 28 1 28X X x i i i i +=∑∑== = 10907-8?2 8275?? ? ??= 87 1 81 Y Y Y i i i i +=∑∑===3050+400=3450 25.4318 3450 8 1 )8(== =∑=n Y Y i i 2) 7(7 1 2 712 7Y y Y i i i i +=∑∑== =+7?2 73050??? ??=1337300 287 1 2 81 2Y Y Y i i i i +=∑∑== =1337300+4002 = 1497300 2)8(8 1 28128Y Y y i i i i +=∑∑== =1497300 -8?( 8 3450)2 == ) 7()7(7 1 7 17Y X y x Y X i i i i i i +=∑∑== ==+7??? ??7255??? ? ??73050 =114230 887 1 81 Y X Y X Y X i i i i i i +=∑∑== =114230+20?400 =122230

金融计量经济学期末练习题

计量经济学期末考试复习一、单项选择题: 1．一元线性样本回归直线可以表示为（） A ．i 10i X Y u i ++=ββ B. i X )(Y E 10i ββ+= C . i 1 i e X Y ++ = ∧ ∧ i β β D. 错误！未找到引用源。 2．如果回归模型中的随机误差存在异方差性，则参数的普通最小二乘估计量是（） A ．无偏的，但方差不是最小的 B.有偏的，且方差不是最小 C ．无偏的，且方差最小 D.有偏的，但方差仍最小 3．对于某样本回归模型，已求得DW 统计量的值为1，则模型残差的自相关系数ρ∧ 近似等于（） A ．0 B ．0.5 C ．-0.5 D ．1 4．一元线性回归中，相关系数r=( ) A. ∑∑∑----2 2 2) () ()) )(Y Y X X Y Y X X i i i i （（ B. ∑∑∑----2 2 ) ()())(Y Y X X Y Y X X i i i i （ C ∑∑∑ ----2 2 ) () ())(Y Y X X Y Y X X i i i i （ D ∑∑∑---2 2 2 ) () ()(Y Y X X Y Y i i i 5. 德菲尔德-匡特检验法可用于检验( ) A.异方差性 B.多重共线性 C.序列相关 D.设定误差 6.用于检验序列相关的DW 统计量的取值范围是( ) A.0≤DW≤1 B.－1≤DW≤1 C. －2≤DW≤2 D.0≤DW≤4 7.根据判定系数错误！未找到引用源。与F 统计量的关系可知，当错误！未找到引用源。时有( ) A.F=1 B.F=－1 C.F=∞ D.F=0 8.在给定的显著性水平之下，若DW 统计量的下和上临界值分别为错误！未找到引用源。和du,则当错误！未找到引用源。

计量经济学计算题

计量经济学计算题例题 0626 一元线性回归模型相关例题 1.假定在家计调查中得出一个关于家庭年收入X 和每年生活必须品综合支出 Y 的横截面样根据表中数据: (1) 用普通最小二乘法估计线性模型 Y t 0 1 X t u t (2) 用G — Q 检验法进行异方差性检验 (3) 用加权最小二乘法对模型加以改进答案：（1）丫=+（ 2）存在异方差（3）丫=+ 2 ?已知某公司的广告费用 X 与销售额（Y ）的统计数据如下表所示: （1）估计销售额关于广告费用的一元线性回归模型（2）说明参数的经济意义（3）在 0.05的显著水平下对参数的显著性进行 t 检验答案：（1）一元线性回归模型 Y t 319.086 4 185X i （2）参数经济意义：当广告费用每增加 1万元，销售额平均增加万元

（3）t=> t o.025（10），广告费对销售额有显著影响

3. : 根据表中数据: (1) 求Y 对X 的线性回归方程； (2) 用t 检验法对回归系数进行显著性检验（a =) ； (3) 求样本相关系数r; 答案：Y =+ 用t 检验法对回归系数进行显著性检验（a =）；答案：显著 2 2 假设y 对x 的回归模型为％ b o biX u ,，且Var （uJ x ,，试用适当的方法估计此回归模型。 2 2 解：原模型： y b 0 b 1x 1 U i , Var （u ,）为模型存在异方差性为消除异方差性，模型两边同除以 X ,, 得: bo — a u._ (2分) X , X x , * y , * 1 u , 令: y ,x , ■,v , x x X , 得: * y , * b box ' （2分）

金融系计量经济学复习题

2、 1、根据某地区居民对农产品的消费y 和居民收入x 的样本资料，应用最小二乘法估计模型，估计结果如下，拟合效果见图。由所给资料完成以下问题：（1）在n=16, a =的条件下，查D-W 表得临界值分别为 d L =, d u =，试判断模型中是否存在自相关; ⑵ 如果模型存在自相关，求出相关系数，并利用广义差分变换写出无自相关的广义差分模型。 ” 27.9123 + 03524X se= 11.8690〉(0. 0055) 1& 二 0.9966,工彳二 22.0506,/?If = 0.6800,5 = 4122.531 家庭消费支出（Y ）、可支配收入（XI ）、个人财富（X2）设定模型如下: 打二灿十 0\XH + p 、x 3 + r /-I HeBidual Actual Fitted

回归分析结果为： LS // Dqjaidcnt Variable is Y Date; 18/4/05 Time; 15:18 Sample: 1 10 Included obseivations; 10 Variable Cocincicfil Std. Error T-SUtisLic Prob. C 24.4070 6.9973 0.0101 花 ■03401 0.4785 0.5002 0.0823 0.0458 0.II52 R ?$quarcd Mcaii depaidciit vw 111.1256 Adjusted R-sqiiared S ?D ? dependent var 31.4289 S ?E ? of regrescion Akatke info entaion 41338 Sum squared resid 342.5486 Schwartz criterion 42246 L 四 likelihood ?31.8585 F-sUtistic Diirbiii-Watson stat 2.4382 Prob(F-stalistic) 0.0001 回答下列问题 (1) 请根据上表中巳有的數据，填写表中画线处缺失结果(注意给出计算步骤); (2) 模型是否存在多重共线性？为什么？ (3) 模型中是否存在自相关？为什么？在0.05显著牲水平下，dl 和du 的显着性点 k -1 3、Sen 和SrivasUva( 1971 )在研究會富国之间期S 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； Z 亠一2?40+9?39111匕-3?36(0(111出-7)) (437) (0.857) RM.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Srivaslava 认为人均收入的临界值为1097美元(加1097 = 7 ),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參数話计值的t ?值). n 9 10 11 dl du dl du 0- 824 L32 0. 629 1-699 0? 879 L 32 0? 697 1, 641 0. 927 L 324 0? 658 1. 601 (2.42)