计量经济学第四版 第二章 中文答案
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5.14（1） Y 对X ，即12ˆi iY b b X =+Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/13/17 Time: 20:58 Sample: 1971 1987 Included observations: 17VariableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob.X 0.260878 0.016664 15.65490 0.0000 C38.969073.85635110.10517 0.0000R-squared0.942325 Mean dependent var 96.41176 Adjusted R-squared 0.938480 S.D. dependent var 19.72216 S.E. of regression 4.891751 Akaike info criterion 6.123109 Sum squared resid 358.9385 Schwarz criterion 6.221134 Log likelihood -50.04642 Hannan-Quinn criter. 6.132853 F-statistic 245.0760 Durbin-Watson stat 0.629301Prob(F-statistic) 0.0000009423.0)655.15)(105.10(2609.09690.382==+=∧r x t y t（2）InY 对InX ，即 12ˆi iInY b b InX =+9642.0)090.20)(954.8(ln 5890.04041.1ln 2==+=∧r x t y tDependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 11/13/17 Time: 21:40 Sample: 1971 1987 Included observations: 17Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 1.404051 0.156813 8.953649 0.0000 LNX0.5889650.02931720.08981 0.0000R-squared0.964166 Mean dependent var 4.547848 Adjusted R-squared 0.961777 S.D. dependent var 0.213165 S.E. of regression 0.041675 Akaike info criterion -3.407698 Sum squared resid 0.026052 Schwarz criterion -3.309673 Log likelihood 30.96543 Hannan-Quinn criter. -3.397954 F-statistic 403.6007 Durbin-Watson stat 0.734161Prob(F-statistic)0.000000（3）InY 对X ，即 12ˆi iInY b b X =+Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 11/13/17 Time: 21:42 Sample: 1971 1987 Included observations: 17Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 3.931578 0.046430 84.67764 0.0000 X0.0027990.00020113.94972 0.0000R-squared0.928433 Mean dependent var 4.547848 Adjusted R-squared 0.923662 S.D. dependent var 0.213165 S.E. of regression 0.058896 Akaike info criterion -2.715956 Sum squared resid 0.052031 Schwarz criterion -2.617930 Log likelihood 25.08562 Hannan-Quinn criter. -2.706212 F-statistic 194.5946 Durbin-Watson stat 0.529132Prob(F-statistic) 0.0000009284.0)950.13)(678.84(0028.09316.3ln 2==+=∧r X t y t（4）Y 对InX ，即 12ˆi iY b b InX =+Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/13/17 Time: 21:43 Sample: 1971 1987 Included observations: 17Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -192.9661 16.38000 -11.78059 0.0000 LNX54.212573.06227817.70335 0.0000R-squared0.954325 Mean dependent var 96.41176 Adjusted R-squared 0.951280 S.D. dependent var 19.72216 S.E. of regression 4.353186 Akaike info criterion 5.889824 Sum squared resid 284.2535 Schwarz criterion 5.987849 Log likelihood -48.06350 Hannan-Quinn criter. 5.899568 F-statistic 313.4086 Durbin-Watson stat 0.610822Prob(F-statistic) 0.0000009542.0)703.17)(781.11(ln 2126.549661.1922=-=+-=∧r X t Y t解：1.XY∆∆=1ˆβ斜率说明X 每变动一个单位，Y 的绝对变动量；2. E XX Y Y =∆∆=//ˆ1β斜率便是弹性系数； 3. XY Y ∆∆=/ˆ1β斜率表示X 每变动一个单位，Y 的均值的瞬时增长率； 4,. XX Y/ˆ1∆∆=β斜率表示X 的相对变化对Y 的绝对量的影响。
李子奈《计量经济学》（第4版）笔记和课后习题（含考研真题）详解
李子奈《计量经济学》（第4版）笔记和课后习题（含考研真题）详解李子奈《计量经济学》（第4版）笔记和课后习题详解第1章绪论一、计量经济学1计量经济学计量经济学，又称经济计量学，是由经济理论、统计学和数学结合而成的一门经济学的分支学科，其研究内容是分析经济现象中客观存在的数量关系。
2计量经济学模型（1）模型分类模型是对现实生活现象的描述和模拟。
根据描述和模拟办法的不同，对模型进行分类，如表1-1所示。
表1-1 模型分类（2）数理经济模型和计量经济学模型的区别①研究内容不同数理经济模型的研究内容是经济现象各因素之间的理论关系，计量经济学模型的研究内容是经济现象各因素之间的定量关系。
②描述和模拟办法不同数理经济模型的描述和模拟办法主要是确定性的数学形式，计量经济学模型的描述和模拟办法主要是随机性的数学形式。
③位置和作用不同数理经济模型可用于对研究对象的初步研究，计量经济学模型可用于对研究对象的深入研究。
3计量经济学的内容体系（1）根据所应用的数理统计方法划分广义计量经济学根据所应用的数理统计方法包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等；狭义计量经济学所应用的数理统计方法主要是回归分析方法。
需要注意的是，通常所述的计量经济学指的是狭义计量经济学。
（2）根据内容深度划分初级计量经济学的主要研究内容是计量经济学的数理统计学基础知识和经典的线性单方程计量经济学模型理论与方法；中级计量经济学的主要研究内容是用矩阵描述的经典的线性单方程计量经济学模型理论与方法、经典的线性联立方程计量经济学模型理论与方法，以及传统的应用模型；高级计量经济学的主要研究内容是非经典的、现代的计量经济学模型理论、方法与应用。
（3）根据研究目标和研究重点划分理论计量经济学的主要研究目标是计量经济学的理论与方法的介绍与研究；应用计量经济学的主要研究目标是计量经济学模型的建立与应用。
理论计量经济学的研究重点是理论与方法的数学证明与推导；应用计量经济学的研究重点是建立和应用计量模型处理实际问题。
计量经济学(第四版)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，1nii YY 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5.107413096104100=+++。
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NS S x ==45= 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()10/2510/25XX 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。
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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，1nii YY 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5.107413096104100=+++。
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NSS 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。
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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，1nii YY 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5.107413096104100=+++。
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NSS 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。
计量经济学导论第四版部分课后答案中文翻译
2.10(iii) From (2.57), Var(1ˆβ) = σ2/21()n i i x x =⎛⎫- ⎪⎝⎭∑. 由提示：： 21n i i x=∑ ≥21()n i i x x =-∑, and so Var(1β ) ≤ Var(1ˆβ). A more direct way to see this is to write(一个更直接的方式看到这是编写) 21()n ii x x =-∑ = 221()n i i x n x =-∑, which is less than21n i i x=∑unless x = 0.(iv)给定的c 2i x 但随着x 的增加， 1ˆβ的方差与Var(1β )的相关性也增加.0β小时1β 的偏差也小.因此, 在均方误差的基础上不管我们选择0β还是1β 要取决于0β,x ,和n 的大小 (除了 21n i i x=∑的大小).3.7We can use Table 3.2. By definition, 2β > 0, and by assumption, Corr(x 1,x 2) < 0. Therefore, there is anegative bias in 1β : E(1β ) < 1β. This means that, on average across different random samples, the simple regression estimator underestimates the effect of the training program. It is even possible that E(1β ) is negative even though 1β > 0. 我们可以使用表3.2。
根据定义，> 0，由假设，科尔（X1，X2）<0。
因此，有一个负偏压为：E （）<。
计量经济学第2章习题参考答案
量 y 是随机变量， 解释变量 x 是非随机变量， 相关分析对资料的要求是两个变量都是随机变 量。 2. 答： 相关关系是指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系， 用相关 系数来衡量。 因果关系是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性， 作为结果的变量是由作为原因的 变量所决定的， 原因变量的变化引起结果变量的变化。 因果关系有单向因果关系和互为因果 关系之分。 具有因果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系。 而具有相关关系的变量之间并不一定 具有因果关系。 3. 答：主要区别：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量 y 与 x 的相互关系，而样 本回归模型描述所观测的样本中变量 y 与 x 的相互关系。 ②建立模型的不同。 总体回归模型 是依据总体全部观测资料建立的， 样本回归模型是依据样本观测资料建立的。 ③模型性质不 同。总体回归模型不是随机模型，样本回归模型是随机模型，它随着样本的改变而改变。 主要联系：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是 用来估计总体回归模型。
1 n ∑ ui = 0 ，因为 n i =1
前者是条件期望，即针对给定的 X i 的随机干扰的期望，而后者是无条件的平均值，即针对 所有 X i 的随机干扰取平均值。
二、单项选择题 1. A 2. D 3. A 4. B 5. C 6. B 7. D 8. B 9. D 10. C 11. D 12. D 13. C
14. D 15. D 16. A 17. B
三、多项选择题 1. ACD 2. ABE 3. AC 4. BE 5. BEFH 6. DG, ABCG, G, EF 7. ABDE 8. ADE 9. ACDE
《计量经济学导论》伍德里奇-第四版-笔记和习题答案(2-8章)
inc e inc incE e inc 0 。
inc e inc
inc
2
Var e inc inc e2 。
（Ⅲ）低收入家庭支出的灵活性较低，因为低收入家庭必须首先支付衣食住行等必需品。而高收入家庭具有 较高的灵活性，部分选择更多的消费，而另一部分家庭选择更多的储蓄。这种较高的灵活性暗示高收入家庭中储 蓄的变动幅度更大。
（Ⅲ）在（Ⅱ）的方程中，如果备考课程有效，那么 1 的符号应该是什么？ （Ⅳ）在（Ⅱ）的方程中， 0 该如何解释？ 答： （Ⅰ）构建实验时，首先随机分配准备课程的小时数，以保证准备课程的时间与其他影响 SAT 的因素是
houri ：i 1 ， ， n ， n 表示试验中所包括的学 独立的。然后收集实验中每个学生 SAT 的数据，建立样本 sati ，
因此 GPA 0.5681 0.1022 ACT 。 此处截距没有一个很好的解释， 因为对样本而言，ACT 并不接近 0。 如果 ACT 分数提高 5 分，预期 GPA 会提高 0.1022× 5=0.511。 （Ⅱ）每次观测的拟合值和残差表如表 2-3 所示： 表 2-3
i
GPA
GPA＾＾源自 7．利用 Kiel and McClain（1995）有关 1988 年马萨诸塞州安德沃市的房屋出售数据，如下方程给出了房屋 价格（ price ）和距离一个新修垃圾焚化炉的距离（ dist ）之间的关系：
log price 9.40 0.312log dist n 135 ， R 2 0.162
y 0 0 1 x u 0
令新的误差项为 e u 0 ，因此 E e 0 。 新的截距项为 0 0 ，斜率不变为 1 。 2．下表包含了 8 个学生的 ACT 分数和 GPA（平均成绩） 。平均成绩以四分制计算，且保留一位小数。 GPA ACT student 1 2 3 4 5 6 7 8