计量经济学作业1
计量第一次作业答案

C、函数形式的设定误差
D、 省略掉的变量
答案:(1)A(2)A(3)B(4)B(5)B(6)A(7)B(8)A(9)B
答案要点 这一题目是对数理统计知识的复习,目的在于练习数据整理。
8、已知某厂1985年~1991年产量X和利润Y的数据如下表。 (1)在下图中画出利润随产量变化的散点图。 (2)按照散点图,数据是正相关还是负相关的? (3)我们应当采用什么线拟合数据?手划一条拟合线。写出拟合方 程,并大致估计方程中的参数。 (4)如果产量是100,你预测利润大致是多少?
-0.0112X6
X1的系数0.068:其他因素不变的条件下,X1增加1个单位,Y平均增
加0.068;
X2的系数99.69:其他因素不变的条件下,X2增加1个单位,Y平均增
加99.69;
……
(4)Y变化:0.892*1-0.0936*2=0.71
(5)设检验的显著性水平是5%。将回归结果中的p值和5%比较:
7、随机调查了某城市30个家庭的人均收入(单位:百元):
19 43 38 37 22
37 39 31 27 25
25 33 34 27
6
54 35 30 28 49
14 24 24 27 14
34 31 36 14 40
(1)计算算术平均值,方差和标准差;
(2)请用下表进行分组整理,完成该表,并根据结果画出频率直方图
答案要点:考虑随机因素的影响,并使用数理统计方法估计和检验模型 成为可能。随机项包括:(1)随机因素或偶然因素;(2)被省略的变 量;(3)变量的测量误差;(4)不恰当的函数形式。
4、解释概念:(1)残差;(2)回归方程:(3)最小二乘估计: (4)BLUE;(5)TSS,RSS,ESS
计量经济学练习题完整版

计量经济学试题1一 名词解释(每题5分,共10分) 1. 经典线性回归模型2. 加权最小二乘法(WLS ) 二 填空(每空格1分,共10分)1.经典线性回归模型Y i = B 0 + B 1X i + µi 的最小二乘估计量b 1满足E ( b 1 ) = B 1,这表示估计量b 1具备 性。
2.广义差分法适用于估计存在 问题的经济计量模型。
3.在区间预测中,在其它条件不变的情况下,预测的置信概率越高,预测的精度越 。
4.普通最小二乘法估计回归参数的基本准则是使 达到最小。
5.以X 为解释变量,Y 为被解释变量,将X 、Y 的观测值分别取对数,如果这些对数值描成的散点图近似形成为一条直线,则适宜配合 模型。
6.当杜宾-瓦尔森统计量 d = 4时,ρˆ= ,说明 。
7.对于模型i i i X Y μββ++=10,为了考虑“地区”因素(北方、南方两种状态)引入2个虚拟变量,则会产生 现象。
8. 半对数模型LnY i = B 0 + B 1X i + µI 又称为 模型。
9.经典线性回归模型Y i = B 0 + B 1X i + µi 的最小二乘估计量b 0、b 1的关系可用数学式子表示为 。
三 单项选择题(每个1分,共20分)1.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。
2.参数估计量βˆ具备有效性是指------------------------------------------( ) A .0)ˆ(=βar V B.)ˆ(βarV 为最小 C .0)ˆ(=-ββD.)ˆ(ββ-为最小 3.如果两个经济变量间的关系近似地表现为:当X 发生一个绝对量(X ∆)变动时,Y 以一个固定的相对量(Y Y /∆)变动,则适宜配合的回归模型是------------------------------------------------------------------------------------------- ( )A .i i i X Y μβα++= B.i i i X Y μβα++=ln C .i ii X Y μβα++=1D.i i i X Y μβα++=ln ln 4.在一元线性回归模型中,不可能用到的假设检验是----------( ) A .置信区间检验 B.t 检验 C.F 检验 D.游程检验5.如果戈里瑟检验表明 ,普通最小二乘估计的残差项有显著的如下性质:24.025.1i i X e +=,则用加权最小二乘法估计模型时,权数应选择-------( )A .i X 1 B. 21i X C.24.025.11i X + D.24.025.11i X +6.对于i i i i X X Y μβββ+++=22110,利用30组样本观察值估计后得56.827/)ˆ(2/)ˆ(2=-∑-∑=iiiY Y Y Y F ,而理论分布值F 0.05(2,27)=3.35,,则可以判断( )A . 01=β成立 B. 02=β成立 C. 021==ββ成立 D. 021==ββ不成立7.为描述单位固定成本(Y )依产量(X )变化的相关关系,适宜配合的回归模型是:A .i i i X Y μβα++= B.i i i X Y μβα++=ln C .i ii X Y μβα++=1D.i i i X Y μβα++=ln ln 8.根据一个n=30的样本估计ii i e X Y ++=10ˆˆββ后计算得d=1.4,已知在95%的置信度下,35.1=L d ,49.1=U d ,则认为原模型------------------------( )A .存在正的一阶线性自相关 B.存在负的一阶线性自相关 C .不存在一阶线性自相关 D.无法判断是否存在一阶线性自相关9.对于ii i e X Y ++=10ˆˆββ,判定系数为0.8是指--------------------( ) A .说明X 与Y 之间为正相关 B. 说明X 与Y 之间为负相关 C .Y 变异的80%能由回归直线作出解释 D .有80%的样本点落在回归直线上10. 线性模型i i i i X X Y μβββ+++=22110不满足下列哪一假定,称为异方差现象-------------------------------------------------------------------------------( )A .0)(=j i ov C μμ B.2)(σμ=i ar V (常数) C .0),(=i i ov X C μ D.0),(21=i i ov X X C11.设消费函数i i i X D Y μβαα+++=10,其中虚拟变量⎩⎨⎧=南方北方01D ,如果统计检验表明1α统计显著,则北方的消费函数与南方的消费函数是--( )A .相互平行的 B.相互垂直的 C.相互交叉的 D.相互重叠的12. 在建立虚拟变量模型时,如果一个质的变量有m 种特征或状态,则一般引入几个虚拟变量:----------------------------------------------------------------( )A .m B.m+1 C.m -1 D.前三项均可 13. 在模型i i iX Y μββ++=ln ln ln 10中,1β为---------------------( )A .X 关于Y 的弹性 B.X 变动一个绝对量时Y 变动的相对量 C .Y 关于X 的弹性 D.Y 变动一个绝对量时X 变动的相对量14.对于i i i e X Y ++=10ˆˆββ,以S 表示估计标准误差,iY ˆ表示回归值,则-------------------------------------------------------------------------------------------( )A .S=0时,0)ˆ(=-∑ti Y Y B.S=0时,∑==-ni i i Y Y 120)ˆ( C .S=0时,)ˆ(ii Y Y -∑为最小 D.S=0时,∑=-ni i i Y Y 12)ˆ(为最小 15.经济计量分析工作的基本工作步骤是-----------------------------( )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 .理论分析→数据收集→计算模拟→修正模型D .确定模型导向→确定变量及方程式→应用模型16.产量(X ,台)与单位产品成本(Y ,元/台)之间的回归方程为:X Y5.1356ˆ-=,这说明-----------------------------------------------------------( )A .产量每增加一台,单位产品成本平均减少1.5个百分点B .产量每增加一台,单位产品成本减少1.5元C .产量每增加一台,单位产品成本减少1.5个百分点D .产量每增加一台,单位产品成本平均减少1.5元17.下列各回归方程中,哪一个必定是错误的------------------------( )A .8.02.030ˆ=+=XY i i r X Y B. 91.05.175ˆ=+-=XY i i r X Y C .78.01.25ˆ=-=XY ii r X Y D. 96.05.312ˆ-=--=XY ii r X Y18.用一组有28个观测值的样本估计模型i i i X Y μββ++=10后,在0.05的显著性水平下对1β的显著性作t 检验,则1β显著地不等于0的条件是统计量t 大于-------------------------------------------------------------------------------------( )A .t 0.025(28) B. t 0.05(28) C. t 0.025(26) D. t 0.05(26)19.下列哪种形式的序列相关可用DW 统计量来检验(V t 为具有零均值、常数方差,且不存在序列相关的随机变量)---------------------------------( )A .t t t V +=-1ρμμ B.t t t t V +⋅⋅⋅++=--121μρρμμ C. t t V ρμ= D. ⋅⋅⋅++=-12t t t V V ρρμ20.对于原模型t t t X Y μββ++=10,一阶差分模型是指------------( )A .)()()(1)(1t tt t t t t X f X f X X f X f Y μββ++=B .t t t X Y μβ∆+∆=∆1C .t t t X Y μββ∆+∆+=∆10D .)()()1(11101----+-+-=-t t t t t t X X Y Y ρμμρβρβρ四 多项选择题(每个2分,共10分)1.以Y 表示实际值,Yˆ表示回归值,i e 表示残差项,最小二乘直线满足------------------------------------------------------------------------------------------( )A .通用样本均值点(Y X ,) B.ii Y Y ˆ∑=∑ C .0),ˆ(=i i ov e Y C D.0)ˆ(2=-∑i i Y Y E .0)ˆ(=-∑Y Y i2.剩余变差(RSS )是指--------------------------------------------------( )A .随机因素影响所引起的被解释变量的变差B .解释变量变动所引起的被解释变量的变差C .被解释变量的变差中,回归方程不能作出解释的部分D.被解释变量的总变差与解释变量之差E.被解释变量的实际值与回归值的离差平方和3. 对于经典线性回归模型,0LS估计量具备------------------------()A.无偏性 B.线性特性 C.正确性 D.有效性 E.可知性4. 异方差的检验方法有---------------------------------------------------()A.残差的图形检验 B.游程检验 C.White检验D.帕克检验E.方差膨胀因子检验5. 多重共线性的补救有---------------------------------------------------()A.从模型中删掉不重要的解释变量 B.获取额外的数据或者新的样本 C.重新考虑模型 D.利用先验信息 E. 广义差分法五简答计算题(4题,共50分)1.简述F检验的意图及其与t检验的关系。
计量经济学习题及全部答案

计量经济学习题一一、判断正误1.在研究经济变量之间的非确定性关系时,回归分析是唯一可用的分析方法; 2.最小二乘法进行参数估计的基本原理是使残差平方和最小;3.无论回归模型中包括多少个解释变量,总离差平方和的自由度总为n -1; 4.当我们说估计的回归系数在统计上是显着的,意思是说它显着地异于0; 5.总离差平方和TSS 可分解为残差平方和ESS 与回归平方和RSS 之和,其中残差平方和ESS 表示总离差平方和中可由样本回归直线解释的部分; 6.多元线性回归模型的F 检验和t 检验是一致的;7.当存在严重的多重共线性时,普通最小二乘估计往往会低估参数估计量的方差; 8.如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化,则线性回归模型存在随机误差项的自相关;9.在存在异方差的情况下,会对回归模型的正确建立和统计推断带来严重后果; 10...DW 检验只能检验一阶自相关; 二、单选题1.样本回归函数方程的表达式为 ;A .i Y =01i i X u ββ++B .(/)i E Y X =01i X ββ+C .i Y =01ˆˆi i X e ββ++D .ˆi Y =01ˆˆiX ββ+ 2.下图中“{”所指的距离是 ;A .随机干扰项B .残差C .i Y 的离差D .ˆiY 的离差 3.在总体回归方程(/)E Y X =01X ββ+中,1β表示 ;A .当X 增加一个单位时,Y 增加1β个单位B .当X 增加一个单位时,Y 平均增加1β个单位C .当Y 增加一个单位时,X 增加1β个单位D .当Y 增加一个单位时,X 平均增加1β个单位 4.可决系数2R 是指 ;A .剩余平方和占总离差平方和的比重B .总离差平方和占回归平方和的比重C .回归平方和占总离差平方和的比重D .回归平方和占剩余平方和的比重 5.已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为2i e ∑=800,估计用的样本容量为24,则随机误差项i u 的方差估计量为 ;A .B .40C .D .6.设k 为回归模型中的参数个数不包括截距项,n 为样本容量,ESS 为残差平方和,RSS 为回归平方和;则对总体回归模型进行显着性检验时构造的F 统计量为 ;A .F =RSSTSSB .F =/(1)RSS k ESS n k --C .F =/1(1)RSS k TSS n k --- D .F =ESSTSS7.对于模型i Y =01ˆˆi iX e ββ++,以ρ表示i e 与1i e -之间的线性相关系数2,3,,t n =,则下面明显错误的是 ;A .ρ=,..DW =B .ρ=-,..DW =-C .ρ=0,..DW =2D .ρ=1,..DW =08.在线性回归模型 011...3i i k ki i Y X X u k βββ=++++≥;如果231X X X =-,则表明模型中存在 ;A .异方差B .多重共线性C .自相关D .模型误设定9.根据样本资料建立某消费函数 i Y =01i i X u ββ++,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 .2B .4C .5D .610.某商品需求函数为ˆi C =100.5055.350.45i i D X ++,其中C 为消费,X 为收入,虚拟变量10D ⎧=⎨⎩城镇家庭农村家庭,所有参数均检验显着,则城镇家庭的消费函数为 ;A .ˆi C =155.850.45i X +B .ˆiC =100.500.45i X + C .ˆi C =100.5055.35i X +D .ˆiC =100.9555.35i X + 三、多选题1.一元线性回归模型i Y =01i i X u ββ++的基本假定包括 ;A .()i E u =0B .()i Var u =2σ常数C .(,)i j Cov u u =0 ()i j ≠D .(0,1)iu NE .X 为非随机变量,且(,)i i Cov X u =02.由回归直线ˆi Y =01ˆˆi X ββ+估计出来的ˆiY ; A .是一组平均数 B .是实际观测值i Y 的估计值 C .是实际观测值i Y 均值的估计值 D .可能等于实际观测值i Y E .与实际观测值i Y 之差的代数和等于零 3.异方差的检验方法有A .图示检验法B .Glejser 检验C .White 检验D ...DW 检验E .Goldfeld Quandt -检验4.下列哪些非线性模型可以通过变量替换转化为线性模型 ;A .i Y =201i i X u ββ++B .1/i Y =01(1/)i i X u ββ++C .ln i Y =01ln i i X u ββ++D .i Y =iui i AK L e αβE .i Y =1122012iiX X i e e u ββααα+++5.在线性模型中引入虚拟变量,可以反映 ;A .截距项变动B .斜率变动C .斜率与截距项同时变动D .分段回归E .以上都可以 四、简答题1.随机干扰项主要包括哪些因素它和残差之间的区别是什么2.简述为什么要对参数进行显着性检验试说明参数显着性检验的过程;3.简述序列相关性检验方法的共同思路; 五、计算分析题1.下表是某次线性回归的EViews 输出结果,根据所学知识求出被略去部分的值用大写字母标示,并写出过程保留3位小数;Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included observations: 132.用Goldfeld Quandt -方法检验下列模型是否存在异方差;模型形式如下:i Y =0112233 i i i i X X X u ββββ++++其中样本容量n =40,按i X 从小到大排序后,去掉中间10个样本,并对余下的样本按i X 的大小等分为两组,分别作回归,得到两个残差平方和1ESS =、2ESS =,写出检验步骤α=;F 分布百分位表α=3.有人用广东省1978—2005年的财政收入AV 作为因变量,用三次产业增加值作为自变量,进行了三元线性回归;第一产业增加值——1VAD ,第二产业增加值——2VAD ,第三产业增加值——3VAD ,结果为:AV =12335.1160.0280.0480.228VAD VAD VAD +-+2R =,F =- ..DW =试简要分析回归结果; 五、证明题求证:一元线性回归模型因变量模拟值ˆi Y 的平均值等于实际观测值i Y 的平均值,即ˆiY =i Y ; 计量经济学习题二一、判断正误正确划“√”,错误划“×” 1.残差剩余项i e 的均值e =()i e n ∑=0;2.所谓OLS 估计量的无偏性,是指参数估计量的数学期望等于各自的真值; 3.样本可决系数高的回归方程一定比样本可决系数低的回归方程更能说明解释变量对被解释变量的解释能力;4.多元线性回归模型中解释变量个数为k ,则对回归参数进行显着性检验的t 统计量的自由度一定是1n k --;5.对应于自变量的每一个观察值,利用样本回归函数可以求出因变量的真实值; 6.若回归模型存在异方差问题,可以使用加权最小二乘法进行修正;7.根据最小二乘估计,我们可以得到总体回归方程;8.当用于检验回归方程显着性的F 统计量与检验单个系数显着性的t 统计量结果矛盾时,可以认为出现了严重的多重共线性9.线性回归模型中的“线性”主要是指回归模型中的参数是线性的,而变量则不一定是线性的;10.一般情况下,用线性回归模型进行预测时,单个值预测与均值预测相等,且置信区间也相同; 二、单选题1.针对同一经济指标在不同时间发生的结果进行记录的数据称为A .面板数据B .截面数据C .时间序列数据D .以上都不是 2.下图中“{”所指的距离是A .随机干扰项B .残差C .i Y 的离差D .ˆiY 的离差 3.在模型i Y =01ln i i X u ββ++中,参数1β的含义是A .X 的绝对量变化,引起Y 的绝对量变化B .Y 关于X 的边际变化C .X 的相对变化,引起Y 的平均值绝对量变化D .Y 关于X 的弹性4.已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为2i e ∑=90,估计用的样本容量为19,则随机误差项i u 方差的估计量为A .B .6C .D .55.已知某一线性回归方程的样本可决系数为,则解释变量与被解释变量间的相关系数为A .B .0.8C .D .6.用一组有20个观测值的样本估计模型i Y =01i i X u ββ++,在的显着性水平下对1β的显着性作t 检验,则1β显着异于零的条件是对应t 统计量的取值大于 A .0.05(20)t B .0.025(20)t C .0.05(18)t D .0.025(18)t7.对于模型i Y =01122ˆˆˆˆi ik ki iX X X e ββββ+++++,统计量22ˆ()/ˆ()/(1)ii i Y Y kY Y n k ----∑∑服从A .()t n k -B .(1)t n k --C .(1,)F k n k --D .(,1)F k n k --8.如果样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ为零,那么..DW 统计量的值近似等于 ;A .1B .2C .4D .9.根据样本资料建立某消费函数如下i Y =01i i X u ββ++,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 .2B .4C .5D .610.设消费函数为i C =012i i i i X D X u βββ+++,其中C 为消费,X 为收入,虚拟变量10D ⎧=⎨⎩城镇家庭农村家庭,当统计检验表明下列哪项成立时,表示城镇家庭与农村家庭具有同样的消费行为A .1β=0,2β=0B .1β=0,2β≠0C .1β≠0,2β=0D .1β≠0,2β≠0 三、多选题1.以i Y 表示实际观测值,ˆiY 表示用OLS 法回归后的模拟值,i e 表示残差,则回归直线满足A .通过样本均值点(,)X YB .2ˆ()i iY Y -∑=0 C .(,)i i Cov X e =0 D .i Y ∑=ˆiY ∑ E .i i e X ∑=0 2.对满足所有假定条件的模型i Y =01122i i i X X u βββ+++进行总体显着性检验,如果检验结果显示总体线性关系显着,则可能出现的情况包括A .1β=2β=0B .10β≠,2β=0C .10β≠,20β≠D .1β=0,20β≠E .1β=2β≠0 3.下列选项中,哪些方法可以用来检验多重共线性 ;A .Glejser 检验B .两个解释变量间的相关性检验C .参数估计值的经济检验D .参数估计值的统计检验E ...DW 检验 4.线性回归模型存在异方差时,对于回归参数的估计与检验正确的表述包括A .OLS 参数估计量仍具有线性性B .OLS 参数估计量仍具有无偏性C .OLS 参数估计量不再具有效性即不再具有最小方差D .一定会低估参数估计值的方差5.关于虚拟变量设置原则,下列表述正确的有A .当定性因素有m 个类型时,引入1m -个虚拟变量B.当定性因素有m个类型时,引入m个虚拟变量会产生多重共线性问题C.虚拟变量的值只能取0和1D.在虚拟变量的设置中,基础类别一般取值为0E.以上说法都正确四、简答题1.简述计量经济学研究问题的方法;2.简述异方差性检验方法的共同思路;3.简述多重共线性的危害;五、计算分析题1.下表是某次线性回归的EViews输出结果,被略去部分数值用大写字母标示,根据所学知识解答下列各题计算过程保留3位小数;本题12分Dependent Variable: YMethod: Least SquaresIncluded observations: 181求出A 、B 的值;2求TSS2.有人用美国1960-1995年36年间个人实际可支配收入X 和个人实际消费支出Y 的数据单位:百亿美元建立收入—消费模型 i Y =01i i X u ββ++,估计结果如下:ˆiY =9.4290.936i X -+ t :2R = ,F = ,..DW =1检验收入—消费模型的自相关状况5%显着水平; 2用适当的方法消除模型中存在的问题; 五、证明题证明:用于多元线性回归方程显着性检验的F 统计量与可决系数2R 满足如下关系: 计量经济学习题三 一、判断对错1、在研究经济变量之间的非确定性关系时,回归分析是惟一可用的分析方法;2、对应于自变量的每一个观察值,利用样本回归函数可以求出因变量的真实值;DW 检验临界值表α=3、OLS 回归方法的基本准则是使残差平方和最小;4、在存在异方差的情况下,OLS 法总是高估了估计量的标准差;5、无论回归模型中包括多少个解释变量,总离差平方和的自由度总为n -1;6、线性回归分析中的“线性”主要是指回归模型中的参数是线性的,而变量则不一定是线性的;7、当我们说估计的回归系数在统计上是显着的,意思是说它显着异于0; 8、总离差平方和TSS 可分解为残差平方ESS 和与回归平方和RSS,其中残差平方ESS 表示总离差平方和可由样本回归直线解释的部分;9、所谓OLS 估计量的无偏性,是指回归参数的估计值与真实值相等; 10、当模型中解释变量均为确定性变量时,则可以用DW 统计量来检验模型的随机误差项所有形式的自相关性;二、单项选择1、回归直线t ^Y =0ˆβ+1ˆβX t 必然会通过点 A 、0,0; B 、_X ,_Y ;C 、_X ,0;D 、0,_Y ;2、针对经济指标在同一时间所发生结果进行记录的数据列,称为 A 、面板数据;B 、截面数据;C 、时间序列数据;D 、时间数据;3、如果样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ接近于0,那么DW 统计量的值近似等于 A 、0 B 、1 C 、2 D 、44、若回归模型的随机误差项存在自相关,则参数的OLS 估计量A 、无偏且有效B 、有偏且非有效C 、有偏但有效D 、无偏但非有效 5、下列哪一种检验方法不能用于异方差检验A、戈德菲尔德-夸特检验;B、DW检验;C、White检验;D、戈里瑟检验;6、当多元回归模型中的解释变量存在完全多重共线性时,下列哪一种情况会发生A、OLS估计量仍然满足无偏性和有效性;B、OLS估计量是无偏的,但非有效;C、OLS估计量有偏且非有效;D、无法求出OLS估计量;7、DW检验法适用于的检验A、一阶自相关B、高阶自相关C、多重共线性 D都不是8、在随机误差项的一阶自相关检验中,若DW=,给定显着性水平下的临界值d L=,d U=,则由此可以判断随机误差项A、存在正自相关B、存在负自相关C、不存在自相关D、无法判断9、在多元线性线性回归模型中,解释变量的个数越多,则可决系数R2A、越大;B、越小;C、不会变化;D、无法确定10、在某线性回归方程的估计结果中,若残差平方和为10,回归平方和为40,则回归方程的拟合优度为A、 B、 C、 D、无法计算;三、简答与计算1、多元线性回归模型的基本假设有哪些2、计量经济模型中的随机误差项主要包含哪些因素3、简答经典单方程计量模型的异方差性概念、后果以及修正方法;4、简述方程显着性检验F检验与变量显着性检验t检验的区别;5、对于一个三元线性回归模型,已知可决系数R2=,方差分析表的部份结果如下:1样本容量是多少2总离差平方和TSS为多少3残差平方和ESS为多少4回归平方和RSS和残差平方和ESS的自由度各为多少5求方程总体显着性检验的F统计量;四、案例分析下表是中国某地人均可支配收入INCOME与储蓄SAVE之间的回归分析结果单位:元:Dependent Variable: SAVEMethod: Least SquaresSample: 1 31Included observations: 31Variable CoefficientStd.Errort-Statistic Prob.CINCOME――――R-squared Mean dependent var AdjustedR-squared. dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid1778097Schwarz criterion.Log likelihood F-statisticDurbin-Watsonstat ProbF-statistic1、请写出样本回归方程表达式,然后分析自变量回归系数的经济含义2、解释样本可决系数的含义3、写出t检验的含义和步骤,并在5%的显着性水平下对自变量的回归系数进行t 检验临界值: 29=;4、下表给出了White异方差检验结果,试在5%的显着性水平下判断随机误差项是否存在异方差;5、下表给出LM序列相关检验结果滞后1期,试在5%的显着性水平下判断随机误差项是否存在一阶自相关;计量经济学习题四一、判断对错1、一般情况下,在用线性回归模型进行预测时,个值预测与均值预测结果相等,且它们的置信区间也相同;2、对于模型Yi =β+β1X1i+β2X2i+……+βkXki+μi,i=1,2, ……,n;如果X2=X5+X6, 则模型必然存在解释变量的多重共线性问题;3、OLS回归方法的基本准则是使残差项之和最小;4、在随机误差项存在正自相关的情况下,OLS法总是低估了估计量的标准差;5、无论回归模型中包括多少个解释变量,总离差平方和的自由度总为n-1;6、一元线性回归模型的F检验和t检验是一致的;7、如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化,则线性回归模型存在随机误差项的序列相关;8、在近似多重共线性下,只要模型满足OLS的基本假定,则回归系数的最小二乘估计量仍然是一BLUE估计量;9、所谓参数估计量的线性性,是指参数估计量是解释变量的线性组合;10、拟合优度的测量指标是可决系数R2或调整过的可决系数,R2越大,说明回归方程对样本的拟合程度越高;二、单项选择1.在多元线性回归模型中,若两个自变量之间的相关系数接近于1,则在回归分析中需要注意模型的问题;A、自相关;B、异方差;C、模型设定偏误;D、多重共线性;2、在异方差的众多检验方法中,既能判断随机误差项是否存在异方差,又能给出异方差具体存在形式的检验方法是A、图式检验法;B、DW检验;C、戈里瑟检验;D、White检验;3、如果样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ接近于1,那么DW统计量的值近似等于A、0B、1C、2D、44、若回归模型的随机误差项存在异方差,则参数的OLS估计量A、无偏且有效B、无偏但非有效C、有偏但有效D、有偏且非有效5、下列哪一个方法是用于补救随机误差项自相关问题的A、OLS;B、ILS;C、WLS;D、GLS;6、计量经济学的应用不包括:A、预测未来;B、政策评价;C、创建经济理论;D、结构分析;7、LM检验法适用于的检验A、异方差;B、自相关;C、多重共线性; D都不是8、在随机误差项的一阶自相关检验中,若DW=,给定显着性水平下的临界值d L=,d U=,则由此可以判断随机误差项A、存在正自相关B、存在负自相关C、不存在自相关D、无法判断9、在多元线性线性回归模型中,解释变量的个数越多,则调整可决系数2RA、越大;B、越小;C、不会变化;D、无法确定10、在某线性回归方程的估计结果中,若残差平方和为10,总离差平方和为100,则回归方程的拟合优度为A、;B、;C、;D、无法计算;三、简答与计算1、多元线性回归模型的基本假设有哪些2、简述计量经济研究的基本步骤3、简答经典单方程计量模型自相关概念、后果以及修正方法;4、简述对多元回归模型01122...i i i k ki i Y X X X u ββββ=+++++进行显着性检验F 检验的基本步骤5、对于一个五元线性回归模型,已知可决系数R 2=,方差分析表的部份结果如下:1样本容量是多少2回归平方和RSS 为多少3残差平方和ESS 为多少 4回归平方和RSS 和总离差平方和TSS 的自由度各为多少 5求方程总体显着性检验的F 统计量;四、实验下表是某国1967-1985年间GDP 与出口额EXPORT 之间的回归分析结果单位:亿美元:Dependent Variable: EXPORT Method: Least Squares Sample: 1967 1985Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-Statist icProb. CGDP――――R-squaredMean dependent varAdjusted R-squared. dependent var. of regressionAkaike infocriterionSum squared residSchwarz criterion Log likelihoodF-statisticDurbin-Watson statProbF-statistic1、请写出样本回归方程表达式,然后分析自变量回归系数的经济含义2、解释样本可决系数的含义3、写出t 检验的含义和步骤,并在5%的显着性水平下对自变量的回归系数进行t 检验临界值: 17=;4、下表给出了White 异方差检验结果,试在5%的显着性水平下判断随机误差项是否存在异方差;5、下表给出LM 序列相关检验结果滞后1期,试在5%的显着性水平下判断随机误差项是否存在一阶自相关;计量经济学习题五一、判断正误正确划“√”,错误划“x ”1、最小二乘法进行参数估计的基本原理是使残差平方和最小;2、一般情况下,用线性回归模型进行预测时,个值预测与均值预测相等,且置信区间也相同;3、如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化,则线性回归模型存在随机误差项的序列相关;4、若回归模型存在异方差问题,应使用加权最小二乘法进行修正;5、多元线性回归模型的F 检验和t 检验是一致的;6、DW 检验只能检验随机误差项是否存在一阶自相关;7、总离差平方和TSS 可分解为残差平方RSS 和与回归平方和ESS,其中残差平方RSS 表示总离差平方和可由样本回归直线解释的部分;8、拟合优度用于检验回归方程对样本数据的拟合程度,其测量指标是可决系数或调整后的可决系数;9、对于模型011... 1,2,...,i i n ni i Y X X u i n βββ=++++=;如果231X X X =-,则模型必然存在解释变量的多重共线性问题;10、所谓OLS 估计量的无偏性,是指参数估计量的数学期望等于各自真值; 二、单项选择1、回归直线01ˆˆˆi iY X ββ=+必然会通过点A、0,0B、_X,_YC、_X,0D、0,_Y2、某线性回归方程的估计的结果,残差平方和为20,回归平方和为80,则回归方程的拟合优度为A、 B、C、 D、无法计算3、针对经济指标在同一时间所发生结果进行记录的数据列,称为A、面板数据B、截面数据C、时间序列数据D、时间数据4、对回归方程总体线性关系进行显着性检验的方法是A、Z检验B、t检验C、F检验D、预测检验5、如果DW统计量等于2,那么样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ近似等于A、0B、-1C、1D、6、若随机误差项存在异方差,则参数的普通最小二乘估计量A、无偏且有效B、有偏且非有效C、有偏但有效D、无偏但非有效7、下列哪一种方法是用于补救随机误差项的异方差问题的A、OLS;B、ILS;C、WLSD、GLS8、如果某一线性回归方程需要考虑四个季度的变化情况,那么为此设置虚拟变量的个数为A、1B、2C、3D、49、样本可决系数R2越大,表示它对样本数据拟合得A、越好B、越差C、不能确定D、均有可能10、多元线性回归模型中,解释变量的个数越多,可决系数R2A、越大;B、越小;C、不会变化;D、无法确定三、简答题1、简述计量经济学的定义;2、多元线性回归模型的基本假设有哪些3、简答异方差概念、后果以及修正方法;4、简述t检验的目的及基本步骤;四、计算对于一个三元线性回归模型,已知可决系数20.8R ,方差分析表的部份结果如下:变差来源平方和自由度源于回归ESS 200源于残差RSS总变差TSS 221样本容量是多少2总变差TSS为多少3残差平方和RSS为多少4ESS和RSS的自由度各为多少5求方程总体显着性检验的F统计量值;计量经济学习题六-案例题一、根据美国各航空公司航班正点到达的比率X%和每10万名乘客投诉的次数Y 进行回归,EViews输出结果如下:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresSample: 1 9Included observations: 91对以上结果进行简要分析包括方程显着性检验、参数显着性检验、DW值的评价、对斜率的解释等,显着性水平均取;2按标准书写格式写出回归结果;二、以下是某次线性回归的EViews输出结果,部分数值已略去用大写字母标示,但它们和表中其它特定数值有必然联系,分别据此求出这些数值,并写出过程;保留3位小数Dependent Variable: YMethod: Least SquaresSample: 1 13Included observations: 131求A 的值; 2求B 的值; 3求C 的值;三、用1970-1994年间日本工薪家庭实际消费支出Y 与实际可支配收入X 单位:103日元数据估计线性模型Y =01X u ββ++,然后用得到的残差序列t e 绘制以下图形; 1试根据图形分析随机误差项之间是否存在自相关若存在,是正自相关还是负自相关答:图形显示,随机误差项之间存在着相关性,且为正的自相关; 2此模型的估计结果为 试用DW 检验法检验随机误差项之间是否存在自相关;四、用一组截面数据估计消费Y —收入X 方程Y =01X u ββ++的结果为1根据回归的残差序列et 图分析本模型是否存在异方差注:abset 表示et 的绝对值;2其次,用White 法进行检验;EViews 输出结果见下表:附表:DW 检验临界值表α=White Heteroskedasticity Test:Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Sample: 1 60Included observations: 60若给定显着水平0.05α=,以上结果能否说明该模型存在异方差查卡方分布临界值的自由度是多少五、下图描述了残差序列{}t e 与其滞后一期值1{}t e -之间的散点图,试据此判断随机误差项之间是否存在自相关若存在,则是正自相关还是负自相关六、在一多元线性回归模型中,为检验解释变量之间是否存在多重共线性问题,以解释变量1x 作为被解释变量,对其余解释变量进行辅助回归,得到可决系数20.95R =;试计算变量1x 的方差扩大因子1VIF ,并根据经验判断解释变量间是否存在多重共线性问题七、下表是中国某地人均可支配收入INCOME 与储蓄SAVE 之间的回归分析结果单位:元:Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-Statist ic Prob.CINCOME--R-squaredMean dependent varAdjusted R-squared. dependent var. of regressionAkaike infocriterionSum squared resid 1778097. Schwarz criterion Log likelihoodF-statisticDurbin-Watson statProbF-statistic1、请写出样本回归方程表达式,然后分析自变量INCOME 回归系数的经济含义2、解释可决系数的含义3、若给定显着性水平5%α=,试对自变量INCOME 的回归系数进行显着性检验已知0.025(29) 2.045t =4、在5%α=的显着性水平下,查31n =的DW 临界值表得 1.363L d =, 1.496U d =,试根据回归结果判断随机误差项是否存在一阶自相关5、下表为上述回归的White 检验结果,在5%α=的显着性水平下,试根据P 值检验判断随机误差项是否存在异方差 White Heteroskedasticity Test:F-statisticProbabilityObsR-squaredProbability计量经济学习题一答案一、判断正误1. × 2. √ 3. √ 4. √ 5. × 6. × 7. ×8. × 9. √ 10. √ 二、单选题每小题分,共15分1. D ;2. B ;3. B ;4. C ;5. B ; 6. B ;7. B ;8. B ;9. B ;10. A ; 三、多选题1. ABCE 2. BCDE 3. ABCE 4. ABCD 5. ABCDE ; 四、简答题1.随机干扰项主要包括哪些因素它和残差之间的区别是什么答:随机干扰项包括的主要因素有:1众多细小因素的影响;2未知因素的影响;3数据测量误差或残缺;4模型形式不完善;5变量的内在随机性;随机误差项羽残差不同,残差是样本观测值与模拟值的差,即i e =ˆi iY Y -;残差项是随机误差项的估计;2.简述为什么要对参数进行显着性检验试说明参数显着性检验的过程;答:最小二乘法得到的回归直线是对因变量与自变量关系的一种描述,但它是不是恰当的描述呢一般会用与样本点的接近程度来判别这种描述的优劣,而当获得以上问题的肯定判断之后,还需要确定每一个参数的可靠程度,即参数本身以及对应的变量该不该保留在方程里,这就有必要进行参数的显着性检验;这种检验是确定各个参数是否显着地不等于零;检验分为三个步骤:①提出假设:原假设0:0i H β=;备择假设1:0i H β≠ ②在原假设成立的前提下构造统计量:()ˆ~(1)ˆiit t n k Se ββ=--③给定显着性水平α,查t 分布表求得临界值/2(1)t n k α--,把根据样本数据计算出的t 统计量值t *与/2(1)t n k α--比较:若/2(1)t t n k α*>--,则拒绝原假设0H ,即在给定显着性水平下,解释变量i X 对因变量有显着影响;若/2(1)t t n k α*<--,则不能拒绝原假设0H ,即在给定显着性水平下,解释变量i X 对因变量没有显着影响.3.简述序列相关性检验方法的共同思路;答:由于自相关性,使得相对于不同的样本点,随机干扰项之间存在相关关系,那么检验自相关性,首先根据OLS 法估计残差,将残差作为随机干扰项的近似估计值,然后检验这些近似估计值之间的相关性以判定随机干扰项是否存在序列相关;各种检验方法就是在这个思路下发展起来的;五、计算分析题1.下表是某次线性回归的EViews 输出结果,根据所学知识求出被略去部分的值用大写字母标示,Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included observations: 13解:A=ˆ()Se β=ˆt β=7.10604.3903=;B=2R =211(1)1n R n k -----=1311(10.8728)1321-----=由公式2ˆσ=21ien k --∑,得C=2ie ∑=2ˆ(1)n k σ--=21.1886(1321)--=; 2.用Goldfeld Quandt -方法检验下列模型是否存在异方差;模型形式如下:i Y =0112233 i i i i X X X u ββββ++++其中样本容量n =40,按i X 从小到大排序后,去掉中间10个样本,并对余下的样本按i X 的大小等分为两组,分别作回归,得到两个残差平方和1ESS =、2ESS =,写出检验步骤α=;α。
最新计量经济学大作业(1)

2010-2011第二学期计量经济学大作业大作业名称:2008年12月我国税收多因素分析组长:学号:00 姓名:专业:财政学成员:学号:00 姓名:专业:财政学学号:00 姓名:专业:财政学选课班级:A01 任课教师:徐晔成绩:评语:__________________________________________________ 教师签名:批阅日期:计量经济大作业要求如下:目的要求:1.熟练掌握计量经济学的主要理论与方法;2.能够理论联系实际;3.能够运用计量经济学软件Eviews进行计算和分析;4.要求:word文档格式,内容四千字左右,并附数据。
内容:1.确立问题:选择一个经济预测问题或经济分析问题,根据一定的经济理论和实际经验分析所涉及的经济领域或经济系统中某一经济变量与其它一些(至少二个)经济变量之间的因果关系。
2.建立模型:初步建立其多元线性回归模型,利用软件求解回归方程;进行经济意义检验、统计与经济计量检验,解决可能出现的违反基本假设的问题,最后确定回归方程。
3.提供图表:给出说明该回归方程建立效果较好的必要的图表,如通过被解释变量的观察值曲线与拟合值曲线来比较其拟合效果。
4.实证分析:利用回归方程的结果进行一定的经济预测或经济分析。
江西财经大学信息管理学院计量经济学课程组2011/2/192008年12月我国税收多因素分析【摘要】:本文主要分析税收收入与国民生产总值及进出口的关系,通过数据拟合模型,将几者之间的关系量化。
一、研究背景税收是国家为了实现其职能,按照法定标准,无偿取得财政收入的一种手段,是国家凭借政治权力参与国民收入分配和再分配而形成的一种特定分配关系。
是我们国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发展。
税收收入的影响因素是来自于多方面的,如居民消费水平、城乡储蓄存款年末余额、财政支出总量以及国内生产总值等等。
近年来,我国的税收增长远远快于GDP的增长速度,通过对税收增长的两个影响因素进行分析,从中找出对我国的税收增长影响最大的影响因素。
计量经济学习题1-2(学生)

∑ C. (Yi - Yˆ i)2 = 0 ;
∑ D. eiXi = 0 .
2.1.18 以 Y 表示实际观测值, Yˆ 表示回归估计值, 用 OLS 得到的样本回归直线 Yˆ i = βˆ0 + βˆ1Xi 满足( )
2
C. Yi = βˆ0 + βˆ1X i + ei
D. Yˆi = βˆ0 + βˆ1X i
2.1.4 最小二乘准则是指( )达到最小值的原则确定样本回归方程
∑ ∑ ∑ ∑ ( ) A. | (Yi − Yˆi)|; B. Yi − Yˆi ; C. max Yi − Yˆi ; D.
Yi − Yˆi 2
入总额(单位:亿元).
(2) St−1 = 4432.0 + 0.30Rt , 其中 St−1 为第 t −1 年底农村居民储蓄余额(单位:亿元), Rt 为第 t 年农村居民
纯收入总额(单位:亿元). 1.4.3 假设地方政府决定在其管辖区内提高居民财产税税率, 这对当地房价有何影响? (请你运用计量经济 学的思想对其进行分析) 第二章 1 单选题 2.1.1 在回归分析中, 定义的变量满足( ) 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是非随机变量 D. 解释变量为随机变量,被解释变量为非随机变量 2.1.2 样本回归函数的表达式( )
C. 2004 年全国 31 个省市自治区的工业产值; D. 2004 年 30 个重点调查城市的工业产值;
E. 2004 年全国国内生产总值的季度数据.
计量经济学作业 (1)

计量经济学大作业――我国税收与经济产业的关系模型研究学号:0090938 0090979 0090959姓名:郑彬彬王苗孙弋峰专业:税务修课时间:2011至2012学年第一学期任课教师:朱永军成绩:评语:该小组研究了我国税收的影响因素,通过对宏观税负与税收影响因素之间的实证分析,采用了我国税收收入及相关影响因素的统计数据,探讨了我国经济产业的发展方式和改革方向,为促进中国经济的良性发展提供科学合理的意见和建议。
从大作业的完成情况来看,说明本小组成员对计量经济学有一定程度的理解,能使用Eviews软件进行实证分析,并且得到了比较准确的结论。
Email:350051882@我国税收与经济产业的关系模型研究摘要近年来,随着我国国民经济的迅速发展、综合国力的日益提高,财政税收收入也在逐年增加。
我国经济产业在良好的经济环境下,得到了快速发展,其对税收收入的贡献是不容忽视的。
本文通过对宏观税负与产业收入之间的实证分析,重点研究我国税收与产业收入的关系模型,探讨了我国经济产业的发展方式和改革方向,为促进中国经济的良性发展提供科学合理的意见和建议。
关键词:宏观税负产业收入关系模型经济产业abstractNowadays, taxes revenue is raising year after year with economy developing rapidly and strength boosting up. Economy growth under the peaceful economic environment whose taxes revenue play an important role. We investigate in macro scopical tax and industry income. especially the relationship between them. We also discuss the way and direction of the industry income ,hope represent a reasonable advice for our economy development.Key words: macro scopical tax, industry income, relation model, economic industry目录1问题的提出 (4)2 理论综述 (5)3模型设定 (7)4数据的搜集 (8)5模型的估计与调整 (9)6结论 (16)参考文献: (16)1问题的提出改革开放前的很长一个时期,我们非常重视工农业的比例关系,这当然是对的,问题是仅仅着眼于它们之间的比例关系,就容易忽略对工农产业地位和作用的分析,忽略产业间的协调发展,以致影响农业地位的巩固和其应有作用的发挥。
计量经济学习题(第一、二章)

第一章绪论一单项选择题1、计量经济学是一门()学科A、测量B、经济C、统计D、数学2、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、虚变量数据D、面板数据3、样本数据的质量问题,可以概括为完整性、准确性、可比性和()A、时效性B、一致性C、广泛性D、系统性4、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5、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6、下列属于时间序列数据的是()A某月全厂各班组的出勤率B 某日30个大中城市的最高气温C 某上市公司股票每天的收盘价D 全国第二次工业普查按行业划分的工业总产值7、经济计量分析工作的基本步骤是()A建立模型、收集样本数据、估计参数、检验模型、应用模型B 设定模型、估计参数、检验模型、应用模型、模型评价C 个体设计、总体设计、估计模型、应用模型、检验模型D 确定模型导向、确定变量及方程式、估计模型、检验模型、应用模型8、计量经济分析工作的研究对象是()A.经济理论B.经济数学方法C.经济数学模型D.社会经济系统9、有人采用全国大中型煤炭企业的截面数据,估计生产函数模型,然后用该模型预测未来煤炭行业的产出量,这是违反了数据的()原则。
A.一致性B.准确性C.可比性D.完整性10、对模型参数估计值的符号和大小合理性进行的检验,属于( )A 、经济意义检验B 、计量经济学检验C 、统计检验D 、预测检验 11、对下列模型进行经济意义检验,哪一个模型通常被认为没有实际价值的( ) A. (i C i 消费)=500+0.8I (收入)B. di i i Q (商品需求)=10+0.8I(收入)+0.9P(价格)C. si i Q (商品供给)=20+0.75P(价格)D. 0.60.4()()i i L i Y(产出量)=0.65K 资本劳动12、流动性偏好函数为:μβββ+++=r Y M 210,设M 为货币需求量,Y 为收入水平,r 为利率,论,有()的估计值,根据经济理和分别为和21^2^1ββββ A 、应为负值应为正值,^2^1ββ B 、应为正值应为正值,^2^1ββ C 、应为负值应为负值,^2^1ββ D 、应为正值应为负值,^2^1ββ二 多项选择题1、计量经济学是以下哪些学科相结合的综合性学科( ) A 统计学 B 数理经济学 C 经济统计学 D 数学 E 经济学2、计量经济模型的应用在于( )A 结构分析B 经济预测C 政策评价D 检验和发展经济理论E 设定和检验模型 3、一个模型用于预测前必须经过的检验有( )A 、经济检验B 、统计检验C 、计量经济学检验D 、模型预测检验E 、实践检验4、样本数据的质量问题可以概括为( )A 、完整性B 、准确性C 、可比性D 、一致性E 、同质性5、下面属于截面数据的是()A、1980—2005年各年全国31省市自治区的服务业产值B、1980—2005年各年某地区的财政收入C、2004年全国31个省市自治区的工业产值D、2004年30个重点调查的工业产值E、2004年全国国内生产总值的季度数据6、在模型的经济意义检验中,包括检验下面的哪几项()A、参数估计量的符号B、参数估计量的大小C、参数估计量的相互关系D、参数估计量的显著性E、随机干扰项检验三简答题1、为什么说计量经济学是一门经济学科?2、计量经济模型有哪些应用?3、计量经济学的研究对象是什么?如何运用计量经济学研究经济问题?第二章 一元线性回归模型一 单项选择题1.变量之间的关系可以分为两大类( )。
计量经济学课程作业

广东石油化工学院 2015—2016学年第二学期《计量经济学》作业班级:作业11、下表是中国2007年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料。
单位:亿元以Eviews软件完成以下问题:(1)作出散点图,建立税收随国内生产总值GDP变化的一元线性回归方程,并解释斜率的经济意义;散点图如图所示:建立如下的回归模型根据Eviews软件对表中数据进行回归分析的计算结果知:R^2 = 0.760315 F=91.99198斜率的经济意义:国内生产总值GDP每增加1亿元,国内税收增加0.071亿元。
(2)对所建立的方程进行检验;从回归估计的结果看,模型拟合较好。
可决系数R2=0.760315,表明国内税收变化的76.03%可由国内生产总值GDP的变化来解释。
从斜率项的t检验值看,大于10%显著性水平下自由度为n-2=29的临界值t0.05(29)=1.699,且该斜率值满足0<0.071<1,符合经济理论中税收乘数在0与1之间的说法,表明2007年,国内生产总值GDP每增加1亿元,国内税收增加0.071亿元。
(3)若2008年某地区国内生产总值为8500亿元,求该地区税收收入的预测值和预测区间。
由上图可得知该地区国内生产总值的预测值:Y i= -10.63+0.071*8500=592.87(亿元)下面给出国内生产总值90%置信度的预测区间E(GDP)=8891.126Var(GDP)=57823127.64在90%的置信度下,某地区E(Y0)的预测区间为(60.3,1125.5)。
2、已知某市货物运输总量Y(万吨),国内生产总值GDP(亿元,1980不变价)1985年-1998年的样本观测值见下表。
年份Y GDP 年份Y GDP1985 18249 161.69 1992 17522 246.921986 18525 171.07 1993 21640 276.81987 18400 184.07 1994 23783 316.381988 16693 194.75 1995 24040 363.521989 15543 197.86 1996 24133 415.511990 15929 208.55 1997 25090 465.781991 18308 221.06 1998 24505 509.1资料来源:《天津统计年鉴》,1999年。
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计量经济学作业1
姓名: 学号: 班级: 临班:
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
μββ++=educ kids 10
(1)随机扰动项μ包含什么样的因素?它们可能与教育水平相关吗?
(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 为所受教育水平(年)。
随机扰动项μ的分布未知,其他所有假设都满足。
(1)从直观及经济角度解释α和β。
(2)OLS 估计量α
ˆ和βˆ满足线性性、无偏性及有效性吗?简单陈述理由。
(3)对参数的假设检验还能进行吗?简单陈述理由。
3、对于人均存款与人均收入之间的关系式t t t Y S μβα++=使用美国36年的年度数据得如下估计模型,括号内为标准差:
)011.0()
105.151(067.0105.384ˆt
t Y S += 2R =0.538 023.199ˆ=σ
(1)β的经济解释是什么?
(2)α和β的符号是什么?为什么?实际的符号与你的直觉一致吗?如果有冲突的话,你可以给出可能的原因吗?
(3)对于拟合优度你有什么看法吗?
(4)检验是否每一个回归系数都与零显著不同(在1%水平下)。
同时对零假设和备择假设、检验统计值、其分布和自由度以及拒绝零假设的标准进行陈述。
你的结论是什么?
4、假设王先生估计消费函数(用模型i i i u bY a C ++=表示),并获得下列结果:
i i Y C 81.015+=∧
,n=19
(3.1) (18.7) R 2=0.98 这里括号里的数字表示相应参数的T 比率值。
要求:(1)利用T 比率值检验假设:b=0(取显著水平为5%);(2)确定参数估计量的标准方差;(3)构造b 的95%的置信区间,这个区间包括0吗?
5、现代投资分析的特征线涉及如下回归方程:t m t t u r r ++=10ββ;其中:r 表示股票或债券的收益
率;r m 表示有价证券的收益率(用市场指数表示,如标准普尔500指数);t 表示时间。
在投资分析中,β1被称为债券的安全系数β,是用来度量市场的风险程度的,即市场的发展对公司的财产有何影响。
依据1956~1976年间240个月的数据,Fogler 和Ganpathy 得到IBM 股票的回归方程;市场指数是在芝加哥大学建立的市场有价证券指数:
mt t r r 0598.17264.0+=∧ 4710.02=r
(0.3001) (0.0728)
要求:(1)解释回归参数的意义;(2)如何解释r 2?(3)安全系数β>1的证券称为不稳定证券,建立适当的零假设及备选假设,并用t 检验进行检验(α=5%)。