安徽财经大学计量经济学 计量经济学复习
计量经济学复习资料
计量经济学复习资料一、引言计量经济学是研究经济现象的数量关系和经济变量之间相互影响的学科。
它通过运用统计学和数学方法，以实证的方式分析经济模型和数据，以期为经济理论的验证和决策制定提供科学依据。
计量经济学作为经济学的重要分支，在经济学领域里起着举足轻重的作用。
本文将为大家提供一个关于计量经济学的复习资料，以便大家更好地复习和理解这门学科。
二、计量经济学基础1. 理论基础：回顾计量经济学的理论基础，包括经济学中的基本原理、假设和模型，以及计量经济学方法的发展演变过程。
2. 计量经济学的基本概念：介绍计量经济学中的一些基本概念，如变量、参数、模型、数据等，帮助读者建立对计量经济学基础概念的理解和认知。
三、计量经济模型1. 线性回归模型：介绍线性回归模型的基本原理和假设，包括最小二乘估计法、截距项、解释变量的选择和回归结果的解释等。
2. 多元线性回归模型：介绍多元线性回归模型的基本原理、假设和参数估计方法，包括多重共线性、异方差和自相关等问题的处理方法。
3. 非线性回归模型：介绍非线性回归模型，如对数线性模型、二项式模型和估计方法等。
4. 时间序列模型：介绍时间序列模型的基本原理、假设和参数估计方法，包括平稳性、季节性和趋势性等问题的处理方法。
四、计量经济学常用方法1. 模型诊断：介绍计量经济学中的模型诊断方法，包括残差分析、异方差检验和自相关检验等。
2. 假设检验：介绍计量经济学中的假设检验方法，包括参数显著性检验、模型拟合优度检验和模型比较等。
3. 预测方法：介绍计量经济学中的预测方法，包括时间序列分析、回归分析和面板数据分析等。
4. 因果推断：介绍计量经济学中的因果推断方法，包括工具变量法、自然实验和计量分析的注意事项等。
五、计量经济学在实际应用中的案例研究1. 劳动经济学：介绍计量经济学在劳动经济学领域的实际应用，包括劳动力市场分析、教育回报率和人力资本投资等。
2. 金融经济学：介绍计量经济学在金融经济学领域的实际应用，包括资本市场分析、投资组合选择和风险管理等。
计量经济学(安徽财经大学)知到章节答案智慧树2023年
计量经济学（安徽财经大学）知到章节测试答案智慧树2023年最新第一章测试1.计量经济学是( )的一个分支学科参考答案:经济学2.计量经济分析工作的基本步骤是( )参考答案:模型设定、模型估计、模型检验、模型应用3.下列各种数据中,以下不应该作为经济计量分析所用数据的是( )参考答案:计算机随机生成的数据4.在( )中,为了全面描述经济变量之间的关系,合理构造模型体系,有时需要引入一些非随机的恒等方程。
参考答案:联立方程模型5.从变量的因果关系看,经济变量可分为( )参考答案:被解释变量;解释变量6.使用时序数据进行经济计量分析时,要求指标统计的( )参考答案:对象及范围可比;时间可比;计算方法可比;口径可比7.一个计量经济模型由以下哪些部分构成( )参考答案:方程式;随机误差项;变量;参数8.计量经济学模型研究的经济关系有两个基本特征:随机关系和相关关系。
( )参考答案:错9.计量经济模型检验仅包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验。
( )参考答案:错10.参数反映计量经济模型中经济变量之间的数量联系,通常具有不稳定性。
( )参考答案:错第二章测试1.在一元线性回归模型中,样本回归方程可表示为( )参考答案:2.回归分析中定义( )参考答案:被解释变量是随机变量,解释变量是非随机变量3.最常用的统计检验包括拟合优度检验、解释变量显著性检验和( )参考答案:方程显著性检验4.最小二乘准则是指使( )达到最小值的原则确定样本回归方程参考答案:5.对于经典线性回归模型,回归系数的普通最小二乘估计量具有的优良性有( )参考答案:方差最小性;线性性;无偏性6.利用普通最小二乘法求得的样本回归直线具有以下特点( )参考答案:必然通过点();的平均值与的平均值相等;残差的均值为07.随机误差项产生的原因有( )参考答案:数据的测量与归并误差;随机因素的影响;模型中被忽略因素的影响;模型函数形式设定误差8.只有满足基本假设条件的计量经济模型的普通最小二乘参数估计量才具有无偏性和有效性（）参考答案:对9.可决系数不仅反映了模型拟合程度的优劣,而且有直观的经济含义:它定量地描述了Y的变化中可以用回归模型来说明的部分,即模型的可解释程度（）参考答案:对10.在计量经济模型中,通常是就参数而言判断是否为线性回归模型,而对解释变量X则可以是线性的也可以是非线性的（）参考答案:对第三章测试1.( )表示由解释变量所解释的部分,表示x对y的线性影响参考答案:回归平方和2.用一组有40个观测值的样本估计模型后,在0.05的显著性水平上对的显著性作t检验,则显著地不等于零的条件是其统计量t大于等于( )参考答案:3.多元线性回归分析中,调整后的判定系数与判定系数之间的关系是( )参考答案:4.在多元回归分析中,F检验是用来检验( )参考答案:回归模型的总体线性关系是否显著5.对于线性回归模型,各回归系数的普通最小二乘估计具有的优良特性有( )参考答案:有效性;一致性;无偏性6.若模型满足古典假定,则下列各式成立的有( )参考答案:;;7.常见的非线性回归模型主要有( )参考答案:半对数模型;倒数模型;多项式模型;对数模型8.如果模型对样本有较高的拟合优度,F检验一般都能通过（）参考答案:对9.若建立计量经济模型的目的是用于预测,则要求模型的远期拟合误差较小。
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建立与应用it量经济学模型的主要步骤有哪些？答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤包括:①设定理论模型,包括选择模型所包含的变量，确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；②收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和一致性;③估计模型参数;④检验模型,包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。
计量经济学模型主要有哪些应用领域？各自的原理是什么？答：计量经济学模型主要有以下几个方面的用途：⑴。
结构分析,赣理是弹性分析、乘数分析与t匕较分析;⑵。
经济预测,其原理是模拟历史,从已经发生的经济活动中找岀变化规律;⑶。
政策评价,是对不同政策执行情况的"模拟仿真”；⑷。
检验与发展经济理论,其原理是如果按照某种经济理论建立的计量经济学模型可以很好地拟合实际观察数据。
模型的检验包括哪些方面？答：模型的检验主要包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型的预测检验四个方面。
相关分析和回归分析的联系和区别。
答：相关分析与回归分析既有联系又有区别。
首先，两者都是研究非确定性变量间的的统计依赖关系，并能测度线性依赖程度的大小。
其次，两者间又有明显的区别。
相关分析仅仅是从统计数据上测度变量间的相关程度，而无需考察两者间是否有因果关系，因此，变量的地位在相关分析中式对称的，而且都是随机变量；回归分析则更关注具有统计相关关系的变量间的因果关系分析, 变量的地位是不对称的,有解释变量和被解释变量之分,而且解释变量也往往被假设为非随机变量。
再次,相关分析只关注变量间的联系程度,不关注具体的依赖关系；而回归分析则更加关注变量间的具体依赖关系，因此可以进一步通过解释变量的变化来估计或预测被解释变量的变化,达到深入分析变量间依存关系，掌握其运动规律的目的。
一元线性回归模型的基本假设主要有哪些?违背基本假设的计量经济学模型是否就不可以估计？答：假设I、解释变量X是确定性变量，不是随机变量；假设2、随机误差项g具有零均值、同方差和不序列相关性：E(|ii)=O 1=1,2, ...,nVar (|ij)=o M2i=l,2, ...,nCov(M|ij)=0 iHji,j二1,2, ...,n假设3、随机误差项g与解释变量X之间不相关：CovfXj, |ij)—0 i ―..“n假设4、|i服从零均值、同方差、零协方差的正态分布W~N(0, G,) i = l,2,…,n假设5 :随着样本容量的无限增加,解释变量X的样本方差趋于一有限常数。
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《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。
（错）散点图样本线性相关系数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。
（对）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）。
（对）Yi-Y的均值求和等于4．当我们说估计的回归系数在统计上是显著的，意思是说它显著地异于0。
（对）5．总离差平方和（TSS）可分解为残差平方和（RSS）与回归平方和（ESS）之和，其中残差平方和（RSS）表示总离差平方和中可由样本回归直线解释的部分。
（错）ESS F检验：原假设：待估参数全为06．多元线性回归模型的F检验和t检验是一致的。
（错）一元回归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。
（错）方差会变大方差膨胀因子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。
（错）异方差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。
（ 对 ）10．..DW 检验只能检验一阶自相关。
（ 对 ）二、单选题1．样本回归函数（方程）的表达式为（C D ）。
估计值A ．i Y =01i i X u ββ++ B ．(/)iE Y X =01i X ββ+C ．iY =01ˆˆi iX e ββ++ D ．ˆiY=01ˆˆiX ββ+ 2．下图中“｛”所指的距离是（ B ）。
样本回归函数 残差 e 总体回归函数 随机干扰项 uA ．随机干扰项B ．残差C ．iY 的离差 D ．ˆiY的离差 3．在总体回归方程(/)E Y X =01Xββ+中，1β表示（ B ）。
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（ C ）。
计量经济学(安徽财经大学,李长风)第五章联立方程模型.
22
a2b1 a1 b1
待求的结构参数有5个，而参数关系体系中只
有4个方程，所以模型整体上是不可识别的。
第二节 联立方程模型的识别
第一节 联立方程模型概述
3．结构式模型与简化式模型的关系
第二节 联立方程模型的识别
一、识别的概念 二、识别的判别条件
第二节 联立方程模型的识别
一、识别的概念
1.识别的定义 有以下三种等价的表述形式： （1）如果联立方程模型中某个结构方程具有确定 的统计形式，则称该方程是可识别的；否则，称该 方程是不可识别的。 （2）如果联立方程模型中某个结构方程无法用模 型中的其它方程线性组合成相同的统计形式，则称 该方程是可识别的；否则为不可识别的。
第一节 联立方程模型概述
2．外生变量 取值由模型系统之外其它因素决定的变量。特点：
（1）外生变量的变化将对模型系统中的内生变量 直接产生影响，但自身变化却由模型系统之外其它因 素来决定。
（2）相对于所构造的联立方程模型，外生变量可 以视为可控的非随机变量，从而与模型中的随机误差 项不相关。
第一节 联立方程模型概述
2．联立方程模型由若干个单方程模型有机地组 合而成。
3．联立方程模型中可能同时包含随机方程和确 定性方程。
4．联立方程模型的各个方程中间可能含有随机 解释变量。
第一节 联立方程模型概述
二、联立方程模型的变量类型
1．内生变量 取值是由模型系统内部决定的变量。如例1中的消 费、投资、收入等。 特点如下： （1）既受模型中其它变量的影响，又影响模型中的其 它内生变量。 （2）一般都直接或间接地受模型系统中随机误差项的 影响，所以都是具有某种概率分布的随机变量。 （3）变量的变化一般都用模型中的某一方程来描述。
计量经济学》期末考试复习
《计量经济学》期末考试复习资料第一章绪论参考重点：计量经济学的一般建模过程第一章课后题( 1.4.6 )1.什么是计量经济学？计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？答：计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。
计量经济学方法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；一般经济数学方法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。
4. 建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤如下：(1) 设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；(2) 收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性；(3) 估计模型参数；(4) 检验模型，包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。
6.模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？答：模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。
在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质；在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。
第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型参考重点：1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别？2.总体随机项与样本随机项的区别与联系？3.为什么需要进行拟合优度检验？4．如何缩小置信区间？( P46)由上式可以看出( 1). 增大样本容量。
(完整word版)计量经济学复习笔记
计量经济学复习笔记CH1导论1、计量经济学：以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、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。
研究主体是经济现象及其发展变化的规律。
2、运用计量分析研究步骤：模型设定一一确定变量和数学关系式估计参数一一分析变量间具体的数量关系模型检验一一检验所得结论的可靠性模型应用一一做经济分析和经济预测3、模型变量：解释变量：表示被解释变量变动原因的变量，也称自变量，回归元。
被解释变量：表示分析研究的对象，变动结果的变量，也成应变量。
内生变量：其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果。
外生变量：其数值由模型意外决定的变量。
外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化，而内生变量却不能反过来影响外生变量。
前定内生变量：过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量的影响, 但能够影响我们所研究的本期的内生变量。
前定变量：前定内生变量和外生变量的总称。
数据:时间序列数据：按照时间先后排列的统计数据。
截面数据：发生在同一时间截面上的调查数据。
面板数据：虚拟变量数据：表征政策，条件等，一般取0或1.4、估计评价统计性质的标准无偏：E （人3 ）= 3 随机变量，变量的函数？有效：最小方差性一致：N趋近无穷时，3估计越来越接近真实值5、检验经济意义检验：所估计的模型与经济理论是否相等统计推断检验：检验参数估计值是否抽样的偶然结果，是否显著计量经济检验：是否符合计量经济方法的基本假定预测检验：将模型预测的结果与经济运行的实际对比CH2 CH3线性回归模型模型（假设）一一估计参数一一检验一一拟合优度一一预测1、模型（线性）（1）关于参数的线性模型就变量而言是线性的；模型就参数而言是线性的。
Yi = 3 1+ 3 2lnX i+u线性影响随机影响Y i=E (Y|X i) +u E (Y|X i) =f(X i)= 3 1+3 2lnX 引入随机扰动项，（3）古典假设A零均值假定 E ( U i |X i) =0B同方差假定Var(u i|XJ=E(u i2)=2(TC无自相关假定Cov(u i ,u j)=0D随机扰动项与解释变量不相关假定Cov(u i ,X i )=0E正态性假定u~N(0, d 2)F无多重共线性假定Rank(X)=k2、估计在古典假设下，经典框架，可以使用OLS方法：OLS 寻找min Ee i2人B iois = (Y均值)-人B 2(X均值)人B 2ois = Ex i y〃Ex i23、性质OLS回归线性质(数值性质)(1)回归线通过样本均值(X均值,Y均值)(2)估计值人Y的均值等于实际值Y的均值(3)剩余项e i的均值为0(4)被解释变量估计值人Y与剩余项8不相关Cov(人Y,ej=0(5)解释变量X与剩余项8不相关Cov(e i,X i)=0在古典假设下，OLS的统计性质是BLUE统计最佳线性无偏估计4、检验(1) Z检验Ho: B 2=0原假设验证B 2是否显著不为0标准化：Z= (A B 2- B 2) /SE (A B 2)〜N( 0,1 ) 在方差已知，样本充分大用Z检验拒绝域在两侧，跟临界值判断，是否B2显著不为0(2) t检验一一回归系数的假设性检验方差未知，用方差估计量代替 A d 2=Ee i2/(n-k) 重点记忆t =(人卩2- B 2) / A SE (A B 2)〜t (n-2)拒绝域：|t|>=t 2/a( n-2)拒绝，认为对应解释变量对被解释变量有显著影响。
计量经济学期末考试复习重点
对于不同的解释变量的值，随机误差项的方差不再是常数，则认为出现了异方差性假性异方差:模型遗漏了重要的变量,模型函数形式的设定误差。
解决方法：设定正确模型真正的异方差,随机因素的影响(截面数据中，波动与经济规模的比例关系。
如赚钱越多，消费的选择余地越大。
时间序列中，波动的系统变化)后果：出现异方差如仍采用OLS估计模型参数，OLS估计量仍然是线性、无偏的，但是OLS 估计不再是有效估计。
无法正确估计回归系数的标准差,参数估计的标准差出现偏差。
T检验失效。
模型预测不准确（区间估计与随机误差项的方差有关）残差分析图的eview实现：(Sort X)Ls Y C X Genr E1=resid Genr E2=abs(E1) 或者genr E2=E1*E1Scat x E2G_Q检验的适用范围：样本容量较大，单调异方差的情形，对于复杂异方差则无法应用步骤：将Xi按大小排列，去掉中间C=N/4个，剩下的观察值划分成大小相同两个子样本，对每个子样本分别求回归方程，并计算各自的残差平方和，提出假设构造统计量如果F＞Fa ，误差项存在明显的递增异方差性；如果1≤F≤Fa，误差项无明显异方差性。
Sort X Smpl 1 x1 Ls Y C X ，求RSS1 Smpl x2 n Ls Y C X, 求RSS2计算F，查F临界值，并进行判断G-Q检验缺点：无法确定具体形式，对如何解决异方差没有提供建议，复杂异方差不适用，对于多元的情况，处理比较麻烦怀特检验的适用范围：任何形式的异方差，对于多元模型也很方便，可初步推测异方差形式步骤：估计回归模型，并计算残差平方，估计辅助回归方程即将残差平方关于所有解释变量的一次项，二次项和交叉项回归。
计算辅助回归判定系，可证：同方差假设下（），渐进地有：如Park和Gleiser检验：White检验形式太过一般，为了具体化，和以后修正异方差的需要。
基本思想:利用残差绝对值序列或残差平方序列，分别对Xi（的某种形式）进行一元辅助回归。
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1-9数据来自课本例一1、根据上述数据所得到的相关图是线性模型的还是非线性模型？步骤：一．建立工作文件：1.在主菜单上点击File\New\Workfile；2.选择时间频率，A3.键入起始期和终止期，然后点击OK；或：键入 CREATE A 1985 1998二．输入数据:1.键入命令：DATA Y XCTRL+C(复制)CTRL+V（粘贴）三．图形分析：1.趋势图：键入命令PLOT Y X2.相关图：键入命令 SCAT Y X非线性模型2、建立财政收入关于国内生产总值的线性回归模型（四舍五入保留小数点后4位）步骤：四．估计回归模型：方式1：键入命令LS Y C X用OLS方法建立线性模型，则边际财政收入倾向为多少亿元？0.0946亿元或者增加一亿元国内生产总值，财政收入增加多少？边际财政收入倾向的95%置信区间为多少？(0.0946-2*0.003627 0.0946+2*0.003627)或（0.0874 0.1019）（注：T检验中回归系数区间不包括0）该回归方程的标准差为多少（S.E）331.8482被解释变量的标准差是多少2422.6310残差平方和RSS为多少1321479.000写出财政收入的均值4309.0000系数的标准差分别为多少155.1430,0.0036，T 统计值分别为多少6.3654,26.0931R2为多少0.9827调整的判定系数为多少0.9812F统计值为多少680.8498？F统计值的伴随概率为多少0.0000？F与R2的关系赤池信息准则为多少14.5788施瓦兹信息准则为多少14.6701DW统计值为多少0.7963？是否存在一阶自相关？是若国内生产总值为3100元，则财政收入为多少？（987.5417+0.094631*3100=1280.898）若国内生产总值的历年数据均增加为原数据的10倍，则国内生产总值的边际财政收入倾向为多少？为原来的10分之一若国内生产总值的历年数据均增加10，则截距比原来少103、建立财政收入关于国内生产总值的双对数模型，国内生产总值弹性为多少？0.6823或增加1%国内生产总值，财政收入增长多少？0.6823%步骤：五．根据已有序列生成新序列：GENR lny=log(y)GENR lnx=log(x)GENR x2=x^2六、估计模型，分别建立以下模型：线性模型LS Y C X双对数模型 LS LNY C LNX对数模型LS Y C LNX指数模型LS LNY C X二次多项式模型 LS Y C X X24、比较模型的统计检验结果，你会选择哪个模型线性模型？理由是检验均通过，且调整判定系数为最大。
5、异方差性步骤：图形分析检验：1) 观察Y、X相关图：SORT XSCAT Y X2) 残差分析:观察回归方程的残差图SORT XLS Y C X在方程窗口上点击Residual按钮；问题与答案1）对于双对数模型，利用WHITE检验方法检验模型的异方差性，计算出来的统计量nR2为多少3.5204？其伴随概率是多少0.1720？若显著性水平为5%，则说明模型存在什么问题模型不存在异方差？步骤：LS lnY C lnX方程窗口中View\Residual\Test\White Heteroskedastcity若nR2的伴随概率小于给定的显著性水平5%，或nR2的伴随概率接近于0时，则模型存在异方差性2）对于线性模型，利用WHITE检验方法检验模型的异方差性，计算出来的统计量nR2为多少8.8400？其伴随概率是多少0.0120？若显著性水平为5%，则说明模型存在什么问题模型存在异方差？应采用什么方法修正？加权最小二乘法应采用什么方法修正？加权最小二乘法若为线性模型，且权数为残差平方的倒数，则用WLS法对模型修正后，解释变量的系数是多少0.0945？LS Y C XGENR E2=resid^2GENR W5=1/E2LS（w=w5）Y C X3）对于线性模型，利用G—Q或戈德菲尔德-匡特检验方法检验模型的异方差性，则计算出来的F统计值为多少22.2212（F=585942.4/26368.67=22.2212）？若F的临界值为9.28，则说明模型存在什么问题？模型存在异方差性（因为F 统计值大于F的临界值）Goldfeld-Quant检验：SORT XSMPL 1985 1989LS Y C X（计算第一组残差平方和）SMPL 1994 1998LS Y C X（计算第二组残差平方和）SMPL 1985 1998计算F统计量，判断异方差性3）对于线性模型，利用Park方法检验模型的异方差性，则计算出来的辅助回归模型的R2是多少？0.2692F统计值为多少4.4200？F统计量的伴随概率值为多少0.0573？若显著性水平为5%，则说明模型存在什么问题模型不存在异方差性？对于线性模型，根据Park方法检验所探测的异方差的形式，用WLS法对模型修正后，解释变量的系数是多少？是否消除了异方差性？Park检验LS Y C XGENR LNE2=log(resid^2)GENR LNX=log(X)LS LNE2 C LNXF统计量或其伴随概率值，判断异方差性。
当F统计量的伴随概率值小于给定的显著性水平5%，或概率值接近于0时，则模型存在异方差性.用WLS法对模型修正Ls Y c XGENR W1=1/X^(1.9258)LS（w=w1）Y C X4）对于线性模型，利用Gleiser方法检验模型的异方差性，若H等于1，则计算出来的辅助回归模型的R2是多少0.6067？F统计值为多少18.5111？F统计量的伴随概率值为多少0.0010？若显著性水平为5%，则说明模型存在什么问题模型存在异方差性？对于线性模型，根据Gleiser方法检验所探测的异方差的形式，用WLS法对模型修正后，解释变量的系数是多少0.0879？是否消除了异方差性？Gleiser检验：LS Y C XGENR E1=ABS(resid)LS E1 C X再在方程窗口中点击Estimete按钮，并在方程描述框中依次输入其它方程：E1 C X^2E1 C X^(1/2)E1 C X^(-1)E1 C X^(-2)E1 C X^(-1/2F统计量或其伴随概率值，判断异方差性。
当F统计量的伴随概率值小于给定的显著性水平5%，或概率值接近于0时，则模型存在异方差性.用WLS法对模型修正，解释变量的系数是多少0.0879Ls y c xGENR W3=1/XLS（w=w3） Y C X小于给定的显著性水平5%，故调整后模型仍然存在异方差性）6、自相关性（双对数模型为例）1）根据DW值判断模型存在自相关性吗？步骤：一、回归模型的筛选1.相关图分析：SCAT Y X2.根据已有序列生成新序列：GENR lny=log(y)GENR lnx=log(x)GENR x2=X^23.估计模型，分别建立以下模型：线性模型LS Y C X双对数模型 LS LNY C LNX对数模型LS Y C LNX指数模型LS LNY C X二次多项式模型 LS Y C X X22）通过偏相关系数检验，模型存在几阶自相关性？一阶双对数模型 LS LNY C LNX方程窗口中View\Residual\Test\correlogram Q-statistics若PAC的绝对值大于0.5，则模型存在几阶自相关3）通过BG检验，若滞后期P为2，计算出来的统计量nR2是多少6.3660？nR2的伴随概率是多少0.0415？若显著性水平为5%，则说明模型存在什么问题模型存在二阶自相关？或模型存在几阶自相关性？应采用什么方法修正？广义差分法双对数模型 LS LNY C LNX方程窗口中View\Residual\Test\serial correlation LM test若nR2的伴随概率小于给定的显著性水平5%，或nR2的伴随概率接近于0时，则模型存在几阶（本人输入的滞后期长度或滞后期P为2）自相关性4）若用Durbin 估计法估计自回归系数ρ，所估计的三元线性回归模型的DW 值是多少2.0796？ρ是多少0.6965？()()t t t t t v x x b y a y +-++-=--111ρρρEVIEWS 命令为LS Y C Y(-1) X X(-1) 则Y(-1)的回归系数值即为自回归系数ρ的估计值5）通过广义差分法修正模型后，DW值是多少1.8243？或通过在LS命令中直接加上AR(1)，AR(2)项估计回归模型的参数，则DW值是多少1.8243？迭代次数是多少10？通过在LS命令中直接加上AR(1)，AR(2)项来检测模型的自相关性，你认为模型确实存在几阶自相关性一阶？（线性模型）边际收入倾向是多少？（双对数模型）弹性是多少0.7871？步骤：若双对数模型 LS LNY C LNX AR(1) AR(2)以双对数模型 LS LNY C LNX AR(1) AR(2)为例6）是否还存在自相关性不存在自相关？DW值为1.8243，偏相关系数检验，PAC的绝对值大于0.5，则模型不存在自相关性BG检验，nR2的伴随概率大于给定的显著性水平5%，，则模型不存在一阶（本人输入的滞后期长度或滞后期P为）自相关性nR2的伴随概率大于给定的显著性水平5%，，则模型不存在二阶（本人输入的滞后期长度或滞后期P为）自相关性7、虚拟变量1）判断虚拟变量的引入方式（定性因素对截距和斜率有影响吗？）步骤：（1）建立工作文件 CREATE A 1985 1997（2）输入数据，并构造虚拟变量使用DATA命令直接输入：DATA Y X D1（91年前D1均为0，91年后均为1）GENR XD=D1*X（3）相关图形分析：SACT Y X（4）估计虚拟变量模型LS Y C X D1 XD由t检验值判断虚拟变量的引入方式对于D1前回归系数，若其t统计值的绝对值大于2，则虚拟变量以加法方式引入，表明定性因素对截距有显著影响；对于XD前回归系数，若其t统计值的绝对值全部大于2，则虚拟变量以乘法方式引入，表明定性因素对斜率有显著影响；2）模型是否稳定步骤同上对于D1与 XD前回归系数，若其t统计值的绝对值全部小于2，则表明91年前，91年后的模型不存在显著差异（或模型是稳定），可以合并数据91年前，91年后的模型是否存在显著差异（或模型是否稳定），是否能合并数据？能对于D1与 XD前回归系数，若其t统计值的绝对值为1.5033和0.7548全部小于2，则表明91年前，91年后的模型不存在显著差异（或模型是稳定），可以合并数据。
合并后数据的边际收入倾向是多少0.0946？R2是多少0.9827？Ls y c x91年前数据计算的边际收入倾向是多少0.9666？Smpl 1985 1991Ls y c x91年后数据计算的边际收入倾向是多少0.0945？Smpl 1992 1998Ls y c xSmpl 1985 19988、分布滞后模型步骤：1．分析滞后期长度：互相关分析命令CROSS Y X若LAG的相关系数值大于0.5，则初步判断滞后期的长度k。