计量经济学作业
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然中国也属于这个范围 因为民主程度不能够决定一个国家的经济水平，影响国家经济的因素还有很多，比如文化人种地理气候等诸多条件，甚至是一些人为
主观的 因素 42752大于上面数据的R2=0.
该指数衡量了五个指标：选举程序与多样性、政府运作、政治参与、政治文化和公民自由。
如果要想得出一条一1元0,线00性0 方程来正确解释民主同国民收入那就不断地排除其他非民主因素，显然是很复杂的工作，但我们只能排除
伊人斯均兰 国教民的收因入素（natio5n,a0l i0n0come per capita/per capita national income）人均国民收入是一国在一定时期内(通常为一年)按人口平均的 国民收入占有量,反映国民收0 入总量与人口数量的对比关系。
如果要想得出一条一元线性方程来正确解 释民主同国民收入那就不断地排除其他非 民主因素，显然是很复杂的工作，但我们 只能排除伊斯兰教的因素
总结
经过我们运用数据进行两次的统计分析， 我们得出民主对中国经济有一定的积极意 义，中国在保持原有一切基础不变的条件 下适当地提高一点民主是对中国有积极的 影响，至于多少则不属于我们调查范围
由于是很多因素共同影响一个国民收入水 平，而且是相互制约，所以要想通过两个 变量得出具体的数字表示显然不精准的
民考主虑指 到数中和国人是均不国适民合5收发0,入展00接民0 受主来提高国民经济，那就要把中国划入一个世界范围内进行统计检验，然后不断地缩小范围来进行工作
国际人均收入同民主4指5,数00关0 系
如伊果斯要 兰想教得的出因一素条一4元0,线00性0 方程来正确解释民主同国民收入那就不断地排除其他非民主因素，显然是很复杂的工作，但我们只能排除 考虑中国民主发展对3国5,民00收0 入的影响
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计量经济学作业计量经济学作业（5-7）一、作业五1. 在存在异方差情况下，普通最小二乘法（OLS ）估计量是有偏的和无效的。
（）2. 当存在自相关时，OLS 估计量是有偏的并且也是无效的。
（）3. 如果在多元回归模型中，根据通常的t 检验，全部回归系数分别都是统计上不显著的，那么该模型不会有一个高的R 2值。
（）4. 在时间序列模型中，遗漏重要解释变量既有可能导致异方差问题，又有可能导致自相关问题。
（）5. 变量是非线性的回归模型在计量经济学上不被称作线性回归模型。
（）6. 随机误差项μi 与残差e i 是一回事。
（）7. 给定显著性水平α及自由度，若计算得到的t 值超过临界的t 值，则接受原假设。
8. 蛛网现象可能会带来计量经济模型的自相关问题。
（）9. 无论模型中包括多少个解释变量，总离差平方和（TSS ）的自由度总为（n-1）。
（）10. 在多元线性回归模型中，方差膨胀因子（VIF ）一定是不小于1。
（）11. 在存在异方差情况下，常用的OLS 法总是高估了估计量的标准差。
（）12. 若假定自相关系数等于1，那么一阶差分变换能够消除自相关。
（）13. 存在多重共线时，模型参数无法估计。
（）14. 如果在多元回归模型中，根据通常的t 检验，全部回归系数分别都是统计上不显著的，那么该模型不会有一个高的R 2值。
（）15. 当我们得到参数区间估计的上下限的具体数值后，就可以说参数的真实值落入这个区间的概率为1-α. （）16. p 值和显著性水平α是一回事。
（）17. 只有当μi 服从正态分布时，OLS 估计量才服从正态分布。
（）18. 多元回归模型的总体显著性意味着模型中任何一个变量都是统计显著的。
（）19. 戈德菲尔德-夸特检验（GQ 检验）可以检验复杂性的异方差。
（）20. 残差平方和除以自由度（n-k ）始终是随机误差项μi 方差（2σ）的无偏估计量。
（）21. 用一阶差分法消除自相关时，我们假定自相关系数等于-1。
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计量经济学报告一、背景介绍为了了解宏观经济模型，找到显著影响国内生产总值的解释变量，例如个人可支配收入，个人消费支出，公司税后利润，公司净红利支出。
为此找到1990-2001年间的季度数据数据来源于统计年鉴。
以国内生产总值为被解释变量，以个人可支配收入，个人消费支出，公司税后利润，公司净红利支出四个变量为解释变量进行建模，其中共有观测值48个。
在下面建模时设定y为国内生产总值， x1 为个人可支配收入，x2为个人消费支出，x3为公司税后利润，x4为公司净红利支出。
二、模型设定模型初步拟合（1）估计参数(156.3372) (0.1581641) (0.1557289) (0.1747617) (0.8398794)t= (1.27) (2.90) (5.54) (-7.93) (-0.35)F=2343.75 n=48（2）经济意义检验当其他不变，x1即个人可支配收入每增加一个单位，平均来说，y增加0.4588558个单位。
x2即个人消费支出每增加一个单位，平均来说，y增加0. 8628708个单位。
x3即公司税后利润每增加一个单位，平均来说，y增加1.38581个单位.。
x4即公司净红利支出每增加一个单位，平均来说，y减少0..2937867个单位。
（3）拟合优度和统计检验模型检验：模型整体的R^2 为2343.75，P值小于0.01，通过显著性检验，可以看出模型整体拟合很好。
但是可以看出前三个解释变量通过了显著性检验，即对GDP的影响是显著的，但是x4没有通过显著性检验。
因此我们怀疑模型中可能存在多种共线性，下面进行多重共线的检验。
三、多重共线性检验检验方差膨胀因子从方差膨胀因子来看，除了x3外，其他解释变量的VIF都大于10，因此存在多重共线性。
检验自变量间的相关系数可以看出x1,x2,x4三者相互之间的相关系数都很大，超过0.8，说明他们之间的相关性很强，需要对模型进行修正。
四、模型修正1、对各变量取对数取对数我们将所有变量取对数，对取对数后的数据进行回归。
计量经济学作业,DOC
计量经济学作业第二章为了初步分析城镇居民家庭平均每百户计算机用户有量（Y）与城镇居民平均每人全年家庭总收入（X）的关系，可以作以X为横坐所估计的参数，总收入每增加1元，平均说来城镇居民每百户计算机拥有量将增加0.002873台，这与预期的经济意义相符。
拟合优度和统计检验拟合优度的度量：本例中可决系数为0.8320，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“各地区城镇居民家庭人均总收入”对被解释变量“各地区城镇居民每百户计算机拥有量”的绝大部分差异做出了解释。
对回归系数的t检验：针对和，估计的回归系数的标准误差和t值分别为：，；的标准误差和t值分别为：，。
因为，绝；因，所以应拒绝。
城镇居民人均总收入对城镇居民每百取，平均置信度已经得到、、、n=31，可计算出。
当时，将相关数据代入计算得到83.7846 3.1627，即是说当地区城镇居民人均总收入达到25000元时，城镇居民每百户计算机拥有量平均值置信度95%的预测区间为（80.6219，86.9473）台。
个别置信度95%的预测区间为当时，将相关数据代入计算得到83.784616.7190是说，当地区城镇居民人均总收入达到元时，城镇居民每百户计算机拥有量化，选择“教育支出在地方财政支出中的比重”作为其代表。
探索将模型设定为线性回归模型形式：根据图中的数据，模型估计的结果写为(935.8816)(0.0018)(0.0080)(0.0517)(9.0867)(470.3214)t=（-2.5820）(6.3167)(4.9643)(2.8267)(2.5109)(1.8422)=0.9732F=181.7539n=31模型检验1．经济意义检验模型估计结果说明，在嘉定齐天然变量不变的情况下，地区生产12中数据可以得到：=0.9732可决系数为=0.9679：,性水平，在分布表中查出自由度为k-1=5何n-k=25界值.由表3.4得到F=181.7539，由于F=181.7539>，应拒绝原假设：，说明回归方程显著，即“地区生产总值”，“年末人口数”，“居民平均每人教育现金消费”，“居民教育消费价格指数”，“教育支出在地方财政支出中的比重”等变量联合起来确实对“地方财政教育支出”有显著影响。
《计量经济学》作业题
《计量经济学》作业题第一章绪论一、单项选择题1、变量之间的关系可以分为两大类，它们是【】A 函数关系和相关关系B 线性相关关系和非线性相关关系C 正相关关系和负相关关系D 简单相关关系和复杂相关关系2、相关关系是指【】A 变量间的依存关系B 变量间的因果关系C 变量间的函数关系D 变量间表现出来的随机数学关系3、进行相关分析时，假定相关的两个变量【】A 都是随机变量B 都不是随机变量C 一个是随机变量，一个不是随机变量D 随机或非随机都可以4、计量经济研究中的数据主要有两类：一类是时间序列数据，另一类是【】A 总量数据B 横截面数据C平均数据 D 相对数据5、下面属于截面数据的是【】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 修匀数据D原始数据7、经济计量分析的基本步骤是【】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 个体设计→总体设计→估计模型→应用模型D 确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型8、计量经济模型的基本应用领域有【】A 结构分析、经济预测、政策评价B 弹性分析、乘数分析、政策模拟C 消费需求分析、生产技术分析、市场均衡分析D 季度分析、年度分析、中长期分析9、计量经济模型是指【】A 投入产出模型B 数学规划模型C 包含随机方程的经济数学模型D 模糊数学模型10、回归分析中定义【】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11、下列选项中，哪一项是统计检验基础上的再检验(亦称二级检验)准则【】A. 计量经济学准则 B 经济理论准则C 统计准则D 统计准则和经济理论准则12、理论设计的工作，不包括下面哪个方面【】A 选择变量B 确定变量之间的数学关系C 收集数据D 拟定模型中待估参数的期望值 13、计量经济学模型成功的三要素不包括【】 A 理论 B 应用 C 数据 D 方法 14、在经济学的结构分析中，不包括下面那一项【】 A 弹性分析 B 乘数分析 C 比较静力分析D 方差分析二、多项选择题1、一个模型用于预测前必须经过的检验有【】A 经济准则检验B 统计准则检验C 计量经济学准则检验D 模型预测检验E 实践检验 2、经济计量分析工作的四个步骤是【】A 理论研究B 设计模型C 估计参数D 检验模型E 应用模型3、对计量经济模型的计量经济学准则检验包括【】A 误差程度检验B 异方差检验C 序列相关检验D 超一致性检验E 多重共线性检验4、对经济计量模型的参数估计结果进行评价时，采用的准则有【】A 经济理论准则B 统计准则C 经济计量准则D 模型识别准则E 模型简单准则三、名词解释1、计量经济学2、计量经济学模型3、时间序列数据4、截面数据5、弹性6、乘数四、简述1、简述经济计量分析工作的程序。
计量经济学作业
计量经济学作业Newly compiled on November 23, 2020（1）用Eviews分析如下Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/01/14 Time: 20:25 Sample: 1994 2011 Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X2X3CR-squared M ean dependent varAdjusted R-squared. dependent var. of regression A kaike info criterionSum squared resid8007316.S chwarz criterionLog likelihood H annan-Quinn criter.F-statistic D urbin-Watson statProb(F-statistic)由表可知模型为：Y = + -检验：可决系数是，修正的可决系数为，说明模型对样本拟合较好。
F检验，F=>F（2,15）=，回归方程显着。
t检验，t统计量分别为X2的系数对应t值为，大于t（15）=，系数是显着的，X3的系数对应t值为，小于t（15）=，说明此系数是不显着的。
（2）（2）表内数据ln后重新输入数据：Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 10/25/15 Time: 22:18Sample: 1994 2011Included observations: 18Variable CoefficientStd.Errort-Statistic Prob.CLNX2X3R-squared M ean dependent var Adjusted R-squared. dependent var. of regression Akaike info criterionSum squaredresid S chwarz criterionLog likelihood H annan-Quinn criter.F-statistic D urbin-Watson statProb(F-statistic)模型为 lny=++检验：经济意义为其他条件不变的情况下，工业增加值每增加一个单位百分比出口货物总和增加单位百分比，汇率每增加一单位百分比，出口总额增加个单位百分比。
(完整word版)计量经济学习题及答案..
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 tt Y Y 1)ˆ(达到最小值 B.使∑=-nt t t Y Y 1达到最小值 C. 使∑=-nt t tY Y12)(达到最小值 D.使∑=-nt tt Y Y 12)ˆ(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ˆln 2.00.75ln i iY X =+，这表明人均收入每增加 1％，人均消费支出将增加 （ ）A. 0.75B. 0.75%C. 2D. 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2R 之间的关系为( )A.)1/()1()/(R 22---=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.1B.n-2C.2D.n-39、已知五个解释变量线形回归模型估计的残差平方和为8002=∑te，样本容量为46，则随机误差项μ的方差估计量2ˆσ为（ ） A.33.33 B.40 C.38.09 D. 201、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. 2i )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(2i N σ2、对于二元样本回归模型ii i i e X X Y +++=2211ˆˆˆββα，下列各式成立的有（ ） A.0=∑ieB. 01=∑ii Xe C. 02=∑iiXeD.=∑ii Ye E.21=∑i iX X4、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.辅助回归法计算题1、为了研究我国经济发展状况，建立投资（1X ，亿元）与净出口（2X ，亿元）与国民生产总值（Y ，亿元）的线性回归方程并用13年的数据进行估计，结果如下：ii i X X Y 21051980.4177916.2805.3871ˆ++= S.E=(2235.26) (0.12) (1.28) 2R =0.99 F=582 n=13问题如下：①从经济意义上考察模型估计的合理性；（3分） ②估计修正可决系数2R ，并对2R 作解释；（3分）③在5%的显著性水平上，分别检验参数的显著性；在5%显著性水平上，检验模型的整体显著性。
计量经济学作业(一)
贵阳学院贵阳学院数成绩课程名称：计量经济学指导教师：陈蕾实验日期：2012/4/30院（系）：数学系专业班级：09信息与计算科学学生姓名：韩丹李敏鸿冉茂欧罗圣永唐菊实验项目名称：一元线性回归方程的预测中国居民人均消费模型摘 要随着社会经济发展的步伐越来越快，人民的生活水平也得到明显的提高。
中国居民消费与收入的关系已成为重要的经济活动问题，因此建立总量消费函数（aggregate consumption function ）已成为宏观经济管理的重要手段。
为研究中国居民人均消费模型，需建立适当的数学模型。
对于时间序列数据，也可以建立类似于截面数据的计量经济模型。
使用Excel 来统计数据，并采用Eviews6.0软件对所建立的回归模型进行回归分析。
通过回归估计的结果来检验模型的拟合程度，并根据拟合较好的回归模型来预测今后几年的中国居民人均消费水平。
关键词 人均消费模型 Excel 时间序列Eviews6.0软件 回归分析 拟合程度一、问题重述表2.6.3给出了中国名义支出法国内生产总值GDP 、名义居民总消费CONS 以及表示宏观税赋的税收总额TAX 、表示价格变化的居民消费价格指数CPI （1990=100），并由这些数据整理出实际支出法国内生产总值GDPC=GDP/CPI 、居民实际消费总支出Y=CONS/CPI,以及实际可支配收入X=(GDP-TAX)/CPI 。
为了从总体上考察中国居民人均收入与消费的关系，建立计量经济模型。
二、问题背景为了制定更好的宏观经济管理制度，由《中国统计年鉴》整理所得到1987---2006年的时间序列数据（time series data ）,即观测值是连续不同年份中的数据。
通过数据建立计量经济模型，并借助经济分析软件Eviews 回归分析所建立的模型的拟合程度、预测2006年之后的中国居民的消费总量。
三、问题的分析在经济理论的指导下，利用软件Eviews6.0的“观察vew ”功能数据进行作图观察，得到Y 与X 的曲线图(附表（三）)。
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计量经济学第三章作业
经济131 王晨莹 13013121
15.（1）① 打开材料数据表3-5，获得如图3-5-1所示：
3-5-1
② 根据题目确定被解释变量为税收收入（T ）、解释变量为工业（GY ）、进出口总额（IE ）、金融业（JR ）、交通运输业(JT)、建筑业（JY ）。
③ 建模：
t t JY JT JR IE GY T μββββββ++++++=543210
④ 建立变量组：
在主菜单上Eviews 命令框中直接输入命令“Data T GY IE JR JT JY ”，将直接出现已定义变量名称的数据编辑窗口。
如图3-5-2所示：
图3-5-2
⑤估计模型参数：
在主菜单上依次单击“Quick→Estimate Equation”，弹出对话框，在“Specification”选项卡中输入模型中被解释变量（T）、常数项（C）、解释变量(GY、IE、JR、JT、JY)序列，并选择估计方法及样本区间（1985-2009）。
如图3-5-3所示，其结果如图3-5-4所示：
图3-5-3
图3-5-4
⑥ 参数估计结果分析：
经参数估计后，回归模型为
∧T = 117.5 - 0.772 GY + 0.232 IE + 1.82 JR + 1.895 JT + 2.853 JY (0.2168) (-3.068) (5.552) (3.184) (2.261) (3.047)
995.02=R ，F=798 , d=0.674
⑦ 模型中参数表明，在工业、建筑业、进出口、金融业、交通运输业中，建筑业对税收的影响最大，工业（GY ）每增加1亿元，税收收入（T ）将减少3.068亿元（但不符合经济意义）；进出口总额（IE ）每增加1亿元，税收收入（T ）将增加5.552亿元；金融业（JR ）每增加1亿元，税收收入（T ）将增加3.184亿元；交通运输业(JT)每增加1亿元，税收收入（T ）将增加2.261亿元；建筑业（JY ）每增加1亿元，税收收入（T ）将增加3.047亿元。
抛出这5类因素对税收的影响，政府从其他部门和产业所征收数额为117.48。
（2）多重共线性检验：存在多重共线性
由上图可知，工业的结构参数为负，不符经济意义，故去掉工业得到新的模型：
t t JY JT JR IE T μβββββ+++++=43210
将直接出现已定义变量名称的数据编辑窗口。
如图3-5-2所示：
图3-5-2
又因为交通运输业的结构参数为负，不符合经济意义，故舍去交通运输业这一解释变量，得到新模型（如图3-5-3）：
t
t JY JR IE T μββββ++++=3210
如图3-5-3
从上表可知，模型的拟合优度为0.993，说明模型拟合效果好，因为F 统计量数据较大且F 统计量的伴随概率为0，所以回归方程线性关系较为显著，但是、0.05，解释变量不显著，应对模型进行优化，舍去建筑业
这一解释变量。
经过一系列的模型构建最终得到最优新税收模型（如图3-5-4）：
t t JR IE T μβββ+++=210
如图3-5-4
由于回归模型的拟合优度较高R 2
，F 统计量也高度显著，但结构参数t 统
计量很小，所以具有多共重线性问题。
(3)异方差检验：不存在异方差
借助Eviews 软件中怀特检验，首先对原模型进行参数估计，在估计窗口中选择“View →Residual Diagnostics →Heterokedasticity Tests →White ”输出结果如图3-5-5所示。
图3-5-5
输出结果中“Obs * R-squared ”的值为统计量，查分布表得07.11)5(205.0=χ,那么
07.115828.6205
.02==）（＜χnR 因此，原模型不存在异方差。
（4）序列相关检验
借助Eviews 软件中LM 检验，首先对原模型进行参数估计，在估计结果窗口中一次单击“View →Residual Diagnostics →Serial Correlation LM Test ”,输入最大滞后期数s ，如果最大滞后期数s 不显著，减少最大滞后期数，重新检验。
从最大滞后期数s=6开始检验。
当最大滞后期数s=6时，如图3-5-6所示：
图3-5-6
从图中得s=6时，P=0.0086＞0.005，最大滞后期数s不显著，继续检验。
以s=6为例直到，最大滞后期数s=1时，如图3-5-7所示：
图3-5-7
从图中得s=1时，P=0.0086＜0.005，最大滞后期数s显著。
“Obs * R-squared”
的值为LM 统计量，查分布表得84.3)1(205.0=χ，那么
84.3135.16205
.02==）（＞χnR 因此认为95％的置信水平下原模型存在一阶负自相关。
⑶消除序列相关;
在主菜单上依次单击“Quick→Estimate Equation”，弹出对话框，在“Specification”选项卡中输入模型中“T C IE JR AR(1)”，并选择估计方法及样本区间（1985-2009）。
如图3-5-3所示，其结果如图3-5-4所示：
图3-5-8
模型的拟合优度为0.99758≈1，说明模型拟合效果好，因为F 统计量为2763.599,数据较大且F 统计量的伴随概率为0，所以回归方程线性关系较为显著; 又因为的伴随概率<0.05, 所以有大于95%的概率认为进出口总额、
金融业对税收的有显著影响。