李子奈计量经济学习题和实验课数据
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。
李子奈-计量经济学分章习题与答案

第一章 导 论一、名词解释1、截面数据2、时间序列数据3、虚变量数据4、内生变量与外生变量>二、单项选择题1、同一统计指标按时间顺序记录的数据序列称为 ( )A 、横截面数据B 、虚变量数据C 、时间序列数据D 、平行数据2、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3、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,这是违反了数据的哪一条原则。
( )?A 、一致性B 、准确性C 、可比性D 、完整性4、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什么检验 ( )A 、经济意义检验B 、统计检验C 、计量经济学检验D 、模型的预测检验5、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 ( )A 、i C (消费)5000.8i I =+(收入)B 、di Q (商品需求)100.8i I =+(收入)0.9i P +(价格)C 、si Q (商品供给)200.75i P =+(价格)D 、i Y (产出量)0.60.65i K =(资本)0.4iL (劳动) ]6、设M 为货币需求量,Y 为收入水平,r 为利率,流动性偏好函数为012M Y r βββμ=+++,1ˆβ和2ˆβ分别为1β、2β的估计值,根据经济理论有 ( )A 、1ˆβ应为正值,2ˆβ应为负值B 、1ˆβ应为正值,2ˆβ应为正值 C 、1ˆβ应为负值,2ˆβ应为负值 D 、1ˆβ应为负值,2ˆβ应为正值 三、填空题1、在经济变量之间的关系中, 因果关系 、 相互影响关系 最重要,是计量经济分析的重点。
2、从观察单位和时点的角度看,经济数据可分为 时间序列数据 、 截面数据 、 面板数据 。
3、根据包含的方程的数量以及是否反映经济变量与时间变量的关系,经济模型可分为 时间序列模型 、 单方程模型 、 联立方程模型 。
计量经济学 李子奈教材答案

参考答案:第一章绪论一、名词解释1、横截面数据2、时间序列数据3、虚变量数据二、选择题1、C2、B3、A4、A5、B三、简答分析题1、建立与应用计量经济学模型的步骤如下:(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。
2、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。
①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、大小、参数之间的关系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;②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,有拟合优度检验、变量显著检验、方程显著性检验等;③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;④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。
3、(1)不是。
因为农村居民储蓄增加额应与农村居民可支配收入总额有关,而与城镇居民可支配收入总额没有因果关系。
(2)不是。
第t年农村居民的纯收入对当年及以后年份的农村居民储蓄有影响,但并不对第t-1的储蓄产生影响。
4、一是居民收入总额RI t前参数符号有误,应是正号;二是全社会固定资产投资总额IV t 这一解释变量的选择有误,它对社会消费品零售总额应该没有直接的影响。
第二章经典单方程计量经济学模型:一元线性回归模型一、名词解释1、最大似然估计法(ML): 又叫最大或然法,指用产生该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。
2、OLS估计法:指根据使估计的剩余平方和最小的原则来确定样本回归函数的方法。
李子奈-计量经济学分章习题与答案

第一章 导 论一、名词解释1、截面数据2、时间序列数据3、虚变量数据4、内生变量与外生变量二、单项选择题1、同一统计指标按时间顺序记录的数据序列称为 ( )A 、横截面数据B 、虚变量数据C 、时间序列数据D 、平行数据2、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3、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,这是违反了数据的哪一条原则。
( ) A 、一致性 B 、准确性 C 、可比性 D 、完整性4、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什么检验? ( )A 、经济意义检验B 、统计检验C 、计量经济学检验D 、模型的预测检验5、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? ( )A 、i C (消费)5000.8i I =+(收入)B 、di Q (商品需求)100.8i I =+(收入)0.9i P +(价格)C 、si Q (商品供给)200.75i P =+(价格)D 、i Y (产出量)0.60.65i K =(资本)0.4i L (劳动)6、设M 为货币需求量,Y 为收入水平,r 为利率,流动性偏好函数为012M Y r βββμ=+++,1ˆβ和2ˆβ分别为1β、2β的估计值,根据经济理论有 ( ) A 、1ˆβ应为正值,2ˆβ应为负值 B 、1ˆβ应为正值,2ˆβ应为正值 C 、1ˆβ应为负值,2ˆβ应为负值 D 、1ˆβ应为负值,2ˆβ应为正值三、填空题1、在经济变量之间的关系中, 因果关系 、 相互影响关系 最重要,是计量经济分析的重点。
2、从观察单位和时点的角度看,经济数据可分为 时间序列数据 、 截面数据 、 面板数据 。
3、根据包含的方程的数量以及是否反映经济变量与时间变量的关系,经济模型可分为 时间序列模型 、 单方程模型 、 联立方程模型 。
计量经济李子奈第三版154第九题作业:序列相关实验

154页第9题作业步骤:一、用OLS法建立模型第一步:建立WORKFILEFil e→ new →workfile→弹出对话框→选择dated-regular frequency→右边填起始时间1980-2007→OK第二步:输入数据1、建立存放数据的Group:在命令主出口输入命令DATA Y X然后按ENTER运行2、从原来保存数据的表格中复制数据到Group第三步:软件操作OLS法主命令窗口输入:LS log(Y) C log(X) 按ENTER运行注意:一定要看清楚模型的设定,到底哪个是自变量,哪个是因变量,变量的形式是如何的,比如是否取对数回归。
结果如图所示:普通最小二乘法的估计结果如下:.1=5885ln+.08544XY ln11.8459 60.0906(0.0000)(0.0000)R2=0.9929 D.W.=0.3793 F=3601.8785 RSS=0.3282 估计结果显示,lnY变化的99.29%可由lnX的变化来解释,模型拟合程度很好。
在1%的显著性水平下,lnX的参数显著,参数为0.8544,其经济意义表示全社会固定投资的对数增加1%,工业增加值的对数增加0.755%。
2、检验模型是否存在序列相关第一种方法:图示法第一步:求原来模型的参差项(e~的值)i只要对原来的模型进行普通最小二乘估计就可以求的残差项,残差项在系统中默认为resid.Resid的位置在workfile窗口,如下图所示。
第二步:生成随机干扰项序列E命令窗口输入:genr e=resid 然后按enter运行或者手动操作:workfile界面点genr →对话框输入:e=resid → ok第三步:画图1、画残差e与时间的图Quick→Graph→弹出对话框→输入year(横轴) →resid^2(纵轴) →OK→下拉菜单选 scatter diagram→ok (结果如下图)2、e和e(-1)的相关图操作:主界面点Quick → Graph →对话框输入:e(-1) e →ok →下拉菜单选Scatter Diagram → ok结果如下图所示:从上图可以看出残差的点大多数落在第一象限和第三象限,表明随机误差项存在正序列相关。
李子奈《计量经济学》课后习题详解(经典单方程计量经济学模型:一元线性回归模型)【圣才出品】

2.下列计量经济学方程哪些是正确的?哪些是错误的?为什么?
(1)Yi=α+βXi,i=1,2,…,n;
(2)Yi=α+βXi+μi,i=1,2,…,n;
∧∧
(3)Yi=α+βXi+μi,i=1,2,…,n;
∧
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(4)Yi=α+βXi+μi,i=1,2,…,n;
∧∧
(5)Yi=α+βXi,i=1,2,…,n;
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假定随机扰动项满足条件零均值、条件同方差、条件序列丌相关性以及服从正态分布。 (2)违背基本假设的计量经济学仍然可以估计。虽然 OLS 估计值丌再满足有效性,但 仍然可以通过最大似然法等估计方法或修正 OLS 估计量来得到具有良好性质的估计值。
4.线性回归模型 Yi=α+βXi+μi,i=1,2,…,n 的零均值假设是否可以表示为
1
n
n i 1
i
0 ?为什么?
n
1 0 答:线性回归模型 Yi=α+βXi+μi 的零均值假设丌可以表示为
i
。
n i1
原因:零均值假设 E(μi)=0 实际上表示的是 E(μi∣Xi)=0,即当 X 取特定值 Xi 时,
3.一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 丌可以估计?
答:(1)针对普通最小二乘法,一元线性回归模型的基本假设主要有以下三大类: ①关于模型设定的基本假设: 假定回归模型的设定是正确的,即模型的变量和函数形式均为正确的。 ②关于自变量的基本假设: 假定自变量具有样本变异性,且在无限样本中的方差趋于一个非零的有限常数。 ③关于随机干扰项的基本假设:
计量经济学实验操作指导完整版李子奈

计量经济学试验(完整版)——李子奈目录实验一一元线性回归 (5)一实验目的 (5)二实验要求 (5)三实验原理 (5)四预备知识 (5)五实验内容 (5)六实验步骤 (5)1.建立工作文件并录入数据 (5)2.数据的描述性统计和图形统计: (7)3.设定模型,用最小二乘法估计参数: (8)4.模型检验: (8)5.应用:回归预测: (9)实验二可化为线性的非线性回归模型估计、受约束回归检验及参数稳定性检验 (12)一实验目的: (12)二实验要求 (12)三实验原理 (12)四预备知识 (12)五实验内容 (12)六实验步骤 (13)实验三多元线性回归 (15)一实验目的 (15)三实验原理 (15)四预备知识 (15)五实验内容 (15)六实验步骤 (15)6.1 建立工作文件并录入全部数据 (15)6.2 建立二元线性回归模型 (16)6.3 结果的分析与检验 (16)6.4 参数的置信区间 (17)6.5 回归预测 (17)6.6 置信区间的预测 (19)实验四异方差性 (21)一实验目的 (21)二实验要求 (21)三实验原理 (21)四预备知识 (21)五实验内容 (21)六实验步骤 (21)6.1 建立对象: (21)6.2 用普通最小二乘法建立线性模型 (22)6.3 检验模型的异方差性 (22)6.4 异方差性的修正 (25)实验五自相关性 (29)一实验目地 (29)二实验要求 (29)三实验原理 (29)四预备知识 (29)五实验内容 (29)六实验步骤 (29)6.1 建立Workfile和对象 (30)6.2 参数估计、检验模型的自相关性 (30)6.3 使用广义最小二乘法估计模型 (34)6.4 采用差分形式作为新数据,估计模型并检验相关性 (36)实验六多元线性回归和多重共线性 (38)一实验目的 (38)二实验要求 (38)三实验原理 (38)四预备知识 (38)五实验内容 (38)六实验步骤 (38)6.1 建立工作文件并录入数据 (38)6.2 用OLS估计模型 (38)6.3 多重共线性模型的识别 (39)6.4 多重共线性模型的修正 (40)实验七分布滞后模型与自回归模型及格兰杰因果关系检验 (43)一实验目的 (43)二实验要求 (43)三实验原理 (43)四预备知识 (43)五实验内容 (43)六实验步骤 (43)6.1 建立工作文件并录入数据 (43)6.2 使用4期滞后2次多项式估计模型 (44)6.3 格兰杰因果关系检验 (46)实验八联立方程计量经济学模型 (50)一实验目的 (50)二实验要求 (50)三实验原理 (50)四预备知识 (50)五实验内容 (50)六实验步骤 (51)6.1 分析联立方程模型。
李子奈 潘文卿 计量经济学(第二版)课后习题答案

ˆ 556.65 0.1198GDP ,当2001年GDP值为105709亿元时,财政收入预测值: (3)根据回归模型 Y i i
13220.59 2.08 425.75
进行单值的区间预测
ˆ t 代入公式预测: (Y 2001 0.025 S ˆ
Y2001
ˆ t ,Y ) ˆ 2001 0.025 SY
ˆ ˆ X e (3) 样本回归方程: Yt 0 1 t i ˆ ˆX ˆ (4) 样本回归方程: Y t 0 1 t
ˆt 表示,除此之外的表达方式都是错误的。 其中残差可以用 u
因此(2) 、 (6) 、 (7)为正确的表达方式。 2、 答:基本假设:解释变量是确定性的;随机干扰项具有 0 均值和同方差;随机干扰项在不同 样本点之间不存在序列相关;随机干扰项与解释变量之间不相关;随机干扰项服从 0 均值、 同方差的正态分布。 违背基本假设的计量经济学模型可以估计,但是不能使用最小二乘法。 3、 不可以。 而 表示随机干扰项的期望,是总体随机误差的平均数;实际上表示的是 ,即表示在 X 取特定值 Xi 的情况下,随机干扰项代表的因素对 Y 的平均影响为 0。 表示随机干扰项的一个样本的平均值,而样本平均值只是总体平均值(期望)的
比较①、②,知道都是 Yi 对 Xi 的回归 (2)加上 ,记为 ,则 对 Yi 回归模型可记为: 即为: 也即为: ③ 比较①、③,仍为 Yi 对 Xi 的回归分析。 7、解:根据题意,知: yi Yi Y 根据最小二乘法,得到:
xi X i X
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醉客天涯之计量经济学答案
ˆ 1
2001
结果为(11460.59,14980.54) 最后预测财政收入均值的置信区间,预测的均值的标准差为:干扰项的标准差(S.E.of regression)为: 731.2086 计算公式:
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1158.84 1317.33 1413.24 1767.67 1899.57 2067.33
人均生活消 商品零售
人均实
费支出(元) 物价指数(%) 际收入(元)
359.86
100
450.18
408.66
101.5
484.28
490.44
108.6
551.93
511.43
110.2
562.22
534.82
1990 98703 18598.4 18547.9 6858 859.4 1147.5 42.4 67.2
1991 103783 21662.5 21617.8 8087.1 1015.1 1409.7 46.9 65.9
1992 109170 26651.9 26638.1 10284.5 1415 1681.8 54.6 66
中国国民总收入 3645.217 4062.579 4545.624 4889.461 5330.451 5985.552 7243.752 9040.737 10274.38 12050.62 15036.82 17000.92 18718.32 21826.2 26937.28 35260.02 48108.46 59810.53 70142.49 78060.83 83024.28
医疗机构数 (个)Y
6304 911 934 1297 1085 1616 1021 1375 1212 1132 4064
地区
眉山 宜宾 广安 达州 雅安 巴中 资阳 阿坝 甘孜 凉山
人口数(万 人) X
339.9 508.5 438.6 620.1 149.8 346.7 488.4 82.9 88.9 402.4
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
88479.15 98000.45 108068.2 119095.7 135174 159586.7 184739.1 211808
55636.9 61516 66878.3 71691.2 77449.5 87032.9 97822.7 110413.2
年份
1994 1995 1996 1997 1998
国内旅 游收入 Y(亿 元)
1023.5 1375.7 1638.4 2112.7 2391.2
国内旅 游人数 X2(万 人次)
城镇居民 人均旅游
花费 X3(元)
农村居 民人均 旅游花 费X4 (元)
52400 414.7 54.9
62900 464 61.5
8079.12
陕西
5278.04
6330.84
甘肃
5064.24
6151.44
青海
5042.52
6170.52
宁夏
6104.92
6067.44
新疆
5636.40
6899.64
年份 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998
1996 138948 66850.5 67884.6 29082.6 4530.5 3494 93.1 71.5
1997 137798 73142.7 74462.6 32412.1 4810.6 3797.2 101.8 69.23
1998 132214 76967.2 78345.2 33387.9 5231.4 4121.3 106.6 69.44
327.7
1200.91
897.04
17
5585.88
4134.12
386.4
1445.62
1069.91
18
6748.68
5019.76
435.1
1551.06
1153.7
19
7945.78
5729.45
466.9
1701.82
1227.13
国民
能源消 年份 费
GDP
总收入
工业
建筑业
交通运 输邮电
人均 能源加 生活 工
电力 转换效 消费 率
y
X1
X2
X3 X4 X5 X6 X7
1985 76682 8989.1 8964.4 3448.7 417.9 406.9 21.3 68.29
1986 80850 10201.4 10202.2 3967 525.7 475.6 23.2 68.32
1987 86632 11954.5 11962.5 4585.8 665.8 544.9 26.4 67.48
1988 92997 14922.3 14928.3 5777.2 810 661 31.2 66.54
1989 96934 16917.8 16909.2 6484 794 786 35.3 66.51
医疗机构数 (个)Y
827 1530 1589 2403 866 1223 1361 536 594 1471
Y
X
Y
X
Y
X
55
80
152
220
95
140
65
100
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260
110
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79
120
135
190
125
165
84
115
140
5608.92
6788.52
湖南
5574.72
6958.56
广东
8988.48
11137.20
广西
5413.44
7315.32
海南
5459.64
6822.72
重庆
6360.24
7238.04
四川
5413.08
6610.80
贵州
4598.28
5944.08
云南
5827.92
7240.56
西藏
6952.44
451.6 464.09 476.24 508.02 577.77 674.94 731.58 723.58
753 663.64 690.17
14
2359.88
1860.17
258.8
911.85
718.77
15
2813.1
2134.65
280.3
1003.6
761.56
16
3935.39
2939.6
63900 534.1 70.5
64400 599.8 145.7
69450 607
197
公路里 程
X5(万 公里)
111.78 115.7 118.58 122.64 127.85
铁路里 程
X6(万 公里)
5.9 5.97 6.49 6.6 6.64
1999 2831.9 71900 614.8 249.5 135.17 6.74
1993 115993 34560.5 34634.4 14143.8 2284.7 2123.2 61.2 67.32
1994 122737 46670 46759.4 19359.6 3012.6 2685.9 72.7 65.2
1995 131176 57494.9 58478.1 24718.3 3819.6 3054.7 83.5 71.05
最终消费 2239.1 2633.7 3007.9 3361.5 3714.8 4126.4 4846.3 5986.3 6821.8 7804.6 9839.5 11164.2 12090.5 14091.9 17203.3 21899.9 29242.2 36748.2 43919.5 48140.6 51588.2
城市居民家庭平均每人每年消 城市居民人均年可支配收
地
区
费支出(元)
入(元)
Y
X
北京
10284.60
12463.92
天津
7191.96
9337.56
河北
5069.28
6679.68
山西
4710.96
5234.35
内蒙古
4859.88
6051.06
辽宁
5342.64
6524.52
吉林
4973.88
6260.16
1999 130119 80579.4 82067.5 35087.2 5470.6 4460.3 118.1 70.45
2000 130297 88254 89468.1 39047.3 5888 5408.6 132.4 70.96
2001 134914 95727.9 97314.8 42374.6 6375.4 5968.3 144.6 70.41