计量经济学庞皓数据汇总

庞皓计量经济学课后答案第三章

统计学2班第二次作业1、Ŷi =-151.0263 + 0.1179X 1i + 1.5452X 2iT= (-3.066806) (6.652983) (3.378064)R 2=0.934331 R 2=0.92964 F=191.1894 n=31⑴模型估计结果说明，各省市旅游外汇收入Y 受旅行社职工人数X 1，国际旅游人数X 2的影响。

由所估计出的参数可知，在假定其他变量不变的情况下，当旅行社职工人数每增加1人，各省市旅游外汇收入增加0.1179百万美元。

在嘉定其他变量不变的情况下。

当国际旅游人数每增加1万人，各省市旅游外汇收入增加1.5452百万美元。

⑵由题已知，估计的回归系数β1的T 值为：t （β1）=6.652983。

β2的T 值分为： t （β2）=3.378064。

α=0.05.查得自由度为n-2=22-2=29的临界值t 0.025(29)=2.045229因为t （β1）=6.652983≥t 0.025(29)=2.045229.所以拒绝原假设H 0：β1=0。

表明在显著性水平α=0.05下，当其他解释变量不变的情况下，旅行社职工人数X 1对各省市旅游外汇收入Y 有显著性影响。

因为 t （β2）=3.378064≥t 0.025(29)=2.045229，所以拒绝原假设H 0：β2=0表明在显著性水平α=0.05下，当其他解释变量不变的情况下，和国际旅游人数X 2对各省市旅游外汇收入Y 有显著性影响。

⑶正对H O ：β1=β2=0，给定显著水性水平α=0.05，自由度为k-1=2,n-k=28的临界值F 0.05（2,28）=3.34038。

由题已知F=191.1894>F 0.05（2,28）=3.34038，应拒绝原假设H O ：β1=β2=0，说明回归方程显著，即旅行社职工人数和旅游人数变量联合起来对各省市旅游外汇收入有显著影响。

2、⑴样本容量n=15 残差平方和RSS=66042-65965=77 回归平方和ESS 的自由度为K-1=2 残差平方和RSS 的自由度为n-k=13⑵可决系数R 2=TSS ESS =6604265965=0.99883 调整的可决系数R 2=1-（1-R 2）kn n --1=1-（1-0.99883）1214=0.99863 ⑶利用可决系数R 2=0.99883，调整的可决系数R 2=0.99863，说明模型对样本的拟合很好。

庞皓《计量经济学》(第4版)-考研真题精选【圣才出品】

考研真题精选一、名词解释1．面板数据[湖南大学2013研]答：面板数据也称为平行数据、时空数据等，是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据，反映了空间和时间两个维度的经验信息。

面板数据同时拥有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板，因此称之为面板数据。

面板数据能够克服时间序列数据通常较为严重的多重共线性问题，同时相较于纯粹的截面数据与时间序列数据能够提供更多的数据信息，因此经常采用面板数据建立模型。

2．虚拟变量[湘潭大学2016研]答：在建立模型时，通常会有一些影响经济变量的因素无法定量度量，如季节对某些产品（如冷饮）销售的影响等，为了能够在模型中反映这些因素的影响，并提高模型的精度，需要将它们“量化”，这种“量化”通常是通过引入“虚拟变量”来完成的。

根据这些因素的属性类型，构造只取“0”或“1”的人工变量，通常称这类变量为虚拟变量。

一般地，在虚拟变量的设置中，基础类型和肯定类型取值为1；比较类型和否定类型取值为0。

3．虚拟变量陷阱[湘潭大学2017研]答：在虚拟变量的设置中，虚拟变量的个数须按以下原则确定：每一个定性变量所需的虚拟变量的个数要比该定性变量的类别数少1，即如果有m个定性变量，只能在模型中引入m－1个虚拟变量。

如果引入m个虚拟变量，就会导致模型解释变量间出现完全共线性，模型无法估计的情况，这称为虚拟变量陷阱。

4．多重共线性[湖南大学2016、2011研]答：多重共线性是在多元回归中可能存在的现象，如果在模型中某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为存在多重共线性，多重共线性分为完全共线与近似共线两类。

当某一个解释变量可以用其他解释变量的线性组合表示，称解释变量之间存在完全共线性，此时模型参数无法进行估计。

完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。

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（完整word版）计量经济学总结第三版庞皓,推荐文档计量经济学第一章导论一节什么是计量经济学统计学，经济学，数学的结合二节研究步骤一、模型假定估计解释变量与被解释变量的关系，设置随机扰动项μ二、估计参数通过变量的样本观测值合理的估计总体模型的参数，是计量经济学的核心内容三、模型检验（1）经济意义检验，检验所估计的模型与经济理论是否相符（2）统计推断信息，检验参数估计值是否是抽样的偶然结果，需要运用数理统计中统计推断方法对模型及参数的统计可靠性作出说明（3）计量经济学检验，t检验和F检验检验模型是否符合计量经济学假定，如多重共线性，随机扰动项的自相关和异方差性（4）模型预测检验四、模型应用三节变量参数数据与模型一、变量经济变量：在不同的时间或空间有不同状态，回去不同的数值且可观测eg.居民家庭收入X和居民消费支出Y分类：（1）流量与存量（2）解释变量/自变量与被解释变量/因变量（3）内生变量（由模型所决定的变量，是模型求解的结果）和外生变量（由模型以外决定的变量）二、参数的估计所得到的参数估计值迎“尽可能接近总体参数真实值”原则三、计量经济学中应用的数据（1）时间序列数据（2）截面数据（3）面板数据（4）虚拟变量数据二章简单线性回归模型一节回归分析与回归函数一、相关分析与回归分析（一）经济变量之间的相关关系经济变量之间有两种关系，一种是确定性的函数关系，另一种是不确定的统计关系，也叫相关关系。

当一个或若干个变量x取一定值时，与之对应的另一个变量Y的值虽然不确定，但按照某种规律在一定范围内变化，称这种变量之间的关系为不确定的统计关系或相关关系。

分类（1）简单相关关系/多重相关关系（2）线性相关/非线性相关（3）正相关/负相关（4）完全相关/不相关（二）简单线性相关关系的度量1简单线性相关系数总体相关系数ρρ反应了总体两个变量X和Y的线性相关程度。

变量X和Y的样本相关系数通常用表示2相关系数特点（1）（2）相关系数至反应变量间线性相关程度，不能说明非线性关系（3）样本相关系数不是确定的值，二是随抽样变动的随机变量（三）回归分析相关分析：（1）分析是否存在相关关系（2）明确相关关系类型（3）激浪祥光关系密切程度回归分析用于具体测定变量之间相关关系的数量形式，是关于一个变量（被解释变量）对另一个变量（解释变量）依存关系的研究，用适当的数学模型近似的表达或估计变量之间平均变化关系二、总体回归函数将总体被解释变量Y的条件期望表现为解释变量X的函数，这个函数称为总体回归函数：若Y的总体条件期望是解释变量X的线性函数，可表示为关于线性的解释（1）模型就变量而言是线性的（2）模型就参数而言是线性的一般指第二个三、随机扰动项μ个别值总是分布在条件期望周围，而不是全在代表平均值轨迹的回归线上，零各个与条件期望的偏差为μ（表示对Y有影响但是没有纳入模型的诸多因素的综合影响）若总体回归函数是只有一个解释变量的线性函数，有有等式暗含的假设条件，也就是假设回归线通过Y的天健期望或条件均值引入随机扰动项的原因：（1）作为未知影响因素的代表（2）（3）（4）（5）（6）四、样本回归函数对于实际经济问题，由于总体包含的单位数太多，无法掌握所有单位的数值，总体回归函数虽然存在但往往未知，能做到的只是通过对样本观测获得的信息去顾及总体回归函数。

计量经济学复习提纲—庞皓版

第一章1.计量分析的四个步骤：模型设定——参数估计——模型检验——模型应用2.计量模型检验：经济意义检验——统计推断检验——计量经济学检验——模型预测检验3.计量模型的应用：结构分析——经济预测——政策评价——检验与发展经济理论4.正确选择解释变量的原则：符合理论、规律——忽略众多次要因素，突出主要经济变量——数据可得性——每个解释变量之间是独立的5.参数的数据类型：时间序列数据——截面数据——面板数据——虚拟变量数据第二章1.总体相关系数：ρ=Cov(X,Y)/√Var(X)√Var(Y)2.样本相关系数：rxy=Σ(Xi-X_)(Yi-Y_)/√Σ(Xi-X_)^2√Σ(Yi-Y_)^23.总体回归函数中引入随机扰动项的原因：作为未知影响因素的代表——作为无法取得数据的已知因素代表——作为众多细小影响因素的综合代表——模型的设定误差——变量的观测误差——经济现象的内在随机性4.简单线性回归模型的基本假定：1、对变量和模型的假定；2、对随机扰动项ui统计分布的假定（古典假定）：零均值假定——同方差假定——无自相关假定——随机扰动项ui与解释变量Xi不相关——正态性假定5.违反零均值假定：影响截距上的估计（影响小）6.违反正态性假定：不影响OLS估计是最佳无偏性，但会使t检验F检验失真（影响大）7.样本回归函数的离差形式：yi^=β2^*xi8.OLS估计值的离差表达式：β2^=Σ(Xi-X_)(Yi-Y_)/Σ(Xi-X_)^2=Σxiyi/Σxi^2β1^=Y_-β2^*X_9.OLS回归线的性质：样本回归线过（X_,Y_）——估计值均值等于实际值均值——剩余项ei的均值为零——Cov(Yi^,ei)=0——Cov(Xi,ei)=010.β^的评价标准：无偏性——有效性——一致性11.β^的统计性质：线性——无偏性——有效性12.Var(^β1)=Ơ^2/Σxi^2——Var(^β2)=ΣXi^2/n*Ơ^2/Σxi^213.^Ơ^2=Σei^2/(n-2)14.总变差平方和：Σ(Yi-Y_)^2=Σyi^2……TSS……n-1回归平方和：Σ(Yi^-Y_)^2=Σ^yi^2……ESS……k-1残差平方和：Σ(Yi-Yi^)^2=Σei^2……RSS……n-k15.可决系数：R^2=ESS/TSS16.SE(^β1)=√(Ơ^2ΣXi^2)/(nΣxi^2)SE(^β2)=√Ơ^2/Σxi^217.t=(^β1-β1)/^SE(^β1)~t(n-2)t=(^β2-β2)/^SE(^β2)~t(n-2)18.区间估计：1.当总体方差Ơ^2已知，α=0.1—±1.645,α=0.05—±1.96,α=0.01—±2.33，P[-tα<z=(^β2-β2)/^SE(^β2)<tα]=1-α2.当总体方差Ơ^2未知，样本容量大，可用^Ơ^2=Σei^2/(n-2)代替Ơ^2，z=(^β2-β2)/(^Ơ/√Σxi^2)3.当总体方差Ơ^2未知，样本容量小，P[-tα/2<t=(^β2-β2)/^SE(^β2)<tα/2]=1-α19.对Y平均值的区间预测：SE(^Yf)=Ơ√{1/n+[(Xf-X_)^2/Σxi^2]}，置信度1-α的预测区间[^Yf-tα/2*SE(^Yf),^Yf+tα/2*SE(^Yf)]20.对Y个别值预测区间：Yf=^Yf±tα/2*^Ơ√{1+1/n+[(Xf-X_)^2/Σxi^2]}第三章1.多元线性回归模型的古典假定：零均值假定——同方差和无自相关假定——随机扰动项与解释变量不相关——无多重共线性假定——正态性假定2.修正的可决系数：_R^2=1-(1-R^2)(n-1)/(n-k)……k是待估参数个数，R^2必定为正，但修正的可决系数可能为负，这是规定其为0，随着k的增加，_R^2越来越小于R^23.F=ESS(k-1)/RSS(n-k)=R^2/(1-R^2)*(n-k)/(k-1)4.S.E.of regression：Ơ^2=Σei^2/(n-k)——Ơ=5.t-statistic=coefficient/std.error6.TSS=(n-1)*(S.D.dependent var)^2第四章1.多重共线性产生的原因：经济变量之间具有共同变化趋势——模型中包含滞后变量——利用截面数据建立模型也可能出现多重共线性——样本数据自身的原因2.完全多重共线性产生的后果：参数的估计值不确定——参数估计值得方差无限大3.不完全多重共线性后果：参数估计值的方差和协方差增大——对参数区间估计时，置信区间趋于变大——严重多重共线性时，假设检验容易作出错误判断——参数估计经济含义不合理。

计量经济学第五章作业5.7(庞浩版)

作业P174-5.7一、数据及统计描述表1 地区生产总值（Y）与固定资产投资额（X）（单位：亿元）图1 地区生产总值（Y）与固定资产投资额（X）的趋势线LNY图4 （lnY）与（lnX）的散点图二、模型设定从X和Y的趋势线和散点图可以看出地区生产总值与固定资产投资额都是逐年增长的，但增长速率有所变动，可探索将模型设定为以下对数模型：在此模型下：以“地区生产总值”作为被解释变量，以反映地区生产总值的增长；选择“固定资产投资额”为模型的解释变量。

表示截距项，表示地区生产总值对固定资产投资额影响的比例，表示图5 剩余项、实际值、拟合值的图形四、模型检验1、经济意义检验模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，地区生产总值与固定资产投资额成正相关关系，这与理论分析和经验判断一致。

2、拟合优度和统计检验1）拟合优度：由表3中数据可以得到，修正的可决系数为，这说明模型对样本的拟合很好。

，t （LNX图6 e2对lnX的散点图由图6可以看出，残差平方对解释变量lnX的散点图主要分布在图形中的下部，因此，模型很可能存在异方差。

Goldfeld-Quanadt检验：表4 样本区间为1980~1987的回归估计结果Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 11/08/13 Time: 10:00Sample: 1980 1987由表4得到残差平方和为=0.020539，由表5得到残差平方和为=0.055702，根据Goldfeld-Quanadt检验，F统计量为在下，查F分布表得临界值=4.28，因为F=0.36873>=4.28，所以模型不存在异方差。

（2）自相关的检验对样本量为21,、一个解释变量的模型、5%显著水平，查DW统计表可知，1.221， 1.420，模型中0<DW=1.159788< 1.221，显然模型中有自相关。

自相关问题的处理表6 滞后一期自回归估计结果可得回归方程由上式可知=，对原模型进行广义差分，得到广义差分方程表7 广义差分方程输出结果由表7可得回归方程为(0.225636) (0.059767)(6.546389) (15.15879)其中，，。

计量经济学庞皓数据汇总

第二章
案例表
表
2011年中国各地区城镇居民被百户计算机拥有量和人均总收入
表
亚洲各国人均寿命、人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率数据
表浙江省财政预算收入与全省生产总值数据
表
某地区住宅建筑面积与建造单位成本数据
第三章
案例
表
2011年各地区地方财政教育支出及主要影响因素数据
表 1994-2011年中国出口货物总额等数据
表出口货物总额、工业增加值、人民币汇率数据
表
家庭书刊消费、家庭收入及户主受教育年数数据
表家庭书刊消费、家庭收入及户主受教育年数数据
第四章
案例
表居民年底存款余额等数据
表中国商品进口额格指数、国内生产总值、居民消费价
表 1985-2011年财政收入及其影响因素数据
第五章
案例
表四川省2000年各地区医疗机构数与人口数
表
各地区农村居民家庭人均纯收入与家庭人均生活消费支出的数据
表
各地区建筑业总产值（X）和建筑业企业利润总额（Y）(单位：亿元)
表
2005年中国各省市区城镇居民人均可支配收入与交通通讯消费支出（单位:元）
表四川省农村人均纯收入、人均生活费支出、商品零售价格指数
庞皓计量经济学（第三版）六到十一章数据汇总第六章
案例
表 1985～2011年农村居民人均收入和消费
（单位：元）
表北京市19年来城镇居民家庭收入与支出数据表（单位：元）。

庞皓计量经济学第三版课后习题及答案(顶配word版)

第二章练习题及参考解答2.1表2.9中是1992年亚洲各国人均寿命（Y）、按购买力平价计算的人均GDP（X1）、成人识字率（X2）、一岁儿童疫苗接种率（X3）的数据（1）分别分析各国人均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的数量关系。

（2）对所建立的回归模型进行检验。

【练习题2.1 参考解答】（1）分别设定简单线性回归模型，分析各国人均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的数量关系:1)人均寿命与人均GDP 关系Y i 1 2 X1i u i估计检验结果:2)人均寿命与成人识字率关系3)人均寿命与一岁儿童疫苗接种率关系（2）对所建立的多个回归模型进行检验由人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率分别对人均寿命回归结果的参数t 检验值均明确大于其临界值,而且从对应的P 值看,均小于0.05,所以人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率分别对人均寿命都有显著影响.（3）分析对比各个简单线性回归模型人均寿命与人均GDP 回归的可决系数为0.5261 人均寿命与成人识字率回归的可决系数为0.7168 人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的可决系数为0.5379相对说来,人均寿命由成人识字率作出解释的比重更大一些2.2为了研究浙江省财政预算收入与全省生产总值的关系,由浙江省统计年鉴得到以下数据:的显著性,用规范的形式写出估计检验结果,并解释所估计参数的经济意义(2)如果2011 年，全省生产总值为32000 亿元，比上年增长9.0%,利用计量经济模型对浙江省2011 年的财政预算收入做出点预测和区间预测(3)建立浙江省财政预算收入对数与全省生产总值对数的计量经济模型,. 估计模型的参数,检验模型的显著性,并解释所估计参数的经济意义【练习题2.2 参考解答】建议学生独立完成2.3 由12对观测值估计得消费函数为：（1）消费支出C的点预测值；（2）在95%的置信概率下消费支出C平均值的预测区间。

计量经济学(庞浩)第二版_科学出版社_课后答案_二章[2]

计量经济学全部答案（庞浩）第二版第二章练习题及参考解答2.1 为研究中国的货币供应量(以货币与准货币M2表示)与国内生产总值(GDP)的相互依存关系，分析表中1990年—2007年中国货币供应量（M2）和国内生产总值（GDP ）的有关数据:表2.9 1990年—2007年中国货币供应量和国内生产总值(单位:亿元)资料来源:中国统计年鉴2008,中国统计出版社对货币供应量与国内生产总值作相关分析，并说明相关分析结果的经济意义。

练习题2.1 参考解答:计算中国货币供应量(以货币与准货币M2表示)与国内生产总值(GDP)的相关系数为:计算方法: XY n X Y X Y r -=或 ,()()X Y X X Y Y r --=计算结果:M2GDPM210.996426148646GDP 0.996426148646 1经济意义: 这说明中国货币供应量与国内生产总值(GDP)的线性相关系数为0.996426,线性相关程度相当高。

2.2 为研究美国软饮料公司的广告费用X与销售数量Y的关系,分析七种主要品牌软饮料公司的有关数据表2.10 美国软饮料公司广告费用与销售数量资料来源:(美) Anderson D R等. 商务与经济统计.机械工业出版社.1998. 405绘制美国软饮料公司广告费用与销售数量的相关图, 并计算相关系数，分析其相关程度。

能否在此基础上建立回归模型作回归分析？练习题2.2参考解答美国软饮料公司的广告费用X与销售数量Y的散点图为说明美国软饮料公司的广告费用X与销售数量Y正线性相关。

若以销售数量Y 为被解释变量,以广告费用X 为解释变量,可建立线性回归模型 i i i u X Y ++=21ββ 利用EViews 估计其参数结果为经t 检验表明, 广告费用X 对美国软饮料公司的销售数量Y 确有显著影响。

回归结果表明，广告费用X 每增加1百万美元, 平均说来软饮料公司的销售数量将增加14.40359(百万箱)。