计量经济学李子奈第版数据表全
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。
计量作业计量经济学第三版李子奈
计量作业计量经济学第
三版李子奈
文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]
计量经济学第三版李子柰
12 下表是中国内地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）
Y GDP
3357065
594
625
434
9200
88
629
要求，以手工和运用Eviews软件（或其它软件）：
（1）做出散点图，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；
（2）对所建立的回归方程进行检验；
（3）若2008年某地区国内生产总值为8500亿元，求该地区税收入的预测值机预测区间。
解：下图是运用Eviews软件分析出的结果。
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 09/17/11 Time: 15:13
Sample: 2 32
Included observations: 31
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
GDP
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid 2760310. Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)。
2024年完整版李子奈计量经济学版第四版课件
数数量。
03
识别问题的解决方法
解决识别问题的方法包括工具变量法、二阶段最小二乘法等。其中，工
具变量法是一种常用的方法，它通过引入与误差项不相关的工具变量来
消除内生性问题。
21
联立方程模型估计方法
2024/3/1
最小二乘法（OLS）
通过最小化残差平方和来估计模型参数。在联立方程模型中，OLS方法通常用于恰好识别 的模型。
时间序列定义
按时间顺序排列的一组数据， 反映现象随时间变化的情况。
2024/3/1
时间序列构成要素
现象所属的时间、反映现象发 展水平的指标数值。
时间序列类型
绝对数时间序列、相对数时间 序列、平均数时间序列。
时间序列性质
长期趋势、季节变动、循环变 动、不规则变动。
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平稳时间序列模型
平稳时间序列定义
2024/3/1
模型的诊断与修正
讨论计量经济学模型的诊断方法， 如残差分析、异方差性检验和自相 关性检验等，并介绍相应的模型修 正方法。
模型的选择与比较
介绍计量经济学模型的选择与比较 方法，如逐步回归法、信息准则法 和交叉验证法等。
10
03
违背经典假设的计量经济学模型
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11
异方差性
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08
空间计量经济学方法
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空间权重矩阵构建及空间相关性检验
空间权重矩阵构建
基于地理距离、经济距离等构建空间权重矩阵，反映不同地区间的空间关联程 度。
空间相关性检验
运用Moran's I、Geary's C等统计量检验空间数据的自相关性，判断是否存在 空间集聚或空间异质性。
计量经济学试验完整版--李子奈
计量经济学试验——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。
计量经济学(李子奈第4版)大数据表(全)
计量经济学（第4版）数据表表某社区家庭每月收入与消费支出统计表表中国各地区居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出（元）资料来源：《中国统计年鉴》（2014）。
第2章练习12中国某年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料单位：亿元{表 2013年中国各地区城镇居民人均收入与人均消费性支出（元）表 2010年中国制造业各行业的总产出及要素投入资料来源：根据《中国统计年鉴》（2011年）整理。
表 2013年中国居民人均收入与人均生活消费支出数据（元）资料来源：《中国统计年鉴》（2014）。
表 2012年中国农村居民对蛋类食物的消费及相关食物的价格指数蛋类$消费量Q (千克)各类食品的消费价格指数（上年=100）居民消费价格指数P0（上年=100）人均消费支出X（元）蛋类P肉禽类P1水产类P2粮食P01油脂P02蔬菜P03北京（天津`河北;山西（内蒙古…辽宁'吉林…黑龙江^上海| 江苏"浙江安徽*福建：江西【山东'河南？湖北·湖南-广东、广西:海南【重庆|四川）贵州@云南|西藏|陕西*甘肃?青海@ 宁夏（新疆资料来源：《中国统计年鉴》（2013）。
第3章练习17中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资表中国粮食生产与相关投入资料表中国2001年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出（单位：元）注：从事农业经营的纯收入由从事第一产业的经营总收入与从事第一产业的经营支出之差计算，其他来源的纯收入由总纯收入减去从事农业经营的纯收入后得到。
资料来源：《中国农村住户调查年鉴（2002）》、《中国统计年鉴（2002）》。
;AR · AZCA ~COCT !DE FL GAIA &ID IL IN $ KSKY 《LAMA {MD ME MIMN ;MO MS MT / NCND 】NENH ,NJ NM资源来源：根据Introduction to Econometrics (2 edition) 整理。
李子奈计量经济学(2024)
假设截距项和解释变量系数都是随机 的，与误差项相关。随机效应模型可 以分为随机截距模型和随机系数模型 。
21
面板数据的参数估计与假设检验
参数估计方法
面板数据的参数估计方法主要有最小二乘法（OLS）、广义最小二乘法（GLS）、极大似然法（ML）等。其中， 固定效应模型通常采用组内估计法（Within Estimation）或一阶差分法（First Difference Estimation）进行参 数估计；随机效应模型则采用可行广义最小二乘法（FGLS）或极大似然法进行参数估计。
感谢您的观看
2024/1/29
27
风险对冲与分散
通过计量经济学模型，构建风险对冲策略，降低单一资产或投资组合的风险敞口；同时， 实现风险的分散化，提高整体投资组合的风险调整后收益。
压力测试与情景分析
利用计量经济学方法，模拟极端市场环境下的金融风险暴露情况，进行压力测试和情景分 析，为金融机构制定应急预案和风险管理策略提供依据。
26
THANKS FOR WATCHING
2024/1/29
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计量经济学在金融市场的应用实例
2024/1/29
股票价格预测
利用计量经济学模型，如ARIMA、GARCH等，对股票价 格进行预测，帮助投资者把握市场趋势，制定合理的投资 策略。
投资组合优化
通过计量经济学方法，评估不同资产的风险和收益特性， 构建最优投资组合，实现资产配置的多样化和风险分散化 。
最小二乘法
通过最小化残差平方和来估计模型参数，适用于误差服从正态分 布的情况。
2024/1/29
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非线性回归模型的假设检验
模型的显著性检验
检验模型的整体显著性，即所有自变量对因 变量的影响是否显著。
计量经济学李子奈第版)数据表全)
计量经济学（第4版）数据表表2.1.1 某社区家庭每月收入与消费支出统计表
表2.6.1 中国各地区居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出（元）
表3.2.1 2013年中国各地区城镇居民人均收入与人均消费性支出（元）
表3.5.1 2010年中国制造业各行业的总产出及要素投入
表3.6.1 2013年中国居民人均收入与人均生活消费支出数据（元）
表3.7.1 2012年中国农村居民对蛋类食物的消费及相关食物的价格指数
第3章练习17
中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资
产合计K及职工人数L
表4.1.2 中国粮食生产与相关投入资料
表4.2.1 中国2001年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出（单位：元）
某年中国部分省市城镇居民家庭人均年可支配收入（X）与消费性支出（Y）统计数据
中国各地区2006、2006年中国城镇居民人均消费、人均可支配收入以及2005年人均政府消
费支出数据
表5.1.1 中国居民总量消费支出与收入资料
单位：亿元
资料来源：根据《中国统计年鉴》（2001，2007，2014）整理。
第5章练习2
中国1980~2007年全社会固定资产投资总额与工业总产值统计资料
单位：亿元
表6.1.1 样本观测值数据表
表6.2.1 样本观测值及模拟值
表6.2.2 样本观测值
表6.3.1 城镇居民家庭人均年消费性支出
单位：元
表6.3.2 城镇居民家庭人均年可支配收入
单位：元
第6章练习6
美国、加拿大、英国1980~1999年的失业率以及对制造业的补偿的相关数据资料。
计量经济学实验操作指导完整李子奈
计量经济学试验 (完整版)——李子奈目录实验一一元线性回归 (4)一实验目的 (4)二实验要求 (4)三实验原理 (4)四预备知识 (4)五实验内容 (4)六实验步骤 (4)1.建立工作文件并录入数据 (4)2.数据的描述性统计和图形统计： (6)3.设定模型，用最小二乘法估计参数： (6)4.模型检验： (7)5.应用：回归预测： (7)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9一实验目的： (9)二实验要求 (10)三实验原理 (10)四预备知识 (10)五实验内容 (10)六实验步骤 (10)实验三多元线性回归 (11)一实验目的 (11)三实验原理 (11)四预备知识 (11)五实验内容 (11)六实验步骤 (12)6.1 建立工作文件并录入全部数据 (12)6.2 建立二元线性回归模型 (12)6.3 结果的分析与检验 (12)6.4 参数的置信区间 (12)6.5 回归预测 (13)6.6 置信区间的预测 (13)实验四异方差性 (14)一实验目的 (14)二实验要求 (14)三实验原理 (14)四预备知识 (14)五实验内容 (14)六实验步骤 (14)6.1 建立对象： (14)6.2 用普通最小二乘法建立线性模型 (14)6.3 检验模型的异方差性 (14)6.4 异方差性的修正 (15)实验五自相关性 (16)一实验目地 (16)二实验要求 (16)三实验原理 (16)四预备知识 (16)五实验内容 (16)六实验步骤 (17)6.1 建立Workfile和对象 (17)6.2 参数估计、检验模型的自相关性 (17)6.3 使用广义最小二乘法估计模型 (18)6.4 采用差分形式作为新数据，估计模型并检验相关性 (19)实验六多元线性回归和多重共线性 (20)一实验目的 (20)二实验要求 (20)三实验原理 (20)四预备知识 (20)五实验内容 (20)六实验步骤 (20)6.1 建立工作文件并录入数据 (20)6.2 用OLS估计模型 (20)6.3 多重共线性模型的识别 (20)6.4 多重共线性模型的修正 (21)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 (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 (22)6.1 建立工作文件并录入数据 (22)6.2 使用4期滞后2次多项式估计模型 (22)6.3 格兰杰因果关系检验 (23)实验八联立方程计量经济学模型 (24)一实验目的 (24)二实验要求 (25)三实验原理 (25)四预备知识 (25)五实验内容 (25)六实验步骤 (25)6.1 分析联立方程模型。
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计量经济学（第4版）数据表表2.1.1 某社区家庭每月收入与消费支出统计表表2.3.1 参数估计的计算表表2.6.1 中国各地区居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出（元）资料来源：《中国统计年鉴》（2014）。
第2章练习12中国某年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料单位：亿元表3.2.1 2013年中国各地区城镇居民人均收入与人均消费性支出（元）资料来源：根据《中国统计年鉴》（2014）整理。
表3.5.1 2010年中国制造业各行业的总产出及要素投入表3.6.1 2013年中国居民人均收入与人均生活消费支出数据（元）资料来源：《中国统计年鉴》（2014）。
表3.7.1 2012年中国农村居民对蛋类食物的消费及相关食物的价格指数蛋类消费量Q (千克)各类食品的消费价格指数（上年=100）居民消费价格指数P0（上年=100）人均消费支出X（元）蛋类P肉禽类P1水产类P2粮食P01油脂P02蔬菜P03北京11.05 96.9 106.7 104.8 102.6 104.5 112.0 103.3 11878.92 天津12.84 101.7 105.7 106.7 102.4 103.7 119.6 102.7 8336.55 河北10.42 96.4 101.1 104.8 102.9 106.3 114.9 102.5 5364.14 山西7.82 96.2 101.4 107.4 103.0 105.2 114.2 102.6 5566.19 内蒙古 6.45 98.1 105.3 107.7 105.7 105.3 112.3 102.5 6381.97 辽宁8.48 96.2 102.6 107.3 103.6 105.0 117.5 102.5 5998.39 吉林7.90 94.6 103.7 108.5 104.2 105.7 110.5 102.4 6186.17 黑龙江 6.33 98.3 105.4 104.8 104.6 102.6 115.3 102.9 5718.05 上海8.92 98.2 105.1 105.8 102.9 103.8 111.1 102.8 11971.50 江苏 6.96 97.0 102.5 108.4 102.3 104.2 109.0 102.6 9138.18 浙江 5.56 97.6 100.9 108.8 103.7 103.7 115.2 102.3 10652.73 安徽7.23 94.3 98.7 110.8 104.2 105.8 113.3 102.4 5555.99 福建 5.32 96.8 102.0 107.8 103.0 105.4 116.5 102.4 7401.92 江西 4.22 96.9 98.9 112.6 103.8 104.2 118.2 103.0 5129.47 山东12.32 95.9 101.6 108.8 102.5 107.5 111.2 102.0 6775.95 河南9.06 94.4 99.4 108.9 104.1 105.0 113.2 102.4 5032.14 湖北 5.02 98.6 101.7 111.1 105.3 105.2 113.2 103.0 5726.73 湖南 4.92 100.1 98.5 110.9 105.3 102.5 110.8 101.6 5870.12 广东 3.39 98.2 104.4 107.3 105.0 106.0 114.9 102.9 7458.56 广西 2.22 97.3 103.0 104.9 103.8 108.2 116.7 103.3 4933.58 海南 2.43 102.7 103.8 102.2 104.1 106.2 115.6 103.2 4776.30 重庆 5.18 100.6 99.1 106.7 107.7 106.0 112.3 102.6 5018.64 四川 4.87 97.7 99.9 111.5 104.9 105.2 118.1 102.0 5366.71 贵州 2.35 95.7 101.3 107.6 104.5 104.4 109.0 102.8 3901.71 云南 2.82 100.1 103.1 104.9 103.5 102.9 117.8 102.3 4561.33 西藏0.56 102.4 108.9 102.8 103.0 105.5 114.6 103.4 2967.56 陕西 3.91 97.6 101.5 110.4 103.3 105.9 111.7 103.1 5114.68 甘肃 3.93 97.4 104.2 105.2 102.3 104.5 108.5 103.1 4146.24 青海 1.58 99.2 107.6 109.6 102.8 105.6 112.8 103.1 5338.91 宁夏 3.40 97.7 104.8 107.2 101.0 103.0 108.7 101.7 5351.36 新疆 3.62 102.1 105.9 105.2 107.3 105.3 117.6 104.7 5301.25 资料来源：《中国统计年鉴》（2013）。
第3章练习17中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资表4.1.2 中国粮食生产与相关投入资料表4.2.1 中国2001年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出（单位：元）源的纯收入由总纯收入减去从事农业经营的纯收入后得到。
资料来源：《中国农村住户调查年鉴（2002）》、《中国统计年鉴（2002）》。
表4.3.1 1995年美国48个州人均香烟消费、收入与对香烟的课税GA 14.59 23.62 0.94 IA 13.90 39.37 5.96 ID 12.88 34.12 5.61 IL 16.83 44.62 7.37 IN 14.33 25.92 4.83 KS 14.36 31.50 5.47 KY 12.61 17.72 5.42 LA 12.82 28.87 4.23 MA 18.41 49.21 6.78 MD 17.65 39.37 5.81 ME 13.28 40.03 7.33 MI 15.73 64.96 8.95 MN 16.13 47.24 9.46 MO 14.50 26.90 0.91 MS 11.28 27.56 7.26 MT 12.31 27.56 0.00 NC 14.40 19.03 3.79 ND 12.52 44.62 7.14 NE 14.56 38.06 5.69 NH 16.41 32.15 0.00 NJ19.2141.997.54中国各地区2006、2006年中国城镇居民人均消费、人均可支配收入以及2005年人均政府消表5.1.1 中国居民总量消费支出与收入资料单位：亿元年份GDP CONS CPI TAX X Y 1980 4592.90 2331.20 50.62 571.70 7944.20 4605.50 1981 5008.80 2627.90 51.90 629.89 8438.00 5063.90 1982 5590.00 2902.90 52.95 700.02 9235.20 5482.40 1983 6216.20 3231.10 54.00 775.59 10074.60 5983.20 1984 7362.70 3742.00 55.47 947.35 11565.00 6745.70 1985 9076.70 4687.40 60.65 2040.79 11601.70 7729.20 1986 10508.50 5302.10 64.57 2090.37 13036.50 8210.90 1987 12277.40 6126.10 69.30 2140.36 14627.70 8840.00 1988 15388.60 7868.10 82.30 2390.47 15794.00 9560.50 1989 17311.30 8812.60 97.00 2727.40 15035.50 9085.50 1990 19347.80 9450.90 100.00 2821.86 16525.90 9450.90 1991 22577.40 10730.60 103.42 2990.17 18939.60 10375.80 1992 27565.20 13000.10 110.03 3296.91 22056.50 11815.30 1993 36938.10 16412.10 126.20 4255.30 25897.30 13004.70 1994 50217.40 21844.20 156.65 5126.88 28783.40 13944.20 1995 63216.90 28369.70 183.41 6038.04 31175.40 15467.90 1996 74163.60 33955.90 198.66 6909.82 33853.70 17092.50 1997 81658.50 36921.50 204.21 8234.04 35956.20 18080.60 1998 86531.60 39229.30 202.59 9262.80 38140.90 19364.10 1999 91125.00 41920.40 199.72 10682.58 40277.00 20989.30 2000 98749.00 45854.60 200.55 12581.51 42964.60 22863.90 2001 109029.0 49435.90 201.94 15301.38 46413.60 24480.49 2002 120475.6 53056.60 200.32 17636.45 51337.44 26485.92 2003 136613.4 57649.80 202.73 20017.31 57512.99 28436.74 2004 160956.6 65218.50 210.63 24165.68 64943.70 30963.54 2005 187423.4 72958.70 214.42 28778.54 73987.90 34026.07 2006 222712.5 82575.50 217.65 34805.35 86334.55 37939.58 2007 266599.2 96332.50 228.10 45621.97 96877.35 42232.57 2008 315974.6 111670.4 241.54 45223.79 112093.6 46232.67 2009 348775.1 123584.6 239.83 59521.59 120607.7 51530.08 2010 402816.5 140758.6 247.74 73210.79 133045.0 56817.07 2011 472619.2 168956.6 261.09 89738.39 146647.1 64712.02 2012 529399.2 190584.6 276.20 100614.3 155244.4 69002.39 2013 586673.0 212187.5 274.86 110530.7 173230.8 77198.39资料来源：根据《中国统计年鉴》（2001，2007，2014）整理。