计量经济学 答案

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计量经济学试题与答案

计量经济学试题与答案

计量经济学试题与答案一、选择题(每题5分,共25分)1. 以下哪个选项是计量经济学的基本任务?A. 建立经济模型B. 进行经济预测C. 分析经济现象的规律性D. 所有以上选项答案:D2. 以下哪个方法不属于计量经济学的研究方法?A. 最小二乘法B. 最大似然法C. 线性规划D. 广义矩估计答案:C3. 在线性回归模型中,以下哪个选项表示随机误差项的方差?A. σ²B. μC. εD. β答案:A4. 在计量经济学模型中,以下哪个选项表示解释变量与被解释变量之间的关系?A. 相关性B. 因果关系C. 联合分布D. 条件分布答案:B5. 在实证研究中,以下哪个选项可以用来检验模型的稳定性?A. 残差分析B. 异方差性检验C. 单位根检验D. 联合检验答案:C二、填空题(每题5分,共25分)1. 计量经济学是一门研究______、______和______的科学。

答案:经济模型、经济数据、经济预测2. 最小二乘法的原理是使______的平方和最小。

答案:回归残差3. 在线性回归模型中,回归系数的估计值是______的线性函数。

答案:解释变量4. 异方差性检验的方法有______检验、______检验和______检验。

答案:Breusch-Pagan检验、White检验、Goldfeld-Quandt检验5. 在实证研究中,单位根检验的目的是检验______。

答案:时间序列数据的平稳性三、计算题(每题20分,共40分)1. 设线性回归模型为:Y = β0 + β1X + ε,其中Y表示被解释变量,X表示解释变量,ε表示随机误差项。

给定以下数据:Y: 2, 3, 4, 5, 6X: 1, 2, 3, 4, 5求:回归系数β0和β1的估计值。

答案:首先,计算X和Y的均值:X̄ = (1 + 2 + 3 + 4 + 5) / 5 = 3Ȳ = (2 + 3 + 4 + 5 + 6) / 5 = 4然后,计算回归系数β1的估计值:β1̄= Σ[(Xi - X̄)(Yi - Ȳ)] / Σ[(Xi - X̄)²]= [(1-3)(2-4) + (2-3)(3-4) + (3-3)(4-4) + (4-3)(5-4) + (5-3)(6-4)] / [(1-3)² + (2-3)² + (3-3)² + (4-3)² + (5-3)²]= 4 / 10= 0.4最后,计算回归系数β0的估计值:β0̄ = Ȳ - β1̄X̄= 4 - 0.4 3= 2.2所以,回归系数β0和β1的估计值分别为2.2和0.4。

计量经济学习题及全部答案

计量经济学习题及全部答案

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; 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;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; 4.当我们说估计的回归系数在统计上是显着的,意思是说它显着地异于0; 5.总离差平方和TSS 可分解为残差平方和ESS 与回归平方和RSS 之和,其中残差平方和ESS 表示总离差平方和中可由样本回归直线解释的部分; 6.多元线性回归模型的F 检验和t 检验是一致的;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; 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;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; 10...DW 检验只能检验一阶自相关; 二、单选题1.样本回归函数方程的表达式为 ;A .i Y =01i i X u ββ++B .(/)i E Y X =01i X ββ+C .i Y =01ˆˆi i X e ββ++D .ˆi Y =01ˆˆiX ββ+ 2.下图中“{”所指的距离是 ;A .随机干扰项B .残差C .i Y 的离差D .ˆiY 的离差 3.在总体回归方程(/)E Y X =01X ββ+中,1β表示 ;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 ;A .剩余平方和占总离差平方和的比重B .总离差平方和占回归平方和的比重C .回归平方和占总离差平方和的比重D .回归平方和占剩余平方和的比重 5.已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为2i e ∑=800,估计用的样本容量为24,则随机误差项i u 的方差估计量为 ;A .B .40C .D .6.设k 为回归模型中的参数个数不包括截距项,n 为样本容量,ESS 为残差平方和,RSS 为回归平方和;则对总体回归模型进行显着性检验时构造的F 统计量为 ;A .F =RSSTSSB .F =/(1)RSS k ESS n k --C .F =/1(1)RSS k TSS n k --- D .F =ESSTSS7.对于模型i Y =01ˆˆi iX e ββ++,以ρ表示i e 与1i e -之间的线性相关系数2,3,,t n =,则下面明显错误的是 ;A .ρ=,..DW =B .ρ=-,..DW =-C .ρ=0,..DW =2D .ρ=1,..DW =08.在线性回归模型 011...3i i k ki i Y X X u k βββ=++++≥;如果231X X X =-,则表明模型中存在 ;A .异方差B .多重共线性C .自相关D .模型误设定9.根据样本资料建立某消费函数 i Y =01i i X u ββ++,其中Y 为需求量,X 为价格;为了考虑“地区”农村、城市和“季节”春、夏、秋、冬两个因素的影响,拟引入虚拟变量,则应引入虚拟变量的个数为 ;A .2B .4C .5D .610.某商品需求函数为ˆi C =100.5055.350.45i i D X ++,其中C 为消费,X 为收入,虚拟变量10D ⎧=⎨⎩城镇家庭农村家庭,所有参数均检验显着,则城镇家庭的消费函数为 ;A .ˆi C =155.850.45i X +B .ˆiC =100.500.45i X + C .ˆi C =100.5055.35i X +D .ˆiC =100.9555.35i X + 三、多选题1.一元线性回归模型i Y =01i i X u ββ++的基本假定包括 ;A .()i E u =0B .()i Var u =2σ常数C .(,)i j Cov u u =0 ()i j ≠D .(0,1)iu NE .X 为非随机变量,且(,)i i Cov X u =02.由回归直线ˆi Y =01ˆˆi X ββ+估计出来的ˆiY ; A .是一组平均数 B .是实际观测值i Y 的估计值 C .是实际观测值i Y 均值的估计值 D .可能等于实际观测值i Y E .与实际观测值i Y 之差的代数和等于零 3.异方差的检验方法有A .图示检验法B .Glejser 检验C .White 检验D ...DW 检验E .Goldfeld Quandt -检验4.下列哪些非线性模型可以通过变量替换转化为线性模型 ;A .i Y =201i i X u ββ++B .1/i Y =01(1/)i i X u ββ++C .ln i Y =01ln i i X u ββ++D .i Y =iui i AK L e αβE .i Y =1122012iiX X i e e u ββααα+++5.在线性模型中引入虚拟变量,可以反映 ;A .截距项变动B .斜率变动C .斜率与截距项同时变动D .分段回归E .以上都可以 四、简答题1.随机干扰项主要包括哪些因素它和残差之间的区别是什么2.简述为什么要对参数进行显着性检验试说明参数显着性检验的过程;3.简述序列相关性检验方法的共同思路; 五、计算分析题1.下表是某次线性回归的EViews 输出结果,根据所学知识求出被略去部分的值用大写字母标示,并写出过程保留3位小数;Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included observations: 132.用Goldfeld Quandt -方法检验下列模型是否存在异方差;模型形式如下:i Y =0112233 i i i i X X X u ββββ++++其中样本容量n =40,按i X 从小到大排序后,去掉中间10个样本,并对余下的样本按i X 的大小等分为两组,分别作回归,得到两个残差平方和1ESS =、2ESS =,写出检验步骤α=;F 分布百分位表α=3.有人用广东省1978—2005年的财政收入AV 作为因变量,用三次产业增加值作为自变量,进行了三元线性回归;第一产业增加值——1VAD ,第二产业增加值——2VAD ,第三产业增加值——3VAD ,结果为:AV =12335.1160.0280.0480.228VAD VAD VAD +-+2R =,F =- ..DW =试简要分析回归结果; 五、证明题求证:一元线性回归模型因变量模拟值ˆi Y 的平均值等于实际观测值i Y 的平均值,即ˆiY =i Y ; 计量经济学习题二一、判断正误正确划“√”,错误划“×” 1.残差剩余项i e 的均值e =()i e n ∑=0;2.所谓OLS 估计量的无偏性,是指参数估计量的数学期望等于各自的真值; 3.样本可决系数高的回归方程一定比样本可决系数低的回归方程更能说明解释变量对被解释变量的解释能力;4.多元线性回归模型中解释变量个数为k ,则对回归参数进行显着性检验的t 统计量的自由度一定是1n k --;5.对应于自变量的每一个观察值,利用样本回归函数可以求出因变量的真实值; 6.若回归模型存在异方差问题,可以使用加权最小二乘法进行修正;7.根据最小二乘估计,我们可以得到总体回归方程;8.当用于检验回归方程显着性的F 统计量与检验单个系数显着性的t 统计量结果矛盾时,可以认为出现了严重的多重共线性9.线性回归模型中的“线性”主要是指回归模型中的参数是线性的,而变量则不一定是线性的;10.一般情况下,用线性回归模型进行预测时,单个值预测与均值预测相等,且置信区间也相同; 二、单选题1.针对同一经济指标在不同时间发生的结果进行记录的数据称为A .面板数据B .截面数据C .时间序列数据D .以上都不是 2.下图中“{”所指的距离是A .随机干扰项B .残差C .i Y 的离差D .ˆiY 的离差 3.在模型i Y =01ln i i X u ββ++中,参数1β的含义是A .X 的绝对量变化,引起Y 的绝对量变化B .Y 关于X 的边际变化C .X 的相对变化,引起Y 的平均值绝对量变化D .Y 关于X 的弹性4.已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为2i e ∑=90,估计用的样本容量为19,则随机误差项i u 方差的估计量为A .B .6C .D .55.已知某一线性回归方程的样本可决系数为,则解释变量与被解释变量间的相关系数为A .B .0.8C .D .6.用一组有20个观测值的样本估计模型i Y =01i i X u ββ++,在的显着性水平下对1β的显着性作t 检验,则1β显着异于零的条件是对应t 统计量的取值大于 A .0.05(20)t B .0.025(20)t C .0.05(18)t D .0.025(18)t7.对于模型i Y =01122ˆˆˆˆi ik ki iX X X e ββββ+++++,统计量22ˆ()/ˆ()/(1)ii i Y Y kY Y n k ----∑∑服从A .()t n k -B .(1)t n k --C .(1,)F k n k --D .(,1)F k n k --8.如果样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ为零,那么..DW 统计量的值近似等于 ;A .1B .2C .4D .9.根据样本资料建立某消费函数如下i Y =01i i X u ββ++,其中Y 为需求量,X 为价格;为了考虑“地区”农村、城市和“季节”春、夏、秋、冬两个因素的影响,拟引入虚拟变量,则应引入虚拟变量的个数为A .2B .4C .5D .610.设消费函数为i C =012i i i i X D X u βββ+++,其中C 为消费,X 为收入,虚拟变量10D ⎧=⎨⎩城镇家庭农村家庭,当统计检验表明下列哪项成立时,表示城镇家庭与农村家庭具有同样的消费行为A .1β=0,2β=0B .1β=0,2β≠0C .1β≠0,2β=0D .1β≠0,2β≠0 三、多选题1.以i Y 表示实际观测值,ˆiY 表示用OLS 法回归后的模拟值,i e 表示残差,则回归直线满足A .通过样本均值点(,)X YB .2ˆ()i iY Y -∑=0 C .(,)i i Cov X e =0 D .i Y ∑=ˆiY ∑ E .i i e X ∑=0 2.对满足所有假定条件的模型i Y =01122i i i X X u βββ+++进行总体显着性检验,如果检验结果显示总体线性关系显着,则可能出现的情况包括A .1β=2β=0B .10β≠,2β=0C .10β≠,20β≠D .1β=0,20β≠E .1β=2β≠0 3.下列选项中,哪些方法可以用来检验多重共线性 ;A .Glejser 检验B .两个解释变量间的相关性检验C .参数估计值的经济检验D .参数估计值的统计检验E ...DW 检验 4.线性回归模型存在异方差时,对于回归参数的估计与检验正确的表述包括A .OLS 参数估计量仍具有线性性B .OLS 参数估计量仍具有无偏性C .OLS 参数估计量不再具有效性即不再具有最小方差D .一定会低估参数估计值的方差5.关于虚拟变量设置原则,下列表述正确的有A .当定性因素有m 个类型时,引入1m -个虚拟变量B.当定性因素有m个类型时,引入m个虚拟变量会产生多重共线性问题C.虚拟变量的值只能取0和1D.在虚拟变量的设置中,基础类别一般取值为0E.以上说法都正确四、简答题1.简述计量经济学研究问题的方法;2.简述异方差性检验方法的共同思路;3.简述多重共线性的危害;五、计算分析题1.下表是某次线性回归的EViews输出结果,被略去部分数值用大写字母标示,根据所学知识解答下列各题计算过程保留3位小数;本题12分Dependent Variable: YMethod: Least SquaresIncluded observations: 181求出A 、B 的值;2求TSS2.有人用美国1960-1995年36年间个人实际可支配收入X 和个人实际消费支出Y 的数据单位:百亿美元建立收入—消费模型 i Y =01i i X u ββ++,估计结果如下:ˆiY =9.4290.936i X -+ t :2R = ,F = ,..DW =1检验收入—消费模型的自相关状况5%显着水平; 2用适当的方法消除模型中存在的问题; 五、证明题证明:用于多元线性回归方程显着性检验的F 统计量与可决系数2R 满足如下关系: 计量经济学习题三 一、判断对错1、在研究经济变量之间的非确定性关系时,回归分析是惟一可用的分析方法;2、对应于自变量的每一个观察值,利用样本回归函数可以求出因变量的真实值;DW 检验临界值表α=3、OLS 回归方法的基本准则是使残差平方和最小;4、在存在异方差的情况下,OLS 法总是高估了估计量的标准差;5、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;6、线性回归分析中的“线性”主要是指回归模型中的参数是线性的,而变量则不一定是线性的;7、当我们说估计的回归系数在统计上是显着的,意思是说它显着异于0; 8、总离差平方和TSS 可分解为残差平方ESS 和与回归平方和RSS,其中残差平方ESS 表示总离差平方和可由样本回归直线解释的部分;9、所谓OLS 估计量的无偏性,是指回归参数的估计值与真实值相等; 10、当模型中解释变量均为确定性变量时,则可以用DW 统计量来检验模型的随机误差项所有形式的自相关性;二、单项选择1、回归直线t ^Y =0ˆβ+1ˆβX t 必然会通过点 A 、0,0; B 、_X ,_Y ;C 、_X ,0;D 、0,_Y ;2、针对经济指标在同一时间所发生结果进行记录的数据列,称为 A 、面板数据;B 、截面数据;C 、时间序列数据;D 、时间数据;3、如果样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ接近于0,那么DW 统计量的值近似等于 A 、0 B 、1 C 、2 D 、44、若回归模型的随机误差项存在自相关,则参数的OLS 估计量A 、无偏且有效B 、有偏且非有效C 、有偏但有效D 、无偏但非有效 5、下列哪一种检验方法不能用于异方差检验A、戈德菲尔德-夸特检验;B、DW检验;C、White检验;D、戈里瑟检验;6、当多元回归模型中的解释变量存在完全多重共线性时,下列哪一种情况会发生A、OLS估计量仍然满足无偏性和有效性;B、OLS估计量是无偏的,但非有效;C、OLS估计量有偏且非有效;D、无法求出OLS估计量;7、DW检验法适用于的检验A、一阶自相关B、高阶自相关C、多重共线性 D都不是8、在随机误差项的一阶自相关检验中,若DW=,给定显着性水平下的临界值d L=,d U=,则由此可以判断随机误差项A、存在正自相关B、存在负自相关C、不存在自相关D、无法判断9、在多元线性线性回归模型中,解释变量的个数越多,则可决系数R2A、越大;B、越小;C、不会变化;D、无法确定10、在某线性回归方程的估计结果中,若残差平方和为10,回归平方和为40,则回归方程的拟合优度为A、 B、 C、 D、无法计算;三、简答与计算1、多元线性回归模型的基本假设有哪些2、计量经济模型中的随机误差项主要包含哪些因素3、简答经典单方程计量模型的异方差性概念、后果以及修正方法;4、简述方程显着性检验F检验与变量显着性检验t检验的区别;5、对于一个三元线性回归模型,已知可决系数R2=,方差分析表的部份结果如下:1样本容量是多少2总离差平方和TSS为多少3残差平方和ESS为多少4回归平方和RSS和残差平方和ESS的自由度各为多少5求方程总体显着性检验的F统计量;四、案例分析下表是中国某地人均可支配收入INCOME与储蓄SAVE之间的回归分析结果单位:元:Dependent Variable: SAVEMethod: Least SquaresSample: 1 31Included observations: 31Variable CoefficientStd.Errort-Statistic Prob.CINCOME――――R-squared Mean dependent var AdjustedR-squared. dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid1778097Schwarz criterion.Log likelihood F-statisticDurbin-Watsonstat ProbF-statistic1、请写出样本回归方程表达式,然后分析自变量回归系数的经济含义2、解释样本可决系数的含义3、写出t检验的含义和步骤,并在5%的显着性水平下对自变量的回归系数进行t 检验临界值: 29=;4、下表给出了White异方差检验结果,试在5%的显着性水平下判断随机误差项是否存在异方差;5、下表给出LM序列相关检验结果滞后1期,试在5%的显着性水平下判断随机误差项是否存在一阶自相关;计量经济学习题四一、判断对错1、一般情况下,在用线性回归模型进行预测时,个值预测与均值预测结果相等,且它们的置信区间也相同;2、对于模型Yi =β+β1X1i+β2X2i+……+βkXki+μi,i=1,2, ……,n;如果X2=X5+X6, 则模型必然存在解释变量的多重共线性问题;3、OLS回归方法的基本准则是使残差项之和最小;4、在随机误差项存在正自相关的情况下,OLS法总是低估了估计量的标准差;5、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;6、一元线性回归模型的F检验和t检验是一致的;7、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序列相关;8、在近似多重共线性下,只要模型满足OLS的基本假定,则回归系数的最小二乘估计量仍然是一BLUE估计量;9、所谓参数估计量的线性性,是指参数估计量是解释变量的线性组合;10、拟合优度的测量指标是可决系数R2或调整过的可决系数,R2越大,说明回归方程对样本的拟合程度越高;二、单项选择1.在多元线性回归模型中,若两个自变量之间的相关系数接近于1,则在回归分析中需要注意模型的问题;A、自相关;B、异方差;C、模型设定偏误;D、多重共线性;2、在异方差的众多检验方法中,既能判断随机误差项是否存在异方差,又能给出异方差具体存在形式的检验方法是A、图式检验法;B、DW检验;C、戈里瑟检验;D、White检验;3、如果样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ接近于1,那么DW统计量的值近似等于A、0B、1C、2D、44、若回归模型的随机误差项存在异方差,则参数的OLS估计量A、无偏且有效B、无偏但非有效C、有偏但有效D、有偏且非有效5、下列哪一个方法是用于补救随机误差项自相关问题的A、OLS;B、ILS;C、WLS;D、GLS;6、计量经济学的应用不包括:A、预测未来;B、政策评价;C、创建经济理论;D、结构分析;7、LM检验法适用于的检验A、异方差;B、自相关;C、多重共线性; D都不是8、在随机误差项的一阶自相关检验中,若DW=,给定显着性水平下的临界值d L=,d U=,则由此可以判断随机误差项A、存在正自相关B、存在负自相关C、不存在自相关D、无法判断9、在多元线性线性回归模型中,解释变量的个数越多,则调整可决系数2RA、越大;B、越小;C、不会变化;D、无法确定10、在某线性回归方程的估计结果中,若残差平方和为10,总离差平方和为100,则回归方程的拟合优度为A、;B、;C、;D、无法计算;三、简答与计算1、多元线性回归模型的基本假设有哪些2、简述计量经济研究的基本步骤3、简答经典单方程计量模型自相关概念、后果以及修正方法;4、简述对多元回归模型01122...i i i k ki i Y X X X u ββββ=+++++进行显着性检验F 检验的基本步骤5、对于一个五元线性回归模型,已知可决系数R 2=,方差分析表的部份结果如下:1样本容量是多少2回归平方和RSS 为多少3残差平方和ESS 为多少 4回归平方和RSS 和总离差平方和TSS 的自由度各为多少 5求方程总体显着性检验的F 统计量;四、实验下表是某国1967-1985年间GDP 与出口额EXPORT 之间的回归分析结果单位:亿美元:Dependent Variable: EXPORT Method: Least Squares Sample: 1967 1985Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-Statist icProb. CGDP――――R-squaredMean dependent varAdjusted R-squared. dependent var. of regressionAkaike infocriterionSum squared residSchwarz criterion Log likelihoodF-statisticDurbin-Watson statProbF-statistic1、请写出样本回归方程表达式,然后分析自变量回归系数的经济含义2、解释样本可决系数的含义3、写出t 检验的含义和步骤,并在5%的显着性水平下对自变量的回归系数进行t 检验临界值: 17=;4、下表给出了White 异方差检验结果,试在5%的显着性水平下判断随机误差项是否存在异方差;5、下表给出LM 序列相关检验结果滞后1期,试在5%的显着性水平下判断随机误差项是否存在一阶自相关;计量经济学习题五一、判断正误正确划“√”,错误划“x ”1、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;2、一般情况下,用线性回归模型进行预测时,个值预测与均值预测相等,且置信区间也相同;3、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序列相关;4、若回归模型存在异方差问题,应使用加权最小二乘法进行修正;5、多元线性回归模型的F 检验和t 检验是一致的;6、DW 检验只能检验随机误差项是否存在一阶自相关;7、总离差平方和TSS 可分解为残差平方RSS 和与回归平方和ESS,其中残差平方RSS 表示总离差平方和可由样本回归直线解释的部分;8、拟合优度用于检验回归方程对样本数据的拟合程度,其测量指标是可决系数或调整后的可决系数;9、对于模型011... 1,2,...,i i n ni i Y X X u i n βββ=++++=;如果231X X X =-,则模型必然存在解释变量的多重共线性问题;10、所谓OLS 估计量的无偏性,是指参数估计量的数学期望等于各自真值; 二、单项选择1、回归直线01ˆˆˆi iY X ββ=+必然会通过点A、0,0B、_X,_YC、_X,0D、0,_Y2、某线性回归方程的估计的结果,残差平方和为20,回归平方和为80,则回归方程的拟合优度为A、 B、C、 D、无法计算3、针对经济指标在同一时间所发生结果进行记录的数据列,称为A、面板数据B、截面数据C、时间序列数据D、时间数据4、对回归方程总体线性关系进行显着性检验的方法是A、Z检验B、t检验C、F检验D、预测检验5、如果DW统计量等于2,那么样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ近似等于A、0B、-1C、1D、6、若随机误差项存在异方差,则参数的普通最小二乘估计量A、无偏且有效B、有偏且非有效C、有偏但有效D、无偏但非有效7、下列哪一种方法是用于补救随机误差项的异方差问题的A、OLS;B、ILS;C、WLSD、GLS8、如果某一线性回归方程需要考虑四个季度的变化情况,那么为此设置虚拟变量的个数为A、1B、2C、3D、49、样本可决系数R2越大,表示它对样本数据拟合得A、越好B、越差C、不能确定D、均有可能10、多元线性回归模型中,解释变量的个数越多,可决系数R2A、越大;B、越小;C、不会变化;D、无法确定三、简答题1、简述计量经济学的定义;2、多元线性回归模型的基本假设有哪些3、简答异方差概念、后果以及修正方法;4、简述t检验的目的及基本步骤;四、计算对于一个三元线性回归模型,已知可决系数20.8R ,方差分析表的部份结果如下:变差来源平方和自由度源于回归ESS 200源于残差RSS总变差TSS 221样本容量是多少2总变差TSS为多少3残差平方和RSS为多少4ESS和RSS的自由度各为多少5求方程总体显着性检验的F统计量值;计量经济学习题六-案例题一、根据美国各航空公司航班正点到达的比率X%和每10万名乘客投诉的次数Y 进行回归,EViews输出结果如下:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresSample: 1 9Included observations: 91对以上结果进行简要分析包括方程显着性检验、参数显着性检验、DW值的评价、对斜率的解释等,显着性水平均取;2按标准书写格式写出回归结果;二、以下是某次线性回归的EViews输出结果,部分数值已略去用大写字母标示,但它们和表中其它特定数值有必然联系,分别据此求出这些数值,并写出过程;保留3位小数Dependent Variable: YMethod: Least SquaresSample: 1 13Included observations: 131求A 的值; 2求B 的值; 3求C 的值;三、用1970-1994年间日本工薪家庭实际消费支出Y 与实际可支配收入X 单位:103日元数据估计线性模型Y =01X u ββ++,然后用得到的残差序列t e 绘制以下图形; 1试根据图形分析随机误差项之间是否存在自相关若存在,是正自相关还是负自相关答:图形显示,随机误差项之间存在着相关性,且为正的自相关; 2此模型的估计结果为 试用DW 检验法检验随机误差项之间是否存在自相关;四、用一组截面数据估计消费Y —收入X 方程Y =01X u ββ++的结果为1根据回归的残差序列et 图分析本模型是否存在异方差注:abset 表示et 的绝对值;2其次,用White 法进行检验;EViews 输出结果见下表:附表:DW 检验临界值表α=White Heteroskedasticity Test:Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Sample: 1 60Included observations: 60若给定显着水平0.05α=,以上结果能否说明该模型存在异方差查卡方分布临界值的自由度是多少五、下图描述了残差序列{}t e 与其滞后一期值1{}t e -之间的散点图,试据此判断随机误差项之间是否存在自相关若存在,则是正自相关还是负自相关六、在一多元线性回归模型中,为检验解释变量之间是否存在多重共线性问题,以解释变量1x 作为被解释变量,对其余解释变量进行辅助回归,得到可决系数20.95R =;试计算变量1x 的方差扩大因子1VIF ,并根据经验判断解释变量间是否存在多重共线性问题七、下表是中国某地人均可支配收入INCOME 与储蓄SAVE 之间的回归分析结果单位:元:Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-Statist ic Prob.CINCOME--R-squaredMean dependent varAdjusted R-squared. dependent var. of regressionAkaike infocriterionSum squared resid 1778097. Schwarz criterion Log likelihoodF-statisticDurbin-Watson statProbF-statistic1、请写出样本回归方程表达式,然后分析自变量INCOME 回归系数的经济含义2、解释可决系数的含义3、若给定显着性水平5%α=,试对自变量INCOME 的回归系数进行显着性检验已知0.025(29) 2.045t =4、在5%α=的显着性水平下,查31n =的DW 临界值表得 1.363L d =, 1.496U d =,试根据回归结果判断随机误差项是否存在一阶自相关5、下表为上述回归的White 检验结果,在5%α=的显着性水平下,试根据P 值检验判断随机误差项是否存在异方差 White Heteroskedasticity Test:F-statisticProbabilityObsR-squaredProbability计量经济学习题一答案一、判断正误1. × 2. √ 3. √ 4. √ 5. × 6. × 7. ×8. × 9. √ 10. √ 二、单选题每小题分,共15分1. D ;2. B ;3. B ;4. C ;5. B ; 6. B ;7. B ;8. B ;9. B ;10. A ; 三、多选题1. ABCE 2. BCDE 3. ABCE 4. ABCD 5. ABCDE ; 四、简答题1.随机干扰项主要包括哪些因素它和残差之间的区别是什么答:随机干扰项包括的主要因素有:1众多细小因素的影响;2未知因素的影响;3数据测量误差或残缺;4模型形式不完善;5变量的内在随机性;随机误差项羽残差不同,残差是样本观测值与模拟值的差,即i e =ˆi iY Y -;残差项是随机误差项的估计;2.简述为什么要对参数进行显着性检验试说明参数显着性检验的过程;答:最小二乘法得到的回归直线是对因变量与自变量关系的一种描述,但它是不是恰当的描述呢一般会用与样本点的接近程度来判别这种描述的优劣,而当获得以上问题的肯定判断之后,还需要确定每一个参数的可靠程度,即参数本身以及对应的变量该不该保留在方程里,这就有必要进行参数的显着性检验;这种检验是确定各个参数是否显着地不等于零;检验分为三个步骤:①提出假设:原假设0:0i H β=;备择假设1:0i H β≠ ②在原假设成立的前提下构造统计量:()ˆ~(1)ˆiit t n k Se ββ=--③给定显着性水平α,查t 分布表求得临界值/2(1)t n k α--,把根据样本数据计算出的t 统计量值t *与/2(1)t n k α--比较:若/2(1)t t n k α*>--,则拒绝原假设0H ,即在给定显着性水平下,解释变量i X 对因变量有显着影响;若/2(1)t t n k α*<--,则不能拒绝原假设0H ,即在给定显着性水平下,解释变量i X 对因变量没有显着影响.3.简述序列相关性检验方法的共同思路;答:由于自相关性,使得相对于不同的样本点,随机干扰项之间存在相关关系,那么检验自相关性,首先根据OLS 法估计残差,将残差作为随机干扰项的近似估计值,然后检验这些近似估计值之间的相关性以判定随机干扰项是否存在序列相关;各种检验方法就是在这个思路下发展起来的;五、计算分析题1.下表是某次线性回归的EViews 输出结果,根据所学知识求出被略去部分的值用大写字母标示,Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included observations: 13解:A=ˆ()Se β=ˆt β=7.10604.3903=;B=2R =211(1)1n R n k -----=1311(10.8728)1321-----=由公式2ˆσ=21ien k --∑,得C=2ie ∑=2ˆ(1)n k σ--=21.1886(1321)--=; 2.用Goldfeld Quandt -方法检验下列模型是否存在异方差;模型形式如下:i Y =0112233 i i i i X X X u ββββ++++其中样本容量n =40,按i X 从小到大排序后,去掉中间10个样本,并对余下的样本按i X 的大小等分为两组,分别作回归,得到两个残差平方和1ESS =、2ESS =,写出检验步骤α=;α。

计量经济学-参考答案

计量经济学-参考答案

一、解释概念:1、多重共线性:是指在多元线性回归模型中,解释变量之间存在的线性关系。

2、SRF:就是样本回归函数。

即是将样本应变量的条件均值表示为解释变量的某种函数。

3、解释变量的边际贡献:在回归模型中新加入一个解释变量所引起的回归平方和或者拟合优度的增加值。

4、一阶偏相关系数:反映一个经济变量与某个经济变量的线性相关程度时,剔除另一个变量对它们的影响的真实相关程度的指标。

5、最小方差准则:在模型参数估计时,应当选择其抽样分布具有最小方差的估计式,该原则就是最佳性准则,或者称为最小方差准则。

6、OLS:普通最小二乘估计。

是利用残差平方和为最小来求解回归模型参数的参数估计方法。

7、偏相关系数:反映一个经济变量与某个经济变量的线性相关程度时,剔除其它变量(部分或者全部变量)对它们的影响的真实相关程度的指标。

8、WLS:加权最小二乘法。

是指估计回归方程参数时,按照残差平方加权求和最小的原则进行的估计方法。

9、U t自相关:即回归模型中随机误差项逐项值之间的相关。

即Cov(U t,U s)≠0 t ≠s。

10、二阶偏相关系数:反映一个经济变量与某个经济变量的线性相关程度时,剔除另两个变量对它们的影响的真实相关程度的指标。

11、技术方程式:根据生产技术关系建立的计量经济模型。

13、零阶偏相关系数:反映一个经济变量与某个经济变量的线性相关程度时,不剔除任何变量对它们的影响的相关程度的指标。

也就是简单相关系数。

14、经验加权法:是根据实际经济问题的特点及经验判断,对滞后经济变量赋予一定的权数,利用这些权数构成各滞后变量的线性组合,以形成新的变量,再用最小二乘法进行参数估计的有限分布滞后模型的修正估计方法。

15、虚拟变量:在计量经济学中,我们把取值为0和1 的人工变量称为虚拟变量,用字母D表示。

(或称为属性变量、双值变量、类型变量、定性变量、二元型变量)16、不完全多重共线性:是指在多元线性回归模型中,解释变量之间存在的近似的线性关系。

计量经济学题(答案)

计量经济学题(答案)

《计量经济学》要点一、单项选择题知识点:第一章若干定义、概念时间序列数据定义横截面数据定义同一统计指标按时间顺序记录的数据称为( B )。

A、横截面数据B、时间序列数据C、修匀数据D、原始数据同一时间,不同单位相同指标组成的观测数据称为( B )A.原始数据B.横截面数据C.时间序列数据D.修匀数据变量定义(被解释变量、解释变量、内生变量、外生变量、前定变量)单方程中可以作为被解释变量的是(控制变量、前定变量、内生变量、外生变量);在回归分析中,下列有关解释变量和被解释变量的说法正确的有( C )A、被解释变量和解释变量均为随机变量B、被解释变量和解释变量均为非随机变量C、被解释变量为随机变量,解释变量为非随机变量D、被解释变量为非随机变量,解释变量为随机变量什么是解释变量、被解释变量?从变量的因果关系上,模型中变量可分为解释变量(Explanatory variable)和被解释变量(Explained variable)。

在模型中,解释变量是变动的原因,被解释变量是变动的结果。

被解释变量是模型要分析研究的对象,也常称为“应变量”(Dependent variable)、“回归子”(Regressand)等。

解释变量也常称为“自变量”(Independent variable)、“回归元”(Regressor)等,是说明应变量变动主要原因的变量。

因此,被解释变量只能由内生变量担任,不能由非内生变量担任。

单方程计量经济模型中可以作为被解释变量的是( C )A、控制变量B、前定变量C、内生变量D、外生变量单方程计量经济模型的被解释变量是( A )A、内生变量B、政策变量C、控制变量D、外生变量在回归分析中,下列有关解释变量和被解释变量的说法正确的有(C)A 、被解释变量和解释变量均为随机变量B 、被解释变量和解释变量均为非随机变量C 、被解释变量为随机变量,解释变量为非随机变量D 、被解释变量为非随机变量,解释变量为随机变量 双对数模型中参数的含义;双对数模型01ln ln ln Y X ββμ=++中,参数1β的含义是( D )A . X 的相对变化,引起Y 的期望值绝对量变化B .Y 关于X 的边际变化C .X 的绝对量发生一定变动时,引起因变量Y 的相对变化率D 、Y 关于X 的弹性双对数模型 μββ++=X Y ln ln ln 10中,参数1β的含义是 ( C )A. Y关于X的增长率 B .Y关于X的发展速度C. Y关于X的弹性D. Y关于X 的边际变化计量经济学研究方法一般步骤四步12点计量经济学的研究方法一般分为以下四个步骤( B )A.确定科学的理论依据、模型设定、模型修定、模型应用B.模型设定、估计参数、模型检验、模型应用C.搜集数据、模型设定、估计参数、预测检验D.模型设定、检验、结构分析、模型应用对计量经济模型应当进行哪些方面的检验?经济意义检验:检验模型估计结果,尤其是参数估计,是否符合经济理论。

计量经济学题库(超完整版)及答案

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四、简答题(每小题5分)1.简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。

2.计量经济模型有哪些应用?3.简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。

4.对计量经济模型的检验应从几个方面入手?5.计量经济学应用的数据是怎样进行分类的? 6.在计量经济模型中,为什么会存在随机误差项?7.古典线性回归模型的基本假定是什么? 8.总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。

9.试述回归分析与相关分析的联系和区别.10.在满足古典假定条件下,一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质? 11.简述BLUE 的含义。

12.对于多元线性回归模型,为什么在进行了总体显著性F 检验之后,还要对每个回归系数进行是否为0的t 检验?13。

给定二元回归模型:01122t t t t y b b x b x u =+++,请叙述模型的古典假定。

14.在多元线性回归分析中,为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度?15.修正的决定系数2R 及其作用. 16.常见的非线性回归模型有几种情况?17。

观察下列方程并判断其变量是否呈线性,系数是否呈线性,或都是或都不是。

①t t t u x b b y ++=310 ②t t t u x b b y ++=log 10③ t t t u x b b y ++=log log 10 ④t t t u x b b y +=)/(1018. 观察下列方程并判断其变量是否呈线性,系数是否呈线性,或都是或都不是。

①t t t u x b b y ++=log 10 ②t t t u x b b b y ++=)(210③ t t t u x b b y +=)/(10 ④t b t t u x b y +-+=)1(11019.什么是异方差性?试举例说明经济现象中的异方差性。

20。

产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS 估计有何影响。

21.检验异方差性的方法有哪些?22。

计量经济学答案

计量经济学答案

计量经济学题库第二章 一元线性回归分析一、单项选择题(每小题1分)1.变量之间的关系可以分为两大类,它们是( )。

A .函数关系与相关关系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 .变量间的非独立关系B .变量间的因果关系C .变量间的函数关系D .变量间不确定性的依存关系3.进行相关分析时的两个变量( )。

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 .随机的或非随机都可以 4.表示x 和y 之间真实线性关系的是( )。

A .01ˆˆˆt t Y X ββ=+B .01()t t E Y X ββ=+C .01t t t Y X u ββ=++D .01t t Y X ββ=+5.参数β的估计量ˆβ具备有效性是指( )。

A .ˆvar ()=0βB .ˆvar ()β为最小C .ˆ()0ββ-=D .ˆ()ββ-为最小 6.对于01ˆˆi i iY X e ββ=++,以σˆ表示估计标准误差,Y ˆ表示回归值,则( )。

A .i i ˆˆ0Y Y 0σ∑=时,(-)= B .2i i ˆˆ0Y Y σ∑=时,(-)=0 C .i i ˆˆ0Y Y σ∑=时,(-)为最小 D .2i i ˆˆ0Y Y σ∑=时,(-)为最小7.设样本回归模型为i 01i i ˆˆY =X +e ββ+,则普通最小二乘法确定的i ˆβ的公式中,错误的是( )。

A .()()()i i 12iX X Y -Y ˆXX β--∑∑= B .()i i i i 122i i n X Y -X Y ˆn X -X β∑∑∑∑∑=C .i i 122iX Y -nXY ˆX -nX β∑∑= D .i i i i 12x n X Y -X Y ˆβσ∑∑∑= 8.对于i 01i i ˆˆY =X +e ββ+,以ˆσ表示估计标准误差,r 表示相关系数,则有( )。

计量经济学课后习题答案

计量经济学课后习题答案

第一章1.计量经济学是一门什么样的学科?答:计量经济学的英文单词是Econometrics,本意是“经济计量”,研究经济问题的计量方法,因此有时也译为“经济计量学”。

将Econometrics译为“计量经济学”是为了强调它是现代经济学的一门分支学科,不仅要研究经济问题的计量方法,还要研究经济问题发展变化的数量规律。

可以认为,计量经济学是以经济理论为指导,以经济数据为依据,以数学、统计方法为手段,通过建立、估计、检验经济模型,揭示客观经济活动中存在的随机因果关系的一门应用经济学的分支学科。

2.计量经济学与经济理论、数学、统计学的联系和区别是什么?答:计量经济学是经济理论、数学、统计学的结合,是经济学、数学、统计学的交叉学科(或边缘学科)。

计量经济学与经济学、数学、统计学的联系主要是计量经济学对这些学科的应用。

计量经济学对经济学的应用主要体现在以下几个方面:第一,计量经济学模型的选择和确定,包括对变量和经济模型的选择,需要经济学理论提供依据和思路;第二,计量经济分析中对经济模型的修改和调整,如改变函数形式、增减变量等,需要有经济理论的指导和把握;第三,计量经济分析结果的解读和应用也需要经济理论提供基础、背景和思路。

计量经济学对统计学的应用,至少有两个重要方面:一是计量经济分析所采用的数据的收集与处理、参数的估计等,需要使用统计学的方法和技术来完成;一是参数估计值、模型的预测结果的可靠性,需要使用统计方法加以分析、判断。

计量经济学对数学的应用也是多方面的,首先,对非线性函数进行线性转化的方法和技巧,是数学在计量经济学中的应用;其次,任何的参数估计归根结底都是数学运算,较复杂的参数估计方法,或者较复杂的模型的参数估计,更需要相当的数学知识和数学运算能力,另外,在计量经济理论和方法的研究方面,需要用到许多的数学知识和原理。

计量经济学与经济学、数学、统计学的区别也很明显,经济学、数学、统计学中的任何一门学科,都不能替代计量经济学,这三门学科简单地合起来,也不能替代计量经济学。

计量经济学习题参考答案

计量经济学习题参考答案

第一章练习题:一、选择题:1.下面属于截面数据的是:( D )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个乡镇各镇的工业产值。

2.一个模型用于预测前必须经过的检验有:( ABCD ) A. 经济准则检验。

B. 统计检验。

C. 计量经济学准则检验。

D. 模型预测检验。

E. 实践检验。

3.对计量经济模型的统计准则检验包括:( BDE ) A.估计标准误差评价。

B.拟合优度检验。

C.预测误差程度评价。

D.总体线性关系显著性检验。

E.单个回归系数的显著性检验。

4.对计量经济模型的计量经济学准则检验包括:( BCE ) A.误差程度检验。

B. 异方差检验。

C. 序列相关性检验。

D.超一致性检验 E.多重共线性检验。

5.计量经济分析工作的四个步骤是:(BCDE ) A.理论研究。

B. 设定模型。

C. 估计参数。

D.检验模型. E.应用模型。

二、简答题:1.下面设计的计量经济模型是否合理,为什么?(不合理,GDP 在这里是定义方程)μ+⋅+=∑=i 31i i GDP b a GDP,其中,i GDP 是第一产业、第二产业和第三产业增加值。

μ为随机误差项。

第二章 练习题一、选择题:1.变量之间的关系可以分为两大类,它们是:( A )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:( D )A.变量间的非独立关系B.变量间的因果关系C.变量间的函数关系D.变量间的不确定的依存关系 3.进行相关分析时,假定相关的两个变量 ( A )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. 随机的或非随机都可以4.参数β的估计量βˆ具有有效性是指 ( B ) A. ()0v ar =βˆ B. ()βˆv ar 为最小 C. ()0=-ββˆ D. ()ββ-ˆ为最小 5.对于i i 10ie X βˆβˆY ++=,以σˆ表示估计标准误差,iY ˆ表示回归值。

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ˆ ,β ˆ = ∑u ˆ −β ˆ X ˆ i2 = ∑ Yi − β Minimize RSS β 1 2 i 1 2
i =1 i=1
(
)
N
N
(
)
2
ˆ } {β j
(4 marks) • State the OLS normal equations.
(4 marks)
The first OLS normal equation can be written in any one of the following forms:
The exam consists of FIVE (5) questions. Students are required to answer ALL FIVE (5) questions. Answer all questions in the exam booklets provided. Be sure your name and student number are printed clearly on the front of all exam booklets used. Do not write answers to questions on the front page of the first exam booklet. Please label clearly each of your answers in the exam booklets with the appropriate number and letter. Please write legibly. The marks for each question are indicated in parentheses immediately above each question. Total marks for the exam equal 100.
(
)
(1)
∂RSS = ˆ ∂β
2
ˆi ∑ 2u
i =1 N
N
∂u ˆi ˆ ∂β 2
=
ˆ i (− X i ) = ∑ 2u
i =1
N
ˆi −2 ∑ X i u
i =1
N
= −2 = −2
(4 marks)
ˆ −β ˆ X ) ∑ X i (Yi − β 1 2 i
i =1 N
(
)
ˆ −β ˆ X ˆ i = Yi − β u 1 2 i

ˆi ∂u = −1 ˆ ∂β
1
and
ˆi ∂u = −X i . ˆቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ∂β
2
N N ∂u ˆ N ∂RSS N ˆ −β ˆ X ˆ i i = ∑ 2u ˆ i (− 1) = −2 ∑ u ˆ i = −2 ∑ Yi − β = ∑ 2u 1 2 i ˆ ˆ ∂β1 i =1 i =1 i =1 ∂β1 i =1
ˆ ∑ X −β ˆ ∑ X2 = 0 ∑ i X i Yi − β 1 i i 2 i i ˆ ˆ − β1 ∑ i X i − β 2 ∑ i X i2 = − ∑ i X i Yi ˆ ∑ X +β ˆ ∑ X2 = ∑ X Y β 1 i i 2 i i i i i
(N2)
ECON 351 -- Fall Term 2003: Answers to Mid-Term Exam
Yi = β 1 + β 2 X i + u i
(1)
where Yi and Xi are observable variables, β 1 and β 2 are unknown (constant) regression coefficients, and ui is an unobservable random error term. The Ordinary Least Squares (OLS) sample regression equation corresponding to regression equation (1) is
MARKING: GOOD LUCK!
All questions pertain to the simple (two-variable) linear regression model for which the population regression equation can be written in conventional notation as:
ˆ −β ˆ X ˆ i = Yi − β since u 1 2 i
(2)
ˆ X −β ˆ X 2 ). ∑ (X i Yi − β 1 i 2 i
i =1
Step 2: Obtain the first-order conditions (FOCs) for a minimum of the RSS function by setting the partial derivatives (1) and (2) equal to zero and then dividing each equation by −2 and re-arranging:
ˆ and β ˆ that The OLS coefficient estimators are those formulas or expressions for β 1 2 minimize the sum of squared residuals RSS for any given sample of size N. The OLS estimation criterion is therefore:
ECON 351 -- Fall Term 2003: Answers to Mid-Term Exam
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ECONOMICS 351
ANSWERS to Mid-Term Exam -- Fall 2003
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(15 marks) 1. State the Ordinary Least Squares (OLS) estimation criterion. State the OLS normal equations. Derive the OLS normal equations from the OLS estimation criterion. ANSWER: (3 marks) • State the Ordinary Least Squares (OLS) estimation criterion. (3 marks)
(1) (2) (3)
V1 ~ χ2[m1] V2 ~ χ2[m2] V1 and V2 are independent.
Then the random variable F =
V1 m1 ~ F[m1, m2] V2 m 2
where F[m1, m2] denotes the F-distribution with m1 numerator degrees of freedom and m2 denominator degrees of freedom.
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Fall Term 2003 DATE: TIME: INSTRUCTIONS:
MID-TERM EXAM: ANSWERS Tuesday October 28, 2003. 80 minutes; 1:00 p.m. - 2:20 p.m.
M.G. Abbott
ECONOMICS 351
ANSWERS to Mid-Term Exam -- Fall 2003 QUEEN'S UNIVERSITY AT KINGSTON Department of Economics ECONOMICS 351* - Fall Term 2003 Introductory Econometrics
ˆ −β ˆ ∑ X =0 ∑ i Yi − Nβ 1 2 i i ˆ −β ˆ ∑ X = −∑ Y − Nβ 1 2 i i i i ˆ +β ˆ ∑ X =∑ Y Nβ
1 2 i i i i
(N1)
The second OLS normal equation can be written in any one of the following forms:
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ECONOMICS 351
Question 1 (continued)
ANSWERS to Mid-Term Exam -- Fall 2003
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(8 marks) • Show how the OLS normal equations are derived from the OLS estimation criterion. (4 marks) ˆ ,β ˆ function with respect to β ˆ and β ˆ , using Step 1: Partially differentiate the RSS β 1 2 1 2
∂RSS =0 ˆ ∂β
1
ˆ −β ˆ X =0 ˆ i = 0 ⇒ − 2 ∑ i Yi − β ⇒ − 2 ∑i u 1 2 i ⇒
i i 1 2 i
( ˆ ∑ (Y − β
) ˆ X )= 0 −β
ˆ −β ˆ ∑ X =0 ⇒ ∑ i Yi − Nβ 1 2 i i ˆ +β ˆ ∑ X ⇒ ∑ i Yi = Nβ 1 2 i i
(
)
(
(
)
)
ˆ ∑ X +β ˆ ∑ X2 ⇒ ∑ i X i Yi = β 1 i i 2 i i
(N2)
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