安徽财经大学计量经济学 第二章练习题及参考解答
计量经济学(安徽财经大学)知到章节答案智慧树2023年
计量经济学（安徽财经大学）知到章节测试答案智慧树2023年最新第一章测试1.计量经济学是( )的一个分支学科参考答案:经济学2.计量经济分析工作的基本步骤是( )参考答案:模型设定、模型估计、模型检验、模型应用3.下列各种数据中,以下不应该作为经济计量分析所用数据的是( )参考答案:计算机随机生成的数据4.在( )中,为了全面描述经济变量之间的关系,合理构造模型体系,有时需要引入一些非随机的恒等方程。
参考答案:联立方程模型5.从变量的因果关系看,经济变量可分为( )参考答案:被解释变量;解释变量6.使用时序数据进行经济计量分析时,要求指标统计的( )参考答案:对象及范围可比;时间可比;计算方法可比;口径可比7.一个计量经济模型由以下哪些部分构成( )参考答案:方程式;随机误差项;变量;参数8.计量经济学模型研究的经济关系有两个基本特征:随机关系和相关关系。
( )参考答案:错9.计量经济模型检验仅包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验。
( )参考答案:错10.参数反映计量经济模型中经济变量之间的数量联系,通常具有不稳定性。
( )参考答案:错第二章测试1.在一元线性回归模型中,样本回归方程可表示为( )参考答案:2.回归分析中定义( )参考答案:被解释变量是随机变量,解释变量是非随机变量3.最常用的统计检验包括拟合优度检验、解释变量显著性检验和( )参考答案:方程显著性检验4.最小二乘准则是指使( )达到最小值的原则确定样本回归方程参考答案:5.对于经典线性回归模型,回归系数的普通最小二乘估计量具有的优良性有( )参考答案:方差最小性;线性性;无偏性6.利用普通最小二乘法求得的样本回归直线具有以下特点( )参考答案:必然通过点();的平均值与的平均值相等;残差的均值为07.随机误差项产生的原因有( )参考答案:数据的测量与归并误差;随机因素的影响;模型中被忽略因素的影响;模型函数形式设定误差8.只有满足基本假设条件的计量经济模型的普通最小二乘参数估计量才具有无偏性和有效性（）参考答案:对9.可决系数不仅反映了模型拟合程度的优劣,而且有直观的经济含义:它定量地描述了Y的变化中可以用回归模型来说明的部分,即模型的可解释程度（）参考答案:对10.在计量经济模型中,通常是就参数而言判断是否为线性回归模型,而对解释变量X则可以是线性的也可以是非线性的（）参考答案:对第三章测试1.( )表示由解释变量所解释的部分,表示x对y的线性影响参考答案:回归平方和2.用一组有40个观测值的样本估计模型后,在0.05的显著性水平上对的显著性作t检验,则显著地不等于零的条件是其统计量t大于等于( )参考答案:3.多元线性回归分析中,调整后的判定系数与判定系数之间的关系是( )参考答案:4.在多元回归分析中,F检验是用来检验( )参考答案:回归模型的总体线性关系是否显著5.对于线性回归模型,各回归系数的普通最小二乘估计具有的优良特性有( )参考答案:有效性;一致性;无偏性6.若模型满足古典假定,则下列各式成立的有( )参考答案:;;7.常见的非线性回归模型主要有( )参考答案:半对数模型;倒数模型;多项式模型;对数模型8.如果模型对样本有较高的拟合优度,F检验一般都能通过（）参考答案:对9.若建立计量经济模型的目的是用于预测,则要求模型的远期拟合误差较小。
计量经济学第二章练习题及参考解答
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: 2222()()i i i iXY i i i i n X Y X Y r n X X n Y Y -=--∑∑∑∑∑∑∑或 ,22()()()()ii X Y iiX X Y Y r X X Y Y --=--∑∑∑计算结果:M2GDPM2 1 0.996426148646 GDP0.9964261486461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 的散点图为年份货币供应量M2国内生产总值GDP1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 200715293.4 19349.9 25402.2 34879.8 46923.5 60750.5 76094.9 90995.3 104498.5 119897.9 134610.4 158301.9 185007.0 221222.8 254107.0 298755.7 345603.6 40342.218718.3 21826.2 26937.3 35260.0 48108.5 59810.5 70142.5 78060.8 83024.3 88479.2 98000.5 108068.2 119095.7 135174.0 159586.7 184088.6 213131.7 251483.2品牌名称广告费用X(百万美销售数量Y(百万箱)Coca-Cola Classic 131.3 1929.2 Pepsi-Cola 92.4 1384.6 Diet-Coke60.4 811.4 Sprite 55.7 541.5 Dr.Pepper 40.2 546.9 Moutain Dew 29.0 535.6 7-Up11.6219.5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。
计量第二章习题讲解
第二章习题答案练习题2.1参考答案货币供应量和国内生产总值的相关系数：1 0.99642614864552580.9964261486455258 1相关系数为0.996426，说明中国货币供应量与国内生产总值(GDP)存在高度的正线性相关性。
练习题2.2参考答案散点图折线图X Y1 0.97814801538369480.9781480153836948 1相关系数为0.978148，从相关系数可以看出广告费和销售数量存在显著的正相关关系，可以在此基础上建立回归模型。
(注意相关系数和可决系数的关系)设回归模型为：01i i i Y X u ββ=++其中，Y 为销售数量；i X 为广告费用Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/27/10 Time: 22:37 Sample: 1 7Included observations: 7Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X 14.40359 1.369166 10.51998 0.0001 C-12.7785396.98004 -0.1317650.9003R-squared 0.956774 Mean dependent var 852.6714 Adjusted R-squared 0.948128 S.D. dependent var 596.5637 S.E. of regression 135.8696 Akaike info criterion 12.89622 Sum squared resid 92302.73 Schwarz criterion 12.88077 Log likelihood -43.13679 Hannan-Quinn criter. 12.70521 F-statistic 110.6699 Durbin-Watson stat 1.438932Prob(F-statistic)0.000134根据回归结果得： i Y = -12.77853 + 14.40359i X （96.98004） （1.369166）t =（-0.1317653）（10.51998）2r =0.956774 F=110.6699 S.E.=135.8696 DW=1.438932可见，X 的参数估计的t 统计量大于2，说明广告费用对销售数量的影响是显著的。
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第一章绪论1-14．计量经济模型中为何要包括随机误差项？简述随机误差项形成的原因。
答：由于客观经济现象的复杂性，以至于人们目前仍难以完全地透彻地了解它的全貌。
对于某一种经济现象而言，往往受到很多因素的影响，而人们在认识这种经济现象的时候，只能从影响它的很多因素中选择一种或若干种来说明。
这样就会有许多因素未被选上，这些未被选上的因素必然也会影响所研究的经济现象。
因此，由被选因素构成的数学模型与由全部因素构成的数学模型去描述同一经济现象，必然会有出入。
为使模型更加确切地说明客观经济现象，所以有必要引入随机误差项。
随机误差项形成的原因：①在解释变量中被忽略的因素；②变量观测值的观测误差；③模型的关系误差或设定误差；④其他随机因素的影响。
第二章 一元线性回归模型例1、令kids 表示一名妇女生育孩子的数目，educ 表示该妇女接受过教育的年数。
生育率对教育年数的简单回归模型为μββ++=educ kids 10（1）随机扰动项μ包含什么样的因素？它们可能与教育水平相关吗？（2）上述简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗？请解释。
解答：（1）收入、年龄、家庭状况、政府的相关政策等也是影响生育率的重要的因素，在上述简单回归模型中，它们被包含在了随机扰动项之中。
有些因素可能与增长率水平相关，如收入水平与教育水平往往呈正相关、年龄大小与教育水平呈负相关等。
（2）当归结在随机扰动项中的重要影响因素与模型中的教育水平educ 相关时，上述回归模型不能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响，因为这时出现解释变量与随机扰动项相关的情形，基本假设4不满足。
例2．已知回归模型μβα++=N E ，式中E 为某类公司一名新员工的起始薪金（元），N 为所受教育水平（年）。
随机扰动项μ的分布未知，其他所有假设都满足。
（1）从直观及经济角度解释α和β。
（2）OLS 估计量αˆ和βˆ满足线性性、无偏性及有效性吗？简单陈述理由。
计量经济学第2章习题参考答案
量 y 是随机变量， 解释变量 x 是非随机变量， 相关分析对资料的要求是两个变量都是随机变 量。 2. 答： 相关关系是指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系， 用相关 系数来衡量。 因果关系是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性， 作为结果的变量是由作为原因的 变量所决定的， 原因变量的变化引起结果变量的变化。 因果关系有单向因果关系和互为因果 关系之分。 具有因果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系。 而具有相关关系的变量之间并不一定 具有因果关系。 3. 答：主要区别：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量 y 与 x 的相互关系，而样 本回归模型描述所观测的样本中变量 y 与 x 的相互关系。 ②建立模型的不同。 总体回归模型 是依据总体全部观测资料建立的， 样本回归模型是依据样本观测资料建立的。 ③模型性质不 同。总体回归模型不是随机模型，样本回归模型是随机模型，它随着样本的改变而改变。 主要联系：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是 用来估计总体回归模型。
1 n ∑ ui = 0 ，因为 n i =1
前者是条件期望，即针对给定的 X i 的随机干扰的期望，而后者是无条件的平均值，即针对 所有 X i 的随机干扰取平均值。
二、单项选择题 1. A 2. D 3. A 4. B 5. C 6. B 7. D 8. B 9. D 10. C 11. D 12. D 13. C
14. D 15. D 16. A 17. B
三、多项选择题 1. ACD 2. ABE 3. AC 4. BE 5. BEFH 6. DG, ABCG, G, EF 7. ABDE 8. ADE 9. ACDE
《计量经济学(第二版)》习题解答(1-2章)
（3） Cov( yi , y j ) 0 证：
(i j )
（1） E ( yi ) E (a bxi i ) E (a bxi ) E ( i ) a bxi （2） D( yi ) D(( a bxi i ) D( i ) 2 （因为根据古典假定， a bxi 为常量）
-4-
(2) b1、b2 的置信区间都不包含 0，其概率含义为：b1、b2 都显著地不等于 0，该推断的置信概率为 95%。
《计量经济学（第二版） 》习题解答
第一章
1.1 计量经济学的研究任务是什么？计量经济模型研究的经济关系有哪两个基本特征？ 答： （1）利用计量经济模型定量分析经济变量之间的随机因果关系。 （2）随机关系、因果关系。
1.2 试述计量经济学与经济学和统计学的关系。 答： （1）计量经济学与经济学：经济学为计量经济研究提供理论依据，计量经济学是对经济理论的 具体应用，同时可以实证和发展经济理论。 （2）统计数据是建立和评价计量经济模型的事实依据， 计量经济研究是对统计数据资源的深层开发和利用。
ˆ) 。 ˆ 与 b 之间的绝对误差不会大于 t S (b 即能以 1 的概率保证： b /2
2.7 试根据置信区间的概念解释 t 检验的概率含义。即证明，对于显著水平 ，当 | ti | t / 2 时，bi 的 100(1－ )%置信区间不包含 0。
ˆ t S (b ˆ ), 答：因为 bi 的 100(1－ )%置信区间为： (b i /2 i
ˆ) 元回归为例） S (b
ˆ 2 / S xx 可知，两者正相关，即总体方差越小，参数估计误差越小。
（3） 随机误差项ε i 与残差项 ei 的区别与联系； 答：区别：随机误差项描述的是 y 关于总体回归方程的误差，而残差项度量的是 y 关于样本回归方 程的误差。联系：由于两者都是反映模型之外其他因素的综合影响，所以，可以将 ei 视为ε 似估计。 （4） 根据最小二乘原理，所估计的模型已经使得拟合误差达到最小，为什么还要讨论模型 的拟合优度问题？ 答：根据最小二乘原理，只能保证模型的绝对拟合误差达到最小，而拟合优度可以度量模型的相对 拟合误差大小，即模型对数据（客观事实）的近似程度。 （5） R2 检验与 F 检验的区别与联系； 答：区别：R2 检验是关于模型对样本拟合优度的检验，F 检验是关于模型对总体显著性的检验。联 系：F 检验是关于 R2 的显著性检验。 （6） 高斯—马尔可夫定理的条件与结论；
计量经济学习题及参考答案
计量经济学各章习题第一章绪论1.1试列出计量经济分析地主要步骤.1.2计量经济模型中为何要包括扰动项?1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者地区别1.4估计量和估计值有何区别？第二章计量经济分析地统计学基础2.1名词解释随机变量概率密度函数抽样分布样本均值样本方差协方差相关系数标准差标准误差显著性水平置信区间无偏性有效性一致估计量接受域拒绝域第I 类错误2.2请用例 2.2中地数据求北京男生平均身高地99％置信区间.2.325 个雇员地随机样本地平均周薪为130元，试问此样本是否取自一个均值为120 元、标准差为10 元地正态总体？文档收集自网络，仅用于个人学习2.4某月对零售商店地调查结果表明，市郊食品店地月平均销售额为2500 元，在下一个月份中，取出16 个这种食品店地一个样本，其月平均销售额为2600 元，销售额地标准差为480 元.试问能否得出结论，从上次调查以来，平均月销售额已经发生了变化？文档收集自网络，仅用于个人学习第三章双变量线性回归模型3.1判断题（判断对错；如果错误，说明理由）（1）OLS 法是使残差平方和最小化地估计方法.（2）计算OLS 估计值无需古典线性回归模型地基本假定.（3）若线性回归模型满足假设条件（1）～（4），但扰动项不服从正态分布，则尽管OLS 估计量不再是BLUE ，但仍为无偏估计量.文档收集自网络，仅用于个人学习（4）最小二乘斜率系数地假设检验所依据地是t 分布，要求地抽样分布是正态分布.2（5）R2＝TSS/ESS.（6）若回归模型中无截距项，则.（7）若原假设未被拒绝，则它为真.（8）在双变量回归中，地值越大，斜率系数地方差越大.3.2设和分别表示Y 对X 和X 对Y 地OLS 回归中地斜率，证明r 为X 和Y 地相关系数.3.3证明：（1）Y 地真实值与OLS 拟合值有共同地均值，即；（2）OLS 残差与拟合值不相关，即.3.4证明本章中（ 3.18）和（ 3.19）两式：（1）（2）3.5考虑下列双变量模型：模型1：模型2：（1）1 和1地OLS 估计量相同吗？它们地方差相等吗？（2）2 和2地OLS 估计量相同吗？它们地方差相等吗？3.6有人使用1980－1994 年度数据，研究汇率和相对价格地关系，得到如下结果：其中，Y＝马克对美元地汇率X＝美、德两国消费者价格指数（CPI）之比，代表两国地相对价格（1）请解释回归系数地含义；（2）X t 地系数为负值有经济意义吗？（3）如果我们重新定义X 为德国CPI与美国CPI之比，X 地符号会变化吗？为什么？3.7随机调查200 位男性地身高和体重，并用体重对身高进行回归，结果如下：其中Weight 地单位是磅（lb ），Height 地单位是厘米（cm）.（1）当身高分别为177.67cm、164.98cm、187.82cm 时，对应地体重地拟合值为多少？（2）假设在一年中某人身高增高了 3.81cm，此人体重增加了多少？3.8设有10 名工人地数据如下：X 10 7 10 5 8 8 6 7 9 10Y 11 10 12 6 10 7 9 10 11 10 其中X= 劳动工时，Y= 产量（1）试估计Y=α+βX + u（要求列出计算表格）；（2）提供回归结果（按标准格式）并适当说明；（3）检验原假设β=1.0.3.9用12 对观测值估计出地消费函数为Y=10.0+0.90X ，且已知=0.01，=200，=4000，试预测当X=250 时Y 地值，并求Y 地95%置信区间.文档收集自网络，仅用于个人学习3.10设有某变量（Y）和变量（X）1995—1999 年地数据如下:（3）试预测X=10 时Y 地值，并求Y 地95%置信区间.3.11根据上题地数据及回归结果，现有一对新观测值X ＝20，Y＝7.62，试问它们是否可能来自产生样本数据地同一总体？文档收集自网络，仅用于个人学习3.12有人估计消费函数，得到如下结果（括号中数字为t 值）：＝15 + 0.81 ＝0.98（2.7）（6.5）n=19（1）检验原假设：＝0（取显著性水平为5％）（2）计算参数估计值地标准误差；（3）求地95％置信区间，这个区间包括0 吗？3.13试用中国1985—2003 年实际数据估计消费函数：=α+β + u t其中：C代表消费，Y 代表收入.原始数据如下表所示，表中：Cr＝农村居民人均消费支出（元）Cu＝城镇居民人均消费支出（元）Y ＝国内居民家庭人均纯收入（元） Yr ＝农村居民家庭人均纯收入（元） Yu＝城镇居民家庭人均可支配收入（元） Rpop＝农村人口比重（%） pop＝历年年底我国人口总数（亿人）P＝居民消费价格指数（1985=100）Pr＝农村居民消费价格指数（1985=100）Pu＝城镇居民消费价格指数（1985=100）数据来源：《中国统计年鉴2004》使用计量经济软件，用国内居民人均消费、农村居民人均消费和城镇居民人均消费分别对各自地人均收入进行回归，给出标准格式回归结果；并由回归结果分析我国城乡居民消费行为有何不同.文档收集自网络，仅用于个人学习第四章多元线性回归模型4.1某经济学家试图解释某一变量Y 地变动.他收集了Y 和 5 个可能地解释变量～地观测值(共10 组)，然后分别作三个回归，结果如下(括号中数字为t 统计量)：文档收集自网络，仅用于个人学习( 1) = 51.5 + 3.21 R=0.63(3.45) (5.21)2) 33.43 + 3.67 + 4.62 + 1.21 R=0.75 文档收集自网络，仅用于个人学(3.61 )(2.56)(0.81) (0.22)3) 23.21 + 3.82 + 2.32 + 0.82 + 4.10 + 1.21(2.21 )(2.83)(0.62) (0.12) (2.10) (1.11)文档收集自网络，仅用于个人学习R=0.80 你认为应采用哪一个结果？为什么？4.2为研究旅馆地投资问题，我们收集了某地地1987-1995 年地数据来估计收益生产函数R=ALKe ，其中R=旅馆年净收益(万年) ，L=土地投入，K=资金投入， e 为自然对数地底.设回归结果如下(括号内数字为标准误差) ：文档收集自网络，仅用于个人学习= -0.9175 + 0.273lnL + 0.733lnK R=0.94(0.212) (0.135) (0.125)(1)请对回归结果作必要说明；( 2)分别检验α和β 地显著性；( 3)检验原假设：α =β = 0；4.3我们有某地1970-1987 年间人均储蓄和收入地数据，用以研究1970－1978 和1978 年以后储蓄和收入之间地关系是否发生显著变化. 引入虚拟变量后，估计结果如下(括号内数据为标准差) ：文档收集自网络，仅用于个人学习= -1.7502 + 1.4839D + 0.1504 - 0.1034D·R=0.9425 文档收集自网络，仅用于个人学习(0.3319) (0.4704) (0.0163) (0.0332)其中：Y=人均储蓄，X=人均收入，D= 请检验两时期是否有显著地结构性变化.4.4说明下列模型中变量是否呈线性，系数是否呈线性，并将能线性化地模型线性化.（1）（2）（3）4.5有学者根据某国19年地数据得到下面地回归结果：其中：Y=进口量（百万美元），X1 =个人消费支出（百万美元），X2 =进口价格/国内价格.（1）解释截距项以及X1和X2系数地意义；（2）Y 地总变差中被回归方程解释地部分、未被回归方程解释地部分各是多少？（3）进行回归方程地显著性检验,并解释检验结果；（4）对“斜率”系数进行显著性检验,并解释检验结果.4.6由美国46个州1992年地数据，Baltagi 得到如下回归结果：其中，C＝香烟消费（包/人年），P＝每包香烟地实际价格Y＝人均实际可支配收入（1）香烟需求地价格弹性是多少？它是否统计上显著？若是，它是否统计上异于-1？（2）香烟需求地收入弹性是多少？它是否统计上显著？若不显著，原因是什么？（3）求出.4.7有学者从209 个公司地样本，得到如下回归结果（括号中数字为标准误差）：其中，Salary＝CEO 地薪金Sales＝公司年销售额roe＝股本收益率（％）ros＝公司股票收益请分析回归结果.4.8为了研究某国1970－1992 期间地人口增长率，某研究小组估计了下列模型：其中：Pop＝人口（百万人），t＝趋势变量，.（1）在模型 1 中，样本期该地地人口增长率是多少？（2）人口增长率在1978 年前后是否显著不同？如果不同，那么1972－1977和1978－1992 两时期中，人口增长率各是多少？文档收集自网络，仅用于个人学习4.9设回归方程为Y= β0+β1X1+β2X2+β3X3+ u, 试说明你将如何检验联合假设：β1= β2 和β3 = 1 .文档收集自网络，仅用于个人学习4.10下列情况应引入几个虚拟变量，如何表示？（1）企业规模：大型企业、中型企业、小型企业；（2）学历：小学、初中、高中、大学、研究生.4.11在经济发展发生转折时期，可以通过引入虚拟变量来表示这种变化.例如，研究进口消费品地数量Y 与国民收入X 地关系时，数据散点图显示1979 年前后明显不同.请写出引入虚拟变量地进口消费品线性回归方程.文档收集自网络，仅用于个人学习4.12柯布－道格拉斯生产函数其中：GDP=地区国内生产总值（亿元）K=资本形成总额（亿元）L= 就业人数（万人）P=商品零售价格指数（上年＝100）试根据中国2003 年各省数据估计此函数并分析结果.数据如下表所示第五章模型地建立与估计中地问题及对策5.1判断题（判断对错；如果错误，说明理由）（1）尽管存在严重多重共线性，普通最小二乘估计量仍然是最佳线性无偏估计量（BLUE ）.（2）如果分析地目地仅仅是为了预测，则多重共线性并无妨碍. （3）如果解释变量两两之间地相关系数都低，则一定不存在多重共线性. （4）如果存在异方差性，通常用地t 检验和 F 检验是无效地. （5）当存在自相关时，OLS 估计量既不是无偏地，又不是有效地.（6）消除一阶自相关地一阶差分变换法假定自相关系数必须等于 1. （7）模型中包含无关地解释变量，参数估计量会有偏，并且会增大估计量地方差，即增大误差.（8）多元回归中，如果全部“斜率”系数各自经t 检验都不显著，则R2值也高不了.（9）存在异方差地情况下，OLS 法总是高估系数估计量地标准误差.（10）如果一个具有非常数方差地解释变量被（不正确地）忽略了，那么OLS 残差将呈异方差性.5.2考虑带有随机扰动项地复利增长模型：Y 表示GDP，Y0是Y 地基期值，r 是样本期内地年均增长率，t 表示年份，t＝1978，⋯,2003.文档收集自网络，仅用于个人学习试问应如何估计GDP 在样本期内地年均增长率？5.3 检验下列情况下是否存在扰动项地自相关 .（1） DW=0.81，n=21，k=3（2）DW=2.25，n=15，k=2（3）DW=1.56，n=30，k=55.4有人建立了一个回归模型来研究我国县一级地教育支出：Y= β0+β1X1+β 2X2+β3X3+u其中：Y，X1，X2 和X3分别为所研究县份地教育支出、居民人均收入、学龄儿童人数和可以利用地各级政府教育拨款.文档收集自网络，仅用于个人学习他打算用遍布我国各省、市、自治区地100 个县地数据来估计上述模型.（1）所用数据是什么类型地数据？（2）能否采用OLS 法进行估计？为什么？（3）如不能采用OLS 法，你认为应采用什么方法？5.5试从下列回归结果分析存在问题及解决方法：（1）= 24.7747 + 0.9415 - 0.0424 R=0.9635SE：（6.7525）（0.8229）（0.0807）其中：Y=消费，X2=收入，X3=财产，且n=5000 （2）= 0.4529 - 0.0041t R=0.5284t：（-3.9606） DW=0.8252其中Y= 劳动在增加值中地份额，t=时间该估计结果是使用1949-1964 年度数据得到地.5.6工资模型：wi＝b0＋b1Si＋b2Ei＋b3Ai＋b4Ui＋ui其中Wi＝工资，Si＝学校教育年限，Ei＝工作年限，Ai＝年龄，Ui＝是否参加工会.在估计上述模型时，你觉得会出现什么问题？如何解决？5.7你想研究某行业中公司地销售量与其广告宣传费用之间地关系.你很清楚地知道该行业中有一半地公司比另一半公司大，你关心地是这种情况下，什么估计方法比较合理.假定大公司地扰动项方差是小公司扰动项方差地两倍.文档收集自网络，仅用于个人学习（1）若采用普通最小二乘法估计销售量对广告宣传费用地回归方程（假设广告宣传费是与误差项不相关地自变量），系数地估计量会是无偏地吗？是一致地吗？是有效地吗？文档收集自网络，仅用于个人学习（2）你会怎样修改你地估计方法以解决你地问题？（3）能否对原扰动项方差假设地正确性进行检验？5.8考虑下面地模型其中GNP＝国民生产总值，M ＝货币供给. （1）假设你有估计此模型地数据，你能成功地估计出模型地所有系数吗？说明理由.（2）如果不能，哪些系数可以估计？（3）如果从模型中去掉这一项，你对（1）中问题地答案会改变吗？（4）如果从模型中去掉这一项，你对（1）中问题地答案会改变吗？5.9采用美国制造业1899－1922年数据，Dougherty得到如下两个回归结果：（1）（2）其中：Y＝实际产出指数，K＝实际资本投入指数，L ＝实际劳动力投入指数，t＝时间趋势（1）回归式（1）中是否存在多重共线性？你是如何得知地？（2）回归式（1）中，logK 系数地预期符号是什么？回归结果符合先验预期吗？为什么会这样？（3）回归式（1）中，趋势变量在其中起什么作用？（4）估计回归式（2）背后地逻辑是什么？（5）如果（1）中存在多重共线性，那么（2）式是否减轻这个问题？你如何得知？（6）两个回归地R2可比吗？说明理由.5.10有人估计了下面地模型：其中：C＝私人消费支出，GNP＝国民生产总值，D＝国防支出假定，将（1）式转换成下式：使用1946－1975数据估计（1）、（2）两式，得到如下回归结果（括号中数字为标准误差）：1）关于异方差，模型估计者做出了什么样地假定？你认为他地依据是什么？2）比较两个回归结果.模型转换是否改进了结果？也就是说，是否减小了估计标准误差？说明理由.5.11设有下列数据：RSS1＝55，K ＝4，n1＝30RSS3＝140，K ＝4，n3＝30 请依据上述数据，用戈德佛尔德－匡特检验法进行异方差性检验（5％显著性水平）.5.12考虑模型（1）也就是说，扰动项服从AR （2）模式，其中是白噪声.请概述估计此模型所要采取地步骤.5.13对第 3 章练习题 3.13 所建立地三个消费模型地结果进行分析：是否存在序列相关问题？如果有，应如何解决？5.14为了研究中国农业总产值与有效灌溉面积、化肥施用量、农作物总播种面积、受灾面积地相互关系，选31 个省市2003 年地数据资料，如下表所示：文档收集自网络，仅用于个人学习表中：Y＝农业总产值（亿元，不包括林牧渔）X1＝有效灌溉面积（千公顷）X2＝化肥施用量（万吨）X23＝化肥施用量（公斤/亩）X3＝农作物总播种面积（千公顷）X4＝受灾面积（千公顷）（1）回归并根据计算机输出结果写出标准格式地回归结果；（2）模型是否存在问题？如果存在问题，是什么问题？如何解决？第六章动态经济模型：自回归模型和分布滞后模型6.1判断题（判断对错；如果错误，说明理由）（1）所有计量经济模型实质上都是动态模型.（2）如果分布滞后系数中，有地为正有地为负，则科克模型将没有多大用处. （3）若适应预期模型用OLS 估计，则估计量将有偏，但一致. （4）对于小样本，部分调整模型地OLS 估计量是有偏地.（5）若回归方程中既包含随机解释变量，扰动项又自相关，则采用工具变量法，将产生无偏且一致地估计量.（6）解释变量中包括滞后因变量地情况下，用德宾－沃森d 统计量来检测自相关是没有实际用处地.6.2用OLS 对科克模型、部分调整模型和适应预期模型分别进行回归时，得到地OLS 估计量会有什么样地性质？文档收集自网络，仅用于个人学习6.3简述科克分布和阿尔蒙多项式分布地区别.6.4考虑模型假设相关.要解决这个问题，我们采用以下工具变量法：首先用对和回归，得到地估计值，然后回归其中是第一步回归（对和回归）中得到地.（1）这个方法如何消除原模型中地相关？（2）与利维顿采用地方法相比，此方法有何优点？6.5设其中：M＝对实际现金余额地需求，Y*＝预期实际收入，R*＝预期通货膨胀率假设这些预期服从适应预期机制：其中和是调整系数，均位于0和1之间.（1）请将M t 用可观测量表示；（2）你预计会有什么估计问题？6.6考虑分布滞后模型假设可用二阶多项式表示诸如下：若施加约束＝＝0，你将如何估计诸系数（，i=0,1, (4)6.7为了研究设备利用对于通货膨胀地影响，T. A.吉延斯根据1971年到1988年地美国数据获得如下回归结果：文档收集自网络，仅用于个人学习其中：Y＝通货膨胀率（根据GNP 平减指数计算）X t＝制造业设备利用率X t－1 ＝滞后一年地设备利用率1）设备利用对于通货膨胀地短期影响是什么？长期影响又是什么？(2)每个斜率系数是统计显著地吗？(3)你是否会拒绝两个斜率系数同时为零地原假设？将利用何种检验？6.8考虑下面地模型：Y t = α+β(W0X t+ W1X t-1 + W2X t-2 + W3X t-3)+u t 请说明如何用阿尔蒙滞后方法来估计上述模型(设用二次多项式来近似) .6.9下面地模型是一个将部分调整和适应预期假说结合在一起地模型：Y t*= βX t+1eY t-Y t-1 = δ(Y t*- Y t-1) + u tX t+1e- X t e= (1-λ)( X t - X t e)；t=1，2，⋯， n式中Y t*是理想值，X t+1e和X t e是预期值.试推导出一个只包含可观测变量地方程，并说明该方程参数估计方面地问题.文档收集自网络，仅用于个人学习第七章时间序列分析7.1单项选择题（1）某一时间序列经一次差分变换成平稳时间序列，此时间序列称为（）地.A．1 阶单整B．2阶单整C．K 阶单整D．以上答案均不正确文档收集自网络，仅用于个人学习（2）如果两个变量都是一阶单整地，则（）.A ．这两个变量一定存在协整关系B．这两个变量一定不存在协整关系C．相应地误差修正模型一定成立D．还需对误差项进行检验文档收集自网络，仅用于个人学习（3）如果同阶单整地线性组合是平稳时间序列，则这些变量之间关系是（） .A. 伪回归关系B.协整关系C.短期均衡关系D. 短期非均衡关系（4）．若一个时间序列呈上升趋势，则这个时间序列是（）.A ．平稳时间序列B．非平稳时间序列C．一阶单整序列 D. 一阶协整序列7.2请说出平稳时间序列和非平稳时间序列地区别，并解释为什么在实证分析中确定经济时间序列地性质是十分必要地.文档收集自网络，仅用于个人学习7.3什么是单位根？7.4Dickey－Fuller（DF）检验和Engle－Granger（EG）检验是检验什么地？文档收集自网络，仅用于个人学习7.5什么是伪回归？在回归中使用非均衡时间序列时是否必定会造成伪回归？7.6由1948－1984 英国私人部门住宅开工数（X）数据，某学者得到下列回归结果：注：5％临界值值为-2.95，10％临界值值为-2.60. （1）根据这一结果，检验住宅开工数时间序列是否平稳.（2）如果你打算使用t 检验，则观测地t 值是否统计显著？据此你是否得出该序列平稳地结论？（3）现考虑下面地回归结果：请判断住宅开工数地平稳性.7.7由1971-I 到1988-IV 加拿大地数据，得到如下回归结果；A.B.C.其中，M1＝货币供给，GDP=国内生产总值，e t＝残差（回归A）（1）你怀疑回归 A 是伪回归吗？为什么？（2）回归 B 是伪回归吗？请说明理由.（3）从回归 C 地结果，你是否改变（1）中地结论，为什么？（4）现考虑以下回归：这个回归结果告诉你什么？这个结果是否对你决定回归 A 是否伪回归有帮助？7.8 检验我国人口时间序列地平稳性，数据区间为1949－2003 年.单位：万人7.9对中国进出口贸易进行协整分析，如果存在协整关系，则建立E CM 模型.1951－2003 年中国进口（im ）、出口（ex）和物价指数（pt，商品零售物价指数）时间序列数据见下表.因为该期间物价变化大，特别是改革开放以后变化更为激烈，所以物价指数也作为一个解释变量加入模型中.为消除物价变动对进出口数据地影响以及消除进出口数据中存在地异方差，定义三个变量如下：文档收集自网络，仅用于个人学习第八章联立方程模型8.1判断题（判断对错；如果错误，说明理由）（1）OLS 法适用于估计联立方程模型中地结构方程.（2）2SLS 法不能用于不可识别方程.（3）估计联立方程模型地2SLS 法和其它方法只有在大样本地情况下，才能具有我们期望地统计性质 .(4) 联立方程模型作为一个整体，不存在类似 R 2这样地拟合优度测度 .(5) 如果要估计地方程扰动项自相关或存在跨方程地相关， 则 2SLS 法和其它估 计结构方程地方法都不能用 .(6) 如果一个方程恰好识别，则 ILS 和 2SLS 给出相同结果 .8.2 单项选择题1) 结构式模型中地方程称为结构方程 .在结构方程中， 解释变量可以是前定变3) 如果联立方程模型中某个结构方程包含了模型中所有地变量，则这个方程5)当一个结构式方程为恰好识别时，这个方程中内生解释变量地个数( A ．与被排除在外地前定变量个数正好相等 B ．小于被排除在外地前定变量个数 C ．大于被排除在外地前定变量个数D ．以上三种情况都有可能发生 文档收集自网络，仅用于个人学习6) 简化式模型就是把结构式模型中地内生变量表示为 ( ).A. 外生变量和内生变量地函数关系B.前定变量和随机误差项地模型C.滞后变量和随机误差项地模型 D.外生变量和随机误差项地模量，也可以是 ( ).文档收集自网络，仅用于个人学习 A. 外生变量 B.滞后变量2)前定变量是 ( )地合称 .A.外生变量和滞后内生变量C.内生变量D. 外生变量和内生变量 C.外生变量和虚拟变量 D. 解释变量和被解释变量( ).A. 恰好识别B.不可识别 (4) 下面说法正确地是( ).A.内生变量是非随机变量 C.外生变量是随机变量 C.过度识别 D.不确定B. 前定变量是随机变量个人收集整理勿做商业用途型7) 对联立方程模型进行参数估计地方法可以分两类，即：( ).A.间接最小二乘法和系统估计方法B.单方程估计法和系统估计方法个人收集整理勿做商业用途C.单方程估计法和二阶段最小二乘法D.工具变量法和间接最小二乘法（8）在某个结构方程过度识别地条件下，不适用地估计方法是（）.A. 间接最小二乘法B.工具变量法C.二阶段最小二乘法D.有限信息极大似然估计法8.3行为方程和恒等式有什么区别？8.4如何确定模型中地外生变量和内生变量？8.5考虑下述模型：C t = α + β D t +u t I t = γ + δD t-1 + νt D t = C t +I t + Z t ；t=1 ，2，⋯，n其中 C = 消费支出，D= 收入，I = 投资，Z = 自发支出. C、I 和D是内生变量.试写出消费支出地简化型方程，并研究各方程地识别问题.8.6考虑下述模型：Y t = C t + I t +G t +X tC t = β 0 + β 1D t + β2C t-1 + u tD t = Y t –T tI t = α0 + α1Y t + α2R t-1 +νt 模型中各方程是正规化方程，u t、νt为扰动项.（1）请指出模型中地内生变量、外生变量和前定变量.（2）写出用2SLS法进行估计时，每个阶段中要估计地方程.8.7下面是一个简单地美国宏观经济模型（1960－1999）其中C=实际私人消费，I= 实际私人总投资，G=实际政府支出，Y ＝实际GDP，M= 当年价M2，R=长期利率；P＝消费价格指数.内生变量：C，I，R，Y 前定变量：C t-1，I t-1，M t-1，P t，R t-1 和G t.（1）应用识别地阶条件，决定各方程地识别状态；（2）你打算用什么方法来估计可识别行为方程？8.8假设有如下计量经济模型：其中，Y＝国民收入，I=净资本形成，C=个人消费，Q ＝利润，P=生活费用指数，R= 工业劳动生产率1）写出模型地内生变量、外生变量和前定变量；个人收集整理勿做商业用途（2）用识别地阶条件确定各方程地识别状态；（3）此模型中是否有可以用ILS 法估计地方程？如有，请指出；（4）写出用2SLS 法进行估计时，每个阶段中要估计地方程. 8.9考虑下述模型：消费方程：C t=α0 +α 1Y t +α2C t-1 +u①投资方程：I t=β0 +β1Y t +β2I t –1+u2t②进口方程：M t = 0 + 1Y t + u3t ③Y t = C t+ I t + G t + X t - M t模型中各方程是正规化方程，u 1t, ⋯u3t为扰动项.（1）请指出模型中地内生变量、外生变量和前定变量.（2）利用阶条件识别各行为方程.（3）写出用3SLS 进行估计时地步骤.8.10考察下述国民经济地简单模型式中，C为消费，Y 为国民收入，I 为投资，R为利率.设样本容量n 为20，已算得中间结果为：（1）判别模型中消费方程地识别状态；（2）用间接最小二乘法求消费方程结构式系数；（3）将采用哪种方法估计投资方程?为什么?（不必计算）8.11由联立方程模型；得到其简化式如下：（1）两结构方程可识别吗？（2）如果知道，识别情况有何变化？（3）若对简化式进行估计，结果如下：个人收集整理勿做商业用途试求出结构参数地值，并说明如何检验原假设个人收集整理勿做商业用途版权申明本文部分内容，包括文字、图片、以及设计等在网上搜集整理。
计量经济学分章习题与答案
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=+++，1?β和2β分别为1β、2β的估计值，根据经济理论有（） A 、1β应为正值，2β应为负值 B 、1?β应为正值，2β应为正值 C 、1?β应为负值，2?β应为负值 D 、1?β应为负值，2?β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。
四、简答题1、计量经济学与经济理论、统计学、数学的联系是什么？2、模型的检验包括哪几个方面？具体含义是什么？五、计算分析题1、下列假想模型是否属于揭示因果关系的计量经济学模型？为什么？（1）t S =112.0+0.12t R ,其中t S 为第t 年农村居民储蓄增加额（单位：亿元），t R 为第t 年城镇居民可支配收入总额（单位：亿元）。
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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:M2GDPM2 10.996426148646GDP0.9964261486461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x 4036.147857.21yˆ+= （96.9800）（1.3692） t= (-0.131765) (10.5200)9568.02=R F=110.6699 S.E=92302.73 D.W=1.4389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)。
2.3 为了研究深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值的关系，得到以下数据：表2.11 深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值资料来源: 深圳市统计年鉴2008. 中国统计出版社(1)建立深圳地方预算内财政收入对本市生产总值GDP 的回归模型； (2)估计所建立模型的参数，解释斜率系数的经济意义； （3）对回归结果进行检验。
(4)若是2008年深圳市的本市生产总值为8000亿元，试对 2008年深圳市的财政收入作出点预测和区间预测 (0.05α=)。
练习题2.3参考解答: 1、 建立深圳地方预算内财政收入对GDP 的回归模型，建立EViews 文件，利用地方预算内财政收入（Y ）和GDP 的数据表，作散点图可看出地方预算内财政收入（Y ）和GDP 的关系近似直线关系，可建立线性回归模型： t t t u GDP Y ++=21ββ 利用EViews 估计其参数结果为即 ˆ20.46110.0850t tY GDP =+ （9.8674） (0.0033)t=(2.0736) (26.1038) R 2=0.9771 F=681.4064经检验说明,深圳市的GDP 对地方财政收入确有显著影响。
20.9771R =，说明GDP 解释了地方财政收入变动的近98%，模型拟合程度较好。
模型说明当GDP 每增长1亿元时，平均说来地方财政收入将增长0.0850亿元。
当2008年GDP 为7500亿元时，地方财政收入的点预测值为：2008ˆ20.46110.08508000700.4611Y =+⨯=（亿元） 区间预测：为了作区间预测，取0.05α=,f Y 平均值置信度95%的预测区间为：21ˆˆfY t n ασ+利用EViews 由GDP 数据的统计量得到 2031.266x σ= 2300.773X = n=18 则有222(1)2031.266(181)70142706.5669i x xn σ=-=⨯-=∑221()(80002300.773)32481188.3976f X X -=-=取0.05α=,2008ˆ700.4611Y =，0.025(18-2)=2.120t 平均值置信度95%的预测区间为： ^^21fY t n ασ20088000GDP =时 700.4611 2.12027.2602⨯700.461141.6191=（亿元）f Y 个别值置信度95%的预测区间为：^^21fY t ασ+即700.4611 2.12027.2602⨯ 700.461171.2181=（亿元）2.4 为研究中国改革开放以来国民总收入与最终消费的关系，搜集到以下数据： 表2.12 中国国民总收入与最终消费 (单位：亿元)资料来源：中国统计年鉴2008. 中国统计出版社，2008.(1) 以分析国民总收入对消费的推动作用为目的，建立线性回归方程，并估计其参数。
(2) 计算回归估计的标准误差ˆσ和可决系数2R 。
(3) 对回归系数进行显著性水平为5%的显著性检验。
(4) 如果2008年全年国民总收入为300670亿元，比上年增长9.0%，预测可能达到的最终 消费水平，并对最终消费的均值给出置信度为95%的预测区间。
练习题2.4参考解答：(1)以最终消费为被解释变量Y ，以国民总收入为解释变量X ，建立线性回归模型：i i i u X Y ++=21ββ 利用EViews 估计参数并检验回归分析结果为:ˆ3044.3430.530112t tY X =+ (895.4040) (0.00967) t= (3.3999) (54.8208)20.9908R = n=30(2)回归估计的标准误差即估计的随机扰动项的标准误差ˆσ=，由EViews 估计参数和检验结果得ˆ3580.903σ=, 可决系数为0.9908。
(3)由t 分布表可查得0.025(302) 2.048t -=，由于20.02554.8208(28) 2.048t t β=>= ，或由P 值=0.000可以看出, 对回归系数进行显著性水平为5%的显著性检验表明, 国民总收入对最终消费有显著影响。
(4)如果2008年全年国民总收入为300670亿元，预测可能达到的最终消费水平为:2008ˆ3044.3430.530112300670162433.1180Y =+⨯=(亿元) 对最终消费的均值置信度为95%的预测区间为: ^^21fY t n ασ由Eviews 计算国民总收入X 变量样本数据的统计量得: 68765.51x σ= 63270.07X = n=30 则有222(1)68765.51(301)137132165601.2429i x xn σ=-=⨯-=∑ 22()(30067063270.07)56358726764.0049f X X -=-=取0.05α=,2008ˆ162433.1180Y =，0.025(30-2)=2.048t ,已知 ˆ3580.903σ=,平均值置信度95%的预测区间为：^^21fY t n ασ=162433.1180 2.0483580.903⨯ =162433.11884888.4110（亿元）2.5 美国各航空公司业绩的统计数据公布在《华尔街日报1999年年鉴》（The Wall Street Journal Almanac 1999）上。
航班正点到达的比率和每10万名乘客投诉的次数的数据如下1。
表2.13 美国各航空公司业绩的统计数据资料来源:(美) Anderson D R 等.商务与经济统计. 机械工业出版社.1998，405.(1)画出这些数据的散点图(2)根据散点图。
表明二变量之间存在什么关系？(3)估计描述投诉率如何依赖航班按时到达正点率的回归方程。
(4)对估计的回归方程斜率的意义作出解释。
(5)如果航班按时到达的正点率为80%，估计每10万名乘客投诉的次数是多少？练习题2.5参考解答：美国各航空公司航班正点到达比率X 和每10万名乘客投诉次数Y 的散点图为1资料来源:(美)David R.Anderson 等《商务与经济统计》，第405页，机械工业出版社由图形看出航班正点到达比率和每10万名乘客投诉次数呈现负相关关系, 利用EViews 计算线性相关系数为：建立描述投诉率（Y ）依赖航班按时到达正点率（X ）的回归方程： i i i u X Y ++=21ββ 利用EViews 估计其参数结果为即 ii X Y 070414.0017832.6ˆ-= （1.017832）（-0.014176）t=(5.718961) (-4.967254) R 2=0.778996 F=24.67361从检验结果可以看出, 航班正点到达比率对乘客投诉次数确有显著影响。
这说明当航班正点到达比率每提1个百分点, 平均说来每10万名乘客投诉次数将下降0.07次。
如果航班按时到达的正点率为80%，估计每10万名乘客投诉的次数为384712.080070414.0017832.6ˆ=⨯-=iY （次）2.6 表2.34中是16支公益股票某年的每股帐面价值Y 和当年红利X 的数据：表2.14 某年16支公益股票每股帐面价值和当年红利（1）分析每股帐面价值和当年红利的相关性? (2) 建立每股帐面价值和当年红利的回归方程； （3）解释回归系数的经济意义。
练习题2.6参考解答：1．分析每股帐面价值和当年红利的相关性 作散布图：从图形看似乎具有一定正相关性，计算相关系数：每股帐面价值和当年红利的相关系数为0.708647 view/correlation2．建立每股帐面价值X 和当年红利Y 的回归方程：12i i i Y X u ββ=++回归结果：参数2β的t 检验：t 值为3.7580,查表0.025(162) 2.145t -=<2 3.7580t β=,或者P 值为0.0021<0.05α=,表明每股红利对帐面价值有显著的影响。
3.回归系数的经济意义：平均说来公司的股票每股红利增加1元，当年帐面价值将增加6.8942元2.7 设销售收入X 为解释变量，销售成本Y 为被解释变量。
现已根据某百货公司某年12个月的有关资料计算出以下数据：（单位：万元） 2()425053.73tXX -=∑ 647.88X = 2()262855.25tY Y -=∑ 549.8Y =()()334229.09tt XX Y Y --=∑（1） 拟合简单线性回归方程，并对方程中回归系数的经济意义作出解释。