计量经济学 张晓峒 第二章习题
计量经济学 张晓峒 第三版 南开大学出版社
数量经济学复习试题一．对于模型：n i X Y ii i ,,1 =++=εβα从10个观测值中计算出；20,200,26,40,822=====∑∑∑∑∑i i i i i iY X X Y X Y，请回答以下问题：(1)求出模型中α和β的OLS 估计量； (2)当10=x 时，计算y 的预测值。
(3) 求出模型的2R ，并作出解释；（4）对模型总体作出检验；（5）对模型系数进行显著性检验；二．根据我国1978——2000年的财政收入Y 和国内生产总值X 的统计资料，可建立如下的计量经济模型：ˆ516.64770.0898t tY X =+ （1） （2.5199） （0.005272）2R ＝0.9609，E S .＝731.2086，F ＝516.3338，W D .＝0.2174 1、 模型（1）斜率项是显著的吗？它有什么经济意义已知（048.2)28(025.0=t ） 2、检验该模型的误差项是否存在自相关。
（已知在23,1%,5===n k α条件下，489.1,352.1==U L d d ）3、如果存在自相关，请您用广义差分法来消除自相关问题。
4、根据下面的信息，检验回归方程(1)的误差项是否存在异方差。
如果存在异方差的话，请写出异方差的形式。
表1：此表为Eviews 输出结果。
RE 为模型(1)中残差的平方5、我们通常用什么方法解决异方差问题，在这里，你建议使用什么方法修正模型？如何修正（要求写出修正后的模型）？三、设货币需求方程式的总体模型为t t t ttRGDP r P M εβββ+++=)ln()ln()ln(210 其中M 为广义货币需求量，P 为物价水平，r 为利率，RGDP 为实际国内生产总值。
假定根据容量为n ＝19的样本，用最小二乘法估计出如下样本回归模型；1.09.0)3()13()ln(54.0)ln(26.003.0)ln(2==++-=DW R e RGDP r P M t t t tt其中括号内的数值为系数估计的t 统计值，t e 为残差。
最新计量经济学答案-南开大学---张晓峒
1244.567
为此，装潢美观，亮丽，富有个性化的店面环境，能引起消费者的注意，从而刺激顾客的消费欲望。这些问题在今后经营中我们将慎重考虑的。10.12101
大学生的消费是多种多样，丰富多彩的。除食品外，很大一部分开支都用于。服饰，娱乐，小饰品等。女生都比较偏爱小饰品之类的消费。女生天性爱美，对小饰品爱不释手，因为饰品所展现的魅力，女人因饰品而妩媚动人，亮丽。据美国商务部调查资料显示女人占据消费市场最大分额，随社会越发展，物质越丰富，女性的时尚美丽消费也越来越激烈。因此也为饰品业创造了无限的商机。据调查统计，有50%的同学曾经购买过DIY饰品，有90%的同学表示若在学校附近开设一家DIY手工艺制品，会去光顾。我们认为：我校区的女生就占了80%。相信开饰品店也是个不错的创业方针。0.0000
-123.0126
F-statistic
42.79505
Durbin-Watson stat
0.859998
Prob(F-statistic)
0.000028
obs
Y
GDP
1985
18249
161.69
1986
18525
171.07
1987
18400
184.07
1988
16693
194.75
1989
计量经济学答案
第二单元课后第六题答案
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/05/13 Time: 00:07
（2）文化优势Sample: 1985 1998
在上海，随着轨道交通的发展，地铁商铺应运而生，并且在重要的商业圈已经形成一定的气候，投资经营地铁商铺逐渐成为一大热门。在人民广场地下“的美”购物中心，有一家DIY自制饰品店---“碧芝自制饰品店”。Included observations: 14
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。
计量经济学 张晓峒 第二章习题
计量经济学张晓峒第二章习题1．最小二乘法对随机误差项u作了哪些假定？说明这些假定条件的意义。
答：假定条件：(1)均值假设：E(u i)=0,i=1,2,…；(2)同方差假设：Var(u i)=E[u i-E(u i)]2=E(u i2)=σu2 ,i=1,2,…；(3)序列不相关假设：Cov(u i,u j)=E[u i-E(u i)][u j-E(u j)]=E(u i u j)=0,i≠j,i,j=1,2,…；(4)Cov(u i,X i)=E[u i-E(u i)][X i-E(X i)]=E(u i X i)=0；(5)u i服从正态分布, u i～N(0,σu2)。
意义：有了这些假定条件，就可以用普通最小二乘法估计回归模型的参数。
2．阐述对样本回归模型拟合优度的检验及回归系数估计值显著性检验的步骤。
答：样本回归模型拟合优度的检验：可通过总离差平方和的分解、样本可决系数、样本相关系数来检验。
回归系数估计值显著性检验的步骤：(1)提出原假设H0 ：β1=0；(2)备择假设H1 ：β1≠0；(3)计算t=β1/Sβ1；(4)给出显著性水平α，查自由度v=n-2的t分布表，得临界值tα/2(n-2)；(5)作出判断。
如果|t|<tα/2(n-2)，接受H0 :β1=0，表明X对Y无显著影响，一元线性回归模型无意义；如果|t|>tα/2(n-2)，拒绝H0 ，接受H1:β1≠0，表明X对Y有显著影响。
4.试说明为什么∑e i2的自由度等于n-2。
答：在模型中，自由度指样本中可以自由变动的独立不相关的变量个数。
当有约束条件时，自由度减少，其计算公式：自由度=样本个数-受约束条件的个数，即df=n-k。
一元线性回归中SSE残差的平方和，其自由度为n-2,因为计算残差时用到回归方程，回归方程中有两个未知参数β0和β1，而这两个参数需要两个约束条件予以确定，由此减去2，也即其自由度为n-2。
计量经济学 张晓峒 第三版 南开大学出版社
第四章一、练习题 （一）简答题1、多元线性回归模型的基本假设是什么？试说明在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性的过程中，哪些基本假设起了作用？2、多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？3、某地区通过一个样本容量为722的调查数据得到劳动力受教育的一个回归方程为fedu medu sibs edu 210.0131.0094.036.10++-=R 2=0.214式中，edu 为劳动力受教育年数，sibs 为该劳动力家庭中兄弟姐妹的个数，medu 与fedu 分别为母亲与父亲受到教育的年数。
问（1）若medu 与fedu 保持不变，为了使预测的受教育水平减少一年，需要sibs 增加多少？（2）请对medu 的系数给予适当的解释。
（3）如果两个劳动力都没有兄弟姐妹，但其中一个的父母受教育的年数为12年，另一个的父母受教育的年数为16年，则两人受教育的年数预期相差多少？ 4、以企业研发支出（R&D ）占销售额的比重为被解释变量（Y ），以企业销售额（X1）与利润占销售额的比重（X2）为解释变量，一个有32容量的样本企业的估计结果如下：099.0)046.0()22.0()37.1(05.0)log(32.0472.0221=++=R X X Y其中括号中为系数估计值的标准差。
（1）解释log(X1)的系数。
如果X1增加10%，估计Y 会变化多少个百分点？这在经济上是一个很大的影响吗？（2）针对R&D 强度随销售额的增加而提高这一备择假设，检验它不虽X1而变化的假设。
分别在5%和10%的显著性水平上进行这个检验。
（3）利润占销售额的比重X2对R&D 强度Y 是否在统计上有显著的影响？ 5、什么是正规方程组？分别用非矩阵形式和矩阵形式写出模型：i ki k i i i u x x x y +++++=ββββ 22110，n i ,,2,1 =的正规方程组，及其推导过程。
6、假设要求你建立一个计量经济模型来说明在学校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人数，以便决定是否修建第二条跑道以满足所有的锻炼者。
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
计量经济学答案 南开大学 张晓峒
1989
15543
197.86
1990
15929
208.55
1991
18308
221.06
1992
17522
246.92
1993
21640
276.8
1994
23783
316.38
1995
24040
363.52
1996
24133
415.51
1997
25090
465.78
1998
24505
509.1
0.00366225249927
R-squared
0.979630987789
Mean dependent var
755.65
Adjusted R-squared
0.976915119495
S.D.dependent var
258.174979992
S.E. of regression
39.22635618
第一单元微小世界Variable
Coefficient
Std. Error
8、晶体的形状多种多样，但都很有规则。有的是立方体，有的像金字塔，有的像一簇簇的针……有的晶体较大，肉眼可见，有的较小，要在放大镜或显微镜下才能看见。t-Statistic
Prob.
C
2、如果我们想要设计一个合理、清洁的垃圾填埋场，我们首先应考虑要解决的问题有哪些呢？12596.27
0.106295
0.9162
X1
0.919472
0.235789
3.899556
0.0006
X2
2.933351
1.655564
计量经济学第二章作业答案
计量经济学第二章作业答案标准化文件发布号：（9312-EUATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-
习题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—2012年中国货币供应量（M2）和国内生产总值（GDP）的有关数据:
表 1990年—2012年中国货币供应量和国内生产总值(单位:亿元)
解答：中国货币供应量(M2)X与国内生产总值(GDP)Y的相关系数为:
利用EViews估计其参数结果为:
Yi=+
t=
R2= F=
经济意义:根据估计的参数,说明货币供应量每增加1亿元平均可导致国内生产总值增加亿元，线性相关程度很高。
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：
表深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值
(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。
解答：
（1）建立深圳地方预算内财政收入对本市GDP（X）的回归模型，建立EViews 文件，利用地方预算内财政收入（Y）和本市GDP（X）的数据表，作散点图：
可看图得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：
i i i u X Y ++=21ββ （2）利用EViews 估计其参数结果为：
即 Yi=+ （） t= R 2= F=
（3）经检验说明,深圳市的GDP 对地方财政收入有显著影响。
R 2=，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亿元。
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1．最小二乘法对随机误差项u作了哪些假定？说明这些假定条件的意义。
答：假定条件：(1)均值假设：E(u i)=0,i=1,2,…；(2)同方差假设：Var(u i)=E[u i-E(u i)]2=E(u i2)=σu2 ,i=1,2,…；(3)序列不相关假设：Cov(u i,u j)=E[u i-E(u i)][u j-E(u j)]=E(u i u j)=0,i≠j,i,j=1,2,…；(4)Cov(u i,X i)=E[u i-E(u i)][X i-E(X i)]=E(u i X i)=0；(5)u i服从正态分布, u i～N(0,σu2)。
意义：有了这些假定条件，就可以用普通最小二乘法估计回归模型的参数。
2．阐述对样本回归模型拟合优度的检验及回归系数估计值显著性检验的步骤。
答：样本回归模型拟合优度的检验：可通过总离差平方和的分解、样本可决系数、样本相关系数来检验。
回归系数估计值显著性检验的步骤：(1)提出原假设H0 ：β1=0；(2)备择假设H1 ：β1≠0；(3)计算t=β1/Sβ1；(4)给出显著性水平α，查自由度v=n-2的t分布表，得临界值tα/2(n-2)；(5)作出判断。
如果|t|<tα/2(n-2)，接受H0 :β1=0，表明X对Y无显著影响，一元线性回归模型无意义；如果|t|>tα/2(n-2)，拒绝H0 ，接受H1:β1≠0，表明X对Y有显著影响。
4.试说明为什么∑e i2的自由度等于n-2。
答：在模型中，自由度指样本中可以自由变动的独立不相关的变量个数。
当有约束条件时，自由度减少，其计算公式：自由度=样本个数-受约束条件的个数，即df=n-k。
一元线性回归中SSE残差的平方和，其自由度为n-2,因为计算残差时用到回归方程，回归方程中有两个未知参数β0和β1，而这两个参数需要两个约束条件予以确定，由此减去2，也即其自由度为n-2。
5.试说明样本可决系数与样本相关系数的关系及区别，以及样本相关系数与β^1的关系。
答：样本相关系数r的数值等于样本可决系数的平方根，符号与β1相同。
但样本相关系数与样本可决系数在概念上有明显的区别，r建立在相关分析的理论基础之上，研究两个随机变量X与Y之间的线性相关关系；样本可决系数r²建立在回归分析的理论基础之上，研究非随机变量X对随机变量Y的解释程度。
6.已知某市的货物运输量Y(万吨)，国内生产总值GDP(亿元，1980年不变价)1985~1998年的样本观测值见下表(略)。
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/07/16 Time: 00:47 Sample: 1985 1998 Included observations: 14Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 12596.27 1244.567 10.12101 0.0000 GDP26.954154.1203006.5417920.0000R-squared 0.781002 Mean dependent var 20168.57 Adjusted R-squared 0.762752 S.D. dependent var 3512.487 S.E. of regression 1710.865 Akaike info criterion 17.85895 Sum squared resid 35124719 Schwarz criterion 17.95024 Log likelihood -123.0126 Hannan-Quinn criter. 17.85050 F-statistic 42.79505 Durbin-Watson stat 0.859998Prob(F-statistic)0.000028(1) 一元线性回归方程 Y t =12596.27+26.95415GDP (2) 对回归方程的结构分析126.95β∧=是样本回归方程的斜率，它表示某市的边际货运运输倾向，说明年GDP 每增加一亿元就增加26.95万吨的货物运输量；012596.27β∧=是样本回归方程的截距，它表示不受GDP 影响的货物运输量；01ββ∧∧的符号和大小均符合经济理论和目前某市的实际情况。
(3)统计检验2r 检验：20.78r =，说明总离差平方和的78%被样本回归直线解释了，有22%未被解释，样本回归直线对样本点到拟合优度比较好。
显著性水平 0.05α=，查自由度v=14-2=12的t 分布表，得临界值t 0.025(12)=2.18 t 0=10.1>t 0.025(12)，t 1=6.5>t 0.025(12)，回归系数显著不为零，回归模型中应包含常数项，GDP 对Y 有显著影响。
(4)预测区间1980~2000当2000年的时候GDP 为620亿元时，运输量预测值为OY =29307.84万吨计算得到：280.93X =21277340ix=∑213262.66e s =则：()222211e i X X s n x σ∧⎡⎤-⎢⎥=++⎢⎥⎣⎦∑=15403.69 0022,O Y Y t Y t αασσ∧∧∧∧⎡⎤⎢⎥∈-+⎢⎥⎣⎦即[]29037.28,29578.40O Y ∈7. 我国粮食产量Q （万吨）、农业机械总动力X1（万瓦时）、化肥施用量X2（万吨）、土地灌溉面积X3（千公顷）1978~1998年样本观测值见下表。
（略） （1）我国粮食产量Q （万吨）和农业机械总动力X1（万瓦时）1） 估计模型Dependent Variable: Q Method: Least Squares Date: 10/07/16 Time: 01:42 Sample: 1978 1998 Included observations: 21Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 40772.47 1389.795 29.33704 0.0000 X10.0012200.0019090.6391940.5303R-squared 0.021051 Mean dependent var 40996.12 Adjusted R-squared -0.030473 S.D. dependent var 6071.868 S.E. of regression 6163.687 Akaike info criterion 20.38113 Sum squared resid 7.22E+08 Schwarz criterion 20.48061 Log likelihood -212.0019 Hannan-Quinn criter. 20.40272 F-statistic 0.408568 Durbin-Watson stat 0.206201Prob(F-statistic)0.530328估计一元回归模型：011t t t Q X e αα∧∧=++即样本回归模型为：140774.470.00122t tQ X ∧=+2)对估计结果作结构分析10.00122α∧=是样本回归方程的斜率，说明农业机械总动力每增加1万瓦时我国粮食产量就增加0.00122万吨；040772.47α∧=是样本回归方程的截距，它表示不受农业机械总动力影响的粮食总量；01αα∧∧的符号和大小均符合经济理论和我国的实际情况。
3）对估计结果进行统计检验2r 检验：20.02r =，说明总离差平方和的2%被样本回归直线解释了，有98%未被解释，样本回归直线对样本点到拟合优度很差。
T 检验：给出显著水平0.05α=，查自由度v=19的t 分布表，得()0.02519 2.09t =，023.34 2.09t =>，故回归系数均显著为零，回归模型中应包含常数项，X1对Q 无显著影响.（2） 我国粮食产量Q （万吨）和化肥施用量X2（万吨） 1)作散点图并估计模型估计一元回归模型：012tt t Q X e ββ∧∧=++Dependent Variable: Q Method: Least Squares Date: 10/07/16 Time: 01:51Sample: 1978 1998 Included observations: 21Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 26925.65 915.8657 29.39912 0.0000 X25.9125340.35642316.588510.0000R-squared 0.935413 Mean dependent var 40996.12 Adjusted R-squared 0.932014 S.D. dependent var 6071.868 S.E. of regression 1583.185 Akaike info criterion 17.66266 Sum squared resid 47623035 Schwarz criterion 17.76214 Log likelihood -183.4579 Hannan-Quinn criter. 17.68425 F-statistic 275.1787 Durbin-Watson stat 1.264400 Prob(F-statistic) 0.000000即样本回归模型为：226925.65 5.91t tQ X ∧=+2)对估计结果作结构分析1 5.91β∧=是样本回归方程的斜率，说明化肥施用量每增加1万吨我国粮食产量就增加5.91万吨；026925.65β∧=是样本回归方程的截距，它表示不受化肥施用量影响的粮食总量；01ββ∧∧的符号和大小均符合经济理论和我国的实际情况。
3）对估计结果进行统计检验2r 检验：20.94r =，说明总离差平方和的94%被样本回归直线解释了，有6%未被解释，样本回归直线对样本点到拟合优度很高。
T 检验：给出显著水平0.05α=，查自由度v=19的t 分布表，得()0.02519 2.09t =，029.40 2.09t =>，1 5.91 2.09t =>，故回归系数均显著不为零，回归模型中应包含常数项，X2对Q 有显著影响.（3） 我国粮食产量Q （万吨）和土地灌溉面积X3（千公顷） 1)作散点图并估计模型 估计一元回归模型：013tt t Q X e γγ∧∧=++Dependent Variable: Q Method: Least Squares Date: 10/07/16 Time: 01:55 Sample: 1978 1998 Included observations: 21Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -49865.39 12638.40 -3.945545 0.0009 X31.9487000.2706347.2004980.0000R-squared 0.731817 Mean dependent var 40996.12 Adjusted R-squared 0.717702 S.D. dependent var 6071.868 S.E. of regression 3226.087 Akaike info criterion 19.08632 Sum squared resid 1.98E+08 Schwarz criterion 19.18580 Log likelihood -198.4064 Hannan-Quinn criter. 19.10791 F-statistic 51.84718 Durbin-Watson stat 0.304603 Prob(F-statistic) 0.000001即样本回归模型为：349865.39 1.9487t t Q X ∧=-+ 2)对估计结果作结构分析1 1.95γ∧=是样本回归方程的斜率，说明土地灌溉面积每增加1千公顷我国粮食产量就增加1.95万吨；049865.39γ∧=-是样本回归方程的截距，它表示不受化肥施用量影响的粮食总量；3）对估计结果进行统计检验2r 检验：20.73r =，说明总离差平方和的73%被样本回归直线解释了，有27%未被解释，样本回归直线对样本点到拟合优度较好。