计量经济学课后题答案
CHAPTER 1TEACHING NOTESYou have substantial latitude about what to emphasize in Chapter 1. I find it useful to talk about the economics of crime example (Example 1.1) and the wage example (Example 1.2) so that students see, at the outset, that econometrics is linked to economic reasoning, even if the economics is not complicated theory.I like to familiarize students with the important data structures that empirical economists use, focusing primarily on cross-sectional and time series data sets, as these are what I cover in afirst-semester course. It is probably a good idea to mention the growing importance of data sets that have both a cross-sectional and time dimension.I spend almost an entire lecture talking about the problems inherent in drawing causal inferences in the social sciences. I do this mostly through the agricultural yield, return to education, and crime examples. These examples also contrast experimental and nonexperimental (observational) data. Students studying business and finance tend to find the term structure of interest rates example more relevant, although the issue there is testing the implication of a simple theory, as opposed to inferring causality. I have found that spending time talking about these examples, in place of a formal review of probability and statistics, is more successful (and more enjoyable for the students and me).SOLUTIONS TO PROBLEMS1.1 (i) Ideally, we could randomly assign students to classes of different sizes. That is, each student is assigned a different class size without regard to any student characteristics such as ability and family background. For reasons we will see in Chapter 2, we would like substantial variation in class sizes (subject, of course, to ethical considerations and resource constraints).(ii) A negative correlation means that larger class size is associated with lower performance. We might find a negative correlation because larger class size actually hurts performance. However, with observational data, there are other reasons we might find a negative relationship. For example, children from more affluent families might be more likely to attend schools with smaller class sizes, and affluent children generally score better on standardized tests. Another possibility is that, within a school, a principal might assign the better students to smaller classes. Or, some parents might insist their children are in the smaller classes, and these same parents tend to be more involved in their children’s education.(iii) Given the potential for confounding factors – some of which are listed in (ii) – finding a negative correlation would not be strong evidence that smaller class sizes actually lead to better performance. Some way of controlling for the confounding factors is needed, and this is the subject of multiple regression analysis.1.2 (i) Here is one way to pose the question: If two firms, say A and B, are identical in all respects except that firm A supplies job training one hour per worker more than firm B, by how much would firm A’s output differ from firm B’s?(ii) Firms are likely to choose job training depending on the characteristics of workers. Some observed characteristics are years of schooling, years in the workforce, and experience in a particular job. Firms might even discriminate based on age, gender, or race. Perhaps firms choose to offer training to more or less able workers, where “ability” might be difficult to quantify but where a manager has some idea about the relative abilities of different employees. Moreover, different kinds of workers might be attracted to firms that offer more job training on average, and this might not be evident to employers.(iii) The amount of capital and technology available to workers would also affect output. So, two firms with exactly the same kinds of employees would generally have different outputs if they use different amounts of capital or technology. The quality of managers would also have an effect.(iv) No, unless the amount of training is randomly assigned. The many factors listed in parts (ii) and (iii) can contribute to finding a positive correlation between output and training even if job training does not improve worker productivity.1.3 It does not make sense to pose the question in terms of causality. Economists would assume that students choose a mix of studying and working (and other activities, such as attending class, leisure, and sleeping) based on rational behavior, such as maximizing utility subject to the constraint that there are only 168 hours in a week. We can then use statistical methods tomeasure the association between studying and working, including regression analysis that we cover starting in Chapter 2. But we would not be claiming that one variable “causes” the other. They are both choice variables of the student.SOLUTIONS TO COMPUTER EXERCISESC1.1 (i) The average of educ is about 12.6 years. There are two people reporting zero years of education, and 19 people reporting 18 years of education.(ii) The average of wage is about $5.90, which seems low in 2005.(iii) Using Table B-60 in the 2004 Economic Report of the President, the CPI was 56.9 in 1976 and 184.0 in 2003.(iv) To convert 1976 dollars into 2003 dollars, we use the ratio of the CPIs, which is ≈. Therefore, the average hourly wage in 2003 dollars is roughly184/56.9 3.23≈, which is a reasonable figure.3.23($5.90)$19.06(v) The sample contains 252 women (the number of observations with female = 1) and 274 men.C1.2 (i) There are 1,388 observations in the sample. Tabulating the variable cigs shows that 212 women have cigs > 0.(ii) The average of cigs is about 2.09, but this includes the 1,176 women who did not smoke. Reporting just the average masks the fact that almost 85 percent of the women did not smoke. It makes more sense to say that the “typical” woman does not smoke during pregnancy; indeed, the median number of cigarettes smoked is zero.(iii) The average of cigs over the women with cigs > 0 is about 13.7. Of course this is much higher than the average over the entire sample because we are excluding 1,176 zeros.(iv) The average of fatheduc is about 13.2. There are 196 observations with a missing value for fatheduc, and those observations are necessarily excluded in computing the average.(v) The average and standard deviation of faminc are about 29.027 and 18.739, respectively, but faminc is measured in thousands of dollars. So, in dollars, the average and standard deviation are $29,027 and $18,739.C1.3 (i) The largest is 100, the smallest is 0.(ii) 38 out of 1,823, or about 2.1 percent of the sample.(iii) 17(iv) The average of math4 is about 71.9 and the average of read4 is about 60.1. So, at least in 2001, the reading test was harder to pass.(v) The sample correlation between math4 and read4 is about .843, which is a very high degree of (linear) association. Not surprisingly, schools that have high pass rates on one test have a strong tendency to have high pass rates on the other test.(vi) The average of exppp is about $5,194.87. The standard deviation is $1,091.89, which shows rather wide variation in spending per pupil. [The minimum is $1,206.88 and the maximum is $11,957.64.]。
计量经济学习题及参考答案解析详细版
计量经济学习题及参考答案解析详细版计量经济学（第四版）习题参考答案潘省初第⼀章绪论试列出计量经济分析的主要步骤。
⼀般说来，计量经济分析按照以下步骤进⾏：（1）陈述理论（或假说）（2）建⽴计量经济模型（3）收集数据（4）估计参数（5）假设检验（6）预测和政策分析计量经济模型中为何要包括扰动项?为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对⽽⾔不重要因⽽未被引⼊模型的变量，以及纯粹的随机因素。
什么是时间序列和横截⾯数据? 试举例说明⼆者的区别。
时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民⽣产总值、就业、货币供给、财政⾚字或某⼈⼀⽣中每年的收⼊都是时间序列的例⼦。
横截⾯数据是在同⼀时点收集的不同个体（如个⼈、公司、国家等）的数据。
如⼈⼝普查数据、世界各国2000年国民⽣产总值、全班学⽣计量经济学成绩等都是横截⾯数据的例⼦。
估计量和估计值有何区别？估计量是指⼀个公式或⽅法，它告诉⼈们怎样⽤⼿中样本所提供的信息去估计总体参数。
在⼀项应⽤中，依据估计量算出的⼀个具体的数值，称为估计值。
如Y就是⼀个估计量，1nii YY n==∑。
现有⼀样本，共4个数，100，104，96，130，则根据这个样本的数据运⽤均值估计量得出的均值估计值为5.107413096104100=+++。
第⼆章计量经济分析的统计学基础略，参考教材。
请⽤例中的数据求北京男⽣平均⾝⾼的99％置信区间NS S x ==45= ⽤也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男⾼中⽣的平均⾝⾼在⾄厘⽶之间。
25个雇员的随机样本的平均周薪为130元，试问此样本是否取⾃⼀个均值为120元、标准差为10元的正态总体？原假设120:0=µH备择假设 120:1≠µH 检验统计量()10/2510/25XX µσ-Z ====查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即此样本不是取⾃⼀个均值为120元、标准差为10元的正态总体。
计量经济学第二版课后习题答案1-8章 - 编辑版
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。
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。
相关系数为：说明美国软饮料公司的广告费用X 与销售数量Y 的正相关程度相当高。
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)。
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。
计量经济学》第三版靳庭良章课后题答案
没有落在拒绝域，不能拒绝0 : 0 = 0（在 95%的置信度下）
t=
1 的t检验如下：
0 : 1 = 0
1 : 1 ≠ 0
1 − 0
= 3.244718 > 0.025(60−1−1) = 2
(1 )
落在拒绝域，拒绝0 : 1 = 0（在 95%的置信度下）认为1显著不为 0.
7、模型的简约原则是指，在其他情况相同的条件下，简单模型优于复杂模型。
详见第 15 页（5）
三、（1）ln(Y ^ ) = 0.5 + 0.86 ln(X) + 0.22Z
保持 Z 不变，微分得
= 0.86
1000
= 0.86 = 0.86 ∗
= 0.43
2000
X 对 Y 边际影响为 0.43
18
20
能。
X
（2）年龄、从业时间、智商和体能，等等。
（3）OLS回归得：
0 = −8042.643
1 = 1803.515
经济意义检验：0 至少为0，不符合经济意义；1 >0,符合经济意义。
0 的t检验如下：
0 : 0 = 0
1 : 0 ≠ 0
0 − 0
= −1.073 < 0.025(60−1−1) = 2
选取全社会固定资产投资，新增劳动力人口，社会平均教育水平和全要素生产率，
等等。
6、理论模型的设定，注意：确定研究变量，选取适当的可观测变量表征，确定
数学形式和判断模型是否可估计。
样本数据的搜集与处理，注意：数据类型，数据搜集和变量的处理。
参数的估计
模型的检验，，注意：经济意义检验、模型假定检验和统计检验。
《计量经济学教程(第二版)》习题解答课后习题答案
《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。
1.3 试分别举出三个时间序列数据和横截面数据。
1.4 试解释单方程模型和联立方程模型的概念，并举例说明两者之间的联系与区别。
1.5 试结合一个具体经济问题说明计量经济研究的步骤。
1.6 计量经济模型主要有哪些用途？试举例说明。
1.7 下列设定的计量经济模型是否合理，为什么？（1）ε++=∑=31i iiGDP b a GDPε++=3bGDP a GDP其中，GDP i （i =1，2，3）是第i 产业的国内生产总值。
答：第1个方程是一个统计定义方程，不是随机方程；第2个方程是一个相关关系，而不是因果关系，因为不能用分量来解释总量的变化。
（2）ε++=21bS a S其中，S 1、S 2分别为农村居民和城镇居民年末储蓄存款余额。
答：是一个相关关系，而不是因果关系。
（3）ε+++=t t t L b I b a Y 21其中，Y 、I 、L 分别是建筑业产值、建筑业固定资产投资和职工人数。
答：解释变量I 不合理，根据生产函数要求，资本变量应该是总资本，而固定资产投资只能反映当年的新增资本。
（4）ε++=t t bP a Y其中，Y 、P 分别是居民耐用消费品支出和耐用消费品物价指数。
答：模型设定中缺失了对居民耐用消费品支出有重要影响的其他解释变量。
按照所设定的模型，实际上假定这些其他变量的影响是一个常量，居民耐用消费品支出主要取决于耐用消费品价格的变化；所以，模型的经济意义不合理，估计参数时可能会夸大价格因素的影响。
计量经济学课后答案
第二章P44 . 2(1)线性回归模型有哪些基本假设？违背基本假设的计量经济学模型是否就不可估计？答：线性回归模型的基本假设（实际是针对普通最小二乘法的基本假设）是：解释变量是确定性变量，而且解释变量之间互不相关；随机误差项具有 0 均值和同方差；随机误差项在不同样本点之间是独立的，不存在序列相关；随机误差项与解释变量之间不相关；随机误差项服从 0 均值、同方差的正态分布。
违背基本假设的计量经济学模型还是可以估计的，只是不能使用普通最小二乘法进行估计。
(2)根据普通最小二乘原理，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？采用普通最小二乘估计方法，虽然保证了模型最好地拟合了样本观测值，但是，在一个特定的条件下做得最好的并不一定就是高质量的，普通最小二乘法所保证的的最好拟合，是同一个问题内部的比较，拟合优度检验结果所表示的优劣是不同问题之间的比较。
(3)R2检验与F 检验的区别与联系拟合优度是指这个模型对于数据来说，解释变量能够解释被解释变量的程度，F 说明的是整个模型中所有的解释变量的显著程度，和T 值是对应的 (4)回归分析与相关分析的区别与联系回归分析与相关分析的联系：研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题，需进行直线相关和回归分析。
从研究的目的来说，若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向，宜选用线性相关分析；若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程，宜选用直线回归分析。
从资料所具备的条件来说，作相关分析时要求两变量都是随机变量（如：人的身长与体重、血硒与发硒）；作回归分析时要求因变量是随机变量，自变量可以是随机的，也可以是一般变量(即可以事先指定变量的取值，如：用药的剂量)。
在统计学教科书中习惯把相关与回归分开论述，其实在应用时，当两变量都是随机变量时，常需同时给出这两种方法分析的结果；另外，若用计算器实现统计分析，可用对相关系数的检验取代对回归系数的检验,这样到了化繁为简的目的。
《计量经济学》(第三版)课后习题答案
《计量经济学》（第三版）课后习题答案第二章简单线性回归模型2.1（1）①首先分析人均寿命与人均GDP的数量关系，用Eviews分析：Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 12/23/15 Time: 14:37Sample: 1 22Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 56.64794 1.960820 28.88992 0.0000X1 0.128360 0.027242 4.711834 0.0001R-squared 0.526082 Mean dependent var 62.50000 Adjusted R-squared 0.502386 S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 7.116881 Akaike info criterion 6.849324 Sum squared resid 1013.000 Schwarz criterion 6.948510 Log likelihood -73.34257 Hannan-Quinn criter. 6.872689 F-statistic 22.20138 Durbin-Watson stat 0.629074 Prob(F-statistic) 0.000134有上可知，关系式为y=56.64794+0.128360x1②关于人均寿命与成人识字率的关系，用Eviews分析如下：Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 12/23/15 Time: 15:01Sample: 1 22Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 38.79424 3.532079 10.98340 0.0000X2 0.331971 0.046656 7.115308 0.0000R-squared 0.716825 Mean dependent var 62.50000 Adjusted R-squared 0.702666 S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 5.501306 Akaike info criterion 6.334356 Sum squared resid 605.2873 Schwarz criterion 6.433542 Log likelihood -67.67792 Hannan-Quinn criter. 6.357721 F-statistic 50.62761 Durbin-Watson stat 1.846406 Prob(F-statistic) 0.000001由上可知，关系式为y=38.79424+0.331971x2③关于人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的关系，用Eviews分析如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/14 Time: 15:20Sample: 1 22Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 31.79956 6.536434 4.864971 0.0001X3 0.387276 0.080260 4.825285 0.0001R-squared 0.537929 Mean dependent var 62.50000Adjusted R-squared 0.514825 S.D. dependent var 10.08889S.E. of regression 7.027364 Akaike info criterion 6.824009Sum squared resid 987.6770 Schwarz criterion 6.923194Log likelihood -73.06409 Hannan-Quinn criter. 6.847374F-statistic 23.28338 Durbin-Watson stat 0.952555Prob(F-statistic) 0.000103由上可知，关系式为y=31.79956+0.387276x3（2）①关于人均寿命与人均GDP模型，由上可知，可决系数为0.526082，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
计量经济学课后答案
计量经济学课后答案(总15页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--思考与练习1. 随机误差项u包括哪些内容2. 一元线性回归模型有哪些基本假定3.证明公式（）、公式（）。
4.理解样本决定系数的含义。
5.若我们搜集两个变量的历史资料如下：（1）绘制散点图；（2）x与y之间是否大致呈线性关系（3）用最小二乘法求出回归方程；（4）求回归标准误差ˆ ；（5）给出回归系数的置信度为95％的区间估计；（6）给出回归方程的方差分解表；（7）计算x与y的决定系数；（8）对回归方程进行F检验。
6.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。
资料来源:(美)David 等《商务与经济统计》，第405页，机械工业出版社。
(1)求出描述投诉率是如何依赖航班按时到达正点率的的回归方程，并进行显著性检验。
(2)对估计的回归方程的斜率作出解释。
(3)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7.下面是对某个案例分析的EViews输出结果。
该案例的回归分析结果是否理想为什么Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/28/03 Time: 10:25Sample: 1991 2000XAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihoodF-statisticDurbin-Watson statProb(F-statistic)1. 解：一般说来，随机项u 来自以下几个方面：（1）变量的省略。
计量经济学 课后答案
习题参考答案
第一章绪论
1-1．答：计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。
1-2．答：计量经济学自20年代末、30年代初形成以来，无论在技术方法还是在应用方面发展都十分迅速，尤其是经过50年代的发展阶段和60年代的扩张阶段，使其在经济学科占据重要的地位，主要表现在：①在西方大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已成为经济学课程表中有权威的一部分；②从1969~2003年诺贝尔经济学奖的XX位获奖者中有XX位是与研究和应用计量经济学有关；著名经济学家、诺贝尔经济学奖获得者萨缪尔森甚至说：“第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代”。③计量经济学方法与其他经济数学方法结合应用得到发展；④计量经济学方法从主要用于经济预测转向经济理论假设和政策假设的检验；⑤计量经济学模型的应用从传统的领域转向新的领域，如货币、工资、就业、福利、国际贸易等；⑥计量经济学模型的规模不再是水平高低的衡量标准，人们更喜欢建立一些简单的模型，从总量上、趋势上说明经济现象。
1-3．答：计量经济学方法揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。
1-4．答：
1-5．答：从计量经济学的定义看，它是定量化的经济学；其次，从计量经济学在西方国家经济学科中居于最重要的地位看，也是如此，尤其是从诺贝尔经济学奖设立之日起，已有多人因直接或间接对计量经济学的创立和发展作出贡献而获得诺贝尔经济学奖；计量经济学与数理统计学有严格的区别，它仅限于经济领域；从建立与应用计量经济学模型的全过程看，不论是理论模型的设定还是样本数据的收集，都必须以对经济理论、对所研究的经济现象有透彻的认识为基础。综上所述，计量经济学确实是一门经济学科。
计量经济学 第二版 课后习题1-14章 中文版答案汇总
习题
1.
（1） =520.4-5.82×22=392.36
（2）ΔTestScore=-5.82×(23-19)=-23.28
即平均测试成绩所减少的分数回归预测值为23.28。
（3） = 0+ 1× =520.4-5.82×1.4=395.85
（4）SER2= i2=11.5
SSR= i2=SER2×(n-2)=11.5×(100-2)=12960.5
Var(R-Rf)=Var[β(Rm-Rf)+u]=β2×Var(Rm-Rf)+Var(u)+2β×cov(u,Rm-Rf)
cov(u,Rm-Rf)=0,Var(u) 0
Var(R-Rf) β2×Var(Rm-Rf)>Var(Rm-Rf)
（2）有可能。
Var(R-Rf)=β2×Var(Rm-Rf)+Var(u) Var(R-Rf)-Var(Rm-Rf)=（β2-1）Var(Rm-Rf)+Var(u)
②Wal-Mart: =0.65 =0.65×3.8%=2.47%
③Waste Management: =0.7 =0.7×3.8%=2.66%
④Spring Nextel: =0.78 =0.78×3.8%=2.964%
⑤Barns and Noble: =1.02 =1.02×3.8%=3.876%
R2= =1- =0.08
TSS=SSR÷(1-R2)=12960.5÷(1-0.08)=14087.5=
sY2= =14087.5÷(100-1)≈140.30
sY≈11.93
2.
（1）
① =-99.41+3.94×70=176.39
② =-99.41+3.94×65=156.69
计量经济学课后题答案
第十三章面板数据模型一简单题1、简述面板数据模型的优点和局限性它能综合利用样本信息，同时反映应变量在截面和时序两个方向上的变化规律及特征。
由于面板数据模型在经济定量分析中，起着只用截面或只用时序数据模型不可替代的独特优点，而具有很高的应用价值。
总之：1．增加了样本容量；2. 可多层面分析经济问题局限性：模型设定错误与数据手机不慎引起较大的偏差；研究截面或者平行数据时，由于样本非随机性造成观测值的偏差，从而导致模型选择上的偏差。
2、你是如何理解面板数据的？在经济领域中，同时具有截面与时序特征的数据很多。
如统计年鉴中提供的各地区或各国的若干系列的年度（季度或月度）经济总量数据；在企业投资分析中，要用到多个企业若干指标的月度或季度时间序列数据；在城镇居民消费分析中，要用到不同省市反映居民消费和收入的年度时序数据。
我们将上述的企业、或地区等统称为个体，从行的方向看，是由若干个体在某个时期构成的截面观察值（截面样本），从列的方向看，是各时间序列。
这种具有三维（截面、时期、变量）信息的数据结构称为面板。
这是“面板”数据的由来，面板数据也称为时序截面数据或混合数据（Pooled Data）。
3、简述建立面板数据模型的过程。
（1）建立面板数据对象，即建立工作文件；（2）面板时序变量平稳性检验；（3）协整检验；（4）模型识别；（5）建立模型；（6）结论。
二填空题1、GDP界面变量是一维变量，面板变量为三维变量。
2、面板数据模型是无斜率系数非齐性、而截距齐性的模型。
3、面板数据模型识别包括效应模型识别和具体模型识别。
4、建立面板数据模型之前，要对面板变量进行平稳性检验和协整检验。
第十二章向量自回归(VAR)模型和向量误差修正(VEC)模型一简答题1、VAR模型的特点VAR模型不以经济理论为指导，它根据样本数据统计特征建模。
VAR模型对参数不施加零约束（如t检验），故称其为无约束VAR模型。
VAR模型的解释变量中不含t期变量，所有与线性联利方程组模型有关的问题均不存在。