庞皓计量经济学课后答案第六章
计量经济学课后答案第六章 自相关
第六章课后答案6.1（１）收入—消费模型为Se = (2.5043) (0.0075)t = (-3.7650) (125.3411)R2 = 0.9978，F = 15710.39，d f = 34，DW = 0.5234（２）对样本量为36、一个解释变量的模型、5%显著水平，查DW统计表可知，d L=1.411，d U= 1.525，模型中DW<d L，显然消费模型中有自相关。
（３）采用广义差分法查5%显著水平的DW统计表可知d L = 1.402，d U = 1.519，模型中DW= 2.0972>d U，说明广义差分模型中已无自相关。
同时，判定系数R2、t、F统计量均达到理想水平。
由差分方程式可以得出：所以最终的消费模型为：6.2（1）给定n=16, ,在的显著水平下，查DW统计表可知，。
模型中，所以可以判断模型中存在正自相关。
给定n=16, ,在的显著水平下，查DW统计表可知，。
模型中，所以可以判断模型中不存在自相关。
（2）自相关可能由于模型6.1的误设，因为它排除了趋势的平方项。
（3）虚假自相关是由于模型的误设造成的，因此就要求对可能的函数形式有先验知识。
真正的自相关是可以通过广义差分法等方法来修正。
6.3（１）收入—消费模型为（２）DW＝0.575，取，查DW上下界，说明误差项存在正自相关。
（３）采用广义差分法使用普通最小二乘法估计的估计值，得DW=1.830，已知，模型中因此，在广义差分模型中已无自相关。
由差分方程式可以得出：因此，修正后的回归模型应为6.4（1）回归结果如下：（2）模型检验：从回归结果可以看出，参数均显著，模型拟和较好。
异方差的检验：通过white检验可以得知模型不存在异方差。
DW检验：给定n=25, ,在的显著水平下，查DW统计表可知，。
模型中，所以可以判断模型中存在正自相关。
（3）采用广义差分法修正模型中存在的自相关问题：给定n=24，,在的显著水平下，查DW统计表可知，。
庞皓计量经济学第三版课后习题及答案 顶配
第二章练习题及参考解答表中是1992年亚洲各国人均寿命（Y）、按购买力平价计算的人均GDP（X1）、成人识字率（X2）、一岁儿童疫苗接种率（X3）的数据表亚洲各国人均寿命、人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率数据（1）分别分析各国人均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的数量关系。
（2）对所建立的回归模型进行检验。
【练习题参考解答】（1）分别设定简单线性回归模型，分析各国人均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的数量关系:1)人均寿命与人均GDP 关系Y i 1 2 X1i u i估计检验结果:2)人均寿命与成人识字率关系3)人均寿命与一岁儿童疫苗接种率关系（2）对所建立的多个回归模型进行检验由人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率分别对人均寿命回归结果的参数t 检验值均明确大于其临界值,而且从对应的P 值看,均小于,所以人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率分别对人均寿命都有显着影响.（3）分析对比各个简单线性回归模型人均寿命与人均GDP 回归的可决系数为人均寿命与成人识字率回归的可决系数为人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的可决系数为相对说来,人均寿命由成人识字率作出解释的比重更大一些为了研究浙江省财政预算收入与全省生产总值的关系,由浙江省统计年鉴得到以下数据:表浙江省财政预算收入与全省生产总值数据的显着性,用规范的形式写出估计检验结果,并解释所估计参数的经济意义(2)如果2011 年，全省生产总值为32000 亿元，比上年增长%,利用计量经济模型对浙江省2011 年的财政预算收入做出点预测和区间预测(3)建立浙江省财政预算收入对数与全省生产总值对数的计量经济模型,. 估计模型的参数,检验模型的显着性,并解释所估计参数的经济意义【练习题参考解答】建议学生独立完成由12对观测值估计得消费函数为：（1）消费支出C的点预测值；（2）在95%的置信概率下消费支出C平均值的预测区间。
计量经济学(庞皓)课后思考题答案
思考题答案第一章绪论思考题1.1怎样理解产生于西方国家的计量经济学能够在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用？答：计量经济学的产生源于对经济问题的定量研究，这是社会经济发展到一定阶段的客观需要。
计量经济学的发展是与现代科学技术成就结合在一起的，它反映了社会化大生产对各种经济因素和经济活动进行数量分析的客观要求。
经济学从定性研究向定量分析的发展，是经济学逐步向更加精密、更加科学发展的表现。
我们只要坚持以科学的经济理论为指导，紧密结合中国经济的实际，就能够使计量经济学的理论与方法在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用。
1.2理论计量经济学和应用计量经济学的区别和联系是什么？答：计量经济学不仅要寻求经济计量分析的方法，而且要对实际经济问题加以研究，分为理论计量经济学和应用计量经济学两个方面。
理论计量经济学是以计量经济学理论与方法技术为研究内容，目的在于为应用计量经济学提供方法论。
所谓计量经济学理论与方法技术的研究，实质上是指研究如何运用、改造和发展数理统计方法，使之成为适合测定随机经济关系的特殊方法。
应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映经济事实的统计数据为依据，用计量经济方法技术研究计量经济模型的实用化或探索实证经济规律、分析经济现象和预测经济行为以及对经济政策作定量评价。
1.3怎样理解计量经济学与理论经济学、经济统计学的关系？答：1、计量经济学与经济学的关系。
联系：计量经济学研究的主体—经济现象和经济关系的数量规律；计量经济学必须以经济学提供的理论原则和经济运行规律为依据；经济计量分析的结果：对经济理论确定的原则加以验证、充实、完善。
区别：经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量；计量经济学对经济关系要作出定量的估计，对经济理论提出经验的内容。
2、计量经济学与经济统计学的关系。
联系：经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量；经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据；经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据。
庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版
庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版目录1.简介2.练习题及解答–第一章：引言–第二章：回归分析的基本步骤–第三章：多元回归分析–第四章：假设检验和检定–第五章：函数形式选择和非线性回归–第六章：虚拟变量和联合假设检验–第七章：时间序列回归分析–第八章：面板数据回归分析–第九章：工具变量法–第十章：极大似然估计3.总结1. 简介《庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版》是一本与《庞皓计量经济学》教材配套的习题集，旨在帮助读者巩固和加深对计量经济学理论和方法的理解。
本书第四版相比前三版进行了全面的修订和更新，更加贴近实际应用环境，同时也增加了一些新的内容。
本文档为《庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版》的摘要，包含了各章节的练习题及参考解答。
2. 练习题及解答第一章：引言1.什么是计量经济学？计量经济学的研究范围是什么？–答案：计量经济学是运用统计学方法研究经济理论及实证问题的学科。
它主要研究经济学中的理论模型和假设是否能得到实证支持，对经济变量之间的关系进行定量分析和预测。
2.计量经济学中常用的方法有哪些？–答案：常用的计量经济学方法包括线性回归分析、假设检验、面板数据分析、时间序列分析等。
这些方法能够帮助研究者解决实际经济问题，预测经济变量，评估政策效果等。
第二章：回归分析的基本步骤1.请解释什么是回归分析？–答案：回归分析是一种研究因变量和自变量之间关系的统计方法。
通过建立一个数学模型来描述二者之间的函数关系，并利用样本数据对该函数关系进行估计和推断。
回归分析的基本思想是找到自变量对因变量的解释能力，并进行统计推断。
2.利用最小二乘法进行回归分析的基本思想是什么？–答案：基本思想是通过最小化预测值与实际观测值之间的差异，来确定最佳的参数估计值。
也就是说，最小二乘法通过选择一组参数，使得预测值与实际观测值之间的平方差最小化。
3.如何判断回归模型的拟合优度？–答案：拟合优度可以通过判断回归方程的决定系数R2来评估。
计量经济学(庞皓)课后思考题规范标准答案
2.4为什么在对参数作最小二乘估计之前,要对模型提出古典假设?
答：在对参数作最小二乘估计之前,要对模型提出古典假设。因为模型中有随机扰动，估计的参数是随机变量，只有对随机扰动的分布作出假定，才能确定所估计参数的分布性质，也才可能进行假设检验和区间估计。只有具备一定的假定条件，所作出的估计才具有较好的统计性质。
在简单线性回归中，可决系数越大，说明在总变差中由模型作出了解释的部分占的比重越大，X对Y的解释能力越强，模型拟合优度越好。对参数的ｔ检验是判断解释变量X是否是被解释变量Y的显著影响因素。二者的目的作用是一致的。
2.7有人说：“得到参数区间估计的上下限后，说明参数的真实值落入这个区间的概率为 。”如何评论这种说法？
一般来说参数是未知的，又是不可直接观测的。由于随机误差项的存在，参数也不能通过变量值去精确计算。只能通过变量样本观测值选择适当方法去估计。
1.10你能分别举出三个时间序列数据、截面数据、面板数据、虚拟变量数据的实际例子，并分别说明这些数据的来源吗？
答：时间序列数据：中国1981年至2010年国内生产总值，可从中国统计年鉴查得数据。
计量经济学庞皓第二版第六章答案
6.41）建立模型：t t t u X Y ++=21ββ估计结果：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/08/11 Time: 16:07 Sample: 1970 1994 Included observations: 25Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -68.16026 15.26513 -4.465096 0.0002 X1.5297120.05097630.008460.0000R-squared 0.975095 Mean dependent var 388.0000 Adjusted R-squared 0.974012 S.D. dependent var 43.33397 S.E. of regression 6.985763 Akaike info criterion 6.802244 Sum squared resid 1122.420 Schwarz criterion 6.899754 Log likelihood -83.02805 F-statistic 900.5078 Durbin-Watson stat 0.348288 Prob(F-statistic)0.0000003483.09751.0)0085.30()465.4(5297.11603.68ˆ2==-=+-=DW R t X Y t t2）0.3483=DW <288.1d L=所以原模型随机误差项存在一阶正自相关。
使用迭代法Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/08/11 Time: 16:11 Sample (adjusted): 1971 1994Included observations: 24 after adjustments Convergence achieved after 15 iterationsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 167.0099 480.7787 0.347374 0.7318 X 1.132607 0.181478 6.241005 0.0000 AR(1)0.9837530.06962914.12850 0.0000R-squared 0.991793 Mean dependent var391.6667Adjusted R-squared 0.991012 S.D. dependent var 40.10927 S.E. of regression 3.802624 Akaike info criterion 5.625728 Sum squared resid 303.6589 Schwarz criterion 5.772985 Log likelihood -64.50874 F-statistic 1268.942 Durbin-Watson stat 1.418732 Prob(F-statistic)0.000000273.1d L =<4187.1=DW <446.1d u =落在不能确定区域。
庞皓计量经济学课后答案第六章
统计学2班第五次作业1、⑴t t X Y μββ++=2212935866.0428745.9ˆX Y t +-= T （-3.764951）（125.3411）997841.02=R F=15710.39 DW=0.523428⑵该回归方程可决系数高，回归系数均显著。
对样本量为36，一个解释变量的模型，5%的显著性水平下，查DW 统计表可知，411.1=L d 525.1=U d ，模型中DW<L d ，显然模型中存在自相关。
从残差图中也可看出。
残差图如下残差的变动有系统模式，连续为正和连续为负，表明残差序列存在一阶正自相关。
⑶采用广义差分法： 对t e 进行滞后一期的自回归得回归方程172855.0ˆ-=t t e e，由此可知72855.0ˆ=ρ，对原模型进行广义差分，得广义差分模型：t t t t t X X Y Y υββ+-+-=---)72855.0()72855.01(72855.01211 对广义差分方程进行回归**948406.0783059.3ˆtt X Y +-= T （-2.021984）（50.16820）987058.02=R F=2516.848 DW=2.097157其中1*72855.0--=t t t Y Y Y 1*72855.0--=t t t X X X由于使用广义差分数据，样本容量减少了一个，为35个。
在显著性水平5%下。
查得402.1=L d 519.1=U d ，模型中DW=2.097157>519.1=U d ，说明在5%显著性水平下广义差分模型中已无自相关。
得最终模型：2948406.09365.13ˆX Y t +-=2、⑴X 1：人均收入/元 Y 1：人均生活消费支出/元 X 3：商品零售物价指数/%X 2：人均实际收入/元 Y 2：人均实际支出/元 建立居民收入-消费模型为：t t t X Y μββ++=21采用根据物价指数调整后的数据。
计量经济学-庞皓-第二版-思考题-答案
第一章 绪论 思考题1.1答：计量经济学的产生源于对经济问题的定量研究，这是社会经济发展到一定阶段的客观需要。
计量经济学的发展是与现代科学技术成就结合在一起的，它反映了社会化大生产对各种经济因素和经济活动进行数量分析的客观要求。
经济学从定性研究向定量分析的发展，是经济学逐步向更加精密、更加科学发展的表现。
1.2答：理论计量经济学是以计量经济学理论与方法技术为研究内容，目的在于为应用计量经济学提供方法论。
所谓计量经济学理论与方法技术的研究，实质上是指研究如何运用、改造和发展数理统计方法，使之成为适合测定随机经济关系的特殊方法。
应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映经济事实的统计数据为依据，用计量经济方法技术研究计量经济模型的实用化或探索实证经济规律、分析经济现象和预测经济行为以及对经济政策作定量评价。
1.3答：1、计量经济学与经济学的关系。
联系：计量经济学研究的主体—经济现象和经济关系的数量规律；计量经济学必须以经济学提供的理论原则和经济运行规律为依据；经济计量分析的结果：对经济理论确定的原则加以验证、充实、完善。
区别：经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量；计量经济学对经济关系要作出定量的估计，对经济理论提出经验的内容。
2、计量经济学与经济统计学的关系。
联系：经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量；经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据；经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据。
区别：经济统计学主要用统计指标和统计分析方法对经济现象进行描述和计量；计量经济学主要利用数理统计方法对经济变量间的关系进行计量。
1.4答：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。
解释变量是说明被解释变量变动主要原因的变量。
1.5一个完整的计量经济模型应包括哪些基本要素？你能举一个例子吗？答：一个完整的计量经济模型应包括三个基本要素：经济变量、参数和随机误差项。
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统计学2班
第五次作业 1、⑴t t X Y μββ++=221
2
935866.0428745.9ˆX Y t +-= T （-3.764951）（125.3411）
997841.02=R F=15710.39 DW=0.523428
⑵该回归方程可决系数高，回归系数均显著。
对样本量为36，一个解释变量的模型，5%的显著性水平下，查DW 统计表可知，411.1=L d 525.1=U d ，模型中DW<L d ，显然模型中存在自相关。
从残差图中也可看出。
残差图如下
残差的变动有系统模式，连续为正和连续为负，表明残差序列存在一阶正自相关。
⑶采用广义差分法： 对t e 进行滞后一期的自回归
得回归方程172855.0ˆ-=t t e e
，由此可知72855.0ˆ=ρ，对原模型进行广义差分，得广义差分模型：t t t t t X X Y Y υββ+-+-=---)72855.0()72855.01(72855.01211 对广义差分方程进行回归
**948406.0783059.3ˆt
t X Y +-= T （-2.021984）（50.16820）
987058.02=R F=2516.848 DW=2.097157
其中1*72855.0--=t t t Y Y Y 1*
72855.0--=t t t X X X
由于使用广义差分数据，样本容量减少了一个，为35个。
在显著性水平5%下。
查得
402.1=L d 519.1=U d ，模型中DW=2.097157>519.1=U d ，说明在5%显著性水平下广
义差分模型中已无自相关。
得最终模型：
2
948406.09365.13ˆX Y t +-=
2、⑴X 1：人均收入/元 Y 1：人均生活消费支出/元 X 3：商品零售物价指数/%
X 2：人均实际收入/元 Y 2：人均实际支出/元 建立居民收入-消费模型为：t t t X Y μββ++=21
采用根据物价指数调整后的数据。
即X 2：人均实际收入/元 Y 2：人均实际支出/元 作最小二乘回归如下：
t
t X Y 690488.093004.79ˆ+= T （6.446390）（53.62068）
994122.02=R DW=0.574663
N=19.在显著性水平5%下查表得 1.180=L d 1.401=U d 模型中DW<L d ，显然模型中存在自相关。
从残差图中也可看出。
残差的变动有系统模式，连续为正和连续为负，表明残差序列存在一阶正自相关。
⑵采用广义差分法：对t e 进行滞后一期的自回归
得回归方程1657352.0ˆ-=t t e e
，由此可知0.657352ˆ=ρ，对原模型进行广义差分，得广义差分模型：t t t t t X X Y Y υββ+-+-=---)0.657352()0.6573521(0.6573521211
**668695.097761.35ˆt
t X Y += T （4.439737）（32.39512）
984983.02=R F=1049.444 DW=1.830746
其中1*0.657352--=t t t Y Y Y 1*
0.657352--=t t t X X X
由于使用广义差分数据，样本容量减少了一个，为18个。
在显著性水平5%下。
查得
158.1=L d 391.1=U d ，模型中DW=1.830746>391.1=U d ，说明在5%显著性水平下广
义差分模型中已无自相关。
得最终模型：
2
668695.0594.108ˆX Y t += ⑶北京市人均实际收入增加1元时，平均说来人均实际生活消费支出将增加0.669元。
4、⑴建立日本工薪家庭收入-消费模型为：t t X Y μββ++=221
2
637437.087454.50ˆX Y t += T （6.136073）（30.00846）
975095.02=R F=900.5078 DW=0.352762
⑵该回归方程可决系数高，回归系数均显著。
对样本量为25，一个解释变量的模型，5%的显著性水平下，查DW 统计表可知，288.1=L d 454.1=U d ，模型中DW<L d ，显然模型中存在自相关。
从残差图中也可看出。
残差图如下
残差的变动有系统模式，连续为正和连续为负，表明残差序列存在一阶正自相关。
⑶采用广义差分法：对t e 进行滞后一期的自回归
得回归方程1850961.0ˆ-=t t e e
，由此可知0.850961ˆ=ρ，对原模型进行广义差分，得广义差分模型：t t t t t X X Y Y υββ+-+-=---)0.850961()0.8509611(0.8509611211 对广义差分方程进行回归
**535125.097334.13ˆt
t X Y += T （2.917533）（7.154796）
699417.02=R F=51.19110 DW=2.377660
其中1*0.850961--=t t t Y Y Y 1*
0.850961--=t t t X X X
由于使用广义差分数据，样本容量减少了一个，为24个。
在显著性水平5%下。
查得
273.1=L d 446.1=U d ，模型中DW=2.377660>446.1=U d ，说明在5%显著性水平下广
义差分模型中已无自相关。
得最终模型：
**535125.0756.93ˆt
t X Y += ⑶模型说明日本工薪居民收入每增加1元，平均说来消费增加0.54元。
5、Y ：地区生产总值 X ：固定资产投资额
⑴对模型：t t t X Y μββ++=ln ln 21进行回归如下：
t
t X Y ln 951090.0171041.2ˆln += T （9.007529）（24.45123）
969199.02=R DW=1.159788
对样本量为21，一个解释变量的模型，5%的显著性水平下，查DW 统计表可知，
221.1=L d 420.1=U d ，模型中DW<L d ，显然模型中存在自相关。
由残差图也可看出：
残差的变动有系统模式，连续为正和连续为负，表明残差序列存在一阶正自相关。
⑵采用广义差分法：对t e 进行滞后一期的自回归
得回归方程1400234.0ˆ-=t t e e
，由此可知0.400234ˆ=ρ，对原模型进行广义差分，得广义差分模型：t t t t t X X Y Y υββ+-+-=---)0.400234()0.4002341(0.4002341211 对广义差分方程进行回归
t
t X Y ln 905989.0477095.1ˆln += T （6.546372）（15.15871）
927357.02=R DW=1.441543
其中1*0.4002341--=t t t Y Y Y 1*
0.400234--=t t t X X X
由于使用广义差分数据，样本容量减少了一个，为20个。
在显著性水平5%下。
查得
201.1=L d 411.1=U d ，模型中DW=1.441543>411.1=U d ，说明在5%显著性水平下广
义差分模型中已无自相关。
得最终模型：
t
t X Y ln 905989.04628.2ˆln +=
⑶令：1
*-=
t t
t X X X （固定资产投资指数），1
*
-=
t t
t Y Y Y （地区生产总值增长指数）
使用模型：t t t X Y μββ++=*
21*ln ln 作回归如下：
**ln 334383.0672225.0ˆln t
t X Y += T （15.73556）（7.944081）
778075.02=R DW=1.671351
调整后的样本容量为为20个。
在显著性水平5%下。
查得
201.1=L d 411.1=U d ，模型中DW=1.671351>411.1=U d ，说明在5%显著性水平下该
模型中已无自相关。