计量经济学(第3版)数据表
计量经济学(第3版)习题数据.
第2章 一元线性回归模型习 题3．简答题、分析与计算题（12）√表1数据是从某个行业的5个不同的工厂收集的，请回答以下问题：①估计这个行业的线性总成本函数: tt x b b y 10ˆˆˆ+= ②0ˆb 和1ˆb 的经济含义是什么？ ③估计产量为10时的总成本。
表1 某行业成本与产量数据（13）有10户家庭的收入（x ，百元）与消费（y ，百元）的资料如表2。
表2 家庭的收入与消费的资料要求：①建立消费(y )对收入(x )的回归直线。
②说明回归直线的代表性及解释能力。
③在95%的置信度下检验参数的显著性。
④在95%的置信度下，预测当x =45(百元)时，消费(y )的可能区间 （14）假设某国的货币供给量(y )与国民收入(x )的历史数据如表3所示：表3 货币供给量(y )与国民收入(x )数据请回答以下问题：①作出散点图，然后估计货币供给量y 对国民收入x 的回归方程，并把加归直线画在散点图上。
②如何解释回归系数的含义？③如果希望1997年国民收入达到15.0，那么应该把货币供应量定在什么水平上？ （15）√我国1978-2011年的财政收入y 和国内生产总值x 的数据资料如表4所示。
表4 我国1978-2011年中国财政收入和国内生产总值数据试根据资料完成下列问题：①建立财政收入对国内生产总值的一元线性回归方程，并解释回归系数的经济意义；②求置信度为95%的回归系数的置信区间；③对所建立的回归方程进行检验(包括经济意义检验、估计标准误差评价、拟合优度检验、参数的显著性检验)；④若2012年国内生产总值为117253.52亿元，求2002年财政收入预测值及预测区间（05.0=α）。
（16）表5是1960-1981年间新加坡每千人电话数y 与按要素成本x 计算的新加坡元人均国内生产总值。
这两个变量之间有何关系？你怎样得出这样的结论？表5 1960-1981年新加坡每千人电话数与人均国内生产总值第3章 多元线性回归模型习 题3．简答题、分析与计算题（12√）表1给出某地区职工平均消费水平t y ，职工平均收入t x 1和生活费用价格指数t x 2，试根据模型：t t t t u x b x b b y +++=22110作回归分析。
计量经济学第三版课后习题答案解析
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: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/15 Time: 14:37Sample: 1 22Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 56.64794 1.960820 28.88992 0.0000X1 0.128360 0.027242 4.711834 0.0001 R-squared 0.526082 Mean dependentvar 62.50000Adjusted R-squared 0.502386 S.D. dependent var 10.08889S.E. of regression 7.116881 Akaike info criterion 6.849324Sum squared resid 1013.000 Schwarz criterion 6.948510Log likelihood -73.34257 Hannan-Quinn criter. 6.872689F-statistic 22.20138 Durbin-Watson stat 0.629074Prob(F-statistic) 0.000134 有上可知，关系式为y=56.64794+0.128360x 1②关于人均寿命与成人识字率的关系，用Eviews 分析如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/15 Time: 15:01Sample: 1 22Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 38.79424 3.532079 10.98340 0.0000X2 0.331971 0.046656 7.115308 0.0000 R-squared 0.716825 Mean dependent var 62.50000Adjusted R-squared 0.702666 S.D. dependent var 10.08889S.E. of regression 5.501306 Akaike info criterion 6.334356Sum squared resid 605.2873 Schwarz criterion 6.433542Log likelihood -67.67792 Hannan-Quinn criter. 6.357721F-statistic 50.62761 Durbin-Watson stat 1.846406 Prob(F-statistic) 0.000001由上可知，关系式为y=38.79424+0.331971x 2③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: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 31.79956 6.536434 4.864971 0.0001X3 0.387276 0.080260 4.825285 0.0001 R-squared 0.537929 Mean dependentvar 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+0.387276x 3（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(3)
则称
t 服从EGARCH过程。
模型中条件方差采用了自然对数形式，意味着 ht 非负且杠 杆效应是指数型的。若 0 ，说明信息作用非对称。 当 0 时，杠杆效应显著。
17
2. （G）ARCH-M模型
如果随机过程{ y t}有表现形式
t = 1，2，.......，T。
yt = x t' + g ( ht ) + t 其中， t = ht v t { v t }独立同分布，且 v t ~N（0，1），
6
（2） 模型形式
ARCH模型也可以表述为
t =
ht v t
ht
= a 0 + a1 t21 + ...... + a q t2q
其中，{ v t} 独立同分布，且 v t ~ N（0，1）， t = 1，2，.......，T。
7
3. ARCH效应检验 拉格朗日乘子检验（LM检验） 辅助回归模型
22
5. PARCH模型
t
=
ht v t
q
ht 0 j ( t j j t j ) i ht i
p
其中,
j 1
> 0，
1.
i 1
是标准差 ht
的幂参数,
用来评价冲击对条件方差的影响幅度; 0 ,存在非 对称效应. 模型中, = 2 , = 0 ,则PARCH模型为GARCH模型.
上述过程称为广义的ARCH过程，简称为GARCH过程， 记作 t ~ GARCH（p ，q）。 与ARMA模型类似，当ARCH（ q ）中， q 很大时， 可以进行结构变化。 12
计量经济学数据
计量经济学数据引言：计量经济学是经济学中的一个分支，它运用数理统计学和经济学的原理，通过收集和分析经济数据来研究经济现象和经济政策的影响。
在计量经济学中，数据的质量和准确性对于研究结果的可靠性至关重要。
本文将介绍计量经济学中常用的数据类型、数据来源、数据处理和数据分析方法。
一、数据类型在计量经济学中，数据可以分为两种类型：横截面数据和时间序列数据。
1. 横截面数据：横截面数据是在某个特定时间点上对不同个体进行观察和测量的数据。
例如，我们可以通过调查收集到某一年份不同家庭的收入、教育水平、家庭规模等信息。
2. 时间序列数据：时间序列数据是在一段时间内对同一事物进行观察和测量的数据。
例如，我们可以通过统计机构的报告获得过去几年某个国家的GDP增长率、失业率等信息。
二、数据来源计量经济学的数据可以从多个来源获取，常见的数据来源包括：1. 统计机构：各国的统计机构通常会发布各种经济指标和统计数据，如国内生产总值（GDP）、劳动力市场数据、物价指数等。
这些数据通常经过严格的调查和统计，具有较高的可靠性。
2. 调查数据：研究人员可以通过设计并实施调查来收集经济数据。
例如，通过问卷调查收集企业的生产成本、消费者的购买意愿等数据。
调查数据的质量和准确性取决于样本的选择和问卷设计等因素。
3. 学术研究：研究人员在进行学术研究时，通常会使用已有的学术文献和研究成果中的数据。
这些数据通常经过严格的检验和验证，具有较高的可信度。
三、数据处理在计量经济学中，数据处理是非常重要的一步，它包括数据清洗、数据转换和数据标准化等过程。
1. 数据清洗：数据清洗是指对收集到的原始数据进行筛选和清理，去除异常值、缺失值和错误值等。
这样可以提高数据的质量和准确性，确保后续分析的可靠性。
2. 数据转换：数据转换是指对原始数据进行变换，使其符合模型假设和分析的要求。
常见的数据转换包括对数转换、差分运算等。
3. 数据标准化：数据标准化是指将不同尺度和单位的数据转化为统一的尺度和单位，以便进行比较和分析。
计量经济学数据表
计量经济学(第4版)数据表(总20页)-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除计量经济学（第4版）数据表表某社区家庭每月收入与消费支出统计表表参数估计的计算表表中国各地区居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出（元）资料来源：《中国统计年鉴》（2014）。
第2章练习12中国某年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料单位：亿元表 2013年中国各地区城镇居民人均收入与人均消费性支出（元）资料来源：根据《中国统计年鉴》（2014）整理。
表 2010年中国制造业各行业的总产出及要素投入资料来源：根据《中国统计年鉴》（2011年）整理。
表 2013年中国居民人均收入与人均生活消费支出数据（元）资料来源：《中国统计年鉴》（2014）。
表 2012年中国农村居民对蛋类食物的消费及相关食物的价格指数蛋类消费量Q (千克)各类食品的消费价格指数（上年=100）居民消费价格指数P0（上年=100）人均消费支出X（元）蛋类P肉禽类P1水产类P2粮食P01油脂P02蔬菜P03北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏新疆资料来源：《中国统计年鉴》（2013）。
第3章练习17中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资产合计K及职工人数L表中国粮食生产与相关投入资料资料来源：《中国统计年鉴》（2014）。
表中国2001年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出（单位：元）注：从事农业经营的纯收入由从事第一产业的经营总收入与从事第一产业的经营支出之差计算，其他来源的纯收入由总纯收入减去从事农业经营的纯收入后得到。
资料来源：《中国农村住户调查年鉴（2002）》、《中国统计年鉴（2002）》。
表 1995年美国48个州人均香烟消费、收入与对香烟的课税资源来源：根据Introduction to Econometrics (2nd edition) 整理。
潘省初计量经济学第3版
β 0 X 2t β1 X 2t X 1t ...... β K X 2t X Kt X 2tYt
......
......
......
......
β 0 X kt β1
X kt X 1t ...... β K
X Kt 2
X ktYt
按矩阵形式，上述方程组可表示为：
X'
1 Y1
X 1n
Y2
... ...
X
Kn
Yn
Y
即 ( X ' X )β X 'Y
β ( X X )1 X Y
14
三. 最小二乘估计量 β的性质 我们的模型为 Y X u
估计式为
Yˆ
Xβ
1．β 的均值
β ( X X )1 X Y
( X X )1 X ( Xβ u)
( X X )1 X Xβ ( X X )1 X u
收入不变的情况下，价格指数每上升一个点， 食品消费支出减少7.39亿元（0.739个billion）
3
例2：
Ct
β 1
β 2 Dt
β 3 Lt
ut
其中，Ct=消费，Dt=居民可支配收入 Lt=居民拥有的流动资产水平
β2的含义是，在流动资产不变的情况下，可支配收入变动 一个单位对消费额的影响。这是收入对消费额的直接影响。
为求Var( β )，我们考虑
E
β
β
β
β
β0 β0
E
β1 β1
...
β
0
β
0
β1 β1
...
βK
βK
β
K
βK
17
Var(β 0 )
计量经济学实验报告(范例)
3、估计参数
方法一：在EViews主页界面点击“Quick”菜单，点击“Estimate Equation”，出现“Equation specification”对话框，选OLS估计，即选击“Least Squares”，键入“Y C X”，点“ok”或按回车，即出现如表2那样的回归结果。
表表12002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入地区城市居民家庭平均每人每年消费支出元y城市居民人均年可支配收入元x北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西海南重庆四川贵州云南102846071919650692847109648598853426449738844620810464006042608713084736526631684549325596324504685608925574728988485413445459646360245413084598285827921246392933756667968523435605106652452626016610056132498081776411715606032409189366334647614366245406788526958561113720731532682272723804661080594408724056西藏陕西甘肃青海宁夏新疆695244527804506424504252610492563640807912633084615144617052606744689964作城市居民家庭平均每人每年消费支出y和城市居民人均年可支配收入x的散点图如图1
计量经济学 第三版 李子奈 书中表格数据
计量经济学（第3版）例题和习题数据表表2.1.1 某社区家庭每月收入与消费支出统计表表2.3.1 参数估计的计算表表2.6.1 中国各地区城镇居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出（元）资料来源：《中国统计年鉴》（2007）。
表2.6.3 中国居民总量消费支出与收入资料单位：亿元年份GDP CONS CPI TAX GDPC X Y 19783605.6 1759.1 46.21519.28 7802.5 6678.83806.7 19794092.6 2011.5 47.07537.828694.2 7551.64273.2 19804592.9 2331.2 50.62571.70 9073.7 7944.24605.5 19815008.8 2627.9 51.90629.899651.8 8438.05063.9 19825590.0 2902.9 52.95700.02 10557.3 9235.25482.4 19836216.2 3231.1 54.00775.5911510.8 10074.65983.2 19847362.7 3742.0 55.47947.35 13272.8 11565.06745.7 19859076.7 4687.4 60.652040.79 14966.8 11601.77729.2 198610508.5 5302.1 64.572090.37 16273.7 13036.58210.9 198712277.4 6126.1 69.302140.36 17716.3 14627.78840.0 198815388.6 7868.1 82.302390.47 18698.7 15794.09560.5 198917311.3 8812.6 97.002727.40 17847.4 15035.59085.5 199019347.8 9450.9 100.002821.86 19347.8 16525.99450.9 199122577.4 10730.6 103.422990.17 21830.9 18939.610375.8 199227565.2 13000.1 110.033296.91 25053.0 22056.511815.3 199336938.1 16412.1 126.204255.30 29269.1 25897.313004.7 199450217.4 21844.2 156.655126.88 32056.2 28783.413944.2 199563216.9 28369.7 183.416038.04 34467.5 31175.415467.9 199674163.6 33955.9 198.666909.82 37331.9 33853.717092.5 199781658.5 36921.5 204.218234.04 39988.5 35956.218080.6 199886531.6 39229.3 202.599262.80 42713.1 38140.919364.1 199991125.0 41920.4 199.7210682.58 45625.8 40277.020989.3 200098749.0 45854.6 200.5512581.51 49238.0 42964.622863.9 2001108972.4 49213.2 201.9415301.38 53962.5 46385.424370.1 2002120350.3 52571.3 200.3217636.45 60078.0 51274.026243.2 2003136398.8 56834.4 202.7320017.31 67282.2 57408.128035.0 2004160280.4 63833.5 210.6324165.68 76096.3 64623.130306.2 2005188692.1 71217.5 214.4228778.54 88002.1 74580.433214.4 2006221170.5 80120.5 217.6534809.72 101616.3 85623.136811.2资料来源：根据《中国统计年鉴》（2001，2007）整理。
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》第三版靳庭良章课后题答案
Rooms=4
房间数为4时，住房价格最低
（6）
ln(price) = 17.59 − 0.868 ln(nox) − 0.087 ln(dist) − 0.545rooms
+ 0.062rooms 2 − 0.044stratio
6.(1)Y = 0 + 1 + 2 +
(2) Y尖 = −50.01638 + 0.086450 + 52.37031
（3）0至少为0，负数不符合经济经济意义；1介于0和1之间，符合经济意义，
2至少为0，符合经济意义。
)F = 146.3 > 0.05(2,18)
原回归方程具有联合显著性。
（4）Y尖 = −50.01638 + 0.086450 ∗ 2500 + 52.37031 ∗ 16 = 1004.03358
《计量经济学》
（第三版）
——靳庭良
第一章练习题
一、1.D 2.C 3.A
二、1.计量经济学是是一门由统计学、理论经济学和数学结合形成的一门经济学
分支学科，其目的是揭示社会经济现象发展变化中的数量规律。
计量经济学与理论经济学：第 3 页第 2 段
计量经济学与经济统计学：第 3 页第 3 段
计量经济学与数理统计学：第 3 页第 4 段
取全微分得 = 0.86
dY = ∗ (0.86
+ 0.22dZ
20
+ 0.22dZ) = 1000 ∗ (0.86 ∗
+ 0.22 ∗ 1) = 228.6
2000
第二章练习题
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计量经济学（第3版）例题和习题数据表
表2.1.1 某社区家庭每月收入与消费支出统计表
表2.3.1 参数估计的计算表
表2.6.1 中国各地区城镇居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出（元）
资料来源：《中国统计年鉴》（2007）。
表2.6.3 中国居民总量消费支出与收入资料
单位：亿元年份GDP CONS CPI TAX GDPC X Y 19783605.6 1759.1 46.21519.28 7802.5 6678.83806.7 19794092.6 2011.5 47.07537.828694.2 7551.64273.2 19804592.9 2331.2 50.62571.70 9073.7 7944.24605.5 19815008.8 2627.9 51.90629.899651.8 8438.05063.9 19825590.0 2902.9 52.95700.02 10557.3 9235.25482.4 19836216.2 3231.1 54.00775.5911510.8 10074.65983.2 19847362.7 3742.0 55.47947.35 13272.8 11565.06745.7 19859076.7 4687.4 60.652040.79 14966.8 11601.77729.2 198610508.5 5302.1 64.572090.37 16273.7 13036.58210.9 198712277.4 6126.1 69.302140.36 17716.3 14627.78840.0 198815388.6 7868.1 82.302390.47 18698.7 15794.09560.5 198917311.3 8812.6 97.002727.40 17847.4 15035.59085.5 199019347.8 9450.9 100.002821.86 19347.8 16525.99450.9 199122577.4 10730.6 103.422990.17 21830.9 18939.610375.8 199227565.2 13000.1 110.033296.91 25053.0 22056.511815.3 199336938.1 16412.1 126.204255.30 29269.1 25897.313004.7 199450217.4 21844.2 156.655126.88 32056.2 28783.413944.2 199563216.9 28369.7 183.416038.04 34467.5 31175.415467.9 199674163.6 33955.9 198.666909.82 37331.9 33853.717092.5 199781658.5 36921.5 204.218234.04 39988.5 35956.218080.6 199886531.6 39229.3 202.599262.80 42713.1 38140.919364.1 199991125.0 41920.4 199.7210682.58 45625.8 40277.020989.3 200098749.0 45854.6 200.5512581.51 49238.0 42964.622863.9 2001108972.4 49213.2 201.9415301.38 53962.5 46385.424370.1 2002120350.3 52571.3 200.3217636.45 60078.0 51274.026243.2 2003136398.8 56834.4 202.7320017.31 67282.2 57408.128035.0 2004160280.4 63833.5 210.6324165.68 76096.3 64623.130306.2 2005188692.1 71217.5 214.4228778.54 88002.1 74580.433214.4 2006221170.5 80120.5 217.6534809.72 101616.3 85623.136811.2资料来源：根据《中国统计年鉴》（2001，2007）整理。
第2章练习12
下表是中国2007年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料。
表3.2.1 中国各地区城镇居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出（元）
资料来源：根据《中国统计年鉴》（2006,2007）整理。
表3.5.1 中国城镇居民消费支出及价格指数
资料来源：《中国统计年鉴》（1990~2007）
第3章练习13
下表列出了中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业
表4.1.1 中国2006年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出（单位：元）
注：从事农业经营的纯收入由从事第一产业的经营总收入与从事第一产业的经营支出之差计算，其他来源的纯收入由总纯收入减去从事农业经营的纯收入后得到。
资料来源：《中国农村住户调查年鉴（2007）》、《中国统计年鉴（2007）》。
表4.3.2 中国粮食生产与相关投入资料
资料来源：《中国统计年鉴》（1995，2008）。
表4.4.1 2005年中国大陆31个省区城镇居民人均可支配收入
资源来源：《中国统计年鉴》2006年。
下表列出了某年中国部分省市城镇居民家庭平均每个全年可支配收入（X）与消费性支出（Y）的统计数据。
中国1980~2007年全社会固定资产投资总额X与工业总产值Y的统计资料如下表所示。
单位：亿元
表5.1.1 2007年中国居民人均可支配收入与生活消费支出数据（元）
表5.2.1 中国电力工业固定资产投资与发电量
资料来源：电力固定资产固定资产投资来自《中国电力统计年鉴》，发电量来自《中国统计年鉴》。
表5.2.2 中国货币流通量、贷款额、居民消费价格指数历史数据
资料来源：《中国统计年鉴》2008、《中国统计资料50年汇编》。
第5章练习5
1970~1991年美国制造业固定厂房设备投资Y和销售量X的相关数据如下表所示。
单位：10 亿美元
表6.4.1 中国宏观经济数据单位：亿元年份Y I C G 19783605.61377.91759.1468.6 19794092.61478.92011.5602.2 19804592.91599.72331.2662 19815008.81630.22627.9750.7 198255901784.22902.9902.9 19836216.220393231.1946.1 19847362.72515.137421105.6 19859076.73457.54687.4931.8 198610508.53941.95302.11264.5 198712277.444626126.11689.3 198815388.65700.27868.11820.3 198917311.36332.78812.62166 199019347.867479450.93149.9 199122577.4786810730.63978.8 199227565.210086.313000.14478.8 199336938.115717.716412.14808.3 199450217.420341.121844.28032.1 199563216.925470.128369.79377.1 199674163.628784.933955.911422.8 199781658.52996836921.514769 199886531.631314.239229.315988.1 19999112532951.541920.416253.1 20009874934842.845854.618051.6 2001108972.439769.449213.219989.8 2002120350.34556552571.322214 2003136398.85596356834.423601.4 2004160280.469168.463833.527278.5 2005188692.180646.371217.536828.3 2006221651.39440280476.946772.4 2007263242.5111417.493317.258507.9
第6章练习8
表7.2.1 样本观测值及模拟值
表7.2.2 样本观测值
下表列出了美国、加拿大、英国在1980~1999年的失业率Y以及对制造业的补偿X的相关数据资料。
表8.1.1 一个纯随机序列与随机游走序列的检验
表8.1.2 DF分布临界值表
样本容量
显著性水平25 50 100 500 ∝t分布临界值
（n=∝）
0.01 -3.75 -3.58 -3.51 -3.44 -3.43 -2.33
0.05 3.00 -2.93 -2.89 -2.87 -2.86 -1.65
0.10 2.63 -2.60 -2.58 -2.57 -2.57 -1.28
表8.1.3 不同模型使用的ADF分布临界值表
表8.3.1 双变量协整ADF检验临界值
显著性水平
样本容量0.01 0.05 0.10
25 -4.37 -3.59 -3.22
50 -4.12 -3.46 -3.13
100 -4.01 -3.39 -3.09
表8.3.2 多变量协整检验ADF临界值
第8章练习8。