计量经济学答案 南开大学 张晓峒
01-计量经济学概论(张晓峒)
教材： 1． 《计量经济学基础》 （第 3 版，第 19 次印刷， “十一五”国家级规划教材） ， 张晓峒主编，南开大学出版社，2010 年。 （策划编辑王乃合） 2． 《EViews 使用指南与案例》 （第 1 版，第 6 次印刷） ，张晓峒著，机械工业 出版社，2010。 3． 《EViews 6 实用教程》 ，攸频、张晓峒著，中国财政经济出版社，2008。
有价值的参考书（由浅入深）
1．钱小军等译， 《计量经济模型与经济预测》 ， 机械工业出版社，1999。 2． R S Pindyck and D L Rubinfeld, Econometric models and economic forecasts,影印版，机械 工业出版社，1999。 3．R S Pindyck and D L Rubinfeld, Econometric models and economic forecasts, McGraw-Hill Companies Inc，2000。 1．J H Stock and M W Watson, Introduction to Econometrics，2003。 2．J H Stock and M W Watson, Introduction to Econometrics，影印版。上海财经大学出版 社，2004。 3．王庆石主译，J H Stock and M W Watson 著， 《经济计量学》 ，东北财经大学出版，2005。 1．Applied Econometric Time Series, 2nd Edition (Hardcover)，by Walter Enders, 2004. 2．Walter Enders 著，杜江、谢志超译。 《应用计 量经济学》 ，高等教育出版社，2006。
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
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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
计量经济学张晓峒第五版答案第三章第二题
计量经济学张晓峒第五版答案第三章第二题1．计量经济学是下列哪门学科的分支学科（）。
[单选题] *A．统计学B．数学C．经济学(正确答案)D．数理统计学2．计量经济学成为一门独立学科的标志是（）。
[单选题] *A．1930年世界计量经济学会成立B．1933年《计量经济学》会刊出版(正确答案)C．1969年诺贝尔经济学奖设立D．1926年计量经济学(Economics)一词构造出来3．外生变量和滞后变量统称为（）。
[单选题] *A．控制变量B．解释变量C．被解释变量D．前定变量(正确答案)4．横截面数据是指（）。
[单选题] *A．同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据(正确答案) B．同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据C．同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D．同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据5．同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（）。
[单选题] *A．时期数据B．混合数据C．时间序列数据(正确答案)D．横截面数据6．在计量经济模型中，由模型系统内部因素决定，表现为具有一定的概率分布的随机变量，其数值受模型中其他变量影响的变量是（）。
[单选题] *A．内生变量B．外生变量(正确答案)C．滞后变量D．前定变量7．描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是（）。
[单选题] * A．微观计量经济模型(正确答案)B．宏观计量经济模型C．理论计量经济模型D．应用计量经济模型8．经济计量模型的被解释变量一定是（）。
[单选题] *A．控制变量C．内生变量(正确答案)D．外生变量9．下面属于横截面数据的是（）。
[单选题] *A．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值B．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值C．某年某地区20个乡镇工业产值的合计数D．某年某地区20个乡镇各镇的工业产值(正确答案)10．经济计量分析工作的基本步骤是（）。
南开大学计量经济学练习题(含答案)
第1章绪论习题一、单项选择题1．把反映某一总体特征的同一指标的数据,按一定的时间顺序和时间间隔排列起来,这样的数据称为〔〕A. 横截面数据B. 时间序列数据C. 面板数据D. 原始数据2．同一时间、不同单位按同一统计指标排列的观测数据称为〔〕A．原始数据 B．截面数据C．时间序列数据 D．面板数据3．用计量经济学研究问题可分为以下四个阶段〔〕A．确定科学的理论依据、建立模型、模型修定、模型应用B．建立模型、估计参数、检验模型、经济预测C．搜集数据、建立模型、估计参数、预测检验D．建立模型、模型修定、结构分析、模型应用4．下列哪一个模型是计量经济模型< >A.投入产出模型B.数学规划模型C.包含随机变量的经济数学模型D.模糊数学模型二、问答题1．计量经济学的定义2．计量经济学的研究目的3．计量经济学的研究容习题答案一、单项选择题1．B 2．B 3．B 4．C二、问答题1．答：计量经济学是统计学、经济学、数学相结合的一门综合性学科,是一门从数量上研究物质资料生产、交换、分配、消费等经济关系和经济活动规律与其应用的科学2．答：计量经济学的研究目的主要有三个：（1）结构分析。
指应用计量经济模型对经济变量之间的关系作出定量的度量。
（2）预测未来。
指应用已建立的计量经济模型求因变量未来一段时期的预测值。
（3）政策评价。
指通过计量经济模型仿真各种政策的执行效果,对不同的政策进行比较和选择。
3．答：计量经济学在长期的发展过程中逐步形成了两个分支：理论计量经济学和应用计量经济学。
理论计量经济学主要研究计量经济学的理论和方法。
应用计量经济学将计量经济学方法应用于经济理论的特殊分支,即应用理论计量经济学的方法分析经济现象和预测经济变量。
2 一元线性回归模型习 题 一、单项选择题 1．最小二乘法是指〔〕 A. 使()∑=-nt ttYY 1ˆ达到最小值 B. 使ˆmin i iY Y -达到最小值 C. 使t t Y Y ˆmax -达到最小值 D. 使()21ˆ∑=-n t t t Y Y 达到最小值2． 在一元线性回归模型中,样本回归方程可表示为〔 〕A. 01i i iY X u ββ=++ B. 01ˆˆˆi i i Y X e ββ=++C ． 01ˆˆˆi i Y X ββ=+ D. ()01i i E Y X ββ=+3．线设OLS 法得到的样本回归直线为01ˆˆi i i Y X e ββ=++,以下说法不正确的是< >A ．0=∑i e B ．0),(≠i i e X COV C ．YY =ˆD ．),(Y X 在回归直线上4．对样本的相关系数γ,以下结论错误的是〔 〕A. γ越接近0, X 与Y 之间线性相关程度高B.γ越接近1,X 与Y 之间线性相关程度高 C. 11γ-≤≤D 、0γ=,则X 与Y 相互独立 二、多项选择题1．最小二乘估计量的统计性质有〔 〕A. 无偏性B. 线性性C. 最小方差性D. 不一致性E. 有偏性2．利用普通最小二乘法求得的样本回归直线01ˆˆˆi i Y X ββ=+的特点〔〕 A. 必然通过点(,)X Y B. 可能通过点(,)X YC. 残差i e 的均值为常数D. ˆi Y 的平均值与i Y的平均值相等E. 残差i e 与解释变量i X之间有一定的相关性3．随机变量〔随机误差项〕i u中一般包括那些因素〔 〕A 回归模型中省略的变量B 人们的随机行为C建立的数学模型的形式不够完善。
张晓峒-计量经济学概论
有价值的参考书（由浅入深） 有价值的参考书（由浅入深）
1．张晓峒著， 计量经济分析 （修订版） 《计量经济分析 计量经济分析》 ，经济 科学出版社，2003。
1．Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, Jeffrey M. Wooldridge.2002. 2．Jeffrey M. Wooldridge 著，王忠玉译，横截面 横截面 与面板数据的计量分析，中国人民大学出版 与面板数据的计量分析 社，2007。
1．Introductory Econometrics: A Modern
Approach, Jeffrey M. Wooldridge, 4e。
2． 计量经济学导论(现代观点， 3 版， 第 英文版), 计量经济学导论 )
清华大学出版社。 3．计量经济学导论现代观点，(美国)J.M.伍德里 计量经济学导论现代观点， 计量经济学导论现代观点 奇著//费剑平译，中国人民大学出版社。
1．Applied Econometric Time Series, 2nd Edition (Hardcover)，by Walter Enders, 2004. 2．Walter Enders 著，杜江、谢志超译。 应用计 《应用计 量经济学》 量经济学 ，高等教育入深）
1．顾岚主译， 时间序列分析，预测与控制 ，中国统计出版 《时间序列分析 预测与控制》 时间序列分析， 社；1997。 2． Time Series Analysis: Forecasting and Control (3rd Edition) by George Box, Gwilym M. Jenkins, Gregory Reinsel，1994, 人民邮电出版社，2005. 3． Time Series Analysis: Forecasting and Control (4rd Edition) by George Box, Gwilym M. Jenkins, Gregory Reinsel，2008. 1．Time Series Analysis and Its Applications (Springer Texts in Statistics) by Robert H. Shumway and David S. Stoffer, Springer-Verlag New York, Inc.,2000. 2．Time Series Analysis and Its Applications (Springer Texts in Statistics) by Robert H. Shumway and David S. Stoffer, Springer-Verlag New York, Inc.,2000. （非北美版）
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。
张晓桐-计量经济
DRESt = -0.1957 RESt -1 +0.3258 DRESt-1
(-3.0)*
(2.8)
R2 = 0.16, DW = 2.1, T= 70, (1991:03-1996:12)
临界值为 -4.23。而-3.0 -4.23，所以误差序列是非平稳的，人民币元兑美元
汇率序列是一个含有均值、斜率双突变的单位根序列。
DF（Dickey-Fuller）、ADF（Augmented-Dickey-Fuller）检验。
数据生成过程: yt = yt-1 + ut , y0 = 0, ut IID(0, 2)
最常用的单位根检验方法。检验式有 3 种。 .12
DF
DF1
DF2
p1
.10
yt = yt-1 + j yt j + ut
0.M15ean Median Maximum 0M.1inimum Std. Dev. Skewness Kurtosis
0.05
0.000423 -0.028121 4.278126 -4.938927 1.713000 -0.002115 1.846687
Jarque-Bera 554.2285 Probability 0.000000
案例：人民币元兑美元汇率序列的单位根检验
1980 年 4 月 1 日开始，中国货币市场上出现了一种崭新而神秘的支付凭 证，外汇兑换券。
1981～1984 年，经历了官方汇率与贸易外汇内部结算价并存。 1985～1993 年，官方汇率与外汇调剂价格并存的两个汇率双轨制时期。
造成了外汇市场秩序混乱，长期存在外汇黑市。 1995 年 7 月 1 日起，外汇券在中国市场上停止流通。 1994 年 1 月 1 日中国人民银行改人民币元兑美元汇率的双轨制为单轨制。
第4章-面板数据模型(张晓峒)
从结果看，北京、上海、浙江是自发消 费（消费函数截距）最大的3个地区。
第4章 面板数据模型
2．面板数据模型分类 2.2.2 时点固定效应模型（ time fixed effects model） 如果一个面板数据模型定义为， yit = t + Xit ' +it, i = 1, 2, …, N (7)
1, 如果属于第i个个体，i 1, 2, ..., N , 其中 Di = 其他, 0,
个体固定效应模型（ 3）还可以用多方程表示为 y1t = 1 + X1t ' + 1t, y2t = 2 + X2t ' + 2 t, …
注意： （1）在 EViews 输出结果中i 是以一个不变的常数部分和随个体变化的部分相加而成。 （2）在 EViews 5.0 以上版本个体固定效应对话框中的回归因子选项中填不填 c 输出结 果都会有固定常数项。
i = 1（对于第 1 个个体或时间序列） ， t = 1, 2, …, T i = 2（对于第 2 个个体或时间序列） ， t = 1, 2, …, T
yN t = N + XN t ' + N t, i = N（对于第 N 个个体或时间序列） ， t = 1, 2, …, T
第4章 面板数据模型
其中 t 是模型截距项，随机变量，表示对于 T 个截面有 T 个不同的截距项，且其变 化与 Xit 有关系； yit 为被回归变量（标量） ，it 为误差项（标量） ，满足通常假定条 件。 Xit 为 k 1 阶回归变量列向量（包括 k 个回归变量） ， 为 k 1 阶回归系数列向 量，则称此模型为时点固定效应模型。 时点固定效应模型也可以加入虚拟变量表示为 yit =0 + 1 W1 + 2 W2 + … + T WT + Xit ' +it, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, … , T 其中 (8)
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1989
15543
197.86
1990
15929
208.55
1991
18308
221.06
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246.92
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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
1.771813
0.0881
X3
0.150667
0.083320
1.808288
0.0821
R-squared
0.600311
Mean dependent var
22.13167
计量经济学答案
第二单元课后第六题答案
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？Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/05/13 Time: 00:07
ple: 1985 1998
3、你知道哪些化学变化的事例呢？举出几个例子。Included observations: 14
预计未来20年，全球人均供水量还将减少1/3。26.95415
4.120300
6.541792
0.0000
25、意大利的科学家伽利略发明了望远镜，天文学家的“第三只眼”是天文望远镜，可以分为光学望远镜和射电望远镜两种。R-squared
0.781002
Mean dependent var
20168.57
答：烧饭时米变成了饭；写字时纸上留下了字迹；下雨后路上的积水慢慢地变成水蒸气消失在空中；岩石风化变成沙子等。1244.567
14、在太阳周围的八颗大行星，它们是水星、金星、地球、火星、木星、土星、天王星、海王星。10.12101
0.0000
答：优点：占地小，避免了垃圾污染地下水，产生的热量还可以用来发电。GDP
Prob.
C
1.1271084815
30.333755688
0.0371569051026
0.970849896287
X1
104.158400971
6.41154442556
16.2454463477
6.26433325989e-11
X2
0.400134631906
0.116392003008
3.43781893572
2.55148301832
Prob(F-statistic)
2.0762266629e-13
obs
Y
X1
X2
1
450.5
4
171.2
2
507.7
4
174.2
3
613.9
5
204.3
4
563.4
4
218.7
5
510.5
4
219.4
6
781.5
7
240.4
7
541.8
4
273.5
8
611.1
5
294.8
第七题
1第三单元课后第三题答案
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/03/13 Time: 17:41
Sample: 1 18
Included observations: 18
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Log likelihood
-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
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
9
1222.1
10
330.2
10
793.2
7
333.1
11
660.8
5
366
12
792.7
6
350.9
13
580.8
4
357.9
14
612.7
5
359
15
890.8
7
371.9
16
1121
9
435.3
17
1094.2
8
523.9
18
1253
10
604.1
第六题
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/04/13 Time: 23:44
Sample: 1955 1984
Included observations: 30
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
0.430378
4.048910
Adjusted R-squared
0.554193
S.D. dependent var
14.47259
S.E. of regression
9.663176
Akaike info criterion
7.498088
Sum squared resid
Akaike info criterion
10.3275865878
Sum squared resid
23080.6052874
Schwarz criterion
10.4759818807
Log likelihood
-89.9482792898
F-statistic
360.706367713
Durbin-Watson stat