计量经济学及其应用
二、计量经济学常用方法及应用
总结和介绍分析微观个体行为的属性和受限因变量模型（Probit, Logit, Tobit, Heckman, Mlogit, Clogit等）等常用微观计量经济方法，包括模型内涵和适用范围、参数估计、涵义和解释，及应用例子。上午讲课，下午习题课。
6、区域和动态信息综合利用的计量经济分析方法
总结和介绍应用综合截面和时间动态信息的综列（面板）数据的相关模型的主要原理、不同模型和估计量的内涵和关系，以及其他综列数据分析技巧和应用例子。上午讲课，下午习题课。
7、系统方程组和联立模型的应用
总结和介绍系统方程组（SUR）和联立模型，估计方法及应用例子。上午讲课，下午习题。
8、实证研究一手数据收集的调查设计和组织
【授课计划：计划讲8个专题。主要是对计量经济学中5块常用的方法进行总结性和归纳性的介绍，侧重于讲在实际经济研究和实证分析中碰到相应问题时，计量经济方法上应当怎样处理，为什么要这样处理，如何处理，并结合STATA讲应用例子。此外，1次专题介绍STATA的基础功能，1次专题系统梳理计量经济学的基础理论，还有1次专题结合实际研究例子，介绍一手数据搜集的调查设计和组织。通过上述课程，使学生能够在已经接受过基本理论和方法训练的基础上，更好地理解计量经济学的内容，并培养和提高开展实证研究的能力】
结合实际研究的例子，在研究问题、假说和框架已经确定的情况下，详细介绍搜集实证研究需要的一手数据的调查设计、组织和处理。
通过上述课程使学生能够在已经接受过基本理论和方法训练的基础上更好地理解计量经济学的内容并培养和提高开展实证研究的能力1stata简介及简单应用介绍目前国内外最流行的计量经济分析软件stata的基本功能和用法通过简单例子介绍stata在数据清理和管理描述性统计分析回归分析等方法的用法
高级计量经济学及应用陈强
高级计量经济学及应用陈强高级计量经济学及应用是一门涉及经济学和统计学知识的高级课程，旨在研究经济变量之间的关系和经济政策的影响。
本文将重点讨论高级计量经济学及应用的核心内容、研究方法、研究领域以及其在实际经济领域的应用。
高级计量经济学及应用的核心内容主要包括回归分析、面板数据模型、时间序列模型和计量经济计算等。
回归分析是计量经济学中最基本的方法之一，它可以用来研究变量之间的关系，并推断出因果关系。
面板数据模型是研究多个个体（如国家、企业、家庭等）在一段时间内的变化规律的方法，通过控制个体固定效应和时间固定效应，可以更准确地估计变量之间的关系。
时间序列模型是用来研究变量随着时间变化的模式和规律的方法，通过考虑时间相关性和趋势，可以更好地预测未来的变化趋势。
计量经济计算是用来研究经济变量之间的数值关系的方法，通过建立经济模型和进行经济计算，可以更准确地理解和解释经济现象。
高级计量经济学及应用的研究方法主要包括理论模型建立、数据收集和处理、估计和检验以及结果解释等。
首先，研究人员需要建立一个理论模型来描述经济变量之间的关系，并提出假设。
然后，他们需要收集相应的数据，并进行数据处理和清洗，以保证数据的准确性和可靠性。
接下来，研究人员需要利用统计方法对建立的模型进行估计和检验，以确定模型的有效性和适用性。
最后，他们需要解释模型的结果，提出相关政策建议并进行政策评估。
高级计量经济学及应用的研究领域主要包括宏观经济学、微观经济学、劳动经济学、金融经济学、发展经济学等多个领域。
在宏观经济学中，研究人员可以利用高级计量经济学的方法来研究经济增长、通货膨胀、失业等宏观经济变量之间的关系。
在微观经济学中，研究人员可以利用高级计量经济学的方法来研究家庭和企业的行为和决策，以及市场竞争和不完全信息等微观经济问题。
在劳动经济学中，研究人员可以利用高级计量经济学的方法来研究劳动力市场、工资和就业等劳动经济问题。
在金融经济学中，研究人员可以利用高级计量经济学的方法来研究资本市场、股票价格和利率等金融经济问题。
计量经济学及其应用：第16章
2. 变截距模型 变截距模型表述为
yit i xit ' uit
i 1,2,, N ; t 1,2,, T
（16-4）
i 为个体影响，反映了混合回归模型中被忽略的个 其中， 体差异，但与式（16-2）所有个体的系数向量 i 相比较， 在式（16-4）中的系数都相同，为 。说明变截距模型的 每个个体都存在差异。uit 为随机干扰项。该模型称为变截距 模型，是应用最广泛的一种面板数据模型。
在变截距模型（16-4）中，若个体影响 i 为固定（未知） 常数，则模型（16-4）称为个体固定效应变截距模型；若个 体影响 i 是一个随机变量，不是固定的常数，则模型 (16-4) 称为个体随机效应变截距模型。
与式（16-4）类似，时点固定效应变截距模型表述为
yit t xit ' uit
H 2 : 1 2 N β1 = β2 = = βN
如果不能拒绝 H 2 ，那么，应该选择混合回归模型，检验 到此结束，无须继续检验。如果拒绝假设 H 2 ，那么，需要 检验 H1 。在此基础上，如果接受 H1 ，那么模型为变截距模 型；如果拒绝 H1 ，则为变系数模型。
（16-10）
j个虚拟变量定义为
1 当j t时 Dj 其他 0 模型（16-10）可以更加直观的表示为
yi1 1 1 xi1 i1 (针对第1个截面)，i 1, 2,, N yi 2 2 1 xi 2 i 2 (针对第2个截面)，i 1, 2,, N y x (针对第T 个截面)，i 1, 2,, N iT T 1 iT iT
3. 时点个体固定效应模型
不同的截面，不同的时间序列都有不同截距项的模型如果 不同的截面、不同的时间序列的截距都显著不相同，那么应 该建立时点个体效应模型，记为
经济发展中的计量经济学方法与应用
经济发展中的计量经济学方法与应用经济发展是一个国家或地区长期持续增长的过程，它涉及到宏观经济、产业结构、就业水平、收入分配等多个方面的问题。
在研究和推动经济发展过程中，计量经济学方法的应用发挥着重要作用。
本文将介绍计量经济学的基本理论和方法，并探讨其在经济发展中的应用。
一、计量经济学的基本理论和方法计量经济学是将数学和统计学的方法应用于经济学领域的一门学科，旨在通过实证分析，构建经济现象与经济理论之间的联系。
计量经济学主要包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等方法。
回归分析是计量经济学中最常用的方法之一。
它通过建立变量之间的数学关系，来解释某个现象的原因和结果。
回归分析可以分为线性回归和非线性回归两种。
线性回归通过拟合一条直线，来描述变量之间的线性关系；非线性回归则可以适用于变量之间存在非线性的关系。
时间序列分析是用于研究随时间变化的数据的方法。
它可以帮助我们了解经济现象的趋势、周期性和季节性。
时间序列分析的常用方法包括平稳性检验、自相关和偏自相关分析、ARIMA模型等。
面板数据分析是对多个个体（如不同地区、不同企业）在不同时间点上观测到的数据进行分析的方法。
面板数据分析能够考虑到个体间的异质性，并提供更加准确的估计结果。
常用的面板数据分析方法包括固定效应模型、随机效应模型、差分法等。
二、计量经济学方法在经济发展中的应用1. 经济增长的驱动因素分析计量经济学方法可以帮助我们分析和量化不同因素对经济增长的影响程度。
通过回归分析，我们可以确定不同的经济因素对经济增长的贡献度，从而为制定经济发展政策提供科学依据。
2. 产业结构调整的效果评估经济发展过程中，产业结构的调整是十分重要的。
借助计量经济学方法，我们可以对产业结构调整的效果进行评估。
通过面板数据分析，可以判断特定产业政策对经济增长和就业的影响，并提出相应的政策建议。
3. 开放型经济的影响分析随着经济全球化的深入发展，国际贸易和外资对于经济发展的推动作用越来越大。
经济学中的计量经济学应用
经济学中的计量经济学应用计量经济学是经济学中的重要分支，它通过运用统计学和数理经济学的方法，对经济数据进行测量和分析，以研究经济现象之间的因果关系。
在经济学领域中，计量经济学的应用非常广泛，它可以帮助经济学家和政策制定者更好地理解和预测经济发展趋势，有效地制定和实施经济政策。
本文将探讨几个经济学中常见的计量经济学应用。
一、回归分析回归分析是计量经济学中最基础的方法之一，它通过建立数学模型，来描述经济变量之间的关系。
回归分析可以用于解释变量与因变量之间的线性或非线性关系，并通过系数估计和假设检验来判断变量之间关系的显著性。
在实际应用中，回归分析经常被用来研究经济增长、劳动力市场、货币政策等领域的问题。
二、时间序列分析时间序列分析是计量经济学中用于处理时间相关数据的方法。
经济数据通常具有时间序列性质，即随着时间的推移呈现出趋势、周期性和季节性等特征。
时间序列分析可以通过建立合适的数学模型，对时间序列数据进行预测和分析，例如预测股市指数、经济增长率等。
常用的时间序列分析方法包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归条件异方差模型（ARCH）等。
三、实证研究计量经济学的实证研究是通过收集和分析实际数据，验证经济理论的有效性和适用性。
实证研究可以帮助经济学家深入了解经济现象，从而为政策制定者提供准确的决策依据。
实证研究的方法包括实证分析、案例研究、自然实验等。
例如，经济学家可以通过实证分析来研究最低工资政策对就业的影响，从而评估政策的成效。
四、计量经济预测计量经济预测是基于历史经济数据和经济模型，对未来经济发展趋势进行预测和预测错误。
计量经济预测可以为经济学家和政策制定者提供重要的参考，帮助他们制定相应的政策和策略。
常用的计量经济预测方法包括时间序列模型、VAR模型、协整模型等。
五、计量经济政策评估计量经济学在评估经济政策效果方面具有重要作用。
通过收集实际数据，并运用计量经济学方法，可以评估各种政策对经济产出、就业、通胀等方面的影响。
计量经济学的基本原理和应用范围
计量经济学的基本原理和应用范围计量经济学是经济学的一个分支，它通过数学和统计方法来研究经济现象。
计量经济学的基本原理包括数学和统计学的理论基础，以及经济学原理的应用。
计量经济学的应用范围非常广泛，可以用来研究消费者行为、生产成本、市场竞争、货币政策等经济问题。
一、计量经济学的基本原理1.数学和统计学的理论基础计量经济学的数学和统计学的理论基础，主要包括微积分、线性代数、概率论、数理统计等学科。
这些学科为计量经济学的分析提供了必要的数学和统计理论方法，例如回归分析、时间序列分析、方差分析等方法。
2.经济学原理的应用计量经济学的经济学原理应用主要包括货币经济学、宏观经济学、微观经济学和国际贸易等方面。
这些经济学原理可以帮助计量经济学研究者理解和解释市场现象、预测市场变化，进而做出正确的政策决策。
二、计量经济学的应用范围1.消费者行为计量经济学可以用来研究消费者行为，例如价格弹性、需求曲线、消费者剩余等问题。
这些研究结果对企业制定价格策略、产品策略、营销策略等方面有着极为重要的指导作用。
2.生产成本计量经济学可以用来研究生产成本的结构、规律和变化等问题。
通过对生产成本的研究，企业可以更加科学地制定生产计划和生产成本控制策略，提高生产效率和经济效益。
3.市场竞争计量经济学可以用来研究市场竞争的形式、机制和效果等问题。
通过对市场竞争的研究，可以预测市场变化趋势，帮助企业做出市场准备和应对措施，提高市场竞争力。
4.货币政策计量经济学可以用来研究货币供应、利率决策、通货膨胀等方面的问题。
这些研究可以帮助政府、金融机构和企业了解货币政策的实际效果，制定适当的货币政策措施，保持经济稳定。
5.国际贸易计量经济学可以用来研究国际贸易的贸易自由化、国际收支平衡等问题。
这些研究可以帮助政府、企业和研究机构了解国际贸易的趋势和规律，制定相应的国际贸易政策和国际竞争策略，提高国际竞争力。
总之，计量经济学作为经济学的一个重要分支，有着广泛的应用范围和重要的实践价值。
计量经济学及其应用
an1
an
2
anm
1、 方 阵 当m n时， 称Ａ 为n阶 方 阵， 即
a11 a12 a1n
A a21
a22
a2
n
an1 an2
ann
在 方 阵Ａ 中，
当i
j时，a
称 为Ａ 的 对 角 线 元 素，
计量经济学方法
计量分析一般步骤
• 通过理论分析建立理论假设
• 在理论假设基础上构建计量经济学模型
• 收集样本数据
• 估计计量经济学模型的参数
• 模型的检验
构建计量经济学模型
计量经济学模型
选择变量
确定变量之间关系 拟定代估参数理论值
变量
被解释变量
解释变量
b
b
RJCi 0 1PGDPi i
被检验的假设称为原假设，原假设的对立 假设称为备择假设。
假设检验的思路是：假设定原假设为真， 在此条件下计算已知样本出现的概率，如果是 小概率（即小于５％），就违背了小概率原理 （小概率事件在一次试验中几乎不应该出现）， 这从统计上说明原假设为真是错误的，因此拒 绝原假设，否则接受原假设。
２、假设检验的一般步骤：统计量以小概率取值
绪论
通过本章我们要知道
• 什么是计量经济学 • 为什么要学习计量经济学 • 如何学习计量经济学 • 计量经济学方法
什么是计量经济学？
• 计量经济学是一门用于验证和测度的学 科
• 运用数学、统计学、和经济理论对经济 现象进行定量分析的社会学科
• 对客观经济数据得出的理论结果验证
西方经济学中的经济计量学方法与应用
西方经济学中的经济计量学方法与应用经济计量学是西方经济学领域中的重要分支，它运用数理统计及数学方法对经济现象进行测量和分析，从而为经济决策提供科学依据。
本文将探讨西方经济学中的经济计量学方法及其应用。
一、回归分析方法回归分析是经济计量学中最常用的方法之一，用于研究经济变量之间的关系。
在回归分析中，我们通常有一个被解释变量（因变量）和多个解释变量（自变量）之间的关系。
通过建立经济模型，我们可以量化各个变量对经济现象的影响，并进行预测和政策分析。
例如，假设我们想研究收入对消费支出的影响。
我们可以收集一组数据，包括每个家庭的收入和消费水平，并通过回归分析来确定收入对消费的影响程度。
通过回归方程，我们可以计算出收入的弹性系数，即收入变动对消费变动的敏感程度。
二、时间序列分析方法时间序列分析是经济计量学中另一个重要的方法，用于研究经济变量随时间变化的规律。
时间序列分析考虑了数据的时间相关性，可以揭示出经济现象的趋势、季节性和周期性。
在时间序列分析中，我们通常利用自回归移动平均模型（ARMA）或自回归条件异方差模型（ARCH）等方法进行预测和分析。
这些模型基于历史数据的模式，可以用来预测未来的经济变量走势，并进行风险管理和决策制定。
三、面板数据方法面板数据方法是经济计量学中一种重要的数据分析方法，用于处理同时具有时间和截面（个体）维度的数据。
面板数据方法可以克服纯时间序列数据或截面数据在解释现象时的不足，并提供更准确的估计和推断。
面板数据方法包括固定效应模型、随机效应模型和差分估计等。
通过面板数据分析，我们可以较好地解决个体差异、序列相关性和内生性等问题，得到更准确的经济参数估计结果。
四、计量经济学的应用经济计量学的方法在实际经济研究和政策制定中得到广泛应用。
在宏观经济学领域，经济计量学方法可以用于研究经济增长、通货膨胀和就业等宏观现象，并为宏观政策的制定和评估提供支持。
在微观经济学领域，经济计量学方法可以用于研究市场结构、产业组织和企业行为等微观经济问题。
经济计量学方法与应用
经济计量学方法与应用经济计量学是一门应用数理统计学理论和方法研究经济现象的学科，通过利用统计模型和计量技术来进行经济问题的定量分析。
本文将探讨经济计量学的方法以及它在实际应用中的重要性。
一、经济计量学的基本概念与原理经济计量学是运用数理统计学的理论和方法来研究经济关系的学科。
它首先建立经济模型，通过收集、整理和分析大量的经济数据，进行参数估计和假设检验，以验证经济理论、分析政策效果以及预测未来经济走势等。
在经济计量学中，最常见的方法是回归分析。
回归分析通过建立线性或非线性模型来解释因变量与自变量之间的关系。
利用最小二乘法，可以得出最优估计量，并对估计结果进行显著性检验。
此外，还有时间序列分析、面板数据分析、计量经济动态模型等方法。
二、经济计量学的应用领域1. 宏观经济学：经济计量学在宏观经济学中具有广泛的应用。
例如，通过GDP、CPI等指标，可以对国民经济的总体状况进行评估和预测；利用宏观经济模型，可以分析国民收入、就业、通货膨胀等问题。
2. 金融市场：经济计量学在金融领域也有着重要的应用。
股票价格、利率等金融变量的波动性可以通过时间序列分析和ARCH/GARCH模型进行研究；同时，计量经济学还可以帮助分析金融市场的风险、投资组合的构建等问题。
3. 劳动经济学：经济计量学在劳动经济学研究中也扮演着重要的角色。
例如，通过分析教育对劳动力市场产出的影响，可以研究教育投资的效果；还可以通过计量经济模型，对劳动供给和劳动需求进行预测。
4. 市场结构与产业组织：经济计量学可以用来研究市场结构与产业组织的问题。
通过计量经济模型，可以分析企业行为、垄断力度、市场竞争程度等关键问题。
三、经济计量学的局限性虽然经济计量学方法在经济研究中广泛应用，但它也存在一些局限性。
首先，经济计量模型的构建需要依赖一定的经济理论背景，因此，如果经济理论有误，那么计量结果也可能存在问题。
其次，在经济计量中，数据的选择和数据的质量也对结果的准确性产生重要影响。
计量经济学及其应用：第3章
•
对所有的样本点，求所有点与样本均值离差 的平方和有： 2 ˆi2 + ∑ ei2 + 2∑ yi ei ˆ ∑ yi = ∑ y
ˆ ˆ yi ei = ∑ (Yi − Y )ei ∑ ˆ ˆ = ∑ ( β 0 + β1 X i − Y )ei ˆ ˆ = β 0 ∑ ei + β1 ∑ ei X i − Y ∑ ei =0
•
3.5最小二乘回归的若干重要结论
ˆ ˆ β 0 和 β1 的方差和标准差 • OLS估计值
ˆ Var ( β 0 ) =
∑ n∑ x
X3-13） （3-14） （3-15）
ˆ ˆ Se( β 0 ) = Var ( β 0 ) σ2 ˆ Var ( β 1 ) = 2
3.3最小估计值的特征
• 高斯-马尔科夫定理（Gauss-Markov theorem） • 最佳线性无偏估计量（Best Linear Unbiased Estimator, BLUE） ˆ ˆ （1）线性性 线性性：指 β 0 和 β1 是随机变量的线性函数 线性性 ˆ （2）无偏性 无偏性：指参数估计值β 0 和 βˆ 1 的期望与其 无偏性 真实值是一致的 （3）最小方差性（有效性）：指最小二乘估计 最小方差性（ 最小方差性 有效性） 值的方差小于其他任何一个无偏估计量的方差
Cov( X i , µi ) = 0
i = 1, 2,⋯ , n
• 假设5：随机干扰项服从零均值、同方差的正 态分布，即：
µ ∼ N (0, σ )
2
• 以上5个假设称为线性回归模型的经典假设或 高斯假设，满足以上假设的线性回归模型称 为经典线性回归模型（classic liner regression model，CLRM）
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计量经济学一、判断题（每小题2分，共10分）1. 间接最小二乘法适用于过度识别方程。
（ ）2. 假设模型存在一阶自相关，其他条件都满足，则仍用OLS 法估计参数，得到的估计量仍是无偏的，不再是有效的，显著性检验失效，预测失效。
（）3. 用一阶差分法消除自相关时，我们假定自相关系数等于-1。
（ ）4. 当异方差出现时，最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性。
（）5. 在模型012t t t t Y B B X B D u =+++中，令虚拟变量D 取值为（0，2）而不是（0，1），那么参数2B的估计值也将减半，t 值也将减半。
（ ）二、选择题（每小题2分，共20分）1、单一方程计量经济模型必然包括（ ）。
A ．行为方程B ．技术方程C ．制度方程D ．定义方程2、在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据组合，是（ ）。
A ．原始数据 B ．时点数据 C ．时间序列数据 D ．截面数据3、计量经济模型的被解释变量一定是（ ）。
A ．控制变量B ．政策变量C ．内生变量D ．外生变量4、同一统计指标按时间顺序记录的数据称为( )。
A ．横截面数据B ．时间序列数据C ．修匀数据D ．原始数据5、模型中其数值由模型本身决定的变量变是( )。
A ．外生变量B ．内生变量C ．前定变量D ．滞后变量6、半对数模型μββ++=X Y ln 10中，参数1β的含义是（ ）。
A ．X 的绝对量变化，引起Y 的绝对量变化B ．Y 关于X 的边际变化C ．X 的相对变化，引起Y 的期望值绝对量变化D ．Y 关于X 的弹性7、在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为：（ ）A ．tt t u X Y ++=10ββ B ．it t X Y E Y μ+=)/(C ．t t X Y 10ˆˆˆββ+= D ．()t t t X X Y E 10/ββ+= （其中n t ,,2,1Λ=）8、设OLS 法得到的样本回归直线为i i ie X Y ++=21ˆˆββ，以下说法不正确的是 ( )。
A ．0=∑ieB ．),(Y X 在回归直线上C ．Y Y=ˆ D ．),(≠i i e X COV9、在模型tt t t u X X Y +++=33221βββ的回归分析结果报告中，有23.263489=F ，000000.0=值的p F ，则表明（ ）。
A ．解释变量t X 2对t Y 的影响是显著的B ．解释变量t X 3对tY 的影响是显著的 C ．解释变量t X 2和t X 3对t Y 的联合影响是显著的 D ．解释变量tX 2和tX 3对tY 的影响是均不显著10、一元线性回归分析中的回归平方和TSS 的自由度是（ ）。
A ．n B ．n-1 C ．n-k D ．1三、简答题（每小题6分，共24分）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和实践研究中发挥重要作用。
2． 你能分别举出三个时间序列数据、截面数据、混合数据、虚拟变量数据的实际例子吗？3.为什么在对参数进行最小二乘估计之前，要对模型提出古典假定？4.何谓虚拟变量？四、论述题（25分）1.（10分）建立城镇居民食品类需求函数模型如下：Ln V Ln Y Ln P Ln P ()..().().()=+-+135009230115035712 其中V 为人均购买食品支出额、Y 为人均收入、P 1为食品类价格、P 2为其它商品类价格。
⑴ 指出参数估计量的经济意义是否合理，为什么？（5分） ⑵ 为什么经常采用交叉估计方法估计需求函数模型？（5分）2.（15分）建立中国居民消费函数模型t t t t C I C εααα+++=-1210),0(~2σεN t t=1978,1979,…,2001 其中C 表示居民消费总额，I 表示居民收入总额。
⑴ 能否用历年的人均消费额和人均收入数据为样本观测值估计模型？为什么？（5分） ⑵ 人们一般选择用当年价格统计的居民消费总额和居民收入总额作为样本观测值，为什么？这样是否违反样本数据可比性原则？为什么？（5分）⑶ 如果用矩阵方程E +B =X Y 表示该模型，写出每个矩阵的具体内容，并标明阶数。
（5分）五、应用题（21分）根据中国1950—1972年进出口贸易总额t Y （单位亿元）与国内生产总值t X（单位亿元）的数据，估计了进出口贸易总额和国内生产总值之间的关系，结果如下： Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least SquaresDate: 06/05/03 Time: 11:02 Sample: 1950 1972Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-Statistic C 0.682674 0.235425 2.8997515 R-squared0.718641 Mean dependent var 4.596044 Adjusted R-squared 0.705243 S.D. dependent var 0.301263 S.E. of regression 0.163560 Akaike info criterion -0.700328 Sum squared resid 0.561792 Schwarz criterion -0.601589 Log likelihood 10.05377 F-statistic 53.63771Durbin-Watson stat0.518528 Prob(F-statistic)（1）根据以上回归结果，写出回归分析结果报告。
（7分）（2）分析该结果的系数显著性。
（6分）（3）解释模型拟合优度的含义。
（4分）（4）试对模型结果的经济意义进行解释。
（4分）计量经济学一、判断题（每小题2分，共10分）1.×2.√3.×4.×5.×二、选择题（每小题2分，共20分）1. A2. D3. C4. B5.B6. C7. C8.D9.C 10. B三、简答题（每小题6分，共24分）3．答：计量经济学的产生源于对经济问题的定量研究，是社会经济发展到一定阶段的客观需要。
经济学从定性研究向定量分析的发展，是经济学向更加精密更加科学发展的表现，反映了社会化大生产对各种经济问题和经济活动进行精确数量分析的客观要求。
毫无疑问，我国经济的发展需要科学化和现代化，要真正成为一门科学，成为一门能够指导中国社会主义市场经济体制的建立和经济发展的科学，那么重要的内容之一就是要学习代西方经济学先进的研究方法。
这就需要我们多学习多研究计量经济学，把计量经济学的方法原理运用到实际的经济活动中去，从实践中不断探索和发展计量经济学。
4．答：（1）时间序列数据如：每年的国民生产总值、各年商品的零售总额、各年的年均人口增长数、年出口额、年进口额等等；（2）截面数据如：西南财大2002年各位教师年收入、2002年各省总产值、2002年5月成都市各区罪案发生率等等；（3）混合数据如：1990年~2000年各省的人均收入、消费支出、教育投入等等；（4）虚拟变量数据如：婚否，身高是否大于170厘米，受教育年数是否达到10年等等。
5．答：在古典假定条件下，OLS估计得到的参数估计量是该参数的最佳线性无偏估计，具有无偏性、有效性、线性。
总之，作古典假定是为了使所作出的估计具有较好的统计性质和方便地进行统计推断。
6．答：(1)在建立模型时，有一些影响经济变量的因素无法定量描述，如职业、性别对收入的影响，教育程度，季节因素等往往需要用定性变量度量。
为了在模型中反映这类因素的影响，并提高模型的精度，需要将这类变量“量化”。
根据这类变量的属性类型，构造仅取“0”或“1”的人工变量，通常称这类变量为“虚拟变量”。
四、论述题（25分）1.(10分)答：⑴ 对于以购买食品支出额位被解释变量的需求函数模型，即μαααα++++=)ln()ln()ln()ln(231210P P Y V参数1α、2α、3α估计量的经济意义分别为人均收入、食品类价格、其它商品类价格的需求弹性；由于食品为必须品，V 为人均购买食品支出额，所以1α应该在0与1之间，2α应该在0与1之间，3α在0左右，三者之和为1左右。
所以，该模型估计结果中2α的估计量缺少合理的经济解释。
（5分）⑵ 由于该模型中包含长期弹性1α和短期弹性2α与3α，需要分别采用截面数据和时序数据进行估计，所以经常采用交叉估计方法估计需求函数模型。
（5分）2.(15分)答：⑴ 不可以。
因为历年的人均消费额和人均收入并不是从居民消费总额和居民收入总额的总体中随机抽取的样本，违背了样本与母体的一致性。
（5分）⑵ 因为历年的居民消费总额和居民收入总额具有大致相同的“价格”指数，是否将它们转换为不变价数据并不重要，不影响数据在样本点之间的可比性。
（5分）⑶ E +B =X Y 其中124200119791978⨯⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=C C C M Y 324200020011978197919771978111⨯⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=C I C I C I M M M X 13210⨯⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=B ααα124200119791978⨯⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=E εεεM （5分）五、应用题（21分）（1）（7分）)log(51.068.0)ˆlog(X Y +=(0.24) (0.07)71.02=R ，F ＝53.63，d.f.＝21（2）（6分）首先，常数项的显著性分析。
因为：由表中结果知，系数显著性检验的t 统计量的值为2.90，查表知，()21,05.0962.1==>自由度t P ；而 2.9>1.962，故常数项是显著不为零的。
其次，斜率的系数显著性分析：因为：由表中结果知，系数显著性检验的t 统计量的值为7.32，查表知，()21,05.0962.1==>自由度t P ；而7.32>1.962，故斜率项是显著不为零的。
（3）（4分）由表中结果可知，模型的调整的拟合优度为0.71，意味着模型解释了被解释变量样本变化的71%。
（4）（4分）根据模型结果可知：我国在1950—1972年间，国内生产总值对于进出口总额之间具有显著的相关性，具体地，进出口总额关于国内生产总值的弹性系数约为0.51，即国内生产总值每增加一个百分点，进出口总额平均增加0.51个百分点。