计量经济学(第4版)数据表
计量经济学（第4版）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3.2.1 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3.5.1 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3.6.1 2013年中国居民人均收入与人均生活消费支出数据（元）
表3.7.1 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
北京11.05 96.9 106.7 104.8 102.6 104.5 112.0 103.3 11878.92 天津12.84 101.7 105.7 106.7 102.4 103.7 119.6 102.7 8336.55 河北10.42 96.4 101.1 104.8 102.9 106.3 114.9 102.5 5364.14 山西7.82 96.2 101.4 107.4 103.0 105.2 114.2 102.6 5566.19 内蒙古 6.45 98.1 105.3 107.7 105.7 105.3 112.3 102.5 6381.97 辽宁8.48 96.2 102.6 107.3 103.6 105.0 117.5 102.5 5998.39 吉林7.90 94.6 103.7 108.5 104.2 105.7 110.5 102.4 6186.17 黑龙江 6.33 98.3 105.4 104.8 104.6 102.6 115.3 102.9 5718.05 上海8.92 98.2 105.1 105.8 102.9 103.8 111.1 102.8 11971.50 江苏 6.96 97.0 102.5 108.4 102.3 104.2 109.0 102.6 9138.18 浙江 5.56 97.6 100.9 108.8 103.7 103.7 115.2 102.3 10652.73 安徽7.23 94.3 98.7 110.8 104.2 105.8 113.3 102.4 5555.99 福建 5.32 96.8 102.0 107.8 103.0 105.4 116.5 102.4 7401.92 江西 4.22 96.9 98.9 112.6 103.8 104.2 118.2 103.0 5129.47 山东12.32 95.9 101.6 108.8 102.5 107.5 111.2 102.0 6775.95 河南9.06 94.4 99.4 108.9 104.1 105.0 113.2 102.4 5032.14 湖北 5.02 98.6 101.7 111.1 105.3 105.2 113.2 103.0 5726.73 湖南 4.92 100.1 98.5 110.9 105.3 102.5 110.8 101.6 5870.12 广东 3.39 98.2 104.4 107.3 105.0 106.0 114.9 102.9 7458.56 广西 2.22 97.3 103.0 104.9 103.8 108.2 116.7 103.3 4933.58 海南 2.43 102.7 103.8 102.2 104.1 106.2 115.6 103.2 4776.30 重庆 5.18 100.6 99.1 106.7 107.7 106.0 112.3 102.6 5018.64 四川 4.87 97.7 99.9 111.5 104.9 105.2 118.1 102.0 5366.71 贵州 2.35 95.7 101.3 107.6 104.5 104.4 109.0 102.8 3901.71 云南 2.82 100.1 103.1 104.9 103.5 102.9 117.8 102.3 4561.33 西藏0.56 102.4 108.9 102.8 103.0 105.5 114.6 103.4 2967.56 陕西 3.91 97.6 101.5 110.4 103.3 105.9 111.7 103.1 5114.68 甘肃 3.93 97.4 104.2 105.2 102.3 104.5 108.5 103.1 4146.24 青海 1.58 99.2 107.6 109.6 102.8 105.6 112.8 103.1 5338.91 宁夏 3.40 97.7 104.8 107.2 101.0 103.0 108.7 101.7 5351.36 新疆 3.62 102.1 105.9 105.2 107.3 105.3 117.6 104.7 5301.25 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
表4.1.2 中国粮食生产与相关投入资料
表4.2.1 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4.3.1 1995年美国48个州人均香烟消费、收入与对香烟的课税
LA105.1812.82110.1028.87 4.23 MA76.6218.41142.4649.21 6.78 MD77.4717.65122.0739.37 5.81 ME102.4713.28129.4240.037.33 MI81.3915.73158.0464.968.95 MN82.9516.13144.5947.249.46 MO122.4514.50103.1726.900.91 MS105.5811.28111.0427.567.26 MT87.1612.31102.5027.560.00 NC121.5414.4098.4219.03 3.79 ND79.8112.52126.1544.627.14 NE87.2714.56119.5438.06 5.69 NH156.3416.41109.3432.150.00 NJ80.3719.21133.2641.997.54 NM64.6712.37115.5829.53 5.50 NV93.5316.93135.5638.718.87 NY70.8218.19145.5852.49 5.60 OH111.3815.02108.8531.50 5.18 OK108.6812.73111.6430.84 5.32 OR92.1614.87124.8740.680.00 PA95.6415.58115.5936.09 6.54 RI92.6015.78147.2852.499.64 SC108.0812.78100.2720.34 4.77 SD97.2213.02110.2630.84 4.24 TN122.3214.30109.6224.288.12 TX73.0814.12130.0542.657.36 UT49.2712.37118.7533.14 5.65 V A105.3916.05109.3617.39 5.21 VT122.3314.02115.2528.87 5.49 WA65.5315.67156.9052.8210.26 WI92.4714.81132.1440.68 6.29 WV115.5711.75109.2626.90 6.18 WY112.2414.12104.0323.620.00资源来源：根据Introduction to Econometrics (2nd edition) 整理。
中国各地区2006、2006年中国城镇居民人均消费、人均可支配收入以及2005年人均政府消
表5.1.1 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 X Y 1980 4592.90 2331.20 50.62 571.70 7944.20 4605.50 1981 5008.80 2627.90 51.90 629.89 8438.00 5063.90 1982 5590.00 2902.90 52.95 700.02 9235.20 5482.40 1983 6216.20 3231.10 54.00 775.59 10074.60 5983.20 1984 7362.70 3742.00 55.47 947.35 11565.00 6745.70 1985 9076.70 4687.40 60.65 2040.79 11601.70 7729.20 1986 10508.50 5302.10 64.57 2090.37 13036.50 8210.90 1987 12277.40 6126.10 69.30 2140.36 14627.70 8840.00 1988 15388.60 7868.10 82.30 2390.47 15794.00 9560.50 1989 17311.30 8812.60 97.00 2727.40 15035.50 9085.50 1990 19347.80 9450.90 100.00 2821.86 16525.90 9450.90 1991 22577.40 10730.60 103.42 2990.17 18939.60 10375.80 1992 27565.20 13000.10 110.03 3296.91 22056.50 11815.30 1993 36938.10 16412.10 126.20 4255.30 25897.30 13004.70 1994 50217.40 21844.20 156.65 5126.88 28783.40 13944.20 1995 63216.90 28369.70 183.41 6038.04 31175.40 15467.90 1996 74163.60 33955.90 198.66 6909.82 33853.70 17092.50 1997 81658.50 36921.50 204.21 8234.04 35956.20 18080.60 1998 86531.60 39229.30 202.59 9262.80 38140.90 19364.10 1999 91125.00 41920.40 199.72 10682.58 40277.00 20989.30 2000 98749.00 45854.60 200.55 12581.51 42964.60 22863.90 2001 109029.0 49435.90 201.94 15301.38 46413.60 24480.49 2002 120475.6 53056.60 200.32 17636.45 51337.44 26485.92 2003 136613.4 57649.80 202.73 20017.31 57512.99 28436.74 2004 160956.6 65218.50 210.63 24165.68 64943.70 30963.54 2005 187423.4 72958.70 214.42 28778.54 73987.90 34026.07 2006 222712.5 82575.50 217.65 34805.35 86334.55 37939.58 2007 266599.2 96332.50 228.10 45621.97 96877.35 42232.57 2008 315974.6 111670.4 241.54 45223.79 112093.6 46232.67 2009 348775.1 123584.6 239.83 59521.59 120607.7 51530.08 2010 402816.5 140758.6 247.74 73210.79 133045.0 56817.07 2011 472619.2 168956.6 261.09 89738.39 146647.1 64712.02 2012 529399.2 190584.6 276.20 100614.3 155244.4 69002.39 2013 586673.0 212187.5 274.86 110530.7 173230.8 77198.39 资料来源：根据《中国统计年鉴》（2001，2007，2014）整理。
第5章练习2
中国1980~2007年全社会固定资产投资总额与工业总产值统计资料
单位：亿元
第5章练习10
表6.1.1 样本观测值数据表
表6.2.1 样本观测值及模拟值
表6.2.2 样本观测值
数据来源：《中国统计年鉴》，2005年至2014年。
数据来源：《中国统计年鉴》，2005年至2014年。
第6章练习6
计量经济学课后习题
计量经济学课后习题 1.什么是计量经济学？计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？ 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。 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。 4.建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？ 答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤如下：(1)设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；(2)收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性；(3)估计模型参数；(4)检验模型，包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。 5.模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？ 答：模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质；在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。 4．如何缩小置信区间？（P46） 由上式可以看出（1）.增大样本容量。样本容量变大，可使样本参数估计量的标准差减小；同时，在同样置信水平下，n越大，t分布表中的临界值越小。（2）提高模型的拟合优度。因为样本参数估计量的标准差和残差平方和呈正比，模型的拟合优度越高，残差平方和应越小。 1.为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项？ （经典模型中产生随机误差的原因） 答：计量经济学模型考察的是具有因果关系的随机变量间的具体联系方式。由于是随机变量，意味着影响被解释变量的因素是复杂的，除了解释变量的影响外，还有其他无法在模型中独立列出的各种因素的影响。这样，理论模型中就必须使用一个称为随机干扰项的变量宋代表所有这些无法在模型中独立表示出来的影响因素，以保证模型在理论上的科学性。 3.一元线性回归模型的基本假设主要有哪些？ 违背基本假设的模型是否不可以估计？ 答：线性回归模型的基本假设有两大类：一类是关于随机干扰项的，包括零均值，同方差，不序列相关，满足正态分布等假设；另一类是关于解释变量的，主要有：解释变量是非随机的，若是
《经济计量学精要》笔记和课后习题详解
《经济计量学精要》笔记和课后习题详解 第一章经济计量学的特征及研究范围 1.1复习笔记 一、什么是经济计量学 经济计量学是利用经济理论、数学、统计推断等工具对经济现象进行分析一门社会科学。 经济计量学运用数理统计学分析经济数据，对构建于数理经济学基础之上的模型进行实证分析，得出数值结果。 二、为什么要学习经济计量学 经济计量学涉及经济理论、数理经济学、经济统计学（即经济数据）以及数理统计学。然而，它又是一门有独立研究方向的学科，原因如下： 1．经济理论所提出的命题和假说，多以定性描述为主。但是，经济理论本身却无法定量测度这两个变量之间的强度关系，经济计量学家的任务就是提供这样的数值估计。经济计量学依据观测或试验，对大多数经济理论给出经验解释。 2．数理经济学主要是用数学形式或方程（或模型）描述经济理论，而不考虑对经济理论的测度和经验验证。而经济计量学主要关注的却是对经济理论的经验验证。经济计量学家通常采用数理经济学家提出的数学模型，只不过是把这些模型转换成可以用于经验验证的形式。 3．经济统计学主要涉及经济数据的收集、处理、绘图、制表。经济统计学家的工作是收集GDP、失业、就业、价格等数据，而不是利用这些数据来验证经济理论。但这些数据恰恰是经济计量分析的原始数据。 虽然数理统计学提供了许多分析工具，但由于经济数据独特的性质（大多数经济数据的生成并非可控试验的结果），因此，经济计量学经常需要使用特殊方法。 三、经济计量学方法论 1．建立一个理论假说 首先要了解经济理论对这一问题是怎样阐述的，然后是对这个理论进行验证。 2．收集数据 一般来说，有三类数据可用于实证分析： （1）时间序列数据：时间序列数据是按时间跨度收集得到的。比如GDP、失业、就业、货币供给、政府赤字等，这些数据是按照规则的时间间隔收集得到的。这些数据可能是定量的，也可能是定性的。 （2）截面数据：截面数据是指一个或多个变量在某一时点上的数据集合。例如美国人口调查局每十年进行的人口普查。 （3）合并数据（时间序列数据与截面数据的组合）：合并数据既包括时间序列数据又包括截面数据。例如，20年间10个国家的失业率数据，那么这个数据集就是一个合并数据——每个国家20年间的失业率构成时间序列数据，而10个不同国家每年的失业率又组成截面数据。 （4）面板数据：面板数据是一种特殊类型的合并数据，也称纵向数据或微观面板数据。即同一个横截面单位（比如某个家庭或某个公司）的跨期调查数据。 与自然科学不同，许多收集的经济数据（比如GDP、货币供给、道琼斯指数、汽车销售量等）是非试验性的，也就是说，数据收集机构（比如政府）并不直接监控这些数据。 3．设定劳动力参与率的数学模型 根据变量之间的散点图确定变量之间的数学模型。 4．设定统计或经济计量模型 经济变量之间的关系往往不是数学模型中那么精确的函数关系，还受到其他未知因素的影响，因此需要设定计量模型，将一些未知因素包含在模型中。 5．估计经济计量模型参数 利用所获得的经济数据，通过一定的统计方法估计出模型中未知参数。 6．核查模型的适用性：模型设定检验
计量经济学(第四版)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 1.1 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 1.2 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。 1.3什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。 1.4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，1 n i i Y Y 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 5.1074 130 96104100=+++。 第二章 计量经济分析的统计学基础 2.1 略，参考教材。
2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间 N S S x = = 4 5 =1.25 用 =0.05，N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684 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170.316至177.684厘米之间。 2.3 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 () 10/2510/25 X X 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。 2.4 某月对零售商店的调查结果表明，市郊食品店的月平均销售额为2500元，在下一个月份中，取出16个这种食品店的一个样本，其月平均销售额为2600元，销售额的标准差为480元。试问能否得出结论，从上次调查以来，平均月销售额已经发生了变化？ 原假设 : 2500:0=μH 备择假设 : 2500:1≠μH ()100/1200.83?480/16 X X t μσ-= === 查表得 131.2)116(025.0=-t 因为t = 0.83 < 131.2=c t , 故接受原假 设,即从上次调查以来，平均月销售额没有发生变化。
高级计量经济学复习精要
高级计量经济学复习精要 一、简答题（10分x 2）: （一）多重共线性问题：（主要看修正方法） 1、多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系 而使模型估计失真或难以估计准确。完全共线性的情况并不多见，一般岀现的是在一定程度上的 共线性，即近似共线性。 2、产生原因主要有3各方面：（1）经济变量相关的共同趋势；（2）滞后变量的引入；（3）样本资料的限制。 3、造成的后果：（1）完全共线性下参数估计量不存在；（ 2）近似共线性下 OLS估计量非有效；（3）参数估计量经济含义不合理；（ 4）变量的显着性检验失去意义；（ 5）模型的预测功能失效。 4、识别方法：（1）经验识别：对模型估计后，R1 2 3极高，多个变量不显着，出现与理论预期 相悖的情况，有理由怀疑存在多重共线性。（2）相关系数法：计算变量间两两相关系数。只要 其中一个大等于 0.6或0.7，则表明可能存在严重的共线性。（3）膨胀因子法：计算每个解释 变量的VIF，若某一个 VIF > 10,则表明存在严重的共线性。 5、修正方法［（※※※［根据潘老师讲课内容进行整理 共线性的修正方法有很多，按照优劣程度排序，主要有五种方法： 方法1:扩充样本以减弱共线性。主要通过增加自由度来提高精度，如将时序数据或截面数 据变为面板数据，从而将一维数据变为二维。 评价：这种方法最理想，但存在的缺点是：①效果不定；②不可行。 方法2：工具变量法（IV）。主要通过工具变量，运用两阶段最小二乘完成。 评价：这种方法目前最受欢迎，高质量的期刊论文通常都采用该方法。缺点是：①由于相关 关系具有传导性，工具变量S很难找；②用S替代X,有时经济正当性不足。 方法3:变量变换法。可以通过对数变换、绝对转相对和方程变换进行变量变换。 评价：这种方法最简单易行，但存在的缺点是：①简单相关系数描述的是线性关系，而对数 是非线性化过程；②功效不足；③不是所有变量都能用来做变换，必须有明确的经济学指代。 方法4:逐步回归法。主要是通过降维减少变量来减弱共线性。 评价：这种方法要慎用，最大的缺点是：虽然能很好地解决共线性问题，但是却引发了更严 重的内生性问题。 方法5:主成份分析法或因子分析法。具有降维的作用，主要用于多指标评价。 评价：该方法很好地消除了共线性。但这种方法要慎用，最大的缺点是：经济含义伤害过大。 （二）内生性问题 2内生性是指：模型中的解释变量与扰动项相关。通常我们做古典假设①；i为白噪声， _ 2 叮叮 E（；）=0，var （） =；- ，cov（j）=0 :②X是非随机变量（微观可以通过固定抽样得到 解决，宏观则不可），贝U cov （X, ）=0成立。但是当cov （X,'、丰0时上述假设便不再成立，我们称之为内生性，进而导致OLS失效，是非一致性的。 3 内生性产生的原因：①X与丫存在双向因果，即 X影响丫的同时，丫也影响X;如金融发展与经济增长；外商直接投资FDI与经济增长；犯罪率与警备投入。②模型遗漏重要解释变量。无论是缺失重要解释变量导致，还是无法获取数据导致，被遗漏的重要变量进入了残差项， 如果与其他解释变量相关，就会岀现 cov（U t,X t）工0,也就是内生性问题。③度量误差：由于关键变量的度量上存在误差，使其与真实值之间存在偏差，这种偏差可能会成为回归误差的一部分，
计量经济学课程实验教学大纲
计量经济学课程实验教学大纲 课程编号：0102069 课程名称：计量经济学 课程英文名称：Econometrics 总学时：56 理论学时：48 实验学时：8 课外学时：0 学分：3.5 先修课程要求：高等数学、概率论与数理统计、线性代数、微观经济学宏观经济学 课程属性：非独立设课 实验学时：8 课外学时：0 实验项目数：4 适用专业：金融学应用统计学 参考教材：李子奈，潘文卿：《计量经济学》（第三版），高等教育出版社，2010。 教学参考书： [1] 郭存芝，杜延军，李春吉：《计量经济学——理论、方法、Eviews应用》，科学出版社，2009 [2] 李子奈：《计量经济学》，高等教育出版社，2000 [3] 张晓峒：《计量经济学基础》（第2版），南开大学出版社，2005 [4] （美）Ramu Ramanathan 著，薛菁睿译：《应用经济计量学》（原书第5版），机械工业出版社，2003 [5] （美）古扎拉蒂著，张涛译：《经济计量学精要》（原书第3版），机械工业出版社，2006 一、课程简介和基本要求 课程介绍：本课程是面向金融学、应用统计学专业的一门专业平台课。 内容涉及经典单方程计量经济学模型、联立方程模型、扩展的单方程计量经济学模型、时间序列模型及计量经济学应用模型。 基本要求：通过讲授经济计量学的基础知识及经济计量模型的建立、估计、检验等基本方法，培养学生掌握将经济学、统计学、数学三者结合起来建立模型的方法，以及运用计算机技术，对一般的经济模型进行数量分析的基本技能，并为学生学习金融、财政、产业经济、贸易经济等专业课程的定性与定量分析打下良好的基础。 二、课程实验目的与要求 实验目的：使学生将前修课的知识有机地联系起来，通过实践培养学生综合运用知识的初步能力。 实验要求： 1. 学生应独立完成规定的上机习题；
计量经济学精要习题参考答案(第四版)
计量经济学（第四版） 习题参考答案 第一章 绪论 1.1 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 1.2 我们在计量经济模型中列出了影响因变量的解释变量，但它（它们）仅是影响因变量的主要因素，还有很多对因变量有影响的因素，它们相对而言不那么重要，因而未被包括在模型中。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。 1.3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。 1.4 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，1 n i i Y Y 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 5.1074 130 96104100=+++。 第二章 计量经济分析的统计学基础 2.1 略，参考教材。 2.2 N S S x = = 4 5 =1.25 用α=0.05，N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684 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170.316至177.684厘米之间。 2.3 原假设 120:0=μH 备择假设 120:1≠μH 检验统计量
计量经济学精要(第四版)重点
计量经济学精要重点 什么是OLS估计？原理ols估计是指样本回归函数尽可能好的拟合这组织，即样本回归线上的点与真实观测点的总体误差尽可能小的估计方法。 一、什么是计量经济学？ 答：计量经济学以经济理论为指导，以事实为依据，以数学和统计学为方法，以电脑技术为工具，从事经济关系与及经济活动数量规律的研究，并以建立和应用随机性的经济计量模型为核心的一门经济学科。 计量经济学模型揭示经济活动中各种因素之间的定量关系，用随机性的数量方程加以描述。 二、建立计量经济学模型的步骤和要点 1.理论模型的设计（确定模型所包含的变量，确定模型的数量形式，拟定理论模型中的待估参数的理论期望值） 2.样本数据的收集（常用的样本数据：时间序列数据，截面数据，虚变量数据） 3.模型参数的估计（选择模型参数估计方法，应用软件的使用） 4.模型的检验 模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？ 答：模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。 经济意义检验——需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合； 统计检验——需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质； 计量经济学检验——需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等； 模型的预测检验——主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。 5.模型成功的三要素：理论、方法、数据 三、计量经济学模型的应用方面（功能） 答：结构分析，经济预测，政策评价，检验与发展经济理论 四、引入随机干扰项的原因，内容？ 原因：1.代表未知的影响因素2.代表数据观测误差3.代表残缺数据4.代表模型设定误差5.代表众多细小影响因素6.变量的内在随机性 内容：1.被遗漏的影响因素（由于研究者对客观经济现象了解不充分，或是由于经济理论上的不完善，以至于使研究者在建立模型时遗漏了一些对被解释变量有重要影响的变量）；2.变量的测量误差（在观察和测量变量时，种种原因使观测值并不等于他的真实值而造成的误差）；3.随机误差（在影响被解释变量的诸因素中，还有一些不能控制的因素）；4.模型的设定误差（在建立模型时，由于把非线性关系线性化，或者略去模型） 五、什么是随机误差项和残差，他们之间的区别是什么 随机误差项u=Y-E(Y/X)，而总体回归函数Y=Y^+e，其中e就是残差,利用Y^估计Y时带来的误差e=Y-Y^是对随机变量u的估计 六、一元线性回归模型的基本假设主要有哪些？违背基本假设是否就不能进行估计 1.回归模型是正确设定的； 2.解释变量X是确定性变量不是随机变量；在重复抽样中取固定值。 3.解释变量在x所抽取的样本中具有变异性，而且随着样本容量的无限增加，解释变量X的样本方差趋于一个非零的有限常数。 4.随机误差项u具有给定X条件下的零均值，同方差以及不序列相关性，即E(ui/Xi)=0； Var (ui/Xi)=sm2；Cov(ui，uj/ Xi，Xj)=0 5. 随机误差项与解释变量之间不相关：Cov(Xi, Ui)=0
经济计量学精要(第4版)(美)古扎拉蒂
??经济计量学精要(第4版)/(美)古扎拉蒂 大佬点个赞支持一下呗ヽ(′▽｀)ノヽ(′▽｀)ノヽ(′▽｀)ノ 经济计量学精要(第4版)/(美)古扎拉蒂 ? 综述 1.1 什么是经济计量学 1.2 为什么要学习经济计量学 1.3 经济计量学方法论 经济计量分析步骤： (1)建立一个理论假说 (2)收集数据 (3)设定数学模型 线性回归模型为例 线性回归模型中，等式左边的变量称为应变量，等式右边的变量称为自变量或解释变量。线性回归分析的主要目标就是解释一个变量(应变量)与其他一个或多个变量(解释变量)之间的行为关系。 简单数学模型 ? (4)设立统计或经济计量模型 误差项u
? u代表随机误差项，简称误差项。u包括了X以外其他所有影响Y，但并未在模型中具体体现的因素以及纯随机影响。 (5)估计经济计量模型参数 线性回归模型常用最小二乘法估计模型中的参数 ^读做"帽"，表示某的估计值 (6)核查模型的适用性：模型设定检验 (7)检验源自模型的假设：假设检验 (8)利用模型进行预测 数据类型 时间序列数据：按时间跨度收集得到的 截面数据：一个或多个变量在某一时间点上的数据集合 合并数据：既包括时间序列数据又包括截面数据 面板数据：也称纵向数据、围观面板数据，即同一个横截面单位的跨期调查数据 模型因果关系 统计关系无论有多强，有多紧密，也决不能建立起因果关系，如果两变量存在因果关系，则一定建立在某个统计学之外的经济理论基础之上。 第一部分线性回归模型 2.1回归的含义 回归分析的主要目的：根据样本回归函数SRF估计总体回归函数PRF 2.2总体回归函数(PRF)：假想一例 总体回归线给出了对应于自变量的每个取值相应的应变量的均值。（总体回归线表明了Y的均值与每个X的变动关系）PRL ? E(Y|xi)表示与给定x值相对应的Y的均值。下标i代表第i个子总体。 B1、B2称为参数，也称为回归系数。B1称为截距，B2称为斜率。斜率系数度量了X每变动一单位，Y( 条件)均值的变化率。 2.3总体回归函数的统计或随机设定 随机或统计回归总体函数PRF ? ui随机误差项，其值无法先验确定，通常用概率分布描述随机变量。 2.4 随机误差项的性质 误差项代表了未纳入模型变量的影响； 即使模型中包括了决定数学分数的所有变量，其内在随机性也不可避免；人类行为并不是完全可预测的或完全理性的。 因而，u反映了人类行为的这种内在随机性。 u还代表了度量误差，如数据的四舍五入； “奥卡姆剃刀原则”：描述应当尽量简单，只要不遗漏重要的信息。即使知道其他变量可能会对Y有影响，但这些变量的综合影响是有限的、非确定性的，可以把这些次要因素归人随机项u。 2.5 样本回归函数 样本回归函数SRF
计量经济学课后答案-张龙版
计量经济学第一次作业 第二章P85 8.用SPSS软件对10名同学的成绩数据进行录入，分析得r=0.875,这说明学生的课堂练习和期终考试有密切的关系，一般平时练习成绩较高者，期终成绩也高。 9.(1)一元线性回归模型如下：Y i=?0+?1X i+u i 其中，Y i表示财政收入，X i表示国民生产总值，u i为随机扰动项， ?0 ?1为待估参数。 由Eviews软件得散点图如下图： （2）Y i =-1354.856+0.179672X i Sê:(655.7254) (0.007082) t:(-2.066194) (25.37152) R2=0.958316 F=643.7141 df=28 斜率? 1 =0.179672表示国民生产总值每增加1亿元，财政收入增加0.179672亿元。（3）可决系数R2=0.958316表示在财政收入Y的总变差中由模型作出的解释部分占95.8316%，即有95.8316%由国民生产总值来解释，同时说明样本回归模型对样本数据的拟合程度较高。 R2=ESS/(ESS+RSS) ESS=RSS*R2/(1-R2)=(1.91E+08)*0.958316/(1-0.958316)=44.02E+08 F=(n-2)ESS/RSS,ESS=F*RSS/(n-2)=4.39*E09 (4)Sê(? 0)=655.7245 Sê(? 1 )=0.007082
?1的95%的置信区间是： [?1-t 0.025(28)Sê(?1),?1+t 0.025(28)Sê(?1)] 代入数值得： [0.179672-2.048*0.007082,0.179672+2.048*0.007082] 即：[0.165,0.194] 同理可得，?0的95%置信区间为[-2697.78,-11.93] （5）①原假设H 0:?0=0 备择假设：H 1:?0≠0 则?0的t 值为：t 0=-2.066194 当ɑ=0.05时 t ɑ/2(28)=2.048 |t 0|=2.066194＞t ɑ/2(28)=2.048 故拒绝原假设H 0，表明模型应保留截距项。 ②原假设H 0:?1=0 备择假设：H 1:?1≠0 当ɑ=0.05时 t ɑ/2(28)=2.048 因为|t 1|=25.37152＞t ɑ/2(28)=2.048 故拒绝原假设H 0 表明国民生产总值的变动对国家财政收入有显著影响. 计量经济学第二次作业 第二章9.(10) 、建立X 与t 的趋势模型，其回归分析结果如下： Dependent Variable: X Method: Least Squares Date: 04/19/10 Time: 22:03 Sample: 1978 2008 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/10/10 Time: 17:31 Sample: 1978 2007 C -1354.856 655.7254 -2.066194 0.0482 R-squared 0.958316 Mean dependent var 10049.04 Adjusted R-squared 0.956827 S.D. dependent var 12585.51 S.E. of regression 2615.036 Akaike info criterion 18.64028 Sum squared resid 1.91E+08 Schwarz criterion 18.73370 Log likelihood -277.6043 F-statistic 643.7141
计量经济学数据分析
计量经济学数据分析
计量经济学数据分析 学院：管理与经济学院 专业：技术经济及管理 姓名：葛文 学号：20808172
分析中国经济发展对中国股票市场的影响 本文通过分析2000年到2007年各月股票市场流通市值（value ），成交金额(turnover)，GDP 现价和居民储蓄(saving)的相关数据，试图分析我国经济发展对股票市场的影响。数据来源为CCFR 数据库和证监会网站。具体分析如下： 一、绘制四个数据变量的线性图，查看2000年到2007年他们各自的走势。 5000 1000015000 20000250002000200120022003200420052006GDP 4000060000 80000 100000 120000 140000 160000 180000 2000200120022003200420052006SAVING 10000 20000 30000 40000 50000 60000 2000200120022003200420052006turnover 01000020000300004000050000600002000200120022003200420052006value 二、采用最小二乘法（ＯＬＳ）进行分析
回归表达式：gdp=10433.48+0.191218*turnover 其中：Prob低于0.05，说明对应系数显著不为零；R2=0.195641，说明拟合程度一般；Prob（F-statistic）=0.000013<0.05，说明至少有一个解释变量的回归系数不为零。 回归表达式：gdp=8470.567+0.196853*value 其中：Prob低于0.05，说明对应系数显著不为零；R2=0.154730，说明拟合程度一般；Prob（F-statistic）=0.000125<0.05，说明至少有一个解释变量的回归系数不为零。
《计量经济学》第5章数据
《计量经济学》各章数据 第5章自相关性 例5.3.1中国城乡居民储蓄存款模型(自相关性检验)。表5.3.1列出了我国城乡居民储蓄存款年底余额(单位：亿元)和GDP指数(1978年=100)的历年统计资料，试建立居民储蓄存款模型，并检验模型的自相关性。 表5.3.1 我国城乡居民储蓄存款与GDP指数统计资料
5.5 案例分析：中国商品进口模型 商品进口是国际贸易交往的一种常用形式，对进口国来说，其经济发展水平决定商品进口情况。这里，研究我国进口商品IM 与国内生产总值GDP 的关系。有关数据见表5.5.1。试建立中国商品进口模型。 表5.5.1 1989-2006年我国商品进口与国内生产总值数据（亿元） 思考与练习 10. 表1给出了美国1958-1969年期间每小时收入指数的年变化率（y ）和失业率（x ） 请回答以下问题： (1)估计模型t t t u x b b y ++=1 1 0中的参数10,b b (2)计算上述模型中的DW 值。 (3)上述模型是否存在一阶段自相关？如果存在，是正自相关还是负自相关？ (4)如果存在自相关，请用DW 的估计值估计自相关系数ρ。 (5)利用广义差分法重新估计上述模型。自相关问题还存在吗？ 表1 美国1958-1969年每小时收入指数变化率和失业率
11．考虑表2中所给数据： 表2 美国股票价格指数和GNP 数据 注：y-NYSE 10亿美元） (1)利用OLS 估计模型：t t t u x b b y ++=10 (2)根据DW 统计量确定在数据中是否存在一阶自相关。 (3)如果存在一阶自相关，用DW 值来估计自相关系数ρ?。 (4)利用估计的ρ ?值，用OLS 法估计广义差分方程： t t t t t v x x b b y y +-+-=---)?()?1(?1101ρρρ (5)利用一阶差分法将模型变换成方程： t t t t t v x x b y y +-=---)(111，或：t t t v x b y +?=?1 的形式，并对变换后的模型进行估计。比较(4)、(5)的回归结果，你能得出什么结论？在变换后的模型中还存在自相关吗？
计量经济学题库(超完整版)及答案.详解
计量经济学题库 计算与分析题（每小题10分） 1．下表为日本的汇率与汽车出口数量数据， X:年均汇率（日元/美元） Y:汽车出口数量（万辆） 问题：（1）画出X 与Y 关系的散点图。 （2）计算X 与Y 的相关系数。其中X 129.3＝，Y 554.2＝，2X X 4432.1∑（－）＝，2 Y Y 68113.6∑ （－）＝，()()X X Y Y ∑－－＝16195.4 （3）采用直线回归方程拟和出的模型为 ?81.72 3.65Y X =+ t 值 R 2= F= 解释参数的经济意义。 2．已知一模型的最小二乘的回归结果如下： i i ?Y =101.4-4.78X 标准差 （） （） n=30 R 2= 其中，Y ：政府债券价格（百美元），X ：利率（%）。 回答以下问题：（1）系数的符号是否正确，并说明理由；（2）为什么左边是i ?Y 而不是i Y ； （3）在此模型中是否漏了误差项i u ；（4）该模型参数的经济意义是什么。 3．估计消费函数模型i i i C =Y u αβ++得 i i ?C =150.81Y + t 值 （）（） n=19 R 2= 其中，C ：消费（元） Y ：收入（元） 已知0.025(19) 2.0930t =，0.05(19) 1.729t =，0.025(17) 2.1098t =，0.05(17) 1.7396t =。 问：（1）利用t 值检验参数β的显著性（α＝）；（2）确定参数β的标准差；（3）判断一下该模型的拟合情况。 4．已知估计回归模型得 i i ?Y =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑ （－）＝，2 Y Y 68113.6∑（－）＝， 求判定系数和相关系数。
计量经济学(李子奈)第三版书中表格数据
计量经济学（第3版）例题和习题数据表
P24-25 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）
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。
计量经济学基础第四版考试题
计量经济学基础第四版 概念题（每题5分，计20分） 1、相关分析（P8） 2、计量经济学 3、区间估计 4、假设检验 5、正态分布 6、T 分布和自由度 7、参数估计的无偏性 8、参数估计的有效性 9、参数估计 10、虚拟变量 11. 高斯—马尔柯夫定理 12.弹性 13.偏回归系数 14.回归分析 15. 判定系数 16.序列相关 17.多重共线性 18.异方差性 简答题（每题10分，计30分） 1、发达市场经济国家模型与发展中国家模型的差异主要体现在哪些方面。 2、在使用OLS 对线性回归模型进行估计时，对模型中的随即扰动向量 u 做了哪些假定？ 3. 随机扰动项的内容 4. 经济计量研究的步骤是什么？ 5. 引起模型预测误差的两类原因是什么？ 6、多重共线性会产生什么样的后果？ 7、多元线性回归模型与一元线性回归模型的区别 8、简述凯恩斯有效需求理论的基本结论 9、回归模型中引入虚拟变量的原则 10、非完全多重共线性产生的原因及后果 11、异方差性产生的原因及后果 12、自相关性产生的原因及后果 1、建立中国居民消费函数模型（30分） t t t t C I C εααα+++=-1210 ),0(~2σεN t t=1978,1979,…,2013 其中C 表示居民消费总额，I 表示居民收入总额。 （1）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？（10 分） （2）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；（20分） 2、建立城镇居民食品类需求函数模型如下： μββββ++++=)()()()(231210P Ln P Ln Y Ln V Ln 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。拟定每个参数的数值范围，并指出参数之间必须满足的关系。（20 分）
计量经济学导论伍德里奇课后答案中文
2.10(iii) From (2.57), Var(1?β) = σ2/21()n i i x x =??- ???∑. 由提示：： 21n i i x =∑ ≥ 21()n i i x x =-∑, and so Var(1β ) ≤ Var(1?β). A more direct way to see this is to write(一个更直接的方式看到这是编写) 21()n i i x x =-∑ = 2 21()n i i x n x =-∑, which is less than 21n i i x =∑unless x = 0. (iv)给定的c 2i x 但随着x 的增加， 1?β的方差与Var(1β )的相关性也增加.0β小时1 β 的偏差也小.因此, 在均方误差的基础上不管我们选择0β还是1β 要取决于0β,x ,和n 的大小 (除了 21n i i x =∑的大小). 3.7We can use Table 3.2. By definition, 2β > 0, and by assumption, Corr(x 1,x 2) < 0. Therefore, there is a negative bias in 1β : E(1 β ) < 1β. This means that, on average across different random samples, the simple regression estimator underestimates the effect of the training program. It is even possible that E(1 β ) is negative even though 1β > 0. 我们可以使用表3.2。根据定义，> 0，由假设，科尔（X1，X2）<0。因此，有一个负偏压为：E （）<。这意味着，平均在不同的随机抽样，简单的回归估计低估的培训计划的效果。 E （下），它甚至可能是负的，即使>0。 我们可以使用表格3.2。根据定义,> 0,通过假设,柯尔(x1,x2)< 0。因此,有一种负面的偏见:E()<。这意味着,平均跨不同的随机样本,简单的回归估计低估了培训项目的效果。甚至可能让E()是负的,尽管> 0。 3.8 Only (ii), omitting an important variable, can cause bias, and this is true only when the omitted variable is correlated with the included explanatory variables. The homoskedasticity assumption, MLR.5, played no role in showing that the OLS estimators are unbiased. (Homoskedasticity was used to obtain the usual variance formulas for the ?j β.) Further, the degree of collinearity between the explanatory variables in the sample, even if it is reflected in a correlation as high as .95, does not affect the Gauss-Markov assumptions. Only if there is a perfect linear relationship among two or more explanatory variables is MLR.3 violated. 只有3.8(ii),遗漏重要变量,会造成偏见确实是这样,只有当省略变量就与包括解释变量。homoskedasticity 的假设,多元线性回归。5,没有发挥作用在显示OLS 估计量是公正的。(Homoskedasticity 是用来获取通常的方差公式。)进一步,共线的程度解释变量之间的样品中,即使它是反映在尽可能高的相关性。95年,不影响的高斯-马尔可夫假定。只要有一个完美的线性关系在两个或更多的解释变量是多元线性回归。三违反了。 3.9 (i) Because 1x is highly correlated with 2x and 3x , and these latter variables have large partial effects on y , the simple and multiple regression coefficients on 1x can differ by large amounts. We have not done this case explicitly, but given equation (3.46) and the discussion with a single omitted variable, the intuition is pretty straightforward. 因为 是高度相关,和这些后面的变量有很大部分影响y,简单和多元回归系数的差异可大量。我们还没有做到,这种情况下显式,但鉴于方程(3.46)和以讨论单个变量遗漏,直觉是相当简单的。 (ii) Here we would expect 1β and 1 ?β to be similar (subject, of course, to what we mean by “almost uncorrelated”). The amount of correlation between 2x and 3x does not directly effect the multiple regression estimate on 1x if 1x is essentially uncorrelated with 2x and 3x . 这里我们将期待和相似(主题,当然对我们所说的“几乎不相关的”)。相关性的数量,但不会直接影响了多元回归估计如果本质上是不相关的和。