计量经济学基础第五版答案
(完整版)计量经济学(伍德里奇第五版中文版)答案
第1章解决问题的办法1.1（一）理想的情况下，我们可以随机分配学生到不同尺寸的类。
也就是说，每个学生被分配一个不同的类的大小，而不考虑任何学生的特点，能力和家庭背景。
对于原因，我们将看到在第2章中，我们想的巨大变化，班级规模（主题，当然，伦理方面的考虑和资源约束）。
（二）呈负相关关系意味着，较大的一类大小是与较低的性能。
因为班级规模较大的性能实际上伤害，我们可能会发现呈负相关。
然而，随着观测数据，还有其他的原因，我们可能会发现负相关关系。
例如，来自较富裕家庭的儿童可能更有可能参加班级规模较小的学校，和富裕的孩子一般在标准化考试中成绩更好。
另一种可能性是，在学校，校长可能分配更好的学生，以小班授课。
或者，有些家长可能会坚持他们的孩子都在较小的类，这些家长往往是更多地参与子女的教育。
（三）鉴于潜在的混杂因素- 其中一些是第（ii）上市- 寻找负相关关系不会是有力的证据，缩小班级规模，实际上带来更好的性能。
在某种方式的混杂因素的控制是必要的，这是多元回归分析的主题。
1.2（一）这里是构成问题的一种方法：如果两家公司，说A和B，相同的在各方面比B公司à用品工作培训之一小时每名工人，坚定除外，多少会坚定的输出从B公司的不同？（二）公司很可能取决于工人的特点选择在职培训。
一些观察到的特点是多年的教育，多年的劳动力，在一个特定的工作经验。
企业甚至可能歧视根据年龄，性别或种族。
也许企业选择提供培训，工人或多或少能力，其中，“能力”可能是难以量化，但其中一个经理的相对能力不同的员工有一些想法。
此外，不同种类的工人可能被吸引到企业，提供更多的就业培训，平均，这可能不是很明显，向雇主。
（iii）该金额的资金和技术工人也将影响输出。
所以，两家公司具有完全相同的各类员工一般都会有不同的输出，如果他们使用不同数额的资金或技术。
管理者的素质也有效果。
（iv）无，除非训练量是随机分配。
许多因素上市部分（二）及（iii）可有助于寻找输出和培训的正相关关系，即使不在职培训提高工人的生产力。
古扎拉蒂《计量经济学基础》(第5版)笔记和课后习题详解
三、计量经济学方法论
大致说来，传统的计量经济学方法论按如下路线进行：
1．理论或假说的陈述；
2．理论的数学模型设定；
3．统计或计量经济模型设定；
4．获取数据；
5．计量经济模型的参数估计；
理论计量经济学是要找出适当的方法，去测度由计量经济模型设定的经济关系。为此，计量经济学家非常依赖于数理统计。
在应用计量经济学中，利用理论计量经济学工具去研究经济学或管理学中的某些特殊领域。
0.2
本章没有课后习题。本章是全书的一个引言，对计量经济学这门学科作一个简要介绍。对于本章内容，学员简单了解即可。
（3）在问卷调查中，无应答的问题也可能相当严重。
（4）获取数据的抽样方法可能变化很大，要比较不同样本得来的结果常常非常困难。
（5）通常获得的经济数据都是高度加总的。
（6）由于保密性质，某些数据只能以高度加总的形式公布。
研究结果不可能比数据的质量更好。所以，如果在一定情况下，研究者发现研究的结果“不能令人满意”的话，原因不一定是误用模型，而是数据的质量不好。
4．名义尺度
此类变量不具备比率尺度变量的任何一个特征。因此适合于比率尺度变量的计量经济方法可能不适合于名义尺度变量。
1.2
1．表1-1给出了7个工业化国家的消费者价格指数（CPI）数据，以1982～1984年为该指数的基期并令1982—1984=100。
1．经济理论所作的陈述或假说大多数是定性的。计量经济学家的工作就是要提供这一数值估计。换言之，计量经济学对大多数的经济理论赋予经验内容。
2．数理经济学的主要问题，是要用数学形式(方程式)来表述经济理论，而不管该理论是否可以量化或是否能够得到实证支持。计量经济学家常常使用数理经济学家所提供的数学方程式，但要把这些方程式改造成适合于经验检验的形式。这种从数学方程到计量经济方程的转换需要有许多的创造性和实际技巧。
计量经济学导论 第五版 答案
APPENDIX ASOLUTIONS TO PROBLEMSA.1 (i) $566.(ii) The two middle numbers are 480 and 530; when these are averaged, we obtain 505, or $505.(iii) 5.66 and 5.05, respectively.(iv) The average increases to $586 while the median is unchanged ($505).A.3 If price = 15 and income = 200, quantity = 120 – 9.8(15) + .03(200) = –21, which is nonsense. This shows that linear demand functions generally cannot describe demand over a wide range of prices and income.A.5 The majority shareholder is referring to the percentage point increase in the stock return, while the CEO is referring to the change relative to the initial return of 15%. To be precise, the shareholder should specifically refer to a 3 percentage point increase.$45,935.80.≈ $40,134.84. When exper = 5, salary = exp[10.6 + .027(5)] ≈A.7 (i) When exper = 0, log(salary) = 10.6; therefore, salary = exp(10.6) (ii) The approximate proportionate increase is .027(5) = .135, so the approximate percentage change is 13.5%.14.5%, so the exact percentage increase is about one percentage point higher.≈(iii) 100[(45,935.80 – 40,134.84)/40,134.84)A.9 (i) The relationship between yield and fertilizer is graphed below. (ii) Compared with a linear function, the functionyieldhas a diminishing effect, and the slope approaches zero as fertilizer gets large. The initial pound of fertilizer has the largest effect, and each additional pound has an effect smaller than the previous pound.APPENDIX BSOLUTIONS TO PROBLEMSB.1 Before the student takes the SAT exam, we do not know – nor can we predict with certainty – what the score will be. The actual score depends on numerous factors, many of which we cannot even list, let alone know ahead of time. (The student’s innate ability, how the student feels on exam day, and which particular questions were asked, are just a few.) The eventual SAT score clearly satisfies the requirements of a random variable.B.3 (i) Let Yit be the binary variable equal to one if fund i outperforms the market in year t. By assumption, P(Yit = 1) = .5 (a 50-50 chance of outperforming the market for each fund in each year). Now, for any fund, we are also assuming that performance relative to the market isP(Yi2 = 1) P(Yi,10 = 1) = (.5)10 = 1/1024 (which is slightly less than .001). In fact, if we define a binary random variable Yi such that Yi = 1 if and only if fund i outperformed the market in all 10 years, then P(Yi = 1) =1/1024.⋅independent across years. But then the probability that fund i outperforms the market in all 10 years, P(Yi1 = 1,Yi2 = 1, , Yi,10 = 1), is just the product of the probabilities: P(Yi1 = 1).983. This means, if performance relative to the market is random and independent across funds, it is almost certain that at least one fund will outperform the market in all 10 years.≈P(Y4,170 = 0) = 1 –(1023/1024)4170 ⋅⋅⋅ P(Y2 = 0)⋅= 1/1024. We want to compute P(X ≥ 1) =1 – P(X = 0) = 1 –P(Y1 = 0, Y2 = 0, …, Y4,170 = 0) = 1 – P(Y1 = 0)θ)distribution with n = 4,170 and θ(ii) Let X denote the number of funds out of 4,170 that outperform the market in all 10 years. Then X = Y1 + Y2 + + Y4,170. If we assume that performance relative to the market is independent across funds, then X has the Binomial (n,(iii) Using the Stata command Binomial(4170,5,1/1024), the answer is about .385. So there is a nontrivial chance that at least five funds will outperform the market in all 10 years..931.≈ 1) = 1 – P(X = 0) = 1 – (.8)12 ≥B.5 (i) As stated in the hint, if X is the number of jurors convinced of Simpson’s innocence, then X ~ Binomial(12,.20). We want P(X(ii) Above, we computed P(X = 0) as about .069. We need P(X = 1), which we obtain from1 – (.069 + .206) = .725, so there is almost a three in four chance that the jury had at least two members convinced of Simpson’s innocence prior to the trial.≈ 2) ≥ .206. Therefore, P(X ≈ (.2)(.8)11 ⋅ = .2, and x = 1:P(X = 1) = 12θ(B.14) with n = 12,B.7 In eight attempts the expected number of free throws is 8(.74) = 5.92, or about six free throws.X, and so the expected value of Y is 1,000 times the expected value of X, and the standard deviation of Y is 1,000 times the standard deviation of X. Therefore, the expected value and standard deviation of salary, measured in dollars, are $52,300 and $14,600, respectively.⋅B.9 If Y issalary in dollars then Y = 1000。
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（）。
计量经济学习题及全部答案
计量经济学习题一一、判断正误1．在研究经济变量之间的非确定性关系时,回归分析是唯一可用的分析方法; 2．最小二乘法进行参数估计的基本原理是使残差平方和最小;3．无论回归模型中包括多少个解释变量,总离差平方和的自由度总为n -1; 4．当我们说估计的回归系数在统计上是显着的,意思是说它显着地异于0; 5．总离差平方和TSS 可分解为残差平方和ESS 与回归平方和RSS 之和,其中残差平方和ESS 表示总离差平方和中可由样本回归直线解释的部分; 6．多元线性回归模型的F 检验和t 检验是一致的;7．当存在严重的多重共线性时,普通最小二乘估计往往会低估参数估计量的方差; 8．如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化,则线性回归模型存在随机误差项的自相关;9．在存在异方差的情况下,会对回归模型的正确建立和统计推断带来严重后果; 10．..DW 检验只能检验一阶自相关; 二、单选题1．样本回归函数方程的表达式为 ;A ．i Y =01i i X u ββ++B ．(/)i E Y X =01i X ββ+C ．i Y =01ˆˆi i X e ββ++D ．ˆi Y =01ˆˆiX ββ+ 2．下图中“｛”所指的距离是 ;A ．随机干扰项B ．残差C ．i Y 的离差D ．ˆiY 的离差 3．在总体回归方程(/)E Y X =01X ββ+中,1β表示 ;A ．当X 增加一个单位时,Y 增加1β个单位B ．当X 增加一个单位时,Y 平均增加1β个单位C ．当Y 增加一个单位时,X 增加1β个单位D ．当Y 增加一个单位时,X 平均增加1β个单位 4．可决系数2R 是指 ;A ．剩余平方和占总离差平方和的比重B ．总离差平方和占回归平方和的比重C ．回归平方和占总离差平方和的比重D ．回归平方和占剩余平方和的比重 5．已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为2i e ∑=800,估计用的样本容量为24,则随机误差项i u 的方差估计量为 ;A ．B ．40C ．D ．6．设k 为回归模型中的参数个数不包括截距项,n 为样本容量,ESS 为残差平方和,RSS 为回归平方和;则对总体回归模型进行显着性检验时构造的F 统计量为 ;A ．F =RSSTSSB ．F =/(1)RSS k ESS n k --C ．F =/1(1)RSS k TSS n k --- D ．F =ESSTSS7．对于模型i Y =01ˆˆi iX e ββ++,以ρ表示i e 与1i e -之间的线性相关系数2,3,,t n =,则下面明显错误的是 ;A ．ρ=,..DW =B ．ρ=-,..DW =-C ．ρ=0,..DW =2D ．ρ=1,..DW =08．在线性回归模型 011...3i i k ki i Y X X u k βββ=++++≥；如果231X X X =-,则表明模型中存在 ;A ．异方差B ．多重共线性C ．自相关D ．模型误设定9．根据样本资料建立某消费函数 i Y =01i i X u ββ++,其中Y 为需求量,X 为价格;为了考虑“地区”农村、城市和“季节”春、夏、秋、冬两个因素的影响,拟引入虚拟变量,则应引入虚拟变量的个数为 ;A ．2B ．4C ．5D ．610．某商品需求函数为ˆi C =100.5055.350.45i i D X ++,其中C 为消费,X 为收入,虚拟变量10D ⎧=⎨⎩城镇家庭农村家庭,所有参数均检验显着,则城镇家庭的消费函数为 ;A ．ˆi C =155.850.45i X +B ．ˆiC =100.500.45i X + C ．ˆi C =100.5055.35i X +D ．ˆiC =100.9555.35i X + 三、多选题1．一元线性回归模型i Y =01i i X u ββ++的基本假定包括 ;A ．()i E u =0B ．()i Var u =2σ常数C ．(,)i j Cov u u =0 ()i j ≠D ．(0,1)iu NE ．X 为非随机变量,且(,)i i Cov X u =02．由回归直线ˆi Y =01ˆˆi X ββ+估计出来的ˆiY ; A ．是一组平均数 B ．是实际观测值i Y 的估计值 C ．是实际观测值i Y 均值的估计值 D ．可能等于实际观测值i Y E ．与实际观测值i Y 之差的代数和等于零 3．异方差的检验方法有A ．图示检验法B ．Glejser 检验C ．White 检验D ．..DW 检验E ．Goldfeld Quandt -检验4．下列哪些非线性模型可以通过变量替换转化为线性模型 ;A ．i Y =201i i X u ββ++B ．1/i Y =01(1/)i i X u ββ++C ．ln i Y =01ln i i X u ββ++D ．i Y =iui i AK L e αβE ．i Y =1122012iiX X i e e u ββααα+++5．在线性模型中引入虚拟变量,可以反映 ;A ．截距项变动B ．斜率变动C ．斜率与截距项同时变动D ．分段回归E ．以上都可以 四、简答题1．随机干扰项主要包括哪些因素它和残差之间的区别是什么2．简述为什么要对参数进行显着性检验试说明参数显着性检验的过程;3．简述序列相关性检验方法的共同思路; 五、计算分析题1．下表是某次线性回归的EViews 输出结果,根据所学知识求出被略去部分的值用大写字母标示,并写出过程保留3位小数;Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included observations: 132．用Goldfeld Quandt -方法检验下列模型是否存在异方差;模型形式如下：i Y =0112233 i i i i X X X u ββββ++++其中样本容量n =40,按i X 从小到大排序后,去掉中间10个样本,并对余下的样本按i X 的大小等分为两组,分别作回归,得到两个残差平方和1ESS =、2ESS =,写出检验步骤α=;F 分布百分位表α=3．有人用广东省1978—2005年的财政收入AV 作为因变量,用三次产业增加值作为自变量,进行了三元线性回归;第一产业增加值——1VAD ,第二产业增加值——2VAD ,第三产业增加值——3VAD ,结果为：AV =12335.1160.0280.0480.228VAD VAD VAD +-+2R =,F =- ..DW =试简要分析回归结果; 五、证明题求证：一元线性回归模型因变量模拟值ˆi Y 的平均值等于实际观测值i Y 的平均值,即ˆiY =i Y ; 计量经济学习题二一、判断正误正确划“√”,错误划“×” 1．残差剩余项i e 的均值e =()i e n ∑=0;2．所谓OLS 估计量的无偏性,是指参数估计量的数学期望等于各自的真值; 3．样本可决系数高的回归方程一定比样本可决系数低的回归方程更能说明解释变量对被解释变量的解释能力;4．多元线性回归模型中解释变量个数为k ,则对回归参数进行显着性检验的t 统计量的自由度一定是1n k --;5．对应于自变量的每一个观察值,利用样本回归函数可以求出因变量的真实值; 6．若回归模型存在异方差问题,可以使用加权最小二乘法进行修正;7．根据最小二乘估计,我们可以得到总体回归方程;8．当用于检验回归方程显着性的F 统计量与检验单个系数显着性的t 统计量结果矛盾时,可以认为出现了严重的多重共线性9．线性回归模型中的“线性”主要是指回归模型中的参数是线性的,而变量则不一定是线性的;10．一般情况下,用线性回归模型进行预测时,单个值预测与均值预测相等,且置信区间也相同; 二、单选题1．针对同一经济指标在不同时间发生的结果进行记录的数据称为A ．面板数据B ．截面数据C ．时间序列数据D ．以上都不是 2．下图中“｛”所指的距离是A ．随机干扰项B ．残差C ．i Y 的离差D ．ˆiY 的离差 3．在模型i Y =01ln i i X u ββ++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 的平均值绝对量变化D ．Y 关于X 的弹性4．已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为2i e ∑=90,估计用的样本容量为19,则随机误差项i u 方差的估计量为A ．B ．6C ．D ．55．已知某一线性回归方程的样本可决系数为,则解释变量与被解释变量间的相关系数为A ．B ．0.8C ．D ．6．用一组有20个观测值的样本估计模型i Y =01i i X u ββ++,在的显着性水平下对1β的显着性作t 检验,则1β显着异于零的条件是对应t 统计量的取值大于 A ．0.05(20)t B ．0.025(20)t C ．0.05(18)t D ．0.025(18)t7．对于模型i Y =01122ˆˆˆˆi ik ki iX X X e ββββ+++++,统计量22ˆ()/ˆ()/(1)ii i Y Y kY Y n k ----∑∑服从A ．()t n k -B ．(1)t n k --C ．(1,)F k n k --D ．(,1)F k n k --8．如果样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ为零,那么..DW 统计量的值近似等于 ;A ．1B ．2C ．4D ．9．根据样本资料建立某消费函数如下i Y =01i i X u ββ++,其中Y 为需求量,X 为价格;为了考虑“地区”农村、城市和“季节”春、夏、秋、冬两个因素的影响,拟引入虚拟变量,则应引入虚拟变量的个数为A ．2B ．4C ．5D ．610．设消费函数为i C =012i i i i X D X u βββ+++,其中C 为消费,X 为收入,虚拟变量10D ⎧=⎨⎩城镇家庭农村家庭,当统计检验表明下列哪项成立时,表示城镇家庭与农村家庭具有同样的消费行为A ．1β=0,2β=0B ．1β=0,2β≠0C ．1β≠0,2β=0D ．1β≠0,2β≠0 三、多选题1．以i Y 表示实际观测值,ˆiY 表示用OLS 法回归后的模拟值,i e 表示残差,则回归直线满足A ．通过样本均值点(,)X YB ．2ˆ()i iY Y -∑=0 C ．(,)i i Cov X e =0 D ．i Y ∑=ˆiY ∑ E ．i i e X ∑=0 2．对满足所有假定条件的模型i Y =01122i i i X X u βββ+++进行总体显着性检验,如果检验结果显示总体线性关系显着,则可能出现的情况包括A ．1β=2β=0B ．10β≠,2β=0C ．10β≠,20β≠D ．1β=0,20β≠E ．1β=2β≠0 3．下列选项中,哪些方法可以用来检验多重共线性 ;A ．Glejser 检验B ．两个解释变量间的相关性检验C ．参数估计值的经济检验D ．参数估计值的统计检验E ．..DW 检验 4．线性回归模型存在异方差时,对于回归参数的估计与检验正确的表述包括A ．OLS 参数估计量仍具有线性性B ．OLS 参数估计量仍具有无偏性C ．OLS 参数估计量不再具有效性即不再具有最小方差D ．一定会低估参数估计值的方差5．关于虚拟变量设置原则,下列表述正确的有A ．当定性因素有m 个类型时,引入1m -个虚拟变量B．当定性因素有m个类型时,引入m个虚拟变量会产生多重共线性问题C．虚拟变量的值只能取0和1D．在虚拟变量的设置中,基础类别一般取值为0E．以上说法都正确四、简答题1．简述计量经济学研究问题的方法;2．简述异方差性检验方法的共同思路;3．简述多重共线性的危害;五、计算分析题1．下表是某次线性回归的EViews输出结果,被略去部分数值用大写字母标示,根据所学知识解答下列各题计算过程保留3位小数;本题12分Dependent Variable: YMethod: Least SquaresIncluded observations: 181求出A 、B 的值;2求TSS2．有人用美国1960-1995年36年间个人实际可支配收入X 和个人实际消费支出Y 的数据单位：百亿美元建立收入—消费模型 i Y =01i i X u ββ++,估计结果如下：ˆiY =9.4290.936i X -+ t ：2R = ,F = ,..DW =1检验收入—消费模型的自相关状况5%显着水平； 2用适当的方法消除模型中存在的问题; 五、证明题证明：用于多元线性回归方程显着性检验的F 统计量与可决系数2R 满足如下关系： 计量经济学习题三 一、判断对错1、在研究经济变量之间的非确定性关系时,回归分析是惟一可用的分析方法;2、对应于自变量的每一个观察值,利用样本回归函数可以求出因变量的真实值;DW 检验临界值表α=3、OLS 回归方法的基本准则是使残差平方和最小;4、在存在异方差的情况下,OLS 法总是高估了估计量的标准差;5、无论回归模型中包括多少个解释变量,总离差平方和的自由度总为n -1;6、线性回归分析中的“线性”主要是指回归模型中的参数是线性的,而变量则不一定是线性的;7、当我们说估计的回归系数在统计上是显着的,意思是说它显着异于0; 8、总离差平方和TSS 可分解为残差平方ESS 和与回归平方和RSS,其中残差平方ESS 表示总离差平方和可由样本回归直线解释的部分;9、所谓OLS 估计量的无偏性,是指回归参数的估计值与真实值相等; 10、当模型中解释变量均为确定性变量时,则可以用DW 统计量来检验模型的随机误差项所有形式的自相关性;二、单项选择1、回归直线t ^Y =0ˆβ+1ˆβX t 必然会通过点 A 、0,0； B 、_X ,_Y ；C 、_X ,0；D 、0,_Y ;2、针对经济指标在同一时间所发生结果进行记录的数据列,称为 A 、面板数据；B 、截面数据；C 、时间序列数据；D 、时间数据;3、如果样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ接近于0,那么DW 统计量的值近似等于 A 、0 B 、1 C 、2 D 、44、若回归模型的随机误差项存在自相关,则参数的OLS 估计量A 、无偏且有效B 、有偏且非有效C 、有偏但有效D 、无偏但非有效 5、下列哪一种检验方法不能用于异方差检验A、戈德菲尔德－夸特检验；B、DW检验；C、White检验；D、戈里瑟检验;6、当多元回归模型中的解释变量存在完全多重共线性时,下列哪一种情况会发生A、OLS估计量仍然满足无偏性和有效性；B、OLS估计量是无偏的,但非有效；C、OLS估计量有偏且非有效；D、无法求出OLS估计量;7、DW检验法适用于的检验A、一阶自相关B、高阶自相关C、多重共线性 D都不是8、在随机误差项的一阶自相关检验中,若DW＝,给定显着性水平下的临界值d L=,d U=,则由此可以判断随机误差项A、存在正自相关B、存在负自相关C、不存在自相关D、无法判断9、在多元线性线性回归模型中,解释变量的个数越多,则可决系数R2A、越大；B、越小；C、不会变化；D、无法确定10、在某线性回归方程的估计结果中,若残差平方和为10,回归平方和为40,则回归方程的拟合优度为A、 B、 C、 D、无法计算;三、简答与计算1、多元线性回归模型的基本假设有哪些2、计量经济模型中的随机误差项主要包含哪些因素3、简答经典单方程计量模型的异方差性概念、后果以及修正方法;4、简述方程显着性检验F检验与变量显着性检验t检验的区别;5、对于一个三元线性回归模型,已知可决系数R2=,方差分析表的部份结果如下：1样本容量是多少2总离差平方和TSS为多少3残差平方和ESS为多少4回归平方和RSS和残差平方和ESS的自由度各为多少5求方程总体显着性检验的F统计量；四、案例分析下表是中国某地人均可支配收入INCOME与储蓄SAVE之间的回归分析结果单位：元：Dependent Variable: SAVEMethod: Least SquaresSample: 1 31Included observations: 31Variable CoefficientStd.Errort-Statistic Prob.CINCOME――――R-squared Mean dependent var AdjustedR-squared. dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid1778097Schwarz criterion.Log likelihood F-statisticDurbin-Watsonstat ProbF-statistic1、请写出样本回归方程表达式,然后分析自变量回归系数的经济含义2、解释样本可决系数的含义3、写出t检验的含义和步骤,并在5%的显着性水平下对自变量的回归系数进行t 检验临界值: 29=;4、下表给出了White异方差检验结果,试在5%的显着性水平下判断随机误差项是否存在异方差;5、下表给出LM序列相关检验结果滞后1期,试在5%的显着性水平下判断随机误差项是否存在一阶自相关;计量经济学习题四一、判断对错1、一般情况下,在用线性回归模型进行预测时,个值预测与均值预测结果相等,且它们的置信区间也相同;2、对于模型Yi =β+β1X1i+β2X2i+……+βkXki+μi,i=1,2, ……,n；如果X2=X5+X6, 则模型必然存在解释变量的多重共线性问题;3、OLS回归方法的基本准则是使残差项之和最小;4、在随机误差项存在正自相关的情况下,OLS法总是低估了估计量的标准差;5、无论回归模型中包括多少个解释变量,总离差平方和的自由度总为n-1;6、一元线性回归模型的F检验和t检验是一致的;7、如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化,则线性回归模型存在随机误差项的序列相关;8、在近似多重共线性下,只要模型满足OLS的基本假定,则回归系数的最小二乘估计量仍然是一BLUE估计量;9、所谓参数估计量的线性性,是指参数估计量是解释变量的线性组合;10、拟合优度的测量指标是可决系数R2或调整过的可决系数,R2越大,说明回归方程对样本的拟合程度越高;二、单项选择1．在多元线性回归模型中,若两个自变量之间的相关系数接近于1,则在回归分析中需要注意模型的问题;A、自相关；B、异方差；C、模型设定偏误；D、多重共线性;2、在异方差的众多检验方法中,既能判断随机误差项是否存在异方差,又能给出异方差具体存在形式的检验方法是A、图式检验法；B、DW检验；C、戈里瑟检验；D、White检验;3、如果样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ接近于1,那么DW统计量的值近似等于A、0B、1C、2D、44、若回归模型的随机误差项存在异方差,则参数的OLS估计量A、无偏且有效B、无偏但非有效C、有偏但有效D、有偏且非有效5、下列哪一个方法是用于补救随机误差项自相关问题的A、OLS；B、ILS；C、WLS；D、GLS;6、计量经济学的应用不包括：A、预测未来；B、政策评价；C、创建经济理论；D、结构分析;7、LM检验法适用于的检验A、异方差；B、自相关；C、多重共线性； D都不是8、在随机误差项的一阶自相关检验中,若DW＝,给定显着性水平下的临界值d L=,d U=,则由此可以判断随机误差项A、存在正自相关B、存在负自相关C、不存在自相关D、无法判断9、在多元线性线性回归模型中,解释变量的个数越多,则调整可决系数2RA、越大；B、越小；C、不会变化；D、无法确定10、在某线性回归方程的估计结果中,若残差平方和为10,总离差平方和为100,则回归方程的拟合优度为A、；B、；C、；D、无法计算;三、简答与计算1、多元线性回归模型的基本假设有哪些2、简述计量经济研究的基本步骤3、简答经典单方程计量模型自相关概念、后果以及修正方法;4、简述对多元回归模型01122...i i i k ki i Y X X X u ββββ=+++++进行显着性检验F 检验的基本步骤5、对于一个五元线性回归模型,已知可决系数R 2=,方差分析表的部份结果如下：1样本容量是多少2回归平方和RSS 为多少3残差平方和ESS 为多少 4回归平方和RSS 和总离差平方和TSS 的自由度各为多少 5求方程总体显着性检验的F 统计量；四、实验下表是某国1967－1985年间GDP 与出口额EXPORT 之间的回归分析结果单位：亿美元：Dependent Variable: EXPORT Method: Least Squares Sample: 1967 1985Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-Statist icProb. CGDP――――R-squaredMean dependent varAdjusted R-squared. dependent var. of regressionAkaike infocriterionSum squared residSchwarz criterion Log likelihoodF-statisticDurbin-Watson statProbF-statistic1、请写出样本回归方程表达式,然后分析自变量回归系数的经济含义2、解释样本可决系数的含义3、写出t 检验的含义和步骤,并在5%的显着性水平下对自变量的回归系数进行t 检验临界值: 17=;4、下表给出了White 异方差检验结果,试在5%的显着性水平下判断随机误差项是否存在异方差;5、下表给出LM 序列相关检验结果滞后1期,试在5%的显着性水平下判断随机误差项是否存在一阶自相关;计量经济学习题五一、判断正误正确划“√”,错误划“x ”1、最小二乘法进行参数估计的基本原理是使残差平方和最小;2、一般情况下,用线性回归模型进行预测时,个值预测与均值预测相等,且置信区间也相同;3、如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化,则线性回归模型存在随机误差项的序列相关;4、若回归模型存在异方差问题,应使用加权最小二乘法进行修正;5、多元线性回归模型的F 检验和t 检验是一致的;6、DW 检验只能检验随机误差项是否存在一阶自相关;7、总离差平方和TSS 可分解为残差平方RSS 和与回归平方和ESS,其中残差平方RSS 表示总离差平方和可由样本回归直线解释的部分;8、拟合优度用于检验回归方程对样本数据的拟合程度,其测量指标是可决系数或调整后的可决系数;9、对于模型011... 1,2,...,i i n ni i Y X X u i n βββ=++++=；如果231X X X =-,则模型必然存在解释变量的多重共线性问题;10、所谓OLS 估计量的无偏性,是指参数估计量的数学期望等于各自真值; 二、单项选择1、回归直线01ˆˆˆi iY X ββ=+必然会通过点A、0,0B、_X,_YC、_X,0D、0,_Y2、某线性回归方程的估计的结果,残差平方和为20,回归平方和为80,则回归方程的拟合优度为A、 B、C、 D、无法计算3、针对经济指标在同一时间所发生结果进行记录的数据列,称为A、面板数据B、截面数据C、时间序列数据D、时间数据4、对回归方程总体线性关系进行显着性检验的方法是A、Z检验B、t检验C、F检验D、预测检验5、如果DW统计量等于2,那么样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ近似等于A、0B、-1C、1D、6、若随机误差项存在异方差,则参数的普通最小二乘估计量A、无偏且有效B、有偏且非有效C、有偏但有效D、无偏但非有效7、下列哪一种方法是用于补救随机误差项的异方差问题的A、OLS；B、ILS；C、WLSD、GLS8、如果某一线性回归方程需要考虑四个季度的变化情况,那么为此设置虚拟变量的个数为A、1B、2C、3D、49、样本可决系数R2越大,表示它对样本数据拟合得A、越好B、越差C、不能确定D、均有可能10、多元线性回归模型中,解释变量的个数越多,可决系数R2A、越大；B、越小；C、不会变化；D、无法确定三、简答题1、简述计量经济学的定义;2、多元线性回归模型的基本假设有哪些3、简答异方差概念、后果以及修正方法;4、简述t检验的目的及基本步骤;四、计算对于一个三元线性回归模型,已知可决系数20.8R ,方差分析表的部份结果如下：变差来源平方和自由度源于回归ESS 200源于残差RSS总变差TSS 221样本容量是多少2总变差TSS为多少3残差平方和RSS为多少4ESS和RSS的自由度各为多少5求方程总体显着性检验的F统计量值;计量经济学习题六-案例题一、根据美国各航空公司航班正点到达的比率X%和每10万名乘客投诉的次数Y 进行回归,EViews输出结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresSample: 1 9Included observations: 91对以上结果进行简要分析包括方程显着性检验、参数显着性检验、DW值的评价、对斜率的解释等,显着性水平均取;2按标准书写格式写出回归结果;二、以下是某次线性回归的EViews输出结果,部分数值已略去用大写字母标示,但它们和表中其它特定数值有必然联系,分别据此求出这些数值,并写出过程;保留3位小数Dependent Variable: YMethod: Least SquaresSample: 1 13Included observations: 131求A 的值; 2求B 的值; 3求C 的值;三、用1970-1994年间日本工薪家庭实际消费支出Y 与实际可支配收入X 单位：103日元数据估计线性模型Y =01X u ββ++,然后用得到的残差序列t e 绘制以下图形; 1试根据图形分析随机误差项之间是否存在自相关若存在,是正自相关还是负自相关答：图形显示,随机误差项之间存在着相关性,且为正的自相关; 2此模型的估计结果为 试用DW 检验法检验随机误差项之间是否存在自相关;四、用一组截面数据估计消费Y —收入X 方程Y =01X u ββ++的结果为1根据回归的残差序列et 图分析本模型是否存在异方差注：abset 表示et 的绝对值;2其次,用White 法进行检验;EViews 输出结果见下表：附表：DW 检验临界值表α=White Heteroskedasticity Test:Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Sample: 1 60Included observations: 60若给定显着水平0.05α=,以上结果能否说明该模型存在异方差查卡方分布临界值的自由度是多少五、下图描述了残差序列{}t e 与其滞后一期值1{}t e -之间的散点图,试据此判断随机误差项之间是否存在自相关若存在,则是正自相关还是负自相关六、在一多元线性回归模型中,为检验解释变量之间是否存在多重共线性问题,以解释变量1x 作为被解释变量,对其余解释变量进行辅助回归,得到可决系数20.95R =;试计算变量1x 的方差扩大因子1VIF ,并根据经验判断解释变量间是否存在多重共线性问题七、下表是中国某地人均可支配收入INCOME 与储蓄SAVE 之间的回归分析结果单位：元：Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-Statist ic Prob.CINCOME－－R-squaredMean dependent varAdjusted R-squared. dependent var. of regressionAkaike infocriterionSum squared resid 1778097. Schwarz criterion Log likelihoodF-statisticDurbin-Watson statProbF-statistic1、请写出样本回归方程表达式,然后分析自变量INCOME 回归系数的经济含义2、解释可决系数的含义3、若给定显着性水平5%α=,试对自变量INCOME 的回归系数进行显着性检验已知0.025(29) 2.045t =4、在5%α=的显着性水平下,查31n =的DW 临界值表得 1.363L d =, 1.496U d =,试根据回归结果判断随机误差项是否存在一阶自相关5、下表为上述回归的White 检验结果,在5%α=的显着性水平下,试根据P 值检验判断随机误差项是否存在异方差 White Heteroskedasticity Test:F-statisticProbabilityObsR-squaredProbability计量经济学习题一答案一、判断正误1． × 2． √ 3． √ 4． √ 5． × 6． × 7． ×8． × 9． √ 10． √ 二、单选题每小题分,共15分1． D ;2． B ;3． B ;4． C ;5． B ; 6． B ;7． B ;8． B ;9． B ;10． A ; 三、多选题1． ABCE 2． BCDE 3． ABCE 4． ABCD 5． ABCDE ; 四、简答题1．随机干扰项主要包括哪些因素它和残差之间的区别是什么答：随机干扰项包括的主要因素有：1众多细小因素的影响；2未知因素的影响；3数据测量误差或残缺；4模型形式不完善；5变量的内在随机性;随机误差项羽残差不同,残差是样本观测值与模拟值的差,即i e =ˆi iY Y -;残差项是随机误差项的估计;2．简述为什么要对参数进行显着性检验试说明参数显着性检验的过程;答：最小二乘法得到的回归直线是对因变量与自变量关系的一种描述,但它是不是恰当的描述呢一般会用与样本点的接近程度来判别这种描述的优劣,而当获得以上问题的肯定判断之后,还需要确定每一个参数的可靠程度,即参数本身以及对应的变量该不该保留在方程里,这就有必要进行参数的显着性检验;这种检验是确定各个参数是否显着地不等于零;检验分为三个步骤：①提出假设：原假设0:0i H β=；备择假设1:0i H β≠ ②在原假设成立的前提下构造统计量：()ˆ~(1)ˆiit t n k Se ββ=--③给定显着性水平α,查t 分布表求得临界值/2(1)t n k α--,把根据样本数据计算出的t 统计量值t *与/2(1)t n k α--比较：若/2(1)t t n k α*>--,则拒绝原假设0H ,即在给定显着性水平下,解释变量i X 对因变量有显着影响；若/2(1)t t n k α*<--,则不能拒绝原假设0H ,即在给定显着性水平下,解释变量i X 对因变量没有显着影响.3．简述序列相关性检验方法的共同思路;答：由于自相关性,使得相对于不同的样本点,随机干扰项之间存在相关关系,那么检验自相关性,首先根据OLS 法估计残差,将残差作为随机干扰项的近似估计值,然后检验这些近似估计值之间的相关性以判定随机干扰项是否存在序列相关;各种检验方法就是在这个思路下发展起来的;五、计算分析题1．下表是某次线性回归的EViews 输出结果,根据所学知识求出被略去部分的值用大写字母标示,Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included observations: 13解：A=ˆ()Se β=ˆt β=7.10604.3903=；B=2R =211(1)1n R n k -----=1311(10.8728)1321-----=由公式2ˆσ=21ien k --∑,得C=2ie ∑=2ˆ(1)n k σ--=21.1886(1321)--=; 2．用Goldfeld Quandt -方法检验下列模型是否存在异方差;模型形式如下：i Y =0112233 i i i i X X X u ββββ++++其中样本容量n =40,按i X 从小到大排序后,去掉中间10个样本,并对余下的样本按i X 的大小等分为两组,分别作回归,得到两个残差平方和1ESS =、2ESS =,写出检验步骤α=;α。
古扎拉蒂《计量经济学基础》(第5版)笔记和课后习题详解
资料来源：EconomicReport ofthe President，2007，Table13-110，P.356．
答：a．把汇率的对数作为纵轴并把时间作为横轴进行描点，如图1-4所示，汇率的波动性很大。比如，在1985年，1美元只能兑换0.257比索，但到了2004年，它能兑换约11.29比索。
2．回归分析与相关分析的区别
回归分析中，对因变量和解释变量的处理方法存在着不对称性。因变量被当作是统计的、随机的，也就是它有一个概率分布。而解释变量则被看作是（在重复抽样中）取固定值的。
相关分析中，任何（两个）变量的处理方法都是对称的；因变量和解释变量之间不加区别；两个变量都被看作是随机的。
五、术语与符号
计量经济学可定义为实际经济现象的数量分析。这种分析基于理论与观测的并行发展，而理论与观测又通过适当的推断方法得以联系。
计量经济学可定义为这样的社会科学：它把经济理论、数学和统计推断作为工具，应用于经济现象的分析。
2．研究对象和研究方法
计量经济学研究经济定律的经验判定。计量经济学家的艺术，就在于找出一组足够具体且足够现实的假定，使他尽可能最好地利用他所获得的数据。
图1-3
b．如图1-3所示，这六个国家的通货膨胀率与美国的通货膨胀率正相关。
c．相关并不意味着因果关系。从逻辑上说，回归得到的统计关系式本身不可能意味着任何因果关系。肯德尔和斯图亚特认为，一个统计关系式永远不能确立因果方面的联系，对因果关系的理念，必须来自统计学以外的某种理论。
3．表1-3给出了9个工业化国家1985～2006年间的外汇汇率数据。除英国外，汇率都定义为一美元兑换外币的数量；而英国的汇率定义为一英镑兑换美元的数量。
资料来源：Economic Report of the President，2007，Table l08，P.354．
计量经济学导论 第五版 答案
APPENDIX ASOLUTIONS TO PROBLEMSA.1 (i) $566.(ii) The two middle numbers are 480 and 530; when these are averaged, we obtain 505, or $505.(iii) 5.66 and 5.05, respectively.(iv) The average increases to $586 while the median is unchanged ($505).A.3 If price = 15 and income = 200, quantity = 120 – 9.8(15) + .03(200) = –21, which is nonsense. This shows that linear demand functions generally cannot describe demand over a wide range of prices and income.A.5 The majority shareholder is referring to the percentage point increase in the stock return, while the CEO is referring to the change relative to the initial return of 15%. To be precise, the shareholder should specifically refer to a 3 percentage point increase.$45,935.80.≈ $40,134.84. When exper = 5, salary = exp[10.6 + .027(5)] ≈A.7 (i) When exper = 0, log(salary) = 10.6; therefore, salary = exp(10.6) (ii) The approximate proportionate increase is .027(5) = .135, so the approximate percentage change is 13.5%.14.5%, so the exact percentage increase is about one percentage point higher.≈(iii) 100[(45,935.80 – 40,134.84)/40,134.84)A.9 (i) The relationship between yield and fertilizer is graphed below. (ii) Compared with a linear function, the functionyieldhas a diminishing effect, and the slope approaches zero as fertilizer gets large. The initial pound of fertilizer has the largest effect, and each additional pound has an effect smaller than the previous pound.APPENDIX BSOLUTIONS TO PROBLEMSB.1 Before the student takes the SAT exam, we do not know – nor can we predict with certainty – what the score will be. The actual score depends on numerous factors, many of which we cannot even list, let alone know ahead of time. (The student’s innate ability, how the student feels on exam day, and which particular questions were asked, are just a few.) The eventual SAT score clearly satisfies the requirements of a random variable.B.3 (i) Let Yit be the binary variable equal to one if fund i outperforms the market in year t. By assumption, P(Yit = 1) = .5 (a 50-50 chance of outperforming the market for each fund in each year). Now, for any fund, we are also assuming that performance relative to the market isP(Yi2 = 1) P(Yi,10 = 1) = (.5)10 = 1/1024 (which is slightly less than .001). In fact, if we define a binary random variable Yi such that Yi = 1 if and only if fund i outperformed the market in all 10 years, then P(Yi = 1) =1/1024.⋅independent across years. But then the probability that fund i outperforms the market in all 10 years, P(Yi1 = 1,Yi2 = 1, , Yi,10 = 1), is just the product of the probabilities: P(Yi1 = 1).983. This means, if performance relative to the market is random and independent across funds, it is almost certain that at least one fund will outperform the market in all 10 years.≈P(Y4,170 = 0) = 1 –(1023/1024)4170 ⋅⋅⋅ P(Y2 = 0)⋅= 1/1024. We want to compute P(X ≥ 1) =1 – P(X = 0) = 1 –P(Y1 = 0, Y2 = 0, …, Y4,170 = 0) = 1 – P(Y1 = 0)θ)distribution with n = 4,170 and θ(ii) Let X denote the number of funds out of 4,170 that outperform the market in all 10 years. Then X = Y1 + Y2 + + Y4,170. If we assume that performance relative to the market is independent across funds, then X has the Binomial (n,(iii) Using the Stata command Binomial(4170,5,1/1024), the answer is about .385. So there is a nontrivial chance that at least five funds will outperform the market in all 10 years..931.≈ 1) = 1 – P(X = 0) = 1 – (.8)12 ≥B.5 (i) As stated in the hint, if X is the number of jurors convinced of Simpson’s innocence, then X ~ Binomial(12,.20). We want P(X(ii) Above, we computed P(X = 0) as about .069. We need P(X = 1), which we obtain from1 – (.069 + .206) = .725, so there is almost a three in four chance that the jury had at least two members convinced of Simpson’s innocence prior to the trial.≈ 2) ≥ .206. Therefore, P(X ≈ (.2)(.8)11 ⋅ = .2, and x = 1:P(X = 1) = 12θ(B.14) with n = 12,B.7 In eight attempts the expected number of free throws is 8(.74) = 5.92, or about six free throws.X, and so the expected value of Y is 1,000 times the expected value of X, and the standard deviation of Y is 1,000 times the standard deviation of X. Therefore, the expected value and standard deviation of salary, measured in dollars, are $52,300 and $14,600, respectively.⋅B.9 If Y issalary in dollars then Y = 1000。
计量经济学题库（超完整版）及答案
计量经济学题库（超完整版）及答案四、简答题（每⼩题5分）1．简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。
2．计量经济模型有哪些应⽤？3．简述建⽴与应⽤计量经济模型的主要步骤。
4．对计量经济模型的检验应从⼏个⽅⾯⼊⼿？5．计量经济学应⽤的数据是怎样进⾏分类的？ 6．在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？7．古典线性回归模型的基本假定是什么？ 8．总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。
9．试述回归分析与相关分析的联系和区别。
10．在满⾜古典假定条件下，⼀元线性回归模型的普通最⼩⼆乘估计量有哪些统计性质？ 11．简述BLUE 的含义。
12．对于多元线性回归模型，为什么在进⾏了总体显著性F 检验之后，还要对每个回归系数进⾏是否为0的t 检验？13.给定⼆元回归模型：01122t t t t y b b x b x u =+++，请叙述模型的古典假定。
14.在多元线性回归分析中，为什么⽤修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？15.修正的决定系数2R 及其作⽤。
16.常见的⾮线性回归模型有⼏种情况？17.观察下列⽅程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。
①t t t u x b b y ++=310 ②t t t u x b b y ++=log 10③ t t t u x b b y ++=log log 10 ④t t t u x b b y +=)/(1018. 观察下列⽅程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。
①t t t u x b b y ++=log 10 ②t t t u x b b b y ++=)(210③ t t t u x b b y +=)/(10 ④t b t t u x b y +-+=)1(11019.什么是异⽅差性？试举例说明经济现象中的异⽅差性。
20.产⽣异⽅差性的原因及异⽅差性对模型的OLS 估计有何影响。
古扎拉蒂《计量经济学基础》(第5版)笔记和课后习题详解
古扎拉蒂《计量经济学基础》(第5版)笔记和课后习题详解啃《计量经济学基础》：开启经济学的“数据魔法”之旅翻开古扎拉蒂这本《计量经济学基础》（第5 版），就像拿到了一把神秘钥匙，要开启经济学里充满数据魔法的新世界大门，可得一步一个脚印慢慢来。
开篇奠基：经济学遇上数学“火花”书的开头先给咱来了个下马威，把经济学和数学紧紧绑在了一起。
那些经济现象、理论，不再是干巴巴的文字描述，全变成了能用数学式子表达的模型。
比如说需求函数，以前只知道价格高需求少，价格低需求多，现在呢，直接一个Q = a - bP（Q 是需求量，P 是价格，a、b 是参数）甩出来，把这关系定得死死的，就像给飘忽不定的需求安了个“锚”。
刚开始看，脑袋直发懵，这字母、数字混一起，比乱麻还乱。
但静下心，跟着书上例子一点点琢磨，慢慢就品出味儿来了，原来这就是用数学的“规矩”给经济学“撑腰”，让那些模糊的概念能精确衡量，为后面更复杂的分析打基础。
核心攻坚：回归分析“定乾坤”再往后深入，回归分析闪亮登场，这可是计量经济学的“大杀器”。
简单线性回归，就像给变量之间牵红线，看看它们到底有多“亲密”。
书上拿学生的学习时间和考试成绩举例，收集一堆数据，往回归方程里一套，算出个系数，就能知道多学一小时，成绩大概能提高几分。
这过程看着简单，实操起来麻烦不少。
得先判断数据质量，有没有异常值“捣乱”，变量之间是不是真的有内在联系，还得检验回归结果靠不靠谱。
为了搞懂这一套，我对着课后习题反复练，一会儿为算出正确结果欢呼，一会儿又被错误答案弄得抓耳挠腮，不过每攻克一道题，对回归分析的理解就深一层，感觉自己慢慢能掌控这数据魔法了。
拓展升华：模型应用“实战”忙学了理论、会了分析，最后还得拉到“战场”上实战。
书里讲怎么用模型预测经济走向，像预测房价走势、股市涨跌。
这可不像算命，瞎蒙一通，是靠实实在在的数据和严谨的模型。
收集多年房价数据，把影响房价的因素，如地段、周边配套、人口增长等都变成变量塞进模型，算出未来房价可能的变化区间。
计量经济学课后答案
计量经济学课后答案计量经济学课后答案第⼀章绪论（⼀）基本知识类题型 1-1．什么是计量经济学？1-2．简述当代计量经济学发展的动向。
1-3．计量经济学⽅法与⼀般经济数学⽅法有什么区别？1-4．为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学的结合？试述三者之关系。
1-5．为什么说计量经济学是⼀门经济学科？它在经济学科体系中的作⽤和地位是什么？ 1-6．计量经济学的研究的对象和内容是什么？计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征？1-7．试结合⼀个具体经济问题说明建⽴与应⽤计量经济学模型的主要步骤。
1-8．建⽴计量经济学模型的基本思想是什么？1-9．计量经济学模型主要有哪些应⽤领域？各⾃的原理是什么？1-10．试分别举出五个时间序列数据和横截⾯数据，并说明时间序列数据和横截⾯数据有和异同？1-11．试解释单⽅程模型和联⽴⽅程模型的概念，并举例说明两者之间的联系与区别。
1-12．模型的检验包括⼏个⽅⾯？其具体含义是什么？ 1-13．常⽤的样本数据有哪些？1-14．计量经济模型中为何要包括随机误差项？简述随机误差项形成的原因。
1-15．估计量和估计值有何区别？哪些类型的关系式不存在估计问题？ 1-16．经济数据在计量经济分析中的作⽤是什么？1-17．下列假想模型是否属于揭⽰因果关系的计量经济学模型？为什么？⑴其中为第t 年农村居民储蓄增加额（亿元）、为第t 年城镇居民可⽀配收⼊总额（亿元）。
⑵其中为第（1 t ）年底农村居民储蓄余额（亿元）、为第t 年农村居民纯收⼊总额（亿元）。
1-18．指出下列假想模型中的错误，并说明理由：（1）其中，为第t 年社会消费品零售总额（亿元），为第t 年居民收⼊总额（亿元）（城镇居民可⽀配收⼊总额与农村居民纯收⼊总额之和），为第t 年全社会固定资产投资总额（亿元）。
（2）t t Y C 2.1180+=其中，C 、Y 分别是城镇居民消费⽀出和可⽀配收⼊。
（3）t t t L K Y ln 28.0ln 62.115.1ln -+=其中，Y 、K 、L 分别是⼯业总产值、⼯业⽣产资⾦和职⼯⼈数。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
计量经济学基础第五版答案【篇一：计量经济学庞皓第二版第五章习题答案】题5.1参考答案22（1）因为var(ui)??2x2i，所以f(xi)?x2i，所以取w2i?1，用w2i乘给定模型x2i两端，得yixu1??1??2??33i?ix2ix2ix2ix2i上述模型的随机误差项的方差为一固定常数，即var(ui1)?2var(ui)??2x2ix2i（2）根据加权最小二乘法，可得修正异方差后的参数估计式为 ??*???*???*?12233??2w???2i***2y?i??ix2??i?w2ix3?**wxi?2iyi??3*w?i*3xi2ix2??w2ix*22i???w2ix*3?i2???**w2ixx?2i3i2??3其中w???2i**2****yi*x3i???w2ix2i????w2iyix2i???w2ix2ix3i?**??w2ix2*2i???w2i x3*2i????w2ix2ix3i?2*2wx?w2i2i2i,*3wx?w2i2i3i,*wy?w2ii2i**x?x?2i2i2**x3i?x3i?3y*?yi?*练习题5.2参考答案（1）模型的估计该模型样本回归估计式的书写形式为：??9.347522+0.637069xyiit=(2.569104)(32.00881)r22=0.945500 f=1024.564 dw=1.790431（2）模型的检验1．goldfeld-quandt检验。
a.将样本x按递增顺序排序，去掉中间1/4的样本，再分为两个部分的样本，即n1?n2?22。
b.分别对两个部分的样本求最小二乘估计，得到两个部分的残差平方和，即?e?e求f统计量为2122?603.0148?2495.84022212495.84?4.1390603.0148给定??0.05，查f分布表，得临界值为f0.05(20,20)?2.12。
?c.比较临界值与f统计量值，有f=4.1390f0.05(20,20)?2.12，说明该模型的随机误差项存在异方差。
2．white检验heteroskedasticity test: white f-statistic6.301373 prob. f(2,57) 10.86401 prob. chi-square(2) 9.912825 prob. chi-square(2)0.0034 0.0044 0.0070ef?eobs*r-squared scaled explained ss2??5.9915。
??0.05给定，在自由度为2下查卡方分布表，得22nr?10.8640???5.9915，同样说明模型中的随比较临界值与卡方统计量值，即机误差项存在异方差。
（3）异方差性的修正运用加权最小二乘（wls），设权数为w1=1/x，w2=1/x^2，w3=1/sqr(x)，另外如果有些同学选取权数为1/e， 1/e^2，1/|e|等残差形式的权数也可以。
分别对加权最小二乘进行white异方差检验，结果如下表：1/x 1/x^2 1/sqr(x) 1/e 1/|e| 1/e^2 权数n*r^2 12.0169 44.56705 7.449289 48.87603 40.27676 13.869937.137548 82.30189 2.64608 82.01679 38.11912 5.612508 f值所以选取权数为w3效果最好，回归结果如下：dependent variable: y method: least squares date:11/19/10time: 16:16 sample: 1 60included observations: 60 weighting series: 1/sqr(x)x cr-squared adjusted r-squared s.e. of regression sum squared residcoefficient 0.632671 10.10908std. error 0.018379 2.980789t-statistic 34.42341 3.391409prob. 0.0000 0.0013 112.9123 18.33568 7.086817 7.156628weighted statistics0.953338 mean dependent var 0.952533 s.d. dependent var8.232480 akaike info criterion 3930.877 schwarz criterionlog likelihood f-statistic prob(f-statistic)-210.6045 hannan-quinn criter. 1184.971 durbin-watson stat 0.0000007.114124 1.874009练习题5.3参考答案1）建立回归模型：yt??0??1xt?ut，其中yt为家庭生活消费支出，xt为家庭人均纯收入。
回归结果如下：dependent variable: y method: least squares date:11/19/10time: 14:46 sample: 1 31included observations: 31x cr-squared adjusted r-squared s.e. of regression sum squared resid log likelihood f-statistic prob(f-statistic)coefficient 0.719500 179.1916std. error 0.045700 221.5775t-statistic 15.74411 0.808709prob. 0.0000 0.4253 3376.309 1499.612 15.30377 15.3962815.33392 2.1198160.895260 mean dependent var 0.891649 s.d. dependent var 493.6240 akaike info criterion 7066274. schwarz criterion -235.2084 hannan-quinn criter. 247.8769 durbin-watson stat0.000000??179.1916?0.719500x yttt=0.808709 15.74411r2?0.895260 f?247.8769 dw?2.119816从回归结果来看，系数的经济意义为边际消费倾向，即家庭人均纯收入每增加一个单位，家庭生活消费支出平均增加1.244281个单位，系数的t检验也很显著，可绝系数为0.895260说明模型的拟合效果非常好。
下面进行异方差的检验：（1）残差图分析法从图形中我们可以初步判断，模型存在异方差。
（2）goldfeld-quandt检验。
a.将样本x按递增顺序排序，去掉中间1/4的样本，再分为两个部分的样本，即n1?n2?12。
b.分别对两个部分的样本求最小二乘估计，得到两个部分的残差平方和，即?e?e求f统计量为2122?413440.3?5043053.932221给定??0.05，查f分布表，得临界值为f0.05(12,12)?2.69。
c.比较临界值与f统计量值，有f=12.1978f0.05(12,12)?2.69，说明该模型的随机误差项存在异方差。
（3）white检验heteroskedasticity test: white f-statistic7.194463 prob. f(2,28) 10.52295 prob. chi-square(2) 30.08105 prob. chi-square(2)0.0030 0.0052 0.0000ef?e?5043053.93?12.1978413440.3obs*r-squared scaled explained ss2统计量值，即nr?10.52295???5.9915，说明模型中的随机误差项不存在异方差。
2）异方差性的修正运用加权最小二乘（wls），设权数为1/x， 1/x^2，1/sqr(x)，另外如果有些同学选取权22数为1/e， 1/e^2，1/|e|等残差形式的权数也可以。
分别对加权最小二乘进行white异方差检验，结果如下表：1/x 1/x^2 1/sqr(x) 1/e 权数n*r^2 f值6.7733848.4019529.9010513.685243.914182 5.2051984.223407 7.113422在给定??0.1的情况下，权数为1/x可以消除异方差。
练习题5.4参考答案1/|e| 16.01765 6.2597831/e^2 10.07829 4.335431）建立一元回归模型：yt??0??1xt?ut，其中y为储蓄额，x为收入额。
回归结果如下：dependent variable: y method: least squares date:11/19/10time: 11:38 sample: 1978 2008 included observations:31x cr-squared adjusted r-squared s.e. of regression sum squared resid log likelihood f-statistic prob(f-statistic)coefficient 0.084665 -648.1236std. error 0.004882 118.1625t-statistic 17.34164 -5.485018prob. 0.0000 0.0000 1250.323 820.9407 13.92404 14.0165513.95419 0.9115790.912050 mean dependent var 0.909017 s.d. dependent var 247.6234 akaike info criterion 1778203. schwarz criterion -213.8226 hannan-quinn criter. 300.7324 durbin-watson stat0.000000???648.1236?0.084665x yttt=-5.485018 17.34164r2?0.912050 f?300.7324 dw?0.911579从回归结果来看，系数的经济意义为边际储蓄倾向，即收入每增加一个单位，储蓄平均增加0.084665个单位，系数的t检验也很显著，可绝系数为0.91205说明模型的拟合效果非常好。