第七章练习题及参考解答(第四版)计量经济学
第七章练习题及参考解答
7.1表 7.4 中给出了 1981-2015 年中国城镇居民人均年消费支出 (PCE)和城镇居民人均可支配收入 (PDI) 数据。
表7.4 1981-2015 年中国城镇居民消费支出(PCE) 和可支配收入(PDI) 数据(单位：元)
估计下列模型：
PCE t A1 A2PDI t t
PCE t B1 B2PDI t B3PCE t 1 t
(1)解释这两个回归模型的结果。
(2)短期和长期边际消费倾向( MPC )是多少？分析该地区消费同收入的关系。
(3)建立适当的分布滞后模型，用库伊克变换转换为库伊克模型后进行估计，并对估计结果进行分析判断。
【练习题7.1 参考解答】
(1)解释这两个回归模型的结果。
Dependent Variable: PCE
Method: Least Squares
Date: 03/10/18 Time: 09:12
Sample: 1981 2005
Included observations: 25
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 149.0975 24.56734 6.068933 0.0000
PDI 0.757527 0.005085 148.9840 0.0000
R-squared 0.998965 Mean dependent var 2983.768
Adjusted R-squared 0.998920 S.D. dependent var 2364.412
S.E. of regression 77.70773 Akaike info criterion 11.62040
Sum squared resid 138885.3 Schwarz criterion 11.71791
Log likelihood -143.2551 F-statistic 22196.24
Durbin-Watson stat 0.531721 Prob(F-statistic) 0.000000
收入跟消费间有显著关系。收入每增加 1 元，消费增加 0.76 元。Dependent Variable: PCE Method: Least Squares
Date: 03/10/18 Time: 09:13 Sample(adjusted): 1982 2005 Included observations: 24 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 147.6886 26.73579 5.524001 0.0000
PDI 0.679123 0.069959 9.707385 0.0000
PCE(-1) 0.111035 0.100186 1.108287 0.2803
R-squared 0.999012 Mean dependent var 3089.059
Adjusted R-squared 0.998918 S.D. dependent var 2354.635
S.E. of regression 77.44504 Akaike info criterion 11.65348
Sum squared resid 125952.4 Schwarz criterion 11.80074
Log likelihood -136.8418 F-statistic 10620.10
Durbin-Watson stat 0.688430 Prob(F-statistic) 0.000000
(2)短期和长期边际消费倾向( MPC )是多少？分析该地区消费同收入的关系。短
期 MPC=0.68 ，长期 MPC=0.679/(1-0.111)=0.764
(3)建立适当的分布滞后模型，用库伊克变换转换为库伊克模型后进行估计，并对估计结果进行分析判断。
在滞后 1-5 期内，根据 AIC 最小，选择滞后 5 期，其回归结果如下 : Dependent Variable: PCE
Method: Least Squares
Date: 03/10/18 Time: 09:25 Sample(adjusted): 1986 2005
Included observations: 20 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 167.9590 33.27793 5.047158 0.0002
PDI 0.707933 0.124878 5.668981 0.0001
PDI(-1) 0.225272 0.274293 0.821283 0.4263
PDI(-2) -0.178911 0.316743 -0.564847 0.5818
PDI(-3) -0.069525 0.328725 -0.211498 0.8358
PDI(-4) 0.264874 0.300470 0.881532 0.3940
PDI(-5) -0.226966 0.145557 -1.559292 0.1429 R-squared 0.999382 Mean dependent var 3596.396 Adjusted R-squared 0.999096 S.D. dependent var 2254.922 S.E. of regression 67.79561 Akaike info criterion 11.54009 Sum squared resid 59751.18 Schwarz criterion 11.88860
Log likelihood -108.4009
F-
statistic
3501.011
Durbin-Watson stat 1.471380 Prob(F-statistic) 0.000000
当期收入对消费有显著影响，但各滞后期影响并不显著。不显著可能是分布滞后模型直接估计时共线性造成的，也可能是真没显著影响。库伊克模型估计结果见上表，PCE(-1) 部分回归结果t 检验不显著。
7.2表 7.5中给出了中国 1980-2016年固定资产投资 Y 与社会消费品零售总额 X 的资料。取阿尔蒙多项式的次数 m=2 ，运用阿尔蒙多项式变换法估计以下分布滞后
模型：
Y t 0X t 1X t 1 2 X t 2 3X t 3 4X t 4 u t
练习题7.2 参考解答】
直接估计结果如下：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 03/10/18 Time: 09:32
Sample(adjusted): 1984 2016
Included observations: 33 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error
t-
Statistic Prob.
C -23633.42 3701.825 -6.384260 0.0000
X 0.461927 0.918198 0.503080 0.6190
X(-1) 2.086566 1.685958 1.237614 0.2265
X(-2) -0.543254 1.708205 -0.318026 0.7529
X(-3) 1.150577 1.843808 0.624022 0.5379
X(-4) -1.317321 1.283331 -1.026486 0.3138 R-squared 0.993755 Mean dependent var 128264.7 Adjusted R-squared 0.992598 S.D. dependent var 180131.0 S.E. of regression 15497.23 Akaike info criterion 22.29768 Sum squared resid 6.48E+09 Schwarz criterion 22.56977 Log likelihood -361.9117 F-
statistic
859.2660 Durbin-Watson stat 0.229807 Prob(F-statistic) 0.000000 使用阿尔蒙变换估计结果如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 03/10/18 Time: 09:37
Sample(adjusted): 1984 2016
Included observations: 33 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error
t-
Statistic Prob.
C -23683.13 3619.054 -6.544010 0.0000
Z0 0.801678 0.623778 1.285198 0.2089
Z1 0.482317 1.366707 0.352905 0.7267
Z2 -0.233322 0.358793 -0.650298 0.5206 R-squared 0.993572 Mean dependent var 128264.7 Adjusted R-squared 0.992907 S.D. dependent var 180131.0 S.E. of regression 15170.17 Akaike info criterion 22.20526 Sum squared resid 6.67E+09 Schwarz criterion 22.38666 Log likelihood -362.3868 F-
statistic
1494.254 Durbin-Watson stat 0.287072 Prob(F-statistic) 0.000000
根据
i 0
1
2
2
i 2可计算
0 0
0.802
1 0 1
2 =1.051
2 0 2
1
4
2
=0.833
3 0 3 1 9 2 =0.149
4 0 4 116 2 =-1.002
直接使用软件结果：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 03/10/18 Time: 09:39
Sample(adjusted): 1984 2016
Included observations: 33 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error
t-
Statistic Prob.
C -23683.13 3619.054 -6.544010 0.0000
PDL01 0.833024 0.702645 1.185555 0.2454
PDL02 -0.450971 0.144976 -3.110662 0.0042
PDL03 -0.233322 0.358793 -0.650298 0.5206
R-squared 0.993572 Mean dependent var 128264.7
Adjusted R-squared 0.992907 S.D. dependent var 180131.0
S.E. of regression 15170.17 Akaike info criterion 22.20526
Sum squared resid 6.67E+09 Schwarz criterion 22.38666
Log likelihood -362.3868 F-statistic 1494.254
Durbin-Watson stat 0.287072 Prob(F-statistic) 0.000000
Lag i Coefficien Std. Error T-Statistic
Distribution of X t
. * | 0 0.80168 0.62378 1.28520
. *| 1 1.05067 0.42723 2.45927
. * | 2 0.83302 0.70264 1.18555
.* | 3 0.14873 0.31166 0.47722
* . | 4 -1.00221 0.92567 -1.08269
Sum of 1.83190 0.18562 9.86901
Lags
7.3利用表 7.5 的数据，运用局部调整假定或自适应预期假定估计以下模型参数，并解释模型的经济意义，探测模型扰动项的一阶自相关性：
1）设定模型
Y t*X t u t
其中Y t*为预期最佳值。
Y
t*X
t
e ut
其中Y t*为预期最佳值。
3)设定模型
Y
t X
t*
u
t
其中X t*为预期最佳值。
【练习题7.3 参考解答】
1)设定模型
Y
t*X
t
u
t
其中Y t*为预期最佳值。
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 03/10/18 Time: 10:09
Sample(adjusted): 1981 2016
Included observations: 36 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error
t-
Statistic Prob.
C -5669.505 2498.919 -2.268783 0.0299
X 0.664982 0.130183 5.108043 0.0000
Y(-1) 0.733544 0.077811 9.427269 0.0000 R-squared 0.997893 Mean dependent var 117676.6 Adjusted R-squared 0.997765 S.D. dependent var 175881.8 S.E. of regression 8314.081 Akaike info criterion 20.96894 Sum squared resid 2.28E+09 Schwarz criterion 21.10090
Log likelihood -374.4410 F-
statistic 7815.118
Durbin-Watson stat 0.925919 Prob(F-statistic) 0.000000
根据回归结果，可算出 h 统计量为 3.64，明显大于 2，表明 5%显著水平下存在相关性。根据回归数据，可算出调整系数为1 1*1-0.734=0.266 ，这表示了局部调整的速度。
0*
/ 0.665/0.266=2.5
Y
t*X
t
e ut
其中Y t*为预期最佳值。
假设调整方程为：lnY t ln Y t-1 (ln Y t*ln Y t-1) ，则转化为一阶自回归模型后的
为:
Dependent Variable: LOG(Y)
Method: Least Squares
Date: 03/10/18 Time: 10:11
Sample(adjusted): 1981 2016
Included observations: 36 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error
t-
Statistic Prob.
C -0.541492 0.692089 -0.782403 0.4396
LOG(X) 0.299685 0.262322 1.142434 0.2615 LOG(Y(-1)) 0.764900 0.200608 3.812909 0.0006 R-squared 0.997423 Mean dependent var 10.25491 Adjusted R-squared 0.997267 S.D. dependent var 1.956096 S.E. of regression 0.102265 Akaike info criterion -1.642847 Sum squared resid 0.345117 Schwarz criterion -1.510887
Log likelihood 32.57124 F-
statistic 6386.241
Durbin-Watson stat 0.873321 Prob(F-statistic) 0.000000
根据回归结果，计算 h 统计量时开方部分为负，没法计算。故没法根据 h统计量判断相关性。
根据回归数据，可算出调整系数为1 1*1-0.765=0.235 ，这表示了局部调整的速度。
0*/ 0.2997/0.235=1.275
3)设定模型
Y t X t*u t
其中X t*为预期最佳值。
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 03/10/18 Time: 10:09
Sample(adjusted): 1981 2016
Included observations: 36 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -5669.505 2498.919 -2.268783 0.0299
X 0.664982 0.130183 5.108043 0.0000
Y(-1) 0.733544 0.077811 9.427269 0.0000
R-squared 0.997893 Mean dependent var 117676.6
Adjusted R-squared 0.997765 S.D. dependent var 175881.8
S.E. of regression 8314.081 Akaike info criterion 20.96894
Sum squared resid 2.28E+09 Schwarz criterion 21.10090
Log likelihood -374.4410 F-statistic 7815.118
Durbin-Watson stat 0.925919 Prob(F-statistic) 0.000000
可算出调节系数为1 1*1-0.734=0.266 ，这表示了预期修正的速度。0*/ 0.665/0.266=2.5
7.4表 7.6给出中国各年末货币流通量 Y，社会商品零售额 X1、城乡居民储蓄余额 X 2 的数据。
7.6
利用表中数据设定模型： Y t *
1X
1t
2
X 2t
t
Y
t
*
X 1t 1
X 2t 2
e ut
其中， Y t *
为长期 (或所需求的 )货币流通量。 试根据局部调整假设， 作模型变换， 估计并检验 参数，对参数经济意义做出解释。
【练习题 7.4 参考解答】
利用表中数据设定模型： Y t *
1X 1t 2
X 2t t
Y
t
*
X 1t 1
X 2t 2
e ut
其中， Y t *
为长期 (或所需求的 )货币流通量。试根据局部调整假设， 作模型变换， 估计并检验 参数，对参数经济意义做出解释。 假设局部调整方程为： Y t Y t-1 (Y t *
Y t-1 ) ，对 Y t *
1X
1t
2X
2t t ，可转化为
回归方程： Y t (1 )Y t-1
1 X
1t
2 X 2t
u t ，其回归结果如下：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 03/10/18 Time: 10:03 Sample(adjusted): 1990 2014
Included observations: 25 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1618.034 732.1489 2.209979 0.0383 Y(-1) 0.981020 0.149312 6.570280 0.0000 X1 -0.130429 0.041464 -3.145590 0.0049 X2
0.078399 0.033706
2.325972
0.0301 R-squared
0.997519 Mean dependent var 23457.75 Adjusted R-squared 0.997164 S.D. dependent var
18266.54
S.E. of regression 972.7612 Akaike info criterion 16.74380 Sum squared resid 19871553 Schwarz criterion 16.93882 Log likelihood -205.2975 F-statistic
2813.916 Durbin-Watson stat
1.112498
Prob(F-statistic)
0.000000
各回归系数在 5%显著水平下均显著。可算出调整系数为 1 1*
1-0.981=0.019 ，这表 示了局部调整的速度。
假设局部调整方程为： lnY t ln Y t-1 (ln Y t *
ln Y t-1) ，对Y t *
X 1t 1
X 22
t e ut
，可转化为回 归方程： lnY t ln (1 )ln Y t-1 1 lnX 1t 2 ln X 2t u t ，其回归结果如下：
Dependent Variable: LOG(Y)
2014 60259.5
271896.1
485261.34
Method: Least Squares
Date: 03/10/18 Time: 10:04
Sample(adjusted): 1990 2014
Included observations: 25 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error
t-
Statistic Prob.
C 0.657788 0.277162 2.373296 0.0273
LOG(Y(-1)) 0.741910 0.230602 3.217270 0.0041 LOG(X1) 0.053350 0.102727 0.519332 0.6090 LOG(X2) 0.121154 0.178537 0.678593 0.5048 R-squared 0.996730 Mean dependent var 9.716778 Adjusted R-squared 0.996263 S.D. dependent var 0.913771 S.E. of regression 0.055860 Akaike info criterion -2.786285 Sum squared resid 0.065527 Schwarz criterion -2.591265
Log likelihood 38.82856 F-
statistic 2133.726
Durbin-Watson stat 1.076480 Prob(F-statistic) 0.000000
7.5根据四川省 1978 —2014 年的消费总额 Y（亿元）和收入总额 X（亿元）的年度资料，估计出库伊克模型如下：
Y?t 6.91 0.28X t 0.82Y t 1
t （ 1.69）（5.89）（12.68）
2
R20.97 DW 1.45
试回答下列问题：
1）分布滞后系数的衰减率是多少？
2）模型中是否存在多重共线性问题？请说明判断的理由。
3）收入对消费的即期和长期影响乘数是多少？
4）某同学查表发现，在显著性水平0.05下，DW 检验临界值为d l 1.36 ，d h 1.59 。
请问该同学试图得出什么结论？你认为该同学的做法是否存在问题？请帮该同学完成后续工作。
【练习题7.5 参考解答】
1）分布滞后系数的衰减率为 0.82
2）模型中各斜率系数均显著，没有明显的多重共线性问题。
3）收入对消费的即期和长期影响乘数分别是：
即期乘数为 0.28 ；长期乘数为 0.28/（1-0.82）=1.56
4）该同学试图检验是否存在自相关性问题，但是此模型为自回归模型，模型中有滞后
被解释变量 Y t 1，此时不能使用 DW 检验法。而可以用德宾 h 检验，可计算出其 h 统计量为：
式中： d=1.45 ； n=37 ； ?
1* =0.82 ； SE( ?1*) 0.82/12.68 0.06467； Var( ?
1* )=0.064672 0.004182
h=1.82 ，小于 h 2 h 0.025 1.96 ，表明 5% 显著水平下不存在自相关性问题。
7.6 利用某地区 1980—2014 年固定资产投资（ Y ）与地区生产总值 GDP （ X ）的数据资 料（单位：亿元） ，使用 OLS 法估计出如下模型：
Y ?
t 16.1208 0.6265X t 0.2613Y t 1
t （ 3.21） （6.52） （2.41）
R 2 0.9855 DW 1.5321 （ 1）上述模型是否存在自相关性问题？
（ 2）如果将上述模型看成是局部调整模型的估计结果，试计算调节系数 。
【练习题 7.6 参考解答】
（1） 式中： d=1.5321 ；n=35 ； ?
1* =0.2613； SE( ?1*) 0.2613/ 2.41 0.1084； Var( ?
1*)=0.10842 0.01175 h=1.8038 ，小于 h 2 h 0.025 1.96 ，表明 5% 显著水平下不存在自相关性问题。
（2） 如果 将模型 看成是 局部调 整模 型的估 计结果 ,1- =0.2613 , 则调节系 数 =1-0.2613=0.7387。
7.7 联系自己所学的专业选择一个实际问题，设定一个分布滞后模型或自回归模型，并 自己去收集样本数据， 用本章的方法估计和检验这个模型， 你如何评价自己所做的这项研究
【练习题 7.7 参考解答】
本题无参考解答 h (1 d 2)
n * 1 nVar( ?1*
) (1 1 1.45) 2 37 1 37 0.004182 1.8194 h (1 d 2) 1 nVar( ?1*) (1 12
1.5321) 35 1.8038 1 35 0.01175
计量经济学题(答案)
《计量经济学》要点 一、单项选择题 知识点： 第一章 若干定义、概念 时间序列数据定义 横截面数据定义 同一统计指标按时间顺序记录的数据称为( B )。 A、横截面数据 B、时间序列数据 C、修匀数据 D、原始数据 同一时间，不同单位相同指标组成的观测数据称为（ B ） A．原始数据B．横截面数据C．时间序列数据D．修匀数据
变量定义（被解释变量、解释变量、内生变量、外生变量、前定变量） 单方程中可以作为被解释变量的是（控制变量、前定变量、内生变量、外生变量）； 在回归分析中，下列有关解释变量和被解释变量的说法正确的有（ C ） A、被解释变量和解释变量均为随机变量 B、被解释变量和解释变量均为非随机变量 C、被解释变量为随机变量，解释变量为非随机变量 D、被解释变量为非随机变量，解释变量为随机变量 什么是解释变量、被解释变量？ 从变量的因果关系上，模型中变量可分为解释变量（Explanatory variable）和被解释变量(Explained variable)。
在模型中，解释变量是变动的原因，被解释变量是变动的结果。 被解释变量是模型要分析研究的对象，也常称为“应变量”(Dependent variable)、“回归子”（Regressand）等。 解释变量也常称为“自变量”(Independent variable)、“回归元”（Regressor）等，是说明应变量变动主要原因的变量。 因此，被解释变量只能由内生变量担任，不能由非内生变量担任。 单方程计量经济模型中可以作为被解释变量的是（ C ） A、控制变量 B、前定变量 C、内生变量 D、外生变量 单方程计量经济模型的被解释变量是（ A ） A、内生变量 B、政策变量 C、控制变量 D、外生变量 在回归分析中，下列有关解释变量和被解释变量的说法正确的有（C）
计量经济学 第七章答案
练习题 7.1参考解答 （1）先用第一个模型回归，结果如下： 22216.4269 1.008106 t=(-6.619723) (67.0592) R 0.996455 R 0.996233 DW=1.366654 F=4496.936 PCE PDI =-+== 利用第二个模型进行回归，结果如下： 122233.27360.9823820.037158 t=(-5.120436) (6.970817) (0.257997) R 0.996542 R 0.996048 DW=1.570195 F=2017.064 t t t PCE PDI PCE -=-++== （2)从模型一得到MPC=1.008106；从模型二得到，短期MPC=0.982382，长期MPC= 0.982382+(0.037158)=1.01954 练习题7.2参考答案 （1）在局部调整假定下，先估计如下形式的一阶自回归模型： *1 * 1*0 * t t t t u Y X Y +++=-ββα 估计结果如下： 122?15.104030.6292730.271676 se=(4.72945) (0.097819) (0.114858)t= (-3.193613) (6.433031) (2.365315) R =0.987125 R =0.985695 F=690.0561 DW=1.518595 t t t Y X Y -=-++ 根据局部调整模型的参数关系，有* * **1 1 t t u u αδαβδββδδ===-= 将上述估计结果代入得到： *1 110.2716760.728324δβ=-=-=
第七章练习题及参考解答(第四版)计量经济学
第七章练习题及参考解答 7.1 表7.4中给出了1981-2015年中国城镇居民人均年消费支出(PCE)和城镇居民人均可支配收入(PDI)数据。 表7.4 1981-2015年中国城镇居民消费支出(PCE)和可支配收入(PDI)数据 （单位：元） 估计下列模型： t t t t t t t PCE B PDI B B PCE PDI A A PCE υμ+++=++=-132121 (1) 解释这两个回归模型的结果。 (2) 短期和长期边际消费倾向（MPC ）是多少？分析该地区消费同收入的关系。 (3) 建立适当的分布滞后模型，用库伊克变换转换为库伊克模型后进行估计，并对估计结果进行分析判断。 【练习题7.1参考解答】 (1) 解释这两个回归模型的结果。 Dependent Variable: PCE Method: Least Squares Date: 03/10/18 Time: 09:12 Sample: 1981 2005
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 149.0975 24.56734 6.068933 0.0000 R-squared 0.998965 Mean dependent var 2983.768 Adjusted R-squared 0.998920 S.D. dependent var 2364.412 S.E. of regression 77.70773 Akaike info criterion 11.62040 Sum squared resid 138885.3 Schwarz criterion 11.71791 Log likelihood -143.2551 F-statistic 22196.24 Durbin-Watson stat 0.531721 Prob(F-statistic) 0.000000 收入跟消费间有显著关系。收入每增加1元，消费增加0.76元。 Dependent Variable: PCE Method: Least Squares Date: 03/10/18 Time: 09:13 Sample(adjusted): 1982 2005 C 147.6886 26.73579 5.524001 0.0000 PDI 0.679123 0.069959 9.707385 0.0000 R-squared 0.999012 Mean dependent var 3089.059 Adjusted R-squared 0.998918 S.D. dependent var 2354.635 S.E. of regression 77.44504 Akaike info criterion 11.65348 Sum squared resid 125952.4 Schwarz criterion 11.80074 Log likelihood -136.8418 F-statistic 10620.10 Durbin-Watson stat 0.688430 Prob(F-statistic) 0.000000 (2) 短期和长期边际消费倾向（MPC）是多少？分析该地区消费同收入的关系。 短期MPC=0.68，长期MPC=0.679/(1-0.111)=0.764 (3) 建立适当的分布滞后模型，用库伊克变换转换为库伊克模型后进行估计，并对估计结果进行分析判断。 在滞后1-5期内，根据AIC最小，选择滞后5期，其回归结果如下: Dependent Variable: PCE Method: Least Squares Date: 03/10/18 Time: 09:25 Sample(adjusted): 1986 2005
计量经济学参考答案
第一章 1.6一个完整的计量经济模型应包括哪些基本要素？你能举一个例子吗？ 答：一个完整的计量经济模型应包括三个基本要素：经济变量、参数和随机误差项。 例如研究一家店铺月销售额的计量经济模型：u βX αY ++=其中，Y 为该月店铺销售总额，X 为该月店铺销售量，二者是经济变量；α和β为参数；u 是随机误差项。 1.7答：经济变量反映不同时间、不同空间的表现不同，取值不同，是可以观测的因素。经济参数是表现经济变量相互依存程度的、决定经济结构和特征的、相对稳定的因素，通常不能直接观测。 参数是未知的，又是不可直接观测的。由于随机误差项的存在，参数也不能通过变量值去精确计算。只能通过变量样本观测值选择适当方法去估计。 1.11答：时间序列数据：中国1990年至2013年国内生产总值，可从中国统计局网站查得数据。 截面数据：中国2013年各城市收入水平，中国统计局网站查得数据。 面板数据：中国1990年至2013年各城市收入水平，中国统计局网站查得数据。 虚拟变量数据：自然灾害状态，1表示该状态发生，0表示该状态不发生。 1.13为什么对已经估计出参数的模型还要进行检验？你能举一个例子说明各种检验的必要性吗？ 答：一，在设定模型时，对所研究经济现象规律性的认识可能并不充分，所依据的经济理论对所研究对象也许还不能作出正确的解释和说明。 二，经济理论是正确的，但可能我们对问题的认识只是从某些局部出发，或者只是考
察了某些特殊的样本，以局部去说明全局的变化规律，可能导致偏差。 三，我们用以估计参数的统计数据或其它信息可能并不十分可靠，或者较多地采用了经济突变时期的数据，不能真实代表所研究的经济关系，或者由于样本太小，所估计参数只是抽样的某种偶然结果。 第二章 2.3 (1) 当1000f Y =时，消费支出C 的点预测值: ?500.61000650i C =+?=(元) (2)平均值的预测区间: 已知: ?650i C =，0.025(10) 2.23t =，22 300 ?302 122 i e n σ= = =--∑， 22??[(f f C t C t αασσ-+ [(650 2.23 2.23=-+ =(650-27.5380,650+27.5380) =(622.46,677.54) 当1000f Y =时，在95%的置信概率下消费支出C 平均值的预测区间为(622.46,677.54)元。 （3）个别值的预测区间： 2??[(f f C t C t αασ-+ [(650 2.23 2.23=-+=(650-30.1247,650+30.1247)
计量经济学复习答案参考
计量经济学复习答案参考 单项选择题 1．计量经济学是一门（B ）学科。 A.数学 B.经济 C.统计 D.测量 2．狭义计量经济模型是指（C ）。 A.投入产出模型 B.数学规划模型 C.包含随机方程的经济数学模型 D.模糊数学模型 3．计量经济模型分为单方程模型和（C ）。 A.随机方程模型 B.行为方程模型 C.联立方程模型 D.非随机方程模型 4．经济计量分析的工作程序（B ） A.设定模型，检验模型，估计模型，改进模型 B.设定模型，估计参数，检验模型，应用模型 C.估计模型，应用模型，检验模型，改进模型 D.搜集资料，设定模型，估计参数，应用模型 5．同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（B ） A.横截面数据 B.时间序列数据 C.修匀数据 D.平行数据 6．样本数据的质量问题，可以概括为完整性、准确性、可比性和（B ）。 A.时效性 B.一致性 C.广泛性 D.系统性 7．有人采用全国大中型煤炭企业的截面数据，估计生产函数模型，然后用该模型预测未来煤炭行业的产出量，这是违反了数据的（A ）原则。 A.一致性 B.准确性 C.可比性 D.完整性 8．判断模型参数估计量的符号、大小、相互之间关系的合理性属于（B ）准则。 A.经济计量准则 B.经济理论准则 C.统计准则 D.统计准则和经济理论准则 9．对下列模型进行经济意义检验，哪一个模型通常被认为没有实际价值的（B ）。 A. （消费） （收入） B. （商品需求） （收入） （价格） C. （商品供给） （价格） D. （产出量） （资本） （劳动） 10.回归分析中定义的（B ） A.解释变量和被解释变量都是随机变量 B.解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量 C.解释变量和被解释变量都为非随机变量 D.解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 11.最小二乘准则是指使（D ）达到最小值的原则确定样本回归方程。 A. B. C. D. 12.下图中“{”所指的距离是（B ） X Y 10???ββ+= i Y
计量经济学练习题
计量经济学练习题 一、概念题： 1、计量经济学是的统一，其核心内容是建立和应用具有 的计量经济模型。 2.、计量经济学模型由、、和等构成，具有、 、和等特点。 3. 计量经济学的本质是： 4、计量经济学的变量从因果关系可分为和； 从变量性质可分为和。 5. 对计量经济学模型的检验主要从、、和等 方面 6、总体回归模型与样本回归模型的主要区别为：、和。 7、计量经济学的应用大体可以概括为、、和四个 方面，其中政策评价的方法主要有、、。 8、下列模型能否视为计量经济学模型： （1）GDP=a+b 1GDP 1 +b 2 GDP 2 +b 3 GDP 3 +U，其中GDP i (i=1,2,3)为第一、第二、第 三产业增加值，U为随机误差项； （2）S 1=a+bS 2 +U, 其中， S 1 ，S 2 分别为农村居民和城镇居民年末储蓄存款 余额，U为随机误差项； （3）Q=f(L,K,X 1,X 2 ,U)，其中，Q为煤炭产量，L，K分别是煤炭工业人数 和固定资产原值，X 1，X 2 分别是发电量与钢铁产量， U为随机误差项； （4）lnQ=lnA+alnL+blnK+u，其中Q代表产出，A表示技术水平，K表示资本投入，L表示劳动力投入， u为随机误差项。 9、对某一计量经济模型Y=b 0+b 1 X+u,现在有10个样本，b 1 在古典假定下的估计 值为0.4806，标准差为0.0175，u的方差未知，查t分布表当α=0.025时，t(10)=2.2281,t(9)=2.2622,t(8)=2.3060,t(7)=2.3646; 当α=0.005时，t(10)=3.1693,t(9)=3.2498,t(8)=3.3554,t(7)=3.4995; 在给定水平是 0.05时，（1）解释变量是否显著？（2）b 1 的置信水平为0.99的置信区间为。 10、在古典回归假定下，R2越大，则随机误差项的方差估计就越，在y的总 变差中回归模型作出了解释的部分就。 11、影响预测区间大小的因素有，，和。 12、多元回归模型Y XB e =+中参数B在古典假定下的最小二乘估计?B的分布为，若待估参数的个数为k个，残差平方和记为RSS，则随机误差项的方差的无偏估计为。 13、F检验与拟合优度检验都是对回归方程显著性的检验，F统计量的值随着决 定系数R2和修正的决定系数R2的增加而，二者之间具有。 1
计量经济学习题答案
第一章 1、什么是计量经济学？计量经济学方法与一般经济学方法有什么区别？ 解答计量经济学是经济学的一个分支学科，以揭示经济活动中客观存在的经济关系为主要内容，是由经济理论、统计学、数学三者结合而成的交叉性学科。 计量经济学方法揭示经济活动中具有因果关系的各因素间的定量关系，它用随 机性的数学方程加以描述；而一般经济数学方法揭示经济活动中各因素间的理 论关系，更多的用确定性的数学方程加以描述。 2、计量经济学的研究对象和内容是什么？计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征？ 解答计量经济学的研究对象是经济现象，主要研究经济现象中的具体数量规律，换言之，计量经济学是利用数学方法，根据统计测定的经济数据，对反映经济 现象本质的经济数量关系进行研究。计量经济学的内容大致包括两个方面：一 是方法论，即计量经济学方法或理论计量经济学；二是应用，即应用计量经济学。无论理论计量经济学还是应用计量经济学，都包括理论、方法和数据三要素。 计量经济学模型研究的经济关系有两个基本特征：一是随机关系，二是因果关系。 3、为什么说计量经济学在当代经济学科中占据重要地位？当代计量经济学发展的基本特征与动向是什么？ 解答计量经济学子20世纪20年代末30年代初形成以来，无论在技术方法 上还是在应用方面发展都十分迅速，尤其是经过20世纪50年代的发展阶段和20世纪60年代的扩张阶段，计量经济学在经济学科中占据了重要的地位，主 要表现在以下几点。 第一，在西方大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已成为经济学课程中最具有权威性的一部分。 第二，1969-2003诺贝尔经济学奖的53位获奖者中有10位于研究和应用计量经济学有关，居经济学各分支学科之首。除此之外，绝大多数诺贝尔 经济学奖获得者，即使其主要贡献不在计量经济学领域，但在他们的研 究中都普遍的应用了计量经济学方法。著名经济学家、诺贝尔经济学奖
2023年计量经济学题库超完整版及参考答案
量经济学题库 一、单项选择题（每小题1分） 1．计量经济学是下列哪门学科的分支学科（C）。 A．记录学 B．数学 C．经济学 D．数理记录学 2．计量经济学成为一门独立学科的标志是（B）。 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 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（D）。 A．控制变量 B．解释变量 C．被解释变量 D．前定变量 4．横截面数据是指（A）。 A．同一时点上不同记录单位相同记录指标组成的数据B．同一时点上相同记录单位相同记录指标组成的数据 C．同一时点上相同记录单位不同记录指标组成的数据D．同一时点上不同记录单位不同记录指标组成的数据 5．同一记录指标，同一记录单位准时间顺序记录形成的数据列是（C）。 A．时期数据 B．混合数据 C．时间序列数据 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（）。 A．内生变量 B．外生变量 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（）。 A．微观计量经济模型 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（）。 A．控制变量 B．政策变量 C．内生变量 D．外生变量 9．下面属于横截面数据的是（）。 A．1991－2023年各年某地区20个乡镇公司的平均工业产值 B．1991－2023年各年某地区20个乡镇公司各镇的工业产值 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 10．经济计量分析工作的基本环节是（）。 A．设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检查模型B．设定模型→估计参数→检查模型→应
计量经济学中级教程习题参考答案
计量经济学中级教程习题参考答案 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 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。如就是一个估计量，。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(100+104+96+130)/4=107.5。 第二章经典线性回归模型 2.1 判断题（说明对错；如果错误，则予以更正） （1）对 （2）对 （3）错 只要线性回归模型满足假设条件（1）～（4），OLS估计量就是BLUE。 （4）错 R2=ESS/TSS。 （5）错。我们可以说的是，手头的数据不允许我们拒绝原假设。 （6）错。因为Var() ，只有当保持恒定时，上述说法才正确。 2.2 应采用（1），因为由（2）和（3）的回归结果可知，除X1外，其余解释变量的系数均不显著。（检验过程略） 2.3 (1) 斜率系数含义如下: 0.273: 年净收益的土地投入弹性, 即土地投入每上升1%, 资金投入不变的情况下, 引起年净收益上升0.273%. 733: 年净收益的资金投入弹性, 即资金投入每上升1%, 土地投入不变的情况下, 引起年净收益上升0.733%. 拟合情况: ,表明模型拟合程度较高. (2) 原假设 备择假设 检验统计量 查表，因为t=2.022< ,故接受原假设,即不显著异于0, 表明土地投入变动对年净收益变动没有显著的影响. 原假设 备择假设 检验统计量
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 =01ˆˆi X 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 ．ˆi Y 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 ．40 C ． 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 = RSS TSS B ．F =/(1)RSS k ESS n k --
计量经济学课后答案
2.7 设销售收入,,,,,,,,,12个月的有关资料计算出以下数据：（单位：万元） 2 ()425053.73t X X -=∑ 647.88X = 2 ()262855.25t Y Y -=∑ 549.8Y = ()()334229.09t t X X Y Y --=∑ （1） 拟合简单线性回归方程，并对方程中回归系数的经济意义作出解释。 （2） 计算可决系数和回归估计的标准误差。 （3） 对2β进行显著水平为5%的显著性检验。 （4） 假定下年1月销售收入为800万元，利用拟合的回归方程预测其销售成本，并给出 置信度为95%的预测区间。 练习题2.7参考解答： (1)建立回归模型: i i i u X Y ++=21ββ 用OLS 法估计参数: 2 2 2()()334229.09 ˆ0.7863()425053.73 i i i i i i X X Y Y x y X X x β--=== =-∑∑∑∑ 12ˆˆ549.80.7863647.8866.2872Y X ββ=-=-⨯= 估计结果为: ˆ66.28720.7863i i Y X =+ 说明该百货公司销售收入每增加1元,平均说来销售成本将增加0.7863元。 (2)计算可决系数和回归估计的标准误差 可决系数为： 22 22 222 222 2 ˆˆˆ()0.7863425053.73262796.99 0.999778 262855.25262855.25 i i i i i i y x x R y y y ββ= = = ⨯= ==∑∑∑∑∑∑ 由 22 21i i e r y =- ∑∑ 可得 222(1)i i e R y =-∑∑ 222(1)(10.999778)262855.2558.3539i i e R y =-=-⨯=∑∑
计量经济学参考答案
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第一章 一个完整的计量经济模型应包括哪些基本要素你能举一个例子吗 答：一个完整的计量经济模型应包括三个基本要素：经济变量、参数和随机误差项。 例如研究一家店铺月销售额的计量经济模型：u βX αY ++=其中，Y 为该月店铺销售总额，X 为该月店铺销售量，二者是经济变量；α和β为参数；u 是随机误差项。 答：经济变量反映不同时间、不同空间的表现不同，取值不同，是可以观测的因素。经济参数是表现经济变量相互依存程度的、决定经济结构和特征的、相对稳定的因素，通常不能直接观测。 参数是未知的，又是不可直接观测的。由于随机误差项的存在，参数也不能通过变量值去精确计算。只能通过变量样本观测值选择适当方法去估计。 答：时间序列数据：中国1990年至2013年国内生产总值，可从中国统计局网站查得数据。 截面数据：中国2013年各城市收入水平，中国统计局网站查得数据。 面板数据：中国1990年至2013年各城市收入水平，中国统计局网站查得数据。 虚拟变量数据：自然灾害状态，1表示该状态发生，0表示该状态不发生。 为什么对已经估计出参数的模型还要进行检验你能举一个例子说明各种检验的必要性吗 答：一，在设定模型时，对所研究经济现象规律性的认识可能并不充分，所依据的经济理论对所研究对象也许还不能作出正确的解释和说明。 二，经济理论是正确的，但可能我们对问题的认识只是从某些局部出发，或者只是考察了某些特殊的样本，以局部去说明全局的变化规律，可能导致偏差。 三，我们用以估计参数的统计数据或其它信息可能并不十分可靠，或者较多地采用了经济突变时期的数据，不能真实代表所研究的经济关系，或者由于样本太小，所估计参数只是抽样的某种偶然结果。 第二章 (1) 当1000f Y =时，消费支出C 的点预测值: ˆ500.61000650i C =+⨯=(元) (2)平均值的预测区间: 已知: ˆ650i C =，0.025(10) 2.23t =，22300 ˆ302 122 i e n σ= = =--∑， 22ˆˆ[(f f C t C t αα-+
庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版
练习题 2.1表2.9中是中国历年国内旅游总花费（Y）、国内生产总值（X1）、铁路里程（X2）、公路里程数据（X3）的数据。 表2.7 中国历年国内旅游总花费、国内生产总值、铁路里程、公路里程数据 资料来源：中国统计年鉴 （1）分别建立线性回归模型，分析中国国内旅游总花费与国内生产总值、铁路里程、公路里程数据的数量关系。 （2）对所建立的回归模型进行检验，对几个模型估计检验结果进行比较。 【练习题2.1参考解答】 （1）分别建立亿元线性回归模型 建立y与x1的数量关系如下：
建立y与x2的数量关系如下：建立y与x3的数量关系如下：
（2）对所建立的回归模型进行检验，对几个模型估计检验结果进行比较。 关于中国国内旅游总花费与国内生产总值模型，由上可知，，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。 对于回归系数的t检验：，对斜率系数的显著性检验表明，GDP 对中国国内旅游总花费有显著影响。 同理：关于中国国内旅游总花费与铁路里程模型，由上可知，，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。 对于回归系数的t检验：，对斜率系数的显著性检验表明，铁路里程对中国国内旅游总花费有显著影响。 关于中国国内旅游总花费与公路里程模型，由上可知，，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。 对于回归系数的t检验：，对斜率系数的显著性检验表明，公路里程对中国国内旅游总花费有显著影响。 2.2为了研究浙江省一般预算总收入与地区生产总值的关系,由浙江省统计年鉴得到如表2.8所示的数据。 年份一般预算总收入 (亿元)地区生产总值 (亿元) 年份一般预算总收入 (亿元) 地区生产总值 (亿元) Y X Y X 197827.45123.721998 401.80 5052.62 197925.87157.751999 477.40 5443.92
练习题及参考解答第四版计量经济学
第七章练习题及参考解答 表中给出了1981 -2015年中国城镇居民人均年消费支出(PCE)和城镇居民人均可支配收入(PDI)数据。 表1981-2015年中国城镇居民消费支出(PCE)和可支配收入(PDI) 数据(单位：元)
(1)解释这两个回归模型的结果。 (2)短期和长期边际消费倾向(MPC)是多少分析该地区消费同收入的关系。 (3)建立适当的分布滞后模型，用库伊克变换转换为库伊克模型后进行估计，并对估计结果进行分析判断。 【练习题参考解答】 (1)解释这两个回归模型的结果。 Dependent Variable: PCE Method： Least Squares Date: 03/10/18 Time: 09:12 Sample： 1981 2005 Included observations: 25 Variable Coeffic Std・t-Statis Pro b・ ient Error tic
Mean dependent Adjusted ・ dependent R-squared var ・ of regression Akaike info criterion Sum squared Schwarz resid criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson 收入跟消费间有显着关系。收入每增加1元，消费增加元。 Dependent Variable ： PCE Method ： Least Squares Date : 03/10/18 Time : 09:13 Sample(adjusted): 1982 2005 Included observations : 24 after adjusting endpoints Variable Coeffic Std. t-Statis Prob. ient Error tic PDI PDI R-squared
第七章单方程计量经济学应用模型
第七章单方程计量经济学应用模型 一、内容题要 本章要紧介绍了假设干种单方程计量经济学模型的应用模型。包括生产函数模型、需求函数模型、消费函数模型以及投资函数模型、货币需求函数模型等经济学领域常见的函数模型。本章所列举的内容更多得关注了相关函数模型自身的开展状况，而不是计量模型估量本身。其目的，是使学习者了解各函数模型是如何开展而来的，即掌握建立与开展计量经济学应用模型的方法论。 生产函数模型，首先介绍生产函数的几个全然咨询题，包括它的定义、特征、开展历程等，并对要素的替代弹性、技术进步的相概念进行了回纳。然后分不以要素之间替代性质的描述为线索与以技术要素的描述这线索介绍了生产函数模型的开展，前者包括从线性生产函数、C-D生产函数、不变替代弹性〔CES〕生产函数、变替代弹性〔VES〕生产函数、多要素生产函数到超越对数生产函数的介绍；后者包括对技术要素作为一个不变参数的生产函数模型、革新的C-D、CES生产函数模型、含表达型技术进步的生产函数模型、边界生产函数模型的介绍。最后对各种类型的生产函数的估量以及在技术进步分析中的应用进行了了讨论。 与生产函数模型相仿，需求函数模型仍是从全然概念、全然特性、各种需求函数的类型及其估量方法等方面进行讨论，尤其是对线性支出系统需求函数模型的开展及其估量咨询题进行了较具体的讨论。 消费函数模型局部，要紧介绍了几个重要的消费函数模型及其参数估量咨询题，包括尽对收进假设消费函数模型、相对收进假设消费函数模型、生命周期假设消费函数模型、持久收进假设消费函数模型、合理预期的消费函数模型习惯预期的消费函数模型。并对消费函数的一般形式进行了讨论。 在其他常用的单方程应用模型中要紧介绍了投资函数模型与货币需求函数模型，前者要紧讨论了加速模型、利润决定的投资函数模型、新古典投资函数模型；后者要紧讨论了古典货币学讲需求函数模型、Keynes货币学讲需求函数模型、现代货币主义的货币需求函数模型、后Keynes货币学讲需求函数模型等。 二、典型例题分析 例1：某工业企业资料如下表。试估量该企业的生产函数 表某工业企业资料单位：亿元，千人
计量经济学复习答案参考
检验模型 估计参数 应用模型 设定模型 估计模型 检验模型 检验模型 估计参数 改进模型 应用模型 改进模型 应用模型 5 .同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（B 6 .样本数据的质量问题，可以概括为完整性、准确性、可比性和（B ）。 A.时效性 C.广泛性 7．有人采用全国大中 型煤炭企业的截面数据，估计生产函数模型，然后用该模 型预测未来煤炭行业的产出量，这是违反了数据的（A ）原则。 A. 一致性 C.可比性 8 .判断模型参数估计量的符号、大小、相互之间关系的合理性属于（B ）准则。 对下列模型进行经济意义检验，哪一个模型通常被认为没有实际价值的（B ）。 （消费） （收入） （商品需求） （收入）（价格） （商品供给） （价格） （产出量） （资本）（劳动） 10.回归分析中定义的（B ） A.解释变量和被解释变量都是随机变量 B.解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量 C.解释变量和被解释变量都为非随机变量 D.解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 11 .最小二乘准则是指使（D ）达到最小值的原则确定样本回归方程。 A. C. 12 .下图中“{”所指的距离是（B ） 人 A 4 计量经济学复习答案参考 单项选择题 1 .计量经济学是一门（B ）学科。 A.数学 C.统计 2 .狭义计量经济模型是指（C ）。 A.投入产出模型 C.包含随机方程的经济数学模型 B.经济 D.测量 B.数学规划模型 D.模糊数学模型 3.计量经济模型分为单方程模型和（C ）。 A.随机方程模型 C.联立方程模型 4.经济计量分析的工作程序（B B.行为方程模型 D.非随机方程模型 A.设定模型 B.设定模型 C.估计模型 D.搜集资料 A.横截面数据 C.修匀数据 B.时间序列数据 D.平行数据 B. 一致 性 B.准确性 D.完整性 A.经济计量准则 C.统计准则 B.经济理论准则 D.统计准则和经济理论准则 9． A. B. C. B .
计量经济学(数字教材版)课后习题参考答案
课后习题参考答案 第二章教材习题与解析 1、 判断下列表达式是否正确： y i =β0+β1x i ,i =1,2,⋯n y ̂i =β ̂0+β̂1x i ,i =1,2,⋯n E(y i |x i )=β0+β1x i +u i ,i =1,2,⋯n E(y i |x i )=β0+β1x i ,i =1,2,⋯n E(y i |x i )=β̂0+β̂1x i ,i =1,2,⋯n y i =β0+β1x i +u i ,i =1,2,⋯n y ̂i =β̂0+β̂1x i +u i ,i =1,2,⋯n y i =β̂0+β̂1x i +u i ,i =1,2,⋯n y i =β̂0+β̂1x i +u ̂i ,i =1,2,⋯n y ̂i =β̂0+β̂1x i +u ̂i ,i =1,2,⋯n 答案：对于计量经济学模型有两种类型，一是总体回归模型，另一是样本回归模型。两类回归模型都具有确定形式与随机形式两种表达方式： 总体回归模型的确定形式：X X Y E 10)|(ββ+= 总体回归模型的随机形式：μββ++=X Y 10 样本回归模型的确定形式：X Y 10ˆˆˆββ+= 样本回归模型的随机形式：e X Y ++=1 0ˆˆββ 除此之外，其他的表达形式均是错误的 2、给定一元线性回归模型：y =β0+β1x +u （1）叙述模型的基本假定； （2）写出参数β0和β1的最小二乘估计公式； （3）说明满足基本假定的最小二乘估计量的统计性质； （4）写出随机扰动项方差的无偏估计公式。 答案：（1）线性回归模型的基本假设有两大类，一类是关于随机误差项的，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，主要是解释变量是非随机的，如果是随机变量，则与随机误差项不相关。 （2）1 2ˆi i i x y x β=∑∑，01 ˆˆY X ββ=- （3）考察总体的估计量，可从如下几个方面考察其优劣性： 1）线性性，即它是否是另一个随机变量的线性函数； 2）无偏性，即它的均值或期望是否等于总体的真实值； 3）有效值，即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差； 4）渐进无偏性，即样本容量趋于无穷大时，它的均值序列是否趋于总体真值； 5）一致性，即样本容量趋于无穷大时，它是否依概率收敛于总体的真值；
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