山东财经大学计量经济学习题
计量经济学习题
计量经济学习题第⼀章练习题⼀、单项选择题1．经济计量学⼀词的提出者为（）A．弗⾥德曼B．丁伯根C．费瑞希D．萨缪尔森2．下列说法中正确的是（）A．经济计量学是经济学、统计学和数学合流⽽构成的⼀门交叉学科。
B．经济计量学是经济学、数理统计学和政治经济学合流⽽构成的⼀门交叉学科。
C．经济计量学是数理经济学和政治经济学合流⽽构成的⼀门交叉学科。
D．经济计量学就是数理经济学。
3．理论经济计量学的主要⽬的为（）A．研究经济变量之间的依存关系；B．研究经济规律；C．测度由经济计量学模型设定的经济关系式；D．进⾏经济预测。
4．下列说法中不是应⽤经济计量学的研究⽬的为（）A．测度经济系统的发展⽔平；B．经济系统结构分析；C．经济指标预测；D．经济政策评价。
5．经济计量学的建模依据为（）A．统计理论B．预测理论C．经济理论D．数学理论6．随机⽅程式构造依据为（）A．经济恒等式B．政策法规C．变量间的技术关系D．经济⾏为7．经济计量学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8．在同⼀时点或时期上，不同统计单位的相同统计指标组成的数据是（）A．时期数据B．时点数据C．时序数据D．截⾯数据⼆、多项选择题1．在⼀个经济计量模型中，可作为解释变量的有（）A．内⽣变量B．外⽣变量C．控制变量D．政策变量E．滞后变量2．对经济计量模型验证的准则有（）A．最⼩⼆乘准则B．经济理论准则C．统计准则D．数学准则E．经济计量准则3．经济计量模型的应⽤在于（）A．设定模型B．检验模型C．结构分析D．经济预测E．规划政策第⼆章练习题⼀、单项选择题1．回归分析的⽬的为（）A ．研究解释变量对被解释变量的依赖关系；B ．研究解释变量和被解释变量的相关关系；C ．研究被解释变量对解释变量的依赖关系；D ．以上说法都不对。
2．在回归分析中，有关被解释变量Y 和解释变量X 的说法正确的为（）A ．Y 为随机变量，X 为⾮随机变量；B ．Y 为⾮随机变量，X 为随机变量；C ．X 、Y 均为随机变量；D ．X 、Y 均为⾮随机变量。
计量经济学习题集答案3
计量经济学习题集答案3一、1、C2、B3、A4、B5、A6、C7、B8、A9、A 10、A 11、C12、D 13、C 14、C 15、C 16、D二、1、BD2、AD3、ABCDE4、BCDE5、AD三、1、在多元线性回归模型中，回归系数j β（j=1，2，……，k ）表示的是当控制其他解释变量不变的条件下，第j 个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响，这样的回归系数称为偏回归系数。
2、“回归平方和”与“总离差平方和”的比值，用2R 表示。
3、用自由度修正多重可决系数2R 中的残差平方和与回归平方和。
4、对模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。
5、当其他解释变量不变时，某个回归系数对应的解释变量是否对被解释变量有显著影响做出推断。
6、假定各解释变量之间不存在线性关系，或者说各解释变量的观测值之间线性无关，在此条件下，解释变量观测值矩阵X 列满秩Rank(X)=k ，此时，方阵X`X 满秩， Rank(X`X)=k从而X`X 可逆，(X`X) 存在。
7、正规方程组指采用OLS 法估计线性回归模型时，对残差平方和关于各参数求偏导，并令偏导数为零后得到的一组方程，其矩阵形式为X X X Y β''= 。
四、1、在多元回归分析中，为了寻找有效的参数方法及对模型进行统计检验，需要对模型中的随机扰动项和解释变量做一些假定。
多元线性回归模型的基本假定条件有以下几种：1）零均值假定2）同方差和无自相关假定3）随机扰动项与解释变量不行关假定4）多重共线性假定5)正态性假定2、1）线性性质；2）无偏性；3）最小方差性。
3、随着模型中解释变量的增加，多重可决系数的值会变大。
当解释变量相同而解释变量个数不同时，运用多重可决系数去比较两个模型的拟合优度会带来缺陷。
用自由度去校正所计算的变差，可以纠正解释变量个数不同引起的对比困难，为此可以用自由度去修正多重可决系数中的残差平方和与回归平方和，从而引入修正可决系数。
计量经济学第二版课后习题答案1-8章 - 编辑版
练习题2.1 参考解答:计算中国货币供应量(以货币与准货币M2表示)与国内生产总值(GDP)的相关系数为:计算方法: XY n X Y X Y r -=或,()()X Y X X Y Y r --=计算结果:M2GDPM2 10.996426148646GDP0.9964261486461经济意义: 这说明中国货币供应量与国内生产总值(GDP)的线性相关系数为0.996426,线性相关程度相当高。
练习题2.2参考解答美国软饮料公司的广告费用X 与销售数量Y 的散点图为说明美国软饮料公司的广告费用X 与销售数量Y 正线性相关。
相关系数为：说明美国软饮料公司的广告费用X 与销售数量Y 的正相关程度相当高。
若以销售数量Y 为被解释变量,以广告费用X 为解释变量,可建立线性回归模型 i i i u X Y ++=21ββ 利用EViews 估计其参数结果为经t 检验表明, 广告费用X 对美国软饮料公司的销售数量Y 确有显著影响。
回归结果表明，广告费用X 每增加1百万美元, 平均说来软饮料公司的销售数量将增加14.40359(百万箱)。
练习题2.3参考解答: 1、 建立深圳地方预算内财政收入对GDP 的回归模型，建立EViews 文件，利用地方预算内财政收入（Y ）和GDP 的数据表，作散点图可看出地方预算内财政收入（Y ）和GDP 的关系近似直线关系，可建立线性回归模型： t t t u GDP Y ++=21ββ 利用EViews 估计其参数结果为即 ˆ20.46110.0850t tY GDP =+ （9.8674） (0.0033)t=(2.0736) (26.1038) R 2=0.9771 F=681.4064经检验说明,深圳市的GDP 对地方财政收入确有显著影响。
20.9771R =，说明GDP 解释了地方财政收入变动的近98%，模型拟合程度较好。
模型说明当GDP 每增长1亿元时，平均说来地方财政收入将增长0.0850亿元。
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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∑（－）＝，2Y 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ˆ81.72 3.65YX =+ 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 ˆY =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iˆY 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 ˆC =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 ˆY =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑（－）＝，2Y Y 68113.6∑（－）＝， 求判定系数和相关系数。
5．有如下表数据日本物价上涨率与失业率的关系（1）设横轴是U ，纵轴是P ，画出散点图。
根据图形判断，物价上涨率与失业率之间是什么样的关系拟合什么样的模型比较合适 （2）根据以上数据，分别拟合了以下两个模型： 模型一：16.3219.14P U=-+ 模型二：8.64 2.87P U =- 分别求两个模型的样本决定系数。
计量经济学题库超完整版及答案
四、简答题（每小题5分）欧阳歌谷（2021.02.01）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调。
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．试述回归阐发与相关阐发的联系和区别。
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.在多元线性回归阐发中，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.罕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 ++=310②t t t u x b b y ++=log 10 ③t t t u x b b y ++=log log 10④t 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 10②t t t u x b b b y ++=)(210 ③t t t u x b b y +=)/(10④t b t t u x b y +-+=)1(1119.什么是异方差性？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。
21.检验异方差性的办法有哪些？22.异方差性的解决办法有哪些？23.什么是加权最小二乘法？它的基本思想是什么？24.样天职段法（即戈德菲尔特——匡特检验）检验异方差性的基来源根基理及其使用条件。
计量经济学习题
计量经济学习题1 若要将一个被解释变量对两个解释变量作线性回归分析： （1）写出总体回归函数和样本回归函数； （2）写出回归模型的矩阵表示； （3）说明对此模型的古典假定；（4）写出回归系数及随机扰动项方差的最小二乘估计量，并说明参数估计量的性质； 2 多元线性回归中的古典假定与一元线性回归时有什么不同？ 3 多元线性回归分析中，为什么要对可决系数加以修正？修正可决系数与F 检验之间有何区别与联系？4 多元线性回归分析中，F 检验与t 检验的关系是什么？为什么在作了F 检验以后还要作t 检验？5 对于本章开始提出的“中国汽车的保有量会超过一亿辆吗？”，你认为可建立什么样的计量经济模型去分析？6说明用EViews 完成多元线性回归分析的具体操作步骤。
7.为研究中国各地区入境旅游状况，建立了各省市旅游外汇收入（Y ，百万美元）、旅行社职工人数（X1，人）、国际旅游人数（X2，万人次）的模型，用某年31个省市的截面数据估计结果如下：ii i X X Y 215452.11179.00263.151ˆ++-= t=(-3.066806) (6.652983) (3.378064)R 2=0.934331 92964.02=R F=191.1894 n=31 （1） 从经济意义上考察估计模型的合理性。
（2） 在5%显著性水平上，分别检验参数21,ββ的显著性。
（3） 在5%显著性水平上，检验模型的整体显著性。
8.根据下列数据试估计偏回归系数、标准误差，以及可决系数与修正的可决系数：367.693Y =， 1402.760X =， 28.0X =， 15n =， 2()66042.269iY Y -=∑， 211()84855.096iXX -=∑，222()280.000iXX -=∑，11()()74778.346iiY Y X X --=∑，22()()4250.900iiY Y XX --=∑， 1122()()4796.000ii XX X X --=∑9.经研究发现，家庭书刊消费受家庭收入几户主受教育年数的影响，表中为对某地区部分家(1) 建立家庭书刊消费的计量经济模型；（2）利用样本数据估计模型的参数；（3）检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响；（4）分析所估计模型的经济意义和作用10.某地区城镇居民人均全年耐用消费品支出、人均年可支配收入及耐用消费品价格指数的统计资料如表所示：利用表中数据，建立该地区城镇居民人均全年耐用消费品支出关于人均年可支配收入和耐用消费品价格指数的回归模型，进行回归分析，并检验人均年可支配收入及耐用消费品价格指数对城镇居民人均全年耐用消费品支出是否有显著影响。
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计量经济学题库计算与分析题（每小题10分）1X: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∑（－）＝，2Y 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 ˆ81.72 3.65YX =+ t 值 1.2427 7.2797 R 2=0.8688 F=52.99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 iˆY =101.4-4.78X 标准差 （45.2） （1.53） n=30 R 2=0.31 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iˆY 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 ˆC =150.81Y + t 值 （13.1）（18.7） n=19 R 2=0.81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＝0.05）；（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 ˆY =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑（－）＝，2Y Y 68113.6∑（－）＝， 求判定系数和相关系数。
5．有如下表数据（1拟合什么样的模型比较合适？ （2）根据以上数据，分别拟合了以下两个模型：模型一：16.3219.14P U=-+ 模型二：8.64 2.87P U =- 分别求两个模型的样本决定系数。
计量经济学 第二版 课后习题1-14章 中文版答案汇总
习题
1.
（1） =520.4-5.82×22=392.36
（2）ΔTestScore=-5.82×(23-19)=-23.28
即平均测试成绩所减少的分数回归预测值为23.28。
（3） = 0+ 1× =520.4-5.82×1.4=395.85
（4）SER2= i2=11.5
SSR= i2=SER2×(n-2)=11.5×(100-2)=12960.5
Var(R-Rf)=Var[β(Rm-Rf)+u]=β2×Var(Rm-Rf)+Var(u)+2β×cov(u,Rm-Rf)
cov(u,Rm-Rf)=0,Var(u) 0
Var(R-Rf) β2×Var(Rm-Rf)>Var(Rm-Rf)
（2）有可能。
Var(R-Rf)=β2×Var(Rm-Rf)+Var(u) Var(R-Rf)-Var(Rm-Rf)=（β2-1）Var(Rm-Rf)+Var(u)
②Wal-Mart: =0.65 =0.65×3.8%=2.47%
③Waste Management: =0.7 =0.7×3.8%=2.66%
④Spring Nextel: =0.78 =0.78×3.8%=2.964%
⑤Barns and Noble: =1.02 =1.02×3.8%=3.876%
R2= =1- =0.08
TSS=SSR÷(1-R2)=12960.5÷(1-0.08)=14087.5=
sY2= =14087.5÷(100-1)≈140.30
sY≈11.93
2.
（1）
① =-99.41+3.94×70=176.39
② =-99.41+3.94×65=156.69
计量经济学参考答案
第二章练习题及参考解答练习题2.1 参考解答:计算中国货币供应量(以货币与准货币M2表示)与国内生产总值(GDP)的相关系数为:计算方法: 2222()()i i i iXY i i i i n X Y X Y r n X X n Y Y -=--∑∑∑∑∑∑∑或 ,22()()()()ii X Y iiX X Y Y r X X Y Y --=--∑∑∑计算结果:M2 GDP M2 1 0.6 GDP0.61经济意义: 这说明中国货币供应量与国内生产总值(GDP)的线性相关系数为0.,线性相关程度相当高。
练习题2.2参考解答美国软饮料公司的广告费用X 与销售数量Y 的散点图为说明美国软饮料公司的广告费用X 与销售数量Y 正线性相关。
x y x 1 0.4 y0.41说明美国软饮料公司的广告费用X 与销售数量Y 的正相关程度相当高。
若以销售数量Y 为被解释变量,以广告费用X 为解释变量,可建立线性回归模型 i i i u X Y ++=21ββ 利用EViews 估计其参数结果为经t 检验表明, 广告费用X 对美国软饮料公司的销售数量Y 确有显著影响。
回归结果表明，广告费用X 每增加1百万美元, 平均说来软饮料公司的销售数量将增加14.40359(百万箱)。
练习题2.3参考解答: 1、 建立深圳地方预算内财政收入对GDP 的回归模型，建立EViews 文件，利用地方预算内财政收入（Y ）和GDP 的数据表，作散点图可看出地方预算内财政收入（Y ）和GDP 的关系近似直线关系，可建立线性回归模型： t t t u GDP Y ++=21ββ 利用EViews 估计其参数结果为即 ˆ20.46110.0850t tY GDP =+ （9.8674） (0.0033)t=(2.0736) (26.1038) R 2=0.9771 F=681.4064经检验说明,深圳市的GDP 对地方财政收入确有显著影响。
计量经济学习题
计量经济学习题1．某地区连续五年的个⼈消费⽀出（Y ）和个⼈可⽀配收⼊（X ）的数据如下表所⽰：求个⼈消费⽀出（Y ）关于个⼈可⽀配收⼊（X ）的线性回归⽅程。
2．克莱因和⼽德伯格曾⽤1921-1941年与1945-1950年（1942-1944年战争期间略去）美国国内消费C 和⼯资收⼊W 、⾮⼯资—⾮农业收⼊P 、农业收⼊A 的共27年时间序列资料，利⽤普通最⼩⼆乘法估计得出了下列回归⽅程： C t =8.133+1.059W t +0.452P t +0.121A t (8.92) (0.17) (0.66) (1.09) R 2=0.95 F=107.37式下括号中的数字为相应参数估计量的标准误。
试对该模型进⾏评价，指出其中存在的问题。
（显著性⽔平取5%，已知F 0.05(3,23)=3.03,t 0.025(23)=2.069）3.设销售收⼊X 为解释变量，销售成本Y 为被解释变量。
现已根据某百货公司某年12个⽉的有关资料计算出以下数据（单位：万元）2()425053.73iXX -=∑647.88X =2()262855.25iY Y -=∑ 549.8Y = ()()334229.09iiX 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β2进⾏显著⽔平为5%的显著性检验4) 假定下年1⽉份销售收⼊为800万元，利⽤拟合的回归⽅程预测其销售收⼊，并给我置信区间为95%的预测区间4．表为对被解释变量Y 和解释变量X2,X3，X4，X5，X6进⾏回归得到的结果，请将括号的数字补充。
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 1994 2007 Included observations: 14Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -1472.206 1137.284 0.2316 X2 0.042509 0.004614 0.0000 X3 4.431598 1.063495 0.0031 X4 2.922021 1.093614 0.0283 X5 1.427189 1.417850 0.3436 X6-354.8553244.89370.1854R-squared 0.997310 Mean dependent var3527.783Adjusted R-squared S.D. dependent var 1927.495 S.E. of regression Akaike info criterion12.83072 Sum squared resid 129930.7 Schwarz criterion 13.10460Log likelihood -83.81504 F-statisticDurbin-Watson stat 1.558962 Prob(F-statistic)0.0000005．令kids 表⽰⼀名妇⼥⽣育孩⼦的数⽬，educ 表⽰该妇⼥接受过教育的年数。