计量经济学小组作业
计量经济学作业
计量经济学作业7.下列为一个完备的联立方程计量经济学模型：011210132t t t t t t t t t Y M C I M Y P ββγγμααγμ=++++=+++其中，M 为货币供给量，Y 为国生产总值，P 为价格总指数。
,C I 分别为居民消费与投资。
（1） 指出模型的生变量、外生变量、先决变量；（2） 写出简化式模型，并导出结构式参数与简化式参数之间的关系； （3） 用结构式条件确定模型的识别状态； （4） 指出间接最小二乘法、工具变量法、二阶段最小二乘法中哪些可用于原模型第1,2个方程的参数估计。
解：（1） 生变量：t Y 、t M外生变量：t I 、t C 、t P 先决变量：t I 、t C 、t P （2） 简化式模型：101112131202122232=++++=++++t t t t t t t t t t Y C I P M C I P ππππεππππε结构式参数与简化式参数之间的关系：001131210111213111111111111βαββγγγππππαβαβαβαβ+====----0103111220212223111111111111ααβγαγαγππππαβαβαβαβ+====----（3） 模型中包含g =2个生变量，k =3个先决变量；第1个方程包含1g =2个生变量，1k =2个先决变量； 第2个方程包含2g =2个生变量，2k =1个先决变量；结构参数矩阵为101210310100B ββγγααγ----⎛⎫Γ= ⎪---⎝⎭首先判断第1个结构方程的识别状态。
对于第1个方程，有()003B γΓ=-，()0011R B g Γ==-，即方程可以识别，又因为111k k g -=-，所以第1个结构方程恰好识别。
对于第2个结构方程，有()0012B γγΓ=--，()0011R B g Γ==-，即方程可以识别，又因为221k k g ->-，所以第2个结构方程过度识别。
计量经济学小组作业
一、理论依据回归分析是在对线性分析模型提出若干假设的条件下,应用普通最小二乘法得到了无偏的、有效的参数估计量。
但是，在实际的计量经济学问题中，完全满足这些基本假设的情况并不多见。
如果违背了某一项基本假设，那么应用最小二乘法估计模型就不能得到无偏的、有效的参数估计量，OLS法失效，这就需要发展新的方法估计模型.二、建立建立GDP的CD生产函数模型1984—2014年GDP、就业人数、资本形成总额统计表(数据来源于国家统计年鉴)利用EViews软件估计结果得：LnYˆ=—4，3705+0。
5841lnL+0。
8851lnKt = （—1.4306）（2。
0309)(33.7808）R2=0.9991 R2=0。
9990 F=6995.2170 DW=1.7909即：在资本投入保持不变的条件下，劳动投入每增加1%，产出将平均增加0。
5841%在劳动投入保持不变的条件下,资本投入每增加1%,产出将平均增加0。
8511%。
三、自相关性自相关性的检验由残差图估计得残差et呈线性回归，表明随机项ut存在。
DW检验:DW=0.56918给定显著性水平α=0.05 n=31 k=2查表得得下限临界值d L=1.36和上限临界值d U=1。
50由W=0.56918＜d L=1。
36，这时随机误差项存在一阶正自相关。
回归检验法建立残差项e t与e t—1、e t—2的回归模型.由结果可得随机误差项存在一阶自相关。
相关图和Q统计量检验明显可得我国gdp模型存在着一阶自相关性各阶滞后的Q统计量的p值都小于0.05说明在5%的显著性水平下,拒绝原假设，残差序列存在自相关。
自相关性的修正迭代估计法在命令窗口中键入“LS lnGDP C lnLlnK AR(1） AR(2）”得到表3。
2.1回归结果。
键入文本由上图得DW=1.790932 n=29 k=2 α=0.05查表得d L=1.34，d U=1。
48＜DW=1。
790932＜4—d U=2。
计量经济学作业HW2
Homework2for Econometrics(due April10,2013)Spring2013Instructor:Jihai YuTA:Kunyuan Qiao1.The data in WAGE2.RAW on working men was used to estimate the following equation:d educ=10:36 0:094sibs+0:131meduc+0:210feducn=722;R2=0:214where educ is years of schooling,sibs is number of siblings,meduc is mother’s years of schooling,and feduc is father’s years of schooling.(i)Does sibs have the expected e¤ect?Explain.Holding meduc and feduc…xed,by how much does sibs have to increase to reduce predicted years of education by one year?(A noninteger answer is acceptable here.) (ii)Discuss the interpretation of the coe¢cient on meduc.(iii)Suppose that Man A has no siblings,and his mother and father each have12years of education.Man B has no siblings,and his mother and father each have16years of education.What is the predicted di¤erence in years of education between B and A?2.In a study relating college grade point average to time spent in various activities,you distribute a survey to several students.The students are asked how many hours they spend each week in four activities:studying, sleeping,working,and leisure.Any activity is put into one of the four categories,so that for each student, the sum of hours in the four activities must be168.(i)In the modelGP A= 0+ 1study+ 2sleep+ 3work+ 4leisure+u;does it make sense to hold sleep,work,and leisure…xed,while changing study?(ii)Explain why this model violates Assumption MLR.3.(iii)How could you reformulate the model so that its parameters have a useful interpretation and it satis…es Assumption MLR.3?3.The following equation describes the median housing price in a community in terms of amount of pollution (nox for nitrous oxide)and the average number of rooms in houses in the community(rooms):log(price)= 0+ 1log(nox)+ 2rooms+u:(i)What are the probable signs of 1and 2?What is the interpretation of 1?Explain.(ii)Why might nox[or more precisely,log(nox)]and rooms be negatively correlated?If this is the case,does the simple regression of log(price)on log(nox)produce an upward or a downward biased estimator of 1? (iii)Using the data in HPRICE2.RAW,the following equations were estimated:\log(price)=11:71 1:043log(nox);n=506;R2=0:264\log(price)=9:23 0:718log(nox)+0:306rooms;n=506;R2=0:514:Is the relationship between the simple and multiple regression estimates of the elasticity of price with respect to nox what you would have predicted,given your answer in part(ii)?Does this mean that 0:718is de…nitely closer to the true elasticity than 1:043?4.(i)Consider the simple regression model y01x u under the…rst four Gauss-Markov assumptions.For some function g(x),for example g(x)=x2or g(x)=log(1+x2),de…ne z i=g(x i).De…ne a slope estimator as~ 1=P n i=1(z i z)y i P n i=1(z i z)x iShow that~ 1is linear and unbiased.Remember,because E(u j x)=0,you can treat both x i and z i as nonrandom in your derivation.(ii)Add the homoskedasticity assumption,MLR.5.Show thatV ar(~ 1)= 2P n i=1(z i z)2(P i=1(z i z)x i)2(iii)Show directly that,under the Gauss-Markov assumptions,V ar(^ 1) V ar(~ 1),where^ 1is the OLS estimator.[Hint:The Cauchy-Schwartz inequality implies that1n P n i=1(z i z)(x i x) 2 1n P n i=1(z i z)2 1n P n i=1(x i x)2notice that we can drop x from the sample covariance.]5.A problem of interest to health o¢cials(and others)is to determine the e¤ects of smoking during pregnancy on infant health.One measure of infant health is birth weight;a birth weight that is too low can put an infant at risk for contracting various illnesses.Since factors other than cigarette smoking that a¤ect birth weight are likely to be correlated with smoking,we should take those factors into account.Forexample,higher income generally results in access to better prenatal care,as well as better nutrition for the mother.An equation that recognizes this isbwght= 0+ 1cigs+ 2faminc+u(i)What is the most likely sign for 2?(ii)Do you think cigs and faminc are likely to be correlated?Explain why the correlation might be positive or negative.(iii)Now,estimate the equation with and without faminc,using the data in BWGHT.DTA.Report the results in equation form,including the sample size and R-squared.Discuss your results,focusing on whether adding faminc substantially changes the estimated e¤ect of cigs on bwght.e the data set in WAGE2.DTA for this problem.As usual,be sure all of the following regressions contain an intercept.(i)Run a simple regression of IQ on educ to obtain the slope coe¢cient,say,~ 1.(ii)Run the simple regression of log(wage)on educ,and obtain the slope coe¢cient,~ 1.(iii)Run the multiple regression of log(wage)on educ and IQ,and obtain the slope coe¢cients,^ 1and^ 2, respectively.(iv)Verify that~ 1=^ 1+^ 2~ 1.。
计量经济学作业 第四小组
计量经济学小组作业论文题目：浙江省三次产业对该地区生产总值的影响组别：第四组组员姓名：杨纯妮P100210129张远平P100210130张滕P100210133黄晨晖P100210134何丽芳P100210135吴垠P100210136分析浙江省三大产业对浙江省经济增长的影响摘要：地区生产总值是衡量一个地区经济增长的重要的指标，它是一个国家或者地区在一定时期内生产的所有的商品或劳务的增加量的总和。
三大产业是地区生产总值的重要组成部分，用生产法通过三大产业的增加值可以计算地区生产总值。
本次作业就是要通过三大产业分析其对地区生产总值的影响。
浙江省是我国沿海地区经济发达的省份，其三次产业结构分布比较合理，研究其经济结构有助于实现研究的目的，这是本次作业选为研究对象的原因，并且对于地区经济增长有重要的意义。
关键字：地区生产总值三大产业影响产业结构引言：地区生产总值的计算方法有生产法、分配法、使用法三种方法。
本次作业就是要运用生产法的原理来验证三大产业对地区生产总值的影响。
生产法的原理是：地区生产总值=∑（各产业的总产出-改产业的中间消耗）（公式一）=∑各个产业的增加值=∑（第一产业的增加值+第二产业的增加值+第三产业的增加值）=∑（第一产业的生产总值+第二产业的生产总值+地三产业的生产总值）（公式二）运用生产法知道了三次产业与地区生产总值之间的关系，我们就可以对它们进行相关的分析。
但是它们之间的关系的相关性如何？他们之间的回归线性方程会是怎样的呢？通过下面的过程我们就可以推算出该回归线性方程。
一．进行模型的建立。
通过对浙江省1978年到2010年的数据的观察和分析，我们进行了以下假设：Y=c+β1X1+β2X2+β3X3 （方程一）其中：Y代表地区生产总值c 代表常数项β1代表第一产业的相关系数β2代表第二产业的相关系数β3代表第三产业的相关系数X1代表第一产业的地区生产总值X2代表第二产业的地区生产总值X3代表第三产业的地区生产总值因为地区生产总值=第一产业生产总值+第二产业生产总值+第三产业生产总值，所以通过求三大产业各自的系数来达到此次作业的目的。
计量经济学作业,DOC
计量经济学作业第二章为了初步分析城镇居民家庭平均每百户计算机用户有量（Y）与城镇居民平均每人全年家庭总收入（X）的关系，可以作以X为横坐所估计的参数，总收入每增加1元，平均说来城镇居民每百户计算机拥有量将增加0.002873台，这与预期的经济意义相符。
拟合优度和统计检验拟合优度的度量：本例中可决系数为0.8320，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“各地区城镇居民家庭人均总收入”对被解释变量“各地区城镇居民每百户计算机拥有量”的绝大部分差异做出了解释。
对回归系数的t检验：针对和，估计的回归系数的标准误差和t值分别为：，；的标准误差和t值分别为：，。
因为，绝；因，所以应拒绝。
城镇居民人均总收入对城镇居民每百取，平均置信度已经得到、、、n=31，可计算出。
当时，将相关数据代入计算得到83.7846 3.1627，即是说当地区城镇居民人均总收入达到25000元时，城镇居民每百户计算机拥有量平均值置信度95%的预测区间为（80.6219，86.9473）台。
个别置信度95%的预测区间为当时，将相关数据代入计算得到83.784616.7190是说，当地区城镇居民人均总收入达到元时，城镇居民每百户计算机拥有量化，选择“教育支出在地方财政支出中的比重”作为其代表。
探索将模型设定为线性回归模型形式：根据图中的数据，模型估计的结果写为(935.8816)(0.0018)(0.0080)(0.0517)(9.0867)(470.3214)t=（-2.5820）(6.3167)(4.9643)(2.8267)(2.5109)(1.8422)=0.9732F=181.7539n=31模型检验1．经济意义检验模型估计结果说明，在嘉定齐天然变量不变的情况下，地区生产12中数据可以得到：=0.9732可决系数为=0.9679：,性水平，在分布表中查出自由度为k-1=5何n-k=25界值.由表3.4得到F=181.7539，由于F=181.7539>，应拒绝原假设：，说明回归方程显著，即“地区生产总值”，“年末人口数”，“居民平均每人教育现金消费”，“居民教育消费价格指数”，“教育支出在地方财政支出中的比重”等变量联合起来确实对“地方财政教育支出”有显著影响。
计量经济学课程作业
广东石油化工学院 2015—2016学年第二学期《计量经济学》作业班级：作业11、下表是中国2007年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料。
单位：亿元以Eviews软件完成以下问题：（1）作出散点图，建立税收随国内生产总值GDP变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义；散点图如图所示：建立如下的回归模型根据Eviews软件对表中数据进行回归分析的计算结果知：R^2 = 0.760315 F=91.99198斜率的经济意义：国内生产总值GDP每增加1亿元，国内税收增加0.071亿元。
（2）对所建立的方程进行检验；从回归估计的结果看，模型拟合较好。
可决系数R2=0.760315，表明国内税收变化的76.03%可由国内生产总值GDP的变化来解释。
从斜率项的t检验值看，大于10%显著性水平下自由度为n-2=29的临界值t0.05(29)=1.699，且该斜率值满足0<0.071<1，符合经济理论中税收乘数在0与1之间的说法，表明2007年，国内生产总值GDP每增加1亿元，国内税收增加0.071亿元。
（3）若2008年某地区国内生产总值为8500亿元，求该地区税收收入的预测值和预测区间。
由上图可得知该地区国内生产总值的预测值：Y i= -10.63+0.071*8500=592.87（亿元）下面给出国内生产总值90%置信度的预测区间E(GDP)=8891.126Var(GDP)=57823127.64在90%的置信度下，某地区E(Y0)的预测区间为(60.3,1125.5)。
2、已知某市货物运输总量Y（万吨），国内生产总值GDP（亿元，1980不变价）1985年-1998年的样本观测值见下表。
年份Y GDP 年份Y GDP1985 18249 161.69 1992 17522 246.921986 18525 171.07 1993 21640 276.81987 18400 184.07 1994 23783 316.381988 16693 194.75 1995 24040 363.521989 15543 197.86 1996 24133 415.511990 15929 208.55 1997 25090 465.781991 18308 221.06 1998 24505 509.1资料来源：《天津统计年鉴》，1999年。
计量经济学作业实验四、五(1)
作业哦亲实验四序列相关的检验与修正实验目的1、理解序列相关的含义后果、2、学会序列相关的检验与消除方法实验内容利用下表资料，试建立我国城乡居民储蓄存款模型，并检验模型的自相关性。
表3 我国城乡居民储蓄存款与GDP统计资料（1978年＝100）一、模型的估计0、准备工作。
建立工作文件，并输入数据。
1、相关图分析 SCAT X Y相关图表明，GDP 指数与居民储蓄存款二者的曲线相关关系较为明显。
现将函数初步设定为线性、双对数等不同形式，进而加以比较分析。
2、估计模型，利用LS 命令分别建立以下模型 ⑴线性模型： LS Y C Xx y5075.9284.14984ˆ+-= =t (-6.706) (13.862)2R ＝0.9100 F ＝192.145 S.E ＝5030.809⑵双对数模型：GENR LNY=LOG(Y) GENR LNX=LOG(X) LS LNY C LNXx yln 9588.20753.8ˆln +-= =t (-31.604) (64.189)2R ＝0.9954 F ＝4120.223 S.E ＝0.12213、选择模型比较以上模型，可见各模型回归系数的符号及数值较为合理。
各解释变量及常数项都通过了t 检验，模型都较为显著。
比较各模型的残差分布表。
线性模型的残差在较长时期内呈连续递减趋势而后又转为连续递增趋势，残差先呈连续递增趋势而后又转为连续递减趋势，因此，可以初步判断这种函数形式设置是不当的。
而且，这个模型的拟合优度也较双对数模型低，所以又可舍弃线性模型。
双对数模型具有很高的拟合优度，因而初步选定回归模型为双对数回归模型。
二、模型自相关的检验1.图示法其一，残差序列e t 的变动趋势图。
菜单：Quick→Graph→line ，在对话框中输入resid ；或者用命令操作，直接在命令行输入：line X 。
其二，作e t-1和e t 之间的散点图。
菜单：Quick→Graph→Scatter ，在对话框中输入resid(-1) resid ；或者用命令操作，直接在命令行输入：scat resid(-1) resid 。
第五次计量经济学小组作业
6.11
a.
应用Eviews对模型进行回归，得到结果如下：
则估计的回归方程为：
b.
B1为截距项，表示第一季度的平均销量。
B2、B3、B4均为差别截距系数，其中
B2表示在其他条件不变的情况下，第二季度和其他季度销量平均相差58.6667百万美元；
B3表示在其他条件不变的情况下，第三季度和其他季度销量平均相差57.6090百万美元；
B4表示在其他条件不变的情况下，第四季度和其他季度销量平均相差1338.109百万美元。
c.
由于圣诞节在第四季度，圣诞节期间人们对饰品、玩具和游戏的需求要高于其他季度，因此第四季度饰品、玩具和游戏的销售量要明显多于其他季度。
前三季度中，无重大节日庆典，人们对饰品、玩具和游戏的需求较前三季度中的其他季度相比，无太大差异。
d.
应用实际的销量减去模型估计出的销量值再加上销量值的均值得到的结果即为消除季节影响的序列。
6.12
应用Eviews对模型进行回归，得到结果如下：
则估计的回归方程为：
a.
此模型较上模型多一定性变量，且无截距项。
b.
需要略去截距项。
在此模型形式中，无截距项，因此要忽略截距项，即做过原点回归。
c.
选用6.11中的模型。
在第一次估计中，得到的截距项在统计上显著非零，不能忽略；且在本次回归中，每增加一个定性变量都要损失一个单位的自由度，在本问题中，共有四个季节，因此能够采用的最多定性变量为n－4,即3个。
因此应选用6.11中估计出的回归模型，即在此问题中，不能选用过原点的回归模型。
计量经济作业
17. （1）
在5%的显著性水平下，自由度为n-k-1=28的t统计量的临界值为t0.025(28)=2.048，因此，lnK通过显著性检验，lnL未通过显著性检验；在10%的显著性水平下，t统计量的临界值为t0.05(28)=1.701，因此，lnK与lnL的参数显著异于零。
当α值为5%时，lnK的P值=0.018<0.05，因而lnK通过显著性检验，而lnL的P值=0.0843>0.05，所以lnL未通过显著性检验；当α值为10%时，lnK的P值=0.018<0.1，因而lnK通过显著性检验，而lnL的P值=0.0843<0.1，所以lnL也通过显著性检验，两种检验方法的检验结果一致。
（2）
在5%的显著性水平下，自由度为n-k-1=28的t统计量的临界值为t0.025(28)= 2.048<|-2.848250|，通过显著性水平检验，由P=0.0081<0.05也可得这一结论，因此，中国该年的制造业总体呈现规模报酬不变状态。
18.
回归分析：
在5%的显著性水平下，自由度为n-k-1=28的t统计量的临界值为t0.025(28)=2.048，因此，lnK通过显著性检验，lnL未通过显著性检验；在10%的显著性水平下，t统计量的临界值为t0.05(28)=1.701，因此，lnK与lnL的参数显著异于零。
当α值为5%时，lnK的P值=0.034<0.05，因而lnK通过显著性检验，而lnL的P值
=0.0860>0.05，所以lnL未通过显著性检验；当α值为10%时，lnK的P值=0.034<0.1，因而lnK通过显著性检验，而lnL的P值=0.0860<0.1，所以lnL也通过显著性检验，两种检验方法的检验结果一致。
计量经济学作业(一)
贵阳学院贵阳学院数成绩课程名称：计量经济学指导教师：陈蕾实验日期：2012/4/30院（系）：数学系专业班级：09信息与计算科学学生姓名：韩丹李敏鸿冉茂欧罗圣永唐菊实验项目名称：一元线性回归方程的预测中国居民人均消费模型摘 要随着社会经济发展的步伐越来越快，人民的生活水平也得到明显的提高。
中国居民消费与收入的关系已成为重要的经济活动问题，因此建立总量消费函数（aggregate consumption function ）已成为宏观经济管理的重要手段。
为研究中国居民人均消费模型，需建立适当的数学模型。
对于时间序列数据，也可以建立类似于截面数据的计量经济模型。
使用Excel 来统计数据，并采用Eviews6.0软件对所建立的回归模型进行回归分析。
通过回归估计的结果来检验模型的拟合程度，并根据拟合较好的回归模型来预测今后几年的中国居民人均消费水平。
关键词 人均消费模型 Excel 时间序列Eviews6.0软件 回归分析 拟合程度一、问题重述表2.6.3给出了中国名义支出法国内生产总值GDP 、名义居民总消费CONS 以及表示宏观税赋的税收总额TAX 、表示价格变化的居民消费价格指数CPI （1990=100），并由这些数据整理出实际支出法国内生产总值GDPC=GDP/CPI 、居民实际消费总支出Y=CONS/CPI,以及实际可支配收入X=(GDP-TAX)/CPI 。
为了从总体上考察中国居民人均收入与消费的关系，建立计量经济模型。
二、问题背景为了制定更好的宏观经济管理制度，由《中国统计年鉴》整理所得到1987---2006年的时间序列数据（time series data ）,即观测值是连续不同年份中的数据。
通过数据建立计量经济模型，并借助经济分析软件Eviews 回归分析所建立的模型的拟合程度、预测2006年之后的中国居民的消费总量。
三、问题的分析在经济理论的指导下，利用软件Eviews6.0的“观察vew ”功能数据进行作图观察，得到Y 与X 的曲线图(附表（三）)。
计量经济学作业14.10.17
计量作业熊莫亚20213000700485-3a)截距项se(β1̂)=6.1523 虚拟假设为H0: β1=0故t=14.47736.1523通过查表可知自由度为32时5%显著性程度下的临界值为2.3532>2.037 因此截距项在5%的显著程度上是统计上显著的b)斜率系数se(β2̂) 虚拟假设为H0: β2=0故t=0.00220.00032查表可知自由度为32时5%显著性程度下的临界值因此斜率系数在5%的显著程度上是统计上显著的c) 真实斜率系数为95%的置信区间是[0.0022-2.037*0.00032, 0.0022+2.037*0.00032]即[0.001548, 0.002852]d) 假设人均收入为9000元，那么由var(Y0̂)=σ2[1n +(X0−X̅)2∑x i2]有var(Y0̂)se(Y0̂)那么95%的置信区间是[34.2773-2.037*3.7388, ]即[26.6614, 41.8932]5-8a) 妇女劳动参与率在1968到1972年间不断上升b) 使用的是单侧t检验。
t=0.6560−10.1961在自由度为17的情况下5%的显著性程度的单侧故斜率系数在5%的显著程度上是统计上显著的，即回绝β2≧1的假设。
c)在自由度为17的情况下5%的显著性程度由于题中未给出1968年LFPR的均值，故无法计算其标准误所以95%置信区间为[]即[-1.5262, 2.6938]d) 答复下列问题需要给出数据从而计算残差值，进而利用雅克-贝拉检验进展检验。
5-9a)Source SS df MS Number of obs = 51F( 1, 49) = 112.60Model 608555015 1 608555015 Prob > F = 0.0000Residual 264825250 49 5404596.94 R-squared = 0.6968Adj R-squared = 0.6906Total 873380265 50 17467605.3 Root MSE = 2324.8pay Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]spend 3.307585 .3117043 10.61 0.000 2.681192 3.933978_cons 12129.37 1197.351 10.13 0.000 9723.204 14535.54 Pay=12129.37+3.3076*Spendse(β1̂)=11397.351 se(β2̂) r2RSS=264825250 ESS=608555015c) 经济学解释：假设每一个学生的支出进步1美元，老师的平均工资会上涨3.3076美元。
计量经济学作业模板
案例适用：就业与失业案例内容：自从1978年我国改革开放以来，我国经济实现30年的持续稳定增长，1978—2006年的GDP年均增长率为9．7%，最近的四年GDP年增长率接近或超过10%。
2006年GDP的总量位居世界第四，仅次于德国，成绩令世界瞩目。
但经济运行中也出现了一些问题，如贫富差距、环境污染、贸易顺差等，而就业问题尤其突出，主要表现在以下几个方面：1．农村就业问题突出，转移农村劳动力的任务十分艰巨农村就业问题对农民的生活水平提高起到至关重要的作用，但是由于农村劳动力数额庞大，农村就业矛盾相当突出。
改革开放以来，发生农村劳动力大量向城镇转移，农业就业比重有所下降，1990—2006年，我国乡村从业人员所占比重由73．7%下降到62．9%，平均每年下降0．68个百分点。
但农业就业比重依然偏高，人口基数庞大，造成我国农村剩余劳动力规模仍维持在1．5亿左右。
农村劳动力转移任务十分艰巨。
2．城镇失业率趋于上升，实际失业率更高随着社会经济转型，我国城镇也面临着日益严峻的就业形势。
劳动年龄人口数量快速增长，农村劳动力向城市转移速度的加快以及城镇下岗职工再就业难度的加大，使得城镇失业现象日益严重。
1994年底，全国城镇登记失业人数为470．4万人，登记失业率达2．8%。
而到2006年底，城镇登记失业人数达到847．0万人，登记失业率达4．1%。
据国内有关研究机构和世界银行专家估计，中国城市实际失业率大约在8%～10%之间。
3．结构性就业矛盾突出在经济结构调整和深化企业改革中，我国出现下岗失业增加和用人需求萎缩同时存在的现象，结构性就业矛盾突出。
高素质、低年龄的劳动力在就业竞争中占据一定的优势，而低素质、高年龄的劳动者在劳动力市场竞争中越来越没有竞争能力，呈现出就业困难群体数量急剧增加的趋势。
2006年，全国普通高校毕业生人数从2005年的338万增加到390万左右，这个数字已经是2001年104万的近4倍。
计量经济学作业
国贸0801班 杨静 0811101254.3（1）答：多重共线性的典型表现是：1.普通最小二乘得到的回归参数值很不稳定，回归系数方差随着多重线性强度的增加而加速增加，对参数难以作出精确估计；2.有些回归系数通不过显著性检验；3.回归系数的正负号的不到合理的经济解释。
（2）答：检验方法有以下几种：1.简单相关系数检验法；2.方差扩大（膨胀）因子法;3.直观判断法；4.逐步回归检测法。
4.4（1）答：补救措施有以下几种：1.修正多重共线性的检验方法，这其中又包括剔除变量法，增大样本用量，变换模型形式，利用非样本先验信息，和截面数据与时间序列数据并用，变量变换等方法；2.逐步回归法；3.岭回归法。
5.4（1）答：产生异方差的原因有以下几种：1.模型设定误差；2.测量误差的变化；3.截面数据中总体各单位的差异。
例如：工企业的研究与发展费用支出同企业的销售和利润之间的函数模型。
5.5（1）答：存在异方差对模型的影响有：1.对参数估计式统计特性的影响，它包括参数的OLS 估计仍然具有无偏性，参数OLS 估计式的方差不再是最小；2.对模型假设检验的影响；3.对预测的影响。
（2）答：异方差的存在会对回归模型的正确建立和统计判断带来严重后果，因此有必要检验模型是否存在异方差，但是它能够通过补救方法可以可以消除或减小异方差的影响，所以是可以用来进行分析6.3 （1）答：当出现自相关时，普通最小二乘估计依然是无偏、一致的，但不再是有效的。
（2）答：正确。
DW 的前提条件之一是随机误差项为一阶自回归形式，而随机误差项存在一阶自回归，满足零均值和同方差。
（3）答：一阶差分法假定自相关系数为正的且比较大，并不是 -1。
（4）答：正确。
模型预测的精度在于抽样误差和总体误差项的方差，在自相关情形下，样本回归模型中的斜率和纵截距的方差的最小二乘估计变得不可靠，而且对σ 2 也变得不可靠。
影响预测精度的两大因素都因自相关的存在而加大不确定性。
计量经济学实验作业
作 业11.1）已 知 公 式 ：∑∑∑∑∑∑--=∧2220)(iiii ii iX X n X Y X Y X β将已知条件可代入：2016803154001020420016801110315400-⨯⨯-⨯=∧β得到≈∧0β 2.1224已 知 公 式：∑∑∑∑∑--=∧221)(i i i i i i X X n X Y X Y n β将已知条件代入公式：211680315400101680111020420010-⨯⨯-⨯=∧β得到：≈∧1β0.5344求其标准差 由公式 ： 2)()(22222-=-=-=∑∑∑∑∑∧n e Y Y y X X x ii iiiσ)2(222X X X Xx i ii+-=∑∑331602=∑ix100902=∑iy05558.6202=∑ie5070.77=∧σ ∑∧=∧20ix S σβ∑∑-=∧22)2(0i ix n e S β得4256.00=∧βS ∑∑∧=∧221iixn X S σβ 得到.751=∧βS2） 已知)(22212∑∑∧=iiyx R β22)( X Xx ii-=∑∑)(2Y Y y ii-=∑∑代入已知条件： 10090331605344.022=R得到可决系数9385.02≈R12. 1） 地区税收的方程为Y ^= -10.6296+0.0710×gdp经济意义：GDP 每增加一亿元，地区税收平均增加0.0710亿元，地区税收受GDP 的影响外，还有其他的因素影响税收。
2）检验:从回归估计的结果看，模拟拟合一般。
可决系数R²=0.7603，表明地区税收变化的76.03%可由GDP 的变化解释。
从斜率项的T 检验看，假设H 0为 ß=0;H 1ß不等于0.由于T 统计量值t 0.025(29)=9.5912,处于拒绝域，则ß不等于0。
假设大于5%的显著性水平下的自由度为31-2=29的临界值为T 0.025（29）=2.0405，且该斜率值满足0<0..710<1,f 符合经济理论中边际消费倾向在0到1之间的绝对收入假说。
(完整版)《计量经济学》作业答案
计量经济学作业答案第一次作业：1-2. 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？答：计量经济学的研究对象是经济现象，是研究经济现象中的具体数量规律（或者说，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；无论是理论计量经济学还是应用计量经济学，都包括理论、方法和数据三种要素。
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。
1-4．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、可比性和一致性；（3）估计模型参数；（4）模型检验，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。
1-6.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。
第二次作业：2-1 P27 6条2-3 线性回归模型有哪些基本假设？违背基本假设的计量经济学模型是否就不可估计？答：线性回归模型的基本假设（实际是针对普通最小二乘法的基本假设）是：解释变量是确定性变量，而且解释变量之间互不相关；随机误差项具有0均值和同方差；随机误差项在不同样本点之间是独立的，不存在序列相关；随机误差项与解释变量之间不相关；随机误差项服从0均值、同方差的正态分布。
计量经济学作业2(农大)
计量经济学作业21．什么是异方差性？异方差产生的后果是什么？检验异方差性的三种方法和步骤是什么？2．已知消费模型：t t t t u x x y +++=22110ααα其中：t y ——消费支出；t x 1——个人可支配收入；t x 2——消费者的流动资产0)(=t u E 为常数）其中2212()(σσt t ar x u V = （1）进行适当变换消除异方差，并证明之；（2）写出消除异方差后，模型的参数估计量的表达式。
3．什么是序列相关性？举例说明经济现象中序列相关性的存在。
什么是自相关？解决自相关问题的几种方法和步骤？若有5个解释变量的多元线性回归模型，用容量为93的样本数据进行回归分析。
若根据回归残差序列计算的D.W.值为1.1，应得出什么结论？若D.W.值为2.35呢？4．什么是多重共线性？产生多重共线性的经济背景是什么？多重共线性的危害是什么？为什么会造成这些危害？检验多重共线性的方法思路是什么？有哪些克服方法？5．随机解释变量的来源有哪些？随机解释变量可以造成哪些结果？如何选取工具变量？工具变量法的步骤？6．试在消费函数εβα++=X Y 中（以加法形式）引入虚拟变量，用以反映季节因素（淡、旺季）和收入层次差异（高、中、低）对消费需求的影响，并写出各类消费函数的具体形式。
7．叙述用阿尔蒙多项式法估计外生变量有限分布滞后模型的方法步骤，对多项式的次数r 有哪些限制，为什么？8．根据美国1961年第一季度至1977年第二季度的季度数据，我们得到了如下的咖啡需求函数的回归方程：1ˆln 1.27890.1647ln 0.5115ln 0.1483ln 0.00890.0961t t t t tQ P I P T D '=-++-- )14.2- )23.1( )55.0( )36.3(- )74.3(-t t D D 320097.01570.0--)03.6(- )37.0(-80.02=R n=66,其中：Q ——人均咖啡消费量（单位：磅）P ——咖啡的价格（以1967年价格为不变价格）P '——茶的价格（1/4磅，以1967年价格为不变价格）T ——时间趋势变量（1961年第一季度为1，……1977年第二季度为66） 1D ——1：第一季度；2D ——1：第二季度；3D ——1：第三季度要求回答下列问题：（1） 模型中P 、I 和P '的系数的经济含义是什么？（2） 对模型进行整体的显著性检验和各解释变量的显著性检验（3）咖啡的价格需求是否很有弹性？（4）咖啡和茶是互补品还是替代品？（5）如何解释时间变量T 的系数？（6）如何解释模型中虚拟变量的作用？（7）哪一个虚拟变量在统计上是显著的？（8）咖啡的需求是否存在季节效应？。
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一、理论依据回归分析是在对线性分析模型提出若干假设的条件下，应用普通最小二乘法得到了无偏的、有效的参数估计量。
但是，在实际的计量经济学问题中，完全满足这些基本假设的情况并不多见。
如果违背了某一项基本假设，那么应用最小二乘法估计模型就不能得到无偏的、有效的参数估计量，OLS法失效，这就需要发展新的方法估计模型。
二、建立建立GDP的CD生产函数模型1984-2014年GDP、就业人数、资本形成总额统计表（数据来源于国家统计年鉴）利用EViews软件估计结果得：LnYˆ=-4,3705+0.5841lnL+0.8851lnKt = （-1.4306）（2.0309）（33.7808）R2=0.9991 R2=0.9990 F=6995.2170 DW=1.7909即：在资本投入保持不变的条件下，劳动投入每增加1%，产出将平均增加0.5841%在劳动投入保持不变的条件下，资本投入每增加1%，产出将平均增加0.8511%.三、自相关性自相关性的检验由残差图估计得残差et呈线性回归，表明随机项ut存在。
DW检验：DW=0.56918给定显著性水平α=0.05 n=31k=2查表得得下限临界值d L=1.36和上限临界值d U=1.50由W=0.56918＜d L=1.36，这时随机误差项存在一阶正自相关。
回归检验法建立残差项e t与e t-1、e t-2的回归模型。
由结果可得随机误差项存在一阶自相关。
相关图和Q统计量检验明显可得我国gdp模型存在着一阶自相关性各阶滞后的Q统计量的p值都小于0.05说明在5%的显著性水平下，拒绝原假设，残差序列存在自相关。
自相关性的修正迭代估计法在命令窗口中键入“LS lnGDP C lnLlnK AR(1) AR(2)”得到表3.2.1回归结果。
键入文本由上图得DW=1.790932n=29k=2α=0.05查表得d L=1.34，d U=1.48＜DW=1.790932＜4-d U=2.52 所以模型已不存在自相关。
此时，回归方程为：LnYˆ=-4,3705+0.5841lnL+0.8851lnKt = （-1.4306）（2.0309）（33.7808）R2=0.9991 R2=0.9990 F=6995.2170 DW=1.7909四、异方差性异方差性的检验图示法假设国内生产总值的差别主要来源于就业人数，所以是L引起了异方差性。
模型得到的残差平方与lnL、lnK的散点图表明存在复杂的异方差性。
图4.1.1 异方差性检验图德菲尔德—匡特检验将原始数据按lnL排成升序，去掉中间7个数据，得到两个容量为12的子样，对两个子样分别做OLS回归，求各自残差平方和和。
求得=0.003751，=0.023462。
计算出F=/=0.023462/0.003751=6.2549，取α=0.05时，查F分布表得(9,9)=3.18，而F=6.2549>(9,9)=3.18，所以存在递增的异方差性。
4.1.3 戈里瑟和帕克检验4.1.3.1 戈里瑟检验利用Eviews进行戈里瑟检验。
生成序列，再分别建立与这些序列的回归方程。
由上述各回归结果可知，的回归模型中解释变量的系数估计值显著不为0且均能通过显著性检验。
所以认为存在异方差性。
4.1.4 ARCH检验样本资料是时间序列数据，所以继续用ARCH方法检验异方差。
利用Eviews软件得到ARCH检验结果如表4.1.4所示。
表4.1.4 ARCH检验结果取显著水平α=0.05，LM(p)=(n-p)=4.96236>(p)=(1)=3.841，则拒绝，表明模型中存在异方差性，即存在异方差效应。
异方差性的修正加权最小二乘法下面采用加权最小二乘法对原模型进行回归。
取L的倒数1/L为权数进行加权最小二乘法，回归结果如表4.2.1所示。
表4.2.1 加权最小二乘法估计结果表4.2.2 WLS估计模型后的怀特检验结果Ln=-4.9591+0.6289lnL+0.8928lnKt =(-2.8086) (3.5882) (46.1733)=0.9982， DW=0.6687， F=7935.028为了分析异方差性的校正情况，利用WLS估计出每个模型之后，还需要利用怀特检验再次判断模型是否存在着异方差性，检验结果如表3.2.2所示。
给定显著水平α=0.05，由于=6.602925<(5)=11.07，所以加权最小二乘法回归结果不存在异方差性。
由p=0.2519可知，亦不存在异方差。
回归结果表明，中国国内生产总值与就业人数、资本形成总额正相关。
就业人数的对数每增长1万人，国内生产总值的对数将增长0.6289亿元；资本形成总额的对数每增长1亿元，国内生产总值的对数将增长0.8928亿元。
五、多重共线性的检验与修正5.1多重共线性的检验5.1.1相关系数检验表5.1.1 相关系数矩阵如上表所示，解释变量间的相关系数r>0.9，认为lnl与lnk之间高度相关。
5.1.2辅助回归模型检验首先建立解释变量的辅助回归模型，结果如下：Lnk=-90.15836+9.038250lnlt=(-10.16917) (11.34073)R2=0.816004 =0.809659 DW=0.216612 F=128.6122Lnl=10.18539+0.090273lnkt=(122.165) (11.3473)R2=0.816004 =0.809659 DW=0.249538 F=128.6122从以上辅助回归模型的R2、F统计量的数值可以看出，解释变量lnk、lnl之间存在严重的多重共线性。
5.1.3方差膨胀因子检验从以上辅助回归模型可知，VIF1=VIF25.4349>5，可以认为模型存在较严重的多重共线性。
5.2多重共线性的修正----逐步回归法分别做lnY对lnk,lnl的一元回归，结果如下表所示：表5.2.1一元回归结果（被解释变量为lny）从上表的回归结果可知，lnk,lnl对lny均由显著性影响。
但lnk的影响更显著。
利用EViews软件，分别进行有进有出回归和单项回归，其回归结果相同，如下表所示：表5.2.2有进有出逐步回归结果表5.2.3单项逐步回归结果因此得到修正后的回归方程为：Lny=-5.731598+0.886599lnk+0.704186lnlt =(-3.024193) (47.72504) (3.788089)=0.9982， DW=0.6687， F=7935.028六、结论在经过检验与修正，认为已经消除回归模型的自相关性、多重共线性以及异方差性，修正后的模型可用CD生产函数进行分析，以CD生产函数为理论基础，结合多元线性回归模型的知识，实证分析资本和劳动对我国总产出的影响，并分析我国属于资本密集型还是劳动密集型。
从修正后的模型可以看出，我国资本形成总额每增加1%，GDP上涨0.886599%；就业人数没上涨1%，GDP 上涨0.74186%。
如果将两个弹性系数相加，我们得到一个重要的经济参数——规模报酬，它反映了产出对要素投入的比例变动。
如果两个弹性系数之和为1，则称规模报酬不变；如果两个弹性系数之和大于1则称规模报酬递增；如果两个弹性系数之和小于1，则称规模报酬递减。
在本案例中，两个弹性系数之和为1.590785，表明中国经济的特征是规模报酬递增的。
七.中国经济规模报酬递增的影响因素分析7.1专业化程度分工一直被认为是引致报酬递增的首要因素。
中国经济多年的高速增长，首先在于渐进式改革解除了对分工与交易发展的束缚。
随着技术的进步，生产过程越来越细分，产品以及生产工艺专业化都有了突破式发展，企业内部和企业间的迂回生产方式和产品多样化程度加深，最终使得分工链条加长和专业化程度加深并带来产品生产效率的提高；另一方面，随着分工的深化，地区间、行业间的分工和交易障碍进一步被打破，特别是各地区、行业间市场分割和贸易封锁的瓦解，通过比较优势在产业和地区间实现了合理分工，专业化分工使各经济主体的活动集中在自己的核心优势上做大做强，分工的网络效应凸显。
可以说，地区行业的专业化是生产专业化的表现形式，也是劳动地域分工不断深化的结果，会引致报酬递增7.2技术创新熊彼特认为，经济发展的核心不是均衡，报酬递增就产生于创新过程中的“产业突变”和“创造性破坏”。
技术创新，特别是知识性因素具有溢出效应，这是影响报酬递增的直接因素。
在中国多年经济发展的微观层面上，随着现代企业制度普遍建立，以市场为导向的企业技术创新动力和能力越来越强。
企业的发展更多地依靠技术创新和知识管理，生产经营活动明显转向高技能、高技术的领域；企业为了自身长期的发展必然会依靠高新技术以及不断革新的技术确保自己获得市场优势，从而在企业内部形成报酬递增。
在宏观层面上，首先，不断创造的新技术、新工艺使原有的技术装备和工艺水平不断提高，导致原有固定资产结构的优化，促使产业结构升级；其次，技术创新成果的扩散引导投资结构向更合理的方向发展；再次，技术创新的良好收益引导资金从效益差、成长性弱的产业转向效益好、成长性强的产业，使各种资源配置趋向合理。
除此之外，近年来中国对知识产权保护的水平越来高，技术创新的动力机制日益形成，使得技术创新成为形成报酬递增最为直接的因素。
7.3政府政策在中国，政府长期扮演的是经济增长推动者和改革开放推动者的双重角色，形成了政府主导的典型“中国式”发展模式，转轨时期中国经济主要特色之一是诸多经济发展机制与政府政策相关。
同样，公共部门服务或政府政策与报酬递增息息相关。
政府支持政策对报酬递增影响的途径主要有二：一是政府政策能够为企业提供生产性服务，政府对高技术产业等的投入加大会提高此类部门的生产率，同时政府政策具有导向作用，会引导社会和私人资本迅速流入，使报酬递增成为可能；二是政府财政支出如教育支出、科学研究开发支出也会对各产业乃至整个经济的发展有积极的正向作用，为报酬递增提供良好的外在环境。
7.4市场结构在劳动分工方面，自从斯密定理提出后，关于市场结构与报酬递增的难题一直困扰着新古典主流经济学家。
一般来说，企业进行创新的目的在于获得创新利润，而在完全竞争市场上，完全的信息会迅速使技术创新扩散到所有的企业，对创新企业而言，创新投入的巨大成本并不能得到应有的回报，因此必将缺乏创新动力，所以需要一定程度的垄断和知识产权的保护来使得报酬递增持续下去。
八.政策建议长期以来，中国经济呈现出粗放型增长的特点，主要表现为增长由大量资本、能源和原材料以及劳动力投入推动，而技术进步对经济增长的贡献比较低。
中国在未来十年或者更长的时间要保持经济的持续强劲增长，从要素投入型增长转向效率提高型增长是关键，即中国经济增长的驱动机制应完全转向报酬递增的内生驱动机制。