高铁梅计量经济学练习数据5_2_4
高铁梅《计量经济分析方法和建模》—第05章时间序列模型
§5.1 序列相关理论
第3章在对扰动项ut的一系列假设下，讨论了古典线性 回归模型的估计、检验及预测问题。如果线性回归方程的
扰动项ut 满足古典回归假设，使用OLS所得到的估计量是 线性无偏最优的。
但是如果扰动项ut不满足古典回归假设，回归方程的 估计结果会发生怎样的变化呢？理论与实践均证明，扰动
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p阶滞后的Q - 统计量的原假设是：序列不存在 p阶自相关；备选假设为：序列存在p阶自相关。
如果Q - 统计量在某一滞后阶数显著不为零， 则说明序列存在某种程度上的序列相关。在实际的 检验中，通常会计算出不同滞后阶数的Q - 统计量、 自相关系数和偏自相关系数。如果，各阶Q - 统计 量都没有超过由设定的显著性水平决定的临界值， 则接受原假设，即不存在序列相关，并且此时，各 阶的自相关和偏自相关系数都接近于0。
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1）估计回归方程，并求出残差et
et yt ˆ0 ˆ1x1t ˆ2 x2t ˆk xkt (5.1.8)
2) 检验统计量可以基于如下回归得到
et Xt 1et1 pet p vt (5.1.9)
这是对原始回归因子Xt 和直到p阶的滞后残差的回归。 LM检验通常给出两个统计量：F统计量和T×R2统计量。
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反之，如果，在某一滞后阶数p，Q - 统计量超过设 定的显著性水平的临界值，则拒绝原假设，说明残差序 列存在p阶自相关。由于Q-统计量的P值要根据自由度p来 估算，因此，一个较大的样本容量是保证Q- 统计量有效 的重要因素。
在EViews软件中的操作方法：
在方程工具栏选择View/Residual Tests/correlogramQ-statistics 。EViews将显示残差的自相关和偏自相关函 数以及对应于高阶序列相关的Ljung-Box Q统计量。如果 残差不存在序列相关，在各阶滞后的自相关和偏自相关 值都接近于零。所有的Q-统计量不显著，并且有大的P值。
计量经济学作业第5章(含答案)
计量经济学作业第5章(含答案)第5章习题一、单项选择题1．对于一个含有截距项的计量经济模型，若某定性因素有m个互斥的类型，为将其引入模型中，则需要引入虚拟变量个数为（）A. mB. m-1C. m+1D. m-k2．在经济发展发生转折时期，可以通过引入虚拟变量方法来表示这种变化。
例如，研究中国城镇居民消费函数时。
1991年前后，城镇居民商品性实际支出Y 对实际可支配收入X的回归关系明显不同。
现以1991年为转折时期，设虚拟变量，数据散点图显示消费函数发生了结构性变化：基本消费部分下降了，边际消费倾向变大了。
则城镇居民线性消费函数的理论方程可以写作（）A. B.C. D.3．对于有限分布滞后模型在一定条件下，参数可近似用一个关于的阿尔蒙多项式表示（），其中多项式的阶数m必须满足（）A． B． C．D．4．对于有限分布滞后模型，解释变量的滞后长度每增加一期，可利用的样本数据就会( )A. 增加1个B. 减少1个C. 增加2个D. 减少2个5．经济变量的时间序列数据大多存在序列相关性，在分布滞后模型中，这种序列相关性就转化为（）A．异方差问题 B. 多重共线性问题C．序列相关性问题 D. 设定误差问题6．将一年四个季度对因变量的影响引入到模型中（含截距项），则需要引入虚拟变量的个数为（）A. 4B. 3C.2 D. 17．若想考察某两个地区的平均消费水平是否存在显著差异，则下列那个模型比较适合（Y代表消费支出；X代表可支配收入；D2、D3表示虚拟变量）（）A. B.C. D.二、多项选择题1．以下变量中可以作为解释变量的有（）A. 外生变量B. 滞后内生变量C. 虚拟变量D. 先决变量E. 内生变量2．关于衣着消费支出模型为：，其中Y i 为衣着方面的年度支出；Xi为收入，⎩⎨⎧=女性男性12iD；⎩⎨⎧=大学毕业及以上其他13iD则关于模型中的参数下列说法正确的是（）A.表示在保持其他条件不变时，女性比男性在衣着消费支出方面多支出（或少支出）差额B.表示在保持其他条件不变时，大学毕业及以上比其他学历者在衣着消费支出方面多支出（或少支出）差额C.表示在保持其他条件不变时，女性大学及以上文凭者比男性和大学以下文凭者在衣着消费支出方面多支出（或少支出）差额D. 表示在保持其他条件不变时，女性比男性大学以下文凭者在衣着消费支出方面多支出（或少支出）差额E. 表示性别和学历两种属性变量对衣着消费支出的交互影响三、判断题1．通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与样本容量大小有关。
计量经济学-练习题
一、解释概念：多重共线性 SRF 解释变量的边际贡献一阶偏相关系数自相关最小方差准则 OLS 偏相关系数 WLS Ut二阶偏相关系数技术方程式零阶偏相关系数经验加权法虚拟变量不完全多重共线性多重可决系数边际贡献的F检验 OLSE PRF 阿尔蒙法 BLUE复相关系数滞后效应异方差性高斯-马尔可夫定理可决系数二．单项选择题：1、计量经济学的研究方法一般分为以下四个步骤（）A．确定科学的理论依据、模型设定、模型修定、模型应用B．模型设定、估计参数、模型检验、模型应用C．搜集数据、模型设定、估计参数、预测检验D．模型设定、模型修定、结构分析、模型应用2、简单相关系数矩阵方法主要用于检验（）A．异方差性 B.自相关性 C．随机解释变量 D.多重共线性3、在某个结构方程恰好识别的条件下，不适用的估计方法是( )A . 间接最小二乘法 B.工具变量法C. 二阶段最小二乘法D.普通最小二乘法4、在利用月度数据构建计量经济模型时，如果一年里的12个月全部表现出季节模式，则应该引入虚拟变量个数为（）A. 4B. 12C. 11D. 65、White 检验可用于检验（）A．自相关性 B. 异方差性C．解释变量随机性 D.多重共线性6、如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量是( )A．无偏的，有效的 B. 有偏的，非有效的C．无偏的，非有效的 D. 有偏的，有效的7、已知DW统计量的值接近于2，则样本回归模型残差的一阶自相关系数近似等于( )A. 0B. –1C. 1D. 48、在简单线性回归模型中，认为具有一定概率分布的随机变量是( )A.内生变量B.外生变量C.虚拟变量D.前定变量9、应用DW检验方法时应满足该方法的假定条件，下列不是其假定条件的为（）A.解释变量为非随机的B.被解释变量为非随机的C.线性回归模型中不能含有滞后内生变量D.随机误差项服从一阶自回归10、二元回归模型中，经计算有相关系数=0.9985 ，则表明（）A.X2和X3间存在完全共线性B. X2和X3间存在不完全共线性C. X2对X3的拟合优度等于 0.9985D.不能说明X2和X3间存在多重共线性11、在DW检验中，存在正自相关的区域是（）A. 4-dL ＜d＜4 B. 0<d<dLC. dU <d<4-dUD. dL<d<dU,4-dU<d<4-dL12、库伊克模型不具有如下特点（）A. 原始模型为无限分布滞后模型，且滞后系数按某一固定比例递减B．以一个滞后被解释变量Yt-1代替了大量的滞后解释变量Xt-1,Xt-2,…，从而最大限度的保证了自由度C．滞后一期的被解释变量Yt-1与Xt的线性相关程度肯定小于Xt-1,Xt-2,…的相关程度，从而缓解了多重共线性的问题D．由于，因此可使用OLS方法估计参数，参数估计量是一致估计量13、在具体运用加权最小二乘法时,如果变换的结果是, 则Var(ut)是下列形式中的哪一种?( )14、将内生变量的前期值作解释变量,这样的变量称为（）A、虚拟变量B、控制变量C、政策变量D、滞后变量15、在异方差的情况下，参数估计值仍是无偏的，其原因是（）A.零均值假定不成立B.序列无自相关假定成立C.无多重共线性假定成立D.解释变量与随机误差项不相关假定成立1、经济计量模型是指( )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2、对于回归模型Yt =α+α1Xt+ α2Yt-1+ut，检验随机误差项是否存在自相关的统计量为( )3、下列说法正确的有（）A．时序数据和横截面数据没有差异B. 对总体回归模型的显著性检验没有必要C. 总体回归方程与样本回归方程是有区别的D. 判定系数R2不可以用于衡量拟合优度4、在给定的显著性水平之下，若 DW 统计量的下和上临界值分别为 dL和 dU,则当时，可认为随机误差项( )A.存在一阶正自相关B.存在一阶负相关C.不存在序列相关D.存在序列相关与否不能断定5、在线性回归模型中,若解释变量X1i 和X2i 的观测值成比例,即有X1i=k X2i,其中k为非零常数,则表明模型中存在( )A. 异方差B. 多重共线性C. 序列自相关D. 设定误差6、对联立方程组模型估计的方法主要有两类，即（）A. 单一方程估计法和系统估计法B. 间接最小二乘法和系统估计法C. 单一方程估计法和二阶段最小二乘法D. 工具变量法和间接最小二乘法7、已知模型的形式为 ,在用实际数据对模型的参数进行估计的时候,测得DW统计量为0.6453,则广义差分变量是( )8、调整后的判定系数与判定系数之间的关系叙述不正确的有（）A. 与均非负B.判断多元回归模型拟合优度时，使用C.模型中包含的解释变量个数越多，与R2就相差越大D.只要模型中包括截距项在内的参数的个数大于1，则 < R29、对多元线性回归方程的显著性检验，所用的F统计量可表示为（）10、在回归模型中，正确地表达了随机扰动项序列相关的是（）A. COV (μi ,μj)≠0,i ≠ j B. COV (μi,μj) = 0,i ≠ jC. COV (Xi ,Xj) =0, i≠j D. COV (Xi,Xj)≠0, i ≠ j11、在DW检验中，存在负自相关的判定区域是（）12、下列说法正确的是（）A.异方差是样本现象B.异方差的变化与解释变量的变化有关C.异方差是总体现象D.时间序列更易产生异方差13、设x1 ,x2为回归模型的解释变量，则体现完全多重共线性是（）14、下列说法不正确的是（）A.自相关是一种随机误差现象B.自相关产生的原因有经济变量的惯性作用C.检验自相关的方法有F检验法D.修正自相关的方法有广义差分法15、利用德宾 h 检验自回归模型扰动项的自相关性时，下列命题正确的是（）A. 德宾h检验只适用一阶自回归模型B. 德宾h检验适用任意阶的自回归模型C. 德宾h 统计量渐进服从t分布D. 德宾h检验可以用于小样本问题1、以下变量中可以作为解释变量的有（）A、外生变量B、滞后内生变量C、虚拟变量D、前定变量E、内生变量2、在简单线性回归模型中，认为具有一定概率分布的随机数是( )A、内生变量B、外生变量C、虚拟变量D、前定变量3、计量经济模型中的内生变量（）A．可以分为政策变量和非政策变量 B．是可以加以控制的独立变量C．其数值由模型所决定，是模型求解的结果 D．和外生变量没有区别4、在下列各种数据中，（）不应作为经济计量分析所用的数据。
高铁梅《计量经济分析方法和建模》_第03章基本回归模型
பைடு நூலகம்“序列相关理论”。
对于序列相关还有更好的检验方法。在 “序列相关的检 验”中，我们讨论Q统计量和 LM检验，这些都是比DW统计 量更为一般的序列相关检验方法。
7. 因变量均值和标准差（S.D） y 的均值和标准差由下面标准公式算出：
T
ARCH方法。 EViews计算R2 的公式为：
R2 1
uˆuˆ
， uˆ y Xb
( y y)( y y)
其中，uˆ 是残差，y是因变量的均值。
2. R2 调整
使用R2 作为衡量工具存在的一个问题，即在增加新的自变 量时R2 不会减少。在极端的情况下，如果把样本观测值都作R2为 自变量，总能得到R2 为1。
素的平方根。可以通过选择View/Covariance Matrix项来察看 整个协方差矩阵。
3. t-统计量 t统计量是由系数估计值和标准差之间的比率来计算的，它 是用来检验系数为零的假设的。
4. 概率（P值） 结果的最后一项是在误差项为正态分布或系数估计值为渐 近正态分布的假设下, 指出 t 统计量与实际观测值一致的概率。 这个概率称为边际显著性水平或 P 值。给定一个 P 值，可 以一眼就看出是拒绝还是接受实际系数为零的双边假设。例如， 如果显著水平为5% ，P 值小于0.05就可以拒绝系数为零的原假 设。 对于例1的结果，系数 inc 的零假设在1%的显著水平下被拒 绝。
标准的单方程回归用最小二乘估计。其他的方法在以后的 章节中介绍。采用OLS，TSLS，GMM，和ARCH方法估计的 方程可以用一个公式说明。非线性方程不允许使用binary， ordered，censored，count模型，或带有ARMA项的方程。
计量经济分析方法与建模Eviews应用与实例-高铁梅
§1.3.1 序列分布图
本节列出了三种描述序列经验分布特征的图。
1. CDF—Survivor—Quantile图
这个图描绘出带有加或减两个标准误差带的经验累积分布 函数，残存函数和分位数函数。在序列菜单中或组菜单中选择 View /Distribution/ CDF—Survivor—Quantile…时 ( 组菜单的 Multiple Graphs中)，就会出现下面的对话框：
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1. 均值检验
原假设是序列 x 的期望值 m ，备选假设是 ≠m ，即
H0 : m H1 : m
如果不指定序列 x 的标准差，EViews将在 t – 统计量中使 用该标准差的估计值 s 。
xm
t
,
sN
s
1 N
N 1 i1
xi x 2
x是 x 的样本估计值，N是x的观测值的个数。在原假设下，
图1 我国工业总产值的时间序列 Y 图形
1.16
图2 工业总产值的趋势·循环要素 TC 图形
1.11
1.06
1.06
0.96
1.00
0.86
0.95
0.76 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997
图3 工业总产值的季节变动要素 S 图形
0.89 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997
进行中位数检验，在Median右边的框内输入中位数的值， 可以输入任何数字表达式。
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§1.3 分布函数
EViews提供了几种对数据进行初步分析的方法。在§1.1 我们已列出了几种图来描述序列分布特征。在本节，列出了 几种散点图且允许我们可以用有参数或无参数过程来做拟合 曲线图。
计量经济学题库(超完整版)及答案汇编
计量经济学题库三、名词解释（每小题3分）1．经济变量 2．解释变量3．被解释变量4．内生变量 5．外生变量 6．滞后变量7．前定变量 8．控制变量9．计量经济模型10．函数关系 11．相关关系 12．最小二乘法13．高斯－马尔可夫定理 14．总变量（总离差平方和）15．回归变差（回归平方和） 16．剩余变差（残差平方和）17．估计标准误差 18．样本决定系数 19．点预测 20．拟合优度21．残差 22．显著性检验23.回归变差 24.剩余变差 25.多重决定系数26.调整后的决定系数27.偏相关系数 28.异方差性 29.格德菲尔特-匡特检验 30.怀特检验 31.戈里瑟检验和帕克检验32.序列相关性 33.虚假序列相关 34.差分法 35.广义差分法 36.自回归模型 37.广义最小二乘法38.DW 检验 39.科克伦-奥克特跌代法40.Durbin 两步法41.相关系数 42.多重共线性 43.方差膨胀因子 44．虚拟变量 45．模型设定误差 46．工具变量 47．工具变量法 48．变参数模型 49．分段线性回归模型50．分布滞后模型 51．有限分布滞后模型52．无限分布滞后模型 53．几何分布滞后模型54．联立方程模型 55．结构式模型 56．简化式模型 57．结构式参数 58．简化式参数 59．识别 60．不可识别 61．识别的阶条件 62．识别的秩条件63．间接最小二乘法四、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。
计量经济学第五章练习题及参考解答
计量经济学第五章练习题及参考解答第五章练习题及参考解答5.1 设消费函数为i i i iu X X Y +++=33221βββ 式中，i Y 为消费支出；i X 2为个人可支配收入；i X3为个人的流动资产；iu 为随机误差项，并且222)(,0)(i i i X u Var u E σ==（其中2σ为常数）。
试解答以下问题：(1)选用适当的变换修正异方差，要求写出变换过程；(2)写出修正异方差后的参数估计量的表达式。
练习题5.1参考解答：（1）因为22()i i f X X =，所以取221i i W X =，用2iW 乘给定模型两端，得312322221i i i i i i i Y X u X X X X βββ=+++ 上述模型的随机误差项的方差为一固定常数，即22221()()i i i i u Var Var u X X σ==（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***12233ˆˆˆY X X βββ=--()()()()()()()***2****22232322322*2*2**2223223ˆi i i i i i i i i i i i i i i i i i W y x W x W y x W x x W x W x W x x β-=-∑∑∑∑∑∑∑()()()()()()()***2****23222222332*2*2**2223223ˆi i i i i i i i i i i i i i i i i i W y x W x W y x W x x W x W x W x x β-=-∑∑∑∑∑∑∑其中22232***23222,,ii ii i ii i iW XW X W Y X X Y W W W ===∑∑∑∑∑∑******222333i i i i i x X X x X X y Y Y =-=-=-5.2 下表是消费Y 与收入X 的数据，试根据所给数据资料完成以下问题：（1）估计回归模型u X Y ++=21ββ中的未知参数1β和2β，并写出样本回归模型的书写格式；（2）试用Goldfeld-Quandt 法和White 法检验模型的异方差性；（3）选用合适的方法修正异方差。
最新高铁梅计量经济学考试重点
计量经济学复习资料1. 时间序列波动的四大因素答：①趋势变动：代表经济时间序列长期的趋势特性②循环变动：以数年为周期的周期性变动。
③季节变动：以年或季度为周期的变化。
④不规则变动：偶然因素引起的随机变动。
在经济分析中，季节变动和不规则变动掩盖了经济发展中的客观变化，给研究和分析经济发展趋势和判断目前经济所处的状态带来困难。
因此，需要在经济分析之前将经济时间序列进行季节调整，剔除其中的季节变动要素和不规则要素。
2.季节调整的基本思想与步骤一个季度或月度的时间序列往往会受到年内季节变动的影响，这种季节变动是由气候条件、生产周期、假期和销售等季节因素造成的。
由于这些因素造成的影响通常大得足以遮盖时间序列短期的基本变动趋势，混淆经济发展中其他客观变化要素，以致难以深入研究和正确解释经济规律，若要掌握经济运行的客观变化规律，必须进行季节调整。
季节调整就是从一个时间序列中估计和剔除季节影响的过程，目的是更好地揭示季节或月度序列的特征或基本趋势。
季节调整的基本步骤为：①检测异常值：观察原始数据，绘制原始数据图或计算序列自相关，观察序列是否包含季节性、季节模式的变化、波幅的差异和变化、异常值等季节性变动的因素。
②消除异常值：在对序列及其季节行为进行初步的图形评估后，使用模型的默认选项进行季节调整。
随后，使用模型计算出经季节调整的趋势，并加回异常观测值。
利用模型把原始时间序列存在的季节因素剔除掉，季节调整后的时间序列是趋势-循环和不规则因素的合成。
③修订及预测：修订历史数据和预测近期趋势。
季节调整的标准方法为移动平均方法，分为简单移动平均、中心化移动平均和加权移动平均。
它是算术平均的一种，它具有如下特性：第一，周期（及其整数倍）与移动平均项数相等的周期性变动基本得到消除;第二，互相独立的不规则变动得到平滑。
3．简述X11季节调整方法X11方法是基于移动平均法的季节调整方法。
通过移动平均，可以削弱原序列的上下波动，从而起到对原序列的修匀或平滑的作用。
计量经济学(庞浩主编)第五章练习题参考解答
第五章练习题参考解答练习题5.1 设消费函数为ii i i u X X Y +++=33221βββ式中，为消费支出；为个人可支配收入；为个人的流动资产；为随机误差i Y i X 2i X 3i u 项，并且（其中为常数）。
试回答以下问题：222)(,0)(i i i X u Var u E σ==2σ (1)选用适当的变换修正异方差，要求写出变换过程；(2)写出修正异方差后的参数估计量的表达式。
5.2 根据本章第四节的对数变换，我们知道对变量取对数通常能降低异方差性，但须对这种模型的随机误差项的性质给予足够的关注。
例如，设模型为，对u X Y 21ββ=该模型中的变量取对数后得如下形式u X Y ln ln ln ln 21++=ββ(1)如果要有零期望值，的分布应该是什么？u ln u (2)如果，会不会？为什么？1)(=u E 0)(ln =u E (3)如果不为零，怎样才能使它等于零？)(ln u E 5.3 由表中给出消费Y 与收入X 的数据，试根据所给数据资料完成以下问题：（1）估计回归模型中的未知参数和，并写出样本回归模u X Y ++=21ββ1β2β型的书写格式；（2）试用Goldfeld-Quandt 法和White 法检验模型的异方差性；（3）选用合适的方法修正异方差。
YXYXYX558015222095140651001442101081457085175245113150801101802601101607912013519012516584115140205115180981301782651301859514019127013519090125137230120200759018925014020574105558014021011016070851522201131507590140225125165651001372301081457410514524011518080110175245140225841151892501202007912018026014524090125178265130185981301912705.4由表中给出1985年我国北方几个省市农业总产值，农用化肥量、农用水利、农业劳动力、每日生产性固定生产原值以及农机动力数据，要求：（1）试建立我国北方地区农业产出线性模型；（2）选用适当的方法检验模型中是否存在异方差；（3）如果存在异方差，采用适当的方法加以修正。
高铁梅计量经济学课件
高铁梅计量经济学课件一、引言计量经济学是经济学的一个分支，主要研究经济现象的定量分析方法。
它运用数理统计和经济学理论，通过建立数学模型、采集和处理数据，以实证的方法研究经济现象的因果关系和经济政策效果等问题。
高铁梅计量经济学是对高铁梅经济现象进行定量分析的一个研究领域。
二、概述高铁梅计量经济学是对高铁梅经济现象进行定量分析的研究领域。
高铁梅是一个指标，用以衡量高铁系统中预测旅客的平均到站时间。
高铁梅的变化可能受到多种因素的影响，如高铁的速度、列车的数量、乘客的数量等。
高铁梅计量经济学通过建立数学模型和运用计量方法，研究这些影响因素之间的关系，以及他们对高铁梅的影响程度。
三、研究方法高铁梅计量经济学使用了一系列的技术和方法来研究高铁梅的影响因素和关系。
下面是一些常用的研究方法：1. 双重差分法双重差分法是高铁梅计量经济学中常用的方法之一。
这种方法用于分析高铁梅的变化与高铁系统中其他因素之间的因果关系。
通过比较在高铁系统中引入某种变化前后的高铁梅差异，可以寻找到这个变化对高铁梅的影响。
2. 面板数据分析面板数据分析是另一种常用的方法，用于处理高铁系统中多个个体和多个时间点的数据。
通过对多个个体和时间的分析，可以更好地捕捉到高铁梅的影响因素和动态变化。
3. 极值法极值法是一种基于最优化的方法，用于估计高铁梅计量模型中的参数。
通过寻找目标函数的最大值或最小值，可以得到最优的参数估计结果。
四、案例研究在实际应用中，高铁梅计量经济学可以用于解决许多实际问题。
下面以某高铁公司为例，介绍一次具体的案例研究。
案例背景某高铁公司正在考虑提高高铁列车的速度，以缩短乘客的平均到站时间。
为了评估这种速度提升措施的效果，他们采集了一段时间内的乘客到站时间数据，并做了相应的分析。
数据处理与分析通过对采集的乘客到站时间数据进行数据处理和分析，该公司得出了以下结论：•高铁列车的速度与乘客的到站时间呈负相关关系，即速度提升将使乘客的到站时间减少。
高铁梅《计量经济分析方法和建模》第03章基本回归模型
但是只能用于不严格的线性说明；公式法更为一般，可用于说明
非线性模型或带有参数约束的模型。
高铁梅《计量经济分析方法和建模》 第03章基本回归模型
•
3.2.1 列表法
• 说明线性方程的最简单的方法是列出方程中要使用的变
量列表。首先是因变量或表达式名，然后是自变量列表。例
如，要说明一个线性消费函数，用一个常数 c 和收入 inc 对
第03章基本回归模型
• 3.3.2 估计样本 • 可以说明估计中要使用的样本。EViews会用当前工作文档 样本来填充对话框。 • 如果估计中使用的任何一个序列的数据丢失了，EViews 会临时调整观测值的估计样本以排除掉这些观测值。EViews通 过在样本结果中报告实际样本来通知样本已经被调整了。 •
• • 在方程结果的顶部, EViews报告样本已经得到了调整。从 1978年2002年期间的25个观测值中, EViews使用了24个观测值。
高铁梅《计量经济分析方法和建模》 第03章基本回归模型
• 3.3.3 估计选项 • EViews提供很多估计选项。这些选项允许进行以下操 作：对估计方程加权，计算异方差性，控制估计算法的各 种特征。
• EViews中的公式是一个包括回归变量和系数的数学表 达式。要用公式说明一个方程，只需在对话框中变量列表处 输入表达式即可。EViews会在方程中添加一个随机附加扰 动项并用最小二乘法估计模型中的参数。
•
高铁梅《计量经济分析方法和建模》 第03章基本回归模型
• 用公式说明方程的好处是可以使用不同的系数向量。
年中国城镇居民可支配收入的51.4%用来消费。
高铁梅《计量经济分析方法和建模》 第03章基本回归模型
• 2. 标准差 (Std.Error) • 标准差项报告了系数估计的标准差。标准差衡量了系数估 计的统计可信性----标准差越大，估计中的统计干扰越大。 • 估计系数的协方差矩阵是由以下公式计算得到的：
人大版 计量经济学课后习题答案
3．矩阵对应的行列式计算方法
4．数列中逆序的概念
5．向量组的线性相关和线性无关
6．齐次线性方程组解的结构
7．线性方程组有解的充分必要条件
8．矩阵的秩
9．最小二乘解的概念和几何意义
10．二次型的定义，正定、负定、不定的二次型
11．正交变换
12．特征根、特征向量
13．二次型变换成对角型的方法
二填空题
1．[解]由
所以， ， ， ， .
2．[解]X= ；Y=
3．[解]由题设，秩r(A)=n-1,于是Ax=0的基础解系所含解向量的个数为n-r(A)=1,而 表明Ax=0有解 ，故Ax=0的通解为 .
4．[解]由题设，有 ，知x=-4.
5．[解]
6．[解]第一步：求A的特征值
因为
所以A的特征值为 （二重根）
A.正定B.负定C.半负定D.不定
二填空题
1．已知
则 =____， =____， =____， =____.
2．若矩阵A= ，B= ，AX=B，YA=B，则X=______，Y=______.
3．设A= ，A的伴随矩阵A*的秩为1，且 ，则Ax=0的通解为_____________.
4．已知-2是 的特征值，其中b为不等于零的任意常数，则
故所求的概率为
2、
解：把 只黑球及 只白球视为不同的（如设想把它们编号），若把摸出的球依次放在排列成一直线的 个位置上，则基本事件总数就是 个相异元素的全排列 。若记 为“第 次摸出黑球”，这相当于在第 个位置上放一只黑球，在其余 个位置上放另外的 个球，所以， 包含的基本事件个数为 ，故所求概率为
A.1个B.2个C.3个D.0个
9．设A为 阶矩阵，考虑以下命题：①Ax=0只有零解；②Ax=b有唯一解；③A的行向量组线性无关；④A的列向量组线性无关.则有（）
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。
高铁梅计量经济分析方法和建模其他回归方法演示文稿
ui 同方差，即他们具有相同的方差 2。如果随机扰动项的方差随 观测值不同而异，即ui 的方差为i2，就是异方差。用符号表示异 方差为E(ui2) = i2 。
异方差性在许多应用中都存在，但主要出现在截面数据分析中。 例如我们调查不同规模公司的利润，会发现大公司的利润变化幅度要 比小公司的利润变化幅度大，即大公司利润的方差比小公司利润的方 差大。利润方差的大小取决于公司的规模、产业特点、研究开发支出 多少等因素。又如在分析家庭支出模式时，我们会发现高收入家庭通 常比低收入家庭对某些商品的支出有更大的方差。
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§4.1.1 异方差性检验
1. 图示检验法
(1) 用X-Y的散点图进行判断
观察是否存在明显的散点扩大、缩小或复杂型趋势（即不在一 个固定的带型域中）
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（2）X - ûi2的散点图进行判断
首先采用OLS方法估计模型，以求得随机误差项的估计量(注
意，该估计量是不严格的)，我们称之为“近似估计量”，用 ûi2
159.60 137.11 231.51 172.65 193.65 191.76 197.04 176.39 185.78 206.91 227.21 201.87 237.16 214.37 265.98
变量
地区
新疆 河北 四川 山东 广西 湖南 重庆 江苏 云南 福建 天津 浙江 北京 上海 广东
1. 异方差一致协方差估计（White）
Heteroskedasticity Consistent Covariances（White）
White(1980)得出在存在未知形式的异方差时，对系数协方差进 行正确估计的异方差一致协方差估计量。White 协方差矩阵公式为：
计量经济学(庞浩主编)第五章练习题参考解答
第五章练习题参考解答练习题5.1 设消费函数为i i i i u X X Y +++=33221βββ式中，i Y 为消费支出；i X 2为个人可支配收入；i X 3为个人的流动资产；i u 为随机误差项，并且222)(,0)(i i i X u Var u E σ==（其中2σ为常数）。
试回答以下问题：(1)选用适当的变换修正异方差，要求写出变换过程；(2)写出修正异方差后的参数估计量的表达式。
5.2 根据本章第四节的对数变换，我们知道对变量取对数通常能降低异方差性，但须对这种模型的随机误差项的性质给予足够的关注。
例如，设模型为u X Y 21ββ=，对该模型中的变量取对数后得如下形式u X Y ln ln ln ln 21++=ββ(1)如果u ln 要有零期望值，u 的分布应该是什么？ (2)如果1)(=u E ，会不会0)(ln =u E ？为什么？ (3)如果)(ln u E 不为零，怎样才能使它等于零？5.3 由表中给出消费Y 与收入X 的数据，试根据所给数据资料完成以下问题： （1）估计回归模型u X Y ++=21ββ中的未知参数1β和2β，并写出样本回归模型的书写格式；（2）试用Goldfeld-Quandt 法和White 法检验模型的异方差性； （3）选用合适的方法修正异方差。
Y X Y X Y X 55 80 152 220 95 140 65 100 144 210 108 145 70 85 175 245 113 150 801101802601101607912013519012516584115140205115180981301782651301859514019127013519090125137230120200759018925014020574105558014021011016070851522201131507590140225125165651001372301081457410514524011518080110175245140225841151892501202007912018026014524090125178265130185981301912705.4由表中给出1985年我国北方几个省市农业总产值，农用化肥量、农用水利、农业劳动力、每日生产性固定生产原值以及农机动力数据，要求：（1）试建立我国北方地区农业产出线性模型；（2）选用适当的方法检验模型中是否存在异方差；（3）如果存在异方差，采用适当的方法加以修正。
05高计答案
《高级计量经济学》试题参考答案专业班级：经双011、经双012 考试时间： 2005.1.29一、 （8分⨯3＝24分）：1．对于模型： yit=xit+εit其中, εit=αit+ηit (ηit 与xit 不相关)（1）.若αit 与xit 不相关,即为随机效应模型;（2）.若αit 与xit 相关,即为固定效应模型.2．无论是线性回归还是非线性回归，其回归函数形式都是已知的，只是其中参数待定，所以可称为参数回归，对应的估计称为参数估计。
参数回归的最大优点是回归结果可以外延，但其缺点也不可忽视，就是回归形式一旦固定，就比较呆板，往往拟合效果较差。
另一类回归，非参数回归，则与参数回归正好相反。
它的回归函数形式是不确定的，其结果外延困难，但拟合效果却比较好。
非参数估计有核函数法，最近邻函数法，样条函数法，小波函数法等。
3．广义矩估计方法（GMM ）是基于模型实际参数满足一些矩条件而形成的一种参数估计方法，是矩估计方法的一般化。
GMM 估计的出发点是参数应满足的一种理论关系。
其思想是选择参数估计尽可能接近理论上的关系。
把理论上的关系用样本近似值代替，并且估计量的选择就是要最小化理论值和实际值之间的加权距离。
GMM 估计是一个稳健估计量，因为它不要求扰动项的准确分布信息，允许随机误差项存在异方差和序列相关，所得到的参数估计量比其他参数估计方法更合乎实际；而且可以证明，GMM 包容了许多常用的估计方法，普通最小二乘法、工具变量法、极大似然法都是它的特例。
二、（12分）：（a ）此情形必然是错误的，因为2R 随着解释变量个数的增加至少不会减少，所以应该有2234,1223,1R R ≤。
（b ）不确定。
（c ）此情形也是错误的，由1))(/()(02222≤∑∑∑=≤y x xy R 得，应该有 222)(xy y x ∑≥∑∑三、（20分） n=76,TSS=ESS R +RSS R =109.6+18.48=128.08无约束回归为：（1）在季节性。
高铁梅计量经济学建模教程第二版-绪论共80页
置使EViews工作区窗口回到活动状态。
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主菜单
•
紧接着标题栏下面是主菜单。移动光标至主菜单
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个下拉菜单中可以单击选择显现项。
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菜单栏下面是命令窗口。把EViews命令输入该窗口，
按回车键即执行该命令。该窗口支持WINDOWS下的剪切 和粘贴功能，因此可以在命令窗口、其他的EViews文本窗 口及其它的WINDOWS窗口之间转换文本。可把光标放在 命令窗口的最底端，按着鼠标按钮上下拖拽来改变命令窗
高铁梅计量经济学建模 教程第二版-绪论
6、纪律是自由的第一条件。——黑格 尔 7、纪律是集体的面貌，集体的声音， 集体的 动作， 集体的 表情， 集体的 信念。 ——马 卡连柯
8、我们现在必须完全保持党的纪律， 否则一 切都会 陷入污 泥中。 ——马 克思 9、学校没有纪律便如磨坊没有水。— —夸美 纽斯
准的WINDOWS菜单和对话框，用鼠标选择操作，并且
能通过标准的WINDOWS技术来使用显示于窗口中的结
果。
7
•
此外，还可以利用EViews的强大的命令功能和
它的大量的程序处理语言，进入命令窗口修改命令，
并可以将计算工作的一系列操作建立成相应的计算程
序，并存储，从而可以通过直接运行程序来完成复杂
的计算工作。
口的大小。
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状态栏
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窗口的最底端是状态栏，它被分成几个部分。左
边部分提供EViews发送的状态信息，通过单击状态线
最左边的方块可清除这些状态信息；往右接下来的部
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