计量经济学计算题及答案讲解
计量经济学习题及参考答案解析详细版
计量经济学习题及参考答案解析详细版计量经济学（第四版）习题参考答案潘省初第⼀章绪论试列出计量经济分析的主要步骤。
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）预测和政策分析计量经济模型中为何要包括扰动项?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。
什么是时间序列和横截⾯数据? 试举例说明⼆者的区别。
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。
估计量和估计值有何区别？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，1nii YY 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5.107413096104100=+++。
第⼆章计量经济分析的统计学基础略，参考教材。
请⽤例中的数据求北京男⽣平均⾝⾼的99％置信区间NS S x ==45= ⽤也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男⾼中⽣的平均⾝⾼在⾄厘⽶之间。
25个雇员的随机样本的平均周薪为130元，试问此样本是否取⾃⼀个均值为120元、标准差为10元的正态总体？原假设120:0=µH备择假设 120:1≠µH 检验统计量()10/2510/25XX µσ-Z ====查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即此样本不是取⾃⼀个均值为120元、标准差为10元的正态总体。
计量经济学计算题及答案讲解
1、根据某城市1978——1998年人均储蓄(y)与人均收入(x)的数据资料建立了如下回归模型x y6843.1521.2187ˆ+-= se=（340.0103）（0.0622）6066.733,2934.0,425.1065..,9748.02====F DW E S R试求解以下问题：（1）取时间段1978——1985和1991——1998，分别建立两个模型。
模型1：x y3971.04415.145ˆ+-= 模型2：x y 9525.1365.4602ˆ+-= t=（-8.7302）（25.4269） t=（-5.0660）（18.4094） ∑==202.1372,9908.0212eR ∑==5811189,9826.0222e R计算F 统计量，即∑∑===9370.4334202.137258111892122eeF ，对给定的05.0=α，查F 分布表，得临界值28.4)6,6(05.0=F 。
请你继续完成上述工作，并回答所做的是一项什么工作，其结论是什么？（2）根据表1所给资料，对给定的显著性水平05.0=α，查2χ分布表，得临界值81.7)3(05.0=χ，其中p=3为自由度。
请你继续完成上述工作，并回答所做的是一项什么工作，其结论是什么？ 表1F-statistic 6.033649 Probability 0.007410 Obs*R-squared10.14976 Probability0.017335Test Equation:Dependent Variable: RESID^2 Method: Least SquaresDate: 06/04/06 Time: 17:02 Sample(adjusted): 1981 1998Included observations: 18 after adjusting endpoints Variable Coefficie ntStd. Error t-Statistic Prob. C244797.2 373821.3 0.654851 0.5232 RESID^2(-1)1.226048 0.3304793.7099080.0023RESID^2(-2) -1.405351 0.379187 -3.706222 0.0023 R-squared 0.563876 Mean dependent var 971801.3 Adjusted R-squared 0.470421 S.D. dependent var 1129283. S.E. of regression 821804.5 Akaike info criterion 30.26952 Sum squared resid 9.46E+12 Schwarz criterion 30.46738 Log likelihood -268.4257 F-statistic6.033649 Durbin-Watson stat 2.124575 Prob(F-statistic) 0.0074101、（1）解：该检验为Goldfeld-Quandt 检验。
计量经济学试题与答案
计量经济学试题与答案一、选择题（每题5分，共25分）1. 以下哪个选项是计量经济学的基本任务？A. 建立经济模型B. 进行经济预测C. 分析经济现象的规律性D. 所有以上选项答案：D2. 以下哪个方法不属于计量经济学的研究方法？A. 最小二乘法B. 最大似然法C. 线性规划D. 广义矩估计答案：C3. 在线性回归模型中，以下哪个选项表示随机误差项的方差？A. σ²B. μC. εD. β答案：A4. 在计量经济学模型中，以下哪个选项表示解释变量与被解释变量之间的关系？A. 相关性B. 因果关系C. 联合分布D. 条件分布答案：B5. 在实证研究中，以下哪个选项可以用来检验模型的稳定性？A. 残差分析B. 异方差性检验C. 单位根检验D. 联合检验答案：C二、填空题（每题5分，共25分）1. 计量经济学是一门研究______、______和______的科学。
答案：经济模型、经济数据、经济预测2. 最小二乘法的原理是使______的平方和最小。
答案：回归残差3. 在线性回归模型中，回归系数的估计值是______的线性函数。
答案：解释变量4. 异方差性检验的方法有______检验、______检验和______检验。
答案：Breusch-Pagan检验、White检验、Goldfeld-Quandt检验5. 在实证研究中，单位根检验的目的是检验______。
答案：时间序列数据的平稳性三、计算题（每题20分，共40分）1. 设线性回归模型为：Y = β0 + β1X + ε，其中Y表示被解释变量，X表示解释变量，ε表示随机误差项。
给定以下数据：Y: 2, 3, 4, 5, 6X: 1, 2, 3, 4, 5求：回归系数β0和β1的估计值。
答案：首先，计算X和Y的均值：X̄ = (1 + 2 + 3 + 4 + 5) / 5 = 3Ȳ = (2 + 3 + 4 + 5 + 6) / 5 = 4然后，计算回归系数β1的估计值：β1̄= Σ[(Xi - X̄)(Yi - Ȳ)] / Σ[(Xi - X̄)²]= [(1-3)(2-4) + (2-3)(3-4) + (3-3)(4-4) + (4-3)(5-4) + (5-3)(6-4)] / [(1-3)² + (2-3)² + (3-3)² + (4-3)² + (5-3)²]= 4 / 10= 0.4最后，计算回归系数β0的估计值：β0̄ = Ȳ - β1̄X̄= 4 - 0.4 3= 2.2所以，回归系数β0和β1的估计值分别为2.2和0.4。
计量经济学习题集及详解答案
第一章绪论一、填空题：1．计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的__________为内容的分支学科，挪威经济学家弗里希，将计量经济学定义为__________、__________、__________三者的结合。
2．数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的__________关系，用__________性的数学方程加以描述，计量经济模型揭示经济活动中各因素之间__________的关系，用__________性的数学方程加以描述。
3．经济数学模型是用__________描述经济活动。
4．计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同，可以分为__________计量经济学和__________计量经济学。
5．计量经济学模型包括__________和__________两大类。
6．建模过程中理论模型的设计主要包括三部分工作，即__________、____________________、____________________。
7．确定理论模型中所包含的变量，主要指确定__________。
8．可以作为解释变量的几类变量有__________变量、__________变量、__________变量和__________变量。
9．选择模型数学形式的主要依据是__________。
10．研究经济问题时，一般要处理三种类型的数据：__________数据、__________数据和__________数据。
11．样本数据的质量包括四个方面__________、__________、__________、__________。
12．模型参数的估计包括__________、__________和软件的应用等内容。
13．计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是__________检验、__________检验、__________检验和__________检验。
14．计量经济模型的计量经济检验通常包括随机误差项的__________检验、__________检验、解释变量的__________检验。
计量经济学(第四版)习题及参考答案详细版知识讲解
计量经济学（第四版）习题参考答案潘省初第一章 绪论1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。
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 计量经济模型中为何要包括扰动项?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。
1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。
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估计量和估计值有何区别？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，1nii YY 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5.107413096104100=+++。
第二章 计量经济分析的统计学基础2.1 略，参考教材。
2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间NSS x ==45=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。
计量经济学题库（超完整版）及答案.详解
计量经济学题库（超完整版）及答案.详解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81.72 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 ?Y =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iY 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 ?C =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 ?Y =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。
计量经济学部分习题答案与解析
第三章 一元线性回归模型P56.3.3 从某公司分布在11个地区的销售点的销售量()Y 和销售价格()X 观测值得出以下结果：519.8X = 217.82Y = 23134543i X =∑ 1296836i i X Y =∑2539512iY=∑（1）、估计截距0β和斜率系数1β及其标准误，并进行t 检验； （2）、销售的总离差平方和中，样本回归直线未解释的比例是多少？ （3）、对0β和1β分别建立95%的置信区间。
解：（1）、设01i i Y X ββ=+，根据OLS 估计量有：µ()()()11111122222211112=129683611519.8217.820.32313454311519.8N N NNNi i i ii i iii i i i i NNNN i ii i i i i i N Y X Y X N Y X N X NYY XN X YN X N X XN XN X X β=========---==⎛⎫--- ⎪⎝⎭-⨯⨯==-⨯∑∑∑∑∑∑∑∑∑µµ01217.820.32519.851.48Y X ββ=-=-⨯= 残差平方和：$()µ()µµµ()µµµµ()µµµµ222112222220111111122222222010101011111111=225395121NNi ii i i NNNNN N ii i i i ii i i i i i N N N N N i i i i i i i i i i i u RSS TSS ESS Y YYY Y Y Y Y Y X N N Y X X Y N X X ββββββββββ===============-=---⎛⎫⎛⎫--+=-+ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎛⎫=-++=-++ ⎪⎝⎭=-∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑()22151.480.32313454320.3251.4811519.8997.20224⨯+⨯+⨯⨯⨯⨯=另解：对$()µ()22211NNi ii i i u RSS TSS ESS Y YYY ====-=---∑∑∑，根据OLS估计µµ01Y X ββ=-知µµ01+Y X ββ=，因此有 µµµµµ()µ()01011=++i i iY Y X X X X βββββ--=-，所以 $()µ()()µ()22222211111=NNNNiiiii i i i i u Y Y YY Y Y X Xβ=====------∑∑∑∑∑标准差： µ10.53σ==µ1β的标准误： µ()µµµ10.026se β===== 设原假设和备择假设分别为：01=0H β： 110H β≠： 将原假设带入t 统计量：µµ()()10.02510.3212.31 2.26290.026t t se ββ===>= 即拒绝原假设，认为销售价格()X 显著地解释了销售量()Y 的总体平均变化。
计量经济学 课后练习题答案解析
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: 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）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。
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期中练习题1、回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离。
最小二乘准则是指（ ）A ．使∑=-n t tt Y Y 1)ˆ(达到最小值 B.使∑=-nt t t Y Y 1达到最小值 C. 使∑=-nt t tY Y12)(达到最小值 D.使∑=-nt tt Y Y 12)ˆ(达到最小值 2、根据样本资料估计得出人均消费支出 Y 对人均收入 X 的回归模型为ˆln 2.00.75ln i iY X =+，这表明人均收入每增加 1％，人均消费支出将增加 （ ）A. 0.75B. 0.75%C. 2D. 7.5% 3、设k 为回归模型中的参数个数,n 为样本容量。
则对总体回归模型进行显著性检验的F 统计量与可决系数2R 之间的关系为( )A.)1/()1()/(R 22---=k R k n F B. )/(1)-(k )R 1/(R 22k n F --= C. )/()1(22k n R R F --= D. )1()1/(22R k R F --=6、二元线性回归分析中 TSS=RSS+ESS 。
则 RSS 的自由度为（ ）A.1B.n-2C.2D.n-39、已知五个解释变量线形回归模型估计的残差平方和为8002=∑te，样本容量为46，则随机误差项μ的方差估计量2ˆσ为（ ） A.33.33 B.40 C.38.09 D. 201、经典线性回归模型运用普通最小二乘法估计参数时，下列哪些假定是正确的（ ） A.0)E(u i = B. 2i )V ar(u i σ= C. 0)u E(u j i ≠D.随机解释变量X 与随机误差i u 不相关E. i u ～),0(2i N σ2、对于二元样本回归模型ii i i e X X Y +++=2211ˆˆˆββα，下列各式成立的有（ ） A.0=∑ieB. 01=∑ii Xe C. 02=∑iiXeD.=∑ii Ye E.21=∑i iX X4、能够检验多重共线性的方法有（ ）A.简单相关系数矩阵法B. t 检验与F 检验综合判断法C. DW 检验法D.ARCH 检验法E.辅助回归法计算题1、为了研究我国经济发展状况，建立投资（1X ，亿元）与净出口（2X ，亿元）与国民生产总值（Y ，亿元）的线性回归方程并用13年的数据进行估计，结果如下：ii i X X Y 21051980.4177916.2805.3871ˆ++= S.E=(2235.26) (0.12) (1.28) 2R =0.99 F=582 n=13问题如下：①从经济意义上考察模型估计的合理性；（3分） ②估计修正可决系数2R ，并对2R 作解释；（3分）③在5%的显著性水平上，分别检验参数的显著性；在5%显著性水平上，检验模型的整体显著性。
计量经济学习题及参考答案
计量经济学各章习题第一章绪论1.1试列出计量经济分析地主要步骤.1.2计量经济模型中为何要包括扰动项?1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者地区别1.4估计量和估计值有何区别？第二章计量经济分析地统计学基础2.1名词解释随机变量概率密度函数抽样分布样本均值样本方差协方差相关系数标准差标准误差显著性水平置信区间无偏性有效性一致估计量接受域拒绝域第I 类错误2.2请用例 2.2中地数据求北京男生平均身高地99％置信区间.2.325 个雇员地随机样本地平均周薪为130元，试问此样本是否取自一个均值为120 元、标准差为10 元地正态总体？文档收集自网络，仅用于个人学习2.4某月对零售商店地调查结果表明，市郊食品店地月平均销售额为2500 元，在下一个月份中，取出16 个这种食品店地一个样本，其月平均销售额为2600 元，销售额地标准差为480 元.试问能否得出结论，从上次调查以来，平均月销售额已经发生了变化？文档收集自网络，仅用于个人学习第三章双变量线性回归模型3.1判断题（判断对错；如果错误，说明理由）（1）OLS 法是使残差平方和最小化地估计方法.（2）计算OLS 估计值无需古典线性回归模型地基本假定.（3）若线性回归模型满足假设条件（1）～（4），但扰动项不服从正态分布，则尽管OLS 估计量不再是BLUE ，但仍为无偏估计量.文档收集自网络，仅用于个人学习（4）最小二乘斜率系数地假设检验所依据地是t 分布，要求地抽样分布是正态分布.2（5）R2＝TSS/ESS.（6）若回归模型中无截距项，则.（7）若原假设未被拒绝，则它为真.（8）在双变量回归中，地值越大，斜率系数地方差越大.3.2设和分别表示Y 对X 和X 对Y 地OLS 回归中地斜率，证明r 为X 和Y 地相关系数.3.3证明：（1）Y 地真实值与OLS 拟合值有共同地均值，即；（2）OLS 残差与拟合值不相关，即.3.4证明本章中（ 3.18）和（ 3.19）两式：（1）（2）3.5考虑下列双变量模型：模型1：模型2：（1）1 和1地OLS 估计量相同吗？它们地方差相等吗？（2）2 和2地OLS 估计量相同吗？它们地方差相等吗？3.6有人使用1980－1994 年度数据，研究汇率和相对价格地关系，得到如下结果：其中，Y＝马克对美元地汇率X＝美、德两国消费者价格指数（CPI）之比，代表两国地相对价格（1）请解释回归系数地含义；（2）X t 地系数为负值有经济意义吗？（3）如果我们重新定义X 为德国CPI与美国CPI之比，X 地符号会变化吗？为什么？3.7随机调查200 位男性地身高和体重，并用体重对身高进行回归，结果如下：其中Weight 地单位是磅（lb ），Height 地单位是厘米（cm）.（1）当身高分别为177.67cm、164.98cm、187.82cm 时，对应地体重地拟合值为多少？（2）假设在一年中某人身高增高了 3.81cm，此人体重增加了多少？3.8设有10 名工人地数据如下：X 10 7 10 5 8 8 6 7 9 10Y 11 10 12 6 10 7 9 10 11 10 其中X= 劳动工时，Y= 产量（1）试估计Y=α+βX + u（要求列出计算表格）；（2）提供回归结果（按标准格式）并适当说明；（3）检验原假设β=1.0.3.9用12 对观测值估计出地消费函数为Y=10.0+0.90X ，且已知=0.01，=200，=4000，试预测当X=250 时Y 地值，并求Y 地95%置信区间.文档收集自网络，仅用于个人学习3.10设有某变量（Y）和变量（X）1995—1999 年地数据如下:（3）试预测X=10 时Y 地值，并求Y 地95%置信区间.3.11根据上题地数据及回归结果，现有一对新观测值X ＝20，Y＝7.62，试问它们是否可能来自产生样本数据地同一总体？文档收集自网络，仅用于个人学习3.12有人估计消费函数，得到如下结果（括号中数字为t 值）：＝15 + 0.81 ＝0.98（2.7）（6.5）n=19（1）检验原假设：＝0（取显著性水平为5％）（2）计算参数估计值地标准误差；（3）求地95％置信区间，这个区间包括0 吗？3.13试用中国1985—2003 年实际数据估计消费函数：=α+β + u t其中：C代表消费，Y 代表收入.原始数据如下表所示，表中：Cr＝农村居民人均消费支出（元）Cu＝城镇居民人均消费支出（元）Y ＝国内居民家庭人均纯收入（元） Yr ＝农村居民家庭人均纯收入（元） Yu＝城镇居民家庭人均可支配收入（元） Rpop＝农村人口比重（%） pop＝历年年底我国人口总数（亿人）P＝居民消费价格指数（1985=100）Pr＝农村居民消费价格指数（1985=100）Pu＝城镇居民消费价格指数（1985=100）数据来源：《中国统计年鉴2004》使用计量经济软件，用国内居民人均消费、农村居民人均消费和城镇居民人均消费分别对各自地人均收入进行回归，给出标准格式回归结果；并由回归结果分析我国城乡居民消费行为有何不同.文档收集自网络，仅用于个人学习第四章多元线性回归模型4.1某经济学家试图解释某一变量Y 地变动.他收集了Y 和 5 个可能地解释变量～地观测值(共10 组)，然后分别作三个回归，结果如下(括号中数字为t 统计量)：文档收集自网络，仅用于个人学习( 1) = 51.5 + 3.21 R=0.63(3.45) (5.21)2) 33.43 + 3.67 + 4.62 + 1.21 R=0.75 文档收集自网络，仅用于个人学(3.61 )(2.56)(0.81) (0.22)3) 23.21 + 3.82 + 2.32 + 0.82 + 4.10 + 1.21(2.21 )(2.83)(0.62) (0.12) (2.10) (1.11)文档收集自网络，仅用于个人学习R=0.80 你认为应采用哪一个结果？为什么？4.2为研究旅馆地投资问题，我们收集了某地地1987-1995 年地数据来估计收益生产函数R=ALKe ，其中R=旅馆年净收益(万年) ，L=土地投入，K=资金投入， e 为自然对数地底.设回归结果如下(括号内数字为标准误差) ：文档收集自网络，仅用于个人学习= -0.9175 + 0.273lnL + 0.733lnK R=0.94(0.212) (0.135) (0.125)(1)请对回归结果作必要说明；( 2)分别检验α和β 地显著性；( 3)检验原假设：α =β = 0；4.3我们有某地1970-1987 年间人均储蓄和收入地数据，用以研究1970－1978 和1978 年以后储蓄和收入之间地关系是否发生显著变化. 引入虚拟变量后，估计结果如下(括号内数据为标准差) ：文档收集自网络，仅用于个人学习= -1.7502 + 1.4839D + 0.1504 - 0.1034D·R=0.9425 文档收集自网络，仅用于个人学习(0.3319) (0.4704) (0.0163) (0.0332)其中：Y=人均储蓄，X=人均收入，D= 请检验两时期是否有显著地结构性变化.4.4说明下列模型中变量是否呈线性，系数是否呈线性，并将能线性化地模型线性化.（1）（2）（3）4.5有学者根据某国19年地数据得到下面地回归结果：其中：Y=进口量（百万美元），X1 =个人消费支出（百万美元），X2 =进口价格/国内价格.（1）解释截距项以及X1和X2系数地意义；（2）Y 地总变差中被回归方程解释地部分、未被回归方程解释地部分各是多少？（3）进行回归方程地显著性检验,并解释检验结果；（4）对“斜率”系数进行显著性检验,并解释检验结果.4.6由美国46个州1992年地数据，Baltagi 得到如下回归结果：其中，C＝香烟消费（包/人年），P＝每包香烟地实际价格Y＝人均实际可支配收入（1）香烟需求地价格弹性是多少？它是否统计上显著？若是，它是否统计上异于-1？（2）香烟需求地收入弹性是多少？它是否统计上显著？若不显著，原因是什么？（3）求出.4.7有学者从209 个公司地样本，得到如下回归结果（括号中数字为标准误差）：其中，Salary＝CEO 地薪金Sales＝公司年销售额roe＝股本收益率（％）ros＝公司股票收益请分析回归结果.4.8为了研究某国1970－1992 期间地人口增长率，某研究小组估计了下列模型：其中：Pop＝人口（百万人），t＝趋势变量，.（1）在模型 1 中，样本期该地地人口增长率是多少？（2）人口增长率在1978 年前后是否显著不同？如果不同，那么1972－1977和1978－1992 两时期中，人口增长率各是多少？文档收集自网络，仅用于个人学习4.9设回归方程为Y= β0+β1X1+β2X2+β3X3+ u, 试说明你将如何检验联合假设：β1= β2 和β3 = 1 .文档收集自网络，仅用于个人学习4.10下列情况应引入几个虚拟变量，如何表示？（1）企业规模：大型企业、中型企业、小型企业；（2）学历：小学、初中、高中、大学、研究生.4.11在经济发展发生转折时期，可以通过引入虚拟变量来表示这种变化.例如，研究进口消费品地数量Y 与国民收入X 地关系时，数据散点图显示1979 年前后明显不同.请写出引入虚拟变量地进口消费品线性回归方程.文档收集自网络，仅用于个人学习4.12柯布－道格拉斯生产函数其中：GDP=地区国内生产总值（亿元）K=资本形成总额（亿元）L= 就业人数（万人）P=商品零售价格指数（上年＝100）试根据中国2003 年各省数据估计此函数并分析结果.数据如下表所示第五章模型地建立与估计中地问题及对策5.1判断题（判断对错；如果错误，说明理由）（1）尽管存在严重多重共线性，普通最小二乘估计量仍然是最佳线性无偏估计量（BLUE ）.（2）如果分析地目地仅仅是为了预测，则多重共线性并无妨碍. （3）如果解释变量两两之间地相关系数都低，则一定不存在多重共线性. （4）如果存在异方差性，通常用地t 检验和 F 检验是无效地. （5）当存在自相关时，OLS 估计量既不是无偏地，又不是有效地.（6）消除一阶自相关地一阶差分变换法假定自相关系数必须等于 1. （7）模型中包含无关地解释变量，参数估计量会有偏，并且会增大估计量地方差，即增大误差.（8）多元回归中，如果全部“斜率”系数各自经t 检验都不显著，则R2值也高不了.（9）存在异方差地情况下，OLS 法总是高估系数估计量地标准误差.（10）如果一个具有非常数方差地解释变量被（不正确地）忽略了，那么OLS 残差将呈异方差性.5.2考虑带有随机扰动项地复利增长模型：Y 表示GDP，Y0是Y 地基期值，r 是样本期内地年均增长率，t 表示年份，t＝1978，⋯,2003.文档收集自网络，仅用于个人学习试问应如何估计GDP 在样本期内地年均增长率？5.3 检验下列情况下是否存在扰动项地自相关 .（1） DW=0.81，n=21，k=3（2）DW=2.25，n=15，k=2（3）DW=1.56，n=30，k=55.4有人建立了一个回归模型来研究我国县一级地教育支出：Y= β0+β1X1+β 2X2+β3X3+u其中：Y，X1，X2 和X3分别为所研究县份地教育支出、居民人均收入、学龄儿童人数和可以利用地各级政府教育拨款.文档收集自网络，仅用于个人学习他打算用遍布我国各省、市、自治区地100 个县地数据来估计上述模型.（1）所用数据是什么类型地数据？（2）能否采用OLS 法进行估计？为什么？（3）如不能采用OLS 法，你认为应采用什么方法？5.5试从下列回归结果分析存在问题及解决方法：（1）= 24.7747 + 0.9415 - 0.0424 R=0.9635SE：（6.7525）（0.8229）（0.0807）其中：Y=消费，X2=收入，X3=财产，且n=5000 （2）= 0.4529 - 0.0041t R=0.5284t：（-3.9606） DW=0.8252其中Y= 劳动在增加值中地份额，t=时间该估计结果是使用1949-1964 年度数据得到地.5.6工资模型：wi＝b0＋b1Si＋b2Ei＋b3Ai＋b4Ui＋ui其中Wi＝工资，Si＝学校教育年限，Ei＝工作年限，Ai＝年龄，Ui＝是否参加工会.在估计上述模型时，你觉得会出现什么问题？如何解决？5.7你想研究某行业中公司地销售量与其广告宣传费用之间地关系.你很清楚地知道该行业中有一半地公司比另一半公司大，你关心地是这种情况下，什么估计方法比较合理.假定大公司地扰动项方差是小公司扰动项方差地两倍.文档收集自网络，仅用于个人学习（1）若采用普通最小二乘法估计销售量对广告宣传费用地回归方程（假设广告宣传费是与误差项不相关地自变量），系数地估计量会是无偏地吗？是一致地吗？是有效地吗？文档收集自网络，仅用于个人学习（2）你会怎样修改你地估计方法以解决你地问题？（3）能否对原扰动项方差假设地正确性进行检验？5.8考虑下面地模型其中GNP＝国民生产总值，M ＝货币供给. （1）假设你有估计此模型地数据，你能成功地估计出模型地所有系数吗？说明理由.（2）如果不能，哪些系数可以估计？（3）如果从模型中去掉这一项，你对（1）中问题地答案会改变吗？（4）如果从模型中去掉这一项，你对（1）中问题地答案会改变吗？5.9采用美国制造业1899－1922年数据，Dougherty得到如下两个回归结果：（1）（2）其中：Y＝实际产出指数，K＝实际资本投入指数，L ＝实际劳动力投入指数，t＝时间趋势（1）回归式（1）中是否存在多重共线性？你是如何得知地？（2）回归式（1）中，logK 系数地预期符号是什么？回归结果符合先验预期吗？为什么会这样？（3）回归式（1）中，趋势变量在其中起什么作用？（4）估计回归式（2）背后地逻辑是什么？（5）如果（1）中存在多重共线性，那么（2）式是否减轻这个问题？你如何得知？（6）两个回归地R2可比吗？说明理由.5.10有人估计了下面地模型：其中：C＝私人消费支出，GNP＝国民生产总值，D＝国防支出假定，将（1）式转换成下式：使用1946－1975数据估计（1）、（2）两式，得到如下回归结果（括号中数字为标准误差）：1）关于异方差，模型估计者做出了什么样地假定？你认为他地依据是什么？2）比较两个回归结果.模型转换是否改进了结果？也就是说，是否减小了估计标准误差？说明理由.5.11设有下列数据：RSS1＝55，K ＝4，n1＝30RSS3＝140，K ＝4，n3＝30 请依据上述数据，用戈德佛尔德－匡特检验法进行异方差性检验（5％显著性水平）.5.12考虑模型（1）也就是说，扰动项服从AR （2）模式，其中是白噪声.请概述估计此模型所要采取地步骤.5.13对第 3 章练习题 3.13 所建立地三个消费模型地结果进行分析：是否存在序列相关问题？如果有，应如何解决？5.14为了研究中国农业总产值与有效灌溉面积、化肥施用量、农作物总播种面积、受灾面积地相互关系，选31 个省市2003 年地数据资料，如下表所示：文档收集自网络，仅用于个人学习表中：Y＝农业总产值（亿元，不包括林牧渔）X1＝有效灌溉面积（千公顷）X2＝化肥施用量（万吨）X23＝化肥施用量（公斤/亩）X3＝农作物总播种面积（千公顷）X4＝受灾面积（千公顷）（1）回归并根据计算机输出结果写出标准格式地回归结果；（2）模型是否存在问题？如果存在问题，是什么问题？如何解决？第六章动态经济模型：自回归模型和分布滞后模型6.1判断题（判断对错；如果错误，说明理由）（1）所有计量经济模型实质上都是动态模型.（2）如果分布滞后系数中，有地为正有地为负，则科克模型将没有多大用处. （3）若适应预期模型用OLS 估计，则估计量将有偏，但一致. （4）对于小样本，部分调整模型地OLS 估计量是有偏地.（5）若回归方程中既包含随机解释变量，扰动项又自相关，则采用工具变量法，将产生无偏且一致地估计量.（6）解释变量中包括滞后因变量地情况下，用德宾－沃森d 统计量来检测自相关是没有实际用处地.6.2用OLS 对科克模型、部分调整模型和适应预期模型分别进行回归时，得到地OLS 估计量会有什么样地性质？文档收集自网络，仅用于个人学习6.3简述科克分布和阿尔蒙多项式分布地区别.6.4考虑模型假设相关.要解决这个问题，我们采用以下工具变量法：首先用对和回归，得到地估计值，然后回归其中是第一步回归（对和回归）中得到地.（1）这个方法如何消除原模型中地相关？（2）与利维顿采用地方法相比，此方法有何优点？6.5设其中：M＝对实际现金余额地需求，Y*＝预期实际收入，R*＝预期通货膨胀率假设这些预期服从适应预期机制：其中和是调整系数，均位于0和1之间.（1）请将M t 用可观测量表示；（2）你预计会有什么估计问题？6.6考虑分布滞后模型假设可用二阶多项式表示诸如下：若施加约束＝＝0，你将如何估计诸系数（，i=0,1, (4)6.7为了研究设备利用对于通货膨胀地影响，T. A.吉延斯根据1971年到1988年地美国数据获得如下回归结果：文档收集自网络，仅用于个人学习其中：Y＝通货膨胀率（根据GNP 平减指数计算）X t＝制造业设备利用率X t－1 ＝滞后一年地设备利用率1）设备利用对于通货膨胀地短期影响是什么？长期影响又是什么？(2)每个斜率系数是统计显著地吗？(3)你是否会拒绝两个斜率系数同时为零地原假设？将利用何种检验？6.8考虑下面地模型：Y t = α+β(W0X t+ W1X t-1 + W2X t-2 + W3X t-3)+u t 请说明如何用阿尔蒙滞后方法来估计上述模型(设用二次多项式来近似) .6.9下面地模型是一个将部分调整和适应预期假说结合在一起地模型：Y t*= βX t+1eY t-Y t-1 = δ(Y t*- Y t-1) + u tX t+1e- X t e= (1-λ)( X t - X t e)；t=1，2，⋯， n式中Y t*是理想值，X t+1e和X t e是预期值.试推导出一个只包含可观测变量地方程，并说明该方程参数估计方面地问题.文档收集自网络，仅用于个人学习第七章时间序列分析7.1单项选择题（1）某一时间序列经一次差分变换成平稳时间序列，此时间序列称为（）地.A．1 阶单整B．2阶单整C．K 阶单整D．以上答案均不正确文档收集自网络，仅用于个人学习（2）如果两个变量都是一阶单整地，则（）.A ．这两个变量一定存在协整关系B．这两个变量一定不存在协整关系C．相应地误差修正模型一定成立D．还需对误差项进行检验文档收集自网络，仅用于个人学习（3）如果同阶单整地线性组合是平稳时间序列，则这些变量之间关系是（） .A. 伪回归关系B.协整关系C.短期均衡关系D. 短期非均衡关系（4）．若一个时间序列呈上升趋势，则这个时间序列是（）.A ．平稳时间序列B．非平稳时间序列C．一阶单整序列 D. 一阶协整序列7.2请说出平稳时间序列和非平稳时间序列地区别，并解释为什么在实证分析中确定经济时间序列地性质是十分必要地.文档收集自网络，仅用于个人学习7.3什么是单位根？7.4Dickey－Fuller（DF）检验和Engle－Granger（EG）检验是检验什么地？文档收集自网络，仅用于个人学习7.5什么是伪回归？在回归中使用非均衡时间序列时是否必定会造成伪回归？7.6由1948－1984 英国私人部门住宅开工数（X）数据，某学者得到下列回归结果：注：5％临界值值为-2.95，10％临界值值为-2.60. （1）根据这一结果，检验住宅开工数时间序列是否平稳.（2）如果你打算使用t 检验，则观测地t 值是否统计显著？据此你是否得出该序列平稳地结论？（3）现考虑下面地回归结果：请判断住宅开工数地平稳性.7.7由1971-I 到1988-IV 加拿大地数据，得到如下回归结果；A.B.C.其中，M1＝货币供给，GDP=国内生产总值，e t＝残差（回归A）（1）你怀疑回归 A 是伪回归吗？为什么？（2）回归 B 是伪回归吗？请说明理由.（3）从回归 C 地结果，你是否改变（1）中地结论，为什么？（4）现考虑以下回归：这个回归结果告诉你什么？这个结果是否对你决定回归 A 是否伪回归有帮助？7.8 检验我国人口时间序列地平稳性，数据区间为1949－2003 年.单位：万人7.9对中国进出口贸易进行协整分析，如果存在协整关系，则建立E CM 模型.1951－2003 年中国进口（im ）、出口（ex）和物价指数（pt，商品零售物价指数）时间序列数据见下表.因为该期间物价变化大，特别是改革开放以后变化更为激烈，所以物价指数也作为一个解释变量加入模型中.为消除物价变动对进出口数据地影响以及消除进出口数据中存在地异方差，定义三个变量如下：文档收集自网络，仅用于个人学习第八章联立方程模型8.1判断题（判断对错；如果错误，说明理由）（1）OLS 法适用于估计联立方程模型中地结构方程.（2）2SLS 法不能用于不可识别方程.（3）估计联立方程模型地2SLS 法和其它方法只有在大样本地情况下，才能具有我们期望地统计性质 .(4) 联立方程模型作为一个整体，不存在类似 R 2这样地拟合优度测度 .(5) 如果要估计地方程扰动项自相关或存在跨方程地相关， 则 2SLS 法和其它估 计结构方程地方法都不能用 .(6) 如果一个方程恰好识别，则 ILS 和 2SLS 给出相同结果 .8.2 单项选择题1) 结构式模型中地方程称为结构方程 .在结构方程中， 解释变量可以是前定变3) 如果联立方程模型中某个结构方程包含了模型中所有地变量，则这个方程5)当一个结构式方程为恰好识别时，这个方程中内生解释变量地个数( A ．与被排除在外地前定变量个数正好相等 B ．小于被排除在外地前定变量个数 C ．大于被排除在外地前定变量个数D ．以上三种情况都有可能发生 文档收集自网络，仅用于个人学习6) 简化式模型就是把结构式模型中地内生变量表示为 ( ).A. 外生变量和内生变量地函数关系B.前定变量和随机误差项地模型C.滞后变量和随机误差项地模型 D.外生变量和随机误差项地模量，也可以是 ( ).文档收集自网络，仅用于个人学习 A. 外生变量 B.滞后变量2)前定变量是 ( )地合称 .A.外生变量和滞后内生变量C.内生变量D. 外生变量和内生变量 C.外生变量和虚拟变量 D. 解释变量和被解释变量( ).A. 恰好识别B.不可识别 (4) 下面说法正确地是( ).A.内生变量是非随机变量 C.外生变量是随机变量 C.过度识别 D.不确定B. 前定变量是随机变量个人收集整理勿做商业用途型7) 对联立方程模型进行参数估计地方法可以分两类，即：( ).A.间接最小二乘法和系统估计方法B.单方程估计法和系统估计方法个人收集整理勿做商业用途C.单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（8）在某个结构方程过度识别地条件下，不适用地估计方法是（）.A. 间接最小二乘法B.工具变量法C.二阶段最小二乘法D.有限信息极大似然估计法8.3行为方程和恒等式有什么区别？8.4如何确定模型中地外生变量和内生变量？8.5考虑下述模型：C t = α + β D t +u t I t = γ + δD t-1 + νt D t = C t +I t + Z t ；t=1 ，2，⋯，n其中 C = 消费支出，D= 收入，I = 投资，Z = 自发支出. C、I 和D是内生变量.试写出消费支出地简化型方程，并研究各方程地识别问题.8.6考虑下述模型：Y t = C t + I t +G t +X tC t = β 0 + β 1D t + β2C t-1 + u tD t = Y t –T tI t = α0 + α1Y t + α2R t-1 +νt 模型中各方程是正规化方程，u t、νt为扰动项.（1）请指出模型中地内生变量、外生变量和前定变量.（2）写出用2SLS法进行估计时，每个阶段中要估计地方程.8.7下面是一个简单地美国宏观经济模型（1960－1999）其中C=实际私人消费，I= 实际私人总投资，G=实际政府支出，Y ＝实际GDP，M= 当年价M2，R=长期利率；P＝消费价格指数.内生变量：C，I，R，Y 前定变量：C t-1，I t-1，M t-1，P t，R t-1 和G t.（1）应用识别地阶条件，决定各方程地识别状态；（2）你打算用什么方法来估计可识别行为方程？8.8假设有如下计量经济模型：其中，Y＝国民收入，I=净资本形成，C=个人消费，Q ＝利润，P=生活费用指数，R= 工业劳动生产率1）写出模型地内生变量、外生变量和前定变量；个人收集整理勿做商业用途（2）用识别地阶条件确定各方程地识别状态；（3）此模型中是否有可以用ILS 法估计地方程？如有，请指出；（4）写出用2SLS 法进行估计时，每个阶段中要估计地方程. 8.9考虑下述模型：消费方程：C t=α0 +α 1Y t +α2C t-1 +u①投资方程：I t=β0 +β1Y t +β2I t –1+u2t②进口方程：M t = 0 + 1Y t + u3t ③Y t = C t+ I t + G t + X t - M t模型中各方程是正规化方程，u 1t, ⋯u3t为扰动项.（1）请指出模型中地内生变量、外生变量和前定变量.（2）利用阶条件识别各行为方程.（3）写出用3SLS 进行估计时地步骤.8.10考察下述国民经济地简单模型式中，C为消费，Y 为国民收入，I 为投资，R为利率.设样本容量n 为20，已算得中间结果为：（1）判别模型中消费方程地识别状态；（2）用间接最小二乘法求消费方程结构式系数；（3）将采用哪种方法估计投资方程?为什么?（不必计算）8.11由联立方程模型；得到其简化式如下：（1）两结构方程可识别吗？（2）如果知道，识别情况有何变化？（3）若对简化式进行估计，结果如下：个人收集整理勿做商业用途试求出结构参数地值，并说明如何检验原假设个人收集整理勿做商业用途版权申明本文部分内容，包括文字、图片、以及设计等在网上搜集整理。
计量经济学计算题及答案讲解
1、根据某城市1978——1998年人均储蓄(y)与人均收入(x)的数据资料建立了如下回归模型x y6843.1521.2187ˆ+-= se=（340.0103）（0.0622）6066.733,2934.0,425.1065..,9748.02====F DW E S R试求解以下问题：（1）取时间段1978——1985和1991——1998，分别建立两个模型。
模型1：x y3971.04415.145ˆ+-= 模型2：x y 9525.1365.4602ˆ+-= t=（-8.7302）（25.4269） t=（-5.0660）（18.4094） ∑==202.1372,9908.0212eR ∑==5811189,9826.0222e R计算F 统计量，即∑∑===9370.4334202.137258111892122eeF ，对给定的05.0=α，查F 分布表，得临界值28.4)6,6(05.0=F 。
请你继续完成上述工作，并回答所做的是一项什么工作，其结论是什么？（2）根据表1所给资料，对给定的显著性水平05.0=α，查2χ分布表，得临界值81.7)3(05.0=χ，其中p=3为自由度。
请你继续完成上述工作，并回答所做的是一项什么工作，其结论是什么？ 表1F-statistic 6.033649 Probability 0.007410 Obs*R-squared10.14976 Probability0.017335Test Equation:Dependent Variable: RESID^2 Method: Least SquaresDate: 06/04/06 Time: 17:02 Sample(adjusted): 1981 1998Included observations: 18 after adjusting endpoints Variable Coefficie ntStd. Error t-Statistic Prob. C244797.2 373821.3 0.654851 0.5232 RESID^2(-1)1.226048 0.3304793.7099080.0023RESID^2(-2) -1.405351 0.379187 -3.706222 0.0023 R-squared 0.563876 Mean dependent var 971801.3 Adjusted R-squared 0.470421 S.D. dependent var 1129283. S.E. of regression 821804.5 Akaike info criterion 30.26952 Sum squared resid 9.46E+12 Schwarz criterion 30.46738 Log likelihood -268.4257 F-statistic6.033649 Durbin-Watson stat 2.124575 Prob(F-statistic) 0.0074101、（1）解：该检验为Goldfeld-Quandt 检验。
(完整)计量经济学计算题
1、某农产品试验产量Y (公斤/亩）和施肥量X (公斤/亩)7块地的数据资料汇总如下：∑=255iX ∑=3050i Y∑=71.12172ix∑=429.83712i y ∑=857.3122i i y x后来发现遗漏的第八块地的数据:208=X ，4008=Y 。
要求汇总全部8块地数据后进行以下各项计算，并对计算结果的经济意义和统计意义做简要的解释。
（1)该农产品试验产量对施肥量X(公斤/亩）回归模型Y a bX u =++进行估计； （2）对回归系数（斜率）进行统计假设检验，信度为0.05； （3)估计可决系数并进行统计假设检验，信度为0。
05。
解:首先汇总全部8块地数据：87181X X X i i i i +=∑∑== =255+20 =275 n X X i i ∑==81)8(375.348275==2)7(7127127Xx Xi i i i+=∑∑== =1217.71+7⨯27255⎪⎭⎫⎝⎛=1050728712812X X Xi i i i+=∑∑== =10507+202= 109072)8(8128128XX xi ii i+=∑∑== = 10907-8⨯28275⎪⎭⎫⎝⎛=1453.8887181Y Y Y i i i i +=∑∑===3050+400=3450 25.4318345081)8(===∑=n Y Y i i 2)7(7127127Y y Y i ii i +=∑∑== =8371.429+7⨯273050⎪⎭⎫⎝⎛=1337300 28712812Y YY i ii i +=∑∑== =1337300+4002= 14973002)8(8128128Y Y y i i i i +=∑∑== =1497300 -8⨯(83450）2== 9487。
5 )7()7(71717Y X yx Y X i iii ii +=∑∑== ==3122.857+7⎪⎭⎫ ⎝⎛7255⨯⎪⎭⎫⎝⎛73050=114230 887181Y X YX Y X i ii i ii +=∑∑== =114230+20⨯400 =122230)8()8(81818Y X YX y x i ii i ii -=∑∑== =122230-8⨯34。
计量经济学(第四版)习题及参考答案解析详细版
计量经济学（第四版）习题参考答案潘省初第一章 绪论1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。
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 计量经济模型中为何要包括扰动项?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。
1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。
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估计量和估计值有何区别？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，1nii YY 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5.107413096104100=+++。
第二章 计量经济分析的统计学基础2.1 略，参考教材。
2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间NS S x ==45=1.25 用=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。
计量经济学习题及答案
计量经济学习题一、名词解释1、普通最小二乘法：为使被解释变量的估计值与观测值在总体上最为接近使Q= 最小,从而求出参数估计量的方法,即之;2、总平方和、回归平方和、残差平方和的定义：TSS度量Y自身的差异程度,称为总平方和;TSS除以自由度n-1=因变量的方差,度量因变量自身的变化；RSS度量因变量Y的拟合值自身的差异程度,称为回归平方和,RSS除以自由度自变量个数-1=回归方差,度量由自变量的变化引起的因变量变化部分；ESS度量实际值与拟合值之间的差异程度,称为残差平方和;RSS除以自由度n-自变量个数-1=残差误差方差,度量由非自变量的变化引起的因变量变化部分;3、计量经济学：计量经济学是以经济理论为指导,以事实为依据,以数学和统计学为方法,以电脑技术为工具,从事经济关系与经济活动数量规律的研究,并以建立和应用经济计量模型为核心的一门经济学科;而且必须指出,这些经济计量模型是具有随机性特征的;4、最小样本容量：即从最小二乘原理和最大似然原理出发,欲得到参数估计量,不管其质量如何,所要求的样本容量的下限；即样本容量必须不少于模型中解释变量的数目包扩常数项,即之;5、序列相关性：模型的随机误差项违背了相互独立的基本假设的情况;6、多重共线性：在线性回归模型中,如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性,则称为多重共线性;7、工具变量法：在模型估计过程中被作为工具使用,以替代模型中与随机误差项相关的随机解释变量;这种估计方法称为工具变量法;8、时间序列数据：按照时间先后排列的统计数据;9、截面数据：发生在同一时间截面上的调查数据;10、相关系数：指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系;11、异方差：对于线性回归模型提出了若干基本假设,其中包括随机误差项具有同方差；如果对于不同样本点,随机误差项的方差不再是常数,而互不相同,则认为出现了异方差性;12、外生变量：外生变量是模型以外决定的变量,作为自变量影响内生变量,外生变量决定内生变量,其参数不是模型系统的元素;因此,外生变量本身不能在模型体系内得到说明;外生变量一般是确定性变量,或者是具有临界概率分布的随机变量;外生变量影响系统,但本身并不受系统的影响;外生变量一般是经济变量、条件变量、政策变量、虚变量;一般情况下,外生变量与随机项不相关;二、填空题1、计量经济学中, 经济学提供理论基础, 统计学提供资料依据, 数学提供研究方法．2、研究经济问题时,一般要处理三种类型的数据：1 截面数据；2 时间序列数据；和3 虚拟变量数据;3、 OLS参数估计量具有如下统计性质,即线性、无偏性、有效性 ;4、时间序列数据与横截面数据的最大区别在于数据的顺序性 _;5、在模型中引入多个虚拟变量时,虚拟变量的个数应按下列原则确定：如果有M个互斥的属性类型,则在模型中引入 M-1 个虚拟变量;6、在现实经济活动中往往存在一个被解释变量受到多个解释变量的影响的现象,表现为在线性回归模型中有多个解释变量,这样的模型被称为多元线性回归模型;7、在多元线性回归模型中,参数的最小二乘估计量具线性性、无偏性、最小方差性,同时多元线性回归模型满足经典假定,所以此时的最小二乘估计量是最优的线性无偏估计量,又称BLUE估计量;8、计量经济学的核心内容是建立和应用计量经济模型;9、R2 是一个回归直线与样本观测值拟合优度的数量指标,其值越大,拟合优度越好,其值越小,拟合优度就越差;10、自相关就是指总体回归方程的误差项u i之间存在着相关,即：按时间或空间排序的观察值序列的个成员之间存在的相关;三、单项选择题1.经济计量模型是指CA.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.回归分析中定义的BA.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3.设k 为回归模型中的参数个数,n 为样本容量;则对总体回归模型进行显着性检验F 检验时构造的F 统计量为 A A.)k n /(RSS )1k /(ESS F --=B. )k n /(RSS )1k /(ESS 1F ---=C. RSS ESS F =D. ESSRSSF = 4. D-W 检验,即杜宾-瓦尔森检验,用于检验时间序列回归模型的误差项中的一阶序列相关的统计量,DW 统计量以OLS 残差为基础：=∑∑==--nt tnt t tee e1221~)~~(,如果值越接近于2,则 CA.则表明存在着正的自相关B.则表明存在着负的自相关C.则表明无自相关D.无法表明任何意义5.容易产生异方差的数据为C A.时序数据 B.修匀数据 C.横截面数据 D.年度数据6、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 7、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8、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9、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10、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. i C 消费i I 8.0500+=收入B. di Q 商品需求i I 8.010+=收入i P 9.0价格C. si Q 商品供给i P 75.020+=价格D. i Y 产出量6.065.0i K =资本4.0iL 劳动 四、多项选择题1、不满足OLS 基本假定的情况,主要包括： ABCD ; A.随机序列项不是同方差,而是异方差 B.随机序列项序列相关,即存在自相关 C.解释变量是随机变量,且与随机扰动项相关 D.解释变量之间相关,存在多重共线性 E.因变量是随机变量,即存在误差2、随机扰动项产生的原因大致包括如下几个方面,它们是 ABCD ; A.客观现象的随机性人的行为、社会环境与自然影响的随机性 B.模型省略变量被省略的具有随机性的变量归入随机扰动项 C.测量与归并误差估计时测量和归并误差都归入随机扰动项 D.数学模型函数的形式的误定E.从根本上看是由于经济活动是人类参与的活动 3、内生变量 ABDE ;A.在联立方程模型中,内生变量由系统内方程决定,同时又对模型系统产生影响；既作为被解释变量,又可以在不同的方程中作为解释变量;B.一般情况下,内生变量与随机项相关;C.内生变量决定外生变量D.内生变量一般都是经济变量E.内生变量Y 一般满足： CovY i ,i μ≠0,即EY i i μ≠0; 4、影响预测精度的因素包括 ACD ;A.样本容量愈大,预测的方差愈小,预测的精度愈大B.样本中解释变量的离均差的和愈大,预测的方差愈小,预测的精度愈大C.内插预测的精度比较有把握,外推预测的能力显着下降,预测精度难以把握D.当其样本容量n 相当大,而预测点的取值X0接近于X 的平均值时,预测的方差最小,预测的精度最大E.残差标准差的估计值愈小,回归预测的精度愈精确,所以常常把残差标准差的估计值作为预测精度的标志5. 下列哪些变量属于前定变量CD ; A.内生变量 B.随机变量 C.滞后变量 D.外生变量 E.工具变量 五、判断题1、通常把由方程组内决定的变量称为内生变量,而不能由方程组内直接决定的变量为前定变量,又称为先决变量;√2、前定先决变量既能作为解释变量,也能作为被解释变量;×3、D-W 检验,即杜宾-瓦尔森检验,=∑∑==--nt tnt t tee e1221~)~~(,其最大优点为简单易行;如果值接近于零,则说明越倾向于无自相关;×4、截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据;例如,在给定的某个时点上对个人、家户、企业、城市、地区、国家或一系列其它单位采集的样本所构成的数据集;√5、内生变量是理论或模型所要解释的变量,即因变量,它是为理论或模型以外的因素所影响的变量,是具有某种概率分布的随机变量;√6、违背基本假设的计量经济学模型是不可估计的;×7、只有满足基本假设的计量经济学模型的普通最小二乘参数估计量才具有无偏性和有效性;√8、要使得计量经济学模型拟合得好,就必须增加解释变量;×9、在拟合优度检验中,拟合优度高,则解释变量对被解释变量的解释程度就高,可以推测模型总体线性关系成立；反之亦然;×10、样本容量N 越小,残差平方和RSS 就越小,模型拟合优度越好;×11、当计量经济学模型出现异方差性,其普通最小二乘法参数估计量仍具有无偏性,但不具有有效性;√12、实际问题中的多重共线性不是自变量之间存在理论上或实际上的线性关系造成的,而是由于所收集的数据之间存在近似的线性关系所致;√13、模型的拟合优度不是判断模型质量的唯一标准,为了追求模型的经济意义,可以牺牲一点拟合优度;√14、如果给定解释变量值,根据模型就可以得到被解释变量的预测值;×15、异方差问题中,随机误差项的方差与解释变量观测值之间都是有规律可循的;× 16、计量经济学模型解释经济活动中各因素之间的理论关系,用确定性的数学方程加以描述;×17、计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同,可以分为广义计量经济学和狭义计量经济学;√18、计量经济学是一门经济学科,而不是数学或其他;√19、样本数据的收集是计量经济学的核心内容;×20、方法,主要包括模型方法和计算方法,是计量经济学研究的基础;×21、具有因果关系的变量之间一定有数学上的相关关系,具有相关关系的变量之间一定具有因果关系;×22、乘数是变量的变化率之比;×23、单方程计量经济学模型是以多个经济现象为研究对象,是应用最为普遍的计量经济学模型;×24、对于最小二乘法最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取n组样本观测值的概率最大;×25、总体平方和由残差平方和和回归平方和组成;√26、校正的判定系数和非校正的判定系数仅当非校正判定系数为1时才相等;√27、判定所有解释变量是否对应变量有显着影响的方法是看是否每个解释变量都是显着的t统计量；如果不是,则解释变量整体是统计不显着的;×28、当R2=1, F= 0 ;当R2= 0 ,F=∞;×29、在模型Yi =B1+B2X2i+B3X3i+ui中,如果X2和X3负相关且B3>0,则从模型中略去解释变量X3将使b12的值减小也即,Eb12<B2;其中b12是Y仅对X2的回归方程中的斜率系数;√30、当我们说估计的回归系数在统计上是显着的,意思是说它显着不为1;×31、要计算t临界值,仅仅需知道自由度;×32、整个多元回归模型在统计上是显着的意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显着的;×33、就估计和假设检验而言,单方程回归与多元回归没有什么区别;√34、无论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;√35、双对数模型的斜率和弹性系数相同;√36、对于变量之间是线性的模型而言,斜率系数是一个常数,弹性系数是一个变量;但双对数模型的弹性系数是一个常数,而斜率是一个变量;√37、双对数模型的R2值可以与对数-线性模型的相比较,但不能与线性-对数模型的相比较;√38、线性-对数模型的R2值可以与线性模型相比较,但不能与双对数模型或对数线性模型的相比较;√39、模型A：lnY=+；r2= ；模型B：Y=+；r2=模型A更好一些,因为它的r2大;×40、在存在异方差情况下,普通最小二乘估计是有偏的和无效的;×41、如果存在异方差,通常使用的t检验和F检验是无效的;√42、在存在异方差情况下,常用的OLS估计总是高估了估计量的标准差;×43、当存在序列相关时,OLS估计量是有偏的并且也是无效的;×44、消除序列相关的广义差分变换假定自相关系数必须等于1;√45、两个模型,一个是一阶差分形式,一个是水平形式,这两个模型的R 2是不可以直接比较的;√46、存在多重共线性时,模型参数无法估计;×47、尽管存在着完全多重共线性,普通最小二乘估计量仍然是最优线性无偏估计量;× 48、在存在高度多重共线性的情况下,无法估计一个或多个偏回归系数的显着性;√ 49、一旦模型中的解释变量是随机变量,则违背了基本假设,使得模型的OLS 估计量有偏且不一致;× 六、简答1、随机扰动项产生的原因答：1客观现象的随机性;引入e 的根本原因,乃是经济活动是人类参与的,因此不可能像科学实验那样精确;2此外还有社会环境和自然环境的随机性;3模型省略了变量;被省略的变量包含在随机扰动项e 中;4测量与归并误差;测量误差致使观察值不等于实际值,汇总也存在误差;5数学模型形式设定造成的误差;由于认识不足或者简化,将非线性设定成线性模型; 经济计量模型的随机性,正是为什么要采用数理统计方法的原因;2、采用普通最小二乘法,已经保证了模型最好地拟合样本观测值,为何还要进行拟合优度检验答：普通最小二乘法所保证的最好拟合,是同一个问题内部的比较,拟合优度检验结果所表示的优劣是不同问题之间的比较;两个同样满足最小二乘原则的模型,对样本观测值的拟合程度不一定相同;3、针对普通最小二乘法,线性回归摸型的基本假设 答：1解释变量是确定性变量,而且解释变量之间不相关;2随机误差项具有0均值且同方差;3随机误差项在不同样本点之间独立,不存在序列相关; 4随机误差项与解释变量之间不相关;5随机误差项服从0均值且同方差的正态分布; 七、综合题1、某人试图建立我国煤炭行业生产方程,以煤炭产量为被解释变量,经过理论和经验分析,确定以固定资产原值、职工人数和电力消耗量变量作为解释变量,变量的选择是正确的;于是建立了如下形式的理论模型：煤炭产量=αα01+固定资产原值+α2职工人数+α3电力消耗量+μ选择2000年全国60个大型国有煤炭企业的数据为样本观测值；固定资产原值用资产形成年当年价计算的价值量,其它采用实物量单位；采用OLS 方法估计参数;指出该计量经济学问题中可能存在的主要错误,并简单说明理由;答：⑴模型关系错误;直接线性模型表示投入要素之间完全可以替代,与实际生产活动不符;⑵估计方法错误;该问题存在明显的序列相关性,不能采用OLS方法估计;⑶样本选择违反一致性;行业生产方程不能选择企业作为样本;⑷样本数据违反可比性;固定资产原值用资产形成年当年价计算的价值量,不具备可比性;2、材料：为证明刻卜勒行星运行第三定律,把地球与太阳的距离定为1个单位;地球绕太阳公转一周的时间为1个单位年;那么太阳系9个行星与太阳的距离D和绕太阳各公转一周所需时间T的数据如下：obs水星金星地球火星木星土星天王星海王星冥王星DISTANCE1Time184165248D3170782727161630T2170562722561504用上述数据建立计量模型并使用EVIEWS计算输出结果如下问题：根据EVIEWS计算输出结果回答下列问题1EVIEWS计算选用的解释变量是____________________2EVIEWS计算选用的被解释变量是____________________3建立的回归模型方程是____________________4回归模型的拟合优度为____________________5回归函数的标准差为____________________6回归参数估计值的样本标准差为____________________7回归参数估计值的t统计量值为____________________8残差平方和为____________________9被解释变量的平均数为____________________10被解释变量的标准差为____________________答案如下：1Logdistance 2Logtime 3Logdistance= Logtime+u4 5 6 78 9 103、中国国内生产总值与投资及货物和服务净出口单位：亿元用上述数据建立计量模型并使用EVIEWS 计算输出结果如下Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 10/19/09 Time: 21:40 Sample: 1991 2003Included observations: 13VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C X1 X2R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid +08 Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat ProbF-statistic1建立投资与净出口与国民生产总值的二元线性回归方程并进行估计,并解释斜率系数的经济意义;解：建立Y 与X 、X 之间的线性回归模型：Y = 0ˆβ + 1ˆβ X 1 + 2ˆβX 2+ e i 根据普通最小二乘法参数估计有故所求回归方程为Y = + X 1 +X 1的系数β1=表明,如果其他变量保持不变,为使国民生产总值增加一亿元投资需增加亿元,净出口增加亿元也能使国民生产总值增加一亿元;2对偏回归系数及所建立的回归模型进行检验,显着性水平α=;2281.2)10(025.0=t 解：假设H 0 : 0=i β,H 1 : 0≠i β;在H 0 成立的条件下检验统计量)ˆ(ˆ)ˆ(ˆ111111βββββS S t =-=~t n-k )ˆ(ˆ)ˆ(ˆ112222βββββS S t =-=~t n-k =-==∑112111ˆ)ˆ(C kn e C S iσβ =-==∑222222ˆ)ˆ(C kn e C S iσβ其中C ii 是1)(-X X T 对角线的值;22)ˆ(i i i Y Y e -=∑∑,为残差平方和; 所以：120692.0177916.2)ˆ(ˆ111==ββS t = 282402.1051980.4)ˆ(ˆ222==ββS t = 给定α=. {}{}2281.2)10()(025.02≥=≥=⎭⎬⎫⎩⎨⎧-≥=t t t k n t t w α;从上面结果看出t 、t 的绝对值均大于,故拒绝H 0,认为1、2 均显着不等于0,X 1、X 2对Y 的影响均显着;3估计可决系数,以显着性水平α=对方程整体显着性进行检验,并估计校正可决系数,说明其含义;39.9)10,2(05.0=F 解： R 2=∑-'-=-2)(11Y Y ee TSS RSS i= 假设H 0：1 =2 =0;H 1：1 、2 不全为0;检验统计量F==---=-∑∑kn Y Y k Y Y kn RSSkESSii22)ˆ()ˆ(给定α=. {}{}{}39.9)10,2(),(05.0≥=≥=-≥=F F F k n k F F w α,F 远大于 2,10,故拒绝H 0,认为总体参数1、2 不全为等于0,资本形成额X 1和货物和服务净出口X 2对国民生产总值Y 的影响显着;4、假设要求你建立一个计量经济模型来说明在学校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人数,以便决定是否修建第二条跑道以满足所有的锻炼者;你通过整个学年收集数据,得到两个可能的解释性方程：方程A ：3215.10.10.150.125ˆX X X Y +--= 75.02=R方程B ：4217.35.50.140.123ˆX X X Y -+-= 73.02=R 其中：Y —某天慢跑者的人数；1X —该天降雨的英寸数；2X —该天日照的小时数；3X —该天的最高温度按华氏温度；4X —第二天需交学期论文的班级数; 请回答下列问题：1这两个方程你认为哪个更合理些,为什么2为什么用相同的数据去估计相同变量的系数得到不同的符号 答案：1方程B 更合理些;原因是：方程B 中的参数估计值的符号与现实更接近些,如与日照的小时数同向变化,天长则慢跑的人会多些；与第二天需交学期论文的班级数成反向变化,这一点在学校的跑道模型中是一个合理的解释变量;2解释变量的系数表明该变量的单位变化在方程中其他解释变量不变的条件下对被解释变量的影响,在方程A 和方程B 中由于选择了不同的解释变量,如方程A 选择的是“该天的最高温度”而方程B 选择的是“第二天需交学期论文的班级数”,由此造成2X 与这两个变量之间的关系不同,所以用相同的数据估计相同的变量得到不同的符号; 5、收集1978-2001年的消费额XF 亿元,国内生产总值GDP 亿元资料,建立消费函数,Eviews 结果如下：Dependent Variable: LOGXFMethod: Least Squares Date: 10/21/09 Time: 20:16 Sample: 1978 2001 Included observations: 24CoefficientStd. Error t-StatisticProb.C t 1= LOGGDPt 2=R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Hannan-Quinn criter. F-statistic Durbin-Watson statProbF-statistic要求：1把表中缺失的数据补上；5分2把回归分析结果报告出来；5分3进行经济意义、统计学意义和经济计量学意义检验；6分 4解释系数经济含义;4分 6、根据广东省数据,把财政支出 CZ 作为因变量,财政收入CS 作为解释变量进行一元回归分析后,得到回归残差平方的对数对logCS 的回归结果如下：Dependent Variable: LOGRESID^2 Method: Least Squares Date: 5/22/09 Time: 20:24 Sample: 1978 2003Included observations: 26Variable Coefficient Std. Error t-StatisticProb.LOGCS CR-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared residSchwarz criterion要求：1写出异方差表达式σi 2=10分2进行同方差变换,证实变换后的模型不存在异方差;10分 已知：t t t u CS CZ ++=10ββ其中：为常数）其中22()()(σσt t CS f u Var =,其中 1.522024 (CSi))(=t CS f 模型两边同时除以)(t CS f 进行变换,得：3分其中：)(t tt CS f u =υ,可以证明误差项t υ是同方差的;证明如下：4分 已知：)(t t t CS f u =υ,)(22t tt CS f u =υ,222))(()(συ==t t tCS f u E E 根据已知条件2σ为常数,证得变换后的误差项是同方差的;。
计量经济学题库(超完整版)及答案.详解
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。
计量经济学题库(超完整版)及答案.详解
计量经济学题库计算与分析题（每小题10分）1X: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。
7．根据容量n=30的样本观测值数据计算得到下列数据：XY 146.5＝，X 12.6＝，Y 11.3＝，2X 164.2＝，2Y ＝134.6，试估计Y 对X 的回归直线。
计量经济学考试习题及答案
四、计算题1、（练习题6.2）在研究生产中劳动所占份额的问题时，古扎拉蒂采用如下模型模型1 t t u t Y ++=10αα模型2 t t u t t Y +++=2210ααα其中，Y 为劳动投入，t 为时间。
据1949-1964年数据，对初级金属工业得到如下结果：模型1 t Y t0041.04529.0ˆ-=t = （-3.9608）R 2 = 0.5284 DW = 0.8252模型2 20005.00127.04786.0ˆt t Y t+-= t = （-3.2724）(2.7777)R 2 = 0.6629DW = 1.82其中，括号内的数字为t 统计量。
问：（1）模型1和模型2中是否有自相关；（2）如何判定自相关的存在？（3）怎样区分虚假自相关和真正的自相关。
练习题6.2参考解答:（1）模型1中有自相关，模型2中无自相关。
（2）通过DW 检验进行判断。
模型1：d L =1.077, d U =1.361, DW<d L , 因此有自相关。
模型2：d L =0.946, d U =1.543, DW>d U , 因此无自相关。
（3）如果通过改变模型的设定可以消除自相关现象，则为虚假自相关，否则为真正自相关。
2、根据某地区居民对农产品的消费y 和居民收入x 的样本资料，应用最小二乘法估计模型，估计结果如下。
3524.09123.27ˆ+=ySe=(1.8690) (0.0055)R 2=0.9966 0506.221612=∑=i i e ,DW=0.6800,F=4122.531由所给资料完成以下问题：(1) 在n=16，α=0.05的条件下，查D-W 表得临界值分别为L d =1.106,U d =1.371，试判断模型中是否存在自相关；(2) 如果模型存在自相关，求出相关系数ρˆ，并利用广义差分变换写出无自相关的广义差分模型。
因为DW=0.68<1.106，所以模型中的随机误差存在正的自相关。
计量经济学习题及答案
习题讲解（一）一、选择题 1、样本回归函数（方程）的表达式为（ D ）A.i i i X Y μββ++=10B.i i X X Y E 10)(ββ+=C.i i i e X Y ++=10ˆˆββD.ii X Y 10ˆˆˆββ+= 2、反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是（ B ）A.总离差平方和B.回归平方和C.残差平方和D.都不是3、设k 为回归模型中的参数个数（不包括常数项），n 为样本容量，RSS 为残差平方和，ESS 为回归平方和，则对总体回归模型进行显著性检验时构造的F 统计量为（ B ） A.TSS ESS F = B.)1(--=k n RSS k ESS F C.)1(1---=k n TSS k ESS F D.TSSRSS F = 4、对于某样本回归模型，已求得DW 的值为l ，则模型残差的自相关系数∧ρ近似等于（ C ）A.-0.5B.0C.0.5D.15、下列哪种方法不能用来检验异方差（ D ）A.戈德菲尔特——匡特检验B.怀特检验C.戈里瑟检验D.D-W 检验6、根据一个n =30的样本估计tt t e X Y ++=10ˆˆββ后计算得D.W.=1.2，已知在5%的显著水平下，35.1=L d ，49.1=U d ，则认为原模型（ C ）。
A.不存在一阶序列相关B.不能判断是否存在一阶序列相关C.存在正的一阶序列相关D.存在负的一阶序列相关7、某商品需求函数模型为i i i X Y μββ++=10，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（ B ）A.2B.4C.5D.68、可以用于联立方程计量模型方程间误差传递性检验的统计量是（ C ）A.均方百分比误差B.F 检验统计量C.均方根误差D.滚动预测检验9、下列属于有限分布滞后模型的是（ D ）A. t t t t X X Y μβββ++++=- 1210B. t t t t t Y Y X Y μββββ++++=--231210C. t t t t Y Y Y μβββ++++=- 1210D. t k t k t t t X X X Y μββββ+++++=+--1121010、估计模型Y t =β0+β1X t +β2Y t-1+μt （其中μt 满足线性模型的全部假设）参数的适当方法是（ D ）A.二阶段最小二乘法B.间接最小二乘法C.广义差分法D.工具变量法11、考察某地区农作物种植面积与农作物产值的关系,建立一元线性回归模型i i i X Y μββ++=10(X 表示农作物种植面积、Y 表示农作物产值)，采用30个样本，根据OLS 方法得54.0ˆ1=β，对应标准差045.01ˆ=βS ，那么，1β对应的统计量t 为（ ）A.12B.0.0243C.2.048D.1.70112、一无线性回归模型 的最小二乘回归结果显示，残差平方和RSS=40.32，样本容量为25，则回归模型的标准差 为（ B ）1.324 C13、k 表示模型系统中先决变量的个数（含常数项），i k 表示第i 个方程中先决变量的个数（含常数项），i g 表示第i 个方程中内生变量的个数，识别的阶条件为1-<-i i g k k ，表示（ B ）A.第i 个方程恰好识别B.第i 个方程不可识别C.第i 个方程过度识别D.第i 个方程具有唯一的统计形式14、当随机误差项存在序列相关时，单位根检验采用的是（ B ）。
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1、根据某城市1978——1998年人均储蓄(y)与人均收入(x)的数据资料建立了如下回归模型x y6843.1521.2187ˆ+-= se=（340.0103）（0.0622）6066.733,2934.0,425.1065..,9748.02====F DW E S R试求解以下问题：（1）取时间段1978——1985和1991——1998，分别建立两个模型。
模型1：x y3971.04415.145ˆ+-= 模型2：x y 9525.1365.4602ˆ+-= t=（-8.7302）（25.4269） t=（-5.0660）（18.4094） ∑==202.1372,9908.0212eR ∑==5811189,9826.0222e R计算F 统计量，即∑∑===9370.4334202.137258111892122eeF ，对给定的05.0=α，查F 分布表，得临界值28.4)6,6(05.0=F 。
请你继续完成上述工作，并回答所做的是一项什么工作，其结论是什么？（2）根据表1所给资料，对给定的显著性水平05.0=α，查2χ分布表，得临界值81.7)3(05.0=χ，其中p=3为自由度。
请你继续完成上述工作，并回答所做的是一项什么工作，其结论是什么？ 表1F-statistic 6.033649 Probability 0.007410 Obs*R-squared10.14976 Probability0.017335Test Equation:Dependent Variable: RESID^2 Method: Least SquaresDate: 06/04/06 Time: 17:02 Sample(adjusted): 1981 1998Included observations: 18 after adjusting endpoints Variable Coefficie ntStd. Error t-Statistic Prob. C244797.2 373821.3 0.654851 0.5232 RESID^2(-1)1.226048 0.3304793.7099080.0023RESID^2(-2) -1.405351 0.379187 -3.706222 0.0023 R-squared 0.563876 Mean dependent var 971801.3 Adjusted R-squared 0.470421 S.D. dependent var 1129283. S.E. of regression 821804.5 Akaike info criterion 30.26952 Sum squared resid 9.46E+12 Schwarz criterion 30.46738 Log likelihood -268.4257 F-statistic6.033649 Durbin-Watson stat 2.124575 Prob(F-statistic) 0.0074101、（1）解：该检验为Goldfeld-Quandt 检验。
因为 F=4334.937>4.28，所以模型存在异方差。
（2）解：该检验为ARCH 检验由Obs*R-squared=10.1498>7.81，表明模型存在异方差。
2、根据某地区居民对农产品的消费y 和居民收入x 的样本资料，应用最小二乘法估计模型，估计结果如下，拟合效果见图。
由所给资料完成以下问题：（1）在n=16，05.0=α的条件下，查D-W 表得临界值分别为371.1,106.1==U L d d ，试判断模型中是否存在自相关；（2）如果模型存在自相关，求出相关系数ρˆ，并利用广义差分变换写出无自相关的广义差分模型。
x y3524.09123.27ˆ+= se=（1.8690）（0.0055）531.4122,6800.0,0506.22,9966.016122====∑=F DW e R i i-2-1012310012014016018020086889092949698002、（1）因为DW=0.68<1.106，所以模型中的随机误差存在正的自相关。
（2）由DW=0.68，计算得ˆρ=0.66（ˆρ=1-d/2），所以广义差分表达式为： 112110.660.34(0.66)0.66t t t t t t y y x x u u ββ----=+-+-3、某人试图建立我国煤炭行业生产方程，以煤炭产量为被解释变量，经过理论和经验分析，确定以固定资产原值、职工人数和电力消耗量变量作为解释变量，变量的选择是正确的。
于是建立了如下形式的理论模型：煤炭产量= 固定资产原值+ 职工人数+ 电力消耗量+μ，选择2000年全国60个大型国有煤炭企业的数据为样本观测值；固定资产原值用资产形成年当年价计算的价值量，其它采用实物量单位；采用OLS 方法估计参数。
指出该计量经济学问题中可能存在的主要错误，并简单说明理由。
3、⑴ 模型关系错误。
直接线性模型表示投入要素之间完全可以替代，与实际生产活动不符。
⑵ 估计方法错误。
该问题存在明显的序列相关性，不能采用OLS 方法估计。
⑶ 样本选择违反一致性。
行业生产方程不能选择企业作为样本。
⑷ 样本数据违反可比性。
固定资产原值用资产形成年当年价计算的价值量，不具备可比性。
⑸ 变量间可能不存在长期均衡关系。
变量中有流量和存量，可能存在1个高阶单整的序列。
应该首先进行单位根检验和协整检验。
4、根据某种商品销售量和个人收入的季度数据建立如下模型：u x b D b D b D b D b b Y t t t t t t t ++++++=6453423121 其中，定义虚拟变量D it 为第i 季度时其数值取1，其余为0。
这时会发生什么问题，参数是否能够用最小二乘法进行估计？4、答：发生完全多重共线性问题，参数不能用最小二乘法进行估计。
5、根据某城市1978——1998年人均储蓄与人均收入的数据资料建立了如下回归模型：x y6843.1521.2187ˆ+-= se=（340.0103）（0.0622）6066.733,2934.0,425.1065..,9748.02====F DW E S R试求解以下问题：（1） 取时间段1978——1985和1991——1998，分别建立两个模型。
模型1：x y3971.04415.145ˆ+-= t=（-8.7302）（25.4269） ∑==202.1372,9908.0212eR模型2：x y9525.1365.4602ˆ+-= t=（-5.0660）（18.4094） ∑==5811189,9826.0222eR计算F 统计量，即∑∑===9370.4334202.137258111892122eeF ，给定05.0=α，查F 分布表，得临界值28.4)6,6(05.0=F 。
请你继续完成上述工作，并回答所做的是一项什么工作，其结论是什么？（2） 利用y 对x 回归所得的残差平方构造一个辅助回归函数：2322212ˆ0188.1ˆ4090.1ˆ2299.12.242407ˆ---+-+=t t t t σσσσ,5659.02=R 计算1862.105659.0*18)(2==-R p n给定显著性水平05.0=α，查2χ分布表，得临界值81.7)3(05.0=χ，其中p=3，自由度。
请你继续完成上述工作，并回答所做的是一项什么工作，其结论是什么？ （3）试比较（1）和（2）两种方法，给出简要评价。
5、答：（1）这是异方差检验，使用的是样本分段拟和（Goldfeld-Quant ），28.4937.4334>=F ，因此拒绝原假设，表明模型中存在异方差。
（2）这是异方差ARCH 检验，81.71862.105659.0*18)(2>==-R p n ，所以拒绝原假设，表明模型中存在异方差。
（3）这两种方法都是用于检验异方差。
但二者适用条件不同：A 、Goldfeld-Quant 要求大样本；扰动项正态分布；可用于截面数据和时间序列数据。
B 、ARCH 检验仅适宜于时间序列数据，无其他条件。
6、Sen 和Srivastava （1971）在研究贫富国之间期望寿命的差异时，利用101个国家的数据，建立了如下的回归模型：2.409.39ln3.36((ln 7))i i i i Y X D X =-+--(4.37) (0.857) (2.42) R 2=0.752其中：X 是以美元计的人均收入；Y 是以年计的期望寿命；Sen 和Srivastava 认为人均收入的临界值为1097美元（ln10977=），若人均收入超过1097美元，则被认定为富国；若人均收入低于1097美元，被认定为贫穷国。
（括号内的数值为对应参数估计值的t-值）。
（1）解释这些计算结果。
（2）回归方程中引入()ln 7i i D X -的原因是什么？如何解释这个回归解释变量？ （3）如何对贫穷国进行回归？又如何对富国进行回归？ 6、解：（1）由ln 1 2.7183X X =⇒=，也就是说，人均收入每增加1.7183倍，平均意义上各国的期望寿命会增加9.39岁。
若当为富国时，1i D =，则平均意义上，富国的人均收入每增加1.7183倍，其期望寿命就会减少3.36岁，但其截距项的水平会增加23.52，达到21.12的水平。
但从统计检验结果看，对数人均收入lnX 对期望寿命Y 的影响并不显著。
方程的拟合情况良好，可进一步进行多重共线性等其他计量经济学的检验。
（2）若1i D =代表富国，则引入()ln 7i i D X -的原因是想从截距和斜率两个方面考证富国的影响，其中，富国的截距为()2.40 3.36721.12-+⨯=，斜率为()9.39 3.36 6.03-=，因此，当富国的人均收入每增加1.7183倍，其期望寿命会增加6.03岁。
（3）对于贫穷国，设定10i D ⎧=⎨⎩若为贫穷国若为富国，则引入的虚拟解释变量的形式为((7ln ))i i D X -；对于富国，回归模型形式不变。
7、某公司想决定在何处建造一个新的百货店，对已有的30个百货店的销售额作为其所处地理位置特征的函数进行回归分析，并且用该回归方程作为新百货店的不同位置的可能销售额，估计得出（括号内为估计的标准差）tt t t t X X X X Y 43210.30.1001.01.030ˆ⨯+⨯+⨯+⨯+= （0.02） （0.01） （1.0） （1.0）其中：t Y ＝第i 个百货店的日均销售额（百美元）；t X 1＝第i 个百货店前每小时通过的汽车数量（10辆）；t X 2＝第i 个百货店所处区域内的人均收入（美元）； t X 3＝第i 个百货店内所有的桌子数量； t X 4＝第i 个百货店所处地区竞争店面的数量； 请回答以下问题：（1） 说出本方程中系数0.1和0.01的经济含义。