计量经济学教材答案(六、七章)
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。
计量经济学课后思考题答案
第五章 异方差性
思考题
5.1 简述什么是异方差？为什么异方差的出现总是与模型中某个解释变量的变化有关？
答 ：设模型为),....,,(....n 21i X X Y i i 33i 221i =μ+β++β+β=，如果其他假定均不变，但模型中随机误差项的方差为),...,,()(n 21i Var 2i i =σ=μ，则称i μ具有异方差性。由于异方差性指的是被解释变量观测值的分散程度是随解释变量的变化而变化的，所以异方差的出现总是与模型中某个解释变量的变化有关。
5.2 试归纳检验异方差方法的基本思想，并指出这些方法的异同。
答：各种异方差检验的共同思想是，基于不同的假定，分析随机误差项的方差与解释变量之间的相关性，以判断随机误差项的方差是否随解释变量变化而变化。其中，戈德菲尔德-跨特检验、怀特检验、ARCH 检验和Glejser 检验都要求大样本，其中戈德菲尔德-跨特检验、怀特检验和Glejser 检验对时间序列和截面数据模型都可以检验，ARCH 检验只适用于时间序列数据模型中。戈德菲尔德-跨特检验和ARCH 检验只能判断是否存在异方差，怀特检验在判断基础上还可以判断出是哪一个变量引起的异方差。Glejser 检验不仅能对异方差的存在进行判断，而且还能对异方差随某个解释变量变化的函数形式进行诊断。
5.3 什么是加权最小二乘法？它的基本思想是什么？
答：以一元线性回归模型为例：
12i i i Y X u ββ=++经检验i μ存在异方差，公式可以表示为22var()()i i i u f X σσ==。选取权数 i w ，当2i σ 越小 时，权数i w 越大。当 2i σ越大时，权数i w 越小。将权数与 残差平方相乘以后再求和，得到加权的残差平方和：2i 21i 2i i X Y w e w )(**β-β-=∑∑，求使加权残差平方和最小的参数估计值**ˆˆ21ββ和。这种求解参数估计式的方法为加权最小二乘法。
计量经济学课后答案第六章 自相关
第六章课后答案
6.1
（１）收入—消费模型为
Se = (2.5043) (0.0075)
t = (-3.7650) (125.3411)
R2 = 0.9978，F = 15710.39，d f = 34，DW = 0.5234
（２）对样本量为36、一个解释变量的模型、5%显著水平，
查DW统计表可知，d L=1.411，d U= 1.525，模型中DW
消费模型中有自相关。
（３）采用广义差分法
查5%显著水平的DW统计表可知d L = 1.402，d U = 1.519，模型中
DW= 2.0972>d U，说明广义差分模型中已无自相关。同时，判
定系数R2、t、F统计量均达到理想水平。
由差分方程式可以得出：
所以最终的消费模型为：
6.2
（1）给定n=16, ,在的显著水平下，查DW统计表可知，。模型中，所以可以判断模型中存在正自相关。
给定n=16, ,在的显著水平下，查DW统计表可知，。模型中，所以可以判断模型中不存在自相关。
（2）自相关可能由于模型6.1的误设，因为它排除了趋势的平方项。（3）虚假自相关是由于模型的误设造成的，因此就要求对可能的函数形式有先验知识。真正的自相关是可以通过广义差分法等方法来修正。
6.3
（１）收入—消费模型为
（２）DW＝0.575，取
，查DW上下界
，说明误差项存在正自相关。
（３）采用广义差分法
使用普通最小二乘法估计
的估计值
，得
DW=1.830，已知，模型中因此，在广义差分模型中已无自相关。
由差分方程式可以得出：
因此，修正后的回归模型应为
6.4
（1）回归结果如下：
（2）模型检验：
计量经济学 李子奈教材答案
参考答案：
第一章绪论
一、名词解释
1、横截面数据
2、时间序列数据
3、虚变量数据
二、选择题
1、C
2、B
3、A
4、A
5、B
三、简答分析题
1、建立与应用计量经济学模型的步骤如下：（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）检验模型，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。
2、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、模型的预测检验。
①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、大小、参数之间的关系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；
②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，有拟合优度检验、变量显著检验、方程显著性检验等；
③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；
④模型的预测检验，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。
3、
（1）不是。因为农村居民储蓄增加额应与农村居民可支配收入总额有关，而与城镇居民可支配收入总额没有因果关系。
（2）不是。第t年农村居民的纯收入对当年及以后年份的农村居民储蓄有影响，但并不对第t-1的储蓄产生影响。
4、
一是居民收入总额RI t前参数符号有误，应是正号；二是全社会固定资产投资总额IV t 这一解释变量的选择有误，它对社会消费品零售总额应该没有直接的影响。
计量经济学课后习题1-8章
计量经济学课后习题总结
第一章绪论
1、什么事计量经济学？
计量经济学就是把经济理论、经济统计数据和数理统计学与其他数学方法相结合，通过建立经济计量模型来研究经济变量之间相互关系及其演变的规律的一门学科。
2、计量经济学的研究方法有那几个步骤？
（1）建立模型：包括模型中变量的选取及模型函数形式的确定。
（2）模型参数的估计：通过搜集相关是数据，采用不同的参数估计方法，进行模型参数估计。
（3）模型参数的检验：包括经济检验、以及统计学方面的检验。
（4）经济计量模型的应用：经济预测、经济结构分析、经济政策评价。
3、经济计量模型有哪些特点？
经济计量模型是一个代数的、随即的数学模型，它可以是线性或非线性（对参数而言）形式。
4、经济计量模型中的数据有哪几种类型
（1）定量数据：时间序列数据、截面数据、面板数据
（2）定型数据：虚拟变量数据
第二章一元线性回归模型
1、什么是相关关系？它有那几种类型？（书上没有确切的答案）
（1）相关关系：当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时，与之相对应的另一变量的值虽然不确定，但它仍按某种规律在一定的范围内变化。变量
间的这种相互关系，称为具有不确定性的相关关系
（2）相关关系的种类
1.按相关程度分类：
（1）完全相关：一种现象的数量变化完全由另一种现象的数量变化所确定。在这种情况下，相关关系便称为函数关系，因此也可以说函数关
系是相关关系的一个特例。
（2）不完全相关：两个现象之间的关系介于完全相关和不相关之间
（3）不相关：两个现象彼此互不影响，其数量变化各自独立
2.按相关的方向分类：
第六章计量经济学
第六章 虚拟变量的回归模型
第一部分 学习目标和要求
本章主要介绍虚拟变量的基本概念及其应用。需要掌握并理解以下内容：
（1） 虚拟变量的基本概念、虚拟变量分别作为解释变量和被解释变量的情形、虚拟
变量回归模型的类型和解释变量个数选取规则； （2） 定量变量与不同数量定性变量（一对一、一对多和多对多）虚拟变量模型； （3） 应用虚拟变量改变回归直线的截距或斜率； （4） 分段线性回归；
（5） 应用虚拟变量检验回归模型的结构稳定性、传统判别结构稳定性的方法及存在
的缺陷、虚拟变量法比较两个回归方程的结构方法。
第二部分 练习题
一、解释下列概念：
1．虚拟变量
2．方差分析模型（ANOV A ） 3．协方差模型（ANOCV A ） 4．基底
5．级差截距系数 6．虚拟变量陷阱
二、简要回答下列问题：
1．虚拟变量在线性回归模型中的作用是什么？举例说明。
2．回归模型中虚拟变量个数的选取原则是什么？为什么？
3．如果现在有月度数据，在对下面的假设进行检验时，你将引入几个虚拟变量？ A) 一年中的每月均呈现季节性波动趋势；
B) 只有双数月份呈现季节性波动趋势。
4．如果现在让你着手检验上海和深圳两个股票市场在过去5年内的收益率是否有显著差异，如何使用虚拟变量进行？
三、考虑如下模型：
12i i i Y D u ββ=++
其中，i D 对前20个观察值取0，对后30个观察值取1。已知2
()300i Var u =。
（1） 如何解释1β和2β？ （2） 这两组的均值分别是多少？
（3） 已知12()15Cov ββ∧∧+=-。如何计算12()ββ∧∧
李子奈计量经济学课后习题答案
第一章 绪论
（一）基本知识类题型
1-1． 什么是计量经济学？
1-2． 简述当代计量经济学发展的动向。
1-3． 计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？
1-4．为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学的结合？试述三者之关系。 1-5．为什么说计量经济学是一门经济学科？它在经济学科体系中的作用和地位是什么？ 1-6．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？
1-7．试结合一个具体经济问题说明建立与应用计量经济学模型的主要步骤。 1-8．建立计量经济学模型的基本思想是什么？
1-9．计量经济学模型主要有哪些应用领域？各自的原理是什么？
1-10．试分别举出五个时间序列数据和横截面数据，并说明时间序列数据和横截面数据有和异同？
1-11．试解释单方程模型和联立方程模型的概念，并举例说明两者之间的联系与区别。 1-12．模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？
1-13．常用的样本数据有哪些？
1-14．计量经济模型中为何要包括随机误差项？简述随机误差项形成的原因。 1-15．估计量和估计值有何区别？哪些类型的关系式不存在估计问题？
1-16．经济数据在计量经济分析中的作用是什么？
1-17．下列假想模型是否属于揭示因果关系的计量经济学模型？为什么？
⑴ 其中为第t 年农村居民储蓄增加额（亿元）、为第年城镇居民可支配收入总额（亿元）。
S t =+1120012
..R t S t R t t ⑵ 其中S 为第（S t -=+144320030..R t t -11-t ）年底农村居民储蓄余额（亿元）、R 为
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
计量经济学第三版部分答案(第六章之后的).(精选)
第六章
1、答：给定显著水平α，依据样本容量n和解释变量个数k’，查D.W.表得d统计量的上界
du和下界dL，当0
前提条件：DW检验的前提条件：
（1）回归模型中含有截距项；
（2）解释变量是非随机的（因此与随机扰动项不相关）
（3）随机扰动项是一阶线性自相关。；
（4）回归模型中不把滞后内生变量（前定内生变量）做为解释变量。
（5）没有缺失数据，样本比较大。
DW检验的局限性：
（1）DW检验有两个不能确定的区域，一旦DW值落在这两个区域，就无法判断。这时，只有增大样本容量或选取其他方法
（2）DW统计量的上、下界表要求n≥15, 这是因为样本如果再小，利用残差就很难对自相关的存在性做出比较正确的诊断
(3) DW检验不适应随机误差项具有高阶序列相关的检验.
(4) 只适用于有常数项的回归模型并且解释变量中不能含滞后的被解释变量
2、答：（1）当回归模型随机误差项有自相关时，普通最小二乘估计量是有偏误的和非有效的。
判断：错误。当回归模型随机误差项有自相关时，普通最小二乘估计量是无偏误的和非有效
的。
（2）DW检验假定随机误差项u i的方差是同方差。
判断：错误。DW统计量的构造中并没有要求误差项的方差是同方差。
ρ为-1。
（3）用一阶差分法消除自相关是假定自相关系数
ρ为1，即原原模型存在完全一阶判断：错误。用一阶差分法消除自相关是假定自相关系数
正自相关。
（4）当回归模型随机误差项有自相关时，普通最小二乘估计的预测值的方差和标准误差不
再是有效的。
判断：正确。
3、答：给定显著水平α=0.05，依据样本容量n=50和解释变量个数k’=4，查D.W.表得d 统计量的上界du=1.721，下界dL=1.378，4- du=2.279，4-dL=2.622。
詹姆斯计量经济学第三版奇数题
詹姆斯计量经济学第三版奇数题
介绍
《詹姆斯计量经济学（第三版）》是詹姆斯·肯尼迪（James H. Stock）和马克·怀森迈尔（Mark W. Watson）合著的一本计量经济学教材。该教材受到广泛认可，是深入理解计量经济学和实证研究方法的重要参考书。本文档将针对该教材中的奇数题进行讨论和解答。
第一章：经济计量学概述
1.1 经济计量学的定义
经济计量学是对经济理论进行检验和评估的学科。它通过
建立经济模型、收集和分析实证数据，来研究经济现象和规律。
1.3 经济计量学的应用
经济计量学在实际应用中具有广泛的领域，如宏观经济学、劳动经济学、国际贸易等。它可以用于政策制定、市场预测、风险评估等方面。
第三章：线性回归模型的基本假设
3.1 线性回归模型的基本形式
线性回归模型是一种用于描述变量之间线性关系的模型。它基于以下假设： - 线性假设：解释变量和被解释变量之间存在线性关系； - 随机抽样假设：样本是随机抽取的，可以代表总体； - 高斯-马尔可夫假设：误差项具有零均值、独立同分布，并且与解释变量无关。
3.3 普通最小二乘估计法
普通最小二乘（OLS）估计法是一种用于估计线性回归模型参数的方法。它通过最小化观测值与模型预测值之间的差异来确定参数的最佳值。
第五章：假设检验和置信区间
5.1 假设检验的基本思想
假设检验是用于判断统计推断是否有效的方法。它基于假设，通过样本数据对假设进行验证。
5.3 单个系数的t检验
t检验用于检验单个系数的显著性。它通过计算系数的t值和对应的p值，来判断系数是否显著。
第七章：多元线性回归模型
(完整版)计量经济学思考题答案
计量经济学思考题答案
第一章绪论
1.1怎样理解产生于西方国家的计量经济学能够在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用？
答：计量经济学的产生源于对经济问题的定量研究，这是社会经济发展到一定阶段的客观需要。计量经济学的发展是与现代科学技术成就结合在一起的，它反映了社会化大生产对各种经济因素和经济活动进行数量分析的客观要求。经济学从定性研究向定量分析的发展，是经济学逐步向更加精密、更加科学发展的表现。我们只要坚持以科学的经济理论为指导，紧密结合中国经济的实际，就能够使计量经济学的理论与方法在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用。
1.2理论计量经济学和应用计量经济学的区别和联系是什么？
答：计量经济学不仅要寻求经济计量分析的方法，而且要对实际经济问题加以研究，分为理论计量经济学和应用计量经济学两个方面。
理论计量经济学是以计量经济学理论与方法技术为研究内容，目的在于为应用计量经济学提供方法论。所谓计量经济学理论与方法技术的研究，实质上是指研究如何运用、改造和发展数理统计方法，使之成为适合测定随机经济关系的特殊方法。
应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映经济事实的统计数据为依据，用计量经济方法技术研究计量经济模型的实用化或探索实证经济规律、分析经济现象和预测经济行为以及对经济政策作定量评价。
1.3怎样理解计量经济学与理论经济学、经济统计学的关系？
答：1、计量经济学与经济学的关系。联系：计量经济学研究的主体—经济现象和经济关系的数量规律；计量经济学必须以经济学提供的理论原则和经济运行规律为依据；经济计量分析的结果：对经济理论确定的原则加以验证、充实、完善。区别：经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量；计量经济学对经济关系要作出定量的估计，对经济理论提出经验的内容。
庞皓计量经济学课后答案第七章(供参考)
统计学2班
第六次作业
1、⑴①模型一：t t t PDI A A PCE μ++=21
t （-6.619723）（67.05920）
996455.02=R F=4496.936 DW=1.366654
美国个人消费支出受个人可支配收入影响，通过回归可知，个人可支配收入PDI 每增加一个单位，个人消费支出平均增加1.008106个单位。
②模型二：t t t t PCE B PDI B B PCE υ+++=-1321
T （-5.120436）（6.970817） （0.257997）
996542.02=R F=2017.064 DW=1.570195
美国个人消费支出PCE 不仅受当期个人可支配收入PDI 影响，还受滞后一期个人消费支出PCE t-1自身影响。
⑵从模型一得MPC=1.008106
从模型二可得短期MPC=0.982382.
从库伊特模型)()1(110---+++-=t t t t t Y X Y λμμλβλα可得1-t PEC 为λ的系数即037158.0=λ
因为，长期MPC 即长期乘数为：∑=s i i 0β
，根据库伊特模型)10(0<<=λλββi i ，。当s →∞时，λβλλβλβλβλβββββ-=--==+++=++=∞
∞=∞=∑∑111......00102210100i i
i i 所以长期MPC=02023.1037158
.01982382.0=-=MPC 2、Y ：固定资产投资 X ：销售额
⑴ 设定模型为：t t t X Y μβα++=*，*t Y 为被解释变量的预期最佳值
计量经济学习题与答案
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： 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。
解答：
（1）直接给出了P-值，所以没有必要计算t-统计值以及查t分布表。根据题意，如果p-值<,则我们拒绝参数为零的原假设。
由于表中所有参数的p-值都超过了10%，所以没有系数是显著不为零的。但由此去掉所有解释变量，则会得到非常奇怪的结果。其实正如我们所知道的，多元回去归中在省略变量时一定要谨慎，要有所选择。本例中，value、income、popchang的p-值仅比稍大一点，在略掉unemp、localtax、statetax的模型C中，这些变量的系数都是显著的。
截距表示咖啡零售价在 时刻为每磅0美元时，美国平均消费量为每天每人杯，这个数字没有经济意义；斜率表示咖啡零售价与消费量负相关，在 时刻，价格上升1美元/磅，则平均每天每人消费量减少杯；
不能；
不能；在同一条需求曲线上不同点的价格弹性不同，若要求出，须给出具体的 值及与之对应的 值。
第三章、多元线性回归模型
式中housing——实际颁发的建筑许可证数量，density——每平方英里的人口密度，value——自由房屋的均值（单位：百美元），income——平均家庭的收入（单位：千美元），popchang——1980~1992年的人口增长百分比，unemp——失业率，localtax——人均交纳的地方税，statetax——人均缴纳的州税
计量经济学第二版课后习题1-14章中文版答案汇总
第四章
习题 1.
（1）22ˆ=TSR estScore T =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）core est S T =βˆ0 +βˆ1×CS =520.4-5.82×1.4=395.85 （4）SER 2
=∑=-n i u n 1
ˆ21i 2
=11.5 ∴SSR=
∑=n
i u
1
ˆi
2
=SER 2×(n-2)=11.5×(100-2)=12960.5
R 2
=
T SS ESS =1-T SS
SSR =0.08
∴TSS=SSR ÷(1-R 2
)=12960.5÷(1-0.08)=14087.5=
2
1
)
(Y ∑=-n
i i
Y
∴s Y 2
=
1
-n 1
2
1
)
(Y ∑=-n
i i
Y =14087.5÷(100-1)≈140.30
∴s Y ≈11.93 2. （1）
①70
ˆ=Height eight W =-99.41+3.94×70=176.39 ②65
ˆ=Height eight W =-99.41+3.94×65=156.69 ③74
ˆ=Height eight W
=-99.41+3.94×74=192.15
（2）ΔWeight=3.94×1.5=5.91
（3）1inch=2.54cm,1lb=0.4536kg
①eight W
ˆ(kg)=-99.41×0.4536+54
.24536
.0×94.3Height(cm)=-45.092+0.7036×Height(cm)
计量经济学导论第六版课后答案知识伍德里奇
计量经济学导论第六版课后答案知识伍德里奇
第一章：计量经济学介绍
1. 为什么需要计量经济学？
计量经济学的主要目标是提供一种科学的方法来解决经济问题。经济学家需要使用数据来验证经济理论的有效性，并预测经济变量的发展趋势。计量经济学提供了一种框架，使得经济学家能够使用数学和统计方法来分析经济问题。
2. 计量经济学的基本概念
•因果推断：计量经济学的核心是通过观察数据来推断出变量之间的因果关系。通过使用统计方法，我们可以分析出某个变量对另一个变量的影响。
•数据类型：计量经济学研究的数据可以是时间序列数据或截面数据。时间序列数据是沿着时间轴观测到的数据，而截面数据是在某一时间点上观测到的数据。
•数据偏差：在计量经济学中，数据偏差是指由于样本选择问题、观测误差等原因导致数据与真实值之间的差异。
3. 计量经济学的方法
计量经济学使用了许多统计和经济学方法来分析数据。以下是一些常用的计量经济学方法：
•最小二乘法（OLS）：在计量经济学中，最小二乘法是一种常用的回归方法。它通过最小化观测值和预测值之间的平方差来估计未知参数。
•时间序列分析：时间序列分析是通过对时间序列数据进行模型化和预测来研究经济变量的变化趋势。
•面板数据分析：面板数据是同时包含时间序列和截面数据的数据集。面板数据分析可以用于研究个体和时间的变化，以及它们之间的关系。
4. 计量经济学应用领域
计量经济学广泛应用于经济学研究和实践中的各个领域。以下是一些计量经济学的应用领域：
•劳动经济学：计量经济学可以用来研究劳动力市场的供求关系、工资决定因素等问题。
许振宇《计量经济学原理与应用》闯关习题答案
第一章计量经济学概述
一、单项选择题
1-5 CACAA 6-10 CDABA
二、简述题
1．什么计量经济学模型？计量经济学模型包括哪三个要素？
计量经济模型（The model of Econometrics）是表示经济现象及其主要因素之间数量
关系的方程式，通常用随机性的数学方程加以描述，数学方程式主要由经济变量、参数以
及随机误差三大要素组成。
2．计量经济学模型的构建步骤
反馈
理论模型的建立样本数据的收集模型参数的估计理论模型的检验
第二章一元线性回归模型
一、单项选择题
1-5 ACACC 6-10 CBCDA
二、简述题
答案见教材
三、软件操作题
参考教材31页
第三章多元线性回归模型
一、单项选择题
1-5 ADBBD 6-10 CACAC
二、简述题
答案见教材
三、软件操作题
参考教材47页和49页
第四章异方差性问题
一、单项选择题
1-5 CBADA 6-10 BACBB
二、判断题
1-5
三、简述题
1．简述戈德菲尔德-夸特检验法（G-Q 检验法）基本步骤？
①将样本观察值按观察值Xi 的大小排队; ②将序列中间的c=n/4个观察值除去，并将剩下的观察值划分相同的两个子样本，每个子样样本容量均为(n-c)/2；
③对每个子样分别进行OLS 回归，并计算各自的残差平方和；
④提出假设。即H0：两部分数据的方差相等。构造F 统计量F=RSS2/RSS1 若F 大于临界值，则认为模型存在异方差，如果小于临界值，则认为模型不存在异方差。 2.加权最小二乘法的基本思路和具体步骤？
基本思路：对较小的残差平方给予较大的权重，对较大的残差平方给予较小的权重。 具体步骤：（1）选择权重w
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第六章 思考与练习题参考答案 1． 判断正误，并说明理由。 解答 （1） 错。当存在异方差时，OLS 估计量是无偏的但不具有有效性。 （2） 对。如果存在异方差，通常的T 检验和F 检验是无效的。 （3） 错。实际情况是可能高估也可能低估。
（4） 对。通过残差对其他相应的变量的观察值描图，了解变量与残差之间是否具有可以观察到的系统模式，可以用来判断数据中是否存在异方差。
（5）
对。随机误差的异方差性通常与模型中的解释变量相关，因此异方差性检验不能独立于误差项和某一变量相关的假定。
（6）
对。如果模型存在设定误差，则可能出现随机误差的方差与解释变量相关的情况，OLS 残差就会表现出明显的系统模式。
2. 简述异方差对下述各项的影响。
解答 由于异方差性的存在，使得OLS 估计量仍然是线性无偏但不再有最小方差性，即不再有效；而由于相应的置信区间以及T 检验和F 检验都与估计的方差相关，因此会造成建立的置信区间以及T 检验和F 检验都不再是可靠的。 3. 解答
(1) 方程(6-40)表明,当N 增加一个单位时,平均而言工资W 增加0.009个单位.如果用N 乘上方程(6-41)两边,结果就类似于(6-40).
(2) 作者显然担心回归方程存在异方差问题,因为他用N 去除原来的方程两边.这意味则作者假定随机误差好项方差与N 的平方成比例.因此作者在(6-41)中采用了加权最小二乘估计.
(3)方程(6-40)的截距系数就是方程(6-41)中的斜率系数,而方程(6-40)中的斜率系数就是方程(6-41)中的截距系数.
(4) 不能,因为两个模型中的被解释变量不同. 4.解答
(1) 在一元线性回归模型中,已知有
∑∑∑∑+
=
=
x
x x
y
x i
i
i
i
i
i
21
2^
1
μ
β
β
因此有
β
μββ1
21^
)()()1
(=
+
=∑
∑i
i
i
E E E x
x
()
∑=
+
∑=+=∑∑∑∑
∑⎪⎪⎭
⎫
⎝⎛∑∑≠x x x
x x x
x x x
x i Cov Var i i Var Var Var i i
j
i
j
j
j
i i
i
i
i
i
i
2)
,()(2)(
)()1
(2
22222
21
^
σ
μμμμ
ββ(2) 由(1)中结果得到
()
∑∑∑∑=
∑=
x
K x x x K
x i
i
i
i
i
i
i Var 2
2
2
22
2
2^
2)1
(σσβ
而在同方差下, ∑=x
i Var 22^
)1
(σβ,它与异方差时的方差相差一个乘子
∑∑x K x i
i
i
2
2
.如果
1>K
i
,则该
乘子大于1,则这样异方差时随机误差项方差大于同方差时的方差;而如果01>>K
i
,则异方差时随机
误差项方差小于同方差时的方差. 5 解答
(1) 他们假设了随机误差项方差与GNP 的平方成比例.他们通过检查各个时期的数据观察到了这种关系. (2) 结果基本上是相同的,尽管在第二个回归方程中两个系数的标准差比较低.但这仍然表明对异方差进行转换仍然是合理的.
(3) 不能,这里的R 平方不能直接进行比较,因为两个模型中的被解释变量是不同的. 6 解答
(1) 首先建立居民人均消费支出与可支配收入的线性回归模型
μ
ββ
i
i
i
X
Y
+
+
=
1
对该模型OLS 估计的结果如下:
X
Y i
i 755125
.03635
.272^
+=
(1.705713) (32.38690) R^2=0.983129 F=1048.912 N=20
(2) 异方差性检验 首先做G-Q 检验
对20个样本按X 从大到小排列，去掉中间4个观测值，对前后两个样本进行OLS 估计，样本容量均为8. 第一个子样本回归结果为：
X
Y i
i 761893
.02118
.212^
+=
（0.3997） （12.625）
R^2=0.96372，F=159.39， N=8, RSS1=615472.0
第二个子样本回归结果为：
X
Y i
i 554126.0161.1277^
+=
（0.829）
（1.779287）
R^2=0.345, F=3.1658, N=8, RSS2=126528.3
根据上面两个子样本回归得到的残差平方和，我们可以计算F 统计量： 86.46
/3.1265286/0.615472)
118/(2)118/(1==
----=
RSS RSS F
在5%的显著性水平下，自由度为（6，6）的F 分布临界值为4.28，于是拒绝无异方差性假设，表明原模型存在异方差性。
其次采用怀特检验。在对原模型进行OLS 估计后，做残差序列平方，然后做辅助回归。用该残差序列平方对常数项、X 的一次项和二次项进行回归，得到该辅助回归方程中的拟合优度和对应的拉格朗日乘子统计量（这些操作只要在对原模型进行OLS 回归后，选择View/Residual Tests/White Heteroskedasticity 就可已完成）。由辅助回归得到的LM 统计量等于12.65213，伴随概率为0.001789.这表明在5%的显著性水平下，原模型存在异方差。