计量经济学第三版部分答案(第六章之后的)
计量经济学实验答案--第三版
实验一P42第二章第6题=+GDP+Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/11/08 Time: 09:03Sample: 1985 1998Included observations: 14Variable Coefficient Std.Errort-Statistic Prob.C12596.271244.56710.121010.0000GDP26.954154.1203006.5417920.0000 R-squared0.781002 Meandependent var20168.57Adjusted R-squared 0.762752 S.D. dependentvar3512.487S.E. of regression 1710.865 Akaike infocriterion17.85895Sum squared resid 35124719 Schwarzcriterion17.95024Log likelihood-123.0126 F-statistic42.79505Durbin-Watsonstat0.859998 Prob(F-statistic)0.000028(10.1) ( 6.5), =0.78 =0.76（一）对回归方程的结构分析：是这个样本回归方程的斜率，它表示GDP每增加1亿元，某市将增加26.95的货物运输量；是样本回归方程的截距，它表示不受GDP影响的某市的货物运输量。
（二）统计检验=0.78，说明总离差平方和的78%被样本回归直线解释，有22%未被解释，因此，样本回归直线的拟合优度是可以的。
给出显著水平，查自由度v=14-2=12的t分布表，得临界值，，，固回归系数均显著不为零，回归模型中应包含常数项，GDP对Y有显著影响。
（三）预测2000年的某市货物运输量假如2000年某市以1980年不变价的国内生产总值为620亿元，得到2000年货物运输量的预测值29307.84万吨。
计量经济学第六章部分课后题（庞皓（第三版））
计量经济学第六章作业思考题：6.1 如何使用DW统计量来进行自相关检验？该检验方法的前提条件和局限性有哪些？答：（1）DW 检验是J.Durbin(杜宾)和G.S.Watson(沃特森)于1951年提出的一种适用于样本容量大于等于15的检验自相关的方法，许多计量经济学和统计学计算机软件都可以计算出DW 值。
给定显著水平α，依据样本容量n和解释变量个数k’（不包括常数项），查D.W.分布表可得临界值（d统计量的上界d U和下界d L），当0<DW<d L时，表明存在一阶正自相关，而且正自相关的程度随DW向0的靠近而增强。
当d L<DW<d U时，表明为不能确定是否存在自相关。
当d U<DW<4-d U时，表明不存在一阶自相关。
当4-d U<DW<4-d L时，表明不能确定是否存在自相关。
当4-d L<DW<4时，表明存在一阶负自相关，而且负自相关的程度随DW向4的靠近而增强。
（2）DW检验的前提条件：<1>解释变量是非随机的（因此与随机扰动项不相关）；<2>随机扰动项是一阶自回归形式，即u t=ρu t-1 +v t (v t满足古典假定)；<3>线性模型的解释变量中不包含滞后的被解释变量，如不应出现下列形式：Y t =β1 +β2 X t +β 3 Y t-1 +u t；<4>截距项不为零，即只适用于有常数项的回归模型；<5>数据序列无缺失项，样本比较大。
（3）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> DW检验有运用的前提条件，只有符合这些条件DW检验才是有效的。
《计量经济学》第三版课后题答案李子奈
第一章绪论（一）参考重点：计量经济学的一般建模过程第一章课后题（1.4.5）1.什么是计量经济学？计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？答：计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。
计量经济学方法揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。
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—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。
5.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、模型的预测检验。
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。
第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型参考重点：1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别？2.总体随机项与样本随机项的区别与联系？3.为什么需要进行拟合优度检验？4．如何缩小置信区间？（P46）由上式可以看出（1）.增大样本容量。
样本容量变大，可使样本参数估计量的差减小；同时，在同样置信水平下，n越大，t分布表中的临界值越小。
计量经济学第三版部分答案第六章之后的1教学提纲
学习-----好资料第六章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<d<dL时，表明存在一阶正自相关，而且正自相关的程度随d向0的靠近而增强。
当dL<d<du时，表明为不能确定存在自相关。
当du<d<4-du时，表明不存在一阶自相关。
当4-du<d<4-dL时，表明不能确定存在自相关。
当4-dL<d<4时，表明存在一阶负自相关，而且负自相关的程度随d向4的靠近而增强。
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的方差是同方差。
i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。
?为-1。
（3）用一阶差分法消除自相关是假定自相关系数?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。
《计量经济学》第三版课后题答案李子奈
《计量经济学》第三版课后题答案李子奈第一章绪论参考重点：计量经济学的一般建模过程第一章课后题（1.4.5）1.什么是计量经济学？计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？答：计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。
计量经济学方法揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。
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—致性；别？2.总体随机项与样本随机项的区别与联系？3.为什么需要进行拟合优度检验？4．如何缩小置信区间？（P46）由上式可以看出（1）.增大样本容量。
样本容量变大，可使样本参数估计量的标准差减小；同时，在同样置信水平下，n 越大，t 分布表中的临界值越小。
（2）提高模型的拟合优度。
因为样本参数估计量的标准差和残差平方和呈正比，αβββββαα-=⨯+<<⨯-1)ˆˆ(ˆˆ22ii s t s t P i i i模型的拟合优度越高，残差平方和应越小。
5．以一元线性回归为例，写出β0的假设检验1）.对总体参数提出假设H 0：β0=0， H 1：β0≠02）以原假设H0构造t 统计量，3）由样本计算其值4）给定显著性水平α，查t 分布表得临界值t α/2(n-2)5）比较，判断若 |t|> t α/2(n-2)，则拒绝H 0 ，接受H 1 ；若 |t|≤ t α/2(n-2)，则拒绝H 1 ，接受H 0 ；上届重点：一元线性回归模型的基本假设、随机误差项产生的原因、最小二乘法、参数经济意义、决定系数、第二章PPT 里的表（中国居民人均消费支出对人均GDP 的回归）、t 检验（△（平方）代0ˆ0ˆββS t =)2(~ˆˆˆ0ˆ0022200--=-=∑∑n t S x n X t i i βββσββ表意义；△（平方）的认识）、能够读懂Eviews 输出的估计结果第二章课后题（1.3.9.10）1.为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项？（经典模型中产生随机误差的原因）答：计量经济学模型考察的是具有因果关系的随机变量间的具体联系方式。
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<d<dL时，表明存在一阶正自相关，而且正自相关的程度随d向0的靠近而增强。
当dL<d<du时，表明为不能确定存在自相关。
当du<d<4-du时，表明不存在一阶自相关。
当4-du<d<4-dL时，表明不能确定存在自相关。
当4-dL<d<4时，表明存在一阶负自相关，而且负自相关的程度随d向4的靠近而增强。
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。
计量经济学第三版版课后答案全
计量经济学第三版版课后答案全第⼆章（1）①对于浙江省预算收⼊与全省⽣产总值的模型，⽤Eviews分析结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/03/14 Time: 17:00Sample (adjusted): 1 33Included observations: 33 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.??XCR-squaredMean dependent var Adjusted R-squared. dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared residSchwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statisticDurbin-Watson statProb(F-statistic)②由上可知，模型的参数：斜率系数，截距为—③关于浙江省财政预算收⼊与全省⽣产总值的模型，检验模型的显着性：1）可决系数为，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
2）对于回归系数的t检验：t（β2）=>(31)=，对斜率系数的显着性检验表明，全省⽣产总值对财政预算总收⼊有显着影响。
④⽤规范形式写出检验结果如下：Y=—t= （）R2= F= n=33⑤经济意义是：全省⽣产总值每增加1亿元，财政预算总收⼊增加亿元。
（2）当x=32000时，①进⾏点预测，由上可知Y=—，代⼊可得：Y= Y=*32000—=②进⾏区间预测：∑x 2=∑（X i —X ）2=δ2x (n —1)= ? x (33—1)= (X f —X)2=(32000—?2当Xf=32000时，将相关数据代⼊计算得到：即Yf 的置信区间为（—, +）(3) 对于浙江省预算收⼊对数与全省⽣产总值对数的模型，由Eviews 分析结果如下：Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 12/03/14 Time: 18:00Sample (adjusted): 1 33Included observations: 33 after adjustmentsVariable Coefficien t Std. Error t-Statistic Prob.?? LNXCR-squared Mean dependent var Adjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike infocriterion Sum squared resid Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinncriter. F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)①模型⽅程为：lnY=由上可知，模型的参数：斜率系数为，截距为③关于浙江省财政预算收⼊与全省⽣产总值的模型，检验其显着性： 1）可决系数为，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
计量经济学第三版课后习题答案
第二章简单线性回归模型2.1(1)①首先分析人均寿命与人均GDP的数量关系，用Eviews分析:Depe ndent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/15 Time: 14:37Sample: 1 22In cluded observatio ns: 22Variable Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob.C 56.64794 1.960820 28.88992 0.0000X1 0.128360 0.027242 4.711834 0.0001R-squared 0.526082 Mean depe ndent var 62.50000Adjusted R-squared 0.502386 S.D.dependent var 10.08889S.E. of regressi on 7.116881 Akaike info criterion 6.849324Sum squared resid 1013.000 Schwarz criteri on 6.948510Log likelihood -73.34257 Hannan-Quinn criter. 6.872689F-statistic 22.20138 Durbin-Wats on stat 0.629074Prob(F-statistic) 0.000134有上可知，关系式为y=56.64794+0.128360x j②关于人均寿命与成人识字率的关系，用E views分析如下: Depe ndent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/15 Time: 15:01Sample: 1 22In cluded observatio ns: 22Variable Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob.C 38.79424 3.532079 10.98340 0.0000X2 0.331971 0.046656 7.115308 0.0000R-squared 0.716825 Mean depe ndent var 62.50000Adjusted R-squared 0.702666 S.D.dependent var 10.08889S.E. of regressi on 5.501306 Akaike info criterion 6.334356Sum squared resid 605.2873 Schwarz criterio n 6.433542Log likelihood -67.67792 Hannan-Quinn criter. 6.357721F-statistic 50.62761 Durbin-Wats on stat 1.846406Prob(F-statistic) 0.000001由上可知，关系式为y=38.79424+0.331971x2③关于人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的关系，用Eviews分析如下:Depe ndent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/14 Time: 15:20Sample: 1 22In cluded observatio ns: 22Variable Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob.C 31.79956 6.536434 4.864971 0.0001X3 0.387276 0.080260 4.825285 0.0001R-squared 0.537929 Mean depe ndent var 62.50000Adjusted R-squared 0.514825 S.D.dependent var 10.08889S.E. of regressi on 7.027364 Akaike info criterion 6.824009Sum squared resid 987.6770 Schwarz criteri on 6.923194Log likelihood -73.06409 Hannan-Quinn criter. 6.847374F-statistic 23.28338 Durbin-Wats on stat 0.952555Prob(F-statistic) 0.000103由上可知，关系式为y=31.79956+0.387276x3(2［①关于人均寿命与人均GDP模型，由上可知，可决系数为0.526082，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
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第一章绪论参考重点：计量经济学的一般建模过程第一章课后题（1.4.5）1.什么是计量经济学？计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？答：计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。
计量经济学方法揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。
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—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。
5.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、模型的预测检验。
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。
第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型参考重点：1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别？2.总体随机项与样本随机项的区别与联系？3.为什么需要进行拟合优度检验？4．如何缩小置信区间？（P46）由上式可以看出（1）.增大样本容量。
样本容量变大，可使样本参数估计量的标准差减小；同时，在同样置信水平下，n 越大，t 分布表中的临界值越小。
计量经济学实验答案--第三版
实验一P42第二章第6题=+GDP+Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/11/08 Time: 09:03Sample: 1985 1998Included observations: 14Variable Coefficient Std.Errort-Statistic Prob.C12596.271244.56710.121010.0000GDP26.954154.1203006.5417920.0000 R-squared0.781002 Meandependent var20168.57Adjusted R-squared 0.762752 S.D. dependentvar3512.487S.E. of regression 1710.865 Akaike infocriterion17.85895Sum squared resid 35124719 Schwarzcriterion17.95024Log likelihood-123.0126 F-statistic42.79505Durbin-Watsonstat0.859998 Prob(F-statistic)0.000028(10.1) ( 6.5), =0.78 =0.76（一）对回归方程的结构分析：是这个样本回归方程的斜率，它表示GDP每增加1亿元，某市将增加26.95的货物运输量；是样本回归方程的截距，它表示不受GDP影响的某市的货物运输量。
（二）统计检验=0.78，说明总离差平方和的78%被样本回归直线解释，有22%未被解释，因此，样本回归直线的拟合优度是可以的。
给出显著水平，查自由度v=14-2=12的t分布表，得临界值，，，固回归系数均显著不为零，回归模型中应包含常数项，GDP对Y有显著影响。
（三）预测2000年的某市货物运输量假如2000年某市以1980年不变价的国内生产总值为620亿元，得到2000年货物运输量的预测值29307.84万吨。
计量经济学第三版部分答案(第六章之后的)
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<d<dL 时，表明存在一阶正自相关，而且正自相关的程度随d 向0的靠近而增强。
当dL<d<du 时，表明为不能确定存在自相关。
当du<d<4-du 时，表明不存在一阶自相关。
当4-du<d<4-dL 时，表明不能确定存在自相关。
当4-dL<d<4时，表明存在一阶负自相关，而且负自相关的程度随d 向4的靠近而增强。
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 。
（3）用一阶差分法消除自相关是假定自相关系数为-1。
判断：错误。
用一阶差分法消除自相关是假定自相关系数为1，即原原模型存在完全一阶正自相关。
（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。
计量经济学庞浩第三版第六章习题答案
第六章习题6.1（1）Y=79.93004+0.690488X（2）1）残差图残差的变动有系统模式，连续为正和连续为负，表明残差项存在一阶自相关。
2）DW=0.574663，查表可知DW的上下界4.118.1＝，＝UL dd0≤DW≤d L 误差项存在着自相关3）补救（广义差分法）ρ=0.657352Yt*=35.97761+0.668695Xt*其中，Yt*=Yt-0.657352Yt(-1), Xt*=Xt-0.657352Xt(-1)4）检验样本容量18个，在5%显著水平下DW上下界，dL=1.158,dU=1.391 模型中DW=1,830746，dU<DW<4-dU，说明在5%的显著水平下广义差分模型中已无自相关。
可决系数R2，t，F统计量也均达到理想水平。
5)由差分方程，β1=35.97761/(1-0.657352)=104.9987 最终的消费模型为:Y=104.9987+0.668695X(3)经济意义：人均实际收入每增加1元，人均实际消费支出将增加0.669262元。
6.2(1)DW=0.601376,查表可知DW的上下界469.1316.1＝，＝UL dd，0≤DW≤d L 误差项存在着自相关.（2）广义差分法1）ρ=0.700133 2）Yt*=-490.4053+0.260988Xt*其中，Yt*=Yt-0.700133Yt(-1), Xt*=Xt-0.700133Xt(-1) 3）检验:样本容量26个，在5%显著水平下DW上下界，dL=1.302,dU=1.461 模型中DW=1.652168，dU<DW<4-dU，说明在5%的显著水平下广义差分模型中已无自相关。
可决系数R2，t，F统计量也均达到理想水平。
4）由差分方程，β1=-490.4053/(1-0.700133)=-1635.4093 最终的模型为:Y=-1635.4093+0.260988X6.3(1)（2）1）检验：DW=0.440822,查表可知DW的上下界461.1302.1＝，＝UL dd，0≤DW ≤d L 误差项存在着自相关。
计量经济学第三版-课后习题答案
计量经济学第三版-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？1-3．计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？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。
1-9．计量经济学模型主要有哪些应用领域？各自的原理是什么？1-12．模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？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 S t=112.0+0.12R t其中S t为第t年农村居民储蓄增加额（亿元）、R t为第t年城镇居民可支配收入总额（亿元）。
⑵ S t-1=4432.0+0.30R t其中S t-1为第（t-1）年底农村居民储蓄余额（亿元）、R t为第t年农村居民纯收入总额（亿元）。
1-18．指出下列假想模型中的错误，并说明理由：（1）RS t=8300.0-0.24RI t+112.IV t其中，RS t为第t年社会消费品零售总额（亿元），RI t为第t年居民收入总额（亿元）（城镇居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和），IV t为第t年全社会固定资产投资总额1（亿元）。
（2）C t=180+1.2Y t其中，C、Y分别是城镇居民消费支出和可支配收入。
（3）ln Y t=1.15+1.62 ln K t-0.28ln L t其中，Y、K、L分别是工业总产值、工业生产资金和职工人数。
1-19．下列假想的计量经济模型是否合理，为什么？（1）GDP=α+∑βi GDP i+ε其中，GDP i(i=1,2,3)是第i产业的国内生产总值。
《计量经济学》第三版课后题答案李子奈
第一章绪论之阳早格格创做参照沉面：计量经济教的普遍建模历程第一章课后题（1.4.5）1.什么是计量经济教？计量经济教要领与普遍经济数教要领有什么辨别？问：计量经济教是经济教的一个分支教科，是以掀穿经济活动中客瞅存留的数量闭系为真量的分支教科，是由经济教、统计教战数教三者分离而成的接叉教科.计量经济教要领掀穿经济活动中各个果素之间的定量闭系，用随机性的数教圆程加以形貌；普遍经济数教要领掀穿经济活动中各个果素之间的表里闭系，用决定性的数教圆程加以形貌.4.建坐与应用计量经济教模型的主要步调有哪些？问：建坐与应用计量经济教模型的主要步调如下：(1)设定表里模型，包罗采用模型所包罗的变量，决定变量之间的数教闭系战拟定模型中待估参数的数值范畴；(2)支集样本数据，要思量样本数据的完备性、准确性、可比性战—致性；(3)预计模型参数；(4)考验模型，包罗经济意思考验、统计考验、计量经济教考验战模型预测考验.5.模型的考验包罗几个圆里？其简曲含意是什么？问：模型的考验主要包罗：经济意思考验、统计考验、计量经济教考验、模型的预测考验.正在经济意思考验中，需要考验模型是可切合经济意思，考验供得的参数预计值的标记与大小是可与根据人们的体味战经济表里所拟订的憧憬值相切合；正在统计考验中，需要考验模型参数预计值的稳当性，即考验模型的统计教本量；正在计量经济教考验中，需要考验模型的计量经济教本量，包罗随机扰动项的序列相闭考验、同圆好性考验、阐明变量的多沉共线性考验等；模型的预测考验主要考验模型参数预计量的宁静性以及对付样本容量变更时的敏捷度，以决定所建坐的模型是可不妨用于样本瞅测值以中的范畴.第二章典范单圆程计量经济教模型：一元线性返回模型参照沉面：1.相闭分解与返回分解的观念、通联以及辨别？2.总体随机项与样本随机项的辨别与通联？3.为什么需要举止拟合劣度考验？4．怎么样缩小置疑区间？（P46）由上式不妨瞅出（1）.删大样本容量.样本容量变大，可使样本参数预计量的尺度好减小；共时，正在共样置疑火仄下，n越大，t分散表中的临界值越小.（2）普及模型的拟合劣度.果为样本参数预计量的尺度好战残好仄圆战呈正比，模型的拟合劣度越下，残好仄圆战应越小.5．以一元线性返回为例，写出β0的假设考验1）.对付总体参数提出假设H0：b0=0，H1：b0¹02）以本假设H0构制t统计量，3）由样本预计其值4）给定隐著性火仄a，查t分散表得临界值t a/2(n-2)5）比较，推断若|t|> t a/2(n-2)，则中断H0，担当H1；若|t|£ t a/2(n-2)，则中断H1，担当H0；上届沉面：一元线性返回模型的基础假设、随机缺面项爆收的本果、最小二乘法、参数经济意思、决断系数、第二章PPT 里的表（华夏住户人均消耗开销对付人均GDP的返回）、t 考验（△（仄圆）代表意思；△（仄圆）的认识）、不妨读懂Eviews输出的预计截止第二章课后题（1.3.9.10）1.为什么计量经济教模型的表里圆程中必须包罗随机搞扰项？（典范模型中爆收随机缺面的本果）问：计量经济教模型观察的是具备果果闭系的随机变量间的简曲通联办法.由于是随机变量，表示着效率被阐明变量的果素是搀纯的，除了阐明变量的效率中，另有其余无法正在模型中独力列出的百般果素的效率.那样，表里模型中便必须使用一个称为随机搞扰项的变量宋代表所有那些无法正在模型中独力表示出去的效率果素，以包管模型正在表里上的科教性.3.一元线性返回模型的基础假设主要有哪些？违背基础假设的模型是可不不妨预计？问：线性返回模型的基础假设有二大类：一类是闭于随机搞扰项的，包罗整均值，共圆好，不序列相闭，谦脚正态分散等假设；另一类是闭于阐明变量的，主要有：阐明变量利害随机的，假如随机变量，则与随机搞扰项不相闭.本量上，那些假设皆是针对付一般最小二乘法的.正在违背那些基础假设的情况下，一般最小二乘预计量便不再是最好线性无偏偏预计量，果此使用一般最小二乘法举止预计己无多大意思.但是模型自己仍旧不妨预计的，越收是不妨通过最大似然法等其余本理举止预计.假设1. 阐明变量X是决定性变量，不是随机变量；假设2. 随机缺面项m具备整均值、共圆好战不序列相闭性：E(m i)=0i=1,2, …,nVar (m i)=s m2 i=1,2, …,nCov(m i, m j)=0i≠j i,j= 1,2, …,n假设3. 随机缺面项m与阐明变量X之间不相闭：Cov(X i, m i)=0 i=1,2, …,n假设4.m遵循整均值、共圆好、整协圆好的正态分散m i~N(0, sm2) i=1,2, …,n假设5. 随着样本容量的无限减少，阐明变量X的样本圆好趋于一有限常数.即假设6. 返回模型是精确设定的9、10题为预计题，睹课本P52，问案睹P17第三章典范单圆程计量经济教模型：多元线性返回模型上届沉面：F考验、t考验安排的样本决断系数、“多元”里为什么要对付△（仄圆）系数举止安排？第三章课后题（1.2.7.9.10）1.多元线性返回模型的基础假设是什么？正在道明最小二乘预计量的无偏偏性战灵验性的历程中，哪些基础假设起了效率？问：多元线性返回模型的基础假定仍旧是针对付随机搞扰项与针对付阐明变量二大类的假设.针对付随机搞扰项的假设有：整均值，共圆好，无序列相闭且遵循正态分散.针对付阐明量的假设有；阐明变量应具备非随机性，如果后随机的，则不克不迭与随机搞扰项相闭；各阐明变量之间不存留(真足)线性相闭闭系.正在道明最小二乘预计量的无偏偏性中，利用了阐明变量非随机大概与随机搞扰项不相闭的假定；正在灵验性的道明中，利用了随机搞扰项共圆好且无序列相闭的假定.2.正在多元线性返回分解中，t考验战F考验有何分歧？正在一元线性返回分解中二者是可有等价效率？（睹课本P70）问：正在多元线性返回分解中，t考验常被用做考验返回圆程中各个参数的隐著性，而F考验则被用做考验所有返回闭系的隐著性.各阐明变量共同起去对付被阐明变量有隐著的线性闭系，本去不料味着每一个阐明变量分别对付被阐明变量有隐著的线性闭系.正在一元线性返回分解中，二者具备等价效率，果为二者皆是对付共共的假设——阐明变量的参数等于整一一举止考验.7、9、10题为预计题，睹课本P91，问案睹P53第四章典范单圆程计量经济教模型：搁宽基础假定的模型沉面掌握：参照沉面：1.以多元线性返回为例道明同圆好性会爆收何如的成果？（大概为叙述题）2.考验、建正同圆好性的要领？3.以多元线性返回为例道明序列相闭会爆收何如的成果？（预测，矩阵表白式推到）4.考验、建正序列相闭的要领？5.什么是DW考验法（前提条件）？7.考验、建正多沉共线性的要领？8.随机阐明变量问题的三种分类？分别制成的成果是什么？1）与所代替的随机阐明变量下度相闭2）与随机搞扰项不相闭3）与模型中其余阐明变量不相闭，以预防出现多沉共线性上届沉面：同圆好、序列相闭、多沉共线性等违背基础假设的情况爆收本果、成果、辨别办法要领、D.W、广义好分法第四章课后题（1.2）1、2题为预计题，睹课本P134，问案睹P84第五章典范单圆程计量经济教模型：博门问题上届沉面：假制变量的含意与设定、滞后变量的含意、为何加进滞后战假制变量第五章课后题（1.3.4.10）1.返回模型中引进假制变量的效率是什么？有哪几种基础的引进办法？它们各切合用于什么情况？问：正在模型中引进假制变量，主假如为了觅找某(些)定性果素对付阐明变量的效率.加法办法与乘法办法是最主要的引进办法.前者主要适用于定性果素对付截距项爆收效率的情况，后者主要适用于定性果素对付斜率项爆收效率的情况.除别的，还不妨加法与乘法拉拢的办法引进假制变量，那时可测度定性果素对付截距项与斜率项共时爆收效率的情况.3.滞后变量模型有哪几种典型？分散滞后模型使用OLS要领存留哪些问题？问：滞后变量模型有分散滞后模型战自返回模型二大类，前者惟有阐明变量及其滞后变量动做模型的阐明变量，不包罗被阐明变量的滞后变量动做模型的阐明变量；而后者则以当期阐明变量与被阐明变量的若搞期滞后变量动做模型的阐明变量.分散滞后模型有无克日的分散滞后模型战有克日的分散滞后模型；自返回模型又以Coyck模型、自切合预期模型战局部安排模型最为多睹.分散滞后模型使用OLS法存留以下问题：(1)对付于无克日的分散滞后模型，由于样本瞅测值的有限性，使得无法间接对付其举止预计.(2)对付于有克日的分散滞后模型，使用OLS要领会逢到：不先验规则决定滞后期少度，对付最大滞后期的决定往往戴有主瞅随意性；如果滞后期较少，由于样本容量有限，当滞后变量数目减少时，必定使得自由度缩小，将缺累脚够的自由度举止预计战考验；共名变量滞后值之间大概存留下度线性相闭，即模型大概存留下度的多沉共线性.4.爆收模型设定偏偏误的主要本果是什么？模型设定偏偏误的成果以及考验要领有哪些？问：爆收模型设定偏偏误的本果主要有：模型制定者不认识相映的表里知识；对付经济问题自己认识不敷大概不认识前人的相闭处事：模型制定者脚头不相闭变量的数据；阐明变量无法丈量大概数据自己存留丈量缺面.模型设定偏偏误的成果有：（1）如果遗漏了要害的阐明变量，会制成OLS预计量正在小样本下有偏偏，正在大样本下非普遍；对付随机搞扰项的圆好预计也是有偏偏的.（2）如果包罗了无闭的阐明变量，纵然OLS预计量具备无偏偏性与普遍性，但是不具备最小圆好性.（3）如果采用了过失的函数形式，则成果是齐圆背的，不但会制成预计的参数具备真足分歧的经济意思，而且预计截止也分歧.对付模型设定偏偏误的考验要领有：考验是可含有无闭变量，不妨使用t考验与F考验完毕：考验是可有相闭变量的遗漏大概函数形式设定偏偏误，不妨使用残好图示法，Ramsey提出的RESET考验去完毕.10.简述约化建模表里与保守表里的同共面？问：Hendry的约化建模表里的核心是“从普遍到简朴”的建模思维，即最先提出一个包罗百般果素正在内的“普遍”模型，而后再通过瞅测数据，利用百般考验对付模型举止考验并化简，末尾得到一个相对付简朴的模型.保守建模表里的主宰思维是“从简朴到搀纯”的建模思维，它最先提出一个简朴的模型，而后从百般大概的备选变量中采用切合的变量加进模型，末尾得到一个与数据拟合较好的较为搀纯的模型.从二者的主要通联上瞅，它们皆以对付经济局里的阐明为目标，以已有的经济表里为建模依据，以对付数据的拟合程度动做模型劣劣的要害的判决尺度之一，也皆有若搞考验标推.从二者的主要辨别上瞅，保守的建模表里往往更依好于某种简朴的经济表里，旧“从普遍到简朴”的建模表里则更注沉将百般分歧经济表里纳进到最初的“普遍”模型中，以至更多天是从曲观战体味去建坐“普遍”的模型；纵然二者皆有若搞种考验尺度，但是约化建模表里从试验上有更洪量的诊疗性考验去瞅每一步建模的可止性，大概觅找革新模型的路径：与保守建模试验中存留的过度“数据启采”问题相比，由于约化建模表里的初估模型是一个包罗所有大概变量的“普遍”模型，果此也便预防了过分的“数据启采”问题；其余，由于初初模型的“普遍”性，所有钻研者正在建模的初期往往有着相共的“起面”，果此，正在相共的约化步调下，末尾得到的最后模型也该当是相共的.而保守建模试验中对付共已经济问题往往有百般分歧经济表里去阐明，如果分歧的钻研者采与分歧的经济表里建模，得到的最后模型也会分歧.天然，由于约化建模表里有更多的考验，使得建模历程更搀纯，相比之下，保守建模圆规则越收“机动”.第六章联坐圆程计量经济教模型表里与要领上届沉面：内死变量、中死变量、先定变量、结构式模型、简化式模型、参数闭系体系、模型辨别第六章课后题（1.2.3.）1.为什么要建坐联坐圆程计量经济教模型？联坐圆程计量经济教模型适用于什么样的经济局里？问：经济局里是极为搀纯的，其中诸果素之间的闭系，正在很多情况下，不是简朴圆程所能形貌的那种简朴的单背果果闭系，而是相互依存，互为果果的，那时，便必须用联坐的计量经济教圆程才搞形貌领会.所以与单圆程适用于简朴经济局里的钻研相比，联坐圆程计量经济教模型适用于形貌搀纯的经济局里，即经济系统.2.联坐圆程计量经济教模型的辨别情景不妨分为几类？其含意各是什么？问：联坐圆程计量经济教模型的辨别情景不妨分为可辨别战不可辨别，可辨别又分为恰好辨别战过分辨别.如果联坐圆程计量经济教模型中某个结构圆程不具备决定的统计形式，则称该圆程为不可辨别，大概者根据参数闭系体系，正在已知简化式参数预计值时，如果不克不迭得到联坐圆程计量经济教模型中某个结构圆程的决定的结构参数预计值，称该圆程为不可辨别.如果一个模型中的所有随机圆程皆是不妨识别的，则认为该联坐圆程计量经济教模型系统是不妨识别的.反过去，如果一个模型系统中存留一个不可识别的随机圆程，则认为该联坐圆程汁量经济教模型系统是不不妨识别的.如果某一个随机圆程具备唯一一组参数预计量，称其为恰好辨别；如果某一个随机圆程具备多组参数预计量，称其为过分辨别.3.联坐圆程计量经济教模型的单圆程预计有哪些主要要领？其适用条件战统计本量各是什么？问：单圆程预计的主要要领有：狭义的工具变量法(IV)，间接最小二乘法(ILS)，二阶段最小二乘法(2SLS).狭义的工具变量法(IV)战间接最小二乘法(ILS)只适用于恰好识别的结构圆程的预计.二阶段最小二乘法(2SLs)既适用于恰好识别的结构圆程，又适用于过分识别的结构圆程.用功具变量法预计的参数，普遍情况下，正在小样本下是有偏偏的，但是正在大样本下是渐近无偏偏的.如果采用的工具变量与圆程随机搞扰项真足不相闭，那么其参数预计量是无偏偏预计量.对付于间接最小二乘法，对付简化式模型应用一般最小二乘法得到的参数预计量具备线性性、无偏偏性、灵验性.通过普遍闭系体系预计得到结构圆程的结构参数预计量正在小样本下是有偏偏的，正在大样本下是渐近无偏偏的.采与二阶段最小二乘法得到结构圆程的结构参数预计量正在小样本下是有偏偏的，正在大样本下是渐近无偏偏的.补充资料预计题（一）给出多元线性返回的截止1.推断模型预计的截止怎么样，拟合效验怎么样？2.道明每一个参数所代表的经济意思？3.推断有不违背四个基础假设？预计题（二）给出数值，预计：1.t考验，F考验的自由度2.正在给定隐著性火仄下参数是可隐著？3.预计值是有偏偏、无偏偏、灵验？预计题（三）加进假制变量D1,D2,D3问：假制变量的经济含意？。
《计量经济学》第三版课后题答案
第一章绪论参考重点：计量经济学的一般建模过程第一章课后题〔1.4.5〕1.什么是计量经济学计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别答：计量经济学是经济学的一个分支学科，是以提醒经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的穿插学科。
计量经济学方法提醒经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学方法提醒经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。
4.建设与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些答：建设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—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。
5.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、模型的预测检验。
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历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，以确定所建设的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。
第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型参考重点：1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别2.总体随机项与样本随机项的区别与联系3.为什么需要进展拟合优度检验4．如何缩小置信区间〔P46〕由上式可以看出〔1〕.增大样本容量。
样本容量变大，可使样本参数估计量的标准差减小；同时，在同样置信水平下，n越大，t分布表中的临界值越小。
计量经济学第三版部分答案(第六章之后的)
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<d<dL 时，表明存在一阶正自相关，而且正自相关的程度随d 向0的靠近而增强。
当dL<d<du 时，表明为不能确定存在自相关。
当du<d<4-du 时，表明不存在一阶自相关。
当4-du<d<4-dL 时，表明不能确定存在自相关。
当4-dL<d<4时，表明存在一阶负自相关，而且负自相关的程度随d 向4的靠近而增强。
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 。
（3）用一阶差分法消除自相关是假定自相关系数为-1。
判断：错误。
用一阶差分法消除自相关是假定自相关系数为1，即原原模型存在完全一阶正自相关。
（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。
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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<d<dL时，表明存在一阶正自相关，而且正自相关的程度随d向0的靠近而增强。
当dL<d<du时，表明为不能确定存在自相关。
当du<d<4-du时，表明不存在一阶自相关。
当4-du<d<4-dL时，表明不能确定存在自相关。
当4-dL<d<4时，表明存在一阶负自相关，而且负自相关的程度随d向4的靠近而增强。
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。
（1）DW=1.05<dL，所以模型存在正自相关。
(2) dL<DW=1.40<du, 所以模型不能确定是否存在自相关。
（3）4- du <DW=2.50< 4-dL，所以模型不能确定是否存在自相关。
（4）DW=3.97>4-dL，所以模型存在负自相关。
4、在回归模型方程中无自相关，如果我们错误地判定模型中有一阶自相关，并使用了广义差分模型，将会产生什么问题？练习题6.1（1）建立居民收入-消费函数Y=79.93004+0.690488X（2）残差的变动有系统模式，连续为正和连续为负，表明残差项存在一阶自相关。
DW=0.574663，查表可知0<=DW<=dL,误差项存在着自相关用广义差分法进行补救Ρ=0.657352Yt*=45.35242+0.709686Xt*其中Yt*=Yt-0.657352Yt(-1),Xt*=Xt-0.657352Xt(-1)模型中DW=1.814502.dU<DW<4-dU,说明在5%显著性水平下广义差分模型已无自相关。
β=45.35242/(1-0.657352)=140.563152由此，得到的最终消费模型为：Y=140.563152+0.709686X（3）该模型的经济意义是，人均实际收入每增加一元，人均实际消费支出会增加0.669262元。
第七章7.3 库伊克模型、自适应预期模型与局部调整模型有哪些共性和不同之处？模型估计会存在哪些困难？如何解决？答：（1）相同之处：库伊克模型、自适应预期模型、局部调整模型三个模型的最终形式都是一阶自回归模型。
（2）不同之处：1）导出模型的经济背景和思想不同。
库伊克模型是在无限分布滞后模型的基础上，根据库伊克几何分布滞后假定导出的；自适应预期模型是由解释变量自适应过程得到的；局部调整模型是由应变量的局部调整得到的。
2）模型存在的问题不同。
三个模型的形成机理不同，所以随机误差项的结构不同，库伊克模型和自适应预期模型都存在自相关、解释变量与随机误差项相关的问题；而局部调整模型则不存在。
库伊克模型和自适应预期模型不能够直接使用最小二乘法直接估计，而局部调整模型则可以。
（2）模型估计存在的困难及解决的方法（a）出现了随机解释变量Yt-1 ，而Yt-1 可能与随机扰动项相关；(b)随机扰动项可能自相关，库伊克模型和自适应预期模型的随机扰动项都会导致自相关，只有局部调整模型的随机扰动无自相关.如果用最小二乘法直接估计自回归模型，则估计可能是有偏的，而且不是一致估计。
估计自回归模型需要解决两个问题：设法消除与的相关性；检验是否存在自相关。
所以应用工具变量法进行估计一阶自回归模型，就是在进行参数估计的过程中选择适当的工具变量，代替回归模型中同随机扰动项存在相关性的解释变量。
7.6 检验一阶自回归模型随机扰动项是否存在自相关，为什么用德宾h-检验而不用DW检验？答：因为DW检验法不适合于方程含有滞后被解释变量的场合，在自回归模型中，滞后被解释变量是随机变量，已有研究表明，如果用DW检验法，则d统计量值总是趋近于2。
也就是说，在一阶自回归中，当随机扰动项存在自相关时，DW检验却倾向于得出非自相关的结论。
练习题7.4（1）估计一阶自回归模型;回归估计：Yt=66247+0.04731X1t+0.27507X2t+0.4552Yt-1根据局部调整模型的函数关系，有lna*= δlna, β*0=δβ0, β*1=δβ1 ,β*2=1-δ将估计结果带入可得：δ=0.594479 a=111437073 β0=0.0796 β1=0.4627局部调整模型估计结果为Y*t=111437073+0.0796X1t+0.4627X2t经济意义：社会商品销售额每增加1亿元，未来预期年末货币流通量增加0.0796亿元城乡居民储蓄余额每增加1亿元，未来预期年末货币流通量增加0.4627亿元模型对数变换：在局部调整假定下，估计一阶自回归模型回归估计lnYt=0.672511+0.200421lnX1t+0.18120lnX2t+0.52471lnYt-1根据局部调整模型的参数关系，lna*= δlna, β*0=δβ0, β*1=δβ1 ,β*2=1-δ将估计结果带入可得：δ=0.465282 a=1.44538 β0=0.43075 β1=0.38944局部调整模型估计结果为：lnYt=1.44538+0.43075lnX1t+0.3894lnX2t经济意义：社会商品销售额每增加1%，未来预期年末货币流通量增加0.43075% 城乡居民储蓄余额每增加1%，未来预期年末货币流通量增加0.38944%第八章8.2虚拟变量为何只选0、1，选2、3、4行吗？为什么？答：虚拟变量是非此即彼的问题，一般情形下，虚拟变量的取值为0和1。
当虚拟变量取值为0时，表示某种属性或状态的类型或水平不出现或不存在；当虚拟变量取值为1时，表示某种属性或状态的类型或水平出现或存在。
取值一般不选2、3、4，否则对回归系数的分析带来不便。
8.5四种加法方式引入虚拟变量会产生什么效应？答：四种加法方式引入虚拟变量均改变了截距，可以用于分析虚拟变量不同类之间的水平差异。
8.6引入虚拟被解释变量的背景是什么？含有虚拟被解释变量模型的估计方法有哪些？答：某经济现象或活动受到多种因素的影响，需要对这一经济现象或活动进行是或否的判断或决策时，需要引入被解释变量。
虚拟被解释变量模型的估计方法主要有线性概率模型估计和对数单位模型估计。
练习题8.6经分析得边际效应=10第九章9.3 检验变量设定误差有哪几种方法？他们的共性和差异是什么？常用方法有：DW检验、LM检验、RESET检验、模型函数形式设定检验。
9.4 如何进行遗漏变量设定误差的后果分析？其检验有哪些方法？如何检验？当模型遗漏了真实的变量后，模型的参数估计是有偏且不一致的：参数估计的方差估计不正确，随机扰动项方差的估计也是不正确的，将使假设检验、空间估计失效。
检验的方法有DW检验、LM检验、RESET检验、模型函数形式设定检验。
9.5如何进行无关变量设定误差的后果分析？其检验有哪些方法？如何检验？模型的参数估计任然是无偏且一致的，随机扰动项的方差被正确估计，但所估计的方差将趋之于过大，从而使得参数估计的有效性降低，参数估计较为不准确，区间估计的精度下降。
检验方法除了上诉四种以外还有非嵌套模型设定的假设检验等。
练习题9.6答：在截面数据情况下题中所说的四条准则是正确的；但是在时序数据情况下，上诉准则则不一定是正确的。
第十章10.1 对时间序列进行分析，为什么提出平稳性问题？平稳是时间序列里面一个非常重要的假设，模型ar, ma, arma, var，garch，arch全部建立在时序平稳的基础上。
（1）计量经济学经典分析方法隐含着一个重要假设：数据是平稳的。
如果数据非平稳，那么在大样本下的统计推断基础——“一致性”要求就会被破坏。
这往往导致“伪回归”问题的出现。
但实践经验证明，现实经济现象中的时间序列数据通常是非平稳的，而且一些主要的国民经济变量往往表现出一致的上升或下降，这使得两个没有任何因果关系的变量，拥有较高的R^2。
通过经典因果关系模型对这样的数据进行分析很难获得有效的统计量，分析、检验和预测结果也都是无效的，时间序列的平稳性对计量回归分析的有效性有很大影响；（2）经典计量经济模型假定变量均为随机的，但时间序列是在不同时间观测的数据，不能看做是同一个随机变量的反复抽样，而只能是随机过程的一个实现，每个数据都是特定时间随机变量的唯一实现值，其样本均值和方差的含义与随机变量反复抽样的样本总体均值和方差有所不同，这有悖于经典计量经济模型统计推断的基础。
因而，对时间序列进行分析时，首先要考虑其平衡性问题。
10.3 什么是非平稳？为什么随机游走过程是非平稳的？所谓时间序列的非平稳，是指时间序列的统计规律随着时间的位移而发生变化，即生成变量时间序列数据的随机过程的特征随时间而变化。
对于随机游走序列，它的均值为零、方差无限大,所以它是一非平稳序列10.5怎样判断变量之间是否存在协整关系有两种检验方法，一种是基于回归残差的协整检验，这种检验也称为单一方程的协整检验；另一种是基于回归系数完全信息的Johansen协整检验。
10.6 什么是误差修正机制？误差修正模型的特点是什么？任何一组相互协整的时间序列变量都存在误差修正机制，误差修正模型把长期关系和短期变动结合起来，使得协整与误差修正模型之间存在一种对应关系，当变量之间存在协整关系时，变量在本期的变动，会根据上期偏差的情况做出调整，从而使其向长期均衡关系靠拢，这种不断进行调整的过程就是误差修正机制。