《计量经济学》第二次作业
《计量经济学》第二次作业
千里之行，从认真完成每一次作业开始……。
第二次作业：一、填空1、以一元线性回归模型为例，其总体回归模型表示为：i i i X Y μββ++=10。
试写出以下3种模型形式：①总体回归函数（方程）： 。
②样本回归模型：__ 。
③样本回归函数（方程）： 。
2、满足所有基本假设的线性回归计量模型N XB Y += 的OLS 估计量=βˆ ,它具有BLUE 性, 即 性、 性和 性。
3、在满足经典基本假设的条件下，一元线性回归模型i i i X Y μββ++=10的参数的OLS 估计量是=1βˆ ；=0βˆ . 4、对满足经典假设的一元线性回归模型n)1,2,...,(i 1=++=i i i u X Y 10ββ来说，其2σμ=)var(i 的估计为=2σˆ 。
5、k 元线性回归模型：N XB Y +=，若其满足所有的基本假定时，则=)(N E ，N EN '=),cov(N N = 。
6、已知n)1,2,...,(i X ...ki k 1=++++=i i i u X Y βββ10的总离差平方和可分解为：TSS = RSS + ESS ，则样本决定系数 =2R ，=2R 。
7、设k 元线性回归模型i i i u X Y ++++=ki k 1X ...βββ10（i=1,2,…,n ）在方程显著性检验时，构造的统计量=F __，并且服从)____________,(F 分布。
在变量的显著性检验时，构造的统计量=t ,且服从t （ ）(填自由度)。
8、对于生产函数u e K AL Y βα=，为了对模型中参数进行估计,应将模型变换为_; 如果K L 、高度相关，且1=+βα，应采用模型_ 进行估计.9、设线性回归模型N XB Y +=当n n N N ⨯Ω='=2σN EN ),cov(，为正定对称矩阵）Ω(时，则=B GLS ˆ . 10、根据20个观测值估计的结果，一元线性回归模型的32..=W D 。
计量经济学作业HW2
Homework2for Econometrics(due April10,2013)Spring2013Instructor:Jihai YuTA:Kunyuan Qiao1.The data in WAGE2.RAW on working men was used to estimate the following equation:d educ=10:36 0:094sibs+0:131meduc+0:210feducn=722;R2=0:214where educ is years of schooling,sibs is number of siblings,meduc is mother’s years of schooling,and feduc is father’s years of schooling.(i)Does sibs have the expected e¤ect?Explain.Holding meduc and feduc…xed,by how much does sibs have to increase to reduce predicted years of education by one year?(A noninteger answer is acceptable here.) (ii)Discuss the interpretation of the coe¢cient on meduc.(iii)Suppose that Man A has no siblings,and his mother and father each have12years of education.Man B has no siblings,and his mother and father each have16years of education.What is the predicted di¤erence in years of education between B and A?2.In a study relating college grade point average to time spent in various activities,you distribute a survey to several students.The students are asked how many hours they spend each week in four activities:studying, sleeping,working,and leisure.Any activity is put into one of the four categories,so that for each student, the sum of hours in the four activities must be168.(i)In the modelGP A= 0+ 1study+ 2sleep+ 3work+ 4leisure+u;does it make sense to hold sleep,work,and leisure…xed,while changing study?(ii)Explain why this model violates Assumption MLR.3.(iii)How could you reformulate the model so that its parameters have a useful interpretation and it satis…es Assumption MLR.3?3.The following equation describes the median housing price in a community in terms of amount of pollution (nox for nitrous oxide)and the average number of rooms in houses in the community(rooms):log(price)= 0+ 1log(nox)+ 2rooms+u:(i)What are the probable signs of 1and 2?What is the interpretation of 1?Explain.(ii)Why might nox[or more precisely,log(nox)]and rooms be negatively correlated?If this is the case,does the simple regression of log(price)on log(nox)produce an upward or a downward biased estimator of 1? (iii)Using the data in HPRICE2.RAW,the following equations were estimated:\log(price)=11:71 1:043log(nox);n=506;R2=0:264\log(price)=9:23 0:718log(nox)+0:306rooms;n=506;R2=0:514:Is the relationship between the simple and multiple regression estimates of the elasticity of price with respect to nox what you would have predicted,given your answer in part(ii)?Does this mean that 0:718is de…nitely closer to the true elasticity than 1:043?4.(i)Consider the simple regression model y01x u under the…rst four Gauss-Markov assumptions.For some function g(x),for example g(x)=x2or g(x)=log(1+x2),de…ne z i=g(x i).De…ne a slope estimator as~ 1=P n i=1(z i z)y i P n i=1(z i z)x iShow that~ 1is linear and unbiased.Remember,because E(u j x)=0,you can treat both x i and z i as nonrandom in your derivation.(ii)Add the homoskedasticity assumption,MLR.5.Show thatV ar(~ 1)= 2P n i=1(z i z)2(P i=1(z i z)x i)2(iii)Show directly that,under the Gauss-Markov assumptions,V ar(^ 1) V ar(~ 1),where^ 1is the OLS estimator.[Hint:The Cauchy-Schwartz inequality implies that1n P n i=1(z i z)(x i x) 2 1n P n i=1(z i z)2 1n P n i=1(x i x)2notice that we can drop x from the sample covariance.]5.A problem of interest to health o¢cials(and others)is to determine the e¤ects of smoking during pregnancy on infant health.One measure of infant health is birth weight;a birth weight that is too low can put an infant at risk for contracting various illnesses.Since factors other than cigarette smoking that a¤ect birth weight are likely to be correlated with smoking,we should take those factors into account.Forexample,higher income generally results in access to better prenatal care,as well as better nutrition for the mother.An equation that recognizes this isbwght= 0+ 1cigs+ 2faminc+u(i)What is the most likely sign for 2?(ii)Do you think cigs and faminc are likely to be correlated?Explain why the correlation might be positive or negative.(iii)Now,estimate the equation with and without faminc,using the data in BWGHT.DTA.Report the results in equation form,including the sample size and R-squared.Discuss your results,focusing on whether adding faminc substantially changes the estimated e¤ect of cigs on bwght.e the data set in WAGE2.DTA for this problem.As usual,be sure all of the following regressions contain an intercept.(i)Run a simple regression of IQ on educ to obtain the slope coe¢cient,say,~ 1.(ii)Run the simple regression of log(wage)on educ,and obtain the slope coe¢cient,~ 1.(iii)Run the multiple regression of log(wage)on educ and IQ,and obtain the slope coe¢cients,^ 1and^ 2, respectively.(iv)Verify that~ 1=^ 1+^ 2~ 1.。
2014计量经济学第二次作业
rˆ x
i 1 n
n
i1 i 3 2 i1
rˆ
i 1
ˆi1 是 x1 对 x2 回归所得到的 OLS 残差， X 表示自变量样本的集合。 其中 r
3.13
g x ，比如 g x x 2 或 g x log 1 x ，定义 zi g xi 。定义一个斜率估计量为：
ˆ 的条件方差。 性两个方面，讨论 1 的偏误（bias）和比较 1 与真正模型 OLS 估计量 1
2． 对线性回归模型 yi 0 1 x1i 2 x2i
3
k xki ui （ i 1,2,
, n ）进行 OLS 估
计，证明以下等式均成立：
明上述性质是否仍成立。
ˆ ˆ ˆ ˆ1 1 , ˆ2 , ˆ0 。 1 2 0
2） 模型 A 与模型 B 的残差相等吗？为什么？ 3） 请问模型 A 和模型 B 的 R 可以比较吗？为什么？ 5. 某研究者认为员工的对数工资水平（ Li ）依赖于技术水平（ Si ）和性别（ Fi ） ，建立以 下多元回归模型：
return 36.30 0.327dkr 0.069eps 4.74 log netinc 7.24 log salary
39.37
0.203
0.080
3.39
6.31
n 142, R 2 0.0330
第(i)部分的结论有什么变化？ (iii) 在(ii)中，我们为什么不用 dkr 和 eps 的对数？ (iv) 总的看来，股票回报的可预测性证据是强还是弱？
return 为持有一个企业的股票在从 1990 年末到 1994 年末的四年时间内得到的总回报。有 效市场假设认为：这些回报不应该与 1990 年知道的信息存在系统相关性。如果起初知道的 企业特征有助于预测股票回报，那我们在选择股票时就能用到这个信息。对于 1990 年，令 dkr 表示企业债务-资本比率， eps 表示每股收益， netinc 表示净收入，. salary .表示 CEO 总报酬。 (i) 使用 RETURN 的数据，估计了如下方程：
以往《计量经济学》作业答案(2)
以往计量经济学作业答案第一次作业：1-2. 计量经济学旳研究旳对象和内容是什么？计量经济学模型研究旳经济关系有哪两个基本特性？答：计量经济学旳研究对象是经济现象，是研究经济现象中旳具体数量规律（或者说，计量经济学是运用数学措施，根据记录测定旳经济数据，对反映经济现象本质旳经济数量关系进行研究）。
计量经济学旳内容大体涉及两个方面：一是措施论，即计量经济学措施或理论计量经济学；二是应用，即应用计量经济学；无论是理论计量经济学还是应用计量经济学，都涉及理论、措施和数据三种要素。
计量经济学模型研究旳经济关系有两个基本特性：一是随机关系；二是因果关系。
1-4．建立与应用计量经济学模型旳重要环节有哪些？答：建立与应用计量经济学模型旳重要环节如下：（1）设定理论模型，涉及选择模型所涉及旳变量，拟定变量之间旳数学关系和拟定模型中待估参数旳数值范畴；（2）收集样本数据，要考虑样本数据旳完整性、精确性、可比性和一致性；（3）估计模型参数；（4）模型检查，涉及经济意义检查、记录检查、计量经济学检查和模型预测检查。
1-6.模型旳检查涉及几种方面？其具体含义是什么？答：模型旳检查重要涉及：经济意义检查、记录检查、计量经济学检查、模型预测检查。
在经济意义检查中，需要检查模型与否符合经济意义，检查求得旳参数估计值旳符号与大小与否与根据人们旳经验和经济理论所拟订旳盼望值相符合；在记录检查中，需要检查模型参数估计值旳可靠性，即检查模型旳记录学性质；在计量经济学检查中，需要检查模型旳计量经济学性质，涉及随机扰动项旳序列有关检查、异方差性检查、解释变量旳多重共线性检查等；模型预测检查重要检查模型参数估计量旳稳定性以及对样本容量变化时旳敏捷度，以拟定所建立旳模型与否可以用于样本观测值以外旳范畴。
第二次作业：2-1答：P27 6条2-3 线性回归模型有哪些基本假设？违背基本假设旳计量经济学模型与否就不可估计？答：（1）略(2)违背基本假设旳计量经济学模型还是可以估计旳，只是不能使用一般最小二乘法进行估计。
计量经济学-课后作业-全部
第一次作业1．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 其中为第年农村居民储蓄增加额（亿元）、为第年城镇S R t t =+1120012..S t t R t t 居民可支配收入总额（亿元）。
⑵其中为第（）年底农村居民储蓄余额（亿元）、S R t t -=+144320030..S t -11-t 为第年农村居民纯收入总额（亿元）。
R t t 2．指出下列假想模型中的错误，并说明理由： （1）RS RI IV t t t =-+83000024112...其中，为第年社会消费品零售总额（亿元），为第年居民收入总额（亿元）（城RS t t RI t t 镇居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和），为第年全社会固定资产投资总IV t t 额（亿元）。
（2）tt Y C 2.1180+=其中， 、分别是城镇居民消费支出和可支配收入。
C Y （3）tt t L K Y ln 28.0ln 62.115.1ln -+=其中，、、分别是工业总产值、工业生产资金和职工人数。
Y K L 3．下列假想的计量经济模型是否合理，为什么？ （1）εβα++=∑i GDP GDP i其中，是第产业的国内生产总值。
)3,2,1(GDP i =i i （2）εβα++=21S S 其中， 、分别为农村居民和城镇居民年末储蓄存款余额。
1S 2S （3）εββα+++=t t t L I Y 21其中，、、分别为建筑业产值、建筑业固定资产投资和职工人数。
Y I L（4）εβα++=t t P Y 其中，、分别为居民耐用消费品支出和耐用消费品物价指数。
Y P （5）ε+=)(财政支出财政收入f （6）ε+=),,,(21X X K L f 煤炭产量其中，、分别为煤炭工业职工人数和固定资产值，、分别为发电量和钢铁产量。
L K 1X 2X 第二次作业学软件（建议使用Eviews6.0）完成建立计量经济学模型的全过程，通过练习，能够熟练应用计量经济学软件Eviews6.0中的最小二乘法(上机操作)。
庞皓计量经济学课后答案第三章
统计学2班第二次作业1、Ŷi =-151.0263 + 0.1179X 1i + 1.5452X 2iT= (-3.066806) (6.652983) (3.378064)R 2=0.934331 R 2=0.92964 F=191.1894 n=31⑴模型估计结果说明，各省市旅游外汇收入Y 受旅行社职工人数X 1，国际旅游人数X 2的影响。
由所估计出的参数可知，在假定其他变量不变的情况下，当旅行社职工人数每增加1人，各省市旅游外汇收入增加0.1179百万美元。
在嘉定其他变量不变的情况下。
当国际旅游人数每增加1万人，各省市旅游外汇收入增加1.5452百万美元。
⑵由题已知，估计的回归系数β1的T 值为：t （β1）=6.652983。
β2的T 值分为： t （β2）=3.378064。
α=0.05.查得自由度为n-2=22-2=29的临界值t 0.025(29)=2.045229因为t （β1）=6.652983≥t 0.025(29)=2.045229.所以拒绝原假设H 0：β1=0。
表明在显著性水平α=0.05下，当其他解释变量不变的情况下，旅行社职工人数X 1对各省市旅游外汇收入Y 有显著性影响。
因为 t （β2）=3.378064≥t 0.025(29)=2.045229，所以拒绝原假设H 0：β2=0表明在显著性水平α=0.05下，当其他解释变量不变的情况下，和国际旅游人数X 2对各省市旅游外汇收入Y 有显著性影响。
⑶正对H O ：β1=β2=0，给定显著水性水平α=0.05，自由度为k-1=2,n-k=28的临界值F 0.05（2,28）=3.34038。
由题已知F=191.1894>F 0.05（2,28）=3.34038，应拒绝原假设H O ：β1=β2=0，说明回归方程显著，即旅行社职工人数和旅游人数变量联合起来对各省市旅游外汇收入有显著影响。
2、⑴样本容量n=15 残差平方和RSS=66042-65965=77 回归平方和ESS 的自由度为K-1=2 残差平方和RSS 的自由度为n-k=13⑵可决系数R 2=TSS ESS =6604265965=0.99883 调整的可决系数R 2=1-（1-R 2）kn n --1=1-（1-0.99883）1214=0.99863 ⑶利用可决系数R 2=0.99883，调整的可决系数R 2=0.99863，说明模型对样本的拟合很好。
计量经济学第二次作业参考答案
计量经济学第二次作业参考答案 2009年11月24日 I. 第四章课后习题4.2。
（40分，每小问10分。
）(1) 03:0H β= 13:0H β>(2) 50ros ∆=21log()log()log()0.012salary salary salary ∆=−=0.0122111 1.01210.012salary salary e salary −⇒=−=−=3ˆˆˆˆˆlog()log()*ˆˆ0.00024*500.012ˆWhen increases 50 points, the predicted salary will increase 1.2%.salarysalary salary salary salary ros ros ros salarysalary salaryros β∂∂∂∂===∂∂∂∂∂==No, ros doesn ’t have a large effect on salary.(3) 03:0H β= 13:0H β>30.000240.440.00054t β== 20931205df =−−=自由度为205,置信度为10%的t 分布临界值是1.282>0.44因此,不能拒绝原假设.(4) 由前一问可知,ros 的解释能力不强,它的作用不显著,因此可以不用将它作为解释变量.II. 第四章课后习题4.8。
（30分，每小问10分。
）(1) ()121212ˆˆˆˆˆˆ(3)()(3)2cov ,3Var Var Var ββββββ−=+− ()1212ˆˆˆˆ()9()6cov ,Var Var ββββ=+− ()1/2121212ˆˆˆˆˆˆ(3)()9()6cov ,se Var Var ββββββ −=+−(2) 012:31H ββ−=1212ˆˆ31ˆˆ(3)t se ββββ−−=− (3) ()011212333y x x x x u βθββ=+++++III. 子虚国乌有大学的飘渺教授继续该国政府的劳动力市场项目。
计量经济学课后答案——张龙版
计量经济学第一次作业第二章P858.用SPSS软件对10名同学的成绩数据进行录入，分析得r=,这说明学生的课堂练习和期终考试有密切的关系，一般平时练习成绩较高者，期终成绩也高。
9.(1)一元线性回归模型如下：Y i=ß0+ß1X i+u i其中，Yi 表示财政收入，Xi表示国民生产总值，ui为随机扰动项，ß0 ß1为待估参数。
由Eviews软件得散点图如下图：（2）Ýi=+SÊ:t:R2=0.958316 F= df=28斜率ß1=表示国民生产总值每增加1亿元，财政收入增加亿元。
（3）可决系数R2=表示在财政收入Y的总变差中由模型作出的解释部分占%，即有%由国民生产总值来解释，同时说明样本回归模型对样本数据的拟合程度较高。
R2=ESS/(ESS+RSS)ESS=RSS*R2/(1-R2)=+08)*=+08F=(n-2)ESS/RSS,ESS=F*RSS/(n-2)=*E09(4)SÊ(ß0)= SÊ(ß1)=ß1的95%的置信区间是：[ß(28)S Ê(ß1),ß1+(28)S Ê(ß1)] 代入数值得： [即：[,]同理可得，ß0的95%置信区间为[,] （5）①原假设H 0:ß0=0 备择假设：H 1:ß0≠0则ß0的t 值为：t 0=当ɑ=时t ɑ/2(28)=|t 0|=＞t ɑ/2(28)= 故拒绝原假设H 0，表明模型应保留截距项。
②原假设H 0:ß1=0 备择假设：H 1:ß1≠0当ɑ=时t ɑ/2(28)= 因为|t 1|=＞t ɑ/2(28)=故拒绝原假设H 0表明国民生产总值的变动对国家财政收入有显著影响.计量经济学第二次作业第二章9.(10) 、建立X 与t 的趋势模型，其回归分析结果如下：Dependent Variable: X Method: Least Squares Date: 04/19/10 Time: 22:03 Sample: 1978 2008Included observations: 31Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/10/10 Time: 17:31 Sample: 1978 2007Included observations: 30VariableCoefficien t Std. Error t-StatisticProb.C XR-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterionSum squared resid +08 Schwarz criterionLog likelihood F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)VariableCoefficien t Std. Error t-StatisticProb.T CR-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterionSum squared resid +10 Schwarz criterionLog likelihood F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)令t=2008，其预测结果X=再根据X 对Y 进行预测，其预测结果为Y= X 2008= Y 2008=(S Ê(e 0))2—(S Ê(Y0))2=ó2 所以S Ê(e 0)= 在95%的置信度下,Y 2008的预测区间为: [Y 0-t α/2S Ê(e 0),Y 0+t α/2S Ê(e 0)]=[，]第三章P124,6. 该家庭在衣着用品方面的开支（Y ）对总开支（X 1）以及衣着用品价格（X 2）的最小二乘估计结果如下：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/20/10 Time: 09:24 Sample: 1991 2000Included observations: 10VariableCoefficien t Std. Error t-StatisticProb.C X1 X2R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterion Log likelihoodF-statisticDurbin-Watson stat Prob(F-statistic)12- 3.755455 + 0.183866 + 0.301746 i i i Y X X = :SE (2.679575) (0.028973) (0.167644) :t (-1.401511) (6.346071) (1.799923) :P (0.2038) (0.0004) (0.1149) 20.960616R = 2 0.949364R = :F (85.36888) ():(0.000012)P F :(2.725104)DW 7df =在=5%α的显著性水平下，对解释变量的估计参数1ˆβ、2ˆβ进行检验： 0111:0,:0H H ββ=≠，1{ 6.346071}0.0004<=0.05P t t α>==，1t 落入拒绝域，接受备择假设1H ，1ˆβ不显著为0，即就单独而言，总开支（X 1）对衣着用品方面的开支（Y ）影响显著。
南开大学计量经济学第2次作业答案
计量经济学（本科）第二次作业张同乐 0911275 国际经济与贸易系题一多元线性回归模型y = β0 + β1 x 1 + β2 x 2 +…+ βk x k +u 中系数的线性约束，可以用线性约束条件的F 检验来检验。
比如，要检验模型中最后m 个回归系数是否为零，在原假设βk-m+1=…=βk =0成立条件下，统计量 F=)1/(/)(---k T SSEu m SSEu SSEr ~F(m ，T-k-1) 服从第一自由度为m ，第二自由度为T-k-1的F 分布。
（1）这里的SSEr ，SSEu ，m ，T ，k+1分别表示什么？SSEr 代表由估计约束模型得到的残差平方和，这里指由回归模型y = β0 + β1 x1 + β2 x2 +…+ βk-m+1 xk-m+1 +u 得到的残差平方和；SSEu 代表由估计无约束模型得到的残差平方和，这里指由回归模型y = β0 + β1 x1 + β2 x2 +…+ βk xk +u 得到的残差平方和；m 代表约束条件的个数；T 代表样本容量；k+1代表无约束模型中被回归参数个数。
（2）这里的F 检验与检验模型总体显著性的F 统计量的关系，并证明你的结论检验若干线性约束条件是否成立的F 检验用来检验一个或多个回归参数的值是否为0，检验总体显著性的F 检验是用来检验所有回归参数的值是否为0，故二者的关系是： 检验若干线性约束条件是否成立的F 检验与检验模型总体显著性的F 检验的统计量实际上是一个统计量，当检验若干线性约束条件是否成立的F 检验用来检验所有回归参数的值是否为0时，两种检验等价。
证明：检验总体显著性的F 检验的原假设为：H 0:β1=⋯=βk =0检验统计量为：F=RSS k⁄ESS(T−k−1)⁄~F(k，T−k−1)(0.1)检验若干线性约束条件是否成立的F检验的原假设为：H0:βk−m+1=⋯=βk=0检验统计量为：F=(SSEr−SSEu)m⁄SSEr(T−k−1)⁄~F(m，T−k−1)当检验若干线性约束条件是否成立的F检验用来检验所有回归参数的值是否为0，即m=k时，检验若干线性约束条件是否成立的F检验的原假设为：H0:β1=⋯=βk=0检验统计量为：F=(SSEr−SSEu)k⁄SSEr(T−k−1)⁄~F(k，T−k−1)(0.2)与检验总体显著性的F检验的分布完全相同，见（0.1）式和（0.2）式。
2021计量经济学第二次作业参考答案
2021计量经济学第二次作业参考答案2021年计量经济学第二次作业答案（chap3-4）Part 1：教材课后习题第三章3.5 在调查一项大学GPA与在各项活动中所耗费的时间之关系的研究中，你对几个学生分发了调查问卷。
学生被问到他们每周在学习、睡觉、工作和闲暇这四种活动中各花多少小时。
任何活动都被列为这四种活动之一。
所以对每个学生来说这四个活动的小时数之和都是168. (i) 在模型GPA??0??1study??2sleep??3work??4leisure?u中，保持sleep、work和leisure不变而改变study是否有意义？没有意义。
通过定义，有study + sleep + work + leisure = 168，因此如果改变study，我们必须改变sleep、work和leisure中的至少一个变量，以满足它们的和为168。
(ii) 解释为什么这个模型违背了MLR.3？通过第(i)部分的分析，study 是其余几个解释变量的线性组合，也就是：study = 168 ? sleep ? work ? leisure，这意味着变量之间存在着完全的线性关系，因此违背MLR.3。
(iii) 你如何才能将这个模型重新表述，使得它的参数具有一个有用的解释，而又不违背假定MLR.3？只需要删除其中一个解释变量就可以了，比如删除leisure，建立模型：GPA =?0 + ?1study + ?2sleep + ?3work + u.此时，参数?1可以解释为保持sleep, work, 和u不变，当study增加一个小时，GPA的改变。
3.6 考虑含有三个自变量的多元回归模型，并满足假定MLR.1~MLR.4，y??0??1x1??2x2??3x3?u对x1和x2的系数之和感兴趣，记???1??2。
1???????是?的一个无偏估计量。
(i) 证明?12???????E?E???X???? E??????、Var????和Cov???,???表示Var????。
计量经济学第二次作业异方差检验
计量经济学第二次作业异方差检验RUSER redacted on the night of December 17,2020第三章13题下表列出了中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资产合计K及职工人数L。
序号工业总产值Y（亿元）资产合计K（亿元）职工人数L（万人）序号工业总产值Y（亿元）资产合计K（亿元）职工人数L（万人）11131361267142543841583427163353271743612018617581924083120222916218010662296115823222122824163解：⑴先对Y AK L eαβμ=左右两边同时取对数得：ln ln ln ln lnY C K L C A eαβμ=++=+相应的数据变为：通过Eviews软件进行回归分析得到如下结果：于是得到回归方程为：首先可决系数20.892388R=和修正的可决系数20.882139R=都是接近于1的，故该回归方程的模拟情况还是比较好的。
在5%的显着性水平下，自由度为(2,21)的F分布的临界值为0.05(2,21) 3.47F=，该回归分析的统计量87.07231F=显着大于，因此ln Y与lnK、lnL有显着的关系；再看t分布，因为0.05(21) 1.721t=，其常数项02,410253 1.721β=>、lnK的系数15.692170 1.721β=>说明这两项已经通过检验，但是lnL的回归系数没有通过检验。
⑵这个题不知道怎么做，只能根据答案提示做出结果，具体不知道怎么分析。
第四章8题下表列出了某年中国部分省市城镇居民家庭平均每个全年可支配收入（X）与消费性支出（Y）的统计数据。
地区可支配收入（X）消费性支出（Y）地区可支配收入（X）消费性支出（Y）北京浙江天津山东5022河北河南山西湖北内蒙古湖南辽宁广东吉林4810陕西黑龙江甘肃上海青海江苏新疆解：⑴最小线性二乘估计的检验结果和回归方程为：⑵异方差检验X与Y散点图，从下图可以看出方差基本一致。
计量经济学作业二
（1）解： 模型两边取对数得ln ln ln k ln L 得到新的模型 得到新的数据表如下：
（操作：1）打开eviews窗口，在菜单处点击file/New/workfile/因为是截面数 据所以选择如下，输入数据点ok
0 1 2
2） 在eviews命令窗口输入data y x1 x2 按回车键，在出现的表中输入数 据或粘贴，再在命令窗口中输入LS log(y) c log(x1) log(x2)按回车，可得 出回归结果如下两个图）
根据表中的数据我们可以得到如下的回归分析数据:
于是可得方程
ˆ ln 1.154 0.609 ln 0.361 ln L t (1.586 )(3.454 )(1.7898 ) R 2 0.809925 R 2 0.796348 F 59 .655
e
2
i
5.070303
df ( 2,28)
（1）这一年中 ln 变化的80.9925%可以用lnk和lnL的变化来解 释，在5%的显著性水平下，F统计量的临界值 F0.05 (2,28) 3.34
表明模型的线性关系显著成立。
在5%的显著性水平下，自由度为n-k- 1=28的t统计量 临界值为
6
7 8 9 10 11 12 13 14
2291.16
1345.17 656.77 370.18 1590.36 616.71 617.94 4429.19 5749.02
1758.77
939.10 694.94 363.48 2511.99 973.73 516.01 3785.91 8688.03
23.56 24.44 32,07 32.46 31.15 34.14 35.30 38.70 39.63 46.68
《计量经济学教程(第二版)》习题解答课后习题答案
《计量经济学（第二版）》习题解答第一章1.1 计量经济学的研究任务是什么？计量经济模型研究的经济关系有哪两个基本特征？ 答：（1）利用计量经济模型定量分析经济变量之间的随机因果关系。
（2）随机关系、因果关系。
1.2 试述计量经济学与经济学和统计学的关系。
答：（1）计量经济学与经济学：经济学为计量经济研究提供理论依据，计量经济学是对经济理论的具体应用，同时可以实证和发展经济理论。
（2）统计数据是建立和评价计量经济模型的事实依据，计量经济研究是对统计数据资源的深层开发和利用。
1.3 试分别举出三个时间序列数据和横截面数据。
1.4 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。
1.5 试结合一个具体经济问题说明计量经济研究的步骤。
1.6 计量经济模型主要有哪些用途？试举例说明。
1.7 下列设定的计量经济模型是否合理，为什么？（1）ε++=∑=31i iiGDP b a GDPε++=3bGDP a GDP其中，GDP i （i =1，2，3）是第i 产业的国内生产总值。
答：第1个方程是一个统计定义方程，不是随机方程；第2个方程是一个相关关系，而不是因果关系，因为不能用分量来解释总量的变化。
（2）ε++=21bS a S其中，S 1、S 2分别为农村居民和城镇居民年末储蓄存款余额。
答：是一个相关关系，而不是因果关系。
（3）ε+++=t t t L b I b a Y 21其中，Y 、I 、L 分别是建筑业产值、建筑业固定资产投资和职工人数。
答：解释变量I 不合理，根据生产函数要求，资本变量应该是总资本，而固定资产投资只能反映当年的新增资本。
（4）ε++=t t bP a Y其中，Y 、P 分别是居民耐用消费品支出和耐用消费品物价指数。
答：模型设定中缺失了对居民耐用消费品支出有重要影响的其他解释变量。
按照所设定的模型，实际上假定这些其他变量的影响是一个常量，居民耐用消费品支出主要取决于耐用消费品价格的变化；所以，模型的经济意义不合理，估计参数时可能会夸大价格因素的影响。
计量经济学第二套试题及参考答案
1、对联立方程模型参数的单方程估计法包括(
)
A、工具变量法
B、间接最小二乘法 C、完全信息极大似然估计法
D、二阶段最小二乘法 E、三阶段最小二乘法
2、希斯特（Shisko）研究了什么因素影响兼职工作者的兼职收入，模型及其估计结果为：
wˆ m 37.07 0.403w0 90.06race 113.64reg 2.26age (0.062) (24.47) (27.62) (0.94)
R2 (n k) B、 (1 R2 ) (k 1)
ESS (k 1) C、 RSS (n k)
ESS D、 RSS (n k )
5、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 LnYˆi 2.0 0.56 X i ，
这表明人均收入每增加 0.01 个单位,则人均消费支出将增加（ ）
满足库伊克变换的假定，则长期影响乘数为（ ）
A、不能确定
B、 k 0
C、 1 k 1 0
D、 0 1
19、关于自适应预期模型和局部调整模型，下列说法错误的有（ ）
A、它们由某种期望模型演变形成的
B、它们最终都可以转换成自回归模型
C、它们都满足古典线性回归模型的所有假设，从而可直接 OLS 方法进行估计
R 2 0.74
df 311
其中：wm 为兼职工薪（美元/小时）；w0 为主业工薪（美元/小时）；race 为虚拟变量，若 是白人取值为 0，非白人取值为 1；reg 为虚拟变量，当被访者是非西部人时，reg 取值为 0 为当被访者是西部地区人时，人 reg 取值为 1；age 为年龄；关于这个估计结果，下列说法
西南财经大学2008 － 2009 学年第 一 学期 经济类其他 专业 本 科 2006 级（ 三 年级 一 学期）
2015计量经济学第二次作业答案
2015年计量经济学第二次作业答案（chap3-4）1. 现利用随机121{,,}ni i i i y x x =将被解释变量y 关于解释变量1x 和2x 进行OLS 回归估计，1x 和2x 系数的估计分别为1ˆβ和2ˆβ。
假设1x 和2x 是正交的，即()()112210ni i i x x x x =--=∑，证明上述二元回归与y 关于1x 和2x 分别进行OLS 回归估计的两个一元回归给出相同的系数估计，即()()()()1122111222112211ˆˆ,.nni ii ii i n n i i i i xx y xx y xx xx ββ====--==--∑∑∑∑答案：仅证1ˆβ，对称地可证2ˆβ。
由二元回归的“partialling-out ”方法，有 111211ˆˆ,ˆni ii nii r yr β===∑∑其中11022ˆˆˆi i i r x x αα=--是1x 关于2x 回归的残差。
因1x 和2x 是正交的，有1122122221()()ˆ0,()nii i nii xx x x xx α==--==-∑∑故01111ˆˆ,i i x r x x α==-。
从而1111112211111ˆ()ˆ,ˆ()nniiiii i nniii i r y xx y r xx β====-==-∑∑∑∑这是y 关于1x 进行OLS 回归估计时1x 的系数估计。
2. 如下模型研究的是课堂出席率对期末考试分数的影响：012,1,...,i i i i stndfnl atndrte priGPA u i n βββ=+++=，其中，stndfnl 是期末考试分数，atndrte 是课堂出席率，priGPA 是入学试分数，n 是样本容量。
假设该模型满足Gauss-Markov 假设，是真实模型。
请回答如下问题： [1] 某研究员在进行OLS 估计时忽略了变量priGPA ，得到了如下结果：01ˆˆi istndfnl atndrte ββ=+ 请通过推导，分析在什么条件下1ˆβ无偏，在什么条件下1ˆβ有偏。
计量经济学复习题库完整
计量经济学》习题（一）一、判断正误1.在研究经济变量之间的非确定性关系时，回归分析是唯一可用的分析方法。
（错）散点图样本线性相关系数2 .最小二乘法进行参数估计的基本原理是使残差平方和最小。
（对）3. 无论回归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 ）。
（对）Yi-丫的均值求和等于4 .当我们说估计的回归系数在统计上是显著的，意思是说它显著地异于0。
（对）5 •总离差平方和（TSS）可分解为残差平方和（RSS）与回归平方和（ESS之和，其中残差平方和（RSS）表示总离差平方和中可由样本回归直线解释的部分。
（错）ESS F检验：原假设：待估参数全为06.多元线性回归模型的F检验和t检验是一致的。
（错）一元回归7 .当存在严重的多重共线性时，普通最小二乘估计往往会低估参数估计量的方差。
（错）方差会变大方差膨胀因子8.如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化，则线性回归模型存在随机误差项的自相关。
（错）异方差9 .在存在异方差的情况下,会对回归模型的正确建立和统计 推断带来严重后果。
（对）10・DW.检验只能检验一阶自相关。
（对）在总体回归方程E （Y/X ）=j[x 中，打表示（B ）。
A ・当X 增加一个单位时,丫增加1个单位B. 当X 增加一个单位时,丫平均增加、个单位C. 当丫增加一个单位时,X 增加、个单位-单选题样本回归函数（方程） 的表达式为（C D ）。
估计值A ・ Y = 」XiU iE(Y/XJ =°C . Y =図 + ?X i+e下图中“｛所指的距离是Y?= % + 瞰）。
样本回归函数残差随机干扰项D .当丫增加一个单位时,X平均增加i个单位4. 可决系数R2是指（C ）。
ESS/TSSA .剩余平方和占总离差平方和的比重B •总离差平方和占回归平方和的比重C.回归平方和占总离差平方和的比重D.回归平方和占剩余平方和的比重5 .已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为-e2 =800 ,估计用的样本容量为24 ,则随机误差项u i的方差估计量为（B ）。
计量学作业及答案
第二次作业 （第三章）1、填空(1) 在双对数模型中，斜率测度了 。
(2) 在线性-对数模型中，斜率测度了 。
(3) 在对数-线性模型中，斜率测度了 。
（4）在线性模型中，斜率测度了 。
2、解释名词（1）单个系数的显著性检验（2）方程的显著性检验(3) 双对数模型(4) 对数-线性模型(5) 线性-对数模型（6）虚拟变量（7）虚拟变量陷阱（8）p 值3、下面的变量是定性的还是定量的？(a) 中国的国际收支差额 (b) 种族(c)中国对美国的出口 (d) 联合国会员 ( e )CPI (消费者价格指数) (f) 教育(g) 欧共体公民 (h)世贸组织成员 (i) 社会保障受益者4、使用月度数据建模，在下面的情况下，你将引入几个虚拟变量？ (a) 一年中的每月均呈现季节波动趋势。
(b) 只有2月、4月、6月、8月、1 0月、1 2月呈现季节波动的趋势。
5、在估计下面的模型时，你预见会出现什么问题？011223344Y b b D b D b D b D u =+++++其中，i D 为表示第i 季度的虚拟变量，如果是第i 季度，则等于1，否则等于0，1,2,3,4,i =6、考虑下面的模型：012233i i i i Y b b X b D b D u =++++其中Y —年收入，X—工龄，1D 表示高中以下组，如果属于高中以下组，则等于1，否则等于0， 2D 表示高中组，如果属于高中组，则等于1，否则等于0， 3D 表示大学组，如果属于大学组，则等于1，否则等于0，（a ）你预期各系数的符号如何？ (b) 如何解释截距23,b b ？ (c) 教育对收入的影响是否显著？如何判断？7、参数显著性检验和方程显著性检验的目的是什么？有何区别？p 值检验法有何优点？为什么把p 值称为精确的显著性水平？8、用Eviews 软件建模，得到如下的回归结果。
Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 11/25/00 Time: 12:07 Sample: 1951 1998C 59.50991 9.119225 6.525765 0.0000 X1 0.911578 0.046565 19.57659 0.0000 ⑤R-squared 0.998619 Mean dependent var 1622.167 ⑥Adjusted R-squared 0.998557 S.D. dependent var 505.4645 S.E. of regression 19.19772 Akaike info criterion 8.807922 Sum squared resid 16584.86 Schwarz criterion 8.924872 Log likelihood -208.3901 ⑦ F-statistic 16268.58 Durbin-Watson stat 2.003581 ⑧Prob(F-statistic) 0.000000（1）填空：样本容量＝ ，解释变量： ，被解释变量： 。
资料：第2次作业_电商2班_赖景瑶
计量经济学第二次作业电子商务2班赖景瑶2012307003441.计算分布方差，待抽取的书1,2,3,4,5,6（1）抽2个取平均（2）抽3个取平均3.20 表3-6给出了美国在1960—2005年间商业和非农商业部门的小时产出指数（X）和真实小时工资（Y）的数据。
基年（1992）指数为100，且指数经过了季节性调整。
表3-6 1960—2005年商业部门的生产力及相关数据（1992年指数=100；季度数据经过了季节性调整）a.分别对两个部门将Y对X描点。
b.这两个变量之间关系的背后有什么经济理论？散点图支持该理论吗？随着时间增长，两个部门的每小时产出越高，真实小时工资越高。
散点图支持该理论。
c.估计Y对X的OLS回归，在学完第5章后，再回头看一下你的结果。
计算估计得到商业部门的真实小时工资Y1和所有人的每小时产出X1的OLS回归Y1=0.671X1+32.739计算估计得到非农商部门的真实小时工资Y2和所有人的每小时产出X2的OLS回归Y2=0.671X2+32.3863.21 根据一个包含10次观测的样本，得到如下结果：∑Y i=1110 ∑X i=1700 ∑X i Y i=205500 ∑X i2=322000 ∑Y i2=132100并且相关系数r=0.9758。
但在重新核对这些计算时，发现有两组观测的记录是(Y,X)（90,120）（140,220）而不是（80,110）（150,210）问这一错误对r有何影响？求正确的r经过调整∑Yi=1110∑Xi=1700-120-220+110+210=1680∑XiYi=205500-90*120-140*220+80*110+150*210=204200∑Xi2=322000-120*120-220*220+110*110+210*210=315400∑Yi2=132100-90*90-140*140+80*80+150*150=133300。
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第二次作业：一、填空1、以一元线性回归模型为例，其总体回归模型表示为：i i i X Y μββ++=10。
试写出以下3种模型形式：①总体回归函数（方程）： 。
②样本回归模型：__ 。
③样本回归函数（方程）： 。
2、满足所有基本假设的线性回归计量模型N XB Y += 的OLS 估计量=βˆ ,它具有BLUE 性, 即 性、 性和 性。
3、在满足经典基本假设的条件下，一元线性回归模型i i i X Y μββ++=10的参数的OLS 估计量是=1βˆ ；=0βˆ . 4、对满足经典假设的一元线性回归模型n)1,2,...,(i 1=++=i i i u X Y 10ββ来说，其2σμ=)var(i 的估计为=2σˆ 。
5、k 元线性回归模型：N XB Y +=，若其满足所有的基本假定时，则=)(N E ，N EN '=),cov(N N = 。
6、已知n)1,2,...,(i X ...ki k 1=++++=i i i u X Y βββ10的总离差平方和可分解为：TSS = RSS + ESS ，则样本决定系数 =2R ，=2R 。
7、设k 元线性回归模型i i i u X Y ++++=ki k 1X ...βββ10（i=1,2,…,n ）在方程显著性检验时，构造的统计量=F __，并且服从)____________,(F 分布。
在变量的显著性检验时，构造的统计量=t ,且服从t （ ）(填自由度)。
8、对于生产函数u e K AL Y βα=，为了对模型中参数进行估计,应将模型变换为_; 如果K L 、高度相关，且1=+βα，应采用模型_ 进行估计.9、设线性回归模型N XB Y +=当n n N N ⨯Ω='=2σN EN ),cov(，为正定对称矩阵）Ω(时，则=B GLS ˆ . 10、根据20个观测值估计的结果，一元线性回归模型的32..=W D 。
在样本容量20=n ，解释变量1=k ，显著性水平050.=α时，查得 4111.,==U L d d ，则可以判断模型 （填“存在”或“不存在”）一阶自相关。
11、如果线性回归模型被证明存在序列相关性，则需要发展新的方法估计模型。
最常用的方法是 法和 法。
★“世界上没有什么东西可以代替坚持不懈。
聪明不能，因为世界上失败的聪明人太多了；天赋也不能，因为没有毅力的天赋，只不过是空想；教育也不能，因为世界上到处都可以见到受过高等教育的人半途而废。
如今，只有决心和坚持不懈才是万能的。
” (美国作家卡文·库利吉)★只有真心实意地面对问题，才有可能更好地解决问题，任何虚情假意地作秀，都会被认为是哗众取宠的行为，从而让事情变得更糟。
★不要因为世俗的标准而远离了我们的赤子之心。
（于丹）★迷信会带来厄运。
（雷蒙德.史穆林）★To do onto people just as I would them to do onto myself.(施与人者，恰如我希冀他人施与我者)★问题出在哪里，就在哪里解决。
★我决不会为了近期利益而出卖未来。
（西门子）★执着于聪明，就是愚蠢。
成功也并不总是一位引导人们前进的向导。
★以人为本，以金为存，以情为根。
★知识在于每天之所得，智慧在于每天之所舍。
★我们之所以不快乐，多半是因为我们看外界太多，看内心太少。
关注内心，才能过上我们心灵所需要的快乐生活。
★一个组织内能力越低的人，权力斗争的积极性越大；产权越模糊的组织，权利斗争越严重。
★学问无大小，能者为尊。
★Conventional wisdom is that the highest mission of a corporationis to maximize profits and return to shareholders, That is a myth, thathas never been true. Profit is just money, a medium of exchange.My philosophy is this: We don ’t run our business to earn profit; weearn profit to run our business.The interest of business and the interest of environment are notincompatible.★惟有健康才是人生。
★惟有创造才是价值。
★有什么样的机会，就有什么样的水平；★有什么样的水平，就有什么样的机会。
★性格本身没有好坏之分，乐观和悲观对这个世界都有贡献，前者发明了飞机，后者发明了降落伞；◆ 微笑的你最美，学习的你最好，健康的你最棒。
◆ 成功于超越之中，成功成就真龙，我喜欢超越。
二、选择题：1.决定系数2R 是指 （ ）A. 剩余平方和占总离差平方和的比重B.总离差平方和占回归平方和的比重。
C.回归平方和占总离差平方和的比重。
D.回归平方和占剩余平方和的比重。
2.在由n=30的一组样本估计的，包含3个解释变量的线性回归模型中，计算的多重决定系数为0.8500，则调整后的多重决定系数为 （ ）A.0.8603B.0.8389C.0.8655D.0.83273.下列样本模型中，哪一个模型通常是无效的 （ ） A. )(I 8.0500)(C i i 收入消费+= B.)(.)(.)(d价格收入商品需求i i i 9P 08I 010Q ++= C. )(.)(价格商品供给i si 75P 020Q +=D.资本）劳动产出（)K (L 65.0量)(Y 4.0i 6.0i i =第4、5、6、7、8章 计量 经济学的扩展模型之异方差性、序列相关性、多重共线性、随机解释变量问题一、选择题1.下列哪种方法不是检验异方差的方法 （ ）A.戈德菲尔德-匡特检验B.怀特检验C.戈里瑟（gleiser ）D.方差膨胀因子检验2.当存在异方差现象时，估计模型参数的适当方法是（ ）A. 加权最小二乘法B.工具变量法C. 广义差分法D.使用非样本先验信息3.如果戈德菲尔德-匡特检验显著，则认为什么问题是严重的（ ）Ａ．异方差问题 Ｂ．序列相关问题Ｃ．多重共线性 Ｄ．设定误差问题4.下列哪种形式的序列相关可用DW 统计量来检验（i v 为具有零均值、常数方差，且不存在序列相关性的随机变量）A.i 1t t v ρμμ+=-B. i 1t t v ρμμ+++=-- 2t 2μρC. t ρv μt =D. t ρv μt =+ +-1t 2v ρ 5.当4DW =时，说明A. 不存在序列相关B. 不能判断是否存在一阶序列相关。
C. 存在完全的正的一阶自相关D.存在完全的负的一阶自相关6.根据20个观测值估计的结果，一元线性回归模型的 2.3DW =。
在样本容量20n =，解释变量1k =，显著性水平050.=α时，查得411d 1d U L .,==，则可以判断（ ）A.不存在一阶自相关B. 存在正的一阶自相关C.存在负的一阶自相关D. 无法确定7.当模型存在序列相关现象时，适宜的参数估计方法是 （ ）Ａ．加权最小二乘估计法 Ｂ．间接最小二乘法Ｃ．广义差分法 Ｄ．工具变量法8．如果方差膨胀因子10=VIF ，则认为什么问题是严重的 （ ）Ａ．异方差问题 Ｂ．序列相关问题Ｃ．多重共线性 Ｄ．解释变量与随机误差项的相关性专题模型虚拟变量方面的题目一、选择题１．某商品需求函数为i i 10i μX ββY ++=，其中i Y 为需求量，i 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 （ ）Ａ．２ Ｂ．４ Ｃ． ５ Ｄ．６２．根据样本资料建立某消费函数如下：tt t X 45.0D 35.5550.100C ˆ++=，其中t C 为消费，t X 为收入，虚拟变量⎩⎨⎧=农村家庭，城镇家庭,01D ，所有参数均检验显著，则城镇家庭的消费函数为（ ） Ａ．t t X 45.05.1C ˆ+=855 Ｂ．tt X 45.050.100C ˆ+= Ｃ．t t X 35.5550.100C ˆ+= Ｄ．tt X 35.5550.100C ˆ+=9 ３．假设某需求函数为i i 10i μX ββY ++=，为了考虑“季节”因素（春、夏、秋、冬四个季节），引入４个虚拟变量形成截距变动模型，则模型的（ ）Ａ．参数估计量将达到最大精度 Ｂ．参数估计量是有偏估计量Ｃ．参数估计量是非一致估计量 Ｄ．参数将无法估计４．对于模型i i 10i μX ββY ++=，为了考虑“地区”因素（北方、南方）引入２个虚拟变量形成截距变动模型，则会产生（ ）Ａ．序列的完全相关 Ｂ．序列不完全相关Ｃ．完全多重共线性 Ｄ．不完全的多重共线性5.设消费函数i i 10i μX Y +++=βααi D ，其中虚拟变量⎩⎨⎧=南方，北方,01D ，如果统计检验表明01=α成立，则北方的消费函数与南方的消费函数是（ ）Ａ．相互平行的 Ｂ．相互垂直的Ｃ．相互交叉的 Ｄ．相互重叠的6.哪种情况下，模型i i 10i μX ββY ++=的OLS 估计量既不具有无偏性，也不具有一致性（ ）Ａ．i X 为非随机变量 Ｂ．i X 为非随机变量，与i μ不相关Ｃ．i X 为随机变量，但与i μ不相关 Ｄ．i X 为随机变量，与i μ相关7.消费函数模型2t -1t t t 1I 03I 05I 0400C -+++=...，其中I 为收入，则当期收入t I 对未来消费2t C +的影响是：t I 增加一单位，2t C +增加（ ）Ａ．0.5单位 Ｂ．0.3单位 Ｃ．0.1单位 Ｄ．0.9单位8.分布滞后模型t 3t 32t 2t 10i X X X Y μββββ++++=--中，为了使模型的自由度达到30，必须拥有多少年的观测资料。
（）Ａ．32 Ｂ．33 Ｃ．34 Ｄ．38三、分析计算题：1． 下列给出2元线性回归模型的回归结果：n RSS (2)求拟合优度2R 和2R 。
(3)检验假设：解释变量1X 2X 对被解释变量无影响。
应采用什么假设检验？为什么？第六章 联立方程模型单项选择题1.联立方程模型中下列不属于随机方程的是（ ）Ａ．行为方程 Ｂ．技术方程 Ｃ．制度方程 Ｄ．恒等式2.结构式方程中的系数称为（ ）Ａ．短期乘数 Ｂ．长期乘数 Ｃ．结构式参数 Ｄ．简化式参数3.简化式参数反映的是先决变量对内生被解释变量的（ ）Ａ．直接影响 Ｂ．间接影响Ｃ．直接影响与间接影响之和 Ｄ．简化式参数直接影响与间接影响之差4.在一个结构式模型中，假如有n 个结构式方程需要识别，其中1n 个方程是过度识别，2n 个方程是恰好识别，3n 个方程是不可识别。