计量经济学作业 2
计量经济学练习题完整版
计量经济学试题1一 名词解释（每题5分，共10分） 1. 经典线性回归模型2. 加权最小二乘法（WLS ） 二 填空（每空格1分，共10分）1．经典线性回归模型Y i = B 0 + B 1X i + µi 的最小二乘估计量b 1满足E ( b 1 ) = B 1，这表示估计量b 1具备 性。
2．广义差分法适用于估计存在 问题的经济计量模型。
3．在区间预测中，在其它条件不变的情况下，预测的置信概率越高，预测的精度越 。
4．普通最小二乘法估计回归参数的基本准则是使 达到最小。
5．以X 为解释变量，Y 为被解释变量，将X 、Y 的观测值分别取对数，如果这些对数值描成的散点图近似形成为一条直线，则适宜配合 模型。
6．当杜宾-瓦尔森统计量 d = 4时，ρˆ＝ ，说明 。
7．对于模型i i i X Y μββ++=10，为了考虑“地区”因素（北方、南方两种状态）引入2个虚拟变量，则会产生 现象。
8. 半对数模型LnY i = B 0 + B 1X i + µI 又称为 模型。
9.经典线性回归模型Y i = B 0 + B 1X i + µi 的最小二乘估计量b 0、b 1的关系可用数学式子表示为 。
三 单项选择题（每个1分，共20分）1．截面数据是指--------------------------------------------------------------（ ）A ．同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据。
B ．同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据。
C ．同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据。
D ．同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据。
2．参数估计量βˆ具备有效性是指------------------------------------------（ ） A ．0)ˆ(=βar V B.)ˆ(βarV 为最小 C ．0)ˆ(=-ββD.)ˆ(ββ-为最小 3．如果两个经济变量间的关系近似地表现为：当X 发生一个绝对量（X ∆）变动时，Y 以一个固定的相对量（Y Y /∆）变动，则适宜配合的回归模型是------------------------------------------------------------------------------------------- （ ）A ．i i i X Y μβα++= B.i i i X Y μβα++=ln C ．i ii X Y μβα++=1D.i i i X Y μβα++=ln ln 4．在一元线性回归模型中，不可能用到的假设检验是----------（ ） A ．置信区间检验 B.t 检验 C.F 检验 D.游程检验5．如果戈里瑟检验表明 ，普通最小二乘估计的残差项有显著的如下性质：24.025.1i i X e +=，则用加权最小二乘法估计模型时，权数应选择-------（ ）A ．i X 1 B. 21i X C.24.025.11i X + D.24.025.11i X +6．对于i i i i X X Y μβββ+++=22110，利用30组样本观察值估计后得56.827/)ˆ(2/)ˆ(2=-∑-∑=iiiY Y Y Y F ，而理论分布值F 0.05(2,27)=3.35，，则可以判断（ ）A ． 01=β成立 B. 02=β成立 C. 021==ββ成立 D. 021==ββ不成立7．为描述单位固定成本（Y ）依产量（X ）变化的相关关系，适宜配合的回归模型是：A ．i i i X Y μβα++= B.i i i X Y μβα++=ln C ．i ii X Y μβα++=1D.i i i X Y μβα++=ln ln 8．根据一个n=30的样本估计ii i e X Y ++=10ˆˆββ后计算得d=1.4，已知在95%的置信度下，35.1=L d ，49.1=U d ，则认为原模型------------------------（ ）A ．存在正的一阶线性自相关 B.存在负的一阶线性自相关 C ．不存在一阶线性自相关 D.无法判断是否存在一阶线性自相关9．对于ii i e X Y ++=10ˆˆββ，判定系数为0.8是指--------------------( ) A ．说明X 与Y 之间为正相关 B. 说明X 与Y 之间为负相关 C ．Y 变异的80%能由回归直线作出解释 D ．有80%的样本点落在回归直线上10. 线性模型i i i i X X Y μβββ+++=22110不满足下列哪一假定，称为异方差现象-------------------------------------------------------------------------------( )A ．0)(=j i ov C μμ B.2)(σμ=i ar V (常数) C ．0),(=i i ov X C μ D.0),(21=i i ov X X C11．设消费函数i i i X D Y μβαα+++=10，其中虚拟变量⎩⎨⎧=南方北方01D ，如果统计检验表明1α统计显著，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12. 在建立虚拟变量模型时，如果一个质的变量有m 种特征或状态，则一般引入几个虚拟变量：----------------------------------------------------------------（ ）A ．m B.m+1 C.m －1 D.前三项均可 13. 在模型i i iX Y μββ++=ln ln ln 10中，1β为---------------------（ ）A ．X 关于Y 的弹性 B.X 变动一个绝对量时Y 变动的相对量 C ．Y 关于X 的弹性 D.Y 变动一个绝对量时X 变动的相对量14．对于i i i e X Y ++=10ˆˆββ，以S 表示估计标准误差，iY ˆ表示回归值，则-------------------------------------------------------------------------------------------（ ）A ．S=0时，0)ˆ(=-∑ti Y Y B.S=0时，∑==-ni i i Y Y 120)ˆ( C ．S=0时，)ˆ(ii Y Y -∑为最小 D.S=0时，∑=-ni i i Y Y 12)ˆ(为最小 15．经济计量分析工作的基本工作步骤是-----------------------------（ ）A ．设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B ．设定模型→估计参数→检验模型→应用模型C ．理论分析→数据收集→计算模拟→修正模型D ．确定模型导向→确定变量及方程式→应用模型16．产量（X ，台）与单位产品成本（Y ，元/台）之间的回归方程为：X Y5.1356ˆ-=，这说明-----------------------------------------------------------（ ）A ．产量每增加一台，单位产品成本平均减少1.5个百分点B ．产量每增加一台，单位产品成本减少1.5元C ．产量每增加一台，单位产品成本减少1.5个百分点D ．产量每增加一台，单位产品成本平均减少1.5元17．下列各回归方程中，哪一个必定是错误的------------------------（ ）A ．8.02.030ˆ=+=XY i i r X Y B. 91.05.175ˆ=+-=XY i i r X Y C ．78.01.25ˆ=-=XY ii r X Y D. 96.05.312ˆ-=--=XY ii r X Y18．用一组有28个观测值的样本估计模型i i i X Y μββ++=10后，在0.05的显著性水平下对1β的显著性作t 检验，则1β显著地不等于0的条件是统计量t 大于-------------------------------------------------------------------------------------（ ）A ．t 0.025(28) B. t 0.05(28) C. t 0.025(26) D. t 0.05(26)19．下列哪种形式的序列相关可用DW 统计量来检验（V t 为具有零均值、常数方差，且不存在序列相关的随机变量）---------------------------------（ ）A ．t t t V +=-1ρμμ B.t t t t V +⋅⋅⋅++=--121μρρμμ C. t t V ρμ= D. ⋅⋅⋅++=-12t t t V V ρρμ20．对于原模型t t t X Y μββ++=10，一阶差分模型是指------------（ ）A ．)()()(1)(1t tt t t t t X f X f X X f X f Y μββ++=B ．t t t X Y μβ∆+∆=∆1C ．t t t X Y μββ∆+∆+=∆10D ．)()()1(11101----+-+-=-t t t t t t X X Y Y ρμμρβρβρ四 多项选择题（每个2分，共10分）1．以Y 表示实际值，Yˆ表示回归值，i e 表示残差项，最小二乘直线满足------------------------------------------------------------------------------------------（ ）A ．通用样本均值点（Y X ,） B.ii Y Y ˆ∑=∑ C ．0),ˆ(=i i ov e Y C D.0)ˆ(2=-∑i i Y Y E ．0)ˆ(=-∑Y Y i2．剩余变差（RSS ）是指--------------------------------------------------（ ）A ．随机因素影响所引起的被解释变量的变差B ．解释变量变动所引起的被解释变量的变差C ．被解释变量的变差中，回归方程不能作出解释的部分D．被解释变量的总变差与解释变量之差E．被解释变量的实际值与回归值的离差平方和3. 对于经典线性回归模型，0LS估计量具备------------------------（）A．无偏性 B.线性特性 C.正确性 D.有效性 E.可知性4. 异方差的检验方法有---------------------------------------------------（）A．残差的图形检验 B.游程检验 C.White检验D.帕克检验E.方差膨胀因子检验5. 多重共线性的补救有---------------------------------------------------（）A．从模型中删掉不重要的解释变量 B.获取额外的数据或者新的样本 C.重新考虑模型 D.利用先验信息 E. 广义差分法五简答计算题（4题，共50分）1.简述F检验的意图及其与t检验的关系。
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.。
计量经济学作业,DOC
计量经济学作业第二章为了初步分析城镇居民家庭平均每百户计算机用户有量（Y）与城镇居民平均每人全年家庭总收入（X）的关系，可以作以X为横坐所估计的参数，总收入每增加1元，平均说来城镇居民每百户计算机拥有量将增加0.002873台，这与预期的经济意义相符。
拟合优度和统计检验拟合优度的度量：本例中可决系数为0.8320，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“各地区城镇居民家庭人均总收入”对被解释变量“各地区城镇居民每百户计算机拥有量”的绝大部分差异做出了解释。
对回归系数的t检验：针对和，估计的回归系数的标准误差和t值分别为：，；的标准误差和t值分别为：，。
因为，绝；因，所以应拒绝。
城镇居民人均总收入对城镇居民每百取，平均置信度已经得到、、、n=31，可计算出。
当时，将相关数据代入计算得到83.7846 3.1627，即是说当地区城镇居民人均总收入达到25000元时，城镇居民每百户计算机拥有量平均值置信度95%的预测区间为（80.6219，86.9473）台。
个别置信度95%的预测区间为当时，将相关数据代入计算得到83.784616.7190是说，当地区城镇居民人均总收入达到元时，城镇居民每百户计算机拥有量化，选择“教育支出在地方财政支出中的比重”作为其代表。
探索将模型设定为线性回归模型形式：根据图中的数据，模型估计的结果写为(935.8816)(0.0018)(0.0080)(0.0517)(9.0867)(470.3214)t=（-2.5820）(6.3167)(4.9643)(2.8267)(2.5109)(1.8422)=0.9732F=181.7539n=31模型检验1．经济意义检验模型估计结果说明，在嘉定齐天然变量不变的情况下，地区生产12中数据可以得到：=0.9732可决系数为=0.9679：,性水平，在分布表中查出自由度为k-1=5何n-k=25界值.由表3.4得到F=181.7539，由于F=181.7539>，应拒绝原假设：，说明回归方程显著，即“地区生产总值”，“年末人口数”，“居民平均每人教育现金消费”，“居民教育消费价格指数”，“教育支出在地方财政支出中的比重”等变量联合起来确实对“地方财政教育支出”有显著影响。
计量经济学第2章习题参考答案
量 y 是随机变量， 解释变量 x 是非随机变量， 相关分析对资料的要求是两个变量都是随机变 量。 2. 答： 相关关系是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， 用相关 系数来衡量。 因果关系是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性， 作为结果的变量是由作为原因的 变量所决定的， 原因变量的变化引起结果变量的变化。 因果关系有单向因果关系和互为因果 关系之分。 具有因果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系。 而具有相关关系的变量之间并不一定 具有因果关系。 3. 答：主要区别：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量 y 与 x 的相互关系，而样 本回归模型描述所观测的样本中变量 y 与 x 的相互关系。 ②建立模型的不同。 总体回归模型 是依据总体全部观测资料建立的， 样本回归模型是依据样本观测资料建立的。 ③模型性质不 同。总体回归模型不是随机模型，样本回归模型是随机模型，它随着样本的改变而改变。 主要联系：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是 用来估计总体回归模型。
1 n ∑ ui = 0 ，因为 n i =1
前者是条件期望，即针对给定的 X i 的随机干扰的期望，而后者是无条件的平均值，即针对 所有 X i 的随机干扰取平均值。
二、单项选择题 1. A 2. D 3. A 4. B 5. C 6. B 7. D 8. B 9. D 10. C 11. D 12. D 13. C
14. D 15. D 16. A 17. B
三、多项选择题 1. ACD 2. ABE 3. AC 4. BE 5. BEFH 6. DG, ABCG, G, EF 7. ABDE 8. ADE 9. ACDE
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)。
计量经济学各章作业习题(后附答案)
《计量经济学》习题集第一章绪论一、单项选择题1、变量之间的关系可以分为两大类，它们是【】A 函数关系和相关关系B 线性相关关系和非线性相关关系C 正相关关系和负相关关系D 简单相关关系和复杂相关关系2、相关关系是指【】A 变量间的依存关系B 变量间的因果关系C 变量间的函数关系D 变量间表现出来的随机数学关系3、进行相关分析时，假定相关的两个变量【】A 都是随机变量B 都不是随机变量C 一个是随机变量，一个不是随机变量D 随机或非随机都可以4、计量经济研究中的数据主要有两类：一类是时间序列数据，另一类是【】A 总量数据B 横截面数据C平均数据 D 相对数据5、下面属于截面数据的是【】A 1991-2003年各年某地区20个乡镇的平均工业产值B 1991-2003年各年某地区20个乡镇的各镇工业产值C 某年某地区20个乡镇工业产值的合计数D 某年某地区20个乡镇各镇工业产值6、同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为【】A 横截面数据B 时间序列数据C 修匀数据D原始数据7、经济计量分析的基本步骤是【】A 设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B 设定模型→估计参数→检验模型→应用模型C 个体设计→总体设计→估计模型→应用模型D 确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型8、计量经济模型的基本应用领域有【】A 结构分析、经济预测、政策评价B 弹性分析、乘数分析、政策模拟C 消费需求分析、生产技术分析、市场均衡分析D 季度分析、年度分析、中长期分析9、计量经济模型是指【】A 投入产出模型B 数学规划模型C 包含随机方程的经济数学模型D 模糊数学模型10、回归分析中定义【】A 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是非随机变量D 解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量11、下列选项中，哪一项是统计检验基础上的再检验(亦称二级检验)准则【】A. 计量经济学准则 B 经济理论准则C 统计准则D 统计准则和经济理论准则12、理论设计的工作，不包括下面哪个方面【】A 选择变量B 确定变量之间的数学关系C 收集数据D 拟定模型中待估参数的期望值13、计量经济学模型成功的三要素不包括【】A 理论B 应用C 数据D 方法14、在经济学的结构分析中，不包括下面那一项【】A 弹性分析B 乘数分析C 比较静力分析D 方差分析二、多项选择题1、一个模型用于预测前必须经过的检验有【】A 经济准则检验B 统计准则检验C 计量经济学准则检验D 模型预测检验E 实践检验2、经济计量分析工作的四个步骤是【】A 理论研究B 设计模型C 估计参数D 检验模型E 应用模型3、对计量经济模型的计量经济学准则检验包括【】A 误差程度检验B 异方差检验C 序列相关检验D 超一致性检验E 多重共线性检验4、对经济计量模型的参数估计结果进行评价时，采用的准则有【】A 经济理论准则B 统计准则C 经济计量准则D 模型识别准则E 模型简单准则三、名词解释1、计量经济学2、计量经济学模型3、时间序列数据4、截面数据5、弹性6、乘数四、简述1、简述经济计量分析工作的程序。
计量经济学2答案
第二章 简单线性回归模型一、单项选择题：1、回归分析中定义的（ B ）。
A 、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2、最小二乘准则是指使（ D ）达到最小值的原则确定样本回归方程。
A 、1ˆ()n t t t Y Y =-∑B 、1ˆn t t t Y Y =-∑C 、ˆmax t t Y Y -D 、21ˆ()n t t t Y Y =-∑ 3、下图中“{”所指的距离是（ B ）。
A 、随机误差项i 、ˆiY 的离差 4、参数估计量ˆβ是i Y 的线性函数称为参数估计量具有( A )的性质。
A 、线性 B 、无偏性 C 、有效性 D 、一致性5、参数β的估计量βˆ具备有效性是指（ B ）。
A 、0)ˆ(=βVarB 、)ˆ(βVar 为最小C 、0ˆ=-ββD 、)ˆ(ββ-为最小6、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 、总体平方和B 、回归平方和C 、残差平方和D 、样本平方和7、总体平方和TSS 、残差平方和RSS 与回归平方和ESS 三者的关系是（ B ）。
A 、RSS=TSS+ESSB 、TSS=RSS+ESSC 、ESS=RSS-TSSD 、ESS=TSS+RSS8、下面哪一个必定是错误的（ C ）。
A 、 i i X Y 2.030ˆ+= ，8.0=XY r B 、 i i X Y 5.175ˆ+-= ，91.0=XY r C 、 i i X Y 1.25ˆ-=，78.0=XY r D 、 i i X Y 5.312ˆ--=，96.0-=XY r9、产量（X ，台）与单位产品成本（Y ，元/台）之间的回归方程为ˆ356 1.5Y X =-，这说明（ D ）。
A 、产量每增加一台，单位产品成本增加356元B 、产量每增加一台，单位产品成本减少1.5元C 、产量每增加一台，单位产品成本平均增加356元D 、产量每增加一台，单位产品成本平均减少1.5元10、回归模型i i i X Y μββ++=10，i = 1，…，25中，总体方差未知，检验010=β：H 时，所用的检验统计量1ˆ11ˆβββS -服从（ D ）。
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）
计量经济学练习册答案(第二版)完整版
第一章导论一、单项选择题1、C2、B3、A4、A5、B6、A7、D8、C9、B 10、 B 11、C 12、A 13、D 14、C 15、A 16、C 17、D 18、C 19、A 20、 A 21、D二、多选题1、ABCD2、ABD3、ABCD4、ABC5、ABCD三、判断题4、1.√2. ×3.√4.×5.√6.√7.×8.√9.× 10.×四、简答题1、计量经济学与经济理论、统计学、数学的联系主要体现在计量经济学对经济理论、统计学、数学的应用方面，分别如下：1）计量经济学对经济理论的利用主要体现在以下几个方面（1）计量经济模型的选择和确定（2）对经济模型的修改和调整（3）对计量经济分析结果的解读和应用2）计量经济学对统计学的应用（1）数据的收集、处理、（2）参数估计（3）参数估计值、模型和预测结果的可靠性的判断3）计量经济学对数学的应用（1）关于函数性质、特征等方面的知识（2）对函数进行对数变换、求导以及级数展开（3）参数估计（4）计量经济理论和方法的研究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、怎样理解计量经济学与经济统计学的关系？二者的联系：第一，计量经济分析所采用的数据的收集与处理、参数的估计等，需要使用统计学的方法和技术来完成；第二，参数估计值、模型的预测结果的可靠性，需要使用统计方法加以分析、判断。
计量经济学习题及全部答案
计量经济学习题及全部答案Newly compiled on November 23, 2020《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。
（ ） 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。
（ ）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）。
（ ） 4．当我们说估计的回归系数在统计上是显着的，意思是说它显着地异于0。
（ ） 5．总离差平方和（TSS ）可分解为残差平方和（ESS ）与回归平方和（RSS ）之和，其中残差平方和（ESS ）表示总离差平方和中可由样本回归直线解释的部分。
（ ） 6．多元线性回归模型的F 检验和t 检验是一致的。
（ ）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。
（ ）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。
（ ）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。
（ ） 10．..DW 检验只能检验一阶自相关。
（ ） 二、单选题1．样本回归函数（方程）的表达式为（ ）。
A ．i Y =01i i X u ββ++B ．(/)i E Y X =01i X ββ+C ．i Y =01ˆˆi i X e ββ++D ．ˆi Y =01ˆˆi X ββ+ 2．下图中“｛”所指的距离是（ ）。
A ．随机干扰项B ．残差C ．i Y 的离差D ．ˆi Y 的离差 3．在总体回归方程(/)E Y X =01X ββ+中，1β表示（ ）。
A ．当X 增加一个单位时，Y 增加1β个单位B ．当X 增加一个单位时，Y 平均增加1β个单位C ．当Y 增加一个单位时，X 增加1β个单位D ．当Y 增加一个单位时，X 平均增加1β个单位 4．可决系数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 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2i e ∑=800，估计用的样本容量为24，则随机误差项i u 的方差估计量为（ ）。
南开大学计量经济学第2次作业答案
因为 F=196.18>3.40，所以否定 H0 总体回归方程是显著的。即可以认为劳动投入和资 本投入与美国 27 家主要金属行业 SIC33 的产出有显著的线性关系。
（7）检验该模型是否存在异方差，并将结果复制粘贴到作业上。
因为回归式中含有两个解释变量，所以 White 检验辅助回归式中应该包括 5 个解释变量。 辅助回归式为：
μ̂���2��� = α0 + α1LNK + α2LNL + α3LNK2 + α4LNL2+α5LNK ∗ LNL White 检验输出结果如下：
计量经济学（本科）第二次作业
题一
张同乐 0911275 国际经济与贸易系
多元线性回归模型 y = 0 + 1 x1 + 2 x2 +…+ k xk +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k-m+1=…=k =0 成立条件 下，统计量
证明：
检验总体显著性的 F 检验的原假设为：
检验统计量为：
H0: 1 = ⋯ = ������ = 0
1
F
=
������������������⁄������ ������������������⁄(������ − ������
−
1)
~F(������，T
−
k
−
1)
(0.1)
金融计量学作业习题第 2 章
第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型一、内容提要本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法。
首先，本章从总体回归模型与总体回归函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始，建立了回归分析的基本思想。
总体回归函数是对总体变量间关系的定量表述，由总体回归模型在若干基本假设下得到，但它只是建立在理论之上，在现实中只能先从总体中抽取一个样本，获得样本回归函数，并用它对总体回归函数做出统计推断。
本章的一个重点是如何获取线性的样本回归函数，主要涉及到普通最小二乘法（OLS）的学习与掌握。
同时，也介绍了极大似然估计法（ML）以及矩估计法（MM）。
本章的另一个重点是对样本回归函数能否代表总体回归函数进行统计推断，即进行所谓的统计检验。
统计检验包括两个方面，一是先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”，第二是检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度。
后者又包括两个层次：第一，检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响关系，通过变量的t检验完成；第二，检验回归函数与总体回归函数的“接近”程度，通过参数估计值的“区间检验”完成。
本章还有三方面的内容不容忽视。
其一，若干基本假设。
样本回归函数参数的估计以及对参数估计量的统计性质的分析以及所进行的统计推断都是建立在这些基本假设之上的。
其二，参数估计量统计性质的分析，包括小样本性质与大样本性质，尤其是无偏性、有效性与一致性构成了对样本估计量优劣的最主要的衡量准则。
Goss-markov定理表明OLS估计量是最佳线性无偏估计量。
其三，运用样本回归函数进行预测，包括被解释变量条件均值与个值的预测，以及预测置信区间的计算及其变化特征。
二、典型例题分析例1、令kids表示一名妇女生育孩子的数目，educ表示该妇女接受过教育的年数。
生育率对教育年数的简单回归模型为β+μβkids=educ+1（1）随机扰动项μ包含什么样的因素？它们可能与教育水平相关吗？（2）上述简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗？请解释。
计量经济学作业二：二元线性回归分析
计量经济学作业二：二元线性回归分析
企业管理专业01 博赵冰学号：10128829
被解释变量：食品支出含义：我国分地区家庭年人均食品支出
解释变量：人均收入含义：我国分地区家庭人均收入
粮食单价含义：粮食单价
假设模型为：食品支出=β0 +β1 *人均收入+β2 *粮食单价+e
样本选取为我国30个地区的家庭年人均食品支出、年人均收入及粮食单价
根据数据作回归分析得结果如下：
Variables
Entered/Removed b price,income a.EnterModel1VariablesEnteredVariablesRemovedMethodAll requested variables entered.a. Dependent Variable: expenditureb.
Model Summary b.821a.675.650111.482Model1RR SquareAdjusted RSquareStd. Error ofthe EstimatePredictors: (Constant), price, incomea. Dependent Variable: expenditureb.
根据回归分析的结果可以看出，该模型可以拟合为：
食品支出=134.799+0.168*人均收入+399.557*粮食单价
该模型的R2
为0.821，说明有82.1%是由该模型解释的。
单参数t检验通过，整体参数检验也通过。
但常数的t检验没有通过，所以该模型存在一定问题。
从正态拟合图也可以看出拟合的不是很好。
计量经济学作业2(农大)
计量经济学作业21．什么是异方差性？异方差产生的后果是什么？检验异方差性的三种方法和步骤是什么？2．已知消费模型：t t t t u x x y +++=22110ααα其中：t y ——消费支出；t x 1——个人可支配收入；t x 2——消费者的流动资产0)(=t u E 为常数）其中2212()(σσt t ar x u V = （1）进行适当变换消除异方差，并证明之；（2）写出消除异方差后，模型的参数估计量的表达式。
3．什么是序列相关性？举例说明经济现象中序列相关性的存在。
什么是自相关？解决自相关问题的几种方法和步骤？若有5个解释变量的多元线性回归模型，用容量为93的样本数据进行回归分析。
若根据回归残差序列计算的D.W.值为1.1，应得出什么结论？若D.W.值为2.35呢？4．什么是多重共线性？产生多重共线性的经济背景是什么？多重共线性的危害是什么？为什么会造成这些危害？检验多重共线性的方法思路是什么？有哪些克服方法？5．随机解释变量的来源有哪些？随机解释变量可以造成哪些结果？如何选取工具变量？工具变量法的步骤？6．试在消费函数εβα++=X Y 中（以加法形式）引入虚拟变量，用以反映季节因素（淡、旺季）和收入层次差异（高、中、低）对消费需求的影响，并写出各类消费函数的具体形式。
7．叙述用阿尔蒙多项式法估计外生变量有限分布滞后模型的方法步骤，对多项式的次数r 有哪些限制，为什么？8．根据美国1961年第一季度至1977年第二季度的季度数据，我们得到了如下的咖啡需求函数的回归方程：1ˆln 1.27890.1647ln 0.5115ln 0.1483ln 0.00890.0961t t t t tQ P I P T D '=-++-- )14.2- )23.1( )55.0( )36.3(- )74.3(-t t D D 320097.01570.0--)03.6(- )37.0(-80.02=R n=66,其中：Q ——人均咖啡消费量（单位：磅）P ——咖啡的价格（以1967年价格为不变价格）P '——茶的价格（1/4磅，以1967年价格为不变价格）T ——时间趋势变量（1961年第一季度为1，……1977年第二季度为66） 1D ——1：第一季度；2D ——1：第二季度；3D ——1：第三季度要求回答下列问题：（1） 模型中P 、I 和P '的系数的经济含义是什么？（2） 对模型进行整体的显著性检验和各解释变量的显著性检验（3）咖啡的价格需求是否很有弹性？（4）咖啡和茶是互补品还是替代品？（5）如何解释时间变量T 的系数？（6）如何解释模型中虚拟变量的作用？（7）哪一个虚拟变量在统计上是显著的？（8）咖啡的需求是否存在季节效应？。
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。
计量经济作业题参考答案
X
0.0814545454545 0.0112158879832 7.26242501502 8.69975385378e-05
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)
1328.09375 393.649455929 14.1216750946 14.2132835885 34.1723395787 2.14765879739e-06
∑ Y = n Yi =683939.1， i=1 n
∑ 方差 SY2
=
n i =1
(Yi − Y )2 n −1
=
41167.492
≈ 1, 694, 762, 233
2）求 X 的均值和方差。
∑ X = n Xi =67857.58， i=1 n
∑ 方差
S
2 X
=
n i =1
(Xi − X )2 n −1
Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)
14.5 19.6914956263
4.15406062604 4.19788830989 1002.04709591 8.11447150656e-09
解：如上表所示，回归结果如下：（格式参见课本 P137—7.7 回归分析结果的报
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2001
2002 2003 2004 2005 2006 2007
708.3
739.7 684.9 731.8 737.1 766.4 906.9
6859.6
7702.8 8472.2 9421.6 10493 11759.5 13785.8
100.7
99 100.9 103.3 101.6 101.5 104.5
建议： 由以上分析，近年来国内旅游收入的快速增长主 要来自于城乡居民出游率的上升，观光游特征明显。 虽然随着经济的快速增长，我们城乡居民的收入 水平大幅上升，但城乡居民的个人旅游消费支出却 并没有出现同步增长，城乡居民出游率的迅速上升 是国内旅游收入快速增长的主要动力。 旅游消费作为增广见闻、扩大社交圈、舒缓压力、 调节身心的发展型消费已经成为现代人生活必不可 少的部分。我们不应过分夸大旅游消费的可选性必 然伴随较大需求弹性。
三，模型参数估计
3、1 计算系数 1997-2011年的相关数据如下所示：
年份 1997 1998 1999 2000 人均旅游消费 （元）y 599.8 607 614.8 678.6 人均可支配收 城市居民消费价格指数（上年 入 X1 =100） X2 599.8 5425.1 5854 6280 103.1 99.4 98.7 100.8 人均GDP X3 6420.18 6796.13 7158.5 7857.68
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4.2 修正模型并检验 通过Eviews软件修正模型，对X1和X3进行变形和剔除X2，使得方程 拟合优度有一定的提高，且每个参数的统计检验显著，且方程符合 经济意义。如下图所示
修正后的模型为：Y=398.691+(-2.30)X1^2+0.043461X3 (68.01215) (7.1200) (0.010843) R-squared=0.831700 ;AdjustedR-squared=0.803650 ; F-statistic=29.6506
二、建立模型：
影响人均旅游消费的经济因素主要有：居民人均可支配收 入、城镇居民消费价格指数、人均GDP； 则模型设定为： Yi=β 0+β 1X1+β 2X2+β 3X3+μ 式中，Yi为城市居民人均旅游消费支出，X1为城市居民人均 可支配收入，X2为城市居民消费价格指数，X3为人均GDP，u 为随机误差项；
计量经济学分析
一、研究目的及其意义
二、建立模型
三、模型参数估计
四、模型的检验与修正 五、究旅游消费支出对城市居民生活 消费支出所产生的影响，以及其重大的经 济意义。 原因：国家旅游收入直接反映了我国旅游 经济的运行状况，是衡量旅游经济活动及 其效果的一个不可缺少的综合性指标 。为 取得我国的旅游收人指标，除旅游人数以 外，人均旅游消费是一个非常重要的指标。 因此，为了进一步分析我国旅游消费发展 状况、从而寻求对策以更好地发挥其拉动 经济的作用，研究我国城镇居民人均旅游 消费的影响因素具有实际意义。
4.2.1
多重共线性检验:
对解释变量进行相关性检验，得到解释变量的相关矩阵表
从表中可以看出相关数值较小甚至为负，因此不存在多重 共线性。
4.2.2
异方差性的检验
对模型进行怀特检验，得到下表
由上表可知NR2的结果为5.447213，在显著性水平为 0.05下，临界值 （4）=9.49大于5.447213,不能拒绝 原假设，即方程中不存在异方差。
8621.71
9398.05 10541.97 12335.58 14185.36 16499.7 20169.46
2008
2009 2010 2011
849.4
801.1 883 818
15780.08
17175 19109 21810
105.6
99.1 103.2 105.3
23707.71
25607.53 30015.05 35197.79
利用1997-2011年数据进行Eviews估计，得到以下：
则：Y= -826.927+0.025881X1+14.11156X2+( -0.009245X3) (757.3519) (0.010699) (7.556893) (0.007214)
四、模型的检验与修正
4.1 显著性的检验
模型的拟合优度为0.805672，调整后的拟合优度 值为0.752674，这说明人均旅游消费几乎全部可以 从该回归方程得到说明，该模型对数据的拟合程度 较好。 取显著性水平为0.05时，t统计量和F的临界值分 别为：t0.05(11)=2.201，F0.05(,3,11)=2.66,解释 变量下X2、X3没有通过t检验.而X1明显小于设定的 0.05，即X1这个解释变量对Y的影响是显著的。
4.2.3
检验自相关
P值大于5%，则不存在自相关。
五、结论与建议
根据以上模型分析，各经济因素对居民人均旅游消费 的影响分别为： ·城镇居民人均可支配收入为0和人均GDP保持不变时， 人均旅游消费支出为398.691元； ·城镇居民人均旅游消费同城镇居民人均可支配收入 呈反方向变动关系，增加一个单位的城镇居民人均可 支配收入时城镇居民人均旅游消费减少2.3乘以变动 单位的平方倍个单位，当然这可能是模型理论上成立 的； ·城镇居民人均旅游消费同人均GDP呈正比例变动， 增加一个单位的城镇居民消费价格指数时人均旅游消 费增加0.043461个单位。