计量经济学2(2013)

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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,⋯ny ̂i =β̂0+β̂1x i ,i =1,2,⋯nE(y i |x i )=β0+β1x i +u i ,i =1,2,⋯n E(y i |x i )=β0+β1x i ,i =1,2,⋯nE(y i |x i )=β̂0+β̂1x i ,i =1,2,⋯ny i =β0+β1x i +u i ,i =1,2,⋯ny ̂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 ++=10ˆˆββ 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。

（2）12ˆi iix yxβ=∑∑，01ˆˆY X ββ=- （3）考察总体的估计量，可从如下几个方面考察其优劣性：1）线性性，即它是否是另一个随机变量的线性函数； 2）无偏性，即它的均值或期望是否等于总体的真实值；3）有效值，即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差；4）渐进无偏性，即样本容量趋于无穷大时，它的均值序列是否趋于总体真值； 5）一致性，即样本容量趋于无穷大时，它是否依概率收敛于总体的真值；6）渐进有效性，即样本容量趋于无穷大时，它在所有的一致估计量中是否具有最小的渐进方差。

计量经济学试题面板数据的非线性模型

计量经济学试题面板数据的非线性模型在计量经济学中，面板数据是一种常见的数据类型，它可以帮助我们更全面地分析变量之间的关系。

为了更好地理解面板数据的非线性模型，本文将探讨面板数据的基本概念、非线性模型的原理以及如何应用非线性模型分析面板数据。

一、面板数据的基本概念面板数据，又称为纵向数据或追踪数据，是一种将横截面数据和时间序列数据结合起来的数据类型。

它包含多个个体或单位在多个时期观测到的数据。

通常，面板数据可以分为两种类型：平衡面板和非平衡面板。

平衡面板数据是指所有个体在每个时期都有观测数据的情况，而非平衡面板数据则允许某些个体在某些时期没有观测数据。

二、非线性模型的原理在计量经济学中，线性模型是最基本的模型之一，它假设变量之间的关系是线性的。

然而，实际情况中，很多变量之间的关系并不是线性的，这时就需要使用非线性模型。

非线性模型是通过引入非线性函数形式，更准确地描绘变量之间的关系。

常见的非线性模型有很多种，例如，多项式模型、对数模型、指数模型等。

这些模型的选择应根据具体问题来确定。

非线性模型通常需要通过最小二乘法等估计方法来对模型参数进行估计。

三、应用非线性模型分析面板数据针对面板数据的非线性模型，我们可以应用多种方法进行分析。

1. 面板数据的非线性回归模型面板数据的非线性回归模型常用于探讨变量之间的非线性关系。

例如，我们可以通过引入多项式项、交叉项等形式，来构建非线性回归模型。

通过估计模型参数，我们可以得到关于变量之间非线性关系的具体结论。

2. 面板数据的非线性时间序列模型面板数据中的时间维度也是非常重要的。

在面板数据的非线性时间序列模型中，我们可以对时间进行建模。

例如，可以引入时间滞后项、季节性模式等来分析数据中的时间特征。

3. 面板数据的非线性面板模型面板数据的非线性面板模型结合了面板数据的横截面和时间维度。

通过引入面板数据的特征，我们可以更全面地分析变量之间的非线性关系。

例如，可以引入固定效应或随机效应，探讨不同个体之间的差异。

《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型详解

计量经济学》实验报告一元线性回归模型-、实验内容（一）eviews基本操作（二）1、利用EViews软件进行如下操作：（1）EViews软件的启动（2）数据的输入、编辑（3）图形分析与描述统计分析（4）数据文件的存贮、调用2、查找2000-2014年涉及主要数据建立中国消费函数模型中国国民收入与居民消费水平:表1年份X(GDP)Y（社会消费品总量）200099776.339105.72001110270.443055.42002121002.048135.92003136564.652516.32004160714.459501.02005185895.868352.62006217656.679145.22007268019.493571.62008316751.7114830.12009345629.2132678.42010408903.0156998.42011484123.5183918.62012534123.0210307.02013588018.8242842.82014635910.0271896.1数据来源：二、实验目的1.掌握eviews的基本操作。

2.掌握一元线性回归模型的基本理论，一元线性回归模型的建立、估计、检验及预测的方法，以及相应的EViews软件操作方法。

三、实验步骤（简要写明实验步骤）1、数据的输入、编辑2、图形分析与描述统计分析3、数据文件的存贮、调用4、一元线性回归的过程点击view中的Graph-scatter-中的第三个获得在上方输入Isycx回车得到下图DependsntVariable:Y Method:LeastSquares□ate:03；27/16Time:20:18 Sample:20002014 Includedobservations:15VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-3J73.7023i820.535-2.1917610.0472X0416716 0.0107S838.73S44 a.ooao R-squared0.991410 Meandependentwar119790.2 AdjustedR.-squared 0.990750 S.D.dependentrar 7692177 S.E.ofregression 7J98.292 Akaike infocriterion20.77945 Sumsquaredresid 7；12E^-08 Scliwarz 匚「爬伽20.37386 Loglikelihood -1&3.3459Hannan-Quinncriter. 20.77845 F-statistic 1I3&0-435 Durbin-Watsonstat0.477498Prob(F-statistic)a.oooooo在上图中view 处点击view-中的actual ,Fitted ,Residual 中的第一个得到回归残差打开Resid 中的view-descriptivestatistics 得到残差直方图/icw Proc Qtjject PrintN^me FreezeEstimateForecastStatsResids凹Group:UNIIILtD Worktile:UN III LtLJ::Unti1DependentVariablesMethod;LeastSquares□ate:03?27/16Time:20:27Sample(adjusted):20002014Includedobservations:15afteradjustmentsVariable Coefficient Std.Errort-Statistic ProtJ.C-3373.7023^20.535-2.191761 0.0472X0.4167160.01075S38.735440.0000R-squared0.991410 Meandependeniwar1-19790.3 AdjustedR-squa.red0990750S.D.dependentvar 76921.77 SE.ofregre.ssion 7J98.292 Akaike infacriterion20.77945 Sumsquaredresid 7.12&-0S Schwarzcriterion 20.S73S6 Laglikelihood -153.84&9Hannan-Quinncrite匚20.77545 F-statistic1I3&0.435Durbin-Watsonstat 0.477498 ProbCF-statistic) a.ooaooo在回归方程中有Forecast,残差立为yfse,点击ok后自动得到下图roreestYFM J訓YForea空巾取且:20002015 AdjustedSErmpfe:2000231i mskJddd obaerratire:15Roof kter squa red Error理l%2Mean/^oLteError畐惯啟iJean Afe.PereersErro r5.451SSQThenhe鼻BI附GKWCE口.他腐4Prop&niwi□ooooooVactaree Propor^tori0.001^24G M『倚■底Props^lori09®475在上方空白处输入lsycs…之后点击proc中的forcase根据公式Y。

计量经济学实验报告(三)

2012 — 2013 第 1 学期计量经济学实验报告实验（三）：计量经济检验与修正实验学号：0101702 姓名：宋蕾专业: 财务管理选课班级：A（2实验日期： 2 0 11.112实验地点：南区综合楼经济管理与创业模拟实验中心实验室实验名称：计量经济检验与修正实验【实验目标、要求】使学生掌握用Eviews做1.异方差性检验和修正方法；2.自相关性检验和修正方法；3.【实验内容】实验内容以课后练习：以114页第6题、130页应用题第2题为例进行操作【实验步骤】一、第114页第6题（一）创建工作文件在主菜单上依次单击File T New^Workfile ,选择数据类型和起止日期。

时间序列提供起止日期（年、季度、月度、周、日），非时间序列提供最大观察个数。

本题中在workfile structure type 中选Unstructured/Undated, 在Data range Observation 中填 2 8。

单击OK后屏幕出现Workfile工作框，如图所示。

（二）输入和编辑数据在命令窗口直接输入：Data Y X . 屏幕出现数据编辑框，如下图所示。

点击上图中对话框的"Edit +/-"，将数据进行输入，如下图所示。

数据输入完毕，单击工作文件窗口工具条的存入磁盘。

（三）0 LS估计参数利用2008年中国部分省市城镇居民家庭平均全年可支配收入（的相关数据表，作散点图。

Eviews命令:scat X Y ; 如图所示X）与消费性支出（Y）Save或单击菜单兰的File宀Save将数据可看出2 0 0 8年中国部分省市城镇居民家庭平均全年可支配收入 (X)与消费性支出(Y)的关系近似直线关系可建立线性回归模型。

在主菜单命令行键入：“LS Y C X ”，然后回车。

即可直接出现如下图所示的计算结果Depe ndent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/12/12 Time: 20:15 Sample: 1 28In cluded observati ons: 28VariableCoefficie ntStd. Errort-StatisticProb.C 735.1080 477.1123 1.540744 0.1355 X0.6662220.03055821.802130.0000R-squared0.948138Mean depe ndent var 10780.65 Adjusted R-squared 0.946144 S.D. dependent var 2823.752 S.E. of regressi on 655.3079 Akaike info criteri on 15.87684 Sum squared resid 11165139 Schwarz criteri on 15.97199 Log likelihood -220.2757 F-statistic 475.3327 Durb in -Watson stat1.778976Prob(F-statistic)0.000000(477. 1123) (0 . 030558) 点击 store to DB，将估计式以“ eq01 ”为名保存。

2014年上机实习指导书eviews8

河北工业大学经济管理学院《计量经济学》课程上机指导书（2014年春季学期）班级：学号：姓名：2014年3月上机实习指导书1——EViews的基本使用一、实验目的1．认识计量经济学软件包EViews82．掌握EViews8的基本使用3．建立工作文件并将数据输入存盘二、实验要求熟悉E Views的基本使用三、实验数据四、实验内容（一）怎样启动EViews 8？安装软件后，开始==>程序==> Eviews 8==>Eviews 8。

或者，在桌面双击"EVIEWS"图标，或者双击Eviews8工作文件，进入EVIEWS，启动“EVIEWS”软件。

（二）怎样用EViews 8开始工作进入Eviews8 窗口以后，用户必须创建一个新的工作文件或者打开一个已经存在的工作文件，才能开始工作。

1、创建一个新的工作文件在主菜单上选择File，并点击其下的New，然后选择Workfile。

Eviews将弹出Workfile Creat 窗口。

要求用户输入工作文件的workfile structure type: 如果你的数据是非日期型的截面数据或时间间隔不一致的时间序列数据选unstructured/undated，然后在data specification的Observations 中输入观测值个数；如果你的数据是日期型的选dated——regular frequency，然后在data specification中选择数据的频度，如：年度，季度，月度，周等，最后输入开始日期和结束日期：如果数据是月度数据，则按下面的形式输入（从Jan. 1950 到 Dec. 1994）： 1950:01 1994:12，如果数据是季度数据，则按下面的形式输入（从1st Q. 1950到3rd Q. of 1994）：1950:1 1995:3，如果数据是年度数据，则按下面的形式输入（从1950 到 1994） 1950 1994，如果数据是按周的数据，则按下面的形式输入（从2001年1月第一周到2010年1月第四周）： 2001 1 2010 4；如果你的数据是平衡的面板数据选balanced panel，然后在data specification中输入起始日期（同时间序列数据）及观测对象的个数（同截面数据）。

博士生高级计量经济学指南.

西南财经大学2013级博士研究生高级计量经济学学习指南2013级博士生高级计量经济学学习指南第一部分条件期望与条件方差第二部分古典假设与最小二乘法第三部分最小二乘的有限样本性质第四部分最小二乘的大样本性质第五部分非球型扰动与广义回归模型第六部分极大似然估计，广义矩估计第七部分检验与推断第八部分工具变量和两阶段最小二乘第九部分模型设定检验第一部分条件期望与条件方差在正式进入计量经济学的学习之前，需要对条件期望以及条件方差熟练掌握，它们是以后学习的基础。

一、条件期望 1、条件均值的定义条件均值的定义为：[]()()||()||yy x yyf y x dy y m x E y x yP y x y ⎧⎪=⎨⎪⎩⎰∑若是连续的若是离散的应当指出的是，条件期望是谁的函数。

2、条件均值的性质条件均值有几个简单而有用的性质：（1）迭代期望律 ( Law of Iterated expectations, LIE) 条件期望的条件期望等于无条件期望。

[][]|x E y E E y x ⎡⎤=⎣⎦，其中，记号[]x E ⋅表示关于 x 值的期望。

Proof: 离散情形：We need to show: ()[]()|X xE y E y X x P X x ===∑Where []()|||Y X yE Y X x yP y x ==∑.We have[]()()()|||XY XXxyxE Y X x P X x y P y x P x ===∑∑∑()()YyyP Y y E Y ===∑.连续情形：()()X xE g gf x dx =⎰，and ()()||yE y x yf y x dy =⎰()()()||X xE E Y X x E Y X x f x dx ∴===⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦⎰()()|x y yf y x dy f x dx ⎛⎫= ⎪ ⎪⎝⎭⎰⎰()()|x yyf y x dy f x dx =⎰⎰()()|x yyf y x f x dxdy =⎰⎰()()(),x yyyf x y dxdy yf y dy E y ===⎰⎰⎰迭代期望律的一般表述方式 ()()()|||E y E E y =x w x其中，()g =x w ，x 是w 的子集，()g ⋅为非随机函数。

2013-2014计量经济学考试题

2013-2014第一学期计量经济学考试一、单项选择题1．计量经济模型的基本应用领域有（ A ）。

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、D ．季度分析、年度分析、中长期分析2．进行相关分析时的两个变量（ A ）。

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 ．随机的或非随机都可以3．参数β的估计量ˆβ具备有效性是指（ B ）。

A ．ˆvar ()=0βB ．ˆvar ()β为最小C ．ˆ()0ββ－＝D ．ˆ()ββ－为最小 4．对于01ˆˆi i iY X e ββ=++，以σˆ表示估计标准误差，Y ˆ表示回归值，则（ B ）。

A ．i i ˆˆ0Y Y 0σ∑＝时，（－）＝ B ．2i i ˆˆ0Y Y σ∑＝时，（－）＝0C ．i i ˆˆ0Y Y σ∑＝时，（－）为最小D ．2i i ˆˆ0Y Y σ∑＝时，（－）为最小5．以Y 表示实际观测值，ˆY 表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使（ D ）。

A ．i i ˆY Y 0∑（－）＝B ．2i i ˆY Y 0∑（－）＝C ．i i ˆY Y ∑（－）＝最小D ．2i i ˆY Y ∑（－）＝最小6．用一组有30个观测值的样本估计模型i 01i i Y X u ββ+＝＋，在0.05的显著性水平下对1β的显著性作t 检验，则1β显著地不等于零的条件是其统计量t 大于（ D ）。

A ．t 0.05(30)B ．t 0.025(30)C ．t 0.05(28)D ．t 0.025(28)7．某一特定的X 水平上，总体Y 分布的离散度越大，即σ2越大，则（ A ）。

A ．预测区间越宽，精度越低B ．预测区间越宽，预测误差越小C 预测区间越窄，精度越高D ．预测区间越窄，预测误差越大8.在由30n =的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算得多重决定系数为0.8500，则调整后的多重决定系数为（ D ）A. 0.8603B. 0.8389C. 0.8655D.0.83279.用一组有30个观测值的样本估计模型01122t t t t y b b x b x u =+++后，在0.05的显著性水平上对1b 的显著性作t 检验，则1b 显著地不等于零的条件是其统计量t 大于等于（ C ）A. )30(05.0tB. )28(025.0tC. )27(025.0tD. )28,1(025.0F10.模型t t t u x b b y ++=ln ln ln 10中，1b 的实际含义是（ B ）A.x 关于y 的弹性B. y 关于x 的弹性C. x 关于y 的边际倾向D. y 关于x 的边际倾向11.下列哪种方法不是检验异方差的方法（ D ）A.戈德菲尔特——匡特检验B.怀特检验C.戈里瑟检验D.方差膨胀因子检验12.加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数，从而提高估计精度，即（ B ）A.重视大误差的作用，轻视小误差的作用B.重视小误差的作用，轻视大误差的作用C.重视小误差和大误差的作用D.轻视小误差和大误差的作用13．如果模型y t =b 0+b 1x t +u t 存在序列相关，则（ D ）。

计量经济学考试2013-2014选择和填空题复习

广西科技大学2013— 2014学年第 2 学期计量经济学选择题和填空题复习汇总一、单项选择题1. 如果某个结构式方程是过度识别的，则估计该方程参数的方法可用（ A ）。

A.二阶段最小二乘法B.间接最小二乘法C.广义差分法D.加权最小二乘法2．将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为（ D ）。

A ．虚拟变量B ．控制变量C ．政策变量D ．滞后变量3．参数β的估计量ˆβ具备有效性是指（ B ）。

A ．ˆvar ()=0βB ．ˆvar ()β为最小C ．ˆ()0ββ－＝D ．ˆ()ββ－为最小4．在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于１，则表明模型中存在（ C ）。

A.异方差性B.序列相关C.多重共线性D.高拟合优度5. 设某地区消费函数i i i x c c y μ++=10中，消费支出不仅与收入x 有关，而且与消费者的年龄构成有关，若将年龄构成分为小孩、青年人、成年人和老年人4个层次。

假设边际消费倾向不变，则考虑上述构成因素的影响时，该消费函数引入虚拟变量的个数为（ C ）。

A .1个 B.2个 C.3个 D.4个6. 在由30=n 的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算得多重可决定系数为0.8500，则调整后的多重决定系数为（ D ）。

A. 0.8603B. 0.8389C. 0.8655D.0.83277.下列属于有限分布滞后模型的是（ C ）。

A.t t t t t u Y b Y b X b a Y +++++=--......22110 B. t k t k t t t t u Y b Y b Y b X b a Y ++++++=---......22110 C. t k t k t t t u X b X b X b a Y ++++=--......110 D.t t t t u X b X b a Y +++=- (110)8. 当模型存在序列相关现象时，适宜的参数估计方法是（ C ）。

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.。

计量经济学参考答案

第一章1.6一个完整的计量经济模型应包括哪些基本要素？你能举一个例子吗？答：一个完整的计量经济模型应包括三个基本要素：经济变量、参数和随机误差项。

例如研究一家店铺月销售额的计量经济模型：u βX αY ++=其中，Y 为该月店铺销售总额，X 为该月店铺销售量，二者是经济变量；α和β为参数；u 是随机误差项。

1.7答：经济变量反映不同时间、不同空间的表现不同，取值不同，是可以观测的因素。

经济参数是表现经济变量相互依存程度的、决定经济结构和特征的、相对稳定的因素，通常不能直接观测。

参数是未知的，又是不可直接观测的。

由于随机误差项的存在，参数也不能通过变量值去精确计算。

只能通过变量样本观测值选择适当方法去估计。

1.11答：时间序列数据：中国1990年至2013年国内生产总值，可从中国统计局网站查得数据。

截面数据：中国2013年各城市收入水平，中国统计局网站查得数据。

面板数据：中国1990年至2013年各城市收入水平，中国统计局网站查得数据。

虚拟变量数据：自然灾害状态，1表示该状态发生，0表示该状态不发生。

1.13为什么对已经估计出参数的模型还要进行检验？你能举一个例子说明各种检验的必要性吗？答：一，在设定模型时，对所研究经济现象规律性的认识可能并不充分，所依据的经济理论对所研究对象也许还不能作出正确的解释和说明。

二，经济理论是正确的，但可能我们对问题的认识只是从某些局部出发，或者只是考察了某些特殊的样本，以局部去说明全局的变化规律，可能导致偏差。

三，我们用以估计参数的统计数据或其它信息可能并不十分可靠，或者较多地采用了经济突变时期的数据，不能真实代表所研究的经济关系，或者由于样本太小，所估计参数只是抽样的某种偶然结果。

第二章2.3(1) 当1000f Y =时，消费支出C 的点预测值: ˆ500.61000650iC =+⨯=(元) (2)平均值的预测区间:已知: ˆ650iC =，0.025(10) 2.23t =，22300ˆ302122ie n σ===--∑，22ˆˆ[(f f C t C t αασσ-+[(650 2.23 2.23=-+=(650-27.5380,650+27.5380)=(622.46,677.54)当1000fY=时，在95%的置信概率下消费支出C平均值的预测区间为(622.46,677.54)元。

计量经济学实验答案--第二版(张晓峒)

计量经济学张晓峒第二版实验第5章异方差2.已知我国29个省、直辖市、自治区1994年城镇居民人均生活费支出Y，可支配收入X的截面数据见下表（表略）。

(1)用等级相关系数和戈德菲尔徳- 夸特方法检验支出模型的扰动项是否存在异方差性。

支出模型是Y i =β0 +β 1 X i +u i(2)无论{u i}是否存在异方差性，用EViews练习加权最小二乘法估计模型，并用模型进行预测。

解析：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/12/13 Time: 12:38Sample: 1 29Included observations: 29Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X 0.795570 0.018373 43.30193 0.0000C 58.31791 49.04935 1.188964 0.2448R-squared 0.985805 Mean dependent var 2111.931Adjusted R-squared 0.985279 S.D. dependent var 555.5470S.E. of regression 67.40436 Akaike info criterion 11.32577Sum squared resid 122670.4 Schwarz criterion 11.42006Log likelihood -162.2236 Hannan-Quinn criter. 11.35530F-statistic 1875.057 Durbin-Watson stat 1.893970Prob(F-statistic) 0.0000001,5002,0002,5003,0003,5004,0001,0002,0003,0004,0005,000可支配收入人均生活费支出（1）略去中心9个样本观测值，将剩下的20个样本观测值分成容量相等的两个子样本，每个子样本的样本观测值个数均为10.由前面的样本回归产生的残差平方和为12363.80，后面样本产生的残差平方和为62996.26.所以F=62996.26/12363.80=5.10，自由度n=10-2=8，查F 分布表得临界值为3.44，因为F=5.10>3.44，所以支出模型的随机误差项存在异方差性。

计量经济模型案例

计量经济模型案例【篇一：计量经济模型案例】计量经济学案例分析案例分析1 一、研究的目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。

居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。

改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也… 城镇居民可支配收入与人均消费性支出的关系的研究一、研究的目的本案例分析根据1980年～2009 年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出的基本数据,应用一元线性回归分析的方法研究了城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出之间数量关系的基本规律，并在… 研究城镇居民可支配收入与人均消费性支出的关系班级：国际经济与贸易一班姓名：李文泳学号：2008524119一、研究的目的本案例分析根据1980年～2009 年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出的基本数据,应用一元线性回归分析的方法研究了城镇… 计量经济学案例分析姓名：学号：学院：管理学院专业： 10级工程管理计量经济学案例分析案例：研究从1989-2009年，影响我国国债发行总量的主要因素。

当年的国债发行总量(y)，国内生产总值(x1)、城乡居民储蓄存款(x2)、国家… 《计量经济学》案例分析统计学院统计学教研室2008年3月编写/2010年3月修订第 1 章特殊自变量的计量经济模型1 虚拟变量模型一、季节调整的虚拟变量方法1．案例摘自高铁梅《计量经济分析方法与建模》p79 2．案例内容研究季度国民生… 案例分析1一、研究的目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。

居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。

改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断… 计量经济学案例分析1 一、研究的目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。

居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。

计量经济学导论-ch2

The Simple Regression Model
Population regression function (PFR) The conditional mean independence assumption implies that
This means that the average value of the dependent variable can be expressed as a linear function of the explanatory variable
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Interpretation only correct if all other things remain equal when the independent variable is increased by one unit
The simple linear regression model is rarely applicable in practice but its discussion is useful for pedagogical reasons
The Simple Regression Model
Fit as good as possible a regression line through the data points:
For example, the i-th data point

全国自考计量经济学历年考试真题与答案

全国高等教育计量经济学自学考试历年（2009年10月——2013年1月）考试真题与答案全国2009年10月高等教育自学考试计量经济学试题课程代码：00142一、单项选择题（本大题共25小题，每小题1分，共25分）在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。

错选、多选或未选均无分。

1.经济计量研究中的数据有两类，一类是时序数据，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2.经济计量学起源于对经济问题的( )A.理论研究B.应用研究C.定量研究D.定性研究 3.下列回归方程中一定错误．．的是( ) A.5.0r X 6.03.0Y ˆXY ii =⨯+= B.8.0r X 7.02.0Y ˆXY i i =⨯+= C.5.0r X 2.09.0Y ˆXY i i =⨯-= D. 2.0r X 6.08.0Y ˆXY i i -=⨯-=4.以Y i 表示实际观测值，iY ˆ表示预测值，则普通最小二乘法估计参数的准则是( ) A.∑(Y i 一iY ˆ)2=0 B.∑(Y i -Y )2=0 C .∑(Y i 一i Y ˆ)2最小 D.∑(Y i -Y )2最小5.在对回归模型进行统计检验时，通常假定随机误差项u i 服从( )A.N(0，σ2)B.t(n-1)C.N(0，2i σ)(如果i≠j ，则2i σ≠2j σ)D.t(n)6.已知两个正相关变量的一元线性回归模型的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为( )A.0.32B.0.4C.0.64D.0.87.在利用线性回归模型进行区间预测时，随机误差项的方差越大，则( )A.预测区间越宽，精度越低B.预测区间越宽，预测误差越小C.预测区间越窄，精度越高D.预测区间越窄，预测误差越大 8.对于利用普通最小二乘法得到的样本回归直线，下面说法中错误．．的是( )A.∑e i =0B.∑e i ≠0C. ∑e i X i =0D.∑Y i =∑iY ˆ 9.下列方法中不是．．用来检验异方差的是( )A.安斯卡姆伯-雷姆塞检验B.怀特检验C.戈里瑟检验D.方差膨胀因子检验 10.如果线性回归模型的随机误差项的方差与某个变量Z i 成比例，则应该用下面的哪种方法估计模型的参数?( )A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.间接最小二乘法D.工具变量法11.如果一元线性回归模型的残差的一阶自相关系数等于0.3，则DW 统计量等于( )A.0.3B.0.6C.1D.1.412.如果d L <DW<d u ，则( )A.随机误差项存在一阶正自相关B.随机误差项存在一阶负自相关C.随机误差项不存在一阶自相关D.不能判断随机误差项是否存在一阶自相关 13.记ρ为回归方程的随机误差项的一阶自相关系数，一阶差分法主要适用的情形是( )A.ρ≈0B.ρ≈1C.ρ>0D.ρ<014.方差膨胀因子的计算公式为( ) A.2ii R 11)ˆ(VIF -=β B.2i R 11)ˆ(VIF -=β C.2i i R 1)ˆ(VIF =β D.2i R 1)ˆ(VIF =β 15.在有限分布滞后模型Y t =0.5+0.6X t -0.8X t-1+0.3X t-2+u t 中，短期影响乘数是( )A.0.3B.0.5C.0.6D.0.816.对于一个无限分布滞后模型，如果模型参数的符号都相同且参数按几何数列衰减，则该模型可以转化为( )A.Koyck 变换模型B.自适应预期模型C.部分调整模型D.有限多项式滞后模型17.在联立方程模型中，识别的阶条件是( )A.充分条件B.充要条件C.必要条件D.等价条件18.在简化式模型中，其解释变量都是( )A.外生变量B.内生变量C.滞后变量D.前定变量19.对于联立方程模型中的制度方程，下面说法中正确的是( )A.不可识别B.恰好识别C.过度识别D.不存在识别问题20.如果某种商品需求的自价格弹性系数iiη>0，则该商品是( )A.正常商品B.非正常商品C.高档商品D.劣质商品21.如果某种商品需求的收入弹性系数0<iη<1，则该商品是( )A.必须品B.高档商品C.劣质商品D.吉芬商品22.设生产函数为Y=f(L，K)，对于任意的λ>l，如果f(λL，λK)>λf(L，K)，则称该生产函数为( )A.规模报酬大于λB.规模报酬递增C.规模报酬递减D.规模报酬规模小于λη=1，则( )23.如果某商品需求的自价格弹性DA.需求富有弹性B.需求完全有弹性C.单位需求弹性D.需求缺乏弹性24.下列各种用途的模型中，特别注重模型拟合优度的是( )A.经济预测模型B.结构分析模型C.政策分析模型D.专门模型25.如果△Y t为平稳时间序列，则Y t为( )A.0阶单整B.1阶单整C.2阶单整D.协整二、多项选择题(本大题共5小题，每小题2分，共10分)在每小题列出的五个备选项中有二至五个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。

庞皓计量经济学第二章练习题及参考解答(第四版)

；
（1）在 95%的置信概率下， 2 的区间估计是多少
得到：
（2）以可支配收入为 x 轴，画出估计的 MPC 和 APC 图。
（
（3）当居民人均可支配收入为 60000 元时，预计人均消费支出 C 的点预测值。
将点预测带入到方程中去得到：（4）在 95%的置信概率下，人均消费支出 C 平均值的预测区间。平均值预测区间：
79715
！
1999
。
2000
2001
《
2002
2003 2004
137422
&
2005
)
2006
2007
&
2008
2009
`
2010
2011
~
2012
2013 2014 2015 2016
39390
!
643974
$
资料来源：中国统计年鉴
（1）分别建立线性回归模型，分析中国国内旅游总花费与国内生产总值、铁路里程、公路里程数据的数量关系。
2
X
2 i
,因此
还可以证明对于过原点的回归
， ˆ 2 ei2 n 1
而有截距项的回归为
Var(ˆ2)
2 xi2
，
ˆ 2 ei2 n2
练习题中如果将浙江省“一般预算总收入”和“地区生产总值”数据的计量单位分别或同
时由”亿元”更改为”万元”，分别重新估计参数，对比被解释变量与解释变量的计量单位分别
（2）解释回归系数的经济意义: 模型的 t 检验和 F 检验均显著,说明建筑面积每扩大 1 万平方米,建造单位成本将下降元/平方米.
（3）估计当建筑面积为 4.5 万平方米时，预测建造的平均单位成本:

计量经济学大作业-税收收入的多元回归模型

计量经济学实验报告题目：税收收入的多元回归模型专业： 13金融数学2班姓名：何健华学号： 201330110203二○一五年十二月一、问题的提出改革开放以来，随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生很大变化。

当今社会，财政已经成为社会经济进步的一个判断标准。

税收的增长对财政收入增加的奉献不可谓不突出。

那么影响税收的因素有哪些呢？各影响因素之间是否有关联？那个因素起到的作用比较大？税收是我国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发展。

为了研究影响税收收入增长的主要原因，分析其增长的主要规律，采取适当的方式科学筹集税收，需要建立计量经济学模型。

本文在参考了多个关于影响我国税收收入的主要观点的基础上，对影响我国1985年至2014年的税收收入的主要因素进行实证分析。

选取的自变量有国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平。

并利用中国统计年鉴搜集了相关的数据，利用EVIEWS软件对设定的计量模型进行了参数估计，并对可能出现的问题进行了假设检验，最后再加以修正，使这个模型尽量完美。

二、理论综述税收是国家为实现其职能，凭借政治权力，按照法律规定，通过税收工具强制地、无偿地征收参与国民收入和社会产品的分配和再分配取得财政收入的一种形式。

取得财政收入的手段有多种多样，如税收、发行货币、发行国债、收费等等，而税收则由政府征收，取自于民、用之于民。

税收具有无偿性、强制性和固定性的形式特征。

具体来讲，影响中国税收收入增长的因素有很多，如经济的整体增长、公共财政的需求、物价水平、税收政策等因素。

在这次的分析里，将选用“国家财政收入”中的“税收收入”作为被解释变量，以反映税收的增长情况。

选取的解释变量有：“国内生产总值”〔即GDP〕作为经济整体增长水平的代表；“财政支出”作为公共财政需求的代表；“商品零售价格指数”作为物价水平的代表。

这里特意去除改革开放初期因税收政策因素造成影响的数据。

三、模型设定为了研究税收增长的因素分析，需要考虑以下几个方面：1、被解释变量：选择了能反映我们税收变动情况的“各项税收收入”〔Y〕；2、解释变量：选择“国内生产总值〔X1〕”表示会影响到税收收入的总宏观经济方面的因素；3、解释变量：选择“财政支出(X2)”表示公共财政的需求；4、解释变量：选择“商品零售价格指数〔X3)”表示物价水平。

2013高级计量经济学期中考试

1.(20points)Pleaseﬁnish the following questions and show the steps in details.:(a)Find the MGF of standard normal distribution.(b)Let Z∼N(0,1)and X∼N(µ,σ2),please express X in terms of Z.Find the MGF ofX∼N(µ,σ2)using the result in(a).(c)Find E(X−µX)2and EX3for X∼N(µ,σ2)using the result in(b),whereµX is the meanof X.2.(20pints)Let X and Y have a joint densityf(x,y)=e−y,0≤x≤y<∞.(a)Find the marginal probability density functions of X and Y.(b)Find the conditional probability density functions f Y|X(y|x)and f X|Y(x|y).(b)Find the means and variances of X and Y.(c)Find the covariance and the correlation coeﬃcient between X and Y.3.(20points)Prove the following two statements.(a)Suppose(X,Y)are jointly normally distributed.Then Cov(X,Y)=0if and only if X andY are independent.(b)Suppose X and Y are discrete random variables and both of them can only take two possiblevalues.Then Cov(X,Y)=0if and only if X and Y are independent.4.(20points)Lung cancer is a common form of cancer.X-ray is a common diagnostic test for thiscancer.Of the persons who get X-ray at any given time,it has been estimated that2%truly have1lung cancer.Suppose in a hospital,the probability that one gets a positive diagnostic test result given that this person really has lung cancer is0.9.And the probability that the diagnostic test is negative given that this person does not have lung cancer is0.95.(a)Find the s ensitivity and s peciﬁcity of this test.(S ensitivity:is the probability that thediagnostic test is positive given that a subject has the disease;S peciﬁcity:the probability that the test is negative given that the subject does not have the disease)(b)Find the probability that given an X-ray test has a positive result,this person truly has lungcancer.5.(20points)X1and X2are independent N(0,σ2)random variables.(a)Let Z=X22,ﬁnd the probability density function of Z.√(b)Find the join distribution of Y1and Y2,where Y1=X21+X22and Y2=−X1/The pmf/pdf of distributions you may use in this exam:(1)X∼Bernoulli(p),P(X=k)=p k(1−p)1−k,k=0,1.(2)X∼Poisson(λ),P(X=k)=C k n p k(1−p)n−k,k=0,1,···n.(3)X∼N(µ,σ2),f X(x)=12πσexp{−(x−µ)2λe−xΓ(α)βαxα−1e−xΓ(n/2)2n/2,x≥0.(7)(X,Y)∼bivariate Normal distribution N(µ1,µ2;σ21,σ22,ρ),f XY(x,y)=11−ρ2exp −1σ1 2−2ρ x−µ1σ2 + y−µ2。

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