计量经济学第三章思考练习题
计量经济学章节练习题(第三章 多元线性回归模型)已改
第三章 多元线性回归模型一、单项选择题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，则调整后的决定系数为【 】A 0.8603B 0.8389C 0.8 655D 0.83273、设k 为模型中的参数个数，则回归平方和是指【 】 A 21)(Y Yn i i -∑= B 21)ˆ(in i i Y Y -∑= C 21)ˆ(Y Y n i i-∑= D )1/()(21--∑=k Y Y n i i4、下列样本模型中，哪一个模型通常是无效的【 】A i C （消费）＝500＋0.8i I （收入）B d i Q （商品需求）＝10＋0.8i I （收入）＋0.9i P （价格）C s i Q （商品供给）＝20＋0.75i P （价格）D i Y （产出量）＝0.656.0i L （劳动）4.0iK （资本） 5、对于iki k i i i e X X X Y +++++=ββββˆˆˆˆ22110 ，统计量∑∑----)1/()ˆ(/)ˆ(22k n Y Y k Y Y i i i 服从【 】 A t(n-k) B t(n-k-1) C F(k-1,n-k) D F(k,n-k-1)6、对于iki k i i i e X X X Y +++++=ββββˆˆˆˆ22110 ，检验H 0:0=i β),,1,0(k i =时，所用的统计量)ˆvar(ˆi it ββ=服从【 】A t(n-k-1)B t(n-k-2)C t(n-k+1)D t(n-k+2)7、调整的判定系数 与多重判定系数 之间有如下关系【 】A 1122---=k n n R RB 11122----=k n n R R C 11)1(122---+-=k n n R R D 11)1(122-----=k n n R R 8、用一组有30 个观测值的样本估计模型i i i i u X X Y +++=22110βββ后，在0.05的显著性水平下对的显著性作t 检验，则1β显著地不等于零的条件是其统计量t 大于【 】 A 05.0t （30） B 025.0t （28） C （27） D 025.0F （1，28）9、如果两个经济变量X 与Y 间的关系近似地表现为当X 发生一个绝对量变动（∆X ）时，Y 有一个固定地相对量（∆Y/Y ）变动，则适宜配合的回归模型是【 】A i i i u X Y ++=10ββB ln i i i u X Y ++=10ββC i ii u X Y ++=110ββ D ln i i i u X Y ++=ln 10ββ 10、对于iki k i i i e X X X Y +++++=ββββˆˆˆˆ22110 ，如果原模型满足线性模型的基本假设，则在零假设j β＝0下，统计量)ˆ(/ˆjj s ββ（其中s(j β)是j β的标准误差）服从【 】 A t （n-k ） B t (n-k-1) C F （k-1，n-k ） D F （k ，n-k-1）11、下列哪个模型为常数弹性模型【 】A ln i i i u X Y ++=ln ln 10ββB ln i i i u X Y ++=10ln ββC i i i u X Y ++=ln 10ββD i ii u X Y ++=110ββ 12、模型i i i u X Y ++=ln 10ββ中，Y 关于X 的弹性为【 】1β025.0tA iX 1β B i X 1β C i Y 1β D i Y 1β 13、模型ln i i i u X Y ++=ln ln 10ββ中，的实际含义是【 】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14、关于经济计量模型进行预测出现误差的原因，正确的说法是【 】A.只有随机因素B.只有系统因素C.既有随机因素，又有系统因素D.A 、B 、C 都不对15、在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是(k 为解释变量个数)：【 】A n ≥k+1B n<k+1C n ≥30或n ≥3（k+1）D n ≥3016、用一组有30个观测值的样本估计模型i i i i u X X Y +++=22110βββi ，并在0.05的显著性水平下对总体显著性作F 检验，则检验拒绝零假设的条件是统计量F 大于【 】A F 0.05(3,30)B F 0.025(3,30)C F 0.05(2,27)D F 0.025(2,27)17、对小样本回归系数进行检验时，所用统计量是( )A 正态统计量B t 统计量C χ2统计量D F 统计量18、在多元回归中，调整后的判定系数2R 与判定系数2R 的关系有【 】A 2R <2RB 2R >2RC 2R =2RD 2R 与2R 的关系不能确定 19、根据判定系数2R 与F 统计量的关系可知，当2R ＝1时有【 】A F ＝－1B F ＝0C F ＝1D F ＝∞20、回归分析中，用来说明拟合优度的统计量为【 】A 相关系数B 判定系数C 回归系数D 标准差21、对于二元线性回归模型的总体显著性检验的F 统计量，正确的是【 】。
计量经济学第三章练习题及参考全部解答
第三章练习题及参考解答3.1为研究中国各地区入境旅游状况，建立了各省市旅游外汇收入（Y，百万美元）、旅行社职工人数（X1，人）、国际旅游人数（X2，万人次）的模型，用某年31个省市的截面数据估计结果如下：Y = -151.0263 0.1179X1i1.5452X2it=（-3.066806）（6.652983）（3.378064）2 2R2=0.934331 R 0.92964 F=191.1894 n=311）从经济意义上考察估计模型的合理性。
2）在5%显著性水平上，分别检验参数M, ：2的显著性。
3）在5%显著性水平上，检验模型的整体显著性。
练习题3.1参考解答：（1）由模型估计结果可看出：从经济意义上说明，旅行社职工人数和国际旅游人数均与旅游外汇收入正相关。
平均说来，旅行社职工人数增加1人，旅游外汇收入将增加0.1179百万美元；国际旅游人数增加1万人次，旅游外汇收入增加 1.5452百万美元。
这与经济理论及经验符合，是合理的。
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（2）取。
=0.05，查表得t0.025（31 — 3） = 2.048因为3个参数t统计量的绝对值均大于t0.025（31 — 3） =2.048，说明经t检验3个参数均显著不为0,即旅行社职工人数和国际旅游人数分别对旅游外汇收入都有显著影响。
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（3）取G =0.05，查表得F0.O5（2,28） =3.34，由于F =199.1894 a F0.05（2,28^ 3.34，说明旅行社职工人数和国际旅游人数联合起来对旅游外汇收入有显著影响，线性回归方程显著成立。
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3.2表3.6给出了有两个解释变量X2和.X3的回归模型方差分析的部分结果：n=14+1=15因为TSS=RSS+ESS 残差平方和RSS=TSS-ESS=66042-65965=77回归平方和的自由度为：k-仁3-仁2残差平方和RSS的自由度为：n-k=15-3=12（2）可决系数为：R2=65965 =0£98834TSS 660422 n -1 ' e215 -1 77修正的可决系数：R 1 "2=1 0.9986n —k送y, 15—3 66042（3）这说明两个解释变量X2和.X3联合起来对被解释变量有很显著的影响，但是还不能确定两个解释变量X2和.X3各自对Y 都有显著影响。
计量经济学第二版第三章课后习题答案
（1）设家庭书刊消费的计量经济模型是如下：i i i iT X Y μβββ+++=321Y 为家庭书刊年消费支出、X 为家庭月平均收入、T 为户主受教育年数 （2）根据样本数据估计模型的参数，结果：i iT Xi Y 37031.5208645.00164.50++-=∧（） （） （）t=R 2=0.951235 944732.02=R F=(3) 检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响:由估计检验结果, 户主受教育年数参数对应的t 统计量为, 大于t 的临界值0.025(183) 2.131t -=，户主受教育年数参数所对应的P 值为，小于0.05α=，可判断户主受教育年数对家庭书刊消费支出有显著影响。
（4）本模型说明家庭月平均收入和户主受教育年数对家庭书刊消费支出有显著影响，家庭月平均收入增加1元，家庭书刊年消费支出将增加元，户主受教育年数增加1年，家庭书刊年消费支出将增加元。
（1）设回归模型为：t t t t X X Y μβββ+++=33221对模型参数进行估计，根据回归结果得：t t t X X Y 32480675.1393115.1105975.7+-=t=R 2=0.872759 847311.02=R F= SE= DW=模型估计表明：在预期通货膨胀率不变的情况下，失业率每增长1个百分点，实际通货膨胀率平均降低个百分点；在失业率不变的情况下，预期通货膨胀率每增长1个百分点，实际通货膨胀率平均增长个百分点。
这与理论分析和经验判断一致。
（2）统计检验t 检验:给定显著性水平0.05α=，查表得0.025(10) 2.228t =，与123ˆˆˆβββ、、对应的t 统计量分别为、、，其绝对值均大于0.025(10) 2.228t =，说明应拒绝原假设0j H 0(j 1,2,3)β==：。
在其他解释变量不变的情况下，“失业率”和“预期通货膨胀率”分别对被解释变量“实际通货膨胀率”有显著影响。
(完整版)计量经济学思考题答案解析
计量经济学思考题答案第一章绪论1.1怎样理解产生于西方国家的计量经济学能够在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用？答：计量经济学的产生源于对经济问题的定量研究，这是社会经济发展到一定阶段的客观需要。
计量经济学的发展是与现代科学技术成就结合在一起的，它反映了社会化大生产对各种经济因素和经济活动进行数量分析的客观要求。
经济学从定性研究向定量分析的发展，是经济学逐步向更加精密、更加科学发展的表现。
我们只要坚持以科学的经济理论为指导，紧密结合中国经济的实际，就能够使计量经济学的理论与方法在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用。
1.2理论计量经济学和应用计量经济学的区别和联系是什么？答：计量经济学不仅要寻求经济计量分析的方法，而且要对实际经济问题加以研究，分为理论计量经济学和应用计量经济学两个方面。
理论计量经济学是以计量经济学理论与方法技术为研究内容，目的在于为应用计量经济学提供方法论。
所谓计量经济学理论与方法技术的研究，实质上是指研究如何运用、改造和发展数理统计方法，使之成为适合测定随机经济关系的特殊方法。
应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映经济事实的统计数据为依据，用计量经济方法技术研究计量经济模型的实用化或探索实证经济规律、分析经济现象和预测经济行为以及对经济政策作定量评价。
1.3怎样理解计量经济学与理论经济学、经济统计学的关系？答：1、计量经济学与经济学的关系。
联系：计量经济学研究的主体—经济现象和经济关系的数量规律；计量经济学必须以经济学提供的理论原则和经济运行规律为依据；经济计量分析的结果：对经济理论确定的原则加以验证、充实、完善。
区别：经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量；计量经济学对经济关系要作出定量的估计，对经济理论提出经验的内容。
2、计量经济学与经济统计学的关系。
联系：经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量；经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据；经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据。
计量经济学第三章习题及答案
一、单项选择题1．多元线性回归分析中（回归模型中的参数个数为k），调整后的可决系数与可决系数之间的关系（）A. B. ≥C. D.2．已知五元线性回归模型估计的残差平方和为，样本容量为46，则随机误差项的方差估计量为( )A. 33.33B. 40C. 38.09D. 203．多元线性回归分析中的 RSS反映了（）A．因变量观测值总变差的大小B．因变量回归估计值总变差的大小C．因变量观测值与估计值之间的总变差D．Y关于X的边际变化4．在古典假设成立的条件下用OLS方法估计线性回归模型参数，则参数估计量具有（）的统计性质。
A．有偏特性 B. 非线性特性C．最小方差特性 D. 非一致性特性5．关于可决系数，以下说法中错误的是（）A.可决系数的定义为被回归方程已经解释的变差与总变差之比B.C.可决系数反映了样本回归线对样本观测值拟合优劣程度的一种描述D.可决系数的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响二、多项选择题1．调整后的判定系数与判定系数之间的关系叙述正确的有（）A.与均非负B.有可能大于C.判断多元回归模型拟合优度时，使用D.模型中包含的解释变量个数越多，与就相差越大E.只要模型中包括截距项在内的参数的个数大于1，则2．对多元线性回归方程（有k个参数）的显著性检验，所用的F统计量可表示为（）A. B.C. D.E.三、判断题1．在对参数进行最小二乘估计之前，没有必要对模型提出古典假定。
2．一元线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的。
3．拟合优度检验和F检验是没有区别的。
参考答案：一、单项选择题1.A2.D3.C4.C5.D二、多项选择题1．CDE 2．BE三、判断题1．答：错误。
在古典假定条件下，OLS估计得到的参数估计量是该参数的最佳线性无偏估计（具有线性、无偏性、有效性）。
总之，提出古典假定是为了使所作出的估计量具有较好的统计性质以便进行统计推断。
2．答：错误。
在多元线性回归模型里除了对随机误差项提出假定外，还对解释变量之间提出无多重共线性的假定。
《计量经济学》第三章练习题
《计量经济学》第三章练习题一、单项选择题（每题2分）1、多元线性回归模型的“线性”是指对（）而言是线性的。
（A ）解释变量（B ）被解释变量（C ）回归参数（D ）剩余项2、多元样本线性回归函数是（）（A ）12233i i i k ki i Y X X X u ββββ=+++++（B ）ki k i i i X X X Y ββββ33221++++= （C ）2312233(|,,)i i i ki i i k ki E Y X X X X X X ββββ=++++（D ）Y=X β+U3、多元总体线性回归函数的矩阵形式为（）（A ）Y=X β+U （B ）Y=X ?β+ e（C ）（D ）Y=X β+ e4、多元线性回归模型参数向量β最小二乘估计式的矩阵表达式为（）（A ）'1'?()XX X Y β-=（B ）'1'?()X X X Y β-=（C ）'1?()XX XY β-=（D ）'1'?()XX XY β-=5、?β的方差－协方差矩阵?()Var Cov β-为（）（A ）2'1()X X σ- （B ）2'1()XX σ-（C ）'12()XX σ- （D ）'12()X X σ-6、随机扰动项方差的估计式是（）（A ）2i jj e C n k -∑ （B ）22ien -∑（C ）2i e n k -∑ (D )2ie Cjj n k -∑7、残差平方和RSS 的是（）(A )2()i Y Y -∑ (B )2?()i i Y Y -∑（C ）2()i Y Y -∑ （D ）2()i i Y Y -∑ ^^Y =X β8、修正可决系数与未经修正的多重可决系数之间的关系为（）（A ）2211(1)n R R n k -=--- (B) 221(1)1n k R R n -=--- （C ）2211n k R R n -=-- (D) 2211n R R n k -=-- 9、回归方程的显著性检验的F 检验量为（）（A ）1ESS k F RSS n k -=- （B ）1ESS n F RSS n k-=- （C ）1ESS n k F RSS n -=- （D ）1ESS n k F RSS k -=- 10、F 统计量与可决系数R 2之间的关系为（）（A ）2211n k R F k R -=-- (B) 2211n k R F n R -=-- （C ）2211n k R F n R --=- (D)2211n k R F k R --=- 11、多重可决系数R 2是指（）（A ）残差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 ）回归平方和占残差平方和的比重12、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，计算的多重可决系数为0.8500，则修正的可决系数为（）（A ）0.8603 （B ）0.8389（C ）0.8655 （D ）0.832713、设k 为模型中的参数个数，则回归平方和是指（）（A ）21()n i i y y =-∑ （B ）21?()n i i i y y =-∑ （C ）21?()n i i y y =-∑ （D ）21()n i i y y =-∑/k －1 14、用一组有30个观测值的样本估计模型01122i i i i y x x u βββ=+++后，在0.05的显著性水平下对1β的显著性做t 检验，则1β显著地不等于零地条件是其统计量大于等于（）（A ）t 0.05（30）（B ）t 0.025（28）（C ）t 0.025（27）（D ）F 0.025（1，28）15、在模型古典假定满足的条件下，多元线性回归模型的最小二乘估计是（）估计（A ）WIND （B ）OLS（C ）BLUE （D ）GREEN二、多项选择题1、多元样本线性回归函数是（）（A ）12233i i i k ki i Y X X X u ββββ=+++++ （B ）kik i i i X X X Y ββββ33221++++= （C ）2312233(|,,)i i i ki i i k ki E Y X X X X X X ββββ=++++ （D ）^^^^12233i i i k ki i Y X X X e ββββ=+++++2、多元总体线性回归函数的矩阵形式为（）（A ）Y=X β+U （B ）Y=X ?β+ e（C ）（D ） 3、多元线性回归模型的古典假定有（）（A ）零均值假定（B ）同方差和无自相关假定（C ）随机扰动项与解释变量不相关假定（D ）无多重共线性假定（E ）正态性假定 4、对模型01122i i i i y x x u βββ=+++进行总体显著性检验，如果检验结果总体线性关系显著，则有（）（A ）1β＝2β＝0 （B ）1β≠0，2β=0（C ）1β≠0，2β≠0 （D ）1β＝0，2β≠0 （E ）1β＝2β≠05、残差平方和是指（）（A ）被解释变量观测值与估计值之间的变差（B ）被解释变量回归估计值总变差的大小（C ）被解释变量观测值总变差的大小（D ）被解释变量观测值总变差中未被列入模型的解释变量解释的那部分变差（E ）被解释变量观测值总变差中由多个解释变量作出解释的那部分变差三、名词解释（每题4分）1、偏回归系数2、多重可决系数3、修正的可决系数4、回归方程的显著性检验（F 检验）5、回归参数的显著性检验（t 检验）6、无多重共线性假定四、简答题（每题5分）1、什么是多元线性回归模型的古典假定？2、在模型古典假定成立的条件下，多元线性回归模型参数最小二乘估计具有什么样的性质？^^Y =X β()E =Y X β3、多元线性回归分析中，为什么要对可决系数加以修正？4、多元线性回归分析中，F 检验与可决系数有什么关系？5、一元线性回归分析中，F 检验与t 检验的关系是什么？6、多元线性回归分析中，为什么在做了F 检验以后还要做t 检验？五、辨析题（每题5分）1、多元线性回归模型是指对于变量而言是线性的。
计量经济学习题解答 (5)
第三章习题解答3.1 写出二元线性回归模型表达式：（1）总体回归函数表达式； （2）总体回归函数随机设定形式；（3）样本回归函数的表达式； （4）样本回归函数的随机设定形式； （5）回归模型的矩阵表达式。
答：（1）总体回归表达式为：(|)()i i i E Y X f X = 当函数形式为线性的时候，总体回归表达式为： 12(|)i i i E Y X X ββ=+上述为个别值的表达形式，也可以写成抽象形式，如(|)()E Y X f X = 线性表达式也可以写成多元的形式，如122(|)i i i ki E Y X X X ββ=+++（2）总体回归函数随机设定形式为：(|)i i i i Y E Y X u =+或()i i i Y f X u =+ 当函数是线性的时候，总体回归函数随机设定形式为：12i i i Y X u ββ=++同样，也可以写成抽象的形式：12Y X u ββ=++ 线性表达式可以写成多元的形式：122i i ki i Y X X u ββ=++++（3）、（4）样本回归函数的表达式为：12ˆˆˆi iY X ββ=+ 随机设定形式为：12ˆˆi i iY X e ββ=++ 多元线性回归模型时，样本回归函数的表达式为：12233ˆˆˆˆˆi i i k kiY X X X ββββ=++++ 随机设定形式为：12233ˆˆˆˆi i ik ki iY X X X e ββββ=+++++（5）回归模型的矩阵表达式：=+Y X βu3.2 对多元线性回归模型进行检验时，为什么在做了F 检验之后还要做t 检验呢？答：F 检验是各解释变量联合起来对被解释变量影响的显著性检验，是模型的整体性检验，其效果相等于R 2检验，但不能说明具体每个变量的统计显著性问题，因此，需要对每个变量进行t 检验才能看出其对应参数估计值的统计显著性。
3.3 多元线性回归模型的经典假定与简单线性回归模型有什么区别？答：区别在于多元线性回归模型的经典假定设置了解释变量之间无多重共线性的假定。
计量经济学(第四版)第三章练习题及答案
第三章练习题及参考解答3.1进入21世纪后，中国的家用汽车增长很快。
家用汽车的拥有量受到经济增长、公共服务、市场价格、交通状况、社会环境、政策因素，都会影响中国汽车拥有量。
为了研究一些主要因素与家用汽车拥有量的数量关系，选择“百户拥有家用汽车量”、“人均地区生产总值”、“城镇人口比重”、“居民消费价格指数”等变量，2016年全国各省市区的有关数据如表3.5。
表3.5 2016年各地区的百户拥有家用汽车量等数据资料来源:中国统计年鉴2017.中国统计出版社1）建立百户拥有家用汽车量计量经济模型,估计参数并对模型加以检验，检验结论的依据是什么?。
2)分析模型参数估计结果的经济意义,你如何解读模型估计检验的结果? 3) 你认为模型还可以如何改进?【练习题3.1 参考解答】：1)建立线性回归模型: 1223344t t t t t Y X X X u ββββ=++++ 回归结果如下:由F 统计量为14.69998, P 值为0.000007，可判断模型整体上显著, “人均地区生产总值”、“城镇人口比重”、“居民消费价格指数”等变量联合起来对百户拥有家用汽车量有显著影响。
解释变量参数的t 统计量的绝对值均大于临界值0.025(27) 2.052t =,或P 值均明显小于0.05α=，表明在其他变量不变的情况下,“人均地区生产总值”、“城镇人口比重”、“居民消费价格指数”分别对百户拥有家用汽车量都有显著影响。
2）X2的参数估计值为4.8117,表明随着经济的增长,人均地区生产总值每增加1万元,平均说来百户拥有家用汽车量将增加近5辆。
由于城镇公共交通的大力发展,有减少家用汽车的必要性,X3的参数估计值为-0.4449,表明随着城镇化的推进,“城镇人口比重”每增加1%,平均说来百户拥有家用汽车量将减少0.4449辆。
汽车价格和使用费用的提高将抑制家用汽车的使用, X4的参数估计值为-5.7685,表明随着家用汽车使用成本的提高, “居民消费价格指数”每增加1个百分点,平均说来百户拥有家用汽车量将减少5.7685辆。
安徽财经大学计量经济学 第三章练习题及参考全部解答
第三章练习题及参考解答3.1为研究中国各地区入境旅游状况，建立了各省市旅游外汇收入（Y ，百万美元）、旅行社职工人数（X1，人）、国际旅游人数（X2，万人次）的模型，用某年31个省市的截面数据估计结果如下：ii i X X Y 215452.11179.00263.151ˆ++-= t=(-3.066806) (6.652983) (3.378064)R 2=0.934331 92964.02=R F=191.1894 n=31 1)从经济意义上考察估计模型的合理性。
2)在5%显著性水平上，分别检验参数21,ββ的显著性。
3)在5%显著性水平上，检验模型的整体显著性。
练习题3.1参考解答:(1)由模型估计结果可看出：从经济意义上说明，旅行社职工人数和国际旅游人数均与旅游外汇收入正相关。
平均说来，旅行社职工人数增加1人，旅游外汇收入将增加0.1179百万美元；国际旅游人数增加1万人次，旅游外汇收入增加1.5452百万美元。
这与经济理论及经验符合，是合理的。
（2）取05.0=α，查表得048.2)331(025.0=-t因为3个参数t 统计量的绝对值均大于048.2)331(025.0=-t ，说明经t 检验3个参数均显著不为0，即旅行社职工人数和国际旅游人数分别对旅游外汇收入都有显著影响。
（3）取05.0=α，查表得34.3)28,2(05.0=F ，由于34.3)28,2(1894.19905.0=>=F F ，说明旅行社职工人数和国际旅游人数联合起来对旅游外汇收入有显著影响，线性回归方程显著成立。
3.2 表3.6给出了有两个解释变量2X 和.3X 的回归模型方差分析的部分结果：表3.6 方差分析表1）回归模型估计结果的样本容量n 、残差平方和RSS 、回归平方和ESS 与残差平方和RSS 的自由度各为多少?2）此模型的可决系数和调整的可决系数为多少?3）利用此结果能对模型的检验得出什么结论?能否确定两个解释变量2X 和.3X 各自对Y 都有显著影响? 练习题3.2参考解答:(1) 因为总变差的自由度为14=n-1，所以样本容量：n=14+1=15 因为 TSS=RSS+ESS 残差平方和RSS=TSS-ESS=66042-65965=77 回归平方和的自由度为：k-1=3-1=2 残差平方和RSS 的自由度为：n-k=15-3=12（2（3）这说明两个解释变量2X 和.3X 联合起来对被解释变量有很显著的影响，但是还不能确定两个解释变量2X 和.3X 各自对Y 都有显著影响。
计量经济学思考题答案
计量经济学思考题答案第一章绪论1.1怎样理解产生于西方国家的计量经济学能够在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用？答：计量经济学的产生源于对经济问题的定量研究，这是社会经济发展到一定阶段的客观需要。
计量经济学的发展是与现代科学技术成就结合在一起的，它反映了社会化大生产对各种经济因素和经济活动进行数量分析的客观要求。
经济学从定性研究向定量分析的发展，是经济学逐步向更加精密、更加科学发展的表现。
我们只要坚持以科学的经济理论为指导，紧密结合中国经济的实际，就能够使计量经济学的理论与方法在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用。
1.2理论计量经济学和应用计量经济学的区别和联系是什么？答：计量经济学不仅要寻求经济计量分析的方法，而且要对实际经济问题加以研究，分为理论计量经济学和应用计量经济学两个方面。
理论计量经济学是以计量经济学理论与方法技术为研究内容，目的在于为应用计量经济学提供方法论。
所谓计量经济学理论与方法技术的研究，实质上是指研究如何运用、改造和发展数理统计方法，使之成为适合测定随机经济关系的特殊方法。
应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映经济事实的统计数据为依据，用计量经济方法技术研究计量经济模型的实用化或探索实证经济规律、分析经济现象和预测经济行为以及对经济政策作定量评价。
1.3怎样理解计量经济学与理论经济学、经济统计学的关系？答：1、计量经济学与经济学的关系。
联系：计量经济学研究的主体—经济现象和经济关系的数量规律；计量经济学必须以经济学提供的理论原则和经济运行规律为依据；经济计量分析的结果：对经济理论确定的原则加以验证、充实、完善。
区别：经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量；计量经济学对经济关系要作出定量的估计，对经济理论提出经验的内容。
2、计量经济学与经济统计学的关系。
联系：经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量；经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据；经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据。
《计量经济学》思考与练习参考答案 孙敬水主编
一元线性回归模型
7.D
8.D
9.B 22.C
10.C 23.B
11.B 24.B
12.D 25.B
13.B 26.C
14.D 27.A
16.A
20.D
21.A
28.B 29.C 30.D
二、多项选择题
1.ACD 2.ABCDE 3.ABC 4.BE 5.AC 6.CDE 7.ABCDE 8.BCDE 9.ABCDE 10.ABDE
素后，消费函数为：
Ct = a0 + b0Yt + ∑ bi Dit + ut
i =1
6
或者： Ct = a0 + b0Yt +
∑ bi Dit + ∑ ai DitYt + ut
i =1 i =1
6
6
14．设某饮料需求 Y 依赖于收入 X 的变化外，还受： （1） “地区” （农村、城市）因素影 响其截距水平； （2） “季节” （春、夏、秋、冬）因素影响其截距和斜率。试分析确定该种饮 料需求的线性回归模型。
三、简答题、分析与计算题
1．什么是虚拟变量？它在模型中有什么作用？ 参考答案：(1)反映定性（或属性）因素变化，取值为 0 和 1 的人工变量称为虚拟变量。 (2)在模型中引入虚拟变量，主要是为了将定性因素或属性因素对因变量的影响数量化。 ①可以描述和测量定性因素的影响；②能够正确反映经济变量之间的相互关系，提高模型的 精度；③便于处理异常数据。 2．引入虚拟解释变量的两种基本方式是什么？它们各适用于什么情况？ 参考答案：引入虚拟变量基本方式：加法方式与乘法方式。前者主要适用于定性因素对 截距项产生影响的情况，后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况。此外还可以用 二者组合的方式引入，这时，可以测定定性因素对截距项和斜率项同时产生影响的情况。
计量经济学第三章课后作业
3.2解答：（1）因为自由度df=n-1=14,则样本容量n=15因为有 总变差平方和=参差平方和+回归平方和 ，即TSS=RSS+ESS 则残差平方和RSS=TSS-ESS=66042-65965=77因为有两个解释变量2X 和3X ，则k=3，回归平方和ESS 的自由度为：df=k-1=3-1=2 残差平方和RSS 的自由度为：df=n-k=15-3=12 （2）模型的可决系数为：2659650.99883466042ESS R TSS === 调整后的修正可决系数为：22221111i i e n n R R n k y n k--=-=---∑∑ 15110.9988340.9986153-=-⨯=- （3）从模型的可决系数20.998834R =及修正可决系数20.9986R =可以说明整个模型可以较好的解释被解释变量，即两个解释变量2X 和.3X 联合起来对被解释变量有很显著的影响，但是这并不能确定两个解释变量2X 和.3X 各自对Y 都有显著影响。
要确定每个变量分别对Y 的影响，需要做回归参数的显著性检验（t 检验）。
3.4解答：（１）．建立的模型为t t t t u X X Y +++=33221βββ 经过EViews 软件的处理，可以得到回归分析报告：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 03/14/12 Time: 21:32 Sample: 1970 1982 Included observations: 13Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 7.105975 1.618555 4.390321 0.0014 X2 -1.393115 0.310050 -4.493196 0.0012 R-squared0.872759 Mean dependent var 7.756923 Adjusted R-squared 0.847311 S.D. dependent var 3.041892 S.E. of regression 1.188632 Akaike info criterion 3.382658 Sum squared resid 14.12846 Schwarz criterion 3.513031 Log likelihood -18.98728 F-statistic 34.29559 Durbin-Watson stat2.254851 Prob(F-statistic)0.000033则该模型的估计为：23tˆ7.105975+-1.393115X 1.480674X t t Y =+ 经济学的说明：实际通货膨胀率受到失业率和预期通货膨胀率的共同影响，在预期通货膨胀率不变的前提下，失业率每提高1%，实际通货膨胀率就会平均下降1.393115%；在失业率不变的前提下，预期通货膨胀率每提高1%，实际通货膨胀率就会升高1.480674%。
计量经济学第三章练习
计量经济学第三章练习1．根据我国某省22年的数据估计出下列回归方程其中，Yt ＝第t 年的小麦产量（吨/亩）；HFt ＝第t 年的化肥施用量（公斤/亩）；JRt ＝第t 年的降雨量（寸）。
请分析变量HF 和JR 能否通过拟合优度、F 检验和t 检验，显著性水平为5％ 。
2、考虑以下方程（括号内为估计标准差）其中，Wt ——第t 年员工工资；Pt ——第t 年物价水平；Ut ——第t 年失业率。
（1）该模型是否能通过经济意义的检验？(2)试评价可决系数的值，并在给定显著性水平为5％的情况下，对解释变量进行显著性检验；（3）讨论Pt-1在理论上的正确性，讨论Pt-1在本模型中是否应该删除？为什么？3、假定以校园内食堂每天卖出的盒饭数量作为被解释变量，盒饭价格、气温、附近餐厅的盒饭价格、学校当日的学生数量（单位：千人）作为解释变量，进行回归分析；假设不管是否有假期，食堂都营业。
不幸的是，食堂内的计算机被一次病毒侵犯，所有的存储丢失，无法恢复，你不能说出独立变量分别 代表着哪一项！下面是回归结果（括号内为t 检验值）：被解释变量：每天卖出的盒饭数量解释变量：盒饭价格、气温、附近餐厅的盒饭价格、学校当日的学生数量试判断每项结果对应哪个解释变量？并说明理由。
4、假设要求你建立一个计量经济模型来说明在学校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人数，以便决定是否修建第二条跑道以满足所有的锻炼者。
你通过整个学年收集数据，得到两个可能的解释性方程：2800.12 4.985.82)(6.02)0.92.. 1.971197.23t t tY H F JR t R D W F ∧=-++===值:（--128.60.3640.004-2.560(0.08)(0.072)(0.658)0.873,19t t t tW P P U R n ∧=++==12342ˆ10.628.412.70.61 5.9(10.92) (2.02) (1.01) (-0.99) R 0.63,35i i i i iY X X X X n =+++-==方程A ：其中：y —某天慢跑者的人数 ,X1—该天降雨的英寸数,X2—该天日照的小时数， X3—该天的最高温度方程B ：y —某天慢跑者的人数 ,X1—该天降雨的英寸数,X2—该天日照的小时数，x4—第二天需课程作业的班级数 问题：（1）你认为哪个模型更合理？为什么？（2）两个模型都选择日照数为解释变量，为什么得到的系数符号不一样呢？5、课本104页，第4题6、下面的方程式考察工作与休息之间的替代关系，模型设定如下其中，sleep 、work 是每周休息和工作时间（单位分钟），edu 表示受教育的年数，age 为年龄。
计量经济学章节练习题(第三章 多元线性回归模型)已改
第三章 多元线性回归模型一、单项选择题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，则调整后的决定系数为【 】A 0.8603B 0.8389C 0.8 655D 0.83273、设k 为模型中的参数个数，则回归平方和是指【 】 A 21)(Y Yn i i -∑= B 21)ˆ(in i i Y Y -∑= C 21)ˆ(Y Y n i i-∑= D )1/()(21--∑=k Y Y n i i4、下列样本模型中，哪一个模型通常是无效的【 】A i C （消费）＝500＋0.8i I （收入）B d i Q （商品需求）＝10＋0.8i I （收入）＋0.9i P （价格）C s i Q （商品供给）＝20＋0.75i P （价格）D i Y （产出量）＝0.656.0i L （劳动）4.0iK （资本） 5、对于iki k i i i e X X X Y +++++=ββββˆˆˆˆ22110 ，统计量∑∑----)1/()ˆ(/)ˆ(22k n Y Y k Y Y i i i 服从【 】 A t(n-k) B t(n-k-1) C F(k-1,n-k) D F(k,n-k-1)6、对于iki k i i i e X X X Y +++++=ββββˆˆˆˆ22110 ，检验H 0:0=i β),,1,0(k i =时，所用的统计量)ˆvar(ˆi it ββ=服从【 】A t(n-k-1)B t(n-k-2)C t(n-k+1)D t(n-k+2)7、调整的判定系数 与多重判定系数 之间有如下关系【 】A 1122---=k n n R RB 11122----=k n n R R C 11)1(122---+-=k n n R R D 11)1(122-----=k n n R R 8、用一组有30 个观测值的样本估计模型i i i i u X X Y +++=22110βββ后，在0.05的显著性水平下对的显著性作t 检验，则1β显著地不等于零的条件是其统计量t 大于【 】 A 05.0t （30） B 025.0t （28） C （27） D 025.0F （1，28）9、如果两个经济变量X 与Y 间的关系近似地表现为当X 发生一个绝对量变动（∆X ）时，Y 有一个固定地相对量（∆Y/Y ）变动，则适宜配合的回归模型是【 】A i i i u X Y ++=10ββB ln i i i u X Y ++=10ββC i ii u X Y ++=110ββ D ln i i i u X Y ++=ln 10ββ 10、对于iki k i i i e X X X Y +++++=ββββˆˆˆˆ22110 ，如果原模型满足线性模型的基本假设，则在零假设j β＝0下，统计量)ˆ(/ˆjj s ββ（其中s(j β)是j β的标准误差）服从【 】 A t （n-k ） B t (n-k-1) C F （k-1，n-k ） D F （k ，n-k-1）11、下列哪个模型为常数弹性模型【 】A ln i i i u X Y ++=ln ln 10ββB ln i i i u X Y ++=10ln ββC i i i u X Y ++=ln 10ββD i ii u X Y ++=110ββ 12、模型i i i u X Y ++=ln 10ββ中，Y 关于X 的弹性为【 】1β025.0tA iX 1β B i X 1β C i Y 1β D i Y 1β 13、模型ln i i i u X Y ++=ln ln 10ββ中，的实际含义是【 】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14、关于经济计量模型进行预测出现误差的原因，正确的说法是【 】A.只有随机因素B.只有系统因素C.既有随机因素，又有系统因素D.A 、B 、C 都不对15、在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是(k 为解释变量个数)：【 】A n ≥k+1B n<k+1C n ≥30或n ≥3（k+1）D n ≥3016、用一组有30个观测值的样本估计模型i i i i u X X Y +++=22110βββi ，并在0.05的显著性水平下对总体显著性作F 检验，则检验拒绝零假设的条件是统计量F 大于【 】A F 0.05(3,30)B F 0.025(3,30)C F 0.05(2,27)D F 0.025(2,27)17、对小样本回归系数进行检验时，所用统计量是( )A 正态统计量B t 统计量C χ2统计量D F 统计量18、在多元回归中，调整后的判定系数2R 与判定系数2R 的关系有【 】A 2R <2RB 2R >2RC 2R =2RD 2R 与2R 的关系不能确定 19、根据判定系数2R 与F 统计量的关系可知，当2R ＝1时有【 】A F ＝－1B F ＝0C F ＝1D F ＝∞20、回归分析中，用来说明拟合优度的统计量为【 】A 相关系数B 判定系数C 回归系数D 标准差21、对于二元线性回归模型的总体显著性检验的F 统计量，正确的是【 】。
《计量经济学》第三章精选题及答案(重要)
第三章
多元线性回归模型
第一部分 练习题
计算题 考虑以下方程（括号内为估计标准差） 1
8.5620.3640.004t t t S P P -=++ （0.080） （0.072）
n =19，2R =0.873；
其中：S =t 年的销售量
P t =年的广告费用
请回答下列问题：
（1）对销售量估计的斜率系数进行假设检验。
（2）讨论1t P -在理论上是否正确，对本模型的正确性进行讨论。
1t P -是否应从方程中删除？为什么？
第二部分 参考答案
计算题
（2）由于1t P -不显著，可以将其从方程中删去，此时由于时滞短了一年，主成分可能正确，但时滞长度不正确。
在这样的情况下，利用同样的数据检验许多不同的时滞，可能不是个好方法，但如果可以建立另外一个数据集，这样检验也许是有用的。
计量经济学第三章课后习题详解
第三章习题2011年各地区的百户拥有家用汽车量等数据北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西海南重庆四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏新疆一、研究的目的和要求经济增长，公共服务、市场价格、交通状况，社会环境、政策因素都会影响中国汽车拥有量。
为了研究一些主要因素与家用汽车拥有量的数量关系，选择“人均地区生产总值”、“城镇人口比重”、“交通工具消费价格指数”等变量来进行研究和分析。
为了研究影响2011年各地区的百户拥有家用汽车量差异的主要原因，分析2011年各地区的百户拥有家用汽车量增长的数量规律，预测各地区的百户拥有家用汽车量的增长趋势，需要建立计量经济模型。
二、模型设定为了探究影响2011年各地区的百户拥有家用汽车量差异的主要原因，选择百户拥有家用汽车量为被解释变量，人均GDP、城镇人口比重、交通工具消费价格指数为解释变量。
首先，建立工作文件、选择数据类型“integer data”、“Start date”中输入“1”，“End date”中输入“31”,在EViews命令框直接键入“data Y X2 X3 X4”，在对应的“Y X2 X3 X4”下输入或粘贴相应的数据。
探索将模型设定为线性回归模型形式：=三、估计参数在命令框中输入“LS Y C X2 X3 X4”,回车即出现下面的回归结果：根据数据，模型估计的结果写为：t == = F= n=31四、模型检验1.统计检验（1）拟合优度：由上表中的数据可以得到： =，修正的可决系数为=，这说明模型对样本的拟合一般。
说明解释变量“人均地区生产总值”、“城镇人口比重”、“交通工具消费价格指数”联合起来对被解释变量“百户拥有家用汽车量”做了绝大部分的解释。
（2）F检验：针对:=0,给定显著水平=，在F分布表中查出自由度为k-1=3和n-k=27的临界值（3,27）=，由上表可知F=>（3,27）=,应拒绝原假设:=0，说明回归方程显著，即“人均地区生产总值”、“城镇人口比重”、“交通工具消费价格指数”变量联合起来确实对“百户拥有家用汽车量”确实有显著影响。
计量经济学第三章思考练习题
计量经济学第三章思考练习题
1、 两变量线性回归模型适合研究的经济问题有哪些主要特征？
2、 若变量Y 和X 之间的关系为εα
e X A Y 2)5(-=，其中A 、α为未知参数，ε为随机误差，问能否用两变量线性回归模型进行分析？
3、 线性回归模型的随机误差项有什么意义？
4、 两变量线性回归参数估计的基本思路是什么？
5、 两变量线性回归最小二乘估计有哪些重要性质？这些性质的意义是什么？
6、 为什么要进行回归拟合度评价？为什么用决定系数2R ，而不是残差平方和作为评价的标准？
7、 若回归模型为εβα++=X Y ，并且已经根据X 和Y 的16组样本数据，计算出∑=i i X 78.240、∑=i
i Y 22.114、
∑=i i i Y X 19.2367、∑=i i X 84.50892、∑=i
i Y 01.11112
，求α和β的最小二乘估计和决定系数。
8、 若两变量线性回归模型的回归残差序列为0.11、-2.01、8.06、-14.02、-12.12、13.81、0.26、6.37、0.65、-1.10，求模型误差项方差的估计。
9、已知Y 和X 之间存在因果关系，且已经得到这两个变量的下列样本数据：
年 份 X Y
1990 34 25
1991 44 28
1992 49 34
1993 58 36
1994 67 40
1995 76 42
1996 85 46
请利用两变量线性回归模型分析X 影响Y 的规律，包括参数估计、显著性检验，以及预测对应90*=X 时Y 的水平。
新《计量经济学》第3章 计量练习题
《计量经济学》第3章习题一、单项选择题1．多元线性回归模型的“线性”是指对（ ）而言是线性的。
A ．解释变量B ．被解释变量C ．回归参数D ．剩余项 2．多元线性回归模型参数向量β最小二乘估计式的矩阵表达式为（ ）A ．'1'ˆ()XX X Y β-= B ．'1'ˆ()X X X Y β-= C ．'1ˆ()XX XY β-= D ．'1'ˆ()XX XY β-= 3．ˆβ的方差－协方差矩阵ˆ()Var Cov β-为（ ） A ．2'1()X X σ- B ． 2'1()XX σ- C ．'12()XX σ- D ． '12()X X σ- 4．修正可决系数与未经修正的多重可决系数之间的关系为（ ）A ．2211(1)n R R n k -=--- B ．221(1)1n kR R n -=--- C ．2211n k R R n -=-- D ．2211n R R n k-=--5．多重可决系数R 2是指（ ）A ．残差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 ．回归平方和占残差平方和的比重 二、多项选择题1．多元线性回归模型的古典假定有（ ）A ．零均值假定B ．同方差和无自相关假定C ．随机扰动项与解释变量不相关假定D ．无多重共线性假定E ．正态性假定2．对模型01122i i i i Y X X u βββ=+++进行总体显著性检验，如果检验结果总体线性关系显著，则可能有（ ）A ．1β＝2β＝0B ．1β≠0，2β=0C ．1β≠0，2β≠0D ．1β＝0，2β≠0E ．1β＝2β≠0 3．残差平方和是指（ ）A ．被解释变量观测值与估计值之间的变差B ．被解释变量回归估计值总变差的大小C ．被解释变量观测值总变差的大小D ．被解释变量观测值总变差中未被列入模型的解释变量解释的那部分变差E．被解释变量观测值总变差中由多个解释变量作出解释的那部分变差4．关于多重可决系数，说法正确的有（）A．多重可决系数越大，表示回归方程与样本拟合得越好B．多重可决系数与模型中解释变量的数目有关，一般而言，解释变量越多，多重可决系数就越大C．实际应用中，使用修正的可决系数判断依据。
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计量经济学第三章思考练习题
1、 两变量线性回归模型适合研究的经济问题有哪些主要特征？
2、 若变量Y 和X 之间的关系为εα
e X A Y 2)5(-=，其中A 、α为未知参数，ε为随机误差，问能否用两变量线性回归模型进行分析？
3、 线性回归模型的随机误差项有什么意义？
4、 两变量线性回归参数估计的基本思路是什么？
5、 两变量线性回归最小二乘估计有哪些重要性质？这些性质的意义是什么？
6、 为什么要进行回归拟合度评价？为什么用决定系数2R ，而不是残差平方和作为评价的标准？
7、 若回归模型为εβα++=X Y ，并且已经根据X 和Y 的16组样本数据，计算出
∑=i i X 78.240、
∑=i i Y 22.114、∑=i i i Y X 19.2367、∑=i
i X 84.50892、∑=i i Y
01.11112，求α和β的最小二乘估计和决定系数。
8、 若两变量线性回归模型的回归残差序列为0.11、-2.01、8.06、-14.02、-12.12、13.81、0.26、6.37、0.65、-1.10，求模型误差项方差的估计。
9、已知Y 和X 之间存在因果关系，且已经得到这两个变量的下列样本数据： 年 份 X Y
1990 34 25
1991 44 28
1992 49 34
1993 58 36
1994 67 40
1995 76 42
1996 85 46
请利用两变量线性回归模型分析X 影响Y 的规律，包括参数估计、显著性检验，以及预测对应90*=X 时Y 的水平。