计量经济学上机作业答案(2)

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计量经济学习题及参考答案

计量经济学习题及参考答案计量经济学各章习题第一章绪论1.1 试列出计量经济分析地主要步骤.1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项?1.3 什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者地区别.1.4 估计量和估计值有何区别？第二章计量经济分析地统计学基础2.1 名词解释随机变量概率密度函数抽样分布样本均值样本方差协方差相关系数标准差标准误差显著性水平置信区间无偏性有效性一致估计量接受域拒绝域第I类错误2.2 请用例2.2中地数据求北京男生平均身高地99％置信区间.2.3 25个雇员地随机样本地平均周薪为130元，试问此样本是否取自一个均值为120元、标准差为10元地正态总体？2.4 某月对零售商店地调查结果表明，市郊食品店地月平均销售额为2500元，在下一个月份中，取出16个这种食品店地一个样本，其月平均销售额为2600元，销售额地标准差为480元.试问能否得出结论，从上次调查以来，平均月销售额已经发生了变化？第三章双变量线性回归模型3.1 判断题（判断对错；如果错误，说明理由）（1）OLS法是使残差平方和最小化地估计方法.（2）计算OLS估计值无需古典线性回归模型地基本假定.（3）若线性回归模型满足假设条件（1）～（4），但扰动项不服从正态分布，则尽管OLS估计量不再是BLUE，但仍为无偏估计量.（4）最小二乘斜率系数地假设检验所依据地是t分布，要求地抽样分布是正态分布.（5）R2＝TSS/ESS.（6）若回归模型中无截距项，则.（7）若原假设未被拒绝，则它为真.（8）在双变量回归中，地值越大，斜率系数地方差越大.3.2 设和分别表示Y对X和X对Y地OLS回归中地斜率，证明＝r为X和Y地相关系数.3.3 证明：（1）Y地真实值与OLS拟合值有共同地均值，即；（2）OLS残差与拟合值不相关，即.3.4 证明本章中（3.18）和（3.19）两式：（1）（2）3.5 考虑下列双变量模型：模型1：模型2：（1）β1和α1地OLS估计量相同吗？它们地方差相等吗？（2）β2和α2地OLS估计量相同吗？它们地方差相等吗？3.6 有人使用1980－1994年度数据，研究汇率和相对价格地关系，得到如下结果：其中，Y＝马克对美元地汇率X＝美、德两国消费者价格指数（CPI）之比，代表两国地相对价格（1）请解释回归系数地含义；（2）X t地系数为负值有经济意义吗？（3）如果我们重新定义X为德国CPI与美国CPI之比，X地符号会变化吗？为什么？3.7 随机调查200位男性地身高和体重，并用体重对身高进行回归，结果如下：其中Weight地单位是磅（lb），Height地单位是厘米（cm）.（1）当身高分别为177.67cm、164.98cm、187.82cm时，对应地体重地拟合值为多少？（2）假设在一年中某人身高增高了3.81cm，此人体重增加了多少？3.8 设有10名工人地数据如下：X 10 7 10 5 8 8 6 7 9 10Y 11 10 12 6 10 7 9 10 11 10其中X=劳动工时，Y=产量（1）试估计Y=α+βX + u（要求列出计算表格）；（2）提供回归结果（按标准格式）并适当说明；（3）检验原假设β=1.0.3.9 用12对观测值估计出地消费函数为Y=10.0+0.90X，且已知=0.01，=200，=4000，试预测当X=250时Y地值，并求Y地95%置信区间.3.10 设有某变量（Y）和变量（X）1995—1999年地数据如下:(1)试用OLS法估计Y t = α+ βX t + u t（要求列出计算表格）；(2)(3)试预测X=10时Y地值，并求Y地95%置信区间.3.11 根据上题地数据及回归结果，现有一对新观测值X＝20，Y ＝7.62，试问它们是否可能来自产生样本数据地同一总体？3.12 有人估计消费函数，得到如下结果（括号中数字为t值）：＝15 + 0.81 ＝0.98（2.7）（6.5）n=19（1）检验原假设：＝0（取显著性水平为5％）（2）计算参数估计值地标准误差；（3）求地95％置信区间，这个区间包括0吗？3.13 试用中国1985—2003年实际数据估计消费函数：=α+β+ u t其中：C代表消费，Y代表收入.原始数据如下表所示，表中：Cr＝农村居民人均消费支出(元) Cu＝城镇居民人均消费支出(元) Y ＝国内居民家庭人均纯收入(元) Yr＝农村居民家庭人均纯收入(元) Yu ＝城镇居民家庭人均可支配收入(元) Rpop＝农村人口比重(%) pop＝历年年底我国人口总数（亿人）P＝居民消费价格指数（1985=100）Pr＝农村居民消费价格指数（1985=100）Pu＝城镇居民消费价格指数（1985=100）数据来源：《中国统计年鉴2004》使用计量经济软件，用国内居民人均消费、农村居民人均消费和城镇居民人均消费分别对各自地人均收入进行回归，给出标准格式回归结果；并由回归结果分析我国城乡居民消费行为有何不同.第四章多元线性回归模型4.1 某经济学家试图解释某一变量Y地变动.他收集了Y和5个可能地解释变量～地观测值（共10组），然后分别作三个回归，结果如下（括号中数字为t统计量）：（1）= 51.5 + 3.21 R=0.63(3.45) (5.21)（2）= 33.43 + 3.67 + 4.62 + 1.21 R=0.75(3.61) (2.56) (0.81) (0.22)（3）= 23.21 + 3.82 + 2.32 + 0.82 + 4.10 + 1.21(2.21) (2.83) (0.62) (0.12) (2.10) (1.11)R=0.80你认为应采用哪一个结果？为什么？4.2为研究旅馆地投资问题，我们收集了某地地1987-1995年地数据来估计收益生产函数R=ALKe，其中R=旅馆年净收益（万年），L=土地投入，K=资金投入，e为自然对数地底.设回归结果如下（括号内数字为标准误差）：= -0.9175 + 0.273lnL + 0.733lnK R=0.94(0.212) (0.135) (0.125)(1) 请对回归结果作必要说明；（2）分别检验α和β地显著性；（3）检验原假设：α=β= 0；4.3 我们有某地1970-1987年间人均储蓄和收入地数据，用以研究1970－1978和1978年以后储蓄和收入之间地关系是否发生显著变化.引入虚拟变量后，估计结果如下（括号内数据为标准差）：= -1.7502 + 1.4839D + 0.1504 - 0.1034D·R=0.9425(0.3319) (0.4704) (0.0163) (0.0332)其中：Y=人均储蓄，X=人均收入，D=请检验两时期是否有显著地结构性变化.4.4 说明下列模型中变量是否呈线性，系数是否呈线性，并将能线性化地模型线性化.（1）（2）（3）4.5有学者根据某国19年地数据得到下面地回归结果：其中：Y=进口量（百万美元），X1 =个人消费支出（百万美元），X2 =进口价格/国内价格.（1）解释截距项以及X1和X2系数地意义；（2）Y地总变差中被回归方程解释地部分、未被回归方程解释地部分各是多少？（3）进行回归方程地显著性检验,并解释检验结果；（4）对“斜率”系数进行显著性检验,并解释检验结果.4.6 由美国46个州1992年地数据，Baltagi得到如下回归结果：其中，C＝香烟消费（包/人年），P＝每包香烟地实际价格Y＝人均实际可支配收入（1）香烟需求地价格弹性是多少？它是否统计上显著？若是，它是否统计上异于-1？（2）香烟需求地收入弹性是多少？它是否统计上显著？若不显著，原因是什么？（3）求出.4.7 有学者从209个公司地样本，得到如下回归结果（括号中数字为标准误差）：其中，Salary＝CEO地薪金Sales＝公司年销售额roe＝股本收益率（％）ros＝公司股票收益请分析回归结果.4.8 为了研究某国1970－1992期间地人口增长率，某研究小组估计了下列模型：其中：Pop＝人口（百万人），t＝趋势变量，.（1）在模型1中，样本期该地地人口增长率是多少？（2）人口增长率在1978年前后是否显著不同？如果不同，那么1972－1977和1978－1992两时期中，人口增长率各是多少？4.9 设回归方程为Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+ u, 试说明你将如何检验联合假设：β1= β 2 和β3 = 1 .4.10 下列情况应引入几个虚拟变量，如何表示？（1）企业规模：大型企业、中型企业、小型企业；（2）学历：小学、初中、高中、大学、研究生.4.11 在经济发展发生转折时期，可以通过引入虚拟变量来表示这种变化.例如，研究进口消费品地数量Y与国民收入X地关系时，数据散点图显示1979年前后明显不同.请写出引入虚拟变量地进口消费品线性回归方程.4.12 柯布－道格拉斯生产函数其中：GDP=地区国内生产总值（亿元）K=资本形成总额（亿元）L=就业人数（万人）P=商品零售价格指数（上年＝100）试根据中国2003年各省数据估计此函数并分析结果.数据如下表所示.第五章模型地建立与估计中地问题及对策5.1 判断题（判断对错；如果错误，说明理由）（1）尽管存在严重多重共线性，普通最小二乘估计量仍然是最佳线性无偏估计量（BLUE）.（2）如果分析地目地仅仅是为了预测，则多重共线性并无妨碍.（3）如果解释变量两两之间地相关系数都低，则一定不存在多重共线性. （4）如果存在异方差性，通常用地t检验和F检验是无效地.（5）当存在自相关时，OLS估计量既不是无偏地，又不是有效地.（6）消除一阶自相关地一阶差分变换法假定自相关系数必须等于1.（7）模型中包含无关地解释变量，参数估计量会有偏，并且会增大估计量地方差，即增大误差.（8）多元回归中，如果全部“斜率”系数各自经t检验都不显著，则R2值也高不了.（9）存在异方差地情况下，OLS法总是高估系数估计量地标准误差.（10）如果一个具有非常数方差地解释变量被（不正确地）忽略了，那么OLS 残差将呈异方差性.5.2 考虑带有随机扰动项地复利增长模型：Y表示GDP，Y0是Y 地基期值，r 是样本期内地年均增长率，t表示年份，t＝1978， (2003) 试问应如何估计GDP在样本期内地年均增长率？5.3检验下列情况下是否存在扰动项地自相关.(1)DW=0.81，n=21，k=3(2)DW=2.25，n=15，k=2(3)DW=1.56，n=30，k=55.4 有人建立了一个回归模型来研究我国县一级地教育支出：Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+u其中：Y，X1，X2和X3分别为所研究县份地教育支出、居民人均收入、学龄儿童人数和可以利用地各级政府教育拨款.他打算用遍布我国各省、市、自治区地100个县地数据来估计上述模型.（1）所用数据是什么类型地数据？（2）能否采用OLS法进行估计？为什么？（3）如不能采用OLS法，你认为应采用什么方法？5.5 试从下列回归结果分析存在问题及解决方法：（1）= 24.7747 + 0.9415 - 0.0424 R=0.9635SE：（6.7525）（0.8229）（0.0807）其中：Y=消费，X2=收入，X3=财产，且n=5000（2）= 0.4529 - 0.0041t R=0.5284t：(-3.9606) DW=0.8252其中Y=劳动在增加值中地份额，t=时间该估计结果是使用1949-1964年度数据得到地.5.6 工资模型：w i＝b0＋b1S i＋b2E i＋b3A i＋b4U i＋u i其中W i＝工资，S i＝学校教育年限，E i＝工作年限，A i＝年龄，U i＝是否参加工会.在估计上述模型时，你觉得会出现什么问题？如何解决？5.7 你想研究某行业中公司地销售量与其广告宣传费用之间地关系.你很清楚地知道该行业中有一半地公司比另一半公司大，你关心地是这种情况下，什么估计方法比较合理.假定大公司地扰动项方差是小公司扰动项方差地两倍.（1）若采用普通最小二乘法估计销售量对广告宣传费用地回归方程（假设广告宣传费是与误差项不相关地自变量），系数地估计量会是无偏地吗？是一致地吗？是有效地吗？（2）你会怎样修改你地估计方法以解决你地问题？（3）能否对原扰动项方差假设地正确性进行检验？5.8 考虑下面地模型其中GNP＝国民生产总值，M＝货币供给.（1）假设你有估计此模型地数据，你能成功地估计出模型地所有系数吗？说明理由.（2）如果不能，哪些系数可以估计？（3）如果从模型中去掉这一项，你对（1）中问题地答案会改变吗？（4）如果从模型中去掉这一项，你对（1）中问题地答案会改变吗？5.9 采用美国制造业1899－1922年数据，Dougherty得到如下两个回归结果：（1）（2）其中：Y＝实际产出指数，K＝实际资本投入指数，L＝实际劳动力投入指数，t＝时间趋势（1）回归式（1）中是否存在多重共线性？你是如何得知地？（2）回归式（1）中，logK系数地预期符号是什么？回归结果符合先验预期吗？为什么会这样？（3）回归式（1）中，趋势变量在其中起什么作用？（4）估计回归式（2）背后地逻辑是什么？（5）如果（1）中存在多重共线性，那么（2）式是否减轻这个问题？你如何得知？（6）两个回归地R2可比吗？说明理由.5.10 有人估计了下面地模型：其中：C＝私人消费支出，GNP＝国民生产总值，D＝国防支出假定，将（1）式转换成下式：使用1946－1975数据估计（1）、（2）两式，得到如下回归结果（括号中数字为标准误差）：（1）关于异方差，模型估计者做出了什么样地假定？你认为他地依据是什么？（2）比较两个回归结果.模型转换是否改进了结果？也就是说，是否减小了估计标准误差？说明理由.5.11 设有下列数据：RSS1＝55，K＝4，n1＝30RSS3＝140，K＝4，n3＝30请依据上述数据，用戈德佛尔德－匡特检验法进行异方差性检验（5％显著性水平）.5.12 考虑模型（1）也就是说，扰动项服从AR（2）模式，其中是白噪声.请概述估计此模型所要采取地步骤.5.13 对第3章练习题3.13所建立地三个消费模型地结果进行分析：是否存在序列相关问题？如果有，应如何解决？5.14 为了研究中国农业总产值与有效灌溉面积、化肥施用量、农作物总播种面积、受灾面积地相互关系，选31个省市2003年地数据资料，如下表所示：表中：Y＝农业总产值（亿元，不包括林牧渔）X1＝有效灌溉面积（千公顷）X2＝化肥施用量（万吨）X23＝化肥施用量（公斤/亩）X3＝农作物总播种面积（千公顷）X4＝受灾面积（千公顷）（1）回归并根据计算机输出结果写出标准格式地回归结果；（2）模型是否存在问题？如果存在问题，是什么问题？如何解决？第六章动态经济模型：自回归模型和分布滞后模型6.1判断题（判断对错；如果错误，说明理由）（1）所有计量经济模型实质上都是动态模型.（2）如果分布滞后系数中，有地为正有地为负，则科克模型将没有多大用处. （3）若适应预期模型用OLS估计，则估计量将有偏，但一致.（4）对于小样本，部分调整模型地OLS估计量是有偏地.（5）若回归方程中既包含随机解释变量，扰动项又自相关，则采用工具变量法，将产生无偏且一致地估计量.（6）解释变量中包括滞后因变量地情况下，用德宾－沃森d统计量来检测自相关是没有实际用处地.6.2 用OLS对科克模型、部分调整模型和适应预期模型分别进行回归时，得到地OLS估计量会有什么样地性质？6.3 简述科克分布和阿尔蒙多项式分布地区别.6.4 考虑模型假设相关.要解决这个问题，我们采用以下工具变量法：首先用对和回归，得到地估计值，然后回归其中是第一步回归（对和回归）中得到地.（1）这个方法如何消除原模型中地相关？（2）与利维顿采用地方法相比，此方法有何优点？6.5 设其中：M＝对实际现金余额地需求，Y*＝预期实际收入，R*＝预期通货膨胀率假设这些预期服从适应预期机制：其中和是调整系数，均位于0和1之间.（1）请将M t用可观测量表示；（2）你预计会有什么估计问题？6.6 考虑分布滞后模型假设可用二阶多项式表示诸如下：若施加约束＝＝0，你将如何估计诸系数（，i=0,1, (4)6.7 为了研究设备利用对于通货膨胀地影响，T. A.吉延斯根据1971年到1988年地美国数据获得如下回归结果：其中：Y＝通货膨胀率（根据GNP平减指数计算）X t＝制造业设备利用率X t－1＝滞后一年地设备利用率（1）设备利用对于通货膨胀地短期影响是什么？长期影响又是什么？（2）每个斜率系数是统计显著地吗？（3）你是否会拒绝两个斜率系数同时为零地原假设？将利用何种检验？6.8 考虑下面地模型：Y t = α+β(W0X t+ W1X t-1 + W2X t-2 + W3X t-3)+u t请说明如何用阿尔蒙滞后方法来估计上述模型（设用二次多项式来近似）.6.9 下面地模型是一个将部分调整和适应预期假说结合在一起地模型：Y t* = βX t+1eY t-Y t-1 = δ(Y t* - Y t-1) + u tX t+1e - X t e = (1-λ)( X t - X t e)；t=1，2，…，n式中Y t*是理想值，X t+1e和X t e是预期值.试推导出一个只包含可观测变量地方程，并说明该方程参数估计方面地问题.第七章时间序列分析7.1 单项选择题（1）某一时间序列经一次差分变换成平稳时间序列，此时间序列称为（）地. A．1阶单整B．2阶单整C．K阶单整D．以上答案均不正确（2）如果两个变量都是一阶单整地，则（）.A．这两个变量一定存在协整关系B．这两个变量一定不存在协整关系C．相应地误差修正模型一定成立D．还需对误差项进行检验（3）如果同阶单整地线性组合是平稳时间序列，则这些变量之间关系是( ) .A.伪回归关系B.协整关系C.短期均衡关系D.短期非均衡关系（4）．若一个时间序列呈上升趋势，则这个时间序列是( ).A．平稳时间序列B．非平稳时间序列C．一阶单整序列 D.一阶协整序列7.2 请说出平稳时间序列和非平稳时间序列地区别，并解释为什么在实证分析中确定经济时间序列地性质是十分必要地.7.3 什么是单位根？7.4 Dickey－Fuller（DF）检验和Engle－Granger（EG）检验是检验什么地？7.5 什么是伪回归？在回归中使用非均衡时间序列时是否必定会造成伪回归？7.6 由1948－1984英国私人部门住宅开工数（X）数据，某学者得到下列回归结果：注：5％临界值值为-2.95，10％临界值值为-2.60.（1）根据这一结果，检验住宅开工数时间序列是否平稳.（2）如果你打算使用t检验，则观测地t值是否统计显著？据此你是否得出该序列平稳地结论？（3）现考虑下面地回归结果：请判断住宅开工数地平稳性.7.7 由1971-I到1988-IV加拿大地数据，得到如下回归结果；A.B.C.其中，M1＝货币供给，GDP=国内生产总值，e t＝残差（回归A）（1）你怀疑回归A是伪回归吗？为什么？（2）回归B是伪回归吗？请说明理由.（3）从回归C地结果，你是否改变（1）中地结论，为什么？（4）现考虑以下回归：这个回归结果告诉你什么？这个结果是否对你决定回归A是否伪回归有帮助？7.8检验我国人口时间序列地平稳性，数据区间为1949－2003年.单位：万人7.9 对中国进出口贸易进行协整分析，如果存在协整关系，则建立ECM模型.1951－2003年中国进口（im）、出口（ex）和物价指数（pt，商品零售物价指数）时间序列数据见下表.因为该期间物价变化大，特别是改革开放以后变化更为激烈，所以物价指数也作为一个解释变量加入模型中.为消除物价变动对进出口数据地影响以及消除进出口数据中存在地异方差，定义三个变量如下：第八章联立方程模型8.1判断题（判断对错；如果错误，说明理由）（1）OLS法适用于估计联立方程模型中地结构方程.（2）2SLS法不能用于不可识别方程.（3）估计联立方程模型地2SLS法和其它方法只有在大样本地情况下，才能具有我们期望地统计性质.（4）联立方程模型作为一个整体，不存在类似R2这样地拟合优度测度.（5）如果要估计地方程扰动项自相关或存在跨方程地相关，则2SLS法和其它估计结构方程地方法都不能用.（6）如果一个方程恰好识别，则ILS和2SLS给出相同结果.8.2 单项选择题（1）结构式模型中地方程称为结构方程.在结构方程中，解释变量可以是前定变量，也可以是( ).A.外生变量B.滞后变量C.内生变量D.外生变量和内生变量（2）前定变量是( )地合称.A.外生变量和滞后内生变量B.内生变量和外生变量C.外生变量和虚拟变量D.解释变量和被解释变量（3）如果联立方程模型中某个结构方程包含了模型中所有地变量，则这个方程( ).A.恰好识别B.不可识别C.过度识别D.不确定（4）下面说法正确地是( ).A.内生变量是非随机变量B.前定变量是随机变量C.外生变量是随机变量D.外生变量是非随机变量（5）当一个结构式方程为恰好识别时，这个方程中内生解释变量地个数（）. A．与被排除在外地前定变量个数正好相等B．小于被排除在外地前定变量个数C．大于被排除在外地前定变量个数D．以上三种情况都有可能发生（6）简化式模型就是把结构式模型中地内生变量表示为( ).A.外生变量和内生变量地函数关系B.前定变量和随机误差项地模型C.滞后变量和随机误差项地模型D.外生变量和随机误差项地模型（7）对联立方程模型进行参数估计地方法可以分两类，即：( ).A.间接最小二乘法和系统估计方法B.单方程估计法和系统估计方法。

大工21春《计量经济学》在线作业2[65837]

大工21春《计量经济学》在线作业2
一、单选题
1.
A.1倍
B.1.023倍
C.1.96倍
D.2倍
答案：B
2.
A.异方差
B.多重共线性
C.序列相关
D.随机解释变量
答案：B
3.完全多重共线性下参数估计量（）。

A.唯一
B.无法估计
C.不存在
D.有效
答案：B
4.如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量是（）。

A.无偏的、非有效的
B.有偏的、非有效的
C.无偏的、有效的
D.有偏的，有效的
答案：A
5.在检验异方差的方法中，不包括（）。

A.Goldfeld-Quandt方法
B.LM检验法
C.White检验法
D.DW检验法
答案：D
6.如果多元线性回归模型中解释变量存在完全多重共线性，则OLS估计量（）。

A.不确定、方差无限大
B.不确定，方差最小
C.确定，方差无限大
D.确定，方差最小
答案：A
7.以下不属于多重共线性克服方法的是（）。

A.使用工具变量
B.增加样本容量
C.利用已知信息修正模型。

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-+221(1000800)1(1000800)[(650 2.2330),(650 2.2330)]128000128000--=-⨯⨯++⨯⨯+=(650-27.5380,650+27.5380) =(622.46,677.54)当1000f Y =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。

计量经济学上机作业试题以及答案

题目：第二题：下表中，Y代表新客车出售量，X1代表新车价格指数，X2代表消费者价格指数，X3代表个人可支配收入，X4代表利率，X5代表就业人数。

试建模并估计结果。

年度 1X2X3 X451971 10227 112 121.3 776.8 4.89 793671972 10872 111 125.3 839.6 4.55 821531973 11350 111.1 133.1 949.8 7.38 850641974 8775 117.5 147.7 1038.4 8.61 867941975 8539 127.6 161.2 1142.8 6.16 858461976 9994 135.7 170.5 1252.6 5.22 887521977 11046 142.9 181.5 1379.3 5.5 920171978 11164 153.8 195.3 1551.2 7.78 960481979 10559 166 217.7 1729.3 10.25 988241980 8979 179.3 247 1918 11.28 993031981 8535 190.2 272.3 2127.6 13.73 1003971982 7980 197.6 286.6 2261.4 11.2 995261983 9179 202.6 297.4 2428.1 8.69 1008341984 10394 208.5 307.6 2670.6 9.65 1050051985 11039 215.2 318.5 2841.1 7.75 1071501986 11450 224.4 323.4 3022.1 6.31 109597第三题为了了解影响电信业务的发展情况，特收集了如下数据，请建模并估计合理的结果。

年电信业务总量邮政业务总量中国人口数市镇人口比重人均GDP人均消费水平1991 1.5163 0.5275 11.5823 0.2637 1.879 0.896 1992 2.2657 0.6367 11.7171 0.2763 2.287 1.070 1993 3.8245 0.8026 11.8517 0.2814 2.939 1.331 1994 5.9230 0.9589 11.9850 0.2862 3.923 1.746 1995 8.7551 1.1334 12.1121 0.2904 4.854 2.236 1996 12.0875 1.3329 12.2389 0.2937 5.576 2.641 1997 12.6895 1.4434 12.3626 0.2992 6.053 2.834 1998 22.6494 1.6628 12.4810 0.3040 6.307 2.972 1999 31.3238 1.9844 12.5909 0.3089 6.534 3.143第四题：X代表职工的工龄，Y代表薪水。

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。

第一次上机实习答案

2009年秋季学期经济学院本科生计量经济学上机考试题姓名：王麻子（学号后四位：XXX ）考试成绩：注意：1.在规定时间内按照要求完成并提交：进行Eviews机上实例操作，将结果到WORD文档，进行判断，并作简要说明和分析。

2.题一为必做，题二鼓励做。

能做题二者可得加分，一二题全部做对者成绩评优秀。

题一：表1为1994-2004年我国出口贸易额与国内生产总值的两个时间序列。

试通过Eviews 建立随机计量模型：y t = β0 + β1 x t + u t来反映国内生产总值与出口额间的变化关系，并对估计结果进行讨论说明。

表1：历年出口贸易额与国内生产总值，（单位：亿元）年份EXP（Y）GDP（X）1994 46759.4 1210.11995 58478.1 1487.81996 67884.6 1510.51997 74462.6 1827.91998 78345.2 1837.11999 82067.5 1949.32000 89468.1 24922001 97314.8 26612002 105172.3 36562003 117390.2 4382.32004 136875.9 5933.2答：1.写出Eviews结果：那一张表Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/21/09 Time: 11:07Sample: 1994 2004C 41414.59 5118.481 8.091188 0.0000R-squared 0.917762 Mean dependent var 86747.15Adjusted R-squared 0.908625 S.D. dependent var 26282.71S.E. of regression 7944.830 Akaike info criterion 20.96140Sum squared resid 5.68E+08 Schwarz criterion 21.03374Log likelihood -113.2877 F-statistic 100.4388140000120000100000Y800006000040000100020003000400050006000X2.写出分析结果：那一个模型Y= 41414.59 + 17.22647XS.E. （5118.481）（1.718881）T (8.091188) (10.02191)R2=0.917762F=100.4388 DW=0.5533913.简要分析说明：从整体和局部给予评判其中括号里的为t检验值，R2 是可决系数，F与DW是有关两个检验统计量。

《计量经济学》上机实验参考答案

《计量经济学》上机实验参考答案实验一：线性回归模型的估计、检验和预测（3 课时）实验设备：个人计算机，计量经济学软件Eviews，外围设备如U 盘。

实验目的：（1）熟悉Eviews 软件基本使用功能；（2）掌握一元线性回归模型的估计、检验和预测方法；正态性检验；（3）掌握多元线性回归模型的估计、检验和预测方法；（4）掌握多元非线性回归模型的估计方法；（5）掌握模型参数的线性约束检验与参数的稳定性检验。

实验方法与原理：Eviews 软件使用，普通最小二乘法（OLS），拟合优度评价、t 检验、F 检验、J-B 检验、预测原理。

实验要求：（1）熟悉和掌握描述统计和线性回归分析；（2）选择方程进行一元线性回归；（3）选择方程进行多元线性回归；（4）进行经济意义检验、拟合优度评价、参数显著性检验和回归方程显著性检验；（5）掌握被解释变量的点预测和区间预测；（6）估计对数模型、半对数模型、倒数模型、多项式模型模型等非线性回归模型。

实验内容与数据1（第2 章思考与练习：三、简答、分析与计算题第12 小题）：12. 表1 数据是从某个行业的5 个不同的工厂收集的，请回答以下问题：ˆˆˆˆ（1）估计这个行业的线性总成本函数：yˆt= b0 + b1 x t ；（2）b0 和b1 的经济含义是什么？；（3）估计产量为10 时的总成本。

表1 某行业成本与产量数据参考答案：(1)总成本函数(标准格式)：yˆt = 26.27679 + 4.25899xts = (3.211966) (0.367954)t = (8.180904) (11.57462)R 2 = 0.978098 S.E = 2.462819 DW =1.404274 F =133.9719ˆˆ(2) b0 =26.27679 为固定成本，即产量为0 时的成本；b1 =4.25899 为边际成本，即产量每增加1 单位时，总成本增加了4.25899 单位。

计量经济学第二章作业答案

习题2.1 为研究中国的货币供应量(以货币与准货币M2表示)与国内生产总值(GDP)的相互依存关系，分析表中1990年—2012年中国货币供应量（M2）和国内生产总值（GDP）的有关数据:表2.9 1990年—2012年中国货币供应量和国内生产总值(单位:亿元)解答：中国货币供应量(M2)X与国内生产总值(GDP)Y的相关系数为: 利用EViews估计其参数结果为:Yi=24351.34+0.524085Xit=(8.381061) (69.38808)R2=0.995657 F=4814.705经济意义:根据估计的参数,说明货币供应量每增加1亿元平均可导致国内生产总值增加0.995657亿元，线性相关程度很高。

2.3 为了研究深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值的关系，得到以下数据：表2.11 深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值(1)建立深圳地方预算内财政收入对本市生产总值GDP的回归模型；(2)估计所建立模型的参数，解释斜率系数的经济意义；（3）对回归结果进行检验。

解答：（1）建立深圳地方预算内财政收入对本市GDP（X）的回归模型，建立EViews 文件，利用地方预算内财政收入（Y）和本市GDP（X）的数据表，作散点图：可看图得出地方预算内财政收入（Y ）和GDP 的关系近似直线关系，可建立线性回归模型：i i i u X Y ++=21ββ （2）利用EViews 估计其参数结果为：即 Yi=-23.23698+0.108689Xi （19.43977） (0.004013) t=(-1.195332) (27.08762) R 2=0.973466 F=733.7392（3）经检验说明,深圳市的GDP 对地方财政收入有显著影响。

R 2=0.973466，说明GDP 解释了地方财政收入变动的近98%，模型拟合程度较好。

模型说明当GDP 每增长1亿元时，平均说来地方财政收入将增长0.004013亿元。

计量经济学参考答案

第二章练习题及参考解答练习题2.1 参考解答:计算中国货币供应量(以货币与准货币M2表示)与国内生产总值(GDP)的相关系数为:计算方法: 2222()()i i i iXY i i i i n X Y X Y r n X X n Y Y -=--∑∑∑∑∑∑∑或 ,22()()()()ii X Y iiX X Y Y r X X Y Y --=--∑∑∑计算结果:M2 GDP M2 1 0.6 GDP0.61经济意义: 这说明中国货币供应量与国内生产总值(GDP)的线性相关系数为0.,线性相关程度相当高。

练习题2.2参考解答美国软饮料公司的广告费用X 与销售数量Y 的散点图为说明美国软饮料公司的广告费用X 与销售数量Y 正线性相关。

x y x 1 0.4 y0.41说明美国软饮料公司的广告费用X 与销售数量Y 的正相关程度相当高。

若以销售数量Y 为被解释变量,以广告费用X 为解释变量,可建立线性回归模型 i i i u X Y ++=21ββ 利用EViews 估计其参数结果为经t 检验表明, 广告费用X 对美国软饮料公司的销售数量Y 确有显著影响。

回归结果表明，广告费用X 每增加1百万美元, 平均说来软饮料公司的销售数量将增加14.40359(百万箱)。

练习题2.3参考解答: 1、建立深圳地方预算内财政收入对GDP 的回归模型，建立EViews 文件，利用地方预算内财政收入（Y ）和GDP 的数据表，作散点图可看出地方预算内财政收入（Y ）和GDP 的关系近似直线关系，可建立线性回归模型： t t t u GDP Y ++=21ββ 利用EViews 估计其参数结果为即 ˆ20.46110.0850t tY GDP =+ （9.8674） (0.0033)t=(2.0736) (26.1038) R 2=0.9771 F=681.4064经检验说明,深圳市的GDP 对地方财政收入确有显著影响。

计量经济学的课后习题答案

计量经济学的课后习题答案计量经济学的课后习题答案计量经济学是经济学中的一个重要分支，它运用数理统计学和经济理论的方法来研究经济现象。

在学习计量经济学的过程中，课后习题是巩固知识和提高能力的重要途径。

下面将为大家提供一些计量经济学的课后习题答案，希望对大家的学习有所帮助。

第一题：回归分析假设我们有一个简单的线性回归模型：Y = β0 + β1X + ε，其中Y表示因变量，X表示自变量，β0和β1是回归系数，ε是误差项。

我们通过最小二乘法估计得到的回归方程为Y = 2 + 3X。

根据这个回归方程，当X等于5时，预测Y的值是多少？答案：根据回归方程，当X等于5时，预测Y的值为2 + 3*5 = 17。

第二题：假设检验在计量经济学中，假设检验是一种常用的统计方法，用于检验某个经济理论或假设是否成立。

假设我们有一个假设H0：β1 = 0，即自变量X对因变量Y没有显著影响。

我们通过回归分析得到的t统计量为2.5，自由度为50。

在显著性水平为0.05的条件下，我们应该接受还是拒绝这个假设？答案：在显著性水平为0.05的条件下，自由度为50的t分布的临界值为1.96。

由于t统计量的值（2.5）大于临界值（1.96），我们可以拒绝假设H0，即自变量X对因变量Y有显著影响。

第三题：多元回归分析多元回归分析是计量经济学中常用的分析方法之一，它考虑了多个自变量对因变量的影响。

假设我们有一个多元回归模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ε，其中Y表示因变量，X1和X2表示两个自变量，β0、β1和β2是回归系数，ε是误差项。

我们通过最小二乘法估计得到的回归方程为Y = 1 + 2X1 + 3X2。

根据这个回归方程，当X1等于3，X2等于4时，预测Y的值是多少？答案：根据回归方程，当X1等于3，X2等于4时，预测Y的值为1 + 2*3 +3*4 = 19。

第四题：异方差问题在计量经济学中，异方差是指误差项的方差不恒定，而是与自变量的取值相关。

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

H1：A∗, α, β不全为零。给定显著性水平α = 0.05，查分子自由度ν1 = 2，分母自由度ν2 = 27 − 2 − 1 = 24的 F 分布上侧分位数 F0.05(2,24)=3.40。
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)

计量经济学上机实验报告1

提示：
打包保存时自己的文件夹以“学号姓名”为文件夹名，
打包时文件夹内容包括：本实验报告。
（2）在命令窗口依次键入：GENR LnY=log(Y)
GENR LnX2=log(X2)
LS LnY C LnX2 X3
Dependent Variable: LNY
Method: Least Squares
Date: 12/20/15 Time: 21:50
Sample: 1994 2011
Included observations: 18
Sample: 1994 2011
Included observations: 18
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
X2
X3
X4
X5
X6
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
评价：
从经济意义上来说，国民总收入与年底存款余额是呈正比的，国民总收入越高，年底存款余额就越多，符号为正；居民消费价格总指数与年底存款总额是呈反比的，居民消费价格指数越高，年底存款余额就越少，符号为负。
拟合优度检验：可决系数为，修正后的可决系数为，非常接近于1，表明回归方程拟合的非常好。
T检验：解释变量X2，X3，X4，X5，X6的系数分别为，，，，
实验目的：
多元线性回归模型
T检验
F检验
多元线性回归模型的改进
实验内容：
（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

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-参考答案(2)教学文案

一、解释概念：1、多重共线性：是指在多元线性回归模型中，解释变量之间存在的线性关系。

2、SRF：就是样本回归函数。

即是将样本应变量的条件均值表示为解释变量的某种函数。

3、解释变量的边际贡献：在回归模型中新加入一个解释变量所引起的回归平方和或者拟合优度的增加值。

4、一阶偏相关系数：反映一个经济变量与某个经济变量的线性相关程度时，剔除另一个变量对它们的影响的真实相关程度的指标。

5、最小方差准则：在模型参数估计时，应当选择其抽样分布具有最小方差的估计式，该原则就是最佳性准则，或者称为最小方差准则。

6、OLS：普通最小二乘估计。

是利用残差平方和为最小来求解回归模型参数的参数估计方法。

7、偏相关系数：反映一个经济变量与某个经济变量的线性相关程度时，剔除其它变量（部分或者全部变量）对它们的影响的真实相关程度的指标。

8、WLS：加权最小二乘法。

是指估计回归方程参数时，按照残差平方加权求和最小的原则进行的估计方法。

9、U t自相关：即回归模型中随机误差项逐项值之间的相关。

即Cov（U t，U s）≠0 t ≠s。

10、二阶偏相关系数：反映一个经济变量与某个经济变量的线性相关程度时，剔除另两个变量对它们的影响的真实相关程度的指标。

11、技术方程式：根据生产技术关系建立的计量经济模型。

13、零阶偏相关系数：反映一个经济变量与某个经济变量的线性相关程度时，不剔除任何变量对它们的影响的相关程度的指标。

也就是简单相关系数。

14、经验加权法：是根据实际经济问题的特点及经验判断，对滞后经济变量赋予一定的权数，利用这些权数构成各滞后变量的线性组合，以形成新的变量，再用最小二乘法进行参数估计的有限分布滞后模型的修正估计方法。

15、虚拟变量：在计量经济学中，我们把取值为0和1 的人工变量称为虚拟变量，用字母D表示。

（或称为属性变量、双值变量、类型变量、定性变量、二元型变量）16、不完全多重共线性：是指在多元线性回归模型中，解释变量之间存在的近似的线性关系。