庞皓《计量经济学》(第4版)章节题库-第2章 简单线性回归模型【圣才出品】
庞皓《计量经济学》(第4版)-考研真题精选【圣才出品】
考研真题精选一、名词解释1．面板数据[湖南大学2013研]答：面板数据也称为平行数据、时空数据等，是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据，反映了空间和时间两个维度的经验信息。
面板数据同时拥有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板，因此称之为面板数据。
面板数据能够克服时间序列数据通常较为严重的多重共线性问题，同时相较于纯粹的截面数据与时间序列数据能够提供更多的数据信息，因此经常采用面板数据建立模型。
2．虚拟变量[湘潭大学2016研]答：在建立模型时，通常会有一些影响经济变量的因素无法定量度量，如季节对某些产品（如冷饮）销售的影响等，为了能够在模型中反映这些因素的影响，并提高模型的精度，需要将它们“量化”，这种“量化”通常是通过引入“虚拟变量”来完成的。
根据这些因素的属性类型，构造只取“0”或“1”的人工变量，通常称这类变量为虚拟变量。
一般地，在虚拟变量的设置中，基础类型和肯定类型取值为1；比较类型和否定类型取值为0。
3．虚拟变量陷阱[湘潭大学2017研]答：在虚拟变量的设置中，虚拟变量的个数须按以下原则确定：每一个定性变量所需的虚拟变量的个数要比该定性变量的类别数少1，即如果有m个定性变量，只能在模型中引入m－1个虚拟变量。
如果引入m个虚拟变量，就会导致模型解释变量间出现完全共线性，模型无法估计的情况，这称为虚拟变量陷阱。
4．多重共线性[湖南大学2016、2011研]答：多重共线性是在多元回归中可能存在的现象，如果在模型中某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为存在多重共线性，多重共线性分为完全共线与近似共线两类。
当某一个解释变量可以用其他解释变量的线性组合表示，称解释变量之间存在完全共线性，此时模型参数无法进行估计。
完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。
最新庞皓计量经济学 第二章 练习题及参考解答(第四版)
庞皓计量经济学第二章练习题及参考解答(第四版)------------------------------------------作者xxxx------------------------------------------日期xxxx练习题2.1表2.9中是中国历年国内旅游总花费（Y）、国内生产总值（X1）、铁路里程（X2）、公路里程数据（X3）的数据。
表2.7 中国历年国内旅游总花费、国内生产总值、铁路里程、公路里程数据资料来源：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）对所建立的回归模型进行检验，对几个模型估计检验结果进行比较。
【练习题2.1参考解答】（1）分别建立亿元线性回归模型建立y与x1的数量关系如下：建立y与x2的数量关系如下：建立y与x3的数量关系如下：（2）对所建立的回归模型进行检验，对几个模型估计检验结果进行比较。
关于中国国内旅游总花费与国内生产总值模型，由上可知，，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的t检验：，对斜率系数的显著性检验表明，GDP对中国国内旅游总花费有显著影响。
同理：关于中国国内旅游总花费与铁路里程模型，由上可知，，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的t检验：，对斜率系数的显著性检验表明，铁路里程对中国国内旅游总花费有显著影响。
关于中国国内旅游总花费与公路里程模型，由上可知，，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的t检验：，对斜率系数的显著性检验表明，公路里程对中国国内旅游总花费有显著影响。
2.2为了研究浙江省一般预算总收入与地区生产总值的关系,由浙江省统计年鉴得到如表2.8所示的数据。
年份一般预算总收入(亿元)地区生产总值(亿元)年份一般预算总收入(亿元)地区生产总值(亿元)Y X Y X(1)建立浙江省一般预算收入与全省地区生产总值的计量经济模型,估计模型的参数,检验模型的显著性,用规范的形式写出估计检验结果,并解释所估计参数的经济意义(2)如果2017年，浙江省地区生产总值为52000亿元，比上年增长10%,利用计量经济模型对浙江省2017年的一般预算收入做出点预测和区间预测(3)建立浙江省一般预算收入的对数与地区生产总值对数的计量经济模型,估计模型的参数,检验模型的显著性,并解释所估计参数的经济意义。
庞皓计量经济学(第四版)课后答案
第一章导论第一节什么是计量经济学计量经济学是现代经济学的重要分支。
为了深入学习计量经济学的理论与方法，有必要首先从整体上对计量经济学有一些概略性的认识，了解计量经济学的性质、基本思想、基本研究方法以及若干常用的基本概念。
一、计量经济学的产生与发展在对实际经济问题的研究中，经常需要对经济活动及其数量变动规律作定量的分析。
例如，为了研究中国经济的增长，需要分析中国国内生产总值(GDP)变动的状况? 分析有哪些主要因素会影响中国GDP的增长？分析中国的GDP与各种主要影响因素关系的性质是什么？分析各种因素对中国GDP影响的程度和具体数量规律是什么？分析所得到的数量分析结果的可靠性如何？还要分析经济增长的政策效应，或者预测中国GDP发展的趋势。
显然，对这类经济问题的定量分析，需要解决一些共性问题：提出所研究的经济问题及度量方式，确定表现研究对象的经济变量（如用GDP的变动度量经济的增长）；分析对研究对象变动有影响的主要因素，选择若干作为影响因素的变量；分析各种影响因素与所研究经济现象相互关系的性质，决定相互联系的数学关系式；运用科学的数量分析方法，确定所研究的经济对象与各种影响因素间具体的数量规律；运用统计方法分析和检验所得数量结论的可靠性；运用数量研究的结果作经济分析和预测。
对社会经济问题数量规律的研究具有普遍性，计量经济学是专门研究这类问题的经济学科。
计量经济学（Econometrics）这个词是挪威经济学家、第一届诺贝尔经济学奖获得者弗瑞希（R.Frisch）在其1926年发表的《论纯经济问题》一文中，按照”生物计量学”(Biometrics)一词的结构仿造出来的。
Econometrics一词的本意是指“经济度量”，研究对经济现象和经济关系的计量方法，因此有时也译为“经济计量学”。
将Econometrics译为计量经济学，是为了强调计量经济学是一门经济学科，不仅要研究经济现象的计量方法，而且要研究经济现象发展变化的数量规律。
庞皓《计量经济学》笔记和课后习题详解(简单线性回归模型)【圣才出品】
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图 2-1 变量相关关系的散点图 根据涉及的变量数量、相关性质及相关程度的不同，变量之间的相关关系可以分为若干 类型。相关关系的类型见表 2-1。
表 2-1 相关关系的类型
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是要根据解释变量的数值去估计所研究的被解释变量的总体平均值。 （4）相关分析与回归分析的联系与区别（见表 2-2） 表 2-2 相关ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ析与回归分析的联系与区别
注意：相关分析和回归分析只是从数据出发定量地分析经济变量间相互联系的手段，并 不能决定经济现象相互之间的本质联系。在对经济问题开展相关分析和回归分析时，要注意 与定性的经济分析相结合，才能得到有实际意义的结果。
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第 2 章 简单线性回归模型
2.1 复习笔记
考点一：回归分析与回归函数 ★★★
1．相关分析与回归分析 （1）经济变量间的相互关系 ①确定性的函数关系 当一个或若干个变量 X 取一定数值时，某一个变量 Y 有确定的值与之相对应，则称变 量之间的这种关系为确定性的函数关系。一般情况下，确定性的函数关系可表示为 Y＝（f X）。 ②相关关系 当一个或若干个变量 X 取一定数值时，与之相对应的另一个变量 Y 的值虽然不确定， 但却按某种规律在一定范围内变化，则称变量之间的这种关系为不确定的统计关系或相关关 系，一般可表示为 Y＝f（X，u），其中，u 为随机变量。 坐标图（又称散点图）可以用来描述变量之间的相关关系，如变量 X 和 Y 之间关系的 散点图可描述为图 2-1。
计量经济学(庞皓)课后思考题答案
思考题答案第一章绪论思考题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。
庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版
庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版目录1.简介2.练习题及解答–第一章：引言–第二章：回归分析的基本步骤–第三章：多元回归分析–第四章：假设检验和检定–第五章：函数形式选择和非线性回归–第六章：虚拟变量和联合假设检验–第七章：时间序列回归分析–第八章：面板数据回归分析–第九章：工具变量法–第十章：极大似然估计3.总结1. 简介《庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版》是一本与《庞皓计量经济学》教材配套的习题集，旨在帮助读者巩固和加深对计量经济学理论和方法的理解。
本书第四版相比前三版进行了全面的修订和更新，更加贴近实际应用环境，同时也增加了一些新的内容。
本文档为《庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版》的摘要，包含了各章节的练习题及参考解答。
2. 练习题及解答第一章：引言1.什么是计量经济学？计量经济学的研究范围是什么？–答案：计量经济学是运用统计学方法研究经济理论及实证问题的学科。
它主要研究经济学中的理论模型和假设是否能得到实证支持，对经济变量之间的关系进行定量分析和预测。
2.计量经济学中常用的方法有哪些？–答案：常用的计量经济学方法包括线性回归分析、假设检验、面板数据分析、时间序列分析等。
这些方法能够帮助研究者解决实际经济问题，预测经济变量，评估政策效果等。
第二章：回归分析的基本步骤1.请解释什么是回归分析？–答案：回归分析是一种研究因变量和自变量之间关系的统计方法。
通过建立一个数学模型来描述二者之间的函数关系，并利用样本数据对该函数关系进行估计和推断。
回归分析的基本思想是找到自变量对因变量的解释能力，并进行统计推断。
2.利用最小二乘法进行回归分析的基本思想是什么？–答案：基本思想是通过最小化预测值与实际观测值之间的差异，来确定最佳的参数估计值。
也就是说，最小二乘法通过选择一组参数，使得预测值与实际观测值之间的平方差最小化。
3.如何判断回归模型的拟合优度？–答案：拟合优度可以通过判断回归方程的决定系数R2来评估。
庞浩计量经济学第二章答案
第二章简单线性回归模型2.1（1）①首先分析人均寿命与人均GDP的数量关系，用Eviews分析：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/27/14 Time: 21:00Sample: 1 22Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 56.64794 1.960820 28.88992 0.0000X1 0.128360 0.027242 4.711834 0.0001R-squared 0.526082 Mean dependent var 62.50000 Adjusted R-squared 0.502386 S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 7.116881 Akaike info criterion 6.849324 Sum squared resid 1013.000 Schwarz criterion 6.948510 Log likelihood -73.34257 Hannan-Quinn criter. 6.872689 F-statistic 22.20138 Durbin-Watson stat 0.629074 Prob(F-statistic) 0.000134有上可知，关系式为y=56.64794+0.128360x1②关于人均寿命与成人识字率的关系，用Eviews分析如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/26/14 Time: 21:10Sample: 1 22Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 38.79424 3.532079 10.98340 0.0000X2 0.331971 0.046656 7.115308 0.0000R-squared 0.716825 Mean dependent var 62.50000 Adjusted R-squared 0.702666 S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 5.501306 Akaike info criterion 6.334356 Sum squared resid 605.2873 Schwarz criterion 6.433542 Log likelihood -67.67792 Hannan-Quinn criter. 6.357721 F-statistic 50.62761 Durbin-Watson stat 1.846406 Prob(F-statistic) 0.000001由上可知，关系式为y=38.79424+0.331971x2③关于人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的关系，用Eviews分析如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/26/14 Time: 21:14Sample: 1 22Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 31.79956 6.536434 4.864971 0.0001X3 0.387276 0.080260 4.825285 0.0001R-squared 0.537929 Mean dependent var 62.50000Adjusted R-squared 0.514825 S.D. dependent var 10.08889S.E. of regression 7.027364 Akaike info criterion 6.824009Sum squared resid 987.6770 Schwarz criterion 6.923194Log likelihood -73.06409 Hannan-Quinn criter. 6.847374F-statistic 23.28338 Durbin-Watson stat 0.952555Prob(F-statistic) 0.000103由上可知，关系式为y=31.79956+0.387276x3（2）①关于人均寿命与人均GDP模型，由上可知，可决系数为0.526082，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
庞皓计量经济学(第四版)课后答案
第一章导论第一节什么是计量经济学计量经济学是现代经济学的重要分支。
为了深入学习计量经济学的理论与方法，有必要首先从整体上对计量经济学有一些概略性的认识，了解计量经济学的性质、基本思想、基本研究方法以及若干常用的基本概念。
一、计量经济学的产生与发展在对实际经济问题的研究中，经常需要对经济活动及其数量变动规律作定量的分析。
例如，为了研究中国经济的增长，需要分析中国国内生产总值(GDP)变动的状况? 分析有哪些主要因素会影响中国GDP的增长？分析中国的GDP与各种主要影响因素关系的性质是什么？分析各种因素对中国GDP影响的程度和具体数量规律是什么？分析所得到的数量分析结果的可靠性如何？还要分析经济增长的政策效应，或者预测中国GDP发展的趋势。
显然，对这类经济问题的定量分析，需要解决一些共性问题：提出所研究的经济问题及度量方式，确定表现研究对象的经济变量（如用GDP的变动度量经济的增长）；分析对研究对象变动有影响的主要因素，选择若干作为影响因素的变量；分析各种影响因素与所研究经济现象相互关系的性质，决定相互联系的数学关系式；运用科学的数量分析方法，确定所研究的经济对象与各种影响因素间具体的数量规律；运用统计方法分析和检验所得数量结论的可靠性；运用数量研究的结果作经济分析和预测。
对社会经济问题数量规律的研究具有普遍性，计量经济学是专门研究这类问题的经济学科。
计量经济学（Econometrics）这个词是挪威经济学家、第一届诺贝尔经济学奖获得者弗瑞希（R.Frisch）在其1926年发表的《论纯经济问题》一文中，按照”生物计量学”(Biometrics)一词的结构仿造出来的。
Econometrics一词的本意是指“经济度量”，研究对经济现象和经济关系的计量方法，因此有时也译为“经济计量学”。
将Econometrics译为计量经济学，是为了强调计量经济学是一门经济学科，不仅要研究经济现象的计量方法，而且要研究经济现象发展变化的数量规律。
计量经济学庞皓课后思考题答案
答：定义关系是指根据定义而表达的恒等式，是由经济理论或客观存在的经济关系决定的恒等关系。国民经济中许多平衡关系都可以建立恒等关系，这样的模型称为定义方程式。在联立方程组模型中经常利用定义方程式。但是，定义方程式的恒等关系中没有随机误差项和需要估计的参数，所以一般不宜用于建立单一方程模型。
1.12为什么计量经济模型可以用于政策评价？其前提条件是什么？
答：所谓政策评价，是利用计量经济模型对各种可供选择的政策方案的实施后果进行模拟运算，从而对各种政策方案作出评价。前提是，我们是把计量经济模型当作经济运行的实验室，去模拟所研究的经济体计量经济模型体系，分析整个经济体系对各种假设的政策条件的反映。在实际的政策评价时，经常把模型中的某些变量或参数视为可用政策调整的政策变量，然后分析政策变量的变动对被解释变量的影响。
1.4在计量经济模型中被解释变量和解释变量的作用有什么不同？
答：在计量经济模型中，解释变量是变动的原因，被解释变量是变动的结果。被解释变量是模型要分析研究的对象。解释变量是说明被解释变量变动主要原因的变量。
1.5一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。
2.9为什么对被解释变量个别值的预测区间会比对被解释变量平均值的预测区间更宽？
答：预测被解释变量平均值仅存在抽样误差，而对被解释变量个别值的预测，不仅存在抽样误差，而且要受随机扰动项的影响。所以对个别值的预测区间比对平均值的预测区间更宽。
2.10如果有人利用中国1978～2000年的样本估计的计量经济模型直接预测“中国综合经济水平将在2050年达到美国2002年的水平”，你如何评论这种预测？
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三、简答题 1计量经济学中常用的样本数据有哪几种？请分别举例说明。 答：常用的样本数据有三类：时间序列数据、截面数据和面板数据。 （1）时间序列数据是一个或多个变量按照时间先后排列的统计数据，例如近20年全国的GDP、各年的 商品零售总额、年进出口总额等； （2）截面数据是一个或多个变量发生在同一时间截面上的调查数据，例如2000年人口普查数据、 2008年的经济普查数据等； （3）面板数据指在时间序列上取多个截面，在这些不同截面上同时选取样本观测值所构成的样本数 据，反映了空间和时间两个维度的经验信息。例如，我国1000个上市公司2000年至2014年的市值，共 15000个数据构成的样本数据。
内容简介
本书是庞皓《计量经济学》（第4版）教材的配套题库，主要包括以下内容： 第一部分为考研真题精选。本部分精选了名校的考研真题，按照题型分类，并提供了详解。通过本部 分，可以熟悉考研真题的命题风格和难易程度。 第二部分为章节题库。结合国内多所知名院校的考研真题和考查重点，根据该教材的章目进行编排 ，精选典型习题并提供详细答案解析，供考生强化练习。
二、判断题 1计量经济学是一门应用数学学科。（ ） 【答案】× 【解析】计量经济学是经济学的一个分支学科，即它是一门经济学科，而不是应用数学或其他学科。
2人口普查数据属于时间序列数据。（ ）
【答案】× 【解析】时间序列数据是一个或多个变量按照时间先后排列的统计数据，而“人口普查数据”是一个 或多个变量发生在同一时间截面上的调查数据，即属于截面数据。
2由间接最小二乘法与两阶段最小二乘法得到的估计量都是无偏估计量。（ ）[北航2010研] 【答案】× 【解析】对于简化式模型应用普通最小二乘法得到的参数估计量具有线性、无偏性、有效性。通过参 数关系体系计算得到结构方程参数估计量在小样本下是有偏的，在大样本下是无偏的。采用两阶段最 小二乘法得到结构方程的参数估计量在小样本下是有偏的，在大样本下是渐近无偏的。
计量经济学(庞皓)课后思考题规范标准答案
2.4为什么在对参数作最小二乘估计之前,要对模型提出古典假设?
答：在对参数作最小二乘估计之前,要对模型提出古典假设。因为模型中有随机扰动，估计的参数是随机变量，只有对随机扰动的分布作出假定，才能确定所估计参数的分布性质，也才可能进行假设检验和区间估计。只有具备一定的假定条件，所作出的估计才具有较好的统计性质。
在简单线性回归中，可决系数越大，说明在总变差中由模型作出了解释的部分占的比重越大，X对Y的解释能力越强，模型拟合优度越好。对参数的ｔ检验是判断解释变量X是否是被解释变量Y的显著影响因素。二者的目的作用是一致的。
2.7有人说：“得到参数区间估计的上下限后，说明参数的真实值落入这个区间的概率为 。”如何评论这种说法？
一般来说参数是未知的，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。
1.10你能分别举出三个时间序列数据、截面数据、面板数据、虚拟变量数据的实际例子，并分别说明这些数据的来源吗？
答：时间序列数据：中国1981年至2010年国内生产总值，可从中国统计年鉴查得数据。
庞皓计量经济学第二章简单线性回归模型学习辅导
第二章 简单线性回归模型学习辅导一、本章的基本内容（一）基本内容图2.1 第二章的基本内容（二）本章的教学目标在计量经济模型中，只有两个变量且为线性的回归模型是最简单的，称为简单线性回归模型。
简单线性回归模型形式简单，估计和检验的结果表述较为容易，其原理可以直接用代数式和平面坐标图形去直观表述，更容易使初学者理解和接受。
而且先讨论简单线性回归模型，使其对计量经济学的理论和思想有较深刻的认识，然后可以很容易拓展到更一般的多元的情况。
所以，本章从简单线性回归模型入手,讨论计量经济学最基本的理论与方法，为以后各章对计量经济学理论与方法的拓展和深化打下基础。
本章的教学目标是：深刻理解计量经济分析的基本思想；明确估计计量经济模型的基本假定；掌握估计和检验计量经济模型的基本思想和方法；能够运用简单线性回归模型作经济结构分析和经济预测等方面的应用；并要求初步掌握EViews最基本的操作方法。
二、重点与难点分析1. 从条件期望的角度深刻认识回归函数的实质总体回归函数（PRF）是将总体被解释变量Y的条件期望表现为解释变量X的某种函数。
总体回归函数所体现的实际是经济现象或经济变量之间的客观规律性。
由于受种种偶然因素的影响, 经济变量之间的数量规律在经济现象的个别观测值中难以直接观测,只有从变量条件期望的角度才能揭示经济现象数量关系的规律性。
作为经济总体运行的客观规律，总体回归函数是客观存在的，但是在实际的经济研究中总体回归函数通常又是未知的，只能根据经济理论和研究者的实践经验去设定。
在计量经济学研究中,“计量”的根本目的是去揭示客观存在的经济数量规律,也就是要努力寻求总体回归函数。
我们所设定的计量经济模型实际就是在设定总体回归函数的具体形式。
样本回归函数（SRF）是将被解释变量Y的样本条件均值表示为解释变量X的某种函数。
样本回归线会随着抽样波动而变化，每次抽样都能获得一个样本，也就可以拟合出一条样本回归线，所以样本回归函数是不唯一的。
庞皓《计量经济学》笔记和课后习题详解(导论)【圣才出品】
第1章导论1.1 复习笔记考点一：什么是计量经济学★1．计量经济学的产生与发展计量经济学是社会经济发展到一定阶段的客观需要，主要是用来对社会经济问题的数量规律进行研究。
随着世界计量经济学会的成立，计量经济学成为经济学的一门独立学科。
第二次世界大战以后，计量经济学在西方各国得到了广泛的传播，逐渐发展成为经济学中的重要分支。
尤其是在20世纪40～60年代，经典计量经济学逐步完善并得到广泛应用。
目前，计量经济学的理论和应用有了很多突破，形成了众多新的分支学科。
2．计量经济学的性质（1）计量经济学的定义计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
注意：计量经济学研究的主体是经济现象及其发展变化的规律，所运用的数学方法只是工具，数学方法是为经济问题服务的，所以它是一门经济学科。
（2）计量经济学的类型①理论计量经济学理论计量经济学研究如何建立合适的方法，去测定由计量经济模型所确定的经济关系，理论计量经济学要较多地依赖数理统计学方法。
②应用计量经济学应用计量经济学是运用理论计量经济学提供的工具，研究经济学中某些特定领域经济数量问题的学科。
应用计量经济学研究的是具体的经济现象和经济关系，研究它们在数量上的联系及其变动规律性。
3．计量经济学与其他学科的关系计量经济学是与经济学、经济统计学及数理统计学都有关系的交叉学科。
但计量经济学又不是这些学科的简单结合，它与这些学科既有联系又有区别。
计量经济学与其他学科的联系与区别见表1-1。
表1-1 计量经济学与其他学科的联系与区别考点二：计量经济学的研究步骤★★1．模型设定：确定变量和数学关系式经济模型是指对经济现象或过程的一种数学模拟。
建立模型时需要考虑模型中变量的取舍与相互关系形式的设计（线性关系与非线性关系）这两个主要方面，进而把所研究的主要经济因素（表现为经济变量）之间的关系，用适当的数学关系式近似地、简化地表达出来。
庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版
庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】练习题表中是中国历年国内旅游总花费（Y）、国内生产总值（X1）、铁路里程（X2）、公路里程数据（X3）的数据。
表中国历年国内旅游总花费、国内生产总值、铁路里程、公路里程数据资料来源：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）对所建立的回归模型进行检验，对几个模型估计检验结果进行比较。
【练习题参考解答】（1）分别建立亿元线性回归模型建立y与x1的数量关系如下：ŶY=−3228.02+0.05X1i建立y与x2的数量关系如下：ŶY=−39438.73+6165.25X1i建立y与x3的数量关系如下：ŶY=−9106.17+71.64X1i（2）对所建立的回归模型进行检验，对几个模型估计检验结果进行比较。
关于中国国内旅游总花费与国内生产总值模型，由上可知，Y2=0.987，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的t检验：t(β1)=21.68>Y(21)=2.08，对斜率系0.025数的显着性检验表明，GDP对中国国内旅游总花费有显着影响。
同理：关于中国国内旅游总花费与铁路里程模型，由上可知，Y2= 0.971，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的t检验：t(β1)=26.50>Y(21)=2.08，对斜率系0.025数的显着性检验表明，铁路里程对中国国内旅游总花费有显着影响。
关于中国国内旅游总花费与公路里程模型，由上可知，Y2=0.701，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的t检验：t(β1)=7.02>Y(21)=2.08，对斜率系0.025数的显着性检验表明，公路里程对中国国内旅游总花费有显着影响。
为了研究浙江省一般预算总收入与地区生产总值的关系,由浙江省统计年鉴得到如表所示的数据。
计量经济学庞浩第二章简单线性回归模型课件
X 和Y 分别是变量 X 和Y 样本值的平均值
注意: r X Y 是随抽样而变动的随机变量。
相关系数较为简单, 也可以在一定程度上测定变量
间的数量关系,但是对于具体研究变量间的数量规律
性还有局限性。
计量经济学庞浩第二章简单线性回归模型
8
对相关系数的正确理解和使用
● X和Y 都是相互对称的随机变量， rXY rYX
者之差用
则 ei
表e示i ， Y i Yˆ i
称或为e i剩余项或Y残i 差项ˆ1： ˆ2 Xi ei
，Yˆi 二
计量经济学庞浩第二章简单线性回归模型
22
样本回归函数的特点
●样本回归线随抽样波动而变化:
每次抽样都能获得一个样本，就可以拟合一条样本回
PRF
• •
ui
•
●个别值表现形式（随机设定形式）
Xi
X
对于一定的 X i ，Y的各个别值 Y i 并不一定等于条件期望，而
是分布在 E(Y X i ) 的周围，若令各个 Y i 与条件期望 E(Y X i ) 的
偏差为 u i ，显然 u i是个随机变量
则有
u i Y i E (Y iX i) Y i12X i
（来源：《2008年中国旅行社发展研究咨询报告》） （参考现状：第一产业占GDP的15%，建筑业占GDP 的7%）
●什么决定性因素能使中国旅游业总收入超过3000亿美元? ●旅游业的发展与这种决定性因素的数量关系究竟是什么？
●怎样具体测定旅游业发展与这种决定性因素的数量关系?
计量经济学庞浩第二章简单线性回归模型
12
二、总体回归函数（PRF）
举例: 假如已知由100个家庭构成的总体的数据 (单位:元)
计量经济学(庞皓)_课后习题答案
Yf 个别值置信度 95%的预测区间为：
∑ ^
^
Yf m tα 2 σ
1+
1 n
+
(X f
− X )2 xi2
即
480.884 m 2.228× 7.5325×
1+ 1 + 7195337.357 12 3293728.494
= 480.884 m 30.3381 （亿元）
练习题 2.3 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
列1
列2
列1
1
列 2 0.979213
1
这说明中国货币供应量与国内生产总值(GDP)的先行相关系数为 0.979213,线性相关程度
比较高。
练习题 2.5 参考解答 美国各航空公司航班正点到达比率和每 10 万名乘客投诉次数的散点图为
由图形看出航班正点到达比率和每 10 万名乘客投诉次数呈现负相关关系,计算线性相关系数 为-0.882607。
1.60
16
11.33
根据上表资料：
红利（元） 0.80 1.94 3.00 0.28 0.84 1.80 1.21 1.07
（1）建立每股帐面价值和当年红利的回归方程；
（2）解释回归系数的经济意义；
（3）若序号为 6 的公司的股票每股帐面价值增加 1 元，估计当年红利可能为多少？
2.5 美国各航空公司业绩的统计数据公布在《华尔街日报 1999 年年鉴》（The Wall Street
449.2889
1994
74.3992
615.1933
1995
88.0174
795.6950
庞皓计量经济学 第二章 练习题及参考解答(第四版)说课讲解
国内生产总值(亿元) 48637.5 61339.9 71813.6 79715 85195.5 90564.4 100280.1 110863.1 121717.4 137422 161840.2 187318.9 219438.5 270232.3 319515.5 349081.4 413030.3 489300.6 540367.4 595244.4 643974 689052.1 743585.5
一般预算总收 入
(亿元)
地区生产总 值(亿元)
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精品文档
1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991
1992
1993
1994 1995
1996
1997
Y 27.45 25.87 31.13 34.34 36.64 41.79 46.67 58.25 68.61 76.36 85.55 98.21 101.59 108.94
118.36
166.64
209.39 248.50
291.75
340.52
X 123.72 157.75 179.92 204.86 234.01 257.09 323.25 429.16 502.47 606.99 770.25 849.44 904.69 1089.33
1375.70
1925.91
铁路里程(万公里) 5.9 6.24 6.49 6.6 6.64 6.74 6.87 7.01 7.19 7.3 7.44 7.54 7.71 7.8 7.97 8.55 9.12 9.32 9.76 10.31 11.18 12.1 12.4
计量经济学(庞皓)课后思考题答案解析
思考题答案第一章 绪论思考题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。
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二、选择题 1．下列属于线性总体回归函数的是（ ）。 A．Yi＝β0＋β1Xi＋μi
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B．E（Y∣Xi）＝β0＋β1Xi
C．Yi＝Error!0＋Error!1X0＋Error!1Xi
4．下列各项中，不属于估计量的大样本性质的有（ ）。 A．一致性 B．无偏性 C．渐近无偏性 D．渐近有效性 【答案】B 【解析】考察总体的估计量其优劣性的准则：①线性性；②无偏性；③有效性；④渐 近无偏性；⑤一致性；⑥渐近有效性。前三个准则称作估计量的小样本性质，后三个准则 称为估计量的大样本或渐近性质。
5．对回归模型 Yi＝β0＋βiXi＋μi，通常假定 μi 服从正态分布，如果利用最小二乘法估 计参数，那么（ ）。
A．Error!1 和 Error!0 是 F 分布 B．Error!1 和 Error!0 是 t 分布 C．Error!1 和 Error!0 是 χ2 分布
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2．对于一元线性回归模型，在经典线性回归的假定下，参数的最小二乘估计量是最 小方差无偏估计。（ ）
【答案】√ 【解析】普通最小二乘估计量具有的特征：①线性性，即估计量 0 和 Error!1 是 Yi 的线 性组合；②无偏性，即以 X 的所有样本值为条件，估计量 Error!0 和 Error!1 的均值（期望） 等于总体回归参数真值 β0 和 β1；③有效性，即在所有线性无偏估计量中，普通最小二乘 估计量 0 和 Error!1 具有最小方差。
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第 2 章 简单线性回归模型
一、名词解释 1．总体回归函数 答：总体回归函数是指在给定量 Y 下，分布的总体均值与 X 所形成的函数关系（或者 说将总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数）。由于变量间关系的随机性， 回归分析关心的是根据解释变量的已知或给定值，考察被解释变量的总体均值，即当解释 变量取某个确定值时，与之统计相关的被解释变量所有可能出现的对应值的平均值。
3．对于一元线性回归模型，最小二乘方法是被解释变量的估计值与观测值的差值平 方和达到最小时所求得的值作为参数的估计量。（ ）
【答案】√ 【解析】给定一组观测值，普通最小二乘法要求样本回归函数尽可能好地拟合这组值， 即样本回归线上的点 i 与真实观测点 Yi 的“总体误差”尽可能地小，也就是被解释变量的 估计值与实际观测值之差的平方和最小。
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D．Error!1 和 Error!0 是正态分布
【答案】D
【解析】由于普通最小二乘估计量 1 和 Error!0 分别是 Yi 的线性组合，因此 Error!1 和
Error!0 的概率分布取决于 Yi。在 μi 是正态分布的假设下，Yi 是正态分布，则 Error!1 和
【答案】B
【解析】A 项为线性总体回归模型，又称线性总体回归函数的随机设定形式；C 项为
样本回归模型，又称样本回归函数的随机形式；D 项为样本回归函数。
2．在满足回归模型基本假定的条件下，用最大似然法估计线性回归方程 Yi＝β0＋β1Xi＋μi，i＝1，2，…，n，其代表的样本回归直线通过点（ ）。
Error!0 也服从正态分布。
6．对于一元线性回归模型，以Error!表示利用最小二乘法估计的标准误差，r 表示样 本相关系数，则有（ ）。
A．Error!＝0 时，r＝1 B．Error!＝0 时，r＝－1 C．Error!＝0 时，r＝0 D．Error!＝0 时，r＝1 或 r＝－1 【答案】D 【解析】利用最小二乘法估计的总体方差
A．（X，Y） B．（X，Error!） C．（Error!，Y） D．（Error!，） 【答案】D 【解析】最大似然估计法进行参数估计时，满足∑（Yi－Error!0－Error!1Xi）＝0，化 简得＝0＋Error!1，所以 Error!i＝Error!0＋Error!1Xi 通过点（Error!，）。
3．以 Y 表示实际观测值，Error!表示回归估计值，则用普通最小二乘法得到的样本回 归直线 i＝Error!0＋Error!1Xi，满足（ ）。
A．∑（Yi－Error!i）＝0 B．∑（i－Error!）2＝0 C．∑（Yi－Error!i）2＝0
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2．随机误差项 答：随机误差项（ui）代表了与被解释变量 Y 有关但未被纳入模型变量的影响。每一 个随机误差项对于 Y 的影响都是非常小的，且是随机的。随机误差项的均值为零。
3．拟合优度 答：拟合优度是模型对样本观测值的拟合程度。一般用来自回归线的回归平方 ESS 和 占观测值 Y 的总离差平方和 TSS 的比例来判断样本回归线与样本观测值的拟合优度，在总 离差平方和中，回归平方和所占的比重越大，残差平方和所占的比重越小，回归直线与样 本点拟合得越好。
ˆ 2 ei2
n2
ˆ
ei2
n2
当Error!＝0 时，
ei2 0
即 Yi＝Error!i，模型与样本观测值完全拟合，自变量与因变量是完全正相关或者完全
负相关的，即 r＝1 或 r＝－1。
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三、判断题 1．在回归模型中，随机干扰项反映了自变量对因变量的影响。（ ） 【答案】× 【解析】在回归模型中，随机干扰项代表了未知的影响因素、残缺数据、众多细小影 响因素和观测误差等等；而自变量对因变量的影响是通过回归系数确定的。
台
D．∑（Yi－Error!）2＝0
【答案】A
【解析】用普通最小二乘法进行参数估计时，被解释变量的估计值与实际观测值之差
的平方和 Q 最小，即 Q 对 Error!0，Error!1 的一阶偏导数为 0，可以得到正规方程组
Yi ˆ0 ˆ1Xi 0
Yi ˆ0 ˆ1Xi Xi 0