双对数模型和半对数模型的斜率系数的经济含义的解释
计量经济学考试题
（3）对数—线性模型：
对数—线性模型又称增长模型，X变化一个单位，Y变化B2个百分点； （4分）
（4）线性—对数模型：
X变化一个百分点，Y变化0.01×B2个单位。 （4分）
2.(12分)答：(1)不是。因为农村居民储蓄增加额应与农村居民可支配收入总额有关，而与城镇居民可支配收入总额之间没有因果关系。
（3）
令：资本的产出弹性记为B。
H0：B=0.5，H1：B 0.5
查表得：
而5.2>1.96， （5分）
所以拒绝H0：B=0.5，接受H1：B 0.5。 （2分）
（4）由上表结果，可知F统计量的值为1628，相应的尾概率为0.0000<0.05，故模型是总体显著的。 （4分）
（5）根据模型结果可知：某国在1980—2001年间，资本的产出弹性约为0.76，即在其他情况不变的条件下，资本投入每增加一个百分点，产出平均提高0.76个百分点。 （3分）劳动投入的产出弹性为0.64，即在其他条件不变的条件下，劳动投入每增加一个百分点，产出平均提高0.64个百分点。 （3分）
4.答：（1）间接二乘法适用于恰好识别方程，而两阶段最小二乘法不仅适用于恰好识别方程，也适用于过度识别方程；（2）间接最小二乘法得到无偏估计，而两阶段最小二乘法得到有偏的一致估计；都是有限信息估计法。
5.答：对模型参数施加约束条件后，就限制了参数的取值范围，寻找到的参数估计值也是在此条件下使残差平方和达到最小，它不可能比未施加约束条件时找到的参数估计值使得残差平方达到的最小值还要小。但当约束条件为真时，受约束回归与无约束回归的结果就相同了。
2.答：显著性检验分模型的拟合优度检验和变量的显著性检验。前者主要指标为可决系数以及修正可决系数，后者主要通过计算变量斜率系数的t统计量进行检验……
计量经济学重点知识整理
计量经济学重点知识整理计量经济学重点知识整理1⼀般性定义计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运⽤数学和统计学的⽅法，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。
研究的主体（出发点、归宿、核⼼）：经济现象及数量变化规律研究的⼯具（⼿段）：模型数学和统计⽅法必须明确：⽅法⼿段要服从研究对象的本质特征（与数学不同）,⽅法是为经济问题服务2注意：计量经济研究的三个⽅⾯理论：即说明所研究对象经济⾏为的经济理论——计量经济研究的基础数据：对所研究对象经济⾏为观测所得到的信息——计量经济研究的原料或依据⽅法：模型的⽅法与估计、检验、分析的⽅法——计量经济研究的⼯具与⼿段三者缺⼀不可3计量经济学的学科类型●理论计量经济学研究经济计量的理论和⽅法●应⽤计量经济学：应⽤计量经济⽅法研究某些领域的具体经济问题4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5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6计量经济学与数理统计学的关系联系：●数理统计学是计量经济学的⽅法论基础区别：●数理统计学是在标准假定条件下抽象地研究⼀般的随机变量的统计规律性；●计量经济学是从经济模型出发，研究模型参数的估计和推断，参数有特定的经济意义，标准假定条件经常不能满⾜，需要建⽴⼀些专门的经济计量⽅法3、计量经济学的特点：计量经济学的⼀个重要特点是：它⾃⾝并没有固定的经济理论，⽽是根据其它经济理论，应⽤计量经济⽅法将这些理论数量化。
4、计量经济学为什么是⼀门单独的学科计量经济学是经济理论、数理经济、经济统计与数理统计的混合物。
1、经济理论所作的陈述或假说⼤多数是定性性质的，计量经济学对⼤多数经济理论赋予经验内容。
解释模型中各参数的经济意义案例
解释模型中各参数的经济意义案例在机器学习的模型中，参数是影响模型性能和预测结果的关键因素。
每个参数都有其具体的经济意义，下面以线性回归模型为例，解释模型中各参数的经济意义。
线性回归模型可以描述两个变量之间的线性关系。
在该模型中，有两个参数需要解释：截距(intercept) 和斜率(slope)。
截距参数指定了当自变量为0时，因变量的平均值。
以房地产市场为例，假设我们建立了一个预测房价的线性回归模型。
截距参数就代表了当房屋的所有特征都为0时，即空地上没有建筑物、无人居住时，房屋的平均价值。
这个值对于评估不同地区的土地开发潜力、确定土地最低价值等都具有重要经济意义。
斜率参数代表了自变量的一个单位变化对因变量的平均变化效应。
在房价预测模型中，斜率参数表示了某个特征变化一单位时，该特征对于房价的影响程度。
例如，斜率参数为1000表示当房屋面积增加一平方米时，房价平均上涨1000元。
这个参数对于房地产开发商来说，可以帮助他们判断不同房屋特征的价值，比如增加一平方米的成本是否能够带来相应的回报。
除了截距和斜率参数，模型中还有其他重要的参数需要解释，例如残差方差参数。
残差方差参数表示了残差数据的方差。
残差是指实际观测值和模型预测值之间的差异。
在房价预测模型中，残差方差参数可以帮助我们评估模型的拟合程度，即预测值和实际观测值的离散程度。
如果残差方差较大，表示模型的拟合效果不好，需要重新考虑模型的选择或者增加更多的特征。
总之，模型中各参数的经济意义可以帮助我们理解特征对目标变量的影响程度、预测结果的可靠性以及模型的拟合程度。
这些经济意义对于指导决策、评估风险、优化策略等都具有重要的指导意义。
对于不同的模型和应用领域，参数和经济意义可能会有所不同，我们需要根据具体情况进行解释和分析。
计量经济学第七讲
双曲函数模型
模型形式：
Yi
0
1
1 Xi
i
模型特点：
随着X的无限增大，1 将接近于零，Y将接近其
渐近值 0，即Y的取值存X在一个自然极限： 0
模型适用对象：
当被解释变量Yi存在自然极限，Yi随着Xi的 增大而增大（当1 0 ），或随着Xi的增大而减小 （当1 0），但最终于渐近一条平行线时，适用 双曲函数模型描述。
模型估计与检验：通过变量替换使模型线性化。
令： Y iln Y i, X iln X i.
原模型线性化为： Y i01X ii
同样对随机项作出基本的经典假设，从而运用一元线 性模型的整套原理和方法估计、检验模型。
计量经济学第七讲
例：小镇对鸡蛋的需求分析。
需求量：Y 49 45 44 39 38 37 34 33 30 29
你能试着加以解释吗？
计量经济学第七讲
小 结（1）
(1)不同模型形式的比较
模型
线性模型
双对数模型
对数-线性模 型(增长模型)
线性-对数模型
双曲函数模型
形式
斜率：dY dX
Y0 1X 1
lnY01lnX 1YX
lnY01X 1Y
Y01lnX 11X
Y0
1
1 X
11X2
计量经济学第七讲
弹性： dY X
只要原模型满足线性回归模型的基本假设，均可采用一元 线性回归的一套理论、方法来进行估计和检验。
计量经济学第七讲
例：关于美国GNP与货币供给间关系的研究(1973--1987)
年份
Y
M2
年份
Y
M2
1973
计量经济学期中答案
一、判断证物，并解释之。
（20分，每小题4分）1、在线性回归模型中，解释变量是因，被解释变量是果。
错误。
通常情况下，因果关系由经济理论决定，不是由回归模型决定的。
2、随机误差项i u 与残差项i e 是一回事儿。
错误。
残差项是随机误差项的一个近视（估计值）。
3、当随机误差项i u 服从正在分布时，OLS 估计量21,b b 才服从正态分布。
正确。
OLS 估计量是随机误差项的线性函数。
4、P 值和显著性水平a 是一回事儿。
错误。
P 值是当零假设为真时，检验统计量大于或等于实际观测值的概率，其为某统计量精确的显著水平，可能与任意选择的显著性水平a 不同。
5、当可以拒绝零假设，估计的回归系数是统计显著的，意思是说它显著不为1. 错误。
其零假设是显著不为零，所以拒绝零假设指回归系数是统计显著的。
二、补充空白部分。
（20分，每空2分）1、双变量回归的总体回归函数为ii i u X B B Y ++=221，样本回归函数为i i i e X b b Y ++=221。
2、BLUE 估计量指的是估计量具有最优线性无偏估计量。
3、2ˆσ是随机误差项的方差2σ的估计量，在OLS 双变量回归估计中，其计算公式为2ˆ22-=∑n e i σ。
4、在双对数模型中，斜率度量了弹性，在()t t u t B B Y +⨯+=21ln 的回归模型中，斜率度量了增长率，在线性——对数模型中，斜率度量了解释变量每百分比变动引起的被解释变量绝对量的变化量。
5、Y 对X 的弹性定义为E=XdX YdY ，Y 对X 的斜率定义为SLOPE=dXdY，弹性与斜率的关系是厦门大学《计量经济学》课程试卷经济学院双学位12年理科2班——期中主考教师：李静 试卷类型：（A 卷/B 卷）YXSLOPE E *=三、双变量回归模型分析。
根据美国1970——1983年共14年的数据，得到如下回归结果：t tM P NG 17503.85183.995ˆ+-=se = 260.2128 （ ） t = （ ） 2.1799488.02=Rt 分布表注意：自由度=11时，05.01.796t Prt=>，(10.01.796Prt =>t1、填充刮号内缺省的数值()8258.32128.26005183.9951111-=--=-=b se B b t b()0157.4179.207503.82112=-=-=b t B b b se2、请写出上一题计算2b 所依据的零假设和备择假设，并解释经济含义。
《计量经济学》各章主要知识点
第一章：绪论1.计量经济学的学科属性、计量经济学与经济学、数学、统计学的关系；2.计量经济研究的四个基本步骤（1）建立模型（依据经济理论建立模型,通过模型识别、格兰杰因果关系检验、协整关系检验建立模型）；（2）估计模型参数（满足基本假设采用最小二乘法，否则采用其他方法：加权最小二乘估计、模型变换、广义差分法等）；（3 ）模型检验:经济意义检验（普通模型、双对数模型、半对数模型中的经济意义解释，见例1、例2 ）,统计检验（T检验，拟合优度检验、F检验,联合检验等）；计量经济学检验（异方差、自相关、多重共线性、在时间序列模型中残差的白噪声检验等）；（4 ）模型应用。
例1:在模型中，y某类商品的消费支出，x收入，P商品价格，试对模型进行经济意义检验，并解释A"》的经济学含义。
In X = 0.213 +0.25 In 一0.31£其中参数卩'",都可以通过显著性检验。
经济意义检验可以通过（商品需求与收入正相关、与商品价格负相关\商品消费支出关于收入的弹性为0.25 （ 1心/畑）=0.251】心/仏））；价格增加一个单位，商品消费需求将减少31%。
例2 :硏究金融发展与贫富差距的关系，认为金融发展先使贫富差距加大（恶化）, 尔后会使贫富差距降＜氐（好转），成为倒U型。
贫富差距用GINI系数表示，金融发展用（贷款余额/存款总额）表示。
回归结果G/^VZ r =2.34 + 0.641；-1.29x；/模型参数都可以通过显著性检验。
在X的有意义的变化范围内,GINI系数的值总是大于1 ,细致分析后模型变的毫无意义；同样的模型还有：GINI系数的值总是为负= —13.34 + 7.12 兀一14.31#O3.计量经济学中的一些基本概念数据的三种类型：横截面数据、时间序列数据、面板数据；线性模型的概念；模型的解释变量与被解释变量，被解释变量为随机变量（如果—个变量为随机变量,并与随机扰动项相关，这个变量称为内生变量），被解释变量为内生变量,有些解释变量也为内生变量。
计量经济学习题及答案
计量经济学习题一、名词解释1、普通最小二乘法：为使被解释变量的估计值与观测值在总体上最为接近使Q= 最小，从而求出参数估计量的方法，即之。
2、总平方和、回归平方和、残差平方和的定义：TSS度量Y自身的差异程度，称为总平方和。
TSS除以自由度n-1=因变量的方差，度量因变量自身的变化；RSS度量因变量Y的拟合值自身的差异程度，称为回归平方和，RSS除以自由度（自变量个数-1）=回归方差，度量由自变量的变化引起的因变量变化部分；ESS度量实际值与拟合值之间的差异程度，称为残差平方和。
RSS除以自由度（n-自变量个数-1）=残差（误差）方差，度量由非自变量的变化引起的因变量变化部分。
3、计量经济学：计量经济学是以经济理论为指导，以事实为依据，以数学和统计学为方法，以电脑技术为工具，从事经济关系与经济活动数量规律的研究，并以建立和应用经济计量模型为核心的一门经济学科。
而且必须指出，这些经济计量模型是具有随机性特征的。
4、最小样本容量：即从最小二乘原理和最大似然原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限；即样本容量必须不少于模型中解释变量的数目（包扩常数项），即之。
5、序列相关性：模型的随机误差项违背了相互独立的基本假设的情况。
6、多重共线性：在线性回归模型中，如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。
7、工具变量法：在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与随机误差项相关的随机解释变量。
这种估计方法称为工具变量法。
8、时间序列数据：按照时间先后排列的统计数据。
9、截面数据：发生在同一时间截面上的调查数据。
10、相关系数：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。
11、异方差：对于线性回归模型提出了若干基本假设，其中包括随机误差项具有同方差；如果对于不同样本点，随机误差项的方差不再是常数，而互不相同，则认为出现了异方差性。
12、外生变量：外生变量是模型以外决定的变量，作为自变量影响内生变量，外生变量决定内生变量，其参数不是模型系统的元素。
半对数模型参数β1解释
在半对数模型ln Y = β0 + β1X + ε中，参数β1 的含义是：
β1：解释变量X 的系数，表示当解释变量X 发生一个单位变动时，被解释变量Y 的相对变化率。
具体来说，当X 增加 1 个单位时，Y 的变化量为β1 个单位。
如果β1 为正数，表示X 和Y 之间存在正相关关系；如果β1 为负数，表示X 和Y 之间存在负相关关系。
在半对数模型ln Y = β0 + β1X + ε中，β1 是一个重要的参数，它衡量了解释变量X 对被解释变量Y 的影响程度。
β0 是截距项，表示当X 为0 时，Y 的取值。
β0 的值通常表示为自然对数的底数e 的幂。
ε是误差项，表示模型未能解释的随机误差。
在半对数模型中，β1 是斜率，表示X 对Y 的影响程度。
β1 的绝对值越大，表示X 对Y 的影响越强。
β1 的符号表示X 和Y 之间的关系是正相关还是负相关。
如果β1 大于0，表示X 和Y 之间是正相关关系，即X 增加，Y 也会增加。
如果β1 小于0，表示X 和Y 之间是负相关关系，即X 增加，Y 会减少。
在实际应用中，半对数模型常常用于研究变量之间的弹性关系，例如价格弹性、收入弹性等。
半对数回归模型回归系数含义
半对数回归模型回归系数含义半对数回归模型是一种常用的预测和回归分析工具，它可以用来解释两个变量之间的关系。
具体来说，半对数回归模型可以描述一种非线性关系，其中一个变量以对数的形式出现，而另一个变量以线性形式出现。
在半对数回归模型中，回归系数的含义非常重要。
回归系数代表的是自变量对因变量的影响程度。
具体而言，半对数回归模型的回归系数可以被解释为对数对数变量的变化对于因变量的影响。
更具体来说，假设我们有一个半对数回归模型，其中自变量是 $x$，因变量是 $y$，它们之间的关系如下：$$\ln(y) = \beta_0 + \beta_1 x + \epsilon$$其中 $\beta_0$ 是截距，表示当 $x$ 等于零时，$y$ 的对数期望值，$\beta_1$ 是回归系数，表示 $x$ 的单位变化对 $y$ 对数期望值的影响，$\epsilon$ 是误差项。
这里我们假设 $\epsilon$ 是零均值、常方差和独立的误差项。
回归系数 $\beta_1$ 的具体含义可以通过对数差分得到。
当 $x$ 的值从 $x_1$ 变化到 $x_2$ 时，对应的 $y$ 的对数期望值从$\ln(y_1)$ 变化到 $\ln(y_2)$，两者的差可以表示为：$$\ln(y_2) - \ln(y_1) = \beta_1 (x_2 - x_1)$$如果将上式两边取指数，就可以得到：$$\frac{y_2}{y_1} = e^{\beta_1 (x_2 - x_1)}$$这里 $e$ 是自然对数的底数。
我们可以将上式进一步简化为：$$\frac{\Delta y}{y} = e^{\beta_1 \Delta x} - 1$$其中 $\Delta y$ 和 $\Delta x$ 表示自变量和因变量的变化量。
上式说明了当 $x$ 增加 $\Delta x$ 个单位时，$y$ 的对数期望值将增加$\beta_1$ 倍。
这种影响程度是非常重要的，因为它可以帮助我们理解自变量和因变量之间的关系并预测未来的结果。
双对数模型和半对数模型的斜率系数的经济含义的解释
关于双对数模型和半对数模型的斜率系数的经济含义的解释
1.双对数模型
则2β＝e X
dX
Y dY dX dY Y X X dX dY Y X dX dY dY Y d dX X d dX Y d X d Y d ======*1*11*)(ln )(ln )(ln )(ln )(ln 可以发现这个就是Y 对X 的弹性，请参考微观经济学中需求的价格弹性定义公式e d =P
dP
Q dQ。
2.半对数
dX Y dY dX dY Y dX dY dY Y d dX Y d )(
*1*)(ln )(ln 2====α 这个表示X 的单位绝对变化量导致Y 的相对变化量（变化率）。
)(11*)(ln 1*)(ln *)(ln 2X
dX dY X dX dY dX X d dX dY X d dX dX dY X d dY =====β 这个就是X 的单位相对变化量导致Y 的绝对量的变化量。
注：在微积分中符号d 表示无穷小变化，除以原来的绝对量就是相对变化量或者说是变化率。
而∆还是不够准确，它是具体的数值，所以就会说近似了。
要学会用微积分的观点看就简单了，而且我们开始求导数是可以把左边的被解释变量本身或者自然对数作为纵轴，把右边的解释变量的本身或者自然对数作为横轴，那么导数的几何意义就是曲线的斜率了。
u
X Y ++=ln ln ln 21ββu X Y ++=21ln ααu
X Y ++=ln 21ββ。
期末试题五
计量经济学课程号：2020001 课序号：开课系：数量经济系一、判断题（10 分）1. 给定显著性水平及自由度，若计算得到的值超过t 的临界值，我们将拒绝零假设（）2. 异方差情况下，通常的OLS 估计一定高估了估计量的标准差；（）3. 如果回归模型中遗漏一个重要变量，则OLS 残差必定表现出明显的趋势。
（）4. 在杜宾——瓦特森检验法中，我们假定误差项的方差为同方差。
（）5. 如果一个方程不可识别，则可以用2OLS 对这个方程进行估计。
（）二、选择题（共20 分）1 、将内生变量的前期值作解释变量, 这样的变量称为（）A 、虚拟变量B 、控制变量C 、政策变量D 、滞后变量2 、在简单线性回归模型中，认为具有一定概率分布的随机数量是( )A 、内生变量B 、外生变量C 、虚拟变量D 、前定变量3 、半对数模型中，参数的含义是（）A ． X 的绝对量发生一定变动时，引起因变量Y 的相对变化率B ．Y 关于X 的弹性C ．X 的相对变化，引起Y 的期望值绝对量变化D ．Y 关于X 的边际变化4 、对多元线性回归方程的显著性检验，所用的F 统计量可表示为（）A 、B 、C 、D 、5 、设OLS 法得到的样本回归直线为，则点( )A 、一定不在回归直线上B 、一定在回归直线上C 、不一定在回归直线上D 、在回归直线上方6 、用模型描述现实经济系统的原则是( )A 、以理论分析作先导，解释变量应包括所有解释变量B 、以理论分析作先导，模型规模大小要适度C 、模型规模越大越好；这样更切合实际情况D 、模型规模大小要适度，结构尽可能复杂7 、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=2.00+0.75lnXi ，这表明人均收入每增加 1 ％，人均消费支出将增加（）A 、0.2%B 、0.75%C 、2%D 、7.5%8 、回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离。
最小二乘准则是指（）A 、使达到最小值B 、使达到最小值C 、使达到最小值D 、使达到最小值9 、已知三元线性回归模型估计的残差平方和为，估计用样本容量为，则随机误差项的方差估计量为( )A 、33.33B 、40C 、38.09D 、36.3610 、多元线性回归分析中的RSS 反映了（）A 、应变量观测值总变差的大小B 、应变量回归估计值总变差的大小C 、应变量观测值与估计值之间的总变差D 、Y 关于X 的边际变化三、问答题（40 分）1. （12 分）以一元回归模型为例，写出线性模型，双对数模型以及两个半对数模型，并对解释变量的系数的经济意义加以解释。
《计量经济学(第二版)》习题解答(1-2章)
（3） Cov( yi , y j ) 0 证：
(i j )
（1） E ( yi ) E (a bxi i ) E (a bxi ) E ( i ) a bxi （2） D( yi ) D(( a bxi i ) D( i ) 2 （因为根据古典假定， a bxi 为常量）
-4-
(2) b1、b2 的置信区间都不包含 0，其概率含义为：b1、b2 都显著地不等于 0，该推断的置信概率为 95%。
《计量经济学（第二版） 》习题解答
第一章
1.1 计量经济学的研究任务是什么？计量经济模型研究的经济关系有哪两个基本特征？ 答： （1）利用计量经济模型定量分析经济变量之间的随机因果关系。 （2）随机关系、因果关系。
1.2 试述计量经济学与经济学和统计学的关系。 答： （1）计量经济学与经济学：经济学为计量经济研究提供理论依据，计量经济学是对经济理论的 具体应用，同时可以实证和发展经济理论。 （2）统计数据是建立和评价计量经济模型的事实依据， 计量经济研究是对统计数据资源的深层开发和利用。
ˆ) 。 ˆ 与 b 之间的绝对误差不会大于 t S (b 即能以 1 的概率保证： b /2
2.7 试根据置信区间的概念解释 t 检验的概率含义。即证明，对于显著水平 ，当 | ti | t / 2 时，bi 的 100(1－ )%置信区间不包含 0。
ˆ t S (b ˆ ), 答：因为 bi 的 100(1－ )%置信区间为： (b i /2 i
ˆ) 元回归为例） S (b
ˆ 2 / S xx 可知，两者正相关，即总体方差越小，参数估计误差越小。
（3） 随机误差项ε i 与残差项 ei 的区别与联系； 答：区别：随机误差项描述的是 y 关于总体回归方程的误差，而残差项度量的是 y 关于样本回归方 程的误差。联系：由于两者都是反映模型之外其他因素的综合影响，所以，可以将 ei 视为ε 似估计。 （4） 根据最小二乘原理，所估计的模型已经使得拟合误差达到最小，为什么还要讨论模型 的拟合优度问题？ 答：根据最小二乘原理，只能保证模型的绝对拟合误差达到最小，而拟合优度可以度量模型的相对 拟合误差大小，即模型对数据（客观事实）的近似程度。 （5） R2 检验与 F 检验的区别与联系； 答：区别：R2 检验是关于模型对样本拟合优度的检验，F 检验是关于模型对总体显著性的检验。联 系：F 检验是关于 R2 的显著性检验。 （6） 高斯—马尔可夫定理的条件与结论；
计量经济学期末复习资料.（精选）
计量经济学期末复习资料.（精选）计量经济学试题⼀⼀、判断题（20分）2．多元回归模型统计显著是指模型中每个变量都是统计显著的。
（） 4．总体回归线是当解释变量取给定值时因变量的条件均值的轨迹。
（） 5．线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。
（） 6．判定系数2R 的⼤⼩不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响。
（） 7．多重共线性是⼀种随机误差现象。
（）8．当存在⾃相关时，OLS 估计量是有偏的并且也是⽆效的。
（） 10．任何两个计量经济模型的2R 都是可以⽐较的。
（）⼆．简答题（10）1．计量经济模型分析经济问题的基本步骤。
（4分）2．举例说明如何引进加法模式和乘法模式建⽴虚拟变量模型。
（6分）三．下⾯是我国1990-2003年GDP 对M1之间回归的结果。
（5分）ln() 1.37 0.76ln(1)se (0.15) ( )t ( ) ( 23 )GDP M =+()1.7820.05,12P t >==⾃由度；1．求出空⽩处的数值，填在括号内。
（2分） 2．系数是否显著，给出理由。
（3分）四．试述异⽅差的后果及其补救措施。
（10分）五．多重共线性的后果及修正措施。
（10分）六．试述D-W 检验的适⽤条件及其检验步骤？（10分）⼋、（20分）应⽤题为了研究我国经济增长和国债之间的关系，建⽴回归模型。
得到的结果如下：Dependent Variable: LOG(GDP) Method: Least Squares Date: 06/04/05 Time: 18:58 Sample: 1985 2003 Included observations: 19Variable CoefficientStd. Errort-StatisticProb.LOG(DEBT) 0.650.0232.80 Adjusted R-squared 0.983 S.D. dependent var 0.86 S.E. of regression 0.11 Akaike info criterion -1.46 Sum squared resid 0.21 Schwarz criterion -1.36 Log likelihood 15.8 F-statistic 1075.5Durbin-Watson stat0.81 Prob(F-statistic)2,19, 1.074, 1.536,0.05L U k n d d ====若显著性⽔平＝其中， GDP 表⽰国内⽣产总值，DEBT 表⽰国债发⾏量。
计量经济学名词解释(全)
广义计量经济学：利用经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量方法的统称，包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。
狭义计量经济学：以揭示经济现象中的因果关系为目的，在数学上主要应用回归分析方法。
计量经济学: 是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中的客观存在的数量关系为内容的分支学科。
计量经济学模型：揭示经济活动中各种因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。
截面数据：截面数据是许多不同的观察对象在同一时间点上的取值的统计数据集合，可理解为对一个随机变量重复抽样获得的数据。
时间序列数据：把反映某一总体特征的同一指标的数据，按照一定的时间顺序和时间间隔排列起来，这样的统计数据称为时间序列数据面板数据：指时间序列数据和截面数据相结合的数据。
总体回归函数：指在给定Xi下Y分布的总体均值与Xi所形成的函数关系（或者说总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数）。
样本回归函数：指从总体中抽出的关于Y，X的若干组值形成的样本所建立的回归函数。
随机的总体回归函数：含有随机干扰项的总体回归函数（是相对于条件期望形式而言的）。
线性回归模型：既指对变量是线性的，也指对参数β为线性的，即解释变量与参数β只以他们的1次方出现。
最小二乘法：又称最小平方法，指根据使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法。
最大似然法：又称最大或然法，指用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。
总离差平方和：用TSS表示，用以度量被解释变量的总变动。
回归平方和：用ESS表示：度量由解释变量变化引起的被解释变量的变化部分。
残差平方和：用RSS表示：度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量以外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。
协方差：用Cov（X，Y）表示，度量X,Y两个变量关联程度的统计量。
R表示，该值越接近1，模型拟合优度检验：检验模型对样本观测值的拟合程度，用2对样本观测值拟合得越好。
计量经济学-参考答案
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，0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。
计量经济学名词解释和简答题汇总
计量经济学名词解释和简答题汇总计量经济学第⼀部分：名次解释1、模型：对现实的描述和模拟。
2、⼴义计量经济学：利⽤经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量⽅法的统称，包括回归分析⽅法、投⼊产出分析⽅法、时间序列分析⽅法等。
3、狭义计量经济学：以揭⽰经济现象中的因果关系为⽬的，在数学上主要应⽤回归分析⽅法。
4、总体回归函数：指在给定Xi 下Y 分布的总体均值与Xi 所形成的函数关系（或者说总体被解释变量的条件期望表⽰为解释变量的某种函数）。
5、样本回归函数：指从总体中抽出的关于Y ，X 的若⼲组值形成的样本所建⽴的回归函数。
6、随机的总体回归函数：含有随机⼲扰项的总体回归函数（是相对于条件期望形式⽽⾔的）。
7、线性回归模型：既指对变量是线性的，也指对参数β为线性的，即解释变量与参数β只以他们的1次⽅出现。
8、随机⼲扰项：即随机误差项，是⼀个随机变量，是针对总体回归函数⽽⾔的。
9、残差项：是⼀随机变量，是针对样本回归函数⽽⾔的。
10、条件期望：即条件均值，指X 取特定值Xi 时Y 的期望值。
11、回归系数：回归模型中βo ，β1等未知但却是固定的参数。
12、回归系数的估计量：指⽤01,ββ等表⽰的⽤已知样本提供的信息所估计出来总体未知参数的结果。
13、最⼩⼆乘法：⼜称最⼩平⽅法，指根据使估计的剩余平⽅和最⼩的原则确定样本回归函数的⽅法。
14、最⼤似然法：⼜称最⼤或然法，指⽤⽣产该样本概率最⼤的原则去确定样本回归函数的⽅法。
15、估计量的标准差：度量⼀个变量变化⼤⼩的测量值。
16、总离差平⽅和：⽤TSS 表⽰，⽤以度量被解释变量的总变动。
17、回归平⽅和：⽤ESS 表⽰：度量由解释变量变化引起的被解释变量的变化部分。
18、残差平⽅和：⽤RSS 表⽰：度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量以外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。
19、协⽅差：⽤Cov （X ，Y ）表⽰，度量X,Y 两个变量关联程度的统计量。
对数模型的解释
对数模型的解释
对数模型是一种用来描述连续变量的数学模型,通常用于经济学、社会科学和物理学等领域。
对数模型中的变量通常是实数,但是我们可以使用虚数来表示它
们的对数。
虚数是一个复数,它可以表示两个实数的和。
例如,对于价格变量 x,我们可以使用对数模型表示为:
log(x) = k1 + k2*log(c)
其中 log 表示对数,x 表示价格,c 表示常数(也称为调整价格),k1 和 k2 分别表示价格对数的导数。
对数模型可以帮助我们描述连续变量之间的关系,特别是当变量
之间有函数关系时。
例如,如果我们想要描述股票价格和销售额之间
的关系,我们可以使用对数模型来描述这两种变量之间的关系。
通过
对数模型进行分析,我们可以发现股票价格和销售额之间存在一种线
性关系,即股票价格 = 的销售额 * 调整价格。
对数模型在很多领域中都有广泛的应用,例如经济学、社会科学
和物理学等。
可以用来描述不同变量之间的关系,并帮助我们进行数
据分析和预测。
《计量经济学(第二版)》习题解答(第1-3章)
《计量经济学（第二版）》习题解答第一章1.1 计量经济学的研究任务是什么？计量经济模型研究的经济关系有哪两个基本特征？ 答：（1）利用计量经济模型定量分析经济变量之间的随机因果关系。
（2）随机关系、因果关系。
1.2 试述计量经济学与经济学和统计学的关系。
答：（1）计量经济学与经济学：经济学为计量经济研究提供理论依据，计量经济学是对经济理论的具体应用，同时可以实证和发展经济理论。
（2）统计数据是建立和评价计量经济模型的事实依据，计量经济研究是对统计数据资源的深层开发和利用。
1.3 试分别举出三个时间序列数据和横截面数据。
1.4 试解释单方程模型和联立方程模型的概念，并举例说明两者之间的联系与区别。
1.5 试结合一个具体经济问题说明计量经济研究的步骤。
1.6 计量经济模型主要有哪些用途？试举例说明。
1.7 下列设定的计量经济模型是否合理，为什么？（1）ε++=∑=31i iiGDP b a GDPε++=3bGDP a GDP其中，GDP i （i =1，2，3）是第i 产业的国内生产总值。
答：第1个方程是一个统计定义方程，不是随机方程；第2个方程是一个相关关系，而不是因果关系，因为不能用分量来解释总量的变化。
（2）ε++=21bS a S其中，S 1、S 2分别为农村居民和城镇居民年末储蓄存款余额。
答：是一个相关关系，而不是因果关系。
（3）ε+++=t t t L b I b a Y 21其中，Y 、I 、L 分别是建筑业产值、建筑业固定资产投资和职工人数。
答：解释变量I 不合理，根据生产函数要求，资本变量应该是总资本，而固定资产投资只能反映当年的新增资本。
（4）ε++=t t bP a Y其中，Y 、P 分别是居民耐用消费品支出和耐用消费品物价指数。
答：模型设定中缺失了对居民耐用消费品支出有重要影响的其他解释变量。
按照所设定的模型，实际上假定这些其他变量的影响是一个常量，居民耐用消费品支出主要取决于耐用消费品价格的变化；所以，模型的经济意义不合理，估计参数时可能会夸大价格因素的影响。
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关于双对数模型和半对数模型的斜率系数的经济含义的解释
1.双对数模型
则2β＝e X
dX
Y dY dX dY Y X X dX dY Y X dX dY dY Y d dX X d dX Y d X d Y d ======*1*11*)(ln )(ln )(ln )(ln )(ln 可以发现这个就是Y 对X 的弹性，请参考微观经济学中需求的价格弹性定义公式e d =P
dP
Q dQ。
2.半对数
dX Y dY dX dY Y dX dY dY Y d dX Y d )(
*1*)(ln )(ln 2====α 这个表示X 的单位绝对变化量导致Y 的相对变化量（变化率）。
)(11*)(ln 1*)(ln *)(ln 2X
dX dY X dX dY dX X d dX dY X d dX dX dY X d dY =====β 这个就是X 的单位相对变化量导致Y 的绝对量的变化量。
注：在微积分中符号d 表示无穷小变化，除以原来的绝对量就是相对变化量或者说是变化率。
而∆还是不够准确，它是具体的数值，所以就会说近似了。
要学会用微积分的观点看就简单了，而且我们开始求导数是可以把左边的被解释变量本身或者自然对数作为纵轴，把右边的解释变量的本身或者自然对数作为横轴，那么导数的几何意义就是曲线的斜率了。
u
X Y ++=ln ln ln 21ββu X Y ++=21ln ααu
X Y ++=ln 21ββ。