计量经济学课堂练习二
计量经济学第二章练习题及参考解答
第二章练习题及参考解答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—2007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—2007年中国货币供应量和国内生产总值(单位:亿元)资料来源:中国统计年鉴2008,中国统计出版社对货币供应量与国内生产总值作相关分析,并说明相关分析结果的经济意义。
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:M2GDPM2 1 0.996426148646 GDP0.9964261486461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0.996426,线性相关程度相当高。
2.2 为研究美国软饮料公司的广告费用X 与销售数量Y 的关系,分析七种主要品牌软饮料公司的有关数据表2.10 美国软饮料公司广告费用与销售数量 资料来源:(美) Anderson D R 等. 商务与经济统计.机械工业出版社.1998. 405绘制美国软饮料公司广告费用与销售数量的相关图, 并计算相关系数,分析其相关程度。
能否在此基础上建立回归模型作回归分析?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 的散点图为年份货币供应量M2国内生产总值GDP1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 200715293.4 19349.9 25402.2 34879.8 46923.5 60750.5 76094.9 90995.3 104498.5 119897.9 134610.4 158301.9 185007.0 221222.8 254107.0 298755.7 345603.6 40342.218718.3 21826.2 26937.3 35260.0 48108.5 59810.5 70142.5 78060.8 83024.3 88479.2 98000.5 108068.2 119095.7 135174.0 159586.7 184088.6 213131.7 251483.2品牌名称广告费用X(百万美销售数量Y(百万箱)Coca-Cola Classic 131.3 1929.2 Pepsi-Cola 92.4 1384.6 Diet-Coke60.4 811.4 Sprite 55.7 541.5 Dr.Pepper 40.2 546.9 Moutain Dew 29.0 535.6 7-Up11.6219.5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。
庞皓计量经济学 第二章 练习题及参考解答(第四版)
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 197827.45123.721998 401.80 5052.62 197925.87157.751999 477.40 5443.92 198031.13179.922000 658.42 6141.03 198134.34204.862001 917.76 6898.34 198236.64234.012002 1166.58 8003.67 198341.79257.092003 1468.89 9705.02 198446.67323.252004 1805.16 11648.70 198558.25429.162005 2115.36 13417.68 198668.61502.472006 2567.66 15718.47 198776.36606.992007 3239.89 18753.73 198885.55770.252008 3730.06 21462.69 198998.21849.442009 4122.04 22998.24 1990101.59904.692010 4895.41 27747.65 1991108.941089.332011 5925.00 32363.381992 118.36 1375.70 2012 6408.49 34739.13 1993 166.64 1925.91 2013 6908.41 37756.58 1994 209.39 2689.28 2014 7421.70 40173.03 1995 248.50 3557.55 2015 8549.47 42886.49 1996 291.75 4188.53 2016 9225.0747251.361997340.524686.11(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。
计量经济学练习题完整版
计量经济学试题1一 名词解释(每题5分,共10分) 1. 经典线性回归模型2. 加权最小二乘法(WLS ) 二 填空(每空格1分,共10分)1.经典线性回归模型Y i = B 0 + B 1X i + µi 的最小二乘估计量b 1满足E ( b 1 ) = B 1,这表示估计量b 1具备 性。
2.广义差分法适用于估计存在 问题的经济计量模型。
3.在区间预测中,在其它条件不变的情况下,预测的置信概率越高,预测的精度越 。
4.普通最小二乘法估计回归参数的基本准则是使 达到最小。
5.以X 为解释变量,Y 为被解释变量,将X 、Y 的观测值分别取对数,如果这些对数值描成的散点图近似形成为一条直线,则适宜配合 模型。
6.当杜宾-瓦尔森统计量 d = 4时,ρˆ= ,说明 。
7.对于模型i i i X Y μββ++=10,为了考虑“地区”因素(北方、南方两种状态)引入2个虚拟变量,则会产生 现象。
8. 半对数模型LnY i = B 0 + B 1X i + µI 又称为 模型。
9.经典线性回归模型Y i = B 0 + B 1X i + µi 的最小二乘估计量b 0、b 1的关系可用数学式子表示为 。
三 单项选择题(每个1分,共20分)1.截面数据是指--------------------------------------------------------------( )A .同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据。
B .同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据。
C .同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据。
D .同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据。
2.参数估计量βˆ具备有效性是指------------------------------------------( ) A .0)ˆ(=βar V B.)ˆ(βarV 为最小 C .0)ˆ(=-ββD.)ˆ(ββ-为最小 3.如果两个经济变量间的关系近似地表现为:当X 发生一个绝对量(X ∆)变动时,Y 以一个固定的相对量(Y Y /∆)变动,则适宜配合的回归模型是------------------------------------------------------------------------------------------- ( )A .i i i X Y μβα++= B.i i i X Y μβα++=ln C .i ii X Y μβα++=1D.i i i X Y μβα++=ln ln 4.在一元线性回归模型中,不可能用到的假设检验是----------( ) A .置信区间检验 B.t 检验 C.F 检验 D.游程检验5.如果戈里瑟检验表明 ,普通最小二乘估计的残差项有显著的如下性质:24.025.1i i X e +=,则用加权最小二乘法估计模型时,权数应选择-------( )A .i X 1 B. 21i X C.24.025.11i X + D.24.025.11i X +6.对于i i i i X X Y μβββ+++=22110,利用30组样本观察值估计后得56.827/)ˆ(2/)ˆ(2=-∑-∑=iiiY Y Y Y F ,而理论分布值F 0.05(2,27)=3.35,,则可以判断( )A . 01=β成立 B. 02=β成立 C. 021==ββ成立 D. 021==ββ不成立7.为描述单位固定成本(Y )依产量(X )变化的相关关系,适宜配合的回归模型是:A .i i i X Y μβα++= B.i i i X Y μβα++=ln C .i ii X Y μβα++=1D.i i i X Y μβα++=ln ln 8.根据一个n=30的样本估计ii i e X Y ++=10ˆˆββ后计算得d=1.4,已知在95%的置信度下,35.1=L d ,49.1=U d ,则认为原模型------------------------( )A .存在正的一阶线性自相关 B.存在负的一阶线性自相关 C .不存在一阶线性自相关 D.无法判断是否存在一阶线性自相关9.对于ii i e X Y ++=10ˆˆββ,判定系数为0.8是指--------------------( ) A .说明X 与Y 之间为正相关 B. 说明X 与Y 之间为负相关 C .Y 变异的80%能由回归直线作出解释 D .有80%的样本点落在回归直线上10. 线性模型i i i i X X Y μβββ+++=22110不满足下列哪一假定,称为异方差现象-------------------------------------------------------------------------------( )A .0)(=j i ov C μμ B.2)(σμ=i ar V (常数) C .0),(=i i ov X C μ D.0),(21=i i ov X X C11.设消费函数i i i X D Y μβαα+++=10,其中虚拟变量⎩⎨⎧=南方北方01D ,如果统计检验表明1α统计显著,则北方的消费函数与南方的消费函数是--( )A .相互平行的 B.相互垂直的 C.相互交叉的 D.相互重叠的12. 在建立虚拟变量模型时,如果一个质的变量有m 种特征或状态,则一般引入几个虚拟变量:----------------------------------------------------------------( )A .m B.m+1 C.m -1 D.前三项均可 13. 在模型i i iX Y μββ++=ln ln ln 10中,1β为---------------------( )A .X 关于Y 的弹性 B.X 变动一个绝对量时Y 变动的相对量 C .Y 关于X 的弹性 D.Y 变动一个绝对量时X 变动的相对量14.对于i i i e X Y ++=10ˆˆββ,以S 表示估计标准误差,iY ˆ表示回归值,则-------------------------------------------------------------------------------------------( )A .S=0时,0)ˆ(=-∑ti Y Y B.S=0时,∑==-ni i i Y Y 120)ˆ( C .S=0时,)ˆ(ii Y Y -∑为最小 D.S=0时,∑=-ni i i Y Y 12)ˆ(为最小 15.经济计量分析工作的基本工作步骤是-----------------------------( )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 .理论分析→数据收集→计算模拟→修正模型D .确定模型导向→确定变量及方程式→应用模型16.产量(X ,台)与单位产品成本(Y ,元/台)之间的回归方程为:X Y5.1356ˆ-=,这说明-----------------------------------------------------------( )A .产量每增加一台,单位产品成本平均减少1.5个百分点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,单位产品成本减少1.5个百分点D .产量每增加一台,单位产品成本平均减少1.5元17.下列各回归方程中,哪一个必定是错误的------------------------( )A .8.02.030ˆ=+=XY i i r X Y B. 91.05.175ˆ=+-=XY i i r X Y C .78.01.25ˆ=-=XY ii r X Y D. 96.05.312ˆ-=--=XY ii r X Y18.用一组有28个观测值的样本估计模型i i i X Y μββ++=10后,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0的条件是统计量t 大于-------------------------------------------------------------------------------------( )A .t 0.025(28) B. t 0.05(28) C. t 0.025(26) D. t 0.05(26)19.下列哪种形式的序列相关可用DW 统计量来检验(V t 为具有零均值、常数方差,且不存在序列相关的随机变量)---------------------------------( )A .t t t V +=-1ρμμ B.t t t t V +⋅⋅⋅++=--121μρρμμ C. t t V ρμ= D. ⋅⋅⋅++=-12t t t V V ρρμ20.对于原模型t t t X Y μββ++=10,一阶差分模型是指------------( )A .)()()(1)(1t tt t t t t X f X f X X f X f Y μββ++=B .t t t X Y μβ∆+∆=∆1C .t t t X Y μββ∆+∆+=∆10D .)()()1(11101----+-+-=-t t t t t t X X Y Y ρμμρβρβρ四 多项选择题(每个2分,共10分)1.以Y 表示实际值,Yˆ表示回归值,i e 表示残差项,最小二乘直线满足------------------------------------------------------------------------------------------( )A .通用样本均值点(Y X ,) B.ii Y Y ˆ∑=∑ C .0),ˆ(=i i ov e Y C D.0)ˆ(2=-∑i i Y Y E .0)ˆ(=-∑Y Y i2.剩余变差(RSS )是指--------------------------------------------------( )A .随机因素影响所引起的被解释变量的变差B .解释变量变动所引起的被解释变量的变差C .被解释变量的变差中,回归方程不能作出解释的部分D.被解释变量的总变差与解释变量之差E.被解释变量的实际值与回归值的离差平方和3. 对于经典线性回归模型,0LS估计量具备------------------------()A.无偏性 B.线性特性 C.正确性 D.有效性 E.可知性4. 异方差的检验方法有---------------------------------------------------()A.残差的图形检验 B.游程检验 C.White检验D.帕克检验E.方差膨胀因子检验5. 多重共线性的补救有---------------------------------------------------()A.从模型中删掉不重要的解释变量 B.获取额外的数据或者新的样本 C.重新考虑模型 D.利用先验信息 E. 广义差分法五简答计算题(4题,共50分)1.简述F检验的意图及其与t检验的关系。
计量经济学习题集 第二章
第二章经典单方程计量经济学模型:一元线性回归模型一、内容提要本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法。
首先,本章从总体回归模型与总体回归函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始,建立了回归分析的基本思想。
总体回归函数是对总体变量间关系的定量表述,由总体回归模型在若干基本假设下得到,但它只是建立在理论之上,在现实中只能先从总体中抽取一个样本,获得样本回归函数,并用它对总体回归函数做出统计推断。
本章的一个重点是如何获取线性的样本回归函数,主要涉及到普通最小二乘法(OLS)的学习与掌握。
同时,也介绍了极大似然估计法(ML)以及矩估计法(MM)。
本章的另一个重点是对样本回归函数能否代表总体回归函数进行统计推断,即进行所谓的统计检验。
统计检验包括两个方面,一是先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”,第二是检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度。
后者又包括两个层次:第一,检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响关系,通过变量的t检验完成;第二,检验回归函数与总体回归函数的“接近”程度,通过参数估计值的“区间检验”完成。
本章还有三方面的内容不容忽视。
其一,若干基本假设。
样本回归函数参数的估计以及对参数估计量的统计性质的分析以及所进行的统计推断都是建立在这些基本假设之上的。
其二,参数估计量统计性质的分析,包括小样本性质与大样本性质,尤其是无偏性、有效性与一致性构成了对样本估计量优劣的最主要的衡量准则。
Goss-markov定理表明OLS估计量是最佳线性无偏估计量。
其三,运用样本回归函数进行预测,包括被解释变量条件均值与个值的预测,以及预测置信区间的计算及其变化特征。
二、典型例题分析例1、令kids表示一名妇女生育孩子的数目,educ表示该妇女接受过教育的年数。
生育率对教育年数的简单回归模型为β+μβkids=educ+1(1)随机扰动项μ包含什么样的因素?它们可能与教育水平相关吗?(2)上述简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗?请解释。
计量经济学第2章习题参考答案
量 y 是随机变量, 解释变量 x 是非随机变量, 相关分析对资料的要求是两个变量都是随机变 量。 2. 答: 相关关系是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, 用相关 系数来衡量。 因果关系是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性, 作为结果的变量是由作为原因的 变量所决定的, 原因变量的变化引起结果变量的变化。 因果关系有单向因果关系和互为因果 关系之分。 具有因果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系。 而具有相关关系的变量之间并不一定 具有因果关系。 3. 答:主要区别:①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量 y 与 x 的相互关系,而样 本回归模型描述所观测的样本中变量 y 与 x 的相互关系。 ②建立模型的不同。 总体回归模型 是依据总体全部观测资料建立的, 样本回归模型是依据样本观测资料建立的。 ③模型性质不 同。总体回归模型不是随机模型,样本回归模型是随机模型,它随着样本的改变而改变。 主要联系:样本回归模型是总体回归模型的一个估计式,之所以建立样本回归模型,目的是 用来估计总体回归模型。
1 n ∑ ui = 0 ,因为 n i =1
前者是条件期望,即针对给定的 X i 的随机干扰的期望,而后者是无条件的平均值,即针对 所有 X i 的随机干扰取平均值。
二、单项选择题 1. A 2. D 3. A 4. B 5. C 6. B 7. D 8. B 9. D 10. C 11. D 12. D 13. C
14. D 15. D 16. A 17. B
三、多项选择题 1. ACD 2. ABE 3. AC 4. BE 5. BEFH 6. DG, ABCG, G, EF 7. ABDE 8. ADE 9. ACDE
计量经济学习题以及全部答案
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。( )
两组,分别作回归,得到两个残差平方和 ESS1 =0.360、 ESS2 =0.466,写出检验步骤( =0.05)。
F 分布百分位表( =0.05)
分子自由度
f2
f1 10
11
12
13
分 9 3.14 3.10 3.07 3.01
母 10 2.98 2.94 2.91 2.85
自 11 2.85 2.82 2.79 2.72
由 12 2.75 2.72 2.69 2.62
度 13 2.67 2.63 2.60 2.53
3.有人用广东省 1978—2005 年的财政收入( AV )作为因变量,
用三次产业增加值作
为自变量,进行了三元线性回归。第一产业增加值——VAD1 ,第二产业增加值——
VAD2 ,第三产业增加值——VAD3 ,结果为:
机误差项 ui 的方差估计量为( )。
A.33.33
B.40 C.38.09
D.36.36
6.设 k 为回归模型中的参数个数(不包括截距项), n 为样本容量, ESS 为残差平方和, RSS 为回归平
方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的 F 统计量为( )。
A. F = RSS TSS
B.
验,则 1 显著异于零的条件是对应 t 统计量的取值大于( )
《计量经济学教程(第二版)》习题解答课后习题答案
《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。
计量经济学 第二版 课后习题1-14章 中文版答案汇总
7.45≤β1≤20.35
即SmallClass对测试成绩效应99%的置信区间为[7.45,20.35]。
6.
(1)不一定。没有资料表明大班与小班的测试成绩变异是否相同。
(2)5.3式既适应于同方差,也适应于异方差,所以不会影响置信区间的准正确性。
(4)β0的99%置信区间为[ -2.58SE( ), +2.58SE( )]
=-520.4,SE( )=20.4
467.7≤β0≤573.0
2.
(1)性别差距估计值= =$2.12/h
(2)H0:性别差距=β1=0;H1:性别差距=β1≠0
t= = =5.89
p=2 (- )=2 (-5.89)=2×[1- (5.89)]<2×(1-0.9999)=0.0001
=49+0.24×120=77.8
=49+0.24×150=85
② =10ΔXi=10×0.24=2.4
第五章
习题
1.
(1)β1的95%置信区间为[ -1.96SE( ), +1.96SE( )]
=-5.82,SE( )=2.21
-10.152≤β1≤-1.4884
(2)t= = =-2.6335
p=2 (- )=2 (-2.6335)=2×[1- (2.6335)]≈2×(1-0.)=0.<0.01<0.05
(2)经济发展水平高的县,犯罪率会相对提高,同时也增大警察力量。但在遗漏经济发展水
平情况下,经济发展水平提高带来的犯罪率上升,会被归咎到警察力量上面来,所以高
计量经济学第二章习题集
第一题:一、研究的目的和要求亚洲各国人均寿民对国民生活具有重要的参考价值,也是人民日常生活中密切关注的问题。
为此,在生活中一些因素比如人均GDP则反映了生活条件对寿命的影响,成人识字率也就是受教育的程度是否对寿命也有相应的影响,从这方面看,受教育的程度反应在生活环境的各个方面。
而一岁儿童疫苗接种可能反映的是早期因素对未来身体等方面的影响。
那么这些因素是否对寿命有影响呢?对此,可以进行研究,以便发现因素的影响,这样就能有效地采取相应的措施,对这些影响因子进行调整,这些对如何`提高人均寿命是具有指导意义的。
二、模型设定为了分析亚洲各国人均寿民分别与按购买力平价计算的人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的关系,选择“亚洲各国人均寿命”(单位:/年)为被解释变量;分别选择按购买力平价计算的人均GDP(单位:100美元)(用X1表示),成人识字率(单位:%)(用X2表示)、一岁儿童疫苗率(单位:%)(用X3表示)为解释变量。
为了分析亚洲各国人均寿命(Y)分别与按购买力平价计算的GDP(X1)、成人识字率(X2)、一岁儿童疫苗接种率(X3)的数量关系,可以运用eviews 去做计量分析。
利用eviews做简单线性回归分析的基本步骤如下:1.建立工作文件首先,双击Eviews图标,进入Eviews主页。
依次点击File/New/Workfile,在出现对话框的菜单中选择文件数据的类型,本利分析的是亚洲各国的人均寿命的横截面数据,则选择“integer date”。
在“Start date”中输入开始顺序号“1”,在“end data”中输入最后顺序号“22”。
点击“ok”出现未命名的“Workfile UNTITLED”工作框。
其中已有对象:“c”为截距项,“resid”为剩余项。
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计量经济学 第2章练习题参考解答
第二章练习题参考解答练习题资料来源:《深圳统计年鉴2002》,中国统计出版社(1)建立深圳地方预算内财政收入对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;(4)若是2005年年的国内生产总值为3600亿元,确定2005年财政收入的预测值和预测区间(0.05α=)。
2.2某企业研究与发展经费与利润的数据(单位:万元)列于下表:1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004研究与发展经费 10 10 8 8 8 12 12 12 11 11利润额 100 150 200 180 250 300 280 310 320 300 分析企业”研究与发展经费与利润额的相关关系,并作回归分析。
2.3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—2001年中国货币供应量(M2)和国内生产总值(GDP)的有关数据:年份货币供应量(亿元)M2国内生产总值(亿元)GDP1990 1529.31 8598.41991 19349.92 1662.51992 25402.2 26651.91993 34879.8 34560.51994 46923.5 46670.01995 60750.5 57494.91996 76094.9 66850.51997 90995.3 73142.71998 104498.5 76967.21999 119897.9 80579.42000 134610.3 88228.12001158301.994346.4资料来源:《中国统计年鉴2002》,第51页、第662页,中国统计出版社对货币供应量与国内生产总值作相关分析,并说明分析结果的经济意义。
2.4表中是16支公益股票某年的每股帐面价值和当年红利:根据上表资料:(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 Journal 1。
计量经济学习题及答案2
计量经济学习题及答案2计量经济学练习题(⼆)⼀、单选题1、根据样本资料建⽴某消费函数如下:,其中C为消费,x为收⼊,虚拟变量,所有参数均检验显著,则城镇家庭的消费函数为。
A、 B、C、 D、2、如果某个结构⽅程是恰好识别的,估计其参数可⽤。
A、最⼩⼆乘法B、极⼤似然法C、⼴义差分法D、间接最⼩⼆乘法3、某商品需求函数为,其中y为需求量,x为价格。
为了考虑“地区”(农村、城市)和“季节”(春、夏、秋、冬)两个因素的影响,拟引⼊虚拟变量,则应引⼊虚拟变量的个数为。
A、2B、4C、5D、64、消费函数模型,其中y为消费,x为收⼊,,,,该模型中包含了⼏个质的影响因素。
A、1B、2C、3D、45、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、平⾏数据6、判断模型参数估计量的符号、⼤⼩、相互之间关系的合理性属于()准则。
A、经济计量准则B、经济理论准则C、统计准则D、统计准则和经济理论准则7、对于模型,为了考虑“地区”因素(北⽅、南⽅),引⼊2个虚拟变量形成截距变动模型,则会产⽣。
A、序列的完全相关B、序列的不完全相关C、完全多重共线性D、不完全多重共线性8、简化式模型是⽤所有()作为每个内⽣变量的解释变量。
A、外⽣变量B、先决变量C、虚拟变量D、滞后内⽣变量9、联⽴⽅程模型中,如果某⼀个⽅程具有⼀组参数估计量,则该⽅程为.A、不可识别B、恰好识别C、过度识别D、模型可识别10、如果联⽴⽅程模型中某个结构⽅程包含了所有的变量,则这个⽅程。
A、恰好识别B、不可识别C、过度识别D、不确定11、对于联⽴⽅程模型,若在第1个⽅程中被解释变量为,解释变量全部为先决变量;在第2个⽅程中被解释变量为,解释变量中除了作为第1个⽅程被解释变量的内⽣变量外,全部为先决变量;第3个⽅程…依次类推。
这类模型称为。
A、结构式模型B、简化式模型C、递归系统模型D、经典模型12、对联⽴⽅程模型进⾏参数估计的⽅法可以分两类,即:。
计量经济学第二章课后习题
习题2.1货币供应量和国内生产总值的相关系数:1 0.99642614864552580.9964261486455258 1相关系数为0.996426,说明中国货币供应量与国内生产总值(GDP)存在高度的正线性相关性。
习题2.2散点图2,0001,6001,200Y800400020406080100120140X折线图X Y1 0.97814801538369480.9781480153836948 1相关系数为0.978148,从相关系数可以看出广告费和销售数量存在显著的正相关关系,可以在此基础上建立回归模型。
(注意相关系数和可决系数的关系)设回归模型为:01i i i Y X u ββ=++其中,Y 为销售数量;i X 为广告费用Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/27/10 Time: 22:37 Sample: 1 7Included observations: 7Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X 14.40359 1.369166 10.51998 0.0001 C-12.7785396.98004 -0.1317650.9003R-squared0.956774 Mean dependent var 852.6714 Adjusted R-squared 0.948128 S.D. dependent var 596.5637 S.E. of regression 135.8696 Akaike info criterion 12.89622 Sum squared resid 92302.73 Schwarz criterion 12.88077 Log likelihood -43.13679 Hannan-Quinn criter. 12.70521 F-statistic 110.6699 Durbin-Watson stat 1.438932Prob(F-statistic)0.000134根据回归结果得:i Y = -12.77853 + 14.40359i X(96.98004) (1.369166)t =(-0.1317653)(10.51998)2r =0.956774 F=110.6699 S.E.=135.8696 DW=1.438932可见,X 的参数估计的t 统计量大于2,说明广告费用对销售数量的影响是显著的。
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。
计量经济学第二版第二章练习题
第二章练习题2.1为研究中古的货币量(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1990-2007年中国货币供应量(M2)和国内生产总值的有关数据。
将数据输入EViews软件,可得货币供应量M2与国内生产总值GDP的散点图:如下图所示由上图可以看出,两者关系近似一条直线,故对货币供应量和国民生产总值的数量关系进行回归分析。
回归分析结果如下图:解释变量X 为货币供应量,被解释变量Y 是国内生产总值。
结果分析:由回归结果可以得到参数估计的结果为X Y 522321.050.30413ˆ+=,此处用P 值法进行检验,由于P 值远远小于给定的显著性水平α,故应当拒绝原假设,则1β和2β显著不为0。
又因为R-squared(可决系数)为0.866782接近1,调整后的可决系数仍接近1,故可知XY 之间存在较强的正相关关系,即拟合程度较高,线性关系较为显著。
2.2为研究美国软饮料公司的广告费用X 与销售数量Y 之间的关系,分析七种主要品牌软饮料公司的有关数据,将数据输入EViews 软件中,可得折线图输入命令Cor X Y可得相关系数如下图:对解释变量X和被解释变量Y进行回归分析,可得图如上表中,x、y之间的相关系数为0.978148非常接近于1,故可知,其正线性相关关系较为显著,故可拟合为一条直线。
回归方程如下:12+=77853﹣.XY40359.14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)。
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。
将数据录入到EViews软件中。
散点图如下:运用软件,得到回归结果如下图所示:结果分析:2.4为研究中国改革开放以来国民总收入和最终消费的关系,搜集到以下数据,输入软件eviews可得根据数据画出折线图为:由折线图可知,x 与y 近似于线性关系,故对xy 进行回归分析,可得结果分析:(1) 以最终消费为被解释变量Y ,以国民总收入为解释变量X ,建立线性回归模型,结果如下:X Y 530112.0345.3044+=(859.4073)(0.009670) T=(3.399956)(54.82057) 990439.02=R (调整后的可决系数)N=302.5美国各航空公司业绩的统计数据公布在年鉴上,航班正点到达的比率和每10万名乘客投诉的次数的数据如下表所示:航班正点率为解释变量x ,投诉率为被解释变量y用软件画出散点图可得到下图:如上图所示,xy 之间存在负相关关系,故用软件对其进行回归分析,可得分析结果如下图:分析结果:因为可决系数为0.746303接近1,其调整后的可决系数也接近于1,故拟合程度较高线性相关关系显著。
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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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 )。
计量经济学作业二(高级课堂)
0.02861815879 20000
856.2 (元)
所以商品单价变为35元,某一月收入为20000的家庭消费支出估 计为856.2元。
(在eviews中的操作:workfile窗口中,双击range将范围改为1 11,在x1表中点 edit+/-则点第11表格,在编辑窗口中输入35,同理在x2表中输入20000关闭窗 口,最后再打开回归结果数据点击窗口上的forecast做如下图所示的修改)
由于
SYˆ0 ˆ 2 [1 X 0 ( X ' X ) X 0 '] 40.92713
ˆ 2 302.41 计算得 X 0 ( X ' X ) X 0 ' 4.539
高等课堂
15
代入公式即可得到Y均值预测的标准差为:
S E(Yˆ0 ) ˆ 2 X 0 ( X ' X ) X 0 ' 37.049
7518.79
138
12
617.94
516.01
28 28
867.91
984.52
46
13
4429.19 3785.91
61 29
4611.39 18626.94
218
14
5749.02 8688.03
254 30
170.30
610.91
19
15
1781.37 2798.90
83 31
325.53
1523.19
由回归结果可知:
2
ei2 2116 .85 302 .41
n k 1 10 2 1
R2 0.902218
2
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课
堂练习二
一、选择题
1、决定系数2R 是指【 C 】 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,计算的决定系数为0.8500,则调整后的决定系数为【 D 】
A 0.8603
B 0.8389
C 0.8 655
D 0.8327 3、下列样本模型中,哪一个模型通常是无效的【 B 】 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
.0i K (资本)
4、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的显着性水平下对1β的显着性作检验,则1β显着地不等于零的条件是其统计量大于等于【 C 】
A 05.0t (30)
B 025.0t (28)
C 025.0t (27)
D 025.0F (1,28) 二、判断题
1、当R 2 =1,F=0;当R 2 =0,F=∞。
( 错 )
2、回归分析的结果要通过统计意义检验和计量经济意义检验后方可应用。
(错)
3、在多元回归分析中,方程Y=β0+β1X1+β2X2+ε中的偏回归系数β2表示X2
变化一个单位引起Y的平均变化。
(错)
三、计算分析题
1、考虑以下回归方程:
其中:
Y——第t年的玉米产量(蒲式耳/亩)
t
F——第t年的施肥强度(磅/亩)
t
RS——第t年的降雨量(英寸)
t
要求回答下列问题:
(1)从F和RS对Y的影响方面,说出本方程中系数10.0和33.5的含义;
(2)常数项120
-是否意味着玉米的负产量可能存在?
(3)假定
β的真实值为40.0,则估计值是否有偏?为什么?
F
⑴在降雨量不变时,每亩增加一磅肥料将使第t年的玉米产量增加0.1蒲式耳/亩;
在每亩施肥量不变的情况下,每增加一英寸的降雨量将使第t年的玉米产量增加 5.33蒲式耳/亩;
⑵在种地的一年中不施肥、也不下雨的现象同时发生的可能性极小,所以玉米的负
产量不可能存在;
β的真实值为0.40,并不能说明0.1是有偏的估计,理由是0.1是本题估
⑶如果
F
计的参数,而0.40是从总体得到的系数的均值。
2、某地区通过一个样本容量为722的调查数据得到劳动力受教育的一个回归方程为
R2=0.214
式中,edu为劳动力受教育年数,sibs为该劳动力家庭中兄弟姐妹的个数,medu与fedu分别为母亲与父亲受到教育的年数。
问
(1)sibs是否具有预期的影响?为什么?若medu与fedu保持不变,为了使预测的受教育水平减少一年,需要sibs增加多少?
(2)请对medu的系数给予适当的解释。
(3)如果两个劳动力都没有兄弟姐妹,但其中一个的父母受教育的年数为12年,另一个的父母受教育的年数为16年,则两人受教育的年数预期相差多少?
(1)预期sibs对劳动者受教育的年数有影响。
因此在收入及支出预算约束一定的条件下,子女越多的家庭,每个孩子接受教育的时间会越短。
根据多元回归模型偏回归系数的含义,sibs前的参数估计值-0.094表明,在其他条件不变的情况下,每增加1个兄弟姐妹,受教育年数会减少0.094年,因此,要减少1年受教育的时间,兄弟姐妹需增加1/0.094=10.6个。
(2)medu的系数表示当兄弟姐妹数与父亲受教育的年数保持不变时,母亲每增加1年受教育的机会,其子女作为劳动者就会预期增加0.131年的教育机会。
(3)首先计算两人受教育的年数分别为
10.36+0.131?12+0.210?12=14.452
10.36+0.131?16+0.210?16=15.816
因此,两人的受教育年限的差别为15.816-14.452=1.364
3、考虑以下方程
? t =8.562+0.364P t+0.004P t-1 –2.560U t
(0.080)(0.072)(0.658)(估计系数标准差)
n=19 R2=0.873
其中:Y=t年的每位雇员的工资和薪水
P=t年的物价水平
U=t年的失业率
请回答以下问题:
(1)请对估计的系数进行5%显着性水平下的t检验。
(2)进行5%显着性水平下的F检验。
(3)进行拟合优度检验。
(4)讨论Pt-1在理论上的正确性,Pt-1是否应该从方程中删除?为什么?。