计量经济学李子奈第版数据表全
李子奈《计量经济学》（第4版）笔记和课后习题（含考研真题）详解
李子奈《计量经济学》（第4版）笔记和课后习题（含考研真题）详解李子奈《计量经济学》（第4版）笔记和课后习题详解第1章绪论一、计量经济学1计量经济学计量经济学，又称经济计量学，是由经济理论、统计学和数学结合而成的一门经济学的分支学科，其研究内容是分析经济现象中客观存在的数量关系。
2计量经济学模型（1）模型分类模型是对现实生活现象的描述和模拟。
根据描述和模拟办法的不同，对模型进行分类，如表1-1所示。
表1-1 模型分类（2）数理经济模型和计量经济学模型的区别①研究内容不同数理经济模型的研究内容是经济现象各因素之间的理论关系，计量经济学模型的研究内容是经济现象各因素之间的定量关系。
②描述和模拟办法不同数理经济模型的描述和模拟办法主要是确定性的数学形式，计量经济学模型的描述和模拟办法主要是随机性的数学形式。
③位置和作用不同数理经济模型可用于对研究对象的初步研究，计量经济学模型可用于对研究对象的深入研究。
3计量经济学的内容体系（1）根据所应用的数理统计方法划分广义计量经济学根据所应用的数理统计方法包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等；狭义计量经济学所应用的数理统计方法主要是回归分析方法。
需要注意的是，通常所述的计量经济学指的是狭义计量经济学。
（2）根据内容深度划分初级计量经济学的主要研究内容是计量经济学的数理统计学基础知识和经典的线性单方程计量经济学模型理论与方法；中级计量经济学的主要研究内容是用矩阵描述的经典的线性单方程计量经济学模型理论与方法、经典的线性联立方程计量经济学模型理论与方法，以及传统的应用模型；高级计量经济学的主要研究内容是非经典的、现代的计量经济学模型理论、方法与应用。
（3）根据研究目标和研究重点划分理论计量经济学的主要研究目标是计量经济学的理论与方法的介绍与研究；应用计量经济学的主要研究目标是计量经济学模型的建立与应用。
理论计量经济学的研究重点是理论与方法的数学证明与推导；应用计量经济学的研究重点是建立和应用计量模型处理实际问题。
计量作业计量经济学第三版李子奈
计量作业计量经济学第
三版李子奈
文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]
计量经济学第三版李子柰
12 下表是中国内地2007年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料。
单位：（亿元）
Y GDP
3357065
594
625
434
9200
88
629
要求，以手工和运用Eviews软件（或其它软件）：
（1）做出散点图，建立税收随国内生产总值GDP变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义；
（2）对所建立的回归方程进行检验；
（3）若2008年某地区国内生产总值为8500亿元，求该地区税收入的预测值机预测区间。
解：下图是运用Eviews软件分析出的结果。
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 09/17/11 Time: 15:13
Sample: 2 32
Included observations: 31
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
GDP
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid 2760310. Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)。
2024年完整版李子奈计量经济学版第四版课件
数数量。
03
识别问题的解决方法
解决识别问题的方法包括工具变量法、二阶段最小二乘法等。其中，工
具变量法是一种常用的方法，它通过引入与误差项不相关的工具变量来
消除内生性问题。
21
联立方程模型估计方法
2024/3/1
最小二乘法（OLS）
通过最小化残差平方和来估计模型参数。在联立方程模型中，OLS方法通常用于恰好识别 的模型。
时间序列定义
按时间顺序排列的一组数据， 反映现象随时间变化的情况。
2024/3/1
时间序列构成要素
现象所属的时间、反映现象发 展水平的指标数值。
时间序列类型
绝对数时间序列、相对数时间 序列、平均数时间序列。
时间序列性质
长期趋势、季节变动、循环变 动、不规则变动。
16
平稳时间序列模型
平稳时间序列定义
2024/3/1
模型的诊断与修正
讨论计量经济学模型的诊断方法， 如残差分析、异方差性检验和自相 关性检验等，并介绍相应的模型修 正方法。
模型的选择与比较
介绍计量经济学模型的选择与比较 方法，如逐步回归法、信息准则法 和交叉验证法等。
10
03
违背经典假设的计量经济学模型
2024/3/1
11
异方差性
30
08
空间计量经济学方法
2024/3/1
31
空间权重矩阵构建及空间相关性检验
空间权重矩阵构建
基于地理距离、经济距离等构建空间权重矩阵，反映不同地区间的空间关联程 度。
空间相关性检验
运用Moran's I、Geary's C等统计量检验空间数据的自相关性，判断是否存在 空间集聚或空间异质性。
计量经济学试验完整版--李子奈
计量经济学试验——李子奈目录实验一一元线性回归 (5)一实验目的 (5)二实验要求 (5)三实验原理 (5)四预备知识 (5)五实验内容 (5)六实验步骤 (5)1.建立工作文件并录入数据 (5)2.数据的描述性统计和图形统计： (7)3.设定模型，用最小二乘法估计参数： (8)4.模型检验： (8)5.应用：回归预测： (9)实验二可化为线性的非线性回归模型估计、受约束回归检验及参数稳定性检验 (12)一实验目的： (12)二实验要求 (12)三实验原理 (12)四预备知识 (12)五实验内容 (12)六实验步骤 (13)实验三多元线性回归 (15)一实验目的 (15)三实验原理 (15)四预备知识 (15)五实验内容 (15)六实验步骤 (15)6.1 建立工作文件并录入全部数据 (15)6.2 建立二元线性回归模型 (16)6.3 结果的分析与检验 (16)6.4 参数的置信区间 (17)6.5 回归预测 (17)6.6 置信区间的预测 (19)实验四异方差性 (21)一实验目的 (21)二实验要求 (21)三实验原理 (21)四预备知识 (21)五实验内容 (21)六实验步骤 (21)6.1 建立对象： (21)6.2 用普通最小二乘法建立线性模型 (22)6.3 检验模型的异方差性 (22)6.4 异方差性的修正 (25)实验五自相关性 (29)一实验目地 (29)二实验要求 (29)三实验原理 (29)四预备知识 (29)五实验内容 (29)六实验步骤 (29)6.1 建立Workfile和对象 (30)6.2 参数估计、检验模型的自相关性 (30)6.3 使用广义最小二乘法估计模型 (34)6.4 采用差分形式作为新数据，估计模型并检验相关性 (36)实验六多元线性回归和多重共线性 (38)一实验目的 (38)二实验要求 (38)三实验原理 (38)四预备知识 (38)五实验内容 (38)六实验步骤 (38)6.1 建立工作文件并录入数据 (38)6.2 用OLS估计模型 (38)6.3 多重共线性模型的识别 (39)6.4 多重共线性模型的修正 (40)实验七分布滞后模型与自回归模型及格兰杰因果关系检验 (43)一实验目的 (43)二实验要求 (43)三实验原理 (43)四预备知识 (43)五实验内容 (43)六实验步骤 (43)6.1 建立工作文件并录入数据 (43)6.2 使用4期滞后2次多项式估计模型 (44)6.3 格兰杰因果关系检验 (46)实验八联立方程计量经济学模型 (50)一实验目的 (50)二实验要求 (50)三实验原理 (50)四预备知识 (50)五实验内容 (50)六实验步骤 (51)6.1 分析联立方程模型。
计量经济学(李子奈第4版)大数据表(全)
计量经济学（第4版）数据表表某社区家庭每月收入与消费支出统计表表中国各地区居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出（元）资料来源：《中国统计年鉴》（2014）。
第2章练习12中国某年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料单位：亿元{表 2013年中国各地区城镇居民人均收入与人均消费性支出（元）表 2010年中国制造业各行业的总产出及要素投入资料来源：根据《中国统计年鉴》（2011年）整理。
表 2013年中国居民人均收入与人均生活消费支出数据（元）资料来源：《中国统计年鉴》（2014）。
表 2012年中国农村居民对蛋类食物的消费及相关食物的价格指数蛋类$消费量Q (千克)各类食品的消费价格指数（上年=100）居民消费价格指数P0（上年=100）人均消费支出X（元）蛋类P肉禽类P1水产类P2粮食P01油脂P02蔬菜P03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（新疆资料来源：《中国统计年鉴》（2013）。
第3章练习17中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资表中国粮食生产与相关投入资料表中国2001年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出（单位：元）注：从事农业经营的纯收入由从事第一产业的经营总收入与从事第一产业的经营支出之差计算，其他来源的纯收入由总纯收入减去从事农业经营的纯收入后得到。
资料来源：《中国农村住户调查年鉴（2002）》、《中国统计年鉴（2002）》。
;AR · AZCA ~COCT !DE FL GAIA &ID IL IN $ KSKY 《LAMA {MD ME MIMN ;MO MS MT / NCND 】NENH ,NJ NM资源来源：根据Introduction to Econometrics (2 edition) 整理。
李子奈计量经济学(2024)
假设截距项和解释变量系数都是随机 的，与误差项相关。随机效应模型可 以分为随机截距模型和随机系数模型 。
21
面板数据的参数估计与假设检验
参数估计方法
面板数据的参数估计方法主要有最小二乘法（OLS）、广义最小二乘法（GLS）、极大似然法（ML）等。其中， 固定效应模型通常采用组内估计法（Within Estimation）或一阶差分法（First Difference Estimation）进行参 数估计；随机效应模型则采用可行广义最小二乘法（FGLS）或极大似然法进行参数估计。
感谢您的观看
2024/1/29
27
风险对冲与分散
通过计量经济学模型，构建风险对冲策略，降低单一资产或投资组合的风险敞口；同时， 实现风险的分散化，提高整体投资组合的风险调整后收益。
压力测试与情景分析
利用计量经济学方法，模拟极端市场环境下的金融风险暴露情况，进行压力测试和情景分 析，为金融机构制定应急预案和风险管理策略提供依据。
26
THANKS FOR WATCHING
2024/1/29
24
计量经济学在金融市场的应用实例
2024/1/29
股票价格预测
利用计量经济学模型，如ARIMA、GARCH等，对股票价 格进行预测，帮助投资者把握市场趋势，制定合理的投资 策略。
投资组合优化
通过计量经济学方法，评估不同资产的风险和收益特性， 构建最优投资组合，实现资产配置的多样化和风险分散化 。
最小二乘法
通过最小化残差平方和来估计模型参数，适用于误差服从正态分 布的情况。
2024/1/29
13
非线性回归模型的假设检验
模型的显著性检验
检验模型的整体显著性，即所有自变量对因 变量的影响是否显著。
计量经济学李子奈第版)数据表全)
计量经济学（第4版）数据表表2.1.1 某社区家庭每月收入与消费支出统计表
表2.6.1 中国各地区居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出（元）
表3.2.1 2013年中国各地区城镇居民人均收入与人均消费性支出（元）
表3.5.1 2010年中国制造业各行业的总产出及要素投入
表3.6.1 2013年中国居民人均收入与人均生活消费支出数据（元）
表3.7.1 2012年中国农村居民对蛋类食物的消费及相关食物的价格指数
第3章练习17
中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资
产合计K及职工人数L
表4.1.2 中国粮食生产与相关投入资料
表4.2.1 中国2001年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出（单位：元）
某年中国部分省市城镇居民家庭人均年可支配收入（X）与消费性支出（Y）统计数据
中国各地区2006、2006年中国城镇居民人均消费、人均可支配收入以及2005年人均政府消
费支出数据
表5.1.1 中国居民总量消费支出与收入资料
单位：亿元
资料来源：根据《中国统计年鉴》（2001，2007，2014）整理。
第5章练习2
中国1980~2007年全社会固定资产投资总额与工业总产值统计资料
单位：亿元
表6.1.1 样本观测值数据表
表6.2.1 样本观测值及模拟值
表6.2.2 样本观测值
表6.3.1 城镇居民家庭人均年消费性支出
单位：元
表6.3.2 城镇居民家庭人均年可支配收入
单位：元
第6章练习6
美国、加拿大、英国1980~1999年的失业率以及对制造业的补偿的相关数据资料。
计量经济学实验操作指导完整李子奈
计量经济学试验 (完整版)——李子奈目录实验一一元线性回归 (4)一实验目的 (4)二实验要求 (4)三实验原理 (4)四预备知识 (4)五实验内容 (4)六实验步骤 (4)1.建立工作文件并录入数据 (4)2.数据的描述性统计和图形统计： (6)3.设定模型，用最小二乘法估计参数： (6)4.模型检验： (7)5.应用：回归预测： (7)实验二可化为线性的非线性回归模型估计、受约束回归检验及参数稳定性检验9一实验目的： (9)二实验要求 (10)三实验原理 (10)四预备知识 (10)五实验内容 (10)六实验步骤 (10)实验三多元线性回归 (11)一实验目的 (11)三实验原理 (11)四预备知识 (11)五实验内容 (11)六实验步骤 (12)6.1 建立工作文件并录入全部数据 (12)6.2 建立二元线性回归模型 (12)6.3 结果的分析与检验 (12)6.4 参数的置信区间 (12)6.5 回归预测 (13)6.6 置信区间的预测 (13)实验四异方差性 (14)一实验目的 (14)二实验要求 (14)三实验原理 (14)四预备知识 (14)五实验内容 (14)六实验步骤 (14)6.1 建立对象： (14)6.2 用普通最小二乘法建立线性模型 (14)6.3 检验模型的异方差性 (14)6.4 异方差性的修正 (15)实验五自相关性 (16)一实验目地 (16)二实验要求 (16)三实验原理 (16)四预备知识 (16)五实验内容 (16)六实验步骤 (17)6.1 建立Workfile和对象 (17)6.2 参数估计、检验模型的自相关性 (17)6.3 使用广义最小二乘法估计模型 (18)6.4 采用差分形式作为新数据，估计模型并检验相关性 (19)实验六多元线性回归和多重共线性 (20)一实验目的 (20)二实验要求 (20)三实验原理 (20)四预备知识 (20)五实验内容 (20)六实验步骤 (20)6.1 建立工作文件并录入数据 (20)6.2 用OLS估计模型 (20)6.3 多重共线性模型的识别 (20)6.4 多重共线性模型的修正 (21)实验七分布滞后模型与自回归模型及格兰杰因果关系检验 (21)一实验目的 (21)二实验要求 (21)三实验原理 (21)四预备知识 (21)五实验内容 (21)六实验步骤 (22)6.1 建立工作文件并录入数据 (22)6.2 使用4期滞后2次多项式估计模型 (22)6.3 格兰杰因果关系检验 (23)实验八联立方程计量经济学模型 (24)一实验目的 (24)二实验要求 (25)三实验原理 (25)四预备知识 (25)五实验内容 (25)六实验步骤 (25)6.1 分析联立方程模型。
计量经济学实验四--李子奈
实验四异方差性一实验目的：掌握异方差性模型的检验方法与处理方法二实验要求：应用教材P155习题8案例做异方差模型的图形法检验、Goldfeld-Quanadt检验与White检验，使用WLS方法、异方差稳健标准误方法对异方差进行修正。
三实验原理：图形法检验、Goldfeld-Quanadt检验与White检验与加权最小二乘法、异方差稳健标准误方法。
四预备知识：Goldfeld-Quanadt检验与White检验与加权最小二乘法。
五实验内容：下表列出了某年中国部分省市城镇居民每个家庭平均全年可支配收入X与消费性支出Y的统计数据。
地区可支配收入（X）消费性支出（Y）地区可支配收入（X）消费性支出（Y）北京10349.69 8493.49 浙江9279.16 7020.22 天津8140.50 6121.04 山东6489.97 5022.00 河北5661.16 4348.47 河南4766.26 3830.71 山西4724.11 3941.87 湖北5524.54 4644.5 内蒙古5129.05 3927.75 湖南6218.73 5218.79 辽宁5357.79 4356.06 广东9761.57 8016.91 吉林4810.00 4020.87 陕西5124.24 4276.67 黑龙江4912.88 3824.44 甘肃4916.25 4126.47 上海11718.01 8868.19 青海5169.96 4185.73 江苏6800.23 5323.18 新疆5644.86 4422.93(1)使用普通最小二乘法建立居民人均消费支出与可支配收入的线性模型；(2)检验模型是否存在异方差性；(3)如果存在异方差性，试采用适当的方法估计模型参数。
六实验步骤：6.1 建立对象，录入变量可支配收入X和消费性支出Y，如图1所示：图 1 图 26.2 用普通最小二乘法建立线性模型设定一元线性回归模型为：01Y X ββμ∧=++ 点击主界面菜单Quick\Estimate Equation ，在弹出的对话框中输入Y 、C 、X ，点击确定即可得到回归结果，如图2所示。
计量经济学 第三版 李子奈 书中表格数据
计量经济学（第3版）例题和习题数据表表2.1.1 某社区家庭每月收入与消费支出统计表表2.3.1 参数估计的计算表表2.6.1 中国各地区城镇居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出（元）资料来源：《中国统计年鉴》（2007）。
表2.6.3 中国居民总量消费支出与收入资料单位：亿元年份GDP CONS CPI TAX GDPC X Y 19783605.6 1759.1 46.21519.28 7802.5 6678.83806.7 19794092.6 2011.5 47.07537.828694.2 7551.64273.2 19804592.9 2331.2 50.62571.70 9073.7 7944.24605.5 19815008.8 2627.9 51.90629.899651.8 8438.05063.9 19825590.0 2902.9 52.95700.02 10557.3 9235.25482.4 19836216.2 3231.1 54.00775.5911510.8 10074.65983.2 19847362.7 3742.0 55.47947.35 13272.8 11565.06745.7 19859076.7 4687.4 60.652040.79 14966.8 11601.77729.2 198610508.5 5302.1 64.572090.37 16273.7 13036.58210.9 198712277.4 6126.1 69.302140.36 17716.3 14627.78840.0 198815388.6 7868.1 82.302390.47 18698.7 15794.09560.5 198917311.3 8812.6 97.002727.40 17847.4 15035.59085.5 199019347.8 9450.9 100.002821.86 19347.8 16525.99450.9 199122577.4 10730.6 103.422990.17 21830.9 18939.610375.8 199227565.2 13000.1 110.033296.91 25053.0 22056.511815.3 199336938.1 16412.1 126.204255.30 29269.1 25897.313004.7 199450217.4 21844.2 156.655126.88 32056.2 28783.413944.2 199563216.9 28369.7 183.416038.04 34467.5 31175.415467.9 199674163.6 33955.9 198.666909.82 37331.9 33853.717092.5 199781658.5 36921.5 204.218234.04 39988.5 35956.218080.6 199886531.6 39229.3 202.599262.80 42713.1 38140.919364.1 199991125.0 41920.4 199.7210682.58 45625.8 40277.020989.3 200098749.0 45854.6 200.5512581.51 49238.0 42964.622863.9 2001108972.4 49213.2 201.9415301.38 53962.5 46385.424370.1 2002120350.3 52571.3 200.3217636.45 60078.0 51274.026243.2 2003136398.8 56834.4 202.7320017.31 67282.2 57408.128035.0 2004160280.4 63833.5 210.6324165.68 76096.3 64623.130306.2 2005188692.1 71217.5 214.4228778.54 88002.1 74580.433214.4 2006221170.5 80120.5 217.6534809.72 101616.3 85623.136811.2资料来源：根据《中国统计年鉴》（2001，2007）整理。
李子奈计量经济学课件完整版
回归诊断与异常值处理
回归诊断
回归诊断是对回归模型进行检验和评估的过程，包括残差分析、模型假设检验等，以判断模 型是否满足假设条件、是否存在异常值等。
异常值处理
在回归分析中，异常值可能对模型估计和预测产生较大影响。常用的异常值处理方法包括删 除异常值、使用稳健回归方法等。
实际应用
回归诊断和异常值处理是回归分析中不可或缺的步骤，有助于提高模型的准确性和可靠性。 例如，在经济学研究中，通过对回归模型进行诊断和异常值处理，可以得到更准确的经济预 测和政策建议。
模型检验
拟合优度检验、显著性检验、 异方差性检验等。
预测与决策
利用回归模型进行预测和决策 分析。
假设检验与置信区间
假设检验基本原理
原假设、备择假设、检验统计量、显著性水 平等。
假设检验与置信区间的关系
联系与区别。
置信区间构建
点估计、区间估计、置信水平等。
常用的假设检验方法
t检验、F检验、卡方检验等。
季节性调整方法
包括基于移动平均的季节性调整、基于回归的季节性调整以及基于 时间序列分解的季节性调整等。
ARIMA模型构建及预测应用
01
ARIMA模型基本概念
ARIMA是自回归移动平均模型的简称，是一种用于时间序列预测的统
计模型。
02
ARIMA模型构建步骤
包括模型识别、参数估计、模型检验和预测等步骤。
04
非线性回归模型及转换技巧
常见非线性回归模型介绍
指数回归模型
用于描述因变量与自变量之间的 指数关系，如人口增长、放射性
衰变等现象。
对数回归模型
适用于因变量变化范围较大，且 自变量与因变量的对数之间存在 线性关系的情况。
第八章时间序列计量经济学模型(计量经济学-李子奈(第3
• 数据非平稳，大样本下的统计推断基础——“一致 性”要求——被破怀。
• 数据非平稳，往往导致出现“虚假回归” （Spurious Regression）问题。
–表现为两个本来没有任何因果关系的变量，却有很高的 相关性。
–例如：如果有两列时间序列数据表现出一致的变化趋势 （非平稳的），即使它们没有任何有意义的关系，但进 行回归也可表现出较高的可决系数。
等价于通过该式判断 是否存在δ=0。
• 通过上式判断Xt是否有单位根,就是时间序列 平稳性的单位根检验。
• 一般检验模型
X t X t1 t X t X t1 t
OLS法下的t检验完成。
• 但是，在零假设（序列非平稳）下，即使在大样 本下t统计量也是有偏误的（向下偏倚），通常的 t 检验无法使用。
0.10 -3.24 -3.18 -3.15 -3.13 -3.13 -3.12 2.77 2.75 2.73 2.73 2.72 2.72 2.39 2.38 2.38 2.38 2.38 2.38
• 一个简单的检验过程：
– 同时估计出上述三个模型的适当形式，然后通过 ADF临界值表检验零假设H0：=0。
∝ t分布临界值 （n=∝）
-3.43 -2.33 -2.86 -1.65 -2.57 -1.28
• 如果t<临界值，则拒绝零假设H0： =0，认为 时间序列不存在单位根，是平稳的。
单尾检验
2、ADF检验（Augment Dickey-Fuller test）
• 为什么将DF检验扩展为ADF检验？
ADF检验在Eviews中的实现—检验 GDPP
ADF检验在Eviews中的实现—检验
GDPP
•从GDPP(-1) 的参数值看， 其t统计量的 值大于临界值， 不能拒绝存在 单位根的零假 设。同时，由 于常数项的t 统计量也小于 ADF分布表中 的临界值，因 此不能拒绝不 存在趋势项的 零假设。需进 一步检验模型 1。
计量经济学实验七--李子奈
实验七分布滞后模型与自回归模型及格兰杰因果关系检验一实验目的：掌握分布滞后模型与自回归模型的估计与应用，将我格兰杰因果关系检验方法，熟悉Eviews的基本操作。
二实验要求：应用教材P187习题6案例，做有限分布滞后模型的估计、格兰杰因果关系检验。
三实验原理：普通最小二乘法、阿尔蒙法、格兰杰因果关系检验、LM检验。
四预备知识：普通最小二乘法估计的原理、t检验、拟合优度检验、阿尔蒙法、多项式近似。
五实验内容：1970～1991年美国制造业固定厂房设备投资Y和销售量X的相关数据如下表所示。
单位：10 亿美元(1)假定销售量对厂房设备支出有一个分布滞后效应，使用4期滞后和2次多项式去估计此分布滞后模型；(2)检验销售量与厂房设备支出的格兰杰因果关系，使用直至6期为止的滞后并评述你的结果。
六实验步骤：6.1 建立工作文件并录入数据，如图1所示图 16.2 使用4期滞后2次多项式估计模型在工作文件中，点击Quick\Estimate Equation …，然后在弹出的对话框中输入：Y C PDL(X,4,2)，点击OK ，得到如图2所示的回归分析结果。
其中，“PDL 指令”表示进行多项式分布滞后(Ploynamial Distributed Lags)模型的估计，X 为滞后序列名，4表示滞后长度，2表示多项式次数。
由图2中的数据，我们得到估计结果如下：01230825540.0117400.2362370.092921( 3.457)(0.087)( 3.476)(1.370)t t t tY W W W ∧=---+---20.981227R = 20.977204R = .. 1.358472D W = 243.9194F = 642.8093RSS =最后得到的分布滞后模型估计式为：123430.825540.832420.317420.011740.155060.11253( 3.457)(4.382)(3.242)(0.087)( 1.679)(0.573)t t t t t t Y X X X X X ∧----=-++-------图 2图2所示输出结果的上半部分格式与一般的回归方程相同，给出了模型参数估计值、t 检验统计量值及对应的概率值，以及模型的其他统计量。
计量经济学实验五--李子奈
实验五 自相关性一 实验目地:掌握自相关性模型的检验方法与处理方法二 实验要求：应用教材P155习题9案例做自相关性模型的图形法检验和DW检验，使用广义最小二乘法和广义差分法进行修正。
三 实验原理：图形法检验、DW 检验、广义最小二乘法和广义差分法。
四 预备知识：最小二乘法、DW 检验、广义最小二乘法和广义差分法。
五 实验内容：中国1980～2007年全社会固定资产投资总额X 与工业总产值Y 的统计资料如下表所示。
试问：(1)当设定模型为01ln ln t t t Y X ββμ=++时，是否存在序列相关性？ (2)若按一阶自相关假设1t t t μρμε-=+，试用广义最小二乘法估计原模型。
(3)采用差分形式*1t t t X X X -=-与*1tt t Y Y Y -=-作为新数据，估计模型**01t t t Y X ααυ=++，该模型是否存在序列相关？六 实验步骤：在经济系统中，经济变量前后期之间很可能有关联，使得随机误差项不能满足无自相关性的假设。
本案例将探讨随机误差项不满足无自相关性的古典假定的参数估计问题。
着重讨论自相关性模型的图形法检验、DW 检验与广义最小二乘估计和广义差分法。
6.1 建立Workfile 和对象，录入1980—2007年全社会固定资产投资X 以及工业增加值Y ，如图1所示。
图 1 图 26.2 参数估计、检验模型的自相关性 6.2.1 参数估计设定模型为01ln ln t t t Y X ββμ=++点击主界面菜单Quick\Estimate Equation ，在弹出的对话框中输入log(Y) C log(X)，点击确定即可得到回归结果，如图2所示。
根据图2中数据，得到模型的估计结果为：ln 1.58850.8544ln (11.83)(60.09)t tY X ∧=+20.992851R = 20.992576R = ..0.379323D W =3610.878F = 0.328192RSS =该回归方程的可决系数较高，回归系数显著。
李子奈《计量经济学》第三版例题及习题的stata解答
第二章例2.1．1(p24)（1）表2.1.2中E(Y|X=800)即条件均值的求法，将数据直接复制到stata 中。
程序： sum y if x==800程序：程序：（2）图2.1.1的做法：程序：twoway(scatter y x )(lfit y x ),title("不同可支配收入水平组家庭消费支出的条件分布图")xtitle("每月可支配收入（元）")ytitle("每月消费支出（元）")xtick(500(500)4000)ytick(0(500)3500)例2.3．1（p37）将数据直接复制到stata 中程序：（1）total xiyireturn listscalars:r(skip) = 0r(first) = 1r(k_term) = 0r(k_operator) = 0r(k) = 0r(k_level) = 0r(output) = 1r(b) = 4974750r(se) = 1507820.761894463g a=r(b) in 1 total xi2 xiyi 4974750 1507821 1563822 8385678Total Std. Err. [95% Conf. Interval]Scatter 表示散点图选项，lfit 表示回归线，title 表示题目，xtick 表示刻度，（500（500）4000）分别表示起始刻度，中间数表示以单位刻度，4000表示最后的刻度。
要注意的是命令中的符号都要用英文字符，否则命令无效。
这个图可以直接复制的，但是由于我的软件出问题，只能直接剪切，所以影响清晰度。
return listg b=r(b) in 1di a/b.67(2)mean Yigen m=r(b) in 1mean Xig n=r(b) in 1di m-n*0.67142.4由此得到回归方程：Y=142.4+0.67Xi例2.6．2(p53)程序：（1）回归reg y x（2）求X的样本均值和样本方差:mean xMean estimation Number of obs = 31 Mean Std. Err. [95% Conf. Interval] x 11363.69 591.7041 10155.27 12572.11sum x ,d（d表示detail的省略，这个命令会产生更多的信息）xPercentiles Smallest1% 8871.27 8871.275% 8920.59 8920.5910% 9000.35 8941.08 Obs 3125% 9267.7 9000.35 Sum of Wgt. 3150% 9898.75 Mean 11363.69Largest Std. Dev. 3294.46975% 12192.24 16015.5890% 16015.58 18265.1 Variance 1.09e+0795% 19977.52 19977.52 Skewness 1.69197399% 20667.91 20667.91 Kurtosis 4.739267di r(Var)（特别注意Var的大小写）10853528例2.6.2（P56）（1）reg Y XSource SS df MS Number of obs = 29F( 1, 27) = 2214.60Model 2.4819e+09 1 2.4819e+09 Prob > F = 0.0000Residual 30259023.9 27 1120704.59 R-squared = 0.9880Adj R-squared = 0.9875 Total2.5122e*************.8RootMSE=1058.6Y Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]X .4375268 .0092973 47.06 0.000 .4184503 .4566033_cons 2091.295 334.987 6.24 0.000 1403.959 2778.632（2）图2.6.1的绘制：twoway (line Y X year),title("中国居民可支配总收入X与消费总支出Y 的变动图")第三章例3.2.2（p72）reg Y X1 X2Source SS df MS Number of obs = 31F( 2, 28) = 560.57Model 166971988 2 83485994.2 Prob > F = 0.0000Residual 4170092.27 28 148931.867 R-squared = 0.9756Adj R-squared = 0.9739Total 171142081 30 5704736.02 Root MSE = 385.92Y Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]X1 .5556438 .0753076 7.38 0.000 .4013831 .7099046X2 .2500854 .1136343 2.20 0.036 .0173161 .4828547_cons 143.3266 260.4032 0.55 0.586 -390.0851 676.7383例3.5．1（p85）g lnP1=ln(P1)g lnP0=ln(P0)g lnQ=ln(Q)g lnX=ln(X)Source SS df MS Number of obs = 22 F( 3, 18) = 258.84 Model .765670868 3 .255223623 Prob > F = 0.0000 Residual .017748183 18 .00098601 R-squared = 0.9773 Adj R-squared = 0.9736 Total .783419051 21 .037305669 Root MSE = .0314 lnQ Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]lnX .5399167 .0365299 14.78 0.000 .4631703 .6166631 lnP1 -.2580119 .1781856 -1.45 0.165 -.632366 .1163422 lnP0 -.2885609 .2051844 -1.41 0.177 -.7196373 .1425155 _cons 5.53195 .0931071 59.41 0.000 5.336339 5.727561 drop lnX lnP1 lnP0g lnXP0=ln(X/P0)g lnP1P0=ln(P1/P0)reg lnQ lnXP0 lnP1P0Source SS df MS Number of obs = 22F( 2, 19) = 408.93Model .765632331 2 .382816165 Prob > F = 0.0000Residual .01778672 19 .000936143 R-squared = 0.9773Adj R-squared = 0.9749Total .783419051 21 .037305669 Root MSE = .0306lnQ Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]lnXP0 .5344394 .0231984 23.04 0.000 .4858846 .5829942lnP1P0 -.2753473 .1511432 -1.82 0.084 -.5916936 .040999_cons 5.524569 .0831077 66.47 0.000 5.350622 5.698515练习题13（p105）g lnY=ln(Y)g lnK=ln(K)g lnL=ln(L)reg lnY lnK lnLSource SS df MS Number of obs = 31 F( 2, 28) = 59.66 Model 21.6049266 2 10.8024633 Prob > F = 0.0000 Residual 5.07030244 28 .18108223 R-squared = 0.8099 Adj R-squared = 0.7963 Total 26.6752291 30 .889174303 Root MSE = .42554 lnY Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]lnK .6092356 .1763779 3.45 0.002 .2479419 .9705293 lnL .3607965 .2015915 1.79 0.084 -.0521449 .7737378 _cons 1.153994 .7276114 1.59 0.124 -.33645 2.644439第二问：test b_[lnk]+b_[lnl]==1第四章例4.1．4 (P116)（1）回归g lnY=ln(Y)g lnX1=ln(X1)g lnX2=ln(X2)reg lnY lnX1 lnX2Source SS df MS Number of obs = 31 F( 2, 28) = 49.60 Model 2.9609923 2 1.48049615 Prob > F = 0.0000 Residual .835744123 28 .029848004 R-squared = 0.7799 Adj R-squared = 0.7642 Total 3.79673642 30 .126557881 Root MSE = .17277 lnY Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]lnX1 .1502137 .1085379 1.38 0.177 -.072116 .3725435 lnX2 .4774534 .0515951 9.25 0.000 .3717657 .5831412 _cons 3.266068 1.041591 3.14 0.004 1.132465 5.39967于是得到方程：lnY=3.266+0.1502lnX1+0.4775lnX2（2）绘制参差图：predict e, residg ei2=e^2scatter ei2 lnX2,title("图4.1.3 异方差性检验图")xtick(6(0.4)9.2)ytick(0(0.04)0.24)predict在回归结束后，需要对拟合值以及残差进行分析，需要使用此命令。
计量经济学试验完整版--李子奈
计量经济学试验完整版--李子奈计量经济学试验??李子奈目录实验一一元线性回归5一实验目的 5二实验要求 5三实验原理 5四预备知识 5五实验内容 5六实验步骤 51.建立工作文件并录入数据 52.数据的描述性统计和图形统计: 73.设定模型,用最小二乘法估计参数: 84.模型检验: 85.应用:回归预测: 9实验二可化为线性的非线性回归模型估计、受约束回归检验及参数稳定性检验12一实验目的: 12二实验要求12三实验原理12四预备知识12五实验内容12六实验步骤13实验三多元线性回归14一实验目的14三实验原理15四预备知识15五实验内容15六实验步骤156.1 建立工作文件并录入全部数据 15 6.2 建立二元线性回归模型156.3 结果的分析与检验166.4 参数的置信区间166.5 回归预测176.6 置信区间的预测18实验四异方差性20一实验目的20二实验要求20三实验原理20四预备知识20五实验内容20六实验步骤206.1 建立对象: 206.2 用普通最小二乘法建立线性模型216.3 检验模型的异方差性216.4 异方差性的修正24实验五自相关性28一实验目地28二实验要求28三实验原理28四预备知识28五实验内容28六实验步骤286.1 建立Workfile和对象 296.2 参数估计、检验模型的自相关性296.3 使用广义最小二乘法估计模型 336.4 采用差分形式作为新数据,估计模型并检验相关性35 实验六多元线性回归和多重共线性37一实验目的37二实验要求37三实验原理37四预备知识37五实验内容37六实验步骤376.1 建立工作文件并录入数据386.2 用OLS估计模型386.3 多重共线性模型的识别386.4 多重共线性模型的修正39实验七分布滞后模型与自回归模型及格兰杰因果关系检验 41 一实验目的41二实验要求41三实验原理41四预备知识41五实验内容41六实验步骤426.1 建立工作文件并录入数据426.2 使用4期滞后2次多项式估计模型426.3 格兰杰因果关系检验45实验八联立方程计量经济学模型49一实验目的49二实验要求49三实验原理49四预备知识49五实验内容49六实验步骤506.1 分析联立方程模型。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
计量经济学（第4版）数据表表2.1.1 某社区家庭每月收入与消费支出统计表表2.3.1 参数估计的计算表表2.6.1 中国各地区居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出（元）资料来源：《中国统计年鉴》（2014）。
第2章练习12中国某年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料单位：亿元表3.2.1 2013年中国各地区城镇居民人均收入与人均消费性支出（元）资料来源：根据《中国统计年鉴》（2014）整理。
表3.5.1 2010年中国制造业各行业的总产出及要素投入表3.6.1 2013年中国居民人均收入与人均生活消费支出数据（元）资料来源：《中国统计年鉴》（2014）。
表3.7.1 2012年中国农村居民对蛋类食物的消费及相关食物的价格指数蛋类消费量Q (千克)各类食品的消费价格指数（上年=100）居民消费价格指数P0（上年=100）人均消费支出X（元）蛋类P肉禽类P1水产类P2粮食P01油脂P02蔬菜P03北京11.05 96.9 106.7 104.8 102.6 104.5 112.0 103.3 11878.92 天津12.84 101.7 105.7 106.7 102.4 103.7 119.6 102.7 8336.55 河北10.42 96.4 101.1 104.8 102.9 106.3 114.9 102.5 5364.14 山西7.82 96.2 101.4 107.4 103.0 105.2 114.2 102.6 5566.19 内蒙古 6.45 98.1 105.3 107.7 105.7 105.3 112.3 102.5 6381.97 辽宁8.48 96.2 102.6 107.3 103.6 105.0 117.5 102.5 5998.39 吉林7.90 94.6 103.7 108.5 104.2 105.7 110.5 102.4 6186.17 黑龙江 6.33 98.3 105.4 104.8 104.6 102.6 115.3 102.9 5718.05 上海8.92 98.2 105.1 105.8 102.9 103.8 111.1 102.8 11971.50 江苏 6.96 97.0 102.5 108.4 102.3 104.2 109.0 102.6 9138.18 浙江 5.56 97.6 100.9 108.8 103.7 103.7 115.2 102.3 10652.73 安徽7.23 94.3 98.7 110.8 104.2 105.8 113.3 102.4 5555.99 福建 5.32 96.8 102.0 107.8 103.0 105.4 116.5 102.4 7401.92 江西 4.22 96.9 98.9 112.6 103.8 104.2 118.2 103.0 5129.47 山东12.32 95.9 101.6 108.8 102.5 107.5 111.2 102.0 6775.95 河南9.06 94.4 99.4 108.9 104.1 105.0 113.2 102.4 5032.14 湖北 5.02 98.6 101.7 111.1 105.3 105.2 113.2 103.0 5726.73 湖南 4.92 100.1 98.5 110.9 105.3 102.5 110.8 101.6 5870.12 广东 3.39 98.2 104.4 107.3 105.0 106.0 114.9 102.9 7458.56 广西 2.22 97.3 103.0 104.9 103.8 108.2 116.7 103.3 4933.58 海南 2.43 102.7 103.8 102.2 104.1 106.2 115.6 103.2 4776.30 重庆 5.18 100.6 99.1 106.7 107.7 106.0 112.3 102.6 5018.64 四川 4.87 97.7 99.9 111.5 104.9 105.2 118.1 102.0 5366.71 贵州 2.35 95.7 101.3 107.6 104.5 104.4 109.0 102.8 3901.71 云南 2.82 100.1 103.1 104.9 103.5 102.9 117.8 102.3 4561.33 西藏0.56 102.4 108.9 102.8 103.0 105.5 114.6 103.4 2967.56 陕西 3.91 97.6 101.5 110.4 103.3 105.9 111.7 103.1 5114.68 甘肃 3.93 97.4 104.2 105.2 102.3 104.5 108.5 103.1 4146.24 青海 1.58 99.2 107.6 109.6 102.8 105.6 112.8 103.1 5338.91 宁夏 3.40 97.7 104.8 107.2 101.0 103.0 108.7 101.7 5351.36 新疆 3.62 102.1 105.9 105.2 107.3 105.3 117.6 104.7 5301.25 资料来源：《中国统计年鉴》（2013）。
第3章练习17中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资表4.1.2 中国粮食生产与相关投入资料表4.2.1 中国2001年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出（单位：元）源的纯收入由总纯收入减去从事农业经营的纯收入后得到。
资料来源：《中国农村住户调查年鉴（2002）》、《中国统计年鉴（2002）》。
表4.3.1 1995年美国48个州人均香烟消费、收入与对香烟的课税GA 14.59 23.62 0.94 IA 13.90 39.37 5.96 ID 12.88 34.12 5.61 IL 16.83 44.62 7.37 IN 14.33 25.92 4.83 KS 14.36 31.50 5.47 KY 12.61 17.72 5.42 LA 12.82 28.87 4.23 MA 18.41 49.21 6.78 MD 17.65 39.37 5.81 ME 13.28 40.03 7.33 MI 15.73 64.96 8.95 MN 16.13 47.24 9.46 MO 14.50 26.90 0.91 MS 11.28 27.56 7.26 MT 12.31 27.56 0.00 NC 14.40 19.03 3.79 ND 12.52 44.62 7.14 NE 14.56 38.06 5.69 NH 16.41 32.15 0.00 NJ19.2141.997.54中国各地区2006、2006年中国城镇居民人均消费、人均可支配收入以及2005年人均政府消表5.1.1 中国居民总量消费支出与收入资料单位：亿元年份GDP CONS CPI TAX X Y 1980 4592.90 2331.20 50.62 571.70 7944.20 4605.50 1981 5008.80 2627.90 51.90 629.89 8438.00 5063.90 1982 5590.00 2902.90 52.95 700.02 9235.20 5482.40 1983 6216.20 3231.10 54.00 775.59 10074.60 5983.20 1984 7362.70 3742.00 55.47 947.35 11565.00 6745.70 1985 9076.70 4687.40 60.65 2040.79 11601.70 7729.20 1986 10508.50 5302.10 64.57 2090.37 13036.50 8210.90 1987 12277.40 6126.10 69.30 2140.36 14627.70 8840.00 1988 15388.60 7868.10 82.30 2390.47 15794.00 9560.50 1989 17311.30 8812.60 97.00 2727.40 15035.50 9085.50 1990 19347.80 9450.90 100.00 2821.86 16525.90 9450.90 1991 22577.40 10730.60 103.42 2990.17 18939.60 10375.80 1992 27565.20 13000.10 110.03 3296.91 22056.50 11815.30 1993 36938.10 16412.10 126.20 4255.30 25897.30 13004.70 1994 50217.40 21844.20 156.65 5126.88 28783.40 13944.20 1995 63216.90 28369.70 183.41 6038.04 31175.40 15467.90 1996 74163.60 33955.90 198.66 6909.82 33853.70 17092.50 1997 81658.50 36921.50 204.21 8234.04 35956.20 18080.60 1998 86531.60 39229.30 202.59 9262.80 38140.90 19364.10 1999 91125.00 41920.40 199.72 10682.58 40277.00 20989.30 2000 98749.00 45854.60 200.55 12581.51 42964.60 22863.90 2001 109029.0 49435.90 201.94 15301.38 46413.60 24480.49 2002 120475.6 53056.60 200.32 17636.45 51337.44 26485.92 2003 136613.4 57649.80 202.73 20017.31 57512.99 28436.74 2004 160956.6 65218.50 210.63 24165.68 64943.70 30963.54 2005 187423.4 72958.70 214.42 28778.54 73987.90 34026.07 2006 222712.5 82575.50 217.65 34805.35 86334.55 37939.58 2007 266599.2 96332.50 228.10 45621.97 96877.35 42232.57 2008 315974.6 111670.4 241.54 45223.79 112093.6 46232.67 2009 348775.1 123584.6 239.83 59521.59 120607.7 51530.08 2010 402816.5 140758.6 247.74 73210.79 133045.0 56817.07 2011 472619.2 168956.6 261.09 89738.39 146647.1 64712.02 2012 529399.2 190584.6 276.20 100614.3 155244.4 69002.39 2013 586673.0 212187.5 274.86 110530.7 173230.8 77198.39资料来源：根据《中国统计年鉴》（2001，2007，2014）整理。