计量经济学解析
计量经济学第三版课后习题答案解析
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: 12/23/15 Time: 14:37Sample: 1 22Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 56.64794 1.960820 28.88992 0.0000X1 0.128360 0.027242 4.711834 0.0001 R-squared 0.526082 Mean dependentvar 62.50000Adjusted R-squared 0.502386 S.D. dependent var 10.08889S.E. of regression 7.116881 Akaike info criterion 6.849324Sum squared resid 1013.000 Schwarz criterion 6.948510Log likelihood -73.34257 Hannan-Quinn criter. 6.872689F-statistic 22.20138 Durbin-Watson stat 0.629074Prob(F-statistic) 0.000134 有上可知，关系式为y=56.64794+0.128360x 1②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: 12/23/15 Time: 15:01Sample: 1 22Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 38.79424 3.532079 10.98340 0.0000X2 0.331971 0.046656 7.115308 0.0000 R-squared 0.716825 Mean dependent var 62.50000Adjusted R-squared 0.702666 S.D. dependent var 10.08889S.E. of regression 5.501306 Akaike info criterion 6.334356Sum squared resid 605.2873 Schwarz criterion 6.433542Log likelihood -67.67792 Hannan-Quinn criter. 6.357721F-statistic 50.62761 Durbin-Watson stat 1.846406 Prob(F-statistic) 0.000001由上可知，关系式为y=38.79424+0.331971x 2③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: 12/23/14 Time: 15:20Sample: 1 22Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 31.79956 6.536434 4.864971 0.0001X3 0.387276 0.080260 4.825285 0.0001 R-squared 0.537929 Mean dependentvar 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+0.387276x 3（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。
计量经济学名词解释
计量经济学名词解释1、计量经济学计量经济学是一个分支学科，以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，统计学，经济理论和数学这结合便构成了计量经济学。
2、计量经济学模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。
3、解释变量影响被解释变量的因素或因子，是原因变量，记为“X”.4、被解释变量结果变量称为被解释变量，记为“Y”。
5、结构分析结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究。
所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。
6、时间序列数据按照时间先后顺序排列的统计数据，又称为纵向数据。
7、截面数据一批发生在同一时间截面上的调查数据，又称横向数据。
8、平行数据（面板数据）时间序列数据与截面数据的合成体，又称面板数据。
9、回归分析回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算方法和理论。
10、随机误差项被解释变量数值与其条件期望之间的离差，是一个不可观测的随机变量，称为随机误差项，或随机干扰项。
11、最小二乘法通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
12、最佳线性无偏估计量拥有有限样本性质或小样本性质这类性质的估计量，称为最佳线性无偏估计量。
13、拟合优度是SRF对样本观测值的拟合程度，即样本回归直线与观测散点之间的紧密程度。
14、方程显著性检验对所有被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立做出推断的检验。
15、变量显著性检验是对模型中某一个具体的解释变量X与被解释变量Y之间的线性关系在总体上是否显著成立做出判断，换言之，是考察所选择的X在总体上是否对Y有显著的线性影响。
16、最小样本容量是指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。
17、满足基本要求的样本容量当n≥30或者至少n≥3(k+1)时，才能说满足模型估计的基本要求。
18、需求函数的零阶齐次性当所有商品价格和消费者货币支出总额按照同一比例变动时，需求量保持不变，这就是所谓的消费者无货币幻觉。
计量经济学名词解释和简答
计量经济学名词解释和简答计量经济学名词解释和简答1.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客观存在的数量关系为内容的分支学科。
2.计量经济模型：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。
3.回归分析：是研究一个变量关于另一个（一些）变量的依赖关系的计算方法和理论。
4、最优线性无偏估计：线性性、无偏性和有效性称为小样本性质，拥有这类性质的估计称为最优线性无偏估计。
5计量经济学检验：在进行计量经济学模型的回归分析时，必须对所研究对象是否满足普通最小二乘法下的基本假定进行检验，即检验是否存在一种或多种违背基本假定的情况，这种检验称为计量经济学检验。
6.异方差性：对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则认为出现了异方差性。
7序列相关性：多元线性回归模型的基本假设之一是模型的随机干扰项相互独立或不相关，如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设，称为存在序列相关性。
8.虚假序列相关：由于随机干扰项的序列相关往往是在模型设定中遗漏了重要的解释变量或对模型的函数形式设定有误时出现的，这种情形称为虚假序列相关。
9模型设定偏误：在模型的设定中由于遗漏了重要的解释变量或对模型的函数形式设定有误而引起的虚假序列相关，称为模型的设定偏误。
10多重共线性：如果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。
11随机解释变量：如果存在一个或多个随机变量作为解释变量，则称原模型存在随机解释变量问题。
12工具变量：是指在模型估计过程中被作为工具使用，以替代与随机干扰项相关的随机解释变量的另一个变量。
13虚拟变量：根据因素的属性类型，构造只取“0”或“1”的人工变量，通常称为虚拟变量，记为D.14虚拟变量陷阱：一般称由于引入虚拟变量个数与定性因素个数相同出现的模型无法估计的问题，称为"虚拟变量陷阱"15滞后变量：某些经济变量不仅受到同期各种因素的影响，而且也受到过去某些时期的各种因素甚至自身的过去值的影响。
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是经济学中重要的一个分支，主要研究经济现象和经济理论的数理化方法。
本文将整理计量经济学中的重点知识，帮助读者系统地理解和掌握这门学科。
一、计量经济学简介计量经济学是运用统计方法和经济模型对经济问题进行定量分析的学科。
它利用数理统计学的工具，根据经济理论和实证研究的需要，对经济现象进行测度和解释。
计量经济学方法的特点是同时考虑了外生性和内生性变量之间的关系，能够揭示其中的因果关系。
二、计量经济学的基本原理1. 线性回归模型线性回归模型是计量经济学中最基本的模型之一，用于描述因变量与自变量之间的线性关系。
常见的线性回归模型有简单线性回归模型和多元线性回归模型。
对于简单线性回归模型，可以通过最小二乘法估计模型参数，求得最佳拟合曲线。
而多元线性回归模型则通过矩阵运算推导出参数的估计公式。
2. 假设检验在计量经济学中，假设检验是一种重要的统计方法，用于验证经济理论的假设。
常见的假设检验包括 t 检验、F 检验和卡方检验等。
通过构建原假设和备择假设，并计算相应的统计量，可以对经济理论提出的假设进行检验，从而得出结论。
3. 时间序列分析时间序列分析是计量经济学中的一个重要分支，用于研究随时间变化的经济现象。
常见的时间序列分析方法包括自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的计算，以及平稳性检验、白噪声检验、单位根检验等。
这些方法可以帮助我们了解时间序列数据的性质，并进行有效的预测。
4. 面板数据分析面板数据是计量经济学中常用的一种数据类型，指同一时期内多个个体或单位的多个观测数据。
面板数据分析方法可以更好地解决普通截面数据和时间序列数据的缺陷，提高分析的效果。
常见的面板数据模型包括固定效应模型和随机效应模型，通过估计模型参数，可以得到各个因素对经济变量的影响。
三、计量经济学的应用领域1. 消费者行为分析计量经济学方法可以应用于消费者行为的分析，通过对消费者支出和收入等因素的测度和分析，揭示消费者行为背后的规律。
计量经济学的理解
计量经济学的理解一、啥是计量经济学呢？计量经济学啊，听起来就特别高大上。
其实简单来说呢，它就是把数学、统计学和经济学给揉到一块儿了。
就好像是把不同口味的糖果混合起来，创造出一种全新的味道。
你想啊，经济学里有好多理论，比如说供求关系啊，边际效益啊，这些东西都很抽象。
但是计量经济学呢，就像一把神奇的钥匙，它能把这些抽象的理论变成可以用数据来衡量的东西。
比如说，我们想知道某种商品价格的变化对销售量有多大影响，计量经济学就能通过收集大量的价格和销售数据，然后用各种复杂又有趣的数学模型来分析，最后得出一个靠谱的结论。
二、计量经济学在生活中的小例子1. 就拿买房子来说吧。
房地产开发商在决定房价的时候，可不能瞎定啊。
他们就得用计量经济学的知识。
他们会考虑很多因素，像这个地段周围的学校好不好，交通方不方便，附近有没有商场超市之类的。
这些因素都是变量，就像不同颜色的丝线，而计量经济学就是把这些丝线编织起来的巧手。
开发商会收集大量类似地段房子的这些数据，然后用计量经济学的模型来分析，看看每个因素对房价的影响有多大，最后才能定出一个合理的房价。
2. 再说说咱们平时去超市。
超市里那些商品的摆放位置也是有讲究的。
这背后也有计量经济学的影子呢。
超市会分析不同商品的销售量和顾客的购买习惯等数据。
比如说，他们发现把牛奶和面包放在相邻的位置，很多顾客就会一起购买，这样就能提高销售额。
这就是通过计量经济学的数据分析得出的小策略，就像下棋的时候走的一步妙棋。
三、学习计量经济学的小烦恼和小确幸1. 烦恼呢，那可不少。
计量经济学里那些数学公式啊，真的是让人眼花缭乱。
什么回归分析的公式，看着就头疼。
就像看天书一样，那些符号在眼前晃来晃去，感觉自己的脑袋都要大了。
而且做计量经济学的作业和项目的时候，数据收集也是个大麻烦。
有时候数据找不全，有时候数据又有错误，就像在黑暗里摸索，找不到正确的方向。
2. 但是小确幸也有很多哦。
当你好不容易把一个复杂的模型建立起来，并且得出了合理的结果的时候，那种成就感简直无法形容。
计量经济学 课后练习题答案解析
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: XY n X Y X Y r -=或,()()X Y X X Y Y r --=计算结果:M2GDPM2 10.996426148646GDP0.9964261486461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。
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。
相关系数为：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。
20.9771R =，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0.0850亿元。
(完整版)计量经济学思考题答案解析
计量经济学思考题答案第一章绪论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。
计量经济学第四版习题及参考答案解析
计量经济学（第四版）习题参考答案潘省初第一章 绪论1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。
一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行：（1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据 （4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析 1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项?为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。
1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。
时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。
横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。
如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。
1.4估计量和估计值有何区别？估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。
在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。
如Y就是一个估计量，1nii YY n==∑。
现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为5.107413096104100=+++。
第二章 计量经济分析的统计学基础2.1 略，参考教材。
2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间NS S x ==45=1.25 用α=0.05，N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。
计量经济学习题解析
第一章1、下列假想模型是否属于揭示因果关系的计量经济学模型？为什么？（1）t S =+t R ,其中t S 为第t 年农村居民储蓄增加额（单位：亿元），t R 为第t 年城镇居民可支配收入总额（单位：亿元）。
（2）1t S -=+t R ，其中1t S -为第t-1年底农村居民储蓄余额（单位：亿元），t R 为第t 年农村居民纯收入总额（单位：亿元）。
2、 指出下列假想模型中的错误，并说明理由：其中，t RS 为第t 年社会消费品零售总额（单位：亿元），t RI 为第t 年居民收入总额（单位：亿元）（指城镇居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和），t IV 为第t 年全社会固定资产投资总额（单位：亿元）。
3、 下列设定的精良经济模型是否合理？为什么？（1）301i i i GDP GDP ββμ==+⋅+∑ 其中，i GDP （i=1,2,3）是第一产业、第二产业、第三产业增加值，μ为随机干扰项。
（2）财政收入=f （财政支出）+ μ，μ为随机干扰项。
答案1、（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没有因果关系。
（2）不是。
第t 年农村居民的纯收入对当年及以后年份的农村居民储蓄有影响，但并不对第t-1的储蓄产生影响。
2、一是居民收入总额RI t 前参数符号有误，应是正号；二是全社会固定资产投资总额IV t 这一解释变量的选择有误，它对社会消费品零售总额应该没有直接的影响。
3、（1）不合理，因为作为解释变量的第一产业、第二产业和第三产业的增加值是GDP 的构成部分，三部分之和正为GDP 的值，因此三变量与GDP 之间的关系并非随机关系，也非因果关系。
（2）不合理，一般来说财政支出影响财政收入，而非相反，因此若建立两者之间的模型，解释变量应该为财政收入，被解释变量应为财政支出；另外，模型没有给出具体的数学形式，是不完整的。
第二章五、计算分析题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。
研究生经济学计量经济学知识点归纳总结
研究生经济学计量经济学知识点归纳总结经济学是一门研究人类社会经济活动的学科，而计量经济学则是经济学中一个重要的分支，它运用数理统计和计量方法来研究经济现象和经济关系。
作为研究生学习经济学的学生，对计量经济学的知识点归纳总结是非常重要的。
本文将就研究生经济学计量经济学的主要知识点进行系统梳理和总结。
1. 计量经济学简介1.1 计量经济学的定义与发展- 计量经济学的定义及其在经济学中的地位- 计量经济学的发展历程及其与经济学的关系1.2 计量经济学的基本原理与方法- 建立与检验经济模型的方法- 如何进行数据的采集和处理- 计量经济学常用的工具与技术2. 单变量回归模型2.1 单变量回归模型的基本概念- 自变量、因变量、误差项的含义和关系- 回归分析的基本思想和目标2.2 单变量回归模型的估计与检验 - 最小二乘法估计- 各类假设检验- 回归模型的拟合度与解释度2.3 单变量回归模型的应用与扩展 - 异常值与多重共线性的处理- 非线性回归模型的建立与分析 - 面板数据模型的应用3. 多元回归模型3.1 多元回归模型的基本概念- 多个自变量与一个因变量的关系 - 多元回归模型的形式和假设3.2 多元回归模型的估计与检验- 最小二乘法估计与系数解释- 多元回归模型常见检验方法3.3 多元回归模型的应用与扩展- 多重共线性与变量选择- 面板数据模型的建立与应用- 虚拟变量与交互项的使用4. 时间序列分析4.1 时间序列分析的基本概念- 时间序列数据的特点与类型- 时间序列分析的目标和方法4.2 时间序列模型的建立与估计- AR、MA、ARMA模型的定义和性质 - 时间序列模型的参数估计方法4.3 时间序列模型的诊断与预测- 残差序列的诊断方法- 时间序列的预测与模型选择5. 面板数据分析5.1 面板数据的概念和分类- 面板数据的含义和特点- 面板数据的分类及其应用领域5.2 面板数据模型的估计与检验- 固定效应模型与随机效应模型的概念- 面板数据模型的估计方法和效果评估5.3 面板数据模型的应用与扩展- 异质性与端点问题的处理- 面板数据模型的非线性建模方法- 面板数据模型的动态分析框架通过对以上内容的整理和总结，我们可以对研究生经济学计量经济学的主要知识点有一个全面的了解和掌握，为今后的学习和研究提供良好的基础。
计量经济学习题解析
计量经济学习题解析第⼀章1、下列假想模型是否属于揭⽰因果关系的计量经济学模型？为什么？（1）t S =+t R ,其中t S 为第t 年农村居民储蓄增加额（单位：亿元），t R 为第t 年城镇居民可⽀配收⼊总额（单位：亿元）。
（2）1t S -=+t R ，其中1t S -为第t-1年底农村居民储蓄余额（单位：亿元），t R 为第t 年农村居民纯收⼊总额（单位：亿元）。
2、指出下列假想模型中的错误，并说明理由：其中，t RS 为第t 年社会消费品零售总额（单位：亿元），t RI 为第t 年居民收⼊总额（单位：亿元）（指城镇居民可⽀配收⼊总额与农村居民纯收⼊总额之和），t IV 为第t 年全社会固定资产投资总额（单位：亿元）。
3、下列设定的精良经济模型是否合理？为什么？（1）301i i i GDP GDP ββµ==+?+∑ 其中，i GDP （i=1,2,3）是第⼀产业、第⼆产业、第三产业增加值，µ为随机⼲扰项。
（2）财政收⼊=f （财政⽀出）+ µ，µ为随机⼲扰项。
答案1、（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没有因果关系。
（2）不是。
第t 年农村居民的纯收⼊对当年及以后年份的农村居民储蓄有影响，但并不对第t-1的储蓄产⽣影响。
2、⼀是居民收⼊总额RI t 前参数符号有误，应是正号；⼆是全社会固定资产投资总额IV t 这⼀解释变量的选择有误，它对社会消费品零售总额应该没有直接的影响。
3、（1）不合理，因为作为解释变量的第⼀产业、第⼆产业和第三产业的增加值是GDP 的构成部分，三部分之和正为GDP 的值，因此三变量与GDP 之间的关系并⾮随机关系，也⾮因果关系。
（2）不合理，⼀般来说财政⽀出影响财政收⼊，⽽⾮相反，因此若建⽴两者之间的模型，解释变量应该为财政收⼊，被解释变量应为财政⽀出；另外，模型没有给出具体的数学形式，是不完整的。
计量经济学(第四版)习题及参考答案解析详细版
计量经济学（第四版）习题参考答案潘省初第一章 绪论1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。
一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行：（1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据 （4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析 1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项?为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。
1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。
时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。
横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。
如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。
1.4估计量和估计值有何区别？估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。
在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。
如Y就是一个估计量，1nii YY n==∑。
现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为5.107413096104100=+++。
第二章 计量经济分析的统计学基础2.1 略，参考教材。
2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间NS S x ==45=1.25 用α=0.05，N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。
计量经济学名词解释及简答
计量经济学名词解释及简答一、名词解释第一章1、计量经济学：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，借助计算机为辅助工具，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。
2、虚拟变量数据：虚拟变量数据是人为构造的，通常取值为1或0的，用来表征政策等定性事实的数据。
3、计量经济学检验：计量经济学检验主要是检验模型是否符合计量经济方法的基本假定。
4、政策评价：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测算，从而对各种政策方案做出评价第二章1、回归平方和：回归平方和用ESS 表示，是被解释变量的样本估计值与其平均值的离差平方和。
2、拟和优度检验：拟和优度检验指检验模型对样本观测值的拟合程度，用2R 表示，该值越接近1，模型对样本观测值拟合得越好。
3、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，变量之间的这种关系，称为不确定性的统计关系或相关关系，可表示为Y=f(X ，u)，其中u 为随机变量。
4、高斯-马尔科夫定理：在古典假定条件下，O LS 估计式是其总体参数的最佳线性无偏估计式。
第三章1、偏回归系数：在多元线性回归模型中，回归系数j （j=1，2，……，k ）表示的是当控制其他解释变量不变的条件下，第j 个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响，这样的回归系数称为偏回归系数。
2、多重可决系数：“回归平方和”与“总离差平方和”的比值，用2R 表示。
3、修正的可决系数：用自由度修正多重可决系数2R 中的残差平方和与回归平方和。
4、回归方程的显著性检验（F 检验）：对模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。
5、回归参数的显著性检验（t 检验）：当其他解释变量不变时，某个回归系数对应的解释变量是否对被解释变量有显著影响做出推断。
6、无多重共线性假定：假定各解释变量之间不存在线性关系，或者说各解释变量的观测值之间线性无关，在此条件下，解释变量观测值矩阵X 列满秩Rank(X)=k ，此时，方阵X`X 满秩， Rank(X`X)=k从而X`X 可逆，(X`X) 存在。
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。
计量经济学解析ppt课件
计量经济学解析
经济学院 邓嘉纬
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6、共有样本38个，查T统计量分布表，自由度n=35，α=0.025， 得t=2.0301。可知x3，x4的t-statistic值不具有显著性，舍去。由 此得出下图结果。
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（二）、残差分析（Residual ）
1、以第三大点的国内消费函数为例，重复基础操作创建工作文件，命名 为“残差分析”，显示如左图所示。 2、如下创建方程，工具栏view→actual fitted residual（实际拟合残差分析） →actual fitted residual table（实际拟合残差分析表），显示如右图所示。
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7
选择相应数据文件。在此，我们选择中国国家统计局2016年统计年鉴的313“支出法或内生产总值”作为本例数据，数据如右图所示。
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8
数据导入后，按照相关变量关系设置变量x与y，在本例中，根据凯 恩斯消费函数y=α+βx，我们将消费设置为y，国内生产总值设置为x。
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2
2.6093＞2.093，所以数据显著存在。
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由此可得辅助回归结果，如上图所示。所以一定存在正相关， 且递增的异方差。
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（二）、异方差综合练习： （地区）可支配收入与交通通讯支出
(完整版)计量经济学第三版课后习题答案解析
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: 12/23/15 Time: 14:37Sample: 1 22Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 56.64794 1.960820 28.88992 0.0000 X1 0.128360 0.027242 4.711834 0.0001R-squared 0.526082 Mean dependentvar 62.50000Adjusted R-squared 0.502386 S.D. dependentvar 10.08889S.E. of regression 7.116881 Akaike infocriterion 6.849324Sum squared resid 1013.000 Schwarzcriterion 6.948510Log likelihood -73.34257 Hannan-Quinncriter. 6.872689F-statistic 22.20138 Durbin-Watsonstat 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: 12/23/15 Time: 15:01Sample: 1 22Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 38.79424 3.532079 10.98340 0.0000 X2 0.331971 0.046656 7.115308 0.0000R-squared 0.716825 Mean dependentvar 62.50000Adjusted R-squared 0.702666 S.D. dependentvar 10.08889S.E. of regression 5.501306 Akaike infocriterion 6.334356Sum squared resid 605.2873 Schwarzcriterion 6.433542Log likelihood -67.67792 Hannan-Quinncriter. 6.357721F-statistic 50.62761 Durbin-Watsonstat 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: 12/23/14 Time: 15:20Sample: 1 22Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 31.79956 6.536434 4.864971 0.0001 X3 0.387276 0.080260 4.825285 0.0001R-squared 0.537929 Mean dependentvar 62.50000Adjusted R-squared 0.514825 S.D. dependentvar 10.08889S.E. of regression 7.027364 Akaike infocriterion 6.824009Sum squared resid 987.6770 Schwarzcriterion 6.923194Log likelihood -73.06409 Hannan-Quinncriter. 6.847374F-statistic 23.28338 Durbin-Watsonstat 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。
计量经济学知识点
计量经济学知识点计量经济学是一门融合了经济学、统计学和数学的交叉学科，它运用数学和统计方法来分析经济数据，从而揭示经济现象之间的数量关系和规律。
以下将为您介绍一些计量经济学的重要知识点。
一、回归分析回归分析是计量经济学的核心方法之一。
简单线性回归模型是最基础的形式，它假设因变量（Y）与一个自变量（X）之间存在线性关系，可以用方程 Y ＝β₀＋β₁X ＋ε 来表示。
其中，β₀是截距，β₁是斜率，ε 是随机误差项。
在进行回归分析时，我们需要估计参数β₀和β₁。
常用的估计方法是最小二乘法，其目标是使残差平方和最小。
通过计算得到的回归系数可以解释自变量对因变量的影响程度。
多元线性回归则是将简单线性回归扩展到多个自变量的情况，模型变为 Y ＝β₀＋β₁X₁＋β₂X₂＋… ＋βₖXₖ ＋ε。
回归分析还需要进行一系列的检验，包括模型的拟合优度检验（如R²统计量）、变量的显著性检验（t 检验）和整体模型的显著性检验（F 检验）等。
二、异方差性异方差性是指误差项的方差不是恒定的，而是随着自变量的取值不同而变化。
这会导致最小二乘法估计的有效性受到影响。
为了检测异方差性，可以使用图形法（如绘制残差图）或统计检验方法（如怀特检验）。
如果发现存在异方差性，可以采用加权最小二乘法等方法进行修正。
三、自相关性自相关性指的是误差项在不同观测值之间存在相关性。
常见的自相关形式有正自相关和负自相关。
自相关性会使估计的标准误差产生偏差，影响参数估计的有效性和假设检验的结果。
常用的检测方法有杜宾瓦特森检验。
解决自相关问题可以采用广义差分法等方法。
四、多重共线性多重共线性是指自变量之间存在较强的线性关系。
这会导致回归系数估计值不稳定，难以准确解释变量的影响。
可以通过计算方差膨胀因子（VIF）来判断是否存在多重共线性。
解决多重共线性的方法包括删除相关变量、增大样本容量或使用岭回归等方法。
五、虚拟变量虚拟变量常用于表示定性的因素，例如性别、季节、地区等。
黑龙江省考研经济学复习资料计量经济学基本原理解析
黑龙江省考研经济学复习资料计量经济学基本原理解析黑龙江省考研经济学复习资料——计量经济学基本原理解析计量经济学是经济学中非常重要的一个分支，通过应用数理统计和经济理论等方法来研究经济现象。
在经济学考研中，计量经济学通常是一门必修课程，掌握计量经济学的基本原理对于考研学习具有重要意义。
本篇文章将着重解析黑龙江省考研经济学复习资料中计量经济学的基本原理。
一、引言计量经济学是经济学中重要的一个分支，通过对经济现象的定量研究，旨在找出经济学理论与现实之间的关联。
它是经济学与统计学相结合的产物，广泛应用于经济学研究、市场预测、经济政策制定等领域。
二、计量经济学的基本原理1. 线性回归模型线性回归模型是计量经济学中最基础的模型之一，它通过建立自变量与因变量之间的线性关系来解释经济现象。
线性回归模型可以分为一元线性回归和多元线性回归，在研究经济问题时，选择合适的变量进行回归分析是至关重要的。
2. 假设检验假设检验是计量经济学中的重要工具，它用于检验经济学假设的合理性。
常用的假设检验方法包括t检验、F检验等。
通过对经济数据进行假设检验，我们可以判断经济理论的有效性，并对经济政策的制定提供参考依据。
3. 时间序列分析时间序列分析是计量经济学中研究一系列按时间顺序排列的经济数据的方法。
它是研究经济现象中趋势、周期、季节性等规律的重要手段。
常用的时间序列分析方法包括平稳性检验、自相关函数等，通过对时间序列数据的分析，我们可以更好地理解经济运行的规律。
4. 面板数据分析面板数据分析是计量经济学中研究个体间存在跨时或跨空间关联的经济数据的方法。
通过面板数据分析，我们可以研究不同个体之间的差异以及个体在不同时间或不同地点的变化规律。
常用的面板数据分析方法包括随机效应模型、固定效应模型等。
三、结论计量经济学作为经济学中一个重要的分支，对于研究经济现象、制定经济政策具有重要的意义。
通过掌握计量经济学的基本原理，我们可以更好地分析经济现象、判断经济理论的有效性，并为实际经济问题提供科学的解决方案。
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如左图所示，点击已知的group01，点击proc→Sort Current Page， 显示图框如右图所示。
排序后结果如左图所示。
构建并截取第一个小样本，双击左图中的sample，并按照右图的 数据进行更改。
选取前12个数据，并估计方程。
选取后12个数据，并估计方程。
3、帕克(Park)检验 （1）运用最小二乘法作基本回归； （2）Genr lne2=log(resid^2), Genr lnx=log(x) ; （3）对lne2和 lnx运用最小二乘法作基本回归； （4）对新的回归结果进行α=0.05的系数显著性检验（t检验）； （5）如接受原假设，即系数为0， lne2和 lnx 之间无显著性相关关系，则 不存在异方差。
图1 新增变量： Genr，令e2=resid^2 得到如图2所示结果。
图2
按照第二种检验方法，即e2~X散点图，将e2与x联立组群（辅助组群如 左下图所示），进而得到带回归线的散点图。如右下图所示结果。
通过观察带回归线的散点图，我们可知，残差平方e2与x之间成正相关 关系。则由此上溯，可知，原来模型的随机项的方差随x的取值的变大 而变大，是递增型的异方差。
X 递减异方差 复杂型异方差
X
先增后减
4、重复操作，生成新变量e2，令e2=resid^2（残差的平方），并与x以组 群（辅助族群）的形式打开，结果如左图所示。输出带回归线的散点图， 结果如右图所示。因此，可得结论，可支配收入（x）的增加，残差的平 方（e2）也增加，成正相关关系，所以是递增型异方差。
2
由此可得辅助回归结果，如上图所示。所以一定存在正相关， 且递增的异方差。
（二）、异方差综合练习： （地区）可支配收入与交通通讯支出
1、由于是非时间序列，所以选择截面数据。 2、导入数据后将可支配收入设为x，将交通 与通讯支出设为y
3、将数据以组群的形式打开，并建立带有回归线的散点图，如左 图所示。由左图可知，大体上是递增型异方差（预测）。同时输 出方程，结果如右图所示。
3、补充说明： （1）actual fitted residual table，实际拟合残差分析数值表 （上页已示） （2）actual fitted residual graph，实际拟合残差分析图（如下 图所示）
（3）residual graph，残差图（如左图所示） （4）standardized residual graph，标准残差图（如右图所示）
估计辅助回归方程： 进行统计检验： （1）F检验：查表可得4.38，结论所得6.808＞4.38，所以方程存在； （2）T检验：通过查t统计量分布表，样本数为21，所以自由度n为19； α=0.05，由于是单边检验，所以取α/2=0.025，可得 t ≈ 2.093 ，结论所得 2.6093＞2.093，所以数据显著存在。
（八）、如何进行预测
对2017年的消费量进行预测
1、点击左图中工具栏中的forecast，出现右图所示。点击确定
2、点击确定后出现上图所示。
3、如图1，文件中出现yf，即被估计的消费 值
图1
4、如图2，估计值如下图所示。
图2
（九）、增加第三个变量x3并对消费进行预测
1、在此我们引入税收的数据，直接由excel数据图表复制 并粘贴在group02中。修改变量x3的名称，命名为x3。
2、在以组群显示的情况下，单击proc→make equation，点击确定。
3、点击确定后如上图所示。 4、补充说明变量： R-squared：拟合优度（判决系数）；Adjusted r-squared：被调整后的R^2 S.E. of squared resid：回归线的标准差；Sum squared resid：残差平方和 F-statistic：F统计量
带回归线的散点图
（五）、生成一个新的解释变量
1、Genr：生成新变量 2、以上一年消费计算， x2=y(-1)
3、将原来的变量x更名（F2）为x1
图1 4、选择次序：y→x1→x2，右击 open→as group，以组群方式打开， 命名为group2，如图2所示。
图2
（六）、估计方程的实现方法
~ 2 ( n c k 1) e 2i 2 nc nc F ~ F( k 1, k 1) nc 2 2 2 ~ e ( k 1 ) 1i 2
（五）给定显著性水平 ，确定临界值F (v1,v2)， 若F> F (v1,v2)， 则拒绝同方差性假设，表明存在异方差。 当然，还可根据两个残差平方和对应的子样的顺序判断是递增型 异方差还是递减异型方差。
第四章 线性回归模型
（一）、关于汽车保有量的综合实验操作
1、重复操作新建打开文件，并导入数据，此处不再赘述，详见第一、第 二部分。 2、导入数据后，按照既定顺序，依次设置y=“汽油消费量”，x1=“汽车保 有量”，x2=“汽油价格”，x3=“人口数”，x4=“国民生产总值”。
3、重复操作，依次点击y→x1→x2→x3→x4，右击open→as group建组群，如图1所示。
生成新变量，令e=resid
再生成两个新变量：令lne2=log(e2)和令lnx=log(x)
将lne2与lnx以组群的形式打开，建立辅助组群（先选择lne2，再 选择lnx），得下图所示结果，并得出带回归线的散点图。 由右图可知，两者成正相关，即方差随x的变大而变大，因此存 在递增型的异方差。
Proc→make equation （以方程形式呈现）
（七）、如何增加2017的数据
双击range→将end date更改为2017
根据国民发展公报可知，2017年国内生产总值较 2016年增长了6.7%，因此可得2017年国内生产总 值数额。
1、在以组群打开的形式中， proc→make equation，如左图 所示。点击确定，如右图所示。 命名为eq02。
3、在频率（frequency）中有诸多选项，每两年（multi-year）、每年（annual）、半年 （semi-annual）等等
1、范围（range）、样本（sample） 2、系数（c）、残差（resid）
（二）、数据导入
File→import→import from file→数据文件所在地
估计辅助回归方程： 进行统计检验： （1）F检验：查表可得4.18，结论所得4.732＞4.18，所以方程存在； （2）T检验：通过查t统计量分布表，样本数为31，所以自由度n为29； α=0.05，由于是单边检验，所以取α/2=0.025，可得 t ≈ 2.045 ，结论所得 2.1754＞2.045，所以数据显著存在。
2
由此可得辅助回归结果，如上图所示。所以一定存在正相关， 且递增的异方差。
2、G-Q检验： （1）对已知数据进行排序：将n对样本观察值(Xi,Yi)按观察值Xi的大 小排队 （2）将序列中间的c=n/4个观察值除去，并将剩下的观察值划分为 较小与较大的相同的两个子样本，每个子样样本容量均为(n-c)/2。 在本例中一共有31个观测值，因此，去掉中间的7个观测值，需要 前12个观测值和后12个观测值。 （3）对每个子样分别进行OLS回归，并计算各自的残差平方和。 （4）提出假设：两个子样方差相等；在同方差性假定下，构造如 下满足F分布的统计量
（三）、引入往年消费（x2=y(-1)）的残差分析
1、重复第五大点（如何引入一个新的解释变量）的操作，将新的解 释变量设定为计算往年消费，即x2=y(-1)。 2、建立方程，进行残差分析，可得下图所示。
（四）、综合练习： 拟合优度检验、计算置信区间
1、新建文件，导入相关数据，此处我们引用劳动生产率与实际工资的数 据图表，如左图所示。数据导入后，将劳动生产率设置为x，由于实际工 资是劳动生产率的函数，因此设定为y。依次单击y→x，右键open→as group，以组群的形式打开，如右图所示。
第五章 异方差性
（一）、异方差综合练习：人均储蓄与人均收入
由于数据是word文档，所以需要在Eviews文件操作中黏贴数据。
Quick→Empty group→手动复制表格（必须按照日期对齐） 同时将人均收入设为x，将人均储蓄设为y，得 到如右下图所示结果。
建立方程，得如左图结论；建立带回归线的散点图，得如右图结论。
选择相应数据文件。在此，我们选择中国国家统计局2016年统计年鉴的313“支出法或内生产总值”作为本例数据，数据如右图所示。
数据导入后，按照相关变量关系设置变量x与y，在本例中，根据凯 恩斯消费函数y=α+βx，我们将消费设置为y，国内生产总值设置为x。
1、单击数据x，打开数据表格（如左图） 2、view→graph（如右图），可对数据图表进行画图分析，线性（line & symbol）、bar（柱状图）等等
（三）、如何手动输入数据
Quick→Empty group→手动复制表格（必须按照日期对齐）
（四）、如何划出带回归线的散点图
在以组群打开的形式中，view→ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱroup
1、Graph type→specific→scatter（散点图） 2、details→fit lines→regression line（带回归线的散点图）
计量经济学解析
经济学院 邓嘉纬
第一章至第三章 计量经济学基础
（一）、如何新建文件
File→New→Workfile，即可新建文件，或使用ctrl+N。
1、文件结构类型（workfile structure type）分为，非结构/非日期（Unstructure/ Undated），时间序列（dated-regular frequency），平衡面板数据（balanced panel）。 2、日期说明（date specification）。其中有频率（frequency）、开始日期（start date）、终止日期（end date）。 3、对文件命名（workfile names）。