计量经济学第三次作业

合集下载

计量经济学第三章练习题及参考全部解答

计量经济学第三章练习题及参考全部解答第三章练习题及参考解答3.1为研究中国各地区入境旅游状况，建立了各省市旅游外汇收入（Y ，百万美元）、旅行社职工人数（X1，人）、国际旅游人数（X2，万人次）的模型，用某年31个省市的截面数据估计结果如下：ii i X X Y 215452.11179.00263.151?++-= t=(-3.066806)(6.652983) (3.378064)R 2=0.934331 92964.02=R F=191.1894 n=31 1)从经济意义上考察估计模型的合理性。

2)在5%显著性水平上，分别检验参数21,ββ的显著性。

3)在5%显著性水平上，检验模型的整体显著性。

练习题3.1参考解答:(1)由模型估计结果可看出：从经济意义上说明，旅行社职工人数和国际旅游人数均与旅游外汇收入正相关。

平均说来，旅行社职工人数增加1人，旅游外汇收入将增加0.1179百万美元；国际旅游人数增加1万人次，旅游外汇收入增加1.5452百万美元。

这与经济理论及经验符合，是合理的。

（2）取05.0=α，查表得048.2)331(025.0=-t 因为3个参数t 统计量的绝对值均大于048.2)331(025.0=-t ，说明经t 检验3个参数均显著不为0，即旅行社职工人数和国际旅游人数分别对旅游外汇收入都有显著影响。

（3）取05.0=α，查表得34.3)28,2(05.0=F ，由于34.3)28,2(1894.19905.0=>=F F ，说明旅行社职工人数和国际旅游人数联合起来对旅游外汇收入有显著影响，线性回归方程显著成立。

3.2 表3.6给出了有两个解释变量2X 和.3X 的回归模型方差分析的部分结果：表3.6 方差分析表1）回归模型估计结果的样本容量n 、残差平方和RSS 、回归平方和ESS 与残差平方和RSS 的自由度各为多少?2）此模型的可决系数和调整的可决系数为多少? 3）利用此结果能对模型的检验得出什么结论?能否确定两个解释变量2X 和.3X 各自对Y 都有显著影响?练习题3.2参考解答:(1) 因为总变差的自由度为14=n-1，所以样本容量：n=14+1=15 因为TSS=RSS+ESS 残差平方和RSS=TSS-ESS=66042-65965=77 回归平方和的自由度为：k-1=3-1=2 残差平方和RSS 的自由度为：n-k=15-3=12（2）可决系数为：2659650.99883466042ES R TSS S === 修正的可决系数：222115177110.998615366042i i e n R n k y --=-=-?=--∑∑（3）这说明两个解释变量2X 和.3X 联合起来对被解释变量有很显著的影响，但是还不能确定两个解释变量2X 和.3X 各自对Y 都有显著影响。

EVIEWS心得

计量经济学作业（3）eviews软件学习心得姓名：林君泓班级：1008106 学号：1100800130 学院：机电工程学院（二学位）eviews软件学习心得实验中，我完成模型的参数估计，模型的统计检验，建立了一元线性回归模型和多元线性回归模型的经济计量模型，并对模型进行了异方差和自相关性检验以及对模型的修正，使得模型更加的合理。

实验过程使我对经济计量建模过程有一个直观感性的认识，并比较熟悉了现代计量经济分析软件的实际操作流程。

在整个操作过程中，我们体会和获取到用eviews软件对经济原理进行验证的乐趣与经验，通过eviews软件的应用，免去了大量的运算过程，使得我们分析问题更加的方便快捷，而且比自己计算时更加准确。

虽然在实验过程中，由于对软件不熟悉，上机操作时不可避免的遇到一些问题，但这些经验却锤炼了我发现问题的眼光，丰富了我们分析问题的思路。

而且在老师和同学的帮助下，我能够顺利的运用eviews软件对一些经济数据进行分析。

实验中，老师结合案例，现场的演示，细心的对我们进行指导，使我对eviews软件有了更深层的了解，学会了对软件进行简单的操作，对实际的经济问题进行分析与检验。

使原本枯燥、繁琐、难懂的课本知识变得简洁化，跨越理论和实践的鸿沟。

当然，在使用软件的同时虽然有时会遇到步骤和结果不同的情况，但我们可以对模型进行检验和修正，使之更能准确的分析经济问题。

通过本次实验，我也深刻体会到，eviews是一门十分实用的软件，对以后的学习有着很大的作用。

而如何正确和合理的使用便是当前最重要的任务。

实习中，我们能够直观而充分地体会到老师课堂讲授内容的精华之所在，这提高了手动操作软件、数量化分析与解决问题的能力，还可以培养我在处理实验经济问题的严谨的科学的态度，并且避免了课堂知识与实际应用的脱节。

本次实验的收获、体会、经验、问题和教训，使我初步投身于计量经济学，通过利用eviews软件将所学到的计量知识进行实践，让我加深了对理论的理解和掌握，直观而充分地体会到老师课堂讲授内容的精华之所在。

CCER 计量经济学第三次作业和答案

Intermediate Econometrics Class 1Problem Set 3 with AnswersHandout Date: Dec. 4th, 2011Due Date: Dec. 9th, 2011 (Hand in BEFORE class)1.An estimated equation iswith, and SSR = 1.5Use F-statistic to test the following(1).(2).(3).(Hint: The tests involve only the sub-matrix in the lower-right corner of .Refer to TA materials for the formula of inverses of partitioned matrices.)(1).equals the single element at the lower right-hand corner of,which is 2.5.Then the F-statistic is calculated asIt falls well short of any usually critical value for . So we cannot reject .(2).only involves the elements in the sub-matrix in the lowerright-hand corner ofThe F-statistic equalsFrom the tables of F distribution, , so we cannot reject the null at5% significance level.(3).Thus the test statistic becomesAgain, the test statistic falls well short of any usually critical value for . So wecannot reject .2. A four-variable regression using quarter data from 1958 to 1976 inclusive gave an estimatedequationThe explained sum of squares was 109.6, and the residual sum of squares, 18.48.(1).When the equation was re-estimated with three seasonal dummies added to thespecification, the explained sum of squares rose to 114.8. Test for the presence of seasonality.To test for the presence of seasonality we test the joint significance of the three seasonal dummy variables. The restricted is 18.48, while the unrestricted isThe rule-of-thumb F-statistic is calculated asThe 5% critical value is (is usually not given in statistic tables,so here we use the instead). We can reject the hypothesis of no seasonality at 5%significance level.(2).Two further regressions based on the original specification were run for the sub-periods1958.1 to 1968.4 and 1969.1 to 1976.4, yielding residual sums of squares of 9.32 and 7.46, respectively. Test for the constancy of the relationship over the two sub-periods.To test the parameter consistency over the two sub-samples, consider the Chow test,The 5% critical value is . Hence we cannot reject the hypothesis ofparameter constancy at 5% significance level.3.Survey records for a large sample of families show the following weekly consumptionexpenditure (Y) and weekly income (X):Y 70 76 91 …… 120 146 135 X 80 95 105 …… 155 165 175* * *Families with an asterisk (*) reported that their income is higher than in the previous year.(1).To examine the impact of weekly income on weekly consumptions, one sets up thefollowing modelHe is concerned that the error terms may have heterogeneous variance. Derive the robust standard error of .Under HSK, the large sample distribution of isThe sample estimate of iswhereThe robust standard error of is the 2nd diagonal element of the estimated covariancematrix of(2).If he wants to estimate directly the elasticity of consumption with respect of income, howshould he modify the model in (1).(3).If he wants to test whether the event of an increase in income, holding the level of incomeunchanged, helps to explain the consumption behavior, how should he extend the model in (1)?(4).If he wants to test whether the marginal propensity to consume (the slope coefficient) offamilies experiencing an increase in income is different from that of families who did not experience an increase, how should he extend the model in (3)?4.Consider the equationwhere is the cumulative college grade point average, is size of high schoolgraduating class, in hundreds, is academic percentile in graduating class, iscombined SAT score, is a dummy gender variable, and is a dummy variablewhich is one for student-athletes.(1).What are your expected signs for the coefficients in this equation? Explain.Holding all other variables constant, the expected sign for high school size should be negative, but at a diminishing rate, because larger high schools tend to have lower teacher-to-student ratios, and the effect becomes less important as the size increase. The higher sat should be positively related to GPA. So should hsperc and female (why should this be the case might be controversial; either because female students tend to study harder to overcome gender discrimination in society, or they tend to take classes where they excel more). I suppose the coefficient for athlete might be negative. However, this might just be my own prejudice.(This answer is provided by the solution manual of Introductory Econometrics: A Modern Approach. It is only for your reference. You’ll receive full credit so long your arguments make sense.)(2).To allow the effect of being an athlete to differ by gender, how should you extend themodel? Write out the null hypothesis if you want to test whether there is no ceteris paribus difference between women athletes and women nonalthletes.Adding to the model we have:In this setup, the intercepts for 4 different categories are:Male non-athleteMale athleteFemale non-athleteFemale athleteSo the test between female athletes and female non-athletes is the test of5.One application of ADL models is the Adaptive Expectation Model:⁄(5.1)⁄(5.2)wheredemand for moneyinterest rate (observables)equilibrium, optimum, or expected long-run interest rate (unobservable)the coefficient of expectation (,)Rewrite Eq.(5.2)⁄(5.3)Substitute Eq. (5.3) into Eq. (5.2)⁄(5.4)(1).Lag Eq. (5.1) one period, then substitute it into Eq. (5.4). You should be able to show thatthe short-run demand is in essence an ADL process of the observables. Write outthe model, and calculate the long-run impact multiplier of .The ADL model isUse lag operator to rewrite the modelThe long-run impact multiplier of isNote the long-run impact multiplier of in the short-rum model is essentially the coefficientof in Eq. (5.1), the equilibrium/long-run model.(2).Now consider another application that incorporates the partial adjustment of into theAdoptive Expectations Model:where are defined as in (1), and:actual capital stock (observable)desired level of capital (unobservable)the coefficient of adjustmentShow that the observed short-run demand is in essence an ADL process. (Hint: Ifyou derive the model correctly, you will find the error terms are serially correlated.)The ADL model is。

以往《计量经济学》作业答案(2)

以往计量经济学作业答案第一次作业：1-2. 计量经济学旳研究旳对象和内容是什么？计量经济学模型研究旳经济关系有哪两个基本特性？答：计量经济学旳研究对象是经济现象，是研究经济现象中旳具体数量规律（或者说，计量经济学是运用数学措施，根据记录测定旳经济数据，对反映经济现象本质旳经济数量关系进行研究）。

计量经济学旳内容大体涉及两个方面：一是措施论，即计量经济学措施或理论计量经济学；二是应用，即应用计量经济学；无论是理论计量经济学还是应用计量经济学，都涉及理论、措施和数据三种要素。

计量经济学模型研究旳经济关系有两个基本特性：一是随机关系；二是因果关系。

1-4．建立与应用计量经济学模型旳重要环节有哪些？答：建立与应用计量经济学模型旳重要环节如下：（1）设定理论模型，涉及选择模型所涉及旳变量，拟定变量之间旳数学关系和拟定模型中待估参数旳数值范畴；（2）收集样本数据，要考虑样本数据旳完整性、精确性、可比性和一致性；（3）估计模型参数；（4）模型检查，涉及经济意义检查、记录检查、计量经济学检查和模型预测检查。

1-6.模型旳检查涉及几种方面？其具体含义是什么？答：模型旳检查重要涉及：经济意义检查、记录检查、计量经济学检查、模型预测检查。

在经济意义检查中，需要检查模型与否符合经济意义，检查求得旳参数估计值旳符号与大小与否与根据人们旳经验和经济理论所拟订旳盼望值相符合；在记录检查中，需要检查模型参数估计值旳可靠性，即检查模型旳记录学性质；在计量经济学检查中，需要检查模型旳计量经济学性质，涉及随机扰动项旳序列有关检查、异方差性检查、解释变量旳多重共线性检查等；模型预测检查重要检查模型参数估计量旳稳定性以及对样本容量变化时旳敏捷度，以拟定所建立旳模型与否可以用于样本观测值以外旳范畴。

第二次作业：2-1答：P27 6条2-3 线性回归模型有哪些基本假设？违背基本假设旳计量经济学模型与否就不可估计？答：（1）略(2)违背基本假设旳计量经济学模型还是可以估计旳，只是不能使用一般最小二乘法进行估计。

计量经济学第3章习题作业

出参数估计量，所要求的最小样本容量为（）
A n ≥ k +1 B n ≤ k +1 C n ≥ 30 D n ≥ 3(k +1)
6. 对于 Yi =βˆ0 + βˆ1Xi +ei ，以σˆ 表示估计标准误差，r 表示相关系数，则有（） A σˆ＝0时，r=1
B σˆ＝0时，r=-1
C σˆ＝0时，r=0
7. 简述变量显著性检验的步骤。 8. 简述样本相关系数的性质。 9. 试述判定系数的性质。
五、综合题
1. 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：
年份
地方预算内财政收入 Y
国内生产总值(GDP)X
（亿元）
（亿元）
1990
21.7037
171.6665
1991
27.3291
184.7908
1436.0267
2000
225.0212
1665.4652
2001
265.6532
1954.6539
要求：
（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
）
A 可靠性
B 合理性
C 线性
D 无偏性
E 有效性
5. 剩余变差是指（
）
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，回归方程不能做出解释的部分
D 被解释变量的总变差与回归平方和之差

计量经济学-课后作业-全部

第一次作业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？⑴ 其中为第年农村居民储蓄增加额（亿元）、为第年城镇S R t t =+1120012..S t t R t t 居民可支配收入总额（亿元）。

⑵其中为第（）年底农村居民储蓄余额（亿元）、S R t t -=+144320030..S t -11-t 为第年农村居民纯收入总额（亿元）。

R t t 2．指出下列假想模型中的错误，并说明理由：（1）RS RI IV t t t =-+83000024112...其中，为第年社会消费品零售总额（亿元），为第年居民收入总额（亿元）（城RS t t RI t t 镇居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和），为第年全社会固定资产投资总IV t t 额（亿元）。

（2）tt Y C 2.1180+=其中，、分别是城镇居民消费支出和可支配收入。

C Y （3）tt t L K Y ln 28.0ln 62.115.1ln -+=其中，、、分别是工业总产值、工业生产资金和职工人数。

Y K L 3．下列假想的计量经济模型是否合理，为什么？（1）εβα++=∑i GDP GDP i其中，是第产业的国内生产总值。

)3,2,1(GDP i =i i （2）εβα++=21S S 其中，、分别为农村居民和城镇居民年末储蓄存款余额。

1S 2S （3）εββα+++=t t t L I Y 21其中，、、分别为建筑业产值、建筑业固定资产投资和职工人数。

Y I L（4）εβα++=t t P Y 其中，、分别为居民耐用消费品支出和耐用消费品物价指数。

Y P （5）ε+=)(财政支出财政收入f （6）ε+=),,,(21X X K L f 煤炭产量其中，、分别为煤炭工业职工人数和固定资产值，、分别为发电量和钢铁产量。

L K 1X 2X 第二次作业学软件（建议使用Eviews6.0）完成建立计量经济学模型的全过程，通过练习，能够熟练应用计量经济学软件Eviews6.0中的最小二乘法(上机操作)。

金融计量经济学第三次作业

金融计量经济学第三次作业陈实 12000158011、解答：在模型两边同时除以inc 可得，01234//////inc Beer inc inc price inc educ inc femal inc βββββε=+++++在这个式子中，误差项/u inc ε= 的方差为22[u |inc,price,educ,femal]Var()/inc Var εσ== ，即为同方差的。

2、解答：如果模型中缺少了一个重要的自变量，WLS 不一定优于OLS 。

因为WLS 所解决的问题是异方差的问题。

而模型中缺少了一个重要的自变量则是模型设定不当的问题，WLS 并不能解决这一问题，所以也就不一定由于OLS 。

3、解答：（1）同方差假设给出的标准差是在假设干扰项方差相同的情况下给出的，异方差稳健的标准差是在假设干扰项的方差不同的情况下给出的。

在这个例子中异方差稳健的标准差相比于同方差假设的标准差中，只有age 前的系数的标准差下降了20%，其余的标准差变化都在4%以内。

所以，在这个例子中，大多数的异方差稳健的标准差与同方差假设的标准差相近。

（2）在其他条件不变时，增加4年的教育退投资股票的概率的影响是增大：0.02940.11611.6%⨯== 的概率。

（3）·0.0200.00052Stockage age∂=-∂ ，所以当这个值小于0时，age 大于38.46，所以在39岁（含）以后，投资股票的概率会随年龄的增加而下降。

（4）虚拟变量city 的系数0.101代表的是，在其他条件相同的情况下，居住在城市的人比不居住在城市的人投资股票的概率，在期望的情况下大10.1%. （5）这个人投资股票的概率的期望值为20.6560.0069*log(2800)0.012*log(8500)0.029*160.020*470.00026*470.101*10.026*1 1.724Stock =++++-+-=这个概率大于1，在现实中是不可能的。

计量经济学课后答案——张龙版

计量经济学第一次作业第二章P858.用SPSS软件对10名同学的成绩数据进行录入，分析得r=,这说明学生的课堂练习和期终考试有密切的关系，一般平时练习成绩较高者，期终成绩也高。

9.(1)一元线性回归模型如下：Y i=ß0+ß1X i+u i其中，Yi 表示财政收入，Xi表示国民生产总值，ui为随机扰动项，ß0 ß1为待估参数。

由Eviews软件得散点图如下图：（2）Ýi=+SÊ:t:R2=0.958316 F= df=28斜率ß1=表示国民生产总值每增加1亿元，财政收入增加亿元。

（3）可决系数R2=表示在财政收入Y的总变差中由模型作出的解释部分占%，即有%由国民生产总值来解释，同时说明样本回归模型对样本数据的拟合程度较高。

R2=ESS/(ESS+RSS)ESS=RSS*R2/(1-R2)=+08)*=+08F=(n-2)ESS/RSS,ESS=F*RSS/(n-2)=*E09(4)SÊ(ß0)= SÊ(ß1)=ß1的95%的置信区间是：[ß(28)S Ê(ß1),ß1+(28)S Ê(ß1)] 代入数值得： [即：[,]同理可得，ß0的95%置信区间为[,] （5）①原假设H 0:ß0=0 备择假设：H 1:ß0≠0则ß0的t 值为：t 0=当ɑ=时t ɑ/2(28)=|t 0|=＞t ɑ/2(28)= 故拒绝原假设H 0，表明模型应保留截距项。

②原假设H 0:ß1=0 备择假设：H 1:ß1≠0当ɑ=时t ɑ/2(28)= 因为|t 1|=＞t ɑ/2(28)=故拒绝原假设H 0表明国民生产总值的变动对国家财政收入有显著影响.计量经济学第二次作业第二章9.(10) 、建立X 与t 的趋势模型，其回归分析结果如下：Dependent Variable: X Method: Least Squares Date: 04/19/10 Time: 22:03 Sample: 1978 2008Included observations: 31Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/10/10 Time: 17:31 Sample: 1978 2007Included observations: 30VariableCoefficien t Std. Error t-StatisticProb.C XR-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterionSum squared resid +08 Schwarz criterionLog likelihood F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)VariableCoefficien t Std. Error t-StatisticProb.T CR-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterionSum squared resid +10 Schwarz criterionLog likelihood F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)令t=2008，其预测结果X=再根据X 对Y 进行预测，其预测结果为Y= X 2008= Y 2008=(S Ê(e 0))2—(S Ê(Y0))2=ó2 所以S Ê(e 0)= 在95%的置信度下,Y 2008的预测区间为: [Y 0-t α/2S Ê(e 0),Y 0+t α/2S Ê(e 0)]=[，]第三章P124,6. 该家庭在衣着用品方面的开支（Y ）对总开支（X 1）以及衣着用品价格（X 2）的最小二乘估计结果如下：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/20/10 Time: 09:24 Sample: 1991 2000Included observations: 10VariableCoefficien t Std. Error t-StatisticProb.C X1 X2R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterion Log likelihoodF-statisticDurbin-Watson stat Prob(F-statistic)12- 3.755455 + 0.183866 + 0.301746 i i i Y X X = :SE (2.679575) (0.028973) (0.167644) :t (-1.401511) (6.346071) (1.799923) :P (0.2038) (0.0004) (0.1149) 20.960616R = 2 0.949364R = :F (85.36888) ():(0.000012)P F :(2.725104)DW 7df =在=5%α的显著性水平下，对解释变量的估计参数1ˆβ、2ˆβ进行检验： 0111:0,:0H H ββ=≠，1{ 6.346071}0.0004<=0.05P t t α>==，1t 落入拒绝域，接受备择假设1H ，1ˆβ不显著为0，即就单独而言，总开支（X 1）对衣着用品方面的开支（Y ）影响显著。

计量经济学实验题三及答案

3. 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 Almanac 1999）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1。

(1)画出这些数据的散点图(2)根据散点图。

表明二变量之间存在什么关系？(3)求出描述投诉率是如何依赖航班按时到达正点率的估计的回归方程。

(4)对估计的回归方程的斜率作出解释。

(5)如果航班按时到达的正点率为80%，估计每10万名乘客投诉的次数是多少？1资料来源:(美)David R.Anderson等《商务与经济统计》，第405页，机械工业出版社3.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建立描述投诉率（Y ）依赖航班按时到达正点率（X ）的回归方程：利用EViews 估计其参数结果为Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/16/12 Time: 16:36 Sample: 1 9Included observations: 9Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 6.017832 1.052260 5.718961 0.0007 X-7.0414401.417572-4.9672540.0016 R-squared0.778996 Mean dependent var 0.797778 Adjusted R-squared 0.747424 S.D. dependent var 0.319991 S.E. of regression 0.160818 Akaike info criterion -0.623958 Sum squared resid 0.181037 Schwarz criterion -0.580130 Log likelihood 4.807812 F-statistic 24.67361 Durbin-Watson stat2.526971 Prob(F-statistic)0.001624即ii i u X Y ++=21ββi i X Y 070414.0017832.6ˆ-=（1.017832）（-0.014176） t=(5.718961) (-4.967254) R 2=0.778996 F=24.67361这说明当航班正点到达比率每提高1个百分点, 平均说来每10万名乘客投诉次数将下降0.07次。

庞皓计量经济学课后答案第四章

统计学2班第三次作业1、⑴存在.23223223232322)())(())(())((ˆ∑∑∑∑∑∑∑--=i i i i i i i i i i i x x x x x x x y x x y β当X 2和X 3之间的相关系数为0时，离差形式的∑ii xx32=0222223222322ˆ))(())((ˆ∂===∴∑∑∑∑∑∑ii i iii i i xx y x x x x y β 同理得：33ˆˆγβ= ⑵2ˆβ会等于1ˆα和1ˆγ二者的线性组合。

33221ˆˆˆX X Y βββ--= 且221ˆˆX Y αα-=，331ˆˆX Y γγ-= 由⑴可得22ˆˆαβ=和33ˆˆγβ= 22221ˆˆˆX Y X Y βαα-=-=∴，33331ˆˆˆX Y X Y βγγ-=-= 212ˆˆX Y αβ-=∴,313ˆˆX Y γβ-= 则：33122133221ˆˆˆˆˆX X Y X X Y Y X X Y γαβββ----=--= ⑶存在。

∑-=)1()ˆ(2232222r xVar iσβX 2和X 3之间相关系数为0，)ˆ()1()ˆ(22222232222ασσβVar xr xVar ii==-=∴∑∑ 同理可得)ˆ()ˆ(33γβVar Var =2、逐步向前回归和逐步向后回归的程序都存在不足，逐步向前法不能反映引进新的解释变量后的变化情况，即一旦引入新的变量，就保留在方程中，逐步向后法泽一旦剔除一个解释变量就再没有机会重新进入方程。

而解释变量之间及其与被解释变量的相关关系与引入的变量个数及同时引入哪些变量而不同。

所以采用逐步回归比较好。

吸收了逐步向前和逐步向后的优点。

3、Y ：商品进口额/亿元 GDP:国内生产总值/亿元CPI ：居民消费价格指数（1985年为100）% 建立模型：i t t t CPI GDP Y μβββ+++=ln ln ln 321估计结果为：t t t CPI GDP Y ln 057053.1ln 656674.1060141.3ln -+-= T (-9.068993) (17.96693) (-4.924595) 992218.02=R 991440.02=R F=1275.080 ⑵居民消费价格指数CPI 的符号不能合理解释。

计量经济学第三次测验(1)

问题1得10 分，满分10 分根据经典假设，线性回归模型中的解释变量应该是非随机变量，且（）所选答案： A. 与随机误差项不相关反馈：对问题2得10 分，满分10 分当模型存在严重的多重共线性时。

OLS估计量将不具备（）所选答案： C. 有效性反馈：对问题3得10 分，满分10 分如果模型存在严重的自相关，则OLS估计量的方差会（）所选答案：变大或变小反馈：对问题4得10 分，满分10 分如果方差膨胀因子VIF=100，那么什么问题是严重的（）所选答案： D. 多重共线性问题反馈：对问题5得10 分，满分10 分如果在多元线性回归模型中，被解释变量对其一阶滞后变量的回归，判定系数接近于1，则表明模型中存在（）所选答案： B. 序列相关反馈：对问题6得10 分，满分10 分如果在多元回归模型中，某个解释变量对其余解释变量的回归，判定系数接近于1，则模型中存在（）所选答案： C. 多重共线性反馈：对问题7得10 分，满分10 分下列不属于消除多重共线性的方法是（）所选答案：加权回归法反馈：对问题8得10 分，满分10 分虚拟变量的特点是（）所选答案： A. 主要用来代表质的因素反馈：对问题9得10 分，满分10 分设以下消费函数有，则东中部的消费函数与西部的消费函数是（）所选答案： D. 相互重叠反馈：对问题10得10 分，满分10 分如果一个回归模型中不包含截距项，对于具有m个特征的质的因素要引入虚拟变量，则最多能引入（）所选答案： B. m-1 个反馈：对问题11得10 分，满分10 分对于某商品需求模型Yt=b0+b1X t+u t，其中Y是商品的需求量，X是商品的价格，为了考虑全年4个季度的季节变动的影响，假设模型引入了4个虚拟变量，则会产生（）问题。

所选答案： D. 完全多重共线性反馈：对问题12得10 分，满分10 分设消费模型为所选答案： A.反馈：对问题13得10 分，满分10 分虚拟变量的引入方法有（）所选答案： C. 加法引入法和乘法引入法两种反馈：对问题14得10 分，满分10 分在工资薪金模型Y=b0+b1X+b2DX+u 中， Y表示工资，X表示工龄，虚拟变量D=1表示白人，D=0 表示黑人，若回归结果中b2显著地大于零，说明（）。

计量经济学第三章课后作业

3.2解答：（1）因为自由度df=n-1=14,则样本容量n=15因为有总变差平方和=参差平方和+回归平方和，即TSS=RSS+ESS 则残差平方和RSS=TSS-ESS=66042-65965=77因为有两个解释变量2X 和3X ，则k=3，回归平方和ESS 的自由度为：df=k-1=3-1=2 残差平方和RSS 的自由度为：df=n-k=15-3=12 （2）模型的可决系数为：2659650.99883466042ESS R TSS === 调整后的修正可决系数为：22221111i i e n n R R n k y n k--=-=---∑∑ 15110.9988340.9986153-=-⨯=- （3）从模型的可决系数20.998834R =及修正可决系数20.9986R =可以说明整个模型可以较好的解释被解释变量，即两个解释变量2X 和.3X 联合起来对被解释变量有很显著的影响，但是这并不能确定两个解释变量2X 和.3X 各自对Y 都有显著影响。

要确定每个变量分别对Y 的影响，需要做回归参数的显著性检验（t 检验）。

3.4解答：（１）．建立的模型为t t t t u X X Y +++=33221βββ 经过EViews 软件的处理，可以得到回归分析报告：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 03/14/12 Time: 21:32 Sample: 1970 1982 Included observations: 13Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 7.105975 1.618555 4.390321 0.0014 X2 -1.393115 0.310050 -4.493196 0.0012 R-squared0.872759 Mean dependent var 7.756923 Adjusted R-squared 0.847311 S.D. dependent var 3.041892 S.E. of regression 1.188632 Akaike info criterion 3.382658 Sum squared resid 14.12846 Schwarz criterion 3.513031 Log likelihood -18.98728 F-statistic 34.29559 Durbin-Watson stat2.254851 Prob(F-statistic)0.000033则该模型的估计为：23tˆ7.105975+-1.393115X 1.480674X t t Y =+ 经济学的说明：实际通货膨胀率受到失业率和预期通货膨胀率的共同影响，在预期通货膨胀率不变的前提下，失业率每提高1%，实际通货膨胀率就会平均下降1.393115%；在失业率不变的前提下，预期通货膨胀率每提高1%，实际通货膨胀率就会升高1.480674%。

2013年9月份考试经济计量学第三次作业(答案)

2013年9月份考试经济计量学第三次作业一、填空题1. 最佳线性无偏2. 检验模型3. 0 模型随机项不存在一阶线性自相关4. 需求；供给5. n≥30或至少n≥24二、名词解释题1. 定义方程也称做会计恒等式，是由经济学或统计学的定义决定的方程。

2. 时序数据是同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列。

3. 所谓因果关系，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。

4. 先对关于内生解释变量的简化式方程采用普通最小二乘法估计简化式参数，得到简化式参数估计量，然后通过参数关系体系，计算得到结构式参数的估计量，这种方法称为间接最小二乘法。

三、计算题（30分，共 2 题，每小题 15 分）1. 因为模型中的每个结构方程都是可识别的，故整个模型是可识别的。

2.四、简答题1. 在大样本的情况下，按渐近有效性，各种估计方法呈如下趋势： ·OLS 非一致性估计，未利用任何单方程外的信息；（3分） ·IV 利用了模型系统部分先决变量的数据信息； ·2SLS 、LIML 利用了模型系统全部先决变量的数据信息；（5分） ·3SLS 、FIML 利用了模型系统全部先决变量的数据信息和结构方程相关性信息。

一般情况下，3SLS 与FIML 具有相同的渐近有效性。

但是，在特殊情况下，例如，如果在开始估计之前已经知道方程系统随机误差项的方差、协方差信息，FIML就可以充分利用这些信息，因而比3SLS更有效。

（8分）2. 首先，经济理论、统计学和数学方法这三者对经济计量学都是必不可少的，经济计量模型建立的过程，是综合运用经济理论、统计、数学方法的过程。

（2分）理论模型的设定、样本数据的收集是直接以经济理论为依据，建立在对所研究经济现象的透彻认识基础上的，而模型参数的估计和模型有效性的检验则是统计学方法和数学方法在具体经济研究中的具体运用。

16秋北航《计量经济学》在线作业3

D. 精确性
正确答案：
2. 一个计量经济模型中，可作为解释变量的有（）。
A. 内生变量
B. 外生变量
C. 控制变量
D. 政策变量
正确答案：
3. DW检验不适用于下列情况下的一阶线性自相关检验（）。
A. 模型包含有随机解释变量
B. 样本容量太小
C. 非一阶自回归模型
D. 含有滞后的被解释变量
A. 错误
B. 正确
正确答案：
5. 为了避免陷入虚拟变量陷阱，如果一个定性变量有m类，则要引入m个虚拟变量。
A. 错误
B. 正确
正确答案：
6. 双对数模型的判定系数值可以与对数线性模型的相比较，但不能与线性对数模型的相比较。
A. 错误
B. 正确
正确答案：
7. 引入虚拟变量后，用普通最小二乘法得到的估计量仍是无偏的。
A. 错误
B. 正确
正确答案：
A. 变量
B. 参数
C. 随机误差项
D. 方程式
E. 虚拟变量
正确答案：
9. 下列说法正确的有（）。
A. 当异方差出现时，最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性
B. 当异方差出现时，常用的t和F检验失效
C. 异方差情况下，通常的OLS估计一定高估了估计量的标准差
D. 如果OLS回归的残差表现出系统性，则说明数据中不存在异方差性
北航《计量经济学》在线作业3
一、单选题（共 10 道试题，共 30 分。）
1. 按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，且（）。
A. 与随机误差项不相关