计量经济学庞浩第二版第五章练习地的题目及参考解答

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庞皓版计量经济学课后习题答案

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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 25402.22 6651.91993 34879.83 4560.51994 46923.54 6670.01995 60750.55 7494.91996 76094.96 6850.51997 90995.37 3142.71998 104498.57 6967.21999 119897.98 0579.42000 134610.38 8228.12001 158301.99 4346.4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 Street1。

计量经济学庞皓第二版第五章习题答案

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第五章习题答案练习题5.1参考答案(1)因为222()i i Var u X σ=,所以22()i i f X X =,所以取221i iW X =,用2i W 乘给定模型两端,得312322221i i iii i i Y X u X X X X βββ=+++ 上述模型的随机误差项的方差为一固定常数,即22221()()i i i iu Var Var u X X σ==(2)根据加权最小二乘法,可得修正异方差后的参数估计式为***12233ˆˆˆY X X βββ=--()()()()()()()***2****22232322322*2*2**2223223ˆii i i i i i i i i i i i i i i i iW y x W x W y x W x x W x W x W x x β-=-∑∑∑∑∑∑∑()()()()()()()***2****23222222332*2*2**2223223ˆii i i i i i i i i i i i i i i i i W y x W x W y x W x x W x W x W x x β-=-∑∑∑∑∑∑∑其中22232***23222,,i ii ii i iiiW X W X W Y XXYWWW ===∑∑∑∑∑∑******222333i i i i i x X X x X X y Y Y =-=-=-练习题5.2参考答案(1)模型的估计该模型样本回归估计式的书写形式为:22ˆ9.347522+0.637069t= (2.569104) (32.00881)R =0.946423 R =0.945500 F=1024.564 DW=1.790431i i Y X =(2)模型的检验1.Goldfeld-Quandt 检验。

a.将样本X 按递增顺序排序,去掉中间1/4的样本,再分为两个部分的样本,即1222n n ==。

计量经济学(庞皓_第二版)课后习题及答案

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76.6
0.85
美国(US Airways)航空公司
75.7
0.68
联合(United)航空公司
73.8
0.74
美洲(American)航空公司
72.2
0.93
德尔塔(Delta)航空公司
71.2
0.72
美国西部(Americawest)航空公司
70.8
1.22
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
2 i
=
3134543
XiYi = 1296836
∑Yi2 = 539512
(1)作销售额对价格的回归分析,并解释其结果。 (2)回归直线未解释的销售变差部分是多少?
2.9 表中是中国 1978 年-1997 年的财政收入 Y 和国内生产总值 X 的数据:
中国国内生产总值及财政收入
单位:亿元
年份பைடு நூலகம்
国内生产总值 X
测区间(α = 0.05 )。
练习题参考解答
练习题 2.1 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:
Yt = β1 + β 2GDPt + ut
取α = 0.05 , Yf 平均值置信度 95%的预测区间为:
∑ ^
^
Yf m tα 2 σ
1 n
+
(X f
− X )2 xi2
GDP2005 = 3600 时

《计量经济学》第五章习题及参考答案.doc

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第五章经典单方程计量经济学模型:专门问题一、内容提要本章主要讨论了经典单方程回归模型的几个专门题。

第一个专题是虚拟解释变量问题。

虚拟变量将经济现象中的一些定性因素引入到可以进行定量分析的回归模型,拓展了回归模型的功能。

本专题的重点是如何引入不同类型的虚拟变量来解决相关的定性因素影响的分析问题,主要介绍了引入虚拟变量的加法方式、乘法方式以及二者的组合方式。

在引入虚拟变量时有两点需要注意,一是明确虚拟变量的对比基准,二是避免出现“虚拟变量陷阱”。

第二个专题是滞后变量问题。

滞后变量包括滞后解释变量与滞后被解释变量,根据模型中所包含滞后变量的类别又可将模型划分为自回归分布滞后模型与分布滞后模型、自回归模型等三类。

本专题重点阐述了产生滞后效应的原因、分布滞后模型估计时遇到的主要困难、分布滞后模型的修正估计方法以及自回归模型的估计方法。

如对分布滞后模型可采用经验加权法、Almon多项式法、Koyck方法来减少滞项的数目以使估计变得更为可行。

而对自回归模型,则根据作为解释变量的滞后被解释变量与模型随机扰动项的相关性的不同,采用工具变量法或OLS 法进行估计。

由于滞后变量的引入,回归模型可将静态分析动态化,因此,可通过模型参数来分析解释变量对被解释变量影响的短期乘数和长期乘数。

第三个专题是模型设定偏误问题。

主要讨论当放宽“模型的设定是正确的”这一基本假定后所产生的问题及如何解决这些问题。

模型设定偏误的类型包括解释变量选取偏误与模型函数形式选取取偏误两种类型,前者又可分为漏选相关变量与多选无关变量两种情况。

在漏选相关变量的情况下,OLS估计量在小样本下有偏,在大样本下非一致;当多选了无关变量时,OLS估计量是无偏且一致的,但却是无效的;而当函数形式选取有问题时,OLS估计量的偏误是全方位的,不仅有偏、非一致、无效率,而且参数的经济含义也发生了改变。

在模型设定的检验方面,检验是否含有无关变量,可用传统的t检验与F检验进行;检验是否遗漏了相关变量或函数模型选取有错误,则通常用一般性设定偏误检验(RESET检验)进行。

计量经济学(庞浩)第五章练习题参考解答说课讲解

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第五章练习题参考解答练习题5.1 设消费函数为i i i i u X X Y +++=33221βββ式中,i Y 为消费支出;i X 2为个人可支配收入;i X 3为个人的流动资产;i u 为随机误差项,并且222)(,0)(i i i X u Var u E σ==(其中2σ为常数)。

试回答以下问题:(1)选用适当的变换修正异方差,要求写出变换过程;(2)写出修正异方差后的参数估计量的表达式。

5.2 根据本章第四节的对数变换,我们知道对变量取对数通常能降低异方差性,但须对这种模型的随机误差项的性质给予足够的关注。

例如,设模型为u X Y 21ββ=,对该模型中的变量取对数后得如下形式u X Y ln ln ln ln 21++=ββ(1)如果u ln 要有零期望值,u 的分布应该是什么? (2)如果1)(=u E ,会不会0)(ln =u E ?为什么? (3)如果)(ln u E 不为零,怎样才能使它等于零?5.3 由表中给出消费Y 与收入X 的数据,试根据所给数据资料完成以下问题: (1)估计回归模型u X Y ++=21ββ中的未知参数1β和2β,并写出样本回归模型的书写格式;(2)试用Goldfeld-Quandt 法和White 法检验模型的异方差性; (3)选用合适的方法修正异方差。

Y X Y X Y X 55 80 152 220 95 140 65 100 144 210 108 145 70 85 175 245 113 150 801101802601101607912013519012516584115140205115180981301782651301859514019127013519090125137230120200759018925014020574105558014021011016070851522201131507590140225125165651001372301081457410514524011518080110175245140225841151892501202007912018026014524090125178265130185981301912705.4由表中给出1985年我国北方几个省市农业总产值,农用化肥量、农用水利、农业劳动力、每日生产性固定生产原值以及农机动力数据,要求:(1)试建立我国北方地区农业产出线性模型;(2)选用适当的方法检验模型中是否存在异方差;(3)如果存在异方差,采用适当的方法加以修正。

计量经济学第五章作业5.7(庞浩版)

计量经济学第五章作业5.7(庞浩版)

作业P174-5.7一、数据及统计描述表1 地区生产总值(Y)与固定资产投资额(X)(单位:亿元)图1 地区生产总值(Y)与固定资产投资额(X)的趋势线LNY图4 (lnY)与(lnX)的散点图二、模型设定从X和Y的趋势线和散点图可以看出地区生产总值与固定资产投资额都是逐年增长的,但增长速率有所变动,可探索将模型设定为以下对数模型:在此模型下:以“地区生产总值”作为被解释变量,以反映地区生产总值的增长;选择“固定资产投资额”为模型的解释变量。

表示截距项,表示地区生产总值对固定资产投资额影响的比例,表示图5 剩余项、实际值、拟合值的图形四、模型检验1、经济意义检验模型估计结果说明,在假定其他变量不变的情况下,地区生产总值与固定资产投资额成正相关关系,这与理论分析和经验判断一致。

2、拟合优度和统计检验1)拟合优度:由表3中数据可以得到,修正的可决系数为,这说明模型对样本的拟合很好。

,t (LNX图6 e2对lnX的散点图由图6可以看出,残差平方对解释变量lnX的散点图主要分布在图形中的下部,因此,模型很可能存在异方差。

Goldfeld-Quanadt检验:表4 样本区间为1980~1987的回归估计结果Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 11/08/13 Time: 10:00Sample: 1980 1987由表4得到残差平方和为=0.020539,由表5得到残差平方和为=0.055702,根据Goldfeld-Quanadt检验,F统计量为在下,查F分布表得临界值=4.28,因为F=0.36873>=4.28,所以模型不存在异方差。

(2)自相关的检验对样本量为21,、一个解释变量的模型、5%显著水平,查DW统计表可知,1.221, 1.420,模型中0<DW=1.159788< 1.221,显然模型中有自相关。

自相关问题的处理表6 滞后一期自回归估计结果可得回归方程由上式可知=,对原模型进行广义差分,得到广义差分方程表7 广义差分方程输出结果由表7可得回归方程为(0.225636) (0.059767)(6.546389) (15.15879)其中,,。

庞皓计量经济学课后答案第五章

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庞皓计量经济学课后答案第五章篇一:计量经济学庞皓第二版第五章答案5.2 (1) 对原模型OLS回归分析结果:Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/01/09Time: 15:44 Sample: 1 60 Included observations: 60Variable C XR-squaredAdjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat0.946423 Mean dependent var 0.945500 S.D. dependent var 9.032255 Akaike info criterion 4731.735 Schwarz criterion -216.1674 F-statistic 1.790431 Prob(F-statistic)(2)White检验结果:White Heteroskedasticity Test: F-statistic Obs*R-squaredTest Equation:Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 04/01/09Time: 15:45 Sample: 1 60 Included observations: 60Variable C X XR-squaredAdjusted R-squared S.E. of regression6.301373 Probability 10.86401 Probability0.181067 Mean dependent var 0.152332 S.D. dependent var 102.3231 Akaike info criterion Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat596790.5 Schwarz criterion -361.2856 F-statistic 1.442328 Prob(F-statistic)nR2=10.86401, 查表得?20.05(2)=5.99147,nR25.99147,因而回绝原假设,说明模型中随机误差项存在异方差。

精选-《计量经济学》第五章精选题及答案

精选-《计量经济学》第五章精选题及答案

第五章 异方差二、简答题1.异方差的存在对下面各项有何影响? (1)OLS 估计量及其方差; (2)置信区间;(3)显著性t 检验和F 检验的使用。

2.产生异方差的经济背景是什么?检验异方差的方法思路是什么? 3.从直观上解释,当存在异方差时,加权最小二乘法(WLS )优于OLS 法。

4.下列异方差检查方法的逻辑关系是什么? (1)图示法 (2)Park 检验 (3)White 检验5.在一元线性回归函数中,假设误差方差有如下结构:()i i i x E 22σε=如何变换模型以达到同方差的目的?我们将如何估计变换后的模型?请列出估计步骤。

三、计算题1.考虑如下两个回归方程(根据1946—1975年美国数据)(括号中给出的是标准差):t t t D GNP C 4398.0624.019.26-+= e s :(2.73)(0.0060) (0.0736)R ²=0.999t t t GNP D GNP GNP C ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+=⎥⎦⎤⎢⎣⎡4315.06246.0192.25 e s : (2.22) (0.0068)(0.0597)R ²=0.875式中,C 为总私人消费支出;GNP 为国民生产总值;D 为国防支出;t 为时间。

研究的目的是确定国防支出对经济中其他支出的影响。

(1)将第一个方程变换为第二个方程的原因是什么?(2)如果变换的目的是为了消除或者减弱异方差,那么我们对误差项要做哪些假设? (3)如果存在异方差,是否已成功地消除异方差?请说明原因。

(4)变换后的回归方程是否一定要通过原点?为什么?(5)能否将两个回归方程中的R²加以比较?为什么?2.1964年,对9966名经济学家的调查数据如下:资料来源:“The Structure of Economists’Employment and Salaries”, Committee on the National Science Foundation Report on the Economics Profession, American Economics Review, vol.55, No.4, December 1965.(1)建立适当的模型解释平均工资与年龄间的关系。

计量经济学(庞浩)第二版课后习题答案(全)

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计量经济学全部答案(庞浩)第二版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: XY n X Y X Y r -=或 ,()()X Y X X Y Y r --=计算结果:M2GDPM210.996426148646GDP 0.996426148646 1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品牌名称广告费用X(百万美元) 销售数量Y(百万箱) Coca-Cola Classic 131.3 1929.2Pepsi-Cola 92.4 1384.6Diet-Coke 60.4 811.4Sprite 55.7 541.5Dr.Pepper 40.2 546.9Moutain Dew 29.0 535.67-Up 11.6 219.5 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。

计量经济学(庞浩)第五章练习题参考解答

计量经济学(庞浩)第五章练习题参考解答

第五章练习题参考解答练习题5.1 设消费函数为i i i i u X X Y +++=33221βββ式中,i Y 为消费支出;i X 2为个人可支配收入;i X 3为个人的流动资产;i u 为随机误差项,并且222)(,0)(i i i X u Var u E σ==(其中2σ为常数)。

试回答以下问题:(1)选用适当的变换修正异方差,要求写出变换过程;(2)写出修正异方差后的参数估计量的表达式。

5.2 根据本章第四节的对数变换,我们知道对变量取对数通常能降低异方差性,但须对这种模型的随机误差项的性质给予足够的关注。

例如,设模型为u X Y 21ββ=,对该模型中的变量取对数后得如下形式u X Y ln ln ln ln 21++=ββ(1)如果u ln 要有零期望值,u 的分布应该是什么? (2)如果1)(=u E ,会不会0)(ln =u E ?为什么? (3)如果)(ln u E 不为零,怎样才能使它等于零?5.3 由表中给出消费Y 与收入X 的数据,试根据所给数据资料完成以下问题: (1)估计回归模型u X Y ++=21ββ中的未知参数1β和2β,并写出样本回归模型的书写格式;(2)试用Goldfeld-Quandt 法和White 法检验模型的异方差性; (3)选用合适的方法修正异方差。

Y X Y X Y X 55 80 152 220 95 140 65 100 144 210 108 145 70 85 175 245 113 150 801101802601101607912013519012516584115140205115180981301782651301859514019127013519090125137230120200759018925014020574105558014021011016070851522201131507590140225125165651001372301081457410514524011518080110175245140225841151892501202007912018026014524090125178265130185981301912705.4由表中给出1985年我国北方几个省市农业总产值,农用化肥量、农用水利、农业劳动力、每日生产性固定生产原值以及农机动力数据,要求:(1)试建立我国北方地区农业产出线性模型;(2)选用适当的方法检验模型中是否存在异方差;(3)如果存在异方差,采用适当的方法加以修正。

计量经济学(庞皓)第二版课后思考题答案

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计量经济学(庞皓)第⼆版课后思考题答案思考题答案第⼀章绪论思考题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(庞浩)第二版第五章练习题及参考解答

计量经济学(庞浩)第二版第五章练习题及参考解答

计量经济学(庞浩)第二版第五章练习题及参考解答5.1 设消费函数为i i i i u X X Y +++=33221βββ式中,i Y 为消费支出;i X 2为个人可支配收入;i X 3为个人的流动资产;i u 为随机误差项,并且222)(,0)(i i i X u Var u E σ==(其中2σ为常数)。

试解答以下问题:(1)选用适当的变换修正异方差,要求写出变换过程;(2)写出修正异方差后的参数估计量的表达式。

练习题5.1参考解答:(1)因为22()i i f X X =,所以取221i iW X =,用2i W 乘给定模型两端,得 312322221i i iii i i Y X u X X X X βββ=+++ 上述模型的随机误差项的方差为一固定常数,即22221()()i i i iu Var Var u X X σ==(2)根据加权最小二乘法,可得修正异方差后的参数估计式为***12233ˆˆˆY X X βββ=--()()()()()()()***2****22232322322*2*2**2223223ˆi i i i i i i i i i i i i i i i i i W y x W x W y x W x x W x W x W x x β-=-∑∑∑∑∑∑∑()()()()()()()***2****23222222332*2*2**2223223ˆi i i i i i i i i i i i i i i i i i W y x W x W y x W x x Wx W x W x x β-=-∑∑∑∑∑∑∑其中22232***23222,,i ii ii i iiiW X W XW Y X X Y WWW ===∑∑∑∑∑∑******222333i i i i i x X X x X X y Y Y =-=-=-5.2 下表是消费Y 与收入X 的数据,试根据所给数据资料完成以下问题: (1)估计回归模型u X Y ++=21ββ中的未知参数1β和2β,并写出样本回归模型的书写格式;(2)试用Goldfeld-Quandt 法和White 法检验模型的异方差性; (3)选用合适的方法修正异方差。

庞浩计量经济学复习重点整理版

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计量经济学复习重点总结任课老师:姜婷By fantasy题型:单选20*2 多选5*3 判断5*3 计算3*10第一章导论计量经济学数据类型: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(如月度.季度.年度)排列起来,这样的统计数据称为时间序列数据。

时间序列数据可以是时期数据,也可以是时点数据。

如逐年的GDP CPI截面数据:同一时间(时期或时点)某个指标在不同空间的观测数据。

如某一年各省GDP 面板数据:指时间序列数据和截面数据相结合的数据。

如在居民收支调查中收集的对各个固定调查户在不同时期的调查数据。

虚拟变量数据:某些客观存在的定性现象,如政策、自然灾害、战争等等第二章简单线性回归模型总体回归函数的表示形式:条件期望形式:个别值形式:样本回归函数的表示形式:条件均值形式个别值形式随机扰动项和残差项的区别和联系:区别:随机扰动项代表总体的误差,反应了未知因素、模型设定误差、变量观测误差;残差代表样本的误差,残差=随机误差项+参数估计误差。

随机扰动项无法直接观测;残差的数值可以求出。

联系:残差概念上类似于随机扰动项,将残差引入样本回归函数和随机引入总体回归函数的理由是相同的。

简单线性回归的基本假定:P31随机扰动项和解释变量不相关假定,零均值假定:同方差假定:正态性假定:无自相关假定:采用普通最小二乘法拟合的样本回归线的性质:P34回归线通过样本均值:Yi估计值的均值等于实际值的均值:剩余项的均值为零:被解释变量估计值与剩余项不相关:解释变量与剩余项不相关:OLS估计式的统计性质:P36(BLUE最佳线性无偏估计量)线性特性:无偏性:最小方差性:可决系数:R 2=ESS/TSS=1-RSS/TSS回归系数的假设检验:t 检验选取的统计量及其服从的分布 P48回归模型结果的经济含义分析: 练习题:2.7和2.92.7 设销售收入X 为解释变量,销售成本Y 为被解释变量。

《计量经济学教程(第二版)》习题解答课后习题答案

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《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(庞浩)第二版课后习题答案

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2.7 设销售收入X 为解释变量,销售成本Y 为被解释变量。

现已根据某百货公司某年12个月的有关资料计算出以下数据:(单位:万元) 2()425053.73tXX -=∑ 647.88X = 2()262855.25tY Y -=∑ 549.8Y =()()334229.09tt XX Y Y --=∑(1) 拟合简单线性回归方程,并对方程中回归系数的经济意义作出解释。

(2) 计算可决系数和回归估计的标准误差。

(3) 对2β进行显著水平为5%的显著性检验。

(4) 假定下年1月销售收入为800万元,利用拟合的回归方程预测其销售成本,并给出置信度为95%的预测区间。

练习题2.7参考解答:(1)建立回归模型: i i i u X Y ++=21ββ用OLS 法估计参数: 222()()334229.09ˆ0.7863()425053.73i i i i i iX X Y Y x y X X x β--====-∑∑∑∑ 12ˆˆ549.80.7863647.8866.2872Y X ββ=-=-⨯= 估计结果为: ˆ66.28720.7863i iY X =+ 说明该百货公司销售收入每增加1元,平均说来销售成本将增加0.7863元。

(2)计算可决系数和回归估计的标准误差 可决系数为:22222222222ˆˆˆ()0.7863425053.73262796.990.999778262855.25262855.25i i iiiiy x x Ry yyββ===⨯===∑∑∑∑∑∑由 2221i ie ry=-∑∑ 可得222(1)i i e R y =-∑∑222(1)(10.999778)262855.2558.3539ii eR y =-=-⨯=∑∑回归估计的标准误差: ˆ 2.4157σ===(3) 对2β进行显著水平为5%的显著性检验*222^^22ˆˆ~(2)ˆˆ()()t t n SE SE βββββ-==-^22.4157ˆ()0.0037651.9614SE β====*2^2ˆ0.7863212.51350.0037ˆ()t SE ββ===查表得 0.05α=时,0.025(122) 2.228t -=<*212.5135t = 表明2β显著不为0,销售收入对销售成本有显著影响.(4) 假定下年1月销售收入为800万元,利用拟合的回归方程预测其销售成本,并给出置信度为95%的预测区间。

(2020年7月整理)庞皓版计量经济学课后习题答案.doc

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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 1。

计量经济学(庞浩)第二版课后习题答案

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计量经济学(庞浩)第二版课后习题答案表明2β显著不为0,销售收入对销售成本有显著影响.(4) 假定下年1月销售收入为800万元,利用拟合的回归方程预测其销售成本,并给出置信度为95%的预测区间。

ˆ66.28720.786366.28720.7863800695.3272i iY X =+=+⨯=万元预测区间为: 21ˆˆF FYY t n ασ=695.3272 2.228 2.4157695.3272 1.9978F Y =⨯=。

第三章练习题参考解答练习题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 215452.11179.00263.151ˆ++-= 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。

3.2根据下列数据试估计偏回归系数、标准误差,以及可决系数与修正的可决系数:367.693Y =, 1402.760X =, 28.0X =,15n =, 2()66042.269i Y Y -=∑,211()84855.096i X X -=∑, 222()280.000i X X -=∑,11()()74778.346i i Y Y X X --=∑,22()()4250.900i i Y Y XX --=∑, 1122()()4796.000i i X X X X --=∑练习题参考解答练习题3.1参考解答有模型估计结果可看出: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。

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计量经济学(庞浩)第二版第五章练习题及参考解答5.1 设消费函数为i i i i u X X Y +++=33221βββ式中,i Y 为消费支出;i X 2为个人可支配收入;i X 3为个人的流动资产;i u 为随机误差项,并且222)(,0)(i i i X u Var u E σ==(其中2σ为常数)。

试解答以下问题: (1)选用适当的变换修正异方差,要求写出变换过程;(2)写出修正异方差后的参数估计量的表达式。

练习题5.1参考解答:(1)因为22()i i f X X =,所以取221i iW X =,用2i W 乘给定模型两端,得 312322221i i iii i i Y X u X X X X βββ=+++ 上述模型的随机误差项的方差为一固定常数,即22221()()i i i iu Var Var u X X σ==(2)根据加权最小二乘法,可得修正异方差后的参数估计式为***12233ˆˆˆY X X βββ=--()()()()()()()***2****22232322322*2*2**2223223ˆii i i i i i i i i i i i i i i i i W y x W x W y x W x x W x W x W x x β-=-∑∑∑∑∑∑∑()()()()()()()***2****23222222332*2*2**2223223ˆii i i i i i i i i i i ii ii i iW y x W x W y x W x x WxWxWx xβ-=-∑∑∑∑∑∑∑其中22232***23222,,i ii ii i iiiW X W XW Y X X Y WWW ===∑∑∑∑∑∑******222333i i i i i x X X x X X y Y Y =-=-=-5.2 下表是消费Y 与收入X 的数据,试根据所给数据资料完成以下问题:(1)估计回归模型u X Y ++=21ββ中的未知参数1β和2β,并写出样本回归模型的书写格式;(2)试用Goldfeld-Quandt 法和White 法检验模型的异方差性; (3)选用合适的方法修正异方差。

表5.8 某地区消费Y 与收入X 的数据(单位:亿元)练习题5.2参考解答:(1)该模型样本回归估计式的书写形式为22ˆ9.347522+0.637069t= (2.569104) (32.00881)R =0.946423 R =0.945500 F=1024.564 DW=1.790431i iY X =(2)首先,用Goldfeld-Quandt 法进行检验。

将样本X 按递增顺序排序,去掉中间1/4的样本,再分为两个部分的样本,即1222n n ==。

分别对两个部分的样本求最小二乘估计,得到两个部分的残差平方和,即2122603.01482495.840e e==∑∑求F 统计量为22212495.844.1390603.0148e F e===∑∑给定0.05α=,查F 分布表,得临界值为0.05(20,20) 2.12F =。

c.比较临界值与F 统计量值,有F =4.1390>0.05(20,20) 2.12F =,说明该模型的随机误差项存在异方差。

其次,用White 法进行检验。

具体结果见下表White Heteroskedasticity Test:Test Equation:Dependent Variable: RESID^2 Method: Least SquaresDate: 08/05/05 Time: 12:37 Sample: 1 60Included observations: 60X 0.165977 1.619856 0.102464 0.9187 X^2 0.001800 0.004587 0.3924690.6962 Adjusted R-squared 0.152332 S.D. dependent var 111.1375 S.E. of regression 102.3231 Akaike info criterion 12.14285 Sum squared resid 596790.5 Schwarz criterion 12.24757 Log likelihood -361.2856 F-statistic 6.301373 给定0.05α=,在自由度为2下查卡方分布表,得25.9915χ=。

比较临界值与卡方统计量值,即2210.8640 5.9915nR χ=>=,同样说明模型中的随机误差项存在异方差。

(2)用权数11W X=,作加权最小二乘估计,得如下结果Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 08/05/05 Time: 13:17 Sample: 1 60Included observations: 60 Weighting series: W1Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X 0.630950 0.018532 34.046670.0000Weighted StatisticsAdjusted R-squared 0.197845 S.D. dependent var 8.685376 S.E. of regression 7.778892 Akaike info criterion 6.973470 Sum squared resid 3509.647 Schwarz criterion 7.043282 Log likelihood -207.2041 F-statistic 1159.176 Durbin-Watson stat 0.958467 Prob(F-statistic) 0.000000Adjusted R-squared 0.945410 S.D. dependent var 38.68984 S.E. of regression 9.039689 Sum squared resid 4739.526Durbin-Watson stat 0.800564用White 法进行检验得如下结果:White Heteroskedasticity Test: F-statistic 3.138491 Probability 0.050925 Obs*R-squared5.951910 Probability 0.050999给定,在自由度为2下查卡方分布表,得25.9915χ=。

比较临界值与卡方统计量值,即225.951910< 5.9915nR χ==,说明加权后的模型中的随机误差项不存在异方差。

其估计的书写形式为22ˆ10.37050.6309(3.943587) (34.04667)R 0.211441 R =0.197845 DW=0.958467 F=1159.176YX t =+==5.3 下表是2007年我国各地区农村居民家庭人均纯收入与家庭人均生活消费支出的数据表5.9 各地区农村居民家庭人均纯收入与家庭人均生活消费支出的数据(单位:元)(1)试根据上述数据建立2007年我国农村居民家庭人均消费支出对人均纯收入的线性回归模型。

(2)选用适当方法检验模型是否在异方差,并说明存在异方差的理由。

(3)如果存在异方差,用适当方法加以修正。

练习题5.3参考解答:解: (1)建立样本回归函数。

ˆ179.1916+0.7195YX = (0.808709)(15.74411) 20.895260, F=247.8769R =(2)利用White 方法检验异方差,则White 检验结果见下表:Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic7.194463 Prob. F(2,28)0.0030 Obs*R-squared 10.52295 Prob. Chi-Square(2) 0.0052 Scaled explained SS30.08105 Prob. Chi-Square(2)0.0000由上述结果可知,该模型存在异方差。

分析该模型存在异方差的理由是,从数据可以看出,一是截面数据;二是各省市经济发展不平衡,使得一些省市农村居民收入高出其它省市很多,如上海市、北京市、天津市和浙江省等。

而有的省就很低,如甘肃省、贵州省、云南省和陕西省等。

(3)用加权最小二乘法修正异方差,分别选择权数2111,23w w w X X ===,经过试算,认为用权数3w 的效果最好。

结果如下:书写结果为2ˆ787.28470.5615(4.5325)(10.0747)0.9461,101.4992YX R F =+==5.4 下表是某一地区31年中个人储蓄和个人收入数据资料 表5.10 个人储蓄和个人收入数据(单位:元)(1)建立一元回归函数,判断有无异方差存在,并说明存在异方差的原因。

(2)用适当方法修正异方差。

练习题5.4参考解答:(1)建立样本回归函数。

ˆ-648.1236+0.0847YX = (-5.485018)(17.34164) 20.912050, F=300.7324R =从估计的结果看,各项检验指标均显著。

但由于收入通常存在不同的差异,因此需要判断模型是否存在异方差。

首先,用图形法。

从残差平方对解释变量散点图可以看出(见下图),模型很可能存在异方差。

其次,用运用Goldfeld -Quanadt 检验异方差。

第一,对变量X 取值以升序排序。

第二,构造子样本。

由于本例的样本容量为31,删除1/4观测值,约7个,余下部分分得两个样本区间:1—12和20—31,它们的样本个数均是12个。

第三,在样本区为1—12,所计算得到的残茶平方和为21162899.2ie=∑;在样本区为20—31,所计算得到的残茶平方和为22981744.6ie=∑。

第四,根据Goldfeld -Quanadt 检验,F 统计量为2221981744.66.0267162899.2i ie F e===∑∑。

第五,判断。

在显著性水平为0.05条件下,分子分母的自由度均为10,查F 分布表得临界值为0.05(10,10) 2.98F =,因为0.056.0267(10,10) 2.98F F =>=,所以拒绝原假设,表明模型存在异方差。

最后,用ARCH 方法检验异方差,则ARCH 检验结果见下表:Heteroskedasticity Test: ARCHF-statistic 6.172299 Prob. F(1,28) 0.0192 Obs*R-squared5.418686 Prob. Chi-Square(1)0.0199由上述结论可知,拒绝原假设,则模型中随机误差项存在异方差。

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