计量经济学(李子奈)第三版书中表格数据
(NEW)李子奈《计量经济学》(第3版)课后习题详解
目 录第1章 绪 论第2章 经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型第3章 经典单方程计量经济学模型：多元线性回归模型第4章 经典单方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型第5章 经典单方程计量经济学模型：专门问题第6章 联立方程计量经济学模型：理论与方法第7章 扩展的单方程计量经济学模型第8章 时间序列计量经济学模型第9章 计量经济学应用模型第1章 绪 论1什么是计量经济学？计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？答：（1）计量经济学是经济学的一个分支学科，以揭示经济活动中客观存在的数量关系为主要内容，是由经济理论、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。
（2）计量经济学方法通过建立随机的数学方程来描述经济活动，并通过对模型中参数的估计来揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，是对经济理论赋予经验内容；而一般经济数学方法是以确定性的数学方程来描述经济活动，揭示的是经济活动中各个因素之间的理论关系。
2计量经济学的研究对象和内容是什么？计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征？答：（1）计量经济学的研究对象是经济现象，主要研究的是经济现象中的具体数量规律，即是利用数学方法，依据统计方法所收集和整理到的经济数据，对反映经济现象本质的经济数量关系进行研究。
（2）计量经济学的内容大致包括两个方面：一是方法论，即计量经济学方法或理论计量经济学；二是应用计量经济学。
任何一项计量经济学研究和任何一个计量经济学模型赖以成功的三要素是理论、方法和数据。
（3）计量经济学模型研究的经济关系的两个基本特征是随机关系和因果关系。
3为什么说计量经济学在当代经济学科中占据重要地位？当代计量经济学发展的基本特征与动向是什么？答：（1）计量经济学自20世纪20年代末30年代初形成以来，无论在技术方法还是在应用方面发展都十分迅速，尤其是经过20世纪50年代的发展阶段和60年代的扩张阶段，使其在经济学科占据重要的地位，主要表现在：①在西方大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已成为经济学课程表中最具有权威的一部分；②从1969～2003年诺贝尔经济学奖的53位获奖者中有10位是与研究和应用计量经济学有关；③计量经济学方法与其他经济数学方法结合应用得到了长足的发展。
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)。
计量经济学 李子奈教材答案
参考答案：第一章绪论一、名词解释1、横截面数据2、时间序列数据3、虚变量数据二、选择题1、C2、B3、A4、A5、B三、简答分析题1、建立与应用计量经济学模型的步骤如下：（1）设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；（2）收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和一致性；（3）估计模型参数；（4）检验模型，包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。
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、（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。
4、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。
第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型一、名词解释1、最大似然估计法（ML）: 又叫最大或然法，指用产生该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。
2、OLS估计法：指根据使估计的剩余平方和最小的原则来确定样本回归函数的方法。
李子奈《计量经济学》第三版例题及习题的stata解答
第二章例．1(p24)（1）表中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．1（p37）将数据直接复制到stata中程序：（1）total xiyixiyi 4974750 1507821 1563822 8385678Total Std. Err. [95% Conf. Interval]return listscalars:-r(skip) = 0r(first) = 1r(k_term) = 0r(k_operator) = 0r(k) = 0r(k_level) = 0r(output) = 1r(b) = 4974750r(se) =g a=r(b) in 1#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。
Total表示求和，return list命令可以引用其中的数据，接下来在第一列生成一个新的变量代表xiyi的和，同样生成一个b代表xi平方的，a除以b即可得到batatotal xi2return listg b=r(b) in 1di a/b.67(2)mean Yigen m=r(b) in 1mean Xi(g n=r(b) in 1di m-n*由此得到回归方程：Y=+例．2(p53)程序：（1）回归reg y x（2） >（3） 求X 的样本均值和样本方差:mean xx 11363.69 591.7041 10155.27 12572.11 Mean Std. Err. [95% Conf. Interval] Mean estimation Number of obs = 31sum x ,d （d 表示detail 的省略，这个命令会产生更多的信息）99% 20667.91 20667.91 Kurtosis 4.73926795% 19977.52 19977.52 Skewness 1.69197390% 16015.58 18265.1 Variance 1.09e+0775% 12192.24 16015.58Largest Std. Dev. 3294.46950% 9898.75 Mean 11363.6925% 9267.7 9000.35 Sum of Wgt. 3110% 9000.35 8941.08 Obs 31 5% 8920.59 8920.591% 8871.27 8871.27 Percentiles Smallest xdi r(Var)（特别注意Var 的大小写）例（P56） （1）reg Y X>Source SS df MS Number of obs = 29 F( 1, 27) = 2214.60 Model 2.4819e+09 1 2.4819e+09 Prob > F = 0.0000 Residual 30259023.9 27 1120704.59 R-squared = 0.9880 Adj R-squared = 0.9875 Total 2.5122e+09 28 89720219.8 Root MSE = 1058.6 Y 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（p72）reg Y X1 X2&Source 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．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 (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=++（2）绘制参差图："predict e, residg ei2=e^2scatter ei2 lnX2,title("图异方差性检验图")xtick(6ytick(0predict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。
计量经济李子奈第三版154第九题作业：序列相关实验
154页第9题作业步骤：一、用OLS法建立模型第一步：建立WORKFILEFil e→ new →workfile→弹出对话框→选择dated-regular frequency→右边填起始时间1980-2007→OK第二步:输入数据1、建立存放数据的Group:在命令主出口输入命令DATA Y X然后按ENTER运行2、从原来保存数据的表格中复制数据到Group第三步：软件操作OLS法主命令窗口输入：LS log(Y) C log(X) 按ENTER运行注意：一定要看清楚模型的设定，到底哪个是自变量，哪个是因变量，变量的形式是如何的，比如是否取对数回归。
结果如图所示：普通最小二乘法的估计结果如下：.1=5885ln+.08544XY ln11.8459 60.0906（0.0000）（0.0000）R2=0.9929 D.W.=0.3793 F=3601.8785 RSS=0.3282 估计结果显示，lnY变化的99.29%可由lnX的变化来解释，模型拟合程度很好。
在1%的显著性水平下，lnX的参数显著，参数为0.8544，其经济意义表示全社会固定投资的对数增加1%，工业增加值的对数增加0.755%。
2、检验模型是否存在序列相关第一种方法：图示法第一步：求原来模型的参差项（e~的值）i只要对原来的模型进行普通最小二乘估计就可以求的残差项，残差项在系统中默认为resid.Resid的位置在workfile窗口，如下图所示。
第二步：生成随机干扰项序列E命令窗口输入：genr e=resid 然后按enter运行或者手动操作：workfile界面点genr →对话框输入：e=resid → ok第三步：画图1、画残差e与时间的图Quick→Graph→弹出对话框→输入year(横轴) →resid^2(纵轴) →OK→下拉菜单选 scatter diagram→ok (结果如下图)2、e和e（-1）的相关图操作：主界面点Quick → Graph →对话框输入：e(-1) e →ok →下拉菜单选Scatter Diagram → ok结果如下图所示：从上图可以看出残差的点大多数落在第一象限和第三象限，表明随机误差项存在正序列相关。
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。
2024年度李子奈计量经济学课件
数据收集与处理 变量选择与测量 实证分析
评价环境污染治理政策的 效果及其影响因素。
采用环境经济学理论模型 ，如环境污染与经济增长 关系模型、环境规制效果 评价模型等。
收集相关地区和行业的环 境污染和治理数据，如污 染物排放量、治理投资额 等，并进行必要的处理。
选择环境污染治理效果作 为被解释变量，选择治理 投资额、污染物排放量、 环保政策等作为解释变量 ，并进行测量。
27
实证研究设计思路及步骤
构建理论模型
根据研究问题，选择合适的理 论或模型，构建实证研究的理 论框架。
变量选择与测量
选择合适的变量，并对其进行 测量，以便后续分析。
确定研究问题
明确研究目的和研究问题，是 实证研究的出发点。
2024/3/24
数据收集与处理
根据理论模型的要求，收集相 关数据，并进行必要的处理， 如数据清洗、转换等。
运用计量经济学方法，如 面板数据分析、倾向得分 匹配等，对收集的数据进 行实证分析，评价环境污 染治理政策的效果及其影 响因素。
2024/3/24
30
THANKS
感谢观看
2024/3/24
31
空间杜宾模型（SDM）
估计方法
同时考虑了因变量和自变量的空间滞后效 应，以及误差项的空间相关关系，更为全 面地揭示了空间效应的作用机制。
包括最大似然估计法、广义最小二乘法、 工具变量法等，用于对空间计量模型进行 参数估计和假设检验。
2024/3/24
26
07
实证研究与案例分析
Chapter
2024/3/24
面板数据定义
指包含若干个截面个体成员在一段时间内的样本数据集合，其每 一个成员都有多个观测值。
《计量经济学》李子奈第三版课后习题Eviews实验报告
《计量经济学》实验报告实验一：EViews5.0软件安装及基本操作1.Eviews5.0的安装过程解压安装包，双击“Setup.exe”，选择安装路径进行安装；安装完毕后，复制“eviews5.0破解文件夹”下的“eviews5.reg文件”和“eviews5.exe文件”到安装目录下；双击“Eviews5.reg”进行注册，安装完毕。
2.基本操作（数据来源于李子奈版课后习题P61.12）运行Eviews,依次单击file→new→work file→unstructed→observation 31。
命令栏中输入“data y gdp”，打开“y gdp”表，接下来将数据输入其中。
做出“y gdp”的散点图，依次单击quick→graph→scatter→gdp y。
结果如下：开始进行LS回归：回归方程为：Y = -10.39340931 + 0.0710********GDP对回归方程做检验：斜率项t值9.59大于t在5%显著水平下的检验值2.045，拒绝零假设；截距项t 值0.121小于2.045，接受零假设。
可决系数0.76，拟合较好，方程F检验值91.99通过F检验。
下面进行预测：拓展工作空间：打开work file窗口，单击 Proc→Structure，将End date 的数据31→32；确定预测值的起止日期：打开work file窗口，点击Quick→Sample,填入“1 32”。
打开GDP数据表，在GDP的最下方填，按回车键。
在出现的Equation界面，点击Forecast出现相应界面如下：实验二：回归模型的建立与检验（数据来源于李子奈版课后习题P105.11）运行Eviews,依次单击file→new→work file→unstructed→observation 10。
命令栏中输入“data y x1 x2”，打开“y x1 x2”表，接下来将数据输入其中。
开始进行LS回归：估计方程：依次单击view→representations，得到回归方程为:Y = 626.5092847 - 9.790570097*X1 + 0.028*********X2，参数估计完毕。
计量经济学(第三版)李子奈 潘文卿 编著 第二章第12题答案
计量经济学(第三版)李子奈潘文卿编著第二章第12题解题答案P61：1.作散点图，建立税收和GDP的一元线性回归方程，解释斜率经济意义。
1.1散点图图表1税收Y和国内生产总值GDP散的样本点图1.2税收Y随国内总值GDP（X）变化的一元线性回归方程，以及斜率的经济意义。
图表2中国内地税收的平均状态对国内生产总值平均状态的回归∴又回归估计结果可得一元线性回归方程为Y I=-10.6296+0.0710X I斜率的经济意义：表示国内生产总值GDP每1元的变化所引起的税收的平均变化为0.071.2.对建立的回归方程进行检验。
2.1拟合优度检验----可决系数R2统计量从回归估计的结果看，模型拟合还行。
可决系数R2=0.7603，表明税收变化的76.03%可以由国内生产总值GDP的变化来解释。
2.2变量的显著性检验假设：H0：βi＝0 H1：βi≠0给定显著性性水平0.05，查t分布表得到临界值t(a/2)(31-2)=2.045i.对于β1，从回归分析结果中斜率的t检验值来看9.591245>2.045,所以在95%的置信度下拒绝原假设H0，即变量X是显著的，通过显著性检验。
ii.对于β0，从回归分析结果中截距t检验值来看-0.1235<2.045, 所以在95%的置信度下接受原假设H0，没有通过显著性检验。
3.若2008年某地区GDP为8500亿元，求该地区税收收入的预测值及预测区间？解：由回归方程Y I=-10.6296+0.0710X I可得该地区税收收入的预测值Y=-10.6296+0.0710x8500=592.8704(亿元)由于国民生产总值X的样本均值和样本方差为：E（X）=8891.126 Vax(X)=5782313在给定95%的置信度水平下，该地区税收收入的预测区间为：=592.704±641.288或（-48.584,1233.992）。
计量经济学实验操作指导(完整版)--李子奈
计量经济学试验(完整版)——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)五实验容 (50)六实验步骤 (51)6.1 分析联立方程模型。
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。
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。
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。
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计量经济学（第3版）例题和习题数据表
P24-25
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。
第2章练习12
下表是中国2007年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料。
资料来源：根据《中国统计年鉴》（2006,2007）整理。
表3.5.1 中国城镇居民消费支出及价格指数
单位：元
资料来源：《中国统计年鉴》（1990~2007）
第3章练习13
下表列出了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。
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（2007）》、《中国统计年鉴（2007）》。
P141
注：这里由于没有从事粮食生产的农业劳动数据，用第一产业劳动力替代。
资料来源：《中国统计年鉴》（1995，2008）。
P152
表4.4.1 2005年中国大陆31个省区城镇居民人均可支配收入
资源来源：《中国统计年鉴》2006年。
第4章练习8
下表列出了某年中国部分省市城镇居民家庭平均每个全年可支配收入（X）与消费性支出（Y）的统计数据。
第4章练习9
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。
单位：亿元
第4章练习10
表5.1.1 2007年中国居民人均可支配收入与生活消费支出数据（元）
资料来源：《中国统计年鉴》（2008）。
表5.2.1 中国电力工业固定资产投资与发电量
资料来源：电力固定资产固定资产投资来自《中国电力统计年鉴》，发电量来自《中国统计年鉴》。
表5.2.2 中国货币流通量、贷款额、居民消费价格指数历史数据
资料来源：《中国统计年鉴》2008、《中国统计资料50年汇编》。
第5章练习5
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
表6.4.1 中国宏观经济数据单位：亿元年份Y I C G 19783605.61377.91759.1468.6 19794092.61478.92011.5602.2 19804592.91599.72331.2662 19815008.81630.22627.9750.7 198255901784.22902.9902.9 19836216.220393231.1946.1 19847362.72515.137421105.6 19859076.73457.54687.4931.8 198610508.53941.95302.11264.5 198712277.444626126.11689.3 198815388.65700.27868.11820.3 198917311.36332.78812.62166 199019347.867479450.93149.9 199122577.4786810730.63978.8 199227565.210086.313000.14478.8 199336938.115717.716412.14808.3 199450217.420341.121844.28032.1 199563216.925470.128369.79377.1 199674163.628784.933955.911422.8 199781658.52996836921.514769 199886531.631314.239229.315988.1 19999112532951.541920.416253.1 20009874934842.845854.618051.6 2001108972.439769.449213.219989.8 2002120350.34556552571.322214 2003136398.85596356834.423601.4 2004160280.469168.463833.527278.5 2005188692.180646.371217.536828.3 2006221651.39440280476.946772.4 2007263242.5111417.493317.258507.9
第6章练习8
表7.2.1 样本观测值及模拟值
表7.2.2 样本观测值
第7章练习5
P260
第7章练习6
下表列出了美国、加拿大、英国在1980~1999年的失业率Y以及对制造业的补偿X的相关数据资料。
表8.1.1 一个纯随机序列与随机游走序列的检验
表8.1.2 DF分布临界值表
样本容量
显著性水平25 50 100 500 ∝t分布临界值
（n=∝）
0.01 -3.75 -3.58 -3.51 -3.44 -3.43 -2.33
0.05 3.00 -2.93 -2.89 -2.87 -2.86 -1.65
0.10 2.63 -2.60 -2.58 -2.57 -2.57 -1.28
表8.1.3 不同模型使用的ADF分布临界值表
表8.3.1 双变量协整ADF检验临界值
显著性水平
样本容量0.01 0.05 0.10
25 -4.37 -3.59 -3.22
50 -4.12 -3.46 -3.13
100 -4.01 -3.39 -3.09
表8.3.2 多变量协整检验ADF临界值
第8章练习8。