计量经济学课后答案——张龙版
计量经济学习题及参考答案解析详细版
计量经济学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。
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。
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略，参考教材。
请⽤例中的数据求北京男⽣平均⾝⾼的99％置信区间NS S x ==45= ⽤也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男⾼中⽣的平均⾝⾼在⾄厘⽶之间。
25个雇员的随机样本的平均周薪为130元，试问此样本是否取⾃⼀个均值为120元、标准差为10元的正态总体？原假设120:0=µH备择假设 120:1≠µH 检验统计量()10/2510/25XX µσ-Z ====查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即此样本不是取⾃⼀个均值为120元、标准差为10元的正态总体。
计量经济学第二版课后习题答案1-8章 - 编辑版
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。
计量经济学课后习题答案
计量经济学课后习题答案业产值C 某年某地区20个乡镇工业产值的合计数D 某年某地区20个乡镇各镇工业产值⒋同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为【 B 】A 横截面数据B 时间序列数据C 修匀数据D原始数据⒌回归分析中定义【 B 】A 解释变量和被解释变量都是随机变量B 解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量C 解释变量和被解释变量都是非随机变量D 解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量二、填空题⒈计量经济学是经济学的一个分支学科，是对经济问题进行定量实证研究的技术、方法和相关理论，可以理解为数学、统计学和_经济学_三者的结合。
⒉现代计量经济学已经形成了包括单方程回归分析，联立方程组模型，时间序列分析三大支柱。
⒊经典计量经济学的最基本方法是回归分析。
计量经济分析的基本步骤是：理论（或假说）陈述、建立计量经济模型、收集数据、计量经济模型参数的估计、检验和模型修正、预测和政策分析。
⒋常用的三类样本数据是截面数据、时间序列数据和面板数据。
⒌经济变量间的关系有不相关关系、相关关系、因果关系、相互影响关系和恒等关系。
三、简答题⒈什么是计量经济学？它与统计学的关系是怎样的？计量经济学就是对经济规律进行数量实证研究，包括预测、检验等多方面的工作。
计量经济学是一种定量分析，是以解释经济活动中客观存在的数量关系为内容的一门经济学学科。
计量经济学与统计学密切联系，如数据收集和处理、参数估计、计量分析方法设计，以及参数估计值、模型和预测结果可靠性和可信程度分析判断等。
可以说，统计学的知识和方法不仅贯穿计量经济分析过程，而且现代统计学本身也与计量经济学有不少相似之处。
例如，统计学也通过对经济数据的处理分析，得出经济问题的数字化特征和结论，也有对经济参数的估计和分析，也进行经济趋势的预测，并利用各种统计量对分析预测的结论进行判断和检验等，统计学的这些内容与计量经济学的内容都很相似。
反过来，计量经济学也经常使用各种统计分析方法，筛选数据、选择变量和检验相关结论，统计分析是计量经济分析的重要内容和主要基础之一。
计量经济学第三版课后答案第一章
计量经济学作业1-1、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:计量经济学是经济学的一个分支学科，是以解释经济活动中客观存在的数量关系为内容的方分支学科，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。
计量经济学方法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；一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。
1-2、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:计量经济学的研究对象是解决现象，是研究经济现象中的具体数量规律，即利用数学方法，根据统计测定的经济数据，对反应经济现象本质的经济数量关系进行研究。
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，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，都包括理论、方法和数据三种要素。
计量经济学模型研究的经济关系有两个基本特征：一是随机关系；二是因果关系。
1-3、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：一、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，计量经济学都在经济学科中占据了重要的地位，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经成为经济学课程表中最具权威性的一部分；(2)、1969—2003年诺贝尔经济学奖的53为获得者中有10位与研究和应用计量经济学有关，句经济学各分支学科之首。
除此之外，绝大多数诺贝尔经济学奖获奖者，即使其主要贡献不在计量经济学领域，但他们在研究过程中都普遍应用了计量经济学方法。
著名经济学家、诺贝尔经济学奖获得者萨缪尔森曾说过：“第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代”。
(3)、计量经济学方法与其他经济数学方法的结合应用得到了长足发展。
《计量经济学(第二版)》习题解答(1-2章)
（3） Cov( yi , y j ) 0 证：
(i j )
（1） E ( yi ) E (a bxi i ) E (a bxi ) E ( i ) a bxi （2） D( yi ) D(( a bxi i ) D( i ) 2 （因为根据古典假定， a bxi 为常量）
-4-
(2) b1、b2 的置信区间都不包含 0，其概率含义为：b1、b2 都显著地不等于 0，该推断的置信概率为 95%。
《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。
ˆ) 。 ˆ 与 b 之间的绝对误差不会大于 t S (b 即能以 1 的概率保证： b /2
2.7 试根据置信区间的概念解释 t 检验的概率含义。即证明，对于显著水平 ，当 | ti | t / 2 时，bi 的 100(1－ )%置信区间不包含 0。
ˆ t S (b ˆ ), 答：因为 bi 的 100(1－ )%置信区间为： (b i /2 i
ˆ) 元回归为例） S (b
ˆ 2 / S xx 可知，两者正相关，即总体方差越小，参数估计误差越小。
（3） 随机误差项ε i 与残差项 ei 的区别与联系； 答：区别：随机误差项描述的是 y 关于总体回归方程的误差，而残差项度量的是 y 关于样本回归方 程的误差。联系：由于两者都是反映模型之外其他因素的综合影响，所以，可以将 ei 视为ε 似估计。 （4） 根据最小二乘原理，所估计的模型已经使得拟合误差达到最小，为什么还要讨论模型 的拟合优度问题？ 答：根据最小二乘原理，只能保证模型的绝对拟合误差达到最小，而拟合优度可以度量模型的相对 拟合误差大小，即模型对数据（客观事实）的近似程度。 （5） R2 检验与 F 检验的区别与联系； 答：区别：R2 检验是关于模型对样本拟合优度的检验，F 检验是关于模型对总体显著性的检验。联 系：F 检验是关于 R2 的显著性检验。 （6） 高斯—马尔可夫定理的条件与结论；
计量经济学课后题答案
第十三章面板数据模型一简单题1、简述面板数据模型的优点和局限性它能综合利用样本信息，同时反映应变量在截面和时序两个方向上的变化规律及特征。
由于面板数据模型在经济定量分析中，起着只用截面或只用时序数据模型不可替代的独特优点，而具有很高的应用价值。
总之：1．增加了样本容量；2. 可多层面分析经济问题局限性：模型设定错误与数据手机不慎引起较大的偏差；研究截面或者平行数据时，由于样本非随机性造成观测值的偏差，从而导致模型选择上的偏差。
2、你是如何理解面板数据的？在经济领域中，同时具有截面与时序特征的数据很多。
如统计年鉴中提供的各地区或各国的若干系列的年度（季度或月度）经济总量数据；在企业投资分析中，要用到多个企业若干指标的月度或季度时间序列数据；在城镇居民消费分析中，要用到不同省市反映居民消费和收入的年度时序数据。
我们将上述的企业、或地区等统称为个体，从行的方向看，是由若干个体在某个时期构成的截面观察值（截面样本），从列的方向看，是各时间序列。
这种具有三维（截面、时期、变量）信息的数据结构称为面板。
这是“面板”数据的由来，面板数据也称为时序截面数据或混合数据（Pooled Data）。
3、简述建立面板数据模型的过程。
（1）建立面板数据对象，即建立工作文件；（2）面板时序变量平稳性检验；（3）协整检验；（4）模型识别；（5）建立模型；（6）结论。
二填空题1、GDP界面变量是一维变量，面板变量为三维变量。
2、面板数据模型是无斜率系数非齐性、而截距齐性的模型。
3、面板数据模型识别包括效应模型识别和具体模型识别。
4、建立面板数据模型之前，要对面板变量进行平稳性检验和协整检验。
第十二章向量自回归(VAR)模型和向量误差修正(VEC)模型一简答题1、VAR模型的特点VAR模型不以经济理论为指导，它根据样本数据统计特征建模。
VAR模型对参数不施加零约束（如t检验），故称其为无约束VAR模型。
VAR模型的解释变量中不含t期变量，所有与线性联利方程组模型有关的问题均不存在。
计量经济学课后习题答案.docx
□节能降耗问题
□安全环保问题
□职业卫生问题
□其他问题
序号
项目
估算金额（万元）
备注
1
设计费
2
设备投资
3
电器仪表投资
4
土建投资
5
安装费
6
材料费
7
流动资金
8不可Βιβλιοθήκη 见费用9合计序号
工作内容
第一月
第二月
第三月
第四月
第五月
第六月
第七月
第×月
1
初步设计
2
施工图设计
3
设备及施工招标
4
土建施工设备安装
5
试生产
6
工程竣工验收
7
正式投产
8
项目评价
（一）
（二）
（三）
（四）
c:\iknow\docshare\data\cur_work\项目信息
方案名称
xx技改
工程名称
xxxxx工程
专业名称
大修技改方案
编制单位
xx厂xx车间
所属公司
xx公司
项目负责人
xx
编制人
xx
审批人
审核人
编制日期
xxxx
改造目的
□资产闲置问题
√产品质量问题
□产能问题
√产品结构问题
√工艺问题
√装备技术问题
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。
计量经济学课后答案
计量经济学课后答案计量经济学课后答案导论部分：1.计量经济学是研究经济现象和经济政策的数量分析方法，通过运用数学和统计学的工具，以实证分析为基础，对经济理论进行检验和推断。
它旨在解决经济学中的因果问题，即经济变量之间的因果关系，以及如何进行有效的经济政策评估。
2.计量经济学的研究方法主要包括建立经济模型、数据收集、数据处理、模型估计与检验等步骤。
经济模型是对经济现象进行理论化的抽象，通过建立适当的假设和约束条件，可以帮助我们理解经济系统的运行规律。
数据收集则是通过收集相关的经济数据，来描述和分析经济现象的特征和变动。
数据处理是对收集到的数据进行整理和清洗，以获得可用于进一步分析的数据集。
模型估计与检验是对建立的经济模型进行参数估计和假设检验，以得到经济变量之间关系的具体度量与统计显著性。
3.计量经济学的数据要素主要包括观察单位、时间间隔和经济变量。
观察单位是指研究对象的经济主体，可以是个人、家庭、企业、产业、国家等。
时间间隔是指研究对象的观察周期，可以是日、月、季度、年等。
经济变量是指用来度量经济现象的变量，如GDP、失业率、通胀率等。
简单线性回归模型：1.简单线性回归模型是最基本的计量经济学模型之一，用于描述两个变量之间的线性关系。
模型的基本形式为：Y_i= β_0 + β_1*X_i + u_i，其中Y_i是因变量，X_i是自变量，β_0和β_1是模型的参数，u_i是误差项。
2.模型参数的估计通常使用最小二乘法进行。
最小二乘法的思想是通过最小化实际观测值与模型预测值之间的差异，来估计模型的参数。
最小二乘估计量β̂_0和β̂_1可以通过求解最小化残差平方和的正规方程来得到。
3.模型参数的显著性检验是计量经济学中常用的假设检验方法，用于检验模型参数是否具有统计显著性。
常见的检验方法包括t检验和F检验。
t检验用于检验单个参数的显著性，而F检验用于检验多个参数的整体显著性。
4.模型的拟合优度可以通过确定系数R^2来度量。
计量经济学课后答案
计量经济学课后答案问题一1.什么是计量经济学？计量经济学是一门研究经济理论与经济数据之间关系的学科。
它利用统计学、经济学和数学等工具来分析经济现象，并运用经济理论进行经验检验和政策评估。
计量经济学的目标是通过利用观测数据来推断经济理论中的因果关系。
2.计量经济学包含哪些方法？计量经济学包含以下方法：•线性回归：通过建立线性关系模型来分析变量之间的关系。
•工具变量法：用来解决因果关系存在内生性问题的方法。
•差分法：通过比较同一变量在不同时间点或不同地点的差异，来识别因果关系。
•面板数据模型：用于分析具有时间序列和截面维度的数据。
•时间序列分析：用于分析时间序列数据的方法，包括趋势、周期和季节性的分析等。
3.为什么计量经济学的方法很重要？计量经济学的方法对于经济学研究非常重要。
通过计量经济学的方法，我们能够从大量的经济数据中提取有价值的信息，并用来验证经济理论，评估政策效果，预测经济变量的未来走势等。
计量经济学方法的正确应用可以使我们对经济现象有更深刻的理解，并提供决策的依据。
问题二1.什么是OLS回归？OLS（Ordinary Least Squares）回归是一种最小二乘法回归模型。
它是一种用来估计线性关系模型参数的方法，通过最小化实际观测值与回归模型预测值之间的差异来确定参数估计值。
2.OLS回归的假设是什么？OLS回归的假设包括：•线性关系：被解释变量和解释变量之间的关系是线性的。
•零条件均值：误差项的条件均值为零，即解释变量和误差项之间不存在系统性关系。
•同方差性：误差项具有同样的方差。
•独立性：误差项之间相互独立，即误差项之间不存在相关性。
•正态分布：误差项服从正态分布。
3.如何评估OLS回归模型的拟合好坏？评估OLS回归模型的拟合好坏常用的指标有：•R-squared（决定系数）：它表示回归模型能够解释因变量变异性的百分比。
取值范围为0到1，值越接近1表示模型拟合效果越好。
•调整R-squared（调整决定系数）：它对模型的自由度进行了校正，当模型添加变量时防止决定系数的过度增加。
计量经济学课件和答案_4 (1)[3页]
![计量经济学课件和答案_4 (1)[3页]](https://img.taocdn.com/s3/m/2da5a7e70b4e767f5bcfcedf.png)
第一章绪论课后习题答案一、单项选择题C B B CD B A二、简述题1.计量经济学的含义是什么？答：以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量研究具有随机特性的经济变量之间的关系。
2.简述计量经济学与数理经济学、数理统计学的关系。
答：数理经济学与计量经济学：数理经济学也是着重于研究经济的定量方面，但它仅是用数学形式表达经济理论，并不关心经济理论的可测性，且模型所反映的经济变量之间的关系是确定的。
而计量经济学的主要兴趣在于利用由数理经济学剔除的数学模型及实际数据来验证经济理论；模型所反映的经济间的关系是非确定性的，随机的相关关系。
数理经济学为计量经济学提供了建模依据。
数理统计学与计量经济学：数理统计学为各种数据提供切实可靠的数学分析方法，是计量经济学建立模型的主要工具。
但数理统计学在研究变量之间关系时，要求研究变量必须服从一些假定。
但是在现实经济生活中，各经济变量很难完全满足数理统计学所作的假定，要研究经济变量之间的关系，计量经济学必须在数理统计方法上开发出特有的分析技术。
3.计量经济学中常用的数据类型有哪些？它们各自有什么特点？答：常用的统计数据有以下几种类型：（一）时间序列数据时间序列数据是不同时间点上收集到的数据，这类数据反映某一事物随时间的动态变化状态。
（二）横截面数据横截面数据是在同一时间不同统计单位相同统计指标组成的数列。
（三）面板数据面板数据有时间序列和横截面两个维度。
当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板。
（四）虚拟变量数据许多经济变量是可以定量度量的，但也有一些影响经济变量的因素无法定量度量，当需要把它们引入到模型中，常用人工构造的虚拟变量来表示。
如反映文化程度的虚拟变量可取为：1 0D ⎧=⎨⎩本科学历非本科学历4.什么计量经济学模型？计量经济学模型包括哪些要素？答：计量经济模型是用适当的数学关系式揭示经济活动中各个因素之间的定量关系。
计量经济学书后答案
《计量经济学》书后习题答案第一章作业答案3、解：（1）407181114616657937536164922221..xn x y x n y x ˆii i ==⨯-⨯⨯-=--=β∑∑5054640719375310...x ˆy ˆ-=⨯-=β-=β 所以，样本回归方程为ii i x ..x ˆˆy ˆ4071505410+-=β+β= 回归系数1β的经济意义：价格每上涨（或下跌）一个单位，企业销售额平均提高（降低）1.407个单位。
（2）222222181111μμμσ=σ-=σ-=β∑∑ˆˆxn x ˆ)x x ()ˆ(D ˆi i 222222222081616111μμμσ+=σ-+=σ-+=β∑∑ˆ)(ˆ)xn x x n (ˆ))x x (x n()ˆ(D ˆi i 而()21693753616492407197531652622212222-⨯⨯--⨯-=--β--=-ε=σ∑∑∑μ).(.).(n )y x n y x (ˆy n yn ˆii ii396814398160936277...=-=1040396881181121..ˆ)ˆ(D ˆ=⨯=σ=βμ256439688161618161612220..)(ˆ)()ˆ(D ˆ=⨯+=σ+=βμ (3) 以0.05的显著性水平检验0=β183225645054000...s ˆt ˆˆ-=-=β=ββ；370410404071111...s ˆt ˆˆ==β=ββ而临界值14482142975021.)(t )n (t.==-α-可以看出0βˆt 、1βˆt 的绝对值均大于临界值，说明回归参数0β、1β是显著的。
（4）求1β的置信度为95%的置信区间。
69104071104014482407121211.....)ˆ(D ˆ)n (t ˆ±=⨯±=β-±βα- 即（0.716，2.098） （5）求拟合优度2R5770936277398160221222...y n y)y x n y x (ˆ)y y()y y ˆ(SSTSSRR iii ii ==--β=--==∑∑∑∑拟合优度57.7%不高，说明价格只能解释企业销售额总变差的58%左右，还有42%左右得不到说明。
计量经济学的课后习题答案
计量经济学的课后习题答案计量经济学的课后习题答案计量经济学是经济学中的一个重要分支，它运用数理统计学和经济理论的方法来研究经济现象。
在学习计量经济学的过程中，课后习题是巩固知识和提高能力的重要途径。
下面将为大家提供一些计量经济学的课后习题答案，希望对大家的学习有所帮助。
第一题：回归分析假设我们有一个简单的线性回归模型：Y = β0 + β1X + ε，其中Y表示因变量，X表示自变量，β0和β1是回归系数，ε是误差项。
我们通过最小二乘法估计得到的回归方程为Y = 2 + 3X。
根据这个回归方程，当X等于5时，预测Y的值是多少？答案：根据回归方程，当X等于5时，预测Y的值为2 + 3*5 = 17。
第二题：假设检验在计量经济学中，假设检验是一种常用的统计方法，用于检验某个经济理论或假设是否成立。
假设我们有一个假设H0：β1 = 0，即自变量X对因变量Y没有显著影响。
我们通过回归分析得到的t统计量为2.5，自由度为50。
在显著性水平为0.05的条件下，我们应该接受还是拒绝这个假设？答案：在显著性水平为0.05的条件下，自由度为50的t分布的临界值为1.96。
由于t统计量的值（2.5）大于临界值（1.96），我们可以拒绝假设H0，即自变量X对因变量Y有显著影响。
第三题：多元回归分析多元回归分析是计量经济学中常用的分析方法之一，它考虑了多个自变量对因变量的影响。
假设我们有一个多元回归模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ε，其中Y表示因变量，X1和X2表示两个自变量，β0、β1和β2是回归系数，ε是误差项。
我们通过最小二乘法估计得到的回归方程为Y = 1 + 2X1 + 3X2。
根据这个回归方程，当X1等于3，X2等于4时，预测Y的值是多少？答案：根据回归方程，当X1等于3，X2等于4时，预测Y的值为1 + 2*3 +3*4 = 19。
第四题：异方差问题在计量经济学中，异方差是指误差项的方差不恒定，而是与自变量的取值相关。
计量经济学各章作业习题后附答案
B合理性
D无偏性
有效性
通过点区刃
cov(X.,^.) =0
10、由回归直线y; =30+Axr估计出来的£值【
E与实际值y的离差和等于零
11、对于样本回归直线£=久+久乙，回归平方和可以表示为（用为决定系数）
c A£（x,-x）（y;-y）
e工（乙―工（匕―P），
11、以Y表示实际观测值，P表示回归估计值，则用普通最小二乘法得到的样本 回归直线
满足【】
A工d)=0B工(X-〃=0
C m)'=0D工(耳_〃=0
12、用一组有30个观测值的样本估计模型丫严0。+伏X严百,在的显着性水平下
对Q的显着性作t检验，则Q显着地不等于零的条件是其统计量|/|大于【】
A S(30)B『0.025(30)c r005(28)D r0025(28)13、已知某一直线回归方程的判定系数为，则解释变量与被解释变量间的相关系
B |r|越接近于0,Y与X之间线性相关程度越弱
C -lWrWl
D若r二0,则X与Y独立
20、若两变量x和y之间的相关系数为-1,这说明两个变量之间【】
A低度相关B不完全相关
C弱正相关D完全相关
21、普通最小二乘法要求模型误差项a满足某些基木假定，下列结论屮错误的是
BE(m2) =er/
C£*(%匕)=0(i工j)Di仃〜N (0, a2)
1£
4、
对于匕=九+朕+切
以&表示估计标准误差，r表示相关系数，则有
A
8=0时，r=l
B&二0时，r= —1
c
（7=0时，r = 0
《计量经济学》习题及答案
《计量经济学》习题及答案（解答仅供参考）第一套一、名词解释：1. 计量经济学：计量经济学是经济学的一个分支，它使用数学和统计学的方法，对经济现象进行量化分析，建立经济模型，预测和解释经济行为和现象。
2. 异方差性：在回归分析中，如果误差项的方差随自变量的变化而变化，这种现象称为异方差性。
3. 自相关性：在时间序列分析中，如果一个变量的当前值与它的过去值存在相关性，这种现象称为自相关性。
4. 多重共线性：在多元回归分析中，如果两个或多个自变量之间高度相关，这种现象称为多重共线性。
5. 随机抽样：随机抽样是一种统计抽样方法，每个样本单位都有一定的概率被选入样本，且各个样本单位之间的选择是独立的。
二、填空题：1. 在线性回归模型中，参数估计的常用方法是______最小二乘法______。
2. 如果一个变量的分布是对称的，那么它的偏态系数应该接近于______0______。
3. 在时间序列分析中，______平稳性______是进行预测的前提条件之一。
4. ______工具变量法______是处理内生性问题的一种常用方法。
5. 如果一个经济变量的变化完全由其他经济变量的变化所决定，那么这个变量被称为______外生变量______。
三、单项选择题：1. 下列哪种情况可能导致异方差性？（B）A. 自变量和因变量之间存在非线性关系B. 自变量的某些组合导致误差项的方差增大C. 因变量和误差项之间存在相关性D. 样本容量过小2. 在进行回归分析时，如果发现数据存在多重共线性，以下哪种方法可以解决这个问题？（C）A. 增加样本容量B. 使用非线性模型C. 删除相关性较强的自变量D. 对自变量进行标准化3. 下列哪种情况可能会导致自相关性？（A）A. 时间序列数据中存在滞后效应B. 因变量和某个自变量之间存在非线性关系C. 样本容量过小D. 自变量之间存在多重共线性四、多项选择题：1. 下列哪些是计量经济学的基本假设？（ABCD）A. 线性关系假设B. 零均值假设C. 同方差性假设D. 无自相关性假设E. 正态性假设2. 下列哪些是处理内生性问题的方法？（ACD）A. 工具变量法B. 加权最小二乘法C. 两阶段最小二乘法D. 广义矩估计法E.岭回归法五、判断题：1. 在进行回归分析时，如果自变量和因变量之间不存在线性关系，那么回归结果将没有任何意义。
计量经济学书后答案__书第1-10章
第一章导论1．计量经济学是一门什么样的学科？答：计量经济学的英文单词是Econometrics，本意是“经济计量”，研究经济问题的计量方法，因此有时也译为“经济计量学”。
将Econometrics译为“计量经济学”是为了强调它是现代经济学的一门分支学科，不仅要研究经济问题的计量方法，还要研究经济问题发展变化的数量规律。
可以认为，计量经济学是以经济理论为指导，以经济数据为依据，以数学、统计方法为手段，通过建立、估计、检验经济模型，揭示客观经济活动中存在的随机因果关系的一门应用经济学的分支学科。
2．计量经济学与经济理论、数学、统计学的联系和区别是什么？答：计量经济学是经济理论、数学、统计学的结合，是经济学、数学、统计学的交叉学科（或边缘学科）。
计量经济学与经济学、数学、统计学的联系主要是计量经济学对这些学科的应用。
计量经济学对经济学的应用主要体现在以下几个方面：第一，计量经济学模型的选择和确定，包括对变量和经济模型的选择，需要经济学理论提供依据和思路；第二，计量经济分析中对经济模型的修改和调整，如改变函数形式、增减变量等，需要有经济理论的指导和把握；第三，计量经济分析结果的解读和应用也需要经济理论提供基础、背景和思路。
计量经济学对统计学的应用，至少有两个重要方面：一是计量经济分析所采用的数据的收集与处理、参数的估计等，需要使用统计学的方法和技术来完成；一是参数估计值、模型的预测结果的可靠性，需要使用统计方法加以分析、判断。
计量经济学对数学的应用也是多方面的，首先，对非线性函数进行线性转化的方法和技巧，是数学在计量经济学中的应用；其次，任何的参数估计归根结底都是数学运算，较复杂的参数估计方法，或者较复杂的模型的参数估计，更需要相当的数学知识和数学运算能力，另外，在计量经济理论和方法的研究方面，需要用到许多的数学知识和原理。
计量经济学与经济学、数学、统计学的区别也很明显，经济学、数学、统计学中的任何一门学科，都不能替代计量经济学，这三门学科简单地合起来，也不能替代计量经济学。
计量经济学课后答案
计量经济学课后答案问题一：简述计量经济学的基本概念和作用。
计量经济学是应用数理统计、经济学和计量方法研究经济问题的一个学科。
它主要通过建立经济学模型，收集和分析实际数据，从而对经济问题进行定量分析。
计量经济学的作用在于揭示经济现象之间的因果关系、预测经济变量的未来走势以及评估经济政策的效果。
问题二：请分别解释OLS（最小二乘法）的原理和应用。
最小二乘法（OLS）是计量经济学中常用的一种估计方法。
它的原理是通过寻找使观测值与估计值之间的误差平方和最小的参数值来进行参数估计。
具体来说，它通过最小化残差平方和来确定最佳的估计值。
OLS的应用非常广泛。
它常被用于线性回归模型的参数估计。
线性回归模型假设因变量与自变量之间存在线性关系。
OLS可以帮助我们估计出自变量对因变量的影响程度，并利用这些估计结果进行预测和政策分析。
问题三：简述回归诊断的意义和常见的回归诊断方法。
回归诊断是用来检验回归模型是否适合给定数据的过程。
它的意义在于帮助我们评估回归模型的可靠性和准确性，并发现模型中的问题，提高模型的精度。
常见的回归诊断方法包括：1.残差分析：通过检查残差的分布、波动性和相关性，来评估模型的拟合优度。
2.杜宾-沃森(Durbin-Watson)统计量：用于检验残差是否存在自相关。
3.异方差性检验：用于检验残差的方差是否随自变量的变化而发生改变。
4.多重共线性检验：用于检验自变量之间是否存在高度相关性，以及其对参数估计的影响。
5.离群值和杠杆点分析：用于检测可能对模型结果产生影响的异常值和极端观测点。
以上方法可以帮助我们发现回归模型中的问题，并进行修正和改进。
问题四：解释什么是同方差性，为什么同方差性是OLS估计的一个基本假设？同方差性是指在回归模型中，残差的方差在所有自变量取值范围内是恒定的。
换句话说，同方差性假设假定了残差的方差不会随着自变量的变化而发生剧烈变化。
同方差性是OLS估计的一个基本假设，因为它在OLS估计中扮演了至关重要的角色。
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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，Y i表示财政收入，X i表示国民生产总值，u i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)SÊ(ß1),ß1+(28)SÊ(ß1)]代入数值得：[即：[,]同理可得，ß0的95%置信区间为[,]（5）①原假设H0:ß0=0 备择假设：H1:ß0≠0则ß0的t值为：t0=当ɑ=时tɑ/2(28)=|t0|=＞tɑ/2(28)= 故拒绝原假设H0，表明模型应保留截距项。
②原假设H0:ß1=0 备择假设：H1:ß1≠0当ɑ=时tɑ/2(28)=因为|t1|=＞tɑ/2(28)= 故拒绝原假设H0表明国民生产总值的变动对国家财政收入有显著影响. Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/10/10 Time: 17:31Sample: 1978 2007Included observations: 30Variable Coeffic Std. t-Statis Prob.ient Error ticCXR-squaredMean dependent varAdjusted R-squared. dependent var. of regressionAkaike info criterionSum squared resid+08 Schwarz criterionLog likelihoodF-statisticDurbin-Watson statProb(F-statistic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: XMethod: Least SquaresDate: 04/19/10 Time: 22:03Sample: 1978 2008Included observations: 31Variable Coefficient Std.Errort-StatisticProb.TC)R-squaredMean dependent varAdjusted R-squared. dependent var. of regressionAkaike info criterionSum squared resid+10 Schwarz criterionLog likelihoodF-statisticDurbin-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=(SÊ(e0))2—(SÊ(Y0))2=ó2所以SÊ(e0)=在95%的置信度下,Y2008的预测区间为:[Y0-tα/2SÊ(e0),Y0+tα/2SÊ(e0)]=[，]第三章P124,6. 该家庭在衣着用品方面的开支（Y）对总开支（X1）以及衣着用品价格（X2）的最小二乘估计结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/20/10 Time: 09:24Sample: 1991 2000Included observations: 10Variable Coefficient Std.Errort-StatisticProb.CX1X2R-squared Meandependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike infocriterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watsonstat 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。
从经济意义上分析，衣着用品作为日常基本消费品，其开支必然会与总开支保持一定比例的同步增长。
0212:0,:0H H ββ=≠，2{ 1.799923}0.1149 > =0.05P t t α>==，2t 落入接受域，无法否定原假设0H ，2ˆβ在统计上不显著，即就单独而言，衣着用品价格（X 2）对衣着用品方面的开支（Y ）影响不显著。
从经济意义上分析，衣着用品的需求量具有一定弹性，消费者在衣着用品方面的开支主要由收入决定，当商品价格发生变化时消费者会调节需求量使衣着用品方面的开支在总开支中保持一定比例，因此当总开支不变时，衣着用品价格（X 2）变动对衣着用品方面的开支（Y ）影响不显著。
在=5%α的显著性水平下，对解释变量的估计参数1ˆβ、2ˆβ进行整体性检验：0121:0,:H H ββ==1ˆβ、2ˆβ中至少有一个不为0， 1{(2,7)(2,7)85.36888}0.000012 < 0.05P F F α>===，F 统计值落入拒绝域，接受备择假设1H ，即模型的整体拟合优度较好，总开支（X 1）和衣着用品价格（X 2）对衣着用品方面的开支（Y ）的共同影响显著。
计量经济学第三次作业 P124页 7.(1)倒数回归模型Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/26/10 Time: 17:22Sample: 1958 1969Included observations: 12Variable Coefficient Std.Errort-StatisticProb.CX1R-squared Meandependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike infocriterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statistic Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic)Y=—*(1/X)SÊ:(t:R2= SE(Y)=DW=0.639368 F=(2)线性回归模型Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/11/10 Time: 21:29Sample: 1958 1969Included observations: 12Variable Coefficient Std.Errort-StatisticProb.CXR-squared Meandependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike infocriterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statistic Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic)Y=—SÊ:t :R2= SE(Y)=DW=0.657106 F=(1)与(2)对比，（1）的调整可决系数大于（2），且（1）的F值大于（2），因此倒数回归模型能较好地拟合样本数据。
第8题：（1）①线性化方法：在C-D生产函数两边同时取对数，得：lnY=lnA+ln(1+r)*t+αlnL+βlnK+u令Y1=log(Y) , T1=t , L1=log(L) , K1=log(K)再输入命令： LS Y1 C T1 L1 K1即可估计其中的参数，如下表：Dependent Variable: Y1 Method: Least SquaresDate: 05/26/10 Time: 22:06 Sample: 1991 2007Included observations: 17Variable Coefficient Std.Errort-StatisticProb.CT1L1K1R-squared Meandependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike infocriterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watsonstat Prob(F-statistic)将回归结果表示如下：log(Y)= + + (L) + (K)SÊ:t:R2= SE(Y)=DW=1.557960 F=②迭代法估计C-D生产函数：输入参数初始值：令A，r，α，β的初始值分别为：1，1，，Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/26/10 Time: 22:35Sample: 1991 2007Included observations: 17Convergence not achieved after 100 iterationsY=C(1)*(1+C(2))^T*L^C(3)*K^C(4)Coeffic ient Std.Errort-StatisticProb.C(1)C(2)C(3)C(4)R-squaredMean dependent var9687017.Adjusted R-squared. dependent var. of regressionAkaike info criterionSum squared resid+10 Schwarz criterionLog likelihoodDurbin-WatsonstatC-D生产函数回归方程为：Y=*(1+t*用迭代法估计CES生产函数：输入参数初始值：令A，r，m，δ，ρ的初始值分别为：1，，，，1 Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 05/26/10 Time: 23:00Sample: 1991 2007Included observations: 17Convergence not achieved after 100 iterationsLOG(Y)=LOG(C(1))+T*LOG(1+C(2))+C(3)*C(4)*LOG(L)+C(3)*(1-C(4))*LOG(K)-(1/2)*C(3)*C(4)*C(5)*(1-C(4))*(LOG(K/ L))^2Coeffic ient Std.Errort-StatisticProb.C(1)C(2)C(3)C(4)C(5)R-squared Meandependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike infocriterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihoodDurbin-Watsonstat可得A，r，m，δ，ρ的估计值分别为：，，，，第四次作业第四章P156页第6题(1)Š= +SE: (t: (R2=0.966884 F=(2)把Yi值和|e i|分别按升序划分等级，并按Yi等级的升序排列，并计算等级相关系数：r´=1-(6∑D2/n(n2-1))=1-(6*6201/27*(272-1))= -0.再对r´进行显著性检验：Z= r´/(1/√n-2)= -0./=查表知，=,|Z|>||,所以等级相关系数是显著的，因而存在异方差性。