湘潭大学出版社计量经济学课后习题讲解
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。
计量经济学习题讲解(湘大2011年版)
• （1）如果 σ 依赖于总体Pi 的容量，则随机扰 动项的方差依赖于 P 。因此，要进行的回归的 一种形式为 。于是， σ =α +α P +ε 要检验的零假设H0： α1 = 0 ，备择假设 α1 ≠ 0 。检验步骤如下： H1： • 第一步：使用OLS方法估计模型，并保存残差 平方项 e% ； • 第二步：做 e% 对常数项C和 P 的回归 • 第三步：考察估计的参数 α 的t统计量，它在 零假设下服从自由度为2的t分布。 • 第四步：给定显著性水平面0.05（或其他）， 查相应的自由度为2的t分布的临界值，如果估 计的参数 αˆ 的t统计值大于该临界值，则拒 绝同方差的零假设。
2 t t t t 0 t 1 t
1t
− β 2 wt X 2t ) 2
∑ (w Y − β w − β w X
t t 0 t 1 t
1t
− β 2 wt X 2t ) wt = 0 − β 2 wt X 2t ) wt X 1t = 0
− β 2 wt X 2t ) wt X 2 t = 0
∑ (w Y − β w − β w X
ห้องสมุดไป่ตู้
（1）预期sibs对劳动者受教育的年数有影响。因此在 收入及支出预算约束一定的条件下，子女越多的家庭， 每个孩子接受教育的时间会越短。根据多元回归模型偏 回归系数的含义，sibs前的参数估计值-0.094表明， 在其他条件不变的情况下，每增加1个兄弟姐妹， 受教育年数会减少0.094年，因此，要减少1年受教育的 时间，兄弟姐妹需增加1/0.094=10.6个。
首先设定模型，设学生的消费支出 为Yi,其家庭月均收入水平为xi,可得 模型为：
Yi= β0+β1xi+ui
计量经济学答案—湘潭大学(龚志民 马知遥)讲解
计量经济学课后习题答案——湘潭大学出版社（龚志民马知遥）本文档由湘潭大学13级经济学1班整理第一章导论1.1 说明什么是横截面数据、时间序列数据、合并截面数据和面板数据。
答：截面数据是指一个变量或多个变量在某个时点的数据集。
也就是说，在同一个时点观察多个对象的某个属性或变量取值。
时间序列数据是指对一个或几个变量跨期观察得到的数据。
也就是按固定的时间间隔观察某个对象的属性或变量的取值。
合并截面数据是指在不同时点截面数据的合并。
不同时点的截面单位可以不同，即不同时点抽取的样本不必相同。
面板数据也称纵列数据，是对若干固定对象的属性或变量值跟踪观察而得的数据，跟踪观察一般是按固定时间间隔的跨期观察。
1.2 你如何理解计量经济学？答：计量经济学是在对经济数据的收集和加工，并以图、表等各种形式展现经济发展现状的基础上，进行定量研究，同时进行经济理论的探索和经济变量之间关系的研究，并注重理论的可度量性及其经验验证。
总之，计量经济学是利用经济学理论、数学、数理统计学方法、计算机工具和统计软件研究经济学问题的一门学科。
1.3 DA TA1-1给出了2010-2011年中国31个省市GDP和固定资产投资的数据，你能想到那些方法研究两者之间的关系？答：方法一：用一元线性回归模型的方法。
方法二：相关分析。
利用数据可以求出两者之间的相关系数r,利用相关系数的性质即可判断出两者是否存在相关关系。
1.4 DA TA1-2给出了中国1952-2012年GDP和消费支出的数据，尝试对消费和收入的关系作出描述。
从中你有什么发现？答：从表中数据可以看出：当收入增加时，消费也会相应的增长；当收入增加幅度变大时，消费增加的幅度也变大，但消费增加的幅度比收入增加的幅度小。
也就是说，收入增加时，收入增加的一部分用于消费，而不是全部。
这很符合消费者边际消费倾向小于1的理论。
由此可见，消费和收入可能存在高度相关性。
通过描图更能直观地说明问题。
计量经济学习题集及详解答案
第一章绪论一、填空题：1．计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的为内容的分支学科，挪威经济学家弗里希，将计量经济学定义为、、三者的结合。
2．数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的关系，用性的数学方程加以描述，计量经济模型揭示经济活动中各因素之间的关系，用性的数学方程加以描述。
3．经济数学模型是用描述经济活动。
4．计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同，可以分为计量经济学和计量经济学。
5．计量经济学模型包括和两大类。
6．建模过程中理论模型的设计主要包括三部分工作，即、、。
7．确定理论模型中所包含的变量，主要指确定。
8．可以作为解释变量的几类变量有变量、变量、变量和变量。
9．选择模型数学形式的主要依据是。
10．研究经济问题时，一般要处理三种类型的数据：数据、数据和数据。
11．样本数据的质量包括四个方面、、、。
12．模型参数的估计包括、和软件的应用等内容。
13．计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是检验、检验、检验和检验。
14．计量经济模型的计量经济检验通常包括随机误差项的检验、检验、解释变量的检验。
15．计量经济学模型的应用可以概括为四个方面，即、、、。
16．结构分析所采用的主要方法是、和。
二、单选题：1．计量经济学是一门（）学科。
A.数学B.经济C.统计D.测量2．狭义计量经济模型是指（）。
A.投入产出模型B.数学规划模型C.包含随机方程的经济数学模型D.模糊数学模型3．计量经济模型分为单方程模型和（）。
A.随机方程模型B.行为方程模型C.联立方程模型D.非随机方程模型4．经济计量分析的工作程序（）A.设定模型，检验模型，估计模型，改进模型B.设定模型，估计参数，检验模型，应用模型C.估计模型，应用模型，检验模型，改进模型D.搜集资料，设定模型，估计参数，应用模型5．同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（）A.横截面数据B.时间序列数据C.修匀数据D.平行数据6．样本数据的质量问题，可以概括为完整性、准确性、可比性和（）。
计量经济学(第四版)习题及参考答案详细版知识讲解
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NSS 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。
湘潭大学出版社计量经济学课后习题讲解
第二章2.4 以下是某城市10个市场苹果需求（Y ）和价格（X ）的数据： Y 99 91 70 79 60 55 70 101 81 67X 22 24 23 26 27 24 25 2322 26 （1）计算22, , yx xy ∑∑∑。
（2）假设12Y X u ββ=++，计算系数的OLS 估计量12ˆˆ,ββ。
（3）做出散点图和样本回归线（利用统计软件）。
（4）估计苹果在本均值点(,)X Y 的需求弹性（Y X Y X Y X X Y∆∆∆÷=⋅∆）。
答：（1）(2224232627242523+22+26)1024.2X =+++++++= (999170796055701018167)/1077.3Y =+++++++++=22y ()470.89+187.69+53.29+2.89+299.29+497.29+53.29+561.69+13. 69+106.09=2246.1Y Y =-=∑∑22() 4.840.04 1.44 3.247.840.040.64 1.44 4.84 3.2427.6x X X =-=+++++++++=∑∑ ()()47.74 2.748.76 3.0648.44 4.46 5.8428.448.1418.54143.6xy X X Y Y =--=--++-+----=-∑∑（2）22143.6ˆ== 5.20327.6i i i x y x β-=-∑∑ 12ˆˆ=77.3 6.3824.2=203.2126Y X ββ=-- （3）散点图和样本回归线如下图所示：50607080901001102122232425262728X Y（4）224.25.203 1.6377.3Y X Y X X Y X X Y Y β∆∆∆÷=⋅=-⨯=-⨯=-∆ 2.5 DATA1-1给出了中国2011年各省市GDP （Y ）和投资（X ）的数据。
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。
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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NSS 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。
计量经济学第四版)习题及参考答案详细版
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NSS 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。
计量经济学课后习题答案解析汇总
计量经济学练习题第一章导论一、单项选择题⒈计量经济研究中常用的数据主要有两类：一类是时间序列数据，另一类是【 B 】A 总量数据B 横截面数据C平均数据 D 相对数据⒉横截面数据是指【 A 】A 同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B 同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据C 同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D 同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据⒊下面属于截面数据的是【 D 】A 1991-2003年各年某地区20个乡镇的平均工业产值B 1991-2003年各年某地区20个乡镇的各镇工业产值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》第三版课后题答案
第一章绪论参考重点：计量经济学的一般建模过程第一章课后题〔1.4.5〕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，是以提醒经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的穿插学科。
计量经济学方法提醒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；一般经济数学方法提醒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。
4.建设与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些答：建设与应用计量经济学模型的主要步骤如下：(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—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。
5.模型的检验包括几个方面其具体含义是什么答：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。
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与大小是否与根据人们的经历和经济理论所拟订的期望值相符合；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；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；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，以确定所建设的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。
第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型参考重点：1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别2.总体随机项与样本随机项的区别与联系3.为什么需要进展拟合优度检验4．如何缩小置信区间〔P46〕由上式可以看出〔1〕.增大样本容量。
样本容量变大，可使样本参数估计量的标准差减小；同时，在同样置信水平下，n越大，t分布表中的临界值越小。
计量经济学(第四版)习题及参考问题详解详细版
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。
计量经济学部分习题答案解析
第三章 一元线性回归模型P56.3.3 从某公司分布在11个地区的销售点的销售量()Y 和销售价格()X 观测值得出以下结果：519.8X = 217.82Y = 23134543i X =∑ 1296836i i X Y =∑2539512i Y =∑（1）、估计截距0β和斜率系数1β及其标准误，并进行t 检验； （2）、销售的总离差平方和中，样本回归直线未解释的比例是多少？ （3）、对0β和1β分别建立95%的置信区间。
解：（1）、设01i i Y X ββ=+，根据OLS 估计量有：()()()11111122222211112=129683611519.8217.820.32313454311519.8N N NNNi i i ii i iii i i i i NNNN i ii i i i i i N Y X Y X N Y X N X NYY XN X YN X N X XN XN X X β=========---==⎛⎫--- ⎪⎝⎭-⨯⨯==-⨯∑∑∑∑∑∑∑∑∑01217.820.32519.851.48Y X ββ=-=-⨯=残差平方和：()()()()222112222220111111122222222010101011111111=225395121NNiii i i NNNNN N ii i i i ii i i i i i N N N N N i i i i i i i i i i i uRSS TSS ESS Y YYYY Y Y Y Y X N N Y X X Y N X X ββββββββββ===============-=---⎛⎫⎛⎫--+=-+ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎛⎫=-++=-++ ⎪⎝⎭=-∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑()22151.480.32313454320.3251.4811519.8997.20224⨯+⨯+⨯⨯⨯⨯=另解：对()()22211NNiii i i uRSS TSS ESS Y YYY====-=---∑∑∑，根据OLS估计01Y X ββ=-知01+Y X ββ=，因此有()()01011=++i i i Y Y X X X X βββββ--=-，所以()()()()22222211111=N NNNiiii i i i i i u Y Y YY Y YX Xβ=====------∑∑∑∑∑标准差：10.53σ==1β的标准误：()10.026se β=====设原假设和备择假设分别为：01=0H β： 110H β≠： 将原假设带入t 统计量：()()10.02510.3212.31 2.26290.026t t se ββ===>= 即拒绝原假设，认为销售价格()X 显著地解释了销售量()Y 的总体平均变化。
计量经济学(数字教材版)课后习题参考答案
课后习题参考答案第二章教材习题与解析1、 判断下列表达式是否正确：y i =β0+β1x i ,i =1,2,⋯ny ̂i =β̂0+β̂1x i ,i =1,2,⋯nE(y i |x i )=β0+β1x i +u i ,i =1,2,⋯n E(y i |x i )=β0+β1x i ,i =1,2,⋯nE(y i |x i )=β̂0+β̂1x i ,i =1,2,⋯ny i =β0+β1x i +u i ,i =1,2,⋯ny ̂i =β̂0+β̂1x i +u i ,i =1,2,⋯n y i =β̂0+β̂1x i +u i ,i =1,2,⋯n y i =β̂0+β̂1x i +u ̂i ,i =1,2,⋯n y ̂i =β̂0+β̂1x i +u ̂i ,i =1,2,⋯n答案：对于计量经济学模型有两种类型，一是总体回归模型，另一是样本回归模型。
两类回归模型都具有确定形式与随机形式两种表达方式：总体回归模型的确定形式：X X Y E 10)|(ββ+= 总体回归模型的随机形式：μββ++=X Y 10样本回归模型的确定形式：X Y 10ˆˆˆββ+= 样本回归模型的随机形式：e X Y ++=10ˆˆββ 除此之外，其他的表达形式均是错误的2、给定一元线性回归模型：y =β0+β1x +u （1）叙述模型的基本假定；（2）写出参数β0和β1的最小二乘估计公式；（3）说明满足基本假定的最小二乘估计量的统计性质； （4）写出随机扰动项方差的无偏估计公式。
答案：（1）线性回归模型的基本假设有两大类，一类是关于随机误差项的，包括零均值、同方差、不序列相关、满足正态分布等假设；另一类是关于解释变量的，主要是解释变量是非随机的，如果是随机变量，则与随机误差项不相关。
（2）12ˆi iix yxβ=∑∑，01ˆˆY X ββ=- （3）考察总体的估计量，可从如下几个方面考察其优劣性：1）线性性，即它是否是另一个随机变量的线性函数； 2）无偏性，即它的均值或期望是否等于总体的真实值；3）有效值，即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差；4）渐进无偏性，即样本容量趋于无穷大时，它的均值序列是否趋于总体真值； 5）一致性，即样本容量趋于无穷大时，它是否依概率收敛于总体的真值；6）渐进有效性，即样本容量趋于无穷大时，它在所有的一致估计量中是否具有最小的渐进方差。
《计量经济学(第二版)》习题解答(第1-3章)
《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。
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第二章2.4 以下是某城市10个市场苹果需求（Y ）和价格（X ）的数据： Y 99 91 70 79 60 55 70 101 81 67X 22 24 23 26 27 24 25 2322 26 （1）计算22, , yx xy ∑∑∑。
（2）假设12Y X u ββ=++，计算系数的OLS 估计量12ˆˆ,ββ。
（3）做出散点图和样本回归线（利用统计软件）。
（4）估计苹果在本均值点(,)X Y 的需求弹性（Y X Y X Y X X Y∆∆∆÷=⋅∆）。
答：（1）(2224232627242523+22+26)1024.2X =+++++++= (999170796055701018167)/1077.3Y =+++++++++=22y ()470.89+187.69+53.29+2.89+299.29+497.29+53.29+561.69+13. 69+106.09=2246.1Y Y =-=∑∑22() 4.840.04 1.44 3.247.840.040.64 1.44 4.84 3.2427.6x X X =-=+++++++++=∑∑ ()()47.74 2.748.76 3.0648.44 4.46 5.8428.448.1418.54143.6xy X X Y Y =--=--++-+----=-∑∑（2）22143.6ˆ== 5.20327.6i i i x y x β-=-∑∑ 12ˆˆ=77.3 6.3824.2=203.2126Y X ββ=-- （3）散点图和样本回归线如下图所示：50607080901001102122232425262728X Y（4）224.25.203 1.6377.3Y X Y X X Y X X Y Y β∆∆∆÷=⋅=-⨯=-⨯=-∆ 2.5 DATA1-1给出了中国2011年各省市GDP （Y ）和投资（X ）的数据。
利用统计软件（Eviews 或Stata ）回答以下问题：（1）做散点图，观察投资对GDP 的影响。
（2）估计回归方程12i i i Y X u ββ=++。
（3）你如何解释斜率系数的含义？答：（1）散点图如下： 010,00020,00030,00040,00050,00060,000010,00020,00030,000X Y（2）以下是用eviews6.0输出的结果，可知：1.832478490.2798i i Y X =-，即为所要求的估计回归方程。
（3）斜率系数是指当投资变动1单位时，GDP 将变动1.832478单位。
第三章3.5 以下陈述正确吗？不论正确与否，请说明理由。
（1）X 值越接近样本均值，斜率的OLS 估计值就越精确。
答：错误。
因为2222ˆ1ˆ()2i i i u se n xx σβ=≈⋅-∑∑∑，当X 值越接近样本均值时i i x X X =-将会变小，则21x ni i =∑也将变小，这将会导致2ˆ()se β变大。
标准差的变大致使OLS 估计值波动更大，OLS 估计值也变得更不精确了。
（2）如果误差项u 与自变量X 相关，则估计量仍然是无偏的。
答：错误。
在证明估计量是无偏性的时候，我们假定自变量是给定的，否则222ˆ()()i i E k E u βββ=+=∑的第一个等式不成立。
（3）仅当误差项服从正态分布时，估计量才具有BLUE 性质。
答：错误，在证明高斯-马尔科夫定理时，无需假设误差项服从正态分布。
（4）如果误差项不服从正态分布，则不能进行t 检验和F 检验。
答：正确。
在证明相关统计量服从学生分布和F 分布时，需要假设误差项服从正态分布。
（5）如果误差项的方差较大，则置信区间较宽。
答：正确。
因为当误差项变大时，置信区间的表达式：22/2222/2ˆˆˆˆ()()se t se t ααβββββ-⋅≤≤+⋅中，估计量方差更大，从而可知置信区间将会变宽。
（6）如果自变量方差较大，则系数的置信区间较窄。
答：正确。
因为自变量的方差较大，则系数估计量的方差较小。
以一元回归方程为例：2222ˆ1ˆ()2i i i u se n x x σβ=≈⋅-∑∑∑系数估计量的方差随自变量方差的增加而增加。
（7）p 值较大意味着系数为零的可能性小。
答：错误。
P 值就是当原假设为真时样本观察结果对应的统计值出现的概率，p 值较大意味着拒绝原假设犯错的可能性较小，也就是说系数为0的可能性也就越大。
（8）如果选择的显著性水平较高（p 值较小），则回归系数为显著的可能性较大。
答：正确。
当选择的显著性水平较高时，容许犯第I 类错误的概率上限将会下降，这使得我们断言“回归系数显著”的可能性也越大。
（9）如果误差项序列相关或为异方差，则估计系数不再是无偏或BLUE 。
答：错误。
当误差项序列相关或为异方差时，估计系数依然是无偏的，但是不再具有有效性，同时线性性也是满足的。
（10）p 值是零假设为真的概率。
答：错误。
P 值是当原假设为真时我们拒绝原假设的概率。
3.8 假设某人利用容量为19的样本估计了消费函数i i i C Y u αβ=++，并获得下列结果： 2ˆ150.81 (3.1)(18.7) R 0.98ii C Y t =+== （1）计算参数估计量的标准差。
（2）构造β的95%的置信区间，据此检验β 的统计显著性。
答：（1）ˆ18.7ˆ()se ββ≈ 可得：0.81ˆ()0.043318.7se β== ˆ 3.1ˆ()se αα≈ 可得：15ˆ() 4.83873.1se α== （2）由置信区间公式：/2/2ˆˆˆˆ()()se t se t ααβββββ-⋅≤≤+⋅，可得： 0.71860.9014β≤≤，原点没有包含在置信区间内，故β是统计显著性的。
第四章4.7 利用Y =某电缆制造商对其主要客户的年销售量（百万英尺），2X =GNP （10亿美元），3X =新房动工数（千套），4X =失业率（%），5X =滞后6个月的最惠利率，6X =用户用线增量（%）得到如下回归方程（16年的数据）2345625962 4.88 2.3681912851se= (2.51) (0.84) (187) (147) (292) 0.82Y X X X X X R =++-+-=（1）此模型中各系数的预期符号是什么?（2）系数符号是否与预期一致？（3）系数在5%的显著性水平上是统计显著的吗？（4）如果先做Y 对234,,X X X 的回归，拟合优度为20.6021R =。
然后决定是否加进变量5X 和6X 。
你如何知道是否应该把5X 和6X 加进模型？你用何种检验？进行必要的计算。
答：（1）2X 的预期符号是正的；3X 的预期符号是正；4X 的预期符号是负；5X 的预期符号是负；6X 的预期系数是正。
（2）由（1）知，5X 、6X 的系数符号和预期是不一致的。
（3）22ˆ 1.94ˆ()se ββ≈， 方法一：10prob.( 1.94)0.08t ≥= 方法二：0.051.94<t (10) 2.23=这说明，2β是不显著的。
同理可以得到，3β、4β、6β都是显著的。
但对于5β，55ˆ120.082ˆ147()se ββ==，10.(0.082)0.94prob t ≥= 可知，5β是不显著的。
（4）可以使用瓦尔德检验。
由公式：222()/()(0.820.6021)/2 6.053(1)/()(10.82)/(166)U R c U R R k m F R n k ---===---- 可知：* 4.10c F F ≥=，则说明56,ββ是联合显著的。
则应该把他们两个加进模型（严格地说，应该是不能同时从模型中去掉）。
4.8 利用15个观察数据估计三变量（两个解释变量23,X X ）回归模型得到如下结果：TSS 6600=，ESS 2200=。
（1）求残差平方和RSS 。
（2）TSS ，RSS 和ESS 的自由度各为多少？（3）检验假设：23,X X 对被解释变量没有影响。
使用什么检验？（4）如果没有残差数据，但知道三变量回归方程的拟合优度，能否完成（3）中的检验？用什么计算公式？答：（1）660022004400RSS TSS ESS =-=-=（2）TSS 的自由度是N 1=151=14--，RSS 的自由度是N K=153=12--，ESS 的自由度是2。
（3）可以使用联合显著性检验：/(1)2200/2 3.00/()4400/(153)U c U ESS k F RSS n k -===--，*2,120.05=3.89c F F <（），因此接受原假设。
（4）能。
我们可以使用瓦尔德检验。
零假设：23=0ββ=， 非受限模型为：12233YX X u βββ=+++ 受限模型为：1Y u β=+ 则我们可以用公式22/(1)(1)/()U c U R k F R n k -=--。
4.11 根据1978年至2012年中国城镇居民的收入和消费的数据（DATA4-8），得到如下回归方程（year 是时间趋势变量）Consumption 267.300.74Income 85.54year = ( 1.85) (37.30) (6.58)t =-++- （1）收入增加一个单位时引起的消费增量称为边际消费倾向MPC ，MPC 显著不为1吗？给出检验过程。
（2）Year 的系数显著吗？其经济含义是什么？（3）计算每个系数估计量的标准误差。
答：（1）零假设为：21β=，则0.741130.02t -==- 查表 32(0.05) 2.037t =，因此拒绝原假设，系数显著。
（2）零假设为：30β=，6.58 2.307>，拒绝零假设，故系数显著异于0。
（3）由1267.301.85()t se β-=-=，可得1()144.49se β=，220.7437.30,()0.02()t se se ββ===可得，3385.546.58,()13()t se se ββ===可得，。
第五章5.4在一个关于某城市用水量的分析中，估计出了如下的方程（15n =）：2326.90.3050.3630.005 ( 1.7) (0.9) (1.4) (0.6) 17.87 1.123 0.93 38.9 ( 1.2) watc house pop pci t prwat rain R F =-++-=----==- (0.8) -其中，watc=总用水量，house=总的房屋套数，pop=总人口， pci=人均年收入， prwat=水价， rain=年降雨量，括号内的数值是t 统计量。
（1）根据经济理论或直觉，你认为每个回归系数的符号应该是什么，为什么？估计出来的系数的符号与你的推测一致吗？（2）每个系数的t 统计值都不显著，但是F 统计值是显著的，导致这种矛盾的原因是什么？（3）这些估计量是有偏的、无效的或者不一致的吗？答：（1）house 的系数应该是正的，因为房屋越多，住户也就越多，用户量也会增加。