计量经济学第三章课后习题详解

刊年消费支出的数量关系，选择“家庭月平均收入”、“户主受教育年数”等变量来进行研究和分析。
为了研究影响家庭书刊年消费支出差异的主要原因，分析家庭书刊年消费支出增长的数量规律，预测
家庭书刊年消费支出的增长趋势，需要建立计量经济模型。
二、
模型设定
为了探究影响家庭书刊年消费支出差异的主要原因，选择家庭书刊年消费支出为被解释变量，“家庭
建立出口货物总额计量经济模型： = 三、 ①
= 在命令框中输入“LS Y C X2 X3”,回车即出现下面的回归结果：
估计参数 对于计量经济模型：
根据数据，模型估计的结果写为：
t=
=
= F= n=18
②
对于计量经济模型：
=
在命令框中依次输入“genr lny=log(y)” “genr lnx2=log(x2)”“LS lnY C lnX2 X3”,回车即出现下 面的回归结果：
这样的结论从上面的表中的 P 值也可以判断，与
P 值为小于 =，表明在显著性水平 =
下，“工业增加值”（X2）对被解释变量“出口货物总额”（Y）有显著的影响。与 对应 P 值为小
于 =，表明在 =的显著性水平下，“人民币汇率”（X3）对被解释变量“出口货物总额”（Y）有显
著的影响。
②
对于计量经济模型：
=，由上表可知 F= > （2,15）=,应拒绝原假设 :
0，说明回归方程显著，即“工业增
加值的对数”、“人民币汇率”变量联合起来确实对“出口货物总额的对数”确实有显著影响。
3)
t 检验：分别针对
:
0，给定显著水平 =查 t 分布表得自由度为 n-k=18-3=15 临界值
(n-k)= (15)=, 与
三、 在命令框中输入“LS Y C X T”,回车即出现下面的回归结果：
估计参数
根据数据，模型估计的结果写为： Y=
t=
=
= F= n=18
四、
模型检验
1.统计检验
1)
拟合优度：由上表中的
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非常好。说明解释变量“家庭
月平均收入”、“户主受教育年数”联合起来对被解释变量“家庭书刊年消费支出”做了绝大部分的解
一、 研究的目的和要求 经济增长，公共服务、市场价格、交通状况，社会环境、政策因素都会影响中国汽车拥有量。为了研
究一些主要因素与家用汽车拥有量的数量关系，选择“人均地区生产总值”、“城镇人口比重”、“交通工具 消费价格指数”等变量来进行研究和分析。
为了研究影响 2011 年各地区的百户拥有家用汽车量差异的主要原因，分析 2011 年各地区的百户拥有 家用汽车量增长的数量规律，预测各地区的百户拥有家用汽车量的增长趋势，需要建立计量经济模型。 二、 模型设定
释。
2)
F 检验：针对
:
=0,给定显著水平 =，在 F 分布表中查出自由度为 k-1=2 和 n-k=15 的临界值 （2,15）
=，由上表可知 F=> （2,15）=,应拒绝原假设 :
0，说明回归方程显著，即“家庭月
平均收入”、“户主受教育年数”变量联合起来确实对“家庭书刊年消费支出”确实有显著影响。
①对于计量经济模型： =
（
）
模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下， 工业增加值每增加 1 亿元，平均说来出口货物总额将增加 人民币汇率每增加 100 美元，平均说来出口货物总额将增加 这与理论分析和经验判断相一致。
亿元 亿元
②对于计量经济模型： =
（
）
模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，
(n-k)= (27)=，这说明在显著性水平 =下，分别都应当拒绝 :
=0，
（4）
也就是说，当在其他解释变量不变的情况下，解释变量“人均地区生产总值”（X2）、“城镇人口比 重”（X3）、“交通工具消费价格指数” （X4）分别对被解释变量“百户拥有家用汽车量”（Y）都 有显著的影响。
p 值判断：与
对应的 p 值分别为：、、、，均，表明在小于，表明在显著水平 =的水平下，对
:
=0,给定显著水平 =，在 F 分布表中查出自由度为 k-1=2 和 n-k=15 的临界值 （2,15）
=，由上表可知 F= > （2,15）=,应拒绝原假设 :
0，说明回归方程显著，即“工业增
加值”、“人民币汇率”变量联合起来确实对“出口货物总额”确实有显著影响。
3)
t 检验：分别针对
:
0，给定显著水平 =查 t 分布表得自由度为 n-k=18-3=15 临界值
=0，说明回归方程显
著，即“人均地区生产总值”、“城镇人口比重”、“交通工具消费价格指数”变量联合起来确实对
“百户拥有家用汽车量”确实有显著影响。
（3）
t 检验：分别针对
:
=0，给定显著水平 =查 t 分布表得自由度为 n-k=31-4=27 临界值
(n-k)= (27)=, 与
对应的 t 统计量分别为、、 、，其绝对值均大于
对应的 t 统计量分别为 t = 、、，其绝对值均大于
(n-k)= (15)=，这说明在显著性水平 =下，分别都应当拒绝 :
0，也就
是说，当在其他解释变量不变的情况下，解释变量“工业增加值的对数”（lnX2）、“人民币汇率”（X3） 分别对被解释变量“出口货物总额的对数”（lnY）都有显著的影响。 2.经济意义检验：
t 检验: 分别针对 :
0，给定显著水平 =查 t 分布表得自由度为 n-k=18-3=15 临界值
(n-k)= (15)=, 与
对应的 t 统计量分别为 t = 、、，
为了探究影响 2011 年各地区的百户拥有家用汽车量差异的主要原因，选择百户拥有家用汽车量为被 解释变量，人均 GDP、城镇人口比重、交通工具消费价格指数为解释变量。
首先，建立工作文件、选择数据类型“integer data”、“Start date”中输入“1”，“End date”中
输入“31”,在 EViews 命令框直接键入“data Y X2 X3 X4”，在对应的“Y X2 X3 X4”下输入或粘贴相应 的数据。
探索将模型设定为线性回归模型形式： =
三、 在命令框中输入“LS Y C X2 X3 X4”,回车即出现下面的回归结果：
估计参数
根据数据，模型估计的结果写为：
t=
=
= F= n=31
四、
模型检验
1.
统计检验
（1）
拟合优度：由上表中的
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一般。说明解释变量“人
4>
显著水平 与 p 值比
较，若大于 p 值，则可在显著性水平 下拒绝原假设，系数显著；若小于 p 值，则接受原假设，系数
不显著。
2.
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，
人均 GDP 每增加 1 万元，平均说来百户拥有家用汽车量将增加
辆
城镇人口比重每增加 1%，平均说来百户拥有家用汽车量将减少
根据数据，模型估计的结果写为：
t=
=
= F= n=18
四、
模型检验
1.
统计检验
①
对于计量经济模型：
=
1)
拟合优度：由上表中的
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。说明解释变量“工业增
加值”、“人民币汇率”联合起来对被解释变量“出口货物总额”做了绝大部分的解释。
2)
F 检验：针对
辆
交通工具消费价格指数
辆
这与理论分析和经验判断相一致。
五、
模型改进
1. =
2. = 3. =
=
=> 拟合程度得到提高，所以也可以这=样
改进模型。
=>
=
拟合程度得到提高，所以也可以这
样改进模型=>。
拟合程度得到提高，所以也可以这样
改进模型。
年份 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
家庭书刊消家庭月平均收入 X/元 户主受教育年数 T/年
450
8
9
12
9
7
15
1641
9
10
18
14
2196
10
12
8
2154
10
14
1121
18
16
1253
20
一、
研究的目的和要求
家庭月平均收入、户主受教育年数等都会影响家庭书刊年消费支出。为了研究一些主要因素与家庭书
为了研究影响 1994~2011 年每年年出口货物总额差异的主要原因，分析 1994~2011 年每年年出口货物
总额增长的数量规律，预测每年年出口货物总额的增长趋势，需要建立计量经济模型。
二、
模型设定
为了探究影响 1994~2011 年每年年出口货物总额差异的主要原因，选择年出口货物总额为被解释变量，工
2011 年各地区的百户拥有家用汽车量等数据
地区
百户拥有家用汽车量 Y/辆
人均 GDPX2/万元 城镇人口比重 X3/%
交通工具消费价格指数 X4（上年=100）
北京 天津
河北
山西
内蒙
古 辽宁
吉林
黑龙
江
上海 江苏
浙江
安徽
福建
江西 山东
河南
湖北
湖南
广东
广西 海南
重庆
四川
贵州
云南 西藏
陕西
甘肃
青海
宁夏 新疆
月平均收入”、“户主受教育年数”为解释变量。
首先，建立工作文件、选择数据类型“integer data”、“Start date”中输入“1”，“End date”中
输入“18”,在 EViews 命令框直接键入“data Y X T”，在对应的“Y X T”下输入或粘贴相应的数据。
探索将模型设定为线性回归模型形式： =
(n-k)= (15)=, 与
对应的 t 统计量分别为 t = 、、，其绝对值除了 大于
(n-k)= (15)=外，其他均小于.这说明在显著性水平 =下，分别都应当接受 :
=0，
也就是说，当在其他解释变量不变的情况下，“人民币汇率”（X3）对被解释变量“出口货物总额”（Y）
没有有显著的影响。当在给定显著水平 =时，由于与 对应的 t 统计量为，大于 (n-k)= (15)=，
业增加值、人民币汇率为解释变量。
首先，建立工作文件、选择数据类型“annual”、“Start date”中输入“1994”，“End date”中输入“2011”,
在 EViews 命令框直接键入“data Y X2 X3”，在对应的“Y X2 X3”下输入或粘贴相应的数据。
探索将模型设定为线性回归模型形式： =
=
1)
拟合优度：由上表中的
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。说明解释变量“工业增
加值的对数”、“人民币汇率”联合起来对被解释变量“出口货物总额的对数”做了绝大部分的解释。
2)
F 检验：针对
:
=0,给定显著水平 =，在 F 分布表中查出自由度为 k-1=2 和 n-k=15 的临界值 （2,15）
均地区生产总值”、“城镇人口比重”、“交通工具消费价格指数”联合起来对被解释变量“百户拥
有家用汽车量”做了绝大部分的解释。
（2）
F 检验：针对
:
=0,给定显著水平 =，在 F 分布表中查出自由度为 k-1=3 和 n-k=27 的临界值
（3,27）=，由上表可知 F=> （3,27）=,应拒绝原假设 :
工业增加值每增长 1%亿元，平均说来出口货物总额增长速度将为
%亿元
人民币汇率每增加 100 美元，平均说来出口货物总额增长速度将增加
%亿元
这与理论分析和经验判断相一致。
③
比较两个模型参数估
计结果的经济意义有什么不同：
两者的主要不同之处在于，解释变量与被解释变量变成对数函数后，解释的意义将由以前的幅度变为速度。
应解释变量对被解释变量影响显著。
检验的依据：
1>
可决系数越大，说明拟
合程度越好。
2>
F 的值与临界值比较，
若大于临界值，则否定原假设，回归方程是显著的；若小于临界值，则接受原假设，回归方程不显著。
3>
t 的值与临界值比较，
若大于临界值，则否定原假设，系数都是显著地；若小于临界值，则接受原假设，系数不显著。
所以应拒绝原假设 :
0，表明在给定显著水平 =的显著性水平下，“工业增加值”（X2）对被
解释变量“出口货物总额”（Y）有显著的影响。但是当给定显著性水平 =时，查 t 分布表得自由度
为 n-k=18-3=15 临界值 (n-k)= (15)=，与 对应的 t 统计量为，大于 (n-k)= (15)=， 表明在 =的显著性水平下，“人民币汇率”（X3）对被解释变量“出口货物总额”（Y）有显著的影响。
1994~2011 年中国出口货物总额等数据
出口货物总额 Y/亿元
工业增加值 X2/亿元
人民币汇率 X3（100 美元）
2011
一、
研究的目的和要求
工业增加值、人民币汇率等都会影响出口货物总额。为了研究一些主要因素与出口货物总额的数量关
系，选择“工业增加值”、“人民币汇率”等变量来进行研究和分析。