计量经济学复习资料
一、基本概念
1、计量经济学
以经济理论为指导，以事实为依据，以数学和统计推断为方法，以电脑技术为工具，以建立经济计量模型为手段，定量分析研究具有随机性特征的经济变量关系的经济学科。
2、相关关系
当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时，与之相对应的另一变量的值虽然不确定，但它仍按某种规律在一定的范围内变化。
3、因果关系
一个变量(y)的变化是另一个变量(x)的变化所引起的，这两个变量间的关系称为因果关系
4、解释变量
影响研究对象的变量，它解释了研究对象的变动。
5、被解释变量
是作为研究对象的变量，又称因变量。它的变动是由解释变量做出的解释。
6、总体回归线
在给定解释变量Xi 条件下因变量Yi 的条件均值或期望的轨迹。
7、总体回归函数:总体回归线所对应的函数E(Y/X i )=f(X i )称为总体回归函数。总体回归函数（PRF ）说明被解释变量Y 的平均状态（总体条件期望）随解释变量X 变化的规律。
8、拟合优度检验：就是检验模型对样本观测值的拟合程度。（拟合优度检验的方法：通过构造一个可以表征拟合程度的统计量来实现。）
9、判定系数2r ：是告诉人们样本回归函数对数据拟合效果的一个总度量。2r 表示在Y 的总变异中由回归模型解释的那个部分所占的比例或百分比。
10、调整后的判定系数：由于增加解释变量个数引起的R 2的增大与拟合好坏无关，从而对2R 所进行的调整。调整的思路是：将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度，
以剔除变量个数对拟合优度的影响：22
22
2211)1(1)1/()/(1Y i i Se k n n R n y k n u
R ΛΛΛ--=----=---=∑∑δ 11、置信区间：求两个正数δ和)1,0(,∈αα，使得随机区间),(22δβδβ+-Λ
Λ包含真实2β的概率为α-1，如果这样的区间存在，就被称为置信区间。 12、偏回归系数：在多元回归i i i i u X X Y +++=33221βββ中，2β、3β称为偏回归系数。如2β度量着保持X 3不变的情况下， X 2每变化1单位时，Y 的均值E(Y | X 2, X 3)的变化。
13、偏相关系数：简单相关系数是指双变量回归模型中因变量与自变量的线性相关程度的度量；偏相关系数是其它变量保持不变，两个变量之间的相关程度的度量。
14、方差分析:TSS=ESS+RSS。对TSS的这些构成部分的研究从回归的观点叫做方差分析
P】一个回归模型所包含的回归元都是虚拟变量或定型变量，这种（ANOVA)。【ANOVA表
127
模型被称为方差分析（ANOVA)模型。
15、协方差分析：若回归方程同时含有定性和定量的变量称为协方差分析。
16、虚假序列相关：由于随机项的序列相关往往是在模型设定中遗漏了重要的解释变量或对模型的函数形式设定有误，这种情形可称为虚假序列相关，应在模型设定中排除。避免产生虚假序列相关性的措施是在开始时建立一个一般的模型，然后逐渐剔除确实不显著的变量。
二、基本思想
一、数理经济模型和计量经济模型的区别
数理经济学是用数学形式来表达经济理论中的确定性关系，而不管理论是否可以量化或是能够得到实证支持。
计量经济学利用数学方程表达经济变量间的非确定性关系，并用实际数据验证经济理论。
二、时间序列数据和横截面数据有何不同？
时间序列数据是对一个变量在不同时间取值的一组观测结果。（往往不能满足回归分析的基本假定：平稳性，均值和方差不随时间而系统地变化）横截面数据是指对一个或多个变量在同一时间点上收集的数据。（可以近似假定，是从总体中通过随机抽样获得）
三、回归分析与相关分析的区别与联系
联系：回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。
区别：1）回归分析中需要区别自变量和因变量；相关分析中不需要区分 2）相关分析中所涉及的变量y与x全是随机变量。而回归分析中，因变量y是随机变量，自变量x可以是随机变量，也可以是非随机的确定变量。
3）相关分析的研究主要是为刻画两类变量间线性关系的密切程度。而回归分析不仅可以揭示变量x对变量y的影响大小，还可以由回归方程进行预测和控制。
四、随机误差项包含哪些因素影响。
随机误差项是模型遗漏的而又一起影响着Y的全部变量的替代物。
1.理论的含糊性。有些影响Y的变量我们不是一无所知就是不太确定，因此用
模型所排除或忽略的全部变量的替代变量。
2.数据的欠缺。有些变量的信息很难得到。
3.核心与周边变量。一些变量的影响很小，充其量是一种非系统或随机的影响，
将其映入模型划不来，故把它们的共同影响当作一个随机变量来看待。
4.人类行为的内在随机性。即使我们成功地把所有有关的变量都引进到模型中
来，在个别Y中仍不免有一些解释不了的“内在” 随机性，干扰项可以很好地反映这种随机性。
5.糟糕的替代变量。一些变量的实际数据会受到测量误差的干扰，甚至有些不
可直接观测，只能利用替代变量。这时干扰项可用来代表测量误差。
6.节省原则。我们想保持一个尽可能简单的回归模型，若我们能用两三个变量
“基本上”解释Y的行为，且我们的理论还未完善到足以提出可以包含进来的其他变量，就让代表其他变量。
7.错误的函数形式。人们可能不确定回归元和回归子之间应该采用哪种函数形
式。
五、最小二乘法和最大似然法的基本原理。
1.最小二乘法：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数，称为
最小二乘准则。
2.最大似然法：用产生该样本概率最大的原则去确定样本回归函数，称为最
大或然法。
六、为什么要计算调整后的可决系数？
是模型中解释变量或回归元个数的非减函数，即随着回归元个数增加，必然增加或永不减少。调整的对中平方和所涉及到的自由度进行调整，随着X变量个数的增加，调整的比未调整的增加的慢些。将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度，以剔除变量个数对拟合优度的影响。
七、拟合优度检验（P3章）与方程显著性检验（P8章）的区别与联系。
区别：拟合优度检验就是检验模型对样本观测值的拟合程度，用判定系数来度量。方程显著性检验旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立做出推断，用F检验来判断显著性水平。
联系：F与R2同向变化：R2越大,F值也越大。
当R2＝0时,F＝0;当R2=1时,F为无穷大；因此F检验是回归方程总的显著性的一个度量，也是R2的一个显著性度量。
八、正态性检验的方法（P132）
1.残差直方图。
2.正态概率图
3.统计量（安德森-达林正态性检验）
4.正态性的雅克-贝拉检验（JB检验）
九、什么是虚拟变量？它在模型中有什么作用？
（书上定义）虚拟变量是一种基于性质或属性（性别、婚姻状况、种族
和宗教信仰等）而将一个样本分为不同子群的数据分类方法。并暗含地容许对每个子群分别进行回归。
（PPT上定义）虚拟变量，是一种离散结构的量，用来描述所研究变量的发展或变异而建立的一类特殊变量，常用来表示职业、性别、季节、灾害、经济结构变化、受教育程度等的影响。也称为指标变量、二值变量、范畴变量、定性变量和二分变量。虚拟变量的量化方法通常是赋值“1”和“0”。使用虚拟变量可以使得我们在模型中引入定性回归元，使得模型更精确。
10、引入虚拟解释变量的两种基本方式是什么？它们各适用于什么情况？
（1）以相加的形式引入虚拟变量来区分两个时期的截距，引入的虚拟变量的参数被称为级差截距系数；
（2）以相乘的形式引入虚拟变量来区分两个时期的斜率系数，引入的虚拟变量的参数被称为级差斜率系数。
11、简述多重共线性的含义。
如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。大致的说，多重共线性指的是X变量之间有准确的或近似准确的线性关系。
12、简述多重共线性的后果。
书上：如果X之间有完全多重共线性，则它们的回归系数是不确定的，并且它们的标准误没有定义。然而，这些系数的线性组合是可以估计的。如果共线性是高度的而不是完全的，则回归系数的估计是可能的，但趋向于有很大的标准误。PPT上：参数估计值的方差与标准差变大；容易使通过样本计算的t值小于临界值，误导作
出参数为0的推断；虽然t统计量不显著,但其拟合优度高；OLS估计量及标准误差对数据的敏感性大；预测值的置信区间较大，预测精确度较差。
13、列举多重共线性的检验方法
简单相关系数法；综合统计检验法；判定系数检验法；本征值与病态指数；容许度与方差膨胀因子；
14、列举多重共线性的解决办法
第一类方法：排除引起共线性的变量：逐步回归法
（逐步回归的基本思想是有进有出。具体做法是以Y为被解释变量，逐个引入解释变
量，构成回归模型，进行模型估计。然后，根据拟合优度的变化决定新引入的变量是否独立。如果拟合优度变化显著，则说明新引入的变量是一个独立解释变量；如果拟合优度变化很不显著，则说明新引入的变量与其它变量之间存在共线性关系。每一步都要进行F检验,以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著的变量。）
第二类方法：差分法
（对于以时间序列数据为样本、以直接线性关系为模型关系形式的计量经济学模型，将
原模型变换为差分模型，可以有效地消除存在于原模型中的多重共线性。一般讲，增量之间的线性关系远比总量之间的线性关系弱得多。）
第三类方法：减少参数估计量的方差、岭回归方法（太复杂应该不用掌握）
（多重共线性的主要后果是参数估计量具有较大的方差，所以采取适当方法减小参数估计量的方差，虽然没有消除模型中的多重共线性，但确能消除多重共线性造成的后果。）
15、简述异方差性的含义
对于不同的样本点i，随机误差项的方差不再是常数，则认为出现了异方差
μ都是随机变量，服从均值为0的正态分性。对于每一个样本点i，随机误差项i
布；所谓异方差性，是指这些随机变量服从不同方差的正态分布。
16、简述异方差性的后果
<1>考虑异方差的OLS估计:
能使估计量标准差减少,预测区间变窄
<2>忽视异方差性的OLS估计：
a.普通最小二乘法参数估计量仍然具有无偏性，但不具有效性。而且，在大样本情况下，参数估计量仍然不具有渐近有效性，这就是说参数估计量不具有一致性。
b.变量的显著性检验失去意义
c.模型的预测失效(一方面，由于上述后果，使得模型不具有良好的统计性
σ。所质；另一方面，在预测值的置信区间中也包含有随机误差项共同的方差2
以，当模型出现异方差性时，参数OLS估计值的变异程度增大，从而造成对Y 的预测误差变大，降低预测精度，预测功能失效。)
17、简述异方差性检验方法的共同思路
由于异方差性就是相对于不同的解释变量观测值，随机误差项具有不同的方差。那么，检验异方差性，也就是检验随机误差项的方差与解释变量观测值之间的相关性及其相关的“形式”。
18、列举异方差性的检验方法
<1>图示检验法
Y-X图
X-残差图
Y-残差图
<2>样本排序比较法
斯皮尔曼的等级相关检验
哥德菲尔德-匡特检验
<3>残差回归检验法
帕克检验
格莱泽检验
怀特检验
（或者，图示法，帕克检验，格莱泽检验，斯皮尔曼等级相关法，戈德菲尔德—匡特检
验，布劳殊—培干—戈弗雷检验和怀特检验）
19、列举异方差性的解决方法
当方差
2
i
为已知时采用加权最小二乘法；未知时采用稳健性标准误差方法
20、简述序列相关性的含义
如果一个模型不满足OLS要求计量模型的随机误差项相互独立或不相关的假设，则我们称随机误差项之间存在自相关。（对于不同的样本点，若随机误差项之间存在某种相关性，称为序列相关性。）
21、简述序列相关性的后果
1、参数估计量非有效
2、OLS估计量仍具有无偏性和一致性，但不是有效估计量
3、显著性检验失去意义
模型的预测失效（区间预测与参数估计量的方差有关，在方差有偏误的情况下，使得预测估计不准确，预测精度降低）
22、列举序列相关性的检验方法
a.图解法：
b.回归检验法：
以残差估计量为被解释变量，以各种可能相关量，如滞后一阶残差、滞后二阶残差、残差平方等为解释变量，建立各种回归方程对方程进行估计并进行显著性检验，如果存在某一种函数关系，使得方程显著成立，则说明原模型存在自相关性。
c.德宾—沃森检验（重要，看PPT）
d.拉格朗日乘数检验（GB检验）
23、简述序列相关性检验方法的共同思路
序列相关性检验方法有多种，但基本思路相同。
首先，采用普通最小二乘法估计模型，以求得随机误差项的“近似估计量”
然后，通过分析这些“近似估计量”之间的相关性，来判断随机误差项是否具有序列相关性。
24、列举序列相关性解决办法
广义最小二乘法和广义差分方法
25、简述模型设定偏误主要类型
1、关于解释变量选取的偏误（主要包括漏选相关变量和多选无关变量）
2、关于模型函数形式选取的偏误
3、测量误差
4、对随机误差项的不正确设定
26、简述模型设定偏误的主要后果
（1）漏掉一个有关变量：参数估计量有偏非一致，随机误差项的方差估计
亦不正确，致使区间估计和假设检验都得不到正确的结论。
（2）包含无关变量：参数估计无偏且一致，随机误差项的方差估计量和假设检验都有效；系数参数方差估计变大，参数的统计推断精度降低。
因此，不能简单认为与其略掉有关变量不如含有无关变量。增加无关的变量导致估计效率和自由度的损失
（3）错误函数形式的偏误
这种偏误是全方位的
27、非嵌套模型的概念及其检验方法
概念：不能把一个作为另外一个的特殊情形推导出来的模型叫做非嵌套模型。（不准，看PPT ）
检验方法：（1）判别方法。判别方法的核心思想就是通过拟合优度（调整以后的判定系数）来选择模型，我们知道拟合优度在很多情况下不能很好的说明模型的好坏的。因此这种方法也存在很多弊端。
（2）辨识方法。非嵌套F 检验。
不妨假定有如下模型E ：
i i i i u Z X Y +++=23221λλλ
该模型包含了模型C 和D ，但C 和D 互不嵌套。因此属于非嵌套模型。非嵌套F 检验就是要检验模型E 的系数显著性，看λ2和λ3是否为零。如果模型C 正确，则λ 3 =0；如果模型D 正确，则λ2=0。具体操作步骤与普通F 检验无异。
Cp1 1. a:Stochastic error term: Stochastic error term is a term that is added to a regression equation to introduce all of the variation in Y that cannot be explained by the included Xs. B:Linear : An equation is linear if plotting the function in terms of X and Y generates a straight line, c: Slope coefficient(β)shows the response of Y to a one-unit increase in X. d:: a linear regression model which has more than one independent variables . e:. Expected value：the expression β0+β1x is called the deterministic component of the regression equation ,this deterministic component can also be thought of as the expected value of Y given X. f:Residual: the difference between the estimated value of the dependent variable and the actual value of the dependent variable is defined as the residual CP2 P43: a: Ordinary Least Squares is a regression estimation technique that calculates theβs so as to minimize the sum of the squared residuals. b:multivariate regression coefficient indicates the change in the dependent variable associated with a one-unit increase in the independent variable in question. c: total sum of squares is the squared variations of Y around its mean as a measure of the amount of variation to be explained by the regression. The explained sum of squares is the amount if the squared deviation of Yi from its mean that is explained by the regression line. Residual sum of squares is the unexplained in an empirical sense by the estimated regression equation. d: coefficient of determination is the ratio of the explained sum of squares to the total sum of squares. e: degrees of freedom is the excess of the number of observations(N) over the number of coefficients(including the intercept estimated (K+1). f: R^2 is the coefficient of determination. Chapter 3 1. a. Review the literature and develop the theoretical model. Specify the model. Hypothesize the expected signs of coefficient. Collect data. Estimate and evaluate the equation. Document the results. b. Apply other researchers’ model to my data set. c. Any mistakes in the specification of a model. d. The excess of the number of observations over the number of coefficient s to be estimated.
计量经济学思考题答案 第一章绪论 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。区别：经济统计学主要用统计指标和统计分析方法对经济现象进行描述和计量；计量经济学主要利用数理统计方法对经济变量间的关系进行计量。 1.4在计量经济模型中被解释变量和解释变量的作用有什么不同？ 答：在计量经济模型中，解释变量是变动的原因，被解释变量是变动的结果。被解释变量是模型要分析研究的对象。解释变量是说明被解释变量变动主要原因的变量。 1.5一个完整的计量经济模型应包括哪些基本要素？你能举一个例子吗？ 答：一个完整的计量经济模型应包括三个基本要素：经济变量、参数和随机误差项。例如研究消费函数的计量经济模型：Y=α+βX+u 其中，Y为居民消费支出，X为居民家庭收入，二者是经济变量；α和β为参数；u是随机误差项。
《计量经济学》期末考试复习资料 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，是以揭示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。 4.建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？ 答：建立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验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，以确定所建立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？
计量经济学题库 一、单项选择题（每小题1分） 1．计量经济学是下列哪门学科的分支学科（C）。 A．统计学 B．数学 C．经济学 D．数理统计学 2．计量经济学成为一门独立学科的标志是（B）。 A．1930年世界计量经济学会成立B．1933年《计量经济学》会刊出版 C．1969年诺贝尔经济学奖设立 D．1926年计量经济学（Economics）一词构造出来 3．外生变量和滞后变量统称为（D）。 A．控制变量 B．解释变量 C．被解释变量 D．前定变量4．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 5．同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（C）。 A．时期数据 B．混合数据 C．时间序列数据 D．横截面数据6．在计量经济模型中，由模型系统内部因素决定，表现为具有一定的概率分布的随机变量，其数值受模型中其他变量影响的变量是（ A ）。 A．内生变量 B．外生变量 C．滞后变量 D．前定变量7．描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是（ A ）。 A．微观计量经济模型 B．宏观计量经济模型 C．理论计量经济模型 D．应用计量经济模型 8．经济计量模型的被解释变量一定是（ C ）。 A．控制变量 B．政策变量 C．内生变量 D．外生变量9．下面属于横截面数据的是（ D ）。 A．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值 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个乡镇各镇的工业产值 10．经济计量分析工作的基本步骤是（ A ）。 A．设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B．设定模型→估计参数→检验模型→应用
计量经济学复习要点 第1章 绪论 数据类型：截面、时间序列、面板 用数据度量因果效应，其他条件不变的概念 习题：C1、C2 第2章 简单线性回归 回归分析的基本概念，常用术语 现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。 简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。 回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型（Population Regression Model ，PRM) t t t u x y ++=10ββ--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数（Population Regression Function ，PRF ） t t x y E 10)(ββ+=--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ） t t t e x y ++=10??ββ--代表了样本显示的变量关系。 4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ） t t x y 10???ββ+=---代表了样本显示的变量依存规律。 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体 中变量y 与x 的相互关系，而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与x 的相互关系。②建立模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的改变而改变。 总体回归模型与样本回归模型的联系是：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。 线性回归的含义 线性：被解释变量是关于参数的线性函数（可以不是解释变量的线性函数） 线性回归模型的基本假设 简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u 的假定（零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定） 普通最小二乘法（原理、推导） 最小二乘法估计参数的原则是以“残差平方和最小”。
各位同学：请大家按照这个复习重点进行认真复习，考试时请大家带上计算器，平时成绩占30%，期末占70%。 考试题型： 一、名词解释题(每小题4分，共20分) 计量经济学：一门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科. 经济学提供理论基础,统计学提供资料依据,数学提供研究方法 总体回归函数：被解释变量的均值同一个或者多个解释变量之间的关系 样本回归函数：是总体回归函数的近似 OLS 估计量 ：以残差平方和最小的原则对回归模型中的系数进行估计的方法。普通最小二乘法估计量 OLS 估计量可以由观测值计算 OLS 估计量是点估计量 一旦从样本数据取得OLS 估计值，就可以画出样本回归线 BLUE 估计量、BLUE ：最优线性无偏估计量, 其估计量是无偏估计量，且在所有的无偏估计量中其方差最小。 拟合优度、衡量了解释变量能解释的离差占被解释变量的百分比。 拟合优度R 2(被解释部分在总平方和(SST)中所占的比例) 虚拟变量陷阱、 带有截距项的回归模型，如果有m 个定性变量，只能引入m-1个虚拟变量。如果引入了m 个，就将陷入虚拟变量陷阱。既模型中存在完全共线性，使得模型无法估计 方差分析模型、解释变量仅包含定性变量或虚拟变量的模型。 协方差分析模型、回归模型中的解释变量有些是定性的有些是定量的。 多重共线性 多重共线性是指解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系. 分为完全多重共线性和不完全多重共线性 ??)X |E(Y ?) )X |E(Y ( ??? :SRF 2211i 21i 21的估计量。是的估计量；是的估计量；是其中相对于ββββββββi i i i Y X X Y +=+=∑∑==2 22?i i y y TSS ESS R
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。本专题最后介绍了一个关于选取线性模型还是双对数线性模型的一个实用方法。 第四个专题是关于建模一般方法论的问题。重点讨论了传统建模理论的缺陷以及为避免这种缺陷而由Hendry提出的“从一般到简单”的建模理论。传统建模方法对变量选取的
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。 计量经济学与统计学的根本区别在于，计量经济学是问题导向和以经济模型为核心的，而统计学则是以经济数据为核心，且常常是数据导向的。典型的计量经济学分析从具体经济问题出发，先建立经济模型，参数估计、判断、调整和预测分析等都是以模型为基础和出发点；典型的统计学研究则并不一定需要从具体明确的问题出发，虽然也有一些目标，但可以是模糊不明确的。虽然统计学并不排斥经济理论和模型，有时也会利用它们，但统计学通常
计量经济学复习题精编 W O R D版 IBM system office room 【A0816H-A0912AAAHH-GX8Q8-GNTHHJ8】
．对于人均存款与人均收入之间的关系式t t t Y S μβα++=使用美国36年的年度数据得如 下 估 计 模 型 ， 括 号 内 为 标 准 差 ： 2R ＝0.538 023.199?=σ （1）β的经济解释是什么？ （2）α和β的符号是什么为什么实际的符号与你的直觉一致吗如果有冲突的话，你可以给出可能的原因吗 （3）对于拟合优度你有什么看法吗？ （4）检验是否每一个回归系数都与零显着不同（在1%水平下）。同时对零假设和备择假设、检验统计值、其分布和自由度以及拒绝零假设的标准进行陈述。你的结论是什么？ 解答：（1）β为收入的边际储蓄倾向，表示人均收入每增加1美元时人均储蓄的预期平均变化量。 （2）由于收入为零时，家庭仍会有支出，可预期零收入时的平均储蓄为负，因此α符号应为负。储蓄是收入的一部分，且会随着收入的增加而增加，因此预期β的符号为正。实际的回归式中，β的符号为正，与预期的一致。但截距项为负，与预期不符。这可能与由于模型的错误设定形造成的。如家庭的人口数可能影响家庭的储蓄形为，省略该变量将对截距项的估计产生影响；另一种可能就是线性设定可能不正确。 （3）拟合优度刻画解释变量对被解释变量变化的解释能力。模型中53.8%的拟合优度，表明收入的变化可以解释储蓄中53.8 %的变动。
（4）检验单个参数采用t 检验，零假设为参数为零，备择假设为参数不为零。双变量情形下在零假设下t 分布的自由度为n-2=36-2=34。由t 分布表知，双侧1%下的临界值位于2.750与2.704之间。斜率项计算的t 值为0.067/0.011=6.09，截距项计算的t 值为384.105/151.105=2.54。可见斜率项计算的t 值大于临界值，截距项小于临界值，因此拒绝斜率项为零的假设，但不拒绝截距项为零的假设。 2-2．判断正误并说明理由： 1) 随机误差项u i 和残差项e i 是一回事 2) 总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值 3) 线性回归模型意味着变量是线性的 4) 在线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果 5) 随机变量的条件均值与非条件均值是一回事 答：错；错；错；错；错。 2-3． 试证明： （1）0=∑i e ，从而：0=e （2）0=∑i i x e （3）0=∧ ∑i i Y e ；即残差i e 与i Y 的估计值之积的和为零。 答：⑴根据定义得知，
《 期中练习题 1、回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离。最小二乘准则是指（ ） A ．使 ∑=-n t t t Y Y 1)?(达到最小值 B.使∑=-n t t t Y Y 1达到最小值 C. 使 ∑=-n t t t Y Y 1 2 )(达到最小值 D.使∑=-n t t t Y Y 1 2)?(达到最小值 2、根据样本资料估计得出人均消费支出 Y 对人均收入 X 的回归模型为 ?ln 2.00.75ln i i Y X =+，这表明人均收入每增加 1％，人均消费支出将增加 （ ） A. B. % C. 2 D. % 3、设k 为回归模型中的参数个数,n 为样本容量。则对总体回归模型进行显著性检验的F 统计量与可决系数2 R 之间的关系为( ) ~ A.)1/()1()/(R 2 2---=k R k n F B. )/(1)-(k )R 1/(R 22k n F --= C. )/()1(22k n R R F --= D. ) 1()1/(2 2R k R F --= 6、二元线性回归分析中 TSS=RSS+ESS 。则 RSS 的自由度为（ ） 9、已知五个解释变量线形回归模型估计的残差平方和为 8002=∑t e ，样本容量为46，则随机误 差项μ的方差估计量2 ?σ 为（ ） D. 20 1、经典线性回归模型运用普通最小二乘法估计参数时，下列哪些假定是正确的（ ） A.0)E(u i = B. 2 i )V ar(u i σ= C. 0)u E(u j i ≠ ) D.随机解释变量X 与随机误差i u 不相关 E. i u ～),0(2 i N σ 2、对于二元样本回归模型i i i i e X X Y +++=2211???ββα，下列各式成立的有（ ） A.0 =∑i e B. 0 1=∑i i X e C. 0 2=∑i i X e D. =∑i i Y e E. 21=∑i i X X 4、能够检验多重共线性的方法有（ ）
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，1 n i i Y Y 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 5.1074 130 96104100=+++。 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 N S 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。 2.3 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 () 10/25X X 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。 2.4 某月对零售商店的调查结果表明，市郊食品店的月平均销售额为2500元，在下一个月份中，取出16个这种食品店的一个样本，其月平均销售额为2600元，销售额的标准差为480元。试问能否得出结论，从上次调查以来，平均月销售额已经发生了变化？ 原假设 : 2500:0=μH 备择假设 : 2500:1≠μH ()100/1200.83?X X t μσ-= === 查表得 131.2)116(025.0=-t 因为t = 0.83 < 131.2=c t , 故接受原假 设,即从上次调查以来，平均月销售额没有发生变化。
计量经济学考试复习题 计量经济学练习题 1、经济计量学的研究步骤有哪些 一、模型设定：依据一定的经济理论或经验，先验地用一个或一组数学方程式表示被研究系统内经济变量之间的关系。 1、研究有关经济理论； 2、确定变量以及函数形式； 3、统计数据的收集与整理 二、参数估计：参数估计的方法主要有一般最小平方法（OLS）及其拓展形式（GLS、WLS、2Stage LS 等）、最大似然估计法、数值计算法等。 三、模型检验 1、经济意义准则； 2、统计检验准则； 3、计量经济检验准则 四、模型应用 1、检验经济理论； 2、结构分析（乘数分析、弹性分析）； 3、政策评价 4、预测 （ 2、简述经济计量模型的检验准则有哪三方面 （1）经济意义准则；（2）统计检验准则；（3）计量经济检验准则 3、经济计量模型中的随机干扰项来自哪些方面 1、变量的省略。 由于人们认识的局限不能穷尽所有的影响因素或由于受时间、费用、数据质量等制约而没有引入模型之中的对被解释变量有一定影响的自变量。 2、统计误差。 数据搜集中由于计量、计算、记录等导致的登记误差；或由样本信息推断总体信息时产生的代表性误差。 3、模型的设定误差。 ( 如在模型构造时，非线性关系用线性模型描述了；复杂关系用简单模型描述了；此非线性关系用彼非线性模型描述了等等。 4、随机误差。 被解释变量还受一些不可控制的众多的、细小的偶然因素的影响。若相互依赖的变量间没有因果关系，则称其有相关关系。 4、多元线性回归模型随机干扰项的假定有哪些 （1）随机误差项的条件期望值为零。
（2）随机误差项的条件方差相同。 （3）随机误差项之间无序列相关。 （4）自变量与随机误差项独立无关。 （5）随机误差项服从正态分布。 ； （6）各解释变量之间不存在显著的线性相关关系。 5、简述选择解释变量的逐步回归法 逐步回归的基本思想是“有进有出”。 具体做法是将变量一个一个引入，引入变量的条件是t统计量经检验是显著的。即每引入一个自变量后，对已经被选入的变量要进行逐个检验，当原引入的变量由于后面变量的引入而变得不再显著时，要将其剔除。引入一个变量或从回归方程中剔除一个变量，为逐步回归的一步，每一步都要进行t检验，以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著的变量。 6、对于非线性模型如何进行参数估计 一、解释变量可以直接替换的非线性回归模型 1、多项式函数模型 （1）多项式函数形式 ! 令原模型可化为线性形式，即可利用多元线性回归分析的方法处理了。（2）利用Eviews应用软件进行回归分析 在主窗口的命令栏内，直接键入ls y c x x^2 x^3，回车即可得到输出结果 （3）利用SPSS应用软件进行回归分析 在SPSS中，依次点击Analyze / Regression / Curve Estimation，打开对话窗口。在Models 选项组中，共有11种曲线可供选择：Linear（直线）、Quadratic（二次曲线）、Compound （复合曲线）、Growth（增长曲线）、Logarithmic（对数曲线）、Cubic（三次曲线）、S（S 曲线）、Exponential（指数曲线）、Inverse（倒数曲线）、Power（Power曲线）、Logistic （逻辑斯蒂曲线）。 * 2、双曲线（倒数）模型 令原模型可化为线性形式，即可利用一元线性回归分析的方法处理。
计量经济学是经济科学领域内的一门应用科学，以一定的经济理论和实际统计资料为基础，运用数学、统计方法与计算机技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机特性的经济变量关系。 2、数理经济模型与计量经济模型的区别。 数理：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。 计量：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。 3、经典计量经济学模型的一般形式。 4、计量经济学的数据类型。 时间序列数据：按时间先后排列的统计数据。 截面数据：一个或多个变量在某一时点上的数据集合。 合并数据（平行数据）：既包含时间序列数据又有截面 数据。 5、建立计量经济学模型的步骤。 1） 模型的数学形式。③拟定模型中待估计参数的理论期望 值。 2）样本数据的收集： 差项产生序列相关。②截面数据易引起模型随机误差项 产生异方差。③样本数据的质量：完整性、准确性、可 比性、一致性。 3）模型参数的估计。 4 度检验、变量的显着性检验、方程的显着性检验。③计 量经济学检验：序列相关、异方差法（随机误差项）、 多重共线性（解释变量）④模型预测检验。 6、计量经济学模型的应用。 1）结构分析；2）经济预测；3）政策评价；4）检验与发展经济理论。 7、如何正确选择解释变量。 作为“变量”的原因：1 2）考虑数据的可得性；3）考虑入选变量之间的关系。 8、回归分析的目的。 1）根据自变量的取值，估计应变量的均值；2）检验建立在经济理论基础上的假设；3） 值，预测应变量的均值。 9、总体回归函数(PRF)和样本回归函数(SRF)各变量系数名称及函数方程。 10、随机误差项(Ui)的性质或主要内容。
计量经济学复习材料 一、名词解释 1、时间序列数据（time series data）：一批按照时间先后排列的统计数据。 2、截面数据（cross-section data）：一批发生在同一时间截面上的调查数据。 3、虚变量数据（）：是认为设定的虚拟变量的取值,也称二进制数据,一般取0或1。 4、总离差平方和（total sum of squares）：用TSS表示，用以度量被解释变量的 总变动。 5、残差平方和（residual sum of squares）：用RSS 表示，用以度量由解释变量 引起的被解释变量变化的部分。 6、回归平方和（explained sum of squares）：用ESS表示，用以度量实际值与拟 合值之间的差异，是由除解释变量以外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。 7、可决系数（coefficient of determination）：度量回归方程拟合优度的指标，为 由解释变量引起的被解释变量的变化占被解释变量总变化的比重。 8、随机干扰项（stochastic disturbance）：也称随机误差项，指总体观测值与回 归方程理论值之间的偏差。 9、普通最小二乘法（OLS）：用估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数 的方法。 10、广义最小二乘法（GLS）：是最具普遍意义的二乘法，可用来处理模型存在 异方差或序列相关的估计问题。 11、加权最小二乘法（WLS）：是对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方 差性的模型，然后采用OLS法估计其参数。 12、异方差性（heteroskedastictity）：指对于不同样本值，随机干扰项的方差不 再是常数，而是互不相同的。 13、序列相关性（serial correlation）：指对于不同样本值，随机干扰项之间不再 是完全相互独立，而是存在某种相关性。 14、多重共线性（multicollinearity）：指两个或两个以上解释变量之间存在某种 线性相关关系。 15、间接最小二乘法（ILS）：先对关于内生解释变量的简化式方程采用普通最 小二乘法估计简化式参数，得到简化式参数估计量，然后通过参数关系体系，计算得到结构式参数的估计量。这种方法称为间接最小二乘法。 16、二阶段最小二乘法（2ILS）：估计联立方程计量经济学模型中的某个结构式 方程时，先用OLS对其中内生解释变量的简化式进行估计，得到它的估计值，用此估计值代替原结构式方程，用OLS进行估计。这种方法称为二阶段最小二乘法。 17、内生变量（endogenous variables）：是具有某种概率分布的随机变量，它的 参数是联立方程系统估计的元素，由模型系统决定，同时也对模型系统产生影响。内生变量一般都是经济变量。 18、外生变量（exogenous variables）：一般是确定性变量。具有临界概率分布的 随机变量。其参数不是模型系统研究的元素，会影响系统，但不受系统影响。 19、先决变量（predetermined variables）：外生变量与滞后内生变量被统称为先 决变量。滞后内生变量是联立方程计量经济学模型中重要的不可缺少的一部
1、已知一模型的最小二乘的回归结果如下： i i ?Y =101.4-4.78X （45.2）（1.53） n=30 R 2=0.31 其中，Y ：政府债券价格（百美元），X ：利率（%）。 回答以下问题： （1）系数的符号是否正确，并说明理由；（2）为什么左边是i ?Y 而不是i Y ； （3）在此模型中是否漏了误差项i u ；（4）该模型参数的经济意义是什么。 答：（1）系数的符号是正确的，政府债券的价格与利率是负相关关系，利率的上升会引起政府债券价格的下降。 （2）i Y 代表的是样本值，而i ?Y 代表的是给定i X 的条件下i Y 的期望值，即?(/)i i i Y E Y X 。此模型是根据样本数据得出的回归结果，左边应当是i Y 的期望值，因此是i ?Y 而不是i Y 。 （3）没有遗漏，因为这是根据样本做出的回归结果，并不是理论模型。 （4）截距项101.4表示在X 取0时Y 的水平，本例中它没有实际意义；斜率项-4.78表明利率X 每上升一个百分点，引起政府债券价格Y 降低478美元。 2、有10户家庭的收入（X ，元）和消费（Y ，百元）数据如下表： 10户家庭的收入（X ）与消费（Y ）的资料 X 20 30 33 40 15 13 26 38 35 43 Y 7 9 8 11 5 4 8 10 9 10 若建立的消费Y 对收入X 的回归直线的Eviews 输出结果如下： Dependent Variable: Y
Variable Coefficient Std. Error X 0.202298 0.023273 C 2.172664 0.720217 R-squared 0.904259 S.D. dependent var 2.233582 Adjusted R-squared 0.892292 F-statistic 75.55898 Durbin-Watson stat 2.077648 Prob(F-statistic) 0.000024 （1）说明回归直线的代表性及解释能力。 （2）在95%的置信度下检验参数的显著性。（0.025(10) 2.2281t =，0.05(10) 1.8125t =，0.025(8) 2.3060t =，0.05(8) 1.8595t =） （3）在95%的置信度下，预测当X ＝45（百元）时，消费（Y ）的置信区间。（其中29.3x =，2()992.1x x -=∑） 答：（1）回归模型的R 2＝0.9042，表明在消费Y 的总变差中，由回归直线解释的部分占到90％以上，回归直线的代表性及解释能力较好。 （2）对于斜率项，11 ? 0.20238.6824?0.0233 ()b t s b ===>0.05(8) 1.8595t =，即表明斜率项 显著不为0，家庭收入对消费有显著影响。对于截距项， 00? 2.1727 3.0167?0.7202 ()b t s b ===>0.05(8) 1.8595t =， 即表明截距项也显著不为0，通过了显著性检验。 （3）Y f =2.17+0.2023×45＝11.2735 0.025(8) 1.8595 2.2336 4.823t ?=?= 95%置信区间为（11.2735-4.823，11.2735+4.823），即（6.4505，16.0965）。
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