课堂练习三
CBCCACDACC/ABCDE;AB;BCDE;BCDE/ FTFFT
一、单项选择题
1、如果模型t t t u x b b y ++=10存在定式偏差，则【C 】
A e （t u ）=0
B cov （t u ，s u ）=0（t ?s ）
C e （t u ）?0
D cov （t u ，s u ）?0（t ?s ）
2、当模型存在异常值问题时，适宜采用的修正方法是【 B 】
A 加权最小二乘法
B 虚拟变量法
C 广义差分法
D 工具变量法
3、在季节因素导致的误差项均值非零问题中，若观察到各季度分别受到
方向和力度不同因素的扰动，那么可以引进【C 】虚拟变量加以克服。
A 1个
B 2个
C 3个
D 4个
4、克服参数改变导致的误差项均值非零问题可以使用下列哪种方法【 C 】
A 虚拟变量法
B 非线性回归
C 分段回归法
D 泰勒级数法
5、为了更加清晰的辨别变量关系非线性和参数改变导致的误差项均值非
零问题可以通过以下哪种检验实现【A 】
A Chow test
B D-W 检验
C 戈—夸检验
D 方差扩大因子检验
6、 假定某企业的生产决策是由模型t t t u P b b S ++=10描述的（其中t S 为产量，
t P 为价格），又知该企业生产的产品具有明显的季节特征。由此判断
上述模型存在【 C 】
A 异方差问题
B 序列相关问题
C 误差项均值非零问题
D 随机解释变量问题
7、下列哪种方法不是检验异方差的方法【 D 】
A 戈德菲尔特——匡特检验
B 怀特检验
C 戈里瑟检验
D 方差膨胀因子检验
8、当存在异方差现象时，估计模型参数的适当方法是【 A 】
A 加权最小二乘法
B 工具变量法
C 广义差分法
D 使用非样本先验信息
9、如果戈里瑟检验表明，普通最小二乘估计结果的残差i e 与i x 有显着的形
式为i i i v x e +=28715.0||的相关关系（i v 满足线性模型的全部经典假设），则
用加权最小二乘法估计模型参数时，权数应为【 C 】
A i x
B 21i x
C i x 1
D i x 1
10、容易产生异方差的数据是【 C 】
A 时间序列数据
B 季度数据
C 横截面数据
D 年度数据
CBCCACDACC/;;; / FTFFT
二、多项选择题
1、下列情况会导致误差项均值非零【 ABCDE 】
A 变量关系非线性
B 异常值
C 规律性扰动
D 解释变量缺落
E 参数改变
2、下列哪些情况可能导致虚拟变量陷阱【 AB 】
A 同时引入代表四个季度的虚拟变量
B 分别定义代表男性和女性的性别变量引入模型
C 同时引入多个虚拟变量以克服异常值
D 同时引入多个虚拟变量作为解释变量
3、异方差性将导致【 BCDE 】
A 普通最小二乘估计量有偏和非一致
B 普通最小二乘估计量非有效
C 普通最小二乘估计量的方差的估计量有偏
D 建立在普通最小二乘估计基础上的假设检验失效
E 建立在普通最小二乘估计基础上的预测区间变宽
4、下列哪些方法可以用于异方差性的检验【 BCDE 】
A DW 检验法
B 戈德菲尔德——匡特检验
C 怀特检验
D 戈里瑟检验
E 帕克检验
三、判断题
1、当个别点处的残差表现出1 S e i ，可以初步断定该点出现了异常值。 （ F ）
2、当存在异常值时，OLS 估计量是有偏的，而且也是无效的。 （ T ）
3、当异方差出现时，最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性。 （ F ）
4、当异方差出现时，常用的t 检验和F 检验失效。 （ F ）
5、在异方差情况下，通常预测失效。 （ T ）
四、简答题
1、什么原因会导致误差项均值非零？
2、简述当出现误差项均值非零时给模型带来的后果。
3、什么是异方差性？试举例说明经济现象中的异方差性。
4、样本分段法检验（即戈德菲尔特——匡特检验）异方差性的
基本原理及其适用条件。(P154)
5.在下面利用给定的样本数据得到的散点图中，X 、Y 分别为解释
变量和被解释变量。问：各图中随机误差项的方差与解释变量之
间呈什么样的变化关系？
A.参数关系非线性
B. up
C. 无异方差
D. down
五、计算题
1、已知消费模型：t t t t x x y μααα+++=22110，其中：t y ＝消费支出；
t x 1＝个人可支配收入；t x 2＝消费者的流动资产；E(t μ)=0；
212)(t t x V σμ=(其中2σ为常数）。 请回答以下问题：
（1）请进行适当变换变换消除异方差。
（2）写出消除异方差后，模型参数估计量的表达式。
2、某地区1979—1999年工业企业的生产函数为：
式中Y 、L 、K 分别为该地区工业企业的总产出，职工人数和资本额，t 为时间。
在这段时期该地区企业职工人数年均增长1.8%，固定资产年均增长6.6%，总产值年均增长6%。试根据这些资料对该地区投入要素贡献和技术进步状况进行分析。
劳动贡献率：
资本贡献率：
外延扩大再生产贡献率：
技术进步贡献率：
Homework1for Econometrics (due March27,2013) Spring2013 Instructor:Jihai Yu TA:Kunyuan Qiao 1.Suppose that you are asked to conduct a study to determine whether smaller class sizes lead to improved student performance of fourth graders. (i)If you could conduct any experiment you want,what would you do?Be speci…c. (ii)More realistically,suppose you can collect observational data on several thousand fourth graders in a given state.You can obtain the size of their fourth-grade class and a standardized test score taken at the end of fourth grade.Why might you expect a negative correlation between class size and test score? (iii)Would a negative correlation necessarily show that smaller class sizes cause better performance? Explain. 2.The data set BWGHT.DTA contains data on births to women in the United States.Two variables of interest are the dependent variable,infant birth weight in ounces(bwght),and an explanatory variable, average number of cigarettes the mother smoked per day during pregnancy(cigs).The following simple regression was estimated using data on n=1,388births: \ bwght=119:77 0:514cigs (i)What is the predicted birth weight when cigs0?What about when cigs20(one pack per day)? Comment on the di¤erence. (ii)Does this simple regression necessarily capture a causal relationship between the child’s birth weight and the mother’s smoking habits?Explain. (iii)To predict a birth weight of125ounces,what would cigs have to be?Comment. (iv)The proportion of women in the sample who do not smoke while pregnant is about0.85.Does this help reconcile your…nding from part(iii)? https://www.doczj.com/doc/a311952780.html,ing data from1988for houses sold in Andover,Massachusetts,from Kiel and McClain(1995),the following equation relates housing price(price)to the distance from a recently built garbage incinerator
第二章简单线性回归模型 第一节回归分析与回归函数P15 （一）相关分析与回归分析 1、相关关系 2、相关系数 3、回归分析 （二）总体回归函数（条件期望） （三）随机扰动项 （四）样本回归函数 第二节简单线性回归模型参数的估计P26 （一）简单线性回归的基本假定 （二）普通最小二乘法求样本回归函数 （三）OLS回归线的性质 （四）最小二乘估计量的统计性质 1、参数估计量的评价标准（无偏性、有效性、一致性） 2、OLS估计量的统计特性（线性特性、无偏性、有效性、高斯-马尔可夫定理） 第三节拟合优度的度量（RSS、ESS、TSS）P35 （一）总变差的分解 （二）可决系数 （三）可决系数与相关系数的关系 第四节回归系数的区间估计与假设检验P38 （一）OLS估计的分布性质 （二）回归系数的区间估值 （三）回归系数的假设检验 1、Z检验 2、t检验 第五节回归模型预测P43 第六节案例分析P48 第三章多元线性回归模型 第一节多元线性回归模型及古典假定P64 一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的矩阵形式 三、多元线性回归模型的古典假定 第二节多元线性回归模型的估计P68 一、多元线性回归性参数的最小二乘估计 二、参数最小二乘估计的性质（线性特性、无偏性、有效性） 三、OLS估计的分布性质 四、随机扰动项方差的估计 五、多元线性回归模型参数的区间估计
第三节多元线性回归模型的检验P74 一、拟合优度检验（多重可决系数、修正的可决系数） 二、回归方程的显著性检验（F-检验） 三、回归参数的显著性检验（t-检验） 第四节多元线性回归模型的预测P79 第五节案例分析P81 第四章多重共线性第一节什么是多重共线性P94 第二节多重共线性产生的后果 第三节多重共线性的检验 第四节多重共线性的补救措施 第五节案例分析P109
计量经济学第三章作业 经济131 王晨莹 13013121 15.（1）① 打开材料数据表3-5，获得如图3-5-1所示： 3-5-1 ② 根据题目确定被解释变量为税收收入（T ）、解释变量为工业（GY ）、进出口总额（IE ）、金融业（JR ）、交通运输业(JT)、建筑业（JY ）。 ③ 建模： t t JY JT JR IE GY T μββββββ++++++=543210 ④ 建立变量组： 在主菜单上Eviews 命令框中直接输入命令“Data T GY IE JR JT JY ”，将直接出现已定义变量名称的数据编辑窗口。如图3-5-2所示：
图3-5-2 ⑤估计模型参数： 在主菜单上依次单击“Quick→Estimate Equation”，弹出对话框，在“Specification”选项卡中输入模型中被解释变量（T）、常数项（C）、解释变量(GY、IE、JR、JT、JY)序列，并选择估计方法及样本区间（1985-2009）。如图3-5-3所示，其结果如图3-5-4所示： 图3-5-3
图3-5-4 ⑥ 参数估计结果分析： 经参数估计后，回归模型为 ∧T = 117.5 - 0.772 GY + 0.232 IE + 1.82 JR + 1.895 JT + 2.853 JY (0.2168) (-3.068) (5.552) (3.184) (2.261) (3.047) 995.02=R ，F=798 , d=0.674 ⑦ 模型中参数表明，在工业、建筑业、进出口、金融业、交通运输业中，建筑业对税收的影响最大，工业（GY ）每增加1亿元，税收收入（T ）将减少3.068亿元（但不符合经济意义）；进出口总额（IE ）每增加1亿元，税收收入（T ）将增加5.552亿元；金融业（JR ）每增加1亿元，税收收入（T ）将增加3.184亿元；交通运输业(JT)每增加1亿元，税收收入（T ）将增加2.261亿元；建筑业（JY ）每增加1亿元，税收收入（T ）将增加3.047亿元。抛出这5类因素对税收的影响，政府从其他部门和产业所征收数额为117.48。 （2）多重共线性检验：存在多重共线性 由上图可知，工业的结构参数为负，不符经济意义，故去掉工业得到新的模型：
下表列出了某年中国部分省市城镇居民每个家庭平均全年可支配收入X与消费性支出Y 的统计数据。 地区可支配收入 （X）消费性支出 （Y） 地区可支配收入 （X） 消费性支出 （Y） 北京10349.69 8493.49 浙江9279.16 7020.22 天津8140.50 6121.04 山东6489.97 5022.00 河北5661.16 4348.47 河南4766.26 3830.71 山西4724.11 3941.87 湖北5524.54 4644.5 内蒙古5129.05 3927.75 湖南6218.73 5218.79 辽宁5357.79 4356.06 广东9761.57 8016.91 吉林4810.00 4020.87 陕西5124.24 4276.67 黑龙江4912.88 3824.44 甘肃4916.25 4126.47 上海11718.01 8868.19 青海5169.96 4185.73 江苏6800.23 5323.18 新疆5644.86 4422.93 (1)试用普通最小二乘法建立居民人均消费支出与可支配收入的线性模型； (2)检验模型是否存在异方差性； (3)如果存在异方差性，试采用适当的方法估计模型参数。 解： （1）a.建立对象，录入可支配收入X与消费性支出Y，如下图： b. 设定一元线性回归模型为： 点击主界面菜单Quick\Estimate Equation，在弹出的对话框中输入Y、C、X，操作
（2）a.生成残差序列。在工作文件中点击Object\Generate Series…，在弹出的窗口中，在主窗口键入命令如下“e1=resid^2”得到残差平方和序列e1。如下图： (3)a. 设定一元线性回归模型为：
课堂练习四 一、单项选择题 1、如果模型t t t u x b b y ++=10存在序列相关，则【D 】 A cov （t x ，t u ）=0 B cov （t u ，s u ）=0（t ≠s ） C cov （t x ，t u ）≠0 D cov （t u ，s u ）≠0（t ≠s ） 2、D －W 检验的零假设是（ρ为随机项的一阶自相关系数）【 B 】 A DW=0 B ρ=0 C DW=1 D ρ=1 3、下列哪种形式的序列相关可用DW 统计量来检验（i v 为具有零均 值，常数方差，且不存在序列相关的随机变量）【 A 】 A t t t v u u +=-1ρ B t t t t v u u u +++=-- 22 1ρρ C t t v u ρ= D ++=-12 t t t v v u ρρ 4、当DW ＝4时，说明【 D 】 A 不存在序列相关 B 不能判断是否存在一阶自相关 C 存在完全的正的一阶自相关 D 存在完全的负的一阶自相关 5、当模型存在序列相关现象时，适宜的参数估计方法是【 C 】 A 加权最小二乘法 B 间接最小二乘法 C 广义差分法 D 工具变量法
6、对于原模型t t t u x b b y ++=10，广义差分模型是指【 D 】 A ) () () (1) (1 t t t t t t t x f u x f x b x f b x f y + += B t t t u x b y ?+?=?1 C t t t u x b b y ?+?+=?10 D )()()1(11101----+-+-=-t t t t t t u u x x b b y y ρρρρ 7、采用一阶差分克服一阶线性自相关问题用于下列哪种情况【 B 】 A ρ≈0 B ρ≈1 C －1<ρ<0 D 0<ρ<1 8、对于模型i i i e x y ++=10??ββ，以ρ表示t e 与1 -t e 之间的线性相关系数 （t=1，2，?，n ），则下面明显错误的是【C 】 A ρ=0.8，DW=0.4 B ρ=－0.8，DW=－0.4 C ρ=0，DW=2 D ρ=1，DW=0 9、对于模型i i i i u x b x b b y +++=22110，与12 r ＝0相比，当12 r =0.15时，若 12 r 表示解释变量之间的线性回归拟合度，则估计量1 ?b 的方差var （1 ?b ）将是原来的【 C 】 A 1倍 B 1.18倍 C 1.96倍 D 2倍 10、在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定 系数接近于1，则表明模型中存在【A 】 A 多重共线性 B 异方差性 C 序列相关 D 高拟合优度
Intermediate Econometrics Class 1 Problem Set 3 with Answers Handout Date: Dec. 4th, 2011 Due Date: Dec. 9th, 2011 (Hand in BEFORE class) 1.An estimated equation is with , and SSR = 1.5 Use F-statistic to test the following (1). (2). (3). (Hint: The tests involve only the sub-matrix in the lower-right corner of . Refer to TA materials for the formula of inverses of partitioned matrices.) (1). equals the single element at the lower right-hand corner of ,which is 2.5. Then the F-statistic is calculated as It falls well short of any usually critical value for . So we cannot reject . (2). only involves the elements in the sub-matrix in the lower right-hand corner of The F-statistic equals From the tables of F distribution, , so we cannot reject the null at 5% significance level.
第二章简单线性回归模型 2.1 （1）①首先分析人均寿命与人均GDP的数量关系，用Eviews分析：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/27/14 Time: 21:00 Sample: 1 22 Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 56.64794 1.960820 28.88992 0.0000 X1 0.128360 0.027242 4.711834 0.0001 R-squared 0.526082 Mean dependent var 62.50000 Adjusted R-squared 0.502386 S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 7.116881 Akaike info criterion 6.849324 Sum squared resid 1013.000 Schwarz criterion 6.948510 Log likelihood -73.34257 Hannan-Quinn criter. 6.872689 F-statistic 22.20138 Durbin-Watson stat 0.629074 Prob(F-statistic) 0.000134 有上可知，关系式为y=56.64794+0.128360x1 ②关于人均寿命与成人识字率的关系，用Eviews分析如下：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/26/14 Time: 21:10 Sample: 1 22 Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 38.79424 3.532079 10.98340 0.0000 X2 0.331971 0.046656 7.115308 0.0000 R-squared 0.716825 Mean dependent var 62.50000 Adjusted R-squared 0.702666 S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 5.501306 Akaike info criterion 6.334356 Sum squared resid 605.2873 Schwarz criterion 6.433542 Log likelihood -67.67792 Hannan-Quinn criter. 6.357721 F-statistic 50.62761 Durbin-Watson stat 1.846406 Prob(F-statistic) 0.000001 由上可知，关系式为y=38.79424+0.331971x2 ③关于人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的关系，用Eviews分析如下：
第一节 EViews基本操作 1、什么是EViews EViews是Econometric Eviews（计量经济学视图）的缩写，通常称为计量经济学软件包，是专门从事数据分析、回归分析和预测的工具，在科学数据分析与评价、金融分析、经济预测、销售预测和成本分析等领域应用非常广泛。 EViews引入了流行的对象概念，操作灵活简便，可在菜单式窗口和编程窗口两种方式下运行，可直接而不需要编程解决绝大部分计量经济学问题。 2、EViews安装 3、EViews使用参考书 1）、《EViews使用指南与案例》，张晓峒主编，机械工业出版社，2007 2）、《计量经济学试验教程》，李国柱，刘德智主编，中国经济出版社，2010 4、认识EViews 主菜单包含九个主菜单，每个主菜单下包含若干菜单项。 File(文件) Edit(编辑) Object(对象)：主菜单下有：New Object(新建对象)、Fetch from DB（从数据库导入）、Update selected from DB（从数据库更新对象）、store selected to DB（把选定的对象存储到数据库）、copy selected（复制所选定的对象）、rename （重命名）、 freeze output （冻结当前输入） Qucik提供快速分析过程，即一些频繁使用的功能。主要菜单有：sample（改编样本范围）、generate series（生成序列）、show（打开已选择的对象，或将多个序列合成一个群对象）、graph（画图）、empty group（打开一个空群）、series statics（产生序列统计量）、group statistics（进行群统计）、estimate equation （估计方程）、 estimate VAR（估计向量回归方程）。 5、数据操作 常用函数：abs(x),exp(x),inv(x),log(x),log10(x),log10(x,b),sqrt(x) 常用描述统计函数： cor(x,y),cov(x,y),mean(x),medan(x),min(x),stdev(x),var(x),sum(x) 描述性统计常用的量： 偏度（skewness）计算公式为s=错误！未找到引用源。3, 对称分布的偏度为零;当偏度大于零时，序列的分布为正偏；当偏度小于零时，序列的分布为负偏；如果偏度等于零，则序列呈正态分布。 峰度（kurtosis）的计算公式为k=错误！未找到引用源。4,正态分布的峰度为3。当序列的峰度大于3时，表示与正态分布相比，序列的分布为尖崤峰；当序列的峰度小于3时，表示与正态分布相比，序列的分布为平缓峰。 雅克-贝拉统计量（Jarque-bera statistic）用来检验序列是否服从正态分布，计算公式JB=错误！未找到引用源。，原假设为序列服从正态分布时，JB统计量服从自由度为2的卡方分布。只需要比较P值与显著性水平的大小。 第二节简单线形回归
1、家庭消费支出（Y ）、可支配收入（1X ）、个人个财富（2X ）设定模型下： i i i i X X Y μβββ+++=22110 回归分析结果为： LS 18/4/02 Error T-Statistic Prob. C ________ 2X - ________ 2X R-squared ________ Mean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression ________ Akaike info criterion Sum squared resid Schwartz criterion Log likelihood - 31.8585 F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) 补齐表中划线部分的数据（保留四位小数）；并写出回归分析报告。 由表可知，9504.02=R 故 9614.01 10310) 9504.01(12=----=R 回归分析报告如下： 由以上结果整理得： t= 9614.02=R n=10 从回归结果来看，9614.02=R ，9504.02=R ，3339.87=F ,不够大，则模型的拟合优度不是很好. 模型说明当可支配收入每增加１元，平均说来家庭消费支出将减少元，当个人财富每增加１元，平均来说家庭消费支出将增加元。 参数检验：
在显着性水平上检验1β，2β的显着性。 365.2)310(7108.0025.01=-<-=t t Θ 故接受原假设，即认为01=β。 365.2)310(7969.1025.02=-<=t t Θ 故接受原假设，即认为02=β。 即模型中，可支配收入与个人财富不是影响家庭消费支出的显着因素。 2、为了解释牙买加对进口的需求 ，根据19年的数据得到下面的回归结果: se = R 2= 2 R = 其中：Y=进口量（百万美元），X 1=个人消费支出（美元/年），X 2=进口价格/国内价格。 （1） 解释截距项，及X 1和X 2系数的意义； 答：截距项为，在此没有什么意义。1X 的系数表明在其它条件不变时，个人年消费量增加1美元，牙买加对进口的需求平均增加万美元。2X 的系数表明在其它条件不变时，进口商品与国内商品的比价增加1美元，牙买加对进口的需求平均减少万美元。 （2）Y 的总离差中被回归方程解释的部分，未被回归方程解释的部分； 答：由题目可得，可决系数96.02=R ，总离差中被回归方程解释的部分为96%，未被回归方程解释的部分为4%。 （3）对回归方程进行显着性检验,并解释检验结果； 原假设：0:210==ββH 计算F 统计量 16 04.0296.01=--=k n RSS k ESS F =192 63.3)16,2(19205.0=>=F F Θ 故拒绝原假设，即回归方程显着成立。 （4）对参数进行显着性检验,并解释检验结果。 对21ββ进行显着性检验 96.174.210092.002.0) ?(?05.011`11=>=-=-=t SE t βββ 故拒绝原假设，即1β显着。 96.12.1084.001.0) ?(?05.02222=<=-=-=t SE t βββ 故接受原假设，即2β不显着。 4.根据某地1961—1999年共39年的总产出Y 、劳动投入L 和资本投入K 的年度 数据，运用普通最小二乘法估计得出了下列回归方程： ，DW= 式下括号中的数字为相应估计量的标准误。 (1)解释回归系数的经济含义； (2)系数的符号符合你的预期吗为什么
课程论文 题目分析我国城镇居民消费支出对GDP的影响学院数学与统计学院 专业经济统计学 班级2013级经济统计一班 学生姓名 指导教师孙荣 职称副教授 2015 年12 月24 日
重庆工商大学课程论文成绩评定表 指导教师评定成绩： 指导教师签名： 年月日
分析城镇居民消费支出对GDP的影响 [摘要]：为了更深入地研究居民消费对GDP的影响，而不是仅仅笼统的了解居民消费对GDP有影响,本文从居民消费用途分类对GDP影响进行分析，。文章指出应该从消费用途方面分析居民消费对GDP的影响。政府可以根据此分析结果对居民消费结构进行调整，提高GDP，促进经济发展。 [关键字]：GDP 消费用途城镇居民消费支出 引言 （一）研究背景 拉动经济发展的“三驾马车”是：消费，投资，进出口。在中国，存在其他国家都不能相比的巨大的消费市场。大家都知道，因为人多。大多数研究在分析居民消费对GDP的影响时，仅仅分析表面，并没有对消费进行彻底的分析。内需才是提高GDP切实可行之路，所以本文将居民消费按照用途分类，更深入的研究消费中各种用途对GDP的影响。这样能够更加清晰的理解居民消费对GDP的具体影响，给政府提高国内生产总值提供参考性建议。同时还可以根据本文分析结果对居民消费结构进行适当的调整，了解居民消费需求，实现供求平衡，拉动经济的增长。 （二）理论依据 根据支出法计算国内生产总值，GDP=最终消费支出+资本形成总额+货物净出口，其中的最终消费支出=居民个人消费支出+社会公共消费支出，本文将居民消费支出按照户口分为城镇居民消费支出与农村居民消费支出，进而再继续分类，按照用途分类，将居民消费支出分为八大类，分别是食品、衣着、家庭设备用品及维修服务、医疗保健、交通通信、文娱教育及服务、居住、其他商品和服务。本文根据这八类居民消费分类对GDP的影响进行深入研究。（三）研究意义 将消费按照用途分类，能够深入的了解到每一类型的消费需求对GDP的影响，用Eviews 软件进行定量分析之后，我们就能够更具体的了解到居民消费对GDP的影响，对政府进行消费结构调整能够提供有价值的建议，或者对于提高内需，拉动经济增长，能够提供可靠性的依据，不在只是依赖定性分析进行决策，而是利用更加科学可靠的定量分析进行相关决策。 一、居民消费对国内生产总值的影响 居民消费支出可以看做是消费需求一部分，消费需求的增长对经济增长的拉动作用，可以从两方面进行分析：（1）消费需求弹性分析。消费需求弹性系数是一个较为具体的地反应需求对经济增长的影响或制约性分析指标。它是经济增长率与消费需求增长率之比，说明需求没增长1个百分点能够带动经济增长比例关系。（2）消费需求贡献分析。从市场消费需求增长变化对经济增长的实际效果来分析，消费需求在多大的程度上推动了经济增长。 二、深入分析居民消费对国内生产总值的影响 本文利用Eviews软件深入分析居民消费对国内生产总值的影响。将居民消费按照八个分
计量经济学报告 一、背景介绍 为了了解宏观经济模型，找到显著影响国内生产总值的解释变量，例如个人可支配收入， 个人消费支出，公司税后利润，公司净红利支出。 为此找到1990-2001年间的季度数据数据来源于统计年鉴。以国内生产总值为被解释变 量，以个人可支配收入，个人消费支出，公司税后利润，公司净红利支出四个变量为解释变 量进行建模，其中共有观测值48个。在下面建模时设定y为国内生产总值， x1 为个人可支 配收入，x2为个人消费支出，x3为公司税后利润，x4为公司净红利支出。 二、模型设定 模型初步拟合 （1）估计参数 (156.3372) (0.1581641) (0.1557289) (0.1747617) (0.8398794) t= (1.27) (2.90) (5.54) (-7.93) (-0.35) F=2343.75 n=48 （2）经济意义检验 当其他不变，x1即个人可支配收入每增加一个单位，平均来说，y增加0.4588558个单 位。x2即个人消费支出每增加一个单位，平均来说，y增加0. 8628708个单位。x3即公司 税后利润每增加一个单位，平均来说，y增加1.38581个单位.。x4即公司净红利支出每增加 一个单位，平均来说，y减少0..2937867个单位。
（3）拟合优度和统计检验 模型检验：模型整体的R^2 为2343.75，P值小于0.01，通过显著性检验，可以看出模型整体拟合很好。但是可以看出前三个解释变量通过了显著性检验，即对GDP的影响是显著的，但是x4没有通过显著性检验。因此我们怀疑模型中可能存在多种共线性，下面进行多重共线的检验。 三、多重共线性检验 检验方差膨胀因子 从方差膨胀因子来看，除了x3外，其他解释变量的VIF都大于10，因此存在多重共线性。 检验自变量间的相关系数 可以看出x1,x2,x4三者相互之间的相关系数都很大，超过0.8，说明他们之间的相关性很强，需要对模型进行修正。 四、模型修正 1、对各变量取对数 取对数
第二章 简单线性回归模型 2.1 （1） ①首先分析人均寿命与人均GDP 的数量关系，用Eviews 分析： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/27/14 Time: 21:00 Sample: 1 22 Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 56.64794 1.960820 28.88992 0.0000 X1 0.128360 0.027242 4.711834 0.0001 R-squared 0.526082 Mean dependent var 62.50000 Adjusted R-squared 0.502386 S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 7.116881 Akaike info criterion 6.849324 Sum squared resid 1013.000 Schwarz criterion 6.948510 Log likelihood -73.34257 Hannan-Quinn criter. 6.872689 F-statistic 22.20138 Durbin-Watson stat 0.629074 Prob(F-statistic) 0.000134 有上可知，关系式为y=56.64794+0.128360x 1 ②关于人均寿命与成人识字率的关系，用Eviews 分析如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/26/14 Time: 21:10 Sample: 1 22 Included observations: 22 Variable Coefficien t Std. Error t-Statistic Prob. C 38.79424 3.532079 10.98340 0.0000 X2 0.331971 0.046656 7.115308 0.0000 R-squared 0.716825 Mean dependent var 62.50000 Adjusted R-squared 0.702666 S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 5.501306 Akaike info criterion 6.334356 Sum squared resid 605.2873 Schwarz criterion 6.433542 Log likelihood -67.67792 Hannan-Quinn criter. 6.357721
课 堂练习二 一、选择题 1、决定系数2R 是指【 C 】 A 剩余平方和占总离差平方和的比重 B 总离差平方和占回归平方和的比重 C 回归平方和占总离差平方和的比重 D 回归平方和占剩余平方和的比重 2、在由n=30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算的决定系数为0.8500，则调整后的决定系数为【 D 】 A 0.8603 B 0.8389 C 0.8 655 D 0.8327 3、下列样本模型中，哪一个模型通常是无效的【 B 】 A i C （消费）＝500＋0.8i I （收入） B d i Q （商品需求）＝10＋0.8i I （收入）＋0.9i P （价格） C s i Q （商品供给）＝20＋0.75i P （价格） D i Y （产出量）＝0.656.0i L （劳动）4 .0i K （资本） 4、用一组有30 个观测值的样本估计模型i i i i u x x y +++=22110βββ后，在0.05的显着性水平下对1β的显着性作检验，则1β显着地不等于零的条件是其统计量大于等于【 C 】 A 05.0t （30） B 025.0t （28） C 025.0t （27） D 025.0F （1，28） 二、判断题 1、当R 2 =1，F=0；当R 2 =0，F=∞。（ 错 ） 2、回归分析的结果要通过统计意义检验和计量经济意义检验后方可应用。
（错） 3、在多元回归分析中，方程Y=β0+β1X1+β2X2+ε中的偏回归系数β2表示X2 变化一个单位引起Y的平均变化。（错） 三、计算分析题 1、考虑以下回归方程： 其中： Y——第t年的玉米产量（蒲式耳/亩） t F——第t年的施肥强度（磅/亩） t RS——第t年的降雨量（英寸） t 要求回答下列问题： （1）从F和RS对Y的影响方面，说出本方程中系数10.0和33.5的含义； （2）常数项120 -是否意味着玉米的负产量可能存在？ （3）假定 β的真实值为40.0，则估计值是否有偏？为什么？ F ⑴在降雨量不变时，每亩增加一磅肥料将使第t年的玉米产量增加0.1蒲式耳/亩； 在每亩施肥量不变的情况下，每增加一英寸的降雨量将使第t年的玉米产量增加 5.33蒲式耳/亩； ⑵在种地的一年中不施肥、也不下雨的现象同时发生的可能性极小，所以玉米的负 产量不可能存在； β的真实值为0.40，并不能说明0.1是有偏的估计，理由是0.1是本题估 ⑶如果 F 计的参数，而0.40是从总体得到的系数的均值。 2、某地区通过一个样本容量为722的调查数据得到劳动力受教育的一个回归方程为 R2=0.214 式中，edu为劳动力受教育年数，sibs为该劳动力家庭中兄弟姐妹的个数，medu与fedu分别为母亲与父亲受到教育的年数。问
以往计量经济学作业答案 第一次作业： 1-2. 计量经济学的研究的对象和内容是什么？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经济现象，是研究经济现象中的具体数量规律（或者说，计量经济学是利用数学方法，根据统计测定的经济数据，对反映经济现象本质的经济数量关系进行研究）。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。 1-4．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、可比性和一致性；（3）估计模型参数；（4）模型检验，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。 1-6.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。 第二次作业： 2-1 答：P27 6条 2-3 线性回归模型有哪些基本假设？违背基本假设的计量经济学模
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？
第一章测试 1 【单选题】(10分) 计量经济学是一门学科。 A. 统计学 B. 经济学 C. 数学 D. 计量学 2 【单选题】(10分) 计量经济学的创始人是： A. 伍德里奇 B. 格兰杰 C. 弗里希 D.
凯恩斯 3 【多选题】(10分) 计量经济学主要由、和三门学科的内容有机结合而成。 A. 测度论 B. 计量学 C. 数学 D. 经济学 E. 统计学 4 【判断题】(10分) 国际计量经济学会成立标志着计量经济学作为一门独立学科地位的正式确立。
A. 错 B. 对 5 【判断题】(10分) 计量经济学具有综合性、交叉性和边缘性的特点。 A. 错 B. 对 6 【单选题】(10分) 计量经济模型一般由、、、等四个要素构成。 A. 函数关系、因果关系、统计关系和计量关系 B. 经济变量、参数、随机误差项和方程的形式
C. 变量、公式、模型和方程 D. 经济变量、数学变量、统计变量和计量软件 7 【单选题】(10分) 对计量经济模型进行检验的三个常用准则是： A. 渐进一致性准则、渐进有效性准则和渐进正态性准则 B. 正确准则、有效准则和简洁准则 C. 线性准则、无偏性准则和最优性准则 D. 经济意义准则、统计检验准则和计量检验准则 8 【判断题】(10分) 判断模型参数估计量的符号、大小、相互之间关系的合理性属于经济意义准则。
A. 对 B. 错 9 【判断题】(10分) 在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据列是横截面数据。 A. 对 B. 错 10 【单选题】(10分) 建立计量经济模型的一般步骤是： A. 搜集资料，参数估计，模型设定，模型应用 B.
2015-2016年第2学期 计量经济学大作业 论文名称：中国货币流通量、货款额 和居民消费水平指数分析 学号：姓名：专业： 学号：姓名：专业： 学号：姓名：专业： 选课班级：A05任课老师：陶长琪评语： 教师签名：批阅日期：
一、摘要 经济与货币流通量是相辅相成密不可分的，经济的发展必然会带来货币流通量的增加，进而也会带来消费的增加。而一个国家贷款额的多少和居民消费水平指数的大小往往能够在某种程度上反映该国家经济的发展水平。因此，经济将货币流通量、贷款额和居民消费水平指数紧密地联系起来。 计量经济学可以帮助我们通过建立多元线性模型来反应货币流通量、贷款额和居民消费水平指数三者之间的关系。我们可以通过进行拟合优度检验，F检验，显著性检验，异方差检验，相关性检验和多重共线性检验等多种检验方法最终确定模型，使得建立的模型达到最优的结果。 最后通过对模型的进一步分析，我们可以得出货币流通量、货款额和居民消费水平指数三者之间的关系，即贷款额与居民消费水平指数的增加均会导致货币流通量的增加。 关键字：货币流通量，贷款额，居民消费水平指数，多元线性模型
Abstract Economic and monetary circulation is complementary to close, the development of economy will inevitably bring about the increase of monetary circulation, and also can bring consumption increase. A national loan amount how many and dweller consumption level index size tend to a certain extent reflects the development level of national economy.Thus, the economy will the amount of money in circulation, the loan amount and dweller consumption level index closely linked. Econometrics can help us through the establishment of multiple linear models to response the amount of money in circulation, the loan amount and dweller consumption level index of the relationship between the three.We can through the goodness-of-fit testing ,and F inspection, significant inspection, heteroscedastic inspection , the inspection and multiple linear correlation of inspection to determine the final model, makes the establishment of the model to achieve the optimal result. Based on further analysis of the model, we can conclude that the amount of money in circulation, the amount of goods and dweller consumption level index of the relationship between the three, namely, the loan amount and consumption level of exponential increase will lead to the increase of the amount of money in circulation. Key words: The amount of money in circulation, the loan amount dweller consumption level index, multivariate linear model