第2章 一元线性回归模型
习 题
3．简答题、分析与计算题
（12）√表1数据是从某个行业的5个不同的工厂收集的，请回答以下问题：
①估计这个行业的线性总成本函数: t
t x b b y 10???+= ②0
?b 和1?b 的经济含义是什么？ ③估计产量为10时的总成本。
表1 某行业成本与产量数据
（13）有10户家庭的收入（x ，百元）与消费（y ，百元）的资料如表2。
表2 家庭的收入与消费的资料
要求：①建立消费(y )对收入(x )的回归直线。 ②说明回归直线的代表性及解释能力。 ③在95%的置信度下检验参数的显著性。
④在95%的置信度下，预测当x =45(百元)时，消费(y )的可能区间 （14）假设某国的货币供给量(y )与国民收入(x )的历史数据如表3所示：
表3 货币供给量(y )与国民收入(x )数据
请回答以下问题：
①作出散点图，然后估计货币供给量y 对国民收入x 的回归方程，并把加归直线画在散点图上。
②如何解释回归系数的含义？
③如果希望1997年国民收入达到15.0，那么应该把货币供应量定在什么水平上？ （15）√我国1978-2011年的财政收入y 和国内生产总值x 的数据资料如表4所示。
表4 我国1978-2011年中国财政收入和国内生产总值数据
试根据资料完成下列问题：
①建立财政收入对国内生产总值的一元线性回归方程，并解释回归系数的经济意义；
②求置信度为95%的回归系数的置信区间；
③对所建立的回归方程进行检验(包括经济意义检验、估计标准误差评价、拟合优度检验、参数的显著性检验)；
④若2012年国内生产总值为117253.52亿元，求2002年财政收入预测值及预测区间（05.0=α）。
（16）表5是1960-1981年间新加坡每千人电话数y 与按要素成本x 计算的新加坡元人均国内生产总值。这两个变量之间有何关系？你怎样得出这样的结论？
表5 1960-1981年新加坡每千人电话数与人均国内生产总值
第3章 多元线性回归模型
习 题
3．简答题、分析与计算题
（12√）表1给出某地区职工平均消费水平t y ，职工平均收入t x 1和生活费用价格指数
t x 2，试根据模型：t t t t u x b x b b y +++=22110作回归分析。
表1 某地区职工收入、消费和生活费用价格指数
（13）设有模型t t t t u x b x b b y +++=22110，试在下列条件下： ①121=+b b ；②21b b =，分别求出1b 和2b 的最小二乘估计量。
（14）√某地区统计了机电行业的销售额y （万元）和汽车产量x 1（万辆）以及建筑业产值x 2（千万元）的数据如表2所示。试按照下面要求建立该地区机电行业的销售额和汽车产量以及建筑业产值之间的回归方程，并进行检验（显著性水平05.0=α）。
表2 某地区机电行业的销售额、汽车产量与建筑业产值数据
①根据上面的数据建立对数模型：
t t t t u x b x b b y +++=22110ln ln ln (1)
②所估计的回归系数是否显著？用p 值回答这个问题。 ③解释回归系数的意义。
④根据上面的数据建立线性回归模型：
t t t t u x b x b b y +++=22110 (2)
⑤比较模型(1)、(2)的2
R 值。
⑥如果模型(1)、(2)的结论不同，你将选择哪一个回归模型？为什么？ （15）对下列模型进行适当变换化为标准线性模型： ①u x
b x b b y +?+?
+=22101
1 ②u e K AL Q βα= ③u
x b b e y ++=10
④)
(1011u x b b e
y ++-+=
（16）√表3给出了一个钢厂在不同年度的钢产量。找出表示产量和年度之间关系的方程：bx ae y =，并预测2002年的产量。
表3 某钢厂1991-2001年钢产量（单位：千吨）
（17）某产品的产量与科技投入之间呈二次函数模型：
u x b x b b y +++=2210
其统计资料如表4所示，试对模型进行回归分析。
表4 某产品产量与科技投入数据
（18）表5给出了德国1971-1980年间消费者价格指数y （1980=100）及货币供给x （亿德国马克）的数据。
表5 德国1971-1980年消费者价格指数与货币供给数据
①根据表5数据进行以下回归：①y 对x ；②lny 对lnx ；③lny 对x ；④ y 对lnx 。 ②解释各回归结果；
③对每一个模型求y 对x 的变化率； ④对每一个模型求y 对x 的弹性；
⑤根据这些回归结果，你将选择那个模型？为什么？ （19）根据表6的数据估计模型
t t t
u x b b y ++=101
表6 样本数据
①解释1b 的含义； ②求y 对x 的变化率； ③求y 对x 的弹性；
④用相同的数据估计下面的回归模型：
t t
t u x b b y ++=1
1
0 ⑤你能比较这两个模型的2
R 值吗？为什么？ ⑥如何判断哪一个模型更好一些？
（20）表7给出了1960-1982年间7个OECD 国家（美国、加拿大、德国、意大利、英国、日本、法国）的能源需求指数(y)、实际的GDP 指数(x 1)、能源价格指数(x 2)的数据，所有指数均以1970为基准（1970=100）。
表7 7个OECD 国家能源需求指数、实际GDP 指数与能源价格指数
①运用柯布——道格拉斯生产函数建立能源需求与收入、价格之间的对数需求函数：
t t t t u x b x b b y +++=22110ln ln ln (3)
②所估计的回归系数是否显著？用p 值回答这个问题； ③解释回归系数的意义；
④根据上面的数据建立线性回归模型：
t t t t u x b x b b y +++=22110 (4)
⑤比较模型(3)、(4)的2
R 值；
⑥如果模型(3)、(4)的结论不同，你将选择哪一个回归模型？为什么？
（21）表8列出了中国2000年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上企业制造业非国有企业的工业总产值Y ，资产合计K 及职工人数L 。设定模型为
u e L AK Y βα=
①利用表8资料，进行回归分析；
②中国2000年的制造业总体呈现规模报酬不变状态吗？
表8 中国2000年制造业业总产值、资产、职工人数统计资料
（22）表9列出了某地区家庭人均鸡肉年消费量Y 与家庭月平均收入X ，鸡肉价格1P 、猪肉价格2P 与牛肉价格3P 的相关数据。
①利用表9资料，求出该地区家庭鸡肉消费需求模型：
u P b P b P b X b b Y +++++=34231210ln ln ln ln ln
②试分析该地区家庭鸡肉消费需求是否受猪肉价格2P 与牛肉价格3P 的影响。
表9 相关统计数据
（23）在一项对某社区家庭对某种商品需求调查中，得到表10的统计数据。请用手工与软件两种方式对该社区家庭对某种商品需求支出作二元线性回归分析，其中手工方式要求以矩阵表达式进行运算。
表10 某社区家庭某商品消费需求统计调查数据（单位：元）
①估计回归方程的参数及随机误差项的方差2?σ
，计算2
R 及2
R 。其中已知： 1)(-'X X =???
?
?
--- ??-00000011.00005958.000053817.00005958.003381604.036302110.000053817.03630211.032536028.5
②对方程进行F 检验，对参数进行t 检验，并构造参数95%的置信区间。
③如果商品价格变为35元，则某一月收入为20000元的家庭对其消费支出估计是多少？构造该估计值的95%的置信区间。
第4章 异方差性
习 题
3．简答题、分析与计算题
（10）建立住房支出模型:t t t u x b b y ++=10，样本数据如表1（其中：y 是住房支出，x 是收入，单位：千美元）。
表1 住房支出与收入数据
请回答下列问题：
①用最小二乘法估计10,b b 的估计值、标准差、拟合优度；
②用Goldfeld-Quandt 检验异方差性（假设分组时不去掉任何样本值），取05.0=α； ③如果存在异方差性，假设222t t x σσ=，用加权最小二乘法重新估计10,b b 的估计值、标准差、拟合优度。
（11）试根据表2中消费(y)与收入(x)的数据完成以下问题：
①估计回归模型：t t t u x b b y ++=10；②检验异方差性；(3)选用适当的方法修正异方差性。
表2 消费与收入数据
（12）考虑表3中的数据。①估计OLS 回归方程：t t t u x b b y ++=10
表3 样本数据
②估计：
t
t
t
t
t
t
t
u x b b y σσσσ+
+=1
1
分析两个回归方程的结果，你认为哪个回归方程更好？为什么？ （13）现有20个家庭的年收入和消费支出资料如表4（单位：千元）。
表4 20个家庭年收入和消费支出资料
①用普通最小二乘法估计家庭消费函数：t t t u x b b y ++=10；
②利用Goldfeld-Quandt检验进行异方差性检验；
③利用White检验、Park检验和Glejser检验进行异方差性检验；
④用加权最小二乘法估计家庭消费函数。
（14）表5列出了1995年北京市规模最大的20家百货零售商店的商品销售收入x和销售利润y的统计资料。
表5 20家百货商店商品销售收入与利润（单位：千万元）
①根据y、x的相关图分析异方差性；
②利用White检验、Park检验和Glejser检验进行异方差性检验；
③利用WLS方法估计利润函数。
（15）√表6列出了2000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。
①利用OLS法建立人均消费支出与可支配收入的线性模型和对数线性模型；
②检验模型是否存在异方差性；
③如果存在异方差性，试采用适当的方法加以消除。
表6 中国城镇居民人均可支配收入与消费性支出(单位：元)
（16）已知某地区的个人储蓄y，可支配收入x的截面样本数据见表7。
①利用OLS法建立个人储蓄与可支配收入的线性模型；
②利用White检验、Park检验和Glejser检验、Goldfeld-Quandt检验对模型进行异方差性检验；
③如果存在异方差性，试采用适当的方法加以消除。
表7 某地区个人储蓄、可支配收入数据
第5章 自相关性
习 题
3．简答题、分析与计算题
（10）表1给出了美国1958-1969年期间每小时收入指数的年变化率（y ）和失业率（x ） 请回答以下问题：
①估计模型t t
t u x b b y ++=1
1
0中的参数10,b b ②计算上述模型中的DW 值。
③上述模型是否存在一阶自相关性？如果存在，是正自相关还是负自相关？ ④如果存在自相关，请用DW 的估计值估计自相关系数ρ。 ⑤利用广义差分法重新估计上述模型，自相关问题还存在吗？
表1 美国1958-1969年每小时收入指数变化率和失业率
（11）考虑表2中所给数据：
表2 美国股票价格指数和GNP 数据
注：y-NYSE 复合普通股票价格指数（1965年12月31日=100）；x-GNP （单位：10亿美元）
①利用OLS 估计模型：t
t t u x b b y ++=10。
②根据DW 统计量确定在数据中是否存在一阶自相关。
③如果存在一阶自相关，用DW 值来估计自相关系数ρ?。 ④利用估计的ρ
?值，用OLS 法估计广义差分方程： t t t t t v x x b b y y +-+-=---)?()?1(?1101ρρρ
⑤利用一阶差分法将模型变换成方程：
t t t t t v x x b y y +-=---)(111，或：t t t v x b y +?=?1
的形式，并对变换后的模型进行估计。比较(4)、(5)的回归结果，你能得出什么结论？在变换后的模型中还存在自相关吗？
（1）中国1980-2000年投资总额x 与工业总产值y 的统计资料如表3所示。试问： ①当模型为t t t u x b b y ++=ln ln 10时，是否存在自相关性？如果存在自相关性，利用
DW 求出ρ
?。 ②若按一阶自相关性假设t t t v u u +=-1ρ，试用Durbin 两步估计法与广义最小二乘法估计原模型。
③采用差分形式1*--=t t t y y y 与1*--=t t t x x x 作为新数据，估计模型
t t t v x a a y ++=*10*
该模型是否存在自相关性？
表3 中国1980-2000年投资总额x 与工业总产值y 数据（单位：亿元）
（13）√天津市城镇居民人均消费性支出（CONSUM ），人均可支配收入（INCOME ），
以及消费价格指数（PRICE ）见表4。定义人均实际消费性支出y= CONSUM/PRICE ，人均实际可支配收入x=INCOME/PRICE 。
表4 天津市城镇居民人均消费与人均可支配收入数据
①利用OLS 估计模型t t t u x b b y ++=10
②根据DW 检验法、LM 检验法检验模型是否存在自相关性。
③如果存在一阶自相关性，用DW 值来估计自相关系数ρ?。 ④利用估计的ρ
?值，用OLS 法估计广义差分方程： t t t t t v x x b b y y +-+-=---)?()?1(?1101ρρρ
⑤利用OLS 估计模型：t t t u x b b y ++=ln ln 10，检验此模型是否存在自相关性，如果存在自相关性，如何消除？
第6章 多重共线性
习 题
3．简答题、分析与计算题
（7）建立产出(y)对资本投入(K)和劳动投入(L)的生产函数模型的过程中，可能遇到的主要问题是什么？
（8）考虑表1一组样本数据：
表1 样本数据
现假定用y 对x 1和x 2作一多元线性回归模型：t t t t u x b x b b y +++=22110。请回答下列问题：①你能估计出这一模型的参数吗？为什么？②如果不能，你能估计哪一参数或参数组合？
（9）表2给出了一组消费支出(y)，周收入(x 1)和财富(x 2)的假设数据。
表2 消费支出、周收入和财富数据（单位：美元）
请回答以下问题：
①估计模型：t t t t u x b x b b y +++=22110。
②解释变量1x 与2x 之间存在多重共线性吗？为什么？
③估计模型：t t t u x b b y ++=110,t t t u x b b y ++=210。你从中知道些什么？ ④估计模型：t t t u x b b x ++=1102，你从中发现了什么？
⑤如果1x 、2x 存在严重的共线性，你将舍去一个解释变量吗？为什么？
（10）在研究生产函数时，我们得到以下两种结果：
L K Q
ln 893.0ln 887.004.5?ln ++-= (1) )137.0()087.0()40.1(=s
=2R 0.878 n=21
L K t Q ln 285.1ln 460.00272.057.8?ln +++-= (2)
)324.0()333.0()0204.0()99.2(=s
=2R 0.889 n=21
其中：Q=产量；K=资本；L=劳动时数；t=时间(技术指标)；n=样本容量。请回答以下问题
①证明在模型(1)中所有的系数在统计上都是显著的(05.0=α)； ②证明在模型(2)中t 和lnK 的系数在统计上是不显著的(05.0=α)； ③可能是什么原因造成模型(2)中lnK 的不显著性；
④如果t 和lnK 之间的相关系数为0.98，你将从中得出什么结论？ ⑤模型(1)中，规模报酬为多少？
（11）用适当的方法消除下列函数中的多重共线性:
①消费函数为u P b W b b C +++=210，其中C 、W 、P 分别代表消费、工资收入和非工资收入，W 与P 可能高度相关，但研究表明2/12b b =。
②需求函数为u P b P b Y b b Q s ++++=3210，其中Q 、Y 、P 、s P 分别代表需求量、收入水平、该商品本身价格以及相关商品价格水平，P 与s P 可能高度相关。
（12）某公司经理试图建立识别对管理有利的个人能力模型，他选取了15名新近提拨的职员，作一系列测试，决定他们的交易能力(x 1)、与其他人联系的能力(x 2)及决策能力(x 3)，每名职员的工作情况(y)依次对这三个变量作回归，原始数据如表3。
表3 样本数据
请回答以下问题：①建立回归模型：t t t t t u x b x b x b b y ++++=3322110，并进行回归分析。②模型是否显著？③计算每个i b 的方差膨胀因子i VIF ，并判断是否存在多重共线性？
（13）表4给出了美国1971-1986年期间的年数据。
表4 美国1971-1986年有关数据
其中，y:售出新客车的数量（千辆）；x 1:新车价格指数，1967=100；x 2:居民消费价格指数，1967=100；x 3:个人可支配收入（PDI ，10亿美元）；x 4:利率；x 5:城市就业劳动力（千人）。考虑下面的客车需求函数：
t t t t t t t u x b x b x b x b x b b y ++++++=55443322110ln ln ln ln ln ln
①用OLS 法估计样本回归方程。
②如果模型存在多重共线性，试估计各辅助回归方程，找出哪些变量是高度共线性的； ③如果存在严重的共线性，你会除去哪一个变量，为什么？
④在除去一个或多个解释变量后，最终的客车需求函数是什么？这个模型在哪些方面好于包括所有解释变量的原始模型。
⑤你认为还有哪些变量可以更好地解释美国的汽车需求？
（14）√表5给出了天津市1974-1987年粮食销售量y （万吨/年），常住人口数x 1（万人），人均收入x 2（元），肉销售量x 3（万吨/年），蛋销售量x 4（万吨/年），鱼虾销售量x 5（万吨/年）的时间序列数据。
表5 天津市1974-1987年粮食销售量、人均收入等数据
资料来源：《天津统计年鉴1988》。
①用OLS 法建立关于天津市粮食销售量的多元线性回归模型：
u x b x b x b x b x b b y ++++++=55443322110
②根据(1)的结果，能否初步判定模型存在多重共线性？说明原因。
③求5个解释变量x 1、x 2、x 3、x 4、x 5的简单相关系数矩阵，能得出什么结果？
④根据逐步回归法，确定一个较好的粮食需求模型。
（15）根据理论及对现实情况的分析，影响我国钢材供应量y(万吨)的主要因素有生铁产量1x (万吨)，原煤产量2x (万吨)，电力产量3x (亿千瓦小时)，固定资产投资4x (亿元)，国内生产总值5x (亿元)，铁路运输量6x (万吨)等。利用表6我国1978～1997年钢材供应量的统计数据，试建立我国钢材供应量模型。
表6 我国1978-1997年钢材供应量数据
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
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
西安郵電大学 《计量经济学》课内上机实验报告书 系部名称：经济与管理学院 学生姓名： 专业名称： 班级： 时间：2011-2012（2）
1、教材P54 11题 2、教材P91 10、11题 3、教材p135 7、8题 11、下表是中国1978-2000年的财政收入Y和国内生产总值（GDP）的统计资料。 单位：亿元 要求，以手工和运用EViews软件（或其他软件）： （1）作出散点图，建立财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归模型，并解释斜率的经济意义； （2）对所建立的回归模型进行检验； （3）若2001年中国国内生产总值为105709亿元，求财政收入的预测值及预测区间。Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/12/11 Time: 11:26 Sample: 1978 2000 R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared. dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic
020000 400006000080000 10000078 80 82 84 86 8890 9294 96 98 00 1.通过已知数据得到上面得散点图，财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程： ?i= + （） （） t= r 2= F= ?σ = 估计的解释变量的系数为，说明国内生产总值每增加一元，财政收入将增加元，符合经济理论。 2.（1）样本可决系数r 2=，模拟拟合度较好。 （2）系数的显著性检验：给定α=0,05，查t 分布表在自由度为n-2=21时的临界值为(21)=因为t=> (21)=, 国内生产总值对财政收入有显著性影响。 3．2001年的财政收入的预测值：?01= + *105709= 2001年的财政收入的预测区间：在1-α下，Y01的置信区间为： Y01∈()()01/2001/20????,Y t e Y t e αασσ??-+? ? 即： Y01∈[]11612.666943,14829.984783 10、在一项对某社区家庭对某种消费品的消费需要调查中，得到下表所示的资料。 单位：元 手工方式要求以矩阵表达式进行运算。 （1）估计回归方程的参数及随机干扰项的方差?σ 2，计算R 2及R 2。 （2）对方程进行F 检验，对参数进行t 检验，并构造参数95%的置信区间。 （3）如果商品单价变为35元，则某一月收入为20000元的家庭的消费支出估计是多少构造该估计值的95%的置信区间。 Dependent Variable: Y
计量经济学题库 计算与分析题（每小题10分） 1 X:年均汇率（日元/美元） Y:汽车出口数量（万辆） 问题：（1）画出X 与Y 关系的散点图。 （2）计算X 与Y 的相关系数。其中X 129.3＝，Y 554.2＝，2X X 4432.1∑（－）＝，2Y Y 68113.6∑ （－）＝，()()X X Y Y ∑－－＝16195.4 （3）采用直线回归方程拟和出的模型为 ?81.72 3.65Y X =+ t 值 1.2427 7.2797 R 2=0.8688 F=52.99 解释参数的经济意义。 2．已知一模型的最小二乘的回归结果如下： i i ?Y =101.4-4.78X 标准差 （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。 3．估计消费函数模型i i i C =Y u αβ++得 i i ?C =150.81Y + t 值 （13.1）（18.7） n=19 R 2=0.81 其中，C ：消费（元） Y ：收入（元） 已知0.025(19) 2.0930t =，0.05(19) 1.729t =，0.025(17) 2.1098t =，0.05(17) 1.7396t =。 问：（1）利用t 值检验参数β的显著性（α＝0.05）；（2）确定参数β的标准差；（3）判断一下该模型的拟合情况。 4．已知估计回归模型得 i i ?Y =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑ （－）＝，2Y Y 68113.6∑（－）＝， 求判定系数和相关系数。 5．有如下表数据
四、简答题（每小题5分） 令狐采学 1．简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。 2．计量经济模型有哪些应用？ 3．简述建立与应用计量经济模型的主要步调。4．对计量经济模型的检验应从几个方面入手？ 5．计量经济学应用的数据是怎样进行分类的？6．在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？ 7．古典线性回归模型的基本假定是什么？8．总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。 9．试述回归阐发与相关阐发的联系和区别。 10．在满足古典假定条件下，一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质？11．简述BLUE 的含义。 12．对多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F 检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0的t 检验？ 13.给定二元回归模型：01122t t t t y b b x b x u =+++，请叙述模型的古典假定。 14.在多元线性回归阐发中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？ 15.修正的决定系数2R 及其作用。16.罕见的非线性回归模型有几种情况？ 17.观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或
都是或都不是。 ①t t t u x b b y ++=310②t t t u x b b y ++=log 10 ③t t t u x b b y ++=log log 10④t t t u x b b y +=)/(10 18. 观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。 ①t t t u x b b y ++=log 10②t t t u x b b b y ++=)(210 ③t t t u x b b y +=)/(10④t b t t u x b y +-+=)1(11 0 19.什么是异方差性？试举例说明经济现象中的异方差性。 20.产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS 估计有何影响。21.检验异方差性的办法有哪些？ 22.异方差性的解决办法有哪些？23.什么是加权最小二乘法？它的基本思想是什么？ 24.样天职段法（即戈德菲尔特——匡特检验）检验异方差性的基来源根基理及其使用条件。 25．简述DW 检验的局限性。26．序列相关性的后果。27．简述序列相关性的几种检验办法。 28．广义最小二乘法（GLS ）的基本思想是什么？29．解决序列相关性的问题主要有哪几种办法？ 30．差分法的基本思想是什么？31．差分法和广义差分法主要区别是什么？ 32．请简述什么是虚假序列相关。33．序列相关和自相关的概念和规模是否是一个意思？ 34．DW 值与一阶自相关系数的关系是什么？35．什么是多重共线
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：
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，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 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 N S S x = = 4 5= 用 =，N-1=15个自由度查表得005.0t =，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±×=174± 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 () 10/2510/25 X 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。 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?480/16 X X t μσ-= === 查表得 131.2)116(025.0=-t 因为t = < 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。
第一节 Eviews简介 Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型（结构分析、经济预测、政策评价）。Eviews 是完成上述任务比较得力的必不可少的工具。正是由于Eviews等计量经济学软件包的出现，使计量经济学取得了长足的进步，发展成为一门较为实用与严谨的经济学科。 1、Eviews是什么 Eviews是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。Eviews的应用围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。 Eviews是专门为大型机开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包的新版本。Eviews的前身是1981年第1版的Micro TSP。目前最新的版本是Eviews4.0。我们以Eviews3.1版本为例，介绍经济计量学软件包使用的基本方法和技巧。虽然Eviews是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域，但是从软件包的设计来看，Eviews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。即使是跨部门的大型项目，也可以采用Eviews进行处理。 Eviews处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作，Eviews允许用户以简便的
可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据，根据已有的序列生成新的序列，在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列，对序列之间存在的关系进行统计分析。Eviews具有操作简便且可视化的操作风格，体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。 Eviews具有现代Windows软件可视化操作的优良性。可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行操作。操作结果出现在窗口中并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。此外，Eviews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。在Eviews的命令行中输入、编辑和执行命令。在程序文件中建立和存储命令，以便在后续的研究项目中使用这些程序。 2、运行Eviews 在Windows 2000中运行Eviews的方法有： （1）单击任务栏上的“开始”→“程序”→“Eviews”程序组→“Eviews” 图标。 （2）使用Windows浏览器或从桌面上“我的电脑”定位Eviews目录，双击“Eviews”程序图标。 （3）双击Eviews的工作文件和数据文件。 3、Eviews的窗口 Eviews的窗口分为几个部分：标题栏、主菜单栏、命令窗口、状态行和工作 1-1
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．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．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（）。 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（）。
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．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→应用模型 C．个体设计→总体估计→估计模型→应用模型D．确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型 11．将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为（）。 A．虚拟变量B．控制变量C．政策变量D．滞后变量 12．（）是具有一定概率分布的随机变量，它的数值由模型本身决定。 A．外生变量B．内生变量C．前定变量D．滞后变量 13．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．原始数据 14．计量经济模型的基本应用领域有（）。 A．结构分析、经济预测、政策评价B．弹性分析、乘数分析、政策模拟 C．消费需求分析、生产技术分析、D．季度分析、年度分析、中长期分析 15．变量之间的关系可以分为两大类，它们是（）。 A．函数关系与相关关系B．线性相关关系和非线性相关关系 C．正相关关系和负相关关系D．简单相关关系和复杂相关关系 16．相关关系是指（）。 A．变量间的非独立关系B．变量间的因果关系C．变量间的函数关系D．变量间不确定性
271 APPENDIX E SOLUTIONS TO PROBLEMS E.1 This follows directly from partitioned matrix multiplication in Appendix D. Write X = 12n ?? ? ? ? ? ???x x x , X ' = (1'x 2'x n 'x ), and y = 12n ?? ? ? ? ? ??? y y y Therefore, X 'X = 1 n t t t ='∑x x and X 'y = 1 n t t t ='∑x y . An equivalent expression for ?β is ?β = 1 11n t t t n --=??' ???∑x x 11n t t t n y -=??' ??? ∑x which, when we plug in y t = x t β + u t for each t and do some algebra, can be written as ?β= β + 1 11n t t t n --=??' ???∑x x 11n t t t n u -=??' ??? ∑x . As shown in Section E.4, this expression is the basis for the asymptotic analysis of OLS using matrices. E.2 (i) Following the hint, we have SSR(b ) = (y – Xb )'(y – Xb ) = [?u + X (?β – b )]'[ ?u + X (?β – b )] = ?u '?u + ?u 'X (?β – b ) + (?β – b )'X '?u + (?β – b )'X 'X (?β – b ). But by the first order conditions for OLS, X '?u = 0, and so (X '?u )' = ?u 'X = 0. But then SSR(b ) = ?u '?u + (?β – b )'X 'X (?β – b ), which is what we wanted to show. (ii) If X has a rank k then X 'X is positive definite, which implies that (?β – b ) 'X 'X (?β – b ) > 0 for all b ≠ ?β . The term ?u '?u does not depend on b , and so SSR(b ) – SSR(?β) = (?β– b ) 'X 'X (?β – b ) > 0 for b ≠?β. E.3 (i) We use the placeholder feature of the OLS formulas. By definition, β = (Z 'Z )-1Z 'y = [(XA )' (XA )]-1(XA )'y = [A '(X 'X )A ]-1A 'X 'y = A -1(X 'X )-1(A ')-1A 'X 'y = A -1(X 'X )-1X 'y = A -1?β . (ii) By definition of the fitted values, ?t y = ?t x β and t y = t z β. Plugging z t and β into the second equation gives t y = (x t A )(A -1?β ) = ?t x β = ?t y . (iii) The estimated variance matrix from the regression of y and Z is 2σ(Z 'Z )-1 where 2σ is the error variance estimate from this regression. From part (ii), the fitted values from the two
实2：我国1978-2001年的财政收入（y ）和国民生产总值（x ）的数据资料如表2所示： 表2 我国1978-2001年财政收入和国民生产总值数据 试根据资料完成下列问题： （1）给出模型t t t u x b b y ++=10的回归报告和正态性检验，并解释回归系数的经济意义； （2）求置信度为95%的回归系数的置信区间； （3）对所建立的回归方程进行检验(包括估计标准误差评价、拟合优度检验、参数的显著性检验)； （4）若2002年国民生产总值为亿元，求2002年财政收入预测值及预测区间（05.0=α）。 参考答案：
（1） t t x y 133561.06844.324?+= =)?(i b s =)?(i b t 941946.02 =R 056.1065?==σ SE 30991.0=DW 9607.356=F 133561.0?1 =b ，说明GNP 每增加1亿元，财政收入将平均增加万元。 （2）)?()2(?02/00b s n t b b ?-±=α=±? )?()2(?1 2/11b s n t b b ?-±=α=±? （3）①经济意义检验：从经济意义上看，0133561.0?1 ?=b ，符合经济理论中财政收入随着GNP 增加而增加，表明GNP 每增加1亿元，财政收入将平均增加万元。 ②估计标准误差评价： 056.1065?==σ SE ，即估计标准误差为亿元，它代表我国财政收入估计值与实际值之间的平均误差为亿元。 ③拟合优度检验：941946.02 =R ，这说明样本回归直线的解释能力为%，它代表我国财政收入变动中，由解释变量GNP 解释的部分占%，说明模型的拟合优度较高。 ④参数显著性检验：=)?(1b t ?0739.2)22(025 .0=t ，说明国民生产总值对财政收入的影响是显著的。 （4）6.1035532002=x , 41.141556.103553133561.06844.324?2002=?+=y
2．已知一模型的最小二乘的回归结果如下： i i ?Y =101.4-4.78X 标准差 （） （） n=30 R 2 = 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。 13．假设某国的货币供给量Y 与国民收入X 的历史如系下表。 某国的货币供给量X 与国民收入Y 的历史数据 根据以上数据估计货币供给量Y 对国民收入X 的回归方程，利用Eivews 软件输出结果为： Dependent Variable: Y Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X C R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression F-statistic Sum squared resid Prob(F-statistic) 问：（1）写出回归模型的方程形式，并说明回归系数的显著性（） 。 （2）解释回归系数的含义。 （2）如果希望1997年国民收入达到15，那么应该把货币供给量定在什么水平 14．假定有如下的回归结果 t t X Y 4795.06911.2?-= 其中，Y 表示美国的咖啡消费量（每天每人消费的杯数），X 表示咖啡的零售价格（单位：美元/杯），t 表示时间。问： （1）这是一个时间序列回归还是横截面回归做出回归线。 （2）如何解释截距的意义它有经济含义吗如何解释斜率（3）能否救出真实的总体回归函数 （4）根据需求的价格弹性定义： Y X ?弹性＝斜率，依据上述回归结果，你能救出对咖啡需求的价格弹性吗如果不能，计算此弹性还需要其他什么信息 15．下面数据是依据10组X 和Y 的观察值得到的： 1110=∑i Y ，1680 =∑i X ，204200=∑i i Y X ，315400 2=∑ i X ，133300 2 =∑i Y 假定满足所有经典线性回归模型的假设，求0β，1β的估计值； 16.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 17.某计量经济学家曾用1921~1941年与1945~1950年（1942~1944年战争期间略去）美国国内消费Ｃ和工资收入Ｗ、非工资－非农业收入
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
班级：金融学×××班姓名：××学号：×××××××C8.1SLEEP75.RAW sleep=β0+β1totwork+β2educ+β3age+β4age2+β5yngkid+β6male+u 解：（ⅰ）写出一个模型，容许u的方差在男女之间有所不同。这个方差不应该取决于其他因素。 在sleep=β0+β1totwork+β2educ+β3age+β4age2+β5yngkid+β6male+u模型下，u方差要取决于性别，则可以写成：Var u︳totwork,educ,age,yngkid,male =Var u︳male =δ0+δ1male。所以，当方差在male=1时，即为男性时，结果为δ0+δ1；当为女性时，结果为δ0。 将sleep对totwork，educ，age，age2，yngkid和male进行回归，回归结果如下： （ⅱ）利用SLEEP75.RAW的数据估计异方差模型中的参数。u的估计方差对于男人和女人而言哪个更高？ 由截图可知：u2=189359.2?28849.63male+r
20546.36 (27296.36) 由于male 的系数为负，所以u 的估计方差对女性而言更大。 （ⅲ）u 的方差是否对男女而言有显著不同？ 因为male 的 t 统计量为?1.06，所以统计不显著，故u 的方差是否对男女而言并没有显著不同。 C8.2 HPRICE1.RAW price =β0+β1lotsize +β2sqrft +β3bdrms +u 解：（ⅰ）利用HPRICE 1.RAW 中的数据得到方程（8.17）的异方差—稳健的标准误。讨论其与通常的标准误之间是否存在任何重要差异。 ● 先进行一般回归，结果如下： ● 再进行稳健回归，结果如下： 由两个截图可得：price =?21.77+0.00207lotsize +0.123sqrft +13.85bdrms 29.48 0.00064 0.013 (9.01) 37.13 0.00122 0.018 [8.48] n = 88， R 2=0.672 比较稳健标准误和通常标准误，发现lotsize 的稳健标准误是通常下的2倍，使得 t 统计量相差较大。而sqrft 的稳健标准误也比通常的大，但相差不大，bdrms 的稳健标准误比通常的要小些。 （ⅱ）对方程（8.18）重复第（ⅰ）步操作。 n =706，R 2=0.0016
《计量经济学》上机实验参考答案 实验一：计量经济学软件Eviews 的基本使用；一元线性回归模型的估计、检验和预测；多元线性回归模型的估计、检验和预测（3课时）；多元非线性回归模型的估计。 实验设备：个人计算机，计量经济学软件Eviews ，外围设备如U 盘。 实验目的：（1）熟悉Eviews 软件基本使用功能；（2）掌握一元线性回归模型的估计、检验和预测方法；正态性检验；（3）掌握多元线性回归模型的估计、检验和预测方法；（4）掌握多元非线性回归模型的估计方法。 实验方法与原理：Eviews 软件使用，普通最小二乘法（OLS ），拟合优度评价、t 检验、F 检验、J-B 检验、预测原理。 实验要求：（1）熟悉和掌握描述统计和线性回归分析；（2）选择方程进行一元线性回归；（3）选择方程进行多元线性回归；（4）进行经济意义检验、拟合优度评价、参数显著性检验和回归方程显著性检验；（5）掌握被解释变量的点预测和区间预测；（6）估计对数模型、半对数模型、倒数模型、多项式模型模型等非线性回归模型。 实验内容与数据1：表1数据是从某个行业的5个不同的工厂收集的，请回答以下问题： （1）估计这个行业的线性总成本函数：t t x b b y 10???+=；（2）0?b 和1?b 的经济含义是什么？；（3）估计产量为10时的总成本。 表1 某行业成本与产量数据 参考答案：
(1)总成本函数(标准格式)： t t x y 25899.427679.26?+= s = (3.211966) (0.367954) t = (8.180904) (11.57462) 978098.02 =R 462819 .2.=E S 404274.1=DW 9719.133=F (2)0?b =26.27679为固定成本，即产量为0时的成本；1 ?b =4.25899为边际成本，即产量每增加1单位时，总成本增加了4.25899单位。 (3)产量为10时的总成本为： t t x y 25899.427679.26?+==1025899.427679.26?+=68.86669 实验内容与数据2：我国1978-2001年的财政收入（y ）和国民生产总值（x ）的数据资料如表2所示： 表2 我国1978-2001年财政收入和国民生产总值数据 试根据资料完成下列问题： （1）给出模型t t t u x b b y ++=10的回归报告和正态性检验，并解释回归系数的经济意义； （2）求置信度为95%的回归系数的置信区间； （3）对所建立的回归方程进行检验(包括估计标准误差评价、拟合优度检验、参数的显著性检验)；
计量经济学题库(超完整版)及答案 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 ．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 ．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（）。 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（）。 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 ．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→应用模型 C ．个体设计→总体估计→估计模型→应用模型 D ．确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型 11．将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为（）。 A ．虚拟变量 B ．控制变量 C ．政策变量 D ．滞后变量 12．（）是具有一定概率分布的随机变量，它的数值由模型本身决定。 A ．外生变量 B ．内生变量 C ．前定变量 D ．滞后变量 13．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 ．原始数据 14．计量经济模型的基本应用领域有（）。 A ．结构分析、经济预测、政策评价 B ．弹性分析、乘数分析、政策模拟 C ．消费需求分析、生产技术分析、 D ．季度分析、年度分析、中长期分析 15．变量之间的关系可以分为两大类，它们是（）。 A ．函数关系与相关关系 B ．线性相关关系和非线性相关关系