2006－2007第2学期
计量经济学课程大作业
大作业名称：关于我国粮食生产的单方程计量经济学模型
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选课班级：A02 任课教师：徐晔成绩：
评语：本文以我国改革开放以来1978-2002年的相关数据为依托，运用计量经济学方法对影响我国粮食生产的主要因素进行了回归分析，并通过统计检验、计量经济学检验、经济意义检验和模型预测检验，最终得出结论：粮食播种面积对我国粮食生产的正面影响最大。同时，利用模型对提高我国的粮食产量进行了数量化分析，并就如何增加我国粮食产量提出一些可供参考的意见。
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计量经济学模型
---------------------关于我国粮食生产的单方程计量经济学模型
粮食生产是关系国计民生的战略物资。本文以我国改革开放以来1978-2002年的相关数据为依托，运用计量经济学方法对影响我国粮食生产
的主要因素进行了回归分析，并通过统计检验、计量经济学检验、经济意义
检验和模型预测检验，最终得出结论：粮食播种面积对我国粮食生产的正面
影响最大。同时，利用模型对提高我国的粮食产量进行了数量化分析，并就
如何增加我国粮食产量提出一些可供参考的意见。
近年来，中国的经济一直处在高速增长时期，被誉为东亚乃至世界经济发展的一个新引擎。经济的持续增长当然值得庆贺，然而，对于经济增长中所出现的一些问题，如果不能及时地发现和正视，那么它所引起的后果也可能是严重的。现阶段的农业就是最需要重视的一个问题。
农业是封建社会最重要的物质生产部门，而粮食更是国民经济的基础。粮食生产对一个农业国家的经济，特别是对于一个封建国家的经济，真有极为重要的意义。粮食总产量代表封建国家的经济实力，粮食单位面积产量，反映土地利用的效果，是农业生产力发展水平的重要指标。清代的粮食生产获得了很大的发展，它的发展同任何社会经济的发展一样，都是由时间上的上升运动和空间上的扩散运行交织而成。清代各地的粮食亩产，与前代相比，均有所提高。只是农业比较发达地区提高的幅度小一些，其他发展中地区提高的幅度大一些。清代粮食生产最突出的成就是地区扩散，即粮食亩产量在全国广大地区普遍提高，从而导致了粮食总产量和全国平均亩产量的提高。
长期以来，我国的粮食消费具有明显的城乡和地域差异，粮食消费市场主要集中在农村，城乡差别主要体现在人均口粮和粮食总量的消费上，农村居民的粮食消费远远大于城镇居民的粮食消费。粮食消费的地域差异除了在粮食消费量上
有所体现外，更主要的是体现在粮食消费品种的差异上，这两种差异目前均处于缩小的趋势。从总体上看，我国南方地区居民的粮食消费主要以稻谷为主，而北方地区居民则以小麦为主要消费对象，这是我国居民长期以来的生活习惯使然随着我国粮食流通体制的进一步改革、城镇化速度的加快、人口流动规模的扩大，以及农产品物流市场的不断发展，“南米北面”的粮食消费地域差异也将会逐步缩小。
粮食产量下降直接与传统农业模式不足以支撑农民升高了的生活需求、农民种粮积极性低落相关。在今天的中国农村，一边是越来越多的“农民进城”、在城市中寻找就业机会，一边是相伴的田地被大量抛荒或者挪作他用。有地无人种导致许多传统上能够实现粮食自给并且还有盈余可供售卖的农户，现在也加入到了在市场上买粮的非耕大军中，这种现象在有些地方已经到了极其严重的程度。而农田被挪作他用，比如改作鱼塘、种树甚至用作屋场等等，在农村中也越来越常见。
粮食产量下降与农民种粮积极性的低落，正在给未来中国的粮食安全敲响警钟。如果任时下的中国粮食生产状况持续下去，那么可能引发的后果将不堪设想。与其他人口小国或人均资源丰富的国家不同，未来的中国一旦遭遇重大的天灾、发生大规模的粮食减产，并因此而出现粮荒的话，那么一个有着十几亿生灵的人口大国，不仅其内部无法互相接济，就是花巨额外汇储备从国外购买，也可能买不到足够的粮食来渡过危机。
因此，对我国粮食生产的影响因素进行定量分析，研究粮食生产涨落的原因以及提供某些政策性的建议是十分必要的。著名经济学家李子奈教授在文献[1]中曾对我国1983—1995年粮食生产数据进行过研究分析,他选取的影响因素数据是：农用化肥施用量，粮食播种面积，成灾面积，农业机械动力和农业劳力，并拟合出了关于我国粮食生产的线性回归模型。在本文中，我们将运用计量经济学的方法对上述模型问题进行研究。对于粮食产量的影响，除了选取上述影响因素外，还把农村用电量、国家财政用于农业的支出和灌溉面积的影响因素数据也加到了模型中去。
被解释变量与解释变量的确定与C-D生产函数模型我们把粮食总产量确定为被解释变量，把影响粮食产量的因素确定为解释变
量。依据国家政策对粮食生产的积极扶持作用，影响粮食生产的主要因素是投入要素，即资本和劳动力。而农业生产的特点决定了其资本主要是土地和化肥；至于农业劳动力，过去我国一直是人工种植，但近年来由于呈现农业经济多种化经营的趋势，所以许多人都从事副业生产；同时由于科技进步的影响，农业机械化水平的提高也对粮食生产有一定的影响。综合以上考虑，我们最终确定影响粮食生产的因素为：播种面积、成灾面积、化肥施用量、农业机械动力、农村用电量、国家财政用于农业的支出、灌溉面积和农业劳动力。另外影响粮食生产的因素还有农民的积极性，但这是一个不太好量化的因素，因此可把它作为随机的因素引入到模型中。
因此，我们最终确定的模型的被解释变量为：粮食总产量；解释变量为：播种面积、成灾面积、化肥施用量、农业机械动力、农村用电量、国家财政用于农业的支出、灌溉面积和农业劳动力。
由初步的分析知，粮食产量与成灾面积是负相关的，而与其它变量则是正相关的
我们选择在经济领域应用最广泛的一种生产函数模型—C-D 生产函数模型来进行研究。
生产函数是描述生产过程中投入的生产要素的某种组合同它可能的最大产出量之间的依存关系的数学表达式。即
()
,,,Y f A K L =
其中Y 为产出量，A ，K ，L 分别为技术、资本、劳动的投入要素。生产要素对生产函数的作用与影响，主要是由一定的技术条件决定的，从本质上讲，生产函数反映了生产过程中投入要素与产出量之间的技术关系。
1928年,美国数学家Charles Cobb 和经济学家Paul Dauglas 提出的生产函数的数学形式为
Y AK L αβ= （2.1）
根据要素的产出弹性的定义，很容易推出
11k k Y K K
E A K L K Y Y Y L L
E AK L L Y Y αβαβααββ
--?=
?==??=?==?
即:参数α、β分别是资本与劳动的产出弹性。那么由产出弹性的经济意义，应该有
0 1 , 01αβ≤≤≤≤
在最初提出的C-D 生产函数中，假定了参数满足1αβ+=，即生产函数的一阶齐次性，也就是假定研究对象满足规模报酬不变。这是因为
()
()
A K L AK L AK L α
β
αβαβαβ
λλλλ+==
即:当资本与劳动的数量同时增长λ倍时，产出量也增长λ倍。1937年，Durand 提出了C-D 生产函数的改进型，即取消了1αβ+=的假定，允许要素的产出弹性之和大于1或小于1，即承认研究对象可以是规模报酬递增的，也可以是规模报酬递减的，取决于对参数的估计结果。
模型(2.1)中的待估参数A 称为效率系数，是广义技术进步水平的反映，显然应有>0A 。
由上可见，C-D 生产函数的参数具有明确的经济意义，这一显著特点是它被广泛应用的重要原因。
我们现在看模型(2.1)对要素替代弹性的假设。根据要素替代弹性的定义，可以得到1=σ.由此可知,C-D 生产函数模型的要素替代弹性为1，这样就更加逼近于生产活动的实际
样本数据收集 3．1 数据收集
根据上面的所确定的模型的变量，我们收集到了1978年-2003年主要粮食生产数据(表1)。
数据来源：《中国统计摘要2004》，《中国统计年鉴2003》。
4模型的估计
由C-D生产函数模型，得模型形式如下：
i b t it t Y AX ε= ()1,2,,8i = （4.1）
两边取对数并进行变换，得：
0log log t i it t y b b x μ=++ ()1,2,,8i = （4.2）
其中0log , log t t b A με==。
运用Eviews 软件对模型（4.2）进行估计，我们得到估计结果（见表2）：
从表2可以看出，回归估计的判决系数2
R 很高，方程很显著，但是8个参数的
t 检验值却只有两个略微显著。显然，出现了严重的多重共线性统计学检验。
相关系数法
从各解释变量之间的相关系数(表3)也能初步看出各变量之间存在着多重共线性：
从表3可以看出3X 与4X 、5X 、6X 、7X 之间存在较高的相关系数，这说明它们之间可能存在着多重共线性。 5．1．2 判定系数检验法
由表3的初步判断，我们进行如下形式的回归：
314253677log log log log log i i i i i X X X X X αααα=+++
（5.1）
得到回归结果（见表4）：
从表4中可以看出其判定系数2
R =0.976902很大，这说明在该形式中作为被
解释变量的3log X 可以用4log X 、5log X 、6log X 、7log X 的线性组合代替，即
3log X 与4log X 、5log X 、6log X 、7log X 之间存在共线性。 5．1．3 修正的Frish 方法[3]
下面我们用修正的Frish 方法来消除该模型的多重共线性。
首先，做出被解释变量log Y 关于解释变量log i X 的每一个回归方程，得各判决系数
2
i R 依次为：
21R =
0.325219；
22R =
0.156088；
23R =0.912886；24R =0.602399；25R =
0.754473；
26R =
0.838016；
27R =
0.832231；
28R =
0.686358。
从上面我们知道判决系数2
R 最大的为23R =
0.912886；从而可选取3X 作为模
型的出发点进行估计，得表5：
在Y、3X中加入解释变量1X进行估计, 常数项不显著，在去掉常数项后再一次估计得表6:
X之后，其判决系数2R的值有了明显的变从结果可以看出在加入解释变量1
化，并且对3X的系数值和t检验值没有多大影响，因此可以加入变量1X。
同理,在Y、1X、3X中加入解释变量2X进行估计得常数项不显著，在去掉常数项后, 得到
X之后，其判决系数2R的值有了明显变化，从结果可以看出:在加入变量2
并且对1X、3X的系数值和t检验值没有多大影响，并且2X的估计系数是负值，
X。
符合经济意义，加入变量2
在Y、1X、2X、3X中加入变量4X进行估计得常数项不显著，在去掉常数项后,再一次估计得到：
从结果可以看出加入解释变量4X 之后，其判决系数2
R 的值虽然有变化，但对2X 的系数值和t 检验值有较大影响，且4X 的估计系数是负值，不符合经济意义.它的t 检验值也不太显著，因此暂时不考虑加入变量4X 。
运用同样的方法逐个加入变量5X 、6X 和7X 进行估计知，加入的变量对表8的判决系数2
R 没有多大影响，但对表9的t 检验值有较大影响，因此暂时不考虑
加入上述变量。
在Y 、1X 、2X 、3X 中加入解释变量8X 进行估计得表9：
从结果可以看出,在加入解释变量8X 之后，其判决系数2
R 的值有较大变化，况且它对其余解释变量的t 检验值和系数没有多大影响，因此可以加入该变量。
最终,我们确定模型的形式为：
t t t t t t X b X b X b X b b Y μ+++++=843322110log log log log log
(5.2)
从而我们有如下的回归模型：
LOG(Y) = 0.877783LOG(X1) - 0.130209LOG(X2) + 0.372419LOG(X3) （0.281540） （0.033567） （0.031188）
（3.117789） （-3.879047） （11.94115）
+ 0.0363345LOG(X8) - 1.543268
（0.125249） （3.602112） （0.290099） （-0.428434）
=2R 0.962327 SE=0.031859 DW=0.690001 F=127.7204
从上述回归报告可以看出，1X 、8X 和常数项的t 检验值并不太显著，模型拟合得并不是太好，且常数项为负值，这也不符合经济含义。从DW 表中可以看到，对于n=25，k=4，在5%的显著水平下,有0.953 1.886L U d d ==和，而表中的DW 值仅
为d =0.690001,明显比L d 值要小，这说明模型存在严重的序列自相关性，这有可能是导致上述t 检验值并不显著的重要原因.因此,为了使模型更具有价值，我们首先必须消除模型的自相关。 广义差分法[1]
下面我们用广义差分方程来考虑消除序列的自相关： 将回归方程中的变量滞后一期，得
101 1 12 2 13 3 148 11log log log log log t t t t t t y b b x b x b x b x μ------=+++++ （5.4） 将方程两边同时乘以ρ，得到：
101 1 12 2 13 3 148 11log log log log log t t t t t t y b b x b x b x b x ρρρρρρρμ------=+++++
（5.5）
现用方程（5.2）减去上式（5.5），得到：
1011 1 122 2 133 3 1488 11log log (1)(log log )(log log )
(log log )(log log )t t t t t t t t t t t t y y b b x x b x x b x x b x x ρρρρρρμρμ-------=-+-+-+-+-+-
(5.6)
令：
1it 1001
log log X log log
(1) t t t it i t t t t Y y y x x b b v ρρρμρμ**--*
-=-=-=-=-
得到方程：
011t 22t 33t 48t X X X X t t Y b b b b b v ******
=+++++ （5.7）
其中ρ由ρ的估计值ρ
来代替。
由
21d
-
=ρ
得:ρ
=0.655，代入方程得回归结果如下：
其中YTL=1log log t t y y ρ--；i X TL = 1log log it i t x x ρ-- (
)
1,2,3,8i =
但是由表10知d =1.041152，落入了无法决策区，因此无法判断模型是否还存在自相关，下面再用迭代法来试着消除自相关。
5．2．2 迭代法[1]
下面用迭代法来消除自相关，经过多次反复拟合，得较理想的回归结果（见表11）：
从表11可以看出，添入AR （1）和AR （2）项后，DW 值由0.694540提高到了2.364586，自相关得到了消除,且各统计量均能显著通过。下面再来看表11的异方差检验。 5．3 异方差的检验
观察表25的残差趋势图（见图1）知该模型不存在异方差。从而得回归模型： LOG(Y) = 0.76386LOG(X1) - 0.103879LOG(X2) + 0.359327LOG(X3)
（0.019009） （0.015134） （0.023457） （40.18465） （-6.864072） （15.31855） +
1.020992
1
log -t Y EMBED
2log -t Y
(5.8)
（0.200102） （0.216003） （5.102369） （-2.309949）
=2R 0.978767 SE=0.021198 DW=2.364586
5．4 经济意义检验
对于方程(5.8)，经济含义上1log X 的系数为0.76386，2log X 的系数为-0.103879，3log X 的系数为0.359327。三者之和为1.019308，约等于1，这说明
该模型是规模报酬不变的，符合预测值。
-0.06
-0.04-0.020.000.020.0410.3
10.410.510.6
10.710.810.980
82
84
86
88
90
92
94
96
98
00
02
模型预测检验
根据方程（5.8），我们可以推出序列{t Y }的预测公式为：
0.763860.1038790.359327 1.0209920.498956
12312t t t t t t Y X X X Y Y ----= (5.9)
根据方程（5.9），我们得模拟结果如下(见表12).
由表12的模拟结果可知，相对误差比较小，从而可以看出模型的模拟的效果是不错的。
6 模型的预测及分析
查得2003年数据，粮食总产量为43065万吨，播种面积为99410千公顷，成灾面积为32516千公顷，化肥施用量为4412万吨。利用方程（5.8）,得:
Y log = 10.7260，Y
=45523.75，Y Y Y = -0.0571。由此可以看出方程的预测误差是在容许范围之内的，故我们认为模型是可以应用的。
参考文献： (1) 专著、教材
1. 李子奈.计量经济学.北京：高等教育出版社,2000
古扎拉蒂著.计量经济学.第三版.林少功译.北京：中国人民大学出版社,1999 2. 张寿,于文清编著.计量经济学.上海:上海交通大学出版社,1984 (2) 译著
1.古扎拉蒂著.计量经济学.第三版.林少功译.北京：中国人民大学出版社,1999
(3) 网络文献
1. mylyu计量经济学案例分析http://221.130.18
2.31/thread-213537-1-1.html
2.李振声我国粮食生产的问题、原因与对策
https://www.doczj.com/doc/b98102974.html,/001xinwen04-2/0122lizhengsheng.htm
3. 唐齐鸣中国城镇居民消费结构分析
http://202.114.4.28/2006/C99/Course/Index.htm
3.黎实中国文盲比例变动的多因素分析
http://202.205.10.58/2005/guojia/jiliangjingjixue/Course/Index.htm
联立方程模型 一、概念： 联立方程模型系统将变量分为内生变量和外生变量两大类。 由系统决定的，同时也对模型系统产生影响，它会受到随机项的影 响。一般都是经济变量。每一个内生变量的值都要利用模型中的全 部方程才能决定。 外生变量：是不由系统决定的变量，是系统外变量，取值由系统外决定。一般是确定性变量，或者是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。外生变量影响系统，但本身不受系统的影响。 外生变量一般是经济变量、条件变量、政策变量、虚变量。 先决变量：外生变量和滞后内生变量 注：联立方程模型中有多少个内生变量就必定有多少个方程 ：根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接结构关系 的计量经济学方程系统称为结构式模型。 结构方程的正规形式：将一个内生变量表示为其他内生变量、先 决变量和随机干扰项的函数形式 完备的结构式模型：g个内生变量、k个先决变量、g个结构方程 行为方程：描述变量之间经验关系的方程，含有未知的参数和随 机扰动项。例如：凯恩斯收入决定模型中的消费函数 制度方程：由法律、制度、政策等制度性规定的经济变量之间的 函数关系，如税收方程。 恒等式：定义方程式和平衡方程。 简化式模型：用所有先决变量作为每个内生变量的解释变量所形成的模型。 参数关系体系：描述简化式参数与结构式参数之间的关系。
二、识别 方程之间的关系有严格的要求，一个方程模型想要能估计，必须可识别。 ∴进行模型的估计之前需要判断模型是否可以识别（即是否能被估计）。 1、识别的基本定义：是否具有确定的统计形式。 注：识别的定义是针对结构方程而言的。 模型中每个需要估计其参数的随机方程都存在识别问题。 如果一个模型中的所有随机方程都是可以识别的，则认为该联立方程模型 系统是可以识别的。反之不识别。 恒等方程由于不存在参数估计问题，所以也不存在识别问题。但是，在判 断随机方程的识别性问题时，应该将恒等方程考虑在内。 恰好识别：某一个随机方程只有一组参数估计量 过度识别：某一个随机方程具有多组参数估计量 方程的线性组合是否得到的新方程具有与消费方程相同的统计形式，决定了方程也是否是可以识别的。 2、如何修改模型使不可识别的方程变成可以识别 （1）或者在其它方程中增加变量； （2）或者在该不可识别方程中减少变量。 （3）必须保持经济意义的合理性。 3、识 别条件 结构式: B ΓN Y X +=
上课材料之二： 第二章 数学基础 (Mathematics) 第一节 矩阵(Matrix)及其二次型(Quadratic Forms) 第二节 分布函数(Distribution Function)，数学期望(Expectation)及方差(Variance) 第三节 数理统计（Mathematical Statistics ） 第一节 矩阵及其二次型(Matrix and its Quadratic Forms) 2.1 矩阵的基本概念与运算 一个m ×n 矩阵可表示为： 矩阵的加法较为简单，若C=A +B ，c ij =a ij +b ij 但矩阵的乘法的定义比较特殊，若A 是一个m ×n 1的矩阵，B 是一个n 1×n 的矩阵，则C =AB 是一个m ×n 的矩阵，而且∑== n k kj ik ij b a c 1，一般来讲，AB ≠BA ，但如下运算是成立 的： ● 结合律（Associative Law ） (AB )C =A （BC ） ● 分配律（Distributive Law ） A (B +C )=AB +AC 问题：(A+B)2=A 2+2AB+B 2是否成立？ 向量（Vector ）是一个有序的数组，既可以按行，也可以按列排列。 行向量(row ve ctor)是只有一行的向量，列向量(column vector)只有一列的向量。 如果α是一个标量，则αA =[αa ij ]。 矩阵A 的转置矩阵(transpose matrix)记为A '，是通过把A 的行向量变成相应的列向量而得到。 显然(A ')′=A ，而且（A +B ）′=A '+B '， ● 乘积的转置（Transpose of ａ production ） A B AB ''=')(，A B C ABC '''=')(。 ● 可逆矩阵（inverse matrix ），如果n 级方阵(square matrix)A 和B ，满足AB=BA=I 。 则称A 、B 是可逆矩阵，显然1-=B A ，1-=A B 。如下结果是成立的： 1111111)()()()(-------='='=A B AB A A A A 。 2.2 特殊矩阵 1）恒等矩阵(identity matrix)
计量经济学模型分析论文 工商101
我国城镇居民储蓄存款影响因素的实证分析 摘要：近年来,随着中国经济的飞速发展,一直保持在高水平上的中国储蓄率受到了越来越多国内外经济学家的关注。高储蓄率给我国经济发展带来充裕资金来源,是支持经济快速增长的重要因素。更为重要的是,源源不断的资金流保证了金融机构的流动性,增强了银行的稳定性。与此同时,也给我国经济发展带来前所未有的挑战，因为，过高的储蓄,必然伴随着投资或消费的不足。所以对影响居民储蓄的主要因素进行分析,才能在制定宏观政策上采取适当的措施,使储蓄率保持在一个适当的水平,促进经济增长。本文利用我国1982年以来的统计数字建立了可以通过各种检验的城镇居民储蓄率的模型。通过对该模型的经济含义分析可以得出可支配收入率对储蓄率的影响不大，还有利率对储蓄率的影响很小，值得注意的是，模型中的基尼系数对城镇居民的储蓄影响是相当大的。
引言(提出问题) 自1949年以来，中国储蓄率随着经济增长和收入水平提高呈不断上升趋势，因而高储蓄率也被认为是解释中国经济高速增长的一个主要因素。虽然高储蓄率总是会导致更高的收入及较高的经济增长率，但并非储蓄率越高越好，必然会存在一个最优的储蓄率。 据统计，我国近年来的实际ＧＤＰ平均每年增长９％左右，而资本的净边际产量即（MPK－δ），约为0.9%。我国的资本收益(MPK－δ)＝每年0.9％，大大低于经济的平均增长率（ｎ＋ｇ＝9％）。可见，我国的资本存量已经远远超过了黄金律水平。也就是说，当前我国的储蓄率和投资水平已经偏高，而消费率则偏低。所以我们应该降低储蓄率，减少投资，把收入的更大份额用于消费，这样就会立即提高消费水平，并最终达到更高消费水平的稳定状态。 那应该如何降低我国的储蓄率呢？下面我们将以城镇居民的数据为例进行分析。
经典计量经济学应用模型 一、单选题 1. 生产函数的要素边际替代率表示的是（ ）。 A ．维持产出不变，增加一单位的某一要素投入，需增加另一要素投入数量 ； B. 维持产出不变，减少一单位的某一要素投入，需增加另一要素投入数量； C ．要素K 对要素L 的边际替代率等于ln()/ln()L K MP K d d L MK ； D ．要素的边际替代率是要素的替代弹性。 2. 两种生产要素的比例的变化率与边际技术替代率的变化率之比叫做 （ ）。 A ．要素的替代弹性 B. 要素的产出弹性 C ．边际技术替代率 D ．技术进步率 3. 下列生产函数中，要素的替代弹性为变量的是（ ） A ．线性生产函数 B. VES 生产函数 C ．C D -生产函数 D ．CES 生产函数 4. 下列生产函数中，要素的替代弹性为∞的是（ ） A ．线性生产函数 B. 投入产出生产函数 C ．C D -生产函数 D ．CES 生产函数 5. 下列生产函数中，要素的替代弹性分别为0和1的是（ ） A ．线性生产函数和C D -生产函数 B. 投入产出生产函数和C D -生产函数 C ．C D -生产函数和线性生产函数 D ．CES 生产函数和投入产出生产函数 6. 狭义技术进步是指（ ）。 A ．生产水平的提高 B. 产品价格的提高 C ．要素质量的提高 D ．管理水平的提高 7. 在C D -生产函数Y AL K αβ=中（ ）。 A ．α和β是产出弹性 B. α和β是边际产出 C ．α和β是替代弹性 D ．A 是要素替代弹性
8. CES 生产函数/12()m Y A K L ρρρδδ---=+中，01ρ<<，1δ越接近于1，表示 （ ）。 A ．资本密集度越高 B. 资本密集度越低 C ．技术进步程度越高 D ．技术进步程度越高 9. 中性技术进步中，希克斯中性进步指的是（ ）。 A ．要素之比/K L 不随时间变化 B. 劳动产出率/Y L 不随时间变化 C ．自资本产出率/Y K 不随时间变化 D ．资本密集度/L K E E ω=随技术 进步变大 10.当需求完全无弹性时，表示（ ） A ．价格与需求量之间存在完全线性关系 B.价格上升速度与需求量下降速度相等 C ．无论价格如何变动，需求量都不变 D ．价格上升，需求量也上升 11. 关于扩展的线性支出系统需求函数模型： (),1,2,,i i i j j j i b q r I p r i n p =+-=∑L 下列说法不正确的是（ ） A ．j γ是第j 种商品的基本需求量 B.i b 是第i 种商品的边际消费向 C ．()j j j I p r -∑是剩余收入用于购买第j 种商品的支出 D ．1i i b ≤∑ 12. 直接效用函数蒋孝勇表示为下列哪一项的函数（ ）。 A ．商品供应量 B. 商品需求量 C ．商品价格 D ．收入 13. 消费函数模型的一般形式为（ ）。 A ．t t t C Y αβμ=++ B. 011t t t C Y C ββμ-=++ C ．1(,)t t t t C f Y C μ-=+ D ．1(,)t t t t C f Y Y μ-=+ 14.下面四种单方程需求模型中，不能用于分析价格队需求量影响的模型时 （ ）。 A ．线性需求函数模型 B. 对数线性需求函数模型 C ．耐用品消费调整模型 D ．状态调整模型
计量经济学分析模型
摘要 改革开放以来，我国经济呈迅速而稳定的增长趋势，由于分配机制和收入水平的变化，城镇居民生活水平在达到稳定小康之后，消费结构和消费水平都出现了一些新的特点。本文旨在对近几年，我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。首先，我们综合了几种关于收入和消费的主要理论观点；本文根据相关的数据统计数据，运用一定的计量经济学的研究方法，进而我们建立了理论模型。然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后，我们对所得的分析结果和影响消费的一些因素作了经济意义的分析，并相应提出一些政策建议。并找到影响居民消费的主要因素。 关键词：居民消费；城镇居民；回归；Eviews
目录 摘要.................................................................. II 前言. (1) 1 问题的提出 (2) 2 经济理论陈述 (3) 2.1西方经济学中有关理论假说 (3) 2.2有关消费结构对居民消费影响的理论 (4) 3 相关数据收集 (6) 4 计量经济模型的建立 (9) 5 模型的求解和检验 (10) 5.1计量经济的检验 (10) 5.1.1模型的回归分析 (10) 5.1.2拟合优度检验： (11) 5.1.3 F检验 (11) 5.1.4 T检验 (12) 5.2 计量修正模型检验： (12) 5.2.1 Y与的一元回归 (13) 5.2.2拟合优度的检验 (13) 5.2.3 F检验 (14) 5.2.4 T检验： (15) 5.3经济意义的分析: (15) 6 政策建议 (16) 结论 (17) 参考文献 (19)
第五章 单方程计量经济学应用模型 一、填空题： 1．当所有商品的价格不变时，收入变化1%所引起的第i 种商品需求量的变化百分比叫做需求的 。 2．对于生活必需品，需求的收入弹性i E 的取值区间为 ，需求的自价格弹性的取值区间为 。 3．当收入和其他商品的价格不变时，第j 种商品价格变化1%所引起的第i 种商品需求量的变化百分比，叫做需求的 。 4．替代品的需求互价格弹性ij E 0；互补品的需求互价格弹性 ij E 0；无关商品的需求 互价格弹性 ij E 0。 5．吉芬商品的需求自价格弹性 0。 6．西方国家发展的需求函数模型的理论模型，是由 函数在 最大化下导出的。而对数线性需求函数模型和线性需求函数模型则是由 拟合得到的。 7．在线性支出系统需求函数模型 )(∑-+ =j j j i i i i r p V p b r q 中，V 表示总 ，i r 表示第i 种商品的 需求量，i b 表示第i 种商品的边际 份额。 8．在扩展的线性支出系统需求函数模型 )(∑-+ =j j j i i i i r p I p b r q 中，I 表示 ，i r 表示第i 种商 品的 需求量，i b 表示第i 种商品的 消费倾向。 9．在绝对收入假设消费函数模型C Y Y t t t t =+++αββμ012 （t T =12,,,Λ）中，参数a 表示 ， 且a 0； t t Y C 10ββ+=，参数b 1＜0，表示递减的边际消费倾向。 10．在绝对收入假设消费函数模型 C Y Y t t t t =+++αββμ012 （t T =12,,,Λ）中，参数b 1 0，以反映边际消费倾向 规律。
第六章 经典联立方程计量经济学模型：理论与方法 一、内容提要 联立方程计量经济学模型是相对于单一方程模型提出来的，旨在在讨论多个经济变量相互影响的错综复杂的运行规律，或者说讨论多个内生变量被联立决定的问题。 本章学习内容的一个重点是关于联立方程计量经济学模型区别于单方程模型的若干基本概念，包括内生变量、外生变量、前定变量的概念；结构式模型、简化式模型的概念；随机方程、恒等方程的概念；行为方程、技术方程、制度方程、统计方程、定义方程、平衡方程等相关概念。 本章学习的另一个重点是联立模型的识别问题。需掌握模型识别的基本概念、模型识别的类型（不可识别、恰好识别、过渡识别）、模型的结构式识别条件、模型的简化式识别条件以及实际应用中的经验识别方法。 本章学习的第三个重点是联立模型的估计问题。首先明确联立模型估计时会遇到的三个方面的问题。一是随机解释变量问题，即模型中的某些解释变量也能是与随机扰动项相关的随机解释变量；二是损失变量信息的问题，即以单方程方法估计模型时会损失其他方程变量所提供的信息；三是损失方程之间的相关性信息问题，即以单方程方法估计模型时会损失不同方程随机扰动项间的相关性方面的一些信息。其次，需要掌握联立模型两大类估计方法中的主要估计方法，如单方程估计方法中的狭义工具变量法（IV ）、间接最小二乘法（ILS ）、二阶段最小二乘法（2SLS ），系统估计方法中的三阶段最小二乘法（3SLS ）等。 本章学习中不容忽视的还有联立方程计量经济学模型估计方法的比较，以及联立方程模型的检验问题。前者需要考察大样本估计量特性与小样本估计量的特性；后者包括拟合效果检验、预测性检验、方程间误差传递检验等方面的内容。 二、典型例题分析 1、如果我们将“供给”1Y 与“需求”2Y 写成如下的联立方程的形式：
我国居民消费水平的变量因素分析 2010级工程管理赵莹 201000271120 改革开放以来，我国居民收入与消费水平不断提高，居民消费结构升级和消费需求扩张成为我国经济高速增长的主要动力，特别是进入20世纪90年代以来，居民消费需求对国民经济发展的影响不断增大，对国民经济产生了拉动作用。我国经济逐步由短缺经济走向过剩经济、由卖方市场转向买方市场，社会消费需求不足，居民消费问题显得更加突出。特别市对于如何启动内需，扩大居民消费变得越来越重要。因此，及时把握国民经济发展格局中居民消费需求变动趋势，制定符合我国现阶段情况的国民消费政策，对于提高我国经济增长速度和质量都有重要意义。 我选取了全国1990年-2009年居民消费水平及其影响因素的统计资料，详 一、建立回归模型并进行参数估计 导入数据后得到下表：
表2 由表2可知，模型估计的结果为： 550.78004.0023.0403.0?3 21-+-=X X X Y (0.046) (0.016) (0.006) (50.521) t= (8.743) (-1.442) (0.802) (-1.555) 999564.02=R 999483.02=R F=12239.64 n=20 D.W.=0.9217 二、异方差性的检验 用怀特检验进行异方差性的检验，得出下表：
表3 由表3可知，35292.11n 2 =R ，由怀特检验，在α=0.05的情况下，查可 知92.16905 .02 =）（χ >35292.11n 2=R ，表明模型不存在异方差性。 三、序列相关性的检验 由表2中结果可知D.W.=0.9217，D.W.检验结果表明，在5%的显著性水平下，n=20，k=2，查表得20.1d =L ，41.1d =U ，由于0 #学术探讨# 现代计量经济学模型体系解析* 李子奈刘亚清 内容提要:本文对现代计量经济学模型体系进行了系统的解析,指出了现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,在经典计量经济学模型理论的基础上,发展成为相对独立的模型理论体系,包括基于研究对象和数据特征而发展的微观计量经济学、基于充分利用数据信息而发展的面板数据计量经济学、基于计量经济学模型的数学基础而发展的现代时间序列计量经济学、基于非设定的模型结构而发展的非参数计量经济学,并对每个分支进行了扼要的描述。最后在/交叉与综合0的方向上提出了现代计量经济学模型理论的研究前沿领域。 关键词:经典计量经济学时间序列计量经济学微观计量经济学 一、引言 计量经济学自20世纪20年代末30年代初诞生以来,已经形成了十分丰富的内容体系。一般认为,可以以20世纪70年代为界将计量经济学分为经典计量经济学(Classical Econometrics)和现代计量经济学(Mo dern Eco no metr ics),而现代计量经济学又可以分为四个分支:时间序列计量经济学(Tim e Ser ies Econo metrics)、微观计量经济学(M-i cro-econometrics)、非参数计量经济学(Nonpara-m etric Econometrics)以及面板数据计量经济学(Panel Data Eco nom etrics)。这些分支作为独立的课程已经被列入经济学研究生的课程表,独立的教科书也已陆续出版,应用研究已十分广泛,标志着它们作为计量经济学的分支学科已经成熟。 据此提出三个问题:一是经典计量经济学的地位问题。既然现代计量经济学模型体系已经成熟,而且它们都是在经典模型理论的基础上发展的,那么经典模型还有应用价值吗?是不是凡是采用经典模型的研究都是低水平和落后的?二是现代计量经济学的各个分支的发展导向问题。即它们是如何发展起来的?三是现代计量经济学进一步创新和发展的基点在哪里?回答这些问题,对于正确理解计量经济学的学科体系,对于计量经济学的课程设计和教学内容安排,对于正确评价计量经济学理论和应用研究的水平,对于进一步推动中国的计量经济学理论研究,都是十分有益的。 现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,以经典计量经济学模型理论为基础而发展起来的。所谓/问题0,包括研究对象和表征研究对象状态和变化的数据。研究对象不同,表征研究对象状态和变化的数据具有不同的特征,用以进行经验实证研究的计量经济学模型既然不同,已有的模型理论方法不适用了,就需要发展新的模型理论方法。按照这个思路,就可以用图1简单地描述经典计量经济学模型与现代计量经济学模型各个分支之间的关系。 本文试图从方法论的角度对现代计量经济学模型的发展,特别是现代计量经济学模型与经典计量经济学模型之间的关系进行较为系统的讨论,以期对未来我国计量经济学的发展研究提供借鉴和启示。本文的内容安排如下:首先分析经典计量经济学模型的基础地位,明确它在现代的应用价值,同时对发生于20世纪70年代的/卢卡斯批判0的实质进行讨论;然后依次讨论时间序列计量经济学、微观计量经济学、非参数计量经济学以及面板数据计量经济学的发展,回答它们是以什么问题为导向,以什么为目的而发展的;最后以/现代计量经济学模型体系的分解与综合0为题,讨论现代计量经济学的前沿研究领域以及从对我国计量经济学理论的创新和发展 ) 22 ) *本文受国家社会科学基金重点项目(08AJY001,计量经济学模型方法论基础研究)的资助。 计量经济学试题一 一、判断题（20分） 1．线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。（） 2．多元回归模型统计显著是指模型中每个变量都是统计显著的。（） 3．在存在异方差情况下，常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。（）4．总体回归线是当解释变量取给定值时因变量的条件均值的轨迹。（） 5．线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。（） 6．判定系数的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响。（）7．多重共线性是一种随机误差现象。（） 8．当存在自相关时，OLS估计量是有偏的并且也是无效的。（） 9．在异方差的情况下，OLS估计量误差放大的原因是从属回归的变大。（）10．任何两个计量经济模型的都是可以比较的。（） 二．简答题（10） 1．计量经济模型分析经济问题的基本步骤。（4分） 2．举例说明如何引进加法模式和乘法模式建立虚拟变量模型。（6分） 三．下面是我国1990-2003年GDP对M1之间回归的结果。（5分） 1．求出空白处的数值，填在括号内。（2分） 2．系数是否显著，给出理由。（3分） 四．试述异方差的后果及其补救措施。（10分） 五．多重共线性的后果及修正措施。（10分） 六．试述D-W检验的适用条件及其检验步骤？（10分） 七．（15分）下面是宏观经济模型 变量分别为货币供给、投资、价格指数和产出。 1．指出模型中哪些是内是变量，哪些是外生变量。（5分） 2．对模型进行识别。（4分） 3．指出恰好识别方程和过度识别方程的估计方法。（6分） 八、（20分）应用题 为了研究我国经济增长和国债之间的关系，建立回归模型。得到的结果如下：Dependent Variable: LOG(GDP) Method: Least Squares Date: 06/04/05 Time: 18:58 Sample: 1985 2003 Included observations: 19 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(DEBT) 0.65 0.02 32.8 0 Adjusted R-squared 0.983 S.D. dependent var 0.86 S.E. of regression 0.11 Akaike info criterion -1.46 Sum squared resid 0.21 Schwarz criterion -1.36 Log likelihood 15.8 F-statistic 1075.5 Durbin-Watson stat 0.81 Prob(F-statistic) 0 其中，GDP表示国内生产总值，DEBT表示国债发行量。 （1）写出回归方程。（2分） （2）解释系数的经济学含义？（4分） （3）模型可能存在什么问题？如何检验？（7分） 思考题答案 第一章绪论 思考题 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。 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。 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。 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。 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：u + = α βX Y+ 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。 假如你是中央银行货币政策的研究者，需要你对增加货币供应量促进经济增长提 我国人口数量的相关分析 一，寻找相关数据 二，进行模型的建立 打开Eviews，建立一个新的Workfile。数据类型为时间序列，1979~2012年。 输入被解释变量y与5个解释变量（如图所示） 将数据导入group中 分别观察y与x1,x2,x3,x4,x5的散点图，Y与x1的散点图： Y与x2的散点图： Y与x4的散点图： 观察上述散点图发现y与x1，x2，x3，x4，x5为非线性关系，因此对其进行非线性模型的线性化处理。 三，对模型进行参数估计 首先对模型进行线性化处理 对其进行模型回归，输入ls y c z1 z2 z3 z4 z5 得到如下图所示回归结果 回归结果为 i Y ^ =-123441.8-3988.052Z 1 +5043.003Z 2 +6105.032Z 3 -11.015X 4 +20443.4Z 5 i Y ^ =-123441.8-3988.05log(X 1 )+5043.0log(X 2 )+6105.03log(X 3 )-11.015X 4 +20443.4 log(X 5 ) t =(-5.5428) (-2.2016) (0.7198) (7.8404) (-5.3888) (6.2395) R 2 =0.997258 2— R =0.996769 F=2037.054 DW=0.981736 (1)经济意义检验 β1=-3988.052，说明出生率每增加单1%，我国总人口减少3988.052单位； β2=5043.003，说明死亡率每增加单1%，我国总人口增加5043.003单位； β3=6105.032，说明人均可支配收入每增加1个单位，我国总人口增加6105.032单位； β1=-11.015，说明受高等教育人数每增加1个单位，我国总人口减少11.015单位； β1=20443.4，说明医疗机构数每增加1个单位，我国总人口增加20443.4单位； (2)统计检验 ○ 1拟合优度检验 可决系数R 2 =0.997258，修正后的可决系数2 — R =0.996769，表明拟合结果相当好。 ○ 2T-检验 由表可知各参数的t 统计量为 β1为t 1=-2.2016 β2为t 2=0.7198 β3为t 3=7.8404 第七章 计量经济学应用 §7.1 计量经济学模型的设定 计量经济学模型设定的主要根据： 1） 研究目的； 2） 已有理论模型。 通常是根据研究目的所涉及的范围，决定需要分析哪些经济变量之间的关系。再设定这些变量之间的关系式。 设定变量关系式可以根据已有的理论模型、经济恒等式、经济关系式来确定（可能需要进行一定的修改）。若没有已知的关系式可用，可以根据研究目的，人为设定。 变量间具体表达式的选择 若经济理论已给出具体表达式，就直接套用。否则，可以直接假设为线性函数。其原因是经济中的所使用函数大多数都认为是连续可微的函数，因而可以用线性函数近似。 §7.2 数据调整 由于统计指标与经济变量的含义、口径一般不会一致。在模型估计之前，如有可能，应先进行调整，使统计指标的口径尽可能的接近经济变量的含义。 §7.3 变量的选择 基于上述同样的原因，及统计指标间的相关性，在设计模型结构时，需要筛选变量。 假设模型已转化为简化型，即设模型为 ??? ????++++=++++=++++=k p kp k k k p p p p x x x y x x x y x x x y εαααεαααεαααΛΛΛΛ2211222221212112121111 变量筛选有两层含义： 1） 对内生变量T k y y y ),,,,(21Λ有重要影响的外生变量是否都选入模型了？ 2） 模型内的外生变量T p x x x ),,,(21Λ对内生变量T k y y y ),,,,(21Λ是否都有重要影 响？ 判别准则 1） 复相关系数R （一般要求R>0.8），或方程的F -统计量； 一般来说，若R>0.9或经F-检验是显著的，则从整体上说，方程几乎包含了对响应变量有重要影响所有外生变量，外生变量对内生变量有较强的解释能力，否则，表明方程遗漏了一些对内生变量有重要影响的变量，需要增加外生变量。 当模型用于结构分析时，R 值可以低一些，用于预测时，R 值应比较大。 2） 系数显著性检验t -统计量。 下面介绍几种常用的变量筛选算法。这些算法都是一对多回归模型的搜索算法。 记in Ω是在回归模型内的预测变量集，out Ω是在回归模型外待检的预测变量集，del Ω是 建立计量经济学模型的步骤和要点 | [<<][>>] 一、理论模型的设计 对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。例如上节中的生产函数 就是一个理论模型。理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。 1. 确定模型所包含的变量 在单方程模型中，变量分为两类。作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。可以作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。 严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变量来表征这些因素，这些变量必须具有数据可得性。于是，我们可以用总产值来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间作为一个变量来表征技术。这样，最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。下面，为了叙述方便，我们将“因素”与“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。 关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。 第一章绪论 一、单项选择题 1、变量之间的关系可以分为两大类，它们是【】 A 函数关系和相关关系 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 2、相关关系是指【】 A 变量间的依存关系 B 变量间的因果关系 C 变量间的函数关系 D 变量间表现出来的随机数学关系 3、进行相关分析时，假定相关的两个变量【】 A 都是随机变量 B 都不是随机变量 C 一个是随机变量，一个不是随机变量 D 随机或非随机都可以 4、计量经济研究中的数据主要有两类：一类是时间序列数据，另一类是【】 A 总量数据 B 横截面数据 C平均数据 D 相对数据 5、下面属于截面数据的是【】 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 6、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 7、经济计量分析的基本步骤是【】 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→总体设计→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 8、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、市场均衡分析 D 季度分析、年度分析、中长期分析 9、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 10、回归分析中定义【】 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 11、下列选项中，哪一项是统计检验基础上的再检验(亦称二级检验)准则【】 A. 计量经济学准则 B 经济理论准则 C 统计准则 D 统计准则和经济理论准则 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。 计量经济学试卷汇总含 答案 文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08] 选择题（单选题1－10 每题 1 分，多选题11－15 每题 2 分，共20 分） 1、在多元线性回归中，判定系数R2随着解释变量数目的增加而 B A.减少 B．增加 C．不变 D．变化不定 2、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1，则表 明模型中存在 C A．异方差性 B．序列相关 C．多重共线性 D．拟合优度低 3、经济计量模型是指 D A.投入产出模型 B.数学规划模 C.模糊数学模型 D.包含随机方程的经济数学模型 4、当质的因素引进经济计量模型时，需要使用 D A.外生变量 B.前定变量 C.内生变量 D.虚拟变量 5、将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为 D A.虚拟变量 B.控制变量 C.政策变量 D.滞后变量 6、根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型Ln Y=5+,这表 明人均收入每增加1%，人均消费支出将预期增加 B A．% B．% C．5% D．% 7、对样本相关系数r，以下结论中错误的是 D A．越接近于1，Y与X之间线性相关程度越高 B．越接近于0，Y与X之间线性相关程度越弱 C．-1≤r≤1 D．若r=0,则X与Y独立 8、当DW>4-d L，则认为随机误差项εi A．不存在一阶负自相关 B．无一阶序列相关 C．存在一阶正自相关D．存在一阶负自相关 9、如果回归模型包含二个质的因素，且每个因素有两种特征，则回归模型中需要引入 A．一个虚拟变量B．两个虚拟变量 C．三个虚拟变量 D．四个虚拟变量 联立方程计量经济学模型案例 第六章 联立方程计量经济学模型案例 1、下面建立一个包含3个方程的中国宏观经济模型，已经判断消费方程式恰好识别的，投资方程是过度识别的。对模型进行估计。样本观测值见表6.1 01211012t t t t t t t t t t t C Y C u I Y u Y I C G αααββ-=+++?? =++??=++? 表6.1 中国宏观 经济数据 单位：亿元 年份 Y I C G 年 份 Y I C G 1978 3606 1378 1759 469 1991 21280 7517 10316 3447 1979 4074 1474 2005 595 1992 2586 4 9636 1246 0 3768 1980 4551 1590 2317 644 1993 34501 14998 15682 3821 1981 4901 1581 2604 716 1994 46691 19261 20810 6620 1982 5489 1760 2868 861 1995 58511 23877 26945 7689 1983 6076 2005 318 3 888 1996 68330 26867 3215 2 9311 1984 7164 2469 3675 1020 1997 74894 28458 34855 1158 1 结果如下： 所以，得到结构参数的工具变量法估计量为： 1 2 ???582.27610.2748560.432124α αα===，， （1） 用间接最小二乘法估计消费方程 消费方程中包含的内生变量的简化式方程为： 广义计量经济学：利用经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量方法的统称，包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。 狭义计量经济学：以揭示经济现象中的因果关系为目的，在数学上主要应用回归分析方法。 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的客观存在的数量关系为内容的分支学科。 计量经济学模型：揭示经济活动中各种因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。 截面数据：截面数据是许多不同的观察对象在同一时间点上的取值的统计数据集合，可理解为对一个随机变量重复抽样获得的数据。 时间序列数据：把反映某一总体特征的同一指标的数据，按照一定的时间顺序和时间间隔排列起来，这样的统计数据称为时间序列数据 面板数据：指时间序列数据和截面数据相结合的数据。 总体回归函数：指在给定Xi下Y分布的总体均值与Xi所形成的函数关系（或者说总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数）。 样本回归函数：指从总体中抽出的关于Y，X的若干组值形成的样本所建立的回归函数。随机的总体回归函数：含有随机干扰项的总体回归函数（是相对于条件期望形式而言的）。线性回归模型：既指对变量是线性的，也指对参数β为线性的，即解释变量与参数β只以他们的1次方出现。 最小二乘法：又称最小平方法，指根据使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法。 最大似然法：又称最大或然法，指用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的 总离差平方和：用TSS表示，用以度量被解释变量的总变动。 回归平方和：用ESS表示：度量由解释变量变化引起的被解释变量的变化部分。 残差平方和：用RSS表示：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。 协方差：用Cov（X，Y）表示，度量X,Y两个变量关联程度的统计量。 拟合优度检验：检验模型对样本观测值的拟合程度，用2R表示，该值越接近1，模型对样本观测值拟合得越好。 多元线性回归模型：在现实经济活动中往往存在一个变量受到其他多个变量的影响的现象，表现为在线性回归模型中有多个解释变量，这样的模型成为多元线性回归模型，多元指多个变量。 偏回归系数：在多元回归模型中，每一个解释变量前的参数即为偏回归系数，它测度了当其他解释变量保持不变时，该变量增加1个单位对解释变量带来的平均影响程度。 方程显著性检验：是针对所有解释变量对被解释变量的联合影响是否显著所作的检验，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作出判断。回归分析：回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算方法和理论。目的是通过后者的已知或设定值，去估计和预测前者的（总体）均值。 相关分析：主要研究随机变量间的相关形式及相关程度的计算方法和 理论。 结构分析: 经济学中所说的结构分析是指对经济现象中变量之间关系的研究。 拟合优度：所估计的样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度。 方差膨胀因子VIF：多个解释变量辅助回归确定多重可决系数的基础上计算的方差扩大现代计量经济学模型体系解析
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