潘省初计量经济学中级教程习题参考答案 ()

计量经济学中级教程习题参考答案

第一章 绪论

1.1 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 我们在计量经济模型中列出了影响因变量的解释变量，但它（它们）仅是影响因变量的主要因素，还有很多对因变量有影响的因素，它们相对而言不那么重要，因而未被包括在模型中。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 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 经典线性回归模型

2.1 判断题（说明对错；如果错误，则予以更正） （1）对 （2）对 （3）错

只要线性回归模型满足假设条件（1）～（4），OLS 估计量就是BLUE 。 （4）错

R 2

=ESS/TSS 。

（5）错。我们可以说的是，手头的数据不允许我们拒绝原假设。

（6）错。因为∑=

2

2

)?(t

x Var σβ

，只有当

∑2

t

x 保持恒定时，上述说法才正确。

2.2 应采用（1），因为由（2）和（3）的回归结果可知，除X 1外，其余解释变量的系数均不显著。（检验过程略） 2.3 (1) 斜率系数含义如下:

0.273: 年净收益的土地投入弹性, 即土地投入每上升1%, 资金投入不变的情况下,

引起年净收益上升0.273%.

733: 年净收益的资金投入弹性, 即资金投入每上升1%, 土地投入不变的情况下, 引起年净

收益上升0.733%.

拟合情况: 92.01

29)94.01(*811)1)(1(12

2

=----=-----

=k n R n R ,表明模型拟合程度较高.

(2) 原假设 0:0=αH

备择假设 0:1≠αH

检验统计量 022.2135.0/273.0)?(?===α

α

Se t

查表，447.2)6(025.0=t 因为t=2.022<)6(025.0t ,故接受原假设,即α不显著异于0, 表明土地投入变动对年净收益变动没有显著的影响. 原假设 0:0=βH

备择假设 0:1≠βH 检验统计量 864.5125.0/733.0)

?(?===

ββ

Se t 查表，447.2)6(025.0=t 因为t=5.864>)6(025.0t ,故拒绝原假设,即β显著异于0,表明资金投入变动对年净收益变动有显著的影响. （3） 原假设 0:0==βαH

备择假设 1H : 原假设不成立

检验统计量

47)

129/()94.01(2

/94.0)1/()1(/2

2=---=---=k n R k R F 查表，在5%显著水平下14.5)6,2(=F 因为F=47>5.14，故拒绝原假设。 结论,：土地投入和资金投入变动作为一个整体对年净收益变动有影响.

2.4 检验两个时期是否有显著结构变化,可分别检验方程中D 和D ?X 的系数是否显著异于0.

(1) 原假设 0:20=βH 备择假设 0:21≠βH 检验统计量 22

??/() 1.4839/0.4704 3.155t

Se ββ=== 查表145.2)418(025.0=-t 因为t=3.155>)14(025.0t , 故拒绝原假设, 即2β显著异于0。

(2) 原假设 0:40=βH 备择假设 0:41≠βH 检验统计量 44

??/()0.1034/0.0332 3.115t

Se ββ==-=- 查表145.2)418(025.0=-t 因为|t|=3.155>)15(025.0t , 故拒绝原假设, 即4β显著异于0。 结论：两个时期有显著的结构性变化。

2.5 （1），模型可线性化。参数线性，变量非线性

则模型转换为设,1

,1221x

z x z ==

u z z y +++=22110βββ （2）变量、参数皆非线性，无法将模型转化为线性模型。 （3）变量、参数皆非线性，但可转化为线性模型。

取倒数得：)

(1011u x e y

++-+=ββ

把1移到左边，取对数为：u x y y ++=-101ln

ββ，令则有,1ln y

y z -= u x z ++=10ββ

2.6 （1）截距项为-58.9，在此没有什么意义。X 1的系数表明在其它条件不变时，个人年消费量增加1百万美元，某国对进口的需求平均增加20万美元。X 2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单位，某国对进口的需求平均减少10万美元。

（2）Y 的总变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）检验全部斜率系数均为0的原假设。

)

1/(/)1/()1(/2

2--=---=k n RSS k

ESS k n R k R F =19216/04.02/96.0= 由于F ＝192 > F 0.05(2,16)=3.63，故拒绝原假设，回归方程很好地解释了应变量Y 。 （4） A. 原假设H 0：β1= 0 备择假设H 1：β1 ≠0

11?0.2

21.74?0.0092

()t S ββ=== > t 0.025(16)=2.12，

故拒绝原假设，β1显著异于零，说明个人消费支出（X 1）对进口需求有解释作用，这个变量应该留在模型中。

B. 原假设H 0：β2=0

备择假设H 1：β2 ≠0

2

2?0.1 1.19?0.084()

t S ββ-=

==

2.7（1）弹性为-1.34，它统计上异于0，因为在弹性系数真值为0的原假设下的t 值为：

469.432

.034

.1-=-=

t 得到这样一个t 值的概率（P 值）极低。可是，该弹性系数不显著异于-1，因为在弹性真值为-1的原假设下，t 值为：

06.132

.0)

1(34.1-=---=

t

这个t 值在统计上是不显著的。

（2）收入弹性虽然为正，但并非统计上异于0，因为t 值小于1（85.020.017.0==t ）。

（3）由1

1)

1(122-----=k n n R R ，可推出 2

211(1)

1n k R R n --=--- 本题中，2

R ＝0.27，n ＝46，k ＝2，代入上式，得2

R ＝0.3026。

2.8（1）薪金和每个解释变量之间应是正相关的，因而各解释变量系数都应为正，估计结果确实如此。

系数0.280的含义是，其它变量不变的情况下，CEO 薪金关于销售额的弹性为0.28％；

系数0.0174的含义是，其它变量不变的情况下，如果股本收益率上升一个百分点（注意，不是1％），CEO 薪金的上升约为1.07％；

与此类似，其它变量不变的情况下，公司股票收益上升一个单位，CEO 薪金上升0.024％。 （2）用回归结果中的各系数估计值分别除以相应的标准误差，得到4个系数的t 值分别为：13.5、8、4.25和0.44。用经验法则容易看出，前三个系数是统计上高度显著的，而最后一个是不显著的。

（3）R 2

＝0.283，拟合不理想，即便是横截面数据，也不理想。

2.9 （1）2.4％。

（2）因为D t 和（D t ?t ）的系数都是高度显著的，因而两时期人口的水平和增长率都不相同。1972－1977年间增长率为1.5％，1978－1992年间增长率为2.6％（＝1.5％＋1.1％）。 2.10 原假设H 0: β1 =β2，β3 =1.0

备择假设H 1: H 0不成立 若H 0成立，则正确的模型是： u

X X X ββY

++++=32110)(

据此进行有约束回归，得到残差平方和R S 。 若H 1为真，则正确的模型是原模型：

u

X βX βX ββY

++++=3322110

据此进行无约束回归（全回归），得到残差平方和S 。 检验统计量是： ()

)

1(---=

K n S g

S S F R ～F(g,n-K-1)

用自由度（2，n-3-1）查F 分布表，5%显著性水平下，得到F C ， 如果F< F C , 则接受原假设H 0，即β1 =β2，β3 =0； 如果F> F C , 则拒绝原假设H 0，接受备择假设H 1。 2.11 （1）2个，111200D D ??==??

??大型企业中型企业

其他其他

（2）4个，

111112340000D D D D ????====????

????小学初中大学

高中其他其他其他其他

0123(),019791,

1979

t t t t y D x D x u D t D t ββββ=+++?+=≤=>其中

2.13 对数据处理如下：

lngdp ＝ln （gdp/p ） lnk=ln （k/p ） lnL=ln （L/P ） 对模型两边取对数，则有 lnY ＝lnA ＋αlnK ＋βlnL ＋lnv

用处理后的数据采用EViews 回归，结果如下：

l k dp g

ln 18.0ln 96.026.0?ln ++-= 97.02=R t ：(－0.95) (16.46) (3.13)

由修正决定系数可知，方程的拟合程度很高；资本和劳动力的斜率系数均显著（t c =2.048）, 资本投入增加1％，gdp 增加0.96%，劳动投入增加1％，gdp 增加0.18%，产出的资本弹性是产出的劳动弹性的5.33倍。

第三章 经典假设条件不满足时的问题与对策

3.1 （1）对 （2）对 （3）错

即使解释变量两两之间的相关系数都低，也不能排除存在多重共线性的可能性。 （4）对 （5）错

在扰动项自相关的情况下OLS 估计量仍为无偏估计量，但不再具有最小方差的性质，即不是BLUE 。 （6）对 （7）错

模型中包括无关的解释变量，参数估计量仍无偏，但会增大估计量的方差，即增大误差。 （8）错。

在多重共线性的情况下，尽管全部“斜率”系数各自经t 检验都不显著， R 2

值仍可能

（9）错。

存在异方差的情况下，OLS法通常会高估系数估计量的标准误差，但不总是。（10）错。

异方差性是关于扰动项的方差，而不是关于解释变量的方差。

3.2 对模型两边取对数，有

lnY t=lnY0+t*ln(1+r)+lnu t ,

令LY＝lnY t，a＝lnY0，b＝ln(1+r)，v＝lnu t，模型线性化为：

LY＝a＋bt＋v

估计出b之后，就可以求出样本期内的年均增长率r了。

3.3（1）DW=0.81，查表（n=21,k=3,α=5%）得d L=1.026。

DW=0.81＜1.026

结论：存在正自相关。

（2）DW=2.25，则DW′=4 – 2.25 = 1.75

查表（n=15, k=2, α=5%）得d u =1.543。

1.543＜DW′= 1.75 ＜2

结论：无自相关。

（3）DW= 1.56，查表（n=30, k=5, α=5%）得d L =1.071, d u =1.833。

1.071＜DW= 1.56 ＜1.833

结论：无法判断是否存在自相关。

3.4

(1)横截面数据.

(2)不能采用OLS法进行估计，由于各个县经济实力差距大，可能存在异方差性。

(3)GLS法或WLS法。

3.5

（1）可能存在多重共线性。因为①X3的系数符号不符合实际.②R2很高,但解释变量的t值低：t2=0.9415/0.8229=1.144, t3=0.0424/0.0807=0.525.

解决方法：可考虑增加观测值或去掉解释变量X3.

（2）DW=0.8252, 查表(n=16,k=1,α=5%)得d L=1.106.

DW=0.8252< d L=1.106

结论：存在自相关.

单纯消除自相关，可考虑用科克伦－奥克特法或希尔德雷斯－卢法；进一步研究，由于此模型拟合度不高,结合实际,模型自相关有可能由模型误设定引起,即可能漏掉了相关的解释变量，可增加相关解释变量来消除自相关。

3.6 存在完全多重共线性问题。因为年龄、学龄与工龄之间大致存在如下的关系：A i ＝7＋S i ＋E i

解决办法：从模型中去掉解释变量A ，就消除了完全多重共线性问题。

3.7 （1）若采用普通最小二乘法估计销售量对广告宣传费用的回归方程，则系数的估计量是无偏的，但不再是有效的，也不是一致的。

（2）应用GLS 法。设原模型为

i i i u x y ++=10ββ （1）

由于已知该行业中有一半的公司比另一半公司大，且已假定大公司的误差项方差是小公司误差项方差的两倍，则有2

22

i i λσσ=，其中??

?===小公司

大公司i i i ,1,22

λ。则模型可变换为

i

i i i i i

i

u

x y λλβλβλ++=

10 （2） 此模型的扰动项已满足同方差性的条件，因而可以应用OLS 法进行估计。

（3）可以。对变换后的模型（2）用戈德弗尔德－匡特检验法进行异方差性检验。如果模型没有异方差性，则表明对原扰动项的方差的假定是正确的；如果模型还有异方差性，则表明对原扰动项的方差的假定是错误的，应重新设定。 3.8（1）不能。因为第3个解释变量（1--t t M M ）是t M 和1-t M 的线性组合，存在完

全多重共线性问题。 （2）重新设定模型为

t

t t t

t t t u M M u M M GNP +++=+-+++=--1210132310)()(ααββββββ

我们可以估计出210ααβ和、，但无法估计出321βββ和、。 （3）所有参数都可以估计，因为不再存在完全共线性。 （4）同（3）。

3.9（1）R 2

很高，logK 的符号不对，其 t 值也偏低，这意味着可能存在多重共线性。

（2）logK 系数的预期符号为正，因为资本应该对产出有正向影响。但这里估计出的符号为负，是多重共线性所致。

（3）时间趋势变量常常被用于代表技术进步。（1）式中，0.047的含义是，在样本期内，平均而言，实际产出的年增长率大约为4.7％。

（4）此方程隐含着规模收益不变的约束，即α＋β＝1，这样变换模型，旨在减缓多重共线性问题。

（5）资本－劳动比率的系数统计上显著，符号也对了，看起来多重共线性问题已得到解决。 （6）两式中R 2

是不可比的，因为两式中因变量不同。

3.10（1）所作的假定是：扰动项的方差与GNP 的平方成正比。模型的估计者应该是对数据进行研究后观察到这种关系的，也可能用格里瑟法对异方差性形式进行了实验。

（2）结果基本相同。第二个模型三个参数中的两个的标准误差比第一个模型低，可以认为是改善了第一个模型存在的异方差性问题。 3.11 我们有

25

140

1?25

55

1?33231121=

--==

--=k n RSS k n RSS σ

σ

原假设H 0：2

3

2

1σσ= 备则假设H 1：2

3

2

1σσ≠

检验统计量为：

5454.2255525140??2123===σ

σF

用自由度（25，25）查F 表，5％显著性水平下，临界值为：Fc ＝1.97。 因为F ＝2.5454>Fc ＝1.97，故拒绝原假设原假设H 0：2

3

2

1σσ=。

结论：存在异方差性。 3.12 将模型变换为：

)2()()1(221112102211t

t t t t t t X X X Y Y Y ερρβρρβρρ+--+--=------

若1ρ、2ρ为已知，则可直接估计（2）式。一般情况下，1ρ、2ρ为未知，因此需要先估计它们。首先用OLS 法估计原模型(1)式，得到残差e t ，然后估计：

t t t t e e e υρρ++=--2211

其中t υ为误差项。用得到的1ρ和2ρ的估计值1?ρ

和2?ρ生成 2211??--*

--=t t t t Y Y Y Y ρρ

2211??--*

--=t t t t X X X X ρρ

令)1(210ρρβα

--=，用OLS 法估计

t t t X Y εβα++=*

*

1

即可得到α?和1?β，从而得到原模型（1）的系数估计值0?β和1

?β。

3.13 （1）全国居民人均消费支出方程：

∧

t C = 90.93 + 0.692t Y R 2=0.997

t ： (11.45) (74.82) DW=1.15 DW=1.15，查表（n=19,k=1,α=5%）得d L =1.18。 DW=1.15＜1.18

结论：存在正自相关。可对原模型进行如下变换： C t -ρC t-1 = α(1-ρ)+β(Y t -ρY t-1)+（u t -ρu t -1）

由??1/20.425DW ρ

ρ≈-有＝ 令：C 't = C t –0.425C t-1 ， Y 't = Y t -0.425Y t-1 ，α’=0.575α 然后估计 C 't =α'+βY 't + εt ，结果如下：

∧

't C = 55.57 + 0.688'

t Y R 2=0.994

t ：(11.45) (74.82) DW=1.97

DW=1.97，查表（n=19,k=1,α=5%）得d u =1.401。 DW=1.97>1.18，故模型已不存在自相关。 （2）农村居民人均消费支出模型：

农村：∧

t Cr = 106.41 + 0.60t Yr R 2

=0.979

t ： (8.82) (28.42) DW=0.76

DW=0.76，查表（n=19,k=1,α=5%）得d L =1.18。 DW=0.76＜1.18，故存在自相关。

解决方法与（1）同，略。

（3）城镇：

t Cu = 106.41 + 0.71t Yu R 2

=0.998

t ： (13.74) (91.06) DW=2.02

DW=2.02，非常接近2，无自相关。

3.14 （1）用表中的数据回归，得到如下结果：

Y

? =54.19 + 0.061X1 + 1.98*X2 + 0.03X3 - 0.06X4 R 2＝0.91 t: (1.41) (1.58) (3.81) (1.14) (-1.78) 根据t c (α=0.05,n-k-1=26)=2.056，只有X2的系数显著。

（2）理论上看，有效灌溉面积、农作物总播种面积是农业总产值的重要正向影响因素。在一定范围内，随着有效灌溉面积、播种面积的增加，农业总产值会相应增加。受灾面积与农业总产值呈反向关系，也应有一定的影响。而从模型看，这些因素都没显著影响。这是为什么呢？

这是因为变量有效灌溉面积、施肥量与播种面积间有较强的相关性，所以方程存在多重共线性。现在我们看看各解释变量间的相关性，相关系数矩阵如下：

X1 X2 X3 X4 X1 X2 X3 X4

表中r 12＝0.896，r 13＝0.895，说明施肥量与有效灌溉面积和播种面积间高度相关。 我们可以通过对变量X2的变换来消除多重共线性。令X22＝X2/X3（公斤/亩），这样就大大降低了施肥量与面积之间的相关性，用变量X22代替X2，对模型重新回归，结果如下：

Y

? =－233.62 + 0.088X1 + 13.66*X2 + 0.096X3 - 0.099X4 R 2＝0.91 t: (-3.10) (2.48) (3.91) (4.77) (-3.19)

从回归结果的t 值可以看出，现在各个变量都已通过显著性检验，说明多重共线性问题基本得到解决。

1 0.896 0.880 0.715 0.896 1 0.895 0.685 0.880 0.895 1 0.883 0.715

0.685

0.883

1

第四章 极大似然估计与GMM 估计

4.1 由于观测是独立的，所以n 次观测的联合密度即这个样本的似然函数为

11

1()()

!

n

i

i y n n

i n

i i i e L y f y y θ

θθθ=-==∑==∏∏

其对数似然函数为：

1

1

ln ()(ln )ln(!)n

n

i i i i L y n y y θθθ===-+-∑∑

由极值得一阶条件可得：

1

ln ()1?0n

i ML n

i L y n y y θθθθ=?=-+=?=?∑ 对于所给定的观测样本，有：

242.12ln 2010)(ln -+-=θθθy L

d ln 2?0/2010/)(=?=+-=θ

θθθd y L 因此，θ的极大似然估计值?2ML

θ=。 4.2

.

4/)(12/)()]([)()(,

2/)()(222221b a a b X E X D X E b a X E ++-=+==+==μμ

即 ???

-=-=+).

(12,

22

121μμμa b b a

自这一方程解得 ),(32121μμμ--=

a ).(32121μμμ-+=b

分别以21,S S 代替21,μμ，得到b a ,的矩估计量分别为（注意到

∑∑==-=-n i n i i i X X n X X n 11

22

2)(11）：

∑∑==-+=-+=--=--=n

i i n

i i X X n X S S S b X X n X S S S a 1

221

211

22

1

21)(3)(3?,)(3)(3?

4.3 应该选择三种方法中的W 检验。原因：在本题中，约束条件为非线性函数的形式，无约束方程是一个线性回归方程，而约束条件加上后的有约束方程为参数非线性的回归方程。LR 检验需要估计无约束方程和有约束方程；LM 检验需要估计有约束方程，由于约束方程参数非线性，所以计算工作也较大；相对前面两种方法，W 检验仅需估计无约束方程，而无约束方程是一个线性方程，计算工作量最小。 4.4

广义矩法直接从模型所施加的矩条件来估计模型，矩条件的一般形式为：

12(,,)0(,,,)0

0(,,,)t t t t t t R t t t f y f y E f y ????????

????=??????????

??,x z θx z θx z θ 为了估计θ，我们考虑上述矩条件的样本对应物

1

1()(,,)n

n t t t t g f y n ==∑θ,x z θ

在矩条件的个数大于参数的个数（K R >）的情况下，我们不能通过设定矩条件为0来唯一确定参数向量θ的估计量，为了充分利用R 个矩条件的信息，我们只能转而借助最优化方法的思路，选择使得样本矩向量从总体上尽可能接近于0的θ的估计量。这就是广义矩估计方法的思路。具体的做法是将下面的加权平方和（亦称为距离函数）

()()()n n n n Q g g '=θθW θ

作为目标函数，求出使该目标函数达到最小的θ的值?θ，就得到GMM 估计量。上式中，n

W 为任意正定矩阵，称为权矩阵。

4.5 广义矩方法直接从模型所施加的矩条件来估计模型。与其它估计法相比，GMM 法有下列几个显著的优点：

（1） 它无需规定正态分布之类的有关分布的假设，GMM 估计量的一致性仅取决于矩条件的正确设定；

（2）它为那些传统估计方法计算很困难特别是模型无法解析求解的情况提供了一种方便的方法；

（3）它为很多类似估计量，如ML 、OLS 、IV 等的分析提供了一个统一的框架。 4.6 OLS 估计结果：CZSR=-675.3+0.026 GDP+0.939 TAX 2R =0.9987 t (2.86) (19.91)

ML 估计结果： CZSR=-675.3+0.026 GDP+0.939 TAX

z (3.61) (26.46)

可见，在线性回归条件下，OLS 和ML 的系数估计结果完全相同。

GMM 估计的EViews 结果如下：

GMM 估计结果

Dependent Variable: CZSR

Method: Generalized Method of Moments Date: 01/20/09 Time: 21:14 Sample (adjusted): 1991 2007

Included observations: 17 after adjustments

Kernel: Bartlett, Bandwidth: Fixed (2), No prewhitening Simultaneous weighting matrix & coefficient iteration

Convergence achieved after: 1 weight matrix, 2 total coef iterations Instrument list: GDZC TAX(-1) C

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. GDP 0.036881 0.016569 2.225889 0.0430 TAX 0.889754 0.085142 10.45021 0.0000 C

-1080.255

554.1925

-1.949241

0.0716

R-squared 0.998746 Mean dependent var 16372.43 Adjusted R-squared 0.998566 S.D. dependent var 13734.44 S.E. of regression 520.0252 Sum squared resid 3785967. Durbin-Watson stat

1.137633 J-statistic 7.80E-27

从上述结果，我们有：

CZSR=--1080.3+0.037 GDP+0.890 TAX 2

R =0.9987

t (2.23) (10.45)

第五章 非线性回归模型

5.1 如果目标函数)(βS 为凸函数，则)(βS 至多有一个极小点，且局部极小即是整体最小，迭代会收敛到最小值，但初值的选择对迭代速度的影响相当大。如果目标函数)(βS 不是凸

函数但有唯一极小点，迭代也会有不错的效果。但如果目标函数)(βS 有多于一个的极小点，迭代可能收敛到局部极小点，不能保证是整体最小点，则迭代那么初值的选择就更加重要。

5.2 判断迭代收敛并没有一致接受的标准，通常的标准有：

（1）目标函数的改进小于给定的正数ε，即ε<-+)()S(1j j S ββ （2）参数值的变化小于给定的正数ε，ε<-+j j ββ1

（3）梯度向量与零的距离小于给定的正数ε，ε<)(j βg

（4）上述三个收敛原则不能完全令人满意，一个原因是它们都与参数的量级有关。一个与量级无关的停止规则是ε<-)()()('1

j

j

j

βg βD βg

上式的优点在于给梯度分量以不同的权重，权重的大小与对应参数估计的精度成反比。收敛标准中ε是一个很小的正数，由使用者选择。一般的ε值通常在1210-到1410-之间。

5.3 牛顿-拉弗森法和拟牛顿法（包括戈德菲尔德-匡特方法、戴维森-弗莱彻-鲍威尔法与高斯-牛顿法）。

5.4 (1) 采用EViews 软件，在主菜单选Quick →Estimate Equation…，在方程设定对话框中输入方程：y=c(1)*k^c(2)*L^c(3)，采用LS 估计方法，即可得到模型参数的NLS 估计。结果如下：

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares Date: 01/29/09 Time: 23:33 Sample: 1 39 Included observations: 39

Estimation settings: tol= 1.0e-12, derivs=analytic

Initial Values: C(1)=0.00000, C(2)=0.00000, C(3)=0.00000 Convergence achieved after 54 iterations Y=C(1)*K^C(2)*L^C(3)

Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob. C(1) 7.632622 6.198935 1.231280 0.2262 C(2) 0.575950 0.073433 7.843225 0.0000 C(3) 0.366602 0.110376 3.321408 0.0021

R-squared 0.827574 Mean dependent var 8117.666 Adjusted R-squared 0.817995 S.D. dependent var 7986.997 S.E. of regression 3407.416 Akaike info criterion 19.17910 Sum squared resid 4.18E+08 Schwarz criterion

19.30707

Log likelihood -370.9924 Durbin-Watson stat 1.653097

(2)

得到上述结果之后，打开View→Coefficient Tests→Wald -Coefficient Restrictions，在对话框键入c(2)+c(3)=1,得

Wald Test:

Equation: Untitled

Test Statistic Value df Probability

F-statistic 0.253435 (1, 36) 0.6177

Chi-square 0.253435 1 0.6147

Null Hypothesis Summary:

Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.

-1 + C(2) + C(3) -0.057447 0.114114

Restrictions are linear in coefficients.

显然，不能拒绝原假设。

5.5 在EViews主菜单中选Object →New Object，在弹出的对话框中输入方程：

@logl logl1

param c(1) 100000 c(2) 0 c(3) 0 c(4) 0

res = y-c(1)/(1+exp(c(2)+c(3)*t))

var = @sum(res^2)/40

logl1 = log(@dnorm(res/@sqrt(var))) - log(var)/2

点击功能键Estimate，得到如下结果

LogL: UNTITLED

Method: Maximum Likelihood (Marquardt)

Date: 01/28/09 Time: 17:42

Sample: 1961 2000

Included observations: 40

Evaluation order: By observation

Estimation settings: tol= 1.0e-12, derivs=accurate numeric

Initial Values: C(1)=100000., C(2)=0.00000, C(3)=0.00000

Failure to improve Likelihood after 166 iterations

Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.

C(1) 154463.0 4136.160 37.34455 0.0000

C(2) 0.332195 0.037541 8.848753 0.0000

C(3) -0.046025 0.002111 -21.79767 0.0000

Log likelihood -325.7053 Akaike info criterion 16.43526

Avg. log likelihood -8.142632 Schwarz criterion 16.56193

Number of Coefs. 3 Hannan-Quinn criter. 16.48106

5.6 略

第六章分布滞后模型和自回归模型

6.1（1）错。使用横截面数据的模型就不是动态模型。

（2）对。

（3）错。估计量既不是无偏的，又不是一致的。

（4）对。

（5）错。将产生一致估计量，但是在小样本情况下，得到的估计量是有偏的。

（6）对。

6.2对于科克模型和适应预期模型，应用OLS法不仅得不到无偏估计量，而且也得不到一

致估计量。

但是，部分调整模型不同，用OLS法直接估计部分调整模型，将产生一致估计值，虽然

估计值通常是有偏的（在小样本情况下）。

6.3 科克方法简单地假定解释变量的各滞后值的系数（有时称为权数）按几何级数递减，

即：

Y t =α+βX t +βλX t-1 +βλ2X t-2+…+ u t

其中0<λ<1。

这实际上是假设无限滞后分布，由于0<λ<1，X的逐次滞后值对Y的影响是逐渐递减的。

而阿尔蒙方法的基本假设是，如果Y依赖于X的现期值和若干期滞后值，则权数由一

个多项式分布给出。由于这个原因，阿尔蒙滞后也称为多项式分布滞后。即在分布滞后模

型

中，假定：

其中p 为多项式的阶数。也就是用一个p 阶多项式来拟合分布滞后，该多项式曲线通过滞后分布的所有点。

6.4 （1）估计的Y 值是非随机变量X 1和X 2的线性函数，与扰动项v 无关。 （2）与利维顿方法相比，本方法造成多重共线性的风险要小一些。 6.5（1）

的函数。

和、是其中2102211212211211

212221121110])()([)()()1()1()1()1(γγαβγγγγγγγγγγβγβγγβγββ------++-+-++---+---+=t t t t t t t t t t u u u M M R R Y Y M

（2） 第（1）问中得到的模型高度参数非线性，它的参数需采用非线性回归技术来估计。 6.6

2210i i i αααβ++=

2

12104004016400

0αααααβαβ-=?=++?==?=

因此，变换模型为：

t

i t i t t

i i t t i i t t

i i t i t u X i X i u X i i u X i i u X Y ++-+=++++=++++=++=--=-=-=-∑∑∑∑∑]4[)()(2

24022104

022104

0ααααααααααβα

用此式可估计出

α和2?α

，即可得到21?4?αα-=，然后可得到诸β的估计值。 6.7 （1）设备利用对通货膨胀的短期影响是X t 的系数：0.141；从长期看，在忽略扰动项的情况下，如果Y t 趋向于某一均衡水平Y ,则X t 和X t-1也将趋向于某一均衡水平X ：

X

Y X X Y 377.012.30236.0141.012.30+-=++-=即

所以，设备利用对通货膨胀的长期影响是X t 和X t －1的系数之和：0.377。

t

m t m t t t u X X X Y ++???+++=--βββα110p

p i i a i a i a a +???+++=2210β

（2）对模型的回归参数的显著性检验：

原假设：H 0: β1 =0

备择假设：H 1: β1 ≠0

从回归结果可知，检验统计量=1

βt 2.60

根据n-k-1=15,a=5%,查临界值表得t c ＝2.131。 由于t ＝2.60> t c ＝2.131

故拒绝原假设，即X t 对y 有显著影响。

原假设：H 0: β2 =0

备择假设：H 1: β2 ≠0

从回归结果可知，检验统计量=2

βt 4.26

根据n-k-1=15,a=5%,查临界值表得t c ＝2.131。 由于t ＝4.26> t c ＝2.131

故拒绝原假设，即X t －1对y 有显著影响。

综上所述，所有的斜率系数均显著异于0，即设备利用和滞后一期的设备利用对通货膨胀都有显著的影响。

（3）对此回归方程而言，检验两个斜率系数为零，等于检验回归方程的显著性，可用F 检验。

原假设：H 0: β1 =β2 =0 备择假设：H 1:原假设不成立

检验统计量

973.19)

1218/()727.01(2

/727.0)1()1(2

2=---=---=K n R K R F 根据k=2,n-k-1=15,a=5%,查临界值表得Fc ＝3.68。 由于F ＝19.973>Fc=3.68

故拒绝原假设，即X t 、X t －1至少有一个变量对y 有显著影响，表明方程总体是显著的。 6.8 模型的滞后周期m=3,模型有6个参数,用二次多项式进行拟合,即p=2,得

我们有：

301239W a a a β=++

2

210i a i a a W i ++=β0

0a W =β2101a a a W ++=β2

10242a a a W ++=β

计量经济学习题及答案汇总

《 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（ ）

计量经济学题库及答案

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

0计量经济学期末复习题库(带答案)

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计量经济学习题及参考答案解析详细版

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。

计量经济学题库(超完整版)及答案.详解

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

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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 C.统计 D.测量

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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着性（） 。 （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：

计量经济学题库超完整版及答案

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

计量经济学期末考试题库(完整版)及答案

计量经济学题库 、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)O 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(EConOIniCS) —词构造出来 3.外生变量和滞后变量统称为(D)O 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)O 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)O 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(B )o A.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 )o 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 &经济计量模型的被解释变量一定是(C )o A.控制变量 B.政策变量 C.生变量 D.外生变量 9.下面属于横截面数据的是(D )o 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 )0 A.设定理论模型一收集样本资料一估计模型参数一检验模型 B.设定模型一估计参数一检验模型一应用模型 C：个体设计f总体估计f估计模型f应用模型D.确定模型导向一确定变量及方程式一估计模型一应用模型 11.将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 12.( B )是具有一定概率分布的随机变量， A.外生变量 B.生变量 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 C.消费需求分析、生产技术分析、 15.变量之间的关系可以分为两大类， A.函数关系与相关关系 C.正相关关系和负相关关系 D )0 C.政策变量 它的数值由模型本身决定。 C.前定变量 B )0 C.修匀数据 A )0 B.弹性分析、D.季度分析、它们是(A 乘数分析、政策模拟年度分析、中长期分析 )o B.线性相关关系和非线性相关关系D.简单相关关系和复杂相关关系 D ?滞后变量D.滞后变量D.原始数

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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

计量经济学试题及答案最新

计量经济学试题及答案（3） ⒈（12分）某人试图建立我国煤炭行业生产方程，以煤炭产量为被解释变量，经过理论和经验分析，确定以固定资产原值、职工人数和电力消耗量变量作为解释变量，变量的选择是正确的。于是建立了如下形式的理论模型： 煤炭产量= 固定资产原值+ 职工人数+ 电力消耗量+μ 选择2000年全国60个大型国有煤炭企业的数据为样本观测值；固定资产原值用资产形成年当年价计算的价值量，其它采用实物量单位；采用OLS方法估计参数。指出该计量经济学问题中可能存在的主要错误，并简单说明理由。 ⒉（12分）以表示粮食产量，表示播种面积，表示化肥施用量，经检验，它们取对数后都是变量且互相之间存在关系。同时经过检验并剔除不显著的变量（包括滞后变量），得到如下粮食生产模型： (1) ⑴写出长期均衡方程的理论形式； ⑵写出误差修正项ecm的理论形式； ⑶写出误差修正模型的理论形式； ⑷指出误差修正模型中每个待估参数的经济意义。 ⒊（6分）对于上述粮食生产模型(1)，假设所有解释变量与随机误差项都不相关。 ⑴如果采用普通最小二乘法估计，用非矩阵形式写出关于参数估计量的正规方程组； ⑵从以上正规方程组出发说明，为什么不能采用分部回归方法分别估计每个参数； ⒋（9分）投资函数模型 为一完备的联立方程计量经济模型中的一个方程，模型系统包含的内生变量为C（居民消费总额）、I（投资总额）和Y（国内生产总值），先决变量为（政府消费）、和。样本容量为。 ⑴可否用狭义的工具变量法估计该方程？为什么？ ⑵如果采用2SLS估计该方程，分别写出2SLS估计量和将它作为一种工具变量方法的估计量的矩阵表达式； ⑶如果采用GMM方法估计该投资函数模型，写出一组等于0的矩条件。 ⒌（6分）建立城镇居民食品类需求函数模型如下： 其中V为人均购买食品支出额、Y为人均收入、为食品类价格、为其它商品类价格。 ⑴指出参数估计量的经济意义是否合理，为什么？ ⑵为什么经常采用交叉估计方法估计需求函数模型？ ⒍（9分）选择两要素一级CES生产函数的近似形式建立中国电力行业的生产函数模型： 其中Y为发电量，K、L分别为投入的资本与劳动数量，t为时间变量。 ⑴指出参数γ、ρ、m的经济含义和数值范围；

计量经济学期末考试题库完整版)及答案

计量经济学题库、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（ B ）。 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（ D ）。 A．虚拟变量B．控制变量C．政策变量D．滞后变量 12．（ B ）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（ B ）。 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 ）。 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 ）。 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（ D ）。 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

计量经济学题目和答案

计量经济学期中考试题 一、写出多元线性回归模型得经典假设。 二、多重共线性、异方差、自相关分别违背了经典假设哪个条件？分别造成得后果就是什么？ 三、73９家上市公司绩效(NＥR）与基金持股比例(RATＥ）关系得ＯLS估计结果与残差值表如下： 残差值表: 1．计算（１)、（２）、（３)、(4)、（5)划线处得５个数字，并给出计算步骤（保留4位小数)。 2.根据计算机输出结果,写出一元回归模型表达式。 ３.您认为上述回归式用考虑自相关问题吗? 4.异方差得White检验式估计结果如下， = ０、0６04＋０、0008RＡTE t－0、0０00４(RA ＴE t)2 （1、3) （０、1) （—0、3）R2=0、０003２7, Ｆ＝73９ （1）Wｈite统计量=?(2）Ｗhiｔe统计量服从何种分布？(3)结合

本例，相应自由度就是多少？(4)EＶiews给出得相应概率就是0、８９,试判断原回归式误差项中就是否存在异方差。 5．假设上市公司绩效值（ＮEＲ)服从正态分布，模型满足同方差假定条件。（１)作为样本，739个上市公司绩效值得（ＮER)分布得均值与方差就是多少？当基金持股比例（RAＴE)为0、４０时,上市公司绩效值条件分布得均值与方差就是多少？(方差写出公式即可) 四、我们想要研究国内生产总值（GDP）、平均国外生产总值（FＧDP)与实际有效汇率指数(REER）对出口贸易额(EX）得影响，建立线性模型： 样本区间为1979年-２0０2年,GDP与FＧDP均以亿美元为计量单位.用普通最小二乘法估计上述模型,回归结果如下（括号内得数字为回归系数估计量得标准差）: = —2200、９0 ＋0、02＊GDＰ＋１、02＊FGDP ＋9、49*R ＥＥＲ （8３0、52）（0、002６）（0、3895)（3、431５） R２=0、９８, DW=0、50 whｉtｅ检验(有交叉)得统计量为：T*Ｒ2=2０、96；ＧDP、FGＤP =０、８7，ｒGDP,REＥ与REＥR之间得相关系数分别为：ｒG ＤP,ＦＧDP R= —０、24，ｒFGDＰ,REEＲ= —0、2８ 1。判断上述模型就是否满足经典假定条件；如果不满足，简要写出修正方法(15分) 2．检验原假设：与(）(５分) 3．检验整个方程得显著性（）（6分） 4．解释回归参数估计值=0、０２得经济意义（4）

计量经济学题库及答案71408

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

计量经济学习题及答案 ()

计量经济学习题 一、名词解释 1、普通最小二乘法：为使被解释变量的估计值与观测值在总体上最为接近使Q= 最小，从而求出参数估计量的方法，即之。 2、总平方和、回归平方和、残差平方和的定义：TSS度量Y自身的差异程度，称为总平方和。TSS除以自由度n-1=因变量的方差，度量因变量自身的变化；RSS度量因变量Y的拟合值自身的差异程度，称为回归平方和，RSS除以自由度（自变量个数-1）=回归方差，度量由自变量的变化引起的因变量变化部分；ESS度量实际值与拟合值之间的差异程度，称为残差平方和。RSS除以自由度（n-自变量个数-1）=残差（误差）方差，度量由非自变量的变化引起的因变量变化部分。 3、计量经济学：计量经济学是以经济理论为指导，以事实为依据，以数学和统计学为方法，以电脑技术为工具，从事经济关系与经济活动数量规律的研究，并以建立和应用经济计量模型为核心的一门经济学科。而且必须指出，这些经济计量模型是具有随机性特征的。 4、最小样本容量：即从最小二乘原理和最大似然原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限；即样本容量必须不少于模型中解释变量的数目（包扩常数项），即之。 5、序列相关性：模型的随机误差项违背了相互独立的基本假设的情况。 6、多重共线性：在线性回归模型中，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。 7、工具变量法：在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与随机误差项相关的随机解释变量。这种估计方法称为工具变量法。 8、时间序列数据：按照时间先后排列的统计数据。 9、截面数据：发生在同一时间截面上的调查数据。 10、相关系数：指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系。 11、异方差：对于线性回归模型提出了若干基本假设，其中包括随机误差项具有同方差；如果对于不同样本点，随机误差项的方差不再是常数，而互不相同，则认为出现了异方差性。 12、外生变量：外生变量是模型以外决定的变量，作为自变量影响内生变量，外生变量决定内生变量，其参数不是模型系统的元素。因此，外生变量本身不能在模型体系内得到说明。外生变量一般是确定性变量，或者是具有临界概率分布的随机变量。外生变量影响系统，但本身并不受系统的影响。外生变量一般是经济变量、条件变量、政策变量、虚变量。一般情况下，外生变量与随机项不相关。

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四、简答题（每小题5分） 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骤。 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．试述回归分析与相关分析的联系和区别。 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．对于多元线性回归模型，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.在多元线性回归分析中，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.常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 ++=310 ②t t t u x b b y ++=log 10 ③ t t t u x b b y ++=log log 10 ④t 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 10 ②t t t u x b b b y ++=)(210 ③ t t t u x b b y +=)/(10 ④t b t t u x b y +-+=)1(110 19.什么是异方差性？试举例说明经济现象中的异方差性。

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计量经济学题库 计算与分析题 （每小题10分） 1．下表为日本的汇率与汽车出口数量数据， 年度1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 X Y 168 661 145 631 128 610 138 588 145 583 135 575 127 567 111 502 102 446 94 379 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＝，2 X X 4432.1（－）＝， 2 Y 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 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 值检验参数的显著性（α＝0.05）；（2）确定参数的标准差；（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 2 X X 4432.1（－）＝，2 Y Y 68113.6（－）＝， 求判定系数和相关系数。 5．有如下表数据 日本物价上涨率与失业率的关系

潘省初计量经济学中级教程习题参考答案

计量经济学中级教程习题参考答案

第一章 绪论 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 我们在计量经济模型中列出了影响因变量的解释变量，但它（它们）仅是影响因变量的主要因素，还有很多对因变量有影响的因素，它们相对而言不那么重要，因而未被包括在模型中。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。 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 经典线性回归模型 判断题（说明对错；如果错误，则予以更正） （1）对 （2）对 （3）错 只要线性回归模型满足假设条件（1）～（4），OLS 估计量就是BLUE 。 （4）错 R 2 =ESS/TSS 。 （5）错。我们可以说的是，手头的数据不允许我们拒绝原假设。 （6）错。因为∑=2 2 )?(t x Var σβ ，只有当∑2 t x 保持恒定时，上述说法才正确。 应采用（1），因为由（2）和（3）的回归结果可知，除X 1外，其余解释变量的系数均不显着。（检验过程略） (1) 斜率系数含义如下: : 年净收益的土地投入弹性, 即土地投入每上升1%, 资金投入不 变的情况下, 引起年净收益上升%. 733: 年净收益的资金投入弹性, 即资金投入每上升1%, 土地投入不变的情况下, 引起年净收益上升%. 拟合情况: 92.01 29) 94.01(*811)1)(1(122 =----=-----=k n R n R ,表明模型拟合程度较高. (2) 原假设 0:0=αH 备择假设 0:1≠αH