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2.1Dependent Variable: GDPMethod: Least SquaresDate: 04/02/11 Time: 11:47Sample: 1990 2007Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 18205.58 2212.059 8.230150 0.0000M2 0.566944 0.012015 47.18568 0.0000R-squared 0.992865 Mean dependent var 99944.23 Adjusted R-squared 0.992419 S.D. dependent var 67032.57 S.E. of regression 5836.402 Akaike info criterion 20.28606 Sum squared resid 5.45E+08 Schwarz criterion 20.38499 Log likelihood -180.5745 Hannan-Quinn criter. 20.29970 F-statistic 2226.489 Durbin-Watson stat 0.375677 Prob(F-statistic) 0.000000Covariance1.000000M2 7.43E+09 1.31E+100.996426 1.000000经济意义: 这说明中国货币供应量与国内生产总值(GDP)的线性相关系数为0.996426,线性相关程度相当高。
2．2Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/02/11 Time: 12:51Sample: 1 7Included observations: 7Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -12.77853 96.98004 -0.131765 0.9003X 14.40359 1.369166 10.51998 0.0001R-squared 0.956774 Mean dependent var 852.6714Adjusted R-squared 0.948128 S.D. dependent var 596.5637S.E. of regression 135.8696 Akaike info criterion 12.89622Sum squared resid 92302.73 Schwarz criterion 12.88077Log likelihood -43.13679 Hannan-Quinn criter. 12.70521F-statistic 110.6699 Durbin-Watson stat 1.438932Prob(F-statistic) 0.000134相关系数：Covariance说明美国软饮料公司的广告费用X与销售数量Y的正相关程度相当高。
计量经济学(庞皓版)期末考试复习题(2)答案A. iX βαα++)(21 ； B. iX βα+1； C. i X βααα+++)(321； D.iX βαα++)(31。
4、 已知模型的形式为tt t u X Y ++=21ββ，在用实际数据对模型的参数进行估计的时候,测得 DW 统计量为 0.6453, 则广义差分变量是（ B ）。
A ．16453.0--t t Y Y ，16453.0--t tX X；B. 16774.0--t t Y Y ，16774.0--t tX X；C.1--t t Y Y ，1--t tX X；D. 105.0--t t Y Y ，105.0--t tX X。
5、下列说法不正确的是（ C ）。
A. 自相关是一种随机误差现象；B. 自相关产生的原因有经济变量的惯性作用；C. 检验自相关的方法有 F 检验法；D. 修正自相关的方法有广义差分法。
6、 在修正自相关的方法中，不正确的是（ B ）。
A. 广义差分法；B. 加权最小二乘法；C. 一阶差分法；D. Durbin 两步法。
7、将一年四个季度对因变量的影响引入到含截距的回归模型中，则需要引入虚拟变量的个数为（B）A.4；B.3；C.2；D.1。
8、在DW 检验中，当 d 统计量为 4 时，表明（D）。
A．存在完全的正自相关；B. 不能判定；C. 不存在自相关；D. 存在完全的负自相关。
9、已知DW统计量的值接近于2，则样本回归模型残差的一阶自相关系数 ˆ近似等于（A）A. 0；B. -1；C. 1；D. 4。
二、多项选择题1、检验序列自相关的方法是（ C E ）。
A. F检验法；B. White检验法；C. DW检验法；D. Goldfeld-Quandt检验法；E. 图形法。
2、能够修正序列自相关的方法有（ B C D）。
A. 加权最小二乘法；B. Cochrane-Orcutt 法；C. 一阶差分法；D. 广义差分法；E. 工具变量法。
计量经济学全部答案（庞浩）第二版第二章练习题及参考解答2.1 为研究中国的货币供应量(以货币与准货币M2表示)与国内生产总值(GDP)的相互依存关系，分析表中1990年—2007年中国货币供应量（M2）和国内生产总值（GDP ）的有关数据:表2.9 1990年—2007年中国货币供应量和国内生产总值(单位:亿元)资料来源:中国统计年鉴2008,中国统计出版社对货币供应量与国内生产总值作相关分析，并说明相关分析结果的经济意义。
练习题2.1 参考解答:计算中国货币供应量(以货币与准货币M2表示)与国内生产总值(GDP)的相关系数为:计算方法: XY n X Y X Y r -=或 ,()()X Y X X Y Y r --=计算结果:M2GDPM210.996426148646GDP 0.996426148646 1经济意义: 这说明中国货币供应量与国内生产总值(GDP)的线性相关系数为0.996426,线性相关程度相当高。
2.2 为研究美国软饮料公司的广告费用X与销售数量Y的关系,分析七种主要品牌软饮料公司的有关数据表2.10 美国软饮料公司广告费用与销售数量品牌名称广告费用X(百万美元) 销售数量Y(百万箱) Coca-Cola Classic 131.3 1929.2Pepsi-Cola 92.4 1384.6Diet-Coke 60.4 811.4Sprite 55.7 541.5Dr.Pepper 40.2 546.9Moutain Dew 29.0 535.67-Up 11.6 219.5 资料来源:(美) Anderson D R等. 商务与经济统计.机械工业出版社.1998. 405绘制美国软饮料公司广告费用与销售数量的相关图, 并计算相关系数，分析其相关程度。
能否在此基础上建立回归模型作回归分析？练习题2.2参考解答美国软饮料公司的广告费用X与销售数量Y的散点图为说明美国软饮料公司的广告费用X与销售数量Y正线性相关。
计量经济学庞皓第三版课后答案Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】第二章简单线性回归模型（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: YMethod: Least SquaresDate: 12/27/14 Time: 21:00Sample: 1 22Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.CX1 R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic) 有上可知，关系式为y=+②关于人均寿命与成人识字率的关系，用Eviews 分析如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/26/14 Time: 21:10Sample: 1 22Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-StatisticProb. CX2 R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic) 由上可知，关系式为y=+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：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/26/14 Time: 21:14Sample: 1 22Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-StatisticProb. CX3 R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic) 由上可知，关系式为y=+（2）①关于人均寿命与人均GDP 模型，由上可知，可决系数为，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
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: YMethod: Least SquaresDate: 12/27/14 Time: 21:00Sample: 1 22Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 56.64794 1.960820 28.88992 0.0000X1 0.128360 0.027242 4.711834 0.0001 R-squared 0.526082 Mean dependent var 62.50000Adjusted R-squared 0.502386 S.D. dependent var 10.08889S.E. of regression 7.116881 Akaike info criterion 6.849324Sum squared resid 1013.000 Schwarz criterion 6.948510Log likelihood -73.34257 Hannan-Quinn criter. 6.872689F-statistic 22.20138 Durbin-Watson stat 0.629074Prob(F-statistic) 0.000134 有上可知，关系式为y=56.64794+0.128360x1②关于人均寿命与成人识字率的关系，用Eviews 分析如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/26/14 Time: 21:10Sample: 1 22Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 38.79424 3.532079 10.98340 0.0000X2 0.331971 0.046656 7.115308 0.0000 R-squared 0.716825 Mean dependent var 62.50000Adjusted R-squared 0.702666 S.D. dependent var 10.08889S.E. of regression 5.501306 Akaike info criterion 6.334356Sum squared resid 605.2873 Schwarz criterion 6.433542Log likelihood -67.67792 Hannan-Quinn criter. 6.357721F-statistic 50.62761 Durbin-Watson stat 1.846406Prob(F-statistic) 0.000001 由上可知，关系式为y=38.79424+0.331971x2③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：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/26/14 Time: 21:14Sample: 1 22Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 31.79956 6.536434 4.864971 0.0001X3 0.387276 0.080260 4.825285 0.0001 R-squared 0.537929 Mean dependent var 62.50000Adjusted R-squared 0.514825 S.D. dependent var 10.08889S.E. of regression 7.027364 Akaike info criterion 6.824009Sum squared resid 987.6770 Schwarz criterion 6.923194Log likelihood -73.06409 Hannan-Quinn criter. 6.847374F-statistic 23.28338 Durbin-Watson stat 0.952555Prob(F-statistic) 0.000103 由上可知，关系式为y=31.79956+0.387276x3 （2）①关于人均寿命与人均GDP 模型，由上可知，可决系数为0.526082，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
练习题2.1表2.9中是中国历年国内旅游总花费（Y）、国内生产总值（X1）、铁路里程（X2）、公路里程数据（X3）的数据。
表2.7 中国历年国内旅游总花费、国内生产总值、铁路里程、公路里程数据年份国内旅游总花费(亿元)国内生产总值(亿元)铁路里程(万公里)公路里程(万公里) 19941023.548637.5 5.9111.7819951375.761339.9 6.24115.719961638.471813.6 6.49118.5819972112.779715 6.6122.6419982391.285195.5 6.64127.8519992831.990564.4 6.74135.1720003175.5100280.1 6.87167.9820013522.4110863.17.01169.820023878.4121717.47.19176.5220033442.31374227.3180.9820044710.7161840.27.44187.0720055285.9187318.97.54334.5220066229.7219438.57.71345.720077770.6270232.37.8358.3720088749.3319515.57.97373.02200910183.7349081.48.55386.08201012579.8413030.39.12400.82201119305.4489300.69.32410.64201222706.2540367.49.76423.75201326276.1595244.410.31435.62201430311.964397411.18446.39201534195.1689052.112.1457.73201639390743585.512.4469.63资料来源：中国统计年鉴（1）分别建立线性回归模型，分析中国国内旅游总花费与国内生产总值、铁路里程、公路里程数据的数量关系。
2.7 设销售收入X 为解释变量，销售成本Y 为被解释变量。
现已根据某百货公司某年12个月的有关资料计算出以下数据：（单位：万元） 2()425053.73tXX -=∑ 647.88X = 2()262855.25tY Y -=∑ 549.8Y =()()334229.09tt XX Y Y --=∑（1） 拟合简单线性回归方程，并对方程中回归系数的经济意义作出解释。
（2） 计算可决系数和回归估计的标准误差。
（3） 对2β进行显著水平为5%的显著性检验。
（4） 假定下年1月销售收入为800万元，利用拟合的回归方程预测其销售成本，并给出置信度为95%的预测区间。
练习题2.7参考解答：(1)建立回归模型: i i i u X Y ++=21ββ用OLS 法估计参数: 222()()334229.09ˆ0.7863()425053.73i i i i i iX X Y Y x y X X x β--====-∑∑∑∑ 12ˆˆ549.80.7863647.8866.2872Y X ββ=-=-⨯= 估计结果为: ˆ66.28720.7863i iY X =+ 说明该百货公司销售收入每增加1元,平均说来销售成本将增加0.7863元。
(2)计算可决系数和回归估计的标准误差 可决系数为：22222222222ˆˆˆ()0.7863425053.73262796.990.999778262855.25262855.25i i iiiiy x x Ry yyββ===⨯===∑∑∑∑∑∑由 2221i ie ry=-∑∑ 可得222(1)i i e R y =-∑∑222(1)(10.999778)262855.2558.3539ii eR y =-=-⨯=∑∑回归估计的标准误差: ˆ 2.4157σ===(3) 对2β进行显著水平为5%的显著性检验*222^^22ˆˆ~(2)ˆˆ()()t t n SE SE βββββ-==-^22.4157ˆ()0.0037651.9614SE β====*2^2ˆ0.7863212.51350.0037ˆ()t SE ββ===查表得 0.05α=时,0.025(122) 2.228t -=<*212.5135t = 表明2β显著不为0,销售收入对销售成本有显著影响.(4) 假定下年1月销售收入为800万元，利用拟合的回归方程预测其销售成本，并给出置信度为95%的预测区间。
计量经济学(庞浩)第二版课后习题答案表明2β显著不为0,销售收入对销售成本有显著影响.(4) 假定下年1月销售收入为800万元，利用拟合的回归方程预测其销售成本，并给出置信度为95%的预测区间。
ˆ66.28720.786366.28720.7863800695.3272i iY X =+=+⨯=万元预测区间为: 21ˆˆF FYY t n ασ=695.3272 2.228 2.4157695.3272 1.9978F Y =⨯=。
第三章练习题参考解答练习题3.1为研究中国各地区入境旅游状况，建立了各省市旅游外汇收入（Y ，百万美元）、旅行社职工人数（X1，人）、国际旅游人数（X2，万人次）的模型，用某年31个省市的截面数据估计结果如下：ii i X X Y 215452.11179.00263.151ˆ++-= t=(-3.066806) (6.652983) (3.378064)R 2=0.934331 92964.02=R F=191.1894 n=31（1） 从经济意义上考察估计模型的合理性。
（2） 在5%显著性水平上，分别检验参数21,ββ的显著性。
（3） 在5%显著性水平上，检验模型的整体显著性。
3.2根据下列数据试估计偏回归系数、标准误差，以及可决系数与修正的可决系数：367.693Y =， 1402.760X =， 28.0X =，15n =， 2()66042.269i Y Y -=∑，211()84855.096i X X -=∑， 222()280.000i X X -=∑，11()()74778.346i i Y Y X X --=∑，22()()4250.900i i Y Y XX --=∑， 1122()()4796.000i i X X X X --=∑练习题参考解答练习题3.1参考解答有模型估计结果可看出：旅行社职工人数和国际旅游人数均与旅游外汇收入正相关。
平均说来，旅行社职工人数增加1人，旅游外汇收入将增加0.1179百万美元；国际旅游人数增加1万人次，旅游外汇收入增加1.5452百万美元。
计量经济学(庞皓版)期末考试复习题(2)答案
A. i
X βαα++)(21 ； B. i
X βα
+1
； C. i X βααα+++)(321； D.
i
X βαα++)(31。
4、 已知模型的形式为
t
t t u X Y ++=21ββ，在用实际数
据对模型的参数进行估计的时候,测得 DW 统计量为 0.6453, 则广义差分变量是（ B ）。
A ．
1
6453.0--t t Y Y ，1
6453.0--t t
X X
；
B. 1
6774.0--t t Y Y ，1
6774.0--t t
X X
；
C.
1
--t t Y Y ，1
--t t
X X
；
D. 1
05.0--t t Y Y ，1
05.0--t t
X X。
5、下列说法不正确的是（ C ）。
A. 自相关是一种随机误差现象；
B. 自相关产生的原因有经济变量的惯性作用；
C. 检验自相关的方法有 F 检验法；
D. 修正自相关的方法有广义差分法。
6、 在修正自相关的方法中，不正确的是（ B ）。
A. 广义差分法；
B. 加权最小二乘法；
C. 一阶差分法；
D. Durbin 两步法。
7、将一年四个季度对因变量的影响引入到含截距的回归模型中，则需要引
入虚拟变量的个数为（B）
A.4；
B.3；
C.2；
D.1。
8、在DW 检验中，当 d 统计量为 4 时，表明（D）。
A．存在完全的正自相关；
B. 不能判定；
C. 不存在自相关；
D. 存在完全的负自相关。
9、已知DW统计量的值接近于2，则样本回归模型残差的一阶自相关系数 ˆ
近似等于（A）
A. 0；
B. -1；
C. 1；
D. 4。
二、多项选择题
1、检验序列自相关的方法是（ C E ）。
A. F检验法；
B. White检验法；
C. DW检验法；
D. Goldfeld-Quandt检验法；
E. 图形法。
2、能够修正序列自相关的方法有（ B C D）。
A. 加权最小二乘法；
B. Cochrane-Orcutt 法；
C. 一阶差分法；
D. 广义差分法；
E. 工具变量法。
3、应用DW检验方法时应满足该方法的假定条件，下列是其假定条件的有（A B C D E）。
A．解释变量为非随机的；
B. 截距项不为零；
C. 随机误差项服从一阶自回归；
D. 数据无缺失项；
E. 回归模型中不能含有滞后解释变量。
4、随机步游序列是（A C D ）。
A．非平稳序列；
B. 平稳序列；
C. 一阶单整序列；
D. 存在单位根的序列；
E. 不存在单位根的序列。
三、判断题（判断下列命题正误，并说明理由）
1、异方差性、自相关性都是随机误差现象，
但两者是有区别的。
对。
异方差的出现总是与模型中某个解释变量的变化有关；自相关性是回归模型的随机误差项之间具有相关关系。
2、白噪声（纯粹的随机过程）是平稳的时间
序列。
对。
因为满足平稳的三大条件，即均值不变，
方差不变，固定长度的两时期之间的协方差不变。
3、 通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与样本容量大小有关。
错。
引入虚拟变量的个数样本容量大小无关，与变量的属性，模型有无截距项有关。
4、 在模型中引入解释变量的多个滞后项容易产生多重共线性。
对。
在分布滞后模型里多引进解释变量的滞后项，由于变量的经济意义一样，只是时间不一致，所以很容易引起多重共线性。
5、 设回归方程为
t
t X Y 9672.04412.171ˆ+-=。
t
=（-7.4809
） （119.8711）
9940
.02=R
2316
.0=DW
由于有很好的拟合优度，不存在伪回归。
错。
可能存在伪回归，从经验判断，因为
DW
R >2。
四、计算题
1. 设某地区居民的年消费支出为 Y （单位：万元），可支配收入为 X （单位：万元），随机调查了10个家庭的年消费支出与可支配收入情况后，用OLS 进行回归分析，设总体回归模型为：i
i
i
u X
Y ++=βα，Eviews 的估计结果如下：
（1） 写出样本回归方程的表达式；
（2） 检验截距α和斜率回归系数β的显著性
（显著性水平为10%）；
（3） 解释斜率回归系数β的经济含义； （4） 解释F 检验的结果；
（5） 决定系数（也称“可决系数”）为多少？
解释其含义；
（6） 某家庭的年可支配收入为3万元，估计
其年消费支出为多少？
（7） 是否需要修正回归模型？如需修正，写
出修正后的总体回归模型？
（8） 是否需要作异方差检验？为什么？ （本小题20分）
答：（1） 样本回归方程的表达式为 ：
i
i X Y 703.0685.5ˆ+=；
（2） 对于截距α，因为p 值 = 0.3157> 0.1, 所以不显著；
对于斜率回归系数β，因为p 值 = 0.0000 < 0.1, 所以显著；
（3）β的经济含义是：可支配收入每增加1万元，消费支出约增加0.7万元；
（4）由于F 值为564.13，其p 值为0 .000 <
11 0.1，说明回归方程整体显著；
（5）决定系数为0.986，说明回归方程的拟合度良好，在消费支出Y 的变异中有98.6%可由可支配收入X 作解释；
（6）年消费支出为 5.685+0.703×3=7.794（万元）；
（7）需要修正模型。
修正模型为：
i i i u X Y +=β （8）需要作异方差检验，因为是截面数据。
