下载文档原格式
第二章练习题及参考解答练习题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:M2 GDPM2 1 0.996426148646GDP0.996426148646 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。
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。
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。
若以销售数量Y 为被解释变量,以广告费用X 为解释变量,可建立线性回归模型 i i i u X Y ++=21ββ 利用EViews 估计其参数结果为经t 检验表明, 广告费用X 对美国软饮料公司的销售数量Y 确有显著影响。
回归结果表明，广告费用X 每增加1百万美元, 平均说来软饮料公司的销售数量将增加14.40359(百万箱)。
练习题2.3参考解答: 1、 建立深圳地方预算内财政收入对GDP 的回归模型，建立EViews 文件，利用地方预算内财政收入（Y ）和GDP 的数据表，作散点图可看出地方预算内财政收入（Y ）和GDP 的关系近似直线关系，可建立线性回归模型： t t t u GDP Y ++=21ββ 利用EViews 估计其参数结果为即 ˆ20.46110.0850t tY GDP =+ （9.8674） (0.0033)t=(2.0736) (26.1038) R 2=0.9771 F=681.4064经检验说明,深圳市的GDP 对地方财政收入确有显著影响。
20.9771R =，说明GDP 解释了地方财政收入变动的近98%，模型拟合程度较好。
模型说明当GDP 每增长1亿元时，平均说来地方财政收入将增长0.0850亿元。
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: 2222()()i i i iXY i i i i n X Y X Y r n X X n Y Y -=--∑∑∑∑∑∑∑或 ,22()()()()ii X Y iiX X Y Y r X X Y Y --=--∑∑∑计算结果:M2GDPM2 1 0.996426148646 GDP0.9964261486461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 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 的散点图为年份货币供应量M2国内生产总值GDP1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 200715293.4 19349.9 25402.2 34879.8 46923.5 60750.5 76094.9 90995.3 104498.5 119897.9 134610.4 158301.9 185007.0 221222.8 254107.0 298755.7 345603.6 40342.218718.3 21826.2 26937.3 35260.0 48108.5 59810.5 70142.5 78060.8 83024.3 88479.2 98000.5 108068.2 119095.7 135174.0 159586.7 184088.6 213131.7 251483.2品牌名称广告费用X(百万美销售数量Y(百万箱)Coca-Cola Classic 131.3 1929.2 Pepsi-Cola 92.4 1384.6 Diet-Coke60.4 811.4 Sprite 55.7 541.5 Dr.Pepper 40.2 546.9 Moutain Dew 29.0 535.6 7-Up11.6219.5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。
计量经济学第二章作业答案标准化文件发布号：（9312-EUATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-
习题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—2012年中国货币供应量（M2）和国内生产总值（GDP）的有关数据:
表 1990年—2012年中国货币供应量和国内生产总值(单位:亿元)
解答：中国货币供应量(M2)X与国内生产总值(GDP)Y的相关系数为:
利用EViews估计其参数结果为:
Yi=+
t=
R2= F=
经济意义:根据估计的参数,说明货币供应量每增加1亿元平均可导致国内生产总值增加亿元，线性相关程度很高。
为了研究深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值的关系，得到以下数据：
表深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值
(1)建立深圳地方预算内财政收入对本市生产总值GDP的回归模型；
(2)估计所建立模型的参数，解释斜率系数的经济意义；
（3）对回归结果进行检验。
解答：
（1）建立深圳地方预算内财政收入对本市GDP（X）的回归模型，建立EViews 文件，利用地方预算内财政收入（Y）和本市GDP（X）的数据表，作散点图：
可看图得出地方预算内财政收入（Y ）和GDP 的关系近似直线关系，可建立线性回归模型：
i i i u X Y ++=21ββ （2）利用EViews 估计其参数结果为：
即 Yi=+ （） t= R 2= F=
（3）经检验说明,深圳市的GDP 对地方财政收入有显著影响。
R 2=，说明GDP 解释了地方财政收入变动的近98%，模型拟合程度较好。
模型说明当GDP 每增长1亿元时，平均说来地方财政收入将增长亿元。
第二章练习题参考解答练习题2.1 为了研究深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值的关系，得到以下数据：资料来源:《深圳统计年鉴2002》，中国统计出版社(1)建立深圳地方预算内财政收入对GDP 的回归模型；(2)估计所建立模型的参数，解释斜率系数的经济意义；（3）对回归结果进行检验；(4)若是2005 年年的国内生产总值为3600 亿元，确定2005 年财政收入的预测值和预测区间(α= 0.05)。
2.2 某企业研究与发展经费与利润的数据(单位:万元)列于下表:1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004研究与发展经费10 10 8 8 8 12 12 12 11 11利润额100 150 200 180 250 300 280 310 320 300 分析企业”研究与发展经费与利润额的相关关系，并作回归分析。
2.3 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—2001 年中国货币供应量（M2）和国内生产总值（GDP）的有关数据:货币供应量(亿元) 年份M2 国内生产总值(亿元)GDP1990 1529.3 18598.4 1991 19349.9 21662.5199225402.226651.9199334879.834560.5199446923.546670.0199560750.557494.9199676094.966850.5199790995.373142.71998104498.576967.21999119897.980579.42000134610.388228.12001158301.994346.4资料来源:《中国统计年鉴2002》，第51 页、第662 页，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，并说明分析结果的经济意义。
2.4 表中是16 支公益股票某年的每股帐面价值和当年红利：根据上表资料：（1）建立每股帐面价值和当年红利的回归方程；（2）解释回归系数的经济意义；（3）若序号为6 的公司的股票每股帐面价值增加1 元，估计当年红利可能为多少？2.5 美国各航空公司业绩的统计数据公布在《华尔街日报1999 年年鉴》（The Wall Street1。
第二章练习题参考解答练习题资料来源:《深圳统计年鉴2002》，中国统计出版社(1)建立深圳地方预算内财政收入对GDP的回归模型；(2)估计所建立模型的参数，解释斜率系数的经济意义；（3）对回归结果进行检验；(4)若是2005年年的国内生产总值为3600亿元，确定2005年财政收入的预测值和预测区间(0.05α=)。
2.2某企业研究与发展经费与利润的数据(单位:万元)列于下表:1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004研究与发展经费 10 10 8 8 8 12 12 12 11 11利润额 100 150 200 180 250 300 280 310 320 300 分析企业”研究与发展经费与利润额的相关关系，并作回归分析。
2.3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—2001年中国货币供应量（M2）和国内生产总值（GDP）的有关数据:年份货币供应量(亿元)M2国内生产总值(亿元)GDP1990 1529.31 8598.41991 19349.92 1662.51992 25402.2 26651.91993 34879.8 34560.51994 46923.5 46670.01995 60750.5 57494.91996 76094.9 66850.51997 90995.3 73142.71998 104498.5 76967.21999 119897.9 80579.42000 134610.3 88228.12001158301.994346.4资料来源:《中国统计年鉴2002》，第51页、第662页，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，并说明分析结果的经济意义。
2.4表中是16支公益股票某年的每股帐面价值和当年红利：根据上表资料：（1）建立每股帐面价值和当年红利的回归方程； （2）解释回归系数的经济意义；（3）若序号为6的公司的股票每股帐面价值增加1元，估计当年红利可能为多少？2.5美国各航空公司业绩的统计数据公布在《华尔街日报1999年年鉴》（The Wall Street Journal 1。
习题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—2012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—2012年中国货币供应量和国内生产总值(单位:亿元)解答：中国货币供应量(M2)X与国内生产总值(GDP)Y的相关系数为: 利用EViews估计其参数结果为:Yi=24351.34+0.524085Xit=(8.381061) (69.38808)R2=0.995657 F=4814.705经济意义:根据估计的参数,说明货币供应量每增加1亿元平均可导致国内生产总值增加0.995657亿元，线性相关程度很高。
2.3 为了研究深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值的关系，得到以下数据：表2.11 深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值(1)建立深圳地方预算内财政收入对本市生产总值GDP的回归模型；(2)估计所建立模型的参数，解释斜率系数的经济意义；（3）对回归结果进行检验。
解答：（1）建立深圳地方预算内财政收入对本市GDP（X）的回归模型，建立EViews 文件，利用地方预算内财政收入（Y）和本市GDP（X）的数据表，作散点图：可看图得出地方预算内财政收入（Y ）和GDP 的关系近似直线关系，可建立线性回归模型：i i i u X Y ++=21ββ （2）利用EViews 估计其参数结果为：即 Yi=-23.23698+0.108689Xi （19.43977） (0.004013) t=(-1.195332) (27.08762) R 2=0.973466 F=733.7392（3）经检验说明,深圳市的GDP 对地方财政收入有显著影响。
R 2=0.973466，说明GDP 解释了地方财政收入变动的近98%，模型拟合程度较好。
模型说明当GDP 每增长1亿元时，平均说来地方财政收入将增长0.004013亿元。
第四章一、练习题 （一）简答题1、多元线性回归模型的基本假设是什么？试说明在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性的过程中，哪些基本假设起了作用？2、多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？3、某地区通过一个样本容量为722的调查数据得到劳动力受教育的一个回归方程为fedu medu sibs edu 210.0131.0094.036.10++-=R 2=0.214式中，edu 为劳动力受教育年数，sibs 为该劳动力家庭中兄弟姐妹的个数，medu 与fedu 分别为母亲与父亲受到教育的年数。
问（1）若medu 与fedu 保持不变，为了使预测的受教育水平减少一年，需要sibs 增加多少？（2）请对medu 的系数给予适当的解释。
（3）如果两个劳动力都没有兄弟姐妹，但其中一个的父母受教育的年数为12年，另一个的父母受教育的年数为16年，则两人受教育的年数预期相差多少？ 4、以企业研发支出（R&D ）占销售额的比重为被解释变量（Y ），以企业销售额（X1）与利润占销售额的比重（X2）为解释变量，一个有32容量的样本企业的估计结果如下：099.0)046.0()22.0()37.1(05.0)log(32.0472.0221=++=R X X Y其中括号中为系数估计值的标准差。
（1）解释log(X1)的系数。
如果X1增加10%，估计Y 会变化多少个百分点？这在经济上是一个很大的影响吗？（2）针对R&D 强度随销售额的增加而提高这一备择假设，检验它不虽X1而变化的假设。
分别在5%和10%的显著性水平上进行这个检验。
（3）利润占销售额的比重X2对R&D 强度Y 是否在统计上有显著的影响？ 5、什么是正规方程组？分别用非矩阵形式和矩阵形式写出模型：i ki k i i i u x x x y +++++=ββββ 22110，n i ,,2,1 =的正规方程组，及其推导过程。
6、假设要求你建立一个计量经济模型来说明在学校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人数，以便决定是否修建第二条跑道以满足所有的锻炼者。
计量经济学张晓峒第二章习题1．最小二乘法对随机误差项u作了哪些假定？说明这些假定条件的意义。
答：假定条件：(1)均值假设：E(u i)=0,i=1,2,…；(2)同方差假设：Var(u i)=E[u i-E(u i)]2=E(u i2)=σu2 ,i=1,2,…；(3)序列不相关假设：Cov(u i,u j)=E[u i-E(u i)][u j-E(u j)]=E(u i u j)=0,i≠j,i,j=1,2,…；(4)Cov(u i,X i)=E[u i-E(u i)][X i-E(X i)]=E(u i X i)=0；(5)u i服从正态分布, u i～N(0,σu2)。
意义：有了这些假定条件，就可以用普通最小二乘法估计回归模型的参数。
2．阐述对样本回归模型拟合优度的检验及回归系数估计值显著性检验的步骤。
答：样本回归模型拟合优度的检验：可通过总离差平方和的分解、样本可决系数、样本相关系数来检验。
回归系数估计值显著性检验的步骤：(1)提出原假设H0 ：β1=0；(2)备择假设H1 ：β1≠0；(3)计算t=β1/Sβ1；(4)给出显著性水平α，查自由度v=n-2的t分布表，得临界值tα/2(n-2)；(5)作出判断。
如果|t|<tα/2(n-2)，接受H0 :β1=0，表明X对Y无显著影响，一元线性回归模型无意义；如果|t|>tα/2(n-2)，拒绝H0 ，接受H1:β1≠0，表明X对Y有显著影响。
4.试说明为什么∑e i2的自由度等于n-2。
答：在模型中，自由度指样本中可以自由变动的独立不相关的变量个数。
当有约束条件时，自由度减少，其计算公式：自由度=样本个数-受约束条件的个数，即df=n-k。
一元线性回归中SSE残差的平方和，其自由度为n-2,因为计算残差时用到回归方程，回归方程中有两个未知参数β0和β1，而这两个参数需要两个约束条件予以确定，由此减去2，也即其自由度为n-2。
5.试说明样本可决系数与样本相关系数的关系及区别，以及样本相关系数与β^1的关系。
答：样本相关系数r的数值等于样本可决系数的平方根，符号与β1相同。
但样本相关系数与样本可决系数在概念上有明显的区别，r建立在相关分析的理论基础之上，研究两个随机变量X与Y 之间的线性相关关系；样本可决系数r²建立在回归分析的理论基础之上，研究非随机变量X对随机变量Y的解释程度。
6.已知某市的货物运输量Y(万吨)，国内生产总值GDP(亿元，1980年不变价)1985~1998年的样本观测值见下表(略)。
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/07/16 Time: 00:47 Sample: 1985 1998 Included observations: 14VariableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 12596.27 1244.567 10.12101 0.0000 GDP26.954154.1203006.5417920.0000R-squared 0.781002 Mean dependent var 20168.57 Adjusted R-squared 0.762752 S.D. dependent var 3512.487 S.E. of regression 1710.865 Akaike info criterion 17.85895 Sum squared resid 35124719 Schwarz criterion 17.95024 Log likelihood -123.0126 Hannan-Quinn criter. 17.85050 F-statistic 42.79505 Durbin-Watson stat 0.859998 Prob(F-statistic)0.000028(1) 一元线性回归方程Y t =12596.27+26.95415GDP (2) 对回归方程的结构分析126.95β∧=是样本回归方程的斜率，它表示某市的边际货运运输倾向，说明年GDP 每增加一亿元就增加26.95万吨的货物运输量；012596.27β∧=是样本回归方程的截距，它表示不受GDP 影响的货物运输量；01ββ∧∧的符号和大小均符合经济理论和目前某市的实际情况。
(3)统计检验2r 检验：20.78r=，说明总离差平方和的78%被样本回归直线解释了，有22%未被解释，样本回归直线对样本点到拟合优度比较好。
显著性水平 0.05α=，查自由度v=14-2=12的t 分布表，得临界值t 0.025(12)=2.18t 0=10.1>t 0.025(12)，t 1=6.5>t 0.025(12)，回归系数显著不为零，回归模型中应包含常数项，GDP 对Y 有显著影响。
(4)预测区间1980~2000当2000年的时候GDP 为620亿元时，运输量预测值为OY =29307.84万吨计算得到：280.93X =21277340ix=∑213262.66e s = 则：()222211e i X X s n x σ∧⎡⎤-⎢⎥=++⎢⎥⎣⎦∑=15403.690022,O Y Y t Y t αασσ∧∧∧∧⎡⎤⎢⎥∈-+⎢⎥⎣⎦即[]29037.28,29578.40OY ∈7.我国粮食产量Q （万吨）、农业机械总动力X1（万瓦时）、化肥施用量X2（万吨）、土地灌溉面积X3（千公顷）1978~1998年样本观测值见下表。
（略） （1）我国粮食产量Q （万吨）和农业机械总动力X1（万瓦时） 1） 估计模型Dependent Variable: Q Method: Least Squares Date: 10/07/16 Time: 01:42 Sample: 1978 1998 Included observations: 21VariableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 40772.47 1389.795 29.33704 0.0000 X10.0012200.0019090.6391940.5303R-squared 0.021051 Mean dependent var 40996.12 Adjusted R-squared -0.030473 S.D. dependent var 6071.868 S.E. of regression 6163.687 Akaike info criterion 20.38113 Sum squared resid 7.22E+08 Schwarz criterion 20.48061 Log likelihood -212.0019 Hannan-Quinn criter. 20.40272 F-statistic 0.408568 Durbin-Watson stat 0.206201 Prob(F-statistic)0.530328估计一元回归模型：011tt t QX e αα∧∧=++即样本回归模型为：140774.470.00122t t Q X ∧=+ 2)对估计结果作结构分析10.00122α∧=是样本回归方程的斜率，说明农业机械总动力每增加1万瓦时我国粮食产量就增加0.00122万吨；040772.47α∧=是样本回归方程的截距，它表示不受农业机械总动力影响的粮食总量；01αα∧∧的符号和大小均符合经济理论和我国的实际情况。
3）对估计结果进行统计检验2r 检验：20.02r=，说明总离差平方和的2%被样本回归直线解释了，有98%未被解释，样本回归直线对样本点到拟合优度很差。
T 检验：给出显著水平0.05α=，查自由度v=19的t 分布表，得()0.02519 2.09t =，023.34 2.09t =>，故回归系数均显著为零，回归模型中应包含常数项，X1对Q 无显著影响.（2） 我国粮食产量Q （万吨）和化肥施用量X2（万吨）1)作散点图并估计模型估计一元回归模型：012tt t QX e ββ∧∧=++Dependent Variable: Q Method: Least Squares Date: 10/07/16 Time: 01:51 Sample: 1978 1998 Included observations: 21VariableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 26925.65 915.8657 29.39912 0.0000 X25.9125340.35642316.588510.0000R-squared 0.935413 Mean dependent var 40996.12 Adjusted R-squared 0.932014 S.D. dependent var 6071.868 S.E. of regression 1583.185 Akaike info criterion 17.66266 Sum squared resid 47623035 Schwarz criterion 17.76214 Log likelihood -183.4579 Hannan-Quinn criter. 17.68425 F-statistic 275.1787 Durbin-Watson stat 1.264400 Prob(F-statistic) 0.000000即样本回归模型为：226925.65 5.91t t Q X ∧=+ 2)对估计结果作结构分析1 5.91β∧=是样本回归方程的斜率，说明化肥施用量每增加1万吨我国粮食产量就增加5.91万吨；026925.65β∧=是样本回归方程的截距，它表示不受化肥施用量影响的粮食总量；01ββ∧∧的符号和大小均符合经济理论和我国的实际情况。
3）对估计结果进行统计检验2r 检验：20.94r=，说明总离差平方和的94%被样本回归直线解释了，有6%未被解释，样本回归直线对样本点到拟合优度很高。
T 检验：给出显著水平0.05α=，查自由度v=19的t 分布表，得()0.02519 2.09t =，029.40 2.09t =>，15.91 2.09t =>，故回归系数均显著不为零，回归模型中应包含常数项，X2对Q 有显著影响. （3） 我国粮食产量Q （万吨）和土地灌溉面积X3（千公顷） 1)作散点图并估计模型估计一元回归模型：013t t t Q X e γγ∧∧=++Dependent Variable: Q Method: Least SquaresDate: 10/07/16 Time: 01:55 Sample: 1978 1998 Included observations: 21VariableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -49865.39 12638.40 -3.945545 0.0009 X31.9487000.2706347.2004980.0000R-squared 0.731817 Mean dependent var 40996.12 Adjusted R-squared 0.717702 S.D. dependent var 6071.868 S.E. of regression 3226.087 Akaike info criterion 19.08632 Sum squared resid 1.98E+08 Schwarz criterion 19.18580 Log likelihood -198.4064 Hannan-Quinn criter. 19.10791 F-statistic 51.84718 Durbin-Watson stat 0.304603 Prob(F-statistic) 0.000001即样本回归模型为：349865.39 1.9487ttQX ∧=-+2)对估计结果作结构分析1 1.95γ∧=是样本回归方程的斜率，说明土地灌溉面积每增加1千公顷我国粮食产量就增加1.95万吨；049865.39γ∧=-是样本回归方程的截距，它表示不受化肥施用量影响的粮食总量； 3）对估计结果进行统计检验2r 检验：20.73r=，说明总离差平方和的73%被样本回归直线解释了，有27%未被解释，样本回归直线对样本点到拟合优度较好。
