《计量经济学》上机实验参考答案(本科生)

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: YMethod: Least SquaresDate: 04/12/11 Time: 11:26Sample: 1978 2000R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared. dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statistic0200004000060000800001000007880828486889092949698001.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： Ŷi= +（） （） t=r ²= F= ˆσ= 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：Ŷ01= + *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∈()()01/2001/20ˆˆˆˆ,Yt e Y t e αασσ⎡⎤-+⎣⎦即： Y01∈[]11612.666943,14829.98478310、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。

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，1nii YY 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5.107413096104100=+++。

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NS S x ==45= ⽤也就是说，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()10/2510/25XX 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。

《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 10ˆˆˆ+=；（2）0ˆb 和1ˆb 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总成本y80 44 51 70 61 产量x 12 4 6 11 8参考答案：(1)总成本函数(标准格式)：t t x y25899.427679.26ˆ+= s = (3.211966) (0.367954)t = (8.180904) (11.57462)978098.02=R 462819.2.=E S 404274.1=DW 9719.133=F(2)0ˆb =26.27679为固定成本，即产量为0时的成本；1ˆb =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。

1、中国农村居民人均消费支出主要由人均纯收入来决定。

农村人均纯收入除从事农业经营的收入外，还包括从事其他产业的经营性收入以及工资性收入、财产收入和转移支出收入等。

为了考察从事农业经营的收入和其他收入对中国农村居民消费支出增长的影响，可使用如下双对数模型：01122ln ln ln Y X X u βββ=+++其中Y 表示农村家庭人均消费支出，1X 表示从事农业经营的收入，2X 表示其他收入。

表4.1列出了中国2001年各地区农村居民家庭人均纯收入及消费支出的相关数据。

要求：首先把数据输入Eviews,然后：1.做OLS 回归并分析问题2.如果存在异方差性，可能是哪个X 引起的？如何用图示法检验异方差性？3.异方差的White 检验4.用加权最小二乘法重新估计并评价模型2. 经济理论指出，商品进口主要由进口国的经济发展水平，以及商品进口价格指数与国内价格指数对比因素决定。

由于无法取得中国商品进口价格指数，我们主要研究中国商品进口M 与国内生产总值GDP 的关系，数据见表4.3。

表4.3 1978—2001年中国商品进口与国内生产总值要求：1.M 为被解释变量，GDP 为解释变量的OLS 回归2. 进行序列相关性检验，作残差项与时间t 以及与残差项滞后一期的关系图3. 进行拉格朗日乘数检验自相关4. 运用广义差分法进行自相关的处理，采用科克伦—奥科特迭代法3.某国的政府税收T （单位：百万美元），国内生产总值GDP （单位：10亿美元）和汽车数量Z （单位：百万辆）的观测数据如表4.9所示。

试以汽车数量Z 作为国内生产总值GDP 的工具变量，估计税收函数：01t t T GDP u ββ=++。

题目：第二题：下表中，Y代表新客车出售量，X1代表新车价格指数，X2代表消费者价格指数，X3代表个人可支配收入，X4代表利率，X5代表就业人数。

试建模并估计结果。

年度 1X2X3 X451971 10227 112 121.3 776.8 4.89 793671972 10872 111 125.3 839.6 4.55 821531973 11350 111.1 133.1 949.8 7.38 850641974 8775 117.5 147.7 1038.4 8.61 867941975 8539 127.6 161.2 1142.8 6.16 858461976 9994 135.7 170.5 1252.6 5.22 887521977 11046 142.9 181.5 1379.3 5.5 920171978 11164 153.8 195.3 1551.2 7.78 960481979 10559 166 217.7 1729.3 10.25 988241980 8979 179.3 247 1918 11.28 993031981 8535 190.2 272.3 2127.6 13.731982 7980 197.6 286.6 2261.4 11.2 995261983 9179 202.6 297.4 2428.1 8.691984 10394 208.5 307.6 2670.6 9.651985 11039 215.2 318.5 2841.1 7.751986 11450 224.4 323.4 3022.1 6.31第三题为了了解影响电信业务的发展情况，特收集了如下数据，请建模并估计合理的结果。

年电信业务总量邮政业务总量中国人口数市镇人口比重人均GDP人均消费水平1991 1.5163 0.5275 11.5823 0.2637 1.879 0.896 1992 2.2657 0.6367 11.7171 0.2763 2.287 1.070 1993 3.8245 0.8026 11.8517 0.2814 2.939 1.331 1994 5.9230 0.9589 11.9850 0.2862 3.923 1.746 1995 8.7551 1.1334 12.1121 0.2904 4.854 2.236 1996 12.0875 1.3329 12.2389 0.2937 5.576 2.641 1997 12.6895 1.4434 12.3626 0.2992 6.053 2.834 1998 22.6494 1.6628 12.4810 0.3040 6.307 2.972 1999 31.3238 1.9844 12.5909 0.3089 6.534 3.143第四题：X代表职工的工龄，Y代表薪水。

计量经济学上机报告计量经济学上机报告一、实验目的练习多元回归模型建模过程；了解回归系数经济学含义；了解三大统计检验过程及进行简单判断；进行非线性估计二、实验内容第三章 3.3 3.5 3.6三、实验结果（注意：回归结果请按报告形式书写，数字保留4位小数）3.3（1）因此，家庭书刊消费对家庭月平均收入和户主受教育年数的多元线性回归函数为： Y=-50.0164+0.0865X+52.3703Tt=(-0.0112) (2.9442) (10.0670)9512.02=R 9448.02=R 2974.146=F经济意义：在其他变量不变的情况下，家庭月收入每增加一元，家庭书刊消费增加0.0865元；同样，户主受教育年数每增加一年，家庭书刊消费增加53.3703元。

作用：显示出各解释变量在其他解释变量不变的情况下，对被解释变量的影响情况。

（2）(3)残差E1对残差E2的无截距项的回归由上图可得模型的估计结果为：E1 = -6.3351 + 0.0864*E2估计参数：0865.02=α(4)2β是表示家庭月平均收入X 对家庭书刊消费Y 的影响参数，2α则是残差1E 与2E 的无截距项的回归参数。

1E 是由Y 对户主受教育年数T 的一元回归得到，2E 是由X 对T 的一元回归得到。

两者性质一样，结果一样。

即22αβ=。

3.5（1）由题知：回归模型估计结果的样本容量n=20，ESS 的平方和SS=377067.19，ESS 与RSS 的自由度分别为2和17。

（2）此模型的可决系数4447.019.84796219.3770672≈==TSS ESS R 修正的可决系数()()4139.022********.01111122≈----=----=k n n R R （3）对于原假设：021==ββ，给定显著性水平05.0=α，在F 表中查出临界值: ()59.317,205.0=F构建F 统计量：()59.317,28063.6122000.470895219.377067105.0=>≈--=--=F k n RSS k ESS F 所以拒绝原假设：021==ββ，说明回归方程是显著的即列入模型的解释变量“价格X2”和“消费者收入X3”联合起来对解释变量“某商品的需求量Y ”有显著影响。

计量经济学 题库Ch1-6,8。

【答案是同学所做，为参考答案】计量经济学 题库Ch1一、单项选择题1．计量经济学是一门（ B ）学科。

A.数学B.经济C.统计D.测量 2．狭义计量经济模型是指（ C ）。

A.投入产出模型B.数学规划模型C.包含随机误差项的经济数学模型D.模糊数学模型3.在下列各种数据中，（ C ）不应作为经济计量分析所用的数据。

A ．时间序列数据 B.横截面数据C ．计算机随机生成的数据 D.虚拟变量数据 4．经济计量分析的工作程序（ B ）A.设定模型，检验模型，估计模型，改进模型B.设定模型，估计参数，检验模型，应用模型C.估计模型，应用模型，检验模型，改进模型D.搜集资料，设定模型，估计参数，应用模型5．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6．判断模型参数估计量的符号、大小、相互之间关系的合理性属于（ B ）准则。

A.经济计量准则B.经济理论准则C.统计准则D.统计准则和经济理论准则7．对下列模型进行经济意义检验，通常情况下哪一个模型通常被认为没有实际价值的（ B ）。

A.i C （消费）i I 8.0500+=（收入）B.di Q （商品需求）i I 8.010+=（收入）i P 9.0+（价格）C.si Q （商品供给）i P 75.020+=（价格）D.i Y （产出量）6.065.0i K =（资本）4.0i L （劳动）8.用模型描述现实经济系统的原则是( B ) A 、模型规模大小要适度，结构尽可能复杂 B 、以理论分析作先导，模型规模大小要适度 C 、模型规模越大越好；这样更切合实际情况D 、以理论分析作先导，解释变量应包括所有解释变量 二、多项选择题1．样本数据的质量问题可以概括为（ ABCD ）几个方面。

A.完整性B.准确性C.可比性D.一致性 2．经济计量模型的应用方向是（ ABCD ）。

计量经济学习题集参考答案第一章一、单选ADABD BAACB ACBD二、多选ABCD BCDE BCE ABC三、四、略第二章一、单选CBDDD BCDDD ADBDC ABBDD BDAAD BBCB二、多选ACD ABCE ABC BE AC CDE ABCE CDE ABCE ADE ABCDE ABCE BCE三、判断×××√×四、五、略六、计算与分析题1、（1）令Y=1/y，X=e −x ，则可得线性模型：Y= + X+u。

0 β 1 β（2） 1 =sinx，=cosx，=sin2x，=cos2x，则原模型可化为线性模型X 2 X 3 X 4 X Y= 1 + + + +u。

β 1 X 2 β 2 X 3 β 3 X 4 β 4 X2、（1）设 1 = ，= ，则原模型化为Xx12 X 21xy= 0 + + +u；β 1 β 1 X 2 β 2 X（2）对原模型取对数：LnQ=LnA+αLnK+βLnL+u，设Y=LnQ，a=LnA， 1 =LnK，=LnL，则原模型可化为：X 2 XY=a+α1+β +u。

X 2 X（3）模型取对数：Lny= 0 + x+u，设Y=Lny，则原模型化为β 1 βY= 0 + x+u。

β 1 β（4）由模型可得：1-y= ，从而有：1 exp[ ( )]exp[ ( )]0 10 1x ux u+ −+ +−+ +ββββexp( )1 0 1 x uyy = + +−ββ取对数：Ln x u ，设Y= Ln ，则yy = + +−0 1 )1( ββ)1(yy−原模型可化为：Y= + x +u 。

0 1 ββ3、显著；＝4.8387，=0.0433；[0.7186, 0.9013]，不包含0。

S0 ˆβS1 ˆβ4、（1）yˆ=26.2768＋4.2589X（2）两个系数的经济意义：产量为0 时，总成本为26.2768；当产量每增加1 时，总成本平均增加4.2589。

第一章1.6一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。

例如研究一家店铺月销售额的计量经济模型：u βX αY ++=其中，Y 为该月店铺销售总额，X 为该月店铺销售量，二者是经济变量；α和β为参数；u 是随机误差项。

1.7答：经济变量反映不同时间、不同空间的表现不同，取值不同，是可以观测的因素。

经济参数是表现经济变量相互依存程度的、决定经济结构和特征的、相对稳定的因素，通常不能直接观测。

参数是未知的，又是不可直接观测的。

由于随机误差项的存在，参数也不能通过变量值去精确计算。

只能通过变量样本观测值选择适当方法去估计。

1.11答：时间序列数据：中国1990年至2013年国内生产总值，可从中国统计局网站查得数据。

截面数据：中国2013年各城市收入水平，中国统计局网站查得数据。

面板数据：中国1990年至2013年各城市收入水平，中国统计局网站查得数据。

虚拟变量数据：自然灾害状态，1表示该状态发生，0表示该状态不发生。

1.13为什么对已经估计出参数的模型还要进行检验？你能举一个例子说明各种检验的必要性吗？答：一，在设定模型时，对所研究经济现象规律性的认识可能并不充分，所依据的经济理论对所研究对象也许还不能作出正确的解释和说明。

二，经济理论是正确的，但可能我们对问题的认识只是从某些局部出发，或者只是考察了某些特殊的样本，以局部去说明全局的变化规律，可能导致偏差。

三，我们用以估计参数的统计数据或其它信息可能并不十分可靠，或者较多地采用了经济突变时期的数据，不能真实代表所研究的经济关系，或者由于样本太小，所估计参数只是抽样的某种偶然结果。

第二章2.3(1) 当1000f Y =时，消费支出C 的点预测值: ˆ500.61000650iC =+⨯=(元) (2)平均值的预测区间:已知: ˆ650iC =，0.025(10) 2.23t =，22300ˆ302122ie n σ===--∑，22ˆˆ[(f f C t C t αασσ-+221(1000800)1(1000800)[(650 2.2330),(650 2.2330)]128000128000--=-⨯⨯++⨯⨯+=(650-27.5380,650+27.5380) =(622.46,677.54)当1000f Y =时，在95%的置信概率下消费支出C 平均值的预测区间为(622.46,677.54)元。

Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 246.8540 51.97500 4.749476 0.0001X2 5.996865 1.406058 4.265020 0.0002X3 -0.524027 0.179280 -2.922950 0.0069X4 -2.265680 0.518837 -4.366842 0.0002R-squared 0.666062 Mean dependent var 16.77355Adjusted R-squared 0.628957 S.D．dependent var 8.252535S.E．of regression 5.026889 Akaike info criterion 6.187394Sum squared resid 682.2795 Schwarz criterion 6.372424Log likelihood -91.90460 F-statistic 17.95108Durbin-Watson stat 1.147253 Prob(F-statistic) 0.000001根据上图中数据，模型估计的结果为(51.9750) (1.4060) (0.1793) (0.5188)t= (4.7495) (4.2650) (-2.9229) (-4.3668)R2 =0.6289 F=17.9511 n=31对模型进行检验：拟合优度检验：=0.6660，R2 =0.6289 接近于1，说明模型对样本拟合较好F 检验：F=17.9511>，这说明在显著性水平a=0.05 下，回归方程是显著的。

T 检验：t 统计量分别为4.749476，4.265020，-2.922950，-4.366842，其绝对值均大于查表所得的（27）=2.0518，这说明在显著性水平a=0.05 下都是显著的。

实验一EViews软件的基本操作【实验目的】了解EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。

【实验内容】一、运行Eviews；二、数据的输入、编辑与序列生成；三、图形分析与描述统计分析；四、数据文件的存贮、调用与转换。

实验内容中后三步以表1-1所列出的税收收入和国内生产总值的统计资料为例进行操作。

资料来源：《中国统计年鉴1999》【实验步骤】一、单击任务栏上的“开始”→“程序”→“Eviews”程序组→“Eviews”图标二、数据的输入、编辑与序列生成1创建工作文件启动Eviews软件之后，在主菜单上依次点击File\New\Workfile2输入Y、X的数据可在命令窗口键入如下命令：DATA Y X3生成log（Y）、log（X）、X^2、1/X时间变量T等序列在命令窗口中依次键入以下命令即可：GENR LOGY=LOG(Y)GENR LOGX=LOG(X)GENR X1=X^2GENR X2=1/XGENR T=@TREND(1984)4选择若干变量构成数组，在数组中增加、更名和删除变量5在工作文件窗口中删除、更名变量三、图形分析与描述统计分析1利用PLOT命令绘制趋势图2利用SCAT命令绘制X、Y的相关图3观察图形参数的设置情况双击图形区域中任意处或在图形窗口中点击Procs/Options4在序列和数组窗口观察变量的描述统计量单独序列窗口，从序列窗口菜单选择View/Descriptive Statistics/Histogram and Stats，则会显示变量的描述统计量；数组窗口，从数组窗口菜单选择View/Descriptive Stats/Individual Samples，就对每个序列计算描述统计量四、数据文件的存贮、调用与转换1存贮并调用工作文件2存贮若干个变量，并在另一个工作文件中调用存贮的变量3将工作文件分别存贮成文本文件和Excel文件4在工作文件中分别调用文本文件和Excel文件实验二一元回归模型【实验目的】掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法【实验内容】建立我国税收预测模型【实验步骤】表1列出了我国1985－1998年间税收收入Y和国内生产总值（GDP）x的时间序列数据，请利用统计软件Eviews建立一元线性回归模型。

一、解释概念：1、多重共线性：是指在多元线性回归模型中，解释变量之间存在的线性关系。

2、SRF：就是样本回归函数。

即是将样本应变量的条件均值表示为解释变量的某种函数。

3、解释变量的边际贡献：在回归模型中新加入一个解释变量所引起的回归平方和或者拟合优度的增加值。

4、一阶偏相关系数：反映一个经济变量与某个经济变量的线性相关程度时，剔除另一个变量对它们的影响的真实相关程度的指标。

5、最小方差准则：在模型参数估计时，应当选择其抽样分布具有最小方差的估计式，该原则就是最佳性准则，或者称为最小方差准则。

6、OLS：普通最小二乘估计。

是利用残差平方和为最小来求解回归模型参数的参数估计方法。

7、偏相关系数：反映一个经济变量与某个经济变量的线性相关程度时，剔除其它变量（部分或者全部变量）对它们的影响的真实相关程度的指标。

8、WLS：加权最小二乘法。

是指估计回归方程参数时，按照残差平方加权求和最小的原则进行的估计方法。

9、U t自相关：即回归模型中随机误差项逐项值之间的相关。

即Cov（U t，U s）≠0 t ≠s。

10、二阶偏相关系数：反映一个经济变量与某个经济变量的线性相关程度时，剔除另两个变量对它们的影响的真实相关程度的指标。

11、技术方程式：根据生产技术关系建立的计量经济模型。

13、零阶偏相关系数：反映一个经济变量与某个经济变量的线性相关程度时，不剔除任何变量对它们的影响的相关程度的指标。

也就是简单相关系数。

14、经验加权法：是根据实际经济问题的特点及经验判断，对滞后经济变量赋予一定的权数，利用这些权数构成各滞后变量的线性组合，以形成新的变量，再用最小二乘法进行参数估计的有限分布滞后模型的修正估计方法。

15、虚拟变量：在计量经济学中，我们把取值为0和1 的人工变量称为虚拟变量，用字母D表示。

（或称为属性变量、双值变量、类型变量、定性变量、二元型变量）16、不完全多重共线性：是指在多元线性回归模型中，解释变量之间存在的近似的线性关系。

第十章一、名词解释1、结构式模型：根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接关系结构的计量经济学方程系统称为结构式模型。

结构式模型中的每一个方程都是结构方程，将一个内生变量表示为其它内生变量、先决变量和随机误差项的函数形式，被称为结构方程的正规形式。

2、先决变量：模型中的外生变量和滞后内生变量被统称为先决变量，其含义是在模型求解时，这些变量已有所赋的值。

3、不可识别：如果联立方程计量经济学模型中某个结构方程不具有确定的统计形式，则称该方程为不可识别。

或者说如果从参数关系体系无法求出其结构方程的参数，则称该方程为不可识别。

如果一个模型系统中存在一个不可识别的随机方程，则认为该联立方程系统是不可识别的。

4、间接最小二乘法：先对关于内生解释变量的简化式方程采用普通最小二乘法估计简化式参数，得到简化式参数估计量，然后通过参数关系体系，计算得到的结构式参数的估计量，这种方法称为间接最小二乘法。

二、判断题1、√2、×3、√4、√5、√6、×7、×8、×三、单项选择题1、C2、B3、A4、 C5、 C6、 B7、B8、B9、B 10、B11、A 12、C 13、C 14、A15、D 16、C 17、C 18、D 19、B 20、B21、B 22、D 23、C 24、A四、多项选择题1、ADF2、ABCDE3、ABE4、ABCE五、简答题1、联立方程计量经济学模型的结构式BΓNY X+=中的第i个方程中包含gi个内生变量和ki 个先决变量，模型系统中内生变量和先决变量的数目用g和k表示，矩阵()BΓ00表示第i个方程中未包含的变量在其它g-1个方程中对应系数所组成的矩阵。

于是，判断第i个结构方程识别状态的结构式条件为：如果R g()BΓ001<-，则第i个结构方程不可识别；如果R g()BΓ001=-，则第i个结构方程可以识别，并且如果k k gi i-=-1，则第i个结构方程恰好识别，如果k k gi i->-1，则第i个结构方程过度识别。

2009年秋季学期经济学院本科生计量经济学上机考试题姓名：王麻子（学号后四位：XXX ）考试成绩：注意：1.在规定时间内按照要求完成并提交：进行Eviews机上实例操作，将结果到WORD文档，进行判断，并作简要说明和分析。

2.题一为必做，题二鼓励做。

能做题二者可得加分，一二题全部做对者成绩评优秀。

题一：表1为1994-2004年我国出口贸易额与国内生产总值的两个时间序列。

试通过Eviews 建立随机计量模型：y t = β0 + β1 x t + u t来反映国内生产总值与出口额间的变化关系，并对估计结果进行讨论说明。

表1：历年出口贸易额与国内生产总值，（单位：亿元）年份EXP（Y）GDP（X）1994 46759.4 1210.11995 58478.1 1487.81996 67884.6 1510.51997 74462.6 1827.91998 78345.2 1837.11999 82067.5 1949.32000 89468.1 24922001 97314.8 26612002 105172.3 36562003 117390.2 4382.32004 136875.9 5933.2答：1.写出Eviews结果：那一张表Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/21/09 Time: 11:07Sample: 1994 2004C 41414.59 5118.481 8.091188 0.0000R-squared 0.917762 Mean dependent var 86747.15Adjusted R-squared 0.908625 S.D. dependent var 26282.71S.E. of regression 7944.830 Akaike info criterion 20.96140Sum squared resid 5.68E+08 Schwarz criterion 21.03374Log likelihood -113.2877 F-statistic 100.4388140000120000100000Y800006000040000100020003000400050006000X2.写出分析结果：那一个模型Y= 41414.59 + 17.22647XS.E. （5118.481）（1.718881）T (8.091188) (10.02191)R2=0.917762F=100.4388 DW=0.5533913.简要分析说明：从整体和局部给予评判其中括号里的为t检验值，R2 是可决系数，F与DW是有关两个检验统计量。

非平稳时间序列建模一.确定消费与收入是否为平稳序列，如果是非平稳的，请确定单整的阶数；对消费进行单位根检验H0：r=1 H1：r<1（常数）检验P值为0.2593，p值很大，接受原假设，消费是非平稳序列。

Null Hypothesis: CONS has a unit rootExogenous: Constant, Linear TrendLag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=4)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.665442 0.2593Test critical values: 1% level -4.5325985% level -3.67361610% level -3.277364另外，在同时有常数和变量或两者都没有（none）的检验中，p值都很大，所以也接受原假设，消费是非平稳序列。

Null Hypothesis: CONS has a unit rootExogenous: Constant, Linear TrendLag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=4)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.665442 0.2593Test critical values: 1% level -4.5325985% level -3.67361610% level -3.277364*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observationsand may not be accurate for a sample size of 19Null Hypothesis: CONS has a unit rootExogenous: NoneLag Length: 2 (Automatic - based on SIC, maxlag=4)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic 2.082985 0.9874Test critical values: 1% level -2.6997695% level -1.96140910% level -1.606610*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observationsand may not be accurate for a sample size of 18对消费数据一阶差分后回归的p值仍旧很大，所以仍不平稳形式一：Null Hypothesis: D(CONS) has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=4)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.423252 0.1496 Test critical values: 1% level -3.8573865% level -3.04039110% level -2.660551*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observationsAnd may not be accurate for a sample size of 18形式二：Null Hypothesis: D(CONS) has a unit rootExogenous: Constant, Linear TrendLag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=4)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.757380 0.2283 Test critical values: 1% level -4.5715595% level -3.69081410% level -3.286909*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observationsAnd may not be accurate for a sample size of 18形式三：Null Hypothesis: D(CONS) has a unit rootExogenous: Constant, Linear TrendLag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=4)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.757380 0.2283 Test critical values: 1% level -4.5715595% level -3.69081410% level -3.286909*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observationsand may not be accurate for a sample size of 18再进行二阶差分检验（none），P值为0.0013，p值很小，消费是二阶非平稳序列。

Date: 12/20/15 Time: 19:44Sample: 1 31In eluded observati ons: 31Variable Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob.C 246.8540 51.97500 4.749476 0.0001 X2 5.996865 1.406058 4.265020 0.0002 X3 -0.524027 0.179280 -2.922950 0.0069 X4 -2.265680 0.518837 -4.366842 0.0002 R-squared 0.666062 Mean depe ndent var 16.77355 Adjusted R-squared 0.628957 S.D.dependent var 8.252535 S.E. of regressi on 5.026889 Akaike info criteri on 6.187394 Sum squared resid 682.2795 Schwarz criteri on 6.372424 Log likelihood -91.90460 F-statistic 17.95108 Durbi n- Watson stat 1.147253 Prob(F-statistic) 0.000001 根据上图中数据，模型估计的结果为(51.9750) (1.4060) (0.1793) t=件7495) 件2650) (-2.9229)对模型进行检验: (0.5188) (-4.3668)R2= 0.6289 F=17.9511 n=31拟合优度检验: =0.6660, 接近于1，说明模型对样本拟合较好F检验：F=17.9511＞，这说明在显著性水平a=0.05下，回归方程是显著的。

检验：统计量分别为其绝对值均大于查表所得的（）Variable Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob.C 1148.758 228.2917 5.031974 0.0000X2 5.135670 1.010270 5.083465 0.0000LNX3 -22.81005 6.771820 -3.368378 0.0023LNX4 -230.8481 49.46791 -4.666624 0.0001R-squared 0.691952 Mean depe ndent var 16.77355S.E. of regressi on 0.117006 Akaike info criteri on -1.302176Sum squared resid 0.205355 Schwarz criteri on -1.153780Log likelihood 14.71958 F-statistic 542.8930Durbi n- Watson stat 0.684080 Prob(F-statistic) 0.000000 根据上图中数据，模型估计的结果为Method: Least SquaresDate: 12/21/15 Time: 13:14Sample: 1994 2011In eluded observati ons: 18Variable Coeffieie nt Std. Error t-Statistie Prob.C -13.77732 15.73366 -0.875659 0.3984X2 0.001382 0.001102 1.254330 0.2336X3 0.001942 0.003960 0.490501 0.6326X4 -3.579090 3.559949 -1.005377 0.3346X5 0.004791 0.005034 0.951671 0.3600X6 0.045542 0.095552 0.476621 0.6422R-squared 0.994869 Mean depe ndent var 12.76667 Adjusted R-squared 0.992731 S.D. dependent var 9.746631 S.E. of regressi on 0.830963 Akaike info eriteri on 2.728738 Sum squared resid 8.285993 Schwarz eriteri on 3.025529 Log likelihood -18.55865 F-statistie 465.3617 Durbi n- Watson stat 1.553294 Prob(F-statistie) 0.000000根据上表可得，回归模型估计结果为:模型参数估计结果与预期不相符，比现在X4与X5的符号与预期相反。

《计量经济学》习题及答案（解答仅供参考）第一套一、名词解释：1. 计量经济学：计量经济学是经济学的一个分支，它使用数学和统计学的方法，对经济现象进行量化分析，建立经济模型，预测和解释经济行为和现象。

2. 异方差性：在回归分析中，如果误差项的方差随自变量的变化而变化，这种现象称为异方差性。

3. 自相关性：在时间序列分析中，如果一个变量的当前值与它的过去值存在相关性，这种现象称为自相关性。

4. 多重共线性：在多元回归分析中，如果两个或多个自变量之间高度相关，这种现象称为多重共线性。

5. 随机抽样：随机抽样是一种统计抽样方法，每个样本单位都有一定的概率被选入样本，且各个样本单位之间的选择是独立的。

二、填空题：1. 在线性回归模型中，参数估计的常用方法是______最小二乘法______。

2. 如果一个变量的分布是对称的，那么它的偏态系数应该接近于______0______。

3. 在时间序列分析中，______平稳性______是进行预测的前提条件之一。

4. ______工具变量法______是处理内生性问题的一种常用方法。

5. 如果一个经济变量的变化完全由其他经济变量的变化所决定，那么这个变量被称为______外生变量______。

三、单项选择题：1. 下列哪种情况可能导致异方差性？（B）A. 自变量和因变量之间存在非线性关系B. 自变量的某些组合导致误差项的方差增大C. 因变量和误差项之间存在相关性D. 样本容量过小2. 在进行回归分析时，如果发现数据存在多重共线性，以下哪种方法可以解决这个问题？（C）A. 增加样本容量B. 使用非线性模型C. 删除相关性较强的自变量D. 对自变量进行标准化3. 下列哪种情况可能会导致自相关性？（A）A. 时间序列数据中存在滞后效应B. 因变量和某个自变量之间存在非线性关系C. 样本容量过小D. 自变量之间存在多重共线性四、多项选择题：1. 下列哪些是计量经济学的基本假设？（ABCD）A. 线性关系假设B. 零均值假设C. 同方差性假设D. 无自相关性假设E. 正态性假设2. 下列哪些是处理内生性问题的方法？（ACD）A. 工具变量法B. 加权最小二乘法C. 两阶段最小二乘法D. 广义矩估计法E.岭回归法五、判断题：1. 在进行回归分析时，如果自变量和因变量之间不存在线性关系，那么回归结果将没有任何意义。