经济学中β系数的计
算
计算β系数
一、β系数的概念及计算原理
1、概念：β系数也称为贝他系数（Beta coefficient），是一种风险指数，用来衡量个别股票或股票基金相对于整个股市的价格波动情况。β系数是一种评估证券系统性风险的工具，用以度量一种证券或一个投资证券组合相对总体市场的波动性。投资股市中一个公司，如果其β值为1.1，则意味着股票风险比整个股市场平均风险高10%；相反，如果公司β为0.9，则表示其股票风险比股市场平均风险低10%。
2、理论体系：β系数的计算分为上市公司β系数计算和非上市公司β系数计算两种情况：在被评估企业是上市公司时，可以根据其各期历史收益数据和相应的股票市场综合指数来确定其β系数；当被评估企业不是上市公司时，我们可以寻找相似的上市公司，先得出该上市公司的β系数，然后通过比较和调整来间接计算被评估企业的β系数。下面的实例讲解了非上市公司β系数的计算方法。（注：这里所说的“调整”是调整参照公司与被评估对象由于财务杠杆的不同而进行的调整，类似市场比较法中比较因素的修正）
3、β系数计算的原理：如果将市场上全部所有股票作为一个资产组合，其市场整体风险收益以市场整体资产组合M收益的方差Var(Rm)表示，任一只股票对系统风险收益的贡献，由这一股票与市场资产组合M收益的协方差Cov(Rm，Ri)表示，则β系数可表示为：β=Cov(Rm，Ri)/ Var(Rm)
【知识链接】①方差的概念：样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差。②协方差的概念：在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。协方差cov(X,Y)的度量单位是X的协方差乘以Y的协方差。而取决于协方差的相关性，是一个衡量线性独立的无量纲的数。
方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。
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此外，由于市场整体收益率Y=α+β×(X-参照上市公司的收益率)，通过进行一元线性回归分析，也可以用这一公式计算出β系数。这两种计算方法实质上是一致的。
二、β系数的计算过程
本文通过以BJ银行(股票代码601***)、NJ银行（股票代码6010***）和NB银行 (股票代码002***)三个上市公司作为参照公司，通过同花顺炒股软件模拟计算A非上市银行于2011年6月30日（基准日）的β系数为例，具体说明β系数的计算过程：
1、计算股票市场整体收益率和参照上市公司股票的收益率
（1）股票市场整体收益率
Rmt=(indext-indext-1)/indext-1
式中：Rmt—第t期的股票市场整体收益率
INDEXt—第t期期末的股票市场综合指数
1NDEXt-1—第t-1期期末的股票市场综合指数
本文以2008年2月末至2011年6月底(假设以2011年6月30日为基准日)每个月月末上证指数作为市场整体收益率指标的计算依据，计算过程如表一：
注：以下上证指数和参照上市公司股票收盘价均来自炒股软件
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★上证指数的获得途径：打开同花顺炒股软件—单击菜单栏中的报价—选择下拉菜单中的沪深指数—选择要选择的指数类型—右键选择导出数据。如下图
(2)参考上市公司收益率 Rit=（pt-pt-1）/pt-1
式中Rit —第t 期的参考上市公司收益率 Pt —
第t 期期末参考上市公司的股票收盘价 P t-1—第t-1期末参考上市公司的股票收盘价
以BJ 银行(股票代码601***)、NJ 银行（股票代码601***）和NB 银行 (股票代码002***)三个上市公司于2008年2月末至2011
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★参考上市公司各期收盘价的取得方法：打开同花顺炒股软件—左边菜单自选股报价—下面菜单栏中的行业—选择金融、保险—选择银行—选择适当的参考银行—点击左上角菜单栏的分析—选择成交明细-右键选择数据导出，导出所有数据。
2、计算市场整体收益率和参考上市公司收益率的协方差
a 、计算参考上市公司收益率的协方差
具体计算结果见第3部分表三第一行。
注：也就是参照上市公司各期收益率与参照上市公司各期收益率平均数的差，乘以市场各期收益率与市场各期收益率之差和的平均数。
b、计算市场整体收益率的方差
具体计算结果见第3部分表三第二行
注：也就是市场各期收益率与市场收益率平均数之差的平方和的平均数。
c、计算参考上市公司的β系数
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β系数等于市场平均整体收益率和上市股票平均收益率的协方差除以市场整体收益率的方差，即：
具体计算结果见第3部分表三第三行。
3、计算被评估企业的β系数
由于上述计算出的β系数是参考上市公司有财务杠杆情况下的值，而其财务杠杆度和被评估企业的财务杠杆是不同的，因此，需要进行调整。首先将参考上市公司有财务杠杆的β系数换算成无财务杠杆影响的β系数。根据下列罗伯特-哈莫达（Robert Hamada）的权益收益率公式，从而可以计算出无财务杠杆的参考上市公司的β无系数。
具体计算结果见表三第8行
β有—有财务杠杆的β系数
β无—无财务杠杆的β系数
T—企业所得税税率
B—企业债务金额
S—企业权益金额
按照所评估企业的资本结构，再根据上式，将三家参考上市公司无财务杠杆的β无系数代入，计算其三个有财务杠杆的所评估企业的β系数（表三第14行）如表三：
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【知识链接】财务杠杆的概念：无论企业营业利润多少，债务利息和优先股的股利都是固定不变的。当息税前利润增大时，每一元盈余所负担的固定财务费用就会相对减少，这能给普通股股东带来更多的盈余。这种债务对投资者收益的影响，称为财务杠杆。财务杠杆影响的是企业的税后利润而不是息前税前利润。
三、结束语：
采用上述方法计算所评估企业的β系数比较方便和简单，也比较适当。但在实际应用时，必须注意这种方法应用时的限制条件。首先，由于β系数的计算依据是历史数据，因此，如果市场条件发生了大的变化，这一方法可能就不再适用。其次，选择的参考上市公司即使主营业务内容与所评估企业相同，但非主营业务与所评估企业不同，且占总体业务比例较大时，则需要对上述的计算结果再进行调整，但这样的调整在操作上是比较困难的。(本文作者：国策评估)
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第七章练习题及参考解答(第四版)计量经 济学
第七章练习题及参考解答 7.1 表7.4中给出了1981-2015年中国城镇居民人均年消费支出(PCE)和城镇居民人均可支配收入(PDI)数据。 表7.4 1981-2015年中国城镇居民消费支出(PCE)和可支配收入(PDI)数据 （单位：元） 估计下列模型： t t t t t t t PCE B PDI B B PCE PDI A A PCE υμ+++=++=-132121 (1) 解释这两个回归模型的结果。 (2) 短期和长期边际消费倾向（MPC ）是多少？分析该地区消费同收入的关系。 (3) 建立适当的分布滞后模型，用库伊克变换转换为库伊克模型后进行估计，并对估计结果进行分析判断。 【练习题7.1参考解答】
(1) 解释这两个回归模型的结果。 Dependent Variable: PCE Method: Least Squares Date: 03/10/18 Time: 09:12 Sample: 1981 2005 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. PDI 0.757527 0.005085 148.9840 0.0000 Adjusted R-squared 0.998920 S.D. dependent var 2364.412 S.E. of regression 77.70773 Akaike info criterion 11.62040 Sum squared resid 138885.3 Schwarz criterion 11.71791 Log likelihood -143.2551 F-statistic 22196.24 Durbin-Watson stat 0.531721 Prob(F-statistic) 0.000000 收入跟消费间有显著关系。收入每增加1元，消费增加0.76元。Dependent Variable: PCE Method: Least Squares Date: 03/10/18 Time: 09:13 Sample(adjusted): 1982 2005 Included observations: 24 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. PDI 0.679123 0.069959 9.707385 0.0000 PCE(-1) 0.111035 0.100186 1.108287 0.2803 Adjusted R-squared 0.998918 S.D. dependent var 2354.635 S.E. of regression 77.44504 Akaike info criterion 11.65348 Sum squared resid 125952.4 Schwarz criterion 11.80074 Log likelihood -136.8418 F-statistic 10620.10 Durbin-Watson stat 0.688430 Prob(F-statistic) 0.000000 (2) 短期和长期边际消费倾向（MPC）是多少？分析该地区消费同收入的关系。 短期MPC=0.68，长期MPC=0.679/(1-0.111)=0.764 (3) 建立适当的分布滞后模型，用库伊克变换转换为库伊克模型后进行估计，并对估计结果进行分析判断。 在滞后1-5期内，根据AIC最小，选择滞后5期，其回归结果如下: Dependent Variable: PCE Method: Least Squares Date: 03/10/18 Time: 09:25 Sample(adjusted): 1986 2005 Included observations: 20 after adjusting endpoints
计量经济学第五章练 习题
一、单项选择题 1. 某商品需求函数为 u x b b y i i i ++=10，其中y 为需求 量，x 为价格。为了考虑“地区”（农村、城市）和“季节”（春、夏、秋、冬）两个因素的影响，拟引入虚拟变量，则应引入虚拟变量的个数为（ ）。 A.2 B.4 C.5 D.6 2. 根据样本资料建立某消费函数如下： x D t t t C 45.035.5550.100?++=，其中C 为消费，x 为收入，虚拟变量???=农村家庭 城镇家庭01?D ，所有参数均检 验显著，则城镇家庭的消费函数为( )。 A.x t t C 45.085.155?+= B.x t t C 45.050.100?+= C.x t t C 35.5550.100?+= D.x t t C 35.5595.100?+=
3 设消费函数为 u x b x b a a y i i i i D D +?+++=1010，其中虚拟变量D=???农村家庭 城镇家庭01，当统计检验表明 下列哪项成立时，表示城镇家庭与农村家庭有一样的消费行为（ ）。 A.0,011==b a B.0,011≠=b a C.0,011=≠b a D. 0,011≠≠b a 4. 设消费函数 u x a a y i i i b D +++=10，其 中虚拟变量?? ?= 01南方北方 D ，如果统计检验表明 01≠α成立，则北方的消费函数与南方的消费函数是 （ ）。 A.相互平行的 B.相互垂直的
C.相互交叉的 D.相互重叠的 5. 假定月收入水平在1000元以内时，居民边际消费倾向 维持在某一水平，当月收入水平达到或超过1000元时，边际消费倾向将明显下降，则描述消费（C ）依收入（I ）变动的线性关系宜采用（ ）。 A. ?? ?≥=+?++=元 元10001 10000 ,210I I D D u I b I b a C t t t t π B. ?? ?≥=+++=元 元10001 10000 ,210I I D D u I b b a C t t t π C. 元1000,)(**10=+-+=I u I I b a C t t t D. u I I b I b a C t t t t D +-++=)(*210，D 、I *同上 6. 下列属于有限分布滞后模型的是( )。 A. u y b y b x b y t t t t t a +++++=--Λ22110
经济学基础简明教程 教案 （三年制高职） 教师：杜俊创 班级：16经济管理高职
《经济学基础》教学大纲 一、课程性质与教学目的 经济学基础是经济贸易类专业的基础课，直接培养学生的经济问题的分析能力，并为后续的专业课奠定基础。 经济学基础具体教学目的定位为：使学生掌握西方经济学基本理论、知识，并能用这些理论和知识分析、处理现实经济生活中的问题。 教学要求与课时分配 （一）教学要求 1、在教学目标上，西方经济学以培养学生经济问题分析能力为核心，以掌握经济理论为基础。 2、在课程内容体系上，西方经济学按先进、实用标准选择内容，按培养学生经济问题分析能力为核心构建体系，并建立动态更新机制。 3、在教学方法上，西方经济学以调动学生积极性为核心，结合生活中的实际经济问题进行分析讲解。 4、在教学基本建设上，以参编教育部高职高专规划教材，讲授与多媒体结合。
四、教学内容 第一章导论 （一）教学目的与要求： 通过本章的教学，使学生了解西方经济学的这一理论体系的基本框架,理解经济学产生的原因, 明确西方经济学的研究对象，掌握西方经济学的基本内容,了解西方经济学的发展简史和主要研究方法。 （二）教学重点与难点： 重点： 1、稀缺性、选择的含义，以及这两个概念与经济学的关系。 2、西方经济学研究的对象是稀缺资源的资源配置与充分利用问题。 3、微观经济学与宏观经济学的含义 难点： 西方经济学的研究方法 （三）教学内容： 第一节经济学的研究对象 一、经济资源的稀缺性与选择 二机会成本和生产可能线 第二节微观经济学与宏观经济学 一、实证分析和规范分析 二、均衡分析 三、静态分析、比较静态分析和动态分析 四、经济模型 第三节经济学的研究方法和分析工具 一、微观经济学 二、宏观经济学 第二章需求、供给和均衡价格决定理论 （一）教学目的与要求： 价格理论是微观经济学的核心。本章首先介绍决定价格的两种因素:需求和供给，然后根据需求和供给的关系说明均衡价格的决定和变动，最后从量上分析价格、收入变动所引起的需求量和供给量的变动程度。通过教学，要求学生在了解需求和供给的基本理论、掌握供求规律的基础上，深刻理解并掌握价格形成的条件、过程、变动及其对经济的调节，能运用弹性理论分析、解决一些实际经济问题。
计量经济学思考题答案 第一章绪论 1.1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。 1.2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。 1.3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。 1.4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？
经济学基础说课稿集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]
《经济学基础》说课稿 各位领导、各位老师，大家好： 今天我说课的课程是《经济学基础》。我将从课程定位与作用、教学目标、教学重点难点、学时分配、学情分析、教法学法、教学过程分析、课程考核八个方面进行说课。 一、课程定位与作用 本门课程教材是21世纪高职高专院校规划教材，由中国传媒大学出版社出版，2009年1月第一版。 本门课程是国家教育部高校经济管理类专业开设的核心课程，特点是理论性、实用性、学术观点多、内容更新变动快。 通过学习本门课程，培养学生的经济学思维，掌握基本的经济学知识和分析方法，为学习其他相关学科打下坚实基础。 二、教学目标 根据教学大纲、教材特点以及学生的整体认知水平和实际基础能力，我确定本章的教学目标如下： 知识目标 1.正确理解和运用经济学专业术语和基本原理 2.能够运用专业知识解释社会现实生活中的诸多经济现象 能力目标 1.信息处理能力 2.从专业角度思考问题，提高解决问题能力 3.合理制定计划，善于利用资源 素质目标 1.理论联系实际，理性消费 2.培养强烈的资源稀缺意识 3.培养关心时事政治和国家经济政策的兴趣 三、教学重点难点
教学重点 1.均衡价格的形成过程 2.无差异曲线分析 3.企业成本分析 4.洛伦茨曲线和基尼系数 5.乘数理论 6.产品市场和货币市场的均衡 7.菲利普斯曲线和奥肯定律 8.经济周期理论 教学难点 1.规模收益和范围经济 2.市场结构 3.市场失灵与政府干预 4.核算国民收入 5.失业和通货膨胀 6.财政政策和货币政策 四、学时分配
计量经济学复习范围 一、回归模型的比较 1．根据模型估计结果观察分析 （1）回归系数的符号和值的大小是否符合经济理论要求 （2）改变模型形式之后是否使判定系数的值明显提高 （3）各个解释变量t 检验的显著性 2．根据残差分布观察分析 在方程窗口点击View \ Actual ，Fitted ，Residual\Tabe （或Graph ） （1）残差分布表中，各期残差是否大都落在σ ?±的虚线框内。 （2）残差分布是否具有某种规律性，即是否存在着系统误差。 （3）近期残差的分布情况 二、 判断新的解释变量引入模型是否合适（遗漏变量检验） 1、基本原理 如果模型逐次增加一个变量, 由于增加一个新的变量，ESS 相对于RSS 的增加，称为这个变量的“增量贡献”或“边际贡献”。 不引入:0H （即引入的变量不显著） ())'','(~) ''/(/' k k F k n RSS k ESS ESS F new old new --= 或 )'','(~/)1(/)(' '2' 2 2k k F k n R k R R F NEW OLD NEW ---= 其中，'k 为新引进解释变量的个数，''k 为引进解释变量后的模型中参数个数。 判别增量贡献的准则：如果增加一个变量使2 R 变大，即使RSS 不显著地减少，这个变量从边际贡献来看，是值得增加的。 若F>F 或者对应的P 值充分小，拒绝 则认为引入新的解释变量合适；否则，接受 则认为引入新的解释变量不合适。 三、伪回归的消除 如果解释变量和被解释变量均虽随时间而呈同趋势变动,如果不包含时间趋势变量而仅仅是将Y 对X 回归，则结果可能仅仅反映这两个变量的同趋势特征而没有反映它们之间的真实关系，这种回归也称为伪回归。
第一题：填空（每空1分，共计20分） 1．样本数据的质量包括四个方面：完整性、准确性、可比性、一致性。 2．计量经济学模型必须通过的四级检验依次是：经济意义 检验、统计 检验、计量经济学 检验和模型预测 检验。 3．计量经济学模型的应用可以概括为四个方面，即：结构分析 、经济预测 、政策评价 、检验与发展经济理论 。 4．一般经验认为，当样本容量n ≧30 或至少n ≧3(k+1) 时，才能满足模型估计的基本要求。 5．建模过程中理论模型的设计主要包括三部分工作，即选择变量 、确定模型的数学形式 、拟定理论模型中待估参数的理论期望值。 6．联立方程计量经济学模型中的随机方程主要有行为方程、技术方程、制度方程和统计方程四种类型。 第二题：单项选择（每小题2分，共计10分） A 1．戈德菲尔德—匡特检验法可用于检验（ ） A.异方差性 B.多重共线性 C.序列相关 D.设定误差 C 2．若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，估计模型参数应采用（ ） A.普通最小二乘法 B.加权最小二乘法 C.广义差分法 D.工具变量法 A 3．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 ?近似等于（ ） A.0 B.-1 C.1 D.0.5 A4.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于1，则表明 模型中存在（ ） A.多重共线性 B.异方差性 C.序列相关 D.高拟合优度 B 5.反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是( ) A.总体平方和 B.回归平方和 C.残差平方和 D.回归均方差 第三题：多项选择：（每小题2分，共计10分） ABCDE 1．可以作为单方程计量经济学模型解释变量的有以下几类变量（ ） A. 外生经济变量 B.外生条件变量 C.外生政策变量 D. 滞后被解释变量 E.滞后解释变量 ADE 2．在多元线性回归分析中，修正的可决系数2 R 与可决系数2 R 满足（ ） A.2 R <2 R B.2 R ≥2 R C.2 R 只能大于零 D.2 R 可能为负值 E.2 R 可能为0 AC 3．针对存在异方差现象的模型进行估计，下面哪些方法可能是适用的（ ） A.加权最小二乘法 B.广义差分法 C.广义最小二乘法 D.普通最小二乘法 E.工具变量法 ABC 4．将非线性回归模型转换为线性回归模型，常用的数学处理方法有（ ） A.直接置换法 B.对数变换法 C.级数展开法 D.广义最小二乘法 E.加权最小二乘法 ABC 5．序列相关性的后果有( ) A.参数估计量非有效 B.变量的显著性检验失去意义 C.模型的预测失效 D.参数估计量的经济含义不合理 E.参数估计量不存在
-- 《市场营销学》说课稿 各位领导，老师，大家好： 我是XX教师，我今天说课的课程名称是《市场营销学》，我将按照“课程设置、课程设计、教学实施、教学资源、教学效果、改革思路”等六个环节阐述我对这门课程的设计与思考。 一、课程设置 1、课程定位 从课程体系及内容看，其综合性、实践性和应用性特点显著。理论综合性是该门课程涉及经济学、管理学、统计学、社会学、心理学、行为学等多门学科知识，是一门边缘性的交叉学科，要求学生具有多门学科基础理论知识体系储备；实践性是指市场营销学诞生来源于实践，概括了现代企业市场营销的理论和实践，总结了一系列指导企业市场营销活动的战略、战术和方法，又在实践中不断丰富和发展；应用性是指市场营销学原理不仅广泛应用于企业、政府和非营利组织，有效推动了经济的发展，因而受到企业界和其他社会各界的广泛重视，而且逐渐应用于微观、中观和宏观三个层次，涉及社会经济生活的各个方面。 《市场营销学》是营销与策划专业的专业基础课，其内容基本分为四个模块: 基本观念、市场分析、营销策略（4Ps）、营销管理等。通过本课程的学习，使学生从宏观上了解企业营销活动的基本过程，掌握企业营销活动的规律，牢固树立以顾客需求为中心的市场营销观念，并以此观念为指导去研究和解决市场营销的理论和实际问题；掌握学科的基本概念、基本原理和基本方法，包括国内外市场营销理论与实践的最新发展；紧密联系实际；学会分析案例，解决实际问题，把学科理论的学习融入对经济活动实践的研究和认识之中，切实提高分析问题、解决问题的能力。能够制定出适合于企业的可靠的市场营销决策方案，并将其转换成为有效的实施计划。为学生学习各门专业课程打下基础。 本课程安排在第一学期授课，共64学时，其中理论教学32学时，实践教学32学时。 2、课程衔接 本课程为营销与策划专业的一门总论性课程，是其他各门专业课程的理论基础。在本课程的教学中，应注重理论体系和结构的整体性和各章节内容的关联性分析；本课程属于应用性学科，在教学过程中应注意理论联系实际。并行课程有：《管理学原理》；后续课程有：《经济学基础》、《市场调查与预测》、《公共关系实务》，《商务谈判与推销技巧》、《广告理论与实务》、《网络营销》等课程。 3、课程教学目标 知识目标：通过本课程的教学，使学生全面系统地掌握市场营销学的基本理论、基本知识和方法，培养开阔的市场营销视野以及辩证的市场营销观念，培养学生既能够对高级营销（战略层面）的问题有宏观的思考和把握，又能够把握企业产品整体营销与市场现实的矛盾并探索其规律，为其顺利进入毕业环节和更好地适应将来的就业奠定扎实的基础。 ---------------------------------------------------------精品文档
第五章练习题参考解答 练习题 5.1 设消费函数为 i i i i u X X Y +++=33221βββ 式中，i Y 为消费支出；i X 2为个人可支配收入；i X 3为个人的流动资产；i u 为随机误差 项，并且222)(,0)(i i i X u Var u E σ==（其中2 σ为常数）。试回答以下问题： (1)选用适当的变换修正异方差，要求写出变换过程； (2)写出修正异方差后的参数估计量的表达式。 5.2 根据本章第四节的对数变换，我们知道对变量取对数通常能降低异方差性，但须对这种模型的随机误差项的性质给予足够的关注。例如，设模型为u X Y 21β β=，对该模型中的变量取对数后得如下形式 u X Y ln ln ln ln 21++=ββ (1)如果u ln 要有零期望值，u 的分布应该是什么？ (2)如果1)(=u E ，会不会0)(ln =u E ？为什么？ (3)如果)(ln u E 不为零，怎样才能使它等于零？ 5.3 由表中给出消费Y 与收入X 的数据，试根据所给数据资料完成以下问题： （1）估计回归模型u X Y ++=21ββ中的未知参数1β和2β，并写出样本回归模型的书写格式； （2）试用Goldfeld-Quandt 法和White 法检验模型的异方差性； （3）选用合适的方法修正异方差。 Y X Y X Y X 55 80 152 220 95 140 65 100 144 210 108 145 70 85 175 245 113 150 80 110 180 260 110 160
79120135190125165 84115140205115180 98130178265130185 95140191270135190 90125137230120200 7590189250140205 741055580140210 1101607085152220 1131507590140225 12516565100137230 10814574105145240 11518080110175245 14022584115189250 12020079120180260 14524090125178265 13018598130191270 5.4由表中给出1985年我国北方几个省市农业总产值，农用化肥量、农用水利、农业劳动力、每日生产性固定生产原值以及农机动力数据，要求： （1）试建立我国北方地区农业产出线性模型； （2）选用适当的方法检验模型中是否存在异方差； （3）如果存在异方差，采用适当的方法加以修正。 地区农业总产值农业劳动力灌溉面积化肥用量户均固定农机动力（亿元）（万人）（万公顷）(万吨）资产（元）（万马力） 北京19.6490.133.847.5394.3435.3天津14.495.234.95 3.9567.5450.7河北149.91639 .0357.2692.4706.892712.6山西55.07562.6107.931.4856.371118.5内蒙古60.85462.996.4915.41282.81641.7辽宁87.48588.972.461.6844.741129.6吉林73.81399.769.6336.92576.81647.6黑龙江104.51425.367.9525.81237.161305.8山东276.552365.6456.55152.35812.023127.9河南200.022557.5318.99127.9754.782134.5陕西68.18884.2117.936.1607.41764 新疆49.12256.1260.4615.11143.67523.3 5.5表中的数据是美国1988研究与开发（R&D）支出费用（Y）与不同部门产品销售量
第五章-异方差性-答 案
第五章 异方差性 一、判断题 1. 在异方差的情况下，通常预测失效。（ T ） 2. 当模型存在异方差时，普通最小二乘法是有偏的。（ F ） 3. 存在异方差时，可以用广义差分法进行补救。（F ） 4. 存在异方差时，普通最小二乘法会低估参数估计量的方差。（F ） 5. 如果回归模型遗漏一个重要变量，则OLS 残差必定表现出明显的趋势。 （ T ） 二、单项选择题 1.Goldfeld-Quandt 方法用于检验（ A ） A.异方差性 B.自相关性 C.随机解释变量 D.多重共线性 2.在异方差性情况下，常用的估计方法是（ D ） A.一阶差分法 B.广义差分法 C.工具变量法 D.加权最小二乘法 3.White 检验方法主要用于检验（ A ） A.异方差性 B.自相关性 C.随机解释变量 D.多重共线性 4.下列哪种方法不是检验异方差的方法（ D ） A.戈德菲尔特——匡特检验 B.怀特检验 C.戈里瑟检验 D.方差膨胀因子检验 5.加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数，从而提高估计精度，即（ B ） A.重视大误差的作用，轻视小误差的作用 B.重视小误差的作用，轻视大误差的作用 C.重视小误差和大误差的作用 D.轻视小误差和大误差的作用 6.如果戈里瑟检验表明，普通最小二乘估计结果的残差与有显著的形式的相关关系（满足线性模型的全部经典假设），则用加权最小二乘法估计模型参数时，权数应为（ B ） A. B. C. D. 7.设回归模型为，其中()2i 2i x u Var σ=，则b 的最有效估计量为 （ D ） i e i x i i i v x e +=28715.0i v i x 21i x i x 1i x 1i i i u bx y +=
一、课程设置 《经济学基础》是是经济类和管理类专业的一门重要专业基础课程。主要面向工商管理、市场营销、电子商务专业开设，开课时间为第二学期，周课时2节。学生在第一学期学习完管理学、商品知识等后学习该课程，了解并学会分析价格变动、消费者行为、生产者行为、市场分类、经济政策等经济学知识，为之后的市场营销、国际贸易等专业技能课程和职业拓展课程的学习打下良好基础。 学生多为初中毕业，经济学意识较薄弱，数学基础不牢固，且分析能力还有待进一步提高，而经济学本身课程较枯燥乏味，所以我们将课程分为三个部分，即微观经济学、宏观经济学和国际经济学。微观经济学与我们日常生活密切相关，从此方面入手，带领学生学会观察生活、思考生活常见的问题，并引入经济学，促进学生产生学习兴趣，带学生对经济学有一定兴趣和了解后，再进入宏观经济学和国际经济学课程的学习。 通过对经济学的学习，使学生掌握经济学基本理论、知识，并将理论知识带入生活实践，引导学习利用理论知识分析、处理现实生活、工作中常见的现象和问题，展现良好的职业能力和职业素质。 二、课程资源 我们教研室共有教师5名，其中中级职称3人；高级技师3人。教师团队老、中、青结构合理，大部分教师授课及企业实践工作经验丰富。 教室内设有多媒体设备，辅助教师的教学活动，亦能使学生更直观、更深入理解学习内容。 本课程选用教材为：《经济学基础》，刘日星、赵亚芬主编，北京邮电大学出版社2016年5月第1版第5次印刷。该教材旨在根据学生的认知特点和培养目标，在介绍经济学基础理论时，分为微观经济学、宏观经济学、国际经济学三个主要部分，提炼其最基础、最重要、最实用的经济学知识，引导学生用经济理论解释现实生活中的经济现象，并利用经济理论解决现实问题。 本课程共12个项目，项目1为经济学引入，2-7为微观经济学部分，项目8-10为宏观经济学部分，最后两个项目为国际经济部分。其中，微观经济学部分最为重要，和日常工作、生活密切相关，授课时会联系实际生活做出相关分析，所以分配时间较多，基本上每个项目分配四课时，旨在培养学习兴趣、帮助学生牢固经济学基础理论。 为了丰富课堂内容，我还选用了两本经济学趣味读物作为教辅，以联系生活、提高学生学习兴趣。 此外，用PowerPoint制作多媒体课件用于课堂演示，采用动画、颜色对比等方式，吸引学生注意力；播放课堂内容相关视频，并向学生提供二维码学习资源，最大限度延展课堂授课。 三、课程内容 本课程打破西方经济学固有理论框架，从微观经济学、宏观经济学和国际经济学三个部分
第五章 异方差 二、简答题 1．异方差的存在对下面各项有何影响？ （1）OLS 估计量及其方差； （2）置信区间； （3）显著性t 检验和F 检验的使用。 2．产生异方差的经济背景是什么？检验异方差的方法思路是什么？ 3．从直观上解释，当存在异方差时，加权最小二乘法（WLS ）优于OLS 法。 4．下列异方差检查方法的逻辑关系是什么？ （1）图示法 （2）Park 检验 （3）White 检验 5．在一元线性回归函数中，假设误差方差有如下结构： () i i i x E 22σε= 如何变换模型以达到同方差的目的？我们将如何估计变换后的模型？请列出估计步骤。 三、计算题 1．考虑如下两个回归方程（根据1946—1975年美国数据）（括号中给出的是标准差）： t t t D GNP C 4398.0624.019.26-+= e s ：（2.73）（0.0060） （0.0736） R 2=0.999 t t t GNP D GNP GNP C ??? ???-+=??????4315.06246.0192.25 e s ： （2.22） （0.0068）（0.0597） R 2=0.875 式中，C 为总私人消费支出；GNP 为国民生产总值；D 为国防支出；t 为时间。 研究的目的是确定国防支出对经济中其他支出的影响。 （1）将第一个方程变换为第二个方程的原因是什么？ （2）如果变换的目的是为了消除或者减弱异方差，那么我们对误差项要做哪些假设？ （3）如果存在异方差，是否已成功地消除异方差？请说明原因。
（4）变换后的回归方程是否一定要通过原点？为什么？ （5）能否将两个回归方程中的R2加以比较？为什么？ 2．1964年，对9966名经济学家的调查数据如下： 资料来源：“The Structure of Economists’Employment and Salaries”, Committee on the National Science Foundation Report on the Economics Profession, American Economics Review, vol.55, No.4, December 1965. （1）建立适当的模型解释平均工资与年龄间的关系。为了分析的方便，假设中值工资是年龄区间中点的工资。 （2）假设误差与年龄成比例，变换数据求得WLS回归方程。 （3）现假设误差与年龄的平方成比例，求WLS回归方程。 （4）哪一个假设更可行？ 3．参考下表给出的R&D数据。下面的回归方程给出了对数形式的R&D费用支出和销售额的回归结果。 1988年美国研究与发展（R&D）支出费用单位：百万美元
二、单选题： 1.回归分析中定义的（） 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为非随机变量 D.解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 2.最小二乘准则是指使（）达到最小值的原则确定样本回归方程。 A.()∑=-n t t t Y Y 1? B.∑=-n t t t Y Y 1 ? C.t t Y Y ?max - D.()2 1?∑=-n t t t Y Y 3.下图中“{”所指的距离是（） A. 残差 C. i Y 的离差 D. i Y ?的离差 4.最大似然准则是从模型总体抽取该n 组样本观测值的（）最大的准则 确定样本回归方程。 A.离差平方和 B.均值 C.概率 D.方差 5.参数估计量β?是i Y 的线性函数称为参数估计量具有( )的性质。 A.线性 B.无偏性 C.有效性 D.一致性 X 10??β+
6.参数β的估计量β?具备有效性是指（） A.0)?(=βVar B.)?(βVar 为最小 C.0?=-ββ D.)?(ββ-为最小 7.要使模型能够得出参数估计量，所要求的最小样本容量为（） A.n ≥k+1 B.n ≤k+1 C.n ≥30 D.n ≥3(k+1) 8.已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为8002=∑ t e ，估计用样本容量为24=n ，则随机误差项t u 的方差估计量为( )。 A.33.33 B.40 C.38.09 D.36.36 9.最常用的统计检验准则包括拟合优度检验、变量的显著性检验和（）。 A.方程的显著性检验 B.多重共线性检验 C.异方差性检验 D.预测检验 10.反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是( )。 A.总体平方和 B.回归平方和 C.残差平方和 11.总体平方和TSS 、残差平方和RSS 与回归平方和ESS 三者的关系是（）。 A.RSS=TSS+ESS B.TSS=RSS+ESS C.ESS=RSS-TSS D.ESS=TSS+RSS 12.下面哪一个必定是错误的（）。 A. i i X Y 2.030?+= 8.0=XY r B. i i X Y 5.175?+-= 91.0=XY r C. i i X Y 1.25?-= 78.0=XY r D. i i X Y 5.312?--= 96.0-=XY r 13.产量（X ，台）与单位产品成本（Y ，元/台）之间的回归方程为X Y 5.1356?-=，这说明（）。 A.产量每增加一台，单位产品成本增加356元
庞浩计量经济学复习重点整理版
计量经济学复习重点总结 任课老师：姜婷 By fantasy 题型：单选20*2 多选5*3 判断 5*3 计算 3*10 第一章导论 计量经济学数据类型： 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（如月度.季度.年度）排列起来，这样的统计数据称为时间序列数据。时间序列数据可以是时期数据，也可以是时点数据。如逐年的GDP CPI 截面数据：同一时间（时期或时点）某个指标在不同空间的观测数据。如某一年各省GDP 面板数据：指时间序列数据和截面数据相结合的数据。如在居民收支调查中收集的对各个固定调查户在不同时期的调查数据。 虚拟变量数据：某些客观存在的定性现象，如政策、自然灾害、战争等等 第二章简单线性回归模型 总体回归函数的表示形式： 条件期望形式： 个别值形式： 样本回归函数的表示形式： 条件均值形式 个别值形式 随机扰动项和残差项的区别和联系：
区别：随机扰动项代表总体的误差，反应了未知因素、模型设定误差、变量观测误差；残差代表样本的误差，残差=随机误差项+参数估计误差。随机扰动项无法直接观测；残差的数值可以求出。联系：残差概念上类似于随机扰动项，将残差引入样本回归函数和随机引入总体回归函数的理由是相同的。 简单线性回归的基本假定：P31 随机扰动项和解释变量不相关假定， 零均值假定： 同方差假定： 正态性假定： 无自相关假定： 采用普通最小二乘法拟合的样本回归线的性质：P34 回归线通过样本均值： Yi估计值的均值等于实际值的均值： 剩余项的均值为零： 被解释变量估计值与剩余项不相关： 解释变量与剩余项不相关： OLS估计式的统计性质：P36 （BLUE最佳线性无偏估计量）线性特性： 无偏性： 最小方差性：
一、单项选择题 1、双对数模型 μββ++=X Y ln ln ln 10中，参数1β的含义是（） A.Y 关于X 的增长率 B.Y 关于X 的发展速度 C. Y 关于X 的弹性 D. Y 关于X 的边际变化 2、设k 为回归模型中的参数个数，n 为样本容量。则对多元线性回归方 程进行显著性检验时，所用的F 统计量可表示为（） )1/n /.--k RSS k ESS A （）（ ) /1)1/(.2 2k n R k R B ---（）（ ) 1/R 1)k -n /.22--k R C （）（（ ）（）（k n T S S k E S S D --/1/. 3、 回归模型中具有异方差性时，仍用OLS 估计模型，则以下说法正确的是（） A. 参数估计值是无偏非有效的 B. 参数估计量仍具有最小方差性 C. 常用F 检验失效 D. 参数估计量是有偏的 4、利用德宾h 检验自回归模型扰动项的自相关性时，下列命题正确的是（） A. 德宾h 检验只适用一阶自回归模型 B. 德宾h 检验适用任意阶的自回归模型 C. 德宾h 统计量渐进服从t 分布 D. 德宾h 检验可以用于小样本问题 5、一元线性回归分析中的回归平方和ESS 的自由度是（） A. n B. n-1 C. n-k D. 1 6、已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于1，则DW 统计量近似等于( ) A. 0 B. 1 C. 2 D. 4 7、更容易产生异方差的数据为 ( ) A. 时序数据 B. 修匀数据 C. 横截面数据 D. 年度数据 8、设M 为货币需求量，Y 为收入水平，r 为利率，流动性偏好函数为 μβββ+++=r Y M 210，又设∧ ∧21ββ、分别是1β 、2β的估计值，则根据经济理论，一般来说(A ) A. ∧ 1β应为正值，∧ 2β应为负值 B. ∧ 1β应为正值，∧ 2β应为正值 C. ∧ 1β应为负值，∧ 2β应为负值 D. ∧ 1β应为负值，∧ 2β应为正值 9、以下选项中，正确地表达了序列相关的是（） j i C o v A j i ≠≠,0),(.μμ j i C o v B j i ≠=,0),(.μμ j i X X Cov C j i ≠=,0),(. j i X C o v D j i ≠≠,0),(.μ 10、在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为（ ） A. t t Y μββ++=10 B.i t t X Y E Y μ+=)/(
经济学基础说课稿 The latest revision on November 22, 2020
《经济学基础》说课稿 各位领导、各位老师，大家好： 今天我说课的课程是《经济学基础》。我将从课程定位与作用、教学目标、教学重点难点、学时分配、学情分析、教法学法、教学过程分析、课程考核八个方面进行说课。 一、课程定位与作用 本门课程教材是21世纪高职高专院校规划教材，由中国传媒大学出版社出版，2009年1月第一版。 本门课程是国家教育部高校经济管理类专业开设的核心课程，特点是理论性、实用性、学术观点多、内容更新变动快。 通过学习本门课程，培养学生的经济学思维，掌握基本的经济学知识和分析方法，为学习其他相关学科打下坚实基础。 二、教学目标 根据教学大纲、教材特点以及学生的整体认知水平和实际基础能力，我确定本章的教学目标如下： 知识目标 1.正确理解和运用经济学专业术语和基本原理 2.能够运用专业知识解释社会现实生活中的诸多经济现象 能力目标 1.信息处理能力 2.从专业角度思考问题，提高解决问题能力 3.合理制定计划，善于利用资源 素质目标 1.理论联系实际，理性消费 2.培养强烈的资源稀缺意识 3.培养关心时事政治和国家经济政策的兴趣 三、教学重点难点
教学重点 1.均衡价格的形成过程 2.无差异曲线分析 3.企业成本分析 4.洛伦茨曲线和基尼系数 5.乘数理论 6.产品市场和货币市场的均衡 7.菲利普斯曲线和奥肯定律 8.经济周期理论 教学难点 1.规模收益和范围经济 2.市场结构 3.市场失灵与政府干预 4.核算国民收入 5.失业和通货膨胀 6.财政政策和货币政策 四、学时分配
《市场营销学》说课稿各位领导，老师，大家好：我是XX教师，我今天说课的课程名称是《市场营销学》，我将按照“课程设置、课程设计、教学实施、教学资源、教学效果、改革思路”等六个环节阐述我对这门课程的设计与思考。一、课程设置 1、课程定位从课程体系及内容看，其综合性、实践性和应用性特点显著。理论综合性是该门课程涉及经济学、管理学、统计学、社会学、心理学、行为学等多门学科知识，是一门边缘性的交叉学科，要求学生具有多门学科基础理论知识体系储备；实践性是指市场营销学诞生来源于实践，概括了现代企业市场营销的理论和实践，总结了一系列指导企业市场营销活动的战略、战术和方法，又在实践中不断丰富和发展；应用性是指市场营销学原理不仅广泛应用于企业、政府和非营利组织，有效推动了经济的发展，因而受到企业界和其他社会各界的广泛重视，而且逐渐应用于微观、中观和宏观三个层次，涉及社会经济生活的各个方面。《市场营销学》是营销与策划专业的专业基础课，其内容基本分为四个模块: 基本观念、市场分析、营销策略（4Ps）、营销管理等。通过本课程的学习，使学生从宏观上了解企业营销活动的基本过程，掌握企业营销活动的规律，牢固
树立以顾客需求为中心的市场营销观念，并以此观念为指导去研究和解决市场营销的理论和实际问题；掌握学科的基本概念、基本原理和基本方法，包括国内外市场营销理论与实践的最新发展；紧密联系实际；学会分析案例，解决实际问题，把学科理论的学习融入对经济活动实践的研究和认识之中，切实提高分析问题、解决问题的能力。能够制定出适合于企业的可靠的市场营销决策方案，并将其转换成为有效的实施计划。为学生学习各门专业课程打下基础。本课程安排在第一学期授课，共64学时，其中理论教学32学时，实践教学32学时。2、课程衔接本课程为营销与策划专业的一门总论性课程，是其他各门专业课程的理论基础。在本课程的教学中，应注重理论体系和结构的整体性和各章节内容的关联性分析；本课程属于应用性学科，在教学过程中应注意理论联系实际。并行课程有：《管理学原理》；后续课程有：《经济学基础》、《市场调查与预测》、《公共关系实务》，《商务谈判与推销技巧》、《广告理论与实务》、《网络营销》等课程。3、课程教学目标知识目标：通过本课程的教学，使学生全面系统地掌握市场营销学的基本理论、基本知识和方法，培养开阔的市场营销视野以及辩证的市场营
计量经济学教案 应用经济学教研室 2006年5月
目录 第1章绪论 (1) 1.1计量经济学 (1) 1.2计量经济学方法论 (2) 第2章一元线性回归模型 (7) 2.1回归分析概述 (7) 2.2一元线性回归模型 (12) 第3章多元线性回归模型 (30) 3.1多元线性回归模型 (30) 3.2多元线性回归模型的统计检验 (39) 3.3多元线性回归模型的置信区间 (43) 第4章异方差性 (49) 4.1异方差的概念 (49) 4.2异方差的后果 (51) 4.3异方差的检验 (52) 4.4异方差的修正 (54) 4.5案例—居民储蓄模型估计 (56) 第5章序列相关性 (59) 5.1序列相关性 (59) 5.2序列相关性的后果 (61) 5.3序列相关性的检验 (62) 5.4序列相关性的修正 (64) 5.5案例—地区商品出口模型估计 (67) 第6章多重共线性 (70) 6.1多重共线性 (70) 6.2多重共线性的后果 (71) 6.3多重共线性的检验 (73) 6.4多重共线性的方法 (74) 6.5案例—服装市场需求函数 (75) 第7章随机解释变量和虚拟变量 (78) 7.1随机解释变量问题 (78) 7.2虚拟变量模型 (83) 第8章单方程计量经济学应用模型 (89) 8.1生产函数模型 (89) 8.2需求函数模型 (96) 第9章滞后变量模型 (102) 9.1滞后变量模型的基本概念 (102) 9.2分布滞后模型的参数估计 (103) 9.3滞后变量模型的构造 (107) 9.4自回归模型的估计 (109) 9.5案例—我国长期货币流通量需求模型 (111)