计量经济学课后答案-张龙版

计量经济学（第四版）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，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2.1 略，参考教材。

2.2 NS S x ==45=1.25 用α=0.05，N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684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170.316至177.684厘米之间。

2.3 原假设 120:0=μH备择假设 120:1≠μH检验统计量()10/25XX 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。

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:M2GDPM2 10.996426148646GDP0.9964261486461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。

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。

相关系数为：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。

第四章习题 1.（1）22ˆ=TSR estScore T =520.4-5.82×22=392.36 （2）ΔTestScore=-5.82×(23-19)=-23.28即平均测试成绩所减少的分数回归预测值为23.28。

（3）core est S T =βˆ0 +βˆ1×CS =520.4-5.82×1.4=395.85 （4）SER 2=∑=-n i u n 1ˆ21i 2=11.5 ∴SSR=∑=ni u1ˆi2=SER 2×(n-2)=11.5×(100-2)=12960.5R 2=T SS ESS =1-T SSSSR =0.08∴TSS=SSR ÷(1-R 2)=12960.5÷(1-0.08)=14087.5=21)(Y ∑=-ni iY∴s Y 2=1-n 121)(Y ∑=-ni iY =14087.5÷(100-1)≈140.30∴s Y ≈11.93 2. （1）①70ˆ=Height eight W =-99.41+3.94×70=176.39 ②65ˆ=Height eight W =-99.41+3.94×65=156.69 ③74ˆ=Height eight W=-99.41+3.94×74=192.15（2）ΔWeight=3.94×1.5=5.91（3）1inch=2.54cm,1lb=0.4536kg①eight Wˆ(kg)=-99.41×0.4536+54.24536.0×94.3Height(cm)=-45.092+0.7036×Height(cm)②R 2无量纲，与计量单位无关，所以仍为0.81③SER=10.2×0.4536=4.6267kg 3.（1）①系数696.7为回归截距，决定回归线的总体水平②系数9.6为回归系数，体现年龄对周收入的影响程度，每增加1岁周收入平均增加＄9.6 （2）SER=624.1美元，其度量单位为美元。

计量经济学第3版习题答案计量经济学是经济学中的一门重要学科，它通过运用数理统计方法来研究经济现象，帮助我们理解经济规律和进行经济预测。

《计量经济学》是一本经典的教材，第3版是其最新版本。

在学习过程中，习题是帮助我们巩固知识和提高技能的重要工具。

下面是《计量经济学第3版》中一些习题的答案。

第一章：引言1. 习题：什么是计量经济学？为什么它在经济学中如此重要？答案：计量经济学是运用数理统计方法来研究经济现象的学科。

它在经济学中的重要性体现在以下几个方面：首先，计量经济学可以帮助我们理解经济规律。

通过对经济数据的分析和建模，我们可以揭示经济现象背后的规律和机制，从而更好地理解经济运行的规律性。

其次，计量经济学可以帮助我们进行经济预测。

通过对历史数据的分析和建模，我们可以预测未来经济的发展趋势，为政府和企业的决策提供参考。

最后，计量经济学可以帮助我们评估经济政策的效果。

通过对政策实施前后的数据进行比较，我们可以评估政策的效果，并提出改进的建议。

第二章：最小二乘法1. 习题：什么是最小二乘法？为什么要使用最小二乘法来估计模型参数？答案：最小二乘法是一种常用的参数估计方法，它的基本思想是通过最小化观测值与模型预测值之间的差异来估计模型参数。

具体来说，最小二乘法通过求解最小二乘问题，即找到使得观测值与模型预测值之差的平方和最小的参数值。

为什么要使用最小二乘法来估计模型参数呢？首先，最小二乘法是一种直观且易于理解的方法。

通过最小化观测值与模型预测值之间的差异，我们可以得到一个对观测值拟合较好的模型。

其次，最小二乘法在统计学中有很好的性质。

在一些假设条件下，最小二乘估计具有良好的统计性质，例如无偏性和有效性。

最后，最小二乘法在计算上也比较简单。

通过求解最小二乘问题，我们可以得到模型的闭式解，而不需要进行复杂的计算过程。

第三章：假设检验1. 习题：什么是假设检验？为什么要进行假设检验？答案：假设检验是一种统计推断方法，用于检验关于总体参数的假设。

第一章 绪论（一）基本知识类题型1-1． 什么是计量经济学？1-2． 简述当代计量经济学发展的动向。

1-3． 计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？1-4．为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学的结合？试述三者之关系。

1-5．为什么说计量经济学是一门经济学科？它在经济学科体系中的作用和地位是什么？1-6．计量经济学的研究的对象和内容是什么？计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征？1-7．试结合一个具体经济问题说明建立与应用计量经济学模型的主要步骤。

1-8．建立计量经济学模型的基本思想是什么？1-9．计量经济学模型主要有哪些应用领域？各自的原理是什么？1-10．试分别举出五个时间序列数据和横截面数据，并说明时间序列数据和横截面数据有和异同？1-11．试解释单方程模型和联立方程模型的概念，并举例说明两者之间的联系与区别。

1-12．模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？1-13．常用的样本数据有哪些？1-14．计量经济模型中为何要包括随机误差项？简述随机误差项形成的原因。

1-15．估计量和估计值有何区别？哪些类型的关系式不存在估计问题？1-16．经济数据在计量经济分析中的作用是什么？1-17．下列假想模型是否属于揭示因果关系的计量经济学模型？为什么？⑴ t 年农村居民储蓄增加额（亿元）t 年城镇居民可支配收入总额（亿元）。

⑵ （1-t ）年底农村居民储蓄余额为第t 年农村居民纯收入总额（亿元）。

1-18．指出下列假想模型中的错误，并说明理由：（1t 年社会消费品零售总额（亿元）t 年居民收入总额（亿元）（城镇居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和）t 年全社会固定资产投资总额（亿元）。

（2）t t Y C 2.1180+=其中，C 、Y 分别是城镇居民消费支出和可支配收入。

（3）t t t L K Y ln 28.0ln 62.115.1ln -+=其中，Y 、K 、L 分别是工业总产值、工业生产资金和职工人数。

计量经济学练习题第一章导论一、单项选择题⒈计量经济研究中常用的数据主要有两类：一类是时间序列数据，另一类是【 B 】A 总量数据B 横截面数据C平均数据 D 相对数据⒉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⒊下面属于截面数据的是【D 】A 1991-2003年各年某地区20个乡镇的平均工业产值B 1991-2003年各年某地区20个乡镇的各镇工业产值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个乡镇各镇工业产值⒋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⒌回归分析中定义【 B 】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是非随机变量D 解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量二、填空题⒈计量经济学是经济学的一个分支学科，是对经济问题进行定量实证研究的技术、方法和相关理论，可以理解为数学、统计学和_经济学_三者的结合。

⒉现代计量经济学已经形成了包括单方程回归分析，联立方程组模型，时间序列分析三大支柱。

⒊经典计量经济学的最基本方法是回归分析。

计量经济分析的基本步骤是：理论（或假说）陈述、建立计量经济模型、收集数据、计量经济模型参数的估计、检验和模型修正、预测和政策分析。

⒋常用的三类样本数据是截面数据、时间序列数据和面板数据。

⒌经济变量间的关系有不相关关系、相关关系、因果关系、相互影响关系和恒等关系。

三、简答题⒈什么是计量经济学？它与统计学的关系是怎样的？计量经济学就是对经济规律进行数量实证研究，包括预测、检验等多方面的工作。

计量经济学是一种定量分析，是以解释经济活动中客观存在的数量关系为内容的一门经济学学科。

第十三章面板数据模型一简单题1、简述面板数据模型的优点和局限性它能综合利用样本信息，同时反映应变量在截面和时序两个方向上的变化规律及特征。

由于面板数据模型在经济定量分析中，起着只用截面或只用时序数据模型不可替代的独特优点，而具有很高的应用价值。

总之：1．增加了样本容量；2. 可多层面分析经济问题局限性：模型设定错误与数据手机不慎引起较大的偏差；研究截面或者平行数据时，由于样本非随机性造成观测值的偏差，从而导致模型选择上的偏差。

2、你是如何理解面板数据的？在经济领域中，同时具有截面与时序特征的数据很多。

如统计年鉴中提供的各地区或各国的若干系列的年度（季度或月度）经济总量数据；在企业投资分析中，要用到多个企业若干指标的月度或季度时间序列数据；在城镇居民消费分析中，要用到不同省市反映居民消费和收入的年度时序数据。

我们将上述的企业、或地区等统称为个体，从行的方向看，是由若干个体在某个时期构成的截面观察值（截面样本），从列的方向看，是各时间序列。

这种具有三维（截面、时期、变量）信息的数据结构称为面板。

这是“面板”数据的由来，面板数据也称为时序截面数据或混合数据（Pooled Data）。

3、简述建立面板数据模型的过程。

（1）建立面板数据对象，即建立工作文件；（2）面板时序变量平稳性检验；（3）协整检验；（4）模型识别；（5）建立模型；（6）结论。

二填空题1、GDP界面变量是一维变量，面板变量为三维变量。

2、面板数据模型是无斜率系数非齐性、而截距齐性的模型。

3、面板数据模型识别包括效应模型识别和具体模型识别。

4、建立面板数据模型之前，要对面板变量进行平稳性检验和协整检验。

第十二章向量自回归(VAR)模型和向量误差修正(VEC)模型一简答题1、VAR模型的特点VAR模型不以经济理论为指导，它根据样本数据统计特征建模。

VAR模型对参数不施加零约束（如t检验），故称其为无约束VAR模型。

VAR模型的解释变量中不含t期变量，所有与线性联利方程组模型有关的问题均不存在。

计量经济学第一次作业第二章P858.用SPSS软件对10名同学的成绩数据进行录入，分析得r=,这说明学生的课堂练习和期终考试有密切的关系，一般平时练习成绩较高者，期终成绩也高。

9.(1)一元线性回归模型如下：Y i=ß0+ß1X i+u i其中，Yi 表示财政收入，Xi表示国民生产总值，ui为随机扰动项，ß0 ß1为待估参数。

由Eviews软件得散点图如下图：（2）Ýi=+SÊ:t:R2=0.958316 F= df=28斜率ß1=表示国民生产总值每增加1亿元，财政收入增加亿元。

（3）可决系数R2=表示在财政收入Y的总变差中由模型作出的解释部分占%，即有%由国民生产总值来解释，同时说明样本回归模型对样本数据的拟合程度较高。

R2=ESS/(ESS+RSS)ESS=RSS*R2/(1-R2)=+08)*=+08F=(n-2)ESS/RSS,ESS=F*RSS/(n-2)=*E09(4)SÊ(ß0)= SÊ(ß1)=ß1的95%的置信区间是：[ß(28)S Ê(ß1),ß1+(28)S Ê(ß1)] 代入数值得： [即：[,]同理可得，ß0的95%置信区间为[,] （5）①原假设H 0:ß0=0 备择假设：H 1:ß0≠0则ß0的t 值为：t 0=当ɑ=时t ɑ/2(28)=|t 0|=＞t ɑ/2(28)= 故拒绝原假设H 0，表明模型应保留截距项。

②原假设H 0:ß1=0 备择假设：H 1:ß1≠0当ɑ=时t ɑ/2(28)= 因为|t 1|=＞t ɑ/2(28)=故拒绝原假设H 0表明国民生产总值的变动对国家财政收入有显著影响.计量经济学第二次作业第二章9.(10) 、建立X 与t 的趋势模型，其回归分析结果如下：Dependent Variable: X Method: Least Squares Date: 04/19/10 Time: 22:03 Sample: 1978 2008Included observations: 31Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/10/10 Time: 17:31 Sample: 1978 2007Included observations: 30VariableCoefficien t Std. Error t-StatisticProb.C XR-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterionSum squared resid +08 Schwarz criterionLog likelihood F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)VariableCoefficien t Std. Error t-StatisticProb.T CR-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterionSum squared resid +10 Schwarz criterionLog likelihood F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)令t=2008，其预测结果X=再根据X 对Y 进行预测，其预测结果为Y= X 2008= Y 2008=(S Ê(e 0))2—(S Ê(Y0))2=ó2 所以S Ê(e 0)= 在95%的置信度下,Y 2008的预测区间为: [Y 0-t α/2S Ê(e 0),Y 0+t α/2S Ê(e 0)]=[，]第三章P124,6. 该家庭在衣着用品方面的开支（Y ）对总开支（X 1）以及衣着用品价格（X 2）的最小二乘估计结果如下：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/20/10 Time: 09:24 Sample: 1991 2000Included observations: 10VariableCoefficien t Std. Error t-StatisticProb.C X1 X2R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterion Log likelihoodF-statisticDurbin-Watson stat Prob(F-statistic)12- 3.755455 + 0.183866 + 0.301746 i i i Y X X = :SE (2.679575) (0.028973) (0.167644) :t (-1.401511) (6.346071) (1.799923) :P (0.2038) (0.0004) (0.1149) 20.960616R = 2 0.949364R = :F (85.36888) ():(0.000012)P F :(2.725104)DW 7df =在=5%α的显著性水平下，对解释变量的估计参数1ˆβ、2ˆβ进行检验： 0111:0,:0H H ββ=≠，1{ 6.346071}0.0004<=0.05P t t α>==，1t 落入拒绝域，接受备择假设1H ，1ˆβ不显著为0，即就单独而言，总开支（X 1）对衣着用品方面的开支（Y ）影响显著。

计量经济学课后答案计量经济学课后答案导论部分：1.计量经济学是研究经济现象和经济政策的数量分析方法，通过运用数学和统计学的工具，以实证分析为基础，对经济理论进行检验和推断。

它旨在解决经济学中的因果问题，即经济变量之间的因果关系，以及如何进行有效的经济政策评估。

2.计量经济学的研究方法主要包括建立经济模型、数据收集、数据处理、模型估计与检验等步骤。

经济模型是对经济现象进行理论化的抽象，通过建立适当的假设和约束条件，可以帮助我们理解经济系统的运行规律。

数据收集则是通过收集相关的经济数据，来描述和分析经济现象的特征和变动。

数据处理是对收集到的数据进行整理和清洗，以获得可用于进一步分析的数据集。

模型估计与检验是对建立的经济模型进行参数估计和假设检验，以得到经济变量之间关系的具体度量与统计显著性。

3.计量经济学的数据要素主要包括观察单位、时间间隔和经济变量。

观察单位是指研究对象的经济主体，可以是个人、家庭、企业、产业、国家等。

时间间隔是指研究对象的观察周期，可以是日、月、季度、年等。

经济变量是指用来度量经济现象的变量，如GDP、失业率、通胀率等。

简单线性回归模型：1.简单线性回归模型是最基本的计量经济学模型之一，用于描述两个变量之间的线性关系。

模型的基本形式为：Y_i= β_0 + β_1*X_i + u_i，其中Y_i是因变量，X_i是自变量，β_0和β_1是模型的参数，u_i是误差项。

2.模型参数的估计通常使用最小二乘法进行。

最小二乘法的思想是通过最小化实际观测值与模型预测值之间的差异，来估计模型的参数。

最小二乘估计量β̂_0和β̂_1可以通过求解最小化残差平方和的正规方程来得到。

3.模型参数的显著性检验是计量经济学中常用的假设检验方法，用于检验模型参数是否具有统计显著性。

常见的检验方法包括t检验和F检验。

t检验用于检验单个参数的显著性，而F检验用于检验多个参数的整体显著性。

4.模型的拟合优度可以通过确定系数R^2来度量。

计量经济学课后答案问题一1.什么是计量经济学？计量经济学是一门研究经济理论与经济数据之间关系的学科。

它利用统计学、经济学和数学等工具来分析经济现象，并运用经济理论进行经验检验和政策评估。

计量经济学的目标是通过利用观测数据来推断经济理论中的因果关系。

2.计量经济学包含哪些方法？计量经济学包含以下方法：•线性回归：通过建立线性关系模型来分析变量之间的关系。

•工具变量法：用来解决因果关系存在内生性问题的方法。

•差分法：通过比较同一变量在不同时间点或不同地点的差异，来识别因果关系。

•面板数据模型：用于分析具有时间序列和截面维度的数据。

•时间序列分析：用于分析时间序列数据的方法，包括趋势、周期和季节性的分析等。

3.为什么计量经济学的方法很重要？计量经济学的方法对于经济学研究非常重要。

通过计量经济学的方法，我们能够从大量的经济数据中提取有价值的信息，并用来验证经济理论，评估政策效果，预测经济变量的未来走势等。

计量经济学方法的正确应用可以使我们对经济现象有更深刻的理解，并提供决策的依据。

问题二1.什么是OLS回归？OLS（Ordinary Least Squares）回归是一种最小二乘法回归模型。

它是一种用来估计线性关系模型参数的方法，通过最小化实际观测值与回归模型预测值之间的差异来确定参数估计值。

2.OLS回归的假设是什么？OLS回归的假设包括：•线性关系：被解释变量和解释变量之间的关系是线性的。

•零条件均值：误差项的条件均值为零，即解释变量和误差项之间不存在系统性关系。

•同方差性：误差项具有同样的方差。

•独立性：误差项之间相互独立，即误差项之间不存在相关性。

•正态分布：误差项服从正态分布。

3.如何评估OLS回归模型的拟合好坏？评估OLS回归模型的拟合好坏常用的指标有：•R-squared（决定系数）：它表示回归模型能够解释因变量变异性的百分比。

取值范围为0到1，值越接近1表示模型拟合效果越好。

•调整R-squared（调整决定系数）：它对模型的自由度进行了校正，当模型添加变量时防止决定系数的过度增加。

计量经济学课后答案(总15页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--思考与练习1. 随机误差项u包括哪些内容2. 一元线性回归模型有哪些基本假定3.证明公式（）、公式（）。

4.理解样本决定系数的含义。

5.若我们搜集两个变量的历史资料如下：（1）绘制散点图；（2）x与y之间是否大致呈线性关系（3）用最小二乘法求出回归方程；（4）求回归标准误差ˆ ；（5）给出回归系数的置信度为95％的区间估计；（6）给出回归方程的方差分解表；（7）计算x与y的决定系数；（8）对回归方程进行F检验。

6.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 Almanac 1999）上。

航班正点到达的比率和每10万名乘客投诉的次数的数据如下。

资料来源:(美)David 等《商务与经济统计》，第405页，机械工业出版社。

(1)求出描述投诉率是如何依赖航班按时到达正点率的的回归方程，并进行显著性检验。

(2)对估计的回归方程的斜率作出解释。

(3)如果航班按时到达的正点率为80%，估计每10万名乘客投诉的次数是多少7.下面是对某个案例分析的EViews输出结果。

该案例的回归分析结果是否理想为什么Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/28/03 Time: 10:25Sample: 1991 2000XAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihoodF-statisticDurbin-Watson statProb(F-statistic)1. 解：一般说来，随机项u 来自以下几个方面：（1）变量的省略。

《计量经济学》书后习题答案第一章作业答案3、解：（1）407181114616657937536164922221..xn x y x n y x ˆii i ==⨯-⨯⨯-=--=β∑∑5054640719375310...x ˆy ˆ-=⨯-=β-=β 所以，样本回归方程为ii i x ..x ˆˆy ˆ4071505410+-=β+β= 回归系数1β的经济意义：价格每上涨（或下跌）一个单位，企业销售额平均提高（降低）1.407个单位。

（2）222222181111μμμσ=σ-=σ-=β∑∑ˆˆxn x ˆ)x x ()ˆ(D ˆi i 222222222081616111μμμσ+=σ-+=σ-+=β∑∑ˆ)(ˆ)xn x x n (ˆ))x x (x n()ˆ(D ˆi i 而()21693753616492407197531652622212222-⨯⨯--⨯-=--β--=-ε=σ∑∑∑μ).(.).(n )y x n y x (ˆy n yn ˆii ii396814398160936277...=-=1040396881181121..ˆ)ˆ(D ˆ=⨯=σ=βμ256439688161618161612220..)(ˆ)()ˆ(D ˆ=⨯+=σ+=βμ (3) 以0.05的显著性水平检验0=β183225645054000...s ˆt ˆˆ-=-=β=ββ；370410404071111...s ˆt ˆˆ==β=ββ而临界值14482142975021.)(t )n (t.==-α-可以看出0βˆt 、1βˆt 的绝对值均大于临界值，说明回归参数0β、1β是显著的。

（4）求1β的置信度为95%的置信区间。

69104071104014482407121211.....)ˆ(D ˆ)n (t ˆ±=⨯±=β-±βα- 即（0.716，2.098） （5）求拟合优度2R5770936277398160221222...y n y)y x n y x (ˆ)y y()y y ˆ(SSTSSRR iii ii ==--β=--==∑∑∑∑拟合优度57.7%不高，说明价格只能解释企业销售额总变差的58%左右，还有42%左右得不到说明。

计量经济学的课后习题答案计量经济学的课后习题答案计量经济学是经济学中的一个重要分支，它运用数理统计学和经济理论的方法来研究经济现象。

在学习计量经济学的过程中，课后习题是巩固知识和提高能力的重要途径。

下面将为大家提供一些计量经济学的课后习题答案，希望对大家的学习有所帮助。

第一题：回归分析假设我们有一个简单的线性回归模型：Y = β0 + β1X + ε，其中Y表示因变量，X表示自变量，β0和β1是回归系数，ε是误差项。

我们通过最小二乘法估计得到的回归方程为Y = 2 + 3X。

根据这个回归方程，当X等于5时，预测Y的值是多少？答案：根据回归方程，当X等于5时，预测Y的值为2 + 3*5 = 17。

第二题：假设检验在计量经济学中，假设检验是一种常用的统计方法，用于检验某个经济理论或假设是否成立。

假设我们有一个假设H0：β1 = 0，即自变量X对因变量Y没有显著影响。

我们通过回归分析得到的t统计量为2.5，自由度为50。

在显著性水平为0.05的条件下，我们应该接受还是拒绝这个假设？答案：在显著性水平为0.05的条件下，自由度为50的t分布的临界值为1.96。

由于t统计量的值（2.5）大于临界值（1.96），我们可以拒绝假设H0，即自变量X对因变量Y有显著影响。

第三题：多元回归分析多元回归分析是计量经济学中常用的分析方法之一，它考虑了多个自变量对因变量的影响。

假设我们有一个多元回归模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ε，其中Y表示因变量，X1和X2表示两个自变量，β0、β1和β2是回归系数，ε是误差项。

我们通过最小二乘法估计得到的回归方程为Y = 1 + 2X1 + 3X2。

根据这个回归方程，当X1等于3，X2等于4时，预测Y的值是多少？答案：根据回归方程，当X1等于3，X2等于4时，预测Y的值为1 + 2*3 +3*4 = 19。

第四题：异方差问题在计量经济学中，异方差是指误差项的方差不恒定，而是与自变量的取值相关。

《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。

第一章导论1．计量经济学是一门什么样的学科？答：计量经济学的英文单词是Econometrics，本意是“经济计量”，研究经济问题的计量方法，因此有时也译为“经济计量学”。

将Econometrics译为“计量经济学”是为了强调它是现代经济学的一门分支学科，不仅要研究经济问题的计量方法，还要研究经济问题发展变化的数量规律。

可以认为，计量经济学是以经济理论为指导，以经济数据为依据，以数学、统计方法为手段，通过建立、估计、检验经济模型，揭示客观经济活动中存在的随机因果关系的一门应用经济学的分支学科。

2．计量经济学与经济理论、数学、统计学的联系和区别是什么？答：计量经济学是经济理论、数学、统计学的结合，是经济学、数学、统计学的交叉学科（或边缘学科）。

计量经济学与经济学、数学、统计学的联系主要是计量经济学对这些学科的应用。

计量经济学对经济学的应用主要体现在以下几个方面：第一，计量经济学模型的选择和确定，包括对变量和经济模型的选择，需要经济学理论提供依据和思路；第二，计量经济分析中对经济模型的修改和调整，如改变函数形式、增减变量等，需要有经济理论的指导和把握；第三，计量经济分析结果的解读和应用也需要经济理论提供基础、背景和思路。

计量经济学对统计学的应用，至少有两个重要方面：一是计量经济分析所采用的数据的收集与处理、参数的估计等，需要使用统计学的方法和技术来完成；一是参数估计值、模型的预测结果的可靠性，需要使用统计方法加以分析、判断。

计量经济学对数学的应用也是多方面的，首先，对非线性函数进行线性转化的方法和技巧，是数学在计量经济学中的应用；其次，任何的参数估计归根结底都是数学运算，较复杂的参数估计方法，或者较复杂的模型的参数估计，更需要相当的数学知识和数学运算能力，另外，在计量经济理论和方法的研究方面，需要用到许多的数学知识和原理。

计量经济学与经济学、数学、统计学的区别也很明显，经济学、数学、统计学中的任何一门学科，都不能替代计量经济学，这三门学科简单地合起来，也不能替代计量经济学。

计量经济学课后答案问题一：简述计量经济学的基本概念和作用。

计量经济学是应用数理统计、经济学和计量方法研究经济问题的一个学科。

它主要通过建立经济学模型，收集和分析实际数据，从而对经济问题进行定量分析。

计量经济学的作用在于揭示经济现象之间的因果关系、预测经济变量的未来走势以及评估经济政策的效果。

问题二：请分别解释OLS（最小二乘法）的原理和应用。

最小二乘法（OLS）是计量经济学中常用的一种估计方法。

它的原理是通过寻找使观测值与估计值之间的误差平方和最小的参数值来进行参数估计。

具体来说，它通过最小化残差平方和来确定最佳的估计值。

OLS的应用非常广泛。

它常被用于线性回归模型的参数估计。

线性回归模型假设因变量与自变量之间存在线性关系。

OLS可以帮助我们估计出自变量对因变量的影响程度，并利用这些估计结果进行预测和政策分析。

问题三：简述回归诊断的意义和常见的回归诊断方法。

回归诊断是用来检验回归模型是否适合给定数据的过程。

它的意义在于帮助我们评估回归模型的可靠性和准确性，并发现模型中的问题，提高模型的精度。

常见的回归诊断方法包括：1.残差分析：通过检查残差的分布、波动性和相关性，来评估模型的拟合优度。

2.杜宾-沃森(Durbin-Watson)统计量：用于检验残差是否存在自相关。

3.异方差性检验：用于检验残差的方差是否随自变量的变化而发生改变。

4.多重共线性检验：用于检验自变量之间是否存在高度相关性，以及其对参数估计的影响。

5.离群值和杠杆点分析：用于检测可能对模型结果产生影响的异常值和极端观测点。

以上方法可以帮助我们发现回归模型中的问题，并进行修正和改进。

问题四：解释什么是同方差性，为什么同方差性是OLS估计的一个基本假设？同方差性是指在回归模型中，残差的方差在所有自变量取值范围内是恒定的。

换句话说，同方差性假设假定了残差的方差不会随着自变量的变化而发生剧烈变化。

同方差性是OLS估计的一个基本假设，因为它在OLS估计中扮演了至关重要的角色。

《计量经济学（第二版）》习题解答第一章1.1 计量经济学的研究任务是什么？计量经济模型研究的经济关系有哪两个基本特征？ 答：（1）利用计量经济模型定量分析经济变量之间的随机因果关系。

（2）随机关系、因果关系。

1.2 试述计量经济学与经济学和统计学的关系。

答：（1）计量经济学与经济学：经济学为计量经济研究提供理论依据，计量经济学是对经济理论的具体应用，同时可以实证和发展经济理论。

（2）统计数据是建立和评价计量经济模型的事实依据，计量经济研究是对统计数据资源的深层开发和利用。

1.3 试分别举出三个时间序列数据和横截面数据。

1.4 试解释单方程模型和联立方程模型的概念，并举例说明两者之间的联系与区别。

1.5 试结合一个具体经济问题说明计量经济研究的步骤。

1.6 计量经济模型主要有哪些用途？试举例说明。

1.7 下列设定的计量经济模型是否合理，为什么？（1）ε++=∑=31i iiGDP b a GDPε++=3bGDP a GDP其中，GDP i （i =1，2，3）是第i 产业的国内生产总值。

答：第1个方程是一个统计定义方程，不是随机方程；第2个方程是一个相关关系，而不是因果关系，因为不能用分量来解释总量的变化。

（2）ε++=21bS a S其中，S 1、S 2分别为农村居民和城镇居民年末储蓄存款余额。

答：是一个相关关系，而不是因果关系。

（3）ε+++=t t t L b I b a Y 21其中，Y 、I 、L 分别是建筑业产值、建筑业固定资产投资和职工人数。

答：解释变量I 不合理，根据生产函数要求，资本变量应该是总资本，而固定资产投资只能反映当年的新增资本。

（4）ε++=t t bP a Y其中，Y 、P 分别是居民耐用消费品支出和耐用消费品物价指数。

答：模型设定中缺失了对居民耐用消费品支出有重要影响的其他解释变量。

按照所设定的模型，实际上假定这些其他变量的影响是一个常量，居民耐用消费品支出主要取决于耐用消费品价格的变化；所以，模型的经济意义不合理，估计参数时可能会夸大价格因素的影响。