计量经济学 (第二版)庞皓 科学出版社 第八章练习题答案

第八章虚拟变量模型1. 回归模型中引入虚拟变量的作用是什么?答:在模型中引入虚拟变量，主要是为了寻找某(些)定性因素对解释变量的影响。

加法方式与乘法方式是最主要的引入方式，前者主要适用于定性因素对截距项产生影响的情况，后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况。

除此外，还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量，这时可测度定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况。

2. 虚拟变量有哪几种基本的引入方式?它们各适用于什么情况?答:在模型中引入虚拟变量的主要方式有加法方式与乘法方式，前者主要适用于定性因素对截距项产生影响的情况，后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况。

除此外，还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量，这时可测度定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况。

3．什么是虚拟变量陷阱？答：根据虚拟变量的设置原则，一般情况下，如果定性变量有m个类别，则需在模型中引入m-1个变量。

如果引入了m个变量，就会导致模型解释变量出现完全的共线性问题，从而导致模型无法估计。

这种由于引入虚拟变量个数与类别个数相等导致的模型无法估计的问题，称为“虚拟变量陷阱”。

4．在一项对北京某大学学生月消费支出的研究中，认为学生的消费支出除受其家庭的每月收入水平外，还受在学校中是否得到奖学金，来自农村还是城市，是经济发达地区还是欠发达地区，以及性别等因素的影响。

试设定适当的模型，并导出如下情形下学生消费支出的平均水平：(1) 来自欠发达农村地区的女生，未得到奖学金；(2)来自欠发达城市地区的男生，得到奖学金；(3)来自发达地区的农村女生，得到奖学金；(4)来自发达地区的城市男生，未得到奖学金。

解答:记学生月消费支出为Y，其家庭月收入水平为X，则在不考虑其他因素的影响时，有如下基本回归模型：Y i=β0+β1X i+μi有奖学金1 来自城市无奖学金来自农村来自发达地区 1 男性0 来自欠发达地区0 女性Y i=β0+β1X i+α1D1i+α2D2i+α3D3i+α4D4i+μi由此回归模型，可得如下各种情形下学生的平均消费支出：(1)来自欠发达农村地区的女生，未得到奖学金时的月消费支出：E(Y i|=X i,D1i=D2i=D3i=D4i=0)=β0+β1X i(2)来自欠发达城市地区的男生，得到奖学金时的月消费支出：E(Y i|=X i,D1i=D4i=1,D2i=D3i=0)=(β0+α1+α4)+β1X i(3)来自发达地区的农村女生，得到奖学金时的月消费支出：E(Y i |=X i ,D 1i =D 3i =1,D 2i =D 4i =0)=(β0+α1+α3)+β1X i (4)来自发达地区的城市男生，未得到奖学金时的月消费支出： E(Y i |=X i ,D 2i =D 3i =D 4i =1,D 1i =0)=(β0+α2+α3+α4)+β1X i5. 研究进口消费品的数量Y 与国民收入X 的模型关系时，由数据散点图显示1979年前后Y 对X 的回归关系明显不同，进口消费函数发生了结构性变化：基本消费部分下降了，而边际消费倾向变大了。

第八章练习题及参考解答8.1 Sen 和Srivastava （1971）在研究贫富国之间期望寿命的差异时，利用101个国家的数据，建立了如下的回归模型：2.409.39ln3.36((ln 7))i i i i Y X D X =-+--(4.37) (0.857) (2.42) R 2=0.752其中：X 是以美元计的人均收入；Y 是以年计的期望寿命；Sen 和Srivastava 认为人均收入的临界值为1097美元（ln10977=），若人均收入超过1097美元，则被认定为富国；若人均收入低于1097美元，被认定为贫穷国。

括号内的数值为对应参数估计值的t-值。

1）解释这些计算结果。

2）回归方程中引入()ln 7i i D X -的原因是什么？如何解释这个回归解释变量？ 3）如何对贫穷国进行回归？又如何对富国进行回归？ 4）从这个回归结果中可得到的一般结论是什么？ 练习题8.1参考解答： 1. 结果解释依据给定的估计检验结果数据，对数人均收入对期望寿命在统计上并没有显著影响，截距和变量()ln 7i i D X -在统计上对期望寿命有显著影响；同时，()()2.40 3.3679.39 3.36ln ((ln 7)) 1 2.409.39ln 0 i i i i i i i X D X D Y X D ⎧-+⨯+---==⎨-+=⎩富国时穷国时 表明贫富国之间的期望寿命存在差异。

2. 回归方程中引入()ln 7i i D X -的原因是从截距和斜率两个方面考证收入因素对期望寿命的影响。

这个回归解释变量可解释为对期望寿命的影响存在截距差异和斜率差异的共同因素。

3. 对穷国进行回归时，回归模型为12ln 1097i i i i i i Y X Y X αα=+≤，其中，为美元时的寿命； 对富国进行回归时，回归模型为12ln 1097i i i i i i Y X Y X ββ=+>，其中，为美元时的寿命；4. 一般的结论为富国的期望寿命药高于穷国的期望寿命，并且随着收入的增加，在平均意义上，富国的期望寿命的增加变化趋势优于穷国，贫富国之间的期望寿命的确存在显著差异。

考点二：虚拟解释变量的回归 ★★★★
1．用虚拟变量表示不同截距的回归——加法方式 以加法方式将虚拟变量引入模型，只会改变模型在不同情况下的截距，不会影响斜率。 按照变量的种类和数量进行分类，可以分成四种情况，具体如表 8-2 所示。
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2．用虚拟变量表示不同斜率的回归——乘法方式 以乘法形式引入虚拟解释变量，会改变模型的截距和斜率。用乘法方式引入虚拟变量的 作用是：①进行两个回归模型的比较，即结构变化检验；②进行因素间的交互影响分析；③ 使模型更加符合现实经济现象。按照不同的作用，可以将乘法方式分成三种，具体如表 8-3 所示。
表 8-3 以乘法方式引入虚拟变量的三种类型
2．虚拟变量的作用及模型的类型 （1）虚拟变量的作用 ①可以作为性别、所有制等属性因素的代表。 ②可以作为受教育程度、管理者素质等非精确计量的数量因素的代表。 ③可以作为战争、灾害、改革前后等偶然因素或政策因素的代表。 ④可以作为时间序列分析中季节（月份）的代表。 ⑤可以实现分段回归，研究斜率、截距的变动，或比较两个回归模型的结构差异等。 （2）虚拟变量模型的类型（见表 8-1）
考点三：虚拟被解释变量 ★★★★
1．线性概率模型（LPM） （1）线性概率模型含义 当被解释变量是虚拟变量，并且模型的函数形式为线性时，即 Yi＝β1＋β2Xi＋ui，该模 型就是线性概率模型。 由于 E（Yi）＝0·（1－pi）＋1·pi＝pi，其中 pi 表示 Yi＝1 的概率，所以系数 β2 可解释 为：当其他条件不变时，X 每增加 1 单位，Y＝1 的概率增加值。 （2）线性概率模型的估计 ①线性概率模型不能直接用普通最小二乘进行估计，因为存在如下问题： a．随机扰动项 ui 的非正态性。在线性概率模型中，ui 不再服从正态分布，但是对参数 的假设检验和区间估计要求随机扰动项 ui 服从正态分布。当对大样本进行估计时，OLS 估 计量的概率分布将会趋近于正态分布，估计值不会因为非正态性而产生很大的误差。

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。

思考题答案第一章绪论思考题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。

计量经济学第二版第八章答案【篇一：庞皓计量经济学课后答案第八章】业1、①在给定的数据中可以看出人均收入的系数的t值t(?2)?0.857，di(lnxi?7)系数的t值t(?3)?2.42，在给定显著性水平??0.05下n=101，t0.025(101)?1.984。

所以人均收入对期望寿命并没有显著影响。

而di(lnxi?7)对期望寿命有显著影响。

当人均收入超过1097美元时，即di=1为富国时：???2.40?9.39lnx?3.36(lnx?7)?21.12?6.03lnx yiiii当人均收入未超过1097美元时，即di=0为穷国时：???2.40?9.39lnx yii②引入di(lnxi?7)的原因是从截距和斜率两个方面来考虑收入对期望寿命的影响。

③对穷国进行回归时，yi取xi?1097时的值。

对富国进行回归时，yi取xi?1097时的值④结论：富国的期望寿命高于穷国的期望寿命。

贫富国之间的期望寿命的确存在显著差异。

2、①d1t???1,t为1987年及以后?0,t为1987年以前 d2t??年及以后?1,t为1994年以前?0,t为1994年及以后年及以后?1,t为2006?1,t为2008 d3t?? d4t?? 0,t为2006年以前0,t为2008年以前??②从图形上看。

consume和income 及employment存在线性相关关系。

而与burden从图形上看不出线性关系。

所以对模型的设定保持怀疑态度。

③?umecons.16?0.63incomeconsume.51employmentt?1674t?0.0 86t?1?537t?202.50burden.27d2t?127.04d3t?172.2d4tt?7.22d1t?194r2?0.9998672?0.99979 2 f=13189.98 dw=2.921拟合效果好，且通过dw检验由回归可知consumet，d1td3t的系数未能通过显著性水平??0.05下的tt?1，burden检验。

答：模型中的参数被估计以后，一般说来这样的模型还不能直接加以应用，还需要对其进行检验。首先，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。或者经济理论是正确的，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。其次，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。此外，我们所建立的模型、采用的方法、所用的统计数据，都有可能违反计量经济的基本假定，这也可能导出错误的结论。
2.4为什么在对参数作最小二乘估计之前,要对模型提出古典假设?
答：在对参数作最小二乘估计之前,要对模型提出古典假设。因为模型中有随机扰动，估计的参数是随机变量，只有对随机扰动的分布作出假定，才能确定所估计参数的分布性质，也才可能进行假设检验和区间估计。只有具备一定的假定条件，所作出的估计才具有较好的统计性质。
在简单线性回归中，可决系数越大，说明在总变差中由模型作出了解释的部分占的比重越大，X对Y的解释能力越强，模型拟合优度越好。对参数的ｔ检验是判断解释变量X是否是被解释变量Y的显著影响因素。二者的目的作用是一致的。
2.7有人说：“得到参数区间估计的上下限后，说明参数的真实值落入这个区间的概率为 。”如何评论这种说法？
一般来说参数是未知的，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。
1.10你能分别举出三个时间序列数据、截面数据、面板数据、虚拟变量数据的实际例子，并分别说明这些数据的来源吗？
答：时间序列数据：中国1981年至2010年国内生产总值，可从中国统计年鉴查得数据。

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）第⼆版课后思考题答案思考题答案第⼀章绪论思考题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。

练习题8.1：1. 结果解释依据给定的估计检验结果数据，对数人均收入对期望寿命在统计上并没有显著影响，截距和变量()ln 7i i D X -在统计上对期望寿命有显著影响；同时，()()2.40 3.3679.39 3.36ln ((ln 7)) 1 2.409.39ln 0 i i i i i i i X D X D Y X D ⎧-+⨯+---==⎨-+=⎩富国时穷国时 表明贫富国之间的期望寿命存在差异。

2. 回归方程中引入()ln 7i i D X -的原因是从截距和斜率两个方面考证收入因素对期望寿命的影响。

这个回归解释变量可解释为对期望寿命的影响存在截距差异和斜率差异的共同因素。

3. 对穷国进行回归时，回归模型为12ln 1097i i i i i i Y X Y X αα=+≤，其中，为美元时的寿命； 对富国进行回归时，回归模型为12ln 1097i i i i i i Y X Y X ββ=+>，其中，为美元时的寿命；4. 一般的结论为富国的期望寿命药高于穷国的期望寿命，并且随着收入的增加，在平均意义上，富国的期望寿命的增加变化趋势优于穷国，贫富国之间的期望寿命的确存在显著差异。

练习题8.2参考解答：录入如下数据Dependent Variable: CONSUME Method: Least SquaresDate: 08/24/09 Time: 13:14Sample (adjusted): 1986 2008Included observations: 23 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 744.7966 378.0662 1.970017 0.0676CONSUME(-1) 0.084873 0.050907 1.667221 0.1162 INCOME 0.633118 0.035198 17.98729 0.0000 LOG(EMPLOYMENT) -762.9720 478.5280 -1.594414 0.1317 D1 37.43460 50.23445 0.745198 0.4677D2 221.0765 38.30840 5.770966 0.0000D3 -122.0493 73.81439 -1.653461 0.1190D4 -178.8688 65.87071 -2.715452 0.0160R-squared 0.999861 Mean dependent var 4428.906 Adjusted R-squared 0.999796 S.D. dependent var 3060.917 S.E. of regression 43.70477 Akaike info criterion 10.66100 Sum squared resid 28651.61 Schwarz criterion 11.05595 Log likelihood -114.6015 F-statistic 15413.79 Durbin-Watson stat 2.977604 Prob(F-statistic) 0.000000Dependent Variable: CONSUMEMethod: Least SquaresDate: 08/24/09 Time: 13:14Sample (adjusted): 1986 2008Included observations: 23 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 871.9310 332.6627 2.621067 0.0185CONSUME(-1) 0.083576 0.050165 1.666017 0.1152 INCOME 0.629922 0.034447 18.28676 0.0000 LOG(EMPLOYMENT) -889.4616 441.1508 -2.016230 0.0609 D2 226.0361 37.19791 6.076579 0.0000D3 -110.8884 71.26752 -1.555946 0.1393D4 -171.6924 64.25105 -2.672211 0.0167R-squared 0.999856 Mean dependent var 4428.906 Adjusted R-squared 0.999802 S.D. dependent var 3060.917 S.E. of regression 43.09316 Akaike info criterion 10.61040 Sum squared resid 29712.33 Schwarz criterion 10.95598 Log likelihood -115.0196 F-statistic 18496.74 Durbin-Watson stat 2.787479 Prob(F-statistic) 0.000000Dependent Variable: CONSUMEMethod: Least SquaresDate: 08/24/09 Time: 13:15Sample (adjusted): 1986 2008Included observations: 23 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 1204.936 265.1054 4.545122 0.0003CONSUME(-1) 0.099314 0.051147 1.941709 0.0689 INCOME 0.599165 0.029366 20.40320 0.0000 LOG(EMPLOYMENT) -1325.942 354.4143 -3.7412220.0016 D2 251.3675 34.81573 7.219940 0.0000 D4 -141.7710 63.81647 -2.221543 0.0402 R-squared 0.999834 Mean dependent var 4428.906 Adjusted R-squared 0.999785 S.D. dependent var 3060.917 S.E. of regression 44.85802 Akaike info criterion 10.66434 Sum squared resid 34208.12 Schwarz criterion 10.96056 Log likelihood -116.6399 F-statistic 20483.46 Durbin-Watson stat 2.638666 Prob(F-statistic)0.000000Dependent Variable: CONSUMEMethod: Least Squares Date: 08/24/09 Time: 13:16 Sample: 1985 2008 Included observations: 24Variable Coefficient Std. Error t-StatisticProb.C 1460.937 233.2922 6.262263 0.0000 INCOME 0.653101 0.009132 71.51539 0.0000 LOG(EMPLOYMENT) -1651.937 314.1501 -5.2584310.0000 D2 277.4048 33.62783 8.249261 0.0000 D4 -154.2742 66.05969 -2.335377 0.0306R-squared 0.999810 Mean dependent var 4272.418 Adjusted R-squared 0.999769 S.D. dependent var 3090.239 S.E. of regression 46.92598 Akaike info criterion 10.71807 Sum squared resid 41838.91 Schwarz criterion 10.96350 Log likelihood -123.6169 F-statistic 24931.15 Durbin-Watson stat 2.292463 Prob(F-statistic)0.000000练习题8.3参考解答：考虑到班次有三个属性，故在有截距项的回归方程中只能引入两个虚拟变量，按加法形式引入，模型设定形式为：12132i i Y D D u βββ=+++ 110D ⎧=⎨⎩早班其他 210D ⎧=⎨⎩中班其他其中，i Y 为劳动效率。

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 1。

第一章导论一、单项选择题1、C2、B3、A4、A5、B6、A7、D8、C9、B 10、 B 11、C 12、A 13、D 14、C 15、A 16、C 17、D 18、C 19、A 20、 A 21、D二、多选题1、ABCD2、ABD3、ABCD4、ABC5、ABCD三、判断题4、1.√2. ×3.√4.×5.√6.√7.×8.√9.× 10.×四、简答题1、计量经济学与经济理论、统计学、数学的联系主要体现在计量经济学对经济理论、统计学、数学的应用方面，分别如下：1）计量经济学对经济理论的利用主要体现在以下几个方面（1）计量经济模型的选择和确定（2）对经济模型的修改和调整（3）对计量经济分析结果的解读和应用2）计量经济学对统计学的应用（1）数据的收集、处理、（2）参数估计（3）参数估计值、模型和预测结果的可靠性的判断3）计量经济学对数学的应用（1）关于函数性质、特征等方面的知识（2）对函数进行对数变换、求导以及级数展开（3）参数估计（4）计量经济理论和方法的研究2、模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。

①在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号、大小、参数之间的关系是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；②在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质，有拟合优度检验、变量显著检验、方程显著性检验等；③在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；④模型的预测检验，主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。

3、怎样理解计量经济学与经济统计学的关系？二者的联系：第一，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；第二，参数估计值、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(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。

庞皓《计量经济学（科学出版社（第2版））》实验数据（2010年6月版）第2章原始数据第2章表2.1数据P24第2章表2.2-2.3数据P28两个随机样本收入消费1 消费22000 1548 1688 2500 1814 1750 3000 2179 2079 3500 2485 23674000 2665 26654500 3050 31895000 3321 33215500 3650 38026000 4087 41656500 4265 4345第2章表2.4数据P33序号可支配收入Xi 消费支出Yi xi=Xi-X yi=Yi-Y xiyi xi21 2000 1548 -2250 -1358.4 3056400 50625002 2500 1814 -1750 -1092.4 1911700 30625003 3000 2179 -1250 -727.4 909250 15625004 3500 2485 -750 -421.4 316050 5625005 4000 2665 -250 -241.4 60350 625006 4500 3050 250 143.6 35900 625007 5000 3321 750 414.6 310950 5625008 5500 3650 1250 743.6 929500 15625009 6000 4087 1750 1180.6 2066050 306250010 6500 4265 2250 1358.6 3056850 5062500 合计42500 29064 12653000 20625000 平均4250 2906.4第2章表2.5数据P55第2章表2.9 P63习题2.1数据表2.11 1990-2007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M2/亿元国内生产总值GDP/亿元1990 15293.4 18718.31991 19349.9 21826.21992 25402.2 26937.31993 34879.8 35260.01994 46923.5 48108.51995 60750.5 59810.51996 76094.9 70142.51997 90995.3 78060.81998 104498.5 83024.31999 119897.9 88479.22000 134610.4 98000.52001 158301.9 108068.22002 185007.0 119095.72003 221222.8 135174.02004 254107.0 159586.72005 298755.7 184088.62006 345603.6 213131.72007 403442.2 251483.2第2章表2.10P64习题2.2数据美国软饮料公司广告费用于销售数量品牌名称广告费用X/10E6美元销售数量Y/10E6箱Coca-Cola Classic 131.3 1929.2 Pepsi-Cola 92.4 1384.6 Diet-Coke 60.4 811.4 Sprite 55.7 541.5 Dr.Pepper 40.2 546.9 Moutain Dew 29.0 535.6 7-Up 11.6 219.5第2章表2.11P64习题2.3数据深圳市地方政府预算内财政收入与国内生产总值的关系（单位：万元）年份地方预算内财政收入Y 国内生产总值(GDP) X 1990 21.70 171.671991 27.33 236.661992 42.96 317.321993 67.25 453.141994 74.40 634.671995 88.02 842.481996 131.75 1048.441997 142.06 1297.421998 164.39 1534.731999 184.21 1804.022000 221.92 2187.452001 262.49 2482.492002 265.93 2969.522003 290.84 3585.722004 321.47 4282.142005 421.38 4950.912006 500.88 5813.562007 658.06 6801.57第2章表2.12P65习题2.4数据中国国民总收入与最终消费（单位：亿元）年份国民总收入X 最终消费Y1978 3,645.217 2239.11979 4,062.579 2633.71980 4,545.624 300.71981 4,889.461 3361.51982 5,330.451 3714.81983 5,985.552 4126.41984 7,243.752 4846.31985 9040.737 5986.31986 10,274.38 6821.81987 12050.62 7804.61988 15036.82 9839.51989 17000.92 11164.21990 18,718.32 12090.51991 21,826.2 14091.91992 26,937.28 17203.31993 35260.02 21899.91994 48108.46 29242.21995 59810.53 36748.21996 70142.49 43919.51997 78060.83 48140.61998 83024.28 51588.21999 88479.15 55636.92000 98000.45 615162001 108068.2 66878.32002 119095.7 71691.22003 135174 77449.52004 159586.7 87032.92005 184088.6 97822.72006 213131.7 110595.32007 251483.2 128444.6第2章表2.13P66习题2.5数据表2.13 美国各航空公司航班正点到达比率和每10万名乘客投诉的次数航空公司名称航班正点率/% 投诉率/（次/10名乘客）西南(Southwest)航空公司81.8 0.21大陆(Continental)航空公司76.6 0.58西北(Northwest)航空公司76.6 0.85美国(US Airways)航空公司75.7 0.68 联合(United)航空公司73.8 0.74美洲(American)航空公司72.2 0.93德尔塔(Delta)航空公司71.2 0.72 美国西部(Americawest)航空公司70.8 1.22 环球(TWA)航空公司68.5 1.25第2章表2.14P66习题2.6数据表2.12 某年16种公益股票每股账面价值和当年红利公司序号账面价值/元红利/元1 22.44 2.42 20.89 2.983 22.09 2.064 14.48 1.095 20.73 1.966 19.25 1.557 20.37 2.168 26.43 1.609 12.14 0.8010 23.31 1.9411 16.23 3.0012 0.56 0.2813 0.84 0.8414 18.05 1.8015 12.45 1.2116 11.33 1.07第2章表2.15 P67数据P67表2.151992年亚洲各国人均寿命等数据序号国家和地区人均寿命人均GDPX1/100美元成人识字率X2/% 一岁儿童疫苗X3/%1 日本79 194 99 992 中国香港77 185 90 793 韩国70 83 97 834 新加坡74 147 92 905 泰国69 53 94 866 马来西亚70 74 80 907 斯里兰卡71 27 89 888 中国内地70 29 80 949 菲律宾65 24 90 9210 朝鲜71 18 95 9611 蒙古63 23 95 8512 印度尼西亚62 27 84 9213 越南63 13 89 9014 缅甸57 7 81 7415 巴基斯坦58 20 36 8116 老挝50 18 55 3617 印度60 12 50 9018 孟加拉国52 12 37 6919 柬埔寨50 13 38 3720 尼泊尔53 11 27 7321 不丹48 6 41 8522 阿富汗43 7 32 35第3章原始数据第3章表3.1数据P792002年西部各地区电力消费等数据地区电力消费量Y(亿kw·h) 国内生产总值X2（亿元）水电燃料价格指数X3（％）内蒙古320.43 1734.31 104.7广西356.95 2455.36 101.7重庆248.01 1971.3 109四川660.51 4875.12 103.4贵州366.63 1185.04 99.3云南353.2 2232.32 102.9陕西355.97 2035.96 103.2甘肃339.66 1161.43 102.6青海125.51 341.11 107.3宁夏178.76 329.28 105.2新疆214.6 1598.28 109.6第3章表3.3数据P93表3.3 中国税收收入及相关数据年份税收收入国内生产总值财政支出商品零售价格指数1978 519.28 3624.1 1122.09 100.71979 537.82 4038.2 1281.79 1021980 571.7 4517.8 1228.83 1061981 629.89 4862.4 1138.41 102.41982 700.02 5294.7 1229.98 101.91983 775.59 5934.5 1409.52 101.51984 947.35 7171 1701.02 102.81985 2040.79 8964.4 2004.25 108.81986 2090.73 10202.2 2204.91 1061987 2140.36 11962.5 2262.18 107.31988 2390.47 14928.3 2491.21 118.51989 2727.4 16909.2 2823.78 117.81990 2821.86 18547.9 3083.59 102.11991 2990.17 21617.8 3386.62 102.91992 3296.91 26638.1 3742.2 105.41993 4255.3 34634.4 4642.3 113.21994 5126.88 46759.4 5792.62 121.71995 6038.04 58478.1 6823.72 114.81996 6909.82 67884.6 7937.55 106.11997 8234.04 74462.6 9233.56 100.81998 9262.8 78345.2 10798.18 97.41999 10682.58 82067.5 13187.67 972000 12581.51 89468.1 15886.5 98.52001 15301.38 97314.8 18902.58 99.22002 17636.45 104790.6 22053.15 98.72003 20017.31 135822.8 24649.95 99.92004 24165.68 159878.3 28486.89 102.82005 28778.54 183217.4 33930.28 100.82006 34804.35 211923.5 40422.73 1012007 45621.97 249529.9 49781.35 103.8第3章表3.7数据P99表3.7 某地区部分家庭书刊消费抽样调查的样本数据家庭书刊年消费支出Y/元家庭月平均收入x /元户主受教育年数T/a家庭书刊年消费支出Y/元家庭月平均收入X/元户主受教育年数T/a450 1027.2 8 793.2 1998.6 14 507.7 1045.2 9 660.8 2196 10 613.9 1225.8 12 792.7 2105.4 12 563.4 1312.2 9 580.8 2147.4 8501.5 1316.4 7 612.7 2154 10 781.5 1442.4 15 890.8 2231.4 14 541.8 1641 9 1121 2611.8 18 611.1 1768.8 10 1094.2 3143.4 16 1222.1 1981.2 18 1253 3624.6 20第3章表3.8数据P99表3.7 1970-1982年某国实际通货膨胀率、失业率和预期通货膨胀率年份实际通货膨胀率Y/% 失业率X2/% 预期通货膨胀率X3/% 1970 5.92 4.9 4.781971 4.3 5.9 3.841972 3.3 5.6 3.311973 6.23 4.9 3.441974 10.97 5.6 6.841975 9.14 8.5 9.471976 5.77 7.7 6.511977 6.45 7.1 5.921978 7.6 6.1 6.081979 11.47 5.8 8.091980 13.46 7.1 10.011981 10.24 7.6 10.811982 5.99 9.7 8第3章表3.9数据P100表3.8 某地区城镇居民人均全年耐用消费品支出、人均年可支配收入及耐用消费品价格指数的统计资料（单位：元）年份人均耐用消费品支出Y 人均年可支配收入X1 耐用消费品价格指数X2（1990年为100）1991 137.16 1181.4 115.96 1992 124.56 1375.7 133.35 1993 107.91 1501.2 128.21 1994 102.96 1700.6 124.85 1995 125.24 2026.6 122.49 1996 162.45 2577.4 129.86 1997 217.43 3496.2 139.52 1998 253.42 4283 140.44 1999 251.07 4838.9 139.12 2000 285.85 5160.3 133.35 2001 327.26 5425.1 126.39第3章表3.10数据P100表3.9 1960-1982年7个OECD国家的能源需求指数（Y）、实际GDP指数（X1）、能源价格指数（X2）年份能源需求指数Y实际GDP指数X1能源价格指数X2 年份能源需求指数Y实际GDP指数X1能源价格指数X21960 54.1 54.1 111.9 1972 97.2 94.3 98.6 1961 55.4 56.4 112.4 1973 100 100 100 1962 58.5 59.4 111.1 1974 97.3 101.4 120.1 1963 61.7 62.1 110.2 1975 93.5 100.5 131 1964 63.6 65.9 109 1976 99.1 105.3 129.6 1965 66.8 69.5 108.3 1977 100.9 109.9 137.7 1966 70.3 73.2 105.3 1978 103.9 114.4 133.7 1967 73.5 75.7 105.4 1979 106.9 118.3 144.5 1968 78.3 79.9 104.3 1980 101.2 119.6 179 1969 83.3 83.8 101.7 1981 98.1 121.1 189.4 1970 88.9 86.2 97.7 1982 95.6 120.6 190.9 1971 91.8 89.8 100.3第3章表3.11数据P101表3.11某市粮食年销售量、常住人口、人均收入、肉、蛋、鱼的销售数据P101年份粮食年销售量Y/万吨常住人口X2/万人人均收入X3/元肉销售量X4/万吨蛋销售量X5/万吨鱼虾销售量X6/万吨1974 98.45 560.20 153.20 6.53 1.23 1.89 1975 100.70 603.11 190.00 9.12 1.30 2.03 1976 102.80 668.05 240.30 8.10 1.80 2.71 1977 133.95 715.47 301.12 10.10 2.09 3.00 1978 140.13 724.27 361.00 10.93 2.39 3.29 1979 143.11 736.13 420.00 11.85 3.90 5.24 1980 146.15 748.91 491.76 12.28 5.13 6.83 1981 144.60 760.32 501.00 13.50 5.41 8.36 1982 148.94 774.92 529.20 15.29 6.09 10.07 1983 158.55 785.30 552.72 18.10 7.97 12.57 1984 169.68 795.50 771.16 19.61 10.18 15.121985 162.14 804.80 811.80 17.22 11.79 18.25 1986 170.09 814.94 988.43 18.60 11.54 20.59 1987 178.69 828.73 1094.65 23.53 11.68 23.37第4章原始数据第4章表4.3数据P119第4章表4.11数据P125表4.11 中国商品进口额、国内生产总值、消费价格指数年份商品进口额/亿元国内生产总值/亿元居民消费价格指数（1985年为100）/%1985 1257.8 9016.0 100.0 1986 1498.3 10275.2 106.5 1987 1614.2 12058.6 114.3 1988 2055.1 15042.8 135.8 1989 2199.9 16992.3 160.2 1990 2574.3 18667.8 165.2 1991 3398.7 21781.5 170.8 1992 4443.3 26923.5 181.7 1993 5986.2 35333.9 208.4 1994 9960.1 48197.9 258.6 1995 11048.1 60793.7 302.8 1996 11557.4 71176.6 327.9 1997 11806.5 78973.0 337.1 1998 11626.1 84402.3 334.4 1999 13736.4 89677.1 329.7 2000 18638.8 99214.6 331．0 2001 20159.2 109655.2 333.3 2002 24430.3 120332.7 330.6 2003 34195.6 135822.8 334.6 2004 46435.8 159878.3 347.72005 54273.7 183084.8 353.9 2006 63376.9 211923.5 359.2 2007 73284.6 249529.9 376.5第4章表4.12数据P126表4.12 1985-2002年统计数据年份能源消费标准煤总量Y/万t国民总收入X1/亿元GDPX2/亿元工业增加值X3/亿元建筑业增加值X4/亿元交通运输邮电业增加值X5/亿元人均生活电力消费X6/（kW.h）能源加工转换效率X7/%1985 76682 9040.7 9016 3448.7 417.9 406.9 21.3 68.29 1986 80850 10274.4 10275.2 3967 525.7 475.6 23.2 68.32 1987 86632 12050.6 12058.6 4585.8 665.8 544.9 26.4 67.48 1988 92997 15036.8 15042.8 5777.2 810 661 31.2 66.54 1989 96934 17000.9 16992.3 6484 794 786 35.3 66.51 1990 98703 18718.3 18667.8 6858 859.4 1147.5 42.4 67.2 1991 103783 21826.2 21781.5 8087.1 1015.1 1409.7 46.9 65.9 1992 109170 26937.3 26923.5 10284.5 1415 1681.8 54.6 66.00 1993 115993 35260 35333.9 14188 2266.5 2205.6 61.2 67.32 1994 122737 48108.5 48197.9 19480.7 2964.7 2898.3 72.7 65.2 1995 131176 59810.5 60793.7 24950.6 3728.8 3424.1 83.5 71.05 1996 138948 70142.5 71176.6 29447.6 4387.4 4068.5 93.1 71.5 1997 137798 77653.1 78973 32921.4 4621.6 4593 101.8 69.23 1998 132214 83024.3 84402.3 34018.4 4985.8 5178.4 106.6 69.44 1999 133831 88189 89677.1 35861.5 5172.1 5821.8 118.2 69.19 2000 138553 98000.5 99214.6 4003.6 5522.3 7333.4 132.4 69.04 2001 143119 108068.2 109655.2 43580.6 5931.7 8406.1 144.6 69.03 2002 151797 19095.7 120332.7 47431.3 6465.5 9393.4 156.3 69.04 2003 174990 135174 135822.8 54945.5 7490.8 10098.4 173.7 69.4 2004 203227 159586.7 159878.3 65210 8694.3 12147.6 190.2 70.71 2005 223319 183956.1 183084.8 76912.9 10133.8 10526.1 216.7 71.08 2006 246270 213131.7 211923.5 91310.9 11851.1 12481.1 249.4 71.24 2007 265583 251483.2 249529.9 107317.2 14014.1 14604.1 274.9 71.25第4章表4.13P127（本章引言部分的例题数据）表4.13 1978－2007年财政收入及其影响因素数据年份CS NZ GZ JZZ TPOP CUM SZM1978 1132.3 1027.5 1607 138.2 96259 2239.1 507901979 1146.4 1270.2 1769.7 143.8 97542 2633.7 393701980 1159.9 1371.6 1996.5 195.5 98705 3007.9 445261981 1175.8 1559.5 2048.4 207.1 100072 3361.5 397901982 1212.3 1777.4 2162.3 220.7 101654 3714.8 331301983 1367 1978.4 2375.6 270.6 103008 4126.4 347101984 1642.9 2316.1 2789 316.7 104357 4846.3 318901985 2004.8 2564.4 3448.7 417.9 105851 5986.3 443651986 2122 2788.71 3967 525.7 107507 6821.8 471401987 2199.4 3233.0 4585.8 665.8 109300 7804.6 420901988 2357.2 3865.4 5777.2 810 111026 9839.5 508701989 2664.9 4265.9 6484 794 112704 11164.2 469911990 2937.1 5062.0 6858 859.4 114333 12090.5 384741991 3149.48 5342.2 8087.1 1015.1 115823 14091.9 554721992 3483.37 5866.6 10284.5 1415 117171 17203.3 51333 1993 4348.95 6963.8 14188 2266.5 118517 21899.9 48829 1994 5218.1 9572.7 19480.7 2964.7 119850 29242.2 55043 1995 6242.2 12135.8 24950.6 3728.8 121121 36748.2 45821 1996 7407.99 14015.4 29447.6 4387.4 122389 43919.5 46989 1997 8651.14 14441.9 32921.4 4621.6 123626 48140.6 53429 1998 9875.95 14817.6 34018.4 4985.8 124761 51588.2 50145 1999 11444.08 14770.0 35861.5 5172.1 125786 55636.9 49981 2000 13395.23 14944.7 40036 5522.3 126743 61516 54688 2001 16386.04 15781.3 43580.6 5931.7 127627 66878.3 52215 2002 18903.64 16537.0 47431.3 6465.5 128453 71691.2 47119 2003 21715.25 17381.7 54945.5 7290.8 129227 77449.5 54506 2004 26396.47 21412.7 65210 8694.3 129988 87032.9 37106 2005 31649.29 22420.0 76912.9 10133.8 130756 98918.1 38818 2006 38760.20 24040.0 91310.9 11851.1 131448 110595.3 41091 2007 51321.78 28095.0 107367.2 14014.1 132129 128444.6 48992第4章表4.13数据P128表4.13 1978-2003年财政收入及其影响因素数据年份财政收入CS/亿元农业增加值NZ/亿元工业增加值GZ/亿元建筑业增加值JZZ/亿元总人口TPOP/万人最终消费CUM/亿元受灾面积SZM/万hm21978 1132.3 1018.4 1607 138.2 96259 2239.1 50760 1979 1146.4 1258.9 1769.7 143.8 97542 2619.4 39370 1980 1159.9 1359.4 1996.5 195.5 98705 2976.1 44530 1981 1175.8 1545.6 2048.4 207.1 100072 3309.1 39790 1982 1212.3 1761.6 2162.3 220.7 101654 3637.9 33130 1983 1367 1960.8 2375.6 270.6 103008 4020.5 34710 1984 1642.9 2295.5 2789 316.7 104357 4694.5 31890 1985 2004.8 2541.6 3448.7 417.9 105851 5773 44370 1986 2122 2763.9 3967 525.7 107507 6542 47140 1987 2199.4 3204.3 4585.8 665.8 109300 7451.2 42090 1988 2357.2 3831 5777.2 810 111026 9360.1 50870 1989 2664.9 4228 6484 794 112704 10556.5 46991 1990 2937.1 5017 6858 859.4 114333 11365.2 38474 1991 3149.48 5288.6 8087.1 1015.1 115823 13145.9 55472 1992 3483.37 5800 10284.5 1415 117171 15952.1 51333 1993 4348.95 6882.1 14143.8 2284.7 118517 20182.1 48829 1994 5218.1 9457.2 19359.6 3012.6 119850 26796 55043 1995 6242.2 11993 24718.3 3819.6 121121 33635 45821 1996 7407.99 13844.2 29082.6 4530.5 122389 40003.9 46989 1997 8651.14 14211.2 32412.1 4810.6 123626 43579.4 53429 1998 9875.95 14552.4 33387.9 5231.4 124761 46405.9 50145 1999 11444.08 14472 35087.2 5470.6 125786 49722.7 49981 2000 13395.23 14628.2 39047.3 5888 126743 54600.9 54688 2001 16386.04 15411.8 42374.6 6375.4 127627 58927.4 52215 2002 18903.64 16117.3 45975.2 7005 128453 62798.5 47119 2003 21715.25 17092.1 53092.9 8181.3 129227 67442.5 54506第5章原始数据第5章表5.1数据P142表5.1 四川省2000年各地区医疗机构数与人口数地区人口数X/万人医疗机构数Y/个地区人口数X/万人医疗机构数Y/个成都1013.3 6304 眉山339.9 827 自贡315 911 宜宾508.5 1530 攀枝花103 934 广安438.6 1589 泸洲463.7 1297 达州620.1 2403 德阳379.3 1085 雅安149.8 866 锦阳518.4 1616 巴中346.7 1223 广元302.6 1021 资阳488.4 1361 遂宁371 1375 阿坝82.9 536 内江419.9 1212 甘孜88.9 594 乐山345.9 1132 凉山402.4 1471 南充709.2 4064第5章表5.8数据P149表5.8 消费Y与收入X的数据Y X Y X Y X55 80 84 115 74 10565 100 98 130 110 16070 85 95 140 113 15080 110 90 125 125 16579 120 75 90 108 145115 180 55 80 115 180140 225 70 85 130 185120 200 75 90 135 190145 240 65 100 120 200130 185 74 105 140 205152 220 80 110 140 210144 210 84 115 152 220175 245 79 120 140 225180 260 90 125 137 230135 190 98 130 145 240140 205 95 140 175 245178 265 108 145 189 250191 270 113 150 180 260137 230 110 160 178 265189 250 125 165 191 270第5章表5.9数据P150P150页表5.9各地区农村居民家庭人均收入与家庭人均生活消费支出的数据（单位：亿元）地区家庭人均纯收入家庭消费支出北京9439.63 6399.27天津7010.06 3538.31河北4293.43 2786.77山西3665.66 2682.57内蒙古3953.1 3256.15辽宁4773.43 3368.16吉林4191.34 3065.14黑龙江4132.29 3117.44上海10144.62 8844.88江苏6561.01 4786.15浙江8265.15 6801.6安徽3556.27 2754.04福建5467.08 4053.47江西4044.7 2994.49山东4985.34 3621.57河南3851.6 2676.41湖北3997.48 3090湖南3904.2 3377.38广东5624.04 4202.32广西3224.05 2747.47海南3791.37 2556.56重庆3509.29 2526.7四川3546.69 2747.27贵州2373.99 1913.71云南2634.09 2637.18西藏2788.2 2217.62陕西2644.69 2559.59甘肃2328.92 2017.21青海2683.78 2446.5宁夏3180.84 2528.76新疆3182.97 2350.58第5章表5.11数据P151P151表5.11各地区建筑业总产值和建筑业企业利润总额（单位：万元）地区建筑业总产值X 建筑业企业总利润Y 北京25767692 960256.4天津12219419 379211.6河北16146909 446520.8山西10607041 194565.9内蒙古6811038.3 353362.6辽宁21000402 836846.6吉林7383390.8 102742黑龙江8758777.8 98028.5上海25241801 794136.5江苏70105724 2368711.7浙江69717052 1887291.7安徽15169772 378252.8福建15441660 375531.9江西7861403.8 188502.4山东32890450 1190084.1河南21517230 574938.7湖北21108043 698837.4湖南18288148 545655.7广东29995140 1388554.6广西6127370 126343.1海南821834 14615.7重庆11287118 386177.5四川21099834 466176贵州3487908.1 41893.1云南7566795.1 266333.1西藏602940.7 52895.2陕西11730972 224646.6甘肃4369038.8 152143.1青海1254431.1 24468.3宁夏1549486.5 25224.6新疆4508313.7 68276.6第5章表5.10数据P151表5.10个人储蓄和个人收入数据资料（单位：元）P151 时期储蓄额Y 收入额X 时期储蓄额Y 收入额X1 264 8777 17 1578 241272 105 9210 18 1654 256043 90 9954 19 1400 265004 131 10508 20 1829 276705 122 10979 21 2200 283006 107 11912 22 2017 274307 406 12747 23 2105 295608 503 13499 24 1600 281509 431 14269 25 2250 3210010 588 15522 26 2420 3250011 898 16730 27 2570 3525012 950 17662 28 1720 3350013 779 18575 29 1900 3600014 819 19635 30 2100 3620015 1222 21163 31 2300 3820016 1702 22880第5章表5.12数据P152表5.14 1978~2008年四川省农村人均纯收入和人均生活费支出（单位：元）时间农村人均村收入X农村人均生活费支出Y商品零售价格指数时间农村人均村收入X农村人均生活费支出Y商品零售价格指数1978 127.1 120.3 100 1994 946.33 904.28 310.2 1979 155.9 142.1 102 1995 1158.29 1092.91 356.1 1980 187.9 159.5 108.1 1996 1453.42 1349.88 377.8 1981 221 184 110.7 1997 1680.69 1440.48 380.8 1982 256 208.23 112.8 1998 1731.76 1440.77 370.9 1983 258.4 231.12 114.5 1999 1843.47 1426.06 359.8 1984 286.8 251.83 117.7 2000 1903.60 1485.34 354.4 1985 315.07 276.25 128.1 2001 1886.99 1497.52 351.6 1986 337.9 310.92 135.8 2002 2107.64 1591.99 3471987 369.46 348.32 145.7 2003 2229.86 1747.02 346.7 1988 448.85 426.47 172.7 2004 2580.28 2010.88 356.4 1989 494.07 473.59 203.4 2005 2802.78 2274.17 359.3 1990 557.76 509.16 207.7 2006 3002.38 2395.04 362.9 1991 590.21 552.39 213.7 2007 3546.69 2747.27 376.7 1992 634.31 569.46 225.2 2008 4121.2 3127.9 398.9 1993 698.27 647.43 254.9第6章原始数据第6章表6.3数据P167表6.3 1985-2007年农村居民人均收入和消费年份全年人均纯收入（现价）全年人均消费性支出（现价）消费价格指数（1985年为100）人均实际纯收入（1985年可比价）人均实际消费性支出（1985年可比价）1985 397.60 317.42 100．0 397.60 317.40 1986 423.80 357.00 106.1 399.43 336.48 1987 462.60 398.30 112.7 410.47 353.42 1988 544.90 476.70 132.4 411.56 360.05 1989 601.50 535.40 157.9 380.94 339.08 1990 686.30 584.63 165.1 415.69 354.11 1991 708.60 619.80 168.9 419.54 366.96 1992 784．00 659.80 176.8 443.44 373.19 1993 921.60 769.70 201．0 458.51 382.94 1994 1221．00 1016.81 148．0 492.34 410．00 1995 1577.70 1310.36 291.4 541.42 449.69 1996 1923.10 1572.10 314.4 611.67 500.03 1997 2090.10 1617.15 322.3 648.50 501.77 1998 2162．00 1590.33 319.1 677.53 498.28 1999 2214.30 1577.42 314.3 704.52 501.75 2000 2253.40 1670．00 314．0 415.69 531.85 2001 2366.40 1741．00 316.5 747.68 550.08 2002 2475.60 1834．00 315.2 785.41 581.85 2003 2622.24 1943.30 320.2 818.86 606.81 2004 2936.40 2185.00 335.6 874.97 651.07 2005 3254.93 2555.00 343 948.96 744.90 2006 3587.00 2829.00 348.1 1030.45 812.70 2007 4140.00 3224.00 366.9 1128.37 878.70第6章表6.6数据P172表6.6 1960~1995美国个人实际可支配收入和个人实际消费收入（单位：1010美元）年份个人实际可支配收入X个人实际消费支出Y 年份个人实际可支配收入X 个人实际消费支出Y1960 157 143 1978 326 295 1961 162 146 1979 335 302 1962 169 153 1980 337 301 1963 176 160 1981 345 305 1964 188 169 1982 348 308 1965 200 180 1983 358 324 1966 211 190 1984 384 3411967 220 196 1985 396 357 1968 230 207 1986 409 371 1969 237 215 1987 415 382 1970 247 220 1988 432 397 1971 256 228 1989 440 406 1972 268 242 1990 448 413 1973 287 253 1991 449 411 1974 285 251 1992 461 422 1975 290 257 1993 467 434 1976 301 271 1994 478 447 1977 311 283 1995 493 458第6章表6.7数据P173表6.7 北京市连续19年城镇居民家庭人均收入与支出数据表（单位：元）年份顺序人均收入/元人均生活消费支出/元商品零售物价指数/%人均实际收入/元人均实际支出/元1 450.18 359.86 100.00 450.18 359.862 491.54 408.66 101.50 484.28 402.623 599.4 490.44 108.60 551.93 451.604 619.57 511.43 110.20 562.22 464.095 668.06 534.82 112.30 594.89 476.246 716.60 574.06 113．00 634.16 508.027 837.65 666.75 115.40 725.87 577.778 1158.84 923.32 136.80 847.11 674.949 1317.33 1067.38 145.90 902.90 731.5810 1413.24 1147.60 158.60 891.07 723.5811 1767.67 1455.55 193.30 914.47 753.0012 1899.57 1520.41 229.10 829.14 663.6413 2067.33 1646.05 238.50 866.81 690.1714 2359.88 1860.17 258.80 911.85 718.7715 2813.10 2134.65 280.30 1003.60 761.5616 3935.39 2939.60 327.70 1200.91 897.0417 5585.88 4134.12 386.40 1445.62 1069.9118 6748.68 5019.76 435.10 1551.06 1153.7019 7945.78 5729.45 466.90 1701.82 1227.13第6章表6.8数据P174表6.8 日本工薪家庭实际消费支出与实际可支配收入（单位：103日元）年份个人实际可支配收入X个人实际消费支出Y 年份个人实际可支配收入X个人实际消费支出Y1970 239 300 1983 304 384 1971 248 311 1984 308 392 1972 258 329 1985 310 400 1973 272 351 1986 312 403 1974 268 354 1987 314 411 1975 280 364 1988 324 428 1976 279 360 1989 326 434 1977 282 366 1990 332 441 1978 285 370 1991 334 4491979 293 378 1992 336 451 1980 291 374 1993 334 449 1981 294 371 1994 330 449 1982 302 381第6章表6.09数据P175表6.10 地区生产总值（Y）与固定资产投资额（X）（单位：亿元）年份地区生产总值（Y）固定资产投资额（X）年份地区生产总值（Y）固定资产投资额（X）1980 1402 216 1991 3158 523 1981 1624 254 1992 3578 548 1982 1382 187 **** **** 668 1983 1285 151 **** **** 699 1984 1665 246 1995 4897 745 1985 2080 368 1996 5120 667 1986 2375 417 1997 5506 845 1987 2517 412 1998 6088 951 1988 2741 438 1999 7042 1185 1989 2730 436 2000 8756 1180 1990 3124 544第7章原始数据第7章表7.1数据P183表7.1 1955—1974年美国制造业库存量Y和销售额X的统计资料（单位：亿美元）年份Y X 年份Y X1955 450.69 264.80 1965 682.21 410.031956 506.42 277.40 1966 779.65 448.691957 518.70 287.36 1967 846.55 464.491958 500.70 272.80 1968 908.75 502.821959 527.07 302.19 1969 970.74 535.551960 538.14 307.96 1970 1016.45 528.591961 549.39 308.96 1971 1024.45 559.171962 582.13 331.13 1972 1077.19 620.171963 600.43 350.32 1973 1208.70 713.981964 633.83 373.35 1974 1471.35 820.78第7章表7.4数据P1971996-2005年全国广义货币供应量及物价指数月度数据时间广义货币M2/1011元广义货币增长量M2Z/1011元居民消费价格同比指数TBZS1996年1月58.401 109 1996年2月63.778 5.377 109.3 1996年3月64.511 0.733 109.8 1996年4月65.723 1.212 109.7 1996年5月66.88 1.157 108.9 1996年6月68.132 1.252 108.6 1996年7月69.346 1.214 108.31996年8月72.309 2.963 108.1 1996年9月69.643 -2.666 107.4 1996年10月73.1522 3.5092 107 1996年11月74.142 0.9898 106.9 1996年12月76.0949 1.9529 107 1997年1月78.648 2.5531 105.9 1997年2月78.998 0.35 105.6 1997年3月79.889 0.891 104 1997年4月80.818 0.929 103.2 1997年5月81.151 0.333 102.8 1997年6月82.789 1.638 102.8 1997年7月83.46 0.671 102.7 1997年8月84.746 1.286 101.9 1997年9月85.892 1.146 101.8 1997年10月86.644 0.752 101.5 1997年11月87.59 0.946 101.1 1997年12月90.9953 3.4053 100.4 1998年1月92.2114 1.2161 100.3 1998年2月92.024 -0.1874 99.9 1998年3月92.015 -0.009 100.7 1998年4月92.662 0.647 99.7 1998年5月93.936 1.274 99 1998年6月94.658 0.722 98.7 1998年7月96.314 1.656 98.6 1998年8月97.299 0.985 98.6 1998年9月99.795 2.496 98.5 1998年10月100.8752 1.0802 98.9 1998年11月102.229 1.3538 98.8 1998年12月104.4985 2.2695 99 1999年1月105.5 1.0015 98.8 1999年2月107.778 2.278 98.7 1999年3月108.438 0.66 98.2 1999年4月109.218 0.78 97.8 1999年5月110.061 0.843 97.8 1999年6月111.363 1.302 97.9 1999年7月111.414 0.051 98.6 1999年8月112.827 1.413 98.7 1999年9月115.079 2.252 99.2 1999年10月115.39 0.311 99.4 1999年11月116.559 1.169 99.1 1999年12月119.898 3.339 99 2000年1月121.22 1.322 99.8 2000年2月121.5834 0.3634 100.7 2000年3月122.5807 0.9973 99.8 2000年4月124.1219 1.5412 99.7 2000年5月124.0533 -0.0686 100.1 2000年6月126.6053 2.552 100.5 2000年7月126.3239 -0.2814 100.5 2000年8月127.79 1.4661 100.3 2000年9月130.4738 2.6838 1002000年10月129.522 -0.9518 100 2000年11月130.9941 1.4721 101.3 2000年12月134.6103 3.6162 101.5 2001年1月137.5436 2.9333 101.2 2001年2月136.2102 -1.3334 100 2001年3月138.7445 2.5343 100.8 2001年4月139.9499 1.2054 101.6 2001年5月139.0158 -0.9341 101.7 2001年6月147.8097 8.7939 101.4 2001年7月149.2287 1.419 101.5 2001年8月149.9418 0.7131 101 2001年9月151.8226 1.8808 99.9 2001年10月151.4973 -0.3253 100.2 2001年11月154.0883 2.591 99.7 2001年12月158.3019 4.2136 99.7 2002年1月159.6393 1.3374 99 2002年2月160.9356 1.2963 100 2002年3月164.0646 3.129 99.2 2002年4月164.5706 0.506 98.7 2002年5月166.061 1.4904 98.9 2002年6月169.6012 3.5402 99.2 2002年7月170.8511 1.2499 99.1 2002年8月173.2509 2.3998 99.3 2002年9月176.9824 3.7315 99.3 2002年10月177.2942 0.3118 99.2 2002年11月179.7363 2.4421 99.3 2002年12月185.0073 5.271 99.6 2003年1月190.4883 5.481 100.4 2003年2月190.1084 -0.3799 100.2 2003年3月194.4873 4.3789 100.9 2003年4月196.1301 1.6428 101 2003年5月199.5052 3.3751 100.7 2003年6月204.9314 5.4262 100.3 2003年7月206.1931 1.2617 100.5 2003年8月210.5919 4.3988 100.9 2003年9月213.5671 2.9752 101.1 2003年10月214.4694 0.9023 101.8 2003年11月216.3517 1.8823 103 2003年12月221.2228 4.8711 103.2 2004年1月225.1019 3.8791 103.2 2004年2月227.0507 1.9488 102.1 2004年3月231.6546 4.6039 103 2004年4月233.6279 1.9733 103.8 2004年5月234.8424 1.2145 104.4 2004年6月238.4275 3.5851 105 2004年7月234.127 -0.3005 105.3 2004年8月239.7292 1-6002 105.3 2004年9月243.7569 4.0277 105.2 2004年10月243.7403 -0.0166 104.3 2004年11月247.1356 3.3953 102.82004年12月254.107 6.9714 102.42005年1月257.7085 4.6015 101.92005年2月259.3573 1.6488 103.92005年3月264.5889 5.2316 102.72005年4月266.9927 2.4038 101.82005年5月269.2405 2.2478 101.82005年6月275.7855 6.545 101.62005年7月276.9663 1.1808 101.82005年8月281.2882 4.3219 101.32005年9月287.4383 6.1501 100.92005年10月287.5916 0.1533 101.22005年11月292.3504 4.7588 101.32005年12月298.7557 6.4053 101.62006年1月303.5717 4.816 101.92006年2月304.5163 0.9446 100.92006年3月310.4907 5.9744 100.82006年4月313．7023 3.2116 101.22006年5月316.7098 3.0075 101.42006年6月322.7564 6.0466 101.52006年7月324.0108 1．2544 1012006年8月327．8867 3.8759 101.32006年9月331.8654 3.9787 101.52006年10月332.7472 0.8818 101.42006年11月337.5042 4.757 101.92006年12月345.6036 8.0994 102.82007年1月351.4988 5．8952 102.22007年2月358.6593 7.1605 102.72007年3月364.0937 5.4344 103.32007年4月367.4256 3.33187 1032007年5月369.7182 2.29258 103.42007年6月377.8322 8.114 104.42007年7月383.8849 6.05273 105.62007年8月387.205 3.32016 106.52007年9月393.0989 5.89387 106.22007年10月394.2042 1.10526 106.52007年11月399.7579 5.55374 106.92007年12月403.4013 3.64339 106.52008年1月417.8462 14.44487 107.12008年2月421．0378 3.19167 108.72008年3月423.0545 2.01669 108.32008年4月429.2409 6.18638 108.52008年5月436.2216 6.98069 107.72008年6月443.141 6.91942 107.12008年7月446.3622 3.22115 106.32008年8月448.8467 2.48451 104.92008年9月452.8987 4.05203 104.62008年10月453.1333 0.23461 1042008年11月458.6447 5.51134 102.4第7章表7.11数据P205表7.11 1970—1987年美国个人消费支出（PCE）和个人可支配收入（PDI）数据年份PCE PDI 年份PCE PDI 年份PCE PDI 1970 1492.0 1668.1 1976 1803.9 2001.0 1982 2050.7 2261.5 1971 1538.8 1728.4 1977 1883.8 2066.6 1983 2146.0 2331.9 1972 1621.9 1797.4 1978 1961．0 2167.4 1984 2249.3 2469.8 1973 1689.6 1916.3 1979 2004.4 2212.6 1985 2354.8 2542.8 1974 1674 1896.6 1980 2000.4 2214.3 1986 2455.2 2640.9 1975 1711.9 1931.7 1981 2042.2 2248.6 1987 2521.0 2686.3第7章表7.12数据P205表7.12 某地区1980—2001年固定资产投资Y与销售额X的资料（单位：亿元）年份Y X 年份Y X1980 36.99 52.805 1992 128.68 168.1291981 33.60 55.906 1992 123.97 163.3511982 35.42 63.027 1993 117.35 172.5471983 42.35 72.931 1994 139.61 190.6821984 52.48 84.790 1995 152.88 194.5381985 53.66 86.589 1996 137.95 194.6571986 58.53 98.797 1997 141.06 206.3261987 67.48 113.201 1998 163.45 223.5411988 78.13 126.905 1999 183.80 232.7241989 95.13 143.936 2000 192.61 239.4591990 112.60 154.391 2001 182.81 235.142第7章表7.13数据P206表7.13 1962—1995年某地区基本建设新增固定资产Y和全省工业总产值X（单位：亿元）年份Y X 年份Y X1962 0.94 4.95 1979 2.06 42.691963 1.69 6.63 1980 7.93 51.611964 1.78 8.51 1981 8.01 61.51965 1.84 9.37 1982 6.64 60.731966 4.36 11.23 1983 16 64.641967 7.02 11.34 1984 8.81 66.671968 5.55 19.9 1985 10.38 73.781969 6.93 29.49 1986 6.2 69.521970 7.17 36.83 1987 7.97 79.641971 2.33 21.19 1988 27.33 92.451972 2.18 18.14 1989 12.58 102.941973 2.39 19.69 1990 12.47 105.621974 3.3 23.88 1991 10.88 104.881975 5.24 29.65 1992 17.7 113.31976 5.39 40.94 1993 14.72 127.131977 1.78 33.08 1994 13.76 141.441978 0.73 20.3 1995 14.42 173.75第7章表7.14数据P207。

第一章 绪论思考题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。

计量经济学（庞皓）第二版课后思考题答案第一章绪论思考题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。

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？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？答：在计量经济模型中，解释变量是变动的原因，被解释变量是变动的结果。

被解释变量是模型要分析研究的对象。

解释变量是说明被解释变量变动主要原因的变量。

1.5一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。

例如研究消费函数的计量经济模型：Yαβ某u其中，Y为居民消费支出，某为居民家庭收入，二者是经济变量；α和β为参数；u是随机误差项。

1.6假如你是中央银行货币政策的研究者，需要你对增加货币供应量促进经济增长提出建议，你将考虑哪些因素？你认为可以怎样运用计量经济学的研究方法？答：货币政策工具或者说影响货币供应量的因素有再贴现率、公开市场业务操作以及法定准备金率。

1
0.000000 2.660000 20.00000 0.000000 17 0.000000 2.750000 25.00000 0.000000
2
0.000000 2.890000 22.00000 0.000000 18 0.000000 2.830000 19.00000 0.000000
第八章练习题参考解答：
练习题
8.1 Sen 和 Srivastava（1971）在研究贫富国之间期望寿命的差异时，利用 101 个国家
的数据，建立了如下的回归模型：
⌢ Yi = −2.40 + 9.39 ln Xi − 3.36(Di (ln Xi − 7))
(4.37) (0.857)
(2.42)
X
2
=债券的资本化率，作为杠杆的测度（
=
长期债券的市值 ×100
总资本的市值
）
X3
=
利润率（ =
税后收入 ×100 ） 总资产净值
X 4 = 利润率的标准差，测度利润率的变异性
X 5 = 总资产净值，测度规模
上述模型中 β 2 和 β 4 事先期望为负值，而 β3 和 β5 期望为正值（为什么）。
对于 LPM，Cappeleri 经过异方差和一阶自相关校正，得到以下结果：
5
1.000000 4.000000 21.00000 0.000000 21 0.000000 2.060000 22.00000 1.000000
6
0.000000 2.860000 17.00000 0.000000 22 1.000000 3.620000 28.00000 1.000000
3
0.000000 3.280000 24.00000 0.000000 19 0.000000 3.120000 23.00000 1.000000