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计量经济学题库超完整版及答案Company number【1089WT-1898YT-1W8CB-9UUT-92108】计量经济学题库一、单项选择题（每小题1分）1．计量经济学是下列哪门学科的分支学科（C）。
A．统计学 B．数学 C．经济学D．数理统计学2．计量经济学成为一门独立学科的标志是（B）。
A．1930年世界计量经济学会成立B．1933年《计量经济学》会刊出版C．1969年诺贝尔经济学奖设立 D．1926年计量经济学（Economics）一词构造出来3．外生变量和滞后变量统称为（D）。
A．控制变量 B．解释变量 C．被解释变量D．前定变量4．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5．同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（C）。
A．时期数据 B．混合数据 C．时间序列数据D．横截面数据6．在计量经济模型中，由模型系统内部因素决定，表现为具有一定的概率分布的随机变量，其数值受模型中其他变量影响的变量是（ B ）。
A．内生变量 B．外生变量 C．滞后变量D．前定变量7．描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是（ A ）。
A．微观计量经济模型 B．宏观计量经济模型 C．理论计量经济模型D．应用计量经济模型8．经济计量模型的被解释变量一定是（ C ）。
A．控制变量 B．政策变量 C．内生变量D．外生变量9．下面属于横截面数据的是（ D ）。
A．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值B．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值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个乡镇各镇的工业产值10．经济计量分析工作的基本步骤是（ A ）。
A．设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B．设定模型→估计参数→检验模型→应用模型C．个体设计→总体估计→估计模型→应用模型D．确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型11．将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为（）。
计量经济学习题集(修订版)计量经济学习题集第一章计量经济学的特征和研究范围一、单项选择题1、（）是计量经济学的主要开拓者和奠基人。
a费歇（fisher）b杜宾（durbin）c 费里希（frisch）d戈里瑟（glejer）2、随机方程又称为（）a定义方程b技术方程c犯罪行为方程d制度方程3.以下经济变量中，属内生变量的就是()。
agdpb汇率c税率d银行存款利率4.构造经济计量模型应遵循的原则是()。
a模型变量越多越好的原则b模型变量越少越不好的原则c定量分析居多的原则d以理论分析并作先导的原则5、计量经济分析工作的研究对象就是（）a社会经济系统b经济理论c数学方法在经济中的应用d经济数学模型6、下列属于时间序列数据的是（）a某月全厂各班组的出勤率b某日30个大中城市的最高气温c某上市公司股票每天的收盘价d全国第二次工业普查按行业分割的工业总产值7、以下属横截面数据的就是（）a某百货公司每天的营业额b某班每个同学的统计学期末考试成绩c统计年鉴上我国历年的钢产量d厦门市2000年的每月进出口额8、计量经济学是一门（）学科。
a数学b经济c统计数据d计量9、狭义计量经济模型就是指（）。
a投入产出模型b数学规划模型c模糊数学模型d涵盖随机方程的经济数学模型10、计量经济模型分成单方程模型和（）。
a随机方程模型b犯罪行为方程模型1c联立方程模型d非随机方程模型11、在具体的模型中，被认为是具有一定概率分布的随机数量是（）a内生变量b外生变量c虚拟变量d前定变量12、经济计量分析的工作程序（）a预设模型，检验模型，估算模型，改良模型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13、同一统计数据指标按时间顺序记录的数据列于称作（）a横截面数据b时间序列数据c修匀数据d平行数据14、样本数据的质量问题，可以概括为完整性、准确性、一致性和（）。
计量经济学题库—、单项选择题（每小题1分）1.计量经济学是下列哪门学科的分支学科（cXA・统计学B・数学C・经济学D・数理统计学2•计量经济学成为一门独立学科的标志是（B XA・1930年世界计盤济学会成立B・1933年《计量经济学》会刊出版C・1969年诺贝尔经济学奖设立D・1926年计量经济学（Economics ）—词构造出来3•外生变量和滞后变量统称为（D 1A・操纵变量 B.说明变量C・被说明变量D・前定变量4・横截面数据是指（A 1A•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5•同一统计指标，同一统计单位按时刻顺序记录形成的数据列是（C XA•时期数据B•混合数据C•时刻序列数据D•横截面数据6•在计量经济模型中，由模型系统内部因素决定，表现为具有必然的概率散布的随机变量，其数值受模型中其他变量阴碍的变量是（XA・内生变量B•外生变量C・滞后变量D•前定变量7•描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是（XA•微观计量经济模型B•宏观计量经济模型C•理论计量经济模型D•应用计量经济模型8•经济计量模型的被说明变量必然是（XA・操纵变量 B.政策变量C・内生变量D・外生变量9•下面属于横截面数据的是（XA・1991・2003年各年某地域20个乡镇企业的平均工4k产值B • 1991・2003年各年某地域20个乡镇企业各镇的工业产值C •某年某地域20个乡镇工业产值的合计数D •某年某地域20个乡镇各镇的工业产值10 •经济计量分析工作的大体步骤是（XA •设定理论模型T搜集徉本资料-估量模型参数T查验模型B •设定模型T估量参数T查验模型T应用模型C •个体设计T整体估量T估量模型T应用模型D •确信模型导向T确信变量及方程式T估量模型T应用模型H.将内生变量的前期值作说明变量，如此的变量称为（1A •虚拟变量B•操纵变量C•政策变量D•滞后变量12.（）是具有必探慨率散布的随机变量，它的数值由模型本身决定。
1.3 某市居民家庭人均年收入服从4000X =元，1200σ=元的正态分布，求该市居民家庭人均年收入：（1）在5000—7000元之间的概率；（2）超过8000元的概率；（3）低于3000元的概率。
（1）()()()()()2,0,15000700050007000()2.50.835( 2.5)62X N X X XN XX XX P X P F F X XP σσσσσσ-∴---∴<<=<<--=<<=根据附表1可知()0.830.5935F =，()2.50.9876F =()0.98760.5935500070000.19712P X -∴<<==PS ：()()5000700050007000()55( 2.5) 2.5660.99380.79760.1961XX XXP X P X X P σσσσ---<<=<<-⎛⎫=<<=Φ-Φ ⎪⎝⎭=-=在附表1中，()()F Z P x x z σ=-<（2）()80001080003X X X X X P X P P σσσ⎛⎫⎛⎫--->=>=>⎪⎪⎝⎭⎝⎭=0.0004 （3）()3000530006X X X X X P X P P σσσ⎛⎫⎛⎫---<=<=<-⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭=0.2023=0.2023-0.0004=0.20191.4 据统计70岁的老人在5年内正常死亡概率为0.98，因事故死亡的概率为0.02。
保险公司开办老人事故死亡保险，参加者需缴纳保险费100元。
若5年内因事故死亡，公司要赔偿a 元。
应如何测算出a ，才能使公司可期望获益；若有1000人投保，公司可期望总获益多少？则()1000.02E X a =-故要是公司可期望获益，则有()1000.02E X a =->0，即5000a < PS ：赔偿金应大于保险费？1000人投保时，公司的期望总收益为()10001000.021*******a a -=-2.1 写出过原点的一元、二元线性回归模型，并分别求出回归系数的最小二乘估计。
计量经济学题库三、名词解释（每小题3分）1．经济变量 2．解释变量3．被解释变量4．内生变量 5．外生变量 6．滞后变量7．前定变量 8．控制变量9．计量经济模型10．函数关系 11．相关关系 12．最小二乘法13．高斯－马尔可夫定理 14．总变量（总离差平方和）15．回归变差（回归平方和） 16．剩余变差（残差平方和）17．估计标准误差 18．样本决定系数 19．点预测 20．拟合优度21．残差 22．显著性检验23.回归变差 24.剩余变差 25.多重决定系数26.调整后的决定系数27.偏相关系数 28.异方差性 29.格德菲尔特-匡特检验 30.怀特检验 31.戈里瑟检验和帕克检验32.序列相关性 33.虚假序列相关 34.差分法 35.广义差分法 36.自回归模型 37.广义最小二乘法38.DW 检验 39.科克伦-奥克特跌代法40.Durbin 两步法41.相关系数 42.多重共线性 43.方差膨胀因子 44．虚拟变量 45．模型设定误差 46．工具变量 47．工具变量法 48．变参数模型 49．分段线性回归模型50．分布滞后模型 51．有限分布滞后模型52．无限分布滞后模型 53．几何分布滞后模型54．联立方程模型 55．结构式模型 56．简化式模型 57．结构式参数 58．简化式参数 59．识别 60．不可识别 61．识别的阶条件 62．识别的秩条件63．间接最小二乘法四、简答题（每小题5分）1．简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。
2．计量经济模型有哪些应用？3．简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。
4．对计量经济模型的检验应从几个方面入手？5．计量经济学应用的数据是怎样进行分类的？6．在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？7．古典线性回归模型的基本假定是什么？8．总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。
9．试述回归分析与相关分析的联系和区别。
10．在满足古典假定条件下，一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质？ 11．简述BLUE 的含义。
某市居民家庭人均年收入服从4000X =元,1200σ=元的正态分布,求该市居民家庭人均年收入：1在5000—7000元之间的概率；2超过8000元的概率；3低于3000元的概率; 1根据附表1可知 ()0.830.5935F =,()2.50.9876F = PS ：在附表1中,()()F Z P x x z σ=-<2()80001080003X X X X X P X P P σσσ⎛⎫⎛⎫--->=>=> ⎪⎪⎝⎭⎝⎭= 3()3000530006X X X X X P X P P σσσ⎛⎫⎛⎫---<=<=<- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭= = 据统计70岁的老人在5年内正常死亡概率为,因事故死亡的概率为;保险公司开办老人事故死亡保险,参加者需缴纳保险费100元;若5年内因事故死亡,公司要赔偿a 元;应如何测算出a ,才能使公司可期望获益；若有1000人投保,公司可期望总获益多少设公司从一个投保者得到的收益为X ,则则()1000.02E X a =-故要是公司可期望获益,则有()1000.02E X a =->0,即5000a <PS ：赔偿金应大于保险费1000人投保时,公司的期望总收益为()10001000.021*******a a -=-写出过原点的一元、二元线性回归模型,并分别求出回归系数的最小二乘估计; 解答：过原点的一元线性回归模型为Y X βε=+ 约束最小二乘估计：y x αβε=++过原点的二元线性回归模型为1122Y X X ββε=++ 针对多元线性回归模型试证明经典线性回归模型参数OLS 估计量的性质()ˆE ββ=和()()12ˆˆ,Cov X X ββσ-'=,并说明你在证明时用到了哪些基本假定; 解答：为了解某国职业妇女是否受到歧视,可以用该国统计局的“当前人口调查”中的截面数据,研究男女工资有没有差别;这项多元回归分析研究所用到的变量有：对124名雇员的样本进行研究得到的回归结果为括号内为估计的t 值：1求调整后的可决系数2R2AGE 的系数估计值的标准差为多少3检验该国工作妇女是否受到歧视为什么4求以95%的概率,一个30岁受教育16年的该国妇女,平均每小时工作收入的预测区间是多少 解答：1 23因为()0.025120 1.9799 4.61t =<,所以2ˆ 2.76β=-显着,且为负,即意味着妇女受到歧视;40ˆ 6.41 2.7610.99160.123010.27W=--⨯+⨯+⨯= 有公式知0W 的95%置信区间为： 即10.27 1.9799±其中()01,1,16,30X '=设某公司的投资行为可用如下回归模型描述： 其中i I 为当期总投资,1i F -为已发行股票的上期期末价值,1i K -为上期资本存量;数据见课本71页; （1） 对此模型进行估计,并做出经济学和计量经济学的说明;（2） 根据此模型所估计的结果,做计量经济学检验;（3） 计算修正的可决系数;（4） 如果2003年的1i F -和1i K -分别为和,计算iI 在2003年的预测值,并求出置信度为95%的预测区间;解答：equation i c f kexpand 1984 2003smpl 2003 2003f=k=smpl 1984 2003yf sfscalar tc=qtdist,16series yl=yf-tcsfseries yu=yf+tcsfshow yl yf yu1最小二乘回归结果为：经济意义说明：在假定其他变量不变的情况下,已发行股票的上期期末价值增加1单位,当期总投资增加单位；在其他变量不变的情况下,上期资本存量增加1单位,当期总投资增加单位;2模型的拟合优度为20.890687R=,修正可决系数为20.877022R=,可见模型拟合效果不错;F检验：对模型进行显着性检验,F统计量对应的P 值为0,因此在0.05α=的显着性水平上我们拒绝原假设023:0H ββ==,说明回归方程显着,即变量“已发行股票的上期期末价值”和“上期资本”存量联合起来确实对“当期总投资”有显着影响; t 检验：针对()0:01,2,3jH j β==进行显着性检验;给定显着性水平0.05α=,查表知()216 2.12t α=;由回归结果,2ˆβ、3ˆβ对应的t 统计量的绝对值均大于,所以拒绝()0:02,3j H j β==；但1ˆβ对应的t 统计量的绝对值小于,在的显着性水平上不能拒绝01:0H β=的原假设; 320.877022R =4iI 在2003年的预测值为,置信度为95%的预测区间为,设一元线性模型为23.1r i=1,2,…..,n 其回归方程为ˆˆˆY X αβ=+,证明残差满足下式如果把变量2X ,3X 分别对1X 进行一元线性回归,由两者残差定义的2X ,3X 关于1X 的偏相关系数23.1r 满足： 解答：1对一元线性模型,由OLS 可得 所以,2偏相关系数是指在剔除其他解释变量的影响后,一个解释变量对被解释变量的影响;不妨假设2X ,3X 对1X 进行一元线性回归得到的回归方程分别为： 21211ˆˆX X e αα=++,31212ˆˆX X e γγ=++则,12,e e 就分别表示2X ,3X 在剔除1X 影响后的值; 所以2X ,3X 关于1X 的偏相关系数就是指12,e e 的简单相关系数; 所以,因为120,0e e ==,()()()11222211ˆi i i X X X X XX α--=-∑∑,()()()11332211ˆi i i X X X X XX γ--=-∑∑令111222333,,ii i i i iX X x X X x X X x -=-=-=则2ˆr α=2ˆr γ=注意到21213121ˆˆˆˆ,X X X X ααγγ=+=+,所以12212321ˆˆ,i ii i i i e x x e x x αγ=-=-所以23.1e e e e e e r --==其中,()()1222132122322121322122321131ˆˆˆˆˆˆi ii ii i i ii i i i iiii ii iie ex x x x xx x x x x x x x r x x r x x r xr r r αγγααγ=--=--+=--+=∑∑∑∑∑∑∑(2131212131233121r rr r r r r r r r r r r r r ===-同理可得： 所以考虑下面两个模型： Ⅰ：122iillikkiiY X X X ββββε=++++++ Ⅱ：122iliillikkiiY X X X X ββββε''''-=++++++ （1） 证明ˆˆˆˆ1,,1,2,,1,1,l l j jj l l k ββββ''-===-+（2） 证明模型Ⅰ和Ⅱ的最小二乘残差相等（3） 研究两个模型的可决系数之间的大小关系 解答：1设211111112222222221,,,1,,,,,,,,1,,,k l k l ln k k n n kn ln X X X Y Y X X X Y X X Y X X X ββεββεββεββε'⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪' ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪'====== ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪'⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭则模型Ⅰ的矩阵形式为：Y X βε=+模型Ⅱ的矩阵形式为：lY X X βε'-=+取()0,,0,1,0,,0l e '=,其中1为le 的第l 个分量 则l lX Xe =令l lZ Y X Y Xe =-=-,则模型Ⅱ又可表示为Z X βε'=+ 又OLS 得知,()1ˆX X X Y β-''=,()1ˆX X X Z β-'''= 将l lZ Y X Y Xe =-=-代入可得：即1111ˆˆˆ0ˆˆˆ11ˆˆˆ0l l k k k βββββββββ⎛⎫⎛⎫⎛⎫'⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪'=-=- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪'⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭2由上述计算可得： 3由2可知ESS ESS '=所以要比较2R 和2R ',只需比较TSS 和TSS '所以,当var()2cov(,)l lX Y X ≥时,TSS '大于TSS ,则22R R '≥；反之,22R R '<美国1970-1995年个人可支配收入和个人储蓄的数据见课本102页表格;由于美国1982年遭受了其和平时期最大的衰退,城市失业率达到了自1948年以来的最高水平%;试建立分段回归模型,并通过模型进一步验证美国在1970-1995年间储蓄-收入关系发生了一次结构变动; 解答：建立模型为()1212347.3t t t t tY X D X ββδε=++-+其中t Y 为t 年的个人储蓄,tX 为t 年的个人可支配收入,{1,19820,1982tt D t ≥=<当当 则()121982ttE Y t X ββ<=+ Eviews 代码： series d1=0 smpl 1982 1995 d1=1smpl allls sav c pdi d11δ显着,所以美国在1970-1995年间储蓄-收入关系确实发生了一次结构变动在行风评比中消费者的投诉次数是评价行业服务质量的一个重要指标;一般而言,受到投诉的次数越多就说明服务质量越差;有关部门对电信、电力和铁路三个服务行业各抽取了四家单位,统计出消费者一年来对这12家企业的投诉次数,见课本表格;试采用虚拟解释变量回归方法,分析三个行业的服务质量是否存在显着的差异; 解答：本题中有三个定性变量,所以需要设置两个虚拟变量其中iY 为i 企业在一年汇中受到的投诉次数,{11,0,ii Dotherwise=若为电力企业,{21,0,ii Dotherwise=若为铁路企业则()1iE Y i β=为电信企业在5%的显着性水平上,12,δδ均不显着,所以电信行业和电力行业的服务质量不存在显着性差异,电信行业和铁路行业的服务质量也不存在显着性差异若取{11,0,ii Dotherwise=若为电信企业,{21,0,ii Dotherwise=若为电力企业,则则()11iE Y i βδ=+为电信企业在5%的显着性水平上,1δ不显着,2δ显着,所以电力行业和铁路行业的服务质量存在显着差异,且电力行业的服务质量比铁路行业好;电信和铁路行业服务质量不存在显着差异;虚拟变量的实质原则是什么试以加法形式在家庭对某商品的消费需求函数中引入虚拟变量,用以反映季节因素淡、旺季和家庭收入层次差异高、低对商品消费需求的影响,并写出各类消费函数的具体形式;解答：引入两个虚拟变量其中{10,D=若为淡季1,若为旺季,{20,D=低收入家庭1,高收入家庭所以淡季低收入家庭对商品的消费需求为淡季高收入家庭对商品的消费需求为旺季低收入家庭对商品的消费需求为旺季高收入家庭对商品的消费需求为以加法形式引入虚拟变量：即以相加的形式将虚拟变量引入模型;加法形式引入虚拟变量可以考察截距的不同；斜率的不同则可通过以乘法方式引入虚拟变量来实现;设消费函数的形式为其中,Y是收入,C是消费,,,αβγ是待定参数;观测到某地区总消费和收入的数据见课本表格;（1） 当1γ=时,估计模型并解释其经济意义;（2） 以1γ=时所得到的参数估计量作为初始值,采用高斯-牛顿迭代方法回归模型参数; 解答：（1） 当1γ=时,消费函数形式为C Y αβε=++样本回归方程为ˆ11.150.899CY =+,说明每增加1元收入,消费就会增加元;另外,我们注意到常数项在5%的水平上是不显着的;（2） 以,,1作为初始值,采用高斯-牛顿迭代得到样本回归方程为 Eviews 代码为：ls cons c ycoef3 bparam b1 b2 b3 1在 Eviews 主菜单,Quick/Estimate Equation…,弹出Equation Estimation 窗口,在Specification 中输入方程cons=b1+b2y^b3 对某种商品的销售量Y 进行调查,得到居民可支配收入1X ,其他消费品平均价格指数2X 的数据见课本145页;1若以1X 、2X 为解释变量,问是否存在多重共线性 2你认为比较合适的模型是什么解答：以1X 、2X 为解释变量,回归得到2R =,但自变量1X 的回归系数在5%的水平上并不显着计算1X 、2X 间的相关系数为：120.991796X X r = 做辅助回归得到：辅助回归的2R 大于主回归的2R ;所以,以1X 、2X 为解释变量,会产生多重共线性;2采用逐步回归法,首先用1X 作为自变量对Y 进行回归,得到1ˆ39.017990.521613YX =-+ 2R = 利用2X 作为自变量对Y 进行回归,得到 1ˆ54.365140.670541YX =-+ 2R = 根据我国1985-2001年城镇居民人均可支配收入y 和人均消费性支出x 的数据,按照凯恩斯绝对收入假说建立的消费函数计量经济模型为：（1） 解释模型中的经济意义；（2） 检验该模型是否存在异方差性；（3） 如果模型存在异方差,写出消除模型异方差的方法和步骤;解答：1凯恩斯绝对收入假说：在短期中,消费取决于收入,随着收入的增加消费也将增加,但消费的增长低于收入的增长;表示收入每增加1单位,其中有单位用于消费,即边际消费倾向;2异方差检验方法：Goldfeld-Guandt 检验,Breusch-Pagan 检验,White 检验本题中适用White 检验法;2170.4778.109e nR =⨯=,查表得()0.051 3.841χ=()20.051e nR χ>,所以拒绝原假设,模型存在异方差; 3利用残差与自变量之间的回归方程2451.900.87i i e x =-+,在原模型i i y x αβε=++两边同除以,得到新模型即先对原始数据进行处理,自变量与因变量同除以,然后对处理后的数据进行OLS 估计;注：回归方程2451.900.87i ie x =-+中x 的系数并不显着 设多元线性模型为Y =X β+ε,其中试问此模型存在异方差吗如果存在异方差,怎样把它变成同方差模型,并用广义最小二乘法GLS 求β的估计量;解答：因为()22i ji j σσ≠≠,所以该模型显然存在异方差; 在原模型两边同乘以12-Ω,得到111222---ΩΩΩY =X β+ε 则()111111112222222222cov ,E E I σσ--------⎛⎫⎛⎫''ΩΩ=ΩΩ=ΩΩ=ΩΩΩ= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭εεεεεε所以新模型是同方差;对新模型采用OLS 进行估计得到：下面给出的数据是美国1988年研究与开发R&D 支出费用Y 与不同部门产品销售量X 和利润Z;数据见课本146页试根据资料建立一个回归模型,运用Glejser 方法和White 方法检验异方差,由此决定异方差的表现形式并选用适当的方法加以修正; 解答：因变量与自变量的选取对模型进行回归,得到：回归系数都不显着White 检验结果显示,存在异方差Glejser 检验结果显示：存在异方差取对数后进行回归,得到：进行White 异方差检验不能拒绝同方差假设;以z 作为因变量,以x,y 作为自变量,回归得到 White 异方差检验：在5%的显着性水平上,拒绝同方差的原假设;取对数,回归得到进行White 异方差检验,得到在5%的显着性水平上,不能拒绝同方差的原假设;即取对数就可以消除异方差;注：1以各自方差的倒数为权数对模型进行修正 1ˆ1690.3090.387979yx =-+ n=19,k=1,在5%显着性水平上, 1.18, 1.401l u d d == 因为0.52l DW d =<,所以拒绝无序列相关的原假设; 2对回归残差序列进行一阶自回归得到()()111ˆ0.920175i i e e -=,即1ˆ0.920175ρ=用估计出来的ρ进行广义差分,再进行回归得到： 得到新残差,再进行回归得到2ˆ0.927088ρ= 迭代终止,得到ˆ0.936895ρ=,进行广义差分,再回归得到：此时0.720623l DW d =<,故一阶差分并不能消除序列相关;进行二阶差分,得到：n=17,k=3,在5%显着性水平上,0.672, 1.432l u d d == 4u ud DW d <<-,故不能拒绝无序列相关的原假设1原模型为60t it i t i Y X αβε-==++∑施加线性算术滞后()61,0,1,,6i i i ββ=+-=⎡⎤⎣⎦则原模型可化为 ()[]6060617t t i ti t i ti Y i X i X αβεαβε-=-==++-+⎡⎤⎣⎦=+-+∑∑ 1施加有远端约束的Almon 一次多项式滞后01i i βαα=+,0,1,,6i =所以()0117i i i βααα=+=-,0,1,,6i =则原模型可化为 ()()61061077t t i ti t i ti Y i X i X ααεααε-=-==+-+=+-+∑∑ 2比较方程1和2,可见两个模型是一致的 2ls lncons c pdllninc,6,2,13 ls lncons c pdllninc,6,2,24ls lncons c pdllninc,6,2,3567关于F 统计量分子自由度的说明;15阶滞后消费收入模型：施加Almon 三次多项式约束230123i i i i βαααα=+++,0,1,,5i = ls lny c pdllnx,5,32所以3施加近终端约束101230βαααα-=-+-=ls lny c pdllnx,5,3,14根据带近终端约束的回归残差平方和以及不带近终端约束的回归残差平方和,构建F 统计量,分子自由度为15如习题5、6、71对011ln ln ln t t t t C C Y ββαε-=+++进行回归利用所得残差计算ˆρ,再结合回归得到的()1ˆvar β构建Durbin h 统计量在原假设下,h 渐近服从()0,1N 若2h Z α>,则拒绝无一阶序列相关的原假设;否则,不能拒绝原假设2Breusch-Godfrey 检验Breusch-Godfrey 检验是将OLS 的残差t e 对于1t e -和包括滞后的因变量行回归;所以对p 阶序列相关进行检验,应构建回归模型： 构建统计量22pTR χ2对于过度识别的模型,可采用2SLS 法进行估计 tsls cons-g c y1 c y1-1 gtsls i c y1 y1-1 c y1-1 g。
第一讲作业题为分析不同州的公共教育支出花费在学生身上的教育经费，估计了如下的回归方程：式中，S代表第i个州花费在每个公立学校学生身上的教育经费；Y代表第i个州的资本收入；G代表第i个州公立学校学生的增长率。
1A 说明变量Y与变量G的参数估计值的经济意义。
作业题21B 你预期变量Y和G的参数符号各是什么？请说明理由。
估计结果与你的预期一致吗？作业题31C 变量G是用小数来衡量的，因此，当一个州的招生人数增加了10%时，G等于0.1。
如果变量G用百分比的形式来衡量，那么当一个州的招生人数增加了10%时，G等于10。
此时，方程的参数估计值会如何变化？（文字说明即可）作业题4Jaime Diaz发表在《体育画报》上的一篇论文研究了美国职业高尔夫球协会（PGA）巡回赛中不同距离的推杆次数。
论文中建立了推杆进洞次数百分比（P）关于推杆距离（L，英尺）的关系式。
推杆距离越长，进洞的可能性越小。
可以预测，L的参数估计值为负。
回归方程如下：2A 说明L的参数估计值的经济意义。
作业题52B 利用该方程估计一个PGA高尔夫球员10英尺推杆进球的次数百分比。
再分别估计1英尺和25英尺的情况。
结果是否符合现实？作业题62C 上一题的答案说明回归分析时存在什么问题？第二讲作业题作业题11 查尔斯·拉弗（Charles Lave）发表了一篇驾驶员交通事故率的研究报告。
他的总体结论是驾驶速度的方差（同一公路上汽车驾驶速度差异的程度）是交通事故率的重要决定因素。
在他的分析中，采用两年的全美数据分别估计，得出的回归方程为：第一年：第二年：式中，代表第i个州州际公路上的交通事故数量（单位：车辆每行驶一亿英里的交通事故数）；代表一个不确定的估计截距；代表第i个州的驾驶速度的方差；代表第i个州每名驾驶员的平均罚单数量；代表第i个州内每平方英里医院的数量。
1a.考察变量的理论依据，给出其参数符号的预期。
作业题21b.这两年的参数估计的差异是否值得重视？请说出你的理由。
在什么情况下，应该关注这些差异呢？作业题31c.通过比较两个方程的调整的判定系数，哪一个方程具有更高的判定系数调整的判定系数越高，回归方程越好吗为什么作业题4假定你决定建一个离你学校最近的冷冻酸奶商店的销售量模型。
店主很乐意帮助收集数据，因为她相信你们学校的学生是她的主要顾客。
经过长时间的数据收集以及无限量的冷冻酸奶供给之后，你估计得到以下回归方程：式中，代表第t个两周内冷冻酸奶的销售总量；代表t期的平均温度（单位：华氏温度）；代表t期该商店冷冻酸奶价格（单位：美元）；代表反映是否在学校报纸发布广告的虚拟变量（1=店主在学校报纸上做了广告）；代表反映是否为学校学期时间的虚拟变量（1=t期是学校学期时间，即9月初到12月初、1月初到5月底）。
2a.为什么要假定“无限量的冷冻酸奶供给”？（提示：考虑模型是否满足经典假设）作业题52b.说明变量和变量的参数估计值的经济含义。
作业题62c.你和店主对变量C的参数符号都很惊讶。
你能解释为什么吗？第三讲作业题式中，代表第i幢房子的价格（单位：1000万美元）；代表第i幢房子所占地皮面积（单位：1000万平方米）；代表第i幢房子的已建年限；代表第i幢房子里的房间数目；代表虚拟变量，若第i幢房子有壁炉则为1，否则为0；代表虚拟变量，若第i幢房子朝向海滩则为1，否则为0。
自由度单侧：10%5% 2.5%1a. 对变量LOT、BED的参数建立适当的假设，并在5%的显著性水平下进行检验。
作业题21b.壁炉可能增加房屋的价值，但你的一个朋友说壁炉太脏不利于保持室内整洁，使你不能确定它的参数符号。
请建立适当的假设，并在5%的显著性水平下进行检验。
作业题31c. 回归结果是否出现与预期不符的情形？（提示：考虑参数的显著性）作业题41d. 请写出关于方程总体显著性的F检验的原假设和备择假设。
作业题5第四讲作业题作业题11.假设你已经被提升为“Amish”公司速溶麦片粥的产品经理，你的首项任务是决定下一年度是否要提价。
（速溶麦片粥是一种用热水冲泡之后就可以作为谷类早餐的很好选择，比普通麦片冲泡时间短。
）为了保持你作为Amish Oats公司计量经济学家的声誉，你决定建立关于销售价格对销售量影响的模型，并且估计了如下假设方程（括号内的数值为标准误）：OAT t PR t1a.建立PR 的斜率参数的适当假设，并在5% 的显著性水平下进行检验。
作业题21b. 这个方程是否存在计量经济学问题？是否能看出有变量被遗漏的迹象？有没有迹象表明该方程有不相干变量？作业题31c.如果可以给方程中加入一个变量，你建议加入什么变量？作业题4什么样的汽车加速最快？大多数人都会回答，高功率的、轻型的、流线型的汽车加速最快。
为检验这种说法是否正确，利用2009年模型车数据估计了如下方程：式中，TIME 代表第i辆车的速度从0加速到每小时60英里所需要的时间（单位：秒）；TOP代表虚拟变量，如果第i辆车是手动挡则为1，否则为0；WEIGHT代表第i辆车的重量（单位：磅）；HP代表第i辆车的马力。
2a. 假设你的邻居是物理学专业的，他告诉你马力可以表示为：。
其中，M表示质量，D表示距离，A表示加速度。
那么，你认为方程存在怎样的计量经济学问题？作业题52b.你决定将TIME和HP之间的函数形式改为反函数形式。
新方程的回归结果如下：你认为哪一个方程更恰当？为什么？作业题62c. 既然这两个方程选用的是两种不同的函数形式，那么，它们的调整的判定系数可以用来比较吗？为什么？第五讲作业题a. 针对变量S的参数做出适当假设，并在5%的显著性水平下进行检验。
作业题2b. 该方程存在什么问题（从遗漏变量、不相干变量或多重共线性中选择）？为什么？作业题3c. 假定你现在得知，变量S和A之间的简单相关系数为0.94，这会改变你在b中的答案吗？如果改变的话，怎样改变的？作业题4d. 参数估计值的符号与预期不一致，这可能是由多重共线性引起的吗？为什么？第六讲作业题第一讲回归分析概述测试题问题1 判断题 (1分)计量经济学可用于描述商品需求曲线，即需求量与价格的关系。
问题2 判断题 (1分)计量经济学只能做定量研究，不能做定性研究，如个人的职业选择。
问题3 判断题 (1分)回归分析考察的是解释变量与被解释变量之间的函数关系。
问题4 判断题 (1分)回归方程中，被解释变量等于其估计值与随机误差项之和。
问题5 判断题 (1分)残差指的是被解释变量的真实值与估计值之差。
问题6 判断题 (1分)数据不准确可能导致回归分析的结论存在偏误。
问题7 单选 (2分)回归分析中关于解释变量X和被解释变量Y的说法正确的是：问题8 单选 (2分)以下模型属于线性回归模型的是：问题9 单选 (2分)在回归方程中，G代表性别虚拟变量，男性则为1，否则为0。
若G的定义改变为女性为1，否则为0，则回归方程应为：问题10 多选 (3分)以下关于计量经济学用途的说法正确的有：第二讲普通最小二乘法测试题问题1 单选 (2分)讨论回归结果时不用花费太多时间去分析常数项的估计值，这主要依据的假设是：A 误差项总体均值为0。
(√)B所有解释变量与误差项都不相关。
C误差项与观测值互不相关。
D误差项具有同方差。
E模型设定无误。
问题2 判断题 (1分)最小二乘法的目标是误差项之和最小。
问题3 判断题 (1分)若所有解释变量对被解释变量没有影响，回归方程的判定系数一定为0。
问题4 判断题 (1分)若某解释变量在理论上对被解释变量没有影响，该解释变量的参数估计值一定为0.问题5 多选 (3分)以下关于最小二乘法的说法正确的有：A 最小二乘法的目标是残差平方和最小。
(√)B所估计的对象是方程中的参数。
(√)C最小二乘法的目标是残差之和最小。
D判定系数可以为负数E判定系数越大，模型越好。
问题6 单选 (2分)在关于身高和体重的模型中，新增QQ号码这个变量后，以下说法错误的是：A 身高的参数估计值可能发生变化。
B判定系数可能减小。
(√)C调整的判定系数可能减小。
D QQ号码的参数估计值一定为0. (√)E常数项的估计值可能发生变化。
问题7 判断题 (1分)若采用两组样本估计同一回归方程，参数估计值的差异体现了数据的随机性。
问题8 判断题 (1分)若解释变量之间存在完全多重共线性，则参数估计值无法获得。
问题9 单选 (2分)一元回归方程的样本回归线必然通过的点为：对对问题10 判断题 (1分)随机误差项的总体均值为0以及随机误差项与解释变量不相关保证了参数估计量的无偏性。
问题11 判断题 (1分)若随机误差项服从t分布，则OLS估计量不再具有BLUE性质。
问题12 多选 (3分)建立玉米产量Y对施肥密度F和降雨量R的回归方程，估计结果为。
则以下说法正确的有：1常数项-120意味着玉米产量可能为负。
2若变量F的参数真实值为0.20，则参数估计值-0.10表明OLS估计量是有偏的。
3变量F的参数估计值的符号不符合预期，并不影响OLS估计量的BLUE性质。
（√）4若方程不满足所有古典假设，变量R的参数真实值也可能等于5.33。
（√）第十讲预测1一个预测方程在样本内拟合得很好，但并不能保证在样本外也可以进行准确的预测2预测是对被解释变量样本外的观测值的估计3平稳时间序列和非平稳时间序列均可采用ARMA模型预测4计量模型的预测既可以进行均值预测，又可以进行区间预测5时间序列分析体现了“让数据自己说话”的思想。
