第二章课后习题
2.1（1）分别分析各国人均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的数量关系。
解：各国人均寿命（Y）与人均GDP（X1）之间的数量关系：
Y=56.64794+0.12836X1
各国人均寿命（Y）与成人识字率（X2）之间的数量关系：
Y=38.79424+0.331971X2
各国人均寿命（Y）与一岁儿童疫苗接种率（X3）之间的数量关系：
Y=31.79956+0.387276X3
（2）对所建立的回归模型近性检验（假设显著性水平α为0.05）。
解：各国人均寿命（Y）与人均GDP（X1）之间的回归模型检验：
1﹥经济意义检验：所估计的参数β1=56.64794，β2=0.12836，说明亚洲各国人均GDP每增加1美元，人均寿命将增加0.12836年，这与预期的经济意义相符。
2﹥拟合有度检验：可决系数R2=0.526082，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“人均GDP”对被解释变量“人均寿命”的一半多作出了解释。
3﹥统计检验：H0：β2=0，H1：β2≠0，因为P=0.0001＜α=0.05，所以拒绝原假设，因此亚洲各国人均GDP对人均寿命具有显著影响。
各国人均寿命（Y）与成人识字率（X2）之间的回归模型检验：
1﹥经济意义检验：所估计的参数β1=38.79424，β2=0.331971，说明亚洲各国成人识字率每增加1%，人均寿命将增加0.331971年，这与预期的经济意义相符。
2﹥拟合优度检验：可决系数R2=0.716825，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“成人识字率”对被解释变量“人均寿命”的大部分作出了解释。
3﹥统计检验：H0：β2=0，H1：β2≠0，因为P=0.0000＜α=0.05，所以拒绝原假设，因此亚洲各国成人识字率对人均寿命具有显著影响。
各国人均寿命（Y）与一岁儿童疫苗接种率（X3）之间的回归模型检验：
1﹥经济意义检验：所估计的参数β1=31.79956，β2=0.387276，说明亚洲各国一岁儿童疫苗接种率每增加1%，人均寿命将增加0.387276年，这与预期的经济意义相符。
2﹥拟合优度检验：可决系数R2=0.537929，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“一岁儿童疫苗接种率”对被解释变量“人均寿命”的一半多作出了解释。
3﹥统计检验：H0：β2=0，H1：β2≠0，因为P=0.0001＜α=0.05，所以拒绝原假设，因此亚洲各国一岁儿童疫苗接种率对人均寿命具有显著影响。
2.2（1）建立浙江省财政预算收入与全省生产总值的计量经济模型，估计模型的参数，检验模型的显著性，用规范的形式写出估计检验结果，并解释所估计参数的经济意义（假设显著性水平为0.05）。
解：
计量经济模型：Y=﹣154.3063+0.176124X
估计模型的参数：β1=﹣154.3063，β2=0.176124
统计检验：H0：β2=0，H1：β2≠0，因为P=0.0000＜α=0.05，所以拒绝原假设，因此全省生产总值对财政预算总收入具有显著影响。
所估计参数的经济意义：所估计的参数β1=﹣154.3063，β2=0.176124，说明全省生产总值每增加1亿元，财政预算总收入将增加0.176124亿元。
（2）如果2011年，全省生产总值为32000亿元，比上年增长9.0%，利用计量经济模型对浙江省2011年的财政预算总收入做出点预测和区间预测。
解：由EViews软件得出Y f=5481.659，这是当X f=32000时浙江省财政预算总收入的点预测值。
1＞为了作区间预测，取α=0.05，Y f平均值置信度95%的预测区间为：
根据下图的数据可以计算出：
当X f=32000时，将相关数据代入计算得到
即是说，当浙江省全省生产总值达到32000亿元时，浙江省财政预算总收入平均值置信度95%的预测区间为（5256.972，5706.346）亿元。
2＞Y f个别值置信度95%的预测区间为：
当X f=32000时，将相关数据代入计算得到
即是说，当浙江省全省生产总值达到32000亿元时，浙江省财政预算总收入个别值置信度95%的预测区间为（5039.510，5923.808）亿元。
（3）建立浙江省财政预算收入对数与全省生产总值对数的计量经济模型，估计模型的参数，检验模型的显著性，并解释所估计参数的经济意义。
解：
计量经济模型：lnY=﹣1.918289+0.980275lnX
估计模型的参数：β1=﹣1.918289，β2=0.980275
统计检验：H0：β2=0，H1：β2≠0，因为P=0.0000＜α=0.05，所以拒绝原假设，因此全省生产总值对数对财政预算总收入对数具有显著影响。
所估计参数的经济意义：所估计的参数β1=﹣1.918289，β2=0.980275，说明全省生产总值对数每增加1亿元，财政预算总收入对数将增加0.980275亿元。
2.3由12对观测值估计得消费消费函数C i=50+0.6Y，其中，C是消费支出，Y是可支配收入（元），已知Y=800，（Y i－Y）2=8000， e =300，t0.025（10）=2.23。当Y f=1000时，试计算：
（1）消费支出C的点预测值；
解：因为Y f=1000，C i=50+0.6Y，所以消费支出C的点预测值是650
（2）在95%的置信概率下消费支出C平均值的预测区间；
解：
即是说，当可支配收入达到1000元时，消费支出平均值置信度95%的预测区间为（536.155，783.845）元。
（3）在95%的置信概率下消费支出C个别值的预测区间。
解：
即是说，当可支配收入达到1000元时，消费支出个别值置信度95%的预测区间为（517.954，782.046）元。
2.4（1）建立建筑面积与建造单位成本的回归方程；
解：
Y=1845.475－64.184X
（2）解释回归系数的经济意义；
解：所估计的参数β1=1845.475，β2=﹣64.184，说明建筑面积每增加1万平方米，建造单位成本将减少64.184元/平方米。
（3）估计当建筑面积为4.5万平方米时，对建造平均单位成本作区间预测。
解：由EViews软件得出Y f=1556.647，这是当X f=4.5时建造单位成本的点预测值。
为了作区间预测，取α=0.05，Y f平均值置信度95%的预测区间为：
根据下图的数据可以计算出：
当X f=4.5时，将相关数据代入计算得到
即是说，当建筑面积达到4.5万平方米时，建造单位成本平均值置信度95%的预测区间为（1533.708，1579.586）元/平方米。
2.6练习题2.2中如果将“财政预算总收入”和“全省生产总值”数据的计量单位分别或同时由“亿元”更改为“万元”，分别重新估计参数，对比被解释变量与解释变量的计量单位分别变动和同时变动的几种情况下，参数估计及统计检验结果与计量单位更改之前有什么区别？你能从中总结出什么规律性吗？
解：1＞当“全省生产总值”的计量单位由“亿元”跟改为“万元”，“财政预算总收入”计量单位不变时：
Y=﹣0.015431+1.76E-05X
2＞当“财政预算总收入”的计量单位由“亿元”跟改为“万元”，“全省生产总值”计量单位不变时：
Y=﹣154.3063+1761.239X
3＞当“财政预算总收入”和“全省生产总值”的计量单位都由“亿元”跟改为“万元”时：
Y=﹣0.015431+0.176124X
区别：当只有“全省生产总值”的计量单位由“亿元”跟改为“万元”时，整个模型缩小了10﹣4；当只有“财政预算总收入”的计量单位由“亿元”跟改为“万元”时，β2扩大了104；当“财政预算总收入”和“全省生产总值”的计量单位都由“亿元”跟改为“万元”时，β1缩小了10﹣4。
规律：当X的单位比Y的单位不同且比Y大时，模型整体值缩小；当X的单位比Y的单位不同且比Y小时，β2扩大；当X的单位比Y的单位相同时，β1缩小
第一章绪论 一、填空题： 1．计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的__________为内容的分支学科，挪威经济学家弗里希，将计量经济学定义为__________、__________、__________三者的结合。 2．数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的__________关系，用__________性的数学方程加以描述，计量经济模型揭示经济活动中各因素之间__________的关系，用__________性的数学方程加以描述。 3．经济数学模型是用__________描述经济活动。 4．计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同，可以分为__________计量经济学和__________计量经济学。 5．计量经济学模型包括__________和__________两大类。 6．建模过程中理论模型的设计主要包括三部分工作，即__________、____________________、____________________。 7．确定理论模型中所包含的变量，主要指确定__________。 8．可以作为解释变量的几类变量有__________变量、__________变量、__________变量和__________变量。 9．选择模型数学形式的主要依据是__________。 10．研究经济问题时，一般要处理三种类型的数据：__________数据、__________数据和__________数据。 11．样本数据的质量包括四个方面__________、__________、__________、__________。 12．模型参数的估计包括__________、__________和软件的应用等内容。 13．计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是__________检验、__________检验、__________检验和__________检验。 14．计量经济模型的计量经济检验通常包括随机误差项的__________检验、__________检验、解释变量的__________检验。 15．计量经济学模型的应用可以概括为四个方面，即__________、__________、__________、__________。 16．结构分析所采用的主要方法是__________、__________和__________。 二、单选题： 1．计量经济学是一门（）学科。 A.数学 B.经济 C.统计 D.测量
计量经济学： 是以经济理论为指导，以经济事实为依据，以数学、统计学为方法，以计量经济模型的建立和应用为核心，对经济关系与经济活动数量规律进行研究的一门应用型经济学科。 计量经济四个要素：经济变量（x ，y ）、参数（β）、误差项（u ）及方程的形式f （·） 利用方差分解表计算F 统计量的过程 完全多重共线性如果存在某解释变量是其他解释变量的线性组合，则称为存在完全多重共线性 近似（不完全）多重共线性若解释变量之间无准确的或完全的线性相关关系，但它们之间存在高度的线性相关性，称模型存在近似（不完全）多重共线性。 Y=X β+u 在多元线性回归模型中，回归系数 表示：在其它解释变量不变的条件下，第j 个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响。u 是随机误差项。 多重共线性的判断：“经典”判断法多重共线性的“经典”特征是R2较高，方程的F 检验高度显著但参数t 检验显著的不多，如果一个回归分析结果中存在这一特征，则应考虑其是否存在多重共线性的问题。 方差扩大因子法（1-Rj 方）为自变量Xj 的容忍度（Tolerance ），其倒数称为方差扩大因子 经验表明，当VIFj ≥10时，自变量xj 与其它自变量之间的多重共线性程度就非常大了，以至于足以影响到OLSE 的稳定性（方差增大）。 双对数函数模型：βj 称为偏弹性系数。它度量了在其他变量不变的条件下，被解释变量y 对于解释变量Xi 的弹性系数。 对样本回归方程解释如下：斜率系数0.3397表示产出对劳动投入的弹性，即表明在资本投入保持不变的条件下，劳 动投入每增加一个百分点，平均产出将增加0.3397个百分点。同样地，在劳动投入保持不变的条件下，资本投入每增加一个百分点，产出将平均增加0.8419个百分点。两个弹性系数相加为规模报酬系数，其数值大于1，表明该市经济的特征很可能是规模报酬递增的（如果数值等于1，属于规模报酬不变；小于1，则属于规模报酬递减）。根据单边检验的结果，这两个系数各自均是统计显著的（这是用单边检验，即 ，因为我们预期劳动力和资本对产出影响都是正向的），模型的F 值也是高度显著的（因为prob=0.0000），因此能够拒绝零假设：劳动力与资本对产出无影响。R2值为0.995，表明劳动力和资本（对数）的变动解释了大约99.5%的产出（对数）的变动，说明了模型很好地拟合了样本数据。 误差项一阶自相关的DW 检验DW 值越接近于2，ut 的自相关性越小；DW 值越接近于零， ut 正自相关程度越高；DW 值越接近于4， ut 负自相关程度越高 DW 检验的准则如下：⑴当DW
计算分析题（共3小题，每题15分，共计45分） 1、下表给出了一含有3个实解释变量的模型的回归结果： 方差来源 平方和（SS ） 自由度（d.f.） 来自回归65965 — 来自残差— — 总离差(TSS) 66056 43 （1）求样本容量n 、RSS 、ESS 的自由度、RSS 的自由度 （2）求可决系数)37.0(-和调整的可决系数2 R （3）在5%的显著性水平下检验1X 、2X 和3X 总体上对Y 的影响的显著性 （已知0.05(3,40) 2.84F =） （4）根据以上信息能否确定1X 、2X 和3X 各自对Y 的贡献？为什么？ 1、 （1）样本容量n=43+1=44 （1分） RSS=TSS-ESS=66056-65965=91 （1分） ESS 的自由度为: 3 （1分） RSS 的自由度为: d.f.=44-3-1=40 （1分） （2）R 2=ESS/TSS=65965/66056=0.9986 （1分） 2R =1-(1- R 2)(n-1)/(n-k-1)=1-0.0014?43/40=0.9985 （2分） （3）H 0：1230βββ=== （1分） F=/65965/39665.2/(1)91/40 ESS k RSS n k ==-- （2分） F >0.05(3,40) 2.84F = 拒绝原假设 （2分） 所以，1X 、2X 和3X 总体上对Y 的影响显著 （1分） （4）不能。 （1分） 因为仅通过上述信息，可初步判断X 1，X 2，X 3联合起来 对Y 有线性影响，三者的变化解释了Y 变化的约99.9%。但由于 无法知道回归X 1，X 2，X 3前参数的具体估计值，因此还无法 判断它们各自对Y 的影响有多大。 2、以某地区22年的年度数据估计了如下工业就业模型 i i i i i X X X Y μββββ++++=3322110ln ln ln 回归方程如下： i i i i X X X Y 321ln 62.0ln 25.0ln 51.089.3?+-+-= （-0.56）(2.3) (-1.7) (5.8) 2 0.996R = 147.3=DW 式中，Y 为总就业量；X 1为总收入；X 2为平均月工资率；X 3为地方政府的
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（）。 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（）。 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（）。 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．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（）。 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（）。 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．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（）。 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（）。 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．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（）。 A．虚拟变量 B．控制变量 C．政策变量 D．滞后变量 12．（）是具有一定概率分布的随机变量，它的数值由模型本身决定。 A．外生变量 B．内生变量 C．前定变量 D．滞后变量 13．同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（）。 A．横截面数据 B．时间序列数据 C．修匀数据 D．原始数据 14．计量经济模型的基本应用领域有（）。 A．结构分析、经济预测、政策评价 B．弹性分析、乘数分析、政策模拟 C．消费需求分析、生产技术分析、 D．季度分析、年度分析、中长期分析 15．变量之间的关系可以分为两大类，它们是（）。 A．函数关系与相关关系B．线性相关关系和非线性相关关系 C．正相关关系和负相关关系D．简单相关关系和复杂相关关系 16．相关关系是指（）。 A．变量间的非独立关系B．变量间的因果关系C．变量间的函数关系 D．变量间不确定性的依存关系17．进行相关分析时的两个变量（）。
1什么是计量经济学? 计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。 2计量经济学分析问题的一般步骤？ 设计理论模型，包括模型中变量及模型形式的确定。收集样本数据。估计参数。对模型进行检验，包括经济意义的检验，模型参数的检验，模型假定条件的检验等 3现实数据包括哪几种类型？ 横截面数据时间序列数据集合数据 4回归分析的含义？ 回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律，并可用于预报、控制等问题。 5回归分析和相关分析的区别？ 相关分析中两组变量的地位是平等的，不能说一个是因，另外一个是果。或者他们只是跟另外第三个变量存在因果关系。而回归分析可以定量地得到两个变量之间的关系，其中一个可以看作是因，另一个看作是果。两者位置一般不能互换。 6线性回归和线性分析 8最小二乘法原则：最小二乘法的基本原则是各观察点距直线的纵向距离的平方和最小.这里的“二乘”指的是用平方来度量观测点与估计点的远近,“最小”指的是参数的估计值要保证各个观测点与估计点的距离的平方和达到最小. 9经典线性回归模型的基本假设：1、模型对参数为线性2、重复抽样中X是固定的或非随机的3、干扰项的均值为零4、u的方差相等5、各个干扰项之间无自相关6、无多重共线性,即解释变量间没有完全线性关系7、u和X不相关8、X要有变异性9、模型设定正确 10最小二乘估计量的统计性质？ 1.线性特性。 2.无偏性。 3.有效性 4.渐近无偏性 5.一致性 6.渐近有效性 17什么是多重共线性？ 对于多元性回归模型，如果某两个或多个解释变量间出现相关性，则称为多重共线性 18多重共线性诊断方法？ 1）对两个解释变量的模型，采用简单相关系数法 求出X1和X2的简单相关系数r，若|r|接近1，则说明两变量间存在较强的多重共 线性。 （2）对多个解释变量的模型，采用综合统计检验法 若在OLS下，模型的与F值较大，但各参数估计值的t检验值较少，说明各解释变量对Y的联合线性作用显著，但各解释变量间存在共线性而使得它们对Y的独立作用不能分辨，故t检验不显著。 20虚拟变量引入的原则是什么？虚拟变量的个数按以下原则确定：每一定性变量所需的虚拟变量个数要比该定性变量的类别少1，即如果有m个定性变量，只在模型中引入m-1个虚拟变量
名词解释 1、 因果效应：在理想化随机对照实验中得到的，某一给定的行为或处理对结果的影响 2、 实验数据：来源于为评价某种处理（某项政策）抑或某种因果效应而设计的实验 3、 观测数据：通过观察实验之外的实际行为而获得的数据 4、 截面数据：对不同个体如工人、消费者、公司或政府机关等在某一特定时间段内收集到的数据 5、 时间序列数据：对同一个体（个人、公司、国家等）在多个时期内收集到的数据 6、 面板数据：即纵向数据，是多个个体分别在两个或多个时期内观测到的数据 7、 离散型随机变量：一些随机变量是离散的 连续型随机变量：一些随机变量是连续的 8、 期望值：随机变量经过多次重复实验出现的长期平均值，记作E （Y ） 9、 期望：Y 的长期平均值，记作μY 10、方差：是Y 距离其均值的偏差平方的期望值，记作var （Y ） 11、标准差：方差的平方根来表示偏差程度，记作σY 12、独立性：两个随机变量X 和Y 中的一个变量无法提供另一个变量的相关信息 13、标准正态分布：指那些均值102==σμ、方差的正态分布，记作N （0，1） 14、简单随机抽样：n 个对象从总体中抽取，且总体中的每一个个体都有相等的可能性被选入样本 15、独立分布：两个随机变量X 和Y 中的一个变量无法提供另一个变量的相关信息，那么这两个变量X 和Y 独立分布 16、偏差：设Y Y E Y Y μμμμ-??）（为的一个估计量，则偏差是； 一致性：当样本容量增大时，Y μ ?落入真实值Y μ的微小领域区间内的概率接近于1，即Y Y μμ与?是一致的 有效性：如果Y μ ?的方差比Y μ~更小，那么可以说Y Y μμ~?比更有效 17、最小二乘估计量：21)(m i n i -Y ∑ =最小化误差m -i Y 平方和的估计量m 18、P 值：即显著性概率，指原假设为真的情况下，抽取到的统计量与原假设之间的差异程度至少等于样本计算值与 原假设之间差异程度的概率 19、第一类错误：拒绝了实际上为真的原假设 20、一元线性回归模型：i i 10i μββ+X +=Y ；1β代表1X 变化一个单位所导致Y 的变化量 21、普通最小二乘（OLS ）估：选择使得估计的回归线与观测数据尽可能接近的回归系数，其中近似程度用给定X 时预 测Y 的误差的平方和来度量 22、回归2R ：可以由i X 解释（或预测）的i Y 样本方差的比例，即TSS SSR TSS ESS R -==12 23、最小二乘假设：①给定i X 时误差项i μ的条件均值为零：0)(i i =X μE ； ②从联合总体中抽取的， ，，，），，（n ...21i i i =Y X 满足独立同分布； ③大异常值不存在：即i i Y X 和具有非零有限的四阶距 24、1β置信区间：以95%的概率包含1β真值的区间，即在所有可能随机抽取的样本中有95%包含了1β的真值 25、同方差：若对于任意i=1，2，...，n ，给定） （条件分布的方差时χμμ=X X i i i i var 为常数且不依赖于χ，则 称误差项i μ是同方差
第二套 一、单项选择题 1、把反映某一总体特征的同一指标的数据，按一定的时间顺序和时间间隔排列起来，这样的数据称为（ ） A. 横截面数据 B. 时间序列数据 C. 修匀数据 D. 原始数据 2、多元线性回归分析中，调整后的可决系数2R 与可决系数2R 之间的关系（ ） A. k n n R R ----=1)1(122 B. 2R ≥2R C. 02>R D. 1 )1(122----=n k n R R 3、半对数模型i i LnX Y μββ++=10中，参数1β的含义是（ ） A. Y 关于X 的弹性 B. X 的绝对量变动，引起Y 的绝对量变动 C. Y 关于X 的边际变动 D. X 的相对变动，引起Y 的期望值绝对量变动 4、已知五元线性回归模型估计的残差平方和为8002 =∑t e ，样本容量为46，则随机 误差项t u 的方差估计量2 ?σ 为( ) A. 33.33 B. 40 C. 38.09 D. 20 5、线设OLS 法得到的样本回归直线为i i i e X Y ++=21??ββ ，以下说法A 不正确的是( ) A ．0=∑i e B ．0),(≠i i e X COV C ．Y Y =? D ．),(Y X 在回归直线上 6、Goldfeld-Quandt 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 7、用于检验序列相关的DW 统计量的取值范围是( ) A. 0≤DW ≤1 B.－1≤DW ≤1 C. －2≤DW ≤2 D.0≤DW ≤4 8、对联立方程组模型估计的方法主要有两类，即（ ） A. 单一方程估计法和系统估计法 B. 间接最小二乘法和系统估计法 C. 单一方程估计法和二阶段最小二乘法 D. 工具变量法和间接最小二乘法
一、名词解释 1.时间序列数据的平稳性:如果随机时间序列均值和方差均是与时间t无关的常数，协方差只与时间间隔k有关，则称该随机时间序列是平稳的。 2.虚拟变量：是指人们构造的反应定性因素变化、只取0和1的人工变量，并且习惯上用符号D来表示。 3.异方差性：对于不同的样本点，随机误差项的方差不等于常数，则称模型出现了异方差性。 4.自相关性：如果随机误差项的各期值之间存在着相关关系，即协方差不等于0，则称模型存在着自相关性。 5随机变量的协整关系：如果同阶单整序列线性组合后单整阶数降低，则称变量之间存在着协整关系。 6.给定一个信息集，At，它至少包含（Xt，Yt），在“现在和过去可以影响未来，而未来不能影响过去”城里下，如果利用Xt的过去比不利用它时可以更好地预测Yt，称Xt为Yt的格兰杰原因，反之亦然。 7.随机变量的协整性： 8. 条件异方差ARCH模型：考虑m阶自回归模型AR（m） Yt=c+ρ1yt-1+ρ2yt-2+……+ρmyt-m+εt 其中εt为白噪声过程 随机误差项的平方（εt）2服从一个q阶自回归过程，即 （εt）2=α0＋α1（εt-1）2+α2（εt-2）2+……+αq（εt-p）2+ηt （1） 其中ηt服从白噪声过程。对模型的一个约束条件是（1）的特征方程 1-α1z-α2z2-……-αq Z q=0 的所有根均落在单位圆外，即要求模型参数满足 其中α1+α2+……αq＜1 此外，为保证εt2为正值，对模型的另一个约束条件为α0＞0，αi≥0，1≤i≤q。上述模型即为条件方差模型。 9.误差修正模型ECM: 对于yi的（1，1）阶自回归滞后模型： εi Y t=α+β0x t+β1x t-1+β2y t-1+ ⊿y =β0⊿x t+γecm t-1+εt 。(1) 其中，ecm t-1=y t-1-α0-α1x t-1 ，γ=β2-1，α0=（α+ t β0）/﹙1-β2﹚，α1=β1/（1-β2） 称式（1）为误差修正模型ECM 10.多重共线性:多元回归模型的解释变量之间存在较强的线性关系的性质 二、填空题 1.合理选择解释变量的关键：正确理解有关经济理论和把握所研究经济现象的行为规律。 2.计量经济模型的用途一般包括：结构分析、经济预测、政策评价、实证分析。 3.计量经济模型检验的内容一般包括：经济检验、统计检验、计量经济检验、预测性能检验。 4.对于不可直接线性化的非线性模型的处理方法： 对于可间接线性化的模型，可以通过Cobb-Douglas生产函数模型、Logistic模型变换成标准的线性模型；对于不可线性化的模型，可以通过Toylor技术展开法、非线性最小二乘法来求得参数估计值。
计量经济学试题 一、单项选择题(本大题共25小题，每小题1分，共25分) 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的。请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。 1．经济计量分析工作的研究对象是（） A．经济理论 B．经济数学方法 C．经济数学模型 D．社会经济系统 2．在双对数线性模型lnY i=lnβ0+β1lnX i+u i中,β1的含义是（） A．Y关于X的增长量 B．Y关于X的发展速度 C．Y关于X的边际倾向 D．Y关于X的弹性 3．在二元线性回归模型：中，表示（） A．当X2不变、X1变动一个单位时，Y的平均变动 B．当X1不变、X2变动一个单位时，Y的平均变动 C．当X1和X2都保持不变时， Y的平均变动 D．当X1和X2都变动一个单位时， Y的平均变动 4．如果线性回归模型的随机误差项存在异方差，则参数的普通最小二乘估计量是（） A．无偏的，但方差不是最小的 B．有偏的，且方差不是最小的C．无偏的，且方差最小 D．有偏的，但方差仍为最小 5．DW检验法适用于检验（） A．异方差 B．序列相关 C．多重共线性 D．设定误差 6．如果X为随机解释变量，X i与随机误差项u i相关，即有Cov(X i， u i)≠0，则普通最小二乘估计是（） A．有偏的、一致的 B．有偏的、非一致的 C．无偏的、一致的 D．无偏的、非一致的 7．设某商品需求模型为Y t=β0+β1X t+ u t，其中Y是商品的需求量，X是商品价格，为了考虑全年4个季节变动的影响，假设模型中引入了4个虚拟变量，则会产生的问题为（） A．异方差性 B．序列相关 C．不完全的多重共线性 D．完全的多重共线性
计量经济学分析计算题（每小题10分） 1．下表为日本的汇率与汽车出口数量数据， X:年均汇率（日元/美元） Y:汽车出口数量（万辆） 问题：（1）画出X 与Y 关系的散点图。 （2）计算X 与Y 的相关系数。其中X 129.3＝ ，Y 554.2＝，2 X X 4432.1∑ （－）＝，2 Y Y 68113.6∑（－）＝，()()X X Y Y ∑－－＝16195.4 （3）采用直线回归方程拟和出的模型为 ?81.72 3.65Y X =+ t 值 1.2427 7.2797 R 2=0.8688 F=52.99 解释参数的经济意义。 2．已知一模型的最小二乘的回归结果如下： i i ?Y =101.4-4.78X 标准差 （45.2） （1.53） n=30 R 2=0.31 其中，Y ：政府债券价格（百美元），X ：利率（%）。 回答以下问题：（1）系数的符号是否正确，并说明理由；（2）为什么左边是i ?Y 而不是i Y ； （3）在此模型中是否漏了误差项i u ；（4）该模型参数的经济意义 是什么。 3．估计消费函数模型i i i C =Y u αβ++得 i i ?C =150.81Y + t 值 （13.1）（18.7） n=19 R 2=0.81 其中，C ：消费（元） Y ：收入（元） 已知0.025(19) 2.0930t =，0.05(19) 1.729t =，0.025(17) 2.1098t =，0.05(17) 1.7396t =。
问：（1）利用t 值检验参数β的显著性（α＝0.05）；（2）确定参数β的标准差；（3）判断一下该模型的拟合情况。 4．已知估计回归模型得 i i ?Y =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑ （－）＝，2 Y Y 68113.6∑ （－）＝， 求判定系数和相关系数。 5．有如下表数据 日本物价上涨率与失业率的关系 （1）设横轴是U ，纵轴是P ，画出散点图。根据图形判断，物价上涨率与失业率之间是什么样的关系？拟合什么样的模型比较合适？ （2）根据以上数据，分别拟合了以下两个模型： 模型一：1 6.3219.14 P U =-+ 模型二：8.64 2.87P U =- 分别求两个模型的样本决定系数。 7．根据容量n=30的样本观测值数据计算得到下列数据：XY 146.5＝ ，X 12.6＝，Y 11.3＝，2X 164.2＝，2Y ＝134.6，试估计Y 对X 的回归直线。 8．下表中的数据是从某个行业5个不同的工厂收集的，请回答以下问题：
计量经济学简答题及答案 1、比较普通最小二乘法、加权最小二乘法和广义最小二乘法的异同。 答：普通最小二乘法的思想是使样本回归函数尽可能好的拟合样本数据，反映在 图上就是是样本点偏离样本回归线的距离总体上最小，即残差平方和最小 ∑=n i i e 12min 。 只有在满足了线性回归模型的古典假设时候，采用OLS 才能保证参数估计结果的可靠性。 在不满足基本假设时，如出现异方差，就不能采用OLS 。加权最小二乘法是对原 模型加权，对较小残差平方和2i e 赋予较大的权重，对较大2i e 赋予较小的权重，消除异方差，然后在采用OLS 估计其参数。 在出现序列相关时，可以采用广义最小二乘法，这是最具有普遍意义的最小二乘 法。 最小二乘法是加权最小二乘法的特例，普通最小二乘法和加权最小二乘法是广义 最小二乘法的特列。 6、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。 7、联立方程计量经济学模型中结构式方程的结构参数为什么不能直接应用OLS 估计？ 答：主要的原因有三：第一，结构方程解释变量中的内生解释变量是随机解释变 量,不能直接用OLS 来估计；第二，在估计联立方程系统中某一个随机方程参数时，需要考虑没有包含在该方程中的变量的数据信息，而单方程的OLS 估计做不到这一点；第三，联立方程计量经济学模型系统中每个随机方程之间往往存在某种相关性，表现于不同方程随机干扰项之间，如果采用单方程方法估计某一个方程，是不可能考虑这种相关性的，造成信息的损失。 2、计量经济模型有哪些应用。 答：①结构分析，即是利用模型对经济变量之间的相互关系做出研究，分析当其 他条件不变时，模型中的解释变量发生一定的变动对被解释变量的影响程度。②经济预测，即是利用建立起来的计量经济模型对被解释变量的未来值做出预测估计或推算。③政策评价，对不同的政策方案可能产生的后果进行评价对比，从中做出选择的过程。④检验和发展经济理论，计量经济模型可用来检验经济理论的正确性，并揭示经济活动所遵循的经济规律。 6、简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。 答：一般分为5个步骤：①根据经济理论建立计量经济模型；②样本数据的收集； ③估计参数；④模型的检验；⑤计量经济模型的应用。 7、对计量经济模型的检验应从几个方面入手。 答：①经济意义检验；②统计准则检验；③计量经济学准则检验；④模型预测检 验。
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。 12．对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F 检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0的t 检验？ 13.给定二元回归模型：，请叙述模型的古典假定。 14.在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？ 15.修正的决定系数2R 及其作用。 16.常见的非线性回归模型有几种情况？ 17.观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。 ①t t t u x b b y ++=310 ②t t t u x b b y ++=log 10 ③ t t t u x b b y ++=log log 10 ④t t t u x b b y +=)/(10 18. 观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。 ①t t t u x b b y ++=log 10 ②t t t u x b b b y ++=)(210 ③ t t t u x b b y +=)/(10 ④t b t t u x b y +-+=)1(110 19.什么是异方差性？试举例说明经济现象中的异方差性。 20.产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS 估计有何影响。 21.检验异方差性的方法有哪些？ 22.异方差性的解决方法有哪些？ 23.什么是加权最小二乘法？它的基本思想是什么？ 24.样本分段法（即戈德菲尔特——匡特检验）检验异方差性的基本原理及其使用条件。 25．简述DW 检验的局限性。 26．序列相关性的后果。 27．简述序列相关性的几种检验方法。
计量经济学 1、一元线性回归模型：建立两个变量的数学模型：Yi=β?＋β?Xi ＋μi ，Yi 为被解释变量。 Xi 为解释变量。μi 为随机误差项（随机扰动项或随机项、误差项）。β?，β?为回归系数（待 定系数、待定参数）,这样的模型含有一个解释变量，而且变量之间的关系又是线性的，所 以上式称为一元线性回归模型。 2、线性回归模型的基本假设：假设1、解释变量X 是确定性变量，不是随机变量；假设2、 随机误差项μi 具有零均值、同方差和不序列相关性：E(μi )=0 i=1,2, …,n 。 Var(μi )= δu2 i=1,2, …,n 。Cov(μi ,μj)=0，i≠j i,j= 1,2, …n,假设3、随机误差项μi 与解释变量X 之间不相关：Cov(Xi,μi)=0 i=1,2, …,n,假设4、μi 服从零均值、同方差、零协方差 的正态分布: μi -N(0,δu2)i=1,2, …,n 。注意：1、如果假设1、2满足，则假设3也满足;2、如 果假设4满足，则假设2也满足。 3、普通最小二乘法（OLS ）：为了研究总体回归模型中变量X 和Y 之间的线性关系，需要求 一条拟合直线，一条好的拟合直线应该是使残差平方和达到最小，以此为准则，确定X 与Y 之间的线性关系。 4、回归系数：β?=1／n ﹙∑Yi -β?∑Xi ﹚,β?=n∑XiYi -∑Xi∑Yi ／n∑Xi2-﹙∑Xi ﹚2 5、常用结果：1、∑ei=0即残差项ei 的均值为0，2、∑eiXi=0即残差项ei 与解释变量Xi 不 相关。3、样本回归方程可以写成Yi o-ˉYˉ=β?（Xi-ˉXˉ）即样本回归直线过点（ˉXˉ, ˉYˉ） 4、ˉYi oˉ=ˉYˉ即被解释变量的样本平均值等于其估计值的平均值 6、样本可决系数：对样本回归直线与样本观测值之间拟合程度的检验。样本观测值距回归 曲线越近，拟合优度越好，X 对Y 的解释程度越强。TSS=∑（Yi- ˉYˉ）2,RSS=∑（Yi o-ˉYˉ） 2,ESS=∑（Yi- Yi o）2其中TSS 为总离差平方和，RSS 为回归平方和（为样本回归线解释的 部分），ESS 为残差平方和（样本回归线不解释的部）R2=RSS ／TSS=1-∑ei2／∑yi2=β?2∑xi2 ／∑yi=(∑xiyi) 2／∑xi2∑yi2，可决系数的取值范围：[0，1]，R2越接近1，说明实际观测点离 样本线越近，拟合优度越高。 7、样本相关系数：R=∑xiyi ／（∑xi2∑yi2）? 检验相关系数的t 统计量t=R(n-2) ?／(1-R 2)?～ t(n-2) 8、置信区间：β?～N （β·, δu2∑Xi2／n∑xi 2）, β?～﹙βo, δu2／∑xi2﹚令δu2=∑ei2／n-2，t=β?-βo ／δβ?～t(n-2)，＝＝≥βo∈[β?-tα／2δβ?,β?+tα／2δβ?],β·∈[β?-tα／2δβ?,β?+tα／2δβ?] 9、回归系数估计值的显著性检验-t 检验：t=β?-βo／δβ?～t(n-2),提出假设H0：βo=0，H1： βo≠0 计算t=β2／δβ?，然后比较t 与tα／2(n-2)的大小 10、一元线性回归方程的预测：（1）点预测。将X 的一个特定值 代入样本回归方程，计算得出的 就是 的点预测 （2）区间预测。是求出 的点预测值 之后在一定置信度下求 落在以 为中心的的一个区间，从而可以分析 与 的接近程度，分析结果的可靠性。（1）单个值的预测区间Var(e o)=se 2[1+1／n+( - ) 2／∑xi 2],t= - ／δ(e o) ～t(n-2), ∈[ -t α／2δ(e o), + t α／2δ(e o) ]（2）均值的预测区间Var(δ0)= se 2[1／n+( - )2／∑xi 2],,t=E( )- ／δ0～t(n-2), E( ) ∈[ - t α／2δ0， + t α／2δ0] 11、回归系数的经济意义：β?表示边际倾向，表示Xi 每增加或减少一单位，Yi 便增加或 减少β?个单位，β?是样本回归线在y 轴的截距，表示Yi 不受Xi 影响的情况下自发产生的 行为。 12、多元线性回归模型的基本假定：1、E （ui ）=0,即随机误差项是一个期望值或平均值为 零的随机变量。2、var(ui)=E(ui 2) =δ2即对于解释变量X1、X2、·····Xk 的所有观测值， 随机误差项有相同的方差3、cov(ui,uj)=E(uiuj)=0即随机误差项彼此之间不相关。4、 cov(Xij,uj)=0即解释变量X1、X2、····Xk 是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼 X 0 Y ?0Y 0Y 0Y ?0Y 0Y ?0Y ?0Y 0X 0X Y 0Y ?0Y 0Y ?0Y ?0X 0X Y 0Y ?0 Y 0Y ?0Y ?0
计量经济学练习题（二） 一、单选题 1、根据样本资料建立某消费函数如下：，其中C为消费，x为收入，虚拟变量，所有参数均检验显著，则城镇家庭 的消费函数为。 A、 B、 C、 D、 2、如果某个结构方程是恰好识别的，估计其参数可用。 A、最小二乘法 B、极大似然法 C、广义差分法 D、间接最小二乘法 3、某商品需求函数为，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 4、消费函数模型，其中y为消费，x为收入， ，，，该模型中包含了几个质 的影响因素。 A、1 B、2 C、 3 D、4
5、同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为 A、横截面数据 B、时间序列数 据 C、修匀数据 D、平行数据 6、判断模型参数估计量的符号、大小、相互之间关系的合理性属于（）准则。 A、经济计量准则 B、经济理论准则 C、统计准则 D、统计准则和经济理论准则 7、对于模型，为了考虑“地区”因素（北方、南方），引入2 个虚拟变量形成截距变动模型，则会产生。 A、序列的完全相关 B、序列的不完全相关 C、完全多重共线性 D、不完全多重共线性 8、简化式模型是用所有（）作为每个内生变量的解释变量。 A、外生变量 B、先决变量 C、虚拟变量 D、滞后内生变量 9、联立方程模型中，如果某一个方程具有一组参数估计量，则该方程为. A、不可识别 B、恰好识别 C、过度识别 D、模型可识别 10、如果联立方程模型中某个结构方程包含了所有的变量，则这个方程。 A、恰好识别 B、不可识别 C、过度识别 D、不确定 11、对于联立方程模型，若在第1个方程中被解释变量为，解释变量全部为先决变量；在第2个方程中被解释变量为，解释变量中除了作为第
计量经济学（第四版）习题参考答案 潘省初
第一章 绪论 1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。 一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行： （1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据 （4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析 1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项? 为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。 1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。 时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。 横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。 1.4估计量和估计值有何区别？ 估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。如Y 就是一个估计量，1 n i i Y Y 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 5.1074 130 96104100=+++。 第二章 计量经济分析的统计学基础 2.1 略，参考教材。
2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间 N S 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 25个雇员的随机样本的平均周薪为130元，试问此样本是否取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体？ 原假设 120:0=μH 备择假设 120:1≠μH 检验统计量 () 10/25X X 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。 2.4 某月对零售商店的调查结果表明，市郊食品店的月平均销售额为2500元，在下一个月份中，取出16个这种食品店的一个样本，其月平均销售额为2600元，销售额的标准差为480元。试问能否得出结论，从上次调查以来，平均月销售额已经发生了变化？ 原假设 : 2500:0=μH 备择假设 : 2500:1≠μH ()100/1200.83?X X t μσ-= === 查表得 131.2)116(025.0=-t 因为t = 0.83 < 131.2=c t , 故接受原假 设,即从上次调查以来，平均月销售额没有发生变化。
第二章课后习题 2.1（1）分别分析各国人均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的数量关系。 解：各国人均寿命（Y）与人均GDP（X1）之间的数量关系： Y=56.64794+0.12836X1 各国人均寿命（Y）与成人识字率（X2）之间的数量关系： Y=38.79424+0.331971X2 各国人均寿命（Y）与一岁儿童疫苗接种率（X3）之间的数量关系：
Y=31.79956+0.387276X3 （2）对所建立的回归模型近性检验（假设显著性水平α为0.05）。 解：各国人均寿命（Y）与人均GDP（X1）之间的回归模型检验： 1﹥经济意义检验：所估计的参数β1=56.64794，β2=0.12836，说明亚洲各国人均GDP每增加1美元，人均寿命将增加0.12836年，这与预期的经济意义相符。 2﹥拟合有度检验：可决系数R2=0.526082，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“人均GDP”对被解释变量“人均寿命”的一半多作出了解释。 3﹥统计检验：H0：β2=0，H1：β2≠0，因为P=0.0001＜α=0.05，所以拒绝原假设，因此亚洲各国人均GDP对人均寿命具有显著影响。 各国人均寿命（Y）与成人识字率（X2）之间的回归模型检验： 1﹥经济意义检验：所估计的参数β1=38.79424，β2=0.331971，说明亚洲各国成人识字率每增加1%，人均寿命将增加0.331971年，这与预期的经济意义相符。 2﹥拟合优度检验：可决系数R2=0.716825，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“成人识字率”对被解释变量“人均寿命”的大部分作出了解释。 3﹥统计检验：H0：β2=0，H1：β2≠0，因为P=0.0000＜α=0.05，所以拒绝原假设，因此亚洲各国成人识字率对人均寿命具有显著影响。 各国人均寿命（Y）与一岁儿童疫苗接种率（X3）之间的回归模型检验： 1﹥经济意义检验：所估计的参数β1=31.79956，β2=0.387276，说明亚洲各国一岁儿童疫苗接种率每增加1%，人均寿命将增加0.387276年，这与预期的经济意义相符。 2﹥拟合优度检验：可决系数R2=0.537929，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“一岁儿童疫苗接种率”对被解释变量“人均寿命”的一半多作出了解释。 3﹥统计检验：H0：β2=0，H1：β2≠0，因为P=0.0001＜α=0.05，所以拒绝原假设，因此亚洲各国一岁儿童疫苗接种率对人均寿命具有显著影响。 2.2（1）建立浙江省财政预算收入与全省生产总值的计量经济模型，估计模型的参数，检验模型的显著性，用规范的形式写出估计检验结果，并解释所估计参数的经济意义（假设显著性水平为0.05）。