计量经济学 庞皓

2009第一学期《计量经济学》试卷一、填空题（20%, 每空1分）1.计量经济学是以 为指导, 以 为依据, 以 为方法, 以计算机专用软件为手段, 研究经济关系和经济活动的 规律及其应用, 并以建立和应用经济数学模型为核心的一门经济学学科。

2、对于计量经济模型的检验的内容, 一般分为四种形式的检验： 、 、 和 。

3.在计量经济学中线性模型的“线性”有两种解释: 一是模型就 而言是线性的, 二是模型就 而言是线性的。

在计量经济学中, 从回归理论的发展和参数的估计方法考虑, 通常是就 而言来判断是否线性回归模型。

4.简单线性回归模型的五条基本假定是: （1） ；（2） ； （3） ；（4） ；（5） 。

5.根据高斯－马尔可夫定理, 最小二乘估计具有四个性质: （1） 、（2） 、（3） 、（4） 。

二、判断题（10%, 每题1分, 请将×或√写在表格中, 否则该题不得分。

） 1.（ ）经典线性回归模型 的零均值假设是指 。

2.（ ）对经济计量模型进行的各种检验中, 经济准则检验是第一位的, 如果经济准则检验无效, 则只能放弃模型。

3.（ ）如果可决系数r2等于0.8, 说明在总变差中有80％是可以由所拟合的回归直线作出解释的。

4.（ ）当估计标准误差s ＝0时, 说明被解释变量的观测值Yi 与回归估计值Ŷi 完全一致。

5.（ ）若X 与Y 为函数关系, 则相关系数| r|＝1。

6、（ ）对于单个回归系数进行t －检验, 目的在于检验参数的估计量是否等于参数真值。

7、（ ）描述产品平均成本（Y ）依存产品产量（X ）而变动的关系, 适宜配合倒数变换模型 。

8、（ ）依据样本资料计算的相关系数r 是一个随机变量。

9、（ ）在使用横截面数据进行经济计量分析时, 要求指标统计的对象及其范围必须相同。

10、（ ）在经济计量研究中, 有时引入滞后内生变量作为解释变量, 作为解释变量的滞后内生变量是非随机变量。

第二章简单线性回归模型2.1（1）①首先分析人均寿命与人均GDP的数量关系，用Eviews分析：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/27/14 Time: 21:00Sample: 1 22Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 56.64794 1.960820 28.88992 0.0000X1 0.128360 0.027242 4.711834 0.0001R-squared 0.526082 Mean dependent var 62.50000 Adjusted R-squared 0.502386 S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 7.116881 Akaike info criterion 6.849324 Sum squared resid 1013.000 Schwarz criterion 6.948510 Log likelihood -73.34257 Hannan-Quinn criter. 6.872689 F-statistic 22.20138 Durbin-Watson stat 0.629074 Prob(F-statistic) 0.000134有上可知，关系式为y=56.64794+0.128360x1②关于人均寿命与成人识字率的关系，用Eviews分析如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/26/14 Time: 21:10Sample: 1 22Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 38.79424 3.532079 10.98340 0.0000X2 0.331971 0.046656 7.115308 0.0000R-squared 0.716825 Mean dependent var 62.50000 Adjusted R-squared 0.702666 S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 5.501306 Akaike info criterion 6.334356 Sum squared resid 605.2873 Schwarz criterion 6.433542 Log likelihood -67.67792 Hannan-Quinn criter. 6.357721 F-statistic 50.62761 Durbin-Watson stat 1.846406 Prob(F-statistic) 0.000001由上可知，关系式为y=38.79424+0.331971x2③关于人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的关系，用Eviews分析如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/26/14 Time: 21:14Sample: 1 22Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 31.79956 6.536434 4.864971 0.0001X3 0.387276 0.080260 4.825285 0.0001R-squared 0.537929 Mean dependent var 62.50000Adjusted R-squared 0.514825 S.D. dependent var 10.08889S.E. of regression 7.027364 Akaike info criterion 6.824009Sum squared resid 987.6770 Schwarz criterion 6.923194Log likelihood -73.06409 Hannan-Quinn criter. 6.847374F-statistic 23.28338 Durbin-Watson stat 0.952555Prob(F-statistic) 0.000103由上可知，关系式为y=31.79956+0.387276x3（2）①关于人均寿命与人均GDP模型，由上可知，可决系数为0.526082，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。

计量经济学课件庞皓第四章简介本文档是关于计量经济学课程中庞皓第四章的课件摘要。

本章重点讲解了关于回归模型的假设检验和模型选择的内容。

通过学习本章，我们将能够对回归模型的假设进行检验，并了解如何选择最合适的模型来解释我们的数据。

回归模型的假设检验回归模型的假设检验是计量经济学中的重要内容，它帮助我们判断我们的回归模型是否有效，以及通过对模型参数的假设进行检验来评估模型的准确性。

本节我们将学习三个重要的假设检验：线性关系、零斜率以及模型中的其他假设。

1. 线性关系的检验在回归模型中，我们假设解释变量和被解释变量之间存在线性关系。

我们可以使用各种统计方法来检验线性关系，其中最常用的方法是利用t统计量对斜率进行假设检验。

具体地，我们对斜率的假设进行如下检验：H0：斜率等于零，即变量之间不存在线性关系。

Ha：斜率不等于零，即变量之间存在线性关系。

我们可以根据t统计量的计算结果，来判断是否拒绝原假设。

2. 零斜率的检验当我们在回归模型中引入一个变量时，我们可以对该变量的斜率进行检验，来判断该变量对模型的解释能力是否显著。

具体地，我们对斜率的假设进行如下检验：H0：斜率等于零，即该变量对模型的解释能力不显著。

Ha：斜率不等于零，即该变量对模型的解释能力显著。

我们可以根据t统计量的计算结果，来判断是否拒绝原假设。

3. 模型中的其他假设检验除了线性关系和零斜率的检验，回归模型中还有其他重要的假设需要进行检验，包括误差项的正态性、异方差性以及自相关性的检验。

这些假设检验对于模型的有效性评估至关重要。

模型选择在计量经济学中，我们常常面临多个模型的选择问题，如何选择最合适的模型来解释我们的数据是一个重要的问题。

本节将介绍两种常用的模型选择方法：最小二乘法（OLS）和信息准则。

1. 最小二乘法（OLS）最小二乘法是回归模型中最常用的估计方法，它通过最小化观测值和模型估计值之间的残差平方和，来得到模型的最优拟合。

最小二乘法通过估计出的模型参数来评估模型的拟合效果，我们可以根据拟合优度以及估计参数的显著性来选择最优模型。

第一章导论第一节什么是计量经济学计量经济学是现代经济学的重要分支。

为了深入学习计量经济学的理论与方法，有必要首先从整体上对计量经济学有一些概略性的认识，了解计量经济学的性质、基本思想、基本研究方法以及若干常用的基本概念。

一、计量经济学的产生与发展在对实际经济问题的研究中，经常需要对经济活动及其数量变动规律作定量的分析。

例如，为了研究中国经济的增长，需要分析中国国内生产总值(GDP)变动的状况? 分析有哪些主要因素会影响中国GDP的增长？分析中国的GDP与各种主要影响因素关系的性质是什么？分析各种因素对中国GDP影响的程度和具体数量规律是什么？分析所得到的数量分析结果的可靠性如何？还要分析经济增长的政策效应，或者预测中国GDP发展的趋势。

显然，对这类经济问题的定量分析，需要解决一些共性问题：提出所研究的经济问题及度量方式，确定表现研究对象的经济变量（如用GDP的变动度量经济的增长）；分析对研究对象变动有影响的主要因素，选择若干作为影响因素的变量；分析各种影响因素与所研究经济现象相互关系的性质，决定相互联系的数学关系式；运用科学的数量分析方法，确定所研究的经济对象与各种影响因素间具体的数量规律；运用统计方法分析和检验所得数量结论的可靠性；运用数量研究的结果作经济分析和预测。

对社会经济问题数量规律的研究具有普遍性，计量经济学是专门研究这类问题的经济学科。

计量经济学（Econometrics）这个词是挪威经济学家、第一届诺贝尔经济学奖获得者弗瑞希（R.Frisch）在其1926年发表的《论纯经济问题》一文中，按照”生物计量学”(Biometrics)一词的结构仿造出来的。

Econometrics一词的本意是指“经济度量”，研究对经济现象和经济关系的计量方法，因此有时也译为“经济计量学”。

将Econometrics译为计量经济学，是为了强调计量经济学是一门经济学科，不仅要研究经济现象的计量方法，而且要研究经济现象发展变化的数量规律。

计量经济学 - 庞皓 - 第三版课后答案第二章简单线性回归模型 2.1（1）①首先分析人均寿命与人均GDP的数量关系，用Eviews分析： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/27/14 Time: 21:00 Sample: 1 22 Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 56.64794 1.960820 28.88992 0.0000 X1 0.128360 0.027242 4.711834 0.0001 R-squared 0.526082 Mean dependent var 62.50000Adjusted R-squared 0.502386 S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 7.116881 Akaike info criterion 6.849324 Sum squared resid 1013.000 Schwarz criterion 6.948510 Log likelihood -73.34257 Hannan-Quinn criter. 6.872689 F-statistic 22.20218 Durbin-Watson stat 0.629074 Prob(F-statistic) 0.000134有上可知，关系式为y=56.64794+0.128360x1②关于人均寿命与成人识字率的关系，用Eviews分析如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/26/14 Time: 21:10 Sample: 1 22 Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 38.79424 3.532079 10.98340 0.0000 X2 0.331971 0.046656 7.115308 0.0000 R-squared 0.716825 Mean dependent var 62.50000Adjusted R-squared 0.702666 S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 5.501306 Akaike info criterion 6.334356 Sum squared resid605.2873 Schwarz criterion 6.433542 Log likelihood -67.67792 Hannan-Quinn criter. 6.357721 F-statistic 50.62761 Durbin-Watson stat 1.846406 Prob(F-statistic) 0.000001由上可知，关系式为y=38.79424+0.331971x2③关于人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的关系，用Eviews分析如下：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/26/14 Time: 21:14 Sample: 1 22 Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 31.79956 6.536434 4.864971 0.0001 X3 0.387276 0.080260 4.825285 0.0001 R-squared 0.537929 Mean dependent var 62.50000Adjusted R-squared 0.514825 S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 7.027364 Akaike info criterion 6.824009 Sum squared resid987.6770 Schwarz criterion 6.923194 Log likelihood -73.06409 Hannan-Quinn criter. 6.847374 F-statistic 23.28338 Durbin-Watson stat 0.952555 Prob(F-statistic) 0.000103由上可知，关系式为y=31.79956+0.387276x3（2）①关于人均寿命与人均GDP模型，由上可知，可决系数为0.526082，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。

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。

庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版目录1.简介2.练习题及解答–第一章：引言–第二章：回归分析的基本步骤–第三章：多元回归分析–第四章：假设检验和检定–第五章：函数形式选择和非线性回归–第六章：虚拟变量和联合假设检验–第七章：时间序列回归分析–第八章：面板数据回归分析–第九章：工具变量法–第十章：极大似然估计3.总结1. 简介《庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版》是一本与《庞皓计量经济学》教材配套的习题集，旨在帮助读者巩固和加深对计量经济学理论和方法的理解。

本书第四版相比前三版进行了全面的修订和更新，更加贴近实际应用环境，同时也增加了一些新的内容。

本文档为《庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版》的摘要，包含了各章节的练习题及参考解答。

2. 练习题及解答第一章：引言1.什么是计量经济学？计量经济学的研究范围是什么？–答案：计量经济学是运用统计学方法研究经济理论及实证问题的学科。

它主要研究经济学中的理论模型和假设是否能得到实证支持，对经济变量之间的关系进行定量分析和预测。

2.计量经济学中常用的方法有哪些？–答案：常用的计量经济学方法包括线性回归分析、假设检验、面板数据分析、时间序列分析等。

这些方法能够帮助研究者解决实际经济问题，预测经济变量，评估政策效果等。

第二章：回归分析的基本步骤1.请解释什么是回归分析？–答案：回归分析是一种研究因变量和自变量之间关系的统计方法。

通过建立一个数学模型来描述二者之间的函数关系，并利用样本数据对该函数关系进行估计和推断。

回归分析的基本思想是找到自变量对因变量的解释能力，并进行统计推断。

2.利用最小二乘法进行回归分析的基本思想是什么？–答案：基本思想是通过最小化预测值与实际观测值之间的差异，来确定最佳的参数估计值。

也就是说，最小二乘法通过选择一组参数，使得预测值与实际观测值之间的平方差最小化。

3.如何判断回归模型的拟合优度？–答案：拟合优度可以通过判断回归方程的决定系数R2来评估。

庞皓计量经济学第四版的评价《庞皓计量经济学第四版》是一本全面、系统介绍计量经济学基础理论和方法的教材，被广泛用于高等学校经济学、管理学等专业的教学。

以下是对该教材的评价：首先，该教材内容丰富、结构清晰，涵盖了计量经济学的基本概念、方法、模型和软件应用等多个方面，为读者提供了全面、系统的计量经济学知识体系。

同时，教材的难度适中，既适合本科生学习，也适合研究生使用。

其次，该教材注重理论与实践相结合，通过丰富的案例和数据，引导读者运用计量经济学方法分析实际问题。

此外，教材还配备了相应的软件操作教程，方便读者学习和掌握计量经济学软件的使用技巧。

第三，该教材的编写团队经验丰富，编者均为国内知名高校的计量经济学教师。

他们在长期的教学和科研实践中积累了丰富的经验，对于学生的需求和困惑有深入的了解。

因此，教材的实用性和可读性都很强。

最后，该教材还具有很强的时代性，紧密跟踪计量经济学领域的最新发展，及时将最新的理论和方法引入教材。

这使得学生能够掌握到计量经济学领域的最新研究成果，为未来的学习和工作打下坚实的基础。

总的来说，《庞皓计量经济学第四版》是一本优秀的计量经济学教材，具有很高的实用价值和学术水平。

它不仅能够满足广大师生的教学和学习需求，还可以作为相关领域从业人员的参考书。

当然，任何一本教材都不可能完美无缺，《庞皓计量经济学第四版》也存在一些不足之处，比如部分内容难度较大，需要读者具备一定的数学基础和统计学知识。

但是，这并不影响该教材的整体质量和价值。

此外，《庞皓计量经济学第四版》的出版对于推动计量经济学的发展和普及起到了积极的作用。

它不仅为高校提供了优质的教学资源，还为社会培养了大量的计量经济学人才。

这些人才在各个领域都有着广泛的应用，为我国经济和社会的发展做出了重要的贡献。

因此，《庞皓计量经济学第四版》的出版具有很高的社会价值和经济意义。

综上所述，《庞皓计量经济学第四版》是一本值得推荐的好书。

它不仅有助于读者掌握计量经济学的基础知识和方法，还可以引导读者深入思考和解决实际问题。

第二章简单线性回归模型2.1（1）①首先分析人均寿命与人均GDP 的数量关系，用Eviews 分析：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/27/14 Time: 21:00Sample: 1 22Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C 56.64794 1.960820 28.88992 0.0000 X10.1283600.0272424.7118340.0001R-squared0.526082 ????Mean dependentvar 62.50000Adjusted R-squared 0.502386 ????S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 7.116881 ????Akaike info criterion 6.849324 Sum squared resid 1013.000 ????Schwarz criterion6.948510 Log likelihood -73.34257 ????Hannan-Quinncriter. 6.872689 F-statistic 22.20138 ????Durbin-Watson stat 0.629074Prob(F-statistic)0.000134有上可知，关系式为y=56.64794+0.128360x 1②关于人均寿命与成人识字率的关系，用Eviews 分析如下：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/26/14 Time: 21:10Sample: 1 22Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C 38.79424 3.532079 10.98340 0.0000 X20.3319710.0466567.1153080.0000 R-squared0.716825 ????Mean dependent var 62.50000 Adjusted R-squared 0.702666 ????S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 5.501306 ????Akaike info criterion 6.334356 Sum squared resid 605.2873 ????Schwarz criterion 6.433542 Log likelihood -67.67792 ????Hannan-Quinn criter. 6.357721 F-statistic 50.62761 ????Durbin-Watson stat 1.846406Prob(F-statistic)0.000001由上可知，关系式为y=38.79424+0.331971x 2③关于人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的关系，用Eviews 分析如下：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/26/14 Time: 21:14Sample: 1 22Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C31.79956 6.536434 4.864971 0.0001 X30.3872760.0802604.8252850.0001 R-squared0.537929 ????Mean dependent var 62.50000 Adjusted R-squared 0.514825 ????S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 7.027364 ????Akaike info criterion 6.824009 Sum squared resid 987.6770 ????Schwarz criterion6.923194 Log likelihood -73.06409 ????Hannan-Quinncriter. 6.847374 F-statistic23.28338 ????Durbin-Watson stat0.952555Prob(F-statistic) 0.000103由上可知，关系式为y=31.79956+0.387276x3（2）①关于人均寿命与人均GDP模型，由上可知，可决系数为0.526082，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。

计量经济学复习提纲—庞皓版1.计量分析的四个步骤：模型设定——参数估计——模型检验——模型应⽤2.计量模型检验：经济意义检验——统计推断检验——计量经济学检验——模型预测检验3.计量模型的应⽤：结构分析——经济预测——政策评价——检验与发展经济理论4.正确选择解释变量的原则：符合理论、规律——忽略众多次要因素，突出主要经济变量——数据可得性——每个解释变量之间是独⽴的5.参数的数据类型：时间序列数据——截⾯数据——⾯板数据——虚拟变量数据第⼆章1.总体相关系数：ρ=Cov(X,Y)/√Var(X)√Var(Y)2.样本相关系数：rxy=Σ(Xi-X_)(Yi-Y_)/√Σ(Xi-X_)^2√Σ(Yi-Y_)^23.总体回归函数中引⼊随机扰动项的原因：作为未知影响因素的代表——作为⽆法取得数据的已知因素代表——作为众多细⼩影响因素的综合代表——模型的设定误差——变量的观测误差——经济现象的内在随机性4.简单线性回归模型的基本假定：1、对变量和模型的假定；2、对随机扰动项ui统计分布的假定（古典假定）：零均值假定——同⽅差假定——⽆⾃相关假定——随机扰动项ui与解释变量Xi不相关——正态性假定5.违反零均值假定：影响截距上的估计（影响⼩）6.违反正态性假定：不影响OLS估计是最佳⽆偏性，但会使t检验F检验失真（影响⼤）7.样本回归函数的离差形式：yi^=β2^*xi8.OLS估计值的离差表达式：β2^=Σ(Xi-X_)(Yi-Y_)/Σ(Xi-X_)^2=Σxiyi/Σxi^2β1^=Y_-β2^*X_9.OLS回归线的性质：样本回归线过（X_,Y_）——估计值均值等于实际值均值——剩余项ei的均值为零——Cov(Yi^,ei)=0——Cov(Xi,ei)=010.β^的评价标准：⽆偏性——有效性——⼀致性11.β^的统计性质：线性——⽆偏性——有效性12.Var(^β1)=?^2/Σxi^2——Var(^β2)=ΣXi^2/n*?^2/Σxi^213.^?^2=Σei^2/(n-2)14.总变差平⽅和：Σ(Yi-Y_)^2=Σyi^2……TSS……n-1回归平⽅和：Σ(Yi^-Y_)^2=Σ^yi^2……ESS……k-1残差平⽅和：Σ(Yi-Yi^)^2=Σei^2……RSS……n-k15.可决系数：R^2=ESS/TSS16.SE(^β1)=√(?^2ΣXi^2)/(nΣxi^2)SE(^β2)=√?^2/Σxi^217.t=(^β1-β1)/^SE(^β1)~t(n-2)t=(^β2-β2)/^SE(^β2)~t(n-2)18.区间估计：1.当总体⽅差?^2已知，α=0.1—±1.645,α=0.05—±1.96,α=0.01—±2.33，P[-tα2.当总体⽅差?^2未知，样本容量⼤，可⽤^?^2=Σei^2/(n-2)代替?^2，z=(^β2-β2)/(^?/√Σxi^2)3.当总体⽅差?^2未知，样本容量⼩，P[-tα/219.对Y平均值的区间预测：SE(^Yf)=?√{1/n+[(Xf-X_)^2/Σxi^2]}，置信度1-α的预测区间[^Yf-tα/2*SE(^Yf),^Yf+tα/2* SE(^Yf)]20.对Y个别值预测区间：Yf=^Yf±tα/2*^?√{1+1/n+[(Xf-X_)^2/Σxi^2]}1.多元线性回归模型的古典假定：零均值假定——同⽅差和⽆⾃相关假定——随机扰动项与解释变量不相关——⽆多重共线性假定——正态性假定2.修正的可决系数：_R^2=1-(1-R^2)(n-1)/(n-k)……k是待估参数个数，R^2必定为正，但修正的可决系数可能为负，这是规定其为0，随着k的增加，_R^2越来越⼩于R^23.F=ESS(k-1)/RSS(n-k)=R^2/(1-R^2)*(n-k)/(k-1)4.S.E. of regression：?^2=Σei^2/(n-k)——?=5.t-statistic=coefficient/std.error6.TSS=(n-1)*(S.D.dependentvar)^2第四章1.多重共线性产⽣的原因：经济变量之间具有共同变化趋势——模型中包含滞后变量——利⽤截⾯数据建⽴模型也可能出现多重共线性——样本数据⾃⾝的原因2.完全多重共线性产⽣的后果：参数的估计值不确定——参数估计值得⽅差⽆限⼤3.不完全多重共线性后果：参数估计值的⽅差和协⽅差增⼤——对参数区间估计时，置信区间趋于变⼤——严重多重共线性时，假设检验容易作出错误判断——参数估计经济含义不合理。

第二章简单线性回归模型2.1（1）①首先分析人均寿命与人均GDP 的数量关系，用Eviews 分析：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/27/14 Time: 21:00Sample: 1 22Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 56.64794 1.960820 28.88992 0.0000X1 0.128360 0.027242 4.711834 0.0001 R-squared 0.526082 Mean dependent var 62.50000Adjusted R-squared 0.502386 S.D. dependent var 10.08889S.E. of regression 7.116881 Akaike info criterion 6.849324Sum squared resid 1013.000 Schwarz criterion 6.948510Log likelihood -73.34257 Hannan-Quinn criter. 6.872689F-statistic 22.20138 Durbin-Watson stat 0.629074Prob(F-statistic) 0.000134 有上可知，关系式为y=56.64794+0.128360x1②关于人均寿命与成人识字率的关系，用Eviews 分析如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/26/14 Time: 21:10Sample: 1 22Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 38.79424 3.532079 10.98340 0.0000X2 0.331971 0.046656 7.115308 0.0000 R-squared 0.716825 Mean dependent var 62.50000Adjusted R-squared 0.702666 S.D. dependent var 10.08889S.E. of regression 5.501306 Akaike info criterion 6.334356Sum squared resid 605.2873 Schwarz criterion 6.433542Log likelihood -67.67792 Hannan-Quinn criter. 6.357721F-statistic 50.62761 Durbin-Watson stat 1.846406Prob(F-statistic) 0.000001 由上可知，关系式为y=38.79424+0.331971x2③关于人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的关系，用Eviews 分析如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/26/14 Time: 21:14Sample: 1 22Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 31.79956 6.536434 4.864971 0.0001X3 0.387276 0.080260 4.825285 0.0001 R-squared 0.537929 Mean dependent var 62.50000Adjusted R-squared 0.514825 S.D. dependent var 10.08889S.E. of regression 7.027364 Akaike info criterion 6.824009Sum squared resid 987.6770 Schwarz criterion 6.923194Log likelihood -73.06409 Hannan-Quinn criter. 6.847374F-statistic 23.28338 Durbin-Watson stat 0.952555Prob(F-statistic) 0.000103 由上可知，关系式为y=31.79956+0.387276x3（2）①关于人均寿命与人均GDP 模型，由上可知，可决系数为0.526082，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。

第二章简单线性回归模型2.1（1）①首先分析人均寿命与人均GDP的数量关系，用Eviews分析：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/27/14 Time: 21:00Sample: 1 22Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 56.64794 1.960820 28.88992 0.0000X1 0.128360 0.027242 4.711834 0.0001R-squared 0.526082 Mean dependent var 62.50000 Adjusted R-squared 0.502386 S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 7.116881 Akaike info criterion 6.849324 Sum squared resid 1013.000 Schwarz criterion 6.948510 Log likelihood -73.34257 Hannan-Quinn criter. 6.872689 F-statistic 22.20138 Durbin-Watson stat 0.629074 Prob(F-statistic) 0.000134有上可知，关系式为y=56.64794+0.128360x1②关于人均寿命与成人识字率的关系，用Eviews分析如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/26/14 Time: 21:10Sample: 1 22Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 38.79424 3.532079 10.98340 0.0000X2 0.331971 0.046656 7.115308 0.0000R-squared 0.716825 Mean dependent var 62.50000 Adjusted R-squared 0.702666 S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 5.501306 Akaike info criterion 6.334356 Sum squared resid 605.2873 Schwarz criterion 6.433542 Log likelihood -67.67792 Hannan-Quinn criter. 6.357721 F-statistic 50.62761 Durbin-Watson stat 1.846406 Prob(F-statistic) 0.000001由上可知，关系式为y=38.79424+0.331971x2③关于人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的关系，用Eviews分析如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/26/14 Time: 21:14Sample: 1 22Included observations: 22Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 31.79956 6.536434 4.864971 0.0001X3 0.387276 0.080260 4.825285 0.0001R-squared 0.537929 Mean dependent var 62.50000Adjusted R-squared 0.514825 S.D. dependent var 10.08889S.E. of regression 7.027364 Akaike info criterion 6.824009Sum squared resid 987.6770 Schwarz criterion 6.923194Log likelihood -73.06409 Hannan-Quinn criter. 6.847374F-statistic 23.28338 Durbin-Watson stat 0.952555Prob(F-statistic) 0.000103由上可知，关系式为y=31.79956+0.387276x3（2）①关于人均寿命与人均GDP模型，由上可知，可决系数为0.526082，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。