计量经济学谢识予分章练习题
计量经济学分章练习题
第一章习题
一、判断题
1.投入产出模型和数学规划模型都是计量经济模型。（×）
2.弗里希因创立了计量经济学从而获得了诺贝尔经济学奖。（√ ）
3.丁伯根因创立了建立了第1个计量经济学应用模型从而获得了诺贝尔经济学奖。（√ ）
4.格兰杰因在协整理论上的贡献而获得了诺贝尔经济学奖。（√ ）
5.赫克曼因在选择性样本理论上的贡献而获得了诺贝尔经济学奖。（√ ）
二、名词解释
1．计量经济学，经济学的一个分支学科，是对经济问题进行定量实证研究的技术、方法和相关理论。
2．计量经济学模型，是一个或一组方程表示的经济变量关系以及相关条件或假设，是经济问题相关方面之间数量联系和制约关系的基本描述。
3．计量经济检验，由计量经济学理论决定的，目的在于检验模型的计量经济学性质。通常最主要的检验准则有随机误差项的序列相关检验和异方差性检验，解释变量的多重共线性检验等。4．截面数据，指在同一个时点上，对不同观测单位观测得到的多个数据构成的数据集。5．面板数据，是由对许多个体组成的同一个横截面，在不同时点的观测数据构成的数据。
三、单项选择题
1.把反映某一单位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（ B ）
A. 横截面数据
B. 时间序列数据
C. 面板数据
D. 原始数据
2.同一时间、不同单位按同一统计指标排列的观测数据称为（ C ）
A．原始数据B．时间序列数据
C．截面数据D．面板数据
3.不同时间、不同单位按同一统计指标排列的观测数据称为（ D ）
A．原始数据B．时间序列数据
C．截面数据D．面板数据
4.对计量经济模型进行的结构分析不包括（ D ）
A．乘数分析B．弹性分析
C．比较静态分析D．随机分析
5.一个普通家庭的每月所消费的水费和电费是（ B ）
A．因果关系B．相关关系
C．恒等关系D．不相关关系
6.中国的居民消费和GDP是（ C ）
A ．因果关系
B ．相关关系
C ．相互影响关系
D ．不相关关系
7. 下列（ B ）是计量经济模型
A ．01i Y X ββ=+
B ．01i i Y X ββμ=++
C ．投入产出模型
D ．其他
8. 投资是（ A ）经济变量
A ．流量
B ．存量
C ．派生
D ．虚拟变量
9. 资本是（ B ）经济变量
A ．流量
B ．存量
C ．派生
D ．虚拟变量
10. 对定性因素进行数量化处理，需要定义和引进（ C ）
A ．宏观经济变量
B ．微观经济变量
C ．虚拟变量
D ．派生变量
四、计算分析题
1.“计量经济模型就是数学”这种说法正确吗，为什么?
计量经济学模型不是数学式子，相比数学式子多了一个随机误差项，是随机性的函数关系。 2. 请尝试建立大学生消费函数模型。 consumption=β0+β1income+ε
五、简答题
1．什么是计量经济学。
计量经济学是经济学的一个分支学科，是对经济问题进行定量实证研究的技术、方法和相关理论。
2．试述计量经济分析的基本方法与步骤。
(1)建模，(2)准备数据，(3) 估计参数，(4)检验和修正模型，(5)分析、预测和下结论 3．计量经济学模型必须通过哪些检验。
a.经济意义检验，
b.统计学检验，
c.计量经济学检验，
d.预测检验 4. 经济变量之间的一般有哪几种关系。
a.不相关关系，
b.相关关系，
c.因果关系，
d.相互影响关系，
e. 恒等关系
第二章 习 题
一、判断题
1. 2χ分布是对称分布。（ × ）
2. 最大似然估计是根据生成样本的可能性最大来估计参数。（ √ ）
3. t 分布是有偏斜的分布。（ × ）
4. F 分布是有偏斜的分布。（ √ ）
5. 独立、同分布正态随机变量的任意线性组合仍服从正态分布。（ √ ）
6. 12
k =（,）t F k 。（ √ ）
7. 均方误就是方差。（ × ）
二、名词解释
1．线性性，参数估计量是随机变量观测值的线性组合。 2．无偏性 3．有效性 4．一致性 5．随机变量
三、单项选择题
11. 令Z1,Z2,…,Zk 为k 个独立的服从标准正态分布的随机变量，则它们的平方和服从自由度为k 的（ ）分布。
A ．正态分布
B ．t 分布
C ．χ2分布
D ．F 分布
12. 下列哪些（ ）分布是对称分布。
A ．正态分布和χ2分布
B ．正态分布和F 分布
C ．正态分布和t 分布
D ．χ2分布和F 分布
13. 下列哪些（ ）分布是有偏斜的分布。
A ．正态分布和χ2分布
B ．正态分布和F 分布
C ．正态分布和t 分布
D ．χ2分布和F 分布
14. 显著性检验是（ ）。
A ．计量检验
B ．统计检验
C ．预测检验
D ．经济意义检验
15. F 分布可以看做是（ ）相除。
A ．正态分布和χ2分布
B ．正态分布和F 分布
C ．χ2分布和χ2分布
D ．t 分布和χ2分布
16. t 分布可以看做是（ ）相除。
A ．正态分布和χ2分布
B ．正态分布和F 分布
C ．χ2分布和χ2分布
D ．标准正态分布和χ2分布
17. 令Z1,Z2,…,Zk 为k 个独立的服从同一正态分布的随机变量，则它们的任意线性组合服从（ ）分布。
A ．正态分布
B ．t 分布
C ．χ2分布
D ．F 分布
18. 自由度为k>2的t 分布的方差是（ ）。
A ．k
B ．2k
C ．k/（k-2）
D ．k/（k-1）
19. 自由度为k>2的t 分布的数学期望是（ ）。
A ．k
B ．2k
C ．1
D ．0
20. 自由度为k>2的χ2分布的方差是（ ）。
A ．k
B ．2k
C ．k/（k-2）
D ．k/（k-1）
四、计算分析题
1．掷两枚硬币，请指出至少出现一个正面的概率是多少？
2. 随机变量x服从自由度为20的t分布，那么y=x2服从什么分布？
五、简答题
1．什么是概率的古典定义。
2．试述契约贝晓夫不等式。
3．试述独立同分布场合的大数定理。
4. 什么是统计检验。
第三章习题
一、判断题
8.数学模型不是计量经济模型。（）
9.决定系数与相关系数的含义是相同的。（×）
10.在计量经济模型中，随机扰动项与残差项无区别。（）
11.投入产出模型和数学规划模型都是经济计量模型。（）
12.高斯马尔科夫定律假设随机误差项服从正态分布。（）
二、名词解释
1．Blue估计
2．球形扰动
3．拟合度
4．决定系数
5．点预测
三、选择题
（1）单选
1.下面属于面板数据的是（）。
A、1991-2003年各年某地区20个乡镇的平均工业产值
B、1991-2003年各年某地区20个乡镇的各镇工业产值
C、某年某地区20个乡镇工业产值的合计数
D、某年某地区20个乡镇各镇工业产值
2.线性回归分析中的基本假设定义（）。
A．解释变量和被解释变量都是随机变量
B．解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量
C．解释变量和被解释变量都为非随机变量
D．解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量
3. 最小二乘原理是指使（ ）达到最小值的原则确定样本回归方程。
A.()
∑=-n
t t
t Y Y 1
? B.∑=-n
t t t Y Y 1
? C.t t Y Y ?max - D.()
2
1
?∑=-n
t t t Y Y
4. 对线性回归模型单个参数进行显著性检验的是（ ） A ．决定系数R2 B ．t 检验 C ．F 检验 D ．标准差
5. 衡量样本回归直线对数据拟合程度的是（ ）
A ．决定系数R2
B ．t 检验
C ．F 检验
D ．标准差 6. 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 、面板数据
D 、时间数据
7. 在回归模型01i i Y X ββμ=++中，n 为样本容量，检验01:0H β=时所用的统计量)?Var(?1
1ββ服
从的分布为 （ ）。
A 、χ2(n -2)
B 、t(n-1)
C 、χ2(n -1)
D 、t(n-2) （2）多选
8．最小二乘估计量的统计性质有（ ）
A. 无偏性
B. 线性性
C. 最小方差性
D. 不一致性
E. 有偏性
9．利用普通最小二乘法求得的样本回归直线01??
?i i Y X ββ=+的特点（ ） A. 必然通过点(,)X Y B. 可能通过点(,)X Y
C. 残差i e 的均值为常数
D. ?i Y 的平均值与i Y
的平均值相等
E. 残差i e 与解释变量i X
之间有一定的相关性
10．随机变量（随机误差项）i u
中一般包括那些因素（ ）
A 回归模型中省略的变量
B 人们的随机行为
C 建立的数学模型的形式不够完善。
D 经济变量之间的合并误差。
E 测量误差。
四、计算分析题
1.某线性回归的结果如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares Sample: 1981 2002
Included observations: 22
Variable
Coefficie
nt Std. Error t-Statistic Prob. C
237.7530
( ① )
3.478200
0.0024
X0.7510890.010396( ② )0.0000 R-squared0.996183 Mean dependent var3975.000 Adjusted R-squared0.995992 S.D. dependent var3310.257 Sum squared resid878414.7 Schwarz criterion13.71371
Log likelihood -147.759
8 F-statistic5219.299
Durbin-Watson stat 1.287765 Prob(F-statistic)0.000000
（1）计算括号内的值
（2）判断解释变量X对被解释变量Y是否有显著性影响并给出理由
（3）计算随机误差项的方差σ2的估计值。
2.下表给出了含截距项的一元线性回归模型的回归的结果：
注：保留3位小数，可以使用计算器。在5%的显著性水平下。
1. 完成上表中空白处内容。
2.此回归模型包含多少个样本？
3. 求2R。
五、简答题
1．什么BLUE估计。
2．什么是球形扰动。
3. 什么是高斯马尔科夫定律？
4. 什么是最小二乘估计量的线性性？
第四章习题
一、判断题
13.要使得计量经济学模型拟合得好，就必须增加解释变量。（）
14.一元线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的。（）
15.决定系数与相关系数的含义是相同的。（）
16.线性回归模型中增加解释变量，调整的决定系数将变大。（）
5．线性回归模型中检验回归显著性时结果显著，则所有解释变量对被解释变量都没有解释力。（）
二、名词解释
1．决定系数 2．调整的决定系数 3．参数显著性检验 4．模型总体显著性检验 5．多元线性回归模型
三、选择题 （1）单选
8. 为了分析随着解释变量变动一个单位，因变量的增长率变化的情况，模型应该设定为( )。
A 、12ln ln Y X ββμ=++
B 、12ln Y X ββμ=++
C 、12ln Y X ββμ=++
D 、12Y X ββμ=++ 9.
已知含截距项的3元线性回归模型估计的残差平方和为∑
2i
e
=1200，样本容量为n=24，则
误差项方差的无偏估计量S2为 （ ） A 、 400 B 、 40 C 、60 D 、 80
10. 多元线性回归模型满足六个基本假设，其最小二乘估计量服从（ ） A ．正态分布 B ．t 分布 C ．χ2分布 D ．F 分布
11. 普通最小二乘法要求线性回归模型的随机误差项ui,满足某些基本假定，下列错误的是（ ）。
A ．E(ui)=0
B ．E(ui2)=σi2
C ．E(ui uj)=0，i≠j
D ．ui ~N(0, σ2) 12. 多元线性回归分析中的 ESS （解释平方和）反映了（ ）
A ．因变量观测值总变差的大小
B ．因变量回归估计值总变差的大小
C ．因变量观测值与估计值之间的总变差
D ．Y 关于X 的边际变化 13. 用一组有30个观测值的样本估计模型
0112233i i i i i
Y X X X ββββμ=++++，并在0.05的显著性
水平下对总体显著性进行检验，则检验拒绝零假设的条件是统计量F 大于( )。 A 、 F0.05(3,26) B 、t0.025(3,30) C 、 F0.05(3,30) D 、 t0.025(2,26) 14. 多元线性回归分析中的 TSS （总的离差平方和）的自由度为（ ） A ．k B ．n C ．n-k-1 D ．n-1
（2）多选
15. 对于ols ，下列式子中正确的是（ ）（ESS 为解释平方和，RSS 为残差平方和）
A ．R2 =RSS/TSS
B ．R2 =ESS/TSS
C ．R2 =ESS/RSS
D ．TSS=ESS+RSS
E ．以上都不对
16. 对于线性回归模型的随机误差项εi, Var(εi)=E(εi2)=σ2内涵指（ ） A ．随机误差项的期望为零 B ．所有随机误差都有相同的方差 C ．两个随机误差互不相关 D ．误差项服从正态分布 E ．以上都不对
17. 对模型Yi=β0+β1X1i+β2X2i+μi 进行总体显著性检验，如果检验结果总体线性关系显著，则有可能（ ）。
A ．β1=β2=0
B ．β1≠0，β2=0
C ．β1=0，β2≠0
D ．β1≠0，β2≠0
E ．以上都对
四、计算分析题
1．某线性回归的结果如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/30/08 Time: 13:47
Sample: 1 16
Included observations: 16
t
X1 1.026137（①）62.789360.0000
X20.6699640.191239（②）0.0039
var
Adjusted R-squared0.99968S.D. dependent var3659.889
S.E. of regression65.10726Akaike info
11.35731
criterion
Sum squared resid55106.42Schwarz criterion11.50217
Log likelihood-87.85848F-statistic（③）
Durbin-Watson stat 1.345305Prob(F-statistic)0.000000
（2）写出回归模型方程。
（3）判断解释变量X1对被解释变量Y是否有显著性影响，并给出理由。（4）计算随机误差项的方差σ2的估计值。
2.下表给出了用最小二乘法对三元线性模型回归的结果(解释变量个数为3)
（1）计算括号里的值
R
（2）求R2和2
（3）对回归显著性进行检验(F0.05=3.29)
五、简答题
1．试述多元线性回归模型的基本假设。
2. 试述多元线性回归模型的基本假设与一元线性回归模型的不同之处。
3. 试述多元线性回归模型的基本假设与一元线性回归模型的相同之处。
4. 多元线性回归模型为什么采用调整的决定系数？
第五章 习 题
一、判断题
17. 邹检验是检验线性回归模型是否出现异常值问题。（ ） 18. 国籍变量是虚拟变量。（ ）
19. 通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与样本容量大小有关。（ ）
20. 经济数据出现脱离基本趋势的异常值时，则会违反线性回归模型的基本假设（εi 为随机误差项）E(εi)＝0。（ ）
21. 非线性回归需要对待估参数赋初始值。（ ）
二、名词解释 1．解释变量缺落 2．异常值 3．规律性扰动 4．虚拟变量 5．参数改变
三、选择题 （1）单选
18. 设个人消费函数Yi=C0+C1Xi+ui 中，消费支出Y 不仅同收入X 有关，而且与消费者年龄构成有关，年龄构成可分为青年、中年和老年三个层次，假设边际消费倾向不变，则考虑年龄因素的影响，该消费函数引入虚拟变量的个数应为( ) A ．1个 B ．2个 C ．3个 D ．4个
19. 需求函数Yi=β0+β1Xi+μi ，为了考虑“区域”因素(东部沿海、中部、西部、珠江三角洲、北部5种不同的状态)的影响，引入5个虚拟变量，则模型的( )
A ． 参数估计量将达到最大精度
B ． 参数估计量是有偏估计量
C ． 参数估计量是非一致估计量
D ． 参数将无法估计 20. 邹检验是检验多元线性回归模型出现了（ ）问题。 A ．异常值 B ．异方差 C ．参数发生改变 D ．误差序列相关 21. 设模型
()0112i i i
Y D X DX ααββμ=++++，其中D 为虚拟变量，当上式为斜率变动模型时，
统计检验结果应为( )。
A 、120,0αβ= ≠
B 、120,0αβ≠ =
C 、120,0αβ≠ ≠
D 、120,0αβ= = 22. 设模型
()0112i i i
Y D X DX ααββμ=++++，其中D 为虚拟变量，当上式为截距变动模型时，
统计检验结果应为( )。
A 、120,0αβ= ≠
B 、120,0αβ≠ =
C 、120,0αβ≠ ≠
D 、120,0αβ= =
23. 设模型
()0112i i i
Y D X DX ααββμ=++++，其中D 为虚拟变量，当上式为截距和斜率同时变
动模型时，统计检验结果应为( )。
A 、120,0αβ= ≠
B 、120,0αβ≠ =
C 、120,0αβ≠ ≠
D 、120,0αβ= =
（2）多项
24. 下列哪种情况会违反线性回归模型的基本假设E(εi)＝0(εi 为随机误差项) A ．非线性随机函数关系仍用线性模型进行ols 估计
B ．模型参数发生改变
C ．遗漏重要变量
D ．异常值
E ．以上都不对 25. 下列属于模型设定偏误的是（ ）。
A 、模型遗漏重要的解释变量
B 、模型设定没有考虑到参数变化
C 、模型形式设定有误
D 、把非线性模型设定为线性模型
E 、模型预测值与实际值的误差
26. 已知多元线性回归模型参数发生改变，可以采用（ ）方法处理。 A ．邹检验 B ．分段回归 C ．引入虚拟变量 D ．VIF 检验 27. 变量关系非线性可以采用（ ）方法处理。
A 、初等数学变换化为线性模型
B 、非线性回归
C 、分段回归
D 、逐步回归
四、计算分析题
1.用线性回归模型估计工资Wage 与工龄Exper 的关系时，还考虑到职称可能也对工资有影响，职称分为中级及以下与高级共2个层次，将职称以虚拟变量D1、D2、…等表示。 （1）请解释虚拟变量的设置原则？
（2）需要设置几个虚拟变量？请对虚拟变量进行赋值。 （3）写出考虑职称因素的可能的线性回归模型。
2、为研究学历与工资的关系，我们随机抽样调查了510名员工（其中360名男，150名女），并得到如下两种回归模型：
（2.1）
t=(5.2066) (8.6246)
(2. 2)
t=(2.5884) (4.0149) (5.1613)
其中，W(wage)=工资 （单位：千元）；EDU(education)=受教育年限
请回答以下问题：
（1） 你将选择哪一个模型？为什么？（5分） （2） D 的系数说明了什么？（5分）
五、简答题
EDU
D W 34.02 8238 . 23 9621 . 122 ? +
+ = EDU
W 5.662 5 06551 . 232 ? + = ?
?
? =
0 1
女 男
D
1．哪些情况可能引起线性回归模型误差项均值非零？分别该如何处理
2．处理参数改变的方法有哪些？
3．虚拟变量的设置原则是什么？
4．用Eviews软件做非线性回归的三个步骤是什么？
第六章习题
一、判断题
22.处理异方差的方法是加入虚拟变量。（）
23.线性回归模型存在异方差，最小二乘估计量仍然是无偏的。（）
24.线性回归模型存在异方差，最小二乘估计量仍然是有效的。（）
25.戈德菲尔德-夸特检验可以检验复杂性异方差。（）
26.怀特检验可以检验异方差。（）
二、名词解释
1．同方差
2．异方差
3．加权最小二乘法
4．戈里瑟检验
5．怀特检验
三、选择题
（1）单选
1.检验线性回归模型是否存在异方差的方法是（）
A．怀特检验B．T检验C．DW检验D．邹检验
2.戈德-夸特检验构造一个服从（）的统计量来对线性回归模型进行异方差检验。
A．正态分布B．t分布C．χ2分布D．F分布
3.下列方法中（）不仅可以判断线性回归模型是否存在异方差，而且可以得出具体的异方差形式。
A．戈德-夸特检验 B．怀特检验C．戈里瑟检验 D．残差序列图分析
4.对于模型Yi=β0+β1Xi+ui，如果在异方差检验中发现Var(ui)=Xi4σ2，，则用加权最小二乘法处理异方差估计模型参数时，权数应为（）。
A．Xi B．Xi2 C．1/Xi D．1/ Xi2
5.回归模型中具有异方差性时，仍用OLS估计模型，则以下说法正确的是（）
A. 参数估计值是无偏非有效的
B. 参数估计量仍具有最小方差性
C. 常用F 检验失效
D. 参数估计量是有偏的
6.更容易产生异方差的数据为( )
A. 时序数据
B. 修匀数据
C. 横截面数据
D. 年度数据
7.检验线性回归模型是否存在异方差的方法是（）
A．T检验B．戈德菲尔德-夸特检验C．DW检验D．邹检验
8.检验线性回归模型是否存在异方差的方法是（）
A．戈里瑟检验B．T检验C．DW检验D．邹检验
（2）多选
9．如果模型中存在异方差现象，则会引起如下后果（）
A. 参数估计值有偏
B. 参数估计值的方差不能正确确定
C. 变量的显著性检验失效
D. 预测精度降低
E. 参数估计值仍是无偏的
10．常用的检验异方差的方法有（）。
A、戈里瑟检验
B、戈德菲尔德-匡特检验
C、怀特检验
D、DW检验
E、方差膨胀因子检测
四、计算分析题
1. 对样本回归方程LOG(Y)=-1.95+0.60*LOG(L)+0.67* LOG(K)+e 进行怀特异方差检验，Heteroskedasticity Test: White
Obs*R-squared8.099182 Prob0.1509
Scaled explained SS 3.324059 Prob0.6502
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 11/20/11 Time: 16:53
Sample: 1978 1994
Included observations: 17
Coefficie
nt Std. Error t-Statistic Prob.
C15.5632013.02201 1.1951460.2572
LOG(L)-5.03235
1 4.278733-1.1761310.2644
(LOG(L))^20.4131090.351760 1.1744070.2650
(LOG(L))*(LOG(K))-0.20935
90.183413-1.1414630.2779
LOG(K) 1.218626 1.114405 1.0935220.2975 (LOG(K))^20.0298670.024081 1.2402680.2407 R-squared0.476422 Mean dependent var0.000623 Adjusted R-squared0.238433 S.D. dependent var0.000707
S.E. of regression0.000617 Akaike info criterion -11.6732
7
Sum squared resid 4.19E-06 Schwarz criterion -11.3791
9
Log likelihood105.2228 Hannan-Quinn criter.-11.6440
4
F-statistic 2.001861 Durbin-Watson stat 2.585670 Prob(F-statistic)0.156732
（1）请写出估计的辅助回归方程？
（2）请指出怀特统计量的值并判断样本回归方程是否存在异方差？
2.对某含截距项的线性模型（4个解释变量）进行最小二乘法回归。将样本容量为60的样本按从小到大的顺序排列后，去掉中间的20个样本后在均分为两组，分别回归后Σei2=896.6，Σe22=147.2，在α=95%的置信水平下判断是否存在异方差。如果存在，判断是递增还是递减的异方差。（F0.05（10，10）=2.98，F0.05（12，12）=2.69，F0.05（15，15）=2.4）
五、问答题
1．试述异方差的影响。
2．试述克服异方差的方法。
3．试述常用的检验异方差的方法。 4．试述怀特检验的步骤。
第七章 习 题
一、判断题
27. 任何情况下都可以用一阶差分法消除序列相关。（ ） 28. 存在误差序列相关时，OLS 估计量仍然是无偏的。（ ）
29. DW 检验值在0到4之间，数值趋于4说明模型误差项的自相关度越小。（ ） 30. 误差一阶相关是最常见的误差序列相关（ ）。
31. DW 检验的所有数值区域均可作出误差序列相关或不相关的判断（ ）。
二、名词解释 1．误差序列相关 2．误差序列一阶相关 3．广义差分法 4．柯奥迭代法 5．杜宾两步法
三、选择题 （1）单选 28. 设
t
u 为随机误差项，则一阶线性自相关是指（ ）
1211221.cov(,)0()...t s t t t t t t t
t t t A u u t s B u u C u u u D u u ρερρερε----≠≠=+=++=+
29. 在序列自相关的情况下，参数估计值仍是无偏的，其原因是（ ）
A. 无多重共线性假定成立
B. 同方差假定成立
C. 零均值假定成立
D. 解释变量与随机误差项不相关假定成立
30. 应用DW 检验方法时应满足该方法的假定条件，下列不是其假定条件的为（ ）
A. 解释变量为非随机的
B. 被解释变量为非随机的
C. 线性回归模型中不能含有滞后内生变量
D. 随机误差项服从一阶自回归
31. 在下列引起序列自相关的原因中，不正确的是（ ）
A. 经济变量具有惯性作用
B. 经济行为的滞后性
C. 设定偏误
D. 解释变量之间的共线性
32. 在DW 检验中，当d 统计量为2时，表明（ ）
A. 存在完全的正自相关
B. 存在完全的负自相关
C. 不存在自相关
D. 不能判定
33. 在序列自相关的情况下，参数估计值的方差不能正确估计的原因是（ ）
)(.0
)(.)(0)(.)(.22≠≠≠≠≠i i i j i i u E D u x E C j i u u E B u E A σ
34. 如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量是( )
A ．无偏的，有效的 B. 有偏的，非有效的 C ．无偏的，非有效的 D. 有偏的，有效的 （2）多选
35. 如果模型中存在序列自相关现象，则有如下后果（ ）
A. 参数估计值有偏
B. 参数估计值的方差不能正确确定
C. 变量的显著性检验失效
D. 预测精度降低 E ．参数估计值仍是无偏的
36. 在DW 检验中，存在不能判定的区域是（ ）
A. 0﹤d ﹤l d
B. u d ﹤d ﹤4-u d
C. l d ﹤d ﹤u d
D. 4-u d ﹤d ﹤4-l d E ．4-l d ﹤d ﹤4
37. 检验序列自相关的方法是（ ）
A. F 检验法
B. White 检验法
C. 图形法
D. ARCH 检验法 E ．DW 检验法 F. Goldfeld-Quandt 检验法
四、计算分析题
1.用家庭消费支出(Y)、可支配收入(X1)、个人财富(X2)设定模型如下：
01122i i i i Y X X βββμ=+++,回归分析结果为： Dependent Variable: Y
t
X1
-0.3401
0.4785
-0.7108
0.5002
X20.08230.0458 1.79690.1152
var
Adjusted R-squared0.9505S.D. dependent var31.4289
S.E. of regression 6.5436Akaike info
criterion
4.1338
Sum squared resid342.5486Schwarz criterion 4.2246
Log likelihood-31.8585F-statistic87.3336
Durbin-Watson stat 2.4382Prob(F-statistic)0.000000
d0.05(2.10)λL=0.697, d0.05(2.10)λU=1.641
（1）在0.05的显著性水平下，判断模型中随机误差项是否存在自相关性，要求把DW检验的临界值和区域图画出来。
（2）计算随机误差项的一阶自相关系数的估计值。
2．某线性回归的结果如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/17/11 Time: 20:45
Sample: 1981 1999
Included observations: 19
t
G0.2719600.170940 1.5909690.1312
S0.4161520.02385717.443720.0000
var
Adjusted R-squared0.985285S.D. dependent var0.496602
S.E. of regression0.060241Akaike info
criterion -2.63697
7
Sum squared resid0.058064Schwarz criterion-2.48785
5
Log likelihood28.05128F-statistic603.6032
Durbin-Watson stat0.553242Prob(F-statistic)0.000000
判断模型中随机误差项是否存在自相关性，简述如何消除序列相关的方法。
五、问答题
1．什么是序列相关？
2. 试述序列相关的影响。
3. 试述克服序列相关的方法。
4. 试述检验序列相关的方法
第八章习题
一、判断题
32. 存在多重共线性时，模型参数无法估计。（ ）
33. 多重共线性问题是随机扰动项违背古典假设引起的。（ ） 34. 方差膨胀因子可以检验多重共线性。（ ） 35. 工具变量法可以解决多重共线性问题。（ ） 36. 逐步回归法可以解决多重共线性问题。（ ）
二、名词解释 1．严格多重共线性 2．近似多重共线性 3．方差膨胀因子检验 4．删减解释变量法 5．分布估计参数法
三、选择题 （1）单选
1．多元线性回归模型中，发现各参数估计量的t 值都不显著，但模型的,)(2
2很大或R R F 值确很
显著，这说明模型存在（ ）
A ．多重共线性
B ．异方差
C ．自相关
D ．设定偏误
2．逐步回归法既检验又修正了（ ）
A ．异方差性 B.自相关性 C ．随机解释变量 D.多重共线性
3．如果模型中解释变量存在完全的多重共线性，参数的最小二乘估计量是（ ）
A ．无偏的 B. 有偏的 C. 不确定的 D. 确定的
4．简单相关系数矩阵方法主要用于检验（ ）
A ．异方差性 B.自相关性 C ．随机解释变量 D.多重共线性
5．设21,x x 为解释变量，则完全多重共线性是( )
221211211
.0.0
21
.
0(.0
2x x A x x B x e C x x v v D x e +==++=+=为随机误差项）
6．设21,x x 为解释变量，则近似多重共线性是( )
221211211
.0.0
21
.
0(.0
2x x A x x B x e C x x v v D x e +==++=+=为随机误差项）
7．检验近似多重共线性的方法是( )
A．VIF检验 B.邹检验
C．戈里瑟检验 D.DW检验
8．处理近似多重共线性的方法是( )
A．加权最小二乘法 B.异方差自相关稳健标准误
C．加入虚拟变量 D.删减解释变量
（2）多选
9．能够检验多重共线性的方法有（）
A. 简单相关系数矩阵法
B. t检验与F检验综合判断法
计量经济学(庞浩)第五章练习题参考解答
第五章练习题参考解答 练习题 5.1 设消费函数为 i i i i u X X Y +++=33221βββ 式中，i Y 为消费支出；i X 2为个人可支配收入；i X 3为个人的流动资产；i u 为随机误差 项，并且2 22)(,0)(i i i X u Var u E σ==（其中2 σ为常数） 。试回答以下问题： (1)选用适当的变换修正异方差，要求写出变换过程； (2)写出修正异方差后的参数估计量的表达式。 5.2 根据本章第四节的对数变换，我们知道对变量取对数通常能降低异方差性，但须对这种模型的随机误差项的性质给予足够的关注。例如，设模型为u X Y 21β β=，对该模型中的变量取对数后得如下形式 u X Y ln ln ln ln 21++=ββ (1)如果u ln 要有零期望值，u 的分布应该是什么？ (2)如果1)(=u E ，会不会0)(ln =u E ？为什么？ (3)如果)(ln u E 不为零，怎样才能使它等于零？ 5.3 由表中给出消费Y 与收入X 的数据，试根据所给数据资料完成以下问题： （1）估计回归模型u X Y ++=21ββ中的未知参数1β和2β，并写出样本回归模型的书写格式； （2）试用Goldfeld-Quandt 法和White 法检验模型的异方差性； （3）选用合适的方法修正异方差。 Y X Y X Y X 55 80 152 220 95 140 65 100 144 210 108 145 70 85 175 245 113 150 80 110 180 260 110 160
79120135190125165 84115140205115180 98130178265130185 95140191270135190 90125137230120200 7590189250140205 741055580140210 1101607085152220 1131507590140225 12516565100137230 10814574105145240 11518080110175245 14022584115189250 12020079120180260 14524090125178265 13018598130191270 5.4由表中给出1985年我国北方几个省市农业总产值，农用化肥量、农用水利、农业劳动力、每日生产性固定生产原值以及农机动力数据，要求： （1）试建立我国北方地区农业产出线性模型； （2）选用适当的方法检验模型中是否存在异方差； （3）如果存在异方差，采用适当的方法加以修正。 地区农业总产值农业劳动力灌溉面积化肥用量户均固定农机动力（亿元）（万人）（万公顷）(万吨）资产（元）（万马力） 北京19.6490.133.847.5394.3435.3天津14.495.234.95 3.9567.5450.7河北149.91639 .0357.2692.4706.892712.6山西55.07562.6107.931.4856.371118.5内蒙古60.85462.996.4915.41282.81641.7辽宁87.48588.972.461.6844.741129.6吉林73.81399.769.6336.92576.81647.6黑龙江104.51425.367.9525.81237.161305.8山东276.552365.6456.55152.35812.023127.9河南200.022557.5318.99127.9754.782134.5陕西68.18884.2117.936.1607.41764 新疆49.12256.1260.4615.11143.67523.3 5.5表中的数据是美国1988研究与开发（R&D）支出费用（Y）与不同部门产品销售量
计量经济学作业
计量经济学第三章作业 经济131 王晨莹 13013121 15.（1）① 打开材料数据表3-5，获得如图3-5-1所示： 3-5-1 ② 根据题目确定被解释变量为税收收入（T ）、解释变量为工业（GY ）、进出口总额（IE ）、金融业（JR ）、交通运输业(JT)、建筑业（JY ）。 ③ 建模： t t JY JT JR IE GY T μββββββ++++++=543210 ④ 建立变量组： 在主菜单上Eviews 命令框中直接输入命令“Data T GY IE JR JT JY ”，将直接出现已定义变量名称的数据编辑窗口。如图3-5-2所示：
图3-5-2 ⑤估计模型参数： 在主菜单上依次单击“Quick→Estimate Equation”，弹出对话框，在“Specification”选项卡中输入模型中被解释变量（T）、常数项（C）、解释变量(GY、IE、JR、JT、JY)序列，并选择估计方法及样本区间（1985-2009）。如图3-5-3所示，其结果如图3-5-4所示： 图3-5-3
图3-5-4 ⑥ 参数估计结果分析： 经参数估计后，回归模型为 ∧T = 117.5 - 0.772 GY + 0.232 IE + 1.82 JR + 1.895 JT + 2.853 JY (0.2168) (-3.068) (5.552) (3.184) (2.261) (3.047) 995.02=R ，F=798 , d=0.674 ⑦ 模型中参数表明，在工业、建筑业、进出口、金融业、交通运输业中，建筑业对税收的影响最大，工业（GY ）每增加1亿元，税收收入（T ）将减少3.068亿元（但不符合经济意义）；进出口总额（IE ）每增加1亿元，税收收入（T ）将增加5.552亿元；金融业（JR ）每增加1亿元，税收收入（T ）将增加3.184亿元；交通运输业(JT)每增加1亿元，税收收入（T ）将增加2.261亿元；建筑业（JY ）每增加1亿元，税收收入（T ）将增加3.047亿元。抛出这5类因素对税收的影响，政府从其他部门和产业所征收数额为117.48。 （2）多重共线性检验：存在多重共线性 由上图可知，工业的结构参数为负，不符经济意义，故去掉工业得到新的模型：
《计量经济学》第四章精选题及答案
第四章：多重共线性 二、简答题 1、导致多重共线性的原因有哪些？ 2、多重共线性为什么会使得模型的预测功能失效？ 3、如何利用辅回归模型来检验多重共线性？ 4、判断以下说法正确、错误，还是不确定？并简要陈述你的理由。 (1)尽管存在完全的多重共线性，OLS 估计量还是最优线性无偏估计量（BLUE ）。 (2)在高度多重共线性的情况下，要评价一个或者多个偏回归系数的个别显著性是不可能的。 (3)如果某一辅回归显示出较高的2 i R 值，则必然会存在高度的多重共线性。 (4)变量之间的相关系数较高是存在多重共线性的充分必要条件。 (5)如果回归的目的仅仅是为了预测，则变量之间存在多重共线性是无害的。 12233i i i Y X X βββ=++ 来对以上数据进行拟合回归。 (1) 我们能得到这3个估计量吗？并说明理由。 (2) 如果不能，那么我们能否估计得到这些参数的线性组合？可以的话，写出必要的计 算过程。 6、考虑以下模型： 23 1234i i i i i Y X X X ββββμ=++++ 由于2X 和3 X 是X 的函数，那么它们之间存在多重共线性。这种说法对吗？为什么？ 7、在涉及时间序列数据的回归分析中，如果回归模型不仅含有解释变量的当前值，同时还含有它们的滞后值，我们把这类模型称为分布滞后模型（distributed-lag model ）。我们考虑以下模型： 12313233i t t t t t Y X X X X βββββμ---=+++++ 其中Y ——消费，X ——收入，t ——时间。该模型表示当期的消费是其现期的收入及其滞后三期的收入的线性函数。 （1） 在这一类模型中是否会存在多重共线性？为什么？ （2） 如果存在多重共线性的话，应该如何解决这个问题？ 8、设想在模型 12233i i i i Y X X βββμ=+++ 中，2X 和3X 之间的相关系数23r 为零。如果我们做如下的回归：
计量经济学第三次作业
下表列出了某年中国部分省市城镇居民每个家庭平均全年可支配收入X与消费性支出Y 的统计数据。 地区可支配收入 （X）消费性支出 （Y） 地区可支配收入 （X） 消费性支出 （Y） 北京10349.69 8493.49 浙江9279.16 7020.22 天津8140.50 6121.04 山东6489.97 5022.00 河北5661.16 4348.47 河南4766.26 3830.71 山西4724.11 3941.87 湖北5524.54 4644.5 内蒙古5129.05 3927.75 湖南6218.73 5218.79 辽宁5357.79 4356.06 广东9761.57 8016.91 吉林4810.00 4020.87 陕西5124.24 4276.67 黑龙江4912.88 3824.44 甘肃4916.25 4126.47 上海11718.01 8868.19 青海5169.96 4185.73 江苏6800.23 5323.18 新疆5644.86 4422.93 (1)试用普通最小二乘法建立居民人均消费支出与可支配收入的线性模型； (2)检验模型是否存在异方差性； (3)如果存在异方差性，试采用适当的方法估计模型参数。 解： （1）a.建立对象，录入可支配收入X与消费性支出Y，如下图： b. 设定一元线性回归模型为： 点击主界面菜单Quick\Estimate Equation，在弹出的对话框中输入Y、C、X，操作
（2）a.生成残差序列。在工作文件中点击Object\Generate Series…，在弹出的窗口中，在主窗口键入命令如下“e1=resid^2”得到残差平方和序列e1。如下图： (3)a. 设定一元线性回归模型为：
庞皓计量经济学课后答案第四章(内容参考)
统计学2班 第三次作业 1、⑴存在.2 3223223232 322 ) ())(() )(())((?∑∑∑∑∑∑∑--=i i i i i i i i i i i x x x x x x x y x x y βΘ 当X 2和X 3之间的相关系数为0时，离差形式的 ∑i i x x 32=0 2 222232 22 322 ?) )(() )((??== =∴∑∑∑∑∑∑i i i i i i i i x x y x x x x y β 同理得：33 ??γβ= ⑵2 ?β会等于1?α和1?γ二者的线性组合。 33221???X X Y βββ--=Θ且221??X Y αα-=，331??X Y γγ-= 由⑴可得22 ??αβ=和33??γβ= 22221???X Y X Y βαα-=-=∴，3 3331???X Y X Y βγγ-=-= 212 ??X Y αβ-=∴,3 1 3??X Y γβ-= 则：33 1 2213 3221?????X X Y X X Y Y X X Y γαβββ----=--=Θ ⑶存在。∑-=)1()?(223 222 2 r x Var i σβΘ X 2和X 3之间相关系数为0，)?() 1()?(2222 223 2 22 2 α σσβVar x r x Var i i == -=∴∑∑ 同理可得)?()?(33 γβVar Var = 2、逐步向前回归和逐步向后回归的程序都存在不足，逐步向前法不能反映引进新的解释变量后的变化情况，即一旦引入新的变量，就保留在方程中，逐步向后法泽一旦剔除一个解释变量就再没有机会重新进入方程。而解释变量之间及其与被解释变量的相关关系与引入的变量个数及同时引入哪些变量而不同。所以采用逐步回归比较好。吸收了逐步向前和逐步向后的优点。
计量经济学作业第5章(含答案)
计量经济学作业第5章(含答案)
第5章习题 一、单项选择题 1．对于一个含有截距项的计量经济模型，若某定性因素有m个互斥的类型，为将其引入模型中，则需要引入虚拟变量个数为（） A. m B. m-1 C. m+1 D. m-k 2．在经济发展发生转折时期，可以通过引入虚拟变量方法来表示这种变化。例如，研究中国城镇居民消费函数时。1991年前后，城镇居民商品性实际支出Y 对实际可支配收入X的回归关系明显不同。现以1991年为转折时期，设虚拟变 量，数据散点图显示消费函数发生了结构性变化：基本消费部分下降了，边际消费倾向变大了。则城镇居民线性消费函数的理论方程可以写作（） A. B. C. D. 3．对于有限分布滞后模型 在一定条件下，参数可近似用一个关于的阿尔蒙多项式表示（），其中多项式的阶数m必须满足（） A． B． C． D． 4．对于有限分布滞后模型，解释变量的滞后长度每增加一期，可利用的样本数据就会( ) A. 增加1个 B. 减少1个 C. 增加2个 D. 减少2个 5．经济变量的时间序列数据大多存在序列相关性，在分布滞后模型中，这种序列相关性就转化为（） A．异方差问题 B. 多重共线性问题
C．序列相关性问题 D. 设定误差问题 6．将一年四个季度对因变量的影响引入到模型中（含截距项），则需要引入虚拟变量的个数为（） A. 4 B. 3 C. 2 D. 1 7．若想考察某两个地区的平均消费水平是否存在显著差异，则下列那个模型比 较适合（Y代表消费支出；X代表可支配收入；D 2、D 3 表示虚拟变量）（） A. B. C. D. 二、多项选择题 1．以下变量中可以作为解释变量的有（） A. 外生变量 B. 滞后内生变量 C. 虚拟变量 D. 先决变量 E. 内生变量 2．关于衣着消费支出模型为：，其中 Y i 为衣着方面的年度支出；X i 为收入， ? ? ? =女性 男性 1 2i D； ? ? ? =大学毕业及以上 其他 1 3i D 则关于模型中的参数下列说法正确的是（） A.表示在保持其他条件不变时，女性比男性在衣着消费支出方面多支出（或少支出）差额 B.表示在保持其他条件不变时，大学毕业及以上比其他学历者在衣着消费支出方面多支出（或少支出）差额 C.表示在保持其他条件不变时，女性大学及以上文凭者比男性和大学以下文凭者在衣着消费支出方面多支出（或少支出）差额 D. 表示在保持其他条件不变时，女性比男性大学以下文凭者在衣着消费支出方面多支出（或少支出）差额 E. 表示性别和学历两种属性变量对衣着消费支出的交互影响 三、判断题
计量经济学 作业
1、家庭消费支出（Y ）、可支配收入（1X ）、个人个财富（2X ）设定模型下： i i i i X X Y μβββ+++=22110 回归分析结果为： LS 18/4/02 Error T-Statistic Prob. C ________ 2X - ________ 2X R-squared ________ Mean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression ________ Akaike info criterion Sum squared resid Schwartz criterion Log likelihood - 31.8585 F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) 补齐表中划线部分的数据（保留四位小数）；并写出回归分析报告。 由表可知，9504.02=R 故 9614.01 10310) 9504.01(12=----=R 回归分析报告如下： 由以上结果整理得： t= 9614.02=R n=10 从回归结果来看，9614.02=R ，9504.02=R ，3339.87=F ,不够大，则模型的拟合优度不是很好. 模型说明当可支配收入每增加１元，平均说来家庭消费支出将减少元，当个人财富每增加１元，平均来说家庭消费支出将增加元。 参数检验：
在显着性水平上检验1β，2β的显着性。 365.2)310(7108.0025.01=-<-=t t Θ 故接受原假设，即认为01=β。 365.2)310(7969.1025.02=-<=t t Θ 故接受原假设，即认为02=β。 即模型中，可支配收入与个人财富不是影响家庭消费支出的显着因素。 2、为了解释牙买加对进口的需求 ，根据19年的数据得到下面的回归结果: se = R 2= 2 R = 其中：Y=进口量（百万美元），X 1=个人消费支出（美元/年），X 2=进口价格/国内价格。 （1） 解释截距项，及X 1和X 2系数的意义； 答：截距项为，在此没有什么意义。1X 的系数表明在其它条件不变时，个人年消费量增加1美元，牙买加对进口的需求平均增加万美元。2X 的系数表明在其它条件不变时，进口商品与国内商品的比价增加1美元，牙买加对进口的需求平均减少万美元。 （2）Y 的总离差中被回归方程解释的部分，未被回归方程解释的部分； 答：由题目可得，可决系数96.02=R ，总离差中被回归方程解释的部分为96%，未被回归方程解释的部分为4%。 （3）对回归方程进行显着性检验,并解释检验结果； 原假设：0:210==ββH 计算F 统计量 16 04.0296.01=--=k n RSS k ESS F =192 63.3)16,2(19205.0=>=F F Θ 故拒绝原假设，即回归方程显着成立。 （4）对参数进行显着性检验,并解释检验结果。 对21ββ进行显着性检验 96.174.210092.002.0) ?(?05.011`11=>=-=-=t SE t βββ 故拒绝原假设，即1β显着。 96.12.1084.001.0) ?(?05.02222=<=-=-=t SE t βββ 故接受原假设，即2β不显着。 4.根据某地1961—1999年共39年的总产出Y 、劳动投入L 和资本投入K 的年度 数据，运用普通最小二乘法估计得出了下列回归方程： ，DW= 式下括号中的数字为相应估计量的标准误。 (1)解释回归系数的经济含义； (2)系数的符号符合你的预期吗为什么
第四章计量经济学答案范文
第四章一元线性回归 第一部分学习目的和要求 本章主要介绍一元线性回归模型、回归系数的确定和回归方程的有效性检验方法。回归方程的有效性检验方法包括方差分析法、t检验方法和相关性系数检验方法。本章还介绍了如何应用线性模型来建立预测和控制。需要掌握和理解以下问题： 1 一元线性回归模型 2 最小二乘方法 3 一元线性回归的假设条件 4 方差分析方法 5 t检验方法 6 相关系数检验方法 7 参数的区间估计 8 应用线性回归方程控制与预测 9 线性回归方程的经济解释 第二部分练习题 一、术语解释 1 解释变量 2 被解释变量 3 线性回归模型 4 最小二乘法 5 方差分析 6 参数估计 7 控制 8 预测 二、填空 ξ，目的在于使模型更1 在经济计量模型中引入反映（）因素影响的随机扰动项 t 符合（）活动。 2 在经济计量模型中引入随机扰动项的理由可以归纳为如下几条：（1）因为人的行为的（）、社会环境与自然环境的（）决定了经济变量本身的（）；（２）建立模型时其他被省略的经济因素的影响都归入了（）中；（３）在模型估计时，（）与归并误差也归入随机扰动项中；（4）由于我们认识的不足，错误的设定了（）与（）之间的数学形式，例如将非线性的函数形式设定为线性的函数形式，由此产生的误差也包含在随机扰动项中了。 3 （）是因变量离差平方和，它度量因变量的总变动。就因变量总变动的变异来源看，它由两部分因素所组成。一个是自变量，另一个是除自变量以外的其他因素。（）是拟合值的离散程度的度量。它是由自变量的变化引起的因变量的变化，或称自变量对因变量变化的贡献。（）是度量实际值与拟合值之间的差异，它是由自变量以外的其他因素所致，它又叫残差或剩余。 4 回归方程中的回归系数是自变量对因变量的（）。某自变量回归系数β的意义，指
计量经济学课后习题答案
计量经济学练习题 第一章导论 一、单项选择题 ⒈计量经济研究中常用的数据主要有两类：一类是时间序列数据，另一类是【 B 】 A 总量数据 B 横截面数据 C平均数据 D 相对数据 ⒉横截面数据是指【 A 】 A 同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据 B 同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据 C 同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据 D 同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据 ⒊下面属于截面数据的是【 D 】 A 1991-2003年各年某地区20个乡镇的平均工业产值 B 1991-2003年各年某地区20个乡镇的各镇工业产值 C 某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 D 某年某地区20个乡镇各镇工业产值 ⒋同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为【 B 】 A 横截面数据 B 时间序列数据 C 修匀数据 D原始数据 ⒌回归分析中定义【 B 】 A 解释变量和被解释变量都是随机变量 B 解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量 C 解释变量和被解释变量都是非随机变量 D 解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 二、填空题 ⒈计量经济学是经济学的一个分支学科，是对经济问题进行定量实证研究的技术、方法和相关理论，可以理解为数学、统计学和_经济学_三者的结合。
⒉现代计量经济学已经形成了包括单方程回归分析，联立方程组模型，时间序列分 析三大支柱。 ⒊经典计量经济学的最基本方法是回归分析。 计量经济分析的基本步骤是：理论（或假说）陈述、建立计量经济模型、收集数据、计量经济模型参数的估计、检验和模型修正、预测和政策分析。 ⒋常用的三类样本数据是截面数据、时间序列数据和面板数据。 ⒌经济变量间的关系有不相关关系、相关关系、因果关系、相互影响关系和恒 等关系。 三、简答题 ⒈什么是计量经济学它与统计学的关系是怎样的 计量经济学就是对经济规律进行数量实证研究，包括预测、检验等多方面的工作。计量经济学是一种定量分析，是以解释经济活动中客观存在的数量关系为内容的一门经济学学科。 计量经济学与统计学密切联系，如数据收集和处理、参数估计、计量分析方法设计，以及参数估计值、模型和预测结果可靠性和可信程度分析判断等。可以说，统计学的知识和方法不仅贯穿计量经济分析过程，而且现代统计学本身也与计量经济学有不少相似之处。例如，统计学也通过对经济数据的处理分析，得出经济问题的数字化特征和结论，也有对经济参数的估计和分析，也进行经济趋势的预测，并利用各种统计量对分析预测的结论进行判断和检验等，统计学的这些内容与计量经济学的内容都很相似。反过来，计量经济学也经常使用各种统计分析方法，筛选数据、选择变量和检验相关结论，统计分析是计量经济分析的重要内容和主要基础之一。 计量经济学与统计学的根本区别在于，计量经济学是问题导向和以经济模型为核心的，而统计学则是以经济数据为核心，且常常是数据导向的。典型的计量经济学分析从具体经济问题出发，先建立经济模型，参数估计、判断、调整和预测分析等都是以模型为基础和出发点；典型的统计学研究则并不一定需要从具体明确的问题出发，虽然也有一些目标，但可以是模糊不明确的。虽然统计学并不排斥经济理论和模型，有时也会利用它们，但统计学通常
《计量经济学》习题(第四章)
第四章 习 题 一、单选题 1、如果回归模型违背了同方差假定，最小二乘估计量＿＿＿＿ A ．无偏的，非有效的 B.有偏的，非有效的 C ．无偏的，有效的 D.有偏的，有效的 2、Goldfeld-Quandt 方法用于检验＿＿＿＿ A ．异方差性 B.自相关性 C ．随机解释变量 D.多重共线性 3、DW 检验方法用于检验＿＿＿＿ A ．异方差性 B.自相关性 C ．随机解释变量 D.多重共线性 4、在异方差性情况下，常用的估计方法是＿＿＿＿ A ．一阶差分法 B.广义差分法 C ．工具变量法 D.加权最小二乘法 5、在以下选项中，正确表达了序列自相关的是＿＿＿＿ j i u x Cov D j i x x Cov C j i u u Cov B j i u u Cov A j i j i j i j i ≠≠≠≠≠=≠≠,0),(.,0),(.,0),(.,0),(. 6、如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量＿＿＿＿ A ．无偏的，非有效的 B.有偏的，非有效的 C ．无偏的，有效的 D.有偏的，有效的 7、在自相关情况下，常用的估计方法＿＿＿＿ A ．普通最小二乘法 B.广义差分法 C ．工具变量法 D.加权最小二乘法 8、White 检验方法主要用于检验＿＿＿＿ A ．异方差性 B.自相关性 C ．随机解释变量 D.多重共线性 9、Glejser 检验方法主要用于检验＿＿＿＿ A ．异方差性 B.自相关性 C ．随机解释变量 D.多重共线性 10、简单相关系数矩阵方法主要用于检验＿＿＿＿ A ．异方差性 B.自相关性 C ．随机解释变量 D.多重共线性 11、所谓异方差是指＿＿＿＿ 22 22 )(.)(.)(.)(.σσσσ==≠≠i i i i x Var D u Var C x Var B u Var A
计量经济学作业第5章(含答案)
计量经济学作业第5章（含答案）
、单项选择题 1 ?对于一个含有截距项的计量经济模型，若某定性因素有 D. m-k 2 ?在经济发展发生转折时期，可以通过引入虚拟变量方法来表示这种变化。例 如，研究中国城镇居民消费函数时。1991年前后，城镇居民商品性实际支出 丫 对实际可支配收入X 的回归关系明显不同。现以1991年为转折时期，设虚拟变 [1 1991# WS D =< 量 r [O f 1毀坪以前，数据散点图显示消费函数发生了结构性变化：基本 消费部分下降了，边际消费倾向变大了。贝U 城镇居民线性消费函数的理论方程 可以写作（ ） A. h 二几+耳扎+如）拓+斗 3. 对于有限分布滞后模型 在一定条件下，参数儿可近似用一个关于【的阿尔蒙多项式表示 ），其中多项式的阶数 m 必须满足（ ） A .障匚上 B . m k C . D .用上上 4. 对于有限分布滞后模型，解释变量的滞后长度每增加一期，可利用的样本数 据就会（ ） A.增加1个 B.减少1个 C.增加2个 D.减 少2个 5. 经济变量的时间序列数据大多存在序列相关性，在分布滞后模型中，这种序 列相关性就转化为（ ） A. m B. m-1 C. m+1 将其引入模型中，则需要引入虚拟变量个数为（ m 个互斥的类型，为 ） B. C. Y 讦 A+ +"0+ 斗 D.
A.异方差冋 题 B.多重 共线性问题
问题 6. 将一年四个季度对因变量的影响引入到模型中（含截 距项），则需要引入虚 拟变量的个数为（ ） A. 4 B. 3 C. 2 D. 1 7. 若 想考察某两个地区的平均消费水平是否存在显著差异，则下列那个模型比 较适合（丫代表消费支出；X 代表可支配收入；D 2、D 3表示虚拟变量） （） A.Yj"+陆+野 B . 二、多项选择题 1. 以下变量中可以作为解释变量的有 （ ） A.外生变量 B.滞后内生变量 C.虚 拟变量 D.先决变量 E.内生变量 2. 关于衣着消费支出模型为：h 吗+叩左+必史+勺3工』』+ "逅+色，其中 丫为衣着万面的年度支出；X 为收入， 1 女性 "i 大学毕业及以上 D = : D 3i =J o 男性, 3i 其他 则关于模型中的参数下列说法正确的是（ ） A. $表示在保持其他条件不变时，女性比男性在衣着消费支出方面多支出 （或少 支出）差额 B. 珂表示在保持其他条件不变时，大学毕业及以上比其他学历者在衣着消 费支 出方面多支出（或少支出）差额 C. 5表示在保持其他条件不变时，女性大学及以上文凭者比男性和大学以 下文凭 者在衣着消费支出方面多支出（或少支出）差额 D. 表示在保持其他条件不变时，女性比男性大学以下文凭者在衣着消 费支出方面多支出（或少支出）差额 E. 表示性别和学历两种属性变量对衣着消费支出的交互影响 、判断题 1 ?通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与样本容 C.序列相关性问题 D.设定误差 ￡ =坷++以叭JQ+舛 C. 】 D 丄吗皿吗+风+儿
计量经济学(第四版)习题及参考答案详细版
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。
计量经济学大作业
2015-2016年第2学期 计量经济学大作业 论文名称：中国货币流通量、货款额 和居民消费水平指数分析 学号：姓名：专业： 学号：姓名：专业： 学号：姓名：专业： 选课班级：A05任课老师：陶长琪评语： 教师签名：批阅日期：
一、摘要 经济与货币流通量是相辅相成密不可分的，经济的发展必然会带来货币流通量的增加，进而也会带来消费的增加。而一个国家贷款额的多少和居民消费水平指数的大小往往能够在某种程度上反映该国家经济的发展水平。因此，经济将货币流通量、贷款额和居民消费水平指数紧密地联系起来。 计量经济学可以帮助我们通过建立多元线性模型来反应货币流通量、贷款额和居民消费水平指数三者之间的关系。我们可以通过进行拟合优度检验，F检验，显著性检验，异方差检验，相关性检验和多重共线性检验等多种检验方法最终确定模型，使得建立的模型达到最优的结果。 最后通过对模型的进一步分析，我们可以得出货币流通量、货款额和居民消费水平指数三者之间的关系，即贷款额与居民消费水平指数的增加均会导致货币流通量的增加。 关键字：货币流通量，贷款额，居民消费水平指数，多元线性模型
Abstract Economic and monetary circulation is complementary to close, the development of economy will inevitably bring about the increase of monetary circulation, and also can bring consumption increase. A national loan amount how many and dweller consumption level index size tend to a certain extent reflects the development level of national economy.Thus, the economy will the amount of money in circulation, the loan amount and dweller consumption level index closely linked. Econometrics can help us through the establishment of multiple linear models to response the amount of money in circulation, the loan amount and dweller consumption level index of the relationship between the three.We can through the goodness-of-fit testing ,and F inspection, significant inspection, heteroscedastic inspection , the inspection and multiple linear correlation of inspection to determine the final model, makes the establishment of the model to achieve the optimal result. Based on further analysis of the model, we can conclude that the amount of money in circulation, the amount of goods and dweller consumption level index of the relationship between the three, namely, the loan amount and consumption level of exponential increase will lead to the increase of the amount of money in circulation. Key words: The amount of money in circulation, the loan amount dweller consumption level index, multivariate linear model
《计量经济学》第三版课后题答案
第一章绪论 参考重点： 计量经济学的一般建模过程 第一章课后题（1.4.5） 1.什么是计量经济学？计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？ 答：计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。 计量经济学方法揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。 4.建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？ 答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤如下：(1)设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；(2)收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性；(3)估计模型参数；(4)检验模型，包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。 5.模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？ 答：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。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与大小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；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；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；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。 第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型参考重点： 1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别？ 2.总体随机项与样本随机项的区别与联系？
第三版计量经济学第五章习题作业
第五章习题2 根据经济理论建立计量经济模型 i i 10i X Y μββ++= 应用EViews 输出的结果如图1所示。 图1 用普通最小二乘法的估计结果如下: )29,...,2,1(707955.013179.58=+=∧ i X Y i i 利用上述结果计算残差∧ =i i i Y -Y e 。观察i e 的取值，好像随i X 的变化而变化，怀疑模型存在异方差性，下面通过等级相关系数和戈德菲尔特—夸特方法检验随机误差项的异方差性。 1.斯皮尔曼等级相关系数检验 按照斯皮尔曼等级相关检验的步骤，先将X 的样本观测值从小到大排列并划分等级，然后将i e 从小到大划分等级，计算i X 的等级与相应产生的i e 的等级的差i d 及2i d ，详见表1。 表1
计算等级相关系数 2334d 1 i 2i =∑= 0.42512329 -292334 6- 1N -N d 6- 1r 3 3 1i 2i =?==∑= 对等级相关系数进行检验，提出原假设与备择假设 ） ，（），（：：28 1 0N 1-N 10N ~r 0 H 0H 10=≠=ρρ 构造Z 统计量 2.2495428*0.4251231 -N 1r Z ===
给定显著水平0.05=α，查正态分布表，得 1.96Z 2 =α因为 1.962.24954Z >=， 所以应拒绝原假设，接收备择假设，即等级相关系数显著，说明其随机误差项存在异方差性。 2. 戈德菲尔特—夸特方法检验 将X 的样本观测值按升序排列，Y 的样本观测值按原来与X 样本观测值的对应关系进行排列，略去中心7个数据，将剩下的22个样本观测值分成容量相等的两个子样本，每个子样本的样本观测值个数均为11。排列结果见表2。 用第一个子样本估计模型，得到的结果如图2所示： 图2
以往《计量经济学》作业答案汇编
以往计量经济学作业答案 第一次作业： 1-2. 计量经济学的研究的对象和内容是什么？计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征？ 答：计量经济学的研究对象是经济现象，是研究经济现象中的具体数量规律（或者说，计量经济学是利用数学方法，根据统计测定的经济数据，对反映经济现象本质的经济数量关系进行研究）。计量经济学的内容大致包括两个方面：一是方法论，即计量经济学方法或理论计量经济学；二是应用，即应用计量经济学；无论是理论计量经济学还是应用计量经济学，都包括理论、方法和数据三种要素。 计量经济学模型研究的经济关系有两个基本特征：一是随机关系；二是因果关系。 1-4．建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？ 答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤如下：（1）设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；（2）收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和一致性；（3）估计模型参数；（4）模型检验，包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。 1-6.模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？ 答：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、模型预测检验。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与大小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；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；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；模型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。 第二次作业： 2-1 答：P27 6条 2-3 线性回归模型有哪些基本假设？违背基本假设的计量经济学模
计量经济学第四章练习题及参考解答
第四章练习题及参考解答 假设在模型i i i i u X X Y +++=33221βββ中，32X X 与之间的相关系数为零，于是有人建议你进行如 下回归： i i i i i i u X Y u X Y 23311221++=++=γγαα (1)是否存在3 322????βγβα ==且？为什么？ (2)1 11???βαγ会等于或或两者的某个线性组合吗？ (3)是否有()()()()3 3 2 2 ?var ?var ?var ?var γβα β==且？ 练习题参考解答： (1) 存在3 322????βγβα==且。 因为()()()() ()()() 2 3223223232322?∑∑∑∑∑∑∑--= i i i i i i i i i i i x x x x x x x y x x y β 当 32X X 与之间的相关系数为零时，离差形式的032=∑i i x x 有()()()()222223222322 ??αβ=== ∑∑∑∑∑∑i i i i i i i i x x y x x x x y 同理有：3 3??βγ= (2) 1 11???βαγ会等于或的某个线性组合 因为 12233???Y X X βββ=--，且122??Y X αα=-，133??Y X γγ=- 由于3322????βγβα ==且，则 112222 2 2 ?????Y Y X Y X X αααββ-=-=-= 则 11 122332 3112 3 ???????Y Y Y X X Y X X Y X X αγβββαγ--=--=--=+- (3) 存在()()()()3 3 2 2 ?var ?var ?var ?var γβα β==且。 因为()() ∑-= 223 2 22 2 1?var r x i σβ 当023=r 时，() ()()2222 2 23 222 2 ?var 1?var α σσβ== -=∑∑i i x r x 同理，有()()3 3 ?var ?var γβ= 在决定一个回归模型的“最优”解释变量集时人们常用逐步回归的方法。在逐步回归中既可采取每次引进一个解释变量的程序(逐步向前回归)，也可以先把所有可能的解释变量都放在一个多元回归中，然后逐一地将它们剔