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计量经济学第四章习题详解

计量经济学第四章习题详解
计量经济学第四章习题详解

第四章习题

4.1 没有进行t检验,并且调整的可决系数也没有写出来,也就是没有考虑自由度的影响,会使结果存在误差。

一研究的目的和要求

我们知道,商品进口额与很多因素有关,了解其变化对进出口产品有很大帮助。为了探究和预测商品进口额的变化,需要定量地分析影响商品进口额变化的主要因素。

二、模型的设定及其估计

经分析,商品进口额可能与国内生产总值、居民消费价格指数有关。为此,考虑国内生产总值GDP、居民消费价格指数CPI为主要因素。各影响变量与商品进口额呈正相关。为此,设定如下形式的计量经济模型:

=+ln+lnCP

式中,为第年中国商品进口额(亿元);lnGDP为第年国内生产总值(亿元);lnCPI为居民消费价格指数(以1985年为100)。各解释变量前的回归系数预期都大于零。

为估计模型,根据上表的数据,利用EViews软件,生成Y、lnGDP、lnCPI等数据,采用OLS方法估计模型参数,得到的回归结果如下图所示:

模型方程为:

lnY=-3.111486+1.338533lnGDP-0.421791lnCPI

(0.463010) (0.088610) (0.233295)

t= (-6.720126) (15.10582) (-1.807975)

=0.988051 =0.987055 F=992.2582

该模型=0.988051,=0.987055,可决系数很高,F检验值为992.2582,明显显著。但是当=0.05时,(n-k)=(27-3)=2.064,不仅lnCPI的系数不显著,而且,lnCPI的符号与预期相反,这表明可能存在

严重的多重共线性。

计算各解释变量的相关系数,选择lnGDP,lnCPI数据,“view/correlation”得相关系数矩阵。

1

由相关系数矩阵可以看出,各解释变量相互之间的相关系数较高,证实确实存在一定的多重共线性。

为了进一步了解多重共线性的性质,我们做辅助回归,即每个解释变量分别作为被解释变量都对剩余的解释变量进行回归。

lnGDP与lnCPI的相关系数很高,证明存在多重共线性。

三、其他分析

1.进行下面的回归

①ln=+lnGD+

模型的估计结果为:

ln=+lnGD

(0.312255)(0.027822)

t = (-12.01156)(42.61933)

=0.986423 =0.985880 F=1816.407

②ln=+lnCP+

模型的估计结果为:

ln=+lnCP

(1.242243)(0.222756)

t = (-5.517871)(13.19511)

=0.874442 =0.869419 F=174.1108

③lnGD=+lnCP+

模型的估计结果为:

[1]lnGD=+lnCP

(0.882798)(0.158302)

t = (-3.167634)(15.86227)

=0.909621 =0.906005 F=251.6117

由此对多重共线性的认识:

由上面的几组拟合效果可知,单方程拟合效果都很好,可决系数分别为:0.986423和0.874442,可决系数较高,说明GDP和CPI单个对商品进口额有显著的影响。但是,当这两个变量同时引进模型时,影响方向发生了改变,这只有通过相关系数的检验才能发现,第三个回归结果也说明了,它们间有很强的线性相关关系。

建议:如果仅仅是做预测,可以不用在意这些多重共线性,如果是进行结构分析,就需要注意了

一、研究的目的和要求

国家财政收入的高低是政府有效实施其各项职能的重要保障。国家财政收入主要来源于各项税收收入,只有经济持续而健康地增长,才能提供持续的税收来源,因而经济增长是其重要的影响因素;另外,财政收入需要满足日益增长的财政支出的需要。为此,需要定量地分析影响国家财政收入的主要因素。

二、模型设定及其估计

为了分析各主要因素对国家财政收入的影响,建立财政收入(亿元)(CZSR)为被解释变量,财政支出(亿元)(CZZC)、国内生产总值(亿元)(GDP)、税收总额(亿元)(SSZE)等为解释变量的计量模型。为此,设定如下形式的计量经济模型:

CZS=+CZZ+GD+SSZ+

式中,CZS为第i年财政收入(亿元);CZZ为第i年财政支出(亿元);GD为第i年国内生产总值GDP (现价)(亿元);SSZ为第i年税收总额(亿元)。各解释变量的系数预期都大于零。

利用EViews软件,生成CZSR、CZZC、GDP、SSZE等数据,采用OLS方法估计模型参数,得到回归结果如下图所示:

回归方程可写为:

=-221.8540+0.090114CZZC-0.025334GDP+1.176894SSZE

(130.6532 ) (0.044367) (0.005069) (0.062162)

t= (-1.698038) (2.031129) (-4.998036) (18.93271)

=0.999857 =0.999838 F=53493.93

该模型=0.999857,=0.999838,可决系数很高,F检验值为53493.93,明显显著。但是当=0.05时,(n-k)=(27-4)=2.069,不仅CZZC的系数不显著,并且,GDP的系数与预期相反,这表明可能存在严

重的多重共线性。

计算各解释变量的相关系数,选择CZZC、GDP、SSZE数据,点“view/correlation”得相关系数矩阵,如下图所示:

由各相关系数矩阵可知,各解释变量之间的相关系数较高,证实确实存在一定的多重共线性。

为了进一步了解多重共线性的性质,我们做辅助回归,即将每个解释变量分别作为被解释变量都对其余的解释变量进行回归。

下表是所得到的可决系数和方差扩大因子的数值,如下表所示:

余解释变量之间有严重的多重共线性。

三、对多重共线性的处理

运用逐步回归法,逐步选择和剔除引起多重共线性的变量,具体步骤如下:1.先用被解释变量对每一个所考虑的解释变量作简单回归,结果如下所示:aCZSR与CZZC的一元回归结果

=0.997459 =0.997357 F=9813.609

bCZSR与GDP的一元回归的结果

=0.985727 =0.985156 F=1726.571

c.CZSR与SSZE的一元回归结果

=0.999665 =0.999652 F=74596.56

2.对以被解释变量贡献最大的解释变量所对应的回归方程为基础,518D逐个引入其余的解释变量。

由上面的回归结果可知,SSZE对CZSR的回归结果可决系数最大,再此基础上,逐个引入剩下的解释变量CZZC和GDP

在c的基础上引入解释变量CZZC,得到如下的回归结果:

=0.999701 =0.999676 F=40130.62

对比c结果可知,新的回归结果对有改进,但是F检验不通过,并且,CZZC的t值为1.702195,未通过t检验,所以CZZC是多余的。

在c的基础上引入解释变量GDP,得到下面的回归结果:

=0.999831 =0.999817 F=70993.46

对比c结果可知,新的回归结果对有改进,F检验也通过了,并且不影响t检验,所以,该解释变量可以保留。

综上所述,可知,回归方程为:

=-247.5609-0.026094GDP+1.290500SSZE

(138.2470) (0.005374) (0.028836)

t= (-1.790714) (-4.855620) (44.75386)

=0.999831 =0.999817 F=70993.46

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。

计量经济学习题及答案汇总

《 期中练习题 1、回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离。最小二乘准则是指( ) A .使 ∑=-n t t t Y Y 1)?(达到最小值 B.使∑=-n t t t Y Y 1达到最小值 C. 使 ∑=-n t t t Y Y 1 2 )(达到最小值 D.使∑=-n t t t Y Y 1 2)?(达到最小值 2、根据样本资料估计得出人均消费支出 Y 对人均收入 X 的回归模型为 ?ln 2.00.75ln i i Y X =+,这表明人均收入每增加 1%,人均消费支出将增加 ( ) A. B. % C. 2 D. % 3、设k 为回归模型中的参数个数,n 为样本容量。则对总体回归模型进行显著性检验的F 统计量与可决系数2 R 之间的关系为( ) ~ A.)1/()1()/(R 2 2---=k R k n F B. )/(1)-(k )R 1/(R 22k n F --= C. )/()1(22k n R R F --= D. ) 1()1/(2 2R k R F --= 6、二元线性回归分析中 TSS=RSS+ESS 。则 RSS 的自由度为( ) 9、已知五个解释变量线形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μ的方差估计量2 ?σ 为( ) D. 20 1、经典线性回归模型运用普通最小二乘法估计参数时,下列哪些假定是正确的( ) A.0)E(u i = B. 2 i )V ar(u i σ= C. 0)u E(u j i ≠ ) D.随机解释变量X 与随机误差i u 不相关 E. i u ~),0(2 i N σ 2、对于二元样本回归模型i i i i e X X Y +++=2211???ββα,下列各式成立的有( ) A.0 =∑i e B. 0 1=∑i i X e C. 0 2=∑i i X e D. =∑i i Y e E. 21=∑i i X X 4、能够检验多重共线性的方法有( )

计量经济学习题及答案

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。

新《计量经济学》第4章 计量练习题

《计量经济学》第4章练习 一、单项选择题 1.更容易产生异方差的数据为() A.时序数据 B.平均数据 C.横截面数据 D.年度数据 2.在修正异方差的方法中,不正确的是() A.加权最小二乘法 B.对原模型变换的方法 C.对模型的对数变换法 D.两阶段最小二乘法 3.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 4.残差图形分析可以用于检验() A.异方差性 B.多重共线性 C.序列相关 D.设定误差 5.下列说法不正确的是() A.异方差是一种随机误差现象 B.异方差产生的原因有设定误差 C.检验异方差的方法有加权是小二乘法 D.修正异方差的方法有加权最小二乘法 二、多项选择题 1. Goldfeld-Quandt检验法的应用条件是() A. 将观测值按解释变量的大小顺序排列 B. 样本容量尽可能大 C. 随机误差项服从正态分布 D. 将排列在中间的约1/4的观测值删除掉 E.除了异方差外,其它假定条件均满足 2.异方差性的检验的方法有() A.图示检验法; B.戈德菲尔德-夸特(G-Q)检验; C.怀特(White)检验; D.ARCH检验; E.戈里瑟(Glejser)检验3.产生异方差性的主要原因是() A.模型中省略了某些重要变量; B.模型设定误差; C.测量误差的变化; D.截面数据中总体各单位的差异。 E.数据中含有趋势变化成分 4.在计量经济分析中,如果模型存在异方差,则对模型产生的后果包括()A.参数的OLS估计仍然具有无偏性; B.参数OLS估计式的方差不再是最小的; C.在一元回归中,异方差往往随着解释变量的增大而增大; D.在一元回归中,异方差往往会低估斜率系数的方差,从而夸大t统计量,使得检验失效; E.尽管参数的OLS估计量仍然无偏,但由于参数估计量不是有效的,降低被解释变量的预测精度 5.关于普通最小二乘法和加权最小二乘法,以下说法正确的有()A.加权最小二乘法是普通最小二乘法的一种; B.同方差假定条件下,普通最小二乘法是把每个残差平方和同等看待;

伍德里奇计量经济学第四章

name: log: /Users/wangjianying/Desktop/Chapter 4 Computer exercise.smcl log type: smcl opened on: 25 Oct 2016, 22:20:41 1. do "/var/folders/qt/0wzmrhfd3rb93j2h5hhtcwqr0000gn/T//SD19456.000000" 2. ****************************Chapter 4*********************************** 3. **C1 4. use "/Users/wangjianying/Documents/data of wooldridge/stata/VOTE1.DTA" 5. des Contains data from /Users/wangjianying/Documents/data of wooldridge/stata/VOTE1.DTA obs: 173 vars: 10 25 Jun 1999 14:07 size: 4,498 storage display value variable name type format label variable label state str2 %9s state postal code district byte %3.0f congressional district democA byte %3.2f =1 if A is democrat voteA byte %5.2f percent vote for A expendA float %8.2f camp. expends. by A, $1000s expendB float %8.2f camp. expends. by B, $1000s prtystrA byte %5.2f % vote for president lexpendA float %9.0g log(expendA) lexpendB float %9.0g log(expendB) shareA float %5.2f 100*(expendA/(expendA+expendB)) Sorted by: 6. reg voteA lexpendA lexpendB prtystrA Source SS df MS Number of obs = 173 F( 3, 169) = 215.23 Model 38405.1096 3 12801.7032 Prob > F = 0.0000 Residual 10052.1389 169 59.480112 R-squared = 0.7926 Adj R-squared = 0.7889 Total 48457.2486 172 281.728189 Root MSE = 7.7123 voteA Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] lexpendA 6.083316 .38215 15.92 0.000 5.328914 6.837719 lexpendB -6.615417 .3788203 -17.46 0.000 -7.363246 -5.867588 prtystrA .1519574 .0620181 2.45 0.015 .0295274 .2743873 _cons 45.07893 3.926305 11.48 0.000 37.32801 52.82985 7. gen cha=lexpendB-lexpendA // variable cha is a new variable// 8. reg voteA lexpendA cha prtystrA Source SS df MS Number of obs = 173

计量经济学习题及全部答案

《计量经济学》习题(一) 一、判断正误 1.在研究经济变量之间的非确定性关系时,回归分析是唯一可用的分析方法。() 2.最小二乘法进行参数估计的基本原理是使残差平方和最小。() 3.无论回归模型中包括多少个解释变量,总离差平方和的自由度总为(n-1)。() 4.当我们说估计的回归系数在统计上是显着的,意思是说它显着地异于0。() 5.总离差平方和(TSS)可分解为残差平方和(ESS)与回归平方和(RSS)之和,其中残差平方和(ESS)表示总离差平方和中可由样本回归直线解释的部分。() 6.多元线性回归模型的F检验和t检验是一致的。() 7.当存在严重的多重共线性时,普通最小二乘估计往往会低估参数估计量的方差。() 8.如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化,则线性回归模型存在随机误差项的 自相关。() 9.在存在异方差的情况下,会对回归模型的正确建立和统计推断带来严重后果。() 10... DW检验只能检验一阶自相关。() 二、单选题

1.样本回归函数(方程)的表达式为( )。 A .i Y =01i i X u ββ++ B .(/)i E Y X =01i X ββ+ C .i Y =01??i i X e ββ++ D .?i Y =01??i X ββ+ 2.下图中“{”所指的距离是( )。 A .随机干扰项 B .残差 C .i Y 的离差 D .?i Y 的离差 3.在总体回归方程(/)E Y X =01X ββ+中,1β表示( )。 A .当X 增加一个单位时,Y 增加1β个单位 B .当X 增加一个单位时,Y 平均增加1β个单位 C .当Y 增加一个单位时,X 增加1β个单位 D .当Y 增加一个单位时,X 平均增加1β个单位 4.可决系数2R 是指( )。 A .剩余平方和占总离差平方和的比重 B .总离差平方和占回归平方和的比重 C .回归平方和占总离差平方和的比重 D .回归平方和占剩余平方和的比重 5.已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为2i e ∑=800,估

计量经济学第一章习题

(1)试估计一元线性回归模型 由EViews得 Q^=25.1+0.6X1 (20.8) (14) R2=0.91 括号内的数字为回归系数对应的t统计量的值,以下同。 Q^=26.9+0.6X2 (28.1) (15.9) R2=0.93

Q^=-46.8+1.9X3 (-3.3) (6.3) R2=0.67 (2)对以上三个模型的估计结果进行结构分析和统计检验。 第一个回归方程: α1^=25.1是样本回归方程的斜率,说明农业机械总动力X1每增加1万千瓦,粮食产量Q增加25.1万吨。α0 =0.6是样本回归方程的截距,它表示不受农业机械总动力支配影响的粮食产量。 统计检验:R方=0.91,说明总离差平方和的91%被样本回归直线解释,仅有9%未被解释,因此样本回归直线对样本点的拟合优度是很高的。 给出显著性水平α=0.05,查自由度v=21-2=19的t分布表,得临界值t0.025(19)=2.09,t0=20.8 >2.09, t1=14>2.09,故回归系数显著不为零,X1对Q有显著影响。第二个回归方程: β1^=26.9是样本回归方程的斜率,说明化肥施用量X2每增加1万吨,粮食产量Q增加26.9万吨。β0 =0.6是样本回归方程的截距,它表示不受化肥施用量X2万吨支配影响的粮食产量。 统计检验:R方=0.93,说明总离差平方和的93%被样本回归直线解释,仅有7%未被解释,因此样本回归直线对样本点的拟合优度是很高的。 给出显著性水平α=0.05,查自由度v=21-2=19的t分布表,得临界值t0.025(19)=2.09,t0=28.1 >2.09, t1=15.9>2.09,故回归系数显著不为零,X2对Q有显著影响。第三个回归方程: r1^=46.8是样本回归方程的斜率,说明土地灌溉面积X3每增加1千公顷,粮食产量Q 增加46.8万吨。r0 =1.9是样本回归方程的截距,它表示不受土地灌溉面积X3千公顷支配影响的粮食产量。 统计检验:R方=0.67,说明总离差平方和的67%被样本回归直线解释,有33%未被解释,因此样本回归直线对样本点的拟合优度是很低的。 给出显著性水平α=0.05,查自由度v=21-2=19的t分布表,得临界值t0.025(19)=2.09,t0=3.3 >2.09, t1=6.3>2.09,故回归系数显著不为零,X1对Q有显著影响。

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第四章习题 4.1没有进行t 检验,并且调整的可决系数也没有写出来,也就是没有考虑自由度的影响,会使结果存在 一研究的目的和要求 我们知道,商品进口额与很多因素有关,了解其变化对进出口产品有很大帮助。为了探究和预测商品 进口额的变化,需要定量地分析影响商品进口额变化的主要因素。 二、模型的设定及其估计 经分析,商品进口额可能与国内生产总值、居民消费价格指数有关。为此,考虑国内生产总值 居民消费价格 指数 CPI 为主要因素。各影响变量与商品进口额呈正相关。为此,设定如下形式的计量经济 模型: 4.3 1995 11048.1 60793.7 302.8 + In + InCP 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 I 347.7 2005 54273.7 183084.8 353.9 2006 63376.9 211923.5 359.2 2007 73284.6 249529.9 376.5 2008 79526.5 314045.4 398.7 2009 68618.4 340902.8 395.9 2010 94699.3 401512.8 408.9 2011 113161.4 472881.6 431.0 GDP 、

计量经济学第四章

第四章 经典单方程计量经济学模型:放宽基本假定的模型 一、内容提要 本章主要介绍计量经济模型的二级检验问题,即计量经济检验。主要讨论对回归模型的若干基本经典假定是否成立进行检验、当检验发现不成立时继续采用OLS 估计模型所带来的不良后果以及如何修正等问题。包括:异方差性问题、序列相关性问题、多重共线性问题。 1.异方差: 含义:随机扰动项的方差随样本点而不同。 后果:OLS 估计是线性、无偏、一致的但不有效;由于随机项异方差的存在而导致的参数估计值的标准差的偏误,通常的假设检验t 检验和F 检验失效;模型的预测变得无效。 检验:图示法、Goldfeld-Quandt 检验法以及White 检验法等。 修正:而当检测出模型确实存在异方差性时,通过采用加权最小二乘法进行修正的估计。 序列相关性也是模型随机扰动项出现序列相关时产生的一类现象。与异方差的情形相类似,在序列相关存在的情况下,OLS 估计量仍具无偏性与一致性,但通常的假设检验不再可靠,预测也变得无效。序列相关性的检测方法也有若干种,如图示法、回归检验法、Durbin-Watson 检验法以及Lagrange 乘子检验法等。存在序列相关性时,修正的估计方法有广义最小二乘法(GLS )以及广义差分法。 多重共线性是多元回归模型可能存在的一类现象,分为完全共线与近似共线两类。模型的多个解释变量间出现完全共线性时,模型的参数无法估计。更多的情况则是近似共线性,这时,由于并不违背所有的基本假定,模型参数的估计仍是无偏、一致且有效的,但估计的参数的标准差往往较大,从而使得t-统计值减小,参数的显著性下降,导致某些本应存在于模型中的变量被排除,甚至出现参数正负号方面的一些混乱。显然,近似多重共线性使得模型偏回归系数的特征不再明显,从而很难对单个系数的经济含义进行解释。多重共线性的检验包括检验多重共线性是否存在以及估计多重共线性的范围两层递进的检验。而解决多重共线性的办法通常有逐步回归法、差分法以及使用额外信息、增大样本容量等方法。 当模型中的解释变量是随机解释变量时,需要区分三种类型:随机解释变量与随机扰动项独立,随机解释变量与随机扰动项同期无关、但异期相关,随机解释变量与随机扰动项同期相关。第一种类型不会对OLS 估计带来任何问题。第二种类型则往往导致模型估计的有偏性,但随着样本容量的增大,偏误会逐渐减小,因而具有一致性。所以,扩大样本容量是克服偏误的有效途径。第三种类型的OLS 估计则既是有偏、也是非一致的,需要采用工具变量法来加以克服。 二、典型例题分析 1、下列哪种情况是异方差性造成的结果? (1)OLS 估计量是有偏的 (2)通常的t 检验不再服从t 分布。 (3)OLS 估计量不再具有最佳线性无偏性。 答: 第(2)与(3)种情况可能由于异方差性造成。异方差性并不会引起OLS 估计量出现偏误。 2、已知模型 i i i i u X X Y +++=22110βββ 式中,i Y 为某公司在第i 个地区的销售额;i X 1为该地区的总收入;i X 2为该公司在该地区投入的广告费用(i=0,1,2……,50)。 (1)由于不同地区人口规模i P 可能影响着该公司在该地区的销售,因此有理由怀疑随机误差项u i 是异方差的。假设i σ依赖于总体i P 的容量,请逐步描述你如何对此进行检验。需说明:1)零假

计量经济学例题

一、单项选择题 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 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 13.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 14.计量经济模型的基本应用领域有( A )。 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 18.表示x 和y 之间真实线性关系的是( C )。 A .01???t t Y X ββ=+ B .01()t t E Y X ββ=+ C .01t t t Y X u ββ=++ D .01t t Y X ββ=+ 19.参数β的估计量?β具备有效性是指( B )。 A .?var ()=0β B .?var ()β为最小 C .?()0ββ-= D .?()ββ-为最小 25.对回归模型i 01i i Y X u ββ+=+进行检验时,通常假定i u 服从( C )。 A .2i N 0) σ(, B . t(n-2) C .2N 0)σ(, D .t(n) 26.以Y 表示实际观测值,?Y 表示回归估计值,则普通最小二乘法估计参数的准则是使( D )。 A .i i ?Y Y 0∑(-)= B .2i i ?Y Y 0∑(-)= C .i i ?Y Y ∑(-)=最小 D .2 i i ?Y Y ∑(-)=最小 27.设Y 表示实际观测值,?Y 表示OLS 估计回归值,则下列哪项成立( D )。 A .?Y Y = B .?Y Y = C .?Y Y = D .?Y Y =

计量经济学习题及参考答案解析详细版

计量经济学(第四版)习题参考答案 潘省初

第一章 绪论 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 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。 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。 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 略,参考教材。

请用例中的数据求北京男生平均身高的99%置信区间 N S S x = = 4 5= 用 =,N-1=15个自由度查表得005.0t =,故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±×=174± 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至厘米之间。 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 () 10/2510/25 X 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。 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?480/16 X X t μσ-= === 查表得 131.2)116(025.0=-t 因为t = < 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

计量经济学练习题答案完整

1、已知一模型的最小二乘的回归结果如下: i i ?Y =101.4-4.78X (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。 答:(1)系数的符号是正确的,政府债券的价格与利率是负相关关系,利率的上升会引起政府债券价格的下降。 (2)i Y 代表的是样本值,而i ?Y 代表的是给定i X 的条件下i Y 的期望值,即?(/)i i i Y E Y X 。此模型是根据样本数据得出的回归结果,左边应当是i Y 的期望值,因此是i ?Y 而不是i Y 。 (3)没有遗漏,因为这是根据样本做出的回归结果,并不是理论模型。 (4)截距项101.4表示在X 取0时Y 的水平,本例中它没有实际意义;斜率项-4.78表明利率X 每上升一个百分点,引起政府债券价格Y 降低478美元。 2、有10户家庭的收入(X ,元)和消费(Y ,百元)数据如下表: 10户家庭的收入(X )与消费(Y )的资料 X 20 30 33 40 15 13 26 38 35 43 Y 7 9 8 11 5 4 8 10 9 10 若建立的消费Y 对收入X 的回归直线的Eviews 输出结果如下: Dependent Variable: Y

Variable Coefficient Std. Error X 0.202298 0.023273 C 2.172664 0.720217 R-squared 0.904259 S.D. dependent var 2.233582 Adjusted R-squared 0.892292 F-statistic 75.55898 Durbin-Watson stat 2.077648 Prob(F-statistic) 0.000024 (1)说明回归直线的代表性及解释能力。 (2)在95%的置信度下检验参数的显著性。(0.025(10) 2.2281t =,0.05(10) 1.8125t =,0.025(8) 2.3060t =,0.05(8) 1.8595t =) (3)在95%的置信度下,预测当X =45(百元)时,消费(Y )的置信区间。(其中29.3x =,2()992.1x x -=∑) 答:(1)回归模型的R 2=0.9042,表明在消费Y 的总变差中,由回归直线解释的部分占到90%以上,回归直线的代表性及解释能力较好。 (2)对于斜率项,11 ? 0.20238.6824?0.0233 ()b t s b ===>0.05(8) 1.8595t =,即表明斜率项 显著不为0,家庭收入对消费有显著影响。对于截距项, 00? 2.1727 3.0167?0.7202 ()b t s b ===>0.05(8) 1.8595t =, 即表明截距项也显著不为0,通过了显著性检验。 (3)Y f =2.17+0.2023×45=11.2735 0.025(8) 1.8595 2.2336 4.823t ?=?= 95%置信区间为(11.2735-4.823,11.2735+4.823),即(6.4505,16.0965)。

计量经济学练习题答案

富贵花即可令计量经济学练习题 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,但统计学通常不一定需要特定的经济理论或模型作为基础和出发点,常常是通过对经济数据的统计处理直接得出结论,统计学侧重的工作是经济数据的采集、筛选和处理。 此外,计量经济学不仅是通过数据处理和分析获得经济问题的一些数字特征,而且是借助于经济思想和数学工具对经济问题作深刻剖析。经过计量经济分析实证检验的经济理论和模型,能够对分析、研究和预测更广泛的经济问题起重要作用。计量经济学从经济理论和经

《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

计量经济学习题

第一章练习题 一、单项选择题 1.经济计量学一词的提出者为() A.弗里德曼B.丁伯根 C.费瑞希D.萨缪尔森 2.下列说法中正确的是() A.经济计量学是经济学、统计学和数学合流而构成的一门交叉学科。 B.经济计量学是经济学、数理统计学和政治经济学合流而构成的一门交叉学科。 C.经济计量学是数理经济学和政治经济学合流而构成的一门交叉学科。 D.经济计量学就是数理经济学。 3.理论经济计量学的主要目的为() A.研究经济变量之间的依存关系; B.研究经济规律; C.测度由经济计量学模型设定的经济关系式; D.进行经济预测。 4.下列说法中不是应用经济计量学的研究目的为() A.测度经济系统的发展水平; B.经济系统结构分析; C.经济指标预测; D.经济政策评价。 5.经济计量学的建模依据为() A.统计理论B.预测理论 C.经济理论D.数学理论 6.随机方程式构造依据为() A.经济恒等式B.政策法规 C.变量间的技术关系D.经济行为 7.经济计量学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 8.在同一时点或时期上,不同统计单位的相同统计指标组成的数据是()A.时期数据B.时点数据 C.时序数据D.截面数据 二、多项选择题 1.在一个经济计量模型中,可作为解释变量的有() A.内生变量B.外生变量 C.控制变量D.政策变量 E.滞后变量 2.对经济计量模型验证的准则有() A.最小二乘准则B.经济理论准则 C.统计准则D.数学准则 E.经济计量准则 3.经济计量模型的应用在于() A.设定模型B.检验模型 C.结构分析D.经济预测 E.规划政策

计量经济学第三版课后习题答案 第一章 绪论

第一章 绪论 (一)基本知识类题型 1-1. 什么是计量经济学? 1-2. 简述当代计量经济学发展的动向。 1-3. 计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别? 1-4.为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学的结合?试述三者之关系。 1-5.为什么说计量经济学是一门经济学科?它在经济学科体系中的作用和地位是什么? 1-6.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? 1-7.试结合一个具体经济问题说明建立与应用计量经济学模型的主要步骤。 1-8.建立计量经济学模型的基本思想是什么? 1-9.计量经济学模型主要有哪些应用领域?各自的原理是什么? 1-10.试分别举出五个时间序列数据和横截面数据,并说明时间序列数据和横截面数据有和异同? 1-11.试解释单方程模型和联立方程模型的概念,并举例说明两者之间的联系与区别。 1-12.模型的检验包括几个方面?其具体含义是什么? 1-13.常用的样本数据有哪些? 1-14.计量经济模型中为何要包括随机误差项?简述随机误差项形成的原因。 1-15.估计量和估计值有何区别?哪些类型的关系式不存在估计问题? 1-16.经济数据在计量经济分析中的作用是什么? 1-17.下列假想模型是否属于揭示因果关系的计量经济学模型?为什么? ⑴ S R t t =+1120012.. 其中S t 为第t 年农村居民储蓄增加额(亿元)、R t 为第t 年城镇 居民可支配收入总额(亿元)。 ⑵ S R t t -=+144320030.. 其中S t -1为第(1-t )年底农村居民储蓄余额(亿元)、R t 为第t 年农村居民纯收入总额(亿元)。 1-18.指出下列假想模型中的错误,并说明理由: (1)RS RI IV t t t =-+83000024112... 其中,RS t 为第t 年社会消费品零售总额(亿元),RI t 为第t 年居民收入总额(亿元)(城镇 居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和),IV t 为第t 年全社会固定资产投资总额

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