计量经济学应用
课程编号：02831560 授课对象：本科生
学分： 3 任课教师：林莞娟
课程类型：任选开课学期：2014秋
先修课程：高等数学、概率统计
办公电话：86-10-62753820
电子邮箱：wlin@https://www.doczj.com/doc/6714739839.html,
辅导、答疑时间：
一、Program Learning Goals and Objectives
Learning Goal 1: Graduates will possess a solid understanding of business and management and will be able to translate this knowledge into practice.
1.1O bjective 1 Our students will have a good command of fundamental theories and
knowledge.
1.2O bjective 2 Our students will have a good command of analytical methods and
decision-making tools.
1.3O bjective 3 Our students will be able to apply theories and methodologies in key
business functions.
Learning Goal 2: Our students will be able to think critically.
2.1O bjective 1 Our students will be able to identify and summarize problems
2.2O bjective 2 Our students will be able to collect data and analyze problems in a
critical manner
2.3O bjective 3 Our students will be able to put forward effective solutions to business
problems
Learning Goal 3:Our students will have a sense of social responsibility.
3.1O bjective 1 Our students will be aware of the importance of ethics.
3.2 Objective 2 Our students will be able to provide solutions that take account of
contrasting ethical standpoints.
Learning Goal 4: Our students will be effective communicators.
4.1O bjective 1 Our students will be proficient in oral and written communication.
4.2O bjective 2 Our students will possess good interpersonal skills.
4.3O bjective 3 Our students will be able to adapt to diverse learning environments. Learning Goal 5: Our students will have global perspectives.
5.1O bjective 1 Our students will be aware of social and cultural differences.
5.2O bjective 2 Our students will be aware of the impact of globalization on business
operations, opportunities, and challenges.
5.3O bjective 3 Our students will be proficient in English.
二、课程概述
本课程介绍计量经济学的基本理论和方法, 旨在培养使用相应理论与方法进行实证研究的能力。
三、课程目标（包括学生所提高的技能要求）
了解基本的实证计量方法，并能熟练应用软件进行计量分析。
通过阅读并报告国际前沿的实证计量论文，初步了解实证计量的研究方法。
四、内容提要及学时分配
OLS Review
Three Cases of Endogenous Variables
Difference in Difference
Instrumental Variables
Probit and Logit Regression
Heckman Selection Model
Willis and Rosen – Education and Self selection
期末考试时间：
五、教学方式
70%为教师讲授课程。
30%为同学报告论文。
六、教学过程中IT工具等技术手段的应用
需要投影仪和多媒体设备
七、教材
必备: Wooldridge, 计量经济学导论:现代观点(第4版)(清华经济学系列英文版教材)，清华大学出版社，2009年7月。
八、参考书目
无
九、教学辅助材料，如CD、录影等
无
十、课程学习要求及课堂纪律规范
严禁作弊。
课堂中，鼓励学生随时提出问题，增进对课程内容的理解。
在课程报告中，也鼓励学生向报告者提问互动。
十一、学生成绩评定办法（需详细说明评估学生学习效果的方法）
课堂参与20%
期中考试30%
作业25%
课堂报告25%
第三章、经典单方程计量经济学模型：多元线性回归模型 一、内容提要 本章将一元回归模型拓展到了多元回归模型，其基本的建模思想与建模方法与一元的情形相同。主要内容仍然包括模型的基本假定、模型的估计、模型的检验以及模型在预测方面的应用等方面。只不过为了多元建模的需要，在基本假设方面以及检验方面有所扩充。 本章仍重点介绍了多元线性回归模型的基本假设、估计方法以及检验程序。与一元回归分析相比，多元回归分析的基本假设中引入了多个解释变量间不存在（完全）多重共线性这一假设；在检验部分，一方面引入了修正的可决系数，另一方面引入了对多个解释变量是否对被解释变量有显著线性影响关系的联合性F检验，并讨论了F检验与拟合优度检验的内在联系。 本章的另一个重点是将线性回归模型拓展到非线性回归模型，主要学习非线性模型如何转化为线性回归模型的常见类型与方法。这里需要注意各回归参数的具体经济含义。 本章第三个学习重点是关于模型的约束性检验问题，包括参数的线性约束与非线性约束检验。参数的线性约束检验包括对参数线性约束的检验、对模型增加或减少解释变量的检验以及参数的稳定性检验三方面的内容，其中参数稳定性检验又包括邹氏参数稳定性检验与邹氏预测检验两种类型的检验。检验都是以F检验为主要检验工具，以受约束模型与无约束模型是否有显著差异为检验基点。参数的非线性约束检验主要包括最大似然比检验、沃尔德检验与拉格朗日乘数检验。它们仍以估计无约束模型与受约束模型为基础，但以最大似然 χ分布为检验统计原理进行估计，且都适用于大样本情形，都以约束条件个数为自由度的2 量的分布特征。非线性约束检验中的拉格朗日乘数检验在后面的章节中多次使用。 二、典型例题分析 例1．某地区通过一个样本容量为722的调查数据得到劳动力受教育的一个回归方程为36 .0 . + = - 10+ 094 medu fedu .0 sibs edu210 131 .0 R2=0.214 式中，edu为劳动力受教育年数，sibs为该劳动力家庭中兄弟姐妹的个数，medu与fedu分别为母亲与父亲受到教育的年数。问
经典计量经济学应用模型 一、单选题 1. 生产函数的要素边际替代率表示的是（ ）。 A ．维持产出不变，增加一单位的某一要素投入，需增加另一要素投入数量 ； B. 维持产出不变，减少一单位的某一要素投入，需增加另一要素投入数量； C ．要素K 对要素L 的边际替代率等于ln()/ln()L K MP K d d L MK ； D ．要素的边际替代率是要素的替代弹性。 2. 两种生产要素的比例的变化率与边际技术替代率的变化率之比叫做 （ ）。 A ．要素的替代弹性 B. 要素的产出弹性 C ．边际技术替代率 D ．技术进步率 3. 下列生产函数中，要素的替代弹性为变量的是（ ） A ．线性生产函数 B. VES 生产函数 C ．C D -生产函数 D ．CES 生产函数 4. 下列生产函数中，要素的替代弹性为∞的是（ ） A ．线性生产函数 B. 投入产出生产函数 C ．C D -生产函数 D ．CES 生产函数 5. 下列生产函数中，要素的替代弹性分别为0和1的是（ ） A ．线性生产函数和C D -生产函数 B. 投入产出生产函数和C D -生产函数 C ．C D -生产函数和线性生产函数 D ．CES 生产函数和投入产出生产函数 6. 狭义技术进步是指（ ）。 A ．生产水平的提高 B. 产品价格的提高 C ．要素质量的提高 D ．管理水平的提高 7. 在C D -生产函数Y AL K αβ=中（ ）。 A ．α和β是产出弹性 B. α和β是边际产出 C ．α和β是替代弹性 D ．A 是要素替代弹性
8. CES 生产函数/12()m Y A K L ρρρδδ---=+中，01ρ<<，1δ越接近于1，表示 （ ）。 A ．资本密集度越高 B. 资本密集度越低 C ．技术进步程度越高 D ．技术进步程度越高 9. 中性技术进步中，希克斯中性进步指的是（ ）。 A ．要素之比/K L 不随时间变化 B. 劳动产出率/Y L 不随时间变化 C ．自资本产出率/Y K 不随时间变化 D ．资本密集度/L K E E ω=随技术 进步变大 10.当需求完全无弹性时，表示（ ） A ．价格与需求量之间存在完全线性关系 B.价格上升速度与需求量下降速度相等 C ．无论价格如何变动，需求量都不变 D ．价格上升，需求量也上升 11. 关于扩展的线性支出系统需求函数模型： (),1,2,,i i i j j j i b q r I p r i n p =+-=∑L 下列说法不正确的是（ ） A ．j γ是第j 种商品的基本需求量 B.i b 是第i 种商品的边际消费向 C ．()j j j I p r -∑是剩余收入用于购买第j 种商品的支出 D ．1i i b ≤∑ 12. 直接效用函数蒋孝勇表示为下列哪一项的函数（ ）。 A ．商品供应量 B. 商品需求量 C ．商品价格 D ．收入 13. 消费函数模型的一般形式为（ ）。 A ．t t t C Y αβμ=++ B. 011t t t C Y C ββμ-=++ C ．1(,)t t t t C f Y C μ-=+ D ．1(,)t t t t C f Y Y μ-=+ 14.下面四种单方程需求模型中，不能用于分析价格队需求量影响的模型时 （ ）。 A ．线性需求函数模型 B. 对数线性需求函数模型 C ．耐用品消费调整模型 D ．状态调整模型
#学术探讨# 现代计量经济学模型体系解析* 李子奈刘亚清 内容提要:本文对现代计量经济学模型体系进行了系统的解析,指出了现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,在经典计量经济学模型理论的基础上,发展成为相对独立的模型理论体系,包括基于研究对象和数据特征而发展的微观计量经济学、基于充分利用数据信息而发展的面板数据计量经济学、基于计量经济学模型的数学基础而发展的现代时间序列计量经济学、基于非设定的模型结构而发展的非参数计量经济学,并对每个分支进行了扼要的描述。最后在/交叉与综合0的方向上提出了现代计量经济学模型理论的研究前沿领域。 关键词:经典计量经济学时间序列计量经济学微观计量经济学 一、引言 计量经济学自20世纪20年代末30年代初诞生以来,已经形成了十分丰富的内容体系。一般认为,可以以20世纪70年代为界将计量经济学分为经典计量经济学(Classical Econometrics)和现代计量经济学(Mo dern Eco no metr ics),而现代计量经济学又可以分为四个分支:时间序列计量经济学(Tim e Ser ies Econo metrics)、微观计量经济学(M-i cro-econometrics)、非参数计量经济学(Nonpara-m etric Econometrics)以及面板数据计量经济学(Panel Data Eco nom etrics)。这些分支作为独立的课程已经被列入经济学研究生的课程表,独立的教科书也已陆续出版,应用研究已十分广泛,标志着它们作为计量经济学的分支学科已经成熟。 据此提出三个问题:一是经典计量经济学的地位问题。既然现代计量经济学模型体系已经成熟,而且它们都是在经典模型理论的基础上发展的,那么经典模型还有应用价值吗?是不是凡是采用经典模型的研究都是低水平和落后的?二是现代计量经济学的各个分支的发展导向问题。即它们是如何发展起来的?三是现代计量经济学进一步创新和发展的基点在哪里?回答这些问题,对于正确理解计量经济学的学科体系,对于计量经济学的课程设计和教学内容安排,对于正确评价计量经济学理论和应用研究的水平,对于进一步推动中国的计量经济学理论研究,都是十分有益的。 现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,以经典计量经济学模型理论为基础而发展起来的。所谓/问题0,包括研究对象和表征研究对象状态和变化的数据。研究对象不同,表征研究对象状态和变化的数据具有不同的特征,用以进行经验实证研究的计量经济学模型既然不同,已有的模型理论方法不适用了,就需要发展新的模型理论方法。按照这个思路,就可以用图1简单地描述经典计量经济学模型与现代计量经济学模型各个分支之间的关系。 本文试图从方法论的角度对现代计量经济学模型的发展,特别是现代计量经济学模型与经典计量经济学模型之间的关系进行较为系统的讨论,以期对未来我国计量经济学的发展研究提供借鉴和启示。本文的内容安排如下:首先分析经典计量经济学模型的基础地位,明确它在现代的应用价值,同时对发生于20世纪70年代的/卢卡斯批判0的实质进行讨论;然后依次讨论时间序列计量经济学、微观计量经济学、非参数计量经济学以及面板数据计量经济学的发展,回答它们是以什么问题为导向,以什么为目的而发展的;最后以/现代计量经济学模型体系的分解与综合0为题,讨论现代计量经济学的前沿研究领域以及从对我国计量经济学理论的创新和发展 ) 22 ) *本文受国家社会科学基金重点项目(08AJY001,计量经济学模型方法论基础研究)的资助。
第五章 单方程计量经济学应用模型 一、填空题： 1．当所有商品的价格不变时，收入变化1%所引起的第i 种商品需求量的变化百分比叫做需求的 。 2．对于生活必需品，需求的收入弹性i E 的取值区间为 ，需求的自价格弹性的取值区间为 。 3．当收入和其他商品的价格不变时，第j 种商品价格变化1%所引起的第i 种商品需求量的变化百分比，叫做需求的 。 4．替代品的需求互价格弹性ij E 0；互补品的需求互价格弹性 ij E 0；无关商品的需求 互价格弹性 ij E 0。 5．吉芬商品的需求自价格弹性 0。 6．西方国家发展的需求函数模型的理论模型，是由 函数在 最大化下导出的。而对数线性需求函数模型和线性需求函数模型则是由 拟合得到的。 7．在线性支出系统需求函数模型 )(∑-+ =j j j i i i i r p V p b r q 中，V 表示总 ，i r 表示第i 种商品的 需求量，i b 表示第i 种商品的边际 份额。 8．在扩展的线性支出系统需求函数模型 )(∑-+ =j j j i i i i r p I p b r q 中，I 表示 ，i r 表示第i 种商 品的 需求量，i b 表示第i 种商品的 消费倾向。 9．在绝对收入假设消费函数模型C Y Y t t t t =+++αββμ012 （t T =12,,,Λ）中，参数a 表示 ， 且a 0； t t Y C 10ββ+=，参数b 1＜0，表示递减的边际消费倾向。 10．在绝对收入假设消费函数模型 C Y Y t t t t =+++αββμ012 （t T =12,,,Λ）中，参数b 1 0，以反映边际消费倾向 规律。
1 ?什么是计量经济学？它与经济学、统计学和数学的关系怎样？答:1、计量经济学是一门运用经济理论和统计技术来分析经济数据的科学和艺术，它以经济理论为指导，以客观事实为依据，运用数学、统计学的方法和计算机技术，研究带有随机影响的经济变量之间的数量关系和规律。2、经济理论、数学和统计学知识是在计量经济学这一领域进行研究的必要前提，这三者中的每一个对于真正理解现代经济生活中的数量关系是必要的，但不充分，只有结合在一起才行。 2计量经济学三个要素是什么？ 经济理论、经济数据和统计方法。 3. 计量经济学模型的检验包括哪几个方面？其具体含义是什么？ 答：（1）经济意义检验，即根据拟定的符号、大小、关系，对参数估计结果的可靠性进行判断（2）统计检验，由数理统计理论决定。包括：拟合优度检验、总体显着性检验。（3）计量经济学检验，由计量经济学理论决定。包括:异方差性检验、序列相关性检验、多重共线性检验。（4）模型预测检验，由模型应用要求决定。包括:稳定性检验：扩大样本重新估计；预测性能检验:对样本外一点进行实际预测。 4. 计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？ 答:计量经济学揭示经济活动中各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因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。 5. 计量经济学模型研究的经济关系有那两个基本特征？ 答：一是随机关系，二是因果关系J - . ' /■ 6. 计量经济学研究的对象和核心内容是什么？ 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。计量经济学的核心内容包括两个方面：一是方法论，即计量经济学方法或者理论计量经济学。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。 7. 计量经济学中应用的数据类型怎样？举例解释其中三种数据类型的结构。 答：计量经济模型：WAGE二f（EDU,EXP,GEND,山 1）时间序列数据是按时间周期收集的数据，如年度或季度的国民生产总值。 2）横截面数据是在同一时间点手机的不同个体的数据。如世界各国某年国民生产总值。 3）混合数据是兼有时间序列和横截面成分的数据，女口 1985 —2010世界各国GDP数据。 8. 建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？ （1）理论模型的设计（2）样本数据的收集（3）模型参数的估计（4）模型的检验 9. 用OLS建立多元线性回归模型，有哪些基本假设？ 1、回归模型是线性的，模型设定无误且含有误差项 2、误差项总体均值为零 3、所有解释变量与误差 项都不相关4、误差项互不相关（不存在序列相关性）5、误差项具有同方差6、任何一个解释变量都不是其他解释变量的完全线性函数7、误差项服从正态分布。 10. 随机误差项包含哪些因素影响？ 在解释变量中被忽略的因素的影响（影响不显着的因素、未知的影响因素、无法获得数据的因素）；变量观测值的观测误差的影响；模型关系的设定误差的影响；其它随机因素的影响。 11. 为什么要计算调整后的可决系数？ 在应用过程中发现，如果在模型中增加一个解释变量，？往往增大。这是因为残差平方和往往随着解 释变量的增加而减少，至少不会增加。这就给人一个错觉：要使得模型拟合得好，只要增加解释变量即可。但是，现实情况往往是，由增加解释变量个数引起的的增大与拟合好坏无关，需调整。 =0.89表示被解释变量Y的变异性的89%能用估计的回归方程解释。 12. 叙述多重共线性的概念、后果和补救措施。 概念:如果两个或多于两个解释变量之间出现了相关性，则称模型存在多重共线性。 后果：1、估计量仍然是无偏的2、参数估计量的方差和标准差增大3、置信区间变宽4、t统计量会变 小5、估计量对模型设定的变化及其敏感6、对方程的整体拟合程度几乎没有影响7、回归系数符号
第七章 计量经济学应用 §7.1 计量经济学模型的设定 计量经济学模型设定的主要根据： 1） 研究目的； 2） 已有理论模型。 通常是根据研究目的所涉及的范围，决定需要分析哪些经济变量之间的关系。再设定这些变量之间的关系式。 设定变量关系式可以根据已有的理论模型、经济恒等式、经济关系式来确定（可能需要进行一定的修改）。若没有已知的关系式可用，可以根据研究目的，人为设定。 变量间具体表达式的选择 若经济理论已给出具体表达式，就直接套用。否则，可以直接假设为线性函数。其原因是经济中的所使用函数大多数都认为是连续可微的函数，因而可以用线性函数近似。 §7.2 数据调整 由于统计指标与经济变量的含义、口径一般不会一致。在模型估计之前，如有可能，应先进行调整，使统计指标的口径尽可能的接近经济变量的含义。 §7.3 变量的选择 基于上述同样的原因，及统计指标间的相关性，在设计模型结构时，需要筛选变量。 假设模型已转化为简化型，即设模型为 ??? ????++++=++++=++++=k p kp k k k p p p p x x x y x x x y x x x y εαααεαααεαααΛΛΛΛ2211222221212112121111 变量筛选有两层含义： 1） 对内生变量T k y y y ),,,,(21Λ有重要影响的外生变量是否都选入模型了？ 2） 模型内的外生变量T p x x x ),,,(21Λ对内生变量T k y y y ),,,,(21Λ是否都有重要影 响？ 判别准则 1） 复相关系数R （一般要求R>0.8），或方程的F -统计量； 一般来说，若R>0.9或经F-检验是显著的，则从整体上说，方程几乎包含了对响应变量有重要影响所有外生变量，外生变量对内生变量有较强的解释能力，否则，表明方程遗漏了一些对内生变量有重要影响的变量，需要增加外生变量。 当模型用于结构分析时，R 值可以低一些，用于预测时，R 值应比较大。 2） 系数显著性检验t -统计量。 下面介绍几种常用的变量筛选算法。这些算法都是一对多回归模型的搜索算法。 记in Ω是在回归模型内的预测变量集，out Ω是在回归模型外待检的预测变量集，del Ω是
运用Stata做计量经济学 运用Stata建模的7步骤： 1、准备工作；目录、日志、读入数据、熟悉数据、时间变量、more、……； 2、探索数据：数据变换、描述统计量、相关系数、趋势图、散点图、……； 3、建立模型：regress、经济理论检验、实际经济问题要求、统计学检验、计量经济学检验：R2，T，t，残差； 4、诊断模型：异方差、序列相关、多重共线性、随机解释变量问题、……； 5、修正模型：WLS、GLS、工具变量法（ivregress），……； 6、应用模型：置信区间、预测、结构分析、边际分析、弹性分析、常用模型回归系数的意义、……； 7、整理：关闭日志、生成do文件备用 1、准备工作 让STATA处于初始状态，清除所有使用过的痕迹clear 指明版本号version11 设定并进入工作文件夹：cd D:\ （设定路径，将数据、程序和输出结果文件均存入该文件夹） 关闭以前的日志capture log close 建立日志：log using , replace 设定内存：set mem 20m
关闭more：set more off 读入数据：use .dta, clear 认识变量：describe 建立时间变量：tsset 2、用描述统计方法探索数据特征 必要的数据转换：gen、replace、……； 描述统计量：summarize, detail 相关系数矩阵：corr/pwcorr 散点图和拟合直线图：scatter y x || lfit y x 矩阵散点图：graph matrix y x1 x2 x3,half 线性趋势图：line y x 3、建立模型 OLS建立模型：regress y x1 x2 x3； 由方差分析表并用F和R2检验模型整体显著性； 依据p值对各系数进行t检验，一次只能剔出一个最不显著的变量，直到不包含不显著的变量； 估计参数，判别变量的相对重要性； 构造和估计约束模型，用以检验经济理论
计量经济学专题及应用 【授课计划：计划讲8个专题。主要是对计量经济学中5块常用的方法进行总结性和归纳性的介绍，侧重于讲在实际经济研究和实证分析中碰到相应问题时，计量经济方法上应当怎样处理，为什么要这样处理，如何处理，并结合STATA 讲应用例子。此外，1次专题介绍STATA的基础功能，1次专题系统梳理计量经济学的基础理论，还有1次专题结合实际研究例子，介绍一手数据搜集的调查设计和组织。通过上述课程，使学生能够在已经接受过基本理论和方法训练的基础上，更好地理解计量经济学的内容，并培养和提高开展实证研究的能力】 1、STATA简介及简单应用 介绍目前国内外最流行的计量经济分析软件STATA的基本功能和用法，通过简单例子介绍STATA在数据清理和管理、描述性统计分析、回归分析等方法的用法。同时插入EXCEL在处理数据方面的一些功能和应用。上午讲课，下午习题课。 2、计量经济分析基础 对计量经济学的基础理论进行总结性和归纳性的回顾、输理和介绍，重点讲假设检验和回归的道理，以及回归诊断。上午讲课，下午习题课。 3、项目评估与政策分析应用 系统介绍计量经济学在项目评估和政策分析上的方法和应用，特别介绍虚拟变量模型的建立及其在政策分析和项目评估研究中的应用。上午讲课，下午习题课。 4、经济学中的内生性问题及相关计量经济方法 总结和介绍计量经济学中内生性问题在经济研究中的涵义和问题，内生性问题产生的主要原因，对计量估计结果的影响，内生性问题的处理方法（工具变量和两阶段估计等）和应用例子。上午讲课，下午习题课。 5、微观个体行为的计量经济分析方法 总结和介绍分析微观个体行为的属性和受限因变量模型（Probit, Logit, Tobit, Heckman, Mlogit, Clogit等）等常用微观计量经济方法，包括模型内涵和适用范
第五章经典单方程计量经济学模型：专门问题 一、内容提要 本章主要讨论了经典单方程回归模型的几个专门题。 第一个专题是虚拟解释变量问题。虚拟变量将经济现象中的一些定性因素引入到可以进行定量分析的回归模型，拓展了回归模型的功能。本专题的重点是如何引入不同类型的虚拟变量来解决相关的定性因素影响的分析问题，主要介绍了引入虚拟变量的加法方式、乘法方式以及二者的组合方式。在引入虚拟变量时有两点需要注意，一是明确虚拟变量的对比基准，二是避免出现“虚拟变量陷阱”。 第二个专题是滞后变量问题。滞后变量包括滞后解释变量与滞后被解释变量，根据模型中所包含滞后变量的类别又可将模型划分为自回归分布滞后模型与分布滞后模型、自回归模型等三类。本专题重点阐述了产生滞后效应的原因、分布滞后模型估计时遇到的主要困难、分布滞后模型的修正估计方法以及自回归模型的估计方法。如对分布滞后模型可采用经验加权法、Ａlmon多项式法、Koyck方法来减少滞项的数目以使估计变得更为可行。而对自回归模型，则根据作为解释变量的滞后被解释变量与模型随机扰动项的相关性的不同，采用工具变量法或OLS法进行估计。由于滞后变量的引入，回归模型可将静态分析动态化，因此，可通过模型参数来分析解释变量对被解释变量影响的短期乘数和长期乘数。 第三个专题是模型设定偏误问题。主要讨论当放宽“模型的设定是正确的”这一基本假定后所产生的问题及如何解决这些问题。模型设定偏误的类型包括解释变量选取偏误与模型函数形式选取取偏误两种类型，前者又可分为漏选相关变量与多选无关变量两种情况。在漏选相关变量的情况下，OLS估计量在小样本下有偏，在大样本下非一致；当多选了无关变量时，OLS估计量是无偏且一致的，但却是无效的；而当函数形式选取有问题时，OLS估计量的偏误是全方位的，不仅有偏、非一致、无效率，而且参数的经济含义也发生了改变。在模型设定的检验方面，检验是否含有无关变量，可用传统的t检验与F检验进行；检验是否遗漏了相关变量或函数模型选取有错误，则通常用一般性设定偏误检验（RESET检验）进行。本专题最后介绍了一个关于选取线性模型还是双对数线性模型的一个实用方法。 第四个专题是关于建模一般方法论的问题。重点讨论了传统建模理论的缺陷以及为避免这种缺陷而由Hendry提出的“从一般到简单”的建模理论。传统建模方法对变量选取的
建立计量经济学模型的步骤和要点 | [<<][>>] 一、理论模型的设计 对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。例如上节中的生产函数 就是一个理论模型。理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。 1. 确定模型所包含的变量 在单方程模型中，变量分为两类。作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。可以作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。 严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变量来表征这些因素，这些变量必须具有数据可得性。于是，我们可以用总产值来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间作为一个变量来表征技术。这样，最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。下面，为了叙述方便，我们将“因素”与“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。 关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。
计量经济学期末考试简答题 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.修正的决定系数及其作用。 16.常见的非线性回归模型有几种情况？ 17. 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。 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。 28．广义最小二乘法（GLS）的基本思想是什么？ 29．解决序列相关性的问题主要有哪几种方法？ 30．差分法的基本思想是什么？ 31．差分法和广义差分法主要区别是什么？ 32．请简述什么是虚假序列相关。 33．序列相关和自相关的概念和范畴是否是一个意思？ 34．DW值与一阶自相关系数的关系是什么？ 35．什么是多重共线性？产生多重共线性的原因是什么？ 36．什么是完全多重共线性？什么是不完全多重共线性？ 37．完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些？ 38．不完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些？ 39．从哪些症状中可以判断可能存在多重共线性？ 40．什么是方差膨胀因子检验法？ 41．模型中引入虚拟变量的作用是什么？ 42．虚拟变量引入的原则是什么？ 43．虚拟变量引入的方式及每种方式的作用是什么？ 44．判断计量经济模型优劣的基本原则是什么？ 45．模型设定误差的类型有那些？ 46．工具变量选择必须满足的条件是什么？ 47．设定误差产生的主要原因是什么？ 48．在建立计量经济学模型时，什么时候，为什么要引入虚拟变量？ 49．估计有限分布滞后模型会遇到哪些困难 50．什么是滞后现像？产生滞后现像的原因主要有哪些？ 51．简述koyck模型的特点。 52．简述联立方程的类型有哪几种 53．简述联立方程的变量有哪几种类型
计量经济学应用 课程编号：02831560 授课对象：本科生 学分： 3 任课教师：林莞娟 课程类型：任选开课学期：2014秋 先修课程：高等数学、概率统计 办公电话：86-10-62753820 电子邮箱：wlin@https://www.doczj.com/doc/6714739839.html, 辅导、答疑时间： 一、Program Learning Goals and Objectives Learning Goal 1: Graduates will possess a solid understanding of business and management and will be able to translate this knowledge into practice. 1.1O bjective 1 Our students will have a good command of fundamental theories and knowledge. 1.2O bjective 2 Our students will have a good command of analytical methods and decision-making tools. 1.3O bjective 3 Our students will be able to apply theories and methodologies in key business functions. Learning Goal 2: Our students will be able to think critically. 2.1O bjective 1 Our students will be able to identify and summarize problems 2.2O bjective 2 Our students will be able to collect data and analyze problems in a critical manner 2.3O bjective 3 Our students will be able to put forward effective solutions to business problems Learning Goal 3:Our students will have a sense of social responsibility. 3.1O bjective 1 Our students will be aware of the importance of ethics. 3.2 Objective 2 Our students will be able to provide solutions that take account of contrasting ethical standpoints. Learning Goal 4: Our students will be effective communicators. 4.1O bjective 1 Our students will be proficient in oral and written communication. 4.2O bjective 2 Our students will possess good interpersonal skills. 4.3O bjective 3 Our students will be able to adapt to diverse learning environments. Learning Goal 5: Our students will have global perspectives. 5.1O bjective 1 Our students will be aware of social and cultural differences. 5.2O bjective 2 Our students will be aware of the impact of globalization on business operations, opportunities, and challenges. 5.3O bjective 3 Our students will be proficient in English.
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：01122t t t t y b b x b x u =+++，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。 28．广义最小二乘法（GLS ）的基本思想是什么？ 29．解决序列相关性的问题主要有哪几种方法？ 30．差分法的基本思想是什么？ 31．差分法和广义差分法主要区别是什么？ 32．请简述什么是虚假序列相关。 33．序列相关和自相关的概念和范畴是否是一个意思？ 34．DW 值与一阶自相关系数的关系是什么？ 35．什么是多重共线性？产生多重共线性的原因是什么？ 36．什么是完全多重共线性？什么是不完全多重共线性？ 37．完全多重共线性对OLS 估计量的影响有哪些？ 38．不完全多重共线性对OLS 估计量的影响有哪些？ 39．从哪些症状中可以判断可能存在多重共线性？ 40．什么是方差膨胀因子检验法？ 41．模型中引入虚拟变量的作用是什么？
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。
计量经济学试卷汇总含 答案 文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]
选择题（单选题1－10 每题 1 分，多选题11－15 每题 2 分，共20 分） 1、在多元线性回归中，判定系数R2随着解释变量数目的增加而 B A.减少 B．增加 C．不变 D．变化不定 2、在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1，则表 明模型中存在 C A．异方差性 B．序列相关 C．多重共线性 D．拟合优度低 3、经济计量模型是指 D A.投入产出模型 B.数学规划模 C.模糊数学模型 D.包含随机方程的经济数学模型 4、当质的因素引进经济计量模型时，需要使用 D A.外生变量 B.前定变量 C.内生变量 D.虚拟变量 5、将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为 D A.虚拟变量 B.控制变量 C.政策变量 D.滞后变量 6、根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型Ln Y=5+,这表 明人均收入每增加1%，人均消费支出将预期增加 B A．% B．% C．5% D．% 7、对样本相关系数r，以下结论中错误的是 D A．越接近于1，Y与X之间线性相关程度越高 B．越接近于0，Y与X之间线性相关程度越弱 C．-1≤r≤1 D．若r=0,则X与Y独立 8、当DW>4-d L，则认为随机误差项εi A．不存在一阶负自相关 B．无一阶序列相关 C．存在一阶正自相关D．存在一阶负自相关 9、如果回归模型包含二个质的因素，且每个因素有两种特征，则回归模型中需要引入 A．一个虚拟变量B．两个虚拟变量 C．三个虚拟变量 D．四个虚拟变量
计量经济学 一、判断题（每小题2分，共10分） 1. 间接最小二乘法适用于过度识别方程。（ ） 2. 假设模型存在一阶自相关，其他条件都满足，则仍用OLS 法估计参数，得到的估计量仍是无偏的，不再是有效的，显著性检验失效，预测失效。（） 3. 用一阶差分法消除自相关时，我们假定自相关系数等于-1。（ ） 4. 当异方差出现时，最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性。（） 5. 在模型 012t t t t Y B B X B D u =+++中，令虚拟变量D 取值为（0，2）而不是（0，1） ，那 么参数2B 的估计值也将减半，t 值也将减半。（ ） 二、选择题（每小题2分，共20分） 1、单一方程计量经济模型必然包括（ ）。 A ．行为方程 B ．技术方程 C ．制度方程 D ．定义方程 2、在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据组合，是（ ）。 A ．原始数据 B ．时点数据 C ．时间序列数据 D ．截面数据 3、计量经济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 4、同一统计指标按时间顺序记录的数据称为( )。 A ．横截面数据 B ．时间序列数据 C ．修匀数据 D ．原始数据 5、模型中其数值由模型本身决定的变量变是( )。 A ．外生变量 B ．内生变量 C ．前定变量 D ．滞后变量 6、半对数模型μ ββ++=X Y ln 10中，参数1β的含义是（ ）。 A ．X 的绝对量变化，引起Y 的绝对量变化 B ．Y 关于X 的边际变化 C ．X 的相对变化，引起Y 的期望值绝对量变化 D ．Y 关于X 的弹性 7、在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为：（ ） A ．t t t u X Y ++=10ββ B ．i t t X Y E Y μ+=)/( C ． t t X Y 10???ββ+= D ．()t t t X X Y E 10/ββ+= （其中n t ,,2,1 =） 8、设OLS 法得到的样本回归直线为i i i e X Y ++=21??ββ，以下说法不正确的是 ( )。 A ．0 =∑i e B ．),(Y X 在回归直线上 C ． Y Y =? D ． 0),(≠i i e X COV 9、在模型 t t t t u X X Y +++=33221βββ的回归分析结果报告中，有23.263489=F ， 000000.0=值的p F ，则表明（ ）。
随机误差项ε是回归方程中除已有解释变量X 之外，代表其他所有影响被解释变量Y 的因素。 期望（值）：就是均值，是将X 各值的概率作为权数得到的所有可能值的加权平均数。 被解释变量的估计值（Y ^ i ）与被解释变量的真值（Y i ）之间的差称为残差（e i ）。普通最小二乘法是一种计算参数估计值并使残差平方和最小的回归估计方法。 总离差平方和TSS=回归离差平方和ESS+残差平方和RSS ∑（Y i -Y —）2=∑（Y ^i -Y ）2+∑e i 2 Y 与偏离它的均值的离差平方和的计算结果称为总离差平方和。 调整的判定系数R — 2是经自由度调整后的判定系数，它衡量了Y 与它的均值被特定回归方程解释的比例。 方程中新增一个变量时，只有拟合优度提高的程度超过自由度下降的损失，调整的判定系数R — 2才会增 大。所以，多数研究者在评价回归估计方程的拟合优度时，都自然地使用调整的判定系数R —2 。 应用回归分析中的6个步骤: 1)查阅文献，建立理论模型2）确定模型——选择解释变量和函数形式3）对参数的符号做出假设4）搜集、检查和整理数据5）估计和评价方程6）报告结果 虚拟变量是依据特定状态条件是否成立取值为1或0的变量。 古典假设：1.回归模型是线性的，模型设定无误且有误差项；2.误差项的总体均值为0；3.所有解释变量与误差项都不相关；4.误差项的观测值都不相关；5.误差项具有同方差；6.每一个解释变量都不是其他解释变量的完全线性函数；7.误差项服从正态分布。 如果β估计值抽样发布的期望值等于β的真实值，那么β就是一个无偏估计量。 BLUE ：最优线性无偏估计量。它满足以下条件：这个估计量是随机变量，这个估计量的均值或者期望值E （a ）等于真实值a ，且它在所有这样的线性无偏估计量一类中有最小方差。 原假设通常表示的是研究者不希望出现的结果，及不希望出现结果的数值范围，以符号“H0”表示。 备择假设通常表示是研究者希望出现的结果，及希望出现结果的数值范围，以符号“H1”表示。 第一类错误是当原假设为真时，拒绝了原假设。 显著性水平是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率，用α表示。 判定规则是决定是否拒绝原假设的方法。一般情况下，它是通过比较样本统计量与预先设定的临界值之间的大小来判定。 临界值是在检验原假设是用来划分接受区域与拒绝区域的那个值。 t 统计量：用来对计量经济学模型中关于参数的单个假设进行检验的一种统计量。用参数估计值除以它的标准差估计值计算。 遗漏变量是指假设初次设定方程时没有考虑到某个相关解释变量，或者假设考虑到了某个变量却无法获得数据这两种情况中的变量。 设定误差指的是在建立回归模型中产生的误差。 四个设定准则：1.理论：变量在方程中的含义是不是模糊不清的，从理论上看是不是合理的。2.t 检验：变量的被估参数在预期假设下是否显著。3.调整判定系数：变量加入后，方程的整体拟合优度是否得到改善。4.骗误：变量加入方程后，其他变量参数值是否发生显著改变。 在反函数形式中，被解释变量Y 是用包含一个或多个解释变量的倒数（或反函数）形式的函数来表示的。 交叉项是回归方程中的一个解释变量，这个解释变量是由方程中两个或两个以上的其他解释变量相乘得到的。 第二章 2.假设估计一个回归方程，大量的太阳黑子造成磁场干扰，从已知数据（10个发达国家中，人均收入（单位：1000美元）是农业中劳动力所占比例的函数） X — =7.1，Y — =8.4 a. β^ 1=∑N [（X i -X — ）（Y i -Y —）]/ ∑N (X i -X — )2=-0.5477 β^ 0=Y —-β^1X — =8.4+0.5477*7.1=12.289 b.R 2 =ESS/TSS=1-（e i 2 /TSS ）=0.465 R — 2 =1-[∑e i 2/(N-K-1)]/[∑(Y i -Y — )2 /（N-1）]=0.398 c.收入=12.289-0.5477*8=7.907 3、人均收入是Y ，农业劳动力比例为X 。 Y 6 8 8 7 7 12 9 8 9 10 X 9 10 8 7 10 4 5 5 6 7 3X 27 30 24 21 30 12 15 15 18 21 X+Y 15 18 16 14 17 16 14 13 15 17 a.∑X =71 b.∑Y =84 c.∑3X =213=3∑X d.∑(X+Y) =155=∑X+∑Y 第三章 2.a.如果学生是研究生，则D=1,如果是本科生，则D=0. b.是的；比如，E=学生所做联系数量。 c.预期D 的参数的符号为正。如果，D 按相反的形式所设定，则预期D 的参数的符号为负。这个预期符号和D 的定义相关。 d.参数估计为0.5，这表明：当方程中其他变量保持不变时，预期研究生获得的学分比本科生多0.5.如果班里只有研究生或者只有本科生，D 的参数是不能估计的。 3.a.当其他变量没有变化时，若第i 个教授是男性时，会比女教授多赚817元。 b.不一致。因为在英国的文化中存在种族歧视，非裔美国人要比其他民族成员工资低。 c.R 不是虚拟变量，是解释变量，虚拟变量只能是0或1。教授的级别分为好几级，具体可分为助理教授、副教授和正教授等。当教授级别上升一级，教授的薪水会多增加406美元。 d.文科学院中经济学家的薪水会比较高。因为在方程中其他条件不变的情况下，T i 变量的符号为正，所以当第i 位教授是经济学类，则该教授的薪水会比较高。 老师是否有发表的科研项目，发表科研项目越多，薪水也会随之增加。（教龄、发表的论文） 5.a.新变量参数的预期符号是正号。因为交通拥挤代表经过当地的车流量增加潜在的消费者数量增加，顾客数量也会得到增加。 b.更喜欢这个方程，因为可调整相关系数从0.579上升到0.617，所以这个方程更符合实际情况。 c.不是。因为方程（3-7）更符合实际情况，所以它比方程（3-5）更好，并不是因为调整的判定系数更高。而方程（3-7）的调整的判定系数更高是因为该方程比方程（3-5）增加了一个相关的解释变量。 第四章 2.a.在降雨量不变的前期下，对每英亩土地多施1英磅的肥料，将会导致产量增加0.10蒲式耳。在每英亩土地施肥量不变的前期下，降雨量没增加1英寸，将会导致每英亩产量增加5.33蒲式耳。 b.否，原因有很多。首先，一整年的降雨量都是零是难以想象的，所以这个特殊的截距项没有现实意义。更一般地，回想一下，为了满足古典假设2，截距项的普通最小二乘估计量包含了误差项的非零均值，所以，即使降雨量为零，尝试分析截距项的普通最 小二乘估计量也是没有意义的。 c.否。一个无偏的估计量使得估计值的分布是以真实β值为中心的，但是个别估计值可以偏离真实值而变化。参数估计值是0.10，这是对本习题中样本而言，而不是对整个总体而言，所以它仍可能是一个无偏的估计值。 d.不一定：5.33依然可能接近甚至等于真实值。更一般地，一个非BLUE 性质的估计量产生的参数估计值仍然有可能是精确的。比如，偏误的总量可能很小，或者抽样的误差能够消除这种偏误。 3.A 与C 不满足古典假设⑥，B 和D 满足古典假设⑥。 4.a.一个富有经验的计量经济学者更愿意选择一个具有无偏性而没有最小的方差性的估计。因为具有无偏性而没有最小的方差性的估计要比具有有偏性而具有最小方差的估计量更接近总体参数的真实值。 b.是的。一个具有极大方差的无偏估计量很有可能偏离其真实值。在这种情况下，一个具有少许偏离，但有极小方差的有偏估计值将会更好。 c.利用最小化均方误（MSE)。均方误是等于期望方差加上期望偏差的平方。 5.a.古典假设 误差项总体均值为0说明了不用花费太多时间去分析常数项的估计值。ε的均值可能不等于0，而常数项的存在正好能弥补，它可以迫使各回归模型中εi 的均值为0.实际上常数项是Y 中不能由解释变量所解释的固定部分，而误差项为不能被解释的随机部分。 b.违背古典假设⑥中的多重共线性，任何一个解释变量都不是其他解释变量的完全线性函数。该虚拟变量与方程中M t 变量是相同的变量，或者当M t 变化时，该虚拟变量也会变化。 c.R 代表：在其他变量不变的情况下，当第t-1日的资本收益的日指数每增加1个单位，则第t 日的道琼斯工业股票平均指数就会增加0.10个百分比变动。 M 代表：在其他变量不变的情况下，当t 日是星期一时，则第t 日的道琼斯工业股票平均指数就会减少0.017个百分比变动。当t 日不是星期一时，则第t 日的道琼斯工业股票平均指数不会有影响。 d.不是虚拟变量。作者根据同样云量划分为同一天气类型来衡量天气，所以阴天和雨天对于作者而言是一样的。 e.不同意。作者只用华尔街天气来检验华尔街股票市场，太过局限。因为股票市场交易变动是全世界经济变动影响的。 第六章 3.冠心病 Y=140+10.0C （2.5）+ 4.0E （1.0）-1.0M （0.5）t=4 4 -2 a. 参数 β C βE ΒM 假设符号 + + + t 值 4.0 4.0 -2.0 t c =1.314（在27自由度下进行10%单侧检验） 拒绝 拒绝 不拒绝 参数M 不满足预期估计，可能存在遗漏变量 b.M 参数的符号是负的，这不符合预期结果。它可能是因为遗漏了一个具有负的预期的变量。我们需要找到一个遗漏变量，如果它与肉类消费正相关那么它本身预期符号为负，或者它与肉类消费负相关那么它本身预期符号为正。所以： 可能遗漏变量 β的预期符号 M 的相关性 倾向趋势 B + +* + F + + + W +* + + R - - + H - + - O - - + *代表弱预期或弱相关 c.在以上变量中，唯一一个可能使参数M 偏离预期的是H 变量，而且这个变量是心脏健康护理质量综合水平的明显遗漏。所以，我们选择添加它。 4、a. 系数 E β I β T β V β R β 假设的符号 - + - - - 计算的t 值 -3.0 1.0 -1.0 -3.0 3.0 682.1=c t 显著 不显著 不显著 显著 显著但未预期符号 B.无论从t 值的大小判断还是从理论上判断，收入和税收都是潜在的不相关变量。βR 的一个显著的未预期到的符号清楚的表明，有潜在的遗漏变量。 C.在考虑由于遗漏变量造成的偏误的不相关变量之前，尝试解决遗漏变量偏误的问题必须谨慎。 D.方程似乎表明电视广告是有效的而收音机广告没有，但是你不能马上得出这个结论。改进模型设定可以改变这个结果，特别的，尽管收音机广告有可能对吸烟没有影响，但是很难让人相信一个收音机的反吸烟运动可以引起香烟消费的显著的增加。 E.理论：给出了公正的香烟的需求价格弹性，可能T 是不相关的。 t 检验βT ：是可以拒绝原假设H 0 R —2: R — 2保持不变，这恰当是当一个t 值得绝对值大于1的变量从方程中移除（或加入）时出现的情况。 其他系数的变化：当排除T 的时候，其他的估计系数都没有明显变化，表明排除T 不会造成偏误。 结论：给予四大准则，可以合理地推断T 是一个不相关变量。