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计量经济学(庞皓)第二版课后思考题答案

计量经济学(庞皓)第二版课后思考题答案
计量经济学(庞皓)第二版课后思考题答案

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。区别:经济统计学主要用统计指标和统计分析方法对经济现象进行描述和计量;计量经济学主要利用数理统计方法对经济变量间的关系进行计量。

1.4在计量经济模型中被解释变量和解释变量的作用有什么不同?

答:在计量经济模型中,解释变量是变动的原因,被解释变量是变动的结果。被解释变量是模型要分析研究的对象。解释变量是说明被解释变量变动主要原因的变量。

1.5一个完整的计量经济模型应包括哪些基本要素?你能举一个例子吗?

答:一个完整的计量经济模型应包括三个基本要素:经济变量、参数和随机误差项。

例如研究消费函数的计量经济模型:u

=

+

βX

Y+

α

其中,Y为居民消费支出,X为居民家庭收入,二者是经济变量;α和β为

参数;u 是随机误差项。

1.6假如你是中央银行货币政策的研究者,需要你对增加货币供应量促进经济增长提出建议,你将考虑哪些因素?你认为可以怎样运用计量经济学的研究方法? 答:货币政策工具或者说影响货币供应量的因素有再贴现率、公开市场业务操作以及法定准备金率。所以会考虑再贴现率、公开市场业务操作以及法定准备金率。选择这三种因素作为解释变量。货币供应量作为被解释变量。从而建立简单线性回归模型。

1.7计量经济学模型的主要应用领域有哪些?

答:计量经济模型主要可以用于经济结构分析、经济预测、政策评价和检验与发展经济理论。

1.8如果要根据历史经验预测明年中国的粮食产量,你认为应当考虑哪些因素?应当怎样设定计量经济模型?

答:影响中国的粮食产量的因素可以有农业资金投入、农业劳动力、粮食播种面积、受灾面积等。可建立如下多元模型:

u X βX βX βX βY +++++=554433221β

其中,Y 为中国的粮食产量,2X 为农业资金投入,3X 为农业劳动力,4X 为粮食播种面积,5X 为受灾面积。

1.9参数和变量的区别是什么?为什么对计量经济模型中的参数通常只能用样本观测值去估计?

答:经济变量反映不同时间、不同空间的表现不同,取值不同,是可以观测的因素。是模型的研究对象或影响因素。经济参数是表现经济变量相互依存程度的、决定经济结构和特征的、相对稳定的因素,通常不能直接观测。

一般来说参数是未知的,又是不可直接观测的。由于随机误差项的存在,参数也不能通过变量值去精确计算。只能通过变量样本观测值选择适当方法去估计。

1.10你能分别举出三个时间序列数据、截面数据、面板数据、虚拟变量数据的实际例子,并分别说明这些数据的来源吗?

答:时间序列数据:中国1981年至2010年国内生产总值,可从中国统计年鉴查得数据。

截面数据:中国2010年各省、区、直辖市的国内生产总值,中国统计年鉴查得数据。

面板数据:中国1981年至2010年各省、区、直辖市的国内生产总值,中国统计年鉴查得数据。

虚拟变量数据:自然灾害状态,1表示该状态发生,0表示该状态不发生。

1.11为什么对已经估计出参数的模型还要进行检验?你能举一个例子说明各种检验的必要性吗?

答:模型中的参数被估计以后,一般说来这样的模型还不能直接加以应用,还需要对其进行检验。首先,在设定模型时,对所研究经济现象规律性的认识可能并不充分,所依据的经济理论对所研究对象也许还不能作出正确的解释和说明。或者经济理论是正确的,但可能我们对问题的认识只是从某些局部出发,或者只是考察了某些特殊的样本,以局部去说明全局的变化规律,可能导致偏差。其次,

我们用以估计参数的统计数据或其它信息可能并不十分可靠,或者较多地采用了经济突变时期的数据,不能真实代表所研究的经济关系,或者由于样本太小,所估计参数只是抽样的某种偶然结果。此外,我们所建立的模型、采用的方法、所用的统计数据,都有可能违反计量经济的基本假定,这也可能导出错误的结论。

1.12为什么计量经济模型可以用于政策评价?其前提条件是什么?

答:所谓政策评价,是利用计量经济模型对各种可供选择的政策方案的实施后果进行模拟运算,从而对各种政策方案作出评价。前提是,我们是把计量经济模型当作经济运行的实验室,去模拟所研究的经济体计量经济模型体系,分析整个经济体系对各种假设的政策条件的反映。在实际的政策评价时,经常把模型中的某些变量或参数视为可用政策调整的政策变量,然后分析政策变量的变动对被解释变量的影响。

1.13为什么定义方程式可以用于联立方程组模型,而不宜用于建立单一方程模型?

答:定义关系是指根据定义而表达的恒等式,是由经济理论或客观存在的经济关系决定的恒等关系。国民经济中许多平衡关系都可以建立恒等关系,这样的模型称为定义方程式。在联立方程组模型中经常利用定义方程式。但是,定义方程式的恒等关系中没有随机误差项和需要估计的参数,所以一般不宜用于建立单一方程模型。

第二章简单线性回归模型

2.1相关分析与回归分析的关系是什么?

答:相关分析与回归分析有密切的关系,它们都是对变量间相关关系的研究,二者可以相互补充。相关分析可以表明变量间相关关系的性质和程度,只有当变量间存在一定程度的相关关系有时,进行回归分析才实际的意义。同时,在进行相关分析时如果要具体确定变量间相关的具体数学形式,又要依赖于回归分析,而且相关分析中相关系数的确定也是建立在回归分析基础上的。

相关分析与回归分析的区别。从研究目的上看,相关分析是用一定的数量指标(相关系数)度量变量间相互联系的方向和程度;回归分析却是要寻求变量间联系的具体数学形式,是要根据解释变量的固定值去估计和预测被解释变量的平均值。从对变量的处理看,相关分析对称地对待相互联系的变量,不考虑二者的因果关系,也就是不区分解释变量和被解释变量,相关的变量不一定具有因果关系,均视为随机变量;回归分析是建立在变量因果关系分析的基础上,研究其中解释变量的变动对被解释变量的具体影响,回归分析中必须明确划分解释变量和被解释变量,对变量的处理是不对称的。

2.2什么是总体回归函数和样本回归函数?它们之间的区别是什么?

答:总体回归函数是将总体被解释变量的条件期望表现为解释变量的函数。样本回归函数是将被解释变量的样本条件均值表示为解释变量的函数。

总体回归函数和样本回归函数之间的区别。首先,总体回归函数虽然未知,但它是确定的;而由于从总体中每次抽样都能获得一个样本,就都可以拟合一条样本回归线,样本回归线是随抽样波动而变化的,可以有很多条。所以样本回归函数还不是总体回归函数,至多只是未知的总体回归函数的近似反映。其次,总体回归函数的参数是确定的常数;而样本回归函数的参数是随抽样而变化的随机变量。

2.3什么是随机扰动项和剩余项(残差)?它们之间的区别是什么?

答:总体回归函数中,被解释变量个别值i Y 与条件期望)X E(Y i 的偏差是随机扰

动项i u 。样本回归函数中,被解释变量个别值i Y 与样本条件均值i

Y ?的偏差是残差项i e 。残差项i e 在概念上类似总体回归函数中的随机扰动项i u ,可视为对随机扰动项i u 的估计。

总体回归函数中的随机误差项是不可以直接观测的;而样本回归函数中的残差项是只要估计出样本回归的参数就可以计算的数值。

2.4为什么在对参数作最小二乘估计之前,要对模型提出古典假设?

答:在对参数作最小二乘估计之前,要对模型提出古典假设。因为模型中有随机扰动,估计的参数是随机变量,只有对随机扰动的分布作出假定,才能确定所估计参数的分布性质,也才可能进行假设检验和区间估计。只有具备一定的假定条件,所作出的估计才具有较好的统计性质。

2.5总体方差和参数估计方差的区别是什么?

答:总体方差是未知的,但是确定存在的。参数估计方差可以由样本数据计算出来,但只是总体的近似反映,未必等于真实值。

2.6为什么可决系数可以度量模型的拟合优度?在简单线性回归中它与对参数的t检验的关系是什么?

答:可决系数是回归平方和占总离差平方和的比重,即由样本回归作出解释的离差平方和在总离差平方和中占的比重,如果样本回归线对样本观测值拟合程度好,各样本观测点与回归线靠得越近,由样本回归作出解释的离差平方和在总离差平方和中占的比重也将越大,反之拟合程度越差,这部分所占比重就越小。所以可决系数可以作为综合度量回归模型对样本观测值拟合优度的指标。

在简单线性回归中,可决系数越大,说明在总变差中由模型作出了解释的部分占的比重越大,X 对Y 的解释能力越强,模型拟合优度越好。对参数的t检验是判断解释变量X 是否是被解释变量Y 的显著影响因素。二者的目的作用是一致的。

2.7有人说:“得到参数区间估计的上下限后,说明参数的真实值落入这个区间的概率为α-1。”如何评论这种说法?

答:这种说法是错误的。区间是随机的,只是说明在重复抽样中,像这样的区间可构造许多次,从长远看平均地说,这些区间中将有α-1的概率包含着参数的真实值。参数的真实值虽然未知,却是一个固定的值,不是随机变量。所以应理解为区间包含参数真实值的概率是α-1,而不能认为参数的真实值落入这个区间的概率为α-1。

2.8对参数假设检验的基本思想是什么?

答:对参数假设检验的基本思想,是在所估计样本回归系数概率分布性质已确定的基础上,在对总体回归系数某种原假设成立的条件下,利用适当的有明确概率分布的统计量和给定的显著性水平α,构造一个小概率事件,判断原假设结果合理与否,是基于“小概率事件不易发生”的原理,可以认为小概率事件在一次观察中基本不会发生,如果小概率事件竟然发生了,就认为原假设不成立,从而拒绝原假设,不拒绝备择假设。

2.9为什么对被解释变量个别值的预测区间会比对被解释变量平均值的预测区间

更宽?

答:预测被解释变量平均值仅存在抽样误差,而对被解释变量个别值的预测,不仅存在抽样误差,而且要受随机扰动项的影响。所以对个别值的预测区间比对平均值的预测区间更宽。

2.10如果有人利用中国1978~2000年的样本估计的计量经济模型直接预测“中国综合经济水平将在2050年达到美国2002年的水平”,你如何评论这种预测? 答:用回归模型作预测时,预测期解释变量取值不宜偏离样本期过远,否则预测的精度会大大降低。利用中国1978~2000年的样本估计50年之后的经济水平,其预测不会太准确。

2.11对本章开始提出的“中国旅游业总收入将超过3000亿美元”,你认为可以建立什么样的简单线性回归模型去分析?

答:对本章开始提出的问题,我们会考虑:是什么决定性的因素能使中国旅游业总收入到2020年达到3000亿美元?旅游业的发展与这种决定性因素的数量关系究竟是什么?怎样具体测定旅游业发展与这种决定性因素的数量关系?综合考虑各种因素,我们认为影响中国旅游业总收入的决定性因素是中国居民收入的增长。于是建立如下模型:

u βX αY ++=

其中,Y 为中国旅游业总收入,X 为中国居民收入。

第三章 多元线性回归模型

3.1若要将一个被解释变量对两个解释变量作线性回归分析:

1)写出总体回归函数和样本回归函数;

2)写出回归模型的矩阵表示;

3)说明对此模型的古典假定;

4)写出回归系数及随机扰动项方差的最小二乘估计式,并说明参数估计式的性质。

答:1)总体回归函数:u X βX βY +++=33221β

样本回归函数:3

3221????X βX βY ++=β 2)写出回归模型的矩阵表示

?????

???????+????????????????????????=????????????n k kn n n k k n u u u βββX X X X X X X X X Y Y Y 212132232221312121111 3)此模型的古典假定: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;随机误差项服从正态分布。

4)回归系数最小二乘估计式:

()()33221232232

2322223323223223232322

?????X X Y x x x x x x x y x x y x x x x x x x y x x y i

i i i i i i

i i i i i i i i i i i i i i i βββββ--=--=--=∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑ 随机扰动项方差的最小二乘估计式:k n e σi

-=∑2

2?

参数估计式的性质:具有线性性、无偏性和最小方差性。

3.2什么是偏回归系数?它与简单线性回归的回归系数有什么不同?

答:多元线性回归模型中,回归系数j β(j =1,2,…,k )表示的是当控制其它解释变量不变的条件下,第j 个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响,这样的回归系数称为偏回归系数。

简单线性回归模型只有一个解释变量,回归系数表示解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响。多元线性回归模型中的回归系数是偏回归系数,是当控制其它解释变量不变的条件下,某个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响,从而可以实现保持某些控制变量不变的情况下,分析所关注的变量对被解释变量的真实影响。

3.3多元线性回归中的古典假定与简单线性回归时有什么不同?

答:多元线性回归中的古典假定比简单线性回归时多出一个无多重共线性假定。假定各解释变量之间不存在线性关系,或各个解释变量观测值之间线性无关。解释变量观测值矩阵X 列满秩(k 列)。这是保证多元线性回归模型参数估计值有解的重要条件。

3.4多元线性回归分析中,为什么要对可决系数加以修正?修正可决系数与F 检验之间有何区别与联系?

答:多元线性回归分析中,多重可决系数是模型中解释变量个数的增函数,这给对比不同模型的多重可决系数带来缺陷,所以需要修正。可决系数只涉及变差,没有考虑自由度。如果用自由度去校正所计算的变差,可纠正解释变量个数不同引起的对比困难。

联系:由方差分析可以看出,F 检验与可决系数有密切联系,二者都建立在对应变量变差分解的基础上。F 统计量也可通过可决系数计算。对方程联合显著性检验的F 检验,实际上也是对可决系数的显著性检验。区别:F 检验有精确的分布,它可以在给定显著性水平下,给出统计意义上严格的结论。可决系数只能提供一个模糊的推测,可决系数越大,模型对数据的拟合程度就越好。但要大到什么程度才算模型拟合得好,并没有一个绝对的数量标准。

3.5什么是方差分析?对被解释变量的方差分析与对模型拟合优度的度量有什么联系和区别?

答:被解释变量Y 观测值的总变差分解式为:RSS ESS TSS +=。将自由度考虑

平方和与残差平方和的基础上进行分析。区别是前者考虑了自由度,后者未考虑自由度。

3.6多元线性回归分析中,F 检验与t 检验的关系是什么?为什么在作了F 检验以后还要作t 检验?

答:在多元回归中,t 检验是分别检验当其他解释变量保持不变时,各个解释变量X 对应变量Y 是否有显著影响。F 检验是在多元回归中有多个解释变量,需要说明所有解释变量联合起来对应变量影响的总显著性,或整个方程总的联合显著性。

F 检验是对多元回归模型方程整体可靠性的检验,而多元线性回归分析的目的,不仅是要寻求方程整体的显著性,也要对各个参数作出有意义的估计。方程整体线性关系显著并不一定表示每个解释变量对被解释变量的影响是显著的,因此,还必须分别对每个回归系数逐个地进行t 检验。

3.7试证明:在二元线性回归模型u X βX βY +++=33221β中,当2X 和3X 相互独立时,对斜率系数2β和3β的OLS 估计值。等于Y 分对2X 和3X 作简单线性回归时斜率系数的OLS 估计值。

答:二元线性回归模型的回归系数2β和3β最小二乘估计式:

()

()2

32232

2322223323223223232322??∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑--=--=i i i i i i i

i i i i i i i i i i i i i i i x x x x x x x y x x y x x x x x x x y x x y ββ 而当2X 和3X 相互独立时,2X 和3X 的斜方差等于零,即:

()[]()[]{}

()()()0

0323

232332232=∴===--=∑∑x x n x x x x E X E X X E X E ),X Cov(X

将∑=0)(32x x 代入2?β和3

?β式中,可得:

∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑====2

33232

2223322223222322

??i

i

i i i i i

i i i i i i i i i x x y x x x x y x x y x x x x y ββ 所以,当2X 和3X 相互独立时,对斜率系数2β和3β的OLS 估计值。等于Y 分对2X 和3X 作简单线性回归时斜率系数的OLS 估计值。

3.8对于本章开始提出的“中国已成为世界汽车产销第一国”,为分析中国汽车产销量的发展,你认为可建立什么样的计量经济模型?

答:分析中汽车市场状况如何,我们可以用销售量观测。其次考虑影响汽车销量的主要因素都有哪些?比如收入、价格、费用、道路状况、能源、政策环境等。可以建立如下模型:

u X βX βX βY ++++=4433221β

其中,Y 为汽车销售量,X2为居民收入,X3为汽车价格,X4为汽油价格,像其他费用、道路状况、政策环境等次要因素包含在随机误差项u 中。

3.9说明用Eviews 完成多元线性回归分析的具体操作步骤。

答:1、建立工作文件,建立一个Group 对象,输入数据。

2、点击Quick 下拉菜单中的Estimate Equation 。

3、在对话框Equation Specification 栏中键入Y C X2 X3 X4,点击OK ,即出现回归结果。

第四章 多重共线性

思考题

4.1 多重共线性的实质是什么?为什么会出现多重共线性?

答:多重共线性包括完全的多重共线性和不完全的多重共线性。多重共线性实质上是样本数据问题,出现了解释变量系数矩阵的线性相关问题。

产生多重共线性的经济背景主要有以下几种情形:

第一,经济变量之间具有共同变化趋势。第二,模型中包含滞后变量。第三,利用截面数据建立模型也可能出现多重共线性。第四,样本数据自身的原因。

4.2 多重共线性对回归参数的估计有何影响?

答:在完全多重共线性情况下,参数的估计值不确定,估计量的方差无限大。在不完全共线性情况下,参数估计量的方差随共线性程度的增加而增大;对参数区间估计时,置信区间趋于变大;严重多重共线性时,假设检验容易做出错误的判断;当多重共线性严重时,可能造成可决系数R 2较高,经F 检验的参数联合显著性也很高,但单个参数t 检验却可能不显著,甚至可能使估计的回归系数符号相反,得出完全错误的结论。

4.3 多重共线性的典型表现是什么?判断是否存在多重共线性的方法有哪些? 答:多重共线性的典型表现是模型拟和较好,但偏回归系数几乎都无统计学意义;偏回归系数估计值不稳定,方差很大;偏回归系数估计值的符号可能与预期不符或与经验相悖,结果难以解释。

具体判断方法有:解释变量之间简单相关系数矩阵法;方差扩大因子法以及一些直观判断法和逐步回归的方法。

4.4 针对出现多重共线性的不同情形,能采取的补救措施有哪些?

答:根据经验,可以选择剔除变量,增大样本容量,变换模型形式,利用非样本先验信息,截面数据和时间序列数据并用以及变量变换等不同方法。也可以采取逐步回归方法由由一元模型开始逐步增加解释变量个数,增加的原则是显著提高可决系数,自身显著而与其他变量之间又不产生共线性。最后,还可以采取岭回归方法来降低多重共线性的程度。

4.5 在涉及相关的宏观经济总量指标如GDP 、货币供应量、物价水平、国民总收入、就业人数等时间序列的数据中一般都会怀疑有多重共线性,为什么? 答:原因是这些变量之间通常具有共同变化的趋势。

4.6 多重共线性的产生与样本容量的个数n 、解释变量的个数k 有无关系? 答:由于多重共线性是一个样本特征,所以可能同样变量的另一组样本共线性程度又没那么严重。根据方差公式VIF x Var 2i 222∑σ=β)?(,样本容量越大∑2i 2x 也会增

加,从而会减小回归参数的方差,标准误差也同样会减小。多重共线性与解释变量的个数也有关系,解释变量个数越多,变量之间产生多重共线性的可能性越大。

4.7 具有严重多重共线性的回归方程能否用来进行预测?

答:如果研究的目的仅在于预测Y ,而各个解释变量X 之间的多重共线性关系的性质在未来将继续保持,这时虽然无法精确估计个别的回归系数,但可以估计这些系数的某些线性组合,因此,多重共线性可能并不是严重问题。

4.8 岭回归法的基本思想是什么,它对降低共线性有何作用? 答:当解释变量之间存在多重共线性时,0X X ≈',则[]

12X X E -σ=β-ββ-β)()?)(?(''会增大,原因是X X '接近于奇异。如果将X X '加上一个正常数对角矩阵kI (k>0,I 为单位矩阵),即kI X X +',使得0kI X X ≈+'的可能性比0X X ≈'的可能性更小,那么kI X X +'接近奇异的程度就会比X X '小得多。如此可以得到参数的岭回归估计:Y X kI X X k 1'')()(~-+=β,K 是岭回归参数。当解释变量之间存在多重共线性时,岭回归估计比最小二乘估计稳定,当k 较小时,回归系数很不稳定,而当k 逐渐增大时,回归系数可能呈现稳定状态。因此,选择合适的k 值,岭回归参数会优于普通最小二乘估计参数。当k=0时,岭回归估计等于普通最小二乘估计。

4.9 以下陈述是否正确?请判断并说明理由。

1)在高度多重共线性的情形中,要评价一个或多个偏回归系数的单个显著性是不可能的。

答:正确。

理由:在高度多重共线性的情形中,没有任何方法能从所给的样本中把存在高度共线性的解释变量的各自影响分解开来,从而也就无法得到单个参数显著性检验的t 统计量,因此无法判断单个或多个偏回归系数的单个显著性。

2)尽管有完全的多重共线性,OLS 估计量仍然是BLUE 。

答:错误。

理由:在完全多重共线性情况下,参数估计值的方差无穷大,因此不再是有效估

计量,从而BLUE 不再成立。

3)如果有某一辅助回归显示出高的2j R 值,则高度共线性的存在肯定是无疑的。 答:正确。 理由:方差扩大因子)(2j j R 11

VIF -=,当2j R 时,方差扩大因子也会很大,说明变量

之间多重共线性也会越严重。

4)变量的两两高度相关并不表示高度多重共线性。

答:正确。

理由:较高的简单相关系数只是多重共线性存在的充分条件,而不是必要条件。特别是在多于两个解释变量的回归模型中,有时较低的简单相关系数也可能存在多重共线性,这时就需要检查偏相关系数。因此,并不能简单地依据相关系数进行多重共线性的准确判断。

5)如果其他条件不变,VIF 越高,OLS 估计量的方差越大。

答:正确。 理由:以二元模型为例,VIF x Var 2i 222∑σ=β)?(VIF x Var 2i 323∑σ=β)?(,从而方差扩大因

子VIF 越大,参数估计量的方法越大。

6)如果在多元回归中,根据通常的t 检验,全部偏回归系数分别都是统计上不显著的,你就不会得到一个高的2R 值。

答:错误。

理由:在多元回归模型中,可能会由于多重共线性的存在导致2R 很高的情况下,各个参数单独的t 检验却不显著。

7)在Y 对2X 和3X 的回归中,假如3X 的值很少变化,这就会使)?(3

Var β增大,在极端的情况下,如果全部3X 值都相同,)?(3

Var β将是无穷大。 答:正确。

理由:根据公式,∑-σ=β)()?(2232i 323r 1x Var ,在两个解释变量线性相关程度一定的情

况下,3X 的值很少变化,从而会使得∑2i 3x 很小,从而)?(3

Var β增大,如果全部3X 值都相同,∑2i 3x 趋于零,)?(3Var β将是无穷大。

第五章 异方差性

思考题

5.1 简述什么是异方差?为什么异方差的出现总是与模型中某个解释变量的变化有关?

答 :设模型为),....,,(....n 21i X X Y i i 33i 221i =μ+β++β+β=,如果其他假定均不变,但模型中随机误差项的方差为),...,,()(n 21i Var 2i i =σ=μ,则称i μ具有异方差性。由于异方差性指的是被解释变量观测值的分散程度是随解释变量的变化而变化的,所以异方差的出现总是与模型中某个解释变量的变化有关。

5.2 试归纳检验异方差方法的基本思想,并指出这些方法的异同。

答:各种异方差检验的共同思想是,基于不同的假定,分析随机误差项的方差与解释变量之间的相关性,以判断随机误差项的方差是否随解释变量变化而变化。其中,戈德菲尔德-跨特检验、怀特检验、ARCH 检验和Glejser 检验都要求大样本,其中戈德菲尔德-跨特检验、怀特检验和Glejser 检验对时间序列和截面数据模型都可以检验,ARCH 检验只适用于时间序列数据模型中。戈德菲尔德-跨特检验和ARCH 检验只能判断是否存在异方差,怀特检验在判断基础上还可以判断出是哪一个变量引起的异方差。Glejser 检验不仅能对异方差的存在进行判断,而且还能对异方差随某个解释变量变化的函数形式进行诊断。

5.3 什么是加权最小二乘法?它的基本思想是什么?

答:以一元线性回归模型为例:12i i i Y X u ββ=++经检验i μ存在异方差,公式

可以表示为22var()()i i i u f X σσ==。选取权数 i w ,当2i

σ 越小 时,权数i w 越大。当 2i σ越大时,权数i w 越小。将权数与 残差平方相乘以后再求

和,得到加权的残差平方和:2i 21i 2i i X Y w e w )(**β-β-=∑∑,求使加权残差平

方和最小的参数估计值**??2

1ββ和。这种求解参数估计式的方法为加权最小二乘法。

加权最小二乘的基本思想是通过权数Wi 使异方差经受了“压缩”和“扩张”变为同方差。区别对待不同的 2i σ 。对较小的2i e ,给予较大的权数,对较大的2i e 给予较小的权数,从而使∑2i e 更 好地反映2i σ 对残差平方和的影响。

5.4 产生异方差的原因是什么?试举例说明经济现象中的异方差性。

答:原因包括模型设定误差,模型中略去重要解释变量或者模型数学形式不

正确都可能导致异方差。样本数据的观测误差以及截面数据中总体各单位的

差异等也会导致异方差的存在。

5.5 如果模型中存在异方差性,对模型又什么影响?这时候模型还能进行应

用分析吗?

答:当模型中的误差项存在异方差时,参数估计仍然是无偏的但方差不再是

最小的;在异方差存在的情况下,参数估计的方差可能会高估或者低估真实

的方差,从而会低估或者高估t统计量,从而可能导致错误的结论。

由于参数估计量不再是有效的,从而对Y的预测也将不是有效的。

5.6 对数变化的作用是什么?进行对数变化应注意什么?对数变换后模型

的经济意义有什么变化?

答:通过对数变换可以实现:一能使测定变量值的尺度缩小;二经过对数变

换后的线性模型,其残差e表示相对误差,而相对误差往往比绝对误差有较

小的差异。

进行对数变化应注意的是,对变量取对数虽然能够减少异方差对模型的

影响,但应注意取对数后变量的经济意义。如果变量之间在经济意义上并非

呈对数线性关系,则不能简单地对变量取对数,这时只能用其他方法对异方

差进行修正。

5.7 怎样确定加权最小二乘法中的权数?

答:在样本容量足够的情况下,可以先尝试用怀特检验找出引起异方差的解

释变量,然后通过Glejser检验找出残差e随该解释变量变化而变化的函数

形式,进而以该函数开方的倒数作为权数进行加权最小二乘估计。

第六章思考题

6.1如何使用DW统计量来进行自相关检验?该检验方法的前提条件和局限性有哪些?

答:DW 检验是J.Durbin(杜宾)和G.S.Watson(沃特森)于1951年提出的一种适用于小样本的检验方法,一般的计算机软件都可以计算出DW 值。

给定显著水平α,依据样本容量n和解释变量个数k’,查D.W.表得d统计量的上界du和下界dL,当0

向4的靠近而增强。

DW 检验的前提条件:

(1)回归模型中含有截距项;

(2)解释变量是非随机的(因此与随机扰动项不相关)

(3)随机扰动项是一阶线性自相关。 ;

(4)回归模型中不把滞后内生变量(前定内生变量)做为解释变量。

(5)没有缺失数据,样本比较大。

DW 检验的局限性:

(1)DW 检验有两个不能确定的区域,一旦DW 值落在这两个区域,就无法判断。这时,只有增大样本容量或选取其他方法

(2)DW 统计量的上、下界表要求n ≥15, 这是因为样本如果再小,利用残差就很难对自相关的存在性做出比较正确的诊断

(3) DW 检验不适应随机误差项具有高阶序列相关的检验.

(4) 只适用于有常数项的回归模型并且解释变量中不能含滞后的被解释变量

6.2 当回归模型中的随机误差项为AR(1)自相关时,为什么仍用OLS 法会低估j ?β

的标准误差?

仍然考虑一元线性回归模型,以 为例:记 为存在自相关的估计值,则

时,说明随机误差项存在自相关,此时,所以这个时候参数估计值的方差不是最小。如果存在自相关时仍然用最小二乘方法估计参数,就极有可能低估参数估计值的真实方差。

6.3 判断以下陈述的真伪,并给出合理的解释。

(1)当回归模型随机误差项有自相关时,普通最小二乘估计量是有偏误的和非有效的。

**2222222222222222222()??()()()()()()()()()()()2()2()2()()?()2t t t t t t t t t t t i i i j i j i j t t t s t s s t t s t s s t t t s t

X X u Var E E X X X X X X E u E K u X X X X E K K K K E u K K E u u K K E u u X X Var K βββββμμμσβ≠≠≠≠-=-=+----===--=+=+?=+?-=+∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑令K ()

2?()()s t s K E u u β?∑满足古典假定2?β*2?β2

β0)(≠?t s u u E )?()?(2

*2βVar βVar >

判断:错误。当回归模型随机误差项有自相关时,普通最小二乘估计量是无偏误的和非有效的。

(2)DW 检验假定随机误差项u i 的方差是同方差。

判断:错误。DW 统计量的构造中并没有要求误差项的方差是同方差 。

(3)用一阶差分法消除自相关是假定自相关系数ρ为-1。

判断:错误。用一阶差分法消除自相关是假定自相关系数ρ为1,即原原模型存在完全一阶正自相关。

(4)当回归模型随机误差项有自相关时,普通最小二乘估计的预测值的方差和标准误差不再是有效的。

判断:正确。

6.4 对于四个解释变量的回归模型

如果样本量n=50, 当DW 统计量为如下数值时,请判断模型中的自相关状况。

(1)DW=1.05 (2) DW=1.40

(3)DW=2.50 (4) DW=3.97

答:给定显著水平α=0.05,依据样本容量n=50和解释变量个数k ’=4,查

D.W.表得d 统计量的上界du=1.721,下界dL=1.378,4- du=2.279,4-dL=2.622。

(1)DW=1.05

(2) dL

(3)4- du

(4)DW=3.97>4-dL ,所以模型存在负自相关。

第七章 分布滞后模型与自回归模型

7.1 什么是滞后现象?产生滞后现象的原因主要有哪些?

答:解释变量与被解释变量的因果联系不可能在短时间内完成,在这一过程中通常都存在时间滞后,也就是说解释变量需要通过一段时间才能完全作用于被解释变量。 此外,由于经济活动的惯性,一个经济指标以前的变化态势往往会延续到本期,从而形成被解释变量的当期变化同自身过去取值

t t t t t t u X X X X Y + + + + + = 4 4 3 3 2 2 1 1 0 β β β β β

水平相关的情形。 这种被解释变量受自身或其它经济变量过去值影响的现象称为滞后效应。

心理预期因素、技术因素、制度因素等都是产生滞后现象的原因

7.2 对分布滞后模型进行估计存在哪些困难?实际应用中如何处理这些困难?

答:分布滞后模型进行估计存在的困难

自由度问题:如果样本观测值个数n 较小,随着滞后长度s 的增大,有效样本容量n-s 变小,会出现自由度不足的问题。

多重共线性问题:由于经济活动的前后继起性,经济变量的滞后值之间通常存在较强的联系,因此,分布滞后模型中滞后解释变量观测值之间往往会存在严重多重共线性问题。

滞后长度难于确定的问题:在实际经济分析中用分布滞后模型来处理滞后现象时,模型中滞后长度的确定较为困难,没有充分的先验信息可供使用。

实际应用中处理这些困难的方法:对于有限分布滞后模型,其基本思想是设法有目的地减少需要直接估计的模型参数个数,以缓解多重共线性,保证自由度。

对于无限分布滞后模型,主要是通过适当的模型变换,使其转化为只需估计有限个参数的自回归模型。

7.3 库伊克模型 、自适应预期模型与局部调整模型有哪些共性和不同之处?模型估计会存在哪些困难?如何解决?

答:(1)相同之处:库伊克模型、自适应预期模型、局部调整模型三个模型的最终形式都是一阶自回归模型。

(2)不同之处:

1)导出模型的经济背景和思想不同。

库伊克模型是在无限分布滞后模型的基础上,根据库伊克几何分布滞后假定导出的;自适应预期模型是由解释变量自适应过程得到的;局部调整模型是由应变量的局部调整得到的。

2)模型存在的问题不同。

三个模型的形成机理不同,所以随机误差项的结构不同,库伊克模型和自适应预期模型都存在自相关、解释变量与随机误差项相关的问题;而局部调整模型则不存在。库伊克模型和自适应预期模型不能够直接使用最小二乘法直接估计,而局部调整模型则可以。

(3)模型估计存在的困难及解决的方法

(a )出现了随机解释变量1t y - ,而1t y -可能与t u 相关;

(b)随机扰动项可能自相关,库伊克模型和自适应预 期模型的随机扰动项都会导致自相关,只有局部调整模型的随机扰动无自相关.如果用最小二乘法直接估计自回归模型,则估计可能是有偏的,而且不是一致估计。

估计自回归模型需要解决两个问题:设法消除1t y -与t u 的相关性;检验t u 是否存在自相关。所以应用工具变量法进行估计一阶自回归模型,就是在进行参数估计的过程中选择适当的工具变量,代替回归模型中同随机扰动项存在相关性的解释变量。

7.4叙述用阿尔蒙多项式法估计外生变量有限分布滞后模型的方法步骤,对多项式的次数m 有哪些限制,为什么?

答:阿尔蒙多项式法的目的是消除多重共线性的影响。

其基本原理:在有限分布滞后模型滞后长度s 已知的情况下,滞后项系数有一取值结构,把它看成是相应滞后期i 的函数。在以滞后期i 为横轴、滞后系数取值为纵轴的坐标系中,如果这些滞后系数落在一条光滑曲线上,或近似落在一条光滑曲线上,则可以由一个关于i 的次数较低的m 次多项式很好地逼近,即 :

2012,0,1,2,,;m i m i i i i s m s βαααα=+++???+=???<

将阿尔蒙多项式变换代入分布滞后模型并整理,模型变为如下形式:

00112201211232222123123,

232323t t t t m mt t t t t t t s

t t t t t s

t t t t t s

m m m mt t t t t s

y z z z z u z x x x x z x x x sx z x x x s x z x x x s x ααααα---------------=+++???++=+++???+=+++???+=+++???+???

=+++???+ 对于变换后的模型,在满足古典假定的条件下,可用最小二乘法进行估计。将估计的参数代入阿尔蒙多项式,就可求出原分布滞后模型参数的估计值。

在实际应用中,阿尔蒙多项式的次数m 通常取得较低,一般取2或3,很少超过4。

7.5考虑如下模型:

t t t t t u Y X X Y ++++=-132211βββα

假定t t u Y 和1-相关。为了消除相关,采用如下工具变量法:先求t Y 对t X 1和t X 2的回归,得到t Y 的估计值t Y ?,然后做如下回归:

t

t t t t u Y X X Y ++++=-132211?βββα 其中1?-t Y 是第一步粗估计值t Y ?的滞后值。分析说明该方法为什么可以消除原模型中1?t t Y u -和之间的相关性。

答:由于1t X 、2t X 和t u 不相关,t Y ?作为对1t X 和2t X 的回归,也与t u 不相关,

进而1t Y ∧-也与t u 不相关,因此对式t t t t t u Y X X Y ++++=-132211?βββα进行回

归,可以消除原模型中1?t t Y u -和之间的相关性。

7.6 检验一阶自回归模型随机扰动项是否存在自相关,为什么用德宾h-检验而不用DW 检验?

答:因为DW 检验法不适合于方程含有滞后被解释变量的场合,在自回归模型中,滞后被解释变量是随机变量,已有研究表明,如果用DW 检验法,则d 统计量值总是趋近于2。也就是说,在一阶自回归中,当随机扰动项存在自相关时,DW 检验却倾向于得出非自相关的结论。

德宾提出了检验一阶自相关的h 统计量检验法。

(12d h ∧==- 其中,ρ∧为随机扰动项一阶自相关系数ρ 的估计量, d 为DW 统计量,

n 为样本容量,*1()Var β∧为滞后被解释变量1t Y -的回归系数的估计方差。

在ρ=0的假定下,h 统计量的极限分布为标准正态分布。因此,在大样本情况下,可以用h 统计量值判断随机扰动项是否存在一阶自相关。

给定显著性水平α,查标准正态分布表得临界值 h α。若|h |> h α,则拒绝原假设 ,说明自回归模型存在一阶自相关;若|h |< h α ,则接受原假设ρ=0,说明自回归模型不存在一阶自相关。

第八章 虚拟变量回归

8.1什么是虚拟变量?它在模型中有什么作用?

答:虚拟变量是人工构造的取值为0或1的作为属性变量代表的变量。虚拟变量的作用主要有:(1)可以作为属性因素的代表,如性别、所有制等;(2)作为某些非精确计量的数量因素的代表,如受教育程度、管理者素质等;(3)作为某些偶然因素或政策因素的代表,如战争、灾害、改革前后等;(4)可以作为时间序列分析中季节的代表;(5)可以实现分段回归,研究斜率、截距的变动,或比较两个回归模型的结构差异。

8.2虚拟变量为何只选0、1,选2、3、4行吗?为什么?

答:虚拟变量是非此即彼的问题,一般情形下,虚拟变量的取值为0和1。当虚拟变量取值为0时,表示某种属性或状态的类型或水平不出现或不存在;当虚拟变量取值为1时,表示某种属性或状态的类型或水平出现或存在。取值一般不选2、3、4,否则对回归系数的分析带来不便。

8.3对式(8.10)的模型,如果选择一个虚拟变量

101D ??=??-?

,大专及大专以上,高中,高中以下

这样的设置方式隐含了什么假定?这一假定合理吗?

答:隐含的假定是大专及大专以上的人数和高中以下的人数是相等的,显然这是不合理的。

8.4引入虚拟解释变量的两种基本方式是什么?它们各适用于什么情况? 答:加入虚拟变量的途径有两种基本类型:一是加法类型;二是乘法类型。加法类型适用于截距效应的分析,乘法类型适用于斜率效应的分析。

8.5四种加法方式引入虚拟变量会产生什么效应?

答:四种加法方式引入虚拟变量均改变了截距,可以用于分析虚拟变量不同类之间的水平差异。

8.6引入虚拟被解释变量的背景是什么?含有虚拟被解释变量模型的估计方法有哪些?

答:某经济现象或活动受到多种因素的影响,需要对这一经济现象或活动进

行是或否的判断或决策时,需要引入被解释变量。虚拟被解释变量模型的估计方法主要有线性概率模型估计和对数单位模型估计。

8.7设服装消费模型为:12233i i i Y D D X u αααβ=++++,其中,i X 为收入水

平;i Y 为年服装消费支出;31D ?=??

,大专及大专以上0,其他,21D ?=??,女性0,男性,试写出不同收入人群组的服装消费函数模型。

答:大专以下男性(230,0D D ==)服装消费模型:1i i i Y X u αβ=++ 大专以下女性(231,0D D ==)服装消费模型:12i i i Y X u ααβ=+++ 大专及大专以上男性(230,1D D ==)服装消费模型:13i i i Y X u ααβ=+++ 大专及大专以上女性(231,1D D ==)服装消费模型:123i i i Y X u αααβ=++++

8.8利用月度数据资料,为了检验下面的假设,应引入多少个虚拟解释变量?

(1)一年里的12个月全部表示出季节模式。

(2)只有2月、6月、8月、10月和12月表现出季节模式。

答:(1)引入11个虚拟变量;(2)引入4个虚拟变量。

计量经济学题库及答案

计量经济学题库 一、单项选择题(每小题1分) 1.计量经济学是下列哪门学科的分支学科(C)。 A.统计学 B.数学 C.经济学 D.数理统计学 2.计量经济学成为一门独立学科的标志是(B)。 A.1930年世界计量经济学会成立B.1933年《计量经济学》会刊出版 C.1969年诺贝尔经济学奖设立 D.1926年计量经济学(Economics)一词构造出来 3.外生变量和滞后变量统称为(D)。 A.控制变量 B.解释变量 C.被解释变量 D.前定变量4.横截面数据是指(A)。 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6.在计量经济模型中,由模型系统内部因素决定,表现为具有一定的概率分布的随机变量,其数值受模型中其他变量影响的变量是( A )。 A.内生变量 B.外生变量 C.滞后变量 D.前定变量7.描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是( A )。 A.微观计量经济模型 B.宏观计量经济模型 C.理论计量经济模型 D.应用计量经济模型 8.经济计量模型的被解释变量一定是( C )。 A.控制变量 B.政策变量 C.内生变量 D.外生变量9.下面属于横截面数据的是( 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

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。

计量经济学第三版课后习题答案

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: 12/23/15 Time: 14:37 Sam pie: 1 22 In eluded observatio ns: 22 Variable Coeffieie nt Std. Error t-Statistie P rob. 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 62.50000 Adjusted R-squared 0.502386 S.D.dependent var 10.08889 S.E. of regressi on 7.116881 Akaike info eriteri on 6.849324 Sum squared resid 1013.000 Sehwarz eriteri on 6.948510 Log likelihood -73.34257 Hannan-Quinn eriter. 6.872689 F-statistie 22.20138 Durbin-Wats on stat 0.629074 P rob(F-statistie) 0.000134 有上可知,关系式为y=56.64794+0.128360x i ②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: 12/23/15 Time: 15:01 Sam pie: 1 22 In eluded observatio ns: 22 Variable Coeffieie nt Std. Error t-Statistie P rob. 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 62.50000 Adjusted R-squared 0.702666 S.D.dependentvar 10.08889 S.E. of regressi on 5.501306 Akaike info eriterio n 6.334356 Sum squared resid 605.2873 Sehwarz eriterio n 6.433542 Log likelihood -67.67792 Hannan-Quinn eriter. 6.357721 F-statistie 50.62761 Durbin-Wats on stat 1.846406 P rob(F-statistie) 0.000001 由上可知,关系式为y=38.79424+0.331971X2 ③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:

计量经济学第三版庞皓

第二章简单线性回归模型 第一节回归分析与回归函数P15 (一)相关分析与回归分析 1、相关关系 2、相关系数 3、回归分析 (二)总体回归函数(条件期望) (三)随机扰动项 (四)样本回归函数 第二节简单线性回归模型参数的估计P26 (一)简单线性回归的基本假定 (二)普通最小二乘法求样本回归函数 (三)OLS回归线的性质 (四)最小二乘估计量的统计性质 1、参数估计量的评价标准(无偏性、有效性、一致性) 2、OLS估计量的统计特性(线性特性、无偏性、有效性、高斯-马尔可夫定理) 第三节拟合优度的度量(RSS、ESS、TSS)P35 (一)总变差的分解 (二)可决系数 (三)可决系数与相关系数的关系 第四节回归系数的区间估计与假设检验P38 (一)OLS估计的分布性质 (二)回归系数的区间估值 (三)回归系数的假设检验 1、Z检验 2、t检验 第五节回归模型预测P43 第六节案例分析P48 第三章多元线性回归模型 第一节多元线性回归模型及古典假定P64 一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的矩阵形式 三、多元线性回归模型的古典假定 第二节多元线性回归模型的估计P68 一、多元线性回归性参数的最小二乘估计 二、参数最小二乘估计的性质(线性特性、无偏性、有效性) 三、OLS估计的分布性质 四、随机扰动项方差的估计 五、多元线性回归模型参数的区间估计

第三节多元线性回归模型的检验P74 一、拟合优度检验(多重可决系数、修正的可决系数) 二、回归方程的显著性检验(F-检验) 三、回归参数的显著性检验(t-检验) 第四节多元线性回归模型的预测P79 第五节案例分析P81 第四章多重共线性第一节什么是多重共线性P94 第二节多重共线性产生的后果 第三节多重共线性的检验 第四节多重共线性的补救措施 第五节案例分析P109

计量经济学题库(超完整版)及答案.详解

计量经济学题库 计算与分析题(每小题10分) 1 X:年均汇率(日元/美元) Y:汽车出口数量(万辆) 问题:(1)画出X 与Y 关系的散点图。 (2)计算X 与Y 的相关系数。其中X 129.3=,Y 554.2=,2X X 4432.1∑(-)=,2Y Y 68113.6∑ (-)=,()()X X Y Y ∑--=16195.4 (3)采用直线回归方程拟和出的模型为 ?81.72 3.65Y X =+ t 值 1.2427 7.2797 R 2=0.8688 F=52.99 解释参数的经济意义。 2.已知一模型的最小二乘的回归结果如下: i i ?Y =101.4-4.78X 标准差 (45.2) (1.53) n=30 R 2=0.31 其中,Y :政府债券价格(百美元),X :利率(%)。 回答以下问题:(1)系数的符号是否正确,并说明理由;(2)为什么左边是i ?Y 而不是i Y ; (3)在此模型中是否漏了误差项i u ;(4)该模型参数的经济意义是什么。 3.估计消费函数模型i i i C =Y u αβ++得 i i ?C =150.81Y + t 值 (13.1)(18.7) n=19 R 2=0.81 其中,C :消费(元) Y :收入(元) 已知0.025(19) 2.0930t =,0.05(19) 1.729t =,0.025(17) 2.1098t =,0.05(17) 1.7396t =。 问:(1)利用t 值检验参数β的显著性(α=0.05);(2)确定参数β的标准差;(3)判断一下该模型的拟合情况。 4.已知估计回归模型得 i i ?Y =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑ (-)=,2Y Y 68113.6∑(-)=, 求判定系数和相关系数。 5.有如下表数据

庞皓计量经济学课后答案第三章

统计学2班 第二次作业 1、?i =-151.0263 + 0.1179X 1i + 1.5452X 2i T= (-3.066806) (6.652983) (3.378064) R 2=0.934331 R 2=0.92964 F=191.1894 n=31 ⑴模型估计结果说明,各省市旅游外汇收入Y 受旅行社职工人数X 1,国际旅游人数X 2的影响。由所估计出的参数可知,在假定其他变量不变的情况下,当旅行社职工人数每增加1人,各省市旅游外汇收入增加0.1179百万美元。在嘉定其他变量不变的情况下。当国际旅游人数每增加1万人,各省市旅游外汇收入增加1.5452百万美元。 ⑵由题已知,估计的回归系数β1的T 值为:t (β1)=6.652983。 β2的T 值分为: t (β2)=3.378064。 α=0.05.查得自由度为n-2=22-2=29的临界值t 0.025(29)=2.045229 因为t (β1)=6.652983≥t 0.025(29)=2.045229.所以拒绝原假设H 0:β1=0。 表明在显著性水平α=0.05下,当其他解释变量不变的情况下,旅行社职工人数X 1对各省市旅游外汇收入Y 有显著性影响。 因为 t (β2)=3.378064≥t 0.025(29)=2.045229,所以拒绝原假设H 0:β2=0 表明在显著性水平α=0.05下,当其他解释变量不变的情况下,和国际旅游人数X 2对各省市旅游外汇收入Y 有显著性影响。 ⑶正对H O :β1=β2=0,给定显著水性水平α=0.05,自由度为k-1=2,n-k=28的临界值 F 0.05(2,28)=3.34038。由题已知F=191.1894>F 0.05(2,28)=3.34038,应拒绝原假设 H O :β1=β2=0,说明回归方程显著,即旅行社职工人数和旅游人数变量联合起来对各省市旅游外汇收入有显著影响。 2、⑴样本容量n=15 残差平方和RSS=66042-65965=77 回归平方和ESS 的自由度为K-1=2 残差平方和RSS 的自由度为n-k=13 ⑵可决系数R 2=TSS ESS =6604265965 =0.99883 调整的可决系数R 2=1-(1-R 2)k n n --1=1-(1-0.99883)1214=0.99863 ⑶利用可决系数R 2=0.99883,调整的可决系数R 2=0.99863,说明模型对样本的拟合很好。不能确定两个解释变量X 2和X 3个字对Y 都有显著影响。

计量经济学(庞皓)课后思考题答案

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。区别:经济统计学主要用统计指标和统计分析方法对经济现象进行描述和计量;计量经济学主要利用数理统计方法对经济变量间的关系进行计量。 1.4在计量经济模型中被解释变量和解释变量的作用有什么不同? 答:在计量经济模型中,解释变量是变动的原因,被解释变量是变动的结果。被解释变量是模型要分析研究的对象。解释变量是说明被解释变量变动主要原因的变量。 1.5一个完整的计量经济模型应包括哪些基本要素?你能举一个例子吗? 答:一个完整的计量经济模型应包括三个基本要素:经济变量、参数和随机误差项。 例如研究消费函数的计量经济模型:u βX αY ++= 其中,Y 为居民消费支出,X 为居民家庭收入,二者是经济变量;α和β为参数;u 是随机误差项。 1.6假如你是中央银行货币政策的研究者,需要你对增加货币供应量促进经济增长提出建议,

计量经济学题库超完整版及答案

四、简答题(每小题5分) 令狐采学 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调。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.试述回归阐发与相关阐发的联系和区别。 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.在多元线性回归阐发中,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.罕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 ++=310②t t t u x b b y ++=log 10 ③t t t u x b b y ++=log log 10④t 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 10②t t t u x b b b y ++=)(210 ③t t t u x b b y +=)/(10④t b t t u x b y +-+=)1(11 0 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.检验异方差性的办法有哪些? 22.异方差性的解决办法有哪些?23.什么是加权最小二乘法?它的基本思想是什么? 24.样天职段法(即戈德菲尔特——匡特检验)检验异方差性的基来源根基理及其使用条件。 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办法。 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办法? 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规模是否是一个意思? 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

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济模型出发进行计量经济分析的过程,也是对经济理论证实或证伪的过程。这些是以处理数

计量经济学题库超完整版)及答案-计量经济学题库

计量经济学题库一、单项选择题(每小题1分) 1.计量经济学是下列哪门学科的分支学科(C)。 A.统计学B.数学C.经济学D.数理统计学 2.计量经济学成为一门独立学科的标志是(B)。 A.1930年世界计量经济学会成立B.1933年《计量经济学》会刊出版 C.1969年诺贝尔经济学奖设立D.1926年计量经济学(Economics)一词构造出来 3.外生变量和滞后变量统称为(D)。 A.控制变量B.解释变量C.被解释变量D.前定变量4.横截面数据是指(A)。 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6.在计量经济模型中,由模型系统内部因素决定,表现为具有一定的概率分布的随机变量,其数值受模型中其他变量影响的变量是()。 A.内生变量B.外生变量C.滞后变量D.前定变量7.描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是()。 A.微观计量经济模型B.宏观计量经济模型C.理论计量经济模型D.应用计量经济模型 8.经济计量模型的被解释变量一定是()。 A.控制变量B.政策变量C.内生变量D.外生变量9.下面属于横截面数据的是()。

A.1991-2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B.1991-2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值 C.某年某地区20个乡镇工业产值的合计数D.某年某地区20个乡镇各镇的工业产值 10.经济计量分析工作的基本步骤是()。 A.设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B.设定模型→估计参数→检验模型→应用模型 C.个体设计→总体估计→估计模型→应用模型D.确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型 11.将内生变量的前期值作解释变量,这样的变量称为()。 A.虚拟变量B.控制变量C.政策变量D.滞后变量 12.()是具有一定概率分布的随机变量,它的数值由模型本身决定。 A.外生变量B.内生变量C.前定变量D.滞后变量 13.同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为()。 A.横截面数据B.时间序列数据C.修匀数据D.原始数据 14.计量经济模型的基本应用领域有()。 A.结构分析、经济预测、政策评价B.弹性分析、乘数分析、政策模拟 C.消费需求分析、生产技术分析、D.季度分析、年度分析、中长期分析 15.变量之间的关系可以分为两大类,它们是()。 A.函数关系与相关关系B.线性相关关系和非线性相关关系 C.正相关关系和负相关关系D.简单相关关系和复杂相关关系 16.相关关系是指()。 A.变量间的非独立关系B.变量间的因果关系C.变量间的函数关系D.变量间不确定性

计量经济学 庞皓 第二版 思考题 答案

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。区别:经济统计学主要用统计指标和统计分析方法对经济现象进行描述和计量;计量经济学

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2.已知一模型的最小二乘的回归结果如下: i i ?Y =101.4-4.78X 标准差 () () n=30 R 2 = 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。 13.假设某国的货币供给量Y 与国民收入X 的历史如系下表。 某国的货币供给量X 与国民收入Y 的历史数据 根据以上数据估计货币供给量Y 对国民收入X 的回归方程,利用Eivews 软件输出结果为: Dependent Variable: Y Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X C R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression F-statistic Sum squared resid Prob(F-statistic) 问:(1)写出回归模型的方程形式,并说明回归系数的显著性() 。 (2)解释回归系数的含义。 (2)如果希望1997年国民收入达到15,那么应该把货币供给量定在什么水平 14.假定有如下的回归结果 t t X Y 4795.06911.2?-= 其中,Y 表示美国的咖啡消费量(每天每人消费的杯数),X 表示咖啡的零售价格(单位:美元/杯),t 表示时间。问: (1)这是一个时间序列回归还是横截面回归做出回归线。 (2)如何解释截距的意义它有经济含义吗如何解释斜率(3)能否救出真实的总体回归函数 (4)根据需求的价格弹性定义: Y X ?弹性=斜率,依据上述回归结果,你能救出对咖啡需求的价格弹性吗如果不能,计算此弹性还需要其他什么信息 15.下面数据是依据10组X 和Y 的观察值得到的: 1110=∑i Y ,1680 =∑i X ,204200=∑i i Y X ,315400 2=∑ i X ,133300 2 =∑i Y 假定满足所有经典线性回归模型的假设,求0β,1β的估计值; 16.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 17.某计量经济学家曾用1921~1941年与1945~1950年(1942~1944年战争期间略去)美国国内消费C和工资收入W、非工资-非农业收入

计量经济学课后习题答案汇总

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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

计量经济学题库及答案71408

计量经济学题库(超完整版)及答案 一、单项选择题(每小题1分) 1.计量经济学是下列哪门学科的分支学科(C )。 A .统计学 B .数学 C .经济学 D .数理统计学 2.计量经济学成为一门独立学科的标志是(B )。 A .1930年世界计量经济学会成立 B .1933年《计量经济学》会刊出版 C .1969年诺贝尔经济学奖设立 D .1926年计量经济学(Economics )一词构造出来3.外生变量和滞后变量统称为(D )。 A .控制变量 B .解释变量 C .被解释变量 D .前定变量 4.横截面数据是指(A )。 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 6.在计量经济模型中,由模型系统内部因素决定,表现为具有一定的概率分布的随机变量,其数值受模型中其他变量影响的变量是()。 A .内生变量 B .外生变量 C .滞后变量 D .前定变量 7.描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是()。 A .微观计量经济模型 B .宏观计量经济模型 C .理论计量经济模型 D .应用计量经济模型 8.经济计量模型的被解释变量一定是()。 A .控制变量 B .政策变量 C .内生变量 D .外生变量 9.下面属于横截面数据的是()。 A .1991-2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B .1991-2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值 C .某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 D .某年某地区20个乡镇各镇的工业产值10.经济计量分析工作的基本步骤是()。 A .设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型 B .设定模型→估计参数→检验模型→应用模型 C .个体设计→总体估计→估计模型→应用模型 D .确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型 11.将内生变量的前期值作解释变量,这样的变量称为()。 A .虚拟变量 B .控制变量 C .政策变量 D .滞后变量 12.()是具有一定概率分布的随机变量,它的数值由模型本身决定。 A .外生变量 B .内生变量 C .前定变量 D .滞后变量 13.同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为()。 A .横截面数据 B .时间序列数据 C .修匀数据 D .原始数据 14.计量经济模型的基本应用领域有()。 A .结构分析、经济预测、政策评价 B .弹性分析、乘数分析、政策模拟 C .消费需求分析、生产技术分析、 D .季度分析、年度分析、中长期分析 15.变量之间的关系可以分为两大类,它们是()。 A .函数关系与相关关系 B .线性相关关系和非线性相关关系

计量经济学复习提纲—庞皓版

第一章 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_)^2 3.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^*xi 8.OLS估计值的离差表达式:β2^=Σ(Xi-X_)(Yi-Y_)/Σ(Xi-X_)^2=Σxiyi/Σxi^2 β1^=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)=0 10.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^2 13.^?^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-k 15.可决系数:R^2=ESS/TSS 16.SE(^β1)=√(?^2ΣXi^2)/(nΣxi^2) SE(^β2)=√?^2/Σxi^2 17.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[-tα

《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?

计量经济学题库(超完整版)及答案

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。

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