计量经济学导论伍德里奇课后答案中文

2.10(iii) From (2.57), Var(1?β) = σ2/21()n i i x x =??- ???∑. 由提示：： 21n i i x

=∑ ≥

21()n i i x x =-∑, and so Var(1β ) ≤ Var(1?β). A more direct way to see this is to write(一个更直接的方式看到这是编写) 21()n i

i x x =-∑ = 2

21()n i i x n x =-∑, which is less than

21n i i x

=∑unless x = 0.

(iv)给定的c 2i x 但随着x 的增加， 1?β的方差与Var(1β )的相关性也增加.0β小时1

β 的偏差也小.因此, 在均方误差的基础上不管我们选择0β还是1β 要取决于0β,x ,和n 的大小 (除了 21n i i x

=∑的大小).

3.7We can use Table 3.2. By definition, 2β > 0, and by assumption, Corr(x 1,x 2) < 0. Therefore, there is a

negative bias in 1β : E(1

β ) < 1β. This means that, on average across different random samples, the simple regression estimator underestimates the effect of the training program. It is even possible that E(1

β ) is negative even though 1β > 0. 我们可以使用表3.2。根据定义，> 0，由假设，科尔（X1，X2）<0。因此，有一个负偏压为：E （）<。这意味着，平均在不同的随机抽样，简单的回归估计低估的培训计划的效果。 E （下），它甚至可能是负的，即使>0。 我们可以使用表格3.2。根据定义,> 0,通过假设,柯尔(x1,x2)< 0。因此,有一种负面的偏见:E()<。这意味着,平均跨不同的随机样本,简单的回归估计低估了培训项目的效果。甚至可能让E()是负的,尽管> 0。

3.8 Only (ii), omitting an important variable, can cause bias, and this is true only when the omitted variable is correlated with the included explanatory variables. The homoskedasticity assumption, MLR.5, played no role in showing that the OLS estimators are unbiased. (Homoskedasticity was used to obtain the usual variance

formulas for the ?j

β.) Further, the degree of collinearity between the explanatory variables in the sample, even if it is reflected in a correlation as high as .95, does not affect the Gauss-Markov assumptions. Only if there is a perfect linear relationship among two or more explanatory variables is MLR.3 violated. 只有3.8(ii),遗漏重要变量,会造成偏见确实是这样,只有当省略变量就与包括解释变量。homoskedasticity 的假设,多元线性回归。5,没有发挥作用在显示OLS 估计量是公正的。(Homoskedasticity 是用来获取通常的方差公式。)进一步,共线的程度解释变量之间的样品中,即使它是反映在尽可能高的相关性。95年,不影响的高斯-马尔可夫假定。只要有一个完美的线性关系在两个或更多的解释变量是多元线性回归。三违反了。

3.9 (i) Because 1x is highly correlated with 2x and 3x , and these latter variables have large partial effects

on y , the simple and multiple regression coefficients on 1x can differ by large amounts. We have not done this

case explicitly, but given equation (3.46) and the discussion with a single omitted variable, the intuition is pretty straightforward. 因为 是高度相关,和这些后面的变量有很大部分影响y,简单和多元回归系数的差异可大量。我们还没有做到,这种情况下显式,但鉴于方程(3.46)和以讨论单个变量遗漏,直觉是相当简单的。 (ii) Here we would

expect 1β and 1

?β to be similar (subject, of course, to what we mean by “almost uncorrelated”). The amount of correlation between 2x and 3x does not directly effect the multiple regression estimate on 1x if 1x is essentially uncorrelated with 2x and 3x .

这里我们将期待和相似(主题,当然对我们所说的“几乎不相关的”)。相关性的数量,但不会直接影响了多元回归估计如果本质上是不相关的和。

(iii) (iii) In this case we are (unnecessarily) introducing multicollinearity into the regression: 2x and 3x have small partial effects on y and yet 2x and 3x are highly correlated with 1x . Adding 2x and 3x like

increases the standard error of the coefficient on 1x substantially, so se(1

?β) is likely to be much larger than se(1

β ).在这种情况下我们(不必要的)引入重合放入回归:,有微小的部分影响,但y,是高度相关的。添加和像增加标准错误的系数显著,所以se()可能会远远大于se()。

(iv) In this case, adding 2x and 3x will decrease the residual variance without causing much collinearity

(because 1x is almost uncorrelated with 2x and 3x ), so we should see se(1?β) smaller than se(1

β ). The amount of correlation between 2x and 3x does not directly affect se(1

?β).在这种情况下,添加和将减少剩余方差,也没有引起共线(因为几乎是不相关的,),所以我们应该看到se()小于se()。相关性的数量,但不会直接影响se()。

3.11 (i)1β < 0 because more pollution can be expected to lower housing values; note that 1β is the elasticity of price with respect to nox .2β is probably positive because rooms roughly measures the size of a house.

(However, it does not allow us to distinguish homes where each room is large from homes where each room is small.) < 0,因为更多的污染可以预期较低的房屋价值;注意,价格弹性对氮氧化物。可能是积极的因为房间粗略地度量大小的房子。(然而,不允许我们自己去辨别的家中,每个房间都是大从家中,每个房间小。)

(ii) If we assume that rooms increases with quality of the home, then log(nox ) and rooms are negatively correlated when poorer neighborhoods have more pollution, something that is often true. We can use Table 3.2

to determine the direction of the bias. If 2β > 0 and Corr(x 1,x 2) < 0, the simple regression estimator 1

β has a downward bias. But because 1β < 0, this means that the simple regression, on average, overstates the

importance of pollution. [E(1

β ) is more negative than 1β.]如果我们假设房间随质量的家里,然后日志(nox)和房间反比当没那么富裕的社区有更多的污染,这往往是正确的。我们可以使用表3.2来确定方向的偏见。如果> 0和柯尔(x1,x2)< 0,那么简单的

(iii) This is what we expect from the typical sample based on our analysis in part (ii). The simple regression estimate, -1.043, is more negative (larger in magnitude) than the multiple regression estimate, -0.718. As those estimates are only for one sample, we can never know which is closer to 1β. But if this is a “typical” sample,1βis closer to -0.718. 这是我们期待的东西从典型的示例基于我们的分析部分(ii)。简单的回归估计,?1.043,是更多的负面(大级)比多元回归估计,?0.718。作为这些估计仅供一个样品,我们永远也不会知道,更靠近。但是如果这是一个“典型”的示例,接近?0.718

6.4 (i) The answer is not entire obvious, but one must properly interpret the coefficient on alcohol in either case. If we include attend , then we are measuring the effect of alcohol consumption on college GPA, holding

attendance fixed. Because attendance is likely to be an important mechanism through which drinking affects performance, we probably do not want to hold it fixed in the analysis. If we do include attend , then we interpret the estimate of alcohol βas being those effects on colGPA that are not due to attending class. (For example, we could be measuring the effects that drinking alcohol has on study time.) To get a total effect of alcohol consumption, we would leave attend out. 答案并不完全是显而易见的,但你必须正确解析系数酒精在这两

种情况下。如果我们包括参加,那么我们正在测量效果的酒精消费对大学GPA,持有出席固定。因为出勤率可能是一个重要的机制,通过这种机制,饮酒会影响性能,我们可能不想把它固定在分析。如果我们确实包括参加,然后我们把这些影响的估计是在colGPA,不是由于atten

(ii) We would want to include SAT and hsGPA as controls, as these measure student abilities and motivation. Drinking behavior in college could be correlated with one’s performance in high school and on standardized tests. Other factors, such as family background, would also be good controls.

我们想要包括SAT 和hsGPA 作为对照组,这些测量学生的能力和动力。在大学的饮酒行为可以与一个人的表现在高中和标准化考试。其他因素,如家庭背景,也将是良好的控制。

6.6 The second equation is clearly preferred, as its adjusted R -squared is notably larger than that

in the other two equations. The second equation contains the same number of estimated

parameters as the first, and the one fewer than the third. The second equation is also easier to

interpret than the third. 第二个方程显然是首选的,因为它是大调整平方比其他两个方程。第二个等式包含相同数量的估计参数作为第一个,和一个少于第三。第二个方程也更容易解释第三。

7.3 (i) The t statistic on hsize 2 is over four in absolute value, so there is very strong evidence that it belongs in

the equation. We obtain this by finding the turnaround point; this is the value of hsize that maximizes ?sat

(other things fixed): 19.3/(2?2.19) ≈ 4.41. Because hsize is measured in hundreds, the optimal size of graduating class is about 441. 在hsize2 t 统计超过4在绝对价值,所以有非常有力的证据,它是属于方程。我们通过发现获得这样的转变点,这是hsize 的价值最大化(其他东西固定):19.3 /(2 2.19)?4.41。因为hsize 是以数百,最佳的毕业生的人数大约是441。

(ii) This is given by the coefficient on female (since black = 0): nonblack females have SAT scores about 45 points lower than nonblack males. The t statistic is about –10.51, so the difference is very statistically significant. (The very large sample size certainly contributes to the statistical significance.) 这是当系数对妇女(因为黑色= 0):非黑人女性45点SAT 分数低于非黑人男性。t 统计大约-10.51,所以差异非常显著。(非常大的样本量肯定有助于统计意义。)

(iii) Because female = 0, the coefficient on black implies that a black male has an estimated SAT score almost 170 points less than a comparable nonblack male. The t statistic is over 13 in absolute value, so we easily reject the hypothesis that there is no ceteris paribus difference. 因为女= 0,系数在黑色意味着一个黑人男性估计有近170点的SAT 分数低于可比的非黑人男性。t 统计是在13在绝对价值,所以我们很容易拒绝假说,没有其他条件不变时不同。 (iv) We plug in black = 1, female = 1 for black females and black = 0 and female = 1 for nonblack females. The difference is therefore –169.81 + 62.31 = -107.50. Because the estimate depends on two coefficients, we

cannot construct a t statistic from the information given. The easiest approach is to define dummy variables for three of the four race/gender categories and choose nonblack females as the base group. We can then obtain the t statistic we want as the coefficient on the black female dummy variable. 我们用黑色= 1,女= 1为黑人女性和黑人= 0和女= 1非黑人女性。不同的是,因此?-169.81 + 62.31 = 107.50。因为取决于两个系数的估计,我们不能构造t 统计值从给出的信息。最简单的方法是定义虚拟变量三四个种族/性别分类和选择非黑人女性为基地组织。然后我们可以得到我们想要的t 统计系数的黑人女虚拟变量

7.4 (i) The approximate difference is just the coefficient on utility times 100, or –28.3%. The t statistic is -0.283/.099 ≈ -2.86, which is very statistically significant. 近似的区别仅仅在于在公用系数乘以100,或-28.3%。t 统计是-0.283/.099 ≈ -2.86,这是非常显著的。

(ii) 100?[exp(-.283) – 1) ≈ -24.7%, and so the estimate is somewhat smaller in magnitude.

100[exp(?.283)- 1)??24.7%,所以该估计是相对较小的大小。

(iii) The proportionate difference is0.181 - 0.158 = 0.023, or about 2.3%. One equation that can be estimated to obtain the standard error of this difference is 的比例差异是0.181 - 0.158 = 0.023年,或约2.3%.一个方程,可以获得标准错误估计的差别是

log(salary ) = 0β + 1βlog(sales ) + 2βroe + 1δconsprod + 2δutility +3δtrans + u ,

where trans is a dummy variable for the transportation industry. Now, the base group is finance , and so the coefficient 1δ directly measures the difference between the consumer products and finance industries, and we

can use the t statistic on consprod. 的比例差异是0.181 - 0.158 = 0.023年,或约2.3%。一个方程,可以获得标准错误估计这些区别就是反式是含虚拟变量的运输产业。现在,基地组织是金融,所以系数直接衡量消费者产品之间的差别和金融产业,我们可以使用t统计consprod上。

8.1Parts (ii) and (iii). The homoskedasticity assumption played no role in Chapter 5 in showing that OLS is consistent. But we know that heteroskedasticity causes statistical inference based on the usual t and F statistics to be invalid, even in large samples. As heteroskedasticity is a violation of the Gauss-Markov assumptions, OLS is no longer BLUE. 假设没有发挥作用的homoskedasticity在第五章在表明OLS是一致的。但我们知道,异统计推断原因基于通常t和F统计数据是无效的,即使在大样本。作为异违反了高斯-马尔可夫假定,OLS不再是蓝色的。

8.3False. The unbiasedness of WLS and OLS hinges crucially on Assumption MLR.4, and, as we know from Chapter 4, this assumption is often violated when an important variable is omitted. When MLR.4 does not hold, both WLS and OLS are biased. Without specific information on how the omitted variable is correlated with the included explanatory variables, it is not possible to determine which estimator has a small bias. It is possible that WLS would have more bias than OLS or less bias. Because we cannot know, we should not claim to use WLS in order to solve “biases” associated with OLS. WLS和OLS的无偏性依赖于假设多元线性回归。4,并且,正如我们知道从第四章,这种假设是经常违反了一个重要的变量被省略了。当多元线性回归。4站不住,无论是WLS和OLS有偏见。没有特定的信息变量遗漏的就与包括解释变量,它不可能确定哪些估计有一个小的偏差。很可能是这样的,WLS将会有更多或更少的倾向性较OLS偏见。因为我们无法知道,我们不应该要求使用WLS为了解决“偏见”与OLS相关

8.4(i) These coefficients have the anticipated signs. If a student takes courses where grades are, on average, higher – as reflected by higher crsgpa– then his/her grades will be higher. The better the student has been in the past – as measured by cumgpa– the better the student does (on average) in the current semester. Finally, tothrs is a measure of experience, and its coefficient indicates an increasing return to experience. 这些系数有预期的迹象。如果一个学生带课程,成绩是,平均来说,更高的——就反映了这一点crsgpa更高——然后他/她的成绩会更高。更好的学生已经过去(按照cumgpa——更好的学生确实(平均)在当前的学期。最后,tothrs是衡量你的经验,那么它的系数表明收益不断增长的经验。The t statistic for crsgpa is very large, over five using the usual standard error (which is the largest of the two). Using the robust standard error for cumgpa, its t statistic is about 2.61, which is also significant at the 5% level. The t statistic for tothrs is only about 1.17 using either standard error, so it is not significant at the 5% level. 为crsgpa t统计是非常大的,在使用通常的标准错误五(这是最大的两个)。使用健壮的标准误差为cumgpa,其t统计值大约为2.61,这也是意义上5%的水平。为tothrs t统计仅为1.17或者使用标准错误,所以它不重要,5%的水平.

(ii) This is easiest to see without other explanatory variables in the model. If crsgpa were the only

β= 1 means that, without any information about the student, the best predictor of explanatory variable, H0:

crsgpa

term GPA is the average GPA in the students’ cours es; this holds essentially by definition. (The intercept

β= 1 would be zero in this case.) With additional explanatory variables it is not necessarily true that

crsgpa

because crsgpa could be correlated with characteristics of the student. (For example, perhaps the courses students take are influenced by ability – as measured by test scores – and past college performance.) But it is still interesting to test this hypothesis.这是最容易看到没有其他解释变量的模型。如果crsgpa是唯一的解释变

量,H0:= 1意味着,没有任何信息的学生,最好的预测,术语的平均成绩是平均GPA的学生的课程,这是本质上的定义。(拦截将零在这种情况下)。用额外的解释变量,这未必属实,= 1,因为crsgpa可以与学生的特点。(例如,也许课程学生参加影响能力- - -通过测量测试分数——和过去的大学性能。)但它仍然是有趣的检验这个假设。

The t statistic using the usual standard error is t = (.900 – 1)/.175 ≈-.57; using the hetero-

β= 1 at any skedasticity-robust standard error gives t≈-.60. In either case we fail to reject H0:

crsgpa

reasonable significance level, certainly including 5%. t统计使用通常的标准错误是t =(。900 - 1)/。175?。57;利用异性?skedasticity-robust标准错误给t?.60。在这两种情况下我们无法拒绝H0:= 1在任何合理的水平上显著,当然包括5%。

(iii) The in-season effect is given by the coefficient on season , which implies that, other things equal, an athlete’s GPA is about .16 points lower when his/her sport is competing. The t statistic using the usual

standard error is about –1.60, while that using the robust standard error is about –1.96. Against a two-sided alternative, the t statistic using the robust standard error is just significant at the 5% level (the standard normal critical value is 1.96), while using the usual standard error, the t statistic is not quite significant at the 10% level (cv ≈ 1.65). So the standard error used makes a difference in this case. This example is somewhat unusual, as the robust standard error is more often the larger of the two. 当令的效果是当系数的季节,这意味着,其他条件相同的情况下,一个运动员的平均成绩是有关。16分低,当他/她的运动是竞争。t 统计使用通常的标准错误大约是-1.60,而使用健壮的标准错误大约是-1.96。对一个双边的替代品,t 统计值使用健壮的标准错误只是意义上5%的水平(标准的正常的关键值是1.96),而使用通常的标准错误,t 统计是不太重要,10%的水平(cv 1.65)。所以标准错误使用使之在这种情况下。这个例子有点不寻常,因为健壮的标准错误往往是较大的两个。

8.5 (i) No. For each coefficient, the usual standard errors and the heteroskedasticity-robust ones are practically very similar.对于每个系数,通常的标准错误和heteroskedasticity-robust 实际上是非常相似的。

(ii) The effect is -.029(4) = -.116, so the probability of smoking falls by about .116. 效果?.029(4)=?。116年,所以吸烟的可能性下降了大约.116。

(iii) As usual, we compute the turning point in the quadratic: .020/[2(.00026)] ≈ 38.46, so about 38 and one-half years. 像往常一样,我们计算的转折点二次:.020 /[2(.00026)]38.46,所以约38年半时间。

(iv) Holding other factors in the equation fixed, a person in a state with restaurant smoking restrictions has a .101 lower chance of smoking. This is similar to the effect of having four more years of education. 持有其他因素在等式中固定的,一个人在一个国家与餐厅吸烟限制有一个。101年的风险降低吸烟。这类似于效果有另外四年的教育。

(v) We just plug the values of the independent variables into the OLS regression line: 我们只是把独立变量

的值到OLS 回归直线: 2?.656.069log(67.44).012log(6,500).029(16).020(77).00026(77).0052.smokes =-?+?-+-≈

Thus, the estimated probability of smoking for this person is close to zero. (In fact, this person is not a smoker, so the equation predicts well for this particular observation.) 因此,估计为这个人吸烟的可能性几乎为零。(事实上,这个人不是一个吸烟者,所以方程预测的特殊观察。)

8.7 (i) This follows from the simple fact that, for uncorrelated random variables, the variance of the sum is the

sum of the variances: 2

2,,Var()Var()Var()i i e i i e f v f v f v σσ+=+=+.此前,简单的事实,那就是,对于不相关的随机

变量的方差之和之和的差异:

(ii) We compute the covariance between any two of the composite errors as 我们计算协方差之间任何两种复合错误

,,,,,,,,2

Cov(,)Cov(,)Cov(,)Cov(,)Cov(,)Cov(,)

Var()000,i e i g i i e i i g i i i i g i e i i e i g i f u u f v f v f f f v v f v v f σ=++=+++=+++=

where we use the fact that the covariance of a random variable with itself is its variance and the assumptions that ,,,, and i i e i g f v v are pairwise uncorrelated. 我们利用这个事实,那就是一个随机变量的方差与本身是其方差和假设条件,成对不相关的。

(iii) This is most easily solved by writing 这是最容易解决的写作

111,,,111().i i i m m m

i i e i i i e i i i e e e e m u m f u f m v ---====+=+∑∑∑

Now, by assumption, f i is uncorrelated with each term in the last sum; therefore, f i is uncorrelated with

1,1i m

i i e e m v -=∑. It follows that 现在,通过假设,fi 是不相关的每个学期的最后一笔;因此,fi 是不相关的和。

()()()11,,112

2Var Var Var /,i i m m

i i i e i i i e e e f v i f m v f m v m σσ--==+=+=+∑∑

where we use the fact that the variance of an average of m i uncorrelated random variables with common variance (2v σ in this case) is simply the common variance divided by m i – the usual formula for a sample average from a random sample.我们利用这个事实,那就是平均的方差mi 不相关的随机变量与常见的方差(在本例中)仅仅是常见的方差除以mi -通常的公式从随机抽样样本平均。

(iv) The standard weighting ignores the variance of the firm effect, 2

f σ. Thus, the (incorrect) weight

function used is 1/i i h m =. A valid weighting function is obtained by writing the variance from (iii) as

2222Var()[1(/)/].i f v f i f i u m h σσσσ=+= But obtaining the proper weights requires us to know (or be able to

estimate) the ratio 22

/v f σσ. Estimation is possible, but we do not discuss that here. In any event, the usual

weight is incorrect. When the m i are large or the ratio 22

/v f σσ is small – so that the firm effect is more

important than the individual-specific effect – the correct weights are close to being constant. Thus, attaching large weights to large firms may be quite inappropriate.

标准的加权方差忽略了该公司的效果,。因此,(错误)权函数使用。一个有效的加权函数是通过写作方差(iii)的 但是,获取适当的重量需要我们知道(或者能够估计)比率。估计是可能的,但我们不讨论,这里。 在任何情况下,通常的重量是不正确的。当mi 非常大或比小的——因此,该公司效果更为重要影响——正确罹权重接近不变。因此,附加到大公司大重量可能会非常不合适的。

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

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

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，

计量经济学导论 第五版 答案

APPENDIX A SOLUTIONS TO PROBLEMS A.1 (i) $566. (ii) The two middle numbers are 480 and 530; when these are averaged, we obtain 505, or $505. (iii) 5.66 and 5.05, respectively. (iv) The average increases to $586 while the median is unchanged ($505). A.3 If price = 15 and income = 200, quantity = 120 – 9.8(15) + .03(200) = –21, which is nonsense. This shows that linear demand functions generally cannot describe demand over a wide range of prices and income. A.5 The majority shareholder is referring to the percentage point increase in the stock return, while the CEO is referring to the change relative to the initial return of 15%. To be precise, the shareholder should specifically refer to a 3 percentage point increase. $45,935.80.≈ $40,134.84. When exper = 5, salary = exp[10.6 + .027(5)] ≈A.7 (i) When exper = 0, log(salary) = 10.6; therefore, salary = exp(10.6) (ii) The approximate proportionate increase is .027(5) = .135, so the approximate percentage change is 13.5%. 14.5%, so the exact percentage increase is about one percentage point higher.≈(iii) 100[(45,935.80 – 40,134.84)/40,134.84) A.9 (i) The relationship between yield and fertilizer is graphed below. (ii) Compared with a linear function, the function yield has a diminishing effect, and the slope approaches zero as fertilizer gets large. The initial pound of fertilizer has the largest effect, and each additional pound has an effect smaller than the previous pound.

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

计量经济学课后习题答案汇总

计量经济学课后习题答 案汇总 标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]

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

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》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

高级计量经济学课后习题参考解答

1.3 某市居民家庭人均年收入服从4000X =元， 1200σ=元的正态分布， 求该市居民家庭人均年收入：（1）在5000—7000元之间的概率；（2）超过8000元的概率；（3）低于3000元的概率。 （1） ()() ()()()2,0,15000700050007000( ) 2.50.835( 2.5)62 X N X X X N X X X X P X P F F X X P σσ σ σ σ σ-∴---∴<<=< < --=<<= Q :: 根据附表1可知 ()0.830.5935F =，()2.50.9876F = ()0.98760.5935 500070000.1971 2 P X -∴<<= = PS ： ()()5000700050007000( ) 55( 2.5) 2.5660.99380.79760.1961 X X X X P X P X X P σ σ σ σ---<<=< < -??=<<=Φ-Φ ? ??=-=

在附表1中，()() F Z P x x z σ=-< （2）()80001080003X X X X X P X P P σσσ?? ??--->=>=> ? ?? ? ? ? =0.0004 （3）()3000530006 X X X X X P X P P σσσ???? ---<=<=<- ? ?? ? ? ? =0.2023 ()030001050300036X X X X X X P X P P σ σσσ???? ----<<=<< =-<<- ? ? ???? =0.2023-0.0004=0.20191.4 据统计70岁的老 人在5年内正常死亡概率为0.98，因事故死亡的概率为0.02。保险公司开办老人事故死亡保险，参加者需缴纳保险费100元。若5年内因事故死亡，公司要赔偿a 元。应如何测算出a ，才能使公司可期望获益；若有1000人投保，公司可期望总获益多少？ 设公司从一个投保者得到的收益为X ，则

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。

计量经济学练习题答案

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 （）（） 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。 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）截距项表示在X 取0时Y 的水平，本例中它没有实际意义；斜率项表明利率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 Adjusted R-squared F-statistic （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着性。（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

伍德里奇《计量经济学导论》笔记和课后习题详解(计量经济学的性质与经济数据)【圣才出品】

第1章计量经济学的性质与经济数据 1.1 复习笔记 一、计量经济学 由于计量经济学主要考虑在搜集和分析非实验经济数据时的固有问题，计量经济学已从数理统计分离出来并演化成一门独立学科。 1．非实验数据是指并非从对个人、企业或经济系统中的某些部分的控制实验而得来的数据。非实验数据有时被称为观测数据或回顾数据，以强调研究者只是被动的数据搜集者这一事实。 2．实验数据通常是在实验环境中获得的，但在社会科学中要得到这些实验数据则困难得多。 二、经验经济分析的步骤 经验分析就是利用数据来检验某个理论或估计某种关系。 1．对所关心问题的详细阐述 在某些情形下，特别是涉及到对经济理论的检验时，就要构造一个规范的经济模型。经济模型总是由描述各种关系的数理方程构成。 2．经济模型变成计量模型 先了解一下计量模型和经济模型有何关系。与经济分析不同，在进行计量经济分析之前，必须明确函数的形式。

通过设定一个特定的计量经济模型，就解决了经济模型中内在的不确定性。 在多数情况下，计量经济分析是从对一个计量经济模型的设定开始的，而没有考虑模型构造的细节。一旦设定了一个计量模型，所关心的各种假设便可用未知参数来表述。 3．搜集相关变量的数据 4．用计量方法来估计计量模型中的参数，并规范地检验所关心的假设 在某些情况下，计量模型还用于对理论的检验或对政策影响的研究。 三、经济数据的结构 1．横截面数据 （1）横截面数据集，就是在给定时点对个人、家庭、企业、城市、州、国家或一系列其他单位采集的样本所构成的数据集。有时，所有单位的数据并非完全对应于同一时间段。在一个纯粹的横截面分析中，应该忽略数据搜集中细小的时间差别。 （2）横截面数据的重要特征 ①假定它们是从样本背后的总体中通过随机抽样而得到的。 当抽取的样本（特别是地理上的样本）相对总体而言太大时，可能会导致另一种偏离随机抽样的情况。这种情形中潜在的问题是，总体不够大，所以不能合理地假定观测值是独立抽取的。 ②数据排序不影响计量分析这一事实，是由随机抽样而得到横截面数据集的一个重要特征。 2．时间序列数据 （1）时间序列数据集，是由对一个或几个变量不同时间的观测值所构成。与横截面数据的排序不同，时间序列对观测值按时间先后排序，这也传递了潜在的重要信息。

计量经济学课后答案-张龙版

计量经济学第一次作业 第二章P85 8.用SPSS软件对10名同学的成绩数据进行录入，分析得r=0.875,这说明学生的课堂练习和期终考试有密切的关系，一般平时练习成绩较高者，期终成绩也高。 9.(1)一元线性回归模型如下：Y i=?0+?1X i+u i 其中，Y i表示财政收入，X i表示国民生产总值，u i为随机扰动项， ?0 ?1为待估参数。 由Eviews软件得散点图如下图： （2）Y i =-1354.856+0.179672X i Sê:(655.7254) (0.007082) t:(-2.066194) (25.37152) R2=0.958316 F=643.7141 df=28 斜率? 1 =0.179672表示国民生产总值每增加1亿元，财政收入增加0.179672亿元。（3）可决系数R2=0.958316表示在财政收入Y的总变差中由模型作出的解释部分占95.8316%，即有95.8316%由国民生产总值来解释，同时说明样本回归模型对样本数据的拟合程度较高。 R2=ESS/(ESS+RSS) ESS=RSS*R2/(1-R2)=(1.91E+08)*0.958316/(1-0.958316)=44.02E+08 F=(n-2)ESS/RSS,ESS=F*RSS/(n-2)=4.39*E09 (4)Sê(? 0)=655.7245 Sê(? 1 )=0.007082

?1的95%的置信区间是： [?1-t 0.025(28)Sê(?1),?1+t 0.025(28)Sê(?1)] 代入数值得： [0.179672-2.048*0.007082,0.179672+2.048*0.007082] 即：[0.165,0.194] 同理可得，?0的95%置信区间为[-2697.78,-11.93] （5）①原假设H 0:?0=0 备择假设：H 1:?0≠0 则?0的t 值为：t 0=-2.066194 当ɑ=0.05时 t ɑ/2(28)=2.048 |t 0|=2.066194＞t ɑ/2(28)=2.048 故拒绝原假设H 0，表明模型应保留截距项。 ②原假设H 0:?1=0 备择假设：H 1:?1≠0 当ɑ=0.05时 t ɑ/2(28)=2.048 因为|t 1|=25.37152＞t ɑ/2(28)=2.048 故拒绝原假设H 0 表明国民生产总值的变动对国家财政收入有显著影响. 计量经济学第二次作业 第二章9.(10) 、建立X 与t 的趋势模型，其回归分析结果如下： Dependent Variable: X Method: Least Squares Date: 04/19/10 Time: 22:03 Sample: 1978 2008 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/10/10 Time: 17:31 Sample: 1978 2007 C -1354.856 655.7254 -2.066194 0.0482 R-squared 0.958316 Mean dependent var 10049.04 Adjusted R-squared 0.956827 S.D. dependent var 12585.51 S.E. of regression 2615.036 Akaike info criterion 18.64028 Sum squared resid 1.91E+08 Schwarz criterion 18.73370 Log likelihood -277.6043 F-statistic 643.7141