计量经济 自相关性分析

Universidad Carlos III de Madrid

C′e sar Alonso

ECONOMETRICS

Topic8:AUTOCORRELATION

Contents

1Introduction1 2El regression model with time series6 3Consequences on OLS estimation9 4Inference robust to autocorrelation:Newey-West variance estimator12 5Autocorrelation tests14

1Introduction

?The term autocorrelation(or serial correlation)denotes those situations where realizations(observations)of the dependent variable are not independently drawn.

?This situation is very usual in the case of time series data.

?On the contrary,this situation does not happen in the case of cross-section data,for which indvidual units are independent each other.

Example(Cross section data):

?Cross section data about200Spanish households composed by couples with or without children,randomly drawn from the Spanish Consumer Expenditure Survey (EPF),1990-91.

?Simple regression of the logarithm of per capita consumption on the logarithm of per capita disposable income.

?Left?gure:logarithm of per capita consumption vs.logarithm of per capita income, and the corresponding OLS regression line.

?Right?gure:residuals of the OLS linear regression vs.the order number of each observation(such order is arbitrary in the case of cross section data).

–As residuals are the sample analogs of the population regression,

if errors were independent each other we should not?nd any pattern.

?In the case of time series data(for which order of occurrence matters),autocorrelation is a frequent phenomenon,among other things,because of the time dependence associated with the inertia in economic data.

?It is quite plausible that shocks o disturbances a?ecting economic variables may show time dependence.Examples:

–Consider the relationship between employment and in?ation between1950and 1990.

All unobserved factors which potentially can a?ect employment but are not included in such relationship are contained in the error term.

Some of these unobserved factors can exhibit time dependence:particularly, energy shocks in the1970s’.

Such energy shocks can induce higher employment drop that that predicted by the model(i.e.,a large positive error).

As the e?ects of an energy shock are not damped fastly,we would expect errors in the next following years to be positive too.

The magnitude of such errors due to the energy shock will decrease over time and,eventually,we will have errors closer to zero(even,negative)after some years.

–Consider the relationship between stock index and growth.

Among the unobserved factors that can a?ect the stock index,we should men-tion the level of con?dence of economic agents(which,in turn,is a?ected by unexpected news or surprises).

Such unexpected news can lead the stock index below the value predicted by the model if agents’con?dence is worsened.

Presumably,the level of con?dence of agents will exhibit inertia.

Example(Time series data):

?Annual data for the Spanish economy between1964and1997of aggregate consump-tion and GDP at market prices,in constant million euros of1986.

?Simple regression of the logarithm of consumption on the logarithm of GDP.

?Left?gure:logarithm of consumption vs.logarithm of GDP

and the corresponding OLS regression line.

?Right?gure:residuals of the OLS linear regression vs.the order number of each observation(i.e.,the year,which establishes a non-arbitrary order).

–As residuals are the sample analogs of the population regression of the relation

between the log of consumption and the log of GDP,

if errors were independent each other,we should not?nd any pattern along time.

–However,we?nd periods when residuals are predominantly negative followed

by other periods when residuals are predominantly positive.

?When observations are correlated each other,the OLS estimator can no longer be optimal,and it might be that the standard expression of its standard error can be inappropriate..

?For the sake of simplicity,we will consider the simple regression model,where we are conditioning on a single variable.

?To index observations,we will use t,s or t?j as subindices–instead of i,h–to emphasize that we are considering time series.

2El regression model with time series

?Consider a time series of(Y t,X t)(t=1,...,T),

i.e.:we observe T consecutive observations of Y t and X t.

?Suppose that all the classical regression assumptions,except that about independence among observations,are held.

?For a time series with T observations,we can write the model as

Y t=β0+β1X t+εt(t=1,...,T)

?Assunptions of the regression model with dependent observations:

1.Linearity in parameters(Y t=β0+β1X t+εt)

2.

(i)E(εt|X1,...,X T)=E(εt|X t)?t

This assumption was always satis?ed with independent observations(cross

section data).

But with time series data,this assumption is very restrictive,

as it establishes that the conditional mean of the disturbance is only af-

fected by the contemporaneous value of X.

(ii)E(εt|X t)=0?t

Then,assumptions2.(i)and2.(ii)together imply that

E(εt|X1,...,X T)=E(εt|X t)=0?t

Particularly,note that we are requiring the disturbance to be uncorrelated with

past,present and future realizations of X.

This implies that we are discarding the possibility that disturbances can a?ect

future values of X.

This implication,which entails strict exogeneity of X,is very restrictive.

It implies that,even though shocks or disturbances a?ect,by de?nition,Y, never a?ect X.(what seems unlikely)

Implications:

?E(εt)=0?t(by the law of iterated expectations).

?C(X t,εt)=0?t

?From assumptions1.and2.,

E(Y t|X1,...,X T)=E(Y t|X t)=β0+β1X t

i.e.,the CEF is linear.

3.

(i)V(εt|X1,...,X T)=V(εt|X t)=σ2?t

(Conditional homoskedasticity)

(ii)C(εt,εt?j|X1,...,X T)=C(εt,εt?j|X t,X t?j)=σt,t?j?t,j(j=0) (Conditional autocorrelation or conditional serial correlation)

This assumption implies that the covariance between any two disturbances occurred in di?erent periods(conditional to the realizations of X in those same periods)can di?er from zero.

(iii)σt,t?j=γj?t,j(j=0)

This assumption implies that the covariance between any two disturbances occurred in di?erent periods(conditional to the realizations of X in those same periods)depends only on the time length j between both periods,but not on the particular period t.

In other words:the conditional covariance between disturbances occurred in1980and1985is the same as the conditional covariance between distur-bances occurred in1990and1995.

This assumption relies on the stationarity(in covariance)condition, which establishes that all?rst-and second-order conditional moments (means,variances and covariances)do not depend on the period of ref-erence.

Actually,stationarity condition is already implicit in assumption2.an in

assumption3.(i).

Intuitively,stationarity entails that the relationship between variables is relatively stable along time.Otherwise,the parameters characterizing such relationship would vary along time,precluding us to infer how changes in a variable a?ect the mean value of another variable.

Thus,assumptions3.(i),3.(ii)and3.(iii)together establish that

V(εt|X1,...,X T)=V(εt|X t)=σ2?t

C(εt,εt?j|X1,...,X T)=C(εt,εt?j|X t,X t?j)=γj?t,j(j=0) Implications(by the law of iterated expectations):

V(εt)=σ2?t

C(εt,εt?j)=γj?t,j(j=0)

3Consequences on OLS estimation

?What are the implications of autocorrelation on the properties of the OLS linear

regression of Y on X ,i.e., Y

= β0+ β1 X ??Recall that,for a given sample,the OLS slope can be expressed as

β

1= t

c t Y t where,de?ning the explanatory variable in deviations with respect to its mean,x s =X s ?X ,

c t =x t /

s x 2s ?Besides,we know that

t c t =0,

t c t X t =1,

t c 2t =1/ s

x 2s Thus, β

has conditional mean:E β

1 X 1,...,X T = t c t E (Y t |X t )= t c t (β0+β1X t )=β0 t c t +β1 t

c t X t =β1Consequently,with the earlier assumptions,the OLS estimator remains unbiase

d .?Moreover,it can b

e easily checked that

p lim β

1=β1,so that the OLS estimator β

1is a consistent estimator of β1.To see this,notice that

β1=1

T T t =1

x t Y t 1T T s =1x 2s =S XY S 2X

.β1=C (X t ,Y t )

V (X t )

As S XY ,S 2X are consistent estimators of C (X t ,Y t ),V (X t ),respectively,the ratio

between S XY and S 2X estimates consistently β1.

?Nevertheless ,the variance of the estimator is now

V β1 X 1,...,X T = j t c t c t ?j σt,t ?j =σ

2 t c 2t +2 j t>j

c t c t ?j σt,t ?j and,therefore,since c t c t ?j =x t x t ?j s x 2s 2=x t x t ?j (T S 2X )2,

V β1 =σ2E 1T S 2X +2E 1(T S 2X )2 j t>j x t x t ?j σt,t ?j =σ2E 1T S X +2E 1(T S 2X )2 j t>j x t x t ?j γj =σ2E 1T S 2X +2E 1(T S 2X )2 j γj t>j

x t x t ?j Example It is interesting to check the how the variance is obtained,explicitly,in a simple

case.For T =3,we have β

1=c 1Y 1+c 2Y 2+c 3Y 3,so that V β1 X 1,X 2,X 3 =c 21

σ11+c 1c 2σ12+c 1c 3σ13+c 2c 1σ21+c 22σ22+c 2c 3σ23

+c 3c 1σ31+c 3c 2σ32+c 23σ33

Since σ11=σ22=σ33=σ2and σ12=σ21=γ1,etc.,the expression becomes

V β1 X 1,X 2,X 3 =σ2 c 21+c 22+c 23

+2(c 1c 2σ12+c 1c 3σ13+c 2c 3σ23)=σ2

T S 2X

+2(c 1c 2σ12+c 1c 3σ13+c 2c 3σ23)=σ2

T S 2X

+2[(c 1c 2+c 2c 3)γ1+c 1c 3γ2].?The fact that,in general,γj =0(j =0)makes that V

β1 X 1,...,X T =σ2/(T S 2X

),so the variance di?ers from the standard expression.?The computer package ignores that the model has changed,so it wll continue calcu-lating the values

s 2=

T t =1e 2t (T ?2)s 2 β

1=s 2 T S 2

X

?Clearly,the standard estimator of the variance does not provide a proper estimate ,and the usual calculation of the standard error is inappropriate.

ofσ2

β1

Consequently,the usual con?dence intervals and hypotheses test statistics are also wrong.

?E?ciency

OLS,in this context,is not the Best Linear Unbiased Estimator.

(Because it ignores the autocorrelation structure between errors).

4Inference robust to autocorrelation:Newey-West variance estimator

?The rationale to obtain estimators of the variance of the OLS estimator that are ro-bust to autocorrelation is similar to the one proposed by Eicker-White for conditional heteroskedasticity.

?In this respect,the natural way to estimate the additional term

j

t>j x t x t?jγj=

j

γj

t>j

x t x t?j

would be,denoting the model residuals as εt=Y t? Y t=Y t?

β0+ β1X t

,(t=

1,...,T):

J j=1

1

T?j

t(t>j)

x t x t?j εt εt?j.

and,using the assumption C(εt,εt?j)=γj?t,j(j=0),can be simpli?ed to

J j=1

1

T?j

t(t>j)

εt εt?j

t(t>j)

x t x t?j

.

?There appears the problem that,in principle,the sum across j should account from 1to∞in order to capture all the possible non-zero covariances,but in practice,it is limited by the sample size T.

In fact,the choice of J is arbitrary,a usual criterion being

J=int

(T)1/4

where int(w)is the function that yields the integer of w.

In practice,the choice is subject to the data frequency and the number of available observations.

–Annual data:J between1and3.

–Quarterly data:J between4and12.

–Monthly data:J between12and36.

?The major problem of the resulting estimator

V

β1

=

s2

T S2

X

+

2

(T S2

X

)2

J

j=1

1

T?j

t(t>j)

εt εt?j

t(t>j)

x t x t?j

is that,for a given sample,it is not ensured that the estimation of V

β1

is positive.

?Newey and West(1987)proposed a consistent estimator that circumvents this prob-lem.

To proceed,we must?x J to an integer number of periods after which the time dependence between errors is zero or negligible.The proposed estimator would be

s2 β1=

s2

T S

X

+

2

(T S2

X

)2

J

j=1

j

J+1

1

T?j

t(t>j)

εt εt?j

t(t>j)

x t x t?j

Examples:

–J=1

s2 β1=

s2

T S

X

+

2

(T S2

X

)2

1

2

1

T?1

T

t=2

εt εt?1

T

t=2

x t x t?1

.

–J=2

s2 β1=

s2

T S2

X

+

2

(T S2

X

)2

1

2

1

T?1

T

t=2

εt εt?1

T

t=2

x t x t?1

+

2

3

1

T?2

T

t=3

εt εt?2

T

t=3

x t x t?2

?Newey and West proved this estimator to be consistent for arbitrary choices of J as long a J increases with sample size T(intuitively,the longer the available data history,the more?exible we can be about the autocorrelation pattern).

?in practice,most econometric packages include the option of autocorrelation-robust standard errors with OLS and IV/2SLS estimation.

Some of these programs,like E-Views,take a default value of J(i.e.,the maximum number of periods to calculate non-zero covariances).

?Besides,with time series data heteroskedasticity and autocorrelation can ap-pear together.There exist a variacne estimator that is robust to both situations. In this respect,most econometric packages include this option.

5Autocorrelation tests

?Suppose you suspect about the presence of autocorrelation,and want to assess such possibility given your sample data.

?In addition,suppose that if there is autocorrelation,it is ?rst-order autocorrelation,i.e.,E (εt εt ?1)=0.This would imply that,if we observed the time series of εt (t =1,...,T ),and run the regression

εt =θ1εt ?1+v t ,

the null hypothesis of no autocorrelation H 0:E (εt εt ?1)=0would be equivalente to H 0:θ1=0.

(Since E (εt )=0for any t ,in principle the linear projection of εt on εt ?1does not require constant).

?However,we do not observe the errors εt .Instead,we observe the model residuals, εt =Y t ? Y

t =Y t ? β0+ β1X t ,which are the sample analogs of εt .?Running the OLS linear regression of εt on εt ?1without constant,the econometric package will yield a slope estimate

ρ= T t =2 εt ?1 εt

T t =2 ε2t ?1and a estandard error of the estimated slope s ρ.

To test H 0:θ=0,it can be proved that t θ= ρ/s ρhas an approximate distribution N (0,1)under the null.

A large magnitude of t θin absolute value will provide evidence against the null,θ=0and in favor of the existence of ?rst-order autocorrelation.

?The most popular?rst-order autocorrelation test(reported by most econometric packages)is the Durbin-Watson test d.

This test is relarted with the?rst-order autocorrelation statistic that we have shown in the form,

d 2(1? ρ).

However,the Durbin-Watson test has the inconvenient that its critical values depend on the sample size.

Besides,its interpretation is counterintuitive,as small values of the Durbin-Watson statistic point out high and positive autocorrelation,and vice versa.

?In practice,we can test for the existence of higher order autocorrelation.For example, if we wanted to test for autocorrelation up to order q,we can run the regression

εt=θ0+θ1 εt?1+θ2 εt?2+···+θq εt?q+v t,

where εt=Y t? Y t=Y t?

β0+ β1X t

are the OLS residuals,and test the null

H0:θ1=θ2=···=θq=0.

Intuitively,this test is,in practice,a regression test.

计量经济学习题及全部答案

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

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

计量经济学-李子奈-计算题整理集合

计算分析题（共3小题，每题15分，共计45分） 1、下表给出了一含有3个实解释变量的模型的回归结果： 方差来源 平方和（SS ） 自由度（d.f.） 来自回归65965 — 来自残差— — 总离差(TSS) 66056 43 （1）求样本容量n 、RSS 、ESS 的自由度、RSS 的自由度 （2）求可决系数)37.0(-和调整的可决系数2 R （3）在5%的显著性水平下检验1X 、2X 和3X 总体上对Y 的影响的显著性 （已知0.05(3,40) 2.84F =） （4）根据以上信息能否确定1X 、2X 和3X 各自对Y 的贡献？为什么？ 1、 （1）样本容量n=43+1=44 （1分） RSS=TSS-ESS=66056-65965=91 （1分） ESS 的自由度为: 3 （1分） RSS 的自由度为: d.f.=44-3-1=40 （1分） （2）R 2=ESS/TSS=65965/66056=0.9986 （1分） 2R =1-(1- R 2)(n-1)/(n-k-1)=1-0.0014?43/40=0.9985 （2分） （3）H 0：1230βββ=== （1分） F=/65965/39665.2/(1)91/40 ESS k RSS n k ==-- （2分） F >0.05(3,40) 2.84F = 拒绝原假设 （2分） 所以，1X 、2X 和3X 总体上对Y 的影响显著 （1分） （4）不能。 （1分） 因为仅通过上述信息，可初步判断X 1，X 2，X 3联合起来 对Y 有线性影响，三者的变化解释了Y 变化的约99.9%。但由于 无法知道回归X 1，X 2，X 3前参数的具体估计值，因此还无法 判断它们各自对Y 的影响有多大。 2、以某地区22年的年度数据估计了如下工业就业模型 i i i i i X X X Y μββββ++++=3322110ln ln ln 回归方程如下： i i i i X X X Y 321ln 62.0ln 25.0ln 51.089.3?+-+-= （-0.56）(2.3) (-1.7) (5.8) 2 0.996R = 147.3=DW 式中，Y 为总就业量；X 1为总收入；X 2为平均月工资率；X 3为地方政府的

计量经济学

名词解释 1、 因果效应：在理想化随机对照实验中得到的，某一给定的行为或处理对结果的影响 2、 实验数据：来源于为评价某种处理（某项政策）抑或某种因果效应而设计的实验 3、 观测数据：通过观察实验之外的实际行为而获得的数据 4、 截面数据：对不同个体如工人、消费者、公司或政府机关等在某一特定时间段内收集到的数据 5、 时间序列数据：对同一个体（个人、公司、国家等）在多个时期内收集到的数据 6、 面板数据：即纵向数据，是多个个体分别在两个或多个时期内观测到的数据 7、 离散型随机变量：一些随机变量是离散的 连续型随机变量：一些随机变量是连续的 8、 期望值：随机变量经过多次重复实验出现的长期平均值，记作E （Y ） 9、 期望：Y 的长期平均值，记作μY 10、方差：是Y 距离其均值的偏差平方的期望值，记作var （Y ） 11、标准差：方差的平方根来表示偏差程度，记作σY 12、独立性：两个随机变量X 和Y 中的一个变量无法提供另一个变量的相关信息 13、标准正态分布：指那些均值102==σμ、方差的正态分布，记作N （0，1） 14、简单随机抽样：n 个对象从总体中抽取，且总体中的每一个个体都有相等的可能性被选入样本 15、独立分布：两个随机变量X 和Y 中的一个变量无法提供另一个变量的相关信息，那么这两个变量X 和Y 独立分布 16、偏差：设Y Y E Y Y μμμμ-??）（为的一个估计量，则偏差是； 一致性：当样本容量增大时，Y μ ?落入真实值Y μ的微小领域区间内的概率接近于1，即Y Y μμ与?是一致的 有效性：如果Y μ ?的方差比Y μ~更小，那么可以说Y Y μμ~?比更有效 17、最小二乘估计量：21)(m i n i -Y ∑ =最小化误差m -i Y 平方和的估计量m 18、P 值：即显著性概率，指原假设为真的情况下，抽取到的统计量与原假设之间的差异程度至少等于样本计算值与 原假设之间差异程度的概率 19、第一类错误：拒绝了实际上为真的原假设 20、一元线性回归模型：i i 10i μββ+X +=Y ；1β代表1X 变化一个单位所导致Y 的变化量 21、普通最小二乘（OLS ）估：选择使得估计的回归线与观测数据尽可能接近的回归系数，其中近似程度用给定X 时预 测Y 的误差的平方和来度量 22、回归2R ：可以由i X 解释（或预测）的i Y 样本方差的比例，即TSS SSR TSS ESS R -==12 23、最小二乘假设：①给定i X 时误差项i μ的条件均值为零：0)(i i =X μE ； ②从联合总体中抽取的， ，，，），，（n ...21i i i =Y X 满足独立同分布； ③大异常值不存在：即i i Y X 和具有非零有限的四阶距 24、1β置信区间：以95%的概率包含1β真值的区间，即在所有可能随机抽取的样本中有95%包含了1β的真值 25、同方差：若对于任意i=1，2，...，n ，给定） （条件分布的方差时χμμ=X X i i i i var 为常数且不依赖于χ，则 称误差项i μ是同方差

计量经济学调查报告

大学生月消费支出调查报告 一、引言 在当前尚且低迷，尚未完全复苏的经济环境下，消费问题被大家广泛关注。物价的连续上涨，直接反映了社会的消费和需求问题。当前的消费市场中，大学生作为一个特殊的消费群体正受到越来越大的关注。由于大学生年龄较轻，群体较特别，他们有着不同于社会其他消费群体的消费心理和行为。一方面，他们有着旺盛的消费需求，另一方面，他们尚未获得经济上的独立，消费受到很大的制约。消费观念的超前和消费实力的滞后，都对他们的消费有很大影响。特殊群体自然有自己特殊的特点，同时难免存在一些非理性的消费甚至一些消费的问题。为了调查清楚大学生的消费情况，我决定在身边的同学中进行一次消费的调研，对大家的消费进行归宗和分析。 二、理论综述 我们主要对大学生每人每月消费支出进行多因素分析，并从周围同学搜集相关数据，建立模型，对此进行数量分析。 影响大学生每人每月消费支出的主要因素如下： 1、学习支出 2、消费收入 3、生活支出 三、模型设定 Y：每人每月消费支出 X1：学习支出X2：消费收入 X3：生活支出 四、数据搜集 1、数据说明 我们特对周围大学生的消费水平做了简单调查，再用计量经济学的知识分析其影响因素。 2、数据的搜集情况 人数每人每月消 费 支出Y 学习支出 （X1） 消费收入（X2）生活支出（X3） 1760310800450 2630230600400 311002301350880 4420170450250 59601601000800 6580280500300 78702201000650 8300110400190 910501501300900 10126016015001100 11130030015001000 12500190550310 13600180750420 149001401000760

计量经济学分析计算题Word版

计量经济学分析计算题（每小题10分） 1．下表为日本的汇率与汽车出口数量数据， 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＝，2 X X 4432.1∑ （－）＝，2 Y 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∑ （－）＝，2 Y Y 68113.6∑ （－）＝， 求判定系数和相关系数。 5．有如下表数据 日本物价上涨率与失业率的关系 （1）设横轴是U ，纵轴是P ，画出散点图。根据图形判断，物价上涨率与失业率之间是什么样的关系？拟合什么样的模型比较合适？ （2）根据以上数据，分别拟合了以下两个模型： 模型一：1 6.3219.14 P U =-+ 模型二：8.64 2.87P U =- 分别求两个模型的样本决定系数。 7．根据容量n=30的样本观测值数据计算得到下列数据：XY 146.5＝ ，X 12.6＝，Y 11.3＝，2X 164.2＝，2Y ＝134.6，试估计Y 对X 的回归直线。 8．下表中的数据是从某个行业5个不同的工厂收集的，请回答以下问题：

计量经济学名词解释与简答

相关分析：主要研究随机变量间的相关形式及相关程度。 回归分析：研究一个变量关于另一个变量的依赖关系的计算方法和理论。 高斯马尔科夫定理：普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性和有效性等优良性质，是最佳线性无偏估计量。 高斯马尔科夫假定：(1)模型设立正确 (2)无完全共线性 (3)可识别性 (4) 零均值、同方差。无序列相关假定(5) 解释变量与随机项不相关 计量经济学模型：揭示经济活动中各种因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。广义计量经济学：利用经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量方法的统称，包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。 狭义计量经济学：以揭示经济现象中的因果关系为目的，在数学上主要应用回归分析方法。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的客观存在的数量关系为内容的分支学科。 计量经济学模型成功的三要素:理论、方法和数据。 滞后变量模型：把过去时期的，具有滞后作用的变量叫做滞后变量，含有滞后变量的模型称为滞后变量模型。 多重共线性：如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为存在多重共线性。 多重共线性的后果：(1)完全共线性下参数估计量不存在(2)近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大(3)参数估计量经济含义不合理(4)变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义。 多重共线性的检验:(1)检验多重共线性是否存在(2)判明存在多重共线性的范围。 克服多重共线性的方法:(1)排出引起共线性的变量(2)差分法(3)减小参数估计量的方差。完全共线性：对于多元线性回归模型，其基本假设之一是解释变量，，…，是相互独立的，如果存在，i=1，2，…，n，其中c不全为0，即某一个解释变量可以用其他解释变量的线性组合表示，则称为完全共线性。 异方差性：对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则认为出现了异方差性。 异方差性的后果：(1)参数估计量非有效(2)变量的显著性检验失去意义(3)模型的预测失效异方差性的检验方法：(1)图示检验法(2)帕克检验和戈里瑟检验(3)G-Q检验(4)怀特检验。异方差性的修正:最常用的方法是加权最小二乘法，即对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差的模型，然后采用OLS法估计其参数。 序列相关性：多元线形回归模型的基本假设之一是模型的随机干扰项相互独立或不相关。如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设，称为存在序列相关性。 序列相关性的后果：(1)参数估计量非有效(2)变量的显著性检验失去意义(3)模型的预测失败。 序列相关性的检验方法：(1)图示法(2)回归检验法(3)杜宾—瓦森检验法(4)拉格朗日乘法检验。 序列相关性的补救:(1)广义最小二乘法(2)广义差分法(3)随机干扰项相关系数的估计(4)广义差分法在计量经济学软件中的实现。 最小二乘估计量的性质：(1)线形性(2)无偏性(3)有效性(4)渐近无偏性(5)一致性(6)渐进有效性。 最小样本容量：即从最小二乘原理和最大似然原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限。 随机干扰项：即随机误差项，是一个随机变量，是针对总体回归函数而言的。 无偏性：是指参数估计量的均值（期望）等于模型的参数值。

计量经济学案例分析一元回归模型实例分析报告

∑ x = 1264471.423 ∑ y = 516634.011 ∑ X = 52432495.137 ∑ ? ? ? ? 案例分析 1— 一元回归模型实例分析 依据 1996-2005 年《中国统计年鉴》提供的资料，经过整理，获得以下农村居民人均 消费支出和人均纯收入的数据如表 2-5： 表 2-5 农村居民 1995-2004 人均消费支出和人均纯收入数据资料 单位：元 年度 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 人均纯 收入 1577.7 1926.1 2090.1 2161.1 2210.3 2253.4 2366.4 2475.6 2622.2 2936.4 人均消 费支出 1310.4 1572.1 1617.2 1590.3 1577.4 1670.1 1741.1 1834.3 1943.3 2184.7 一、建立模型 以农村居民人均纯收入为解释变量 X ，农村居民人均消费支出为被解释变量 Y ，分析 Y 随 X 的变化而变化的因果关系。考察样本数据的分布并结合有关经济理论，建立一元线 性回归模型如下： Y i =β0+β1X i +μi 根据表 2-5 编制计算各参数的基础数据计算表。 求得: X = 2262.035 Y = 1704.082 2 i 2 i ∑ x i y i = 788859.986 2 i 根据以上基础数据求得: β1 = ∑ x i y 2 i i = 788859.986 126447.423 = 0.623865 β 0 = Y - β1 X = 1704.082 - 0.623865 ? 2262.035 = 292.8775 样本回归函数为： Y i = 292.8775 + 0.623865X i 上式表明，中国农村居民家庭人均可支配收入若是增加 100 元，居民们将会拿出其中 的 62.39 元用于消费。

(完整word版)计量经济学思考题答案解析

计量经济学思考题答案 第一章绪论 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：Y=α+βX+u 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。

计量经济学作业序列相关性

< 序列相关实验报告> <1>第一问 D.W.检验 命令： Data y c x Genr lny=log(y) Genr lnx=log(x) Ls lny c lnx

Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 12/10/12 Time: 15:39 Sample: 1980 2007 Included observations: 28 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.588478 0.134220 11.83492 0.0000 LNX 0.854415 0.014219 60.09058 0.0000 R-squared 0.992851 Mean dependent var 9.552256 Adjusted R-squared 0.992576 S.D. dependent var 1.303948 S.E. of regression 0.112351 Akaike info criterion -1.465625 Sum squared resid 0.328192 Schwarz criterion -1.370468 Log likelihood 22.51875 Hannan-Quinn criter. -1.436535 F-statistic 3610.878 Durbin-Watson stat 0.379323 Prob(F-statistic) 0.000000 D.W.检验结果表明，在5%显著性水平下，n=28，k=2（包含常数项），查表得，dl=1.33,du=1.48,由于D.W.=0.379

计量经济学期末报告

计量经济学实验报告 我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析 XX学院 XX专业 小组成员：（姓名及学号）

我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析 一．研究的目的要求 1.研究的背景 居民储蓄额作为一个国家经济增长中来源最稳定、数额最大的影响因素，它的高低对一国的经济发展、投资和居民生活等方面都有不同程度的影响。目前我国国内居民储蓄意愿强劲、储蓄额居高不下，形成了储蓄的超常增长，主要呈现以下特点：（1）储蓄率世界之冠；（2）储蓄增长速度高于经济和居民收入增长速度；（3）城乡之间差别大；（4）不同收入阶层分布不均匀；（5）不同地区分布极不平均。我国储蓄的超常增长一方面能为银行提供了充足的信贷资金，保证金融机构的稳健运行，还能为国家提供了物质基础；此外，面对世界的日益发展，高储蓄额还能帮助我国进一步改革。但是，在另一方面我还国存在金融机构对资本的运用效益不高、居民投资渠不多、投资效益不稳定等问题。这些问题导致我国现在储蓄存款过剩、消费不足和资本形成不足同时并存的局面。 2013年6月余额宝正式上线，在此后的一年中该产品的客户数量和管理资产出现爆炸式的增长。截止2014年3月余额宝资金规模已经达到5413亿元，截止2014年4月，居民人民币存款减少1.23万亿元。余额宝作为一条“鲶鱼”和随后出现的众多“宝宝”们一起加速了中国利率市场化的进程，对未来我国储蓄额有着重大影响。 为了分析我国居民储蓄存款如今的发展状况、更好地把握我国储蓄余额未来的走向，所以对我国储蓄余额的及其影响因素的研究是十分必要的。 2.影响因素的分析 为了研究影响中国储蓄余额高低的主要原因，分析居民储蓄余额增长规律，预测中国储蓄余额的增长趋势，需要建立计量经济模型。通过参考相关文献并结合我国经济发展的实际情况提出了以下几个变量。（1）收入水平。根据经济理论可以认为，收入水平是影响储蓄的最主要因素。（2）利率水平。利率作为消费的机会成本也会对储蓄产生影响。理论上认为，利率越高，居民消费的机会成本越高，所以会减少消费增加储蓄；反之，利率越低消费成本越低，居民会增加消费减少储蓄。（3）物价水平。物价水平会影响消费和储蓄。物价水平越高相同消费水平需要支付的货币更多。而且物价水

计量经济学习题及参考答案解析详细版

计量经济学（第四版）习题参考答案 潘省初

第一章 绪论 试列出计量经济分析的主要步骤。 一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行： （1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据 （4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析 计量经济模型中为何要包括扰动项? 为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。 什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。 时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。 横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。 估计量和估计值有何区别？ 估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。如Y 就是一个估计量，1 n i i Y Y n == ∑。现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则 根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为 5.1074 130 96104100=+++。 第二章 计量经济分析的统计学基础 略，参考教材。

请用例中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间 N S S x = = 4 5= 用 =，N-1=15个自由度查表得005.0t =，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±×=174± 也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在至厘米之间。 25个雇员的随机样本的平均周薪为130元，试问此样本是否取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体？ 原假设 120:0=μH 备择假设 120:1≠μH 检验统计量 () 10/2510/25 X X μσ-Z == == 查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即 此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。 某月对零售商店的调查结果表明，市郊食品店的月平均销售额为2500元，在下一个月份中，取出16个这种食品店的一个样本，其月平均销售额为2600元，销售额的标准差为480元。试问能否得出结论，从上次调查以来，平均月销售额已经发生了变化？ 原假设 : 2500:0=μH 备择假设 : 2500:1≠μH ()100/1200.83?480/16 X X t μσ-= === 查表得 131.2)116(025.0=-t 因为t = < 131.2=c t , 故接受原假 设,即从上次调查以来，平均月销售额没有发生变化。

计量经济学计算题解法汇总

计量经济学：部分计算题解法汇总 1、求判别系数——R^2 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∑（－）＝， 2、置信区间 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 Durbin-Watson （1（2）在95%的置信度下检验参数的显著性。（0.025(10) 2.2281t =，0.05(10) 1.8125t =，0.025(8) 2.3060t =，0.05(8) 1.8595t =） （3）在90%的置信度下，预测当X ＝45（百元）时，消费（Y ）的置信区间。（其中29.3x =，2()992.1x x - =∑） 答：（1）回归模型的R 2 ＝，表明在消费Y 的总变差中，由回归直线解释的部分占到90％以上，回归直线的代表性及解释能力较好。（2分） 家庭收入对消费有显著影响。（2分）对于截距项，

检验。（2分） （3）Y f =+×45＝（2分） 90%置信区间为（，+），即（，）。（2分） 注意：a 水平下的t 统计量的的重要性水平，由于是双边检验，应当减半 3、求SSE 、SST 、R^2等 已知相关系数r ＝，估计标准误差?8σ＝，样本容量n=62。 求：（1）剩余变差；（2）决定系数；（3）总变差。 （2）2220.60.36R r ===（2分） 4、联系相关系数与方差（标准差），注意是n-1 在相关和回归分析中，已知下列资料： 222X Y i 1610n=20r=0.9(Y -Y)=2000σσ∑＝，＝，，，。 （1）计算Y 对X 的回归直线的斜率系数。（2）计算回归变差和剩余变差。（3） （2）R 2=r 2==， 总变差：TSS ＝RSS/(1-R 2)=2000/=（2分）

计量经济学序列相关性实验分析

重庆科技学院学生实验报告

五、实验记录与处理（数据、图表、计算等） 一、估计回归方程 工业增加值主要由全社会固定资产投资决定。为了考察全社会固定资产投资对工业 增加值的影响，可使用如下模型：Y i = 1 β β+ i X；其中，X表示全社会固定资产投资， Y表示工业增加值。下表列出了中国1998-2000的全社会固定资产投资X与工业增加值Y的统计数据。 单位：亿元年份固定资产投资X工业增加值Y年份固定资产投资X工业增加值Y 1980910.91996.519915594.58087.1 198********.419928080.110284.5 19821230.42162.3199313072.314143.8 19831430.12375.6199417042.119359.6 19841832.92789199520019.324718.3 19852543.23448.7199622913.529082.6 19863120.63967199724941.132412.1 19873791.74585.8199828406.233387.9 19884753.85777.2199929854.735087.2 19894410.46484200032917.739570.3 199045176858 由此实验结果可知模型估计结果为： Y=668.0114+1.181861X （2.24039）（61.0963） R2=0.994936，R2=0.994669，SE=951.3388，D.W.=1.282353。

二、序列相关性的检验 （1）图示检验法 通过残差与残差滞后一期的散点图可以判断，随机干扰项存在正序列相关性。 （2）回归检验法： 一阶回归检验 t e =0.356978e 1-t +εt 可见该模型存在一阶自相关 （3）D.W 检验法 由普通最小二乘法的估计结果知：D.W.=1.282353。在本例中，在5%的显著性水平下，解释变量个数为2，样本容量为21，查表得DL=1.22，DU=1.42,而D.W.=1.282353，DW 位于下限与上限之间，所以一阶序列相关性不能确定。 三、序列相关的补救 广义差分法估计模型 由D.W.=1.282353，得到一阶自相关系数的估计值ρ=1-DW/2=0.6412 则DY=Y-0.6412*Y(-1)， DX=X-0.6412*X(-1)；以DY 为因变量，DX 为解释变量，用OLS 法做回归模型，这样就生成了经过广义差分后的模型。

计量经济学计算题

1、某农产品试验产量Y （公斤/亩）和施肥量X （公斤/亩）7块地的数据资料汇总如下： ∑=255i X ∑=3050i Y ∑=71.12172i x ∑=429.83712i y ∑=857.3122i i y x 后来发现遗漏的第八块地的数据：208=X ，4008=Y 。 要求汇总全部8块地数据后进行以下各项计算，并对计算结果的经济意义和统计意义做简要的解释。 （1）该农产品试验产量对施肥量X （公斤/亩）回归模型Y a bX u =++进行估计； （2）对回归系数（斜率）进行统计假设检验，信度为； （3）估计可决系数并进行统计假设检验，信度为。 解：首先汇总全部8块地数据： 871 81 X X X i i i i +=∑∑== =255+20 =275 n X X i i ∑==8 1 )8(375.348 275 == 2) 7(7 127 127X x X i i i i +=∑∑== =+7?2 7255?? ? ??=10507 287 1 28 1 2X X X i i i i +=∑∑== =10507+202 = 10907 2) 8(8 1 28 1 28X X x i i i i +=∑∑== = 10907-8?2 8275?? ? ??= 87 1 81 Y Y Y i i i i +=∑∑===3050+400=3450 25.4318 3450 8 1 )8(== =∑=n Y Y i i 2) 7(7 1 2 712 7Y y Y i i i i +=∑∑== =+7?2 73050??? ??=1337300 287 1 2 81 2Y Y Y i i i i +=∑∑== =1337300+4002 = 1497300 2)8(8 1 28128Y Y y i i i i +=∑∑== =1497300 -8?( 8 3450)2 == ) 7()7(7 1 7 17Y X y x Y X i i i i i i +=∑∑== ==+7??? ??7255??? ? ??73050 =114230 887 1 81 Y X Y X Y X i i i i i i +=∑∑== =114230+20?400 =122230

计量经济学研究报告

计量经济学研究报告 ——居民消费水平与经济增长 081国贸5 乔林甫200822012 一．研究目的要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民啥呢干活水平的具体体现。从理论上说，居民的消费水平应随着经济的发展耳提高。改革开放以来，随着中国经济的快速反韩，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也在不断增长。研究汇总过全体居民的消费水平与经济发展的数量关系，对于探寻居民消费增长的规律性，预测居民消费的发展趋势有重要意义。 二．模型设定 为了分析居民消费水平与经济增长的关系，选择中国能代表城乡所有居民消费的“全体居民人居消费水平”未被解释变量（用Y表示），选择表现经济增长水平的“人均国内生产总值”为解释变量（用X表示）。下表为1990~2007年的有关数据。 1990~2007年中国居民人均消费水平和人均GDP

为分析居民人均消费水平（Y）和（X）的关系，做下图所示散点图。 从说散点图可以看出X与Y成纤维线性关系，为分析中国居民消费

水平随人均GDP 变动的数量规律性，可以建立如下简单线性回归模型： Y=1β+2βt X+t u t 三．参数估计 由最小二乘估计回归模型，得 可由规范的形式将参数估计和检验的结果写为 Y?= 502.5658+0.361361*X （96.78204）(0.012173) T = （5.192758）(34.53896) R2=0.986765 F=1192.940 S.E=214.1663

四．模型检验 经济意义检验： 回归系数的符号和数值大小合理。 统计检验： 拟合优度检验： R2 =0.986765接近于1，表明模型对样本的拟合优度高。F检验： F=1192.940 > F（K，N-K-1）=αF（1，18-2）=4.49表明 α 回归系数至少有一个显著不为零，模型线性关系显著。 T检验： t=5.192758 > 2/αt（N-K）=2/αt（18-2）=2.120,接受原假设，X估计值有显著影响 回归系数的经济意义： 人均消费水平每增加一个百分点，人均GDP增加0.361361元。五．回归预测 如果2008年人均GDP将比2007年增长10%，将达到20827.4元/人利用所估计的模型可预测2008年居民可能达到的年消费水平，点预测值的计算方法为 = 502.5658+0.361361*20827.4=8028.78（元）Y? t

计量经济学简答题 经典

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 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=f(EDU,EXP,GEND,μ) 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，如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？

计量经济学计算题

计量经济学计算题例题 0626 一元线性回归模型相关例题 1.假定在家计调查中得出一个关于 家庭年收入X 和每年生活必须品综合支出 Y 的横截面样 根据表中数据: (1) 用普通最小二乘法估计线性模型 Y t 0 1 X t u t (2) 用G — Q 检验法进行异方差性检验 (3) 用加权最小二乘法对模型加以改进 答案：（1）丫=+（ 2）存在异方差（3）丫=+ 2 ?已知某公司的广告费用 X 与销售额（Y ）的统计数据如下表所示: （1） 估计销售额关于广告费用的一元线性回归模型 （2） 说明参数的经济意义 （3） 在 0.05的显著水平下对参数的显著性进行 t 检验 答案： （1） 一元线性回归模型 Y t 319.086 4 185X i （2） 参数经济意义：当广告费用每增加 1万元，销售额平均增加万元

（3）t=> t o.025（10），广告费对销售额有显著影响

3. : 根据表中数据: (1) 求Y 对X 的线性回归方程； (2) 用t 检验法对回归系数进行显著性检验（a =) ； (3) 求样本相关系数r; 答案：Y =+ 用t 检验法对回归系数进行显著性检验（a =）； 答案：显著 2 2 假设y 对x 的回归模型为％ b o biX u ,，且Var （uJ x ,，试用适当的 方法估计此回归模型。 2 2 解：原模型： y b 0 b 1x 1 U i , Var （u ,） 为模型存在异方差性 为消除异方差性，模型两边同除以 X ,, 得: bo — a u._ (2分) X , X x , * y , * 1 u , 令: y ,x , ■,v , x x X , 得: * y , * b box ' （2分）

计量经济学序列相关

4.2 序列相关王中昭制作§ 违反了随机扰动项 之间相互独立的假 定，称为序列相关。

●学习内容： 王中昭制作 ?一、序列相关定义及其类型 ?二、实际经济问题中的序列相关性 ?三、序列相关性的后果 ?四、序列相关性的检验 ?五、序列相关性的修正

王中昭制作 ?1、序列相关（或称自相关）的定义: ?在线性回归模型基本假定4中，我们假设随机扰动项序列的各项之间不相关，如果这一假定不满足，则称之为序列相关。即用符号表示为： j i E Cov j i j i ≠≠=当 0)(),(μμμμ一、序列相关定义及其类型

王中昭制作 ?称为一阶序列相关，即μi =ρμi-1+εi ,,i=1,2,…,n,-1<ρ<1 ?其中ρ称为自协方差系数或者一阶自相关系数。 这是常见的序列相关， 除此之外统称为高阶序列相关。如：μi =ρ1μi-1+ρ2μi-2+εi ,称为二阶序列相关。 1 ,2,1 0)(1-=≠+n i E i i μμ如果仅存在 ●2、类型

王中昭制作 ?1、经济发展的惯性?2、模型设定偏误?3、滞后效应 ?4、对数据的处理可能会导致序列相关? 5、由随机扰动项本身特性所决定 ●二、实际经济问题中的序 列相关性

●1、经济发展的惯性 王中昭制作 ?大多数经济时间序列都有一个明显的特 点，就是它的惯性。表现在时间序列数据不 同时间的前后关联上。众所周知，GDP、价 格指数、生产、消费、就业和失业等时间序 列都呈现周期循环。相继的观测值很可能是 相互依赖的。这样就导致经济变量的前后期 （或前后若干期）出现相关，从而使随机误 差项相关。 ?这是最常见的序列相关现象。