计量经济学第三章课后题答案

3.8表1中列出了1995年北京市规模最大的20家百货零售商店的商品销售收入X和销售利润Y的统计资料。

表格 1

（1）根据Y，X的相关图分析异方差性；

（2）利用Goldfeld-Quandt检验，White检验，Park检验和Gleiser检验进行异方差性检验；

（3）利用WLS方法估计利润函数. 答：

(1)由相关图初步判断模型存在递增型异方差

（2）Goldfeld-Quandt检验 中间剔除的数据个数C=20/4=5

则样本1和样本2的样本数为(20-5)/2=7 操作步骤： Smpl 1 7 Ls y c x

得到RSS1=0.858264

Smpl 14 20

Ls y c x

得到RSS2=38.08500

Smpl 1 20

Genr f=38.08500/0.858264

得到：F=38.08500/0.858264=44.3745，大于F0.05(7 1 1,7 1 1)=5.05，表明模型存在递增型异方差。

White检验 操作步骤 LS Y C X

方程窗口下拉View\residual test\ White Heteroskedasticity Test

nR2=8.413667，其伴随概率为0.014893，小于给定的显著性水平 =0.05，拒

第三章习题 3.1

2011年各地区的百户拥有家用汽车量等数据

地区 北京 天津 河北 山西 内蒙古 辽宁 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 福建 江西 山东 河南 湖北 湖南 广东 广西 海南 重庆 四川 贵州 云南 西藏 陕西 甘肃 青海 宁夏 新疆

18.15 23.92 33.85 9.20 17.83 8.88 28.12 14.06 9.69 12.82 30.71 17.24 15.82 10.44 12.25 10.48 23.32 25.30 12.22 7.33 6.08 12.40 12.32

8.18 6.22 5.92 2.56 4.72 2.61 4.71 2.87 3.41 2.98 5.07 2.52 2.88 3.43 2.61 1.64 1.92 2.00 3.34 1.96 2.94 3.29 2.99

89.30 61.90 62.30 44.80 58.10 45.70 50.95 40.57 51.83 45.10 66.50 41.80 50.50 55.02 41.83

1、家庭消费支出（Y）、可支配收入（X1）、个人个财富（X2）设定模型下： Yi??0??1X1i??2X2i??i 回归分析结果为：

LS // Dependent Variable is Y Date: 18/4/02 Time: 15:18 Sample: 1 10

Included observations: 10

Variable Coefficient Std. Error T-Statistic Prob. C 24.4070

6.9973 ________ 0.0101

0.5002

X2 - 0.3401 0.4785 ________

X2 0.0823 0.0458 0.1152 R-squared ________ Mean dependent var Adjusted R-squared

第三章练习题及参考解答

3.1为研究中国各地区入境旅游状况，建立了各省市旅游外汇收入（Y，百万美元）、旅行社职工人数（X1，人）、国际旅游人数（X2，万人次）的模型，用某年31个省市的截面数据估计结果如下：

???151.0263?0.1179X?1.5452X Yi1i2i t=(-3.066806) (6.652983) (3.378064) R2=0.934331

R2?0.92964 F=191.1894 n=31

1)从经济意义上考察估计模型的合理性。

2)在5%显著性水平上，分别检验参数?1,?2的显著性。

3)在5%显著性水平上，检验模型的整体显著性。

练习题3.1参考解答:

(1)由模型估计结果可看出：从经济意义上说明，旅行社职工人数和国际旅游人数均与旅游外汇收入正相关。平均说来，旅行社职工人数增加1人，旅游外汇收入将增加0.1179百万美元；国际旅游人数增加1万人次，旅游外汇收入增加1.5452百万美元。这与经济理论及经验符合，是合理的。

（2）取??0.05，查表得t0.025(31?3)?2.048

?2.048，说明经t检验3个参数均显著不为

思考与练习

1. 随机误差项u包括哪些内容？

2. 一元线性回归模型有哪些基本假定？ 3.证明公式（2.16）、公式（2.17）。 4.理解样本决定系数的含义。

5.若我们搜集两个变量的历史资料如下： 广告费x 销售收入y 1 10 2 14 3 18 4 20 5 25 6 28 7 30 8 40 （1）绘制散点图；

（2）x与y之间是否大致呈线性关系？

（3）用最小二乘法求出回归方程；

?； （4）求回归标准误差?（5）给出回归系数的置信度为95％的区间估计； （6）给出回归方程的方差分解表； （7）计算x与y的决定系数； （8）对回归方程进行F检验。

6.美国各航空公司业绩的统计数据公布在《华尔街日报1999年年鉴》（The Wall Street Journal Almanac 1999）上。航班正点到达的比率和每10万名乘客投诉的次数的数据如下。

航空公司名称 西南(Southwest)航空公司 大陆(Continental)航空公司 西北(Northwest)航空公司 美国(US Airways)航空公司 联合(United)航空公司 美洲(American)航空公司 德尔塔（Delta）航空公司 美国西部(Americawe

第一章 导论

1．计量经济学是一门什么样的学科？

答：计量经济学的英文单词是Econometrics，本意是“经济计量”，研究经济问题的计量方法，因此有时也译为“经济计量学”。将Econometrics译为“计量经济学”是为了强调它是现代经济学的一门分支学科，不仅要研究经济问题的计量方法，还要研究经济问题发展变化的数量规律。

可以认为，计量经济学是以经济理论为指导，以经济数据为依据，以数学、统计方法为手段，通过建立、估计、检验经济模型，揭示客观经济活动中存在的随机因果关系的一门应用经济学的分支学科。

2．计量经济学与经济理论、数学、统计学的联系和区别是什么？

答：计量经济学是经济理论、数学、统计学的结合，是经济学、数学、统计学的交叉学科（或边缘学科）。计量经济学与经济学、数学、统计学的联系主要是计量经济学对这些学科的应用。计量经济学对经济学的应用主要体现在以下几个方面：第一，计量经济学模型的选择和确定，包括对变量和经济模型的选择，需要经济学理论提供依据和思路；第二，计量经济分析中对经济模型的修改和调整，如改变函数形式、增减变量等，需要有经济理论的指导和把握；第三，计量经济分析结果的解读和应用也需要经济理论提供基础、背景和思路。计量经济学

第三章、经典单方程计量经济学模型：多元线性回归模型

例1．某地区通过一个样本容量为722的调查数据得到劳动力受教育的一个回归方程为

edu?10.36?0.094sibs?0.131medu?0.210fedu R2=0.214

式中，edu为劳动力受教育年数，sibs为该劳动力家庭中兄弟姐妹的个数，medu与fedu分别为母亲与父亲受到教育的年数。问

（1）sibs是否具有预期的影响？为什么？若medu与fedu保持不变，为了使预测的受教育水平减少一年，需要sibs增加多少？

（2）请对medu的系数给予适当的解释。

（3）如果两个劳动力都没有兄弟姐妹，但其中一个的父母受教育的年数为12年，另一个的父母受教育的年数为16年，则两人受教育的年数预期相差多少？ 解答：（1）预期sibs对劳动者受教育的年数有影响。因此在收入及支出预算约束一定的条件下，子女越多的家庭，每个孩子接受教育的时间会越短。

根据多元回归模型偏回归系数的含义，sibs前的参数估计值-0.094表明，在其他条件不变的情况下，每增加1个兄弟姐妹，受教育年数会减少0.094年，因此，要减少1年受教育的时间，兄弟姐妹需增加1/0.094=10.6个。

（2）medu的系数

第三章

3.4 考虑以下“期望扩充菲利普斯曲线（Expectations-augmented Phillips curve）”模型：

Yt??1??2X2t??3X3t?ut

其中：Yt=实际通货膨胀率（%）；X2t=失业率（%）；X3t=预期的通货膨胀率（%）

表3.8为某国的有关数据，

表3.8 1970-1982年某国实际通货膨胀率Y(%)，失业率X2(%)和预期通货膨胀率X3(%)

年份 实际通货膨胀率Y (%) 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 5.92 4.30 3.30 6.23 10.97 9.14 5.77 6.45 7.60 11.47 13.46 10.24 5.99 失业率X2 (%) 4.90 5.90 5.60 4.90 5.60 8.50 7.70 7.10 6.10 5.80 7.10 7.60 9.70 预期的通货膨胀率X3（%） 4.78 3.84 3.31 3.44 6.84 9.47 6.51 5.92 6.08 8.09 10.01 10.81 8.00 1）对此模型作估计,并作出经济学和计量经济学

《计量经济学》要点 一、单项选择题 知识点： 第一章 若干定义、概念 时间序列数据定义 横截面数据定义

同一统计指标按时间顺序记录的数据称为( B )。

A、横截面数据 B、时间序列数据 C、修匀数据 D、原始数据 同一时间，不同单位相同指标组成的观测数据称为（ B ） A．原始数据 B．横截面数据 C．时间序列数据 D．修匀数据

变量定义（被解释变量、解释变量、内生变量、外生变量、前定变量） 单方程中可以作为被解释变量的是（控制变量、前定变量 、内生变量、外生变量）；

在回归分析中，下列有关解释变量和被解释变量的说法正确的有（ C ） A、被解释变量和解释变量均为随机变量 B、被解释变量和解释变量均为非随机变量 C、被解释变量为随机变量，解释变量为非随机变量 D、被解释变量为非随机变量，解释变量为随机变量

什么是解释变量、被解释变量？

从变量的因果关系上，模型中变量可分为解释变量（Explanatory variable）和被解释变量(Explained variable)。

在模型中，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

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: 12/27/14 Time: 21:00 Sample: 1 22 Included observations: 22

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 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 regression 7.116881 Akaike info criterion 6.849324 Sum squared resid 1013.000