金融计量经济学导论第三版pdf

实验一

P42第二章第6题

Yt=?0+?1GDP+et

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/28/12 Time: 23:03 Sample: 1985 1998 Included observations: 14

Variable C GDP R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat ????Coefficient 12596.27 26.95415 Std. Error 1244.567 4.120300 t-Statistic 10.12101 6.541792 Prob. 0.0000 0.0000 3512.487 17.85895 17.95024 42.79505 0.000028 0.781002 Mean dependent var 20168.57 0.762752 S.D. dependent var 1710.865 Akaike info criterion

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

3.1

（1）对百户拥有家用汽车量建立计量经济模型，用Eviews分析如下： ??Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/24/15 Time: 22:28 Sample: 1 31 Included observations: 31

C 246.8540 51.97500 4.749476 0.0001 X2 5.996865 1.406058 4.265020 0.0002 X3 -0.524027 0.179280 -2.922950 0.0069 X4 -2.265680 0.518837 -4.366842 0.0002 R-squared 0.666062 Mean dependent var 16.77355

Adjusted R-squared 0.628957 S.D. dependent var 8.252535 S.E. of regression 5.026889 Akaike info criterion 6.187394 Sum square

第二章

例2.1．1(p24)

（1）表2.1.2中E(Y|X=800)即条件均值的求法，将数据直接复制到stata中。 程序：

sum y if x==800 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max y

程序：

sum y if x==1100 4 605 34.78505 561 638 其他条件均值求法程序相同，sum是summarize 的缩写（横线表示最简省形式），显示变量的描述统计信息，包括：观测量数，均值，标准差，最小值，最大值，if是条件表达式。 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max y 6 825 121.698 638 968 程序：

sum y if x==1400 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max y 11 1045 116.3091 869 1210 （2）图2.1.1的做法： 程序：

twoway(scatter y x )(lfit y x ),title(\不同可支配收入水平组家庭消费支出的条件分布图\每月可支配收入（元）\每月消费支出（元）\

Scatter表示散点图选项，lfit表示回归线，

第二章

例2.1．1(p24)

（1）表2.1.2中E(Y|X=800)即条件均值的求法，将数据直接复制到stata中。 程序：

sum y if x==800 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max y

程序：

sum y if x==1100 4 605 34.78505 561 638 其他条件均值求法程序相同，sum是summarize 的缩写（横线表示最简省形式），显示变量的描述统计信息，包括：观测量数，均值，标准差，最小值，最大值，if是条件表达式。 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max y 6 825 121.698 638 968 程序：

sum y if x==1400 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max y 11 1045 116.3091 869 1210 （2）图2.1.1的做法： 程序：

twoway(scatter y x )(lfit y x ),title(\不同可支配收入水平组家庭消费支出的条件分布图\每月可支配收入（元）\每月消费支出（元）\

Scatter表示散点图选项，lfit表示回归线，

第二章

例2.1．1(p24)

（1）表2.1.2中E(Y|X=800)即条件均值的求法，将数据直接复制到stata中。 程序：

sum y if x==800 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max y

程序：

sum y if x==1100 4 605 34.78505 561 638 其他条件均值求法程序相同，sum是summarize 的缩写（横线表示最简省形式），显示变量的描述统计信息，包括：观测量数，均值，标准差，最小值，最大值，if是条件表达式。 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max y 6 825 121.698 638 968 程序：

sum y if x==1400 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max y 11 1045 116.3091 869 1210 （2）图2.1.1的做法： 程序：

twoway(scatter y x )(lfit y x ),title(\不同可支配收入水平组家庭消费支出的条件分布图\每月可支配收入（元）\每月消费支出（元）\

Scatter表示散点图选项，lfit表示回归线，

第二章

例2.1．1(p24)

（1）表2.1.2中E(Y|X=800)即条件均值的求法，将数据直接复制到stata中。 程序：

sum y if x==800 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max y

程序：

sum y if x==1100 4 605 34.78505 561 638 其他条件均值求法程序相同，sum是summarize 的缩写（横线表示最简省形式），显示变量的描述统计信息，包括：观测量数，均值，标准差，最小值，最大值，if是条件表达式。 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max y 6 825 121.698 638 968 程序：

sum y if x==1400 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max y 11 1045 116.3091 869 1210 （2）图2.1.1的做法： 程序：

twoway(scatter y x )(lfit y x ),title(\不同可支配收入水平组家庭消费支出的条件分布图\每月可支配收入（元）\每月消费支出（元）\

Scatter表示散点图选项，lfit表示回归线，

数量经济学复习试题

i?1,?,n

一．对于模型：Yi????Xi??i从10个观测值中计算出；

?Yi?8,?Xi?40,?Yi2?26,?Xi2?200,?XiYi?20，

请回答以下问题：

(1)求出模型中?和?的OLS估计量； (2)当x?10时，计算y的预测值。 (3) 求出模型的R，并作出解释；

（4）对模型总体作出检验；

（5）对模型系数进行显著性检验；

二．根据我国1978——2000年的财政收入Y和国内生产总值X的统计资料，可建立如下的计量经济模型：

2??516.6477?0.0898X （1） Ytt （2.5199） （0.005272）

R＝0.9609，S.E＝731.2086，F＝516.3338，D.W＝0.2174 1、 模型（1）斜率项是显著的吗？它有什么经济意义已知（t0.025(28)?2.048） 2、检验该模型的误差项是否存在自相关。

（已知在??5%,k?1,n?23条件下，dL?1.352,dU?1.489）

3、如果存在自相关，请您用广义差分法来消除自相关问题。

4、根据下

实 验 三：

多元回归模型与非线性回归模型

【实验目的】掌握多元回归模型参数估计，特别是非线性回归模型的转化、参数估计及检验方法。

【实验内容】一、多元回归模型参数估计；

二、生成序列以及可线性化模型的参数估计；

三、不可线性化模型的迭代估计法的Eviews软件的实现方式。

【实验数据】建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论，生产函数的基本形式为：Y?f?t,L,K,??。其中，L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量t反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y为工业总产值（可比价），L、K分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。

表3-1 我国国有独立核算工业企业统计资料 年份 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 时间t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 工业总产值 Y（亿元） 3289.18 3581.26 3782.17 3877.86 415

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第六章 虚拟变量的回归模型

第一部分 学习目标和要求

本章主要介绍虚拟变量的基本概念及其应用。需要掌握并理解以下内容：

（1） 虚拟变量的基本概念、虚拟变量分别作为解释变量和被解释变量的情形、虚拟

变量回归模型的类型和解释变量个数选取规则；

（2） 定量变量与不同数量定性变量（一对一、一对多和多对多）虚拟变量模型；

（3） 应用虚拟变量改变回归直线的截距或斜率；

（4） 分段线性回归；

（5） 应用虚拟变量检验回归模型的结构稳定性、传统判别结构稳定性的方法及存在

的缺陷、虚拟变量法比较两个回归方程的结构方法。

第二部分 练习题

一、解释下列概念：

1．虚拟变量

2．方差分析模型（ANOVA ）

3．协方差模型（ANOCVA ）

4．基底

5．级差截距系数

6．虚拟变量陷阱

二、简要回答下列问题：

1．虚拟变量在线性回归模型中的作用是什么？举例说明。

2．回归模型中虚拟变量个数的选取原则是什么？为什么？

3．如果现在有月度数据，在对下面的假设进行检验时，你将引入几个虚拟变量？

A) 一年中的每月均呈现季节性波动趋势；

B) 只有双数月份呈现季节性波动趋势。

4．如果现在让你着手检验上海和深圳两个股票市场在过去5年内的收益率是否有显著差异，如何使用虚拟变量进行？

三、