計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)習(xí)題及答案

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1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)習(xí)題 一、名詞解釋 1、普通最小二乘法：為使被解釋變量的估計(jì)值與觀測值在總體上最為接近使Q= 最小，從而求出參數(shù)估計(jì)量的方法，即之。 2、總平方和、回歸平方和、殘差平方和的定義:TSS度量Y自身的差異程度，稱為總平方和.TSS除以自由度n—1=因變量的方差,度量因變量自身的變化；RSS度量因變量Y的擬合值自身的差異程度，稱為回歸平方和，RSS除以自由度（自變量個(gè)數(shù)—1）=回歸方差，度量由自變量的變化引起的因變量變化部分；ESS度量實(shí)際值與擬合值之間的差異程度,稱為殘差平方和。RSS除以自由度（n—自變量個(gè)數(shù)—1）=殘差（誤差）方差，度量由非自變量的變化引起的因變量變化部分.

2、 3、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是以經(jīng)濟(jì)理論為指導(dǎo),以事實(shí)為依據(jù)，以數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)為方法，以電腦技術(shù)為工具，從事經(jīng)濟(jì)關(guān)系與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)數(shù)量規(guī)律的研究,并以建立和應(yīng)用經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型為核心的一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科。而且必須指出,這些經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型是具有隨機(jī)性特征的。 4、最小樣本容量：即從最小二乘原理和最大似然原理出發(fā)，欲得到參數(shù)估計(jì)量，不管其質(zhì)量如何，所要求的樣本容量的下限；即樣本容量必須不少于模型中解釋變量的數(shù)目（包擴(kuò)常數(shù)項(xiàng)），即之. 5、序列相關(guān)性：模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)違背了相互獨(dú)立的基本假設(shè)的情況。 6、多重共線性：在線性回歸模型中,如果某兩個(gè)或多個(gè)解釋變量之間出現(xiàn)了相關(guān)性，則稱為多重共線性。 7、工具變

3、量法：在模型估計(jì)過程中被作為工具使用，以替代模型中與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)的隨機(jī)解釋變量。這種估計(jì)方法稱為工具變量法。 8、時(shí)間序列數(shù)據(jù):按照時(shí)間先后排列的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。 9、截面數(shù)據(jù)：發(fā)生在同一時(shí)間截面上的調(diào)查數(shù)據(jù)。 10、相關(guān)系數(shù)：指兩個(gè)以上的變量的樣本觀測值序列之間表現(xiàn)出來的隨機(jī)數(shù)學(xué)關(guān)系. 11、異方差：對于線性回歸模型提出了若干基本假設(shè)，其中包括隨機(jī)誤差項(xiàng)具有同方差；如果對于不同樣本點(diǎn)，隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差不再是常數(shù)，而互不相同，則認(rèn)為出現(xiàn)了異方差性。 12、外生變量：外生變量是模型以外決定的變量，作為自變量影響內(nèi)生變量，外生變量決定內(nèi)生變量,其參數(shù)不是模型系統(tǒng)的元素。因此，外生變量本身不能

4、在模型體系內(nèi)得到說明。外生變量一般是確定性變量，或者是具有臨界概率分布的隨機(jī)變量。外生變量影響系統(tǒng)，但本身并不受系統(tǒng)的影響。外生變量一般是經(jīng)濟(jì)變量、條件變量、政策變量、虛變量.一般情況下，外生變量與隨機(jī)項(xiàng)不相關(guān)。 二、填空題 1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中， 經(jīng)濟(jì)學(xué) 提供理論基礎(chǔ)， 統(tǒng)計(jì)學(xué) 提供資料依據(jù), 數(shù)學(xué) 提供研究方法． 2、研究經(jīng)濟(jì)問題時(shí),一般要處理三種類型的數(shù)據(jù)：(1） 截面 數(shù)據(jù)；(2） 時(shí)間序列 數(shù)據(jù)；和(3） 虛擬變量 數(shù)據(jù)。 3、 OLS參數(shù)估計(jì)量具有如下統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，即 線性 、 無偏性 、 有效性 . 4、 時(shí)間序列數(shù)據(jù)與橫截面數(shù)據(jù)的最大區(qū)別在于 數(shù)據(jù)的順序性 _。 5、

5、在模型中引入多個(gè)虛擬變量時(shí)，虛擬變量的個(gè)數(shù)應(yīng)按下列原則確定：如果有M個(gè)互斥的屬性類型，則在模型中引入 M—1 個(gè)虛擬變量。 6、在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中往往存在一個(gè)被解釋變量受到多個(gè)解釋變量的影響的現(xiàn)象，表現(xiàn)為在線性回歸模型中有多個(gè)解釋變量，這樣的模型被稱為 多元線性回歸模型。 7、在多元線性回歸模型中,參數(shù)的最小二乘估計(jì)量具 線性性、無偏性、最小方差性，同時(shí)多元線性回歸模型滿足經(jīng)典假定，所以此時(shí)的最小二乘估計(jì)量是最優(yōu)的線性無偏估計(jì)量，又稱BLUE估計(jì)量. 8、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的核心內(nèi)容是建立和應(yīng)用 計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。 9、R2 是一個(gè)回歸直線與樣本觀測值擬合優(yōu)度的數(shù)量指標(biāo)，其值越大,擬合優(yōu)度越好,其

6、值越小，擬合優(yōu)度就越差。 10、自相關(guān) 就是指總體回歸方程的誤差項(xiàng)ui 之間存在著相關(guān),即：按時(shí)間或空間排序的觀察值序列的個(gè)成員之間存在的相關(guān)。 三、單項(xiàng)選擇題 1.經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型是指（???C?? ) ? A。投入產(chǎn)出模型??????????????? B.數(shù)學(xué)規(guī)劃模型 ? C.包含隨機(jī)方程的經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型? D。模糊數(shù)學(xué)模型 2。回歸分析中定義的(???B?? ) ? A。解釋變量和被解釋變量都是隨機(jī)變量 ? B.解釋變量為非隨機(jī)變量，被解釋變量為隨機(jī)變量 ? C。解釋變量和被解釋變量都為非隨機(jī)變量 ? D。解釋變量為隨機(jī)變量，被解釋變量為非隨機(jī)變量

7、3.設(shè)k為回歸模型中的參數(shù)個(gè)數(shù),n為樣本容量.則對總體回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn)）時(shí)構(gòu)造的F統(tǒng)計(jì)量為（ A ） A。 B。 C。 D. 4。 D—W檢驗(yàn)，即杜賓—瓦爾森檢驗(yàn)，用于檢驗(yàn)時(shí)間序列回歸模型的誤差項(xiàng)中的一階序列相關(guān)的統(tǒng)計(jì)量,DW統(tǒng)計(jì)量以O(shè)LS殘差為基礎(chǔ)： D.W=,如果D。W值越接近于2，則（ C ） A。則表明存在著正的自相關(guān) B。則表明存在著負(fù)的自相關(guān) C.則表明無自相關(guān) D。無法表明任何意義 5。容易產(chǎn)生異方差的數(shù)據(jù)為

8、(???C?? ) ? A.時(shí)序數(shù)據(jù)?????????? B.修勻數(shù)據(jù) ? C.橫截面數(shù)據(jù)???????? D.年度數(shù)據(jù) 6、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型分為單方程模型和（ C ）。 A。隨機(jī)方程模型 B。行為方程模型 C.聯(lián)立方程模型 D。非隨機(jī)方程模型 7、同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)按時(shí)間順序記錄的數(shù)據(jù)列稱為（ B ) A。橫截面數(shù)據(jù) B。時(shí)間序列數(shù)據(jù) C.修勻數(shù)據(jù) D。平行數(shù)據(jù) 8、樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題，可以概括為完整性、準(zhǔn)確性、可比性和(

9、 B )。 A.時(shí)效性 B.一致性 C。廣泛性 D.系統(tǒng)性 9、有人采用全國大中型煤炭企業(yè)的截面數(shù)據(jù)，估計(jì)生產(chǎn)函數(shù)模型,然后用該模型預(yù)測未來煤炭行業(yè)的產(chǎn)出量，這是違反了數(shù)據(jù)的( A ）原則。 A.一致性 B.準(zhǔn)確性 C.可比性 D.完整性 10、對下列模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)，哪一個(gè)模型通常被認(rèn)為沒有實(shí)際價(jià)值的（ B ）. A. (消費(fèi)）(收入) B。 （商品需求）（收入）（價(jià)格) C。 （商

10、品供給)（價(jià)格） D. （產(chǎn)出量)(資本）（勞動(dòng)） 四、多項(xiàng)選擇題 1、不滿足OLS基本假定的情況，主要包括：( ABCD ）. A。隨機(jī)序列項(xiàng)不是同方差，而是異方差 B.隨機(jī)序列項(xiàng)序列相關(guān)，即存在自相關(guān) C。解釋變量是隨機(jī)變量，且與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān) D。解釋變量之間相關(guān),存在多重共線性 E.因變量是隨機(jī)變量，即存在誤差 2、隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)產(chǎn)生的原因大致包括如下幾個(gè)方面，它們是（ ABCD )。 A.客觀現(xiàn)象的隨機(jī)性（人的行為、社會(huì)環(huán)境與自然影響的隨機(jī)性） B.模型省略變量（被省略的具有隨機(jī)性的變量歸入隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)） C.測量與歸并誤差（估計(jì)時(shí)測量和歸并誤差都?xì)w入隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)

11、） D。數(shù)學(xué)模型函數(shù)的形式的誤定 E.從根本上看是由于經(jīng)濟(jì)活動(dòng)是人類參與的活動(dòng) 3、內(nèi)生變量（ ABDE ）。 A。在聯(lián)立方程模型中，內(nèi)生變量由系統(tǒng)內(nèi)方程決定，同時(shí)又對模型系統(tǒng)產(chǎn)生影響；既作為被解釋變量,又可以在不同的方程中作為解釋變量. B.一般情況下，內(nèi)生變量與隨機(jī)項(xiàng)相關(guān)。 C。內(nèi)生變量決定外生變量 D.內(nèi)生變量一般都是經(jīng)濟(jì)變量 E.內(nèi)生變量Y一般滿足： Cov（Yi,)≠0，即E（Yi）≠0。 4、影響預(yù)測精度的因素包括( ACD )。 A.樣本容量愈大,預(yù)測的方差愈小,預(yù)測的精度愈大 B.樣本中解釋變量的離均差的和愈大，預(yù)測的方差愈小，預(yù)測的精度愈大 C.內(nèi)插

12、預(yù)測的精度比較有把握,外推預(yù)測的能力顯著下降，預(yù)測精度難以把握 D。當(dāng)其樣本容量n相當(dāng)大，而預(yù)測點(diǎn)的取值X0接近于X的平均值時(shí)，預(yù)測的方差最小,預(yù)測的精度最大 E.殘差標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)值愈小，回歸預(yù)測的精度愈精確，所以常常把殘差標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)值作為預(yù)測精度的標(biāo)志 5。 下列哪些變量屬于前定變量（??CD? ）。 A.內(nèi)生變量 B。隨機(jī)變量 C.滯后變量 D.外生變量 E.工具變量 五、判斷題 1、通常把由方程組內(nèi)決定的變量稱為內(nèi)生變量,而不能由方程組內(nèi)直接決定的變量為前定變量,又稱為先決變量.（√) 2、前定(先決）變量既能作為解釋變量，也能作為

13、被解釋變量。(×） 3、D-W檢驗(yàn),即杜賓-瓦爾森檢驗(yàn),D.W=，其最大優(yōu)點(diǎn)為簡單易行。如果D.W值接近于零，則說明越傾向于無自相關(guān).（×) 4、截面數(shù)據(jù)是一批發(fā)生在同一時(shí)間截面上的調(diào)查數(shù)據(jù).例如，在給定的某個(gè)時(shí)點(diǎn)上對個(gè)人、家戶、企業(yè)、城市、地區(qū)、國家或一系列其它單位采集的樣本所構(gòu)成的數(shù)據(jù)集。（√) 5、內(nèi)生變量是理論或模型所要解釋的變量,即因變量，它是為理論或模型以外的因素所影響的變量,是具有某種概率分布的隨機(jī)變量。(√） 6、違背基本假設(shè)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型是不可估計(jì)的。（×） 7、只有滿足基本假設(shè)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的普通最小二乘參數(shù)估計(jì)量才具有無偏性和有效性。(√） 8、要使得計(jì)量

14、經(jīng)濟(jì)學(xué)模型擬合得好，就必須增加解釋變量.（×） 9、在擬合優(yōu)度檢驗(yàn)中，擬合優(yōu)度高,則解釋變量對被解釋變量的解釋程度就高，可以推測模型總體線性關(guān)系成立；反之亦然。(×） 10、樣本容量N越小，殘差平方和RSS就越小，模型擬合優(yōu)度越好。（×） 11、當(dāng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型出現(xiàn)異方差性，其普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)量仍具有無偏性，但不具有有效性。（√) 12、實(shí)際問題中的多重共線性不是自變量之間存在理論上或?qū)嶋H上的線性關(guān)系造成的，而是由于所收集的數(shù)據(jù)之間存在近似的線性關(guān)系所致。（√） 13、模型的擬合優(yōu)度不是判斷模型質(zhì)量的唯一標(biāo)準(zhǔn)，為了追求模型的經(jīng)濟(jì)意義，可以犧牲一點(diǎn)擬合優(yōu)度。（√） 14、如果給

15、定解釋變量值，根據(jù)模型就可以得到被解釋變量的預(yù)測值。（×） 15、異方差問題中，隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差與解釋變量觀測值之間都是有規(guī)律可循的。(×) 16、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型解釋經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中各因素之間的理論關(guān)系，用確定性的數(shù)學(xué)方程加以描述。（×） 17、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)根據(jù)研究對象和內(nèi)容側(cè)重面不同，可以分為廣義計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和狹義計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。（√） 18、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科,而不是數(shù)學(xué)或其他.（√) 19、樣本數(shù)據(jù)的收集是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的核心內(nèi)容.（×） 20、方法，主要包括模型方法和計(jì)算方法，是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的基礎(chǔ)。（×） 21、具有因果關(guān)系的變量之間一定有數(shù)學(xué)上的相關(guān)關(guān)系,具有相關(guān)關(guān)系的變量之間一

16、定具有因果關(guān)系。(×） 22、乘數(shù)是變量的變化率之比。（×） 23、單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型是以多個(gè)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象為研究對象，是應(yīng)用最為普遍的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型。（×） 24、對于最小二乘法最合理的參數(shù)估計(jì)量應(yīng)該使得從模型中抽取n組樣本觀測值的概率最大。（×) 25、總體平方和由殘差平方和和回歸平方和組成.(√） 26、校正的判定系數(shù)和非校正的判定系數(shù)僅當(dāng)非校正判定系數(shù)為1時(shí)才相等。（√） 27、判定所有解釋變量是否對應(yīng)變量有顯著影響的方法是看是否每個(gè)解釋變量都是顯著的t統(tǒng)計(jì)量；如果不是，則解釋變量整體是統(tǒng)計(jì)不顯著的。（×) 28、當(dāng)R2=1， F= 0 ;當(dāng)R2= 0 ,F=∞。（×） 2

17、9、在模型Yi=B1+B2X2i+B3X3i+ui中，如果X2和X3負(fù)相關(guān)且B3>0，則從模型中略去解釋變量X3將使b12的值減?。垡布?E（b12)〈(B2)].其中b12是Y僅對X2的回歸方程中的斜率系數(shù).（√） 30、當(dāng)我們說估計(jì)的回歸系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上是顯著的，意思是說它顯著不為1。（×) 31、要計(jì)算t臨界值,僅僅需知道自由度.(×） 32、整個(gè)多元回歸模型在統(tǒng)計(jì)上是顯著的意味著模型中任何一個(gè)單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計(jì)顯著的。（×） 33、就估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)而言，單方程回歸與多元回歸沒有什么區(qū)別。（√) 34、無論模型中包括多少個(gè)解釋變量，總離差平方和的自由度總為（n－1).（√） 35

18、、雙對數(shù)模型的斜率和彈性系數(shù)相同。（√) 36、對于變量之間是線性的模型而言，斜率系數(shù)是一個(gè)常數(shù)，彈性系數(shù)是一個(gè)變量。但雙對數(shù)模型的彈性系數(shù)是一個(gè)常數(shù)，而斜率是一個(gè)變量。（√） 37、雙對數(shù)模型的R2值可以與對數(shù)—線性模型的相比較,但不能與線性-對數(shù)模型的相比較.（√) 38、線性-對數(shù)模型的R2值可以與線性模型相比較，但不能與雙對數(shù)模型或?qū)?shù)線性模型的相比較.（√） 39、模型A：lnY=-0.6+0.4X;r2= 0.85；模型B：Y=1。3+2。2X；r2=0。73模型A更好一些，因?yàn)樗膔2大。（×） 40、在存在異方差情況下，普通最小二乘估計(jì)是有偏的和無效的。（×) 41

19、、如果存在異方差,通常使用的t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)是無效的.（√) 42、在存在異方差情況下，常用的OLS估計(jì)總是高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。（×） 43、當(dāng)存在序列相關(guān)時(shí),OLS估計(jì)量是有偏的并且也是無效的。（×) 44、消除序列相關(guān)的廣義差分變換假定自相關(guān)系數(shù)必須等于1.（√） 45、兩個(gè)模型,一個(gè)是一階差分形式，一個(gè)是水平形式,這兩個(gè)模型的R2是不可以直接比較的.（√） 46、存在多重共線性時(shí)，模型參數(shù)無法估計(jì).(×） 47、盡管存在著完全多重共線性,普通最小二乘估計(jì)量仍然是最優(yōu)線性無偏估計(jì)量。（×） 48、在存在高度多重共線性的情況下，無法估計(jì)一個(gè)或多個(gè)偏回歸系數(shù)的顯著性。(√) 4

20、9、一旦模型中的解釋變量是隨機(jī)變量，則違背了基本假設(shè)，使得模型的OLS估計(jì)量有偏且不一致.（×） 六、簡答 1、隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)產(chǎn)生的原因 答:（1）客觀現(xiàn)象的隨機(jī)性。引入e的根本原因,乃是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)是人類參與的，因此不可能像科學(xué)實(shí)驗(yàn)?zāi)菢泳_。 （2）此外還有社會(huì)環(huán)境和自然環(huán)境的隨機(jī)性。 （3）模型省略了變量。被省略的變量包含在隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)e中。 （4）測量與歸并誤差.測量誤差致使觀察值不等于實(shí)際值，匯總也存在誤差. （5)數(shù)學(xué)模型形式設(shè)定造成的誤差。由于認(rèn)識(shí)不足或者簡化，將非線性設(shè)定成線性模型。 經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的隨機(jī)性,正是為什么要采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法的原因。 2、采用普通最小二乘法，

21、已經(jīng)保證了模型最好地?cái)M合樣本觀測值，為何還要進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗(yàn)？ 答：普通最小二乘法所保證的最好擬合，是同一個(gè)問題內(nèi)部的比較,擬合優(yōu)度檢驗(yàn)結(jié)果所表示的優(yōu)劣是不同問題之間的比較.兩個(gè)同樣滿足最小二乘原則的模型，對樣本觀測值的擬合程度不一定相同. 3、針對普通最小二乘法，線性回歸摸型的基本假設(shè) 答:（1）解釋變量是確定性變量，而且解釋變量之間不相關(guān)。 （2）隨機(jī)誤差項(xiàng)具有0均值且同方差。 （3）隨機(jī)誤差項(xiàng)在不同樣本點(diǎn)之間獨(dú)立,不存在序列相關(guān). (4)隨機(jī)誤差項(xiàng)與解釋變量之間不相關(guān)。 （5）隨機(jī)誤差項(xiàng)服從0均值且同方差的正態(tài)分布。 七、綜合題 1、某人試圖建立我國煤炭行業(yè)生產(chǎn)方程

22、，以煤炭產(chǎn)量為被解釋變量,經(jīng)過理論和經(jīng)驗(yàn)分析，確定以固定資產(chǎn)原值、職工人數(shù)和電力消耗量變量作為解釋變量,變量的選擇是正確的.于是建立了如下形式的理論模型： 煤炭產(chǎn)量=固定資產(chǎn)原值+職工人數(shù)+電力消耗量+μ 選擇2000年全國60個(gè)大型國有煤炭企業(yè)的數(shù)據(jù)為樣本觀測值;固定資產(chǎn)原值用資產(chǎn)形成年當(dāng)年價(jià)計(jì)算的價(jià)值量，其它采用實(shí)物量單位；采用OLS方法估計(jì)參數(shù).指出該計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題中可能存在的主要錯(cuò)誤,并簡單說明理由。 答：⑴ 模型關(guān)系錯(cuò)誤。直接線性模型表示投入要素之間完全可以替代，與實(shí)際生產(chǎn)活動(dòng)不符. ⑵ 估計(jì)方法錯(cuò)誤.該問題存在明顯的序列相關(guān)性,不能采用OLS方法估計(jì)。 ⑶ 樣

23、本選擇違反一致性。行業(yè)生產(chǎn)方程不能選擇企業(yè)作為樣本。 ⑷ 樣本數(shù)據(jù)違反可比性.固定資產(chǎn)原值用資產(chǎn)形成年當(dāng)年價(jià)計(jì)算的價(jià)值量,不具備可比性。 2、材料：為證明刻卜勒行星運(yùn)行第三定律，把地球與太陽的距離定為1個(gè)單位.地球繞太陽公轉(zhuǎn)一周的時(shí)間為1個(gè)單位（年）.那么太陽系9個(gè)行星與太陽的距離（D）和繞太陽各公轉(zhuǎn)一周所需時(shí)間(T）的數(shù)據(jù)如下: obs 水星 金星 地球 火星 木星 土星 天王星 海王星 冥王星 DISTANCE 0。387 0。723 1 1.52 5。2 9。54 19.2 30.1 39。5 Time 0.24 0。615 1 1.

24、88 11。9 29.5 84 165 248 D3 0。057 0。377 1 3。512 140.6 868.3 7078 27271 61630 T2 0。057 0.378 1 3。534 141。6 870.2 7056 27225 61504 用上述數(shù)據(jù)建立計(jì)量模型并使用EVIEWS計(jì)算輸出結(jié)果如下 問題：根據(jù)EVIEWS計(jì)算輸出結(jié)果回答下列問題 （1）EVIEWS計(jì)算選用的解釋變量是____________________ （2）EVIEWS計(jì)算選用的被解釋變量是____________________ （3）建立的

25、回歸模型方程是____________________ （4）回歸模型的擬合優(yōu)度為____________________ （5）回歸函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差為____________________ （6）回歸參數(shù)估計(jì)值的樣本標(biāo)準(zhǔn)差為____________________ (7）回歸參數(shù)估計(jì)值的t統(tǒng)計(jì)量值為____________________ （8）殘差平方和為____________________ （9)被解釋變量的平均數(shù)為____________________ （10)被解釋變量的標(biāo)準(zhǔn)差為____________________ 答案如下： (1)Log（distance

26、） （2）Log(time） (3）Log（distance）=1.500033 Log（time)+u (4）0。999999 （5）0.002185 (6)0。000334 （7）4492.202 （8）3。82e—05 （9）2。181016 （10）2。587182 3、 （中國）國內(nèi)生產(chǎn)總值與投資及貨物和服務(wù)凈出口 單位：億元 年份 國內(nèi)生產(chǎn)總值（Y） 資本形成額（X1） 貨物和服務(wù)凈出口（X2) 1991 21280。40 7517。000 617.5000 1992 25863.70 9636.000 275。600

27、0 1993 34500。70 14998。00 —679.4000 1994 46690。70 19260。60 634.1000 1995 58510.50 23877.00 998。5000 1996 68330。40 26867。20 1459。300 1997 74894。20 28457。60 2857。200 1998 79003.30 29545.90 3051。500 1999 82673。10 30701.60 2248.800 2000 89340.90 32499。80 2240.200 2001 98

28、592.90 37460.80 2204.700 2002 107897。6 42304。90 2794.200 2003 121511.4 51382。70 2686.200 用上述數(shù)據(jù)建立計(jì)量模型并使用EVIEWS計(jì)算輸出結(jié)果如下 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date： 10/19/09 Time: 21:40 Sample: 1991 2003 Included observations: 13 Variable Coefficient Std。 Error t—Statistic

29、Prob. C 3871.805 2235。263 1.732147 0。1139 X1 2。177916 0。120692 18。04527 0。0000 X2 4。051980 1。282402 3.159680 0。0102 R-squared 0.991494 Mean dependent var 69929。98 Adjusted R—squared 0。989793 S。D。 dependent var 31367。13 S。E. of regression 3168。980 Akaike info c

30、riterion 19。15938 Sum squared resid 1。00E+08 Schwarz criterion 19.28975 Log likelihood —121.5360 F—statistic 582.8439 Durbin-Watson stat 0.926720 Prob（F-statistic) 0.000000 (1)建立投資與凈出口與國民生產(chǎn)總值的二元線性回歸方程并進(jìn)行估計(jì)，并解釋斜率系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義。 解：建立Y與X?、X?之間的線性回歸模型： Y = + X1 + X2+ e

31、i 根據(jù)普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)有 故所求回歸方程為 Y = 3871.805 + 2.177916 X1 + 4.051980X2 X1的系數(shù)β1=2.177916表明，如果其他變量保持不變，為使國民生產(chǎn)總值增加一億元投資需增加2.18億元,凈出口增加4。05億元也能使國民生產(chǎn)總值增加一億元。 （2）對偏回歸系數(shù)及所建立的回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)，顯著性水平α=0。05. 解：假設(shè)H0 ： ，H1 : .在H0 成立的條件下 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量~t (n—k） ~t （n—k) 0。120692 1。282402 其中C

32、ii是對角線的值。，為殘差平方和. 所以:=18.04527 =3.159680 給定α=0.05。 。從上面結(jié)果看出t?、t?的絕對值均大于2.2281，故拒絕H0，認(rèn)為b1、b2 均顯著不等于0，X1、X2對Y的影響均顯著。 （3)估計(jì)可決系數(shù)，以顯著性水平α=0.05對方程整體顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)，并估計(jì)校正可決系數(shù)，說明其含義。 解： R 2==0.991494 假設(shè)H0：b1 =b2 =0.H1:b1 、b2 不全為0。 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F=582。8439 給定α=0。05。 ，F(xiàn)遠(yuǎn)大于F0。05 （2，10)，故拒絕H0，認(rèn)為總體參數(shù)b1、b

33、2 不全為等于0，資本形成額X1和貨物和服務(wù)凈出口X2對國民生產(chǎn)總值Y的影響顯著。 4、假設(shè)要求你建立一個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型來說明在學(xué)校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人數(shù)，以便決定是否修建第二條跑道以滿足所有的鍛煉者.你通過整個(gè)學(xué)年收集數(shù)據(jù)，得到兩個(gè)可能的解釋性方程： 方程A: 方程B： 其中：—某天慢跑者的人數(shù)；-該天降雨的英寸數(shù)；—該天日照的小時(shí)數(shù)；—該天的最高溫度(按華氏溫度）；—第二天需交學(xué)期論文的班級(jí)數(shù)。 請回答下列問題： （1）這兩個(gè)方程你認(rèn)為哪個(gè)更合理些，為什么？ (2)為什么用相同的數(shù)據(jù)去估計(jì)相同變量的系數(shù)得到不同的符號(hào)? 答案： （1)方程

34、B更合理些。原因是：方程B中的參數(shù)估計(jì)值的符號(hào)與現(xiàn)實(shí)更接近些，如與日照的小時(shí)數(shù)同向變化，天長則慢跑的人會(huì)多些;與第二天需交學(xué)期論文的班級(jí)數(shù)成反向變化，這一點(diǎn)在學(xué)校的跑道模型中是一個(gè)合理的解釋變量。 （2）解釋變量的系數(shù)表明該變量的單位變化在方程中其他解釋變量不變的條件下對被解釋變量的影響，在方程A和方程B中由于選擇了不同的解釋變量，如方程A選擇的是“該天的最高溫度”而方程B選擇的是“第二天需交學(xué)期論文的班級(jí)數(shù)”，由此造成與這兩個(gè)變量之間的關(guān)系不同，所以用相同的數(shù)據(jù)估計(jì)相同的變量得到不同的符號(hào). 5、收集1978—2001年的消費(fèi)額XF（億元）,國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP（億元）資料,建立消費(fèi)函數(shù),

35、Eviews結(jié)果如下： Dependent Variable： LOG(XF） Method: Least Squares Date: 10/21/09 Time： 20：16 Sample: 1978 2001 Included observations: 24 Coefficient Std。 Error t—Statistic Prob.?? C -0。042662 0.033247 t1= 0.2128 LOG（GDP） 0.936417 0.084454 t2= 0.0000 R-squared

36、 0.999503 ????Mean dependent var 6.829620 Adjusted R—squared 0。998480 ????S。D。 dependent var 1.308850 S.E。 of regression 0。029846 ????Akaike info criterion —4。105890 Sum squared resid 0.019597 ????Schwarz criterion —4.007719 Log likelihood 51。27068 ????Hannan—Quinn criter. -4.07984

37、5 F—statistic 44210。44 ????Durbin—Watson stat 1。682476 Prob(F-statistic) 0。000000 要求:(1）把表中缺失的數(shù)據(jù)補(bǔ)上；（5分) （2）把回歸分析結(jié)果報(bào)告出來；（5分） (3）進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義、統(tǒng)計(jì)學(xué)意義和經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)意義檢驗(yàn);（6分） （4）解釋系數(shù)經(jīng)濟(jì)含義。（4分） 6、根據(jù)廣東省數(shù)據(jù),把財(cái)政支出 (CZ)作為因變量，財(cái)政收入（CS）作為解釋變量進(jìn)行一元回歸分析后,得到回歸殘差平方的對數(shù)對log（CS)的回歸結(jié)果如下: Dependent Variable： LOG（RESID^2）

38、 Method: Least Squares Date: 5/22/09 Time： 20：24 Sample： 1978 2003 Included observations： 26 Variable Coefficient Std。 Error t-Statistic Prob.?? LOG(CS) 1.522024 0。248743 6.118862 0。0014 C 2.347621 0。22052 10。645842 0。0005 R—squared 0。346731 ????Mean depende

39、nt var 26.24844 Adjusted R-squared 0。316398 ????S。D。 dependent var 28.03465 S.E. of regression 15.475117 ????Akaike info criterion 7。824553 Sum squared resid 7310。458 ????Schwarz criterion 7。593271 要求： (1）寫出異方差表達(dá)式σi2=？（10分) (2)進(jìn)行同方差變換，證實(shí)變換后的模型不存在異方差。（10分） 已知： 其中:，其中 模型兩邊同時(shí)除以進(jìn)行變換,得：（3分) 其中：，可以證明誤差項(xiàng)是同方差的。 證明如下：（4分） 已知：，，（根據(jù)已知條件為常數(shù))，證得變換后的誤差項(xiàng)是同方差的。 13