計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)習(xí)題及答案(同名20930)

1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)習(xí)題及答案（同名20930）計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)各章習(xí)題第一章 緒論試列出計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析的主要步驟。計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中為何要包括擾動(dòng)項(xiàng)?什么是時(shí)間序列和橫截面數(shù)據(jù)? 試舉例說明二者的區(qū)別。估計(jì)量和估計(jì)值有何區(qū)別？第二章 計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)名詞解釋隨機(jī)變量概率密度函數(shù)抽樣分布樣本均值樣本方差協(xié)方差相關(guān)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)誤差顯著性水平置信區(qū)間無偏性有效性一致估計(jì)量接受域拒絕域第 I 類錯(cuò)誤請(qǐng)用例 2.2 中的數(shù)據(jù)求北京男生平均身高的99置信區(qū)間。25個(gè)雇員的隨機(jī)樣本的平均周薪為 130元，試問此樣本是否取自一個(gè)均值為 120 元、標(biāo)準(zhǔn)差為 10 元的正態(tài)總體？某月對(duì)零售商店的調(diào)查結(jié)果表明，市郊食品店的

2、月平均銷售額為 2500元，在下一個(gè)月份中，取出16 個(gè)這種食品店的一個(gè)樣本，其月平均銷售額為2600元，銷售額的標(biāo)準(zhǔn)差為480 元。試問能否得出結(jié)論，從上次調(diào)查以來，平均月 銷售額已經(jīng)發(fā)生了變化？第三章雙變量線性回歸模型3.1判斷題(判斷對(duì)錯(cuò)；如果錯(cuò)誤，說明理由)(1) OLS法是使殘差平方和最小化的估計(jì)方法。(2)計(jì)算OLS估計(jì)值無需古典線性回歸模型的基本假定。(3)若線性回歸模型滿足假設(shè)條件(1)(4),但擾動(dòng)項(xiàng)不服從正態(tài)分布, 則盡管OLS估計(jì)量不再是BLUE ,但仍為無偏估計(jì)量。(4)最小二乘斜率系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)所依據(jù)的是t分布，要求？的抽樣分布是態(tài)分布。R2=TSS/ESS。(6)若

3、回歸模型中無截距項(xiàng)，則et 00(7)若原假設(shè)未被拒絕，則它為真。(8)在雙變量回歸中，2的值越大，斜率系數(shù)的方差越大。3.2設(shè)?YXW &Y分別表示Y對(duì)X和X對(duì)Y的OLS回歸中的斜率，證明Yx ?xy=2r為X和Y的相關(guān)系數(shù)。3.3證明:一 - Y Y?-Y的真實(shí)值與OLS擬合值有共同的均值，即 Y;n nOLS殘差與擬合值不相關(guān)，即Y?et 0o3.4證明本章中(3.18)和(3.19)兩式:2 Xt2Var ( ?) 2-n xt/、9 X 2Cov( ?, ?)2Xt3.5考慮下列雙變量模型:模型1 ： Y2Xi ui模型 2： Y 12(Xi X) Uii和i的OLS估計(jì)量相同嗎？它

4、們的方差相等嗎？2和2的OLS估計(jì)量相同嗎？它們的方差相等嗎？3.6有人使用1980 1994年度數(shù)據(jù)，研究匯率和相對(duì)價(jià)格的關(guān)系，得到如下結(jié) 果：Y 6.682 4.318XtR2 0.528Se:(1.22) (1.333)其中，Y=馬克對(duì)美元的匯率X =美、德兩國消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)(CPI)之比，代表兩國的相對(duì)價(jià)格(1)請(qǐng)解釋回歸系數(shù)的含義；Xt的系數(shù)為負(fù)值有經(jīng)濟(jì)意義嗎？(3)如果我們重新定義X為德國CPI與美國CPI之比，X的符號(hào)會(huì)變化 嗎？為什么？隨機(jī)調(diào)查200位男性的身高和體重，并用體重對(duì)身高進(jìn)行回歸，結(jié)果如下:Weight76.26 1.31HeightR2 0.81Se:(2.15)

5、 (0.31)其中 Weight的單位是磅(lb), Height的單位是厘米(cm)。(1)當(dāng)身高分別為177.67cm、164.98cm、187.82cm時(shí)，對(duì)應(yīng)的體重的擬合 值為多少？(2)假設(shè)在一年中某人身高增高了 3.81cm,此人體重增加了多少？設(shè)有10名工人的數(shù)據(jù)如下：X10 710 58 867 910Y11 10 12 610 7910 1110其中X=勞動(dòng)工時(shí)，Y=產(chǎn)量(1)試估計(jì)Y=a + BX + U (要求列出計(jì)算表格)；(2)提供回歸結(jié)果(按標(biāo)準(zhǔn)格式)并適當(dāng)說明；(3)檢驗(yàn)原假設(shè)B =1.0。用12對(duì)觀測(cè)值估計(jì)出的消費(fèi)函數(shù)為Y=10.0+0.90X,且已知?2 =0

6、.01,一 二200,2 =4000,試預(yù)測(cè)當(dāng)X0=250時(shí)Y0的值，并求Y0的95%置信區(qū)問。設(shè)有某變量（Y）和變量（X） 19951999年的數(shù)據(jù)如下：X61117813Y13524（1）試用OLS法估計(jì)Yt = a + BXt + ut （要求列出計(jì)算表格）；（2）求？2 和 R2;（3）試預(yù)測(cè)X0=10時(shí)Y0的值，并求Y0的95%置信區(qū)問。根據(jù)上題的數(shù)據(jù)及回歸結(jié)果，現(xiàn)有一對(duì)新觀測(cè)值X0=20, Y0 = 7.62,試問它們是否可能來自產(chǎn)生樣本數(shù)據(jù)的同一總體？有人估計(jì)消費(fèi)函數(shù)CiYi Ui ,得到如下結(jié)果（括號(hào)中數(shù)字為t值）:Ci= 15 + 0.81YiR2=0.98(2.7)n=19

7、(1)0 （取顯著性水平為5%）3.13Ct = a+ B Yt + ut求 的95%置信區(qū)間，這個(gè)區(qū)間包括 0嗎?試用中國19852003年實(shí)際數(shù)據(jù)估計(jì)消費(fèi)函數(shù):其中：C代表消費(fèi)，Y代表收入。原始數(shù)據(jù)如下表所示，表中：Cr =農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出（元）Cu =城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出（元）Y =國內(nèi)居民家庭人均純收入（元）Yr =農(nóng)村居民家庭人均純收入（元）Yu =城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入（元）Rpop =農(nóng)村人口比重（）pop = 為年年底我國人口總數(shù)（億人）P=居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（1985=100）Pr = 農(nóng)村居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（1985=100）Pu = 城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（1985=1

8、00）年份CrCuYrYuRpopPopPPrPu1985317.42673.20397.60739.1076.2910.59100.00100.0100.01986356.95798.96423.80899.6075.4810.75106.50106.1107.01987398.29884.40462.601002.2074.6810.93114.30112.7116.41988476.661103.98544.901181.4074.1911.10135.80132.4140.51989535.371210.95601.501375.7073.7911.27160.20157.9163.3

9、1990584.631278.89686.301510.2073.5911.43165.20165.1165.41991619.791453.81708.601700.6073.6311.58170.80168.9173.81992659.211671.73784.002026.6072.3711.72181.70176.8188.81993769.652110.81921.602577.4071.8611.85208.40201.0219.219941016.812851.341221.003496.2071.3811.99258.60248.0274.119951310.363537.57

10、1577.704283.0070.9612.11302.80291.4320.119961572.083919.471926.104838.9070.6312.24327.90314.4348.319971617.154185.642090.105160.3069.5212.36337.10322.3359.119981590.334331.612162.005425.1068.0912.48334.40319.1356.919991577.424614.912210.305854.0066.6512.59329.70314.3352.320001670.134998.002253.40628

11、0.0065.2212.67331.00314.0355.120011741.095309.012366.406859.6063.7812.76333.30316.5357.620021834.316029.882475.607702.8062.3412.85330.60315.2354.020031943.306510.942622.208472.2060.9112.92334.60320.2357.2數(shù)據(jù)來源：中國統(tǒng)計(jì)年鑒2004使用計(jì)量經(jīng)濟(jì)軟件，用國內(nèi)居民人均消費(fèi)、農(nóng)村居民人均消費(fèi)和城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)分別對(duì)各自的人均收入進(jìn)行回歸，給出標(biāo)準(zhǔn)格式回歸結(jié)果；并由回歸結(jié) 果分析我國城鄉(xiāng)居民消費(fèi)行為

12、有何不同。第四章 多元線性回歸模型4.1 某經(jīng)濟(jì)學(xué)家試圖解釋某一變量Y 的變動(dòng)。他收集了 Y 和 5 個(gè)可能的解釋變量15的觀測(cè)值(共10組)，然后分別作三個(gè)回歸，結(jié)果如下(括號(hào)中數(shù)字為 t 統(tǒng)計(jì)量) ：( 1 ) t =51.5+3.21 1tR2=0.63(3.45)(5.21)( 2) t =33.43+ 3.67 1t +4.62 2t +1.21 3tR2=0.75(3.61)(2.56)(0.81)(0.22)( 3) t =23.21+ 3.82 1t +2.32 2t +0.82 3t +4.10 4t + 1.21 5t(2.21)(2.83)(0.62)(0.12)(2.1

13、0)(1.11)R2=0.80你認(rèn)為應(yīng)采用哪一個(gè)結(jié)果？為什么？為研究旅館的投資問題，我們收集了某地的 1987-1995年的數(shù)據(jù)來估計(jì)收益生產(chǎn)函數(shù)R=AL aK3e其中R=旅館年凈收益(萬年),L= 土地投入，K=資金投入， e 為自然對(duì)數(shù)的底。設(shè)回歸結(jié)果如下(括號(hào)內(nèi)數(shù)字為標(biāo)準(zhǔn)誤差) ：ln R? = -0.9175 + 0.273lnL + 0.733lnK R2=0.94(0.212) (0.135)(0.125)請(qǐng)對(duì)回歸結(jié)果作必要說明；(2)分別檢驗(yàn)a和B的顯著性；(3)檢驗(yàn)原假設(shè)：=B = 0;我們有某地1970-1987年間人均儲(chǔ)蓄和收入的數(shù)據(jù)，用以研究1970 1978和1978年

14、以后儲(chǔ)蓄和收入之間的關(guān)系是否發(fā)生顯著變化。引入虛擬變量后，估計(jì)結(jié)果如下(括號(hào)內(nèi)數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)差)：t = -1.7502 + 1.4839D + 0.1504 t - 0.1034D t R2 =0.9425(0.3319) (0.4704) (0.0163)(0.0332)其中：Y=人均儲(chǔ)蓄，X二人均收入,D= 0, 1970 19781, 1979 1987年請(qǐng)檢驗(yàn)兩時(shí)期是否有顯著的結(jié)構(gòu)性變化說明下列模型中變量是否呈線性，系數(shù)是否呈線性，并將能線性化的模型線性化。 TOC o 1-5 h z 11,y 01 2 2 u(2) y0 xuxx、,1(3)y 1 (o1x u)有學(xué)者根據(jù)某國19年

15、的數(shù)據(jù)得到下面的回歸結(jié)果：Y? 58.9 0.20X1t 0.10X2tR2 0.96Se:(0.0092) (0.084)其中：Y=進(jìn)口量(百萬美元)，X1 =個(gè)人消費(fèi)支出(百萬美元),*2=進(jìn)口價(jià)格/國內(nèi)價(jià)格。(1)解釋截距項(xiàng)以及X1和X2系數(shù)的意義；(2) Y的總變差中被回歸方程解釋的部分、未被回歸方程解釋的部分各是多少？(3)進(jìn)行回歸方程的顯著性檢驗(yàn)，并解釋檢驗(yàn)結(jié)果；(4)對(duì)“斜率”系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，并解釋檢驗(yàn)結(jié)果。由美國46個(gè)州1992年的數(shù)據(jù)，Baltagi得到如下回歸結(jié)果：2logc 4.30 1.34log p 0.17logY R 0.27Se: (0.91) (0.32)

16、(0.20)其中，C =香煙消費(fèi)(包/人年)，P =每包香煙的實(shí)際價(jià)格丫=人均實(shí)際可支配收入(1)香煙需求的價(jià)格彈性是多少？它是否統(tǒng)計(jì)上顯著？若是，它是否統(tǒng)計(jì)上異于-1？（ 2）香煙需求的收入彈性是多少？它是否統(tǒng)計(jì)上顯著？若不顯著，原因是什 么？（ 3）求出R 2 。有學(xué)者從 209個(gè)公司的樣本， 得到如下回歸結(jié)果 （括號(hào)中數(shù)字為標(biāo)準(zhǔn)誤差） ： log（S?alary） 4.32 0.280log（ sales） 0.0174roe 0.00024rosR20.283（0.32） （0.035）（0.0041）（0.00054）Sales=公司年銷售額ros =公司股票收益其中，Salary

17、= CEO的薪金roe=股本收益率（） 請(qǐng)分析回歸結(jié)果。為了研究某國 1970 1992期間的人口增長率， 某研究小組估計(jì)了下列模型：模型 1：ln(pop)t 4.73 0.024tt :(781.25)(54.71)模型 2：ln( pop)t4.77t :(2477.92)0.015t 0.075Dt 0.011(Dtt)(34.01) ( 17.03) (25.54)其中：Pop =人口（百萬人），t=趨勢(shì)變量,1978年及以后1978年以前（ 1）在模型 1 中，樣本期該地的人口增長率是多少？（2）人口增長率在1978年前后是否顯著不同？如果不同，那么19721977和1978 19

18、92 兩時(shí)期中，人口增長率各是多少？設(shè)回歸方程為 Y= B 0+B iXi+B 2X2+B 3X3+ u,試說明你將如何檢驗(yàn)聯(lián)合假 設(shè)：0 1= 02 和 03 = 1 0下列情況應(yīng)引入幾個(gè)虛擬變量，如何表示？企業(yè)規(guī)模：大型企業(yè)、中型企業(yè)、小型企業(yè)；學(xué)歷：小學(xué)、初中、高中、大學(xué)、研究生。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)生轉(zhuǎn)折時(shí)期， 可以通過引入虛擬變量來表示這種變化。 例如，研究進(jìn)口消費(fèi)品的數(shù)量Y 與國民收入X 的關(guān)系時(shí)， 數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖顯示1979 年前后明顯不同。請(qǐng)寫出引入虛擬變量的進(jìn)口消費(fèi)品線性回歸方程?？虏?道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)Y AK L其中：GDP=地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）K=資本形成總額（億元）1=就業(yè)人數(shù)

19、（萬人）P=商品零售價(jià)格指數(shù)（上年=100）試根據(jù)中國2003年各省數(shù)據(jù)估計(jì)此函數(shù)并分析結(jié)果。數(shù)據(jù)如下表所示地區(qū)gdpKLP地區(qū)gdpKLP北京3663.102293.93858.698.2湖北5401.712141.902537.3101.2天津2447.661320.47419.797.4湖南4638.731738.273515.9100.6河北7098.563128.803389.5100.2廣東13625.875259.484119.5100.0山西2456.591230.341469.5100.3廣西2735.131030.402601.4100.2內(nèi)家占2150.411299.27

20、1005.299.6海南670.93315.66353.8100.4遼寧6002.542333.671861.398.9TO2250.561314.201659.599.5吉林2522.621102.871044.6100.5四川5456.322295.264449.6100.1黑龍江4430.001307.861622.499.7貴州1356.11759.632118.4100.0上海6250.812957.20771.599.0A照2465.291147.122349.699.9江蘇12460.836182.383610.399.8西藏184.50104.58130.799.4浙江9395

21、.004639.062961.999.6陜西2398.581447.731911.3100.5安徽3972.381455.213416.0101.3日肅1304.60610.831304.0100.2福建5232.172396.911756.799.1青海390.21294.25254.3100.8江西2830.461354.991972.3100.1寧夏385.34320.43290.699.5山東12435.935788.534850.6100.2新疆1877.611119.21721.399.2河南7048.592874.675535.7101.3第五章 模型的建立與估計(jì)中的問題及對(duì)策5

22、.1 判斷題（判斷對(duì)錯(cuò)；如果錯(cuò)誤，說明理由）（ 1）盡管存在嚴(yán)重多重共線性，普通最小二乘估計(jì)量仍然是最佳線性無偏估計(jì)量（ BLUE ） 。（ 2）如果分析的目的僅僅是為了預(yù)測(cè)，則多重共線性并無妨礙。（ 3）如果解釋變量兩兩之間的相關(guān)系數(shù)都低，則一定不存在多重共線性。（ 4）如果存在異方差性，通常用的t 檢驗(yàn)和 F 檢驗(yàn)是無效的。（ 5）當(dāng)存在自相關(guān)時(shí)，OLS 估計(jì)量既不是無偏的，又不是有效的。（ 6）消除一階自相關(guān)的一階差分變換法假定自相關(guān)系數(shù)必須等于1。（ 7）模型中包含無關(guān)的解釋變量，參數(shù)估計(jì)量會(huì)有偏，并且會(huì)增大估計(jì)量的方差，即增大誤差。（8）多元回歸中，如果全部“斜率”系數(shù)各自經(jīng)t檢驗(yàn)都

23、不顯著，則R2值也高不了。（ 9）存在異方差的情況下，OLS 法總是高估系數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤差。（ 10）如果一個(gè)具有非常數(shù)方差的解釋變量被（不正確地）忽略了，那么OLS殘差將呈異方差性?？紤]帶有隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的復(fù)利增長模型：Yt Y0（1 r）tut , Y 表示 GDP ， Y0是Y的基期值，r是樣本期內(nèi)的年均增長率，t表示年份，t= 1978,修。?。試問應(yīng)如何估計(jì)GDP 在樣本期內(nèi)的年均增長率？檢驗(yàn)下列情況下是否存在擾動(dòng)項(xiàng)的自相關(guān)。DW=0.81 ， n=21 ， k=3DW=2.25， n=15， k=2DW=1.56， n=30， k=5有人建立了一個(gè)回歸模型來研究我國縣一級(jí)的教育支出：

24、Y= B 0+ B 1X1 + B 2X2+ b 3X3+u其中： Y ， X1， X2 和 X 3分別為所研究縣份的教育支出、居民人均收入、學(xué)齡兒童人數(shù)和可以利用的各級(jí)政府教育撥款。他打算用遍布我國各省、市、自治區(qū)的 100 個(gè)縣的數(shù)據(jù)來估計(jì)上述模型。（ 1）所用數(shù)據(jù)是什么類型的數(shù)據(jù)？（ 2）能否采用OLS 法進(jìn)行估計(jì)？為什么？（ 3）如不能采用OLS 法，你認(rèn)為應(yīng)采用什么方法？試從下列回歸結(jié)果分析存在問題及解決方法：?i= 24.7747 + 0.9415 2i - 0.0424 3iR 2 =0.9635SE：（ 6.7525）（ 0.8229）（ 0.0807）其中：Y=消費(fèi)，X2=收

25、入，X3=財(cái)產(chǎn)，且n=5000Y?t= 0.4529 - 0.0041tR 2 =0.5284t ：（-3.9606）DW=0.8252其中Y=勞動(dòng)在增加值中的份額，t二時(shí)間該估計(jì)結(jié)果是使用1949-1964 年度數(shù)據(jù)得到的。工資模型：wi = b0+biSi + b2Ei + b3Ai + b4Ui + ui其中W產(chǎn)工資，6 =學(xué)校教育年限，E產(chǎn)工作年限，Ai =年齡，U產(chǎn)是否參加工會(huì)。在估計(jì)上述模型時(shí)，你覺得會(huì)出現(xiàn)什么問題？如何解決？你想研究某行業(yè)中公司的銷售量與其廣告宣傳費(fèi)用之間的關(guān)系。你很清楚地知道該行業(yè)中有一半的公司比另一半公司大，你關(guān)心的是這種情況下，什么估計(jì)方法比較合理。假定大公

26、司的擾動(dòng)項(xiàng)方差是小公司擾動(dòng)項(xiàng)方差的兩倍。（ 1）若采用普通最小二乘法估計(jì)銷售量對(duì)廣告宣傳費(fèi)用的回歸方程（假設(shè)廣告宣傳費(fèi)是與誤差項(xiàng)不相關(guān)的自變量） ，系數(shù)的估計(jì)量會(huì)是無偏的嗎？是一致的嗎？是有效的嗎？（ 2）你會(huì)怎樣修改你的估計(jì)方法以解決你的問題？（ 3）能否對(duì)原擾動(dòng)項(xiàng)方差假設(shè)的正確性進(jìn)行檢驗(yàn)？考慮下面的模型GNPt01Mt 2Mt 13（Mt Mt 1） ut其中GNP = 國民生產(chǎn)總值，M=貨幣供給。（ 1）假設(shè)你有估計(jì)此模型的數(shù)據(jù)，你能成功地估計(jì)出模型的所有系數(shù)嗎？說明理由。（ 2）如果不能，哪些系數(shù)可以估計(jì)？（ 3）如果從模型中去掉2 M t 1 這一項(xiàng)，你對(duì)（1）中問題的答案會(huì)改變嗎？

27、（ 4）如果從模型中去掉1M t 這一項(xiàng)，你對(duì)（ 1）中問題的答案會(huì)改變嗎？5.9 采用美國制造業(yè)18991922年數(shù)據(jù)， Dougherty 得到如下兩個(gè)回歸結(jié)果：lnY? 2.81 0.53ln K 0.91ln L 0.47t R2 0.97 F 189.8( 1)Se: (1.38) (0.34)(0.14)(0.021)ln(Y?/ L)0.11 0.11ln( K/ L) 0.006t R2 0.65 F 19.5(2)Se:(0.03) (0.15)(0.002)其中：Y =實(shí)際產(chǎn)出指數(shù)，K =實(shí)際資本投入指數(shù),L =實(shí)際勞動(dòng)力投入指數(shù),t=時(shí)間趨勢(shì)( 1)回歸式( 1)中是否存

28、在多重共線性？你是如何得知的？( 2) 回歸式 ( 1) 中， logK 系數(shù)的預(yù)期符號(hào)是什么？回歸結(jié)果符合先驗(yàn)預(yù)期嗎？為什么會(huì)這樣？( 3)回歸式(1)中，趨勢(shì)變量在其中起什么作用？( 4)估計(jì)回歸式(2)背后的邏輯是什么？( 5)如果(1)中存在多重共線性，那么(2)式是否減輕這個(gè)問題？你如何得知？(6)兩個(gè)回歸的R2可比嗎？說明理由。5.10 有人估計(jì)了下面的模型： TOC o 1-5 h z Ct12GNPt3Dtut(1)其中：C =私人消費(fèi)支出，GNP = 國民生產(chǎn)總值，口 =國防支出 222假定 t22 (GNPt )2 ，將(1)式轉(zhuǎn)換成下式：Ct / GNPt1(1/GNPt

29、)23(Dt/GNPt)ut/GNPt(2)使用1946 1975 數(shù)據(jù)估計(jì)(1) 、 ( 2)兩式，得到如下回歸結(jié)果(括號(hào)中數(shù)字為標(biāo)準(zhǔn)誤差) ：C?t 26.19 0.6248GNPt 0.4398DtR20.999(2.73) (0.006)(0.0736)C?t/GNPt 25.92(1/GNPt) 0.6246 0.4315(Dt /GNPt)R20.875(0.0068) (0.0597)1)關(guān)于異方差，模型估計(jì)者做出了什么樣的假定？你認(rèn)為他的依據(jù)是什么？2)比較兩個(gè)回歸結(jié)果。模型轉(zhuǎn)換是否改進(jìn)了結(jié)果？也就是說，是否減小了估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差？說明理由設(shè)有下列數(shù)據(jù)：RSS1 = 55, K =

30、 4,RSS3=140, K=4請(qǐng)依據(jù)上述數(shù)據(jù)，性水平)?？紤]模型Yt 0 1Xt utut 1ut 1 2ut 2m = 30,n3 = 30用戈德佛爾德-匡特檢驗(yàn)法進(jìn)行異方差性檢驗(yàn)(5%顯著(Dt也就是說，擾動(dòng)項(xiàng)服從 AR (2)模式，其中t是白噪聲。請(qǐng)概述估計(jì)此模型所 要采取的步驟。第3章練習(xí)題3.13所建立的三個(gè)消費(fèi)模型的結(jié)果進(jìn)行分析：是否存在序列相關(guān)問題？如果有，應(yīng)如何解決？了研究中國農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與有效灌溉面積、化肥施用量、農(nóng)作物總播種面宓北天河山內(nèi)遼古黑上江浙安福江山河遒您 地88.7588.20958.30249.45335.96497.33438.34502.9398.16981

31、.25529.44617.92466.75383.711599.31137.7733.36671.66X1 一 178.90 354.09 4403.9 1095.2 2568.5 1512.8 1545.5X2一 14.32 17.80 283.3 89.91 93.19 112.6 122.22111.53125.7257.313840.91403.83285.3939.951873.14760.74792.22043.62675.3157 334.6 90.38 281.2 120.2 1109 432.6 467.8270.3 188.323- 30tS1 23.66 21.8616.

32、1710.8020.1917.28-85 254X3308.83501.468638.503707.955752.753719.134716.759802.67419.19X429.05 7681.4921.26 2834.3920.55 9124.6931.84 2518.9214.81 4997.3526.50 10885.222.79 13684.325.25 7138.2616.24 7731.2459.00143.002998.0828.803227.01169.01905.06659.01.102863.7612.803747.41097.01823.02632.04965.030

33、99.02741.0積、受災(zāi)面積的相互關(guān)系，選 31個(gè)省市2003年的數(shù)據(jù)資料，如下表所示：戶海重四貴云西陜甘主500.82152.71270.12804.70275.47433.9125.27334.35275.8229.7454.13482.761516.6177.27649.692503.1682.711457.0156.321271.8994.44181.73413.193051.0183.6 33.92 71.60 208.3 74.92 129.23.19142.769.576.8525.36907419.50 6279.0724.94 906.7414.18 3365.8114.

34、80 9384.461078 14.97 9.1023.46 12.81 9.78 14.9717414634.23 5756.00 233.664055.783620.92 466.80 1129.483535.021831.0277.00959.002743.01060.11493.04.002136.01051.0174.00245.40767.70Y =農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（億元，不包括林牧漁）X1=有效灌溉面積（千公頃）X2=化肥施用量（萬噸）X23 =化肥施用量（公斤/畝）X3 =農(nóng)作物總播種面積（千公頃）*4=受災(zāi)面積（千公頃）（1）回歸并根據(jù)計(jì)算機(jī)輸出結(jié)果寫出標(biāo)準(zhǔn)格式的回歸結(jié)果；（2）模

35、型是否存在問題？如果存在問題，是什么問題？如何解決？第六章動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)模型：自回歸模型和分布滯后模型判斷題（判斷對(duì)錯(cuò)；如果錯(cuò)誤，說明理由）（ 1）所有計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型實(shí)質(zhì)上都是動(dòng)態(tài)模型。（ 2）如果分布滯后系數(shù)中，有的為正有的為負(fù)，則科克模型將沒有多大用處。（ 3）若適應(yīng)預(yù)期模型用OLS 估計(jì)，則估計(jì)量將有偏，但一致。（ 4）對(duì)于小樣本，部分調(diào)整模型的OLS 估計(jì)量是有偏的。若回歸方程中既包含隨機(jī)解釋變量， 擾動(dòng)項(xiàng)又自相關(guān)， 則采用工具變量法，將產(chǎn)生無偏且一致的估計(jì)量。（ 6）解釋變量中包括滯后因變量的情況下，用德賓沃森d 統(tǒng)計(jì)量來檢測(cè)自相關(guān)是沒有實(shí)際用處的。用 OLS 對(duì)科克模型、部分調(diào)整模型和適應(yīng)

36、預(yù)期模型分別進(jìn)行回歸時(shí)，得到的 OLS 估計(jì)量會(huì)有什么樣的性質(zhì)？簡述科克分布和阿爾蒙多項(xiàng)式分布的區(qū)別?？紤]模型Yt1 X1t2 X2t3Yt 1 t假設(shè)Yt1和t相關(guān)。要解決這個(gè)問題，我們采用以下工具變量法：首先用Yt對(duì)Xit和 X2t 回歸，得到Y(jié)t 的估計(jì)值Y?t ，然后回歸Yti Xit2X2t3Y?t i t其中Y?是第一步回歸（Yt對(duì)Xit和X2t回歸）中得到的。（1）這個(gè)方法如何消除原模型中 Yt1和t的相關(guān)？（ 2）與利維頓采用的方法相比，此方法有何優(yōu)點(diǎn)？設(shè)M t1Yt2 Rtut其中：m =對(duì)實(shí)際現(xiàn)金余額的需求，丫*=預(yù)期實(shí)際收入，R*=預(yù)期通貨膨脹率假設(shè)這些預(yù)期服從適應(yīng)預(yù)期機(jī)

37、制：Yt1Yt（11）Yt 1Rt2Rt（12）Rt 1其中 1 和 2是調(diào)整系數(shù)，均位于 0和 1 之間。（ 1）請(qǐng)將 M t 用可觀測(cè)量表示；（ 2）你預(yù)計(jì)會(huì)有什么估計(jì)問題？考慮分布滯后模型Yt0Xt1Xt 12Xt 23Xt 34Xt 4 ut假設(shè)可用二階多項(xiàng)式表示諸i 如下：2i 01i 2i若施加約束0= 4=。，你將如何估計(jì)諸系數(shù)（i , i=0,1，,4）為了研究設(shè)備利用對(duì)于通貨膨脹的影響，T. A.吉延斯根據(jù)1971年到1988年 的美國數(shù)據(jù)獲得如下回歸結(jié)果：Y?t30.12 0.141Xt 0.236Xt 1 R2 0.727t :（ 6.27） （2.60） （4.26）其

38、中：Y=通貨膨脹率（根據(jù)GNP平減指數(shù)計(jì)算）Xt =制造業(yè)設(shè)備利用率Xt1=滯后一年的設(shè)備利用率（ 1）設(shè)備利用對(duì)于通貨膨脹的短期影響是什么？長期影響又是什么？（ 2）每個(gè)斜率系數(shù)是統(tǒng)計(jì)顯著的嗎？（ 3）你是否會(huì)拒絕兩個(gè)斜率系數(shù)同時(shí)為零的原假設(shè)？將利用何種檢驗(yàn)？考慮下面的模型：Yt = a + B （WoXt+ W1Xt-1 + W2Xt-2 + W3Xt-3）+u t請(qǐng)說明如何用阿爾蒙滯后方法來估計(jì)上述模型（設(shè)用二次多項(xiàng)式來近似） 。下面的模型是一個(gè)將部分調(diào)整和適應(yīng)預(yù)期假說結(jié)合在一起的模型：Yt* = BXt+1e_ _ _ _ _ * _ _Yt-Y t-1 = 6 （Yt - Yt-1）

39、 + u tXt+1e - Xte = （1-入）（Xt - Xte）; t=1 , 2,，n式中Yt*是理想值，Xt+1e和Xte是預(yù)期值。試推導(dǎo)出一個(gè)只包含可觀測(cè)變量的方 程，并說明該方程參數(shù)估計(jì)方面的問題。第 頁共27頁答案參見我的新浪博客：/s/blog_3fb788630100muda.html第七章時(shí)間序列分析7.1單項(xiàng)選擇題(1)某一時(shí)間序列經(jīng)一次差分變換成平穩(wěn)時(shí)間序列，此時(shí)間序列稱為()的A . 1階單整B . 2階單整C . K階單整D .以上答案均不正確(2)如果兩個(gè)變量都是一階單整的，則()。A .這兩個(gè)變量一定存在協(xié)整關(guān)系B .這兩個(gè)變量一定不存在協(xié)整關(guān)系C.相應(yīng)的誤差

40、修正模型一定成立D.還需對(duì)誤差項(xiàng)進(jìn)行檢驗(yàn)(3)如果同階單整的線性組合是平穩(wěn)時(shí)間序列，則這些變量之間關(guān)系是()。A.偽回歸關(guān)系B.協(xié)整關(guān)系C.短期均衡關(guān)系D.短期非均衡關(guān)系(4).若一個(gè)時(shí)間序列呈上升趨勢(shì)，則這個(gè)時(shí)間序列是()。A.平穩(wěn)時(shí)間序列 B.非平穩(wěn)時(shí)間序列C. 一階單整序列D.一階協(xié)整序列請(qǐng)說出平穩(wěn)時(shí)間序列和非平穩(wěn)時(shí)間序列的區(qū)別，并解釋為什么在實(shí)證分析中 確定經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列的性質(zhì)是十分必要的。什么是單位根？Dickey Fuller (DF)檢驗(yàn)和 Engle Granger (EG)檢驗(yàn)是檢驗(yàn)什么的?什么是偽回歸？在回歸中使用非均衡時(shí)間序列時(shí)是否必定會(huì)造成偽回歸？由19481984英國私

41、人部門住宅開工數(shù)(X)數(shù)據(jù)，某學(xué)者得到下列回歸結(jié)果：Xt 31.03 0.188Xt 1Se: (12.50)(0.08)(t:) :( 2.35)注：5%臨界值 值為-2.95, 10%臨界值 值為-2.60。(1)根據(jù)這一結(jié)果，檢驗(yàn)住宅開工數(shù)時(shí)間序列是否平穩(wěn)。(2)如果你打算使用t檢驗(yàn)，則觀測(cè)的t值是否統(tǒng)計(jì)顯著？據(jù)此你是否得出該序 列平穩(wěn)的結(jié)論？(3)現(xiàn)考慮下面的回歸結(jié)果：2Xt 4.76 1.39 Xt1 0.313 2Xt 1Se: (5.06) (0.236)(0.136)(t：) ：( 5.89)請(qǐng)判斷住宅開工數(shù)的平穩(wěn)性。由1971-I到1988-IV加拿大的數(shù)據(jù)，得到如下回歸結(jié)果

42、；1nMit10.2571 1.5975lnGDPtt : ( 12.9422) (25.8865)R20.9463,DW0.3254In M1t 0.0095 0.5833 In GDPtt: (2.4957) (1.8958)_ 2 _R 0.0885, DW 1.7399et0.1958et 1t( ): ( 2.2521)-2一-R 0.1118, DW 1.4767其中，M1=貨幣供給，GDP=國內(nèi)生產(chǎn)總值，et =殘差(回歸A)(1)你懷疑回歸A是偽回歸嗎？為什么？(2)回歸B是偽回歸嗎？請(qǐng)說明理由。(3)從回歸C的結(jié)果，你是否改變(1)中的結(jié)論，為什么？(4)現(xiàn)考慮以下回歸：1n

43、 M1t 0.0084 0.734 1n GDPt 0.0811et 1 t:(2.0496) (2.0636)( 0.8537)R2 0.1066, DW 1.6697這個(gè)回歸結(jié)果告訴你什么？這個(gè)結(jié)果是否對(duì)你決定回歸A是否偽回歸有幫助？7.8檢驗(yàn)我國人口時(shí)間序列的平穩(wěn)性，數(shù)據(jù)區(qū)間為19492003年。單位：萬人年份POP年份POP年份POP19495416719687853419861075071950551961969806711987109300195156300197082992198811102619525748219718522919891127041953587961972871

44、771990114333195460266197389211199111582319556146519749085919921171711956628281975924201993118517195764653197693717199411985019586599419779497419951211211959672071978962591996122389196066207197997542199712362619616585919809870519981247611962672951981100072199912578619636917219821015902000126743196470

45、4991983102764200112762719657253819841038762002128453196674542198510585120031292271967763687.9對(duì)中國進(jìn)出口貿(mào)易進(jìn)行協(xié)整分析，如果存在協(xié)整關(guān)系，則建立 ECM模型。1951 2003年中國進(jìn)口（ im）、出口（ex）和物價(jià)指數(shù)（pt,商品零售物價(jià) 指數(shù)）時(shí)間序列數(shù)據(jù)見下表。因?yàn)樵撈陂g物價(jià)變化大，特別是改革開放以后變化 更為激烈，所以物價(jià)指數(shù)也作為一個(gè)解釋變量加入模型中。為消除物價(jià)變動(dòng)對(duì)進(jìn)出口數(shù)據(jù)的影響以及消除進(jìn)出口數(shù)據(jù)中存在的異方差，定義三個(gè)變量如下：ln ex ln(ex/price )(自然對(duì)數(shù)的出口

46、額，不 變價(jià)，1990 = 1) ln im ln(im / price )(自然對(duì)數(shù)的進(jìn)口額，不 變價(jià)，1990=1) ln pt ln( price )(自然對(duì)數(shù)的商品價(jià)格指數(shù))yearlnexlnimlnptyearlnexlnimlnpt19514.1084.485-0.92119785.8515.963-0.73019524.2264.551-0.92619796.0676.204-0.71119534.4414.772-0.89219806.2556.352-0.65219544.5594.670-0.87019816.5366.537-0.62919554.7464.973-0.

47、86019826.6366.490-0.61119564.8804.831-0.86019836.6796.641-0.59619574.8424.756-0.84419846.9316.998-0.56719585.0464.964-0.84219857.1797.620-0.48319595.1905.098-0.83219867.4117.737-0.42519604.9494.977-0.80119877.6477.740-0.35419614.5174.413-0.65219887.6627.813-0.18519624.4674.135-0.61419897.6007.717-0.

48、02119634.5874.251-0.67519908.0027.8530.00019644.7284.453-0.71319918.2228.1030.02819654.8854.753-0.74019928.3698.3180.08119664.9324.855-0.74219938.3688.4920.20519674.8254.729-0.75119948.8518.8050.40119684.8644.681-0.75119958.8918.7710.53919694.8504.614-0.75919968.8418.7570.59819704.8034.791-0.7641997

49、9.0208.7700.60619714.9994.731-0.77219989.0518.7810.58019725.1924.933-0.77419999.1418.9780.54919735.5295.408-0.76820009.4009.2990.53419745.6995.791-0.76120019.4749.3850.52619755.7245.755-0.76120029.6889.5900.51319765.6615.619-0.75720039.9879.9270.51219775.6785.627-0.738第八章聯(lián)立方程模型判斷題(判斷對(duì)錯(cuò)；如果錯(cuò)誤，說明理由)OLS

50、法適用于估計(jì)聯(lián)立方程模型中的結(jié)構(gòu)方程。2SLS法不能用于不可識(shí)別方程。估計(jì)聯(lián)立方程模型的2SLS法和其它方法只有在大樣本的情況下，才能具 有我們期望的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。聯(lián)立方程模型作為一個(gè)整體，不存在類似 R2這樣的擬合優(yōu)度測(cè)度。如果要估計(jì)的方程擾動(dòng)項(xiàng)自相關(guān)或存在跨方程的相關(guān)，則 2SLS法和其它 估計(jì)結(jié)構(gòu)方程的方法都不能用。如果一個(gè)方程恰好識(shí)別，則ILS和2SLS給出相同結(jié)果。單項(xiàng)選擇題(1)結(jié)構(gòu)式模型中的方程稱為結(jié)構(gòu)方程。在結(jié)構(gòu)方程中，解釋變量可以是前定變量，也可以是()。C.內(nèi)生變量D.外生變量和內(nèi)生變量B.內(nèi)生變量和外生變量D.解釋變量和被解釋變量A.外生變量B.滯后變量(2)前定變量是()的

51、合稱。A.外生變量和滯后內(nèi)生變量C.外生變量和虛擬變量(3)如果聯(lián)立方程模型中某個(gè)結(jié)構(gòu)方程包含了模型中所有的變量，則這個(gè)方程A.恰好識(shí)別B.不可識(shí)別C.過度識(shí)別D.不確定(4)下面說法正確的是()。A.內(nèi)生變量是非隨機(jī)變量B.前定變量是隨機(jī)變量C.外生變量是隨機(jī)變量D.外生變量是非隨機(jī)變量(5)當(dāng)一個(gè)結(jié)構(gòu)式方程為恰好識(shí)別時(shí)，這個(gè)方程中內(nèi)生解釋變量的個(gè)數(shù)()A.與被排除在外的前定變量個(gè)數(shù)正好相等B .小于被排除在外的前定變量個(gè)數(shù)C.大于被排除在外的前定變量個(gè)數(shù)D.以上三種情況都有可能發(fā)生簡化式模型就是把結(jié)構(gòu)式模型中的內(nèi)生 TOC o 1-5 h z 變量表示為()。A,外生變量和內(nèi)生變量的函數(shù)關(guān)系B.前定變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的模型C.滯后變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的模型D.外生變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的模型對(duì)聯(lián)立方程模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的方法可以分兩類，即： ()。A.間接最小二乘法和系統(tǒng)估計(jì)方法B.單方程估計(jì)法和系統(tǒng)估計(jì)方