許振宇《計量經(jīng)濟學(xué)原理與應(yīng)用》闖關(guān)習(xí)題答案

第一章計量經(jīng)濟學(xué)概述一、單項選擇題1-5CACAA6-10CDABA二、簡述題1．什么計量經(jīng)濟學(xué)模型？計量經(jīng)濟學(xué)模型包括哪三個要素？計量經(jīng)濟模型（ThemodelofEconometrics）是表示經(jīng)濟現(xiàn)象及其主要因素之間數(shù)量關(guān)系的方程式，通常用隨機性的數(shù)學(xué)方程加以描述，數(shù)學(xué)方程式主要由經(jīng)濟變量、參數(shù)以及隨機誤差三大要素組成。2．計量經(jīng)濟學(xué)模型的構(gòu)建步驟反饋反饋理論模型的檢驗?zāi)Ｐ蛥?shù)的估計樣本數(shù)據(jù)的收集理論模型的建立理論模型的檢驗?zāi)Ｐ蛥?shù)的估計樣本數(shù)據(jù)的收集理論模型的建立第二章一元線性回歸模型一、單項選擇題1-5ACACC6-10CBCDA二、簡述題答案見教材三、軟件操作題參考教材31頁第三章多元線性回歸模型一、單項選擇題1-5ADBBD6-10CACAC二、簡述題答案見教材三、軟件操作題參考教材47頁和49頁第四章異方差性問題一、單項選擇題1-5CBADA6-10BACBB二、判斷題1-5三、簡述題1．簡述戈德菲爾德-夸特檢驗法（G-Q檢驗法）基本步驟？①將樣本觀察值按觀察值Xi的大小排隊;②將序列中間的c=n/4個觀察值除去，并將剩下的觀察值劃分相同的兩個子樣本，每個子樣樣本容量均為(n-c)/2；③對每個子樣分別進行OLS回歸，并計算各自的殘差平方和；④提出假設(shè)。即H0：兩部分數(shù)據(jù)的方差相等。構(gòu)造F統(tǒng)計量F=RSS2/RSS1若F大于臨界值，則認為模型存在異方差，如果小于臨界值，則認為模型不存在異方差。2.加權(quán)最小二乘法的基本思路和具體步驟？基本思路：對較小的殘差平方給予較大的權(quán)重，對較大的殘差平方給予較小的權(quán)重。具體步驟：（1）選擇權(quán)重w（2）計算∑we2，并使其達到最小，計算參數(shù)估計值。四、計算分析題1.（1）用GQ檢驗法檢驗?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诋惙讲睢Ｇ驠統(tǒng)計量為給定，查F分布表，得臨界值為。比較臨界值與F統(tǒng)計量值，有=5.6924483>，說明該模型的隨機誤差項存在異方差。（2）用懷特（white）檢驗法檢驗?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诋惙讲睢R2=21×0.5659=11.8839>χ0.05(2)=5.99說明該模型的隨機誤差項存在異方差。（3）第一種方法適合大樣本，類型為單調(diào)性異方差，用F檢驗來判斷有無異方差；第二種方法適合大樣本，類型沒有限制，用卡方檢驗來判斷有無異方差。2.（1）從圖1可以看出殘差平方隨的變動而變化，因此，模型很可能存在異方差。（2）加權(quán)最小二乘法。其基本思路：對較小的殘差平方給予較大的權(quán)重，對較大的殘差平方給予較小的權(quán)重。（3）表2權(quán)數(shù)為w2=1/X^2時模型效果最好，因為該回歸結(jié)果擬合優(yōu)度最高（為0.9387），且變量t檢驗都通過。最終模型為：（4）異方差的形式為：3.（1）GQ檢驗法檢驗異方差性：第一步：首先將變量X按從小到大進行排序。第二步：構(gòu)造子樣本區(qū)間。在本題中，樣本容量n=31，刪除中間1/4的觀測值，即大約7個觀測值，余下部分平分得兩個樣本區(qū)間：1—12和20—31，它們的樣本個數(shù)均是12個，即。第三步：分別對前后各12個樣本數(shù)據(jù)進行回歸，得到的殘差平方和為，，F(xiàn)統(tǒng)計量為（4.3）第四步：判斷。在下，查F分布表得臨界值為，因為，所以拒絕原假設(shè)，表明模型確實存在異方差。（2）對變量取對數(shù)，估計模型，在回歸命令窗口輸入log(y)clog(x),得到對數(shù)模型回歸結(jié)果。對數(shù)模型回歸結(jié)果對上述對數(shù)回歸模型做懷特檢驗可知：<，所以接受原假設(shè)，表明模型不存在異方差，經(jīng)過對數(shù)變換，模型已消除異方差。對數(shù)模型的懷特檢驗所以模型估計結(jié)果為：表明房地產(chǎn)業(yè)每增加1%增加值，地區(qū)生產(chǎn)總值增長0.69%，房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展具有重要推動作用。4.（1）采用截面數(shù)據(jù)易導(dǎo)致異方差。（2）檢驗是否存在異方差a.圖形法首先估計回歸模型，生成殘差序列.回歸結(jié)果如下：接著繪制殘差平方序列對的散點圖。由散點圖可以看出，殘差平方與解釋變量X的散點圖主要分布在圖形中的下三角部分，大致看出殘差平方隨的變動呈增大的趨勢，因此，模型存在異方差。b.GQ檢驗方式第一步：首先將變量X按從小到大進行排序。第二步：構(gòu)造子樣本區(qū)間。在本題中，樣本容量n=28，刪除中間8個觀測值，余下部分平分得兩個樣本區(qū)間：1—10和19—28，它們的樣本個數(shù)均是10個，即。第三步：分別對前后各10個樣本數(shù)據(jù)進行回歸，得到的殘差平方和為，，F(xiàn)統(tǒng)計量為第四步：判斷。在下，查F分布表得臨界值為，因為，所以拒絕原假設(shè)，表明模型確實存在異方差。c.White檢驗用Eviews軟件直接進行White檢驗，結(jié)果如下：從white檢驗結(jié)果可以看出。此外在下，查分布表,得臨界值；比較計算的統(tǒng)計量與臨界值，因為＞，所以拒絕原假設(shè)，不拒絕備擇假設(shè)，表明模型存在異方差。由上面的各種異方差檢驗結(jié)果可知，銷售收入（X）銷售利潤（Y）的影響模型存在異方差。（3）加權(quán)最小二乘法修正異方差。在實際Eviews操作中，我們選用三個權(quán)數(shù)?；貧w結(jié)果分別為：經(jīng)估計檢驗發(fā)現(xiàn)用權(quán)數(shù)的效果最好。對權(quán)數(shù)得到的修正模型進行異方差檢驗，選擇White檢驗，檢驗結(jié)果如下所示。由于<，所以接受原假設(shè)，模型不存在異方差，經(jīng)過加權(quán)后，模型消除了異方差。最終修正后的回歸模型結(jié)果為：第五章序列相關(guān)問題一、單項選擇題1-5BDDAB6-7CD二、判斷題1-5三、簡述題1.DW檢驗的局限性主要有哪些?(1)DW檢驗有兩個無法確定的區(qū)域，當或時，不能確定其是否存在序列相關(guān)。(2)只能檢驗一階序列相關(guān)，不適合于高階序列相關(guān)的檢驗。(3)樣本容量要足夠大，至少大于15。這是因為DW統(tǒng)計量的上下界表一般要求，樣本容量再小，時，DW檢驗上下界表的數(shù)據(jù)不完善，利用殘差很難對序列相關(guān)的存在作出比較正確的結(jié)論。(4)DW檢驗有運用的前提條件，只有符合這些條件DW檢驗才是有效的。2.自相關(guān)的原因及后果？(1)自相關(guān)產(chǎn)生的原因：經(jīng)濟變量固有的慣性;模型中遺漏了重要的解釋變量;模型設(shè)定偏誤;隨機因素的影響.(2)自相關(guān)后果：參數(shù)估計量雖是無偏的，但不再具有最小方差性;變量的顯著性檢驗失去意義;模型的預(yù)測失效。四、計算分析題1.（1）DEBT＝6.03+0.65GDP（2）n=19,k/=1，查表dl=1.074；DW＝0.81<1.074，因此判斷模型存在正序列相關(guān)。（3）2.（1）DW檢驗法。DW檢驗法的基本前提：a.解釋變量X非隨機；b.隨機誤差項t為一階自回歸形式； c.回歸模型中不應(yīng)含有滯后應(yīng)變量作為解釋變量；d.回歸含有截距項；e.數(shù)據(jù)序列無缺失項；（2）n=20,k/=2，查表dl=1.100；du=1.537；DW=0.458723<dl=1.100，因此判斷模型存在正自相關(guān)。自相關(guān)系數(shù)=1-d/2=0.7706385廣義差分模型為3.（1）模型估計結(jié)果為（2）5%顯著性水平下，由n=36,k’=1可知：，由于，故存在正序列相關(guān)。（3）用科克蘭內(nèi)—奧克特法修正序列相關(guān).估計結(jié)果為：（21.81535）（8.020868）F=8543.624DW=2.066501此時，（），已消除序列相關(guān)。第六章多重共線性問題一、單項選擇題1-5BACAC6-7DDC二、簡述題答案見教材三、軟件操作題參考教材105頁和112頁第七章隨機解釋變量問題一、簡述題答案見教材二、軟件操作題參考教材120頁和122頁第八章虛擬變量問題一、單項選擇題1-5DBCBC6-8CBB二、簡述題答案見教材三、計算分析題參考教材129頁和140頁第九章滯后變量模型一、單項選擇題1.C2.B3．B4．D5．D6．D7．D二、多選選擇題1.ABC2.ABCE3．ABC4．CD5．BCD6．ABCD三、簡答題1．有限分布滯后模型：滯后期長度有限的分布滯后模型稱為有限分布滯后模型。2．無限分布滯后模型：滯后期長度無限的分布滯后模型稱為無限分布滯后模型。3．一般來說，解釋變量對被解釋變量的影響不可能在短時間內(nèi)完成，在這一過程中通常存在時間滯后，也就是說，解釋變量需要通過一段時間才能完全作用于被解釋變量。此外，由于經(jīng)濟活動的慣性，一個經(jīng)濟指標之前的變化態(tài)勢往往會延續(xù)到本期，從而形成被解釋變量的檔期變化同自身過去取值水平相關(guān)的情形。這種被解釋變量受自身或其他經(jīng)濟變量過去值影響的現(xiàn)象稱為滯后現(xiàn)象。產(chǎn)生滯后效應(yīng)的原因主要有三種：心理因素：人們的心理定勢，行為方式滯后于經(jīng)濟形勢的變化，如中彩票的人不可能很快改變其生活方式。技術(shù)原因：如當年的產(chǎn)出在某種程度上依賴于過去若干期內(nèi)投資形成的固定資產(chǎn)。制度原因：如定期存款到期才能提取，造成了它對社會購買力的影響具有滯后性。4.對模型Yt如果是有限期的分布滯后模型，普通最小二乘回歸也會遇到如下問題：(1)沒有先驗準則確定滯后期長度；(2)如果滯后期較長，而樣本數(shù)較小，將缺乏足夠的自由度進行傳統(tǒng)的統(tǒng)計檢驗；(3)同名變量滯后值之間可能存在高度線性相關(guān)，即模型會存在高度的多重共線性。通過對各滯后變量加權(quán)，組成線性合成變量而有目的地減少滯后變量的數(shù)目，以緩解多重共線性，保證自由度。常用的方法有：(1)經(jīng)驗加權(quán)法(2)阿爾蒙(Almon)多項式法(3)科伊克(Koyck)方法(4)帕斯卡（Pascal）方法。五、實際操作題1.下表給出了某行業(yè)1990-2009年的庫存額Y和銷售額X的資料。假定庫存額取決于本年銷售額和前三年銷售額，估計如下有限分布滯后模型：年份XY年份XY199026.4845.069200041.00368.221199124.7450.642200144.86977.965199228.23651.871200246.44984.655199327.2852.07200350.28290.815199430.21952.709200453.55597.074199530.79653.814200552.859101.64199630.89654.939200655.917102.44199733.11358.123200762.017107.71199835.03260.043200871.398120.87199937.33563.383200982.078147.13Y假定系數(shù)可用二次多項式近似，即ββββ則原模型可變?yōu)閅其中ZZZ具體操作步驟：第一步：打開Eviews7.2，點擊File→New→WorkfileCreate，在彈出的對話框里面開始（Startdata）和結(jié)束年份（Enddata）分別輸入1990和2009，點擊OK。在對話框里面輸入dataxy,點擊enter，把x和y相對應(yīng)的數(shù)據(jù)輸入表中，如下圖所示：第二：點擊Quick→GenerateSeriesbyEquation，在彈出的對話框里面輸入：Z0=X+X(-1)+X(-2)+X(-3)，點擊OK。再依次根據(jù)X的數(shù)據(jù)，生成線性組合變量Z1和Z2，其中Z1和Z2對應(yīng)的方程為：Z1=X(-1)+2*X(-2)+3*X(-3)；Z2=X(-1)+4*X(-2)+9*X(-3)。第三：點擊Quick→EstimateEquation，在彈出的對話框里面輸入YCZ0Z1Z2；在Method欄中選擇最小二乘法（LeastSquares），點擊OK，屏幕顯示回歸估計結(jié)果如下。表中Z0Z1Z2對應(yīng)的系數(shù)分別是α0，α1，ββββ從而，分布滯后模型的最終估計式為：Y2.用分布滯后模型研究某國1985～2004年服務(wù)業(yè)庫存量Y和銷售量X的關(guān)系，數(shù)據(jù)如下表：年份YX年份YX1985470.69264.801995682.21410.031986506.42277.401996779.65448.691987518.70287.361997846.55464.491988500.70272.801998908.75502.821989527.07302.191999970.74535.551990538.14307.9620001016.45528.591991549.39314.9620011024.45559.171992582.13331.1320021077.19620.171993600.43350.3220031208.70713.981994633.83373.3520041471.35840.38試檢驗服務(wù)業(yè)庫存量Y和銷售量X是否存在因果關(guān)系？第一步：打開Eviews7.0，點擊File→New→WorkfileCreate，如下圖1所示，在彈出的對話框里面開始（Startdata）和結(jié)束年份（Enddata）分別輸入1985和2004，點擊OK，如下圖所示：第二：在彈出的對話框里面輸入datayx，點擊enter鍵，在彈出的對話框中輸入y和x的數(shù)據(jù)，把相應(yīng)的數(shù)據(jù)輸入進去，如下右圖所示：第三：點擊Quick→GroupStatistics→GrangerCausalityTest后進入SeriesList窗口，在彈出的空白處錄入yx后點擊OK，如下如所示，進入LagSpecification（指定滯后長度）畫面，選擇適合的滯后長度，例如滯后長度為2，點擊OK則有以下結(jié)果：第四：在此窗口內(nèi)點擊ViewGrangerCausality…后，修改滯后長度，比如滯后長度等于3，再點擊OK則有：第五：重復(fù)點擊ViewGrangerCausality…后，修改滯后長度，比如滯后長度等于4、5，再點擊OK分別有以下結(jié)果：對上述結(jié)果總結(jié)如下：滯后長度M=nGranger因果性F值P值結(jié)論2Y→XX→Y16.44171.481670.00030.2632不拒絕拒絕3Y→XX→Y4.450181.509050.03120.2716不拒絕拒絕4Y→XX→Y3.758560.893960.06120.5151不拒絕拒絕5Y→XX→Y9.735941.431220.02330.3751不拒絕拒絕第十章聯(lián)立方程模型一、簡述題答案見教材二、軟件操作題參考教材179頁第十一章時間序列平穩(wěn)性問題一、選擇題1.B2.A3.D4.A5.BC二、簡述題1.描述平穩(wěn)時間序列的條件。如果時間序列滿足下列條件：（1）均值，u為常數(shù)，與時間t無關(guān)；（2）方差，為常數(shù)，與時間t無關(guān)；（3）協(xié)方差是只與時期間隔k有關(guān)，與時間t無關(guān)的常數(shù)；則稱該時間序列是平穩(wěn)的（stationary)。2.單整變量的單位根檢驗為什么從DF檢驗發(fā)展到ADF檢驗？DF方法對時間序列進行平穩(wěn)性檢驗中，實際上假定了隨機誤差項不存在序列相關(guān)。但在實際檢驗中，大多數(shù)經(jīng)濟時間序列不滿足這個假設(shè)，表現(xiàn)出隨機誤差項存在序列相關(guān)，導(dǎo)致DF檢驗出現(xiàn)偏誤。為了保證單位根檢驗的有效性，Dicky和Fuller對DF檢驗進行了擴充，在檢驗?zāi)Ｐ椭屑尤氡唤忉屪兞康倪m當滯后項，使得隨機項不存在序列相關(guān)，從而保證檢驗的可信度。這就是ADF檢驗。3.協(xié)整理論的提出，有何重要意義？雖然兩個非平穩(wěn)時間序列變量存在各自的波動規(guī)律，但如果它們是協(xié)整的，則它們之間存在一個長期穩(wěn)定的比例關(guān)系；但是如果它們不是協(xié)整的，則它們之間就不存在一個長期穩(wěn)定的比例關(guān)系。所以協(xié)整性檢驗也是區(qū)別真實回歸與偽回歸的有效方法。4.簡述誤差修正模型的建立過程。（1）用普通最小二乘法估計協(xié)整回歸方程，得到變量間長期關(guān)系模型.（2）建立短期動態(tài)關(guān)系，即誤差修正模型。將長期關(guān)系模型中各變量以一階差分形式重新加以構(gòu)造，并將長期關(guān)系模型所產(chǎn)生的殘差序列作為解釋變量引入，共同構(gòu)造誤差修正模型，并用OLS法估計。三、計算分析題1、（1）圖形檢驗法。畫出基尼系數(shù)GINI的趨勢圖，該趨勢圖表現(xiàn)出了一個上升的趨勢，即在不同的時間段上，其均值是不同的，因此可初步判斷是非平穩(wěn)的。（2）ADF檢驗對于GINI序列進行Level項單位根檢驗，經(jīng)過嘗試，ADF檢驗結(jié)果如圖所示。依據(jù)ADF檢驗的相關(guān)知識，其檢驗方程式為：括號中給出的是t統(tǒng)計量的值，其中-2.062510是ADF統(tǒng)計量的值，大于ADF分布臨界值，所以GINI序列存在單位根，為非平穩(wěn)時間序列。2.由習(xí)題11.1可知GINI序列為非平穩(wěn)的。繼續(xù)對GINI的差分序列做單位根檢驗，經(jīng)過嘗試，選擇既不包含常數(shù)項也不時間趨勢項的回歸方程?；貧w結(jié)果表示如下：ADF統(tǒng)計量的值為-5.341715，小于ADF分布臨界值，，所以GINI的差分序列是平穩(wěn)的，不存在單位根。由此可見。3.（1）首先用ADF檢驗法檢驗lnOFDI和lnEX的平穩(wěn)性。檢驗結(jié)果如下表所示。變量類型ADF值5%臨界值穩(wěn)定性lnOFDI（c,t,0）-2.956119-3.562882不穩(wěn)定DlnOFDI(c,0,0)-6.860081-2.963972穩(wěn)定LnEX（c,t,0）-2.513952-3.562882不穩(wěn)定dlnEX(c,0,0)-5.534937-2.963972穩(wěn)定注：1、D表示一階差分。2、在平穩(wěn)性檢驗時存在三個參數(shù)，（c,t,i）分別表示常數(shù)項、時間趨勢項、滯