计量经济学精要习题参考复习资料第四版.docVIP

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计量经济学（第四版）

习题参考答案

第一章绪论

1.1一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行：

（1）陈述理论（或假说）（2）建立计量经济模型（3）收集数据

（4）估计参数（5）假设检验（6）预测和政策分析

1.2我们在计量经济模型中列出了影响因变量的解释变量，但它（它们）仅是影响因变量的主要因素，还有很多对因变量有影响的因素，它们相对而言不那么重要，因而未被包括在模型中。为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。

1.3时间序列数据

时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。

横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。

1.4估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。如就是一个估计量，。现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为。

第二章计量经济分析的统计学基础

2.1略，参考教材。

2.21.25

用?=0.05，1=15个自由度查表得=2.947，故99%置信限为

=174±2.947×1.25=174±3.684

也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。

2.3原假设

备择假设

检验统计量

查表因为5,故拒绝原假设,即

此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。

2.4原假设:

备择假设:

查表得因为t=0.83,故接受原假

设,即从上次调查以来，平均月销售额没有发生变化。

第三章双变量线性回归模型

3.1判断题（说明对错；如果错误，则予以更正）

（1）对

（2）对

（3）错

只要线性回归模型满足假设条件（1）～（4），估计量就是。

（4）对

（5）错

R2。

（6）对

（7）错。我们可以说的是，手头的数据不允许我们拒绝原假设。

（8）错。因为，只有当保持恒定时，上述说法才正确。

3.2证明：

3.3（1）

，即Y的真实值和拟合值有共同的均值。

（2）

3.4（1）

（2）

3.5（1），注意到

由上述结果，可以看到，无论是两个截距的估计量还是它们的方差都不相同。

（2）

这表明，两个斜率的估计量和方差都相同。

3.6（1）斜率的值－4.318表明，在1980－1994期间，相对价格每上升一个单位，（$）汇率下降约4.32个单位。也就是说，美元贬值。截距项6.682的含义是，如果相对价格为0，1美元可兑换6.682马克。当然，这一解释没有经济意义。

（2）斜率系数为负符合经济理论和常识，因为如果美国价格上升快于德国，则美国消费者将倾向于买德国货，这就增大了对马克的需求，导致马克的升值。

（3）在这种情况下，斜率系数被预期为正数，因为，德国相对于美国越高，德国相对的通货膨胀就越高，这将导致美元对马克升值。

3.7（1）

（2）

3.8(1)

序号

1

11

10

1.4

2

2.8

4

1.96

100

2

10

7

0.4

-1

-0.4

1

0.16

49

3

12

10

2.4

2

4.8

4

5.76

100

4

6

5

-3.6

-3

10.8

9

12.96

25

5

10

8

0.4

0

0

0

0.16

64

6

7

8

-2.6

0

0

0

6.76

64

7

9

6

-0.6

-2

1.2

4

0.36

36

8

10

7

0.4

-1

-0.4

1

0.16

49

9

11

9

1.4

1

1.4

1

1.96

81

10

10

10

0.4

2

0.8

4

0.16

100

∑

96

80

0

0

21

28

30.4

668

估计方程为:

（2）

回归结果为（括号中数字为t值）：

R2=0.518

(1.73)(2.93)

说明：

的系数符号为正，符合理论预期，0.75表明劳动工时增加一个单位,产量增加0.75个单位,

拟合情况。R2为0.518，作为横截面数据，拟合情况还可以.

系数的显著性。斜率系数的t值为2.93，表明该系数显著异于0，即对有影响.

(3)原假设: