计量经济学精要习题参考答案(第四版).doc
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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。
2.2==1.25
用a=0.05，N-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Z=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），OLS估计量就是BLUE。
（4）对
（5）错
R2=ESS/TSS。
（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，（GM/$）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CPI相对于美国CPI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
Yt
Xt
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：
Xt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Xt对Yt有影响.
（3）原假设:
备择假设:
检验统计量
查t表,,因为│t│=0.978<2.306,
故接受原假设:
。
3.9
对于x0=250，点预测值=10+0.90*250=235.0
的95%置信区间为:
即234.71－235.29。
也就是说,我们有95%的把握预测将位于234.71至235.29之间.
3.10
（1）列表计算如下：
序号
Yt
Xt
1
1
6
-2
-5
10
25
4
36
2
3
11
0
0
0
0
0
121
3
5
17
2
6
12
36
4
289
4
2
8
-1
-3
3
9
1
64
5
4
13
1
2
2
4
1
169
∑
15
55
0
0
27
74
10
679
我们有：
（2）
（3）对于=10,点预测值=-1.015+0.365*10=2.635
的95%置信区间为:
=
即1.895－3.099,也就是说,我们有95%的把握预测将位于1.865至3.405之间.
3.11问题可化为“预测误差是否显著地大？
”
当X0=20时，
预测误差
原假设：
备择假设：
检验：
若为真，则
对于5-2=3个自由度，查表得5%显著性水平检验的t临界值为：
结论：
由于
故拒绝原假设，接受备则假设H1，即新观测值与样本观测值来自不同的总体。
3.12
（1）原假设备择假设
检验统计量
查t表,在5%显著水平下,因为t=6.5>2.11
故拒绝原假设,即，说明收入对消费有显著的影响。
（2）由回归结果，立即可得：
（3）b的95％置信区间为：
3.13回归之前先对数据进行处理。
把名义数据转换为实际数据，公式如下：
人均消费C＝C/P*100（价格指数）
人均可支配收入Y＝[Yr*rpop/100+Yu*（1-rpop/100）]/P*100
农村人均消费Cr＝Cr/Pr*100 城镇人均消费Cu＝Cu/Pu*100
农村人均纯收入Yr＝Yr/Pr*100城镇人均可支配收入Yu＝Yu/Pu*100
处理好的数据如下表所示：
年份
C
Y
Cr
Cu
Yr
Yu
1985
401.78
478.57
317.42
673.20
397.60
739.10
1986
436.93
507.48
336.43
746.66
399.43
840.71
1987
456.14
524.26
353.41
759.84
410.47
861.05
1988
470.23
522.22
360.02
785.96
411.56
841.08
1989
444.72
502.13
339.06
741.38
380.94
842.24
1990
464.88
547.15
354.11
773.09
415.69
912.92
1991
491.64
568.03
366.96
836.27
419.54
978.23
1992
516.77
620.43
372.86
885.34
443.44
1073.28
1993
550.41
665.81
382.91
962.85
458.51
1175.69
1994
596.23
723.96
410.00
1040.37
492.34
1275.67
1995
646.35
780.49
449.68
1105.08
541.42
1337.94
1996
689.69
848.30
500.03
1125.36
612.63
1389.35
1997
711.96
897.63
501.75
1165.62
648.50
1437.05
1998
737.16
957.91
498.38
1213.57
677.53
1519.93
1999
785.69
1038.97
501.88
1309.90
703.25
1661.60
2000
854.25
1103.88
531.89
1407.33
717.64
1768.31
2001
910.11
1198.27
550.11
1484.62
747.68
1918.23
2002
1032.78
1344.27
581.95
1703.24
785.41
2175.79
2003
1114.40
1467.11
606.90
1822.63
818.93
2371.65
根据表中的数据用软件回归结果如下：
=90.93+0.692R2=0.997
t：
（11.45）（74.82）DW=1.15
农村：
=106.41+0.60R2=0.979
t：
（8.82）（28.42）DW=0.76
城镇：
=106.41+0.71R2=0.998
t：
（13.74）（91.06）DW=2.02
从回归结果来看，三个方程的R2都很高，说明人均可支配收入较好地解释了人均消费支出。
三个消费模型中，可支配收入对人均消费的影响均是显著的，并且都大于0小于1，符合经济理论。
而斜率系数最大的是城镇的斜率系数，其次是全国平均的斜率，最小的是农村的斜率。
说明城镇居民的边际消费倾向高于农村居民。
第四章多元线性回归模型
4.1应采用
（1），因为由
（2）和（3）的回归
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