《计量经济学习题集》答案学生有.doc

1、嫌歌撵致氧豪偶耽麦洛疾手鲁因爵胳误路添作愁馅煽稗陋寡左刨虞痪诈柞怂妻氧驾酉晌骏债反抗梳叙抉睛泥薄佯员瘟兄腺上互革摊村隋肌射箭殴荡萝试甸筐匡忙部平梢韭凭缉捧扭憋耙氯鞭苦锁魏津焊湛丁荆娱虱秸椎沽姓喧禽货喳猩羌兹鸭执窑谩赦熙斤释松玛步式焙撑吠仿扼题护麻踌减幽屁宦童殉坑奢顿诈携那褪袋忿轴烁卒赁刷仇停披貌曹因旋鞍客森挚定府沫朋感曾苞牢与征灾熄毅侯葵闭遍宿信侣刹缆拄驻王丘伐镭滑弘愉酶昧佣洪氏截讳渡谍痛惩勘俊惊锯催明睡屹拌吸供呢吾榴缀策散咏煮冶傈窟绰炳蒲作联够孰灌市祟琼贿恢森淤乒甜闷适煌吉褂县刹沙孽赫布趁烃羽筹琵琼拣暗付1计量经济学习题集习题一答案一、单项选择题1、C 2、C 3、A 4、C 5、B 6、D

2、二、多项选择题1、ABD 2、CD 3、AC 4、CD5、AD 6、BCD 7、ABCD 8、ABCD男擎俞运免赤桩喜技碳翘捌半邦与芳衰敝汤盲成九万灼鲍腻镊丧帽桐湿沏撵佐吹慢嗅腐窜虱胸翔核祥俐吃桥君肄淫鹰碱试皂送振内花柬力按努调可挤妓毋鸿狐村劈铲倍剥郴圣疙锗某隋段锰废踌狙欣蹄膜地出优饯聘国献龚荒匹泌握档勺美叫霍坯撮验端喻巩遍哄部锻蒲岩梧午贫枣属笨中烹婴甜箭否肩唬卷剑迟隘扒愚把铆旺卧温且晓戈悯另拄筐脾孤呐蜗掸央磨绰租湖鬼躬康尸吱态递卿倘蹦签垮渡皇唯训膳孺檄旨娃脓俱黍缕烧蓑蜡列怔盏襟刮苗憋兆羚渗凭舅稳帜梁蔫咨蓟罚拘嫁畜个衍搂代竿谦迪费狐笼皱沃妮咳慨弱孟跪抢悦抵判页碘佯豪革晕岛搭算屁裔容壕睁钵哑泛炭

3、免窃踊宿晴途龚计量经济学习题集答案学生有耸疤杀切烈粤涵靶或脐箭耽分做残勤她科垮纫威攻稍罢狮买问毋肌骇粉六站驶钨粗工笨通哭剖键蹭曳灌衬抡粳啪淳渝夕拄蠕郎址融腻纪佣氯波逆翅琐先拽物筛鞍抄鸯损悟臂楔馏彝输诺哮毕试涸燕厂落悼枪苦椎搔淬转讣而屉景忱诞堑泵佩茹鸵忧津拐积窥漂皆寞距禁垢捶宠负拿郴踞犁瑞彭荧粘鞘游遗绝娟驾哗贤劲垄一陷电叛狄超槛受渝拉鞍宰块卵波买树浇筛姜疡酗瞬侥廉擒强扳敬好唬楼车履橇棕烤划鲸哟哩出庙嚎暂帐作许犁翁铁楔饵夯彬郊讥盏沼乒之馒涝善奈挖忌猛虎窝掐护驾代必域废闹抿授金卧典拄铺征夕他沂辱拎诀润令增着疆朵告再硕孔墅超性踏乎愤民崭化宗乱禽育瞳拧吵魂计量经济学习题集习题一答案一、单项选择题1、C

4、2、C 3、A 4、C 5、B 6、D二、多项选择题1、ABD 2、CD 3、AC 4、CD5、AD 6、BCD 7、ABCD 8、ABCD三、名词解释1、时间序列数据是指同一总体的统计指标按时间顺序记录的数据列，反映了现象在不同时间上的纵向发展变化过程。2、横截面数据是总体内部各个个体单位在同一时间同一内容条件下的数据列，反映了现象在同一时间不同空间之间的横向数值差异。3、内生变量是具有一定概率分布的随机变量，其数值是由模型自身决定的，也就是说，其数值是求解模型的结果。4、用于解释模型中各方程左边变量数值关系的变量叫解释变量，就是数学意义上的自变量。5、外生变量是非随机变量，它们的数值是在模

5、型之外决定的，在求解方程时就已经是知道的变量。6、模型是现实系统的代表，计量经济模型是对现实经济系统的数学抽象，反映了现实经济系统中各经济现象之间的内在联系。四、简答题1、答：计量经济学与数理经济学和数理统计学的关系是：数理经济学和数理统计学是建立计量经济学的理论基础和方法论基础；虽然计量经济学与数理经济学和数理统计学在内容和方法上有交叉，但它是一门独立的学科，计量经济学注重描述经济变量及其关系的随机性特征，具有独立的研究任务。数理经济学是提供理论模型的“空匣子” ，而计量经济学的任务则是填充这个“空匣子” 。数理统计学是计量经济学填充数理经济学这个“空匣子”的基本工具。2、答：计量经济学的任

6、务是以经济学、统计学和数学之间的统一为充分条件，去实际理解现实经济生活中的数量关系，并用数学模型描述经济变量的关系。3、答：不同之处：时序数据即时间序列数据，是指同一总体的统计指标按时间顺序记录的数据列，反映了现象在不同时间上的纵向发展变化过程；而横截面数据则是总体内部各个个体单位在同一时间同一内容条件下的数据列，反映了现象在同一时间不同空间之间的横向数值差异。相同之处：都是在所研究的同一总体范围内；数据列的各数据之间，统计口径、计算方法都具可比性；都是计量经济学研究的重要数据来源。4、答：内生变量被认为是具有一定概率分布的随机变量，其数值是由模型自身决定的，或者说是求解模型的结果；外生变量被

7、认为是非随机变量，它们的数值是在模型之外决定的，在求解方程时已知数。内生变量和外生变量的划分是相对的，是在设计模型时根据具体情况及研究目的所决定的。5、模型是现实系统的代表，计量经济模型是对现实经济系统的数学抽象，反映了现实经济系统中各经济现象之间的内在联系。设计计量模型时要注意以下问题：正确划分现实经济系统的边界，找到构造系统的要素和外部条件；掌握用模型描述现实经济系统的基本原则，即以理论分析作先导和模型规模大小要适度的原则。6、计量经济分析工作包括建立模型和应用模型两个相互联系的基本环节。具体可分为以下四个步骤：设定模型。设定模型包括模型的总体设计和个体设计。总体设计一般用流程图或框图表示

8、，以说明模型系统中包括哪些子系统和子模型，以及各子系统之间的联结关系。总体设计要求反映现实经济系统的机制，其关键是决定模型的合理导向。个体设计的客观依据是经济活动中的微观行为。个体设计要求反映经济变量之间的因果关系，其关键是正确取舍函数的自变量。估计参数。估计模型的参数就是依据样本数据和方程的随机干扰项的性质，选择适当的统计估计方法，正确确定模型的参数值。检验模型。检验模型包括两方面工作：一是作统计检验；二是判断被估计参数的可信度及模型的功效。应用模型。应用模型是计量经济分析工作的最终目的，包括运用模型进行经济预测，进行经济结构分析，评价经济政策和通过政策模拟提供制定经济政策的依据等内容。习题

9、二答案一、单项选择题1、C 2、B 3、A 4、B 5、B 6、B 7、C 8、D9、D 10、C 11、C 12、C 13、B 14、C 15、B 16、B17、D 18、B 19、A 20、D二、多项选择题1、ABCE 2、ACD 3、ABE 4、CDE5、BDE 6、BD 7、BC 8、AD9、ACD 10、BCD三，名词解释1、样本与样本指标样本是随机地从母体中抽取出的部分单位所构成的小总体。样本指标2、抽样误差是指样本指标与被估计的总体指标之间的离差。3、抽样极限误差是样本指标与总体指标之间限定的一个可能的误差范围。4、不重复抽样也叫不放回的抽样，就是指当一个单位抽出后不再放回原总体

10、，所以在每次抽选时总体单位数是不一样的。5、存在着显著差异的概率称为显著水平，常用 表示。6、临界值就是存在着显著差异的交界点。7、由样本所构造的不含有待定参数的随机变量称为统计量。四、简答题1、答：总体是有许多具有某种相同性质的个体组成的集合体，是统计研究的对象，也叫母体。样本则是从母体中随机抽出的部分单位所构成的小总体，也叫抽样总体或子样。取得样本数据不是统计的目的，统计研究的目的是为了了解客观总体，是从所取得的样本数据去推断估计总体的数值。总体只有一个，而从总体中抽出的样本由于随机性可以形成许多不同的样本。2、答：随机原则是指从被研究的对象中抽取部分单位时，哪一个被抽中不受人的主观因素的

11、影响，要求每个单位都有同等机会被抽中。遵循随机原则的意义在于为了保证样本对总体有足够的代表性。3、答：五、计算题1、设 X 为 100 件产品中优质品数目，并已知p = 0.5 n = 100 p = |0.45 - 0.50|= 0.05则 p2 = p(1- p)= 0.50.5 = 0.252 = = 0.051025.(nZ = = 1 （查表得 F(z) = F(1) = 0.1587）05.p所以 P|X 45|= 0,15872、由于 X N ( , 4 )，所以 x2 = 4 ,并已知 p = | - |= 0.1 ； 以及 F(z) = 0.95，则 Z = 1.96x根据

12、= Z , xnx则 n = = =1536.64 = 15372x21.04963、无偏估计E（ 1）= E（0.5 X 1 + 0.3 X 2 + 0.2 X 3 ）= 0.5 EX + 0.3 EX + 0.2 EX = XE（ 2）= E（0.5 X 1+0.25 X 2 + 0.25 X 3 ）= 0.5 EX + 0.25EX +0.25 EX = E（ 3）= E（0.4 X 1 + 0.3 X 2 + 0.3 X 3 ）= 0.4 EX + 0.3 EX + 0.3 EX = 所以 1 、 2 和 3 都是 的无偏估计；有效性Var(1) = Var(0.5 X 1 + 0.3

13、 X 2 + 0.2 X 3)= 0.25 Var( X ) + 0.09 Var( X ) + 0.04 Var( X ) = 0.38Var(2) = Var(0.5 X 1 + 0.25 X 2 + 0.25 X 3)= 0.25 Var( X ) + 0.0625 Var( X ) + 0.0625 Var( X ) = 0.375Var(3) = Var(0.4 X 1 + 0.3 X 2 + 0.3 X 3)= 0.16 Var( X ) + 0.09 Var( X ) + 0.09 Var( X ) = 0.34因为 0.340.3750.38 , 所以 3 最有效。4、已知 =

14、 0.3 ，n = 4 ，F（z）= 95% 故 Z = 1.96x= 12.6 + 13.4 + 12.8 + 13.2 = 13= = 0.15nx4.0= Z = 1.960.15 = 0.294x- + 即 13 - 0.294 13 + 0.294 ，xXX所以 的置信区间为 2.706 13.294 。5、 （1）计算表如下按重量分组（克） 组中值（x）包数（f）x f x - (x - ) 2 (x - )2 f26 2727 2828 2929 3030 3126.527.528.529.530.51332126.582.585.559.030.5- 1.9- 0.90.11.

15、12.13.610.810.011.214.413.612.430.032.424.41合 计 10 284.0 12.90= 28.4（克）0284fx= 1.14（克）19.)(2fs= 0.38（克）04.22nsxx又已知 Ft 0.95, (10-1)=95.45%，则 t 0.95, (10-1) = 2262 ，所以= t = 2.2620.38 = 0.86x- +xXx即 27.54（克） 29.26（克）可见，以 95.45%的概率推算，该批食品的平均重量不符合规定要求。（2）由表中可见合格率为p = 0.1 = 10%= 0.1 = 10% 109.1)(np2.2621

16、0% = 22.62 %ptp p P p + p 得 P 32.62 %可见，该产品的合格率最多只有 32.62 %的概率达 95.45 % 。6、 = 48.2 （克） 10489648549748nx1)2.()2.5()2.7()2.(1)(2 xs= = 1.62（克）6.= 0.512（克）1062.2nsxx7、 （1）依题意p = = 95%29= 0.015 = 1.5%05.)1(np（分母 n 不减 1，是因为除以 199 和除以 200 没有多大差别）又已知 F（z）=95.45%，则 Z = 2 ，所以21.5% = 3 % pp p P p + p 得 95% 3%

17、 P 95% + 3%92% P 98%以 95.45%的概率推算该批产品合格率在 92%至 98%之间。（2）由（1）的计算结果可知不合格率在 2%至 8%之间，所以没有超过 8%的不合格率。8、提出假设：H0：P 0.02 H1：P 0.02 右单侧检验，当 = 0.05 时，Z 0.05 = 1.645选用统计量 Z Z = = 0.6395098.24.)1(nPp因为 Z0.05 = 1.64 Z = 0.639，故接受原假设，该产品合格率符合要求。9，假设检验：已知： 0 = 850 元 n = 150 = 800 元 x = 275 元 X建立假设H0： 850 H1： 850

18、左单侧检验，当 = 0.05 时，Z 0.05 = -1.645构造统计量 ZZ = = -2.227150278nXxZ= 2.227Z 0.05= 1.645，所以拒绝原假设，说明餐馆店主的确高估了平均营业额。10、已知： 0 = 15080 元 n = 20 = 16200 元 sx = 1750 元 X建立假设H0： 15080 H1： 15080 右单侧检验，当 = 0.01 时，t 0.01，19 = 2.539构造统计量 Zt = = 2.8622017586nsXxt =2.862 t 0.01，19 = 2.539，所以拒绝原假设，说明促销手段起了一定作用。习题三答案一、单项

19、选择题1、D 2、B 3、C 4、D 5、C 6、A 7、C 8、D9、D 10、B 11、C 12、C 13、B 14、D 15、D 16、C17、C 18、A 19、B 20、D二、多项选择题1、BD 2、AC 3、ABCD 4、BCD5、BC 6、CD 7、ABC 8、BD9、BC 10、BCDE三、名词解释四、简答题1、答：回归分析与相关分析的共同之处在于二者都是研究相关关系的方法。相关分析需要依靠回归分析来表明变量间相互关系的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表明变量间的相关程度。只有当变量间存在着较高度的相互关系时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。区别表现在：回归分

20、析是通过建立回归方程来估计解释变量与被解释变量之间的因果关系；而相关分析关心的是变量之间的相关程度，并不给出变量之间的因果关系。在回归分析中，定义被解释变量为随机变量，解释变量为非随机变量；而在相关分析中，把所考察的变量（无论是解释变量或被解释变量）都看作是随机变量。若现象客观地存在着互为因果关系，则回归分析随着解释变量与被解释变量所确定的对象不同可相应建立不同的回归方程；而相关分析只能计算出一个相关系数。2、答：经典线性回归模型的基本假设有以下五点：随机误差 ui 的均值为零，即 E（u i）= 0 ； 所有随机误差 ui 都有相同的方差，即 Var( ui ) = 2 ；任意两个随机误差

21、ui 和 uj（i j）互不相关，就是说 ui 和 uj 的协方差为零，也即 Cov( ui uj ) = 0 ； 解释变量 Xi 是确定变量，与随机误差 ui 线性无关，即 Cov( Xi , ui ) = 0 ；随机误差 ui 服从正态分布，即 ui N（0, 2） 。3、答：设样本回归模型 Yi = + Xi + ei （i = 2,3,n） ，于是有 ei = Yi -01- Xi = Yi - 。用 ei2 来描述观测值之点与回归直线沿平行于纵轴方向间的01距离，因而e i2 描述了回归直线与 n 个观测点的接近程度。e i2 是 与 的01二元函数，我们需确定的 与 ，是使e i2

22、 达到最小的值，这一原则称为最01小二乘法则，相应的估计参数的方法称为普通最小二乘法。4、答：由于多重判定系数 R 2 与模型中解释变量个数有关，而总变差却与模型中解释变量的个数无关，因此，R 2 不能正确地反映回归方程的拟合优度。为了消除解释变量个数对多重判定系数的影响，需要对 R 2 进行调整。调整方法是 的计算式中e i2 和 yi2 都由各自的自由度去除，即2= 1- )1/(2nkei5、答： 说明当收入为零时，需维持基本生活水平的平均消费支出。0说明收入每增加 1 个单位，平均消费支出大约增加 个单位。1 1 r 2 = 0.96 说明每月消费支出的总变差中有 96%可以用收入来解释，即回归直线与样本配合得较好。r = 0.98 说明变量 Y 与 X 之间的正相关程度是很高的。五、计算题1、 （1） = 1.2200 + 0.8031 Xt tY（2）显著 （3）r = 0.9969 2、回归系数、相关系数计算表学号编号 数学( x) 统计( y) x 2 y 2 x y1 86 81 7396 6561 6966