1、1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 时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，
2、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Y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1niY用均值估计量得出的均值估计值为 。5.10739610第二章 计量经济分析的统计学基
3、础 2.1 略，参考教材。2.2 = =1.25NSx45用=0.05， N-1=15 个自由度查表得 =2.947，故 99%置信限为05.t=1742.9471.25=1743.684xStX05.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 120:0H备择假设 检验统计量2(1302)()10/5/5X查表 因为 Z= 5 ,故拒绝原假设, 即96.025.Z96.02.Z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 : 00H备择假设 : 251()(6)10/2
4、.83480/Xt查表得 因为 t = 0.83 2.11 1.219025. t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：56.721)(Se0.8（3）的 95置信区间为：。括所 以 在 这 个 区 间 中 不 包之 间 在 的 把 握 说也 就 是 说 有即 为 0, 074.156.95,074.156.24.81.2.*)(2 Set3.13 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 CC/P*100( 价格指数 )人均可支配收入 YYr*rpop/100+Yu*(1-rpop/100)/P*100农村人均消费 CrCr
5、/Pr*100 城镇人均消费 CuCu/Pu*100农村人均纯收入 YrYr/Pr*100 城镇人均可支配收入 YuYu/Pu*100处理好的数据如下表所示：年份 C Y Cr Cu Yr Yu1985 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 91987 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 50
6、2.13 339.06 741.38 380.94 842.24 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 11
7、05.08 541.42 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.
8、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 + 0.692 R2=0.997tCtYt： (11.45) (74.82) DW=1.15农村： = 106.41 + 0.60 R2=0.979trtrt： (8.82) (28.42) DW=0.76城镇： = 106.41 + 0.71 R2=0.998tCutYut： (13.74) (91.06)
9、 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）的回归结果可知，除 X1 外，其余解释变量的系数均不显著。 （检验过程略）4.2 (1) 斜率系数含义如下:0.273: 年净收益的土地投入弹性 , 即土地投入每上升 1%, 资金投入不变的情况下, 引起年净收益上升
10、 0.273%.100.733: 年净收益的资金投入弹性, 即资金投入每上升 1%, 土地投入不变的情况下, 引起年净收益上升 0.733%.拟合情况: ,表明模型拟合92.0129)4.(*81)(122 knRR程度较高.(2) 原假设 0:H备择假设 1检验统计量 02.135./27.)(Set查表， 因为 t=2.022 ,故拒绝原假设,即 显著异于 0,表明资4.2)6(05.t )(025.t金投入变动对年净收益变动有显著的影响.（3） 原假设 0:0H备择假设 : 原假设不成立1检验统计量 47)129/()4.01()/()2 knRF查表，在 5%显著水平下 因为 F=475.14，故拒绝原假设。.56,结论,：土地投入和资金投入变动作为一个整体对年净收益变动有影响.4.3 检验两个时期是否有显著结构变化,可分别检验方程中 D 和 DX 的系数是否显著异于 0.(1) 原假设 备择假设 0:20H0:21H检验统计量 5.347./839.1)(2Set查表 因为 t=3.155 , 故拒绝原假设, 即 显著异于 0。45.)18(025.t )1(025.t 2
