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1、计量经济学书后习题答案第一章作业答案3、解：（1） 40718615793549222 .xnyi 0310 .y所以，样本回归方程为 iii x.xy 4710回归系数 的经济意义：价格每上涨（或下跌）一个单位，企业销售额平均提高1（降低）1.407 个单位。（2） 22221 811xn)x()(Dii 222220 6 )()()(n)( ii而 21693756490795316522 2122 ).(.).(n)yx(y iii 39681460937. 104821 .)(D 25639866220 .)()()(3) 以 0.05 的显著性水平检验 0；1832564000 .s

2、t 3704111 .st而临界值 4975021 .)(t)n(.可以看出 、 的绝对值均大于临界值，说明回归参数 、 是显著的。0t1 01（4）求 的置信度为 95%的置信区间。6910471048207121 .)(Dn(t 即（0.716，2.098）（5）求拟合优度 2R5709362812122 .yn)x()y(STii 拟合优度 57.7%不高，说明价格只能解释企业销售额总变差的 58%左右，还有 42%左右得不到说明。这一事实表明，只用价格一个因素不能充分解释企业销售额的变差，还需考虑别的有关因素，建立多元回归模型。（6）回归直线未解释销售变差部分 53817960327.

3、SRE（7）当价格 时，预测该企业的销售额fx415410 .yff 4、解：（1） 22)x(yxiii 22nyii 22iiiiii xynxyxx 022iiy )(ii所以当 或者 时， 成立。0x2ixy22)x(yiii（2）求 的无偏估计量2即用样本方差估计总体方差。与总体方差 相对应的样本方差为 ；2)(EDii fi2无偏性 要求2)( 2)f(i因为 )y(E)y(Dy iiiiiiii 2其中： 0 iiiiiiiii x)(E)x()yE()y(Ey,CovDDiiiii 2= )x()()i,ii= xy ,iiii 2= )yx(Covi,iiii 2221= x

4、x iiii 222 = ii221= =2n2)(即 21)()(Ei2ni所以 的无偏估计量2122ni（3） )y(Dx()yx(D)yx(D)xy()D iiiiii 2222= 221ii)( 2222 1iiii x)n(xD（4）定义拟合优度在模型含常数项即 的情况下，拟合优度定义为：iiiy1022)y(STRi这样定义的前提是平方和分解式 成立；22 )y()y( iiii但这一等式成立的前提是 和 同时成立（见书第 32 页第 8 行） ；而0i0ix和 是用最小二乘法推导 和 的估计量时得到的两个方程（见0iix1书第 18 页的前两行） 。但在模型不含常数项即 的情况下

5、，用最小二乘法推导 的估计量时只iiixy得到一个方程即 （见书第 18 页的倒数第 2 行） 。因此，在此情况下0i不一定成立，原来拟合优度的定义也就不222 )()()y( iiii适用了。而在 的情况下， 成立。iiix 222 )y(yiiii证明： iiiiiiiii y)()y(y 2其中 0iiii x)所以 222 )(iiii因此，在 的情况下，拟合优度可以定义为iiixy 22iyR5、解：（1）临界值 10982729501 .)(t)n(t.而 =3.1、 =18.7，两者均大于临界值，说明 、 显著地异于零。0t1 01（2） ，则00s8394100 .t，则11t

6、 711 .t、 的置信度为 95%的置信区间分别为：0即 ；209158394025021 .s)n(t ).,.(2095714即 。1816、解： ii x.y743边际劳动生产率为 14.743，即工作人数每增加一个单位（千人） ，该工业部门年产量平均增加 14.743 个单位（万吨） 。7、解：（1） =1.0598 说明有价证券收益率每提高一个单位，相应地 IBM 股票的收益率则平均提高 1.0598 个单位。=0.7264 说明有价证券收益率为 0 时，IBM 股票的收益率为 0.7264。0（2） =0.4710，拟合优度不高，说明有价证券收益率只能解释 IBM 股票收益率总2

7、R变差的 47.1%，还有 52.9%得不到说明。这一事实表明，只用有价证券收益率一个因素不能充分解释 IBM 股票收益率的总变差，还需考虑别的有关因素，建立多元回归模型。（3）建立假设： 10:H1:8275911 .st临界值 64510295.)(t)n(.的绝对值小于临界值 1.645，则接受原假设 ，说明 IBM 股票801.t 10:H是稳定证券。第一章作业答案6、解：Model Summary.772a .596 .481 .1044Model1 R R SquareAdjusted RSquare Std. Error ofthe EstimatePredictors: (Co

8、nstant), VAR00003, VAR00002a. ANOVAb.113 2 5.636E-02 5.173 .042a7.627E-02 7 1.090E-02.189 9RegressionResidualTotalModel1 Sum ofSquares df Mean Square F Sig.Predictors: (Constant), VAR00003, VAR00002a. Dependent Variable: VAR00001b. Coefficientsa.836 .547 1.526 .171 -.459 2.1305.627E-02 .021 .648 2.6

9、71 .032 .006 .106-.816 .378 -.524 -2.159 .068 -1.711 .078(Constant)VAR00002VAR00003Model1 B Std. ErrorUnstandardizedCoefficientsBetaStandardizedCoefficientst Sig. Lower Bound Upper Bound95% Confidence Intervalfor BDependent Variable: VAR00001a. （1） 8360.05631.81602.iii xy回归参数 、 的经济意义分别为：当耐用品价格指数不变时，

10、家庭收入每增加一12个单位，耐用品支出平均增加 0.0563 个单位；当家庭收入不变时，耐用品价格指数每增加一个单位，耐用品支出平均降低 0.816 个单位。（2） 0.547 90.)(Ds52610.t0.021 411 7132.)(3782.s92.t当 时， ， ，05.364975021 .)()kn(t. 36420.t，36421.t。说明在显著性水平 条件下，只有 通过 检验，即 显著地异205.1t1于零；而 、 未通过 检验。02t当 时， ， ， ，1.89461719502 .)(t)kn(. 84610.t9461.t。说明在显著性水平 条件下， 、 都通过了 检验

11、，即 、89462.t .121显著地异于零，认为耐用品支出与家庭收入、耐用品价格指数分别存在线性相关关系。（3）回归参数 95%的置信区间：（-0.459，2.130） ； ：（0.006，0.106）； ：（-1.711，0.078）012（4） 5962.R482.拟合优度和修正拟合优度都不高，家庭收入、耐用品价格指数两个因素只说明了耐用品支出总变差的 50%左右，说明还存在影响耐用品支出的其他因素。=5.173；当 时， ， ，说F0.74219501 .),(F)kn,(F. .F明回归方程在整体上是显著的。7、解：（1）Model Summary.795a .632 .580 .4

12、446Model1 R R SquareAdjusted RSquare Std. Error ofthe EstimatePredictors: (Constant), VAR00006, VAR00005a. ANOVAb4.761 2 2.381 12.042 .001a2.768 14 .1987.529 16RegressionResidualTotalModel1 Sum ofSquares df Mean Square F Sig.Predictors: (Constant), VAR00006, VAR00005a. Dependent Variable: VAR00004b.

13、 Coefficientsa51.965 5.223 9.949 .000 40.763 63.1675.570E-02 .084 .113 .662 .519 -.125 .2363.120 .706 .753 4.420 .001 1.606 4.634(Constant)VAR00005VAR00006Model1 B Std. ErrorUnstandardizedCoefficientsBetaStandardizedCoefficientst Sig. Lower Bound Upper Bound95% Confidence Intervalfor BDependent Vari

14、able: VAR00004a. iii x.y 210305691（2）Model Summary.951a .904 .891 .2268Model1 R R SquareAdjusted RSquare Std. Error ofthe EstimatePredictors: (Constant), VAR00007, VAR00005a. ANOVAb6.809 2 3.405 66.212 .000a.720 14 5.142E-027.529 16RegressionResidualTotalModel1 Sum ofSquares df Mean Square F Sig.Pre

15、dictors: (Constant), VAR00007, VAR00005a. Dependent Variable: VAR00004b. Coefficientsa81.065 .642 126.355 .000 79.689 82.441-8.96E-02 .047 -.182 -1.888 .080 -.191 .012-.464 .043 -1.031 -10.721 .000 -.557 -.371(Constant)VAR00005VAR00007Model1 B Std. ErrorUnstandardizedCoefficientsBetaStandardizedCoef

16、ficientst Sig. Lower Bound Upper Bound95% Confidence Intervalfor BDependent Variable: VAR00004a. iii x.y 21460906581（3）解：（1）与（2）的回归结果不同，是因为两个模型中第二个自变量平均小时工资采用了不同的指标， （1）中采用的是以1982年价格为基期的平均小时工资，消除了通货膨胀的影响，是实际工资；而（2）中的按当前价计算的平均小时工资，含有通货膨胀的影响，是名义工资。（2）中回归方程平均小时工资的系数为负，说明即使名义工资是上升的，实际工资也有可能下降，从而导致劳动力参与率

17、的下降。第三章 作业1、解：（1）令 x121则 10y（2）两边求对数即xeln10xyl10令 则y（3） )x(e10 )x(ey10 )x(ey10 )()yln(10 )ln(10 x)l(101 xyl10令 则yln10（4） xe10 xey10令 则 yx102、解： te)B(At1化为线性形式： tt )Bln(lyln1用数据（ ）求参数的 OLS 估计量。t,Coefficientsa4.165 .006 696.506 .000 4.152 4.1781.533E-02 .001 .988 23.301 .000 .014 .017(Constant)VAR0000

18、8Model1 B Std. ErrorUnstandardizedCoefficientsBetaStandardizedCoefficientst Sig. Lower Bound Upper Bound95% Confidence Intervalfor BDependent Variable: Ya. t.yt01564.LnA394.)B(则： tt ).(.y0156预测： 714839461 .3、解： xy10用数据（ ）求参数的OLS 估计量。ii,Coefficientsa2.236 .183 12.224 .000 1.804 2.6697.604 .751 .968 10.131 .000 5.829 9.379(Constant)KModel1 B Std. ErrorUnstandardizedCoefficientsBetaStandardizedCoefficientst Sig. Lower Bound Upper Bound95% Confidence Intervalfor BDependent Variable: VAR00013a. 模型估计式： ii x.y预测： 4892301672.第四章 作业2 、模型 的异方差结构为iiixy10 iixa2则 iiiix令 iiyiix1 iiix2 ii所以： 或iiii 210 UXY