计量经济学作业_虚拟变量

虚拟变量

【实验目的】

掌握虚拟变量的设置方法。

【实验内容】

一、试根据表7-1的1998年我国城镇居民人均收入与彩电每百户拥有量的统计资料建立我国城镇居民彩电需求函数；

资料来源：据《中国统计年鉴1999》整理计算得到

二、试建立我国税收预测模型（数据见实验一）；

三、试根据表7-2的资料用混合样本数据建立我国城镇居民消费函数。

资料来源：据《中国统计年鉴》1999－2000整理计算得到

【实验步骤】

一、我国城镇居民彩电需求函数

⒈相关图分析；

键入命令：SCAT X Y，则人均收入与彩电拥有量的相关图如7-1所示。

从相关图可以看出，前3个样本点（即低收入家庭）与后5个样本点（中、

高收入）的拥有量存在较大差异，因此，为了反映“收入层次”这一定性因素的影响，设置虚拟变量如下：

??

?=低收入家庭

中、高收入家庭

1D

图7-1 我国城镇居民人均收入与彩电拥有量相关图

⒉构造虚拟变量；

方式1：使用DATA 命令直接输入； 方式2：使用SMPL 和GENR 命令直接定义。 DATA D1 GENR XD=X*D1 ⒊估计虚拟变量模型： LS Y C X D1 XD

再由t 检验值判断虚拟变量的引入方式，并写出各类家庭的需求函数。 按照以上步骤，虚拟变量模型的估计结果如图7-2所示。

图7-2 我国城镇居民彩电需求的估计

我国城镇居民彩电需求函数的估计结果为：

i i i i XD D x y 0088.08731.310119.061.57?-++=

=t (16.249)(9.028) (8.320) (-6.593)

2R ＝0.9964 2R ＝0.9937 F ＝366.374 S.E ＝1.066

虚拟变量的回归系数的t 检验都是显著的，且模型的拟合优度很高，说明我国城镇居民低收入家庭与中高收入家庭对彩电的消费需求，在截距和斜率上都存在着明显差异，所以以加法和乘法方式引入虚拟变量是合理的。低收入家庭与中高收入家庭各自的需求函数为：

低收入家庭：

i i x y

0119.061.57?+= 中高收入家庭：

()()i i x y

0088.00119.08731.3161.57 ?-++=i x 003.048.89+= 由此可见我国城镇居民家庭现阶段彩电消费需求的特点：对于人均年收入在3300元以下的低收入家庭，需求量随着收入水平的提高而快速上升，人均年收入每增加1000元，百户拥有量将平均增加12台；对于人均年收入在4100元以上的中高收入家庭，虽然需求量随着收入水平的提高也在增加，但增速趋缓，人均年收入每增加1000元，百户拥有量只增加3台。事实上，现阶段我国城镇居民中国收入家庭的彩电普及率已达到百分之百，所以对彩电的消费需求处于更新换代阶段。

二、我国税收预测模型

要求：设置虚拟变量反映1996年税收政策的影响。

方法：取虚拟变量D1＝1（1996年以后），D1＝0（1996年以前）。 键入命令：GENR XD=X*D1

LS Y C X D1 XD

则模型估计的相关信息如图7-3所示。

图7-3 引入虚拟变量后的我国税收预测模型

我国税收预测函数的估计结果为：

i i i i XD D x y 12139.0198.819508286.0268.1234?+-+=

=t (24.748) (47.949) (-10.329) (11.208)

2R ＝0.9990 2R ＝0.9987 F ＝3332.429 S.E ＝87.317

可见，虚拟变量的回归系数的t 检验都是显著的，且模型的拟合优度很高，说明1996年的税收政策对税收收入在截距和斜率上都产生了明显影响。

1996年前的税收函数为：

i i x y 08286.0268.1234?+= 1996年后的税收函数为：

i i x y 20425.093.6960?+-=

由此可见，在实施1996年的税收政策前，国内生产总值每增加10000元，税收收入增加828.6元；而1996年后，国内生产总值每增加10000元，税收收入则增加2042.5元，因此，1996年的税收政策大大提高了税收收入水平。

三、我国城镇居民消费函数 要求：

⒈利用虚拟变量分析两年的消费函数是否有显著差异； ⒉利用混合样本建立我国城镇居民消费函数。 设1998年、1999年我国城镇居民消费函数分别为： 1998年：i i i x b a y ε++=11 1999年：i i i x b a y ε++=22 为比较两年的数据，估计以下模型： i i i i i XD D x b a y εβα++++=11

其中，12a a -=α，12b b -=β。具体估计过程如下：

CREATE U 16 建立工作文件 DATA Y X

(输入1998，1999年消费支出和收入的数据，1－8期为1998年资料，9－16期为1999年资料)

SMPL 1 8 样本期调成1998年 GENR D1=0 输入虚拟变量的值 SMPL 9 16 样本期调成1999年 GENR D1=1 输入虚拟变量的值 SMPL 1 16 样本期调成1998～1999年 GENR XD=X*D1 生成XD 的值

LS Y C X D1 X D 利用混合样本估计模型

则估计结果如图7-4：

图7-4 引入虚拟变量后的我国城镇居民消费模型

i i i i XD D x y

0080.01917.616237.070588.924?-++= =t (10.776) (43.591) (0.510) (-0.417)

2R ＝0.9972 2R ＝0.9965 F ＝1411.331 S.E ＝113.459

根据t 检验，D 和XD 的回归系数均不显著，即可以认为12a a -=α＝0，12b b -=β＝0；

这表明1998年、1999年我国城镇居民消费函数并没有显著差异。因此，可以将两年的样本数据合并成一个样本，估计城镇居民的消费函数。

独立样本回归与混合样本回归结果如图7-5～图7-7所示。

图7-5 1998年样本回归的我国城镇居民消费模型

图7-6 1999年样本回归的我国城镇居民消费模型

图7-7 混合样本回归的我国城镇居民消费模型

将不同样本估计的消费函数结果列在表7－3中，可以看出，使用混合回归明显地降低了系数的估计误差。

实验八滞后变量

【实验目的】

掌握分布滞后模型的估计方法

【实验内容】

建立库存函数

【实验步骤】

【例1】

表1列出了某地区制造行业历年库存Y 与销售额X 的统计资料。请利用分布滞后模型建立库存函数。

一、Almon 估计

⒈分析滞后期长度

在Eviews 命令窗口中键入：CROSS Y X ，输出结果见图1。

图1 互相关分析图

图中第一栏是Y 与X 各滞后期相关系数的直方图。可以看出，库存额与当年及前三年的销售额相关。因此可以设：

t t t t t x b x b x b x b a y ε+++++=---3322110

假定i b 可以由一个二次多项式逼近。 ⒉利用Almon 方法估计模型

在Eviews 命令窗口中键入：

LS Y C PDL(X,3,2)

输出结果见图2，Eviews 分别给出了Almon 方法估计的模型和还原后的估计模型及相应参数。

图2 Almon 估计输出结果

经过Almon 变化之后的估计结果为：（i z 即图2中的PDL 项）：

t t t t Z Z Z y

2105445.01338.0261.1012.9152?-++-= （6.6477） （0.7938） （－3.1145）

9969.02=R 996

.02=R 17.2=DW 还原后的分布滞后模型为：

32165.085.02609.15825.0012.9152?----+++-=t t t t t x x x x y

（3.4431） （6.6477） （4.922） （－2.7124） 二、滞后期长度的调整

将PDL 项的参数依次设定为：PDL(X,3,2)、PDL(X,4,2)、PDL(X,5,2)，其调整的判定系数、SC 、AIC 值如表2所示。

表2 Almon 估计法滞后期确定

从表2中可以看出，当滞后期由3增加至4时，调整的判定系数增大而AIC 和SC 值均减小。当滞后期由4增大到5时，调整的判定系数减小，AIC 值、SC 值增大。所以，将滞后期确定为4时合理的。 二、Almon 估计的模拟 ⒈Almon 变换

genr z0=x+x(-1)+x(-2)+x(-3) genr z1=x(-1)+2*x(-2)+3*x(-3) genr z2=x(-1)+4*x(-2)+9*x(-3)

⒉估计变化后的模型

LS Y C Z0 Z1 Z2

图3

回归结果见图3，即：

2*5446.01*2231.10*5825.0012.9152?z z z y

t -++-= （3.4431） （2.4112） （－3.1145）

9969.02=R 996

.02=R 17.2=DW ⒊计算原模型中的系数估计值

根据Almon 变换原理有：

00

??a b = 2101

????a a a b ++= 2102

?4?2??a a a b ++= 2103

?9?3??a a a b ++= 所以有： =0

?b 0.5825 =1

?b 0.5825＋1.2231－0.5446=1.261 =2

?b 0.5825+2*1.2231-4*0.5446=0.8503 5446.0*92231.1*35825.0?3

-+=b =-0.6496 所以还原成原分布滞后模型为：

321*6496.0*8503.0*261.1*5825.0012.9152?----+++-=t t t t t x x x x y

实验九 联立方程模型

【实验目的】

掌握联立方程模型的常用估计、检验方法 【实验内容】

宏观经济模型的估计与总体拟合优度检验

【实验步骤】

【例1】表1中为我国国民经济年度序列统计资料。

⒈在Eviews主窗口中点击Objects\New object，并在弹出的列表框中选中System项（如图1、图2所示）。

图1

图2

⒉在系统窗口中逐行输入待估计的模型系统，包括工具变量定义行。

C1=C(1)+C(2)*Y+C(3)*C1(-1) I=C(4)+C(5)*Y(_1)+C(6)*DY INST Y(-1) C1(-1) G X

二、估计系统

在系统窗口中点击Estimate 按钮，并从弹出的对话框中选取相应的估计方法：OLS 估计\2SLS 估计\3SLS 估计（估计结果见图3、4、5）。即：

普通最小二乘法估计：

)1(1*5635.0*2322.05248.801-++=c y c

（3.633） （3.6）

9954.02=R 43.1=DW

dy y I *699.0)1(*3932.05753.677+-+-=

(21.702) (4.784)

992.02=R 68.1=DW

两阶段最小二乘法估计：

)1(1*6404.0*2005.00078.541-++=c y c

（2.8935） （3.7769）

9953.02=R 54.1=DW

dy y I *868.0)1(*3758.08203.673+-+-=

(15.6012) (4.1319)

991.02=R 97.1=DW

三阶段最小二乘法估计：

)1(1*5431.0*024.2579.921-++=c y c

（4.222） （3.9104）

995.02=R 4.1=DW

dy y I *8131.0)1(*3816.01753.676+-+-=

(18.9707) (4.724)

991.02=R 9.1=DW

图3

图4

图5

三、总体拟合优度检验

⒈在工作文件中打开所建立的系统

⒉在系统窗口中点击Proce\Make Model（如图6），并在模型窗口中：

⑴加入模型中的定义方程：Y=C1+I+G+X（如图7）

图7

⑵在ASSIGN语句中定义求解后的内生变量，为了便于比较，对所估计的不同系统可

以标以不同的变量序号.

⒊点击Solve按钮，得到内生变量的估计值。

⒋拟合优度检验：利用GENR命令计算各内生变量的绝对误差、相对误差和相对均方误差。

计算绝对误差：genr EF1=Y-YF

计算相对误差：genr EF2=1-YF/Y

计算相对均方误差：=SQR(@SUMSQ(EF2)/@OBS(Y))

四、估计模型的比较

重复第三步的1－4项，比较各个模型的估计误差，分析各个模型的误差情况，并从中选择较优的模型。Scalar(i)分别是OLS、2SLS、3SLS估计所得联立方程模型的相对均方误差。可以看出三阶段最小二乘法估计联立方程模型的均方误差比较小，因此，图5所对应的回归模型是较优的联立方程模型。

Scalar1=0.0402

Scalar2=0.044

Scalar3=0.0393

计量经济学期末考试试卷B

读书破万卷下笔如有神 山东轻工业学院08/09学年第二学期《计量经济学》期末考试试卷 （B卷）（本试卷共7 页） 适用班级：经管学院07级所有学生 20 分）共（本题共一、单项选择题10 小题，每小题2 分， 得分请将其代码填写在每小题列出的四个备选项中只有一个 1. 在多元回归中，调整后的判定系数与判定系数的关系有（） A． < B． > C． D．关系不能确定 2R＝1时有（）根据判定系数2. 与F统计量的关系可知，当 A．F＝－1 B．F＝0 C．F＝1 D． F＝∞ 3.DW检验法适用于检验（） A．异方差性 B．序列相关 C．多重共线性 D．设定误差 2=0.98，X1的t值＝如果一个二元回归模型的 4. OLS结果为R0.00001,X2的t 值＝0.0000008，则可能存在（）问题。 A. 异方差 B. 自相关 C. 多重共线 D. 随机解释变量 读书破万卷下笔如有神

5. 在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1，则表明模型中存在（） A．异方差性 B．序列相关 C．多重共线性 D．拟合优度低 6.容易产生自相关的数据是（） A．横截面数据 B．时间序列数据 C．年度数据 D．混合数据 ????中，模型：检验7. 线性回归??????x?ux?x?y i20ik1i12kii?时，所用的统计量为：（）),2,(,?0?k?,1H:0? i ?i0????????ii1k?1?t?nt??ttn?k．． B A ?????? ??VV ????ii1??n?tFnk?1,?k?1ktF?．． D C?????? ii22???? ??VV ii2????，8. 对于线性回归模型：检验随机误差项是否u?xxy????????x tkt221ttt0k1存在自相关的统计 量是：（） ???2ee?d61?tti2t?1t??d B． A．??1r nn2? ??n1nn???2e t1?t??2n?r i?t．． D C?t?? ?V2r1?i9. 若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计模型参数应采用（） A．普通最小二乘法 B．加权最小二乘法 C．广义差分法 D．工具变量法 d和d,在给定显著水平下，若DW统计量的下和上临界值分别为则当10. ul d DW d 时，可认为随机误差项（）ul

计量经济学大作业——建立模型

学院：__________金融学院_____________ 上课学期： ___ 2011-2012第一学期_________ 课程名称: _______ 金融计量学_____________ 指导教师：_______ _ ______________ 实验主题：_ GDP增长与三大产业关系模型____ 小组成员： 二零一一年十一月二十四日 目录

摘要 (3) 1.引言 (3) 2.提出问题 (3) 3.建立模型 (4) 4.制作散点图 (4) 5.模型参数估计 (8) 6.模型的检验 (9) 6.1.计量经济学检验 (9) 6.1.1.多重共线性检验 (9) 6.1.1.1.简单回归系数检验 (10) 6.1.1.2.找出最简单的回归形式 (10) 6.1.1.3.逐步回归法检验 (14) 6.1.2.异方差性检验 (15) 6.1.2.1.图示检验法 (16) 6.1.2.2.White检验 (16) 6.1.2.3.异方差的修正 (17) 6.1.3.随即扰动项序列相关检验 (18) 6.1.3.1.D.W.检验 (18) 6.1.3.2.拉格朗日乘数（LM）检验 (19) 6.1.3.3.序列相关性修正 (19) 6.2.经济意义检验 (20) 6.3.统计检验 (21) 6.3.1.拟合优度检验 (21) 6.3.2.方程显著性检验——F检验 (21) 6.3.3.参数显著性检验——t检验 (21) 7.结论 (22) 8.对策与建议 (23) 9.参考文献： (23)

摘要 经济发展是以GDP增长为前提的，而GDP增长与产业结构变动又有着密不可分的关系。本文采用1981年至2010年的统计数据，通过建立多元线性回归模型，运用最小二乘法，研究三大产业增长对我国GDP增长的贡献，从而得出调整产业结构对转变经济发展方式，促进我国经济可持续发展的重要性。 关键字：GDP增长；三大产业；产业结构 1.引言 GDP增长通常是指在一个较长的时间跨度上，一个国家人均产出（或人均收入）水平的持续增加。GDP增长率的高低体现了一个国家或地区在一定时期内经济总量的增长速度，也是衡量一个国家或地区总体经济实力增长速度的标志。它构成了经济发展的物质基础，而产业结构的调整与优化升级对于GDP增长乃至经济发展至关重要。 一个国家产业结构的状态及优化升级能力，是GDP发展的重要动力。十六大报告提出，推进产业结构优化升级，形成以高新技术产业为先导、基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局。十七大报告明确指出，推动产业结构优化升级，这是关系国民经济全局紧迫而重大的战略任务。《十二五规划纲要》又将经济结构战略性调整作为主攻方向和核心任务。产业结构优化升级对于促进我国经济全面协调可持续发展具有重要作用。 2.提出问题 我国把各种产业划分为第一产业，第二产业和第三产业。他们在整个国民经济中各自发挥着不同程度的作用。近几十年来来我国的经济已经发生了天翻地覆的变化。各大产业在整个国民经济中所占的地位和作用也在发生着相应的变化和调整。对于这种变化是否符合我国的经济发展趋势，对我国的经济影响作用是否

计量经济学复习资料——虚拟变量

虚拟变量习题 一、 单项选择题 1、 若一个回归模型包含截距项，对一个具有m 个特征的质的因素需要引入的虚拟变量个数为 A.m-2 B.m-1 C.m D.m+1 2、 某商品需求函数为:Y i =β0+β1X i +μi ，其中Y 为需求量，X 为价格，为了考虑“性别”(男性、女性)和“地区”(东部、中部、西部)两个因素的影响，考虑引入虚拟变量，则应引入虚拟变量的个数为( ) A. 5 B. 4 C. 3 D. 2 3、 消费函数Y i =α0+α1D+β0X i +β1DX i +μi ,其中 虚拟变量D=???农村家庭城镇家庭 01，当统计检验表明下列哪项成立时，表示城镇家庭 与农村家庭有一样的消费行为( ) A. α1=0, β1=0 B. α1=0, β1≠0 C. α1≠0, β1=0 D. α1≠0, β1≠0 4、 根据样本资料建立某消费函数如下：?100.5055.350.45t t C D X =++，其中C 为消费，X 为收入，虚拟变量 1 D 0 ?=??城镇家庭 农村家庭，所有参数均检验显著，则城 镇家庭的消费函数 为 （ ） A 、?155.850.45t t C X =+ B 、?100.500.45t t C X =+ C 、?100.5055.35t t C X =+ D 、?100.9555.35t t C X =+ 5、 假设某需求函数为01i i i Y X ββμ=++，为了考虑“季节”因素（春、夏、秋、 冬四个不同的状态），引入4个虚拟变量形成截距变动模型，则模型的 （ ） A 、参数估计量将达到最大精度 B 、参数估计量是有偏估计量 C 、参数估计量是非一致估计量 D 、参数将无法估计 6、 对于模型01i i i Y X ββμ=++，为了考虑“地区”因素（北方、南方），引入2 个虚拟变量形成截距变动模型，则会产生 （ ） A 、序列的完全相关 B 、序列的不完全相关 C 、完全多重共线性 D 、不完全多重共线性

影响居民消费水平的主要因素分析

计量经济学大作业――影响居民消费水平的主要因素分析 学号：0120231 姓名：孙馥琳 专业：122税务 修课时间：2014—2015学年第二学期 任课教师：万建香老师 成绩： 评语：

影响居民消费水平的主要因素分析 摘要 就我国近阶段消费方面出现的一些情况，利用1993年至2008年的相关数据对我国消费的影响因素进行实证分析。目的在于让我们更加了解我国消费的因素。先通过相关的背景理论提出问题；搜集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。本文主要是通过对影响居民消费水平的主要因素分析揭示中国居民消费水平的现状及问题，并依此提出部分政策 关键词：居民消费水平国内生产总值收入 Abstract Abstractthe recent phase of consumption in China is in some cases, using the related data from 1993 to 2008, the empirical analysis on the influence factors of consumption in our country. Purpose is to let us know more about China's consumption factors. To pass the relevant background theory questions; Collected the relevant data, using EVIEWS software measurement model for the parameter estimation and test, and modified. This article mainly through the analysis of the main factors influencing the residents' consumption level to reveal current situation and problems of Chinese residents' consumption level, and accordingly puts forward some policies. Keywords: residents' consumption level Gross domestic product (GDP)

计量经济学第三次作业

下表列出了某年中国部分省市城镇居民每个家庭平均全年可支配收入X与消费性支出Y 的统计数据。 地区可支配收入 （X）消费性支出 （Y） 地区可支配收入 （X） 消费性支出 （Y） 北京10349.69 8493.49 浙江9279.16 7020.22 天津8140.50 6121.04 山东6489.97 5022.00 河北5661.16 4348.47 河南4766.26 3830.71 山西4724.11 3941.87 湖北5524.54 4644.5 内蒙古5129.05 3927.75 湖南6218.73 5218.79 辽宁5357.79 4356.06 广东9761.57 8016.91 吉林4810.00 4020.87 陕西5124.24 4276.67 黑龙江4912.88 3824.44 甘肃4916.25 4126.47 上海11718.01 8868.19 青海5169.96 4185.73 江苏6800.23 5323.18 新疆5644.86 4422.93 (1)试用普通最小二乘法建立居民人均消费支出与可支配收入的线性模型； (2)检验模型是否存在异方差性； (3)如果存在异方差性，试采用适当的方法估计模型参数。 解： （1）a.建立对象，录入可支配收入X与消费性支出Y，如下图： b. 设定一元线性回归模型为： 点击主界面菜单Quick\Estimate Equation，在弹出的对话框中输入Y、C、X，操作

（2）a.生成残差序列。在工作文件中点击Object\Generate Series…，在弹出的窗口中，在主窗口键入命令如下“e1=resid^2”得到残差平方和序列e1。如下图： (3)a. 设定一元线性回归模型为：

计量经济学实验教学案例实验9_虚拟变量

实验九虚拟变量 【实验目的】 掌握虚拟变量的设置方法。 【实验内容】 一、试根据表9-1的1998年我国城镇居民人均收入与彩电每百户拥有量的统计资料建立我国城镇居民彩电需求函数； 资料来源：据《中国统计年鉴1999》整理计算得到 二、试建立我国税收预测模型（数据见实验一）； 资料来源：《中国统计年鉴1999》 三、试根据表9-2的资料用混合样本数据建立我国城镇居民消费函数。

资料来源：据《中国统计年鉴》1999－2000整理计算得到 【实验步骤】 一、我国城镇居民彩电需求函数 ⒈相关图分析； 键入命令：SCAT X Y ，则人均收入与彩电拥有量的相关图如9-1所示。 从相关图可以看出，前3个样本点（即低收入家庭）与后5个样本点（中、高收入）的拥有量存在较大差异，因此，为了反映“收入层次”这一定性因素的影响，设置虚拟变量如下： ?? ?=低收入家庭 中、高收入家庭 1D 图9-1 我国城镇居民人均收入与彩电拥有量相关图 ⒉构造虚拟变量； 方式1：使用DATA 命令直接输入； 方式2：使用SMPL 和GENR 命令直接定义。 DATA D1 GENR XD=X*D1 ⒊估计虚拟变量模型： LS Y C X D1 XD 再由t 检验值判断虚拟变量的引入方式，并写出各类家庭的需求函数。 按照以上步骤，虚拟变量模型的估计结果如图9-2所示。

图7-2 我国城镇居民彩电需求的估计 我国城镇居民彩电需求函数的估计结果为： i i i i XD D x y 0088.08731.310119.061.57?-++= =t (16.249)(9.028) (8.320) (-6.593) 2R ＝0.9964 2R ＝0.9937 F ＝366.374 S.E ＝1.066 虚拟变量的回归系数的t 检验都是显著的，且模型的拟合优度很高，说明我国城镇居民低收入家庭与中高收入家庭对彩电的消费需求，在截距和斜率上都存在着明显差异，所以以加法和乘法方式引入虚拟变量是合理的。低收入家庭与中高收入家庭各自的需求函数为： 低收入家庭： i i x y 0119.061.57?+= 中高收入家庭： ()()i i x y 0088.00119.08731.3161.57 ?-++=i x 003.048.89+= 由此可见我国城镇居民家庭现阶段彩电消费需求的特点：对于人均年收入在3300元以下的低收入家庭，需求量随着收入水平的提高而快速上升，人均年收入每增加1000元，百户拥有量将平均增加12台；对于人均年收入在4100元以上的中高收入家庭，虽然需求量随着收入水平的提高也在增加，但增速趋缓，人均年收入每增加1000元，百户拥有量只增加3台。事实上，现阶段我国城镇居民中国收入家庭的彩电普及率已达到百分之百，所以对彩电的消费需求处于更新换代阶段。 二、我国税收预测模型 要求：设置虚拟变量反映1996年税收政策的影响。 方法：取虚拟变量D1＝1（1996年以后），D1＝0（1996年以前）。 键入命令：GENR XD=X*D1 LS Y C X D1 XD 则模型估计的相关信息如图7-3所示。

计量经济学期末试题

一、判断正误（20分） 1. 随机误差项i u 和残差项i e 是一回事。（ F ） 2. 给定显著性水平a 及自由度，若计算得到的t 值超过临界的t 值，我们将接受零 假设（ F ） 3. 利用OLS 法求得的样本回归直线t t X b b Y 21? +=通过样本均值点),(Y X 。（ T ） 4. 判定系数ESS TSS R =2 。（ F ） 5. 整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的。（ F ） 6. 双对数模型的2 R 值可以与对数线性模型的相比较，但不能与线性对数模型的相比较。（ T ） 7. 为了避免陷入虚拟变量陷阱，如果一个定性变量有m 类，则要引入m 个虚拟变量。（ F ） 8. 在存在异方差情况下，常用的OLS 法总是高估了估计量的标准差。（ T ） 9. 识别的阶条件仅仅是判别模型是否可识别的必要条件而不是充分条件。（ T ） 10. 如果零假设H 0：B 2=0，在显著性水平5%下不被拒绝，则认为B 2一定是0。 （ F ） 六、什么是自相关杜宾—瓦尔森检验的前提条件和步骤是什么（15分） 解：自相关，在时间（如时间序列数据）或者空间（如在截面数据中）上按顺序排列的序列的各成员之间存在着相关关系。在计量经济学中指回归模型中随机扰动项之间存在相关关系。用符号表示： ()j i u u E u u j i j i ≠≠=0 ),cov( 杜宾—瓦尔森检验的前提条件为： （1）回归模型包括截距项。 （2）变量X 是非随机变量。 （3）扰动项t u 的产生机制是 表示自相关系数）,11(1≤≤-+=-ρρt t t v u u 上述这个描述机制我们称为一阶自回归模型，通常记为AR(1)。 （4）在回归方程的解释变量中，不包括把因变量的滞后变量。即检验对于自回归模型是不使用的。 杜宾—瓦尔森检验的步骤为： (1)进行OLS 的回归并获得e t 。 (2)计算d 值。 (3)给定样本容量n 和解释变量k 的个数，从临界值表中查得d L 和d U 。

计量经济学 作业

1、家庭消费支出（Y ）、可支配收入（1X ）、个人个财富（2X ）设定模型下： i i i i X X Y μβββ+++=22110 回归分析结果为： LS 18/4/02 Error T-Statistic Prob. C ________ 2X - ________ 2X R-squared ________ Mean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression ________ Akaike info criterion Sum squared resid Schwartz criterion Log likelihood - 31.8585 F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) 补齐表中划线部分的数据（保留四位小数）；并写出回归分析报告。 由表可知，9504.02=R 故 9614.01 10310) 9504.01(12=----=R 回归分析报告如下： 由以上结果整理得： t= 9614.02=R n=10 从回归结果来看，9614.02=R ，9504.02=R ，3339.87=F ,不够大，则模型的拟合优度不是很好. 模型说明当可支配收入每增加１元，平均说来家庭消费支出将减少元，当个人财富每增加１元，平均来说家庭消费支出将增加元。 参数检验：

在显着性水平上检验1β，2β的显着性。 365.2)310(7108.0025.01=-<-=t t Θ 故接受原假设，即认为01=β。 365.2)310(7969.1025.02=-<=t t Θ 故接受原假设，即认为02=β。 即模型中，可支配收入与个人财富不是影响家庭消费支出的显着因素。 2、为了解释牙买加对进口的需求 ，根据19年的数据得到下面的回归结果: se = R 2= 2 R = 其中：Y=进口量（百万美元），X 1=个人消费支出（美元/年），X 2=进口价格/国内价格。 （1） 解释截距项，及X 1和X 2系数的意义； 答：截距项为，在此没有什么意义。1X 的系数表明在其它条件不变时，个人年消费量增加1美元，牙买加对进口的需求平均增加万美元。2X 的系数表明在其它条件不变时，进口商品与国内商品的比价增加1美元，牙买加对进口的需求平均减少万美元。 （2）Y 的总离差中被回归方程解释的部分，未被回归方程解释的部分； 答：由题目可得，可决系数96.02=R ，总离差中被回归方程解释的部分为96%，未被回归方程解释的部分为4%。 （3）对回归方程进行显着性检验,并解释检验结果； 原假设：0:210==ββH 计算F 统计量 16 04.0296.01=--=k n RSS k ESS F =192 63.3)16,2(19205.0=>=F F Θ 故拒绝原假设，即回归方程显着成立。 （4）对参数进行显着性检验,并解释检验结果。 对21ββ进行显着性检验 96.174.210092.002.0) ?(?05.011`11=>=-=-=t SE t βββ 故拒绝原假设，即1β显着。 96.12.1084.001.0) ?(?05.02222=<=-=-=t SE t βββ 故接受原假设，即2β不显着。 4.根据某地1961—1999年共39年的总产出Y 、劳动投入L 和资本投入K 的年度 数据，运用普通最小二乘法估计得出了下列回归方程： ，DW= 式下括号中的数字为相应估计量的标准误。 (1)解释回归系数的经济含义； (2)系数的符号符合你的预期吗为什么

计量经济学大作业

计量经济学大作业 ――税收影响因素的研究学号： 姓名： 专业：

税收影响因素的研究 摘要 本文研究的是税收影响因素模型，通过对1991-2010年税收规模资料的分析，以了解税收的结构、规模及演变的新特点，并探讨影响税收的各因素，运用Eviews软件对1991—2010的历史数据进行分析，并通过我国实际经济发展状况和政策导向运用此关系对以后情况进行预测。 关键词：税收财政支出 OLS 1 问题的提出 从进入21世纪以来，我国的经济发展面临着巨大的挑战与机遇，在新的经济背景下，基于知识和信息的产业发展迅速，全球一体化日渐深入，中国已是WTO的一员。新形势的经济发展是经济稳定和协调增长的结果，由于税收具有敛财与调控的重要功能，因而他在现实的经济发展中至始至终都发挥着非常重要的作用，所以研究影响我国税收收入的主要原因具有非常重要的作用。改革开放以来，中国经济高涨，对税收影响最大的当属财政支出。另外各种消费价格指数也是重要影响因素，而前人有对国内生产总值是否具有影响进行过实证分析。经济发展水平是制约税制结构的生产力要素，两者之间的相关程度较高。这种相关性主要表现为经济发展水平规定着税收参与社会产品分配的比例，决定着税制结构的选择。经济发展水平的差异通常以人均国内生产总值的高低来衡量。在人均国内生产总值不同的国家里，税收规模即税收占国内生产总值的比重是不一样的。以世界银行公布的1980年的调查材料为例，在人均国内生产总值260美元的低收入国家里，国内生产总值税收率为13.2%；人均国内生产总值为2000美元的中等收入国家，这一比率为23.3%；而在人均国内生产总值为1万美元的高收入国家，这一比例是28.1%。显然，一国国内生产总值税收率愈高，税负承受能力愈强，因而也为税制结构的调整提供了物质基础。本文站在前人的基础上，引用计量的方法，将三者综合起来对税收进行探讨，作者认为，在我国经济飞速发展的过程中，国内生产总值有了很大的增长，因而本文将国内生产总值引入该项目的实证研究分析。

计量经济学-期末考试-简答题

计量经济学期末考试简答题 1．简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。 2．计量经济模型有哪些应用？ 3．简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。 4．对计量经济模型的检验应从几个方面入手？ 5．计量经济学应用的数据是怎样进行分类的？ 6．在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？ 7．古典线性回归模型的基本假定是什么？ 8．总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。 9．试述回归分析与相关分析的联系和区别。 10．在满足古典假定条件下，一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质？11．简述BLUE的含义。 12．对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0的t检验？ 13.给定二元回归模型：，请叙述模型的古典假定。 14.在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？ 15.修正的决定系数及其作用。 16.常见的非线性回归模型有几种情况？ 17. 18观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。 19.什么是异方差性？试举例说明经济现象中的异方差性。 20.产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS估计有何影响。 21.检验异方差性的方法有哪些？ 22.异方差性的解决方法有哪些？ 23.什么是加权最小二乘法？它的基本思想是什么？ 24.样本分段法（即戈德菲尔特——匡特检验）检验异方差性的基本原理及其使用条件。25．简述DW检验的局限性。 26．序列相关性的后果。 27．简述序列相关性的几种检验方法。 28．广义最小二乘法（GLS）的基本思想是什么？ 29．解决序列相关性的问题主要有哪几种方法？ 30．差分法的基本思想是什么？ 31．差分法和广义差分法主要区别是什么？ 32．请简述什么是虚假序列相关。 33．序列相关和自相关的概念和范畴是否是一个意思？ 34．DW值与一阶自相关系数的关系是什么？ 35．什么是多重共线性？产生多重共线性的原因是什么？ 36．什么是完全多重共线性？什么是不完全多重共线性？ 37．完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些？ 38．不完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些？ 39．从哪些症状中可以判断可能存在多重共线性？ 40．什么是方差膨胀因子检验法？ 41．模型中引入虚拟变量的作用是什么？ 42．虚拟变量引入的原则是什么？ 43．虚拟变量引入的方式及每种方式的作用是什么？ 44．判断计量经济模型优劣的基本原则是什么？ 45．模型设定误差的类型有那些？ 46．工具变量选择必须满足的条件是什么？ 47．设定误差产生的主要原因是什么？ 48．在建立计量经济学模型时，什么时候，为什么要引入虚拟变量？ 49．估计有限分布滞后模型会遇到哪些困难 50．什么是滞后现像？产生滞后现像的原因主要有哪些？ 51．简述koyck模型的特点。 52．简述联立方程的类型有哪几种 53．简述联立方程的变量有哪几种类型

计量经济学范本

第八章 虚拟变量 一、单选题： 1、虚拟变量模型i i i D Y μβα++=中，i Y 为居民的年可支配收入，i D 为虚拟解释变量， i D =1代表城镇居民，i D =0代表非城镇居民。当i μ满足古典假设时，则α ==)0|(i i D Y E 表示（ B ） A 、城镇居民的年平均收入， B 、非城镇居民的年平均收入， C 、所有居民的年平均收入， D 、其他； 2、虚拟变量模型i i i D Y μβα++=中，i Y 为居民的年可支配收入，i D 为虚拟解释变量， i D =1代表城镇居民，i D =0代表非城镇居民。当i μ满足古典假设时，则βα+==)1|(i i D Y E 表示（ A ） A 、城镇居民的年平均收入， B 、非城镇居民的年平均收入， C 、所有居民的年平均收入， D 、其它； 3、在没有定量解释变量的情形下，以加法形式引入虚拟解释变量，主要用于（ C ）。 A 、共线性分析， B 、自相关分析， C 、方差分析 ， D 、其它 4、如果你有连续几年的月度数据，如果只有2、4、6、8、10、12月表现季节类型，则需要引入虚拟变量的个数是（ B ）。 A 、模型中有截距项时，引入12个， B 、模型中有截距项时，引入5个 C 、模型中没有截距项时，引入11个， D 、模型中没有截距项时，引入12个 5、下列不属于常用的虚拟变量模型是（ D ）； A 、解释变量中只包含虚拟变量， B 、解释变量中既含定量变量又含虚拟变量， C 、被解释变量本身为虚拟变量的模型， D 、解释变量和被解释变量中不含虚拟变量。 6、考虑虚拟变量模型：i i i X D D D Y μβαααα+++++=3322110，其中 ???=其他一季度011D ???=其他二季度012D ???=其他 三季度013D ， 当其随机扰动项服从古典假定时，则下列回归方程中表示一季度的是：（ B ） A 、i i i X D D D X Y E βαα++====)()0,1,|(20312 B 、i i i X D D D X Y E βαα++====)()0,1,|(10321 C 、i i i X D D D X Y E βαα++====)()0,1,|(30213 D 、i i i X D D D X Y E βα+====0321)0,|( 7、在含有截距项的分段线性回归分析中，如果只有一个属性变量，且其有三种类型，则引入虚拟变量个数应为（ B ） A 、 1个， B 、 2个， C 、3个， D 、4个； 8、某商品需求函数为 u x b b y i i i ++=10，其中y 为需求量，x 为价格。为了考虑“地

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2010－2011第二学期 计量经济学大作业 大作业名称：2008年12月我国税收多因素分析 组长： 学号：00 姓名：专业：财政学 成员： 学号：00 姓名：专业：财政学 学号：00 姓名：专业：财政学 选课班级：A01 任课教师：徐晔成绩： 评语:__________________________________________________ 教师签名：批阅日期：

计量经济大作业要求如下： 目的要求: 1.熟练掌握计量经济学的主要理论与方法； 2.能够理论联系实际； 3.能够运用计量经济学软件Eviews进行计算和分析； 4.要求：word文档格式，内容四千字左右，并附数据。 内容： 1.确立问题： 选择一个经济预测问题或经济分析问题，根据一定的经济理论和实际经验分析所涉及的经济领域或经济系统中某一经济变量与其它一些（至少二个）经济变量之间的因果关系。 2.建立模型： 初步建立其多元线性回归模型，利用软件求解回归方程；进行经济意义检验、统计与经济计量检验，解决可能出现的违反基本假设的问题，最后确定回归方程。 3.提供图表： 给出说明该回归方程建立效果较好的必要的图表，如通过被解释变量的观察值曲线与拟合值曲线来比较其拟合效果。 4.实证分析： 利用回归方程的结果进行一定的经济预测或经济分析。 江西财经大学信息管理学院 计量经济学课程组 2011/2/19

2008年12月 我国税收多因素分析 【摘要】：本文主要分析税收收入与国民生产总值及进出口的关系，通过数据拟合模型，将几者之间的关系量化。 一、研究背景 税收是国家为了实现其职能，按照法定标准，无偿取得财政收入的一种手段，是国家凭借政治权力参与国民收入分配和再分配而形成的一种特定分配关系。是我们国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发展。税收收入的影响因素是来自于多方面的，如居民消费水平、城乡储蓄存款年末余额、财政支出总量以及国内生产总值等等。近年来，我国的税收增长远远快于GDP的增长速度，通过对税收增长的两个影响因素进行分析，从中找出对我国的税收增长影响最大的影响因素。 二、研究目的 税收是国家为了实现其职能，凭借政治权利，参与一部分社会产品或国民收入分配与再分配所进行的一系列经济活动。税收的课税权主体是国家，具体包括各级政府及其财税部门。税收活动的目的是为国家实现其职能服务的，这是所有国家爱税收的共性。 税收分配的对象是一部分社会产品或国民收入，可以是实物或货币，这反映出税收分配由实物形式向货币形式发展演变的过程。税收既是财政收入的支柱，又是宏观调控的杠杆。在国家的宏观调控体系中，税收是集经济、法律、行政手段于一身的重要工具，具有不可替代的作用，是国家职能实现不可缺少的手段。因此，分析税收收入，有助于正确把握宏观经济规律，有助于合理制定国家财政政策，从而起到维护国家、分配收入、配置资源、稳定经济的重要作用。 本文主要通过对国内生产总值和国内进出口总额两个因素进行多因素分析，并根据相关数据，建立模型，对此进行数量分析。在得到我国税收收入与各主要因素间的线性关系后，针对此模型分别对违背基本假设的三种情况进行假设检验和计量经济学检验，并对模型的估计结果进行分析。 我们建立税收收入模型的目的有以下三点： （1）结果分析，即对宏观经济变量之间的关系作定性的分析； （2）预测未来，即预测未来税收收入的总量及规模； （3）政策评价，利用模型对各种政策方案进行分析和比较。 在实际经济系统税收收入的实现过程中，税收收入受到经济增长、GDP总量及结构、进出口总额以及税收政策与制度等因素的影响。而由经济增长转换为税收的增长还要经过政策性和实施性两次漏出，如下图： GDP分解： GDP(C+V+M) →可征税GDP(V+M) →应税GDP →税收 ↓↓↓税收漏出：不可征税GDP（C）政策性漏出实施性漏出 ↓↓税收政策及制度：税制不完善税收征管不力税收经济生活受制于国家政策，国家政策会因税收经济现状而处于部分调整中，这种调整主要是指税收经济的动荡对整体宏观经济造成的消极影响会促使国家为稳定经济采取相应措施。

《计量经济学》期末考试复习

《计量经济学》期末考试复习资料 第一章绪论 参考重点： 计量经济学的一般建模过程 第一章课后题（1.4.6） 1.什么是计量经济学计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别 答：计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。 计量经济学方法揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。 4.建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些 答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤如下：(1)设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；(2)收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性；(3)估计模型参数；(4)检验模型，包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。 6.模型的检验包括几个方面其具体含义是什么 答：模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质；在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。 第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型参考重点： 1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别 2.总体随机项与样本随机项的区别与联系

普通高等学校在校学生总数变动的多因素分析_计量经济学大作业[1]

计量经济学大作业――普通高等学校在校学生总数变动的多因素分析学号：0090863 0090817 0090832 姓名：组长：邱碧涛组员：杨意钟丹兰 专业：财政学 修课时间：2011-2012第一学期 任课教师：朱永军 成绩： 评语：本文通过对中国普通高等学校在校学生总数的变动进行多因素分析，采用中国1985年到2009年的数据，建立以在校大学生总数为应变量，以其它可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型，并利用模型对在校大学生总数进行数量化分析，得出各因素与在校大学生总数成正相关关系的结论。从大作业的完成情况来看，说明本小组成员对计量经济学有一定程度的理解，并能使用Eviews软件进行实证分析。 Email:275474458@https://www.wendangku.net/doc/971067497.html,

普通高等学校在校学生总数变动的多因素分析 摘要 本文主要通过对中国普通高等学校在校学生总数的变动进行多因素分析，建立以在校大学生总数为应变量，以其它可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型，并利用模型对在校大学生总数进行数量化分析，观察各因素是如何分别影响在校大学生总数的。 关键词：在校大学生总数多因素分析模型计量经济学检验 Abstract This text uses the total number of students in Chinese colleges and universities to do multivariate analysis, and it establishes a multiple linear regression model, which uses the total number of college students to be the dependent variable and other factors to be the independent variable .What's more, it uses the model to do quantitative analysis of the total number of college students, and observe how various factors affect the total number of college students respectively. Key words: The total number of college students, Multivariate analysis, Model, Econometric, Test

计量经济学期末总复习

《计量经济学》期末总复习 一、单项选择题 1．在双对数线性模型lnY i =ln β0+β1lnX i +u i 中,β1的含义是（ D ） A ．Y 关于X 的增长量 B ．Y 关于X 的发展速度 C ．Y 关于X 的边际倾向 D ．Y 关于X 的弹性 2．在二元线性回归模型：i i 22i 110i u X X Y +β+β+β=中，1β表示（ A ） A ．当X 2不变、X 1变动一个单位时，Y 的平均变动 B ．当X 1不变、X 2变动一个单位时，Y 的平均变动 C ．当X 1和X 2都保持不变时， Y 的平均变动 D ．当X 1和X 2都变动一个单位时， Y 的平均变动 3．如果线性回归模型的随机误差项存在异方差，则参数的普通最小二乘估计量是（D ） A ．无偏的，但方差不是最小的 B ．有偏的，且方差不是最小的 C ．无偏的，且方差最小 D ．有偏的，但方差仍为最小 4．DW 检验法适用于检验（ B ） A ．异方差 B ．序列相关 C ．多重共线性 D ．设定误差 5．如果X 为随机解释变量，X i 与随机误差项u i 相关，即有Cov(X i ，u i )≠0，则普通最小二乘估计β ?是（ B ） A ．有偏的、一致的 B ．有偏的、非一致的 C ．无偏的、一致的 D ．无偏的、非一致的 6．设某商品需求模型为Y t =β0+β1X t + u t ，其中Y 是商品的需求量，X 是商品价格，为了考虑全年4个季节变动的影响，假设模型中引入了4个虚拟变量，则会产生的问题为（ ） A ．异方差性 B ．序列相关 C ．不完全的多重共线性 D ．完全的多重共线性 7．当截距和斜率同时变动模型Y i =α0+α1D+β1X i +β2 (DX i )+u i 退化为截距变动模型时，能

计量经济学大作业

2015-2016年第2学期 计量经济学大作业 论文名称：中国货币流通量、货款额 和居民消费水平指数分析 学号：姓名：专业： 学号：姓名：专业： 学号：姓名：专业： 选课班级：A05任课老师：陶长琪评语： 教师签名：批阅日期：

一、摘要 经济与货币流通量是相辅相成密不可分的，经济的发展必然会带来货币流通量的增加，进而也会带来消费的增加。而一个国家贷款额的多少和居民消费水平指数的大小往往能够在某种程度上反映该国家经济的发展水平。因此，经济将货币流通量、贷款额和居民消费水平指数紧密地联系起来。 计量经济学可以帮助我们通过建立多元线性模型来反应货币流通量、贷款额和居民消费水平指数三者之间的关系。我们可以通过进行拟合优度检验，F检验，显著性检验，异方差检验，相关性检验和多重共线性检验等多种检验方法最终确定模型，使得建立的模型达到最优的结果。 最后通过对模型的进一步分析，我们可以得出货币流通量、货款额和居民消费水平指数三者之间的关系，即贷款额与居民消费水平指数的增加均会导致货币流通量的增加。 关键字：货币流通量，贷款额，居民消费水平指数，多元线性模型

Abstract Economic and monetary circulation is complementary to close, the development of economy will inevitably bring about the increase of monetary circulation, and also can bring consumption increase. A national loan amount how many and dweller consumption level index size tend to a certain extent reflects the development level of national economy.Thus, the economy will the amount of money in circulation, the loan amount and dweller consumption level index closely linked. Econometrics can help us through the establishment of multiple linear models to response the amount of money in circulation, the loan amount and dweller consumption level index of the relationship between the three.We can through the goodness-of-fit testing ,and F inspection, significant inspection, heteroscedastic inspection , the inspection and multiple linear correlation of inspection to determine the final model, makes the establishment of the model to achieve the optimal result. Based on further analysis of the model, we can conclude that the amount of money in circulation, the amount of goods and dweller consumption level index of the relationship between the three, namely, the loan amount and consumption level of exponential increase will lead to the increase of the amount of money in circulation. Key words: The amount of money in circulation, the loan amount dweller consumption level index, multivariate linear model