计量经济学导论(伍德里奇)第二章课后作业

计量经济学导论(伍德里奇)第二章课后作业.txt明骚易躲，暗贱难防。佛祖曰：你俩就是大傻B！当白天又一次把黑夜按翻在床上的时候，太阳就出生了*用STATA做的

*文件位置："E:\teaching

*做do文件

doedit

cd "E:\teaching"

*练习2.3 录入8名学生的ACT分数和GPA（平均积分点）

input id GPA ACT

1 2.8 21

2 3.4 24

3 3.0 26

4 3.

5 27

5 3.

6 29

6 3.0 25

7 2.7 25

8 3.7 30

end

save zhangwenwen

*回归分析

reg GPA ACT,r

*方程的斜率为 0.1021978，截距为 0.5681319.

display _b[_cons]+_b[ACT]*20

*当ACT=20时，GPA的预测值为 2.6120879.

*练习2.4

use BWGHT.dta , clear

reg bwght cigs , r

display _b[_cons]+_b[cigs]*0

*当吸烟数为0时，婴儿出生时的体重预测值为119.7719盎司。

display _b[_cons]+_b[cigs]*20

*当吸烟数为0时，婴儿出生时的体重预测值为109.4965盎司。

*bwght=119.77-0.514cigs 从这个回归中可以得到婴儿出生体重和母亲吸烟习惯之间的关系.

*母亲在怀孕期间平均每天的吸烟数增加一个单位，婴儿的体重下降0.514盎司。

*练习2.10

use 401K.DTA,clear

sum

*计划样中平均参与率是87.36291，平均匹配率是0.7315124

*下面做回归分析

regress prate mrate,robust

*Estimated slope（样本斜率） = 5.861079

*Estimated intercept（截距） = 83.07546,

*Estimated regression line: prate = 83.075+5.861mrate

*样本容量是1534，R-平方=0.0747

*如果mrate=0,那么参与率就是83.0754%。mrate系数的含义：匹配率（mrate）增加1个百

分点，参与率（prate）的预期变化就是5.861.

display _b[_cons]+_b[mrate]*3.5

*(4)当x=3.5时，prate的预测值为103.58923

*mrate只能解释prate变异的7.47%。我认为这不是一个足够大的量，因为还有prate变异的92.54%是不知道的。还有其它许多因素影响着参与率

*练习2.11

use CEOSAL2.DTA,clear

sum

*平均年薪865.8644千美元，平均任期是7.954802年。

count if ceoten==0

*有5位尚处于担任CEO的第一年。最长的CEO任期是37年

regress lsalary ceoten,r

*回归模型：log(salary)=6.505498+0.0097236ceoten

*多担任一年的CEO，年薪的预测百分比增加0.0097236

*练习2.12

*打开数据

use SLEEP75.DTA,clear

*回归分析

reg sleep totwrk,r

*sleep=3586.377-0.1507458totwrk

*R-平方=0.1033.观测的次数=706，截距 3586.377

*截距表示如果不工作，每周用于晚上睡眠的时间是3586.377分钟

display _b[totwrk]*120

*如果totwrk增加2小时，sleep估计要减少：18.089499。我认为这不是一个很大的效应*练习2.13

*使用WAGE2.DTA的数据

use WAGE2.DTA,clear

sum

*平均工资是957.9455.平均IQ是101.2824.IQ的标准差15.05264

*下面做回归分析

reg wage IQ,r

*wage=116.9916+8.303064IQ，R-平方是 0.0955，n=935

display _b[IQ]*15

*IQ增加15点时，工资增加124.54596.IQ只能解释工资变异的9.55%。因为还有其他因素影响着工资。

*用工资对数做回归

reg lwage IQ,r

display _b[IQ]*15

*IQ增加15点时，工资增加13.2108个百分点

*练习2.14

*log(rd)=a+b*log(sales)，斜率b代表弹性

*使用RDCHEM.DTA数据

use RDCHEM.DTA,clear

reg lrd lsales,r

*log(rd)=-4.1.04722+1.075731log(sales)

*估计弹性是1.075731

*弹性是指sales变化1%，rd的变化.此题销量增加1%，用于研究的年支出预期会增加1.075%

计量经济学作业

计量经济学第三章作业 经济131 王晨莹 13013121 15.（1）① 打开材料数据表3-5，获得如图3-5-1所示： 3-5-1 ② 根据题目确定被解释变量为税收收入（T ）、解释变量为工业（GY ）、进出口总额（IE ）、金融业（JR ）、交通运输业(JT)、建筑业（JY ）。 ③ 建模： t t JY JT JR IE GY T μββββββ++++++=543210 ④ 建立变量组： 在主菜单上Eviews 命令框中直接输入命令“Data T GY IE JR JT JY ”，将直接出现已定义变量名称的数据编辑窗口。如图3-5-2所示：

图3-5-2 ⑤估计模型参数： 在主菜单上依次单击“Quick→Estimate Equation”，弹出对话框，在“Specification”选项卡中输入模型中被解释变量（T）、常数项（C）、解释变量(GY、IE、JR、JT、JY)序列，并选择估计方法及样本区间（1985-2009）。如图3-5-3所示，其结果如图3-5-4所示： 图3-5-3

图3-5-4 ⑥ 参数估计结果分析： 经参数估计后，回归模型为 ∧T = 117.5 - 0.772 GY + 0.232 IE + 1.82 JR + 1.895 JT + 2.853 JY (0.2168) (-3.068) (5.552) (3.184) (2.261) (3.047) 995.02=R ，F=798 , d=0.674 ⑦ 模型中参数表明，在工业、建筑业、进出口、金融业、交通运输业中，建筑业对税收的影响最大，工业（GY ）每增加1亿元，税收收入（T ）将减少3.068亿元（但不符合经济意义）；进出口总额（IE ）每增加1亿元，税收收入（T ）将增加5.552亿元；金融业（JR ）每增加1亿元，税收收入（T ）将增加3.184亿元；交通运输业(JT)每增加1亿元，税收收入（T ）将增加2.261亿元；建筑业（JY ）每增加1亿元，税收收入（T ）将增加3.047亿元。抛出这5类因素对税收的影响，政府从其他部门和产业所征收数额为117.48。 （2）多重共线性检验：存在多重共线性 由上图可知，工业的结构参数为负，不符经济意义，故去掉工业得到新的模型：

计量经济学导论 第五版 答案

APPENDIX A SOLUTIONS TO PROBLEMS A.1 (i) $566. (ii) The two middle numbers are 480 and 530; when these are averaged, we obtain 505, or $505. (iii) 5.66 and 5.05, respectively. (iv) The average increases to $586 while the median is unchanged ($505). A.3 If price = 15 and income = 200, quantity = 120 – 9.8(15) + .03(200) = –21, which is nonsense. This shows that linear demand functions generally cannot describe demand over a wide range of prices and income. A.5 The majority shareholder is referring to the percentage point increase in the stock return, while the CEO is referring to the change relative to the initial return of 15%. To be precise, the shareholder should specifically refer to a 3 percentage point increase. $45,935.80.≈ $40,134.84. When exper = 5, salary = exp[10.6 + .027(5)] ≈A.7 (i) When exper = 0, log(salary) = 10.6; therefore, salary = exp(10.6) (ii) The approximate proportionate increase is .027(5) = .135, so the approximate percentage change is 13.5%. 14.5%, so the exact percentage increase is about one percentage point higher.≈(iii) 100[(45,935.80 – 40,134.84)/40,134.84) A.9 (i) The relationship between yield and fertilizer is graphed below. (ii) Compared with a linear function, the function yield has a diminishing effect, and the slope approaches zero as fertilizer gets large. The initial pound of fertilizer has the largest effect, and each additional pound has an effect smaller than the previous pound.

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(伍德里奇第五版中文版)答案

第1章 解决问题的办法 1.1（一）理想的情况下，我们可以随机分配学生到不同尺寸的类。也就是说，每个学生被分配一个不同的类的大小，而不考虑任何学生的特点，能力和家庭背景。对于原因，我们将看到在第2章中，我们想的巨大变化，班级规模（主题，当然，伦理方面的考虑和资源约束）。 （二）呈负相关关系意味着，较大的一类大小是与较低的性能。因为班级规模较大的性能实际上伤害，我们可能会发现呈负相关。然而，随着观测数据，还有其他的原因，我们可能会发现负相关关系。例如，来自较富裕家庭的儿童可能更有可能参加班级规模较小的学校，和富裕的孩子一般在标准化考试中成绩更好。另一种可能性是，在学校，校长可能分配更好的学生，以小班授课。或者，有些家长可能会坚持他们的孩子都在较小的类，这些家长往往是更多地参与子女的教育。 （三）鉴于潜在的混杂因素- 其中一些是第（ii）上市- 寻找负相关关系不会是有力的证据，缩小班级规模，实际上带来更好的性能。在某种方式的混杂因素的控制是必要的，这是多元回归分析的主题。 1.2（一）这里是构成问题的一种方法：如果两家公司，说A和B，相同的在各方面比B公司à用品工作培训之一小时每名工人，坚定除外，多少会坚定的输出从B公司的不同？ （二）公司很可能取决于工人的特点选择在职培训。一些观察到的特点是多年的教育，多年的劳动力，在一个特定的工作经验。企业甚至可能歧视根据年龄，性别或种族。也许企业选择提供培训，工人或多或少能力，其中，“能力”可能是难以量化，但其中一个经理的相对能力不同的员工有一些想法。此外，不同种类的工人可能被吸引到企业，提供更多的就业培训，平均，这可能不是很明显，向雇主。 （iii）该金额的资金和技术工人也将影响输出。所以，两家公司具有完全相同的各类员工一般都会有不同的输出，如果他们使用不同数额的资金或技术。管理者的素质也有效果。 （iv）无，除非训练量是随机分配。许多因素上市部分（二）及（iii）可有助于寻找输出和培训的正相关关系，即使不在职培训提高工人的生产力。 1.3没有任何意义，提出这个问题的因果关系。经济学家会认为学生选择的混合学习和工作（和其他活动，如上课，休闲，睡觉）的基础上的理性行为，如效用最大化的约束，在一个星期只有168小时。然后我们可以使用统计方法来衡量之间的关联学习和工作，包括回归分析，我们覆盖第2章开始。但我们不会声称一个变量“使”等。他们都选择学生的变量。 第2章 解决问题的办法

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

计量经济学第二章主要公式

第二章主要公式 资料地址：https://www.wendangku.net/doc/aa12905373.html,/jl 1、回归模型概述 （1）相关分析与回归分析 经济变量之间的关系：函数关系、相关关系 相关关系：单相关和复相关，完全相关、不完全相关和不相关，正相关与负相关，线性相关和负相关，线性相关和非线性相关。 相关分析： ——总体相关系数XY ρ= ——样本相关系数()() n i i XY X X Y Y r --= ∑ ——多个变量之间的相关程度可用复相关系数和偏相关系数度量 回归分析：相关关系 + 因果关系 （2）随机误差项：含有随机误差项是计量经济学模型与数理经济学模型的一大区别。 （3）总体回归模型 总体回归曲线：给定解释变量条件下被解释变量的期望轨迹。 总体回归函数：(|)()i i E Y X f X = 总体回归模型：(|)()i i i i i Y E Y X f X μμ=+=+ 线性总体回归模型：011,2,...,i i i Y X i n ββμ=++= （4）样本回归模型 样本回归曲线：根据样本回归函数得到的被解释变量的轨迹。 （线性）样本回归函数： 01???i i Y X ββ=+ （线性）样本回归模型：01???i i i Y X e ββ=++ 2、一元线性回归模型的参数估计 （1）基本假设 ① 解释变量：是确定性变量，不是随机变量 var()0i X = ② 随机误差项：零均值、同方差，在不同样本点之间独立，不存在序列相关等 ()01,2,...,i E i n μ== 2var()1,2,...,i i n μσ==

cov(,)0;,1,2,...,i j i j i j n μμ=≠= ③ 随机误差项与解释变量：不相关 cov(,)01,2,...,i i X i n μ== ④ （针对最大似然法和假设检验）随机误差项： 2~(0,)1,2,...,i N i n μσ= ⑤ 回归模型正确设定。 【前四条为线性回归模型的古典假设，即高斯假设。满足古典假设的线性回归模型称为古典线性回归模型。】 （2）参数的普通最小二乘估计（OLS ） 目标：21 min n i i e =∑ 对于一元线性回归模型：011,2,...,i i i Y X i n ββμ=++= 正规方程组： 011 011 ?? 2[()]0??2[()]0n i i i n i i i i Y X X Y X ββββ==?--+=????--+=??∑∑ 解得： 011 112 211??()()?()n n i i i i i i n n i i i i Y X X X Y Y x y X X x βββ====?=-???--?==??-?? ∑∑∑∑ （3）最大似然估计（ML ） 对于一元线性回归模型：011,2,...,i i i Y X i n ββμ=++= 重要的基本假设： 2~(0,)1,2,...,cov(,)0;,1,2,...,var()01,2,...,i i j i N i n i j i j n X i n μσμμ?=? =≠=?? ==? 得到：2 01~(,)1,2,...,i i Y N X i n ββσ+= 【且cov(,)0;,1,2,...,i j Y Y i j i j n =≠=，这个对最大似然法的估计很重要】 则目标：12,,...,n Y Y Y 的联合概率密度最大，即

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

计量经济学-案例分析-第二章

第二章案例分析 一、研究的目的要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的2.35倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y 选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 从2002年《中国统计年鉴》中得到表2.5的数据: 表2.52002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入

以往《计量经济学》作业答案汇编

以往计量经济学作业答案 第一次作业： 1-2. 计量经济学的研究的对象和内容是什么？计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征？ 答：计量经济学的研究对象是经济现象，是研究经济现象中的具体数量规律（或者说，计量经济学是利用数学方法，根据统计测定的经济数据，对反映经济现象本质的经济数量关系进行研究）。计量经济学的内容大致包括两个方面：一是方法论，即计量经济学方法或理论计量经济学；二是应用，即应用计量经济学；无论是理论计量经济学还是应用计量经济学，都包括理论、方法和数据三种要素。 计量经济学模型研究的经济关系有两个基本特征：一是随机关系；二是因果关系。 1-4．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、可比性和一致性；（3）估计模型参数；（4）模型检验，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。 1-6.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。 第二次作业： 2-1 答：P27 6条 2-3 线性回归模型有哪些基本假设？违背基本假设的计量经济学模

伍德里奇《计量经济学导论》笔记和课后习题详解(计量经济学的性质与经济数据)【圣才出品】

第1章计量经济学的性质与经济数据 1.1 复习笔记 一、计量经济学 由于计量经济学主要考虑在搜集和分析非实验经济数据时的固有问题，计量经济学已从数理统计分离出来并演化成一门独立学科。 1．非实验数据是指并非从对个人、企业或经济系统中的某些部分的控制实验而得来的数据。非实验数据有时被称为观测数据或回顾数据，以强调研究者只是被动的数据搜集者这一事实。 2．实验数据通常是在实验环境中获得的，但在社会科学中要得到这些实验数据则困难得多。 二、经验经济分析的步骤 经验分析就是利用数据来检验某个理论或估计某种关系。 1．对所关心问题的详细阐述 在某些情形下，特别是涉及到对经济理论的检验时，就要构造一个规范的经济模型。经济模型总是由描述各种关系的数理方程构成。 2．经济模型变成计量模型 先了解一下计量模型和经济模型有何关系。与经济分析不同，在进行计量经济分析之前，必须明确函数的形式。

通过设定一个特定的计量经济模型，就解决了经济模型中内在的不确定性。 在多数情况下，计量经济分析是从对一个计量经济模型的设定开始的，而没有考虑模型构造的细节。一旦设定了一个计量模型，所关心的各种假设便可用未知参数来表述。 3．搜集相关变量的数据 4．用计量方法来估计计量模型中的参数，并规范地检验所关心的假设 在某些情况下，计量模型还用于对理论的检验或对政策影响的研究。 三、经济数据的结构 1．横截面数据 （1）横截面数据集，就是在给定时点对个人、家庭、企业、城市、州、国家或一系列其他单位采集的样本所构成的数据集。有时，所有单位的数据并非完全对应于同一时间段。在一个纯粹的横截面分析中，应该忽略数据搜集中细小的时间差别。 （2）横截面数据的重要特征 ①假定它们是从样本背后的总体中通过随机抽样而得到的。 当抽取的样本（特别是地理上的样本）相对总体而言太大时，可能会导致另一种偏离随机抽样的情况。这种情形中潜在的问题是，总体不够大，所以不能合理地假定观测值是独立抽取的。 ②数据排序不影响计量分析这一事实，是由随机抽样而得到横截面数据集的一个重要特征。 2．时间序列数据 （1）时间序列数据集，是由对一个或几个变量不同时间的观测值所构成。与横截面数据的排序不同，时间序列对观测值按时间先后排序，这也传递了潜在的重要信息。

计量经济学作业

1..2怎样理解计量经济学与理论经济学、经济统计学、数学的关系计量经济学要运用大量数学和统计学方法，但为什么说它是一门经济学科而不是数学学科 答：计量经济学与理论经济学的关系。联系：计量经济学研究的主体—经济现象和经济关系的数量规律；计量经济学必须以经济学提供的理论原则和经济运行规律为依据；经济计量分析的结果：对经济理论确定的原则加以验证、充实、完善。区别：经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量；计量经济学对经济关系要作出定量的估计，对经济理论提出经验的内容。 计量经济学与经济统计学的关系。联系：经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量；经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据；经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据。区别：经济统计学主要用统计指标和统计分析方法对经济现象进行描述和计量；计量经济学主要利用数理统计方法对经济变量间的关系进行计量。 计量经济学与数学的关系。联系：计量经济学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。 计量经济学是以经济理论和事实为依据，以数学方法和统计推断为工具，研究经济活动规律的一门经济学分支。首先，计量经济学是揭示经济变量之间定量关系的学科，研究对象是经济问题。其次，模型的建立是在已有的经济理论基础上对经济现象的进一步解释，例如消费问题，经济长

期增长及商业周期的波动问题。再有，它是一种分析经济问题的工具。它是一门经济学科，而不是数学学科。 . 在计量经济模型中变量和参数的本质区别是什么 答：经济变量反映不同时间、不同空间的表现不同，取值不同，是可以观测的因素。是模型的研究对象或影响因素。经济参数是表现经济变量相互依存程度的、决定经济结构和特征的、相对稳定的因素，通常不能直接观测。 表中是1992年亚洲各国人均寿命（Y）、按购买力平价计算的人均GDP（X1）、成人识字率（X2）、一岁儿童疫苗接种率（X3）的数据. 表 1992年亚洲各国人均寿命（Y）、按购买力平价计算的人均GDP（X1）、成人识字率（X2）、一岁儿童疫苗接种率（X3）的数据

安徽财经大学计量经济学 第二章练习题及参考解答

第二章练习题及参考解答 2.1 为研究中国的货币供应量(以货币与准货币M2表示)与国内生产总值(GDP)的相互依存关系，分析表中1990年—2007年中国货币供应量（M2）和国内生产总值（GDP ）的有关数据: 表2.9 1990年—2007年中国货币供应量和国内生产总值(单位:亿元) 资料来源:中国统计年鉴2008,中国统计出版社 对货币供应量与国内生产总值作相关分析，并说明相关分析结果的经济意义。 练习题2.1 参考解答: 计算中国货币供应量(以货币与准货币M2表示)与国内生产总值(GDP)的相关系数为: 计算方法: XY n X Y X Y r -= 或 ,()()X Y X X Y Y r --= 计算结果: M2 GDP M2 1 0.996426148646 GDP 0.996426148646 1 经济意义: 这说明中国货币供应量与国内生产总值(GDP)的线性相关系数为0.996426,线性

相关程度相当高。 2.2 为研究美国软饮料公司的广告费用X与销售数量Y的关系,分析七种主要品牌软饮料公司的有关数据 表2.10 美国软饮料公司广告费用与销售数量 资料来源:(美) Anderson D R等. 商务与经济统计.机械工业出版社.1998. 405 绘制美国软饮料公司广告费用与销售数量的相关图, 并计算相关系数，分析其相关程度。能否在此基础上建立回归模型作回归分析？ 练习题2.2参考解答 美国软饮料公司的广告费用X与销售数量Y的散点图为 说明美国软饮料公司的广告费用X与销售数量Y正线性相关。

若以销售数量Y 为被解释变量,以广告费用X 为解释变量,可建立线性回归模型 i i i u X Y ++=21ββ 利用EViews 估计其参数结果为 x 4036.147857.21y ?+= （96.9800）（1.3692） t= (-0.131765) (10.5200) 9568.02=R F=110.6699 S.E=92302.73 D.W=1.4389 经t 检验表明, 广告费用X 对美国软饮料公司的销售数量Y 确有显著影响。回归结果表明，广告费用X 每增加1百万美元, 平均说来软饮料公司的销售数量将增加14.40359(百万箱)。 2.3 为了研究深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值的关系，得到以下数据： 表2.11 深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值

计量经济学作业,DOC

计量经济学作业 第二章 为了初步分析城镇居民家庭平均每百户计算机用户有量（Y）与城镇居民平均每人全年家庭总收入（X）的关系，可以作以X为横坐 所估计的参数， 总收入每增加1元，平均说来城镇居民每百户计算机拥有量将增加0.002873台，这与预期的经济意义相符。 拟合优度和统计检验 拟合优度的度量：本例中可决系数为0.8320，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“各地区城镇居民家庭人均总

收入”对被解释变量“各地区城镇居民每百户计算机拥有量”的绝大部分差异做出了解释。 对回归系数的t检验：针对和，估计的回归系数的标准误差和t值分别为：，； 的标准误差和t值分别为：，。 。因为， 绝；因 ，所以应拒绝。 城镇居民人均总收入对城镇居民每百 取，平均置信度 已经得到、、、n=31，可计算出 。

当时，将相关数据代入计算得到83.7846 3.1627，即是说当地区城镇居民人均总收入达到25000元时，城镇居民每百户计算机拥有量平均值置信度95%的预测区间为（80.6219，86.9473）台。 个别置信度95%的预测区间为 当时，将相关数据代入计算得到83.784616.7190 是说，当地区城镇居民人均总收入达到元时，城镇居民每百户计算机拥有量 化，选择“教育支出在地方财政支出中的比重”作为其代表。 探索将模型设定为线性回归模型形式： 根据图中的数据，模型估计的结果写为 (935.8816)(0.0018)(0.0080)(0.0517)(9.0867)(470.3214)

t=（-2.5820）(6.3167)(4.9643)(2.8267)(2.5109)(1.8422) =0.9732F=181.7539n=31 模型检验 1．经济意义检验 模型估计结果说明，在嘉定齐天然变量不变的情况下，地区生产1 2 中数据可以得到：=0.9732 可决系数为=0.9679 ：, 性水平，在分布表中查出自由度为k-1=5何n-k=25 界值.由表3.4得到F=181.7539，由于F=181.7539> ，应拒绝原假设：，说明回归方程显著，即“地区生产总值”，“年末人口数”，“居民平均每人教育现金消费”，“居民教育消费价格指数”，“教育支出在地方财政支出中的比重”等变量联合起来确实对“地方财政教育支出”有显

伍德里奇计量经济学英文版各章总结

CHAPTER 1 TEACHING NOTES You have substantial latitude about what to emphasize in Chapter 1. I find it useful to talk about the economics of crime example (Example 1.1) and the wage example (Example 1.2) so that students see, at the outset, that econometrics is linked to economic reasoning, even if the economics is not complicated theory. I like to familiarize students with the important data structures that empirical economists use, focusing primarily on cross-sectional and time series data sets, as these are what I cover in a first-semester course. It is probably a good idea to mention the growing importance of data sets that have both a cross-sectional and time dimension. I spend almost an entire lecture talking about the problems inherent in drawing causal inferences in the social sciences. I do this mostly through the agricultural yield, return to education, and crime examples. These examples also contrast experimental and nonexperimental (observational) data. Students studying business and finance tend to find the term structure of interest rates example more relevant, although the issue there is testing the implication of a simple theory, as opposed to inferring causality. I have found that spending time talking about these examples, in place of a formal review of probability and statistics, is more successful (and more enjoyable for the students and me). CHAPTER 2 TEACHING NOTES This is the chapter where I expect students to follow most, if not all, of the algebraic derivations. In class I like to derive at least the unbiasedness of the OLS slope coefficient, and usually I derive the variance. At a minimum, I talk about the factors affecting the variance. To simplify the notation, after I emphasize the assumptions in the population model, and assume random sampling, I just condition on the values of the explanatory variables in the sample. Technically, this is justified by random sampling because, for example, E(u i|x1,x2,…,x n) = E(u i|x i) by independent sampling. I find that students are able to focus on the key assumption SLR.4 and subsequently take my word about how conditioning on the independent variables in the sample is harmless. (If you prefer, the appendix to Chapter 3 does the conditioning argument carefully.) Because statistical inference is no more difficult in multiple regression than in simple regression, I postpone inference until Chapter 4. (This reduces redundancy and allows you to focus on the interpretive differences between simple and multiple regression.) You might notice how, compared with most other texts, I use relatively few assumptions to derive the unbiasedness of the OLS slope estimator, followed by the formula for its variance. This is because I do not introduce redundant or unnecessary assumptions. For example, once SLR.4 is assumed, nothing further about the relationship between u and x is needed to obtain the unbiasedness of OLS under random sampling. CHAPTER 3

计量经济学第二章作业答案

习题2.1 为研究中国的货币供应量(以货币与准货币M2表示)与国内生产总值(GDP)的相互依存关系，分析表中1990年—2012年中国货币供应量（M2）和国内生产总值（GDP）的有关数据: 表2.9 1990年—2012年中国货币供应量和国内生产总值(单位:亿元)

解答：中国货币供应量(M2)X与国内生产总值(GDP)Y的相关系数为: 利用EViews估计其参数结果为: Yi=24351.34+0.524085Xi t=(8.381061) (69.38808) R2=0.995657 F=4814.705 经济意义:根据估计的参数,说明货币供应量每增加1亿元平均可导致国内生产总值增加0.995657亿元，线性相关程度很高。

2.3 为了研究深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值的关系，得到以下数据： 表2.11 深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值 (1)建立深圳地方预算内财政收入对本市生产总值GDP的回归模型； (2)估计所建立模型的参数，解释斜率系数的经济意义； （3）对回归结果进行检验。 解答： （1）建立深圳地方预算内财政收入对本市GDP（X）的回归模型，建立EViews 文件，利用地方预算内财政收入（Y）和本市GDP（X）的数据表，作散点图：

可看图得出地方预算内财政收入（Y ）和GDP 的关系近似直线关系，可建立线性回归模型： i i i u X Y ++=21ββ （2）利用EViews 估计其参数结果为： 即 Yi=-23.23698+0.108689Xi （19.43977） (0.004013) t=(-1.195332) (27.08762) R 2=0.973466 F=733.7392 （3）经检验说明,深圳市的GDP 对地方财政收入有显著影响。R 2=0.973466，说明GDP 解释了地方财政收入变动的近98%，模型拟合程度较好。 模型说明当GDP 每增长1亿元时，平均说来地方财政收入将增长0.004013亿元。