《计量经济学》第一、二章精选题答案解析

计量一二章练习答案 一、单项选择题

1．C 2．B 3．D 4．A 5．C 6．B 7．A 8．C 9．D 10．A 11．D 12．B 13．B 14．A 15．A 16．D 17．A 18．C 19．B 20．B 21．D 22．D 23．D 24．B 25．C 26．D 27．D 28．D 29．A 30．D

三、名词解释

1．经济变量：经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。

2．解释变量：是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量。它对因变量的变动做出解释,表现为方程所描述的因果关系中的“因\"。

3．被解释变量：是作为研究对象的变量。它的变动是由解释变量做出解释的,表现为方程所描述的因果关系的果。

4．内生变量：是由模型系统内部因素所决定的变量，表现为具有一定概率分布的随机变量,是模型求解的结果.

5．外生变量:是由模型系统之外的因素决定的变量，表现为非随机变量。它影响模型中的内生变量，其数值在模型求解之前就已经确定。

6．滞后变量：是滞后内生变量和滞后外生变量的合称,前期的内生变量称为滞后内生变量；前期的外生变量称为滞后外生变量。

7．前定变量:通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量，即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量.

8．控制变量：在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面的变量，它一般属于外生变量。

9．计量经济模型：为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型，是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。 10．函数关系：如果一个变量y的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一地、精确地确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。

11．相关关系：如果一个变量y的取值受另一个变量或另一组变量的影响，但并不由它们惟一确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是相关关系。

12．最小二乘法：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法，称为最小二乘法.

13．高斯－马尔可夫定理：在古典假定条件下，OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量，这一结论即是高斯－马尔可夫定理。

14．总变差（总离差平方和):在回归模型中，被解释变量的观测值与其均值的离差平方和。 15．回归变差（回归平方和）：在回归模型中，因变量的估计值与其均值的离差平方和,也就是由解释变量解释的变差。 16．剩余变差（残差平方和）：在回归模型中,因变量的观测值与估计值之差的平方和，是不能由解释变量所解释的部分变差。

四、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。

答:计量经济学是经济理论、统计学和数学的综合。经济学着重经济现象的定性研究，计量经济学着重于定量方面的研究.统计学是关于如何收集、整理和分析数据的科学,而计量经济学则利用经济统计所提供的数据来估计经济变量之间的数量关系并加以验证。数理统计学作为一门数学学科，可以应用于经济领域，也可以应用于其他领域;计量经济学则仅限于经济领域。计量经济模型建立的过程，是综合应用理论、统计和数学方法的过程,计量经济学是经济理论、统计学和数学三者的统一. 2、计量经济模型有哪些应用？

答：①结构分析。②经济预测。③政策评价。④检验和发展经济理论。 3、简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。

答:①根据经济理论建立计量经济模型；②样本数据的收集；③估计参数；④模型的检验；⑤计量经济模型的应用。

4、对计量经济模型的检验应从几个方面入手？

答：①经济意义检验；②统计准则检验;③计量经济学准则检验；④模型预测检验。 5．计量经济学应用的数据是怎样进行分类的?

答：四种分类：①时间序列数据;②横截面数据；③混合数据；④虚拟变量数据。 6.在计量经济模型中,为什么会存在随机误差项？

答：随机误差项是计量经济模型中不可缺少的一部分.产生随机误差项的原因有以下几个方面:①模型中被忽略掉的影响因素造成的误差;②模型关系认定不准确造成的误差；③变量的测量误差；④随机因素。

7.古典线性回归模型的基本假定是什么?

答：①零均值假定.即在给定xt的条件下,随机误差项的数学期望(均值)为0,即E(ut)=0.②同方差假定。误差项ut的方差与t无关，为一个常数。③无自相关假定。即不同的误差项相互独立。④解释变量与随机误差项不相关假定。⑤正态性假定,即假定误差项方差为的正态分布。

8．总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。

答：主要区别：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y与x的相互关系,而样本回归模型描述所观测的样本中变量y与x的相互关系.②建立模型的不同.总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的,样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同.总体回归模型不是随机模型，样本回归模型是随机模型，它随着样本的改变而改变.

主要联系：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型.

9．试述回归分析与相关分析的联系和区别。

答：两者的联系:①相关分析是回归分析的前提和基础；回归分析是相关分析的深入和继续。②相关分析与回归分析的有关指标之间存在计算上的内在联系。

两者的区别：①回归分析强调因果关系,相关分析不关心因果关系，所研究的两个变量是对等的。②对两个变量x与y而言，相关分析中：和

2ut服从均值为0，

rxyryxˆbˆxˆtby01t；在回归分析中，

ˆtaˆ0aˆ1ytx却是两个完全不同的回归方程。③回归分析对资料的要求是被解释变量y

是随机变量,解释变量x是非随机变量；相关分析对资料的要求是两个变量都随机变量。 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？ 答：①线性，是指参数估计量

ˆbˆuyb0和1分别为观测值t和随机误差项t的线性函数或线性组

ˆbˆbbb0合.②无偏性,指参数估计量和1的均值(期望值）分别等于总体参数0和1。③有效性（最ˆbˆb0小方差性或最优性),指在所有的线性无偏估计量中，最小二乘估计量和1的方差最小。

11．简述BLUE的含义。

答:BLUE即最佳线性无偏估计量，是best linear unbiased estimators的缩写.在古典假定条件下，最小二乘估计量具备线性、无偏性和有效性,是最佳线性无偏估计量，即BLUE，这一结论就是著名的高斯－马尔可夫定理。

五、计算分析题

1、答：(1)散点图如下：

700600500Y40030080100120X140160180

（2）rXY(XX)(YY)(XX)(YY)2216195.4=0.9321

4432.168113.6(3）截距项81.72表示当美元兑日元的汇率为0时日本的汽车出口量，这个数据没有实际意义；斜率项3.65表示汽车出口量与美元兑换日元的汇率正相关，当美元兑换日元的汇率每上升1元，会引起日本汽车出口量上升3.65万辆.

2、答:（1）系数的符号是正确的,政府债券的价格与利率是负相关关系，利率的上升会引起政府债券价格的下降.

ˆE(Y/X)。ˆ代表的是给定Xi的条件下Yi的期望值，即Y(2）Yi代表的是样本值，而Yiiiiˆ而不是Yi。 此模型是根据样本数据得出的回归结果，左边应当是Yi的期望值，因此是Yi（3）没有遗漏，因为这是根据样本做出的回归结果，并不是理论模型。

(4）截距项101。4表示在X取0时Y的水平，本例中它没有实际意义；斜率项-4。78表明利率X每上升一个百分点，引起政府债券价格Y降低478美元。

3、答：(1）提出原假设H0：0，H1:0。由于t统计量＝18。7，临界值

t0.025(17)2.1098，由于18.7>2。1098,故拒绝原假设H0：0,即认为参数是显著的。

ˆ0.81ˆˆ0.0433。 （2）由于t,故sb()ˆt18.7sb()（3）回归模型R2=0.81，表明拟合优度较高，解释变量对被解释变量的解释能力为81%,即

收入对消费的解释能力为81%，回归直线拟合观测点较为理想。（4分） 4、答:判定系数:R2b12(XX)2(YY)23.654124432.1==0。8688

68113.6相关系数：rR20.86880.9321

5、答：（1）散点图如下：

3.532.5物价上涨率21.510.50-0.522.5失业率33.5

根据图形可知，物价上涨率与失业率之间存在明显的负相关关系，拟合倒数模型较合适. (2）模型一：R2ˆ2(xx)2b1t(yty)22t＝0。8554

模型二：R2ˆ2(xx)2b1t(yy)＝0.8052

ˆ7、答：b1XYXYX2X2146.512.611.30.757

164.212.62ˆYbˆX11.30.75712.61.762 b01ˆ1.7620.757X 故回归直线为：Y8、答:（1）由于

xytt2700，xt41,yt306，xt2381，(xt)21681，

y61.2，x8.2,得

ˆnxtytxtyt52700413064.26 b153811681nxt2(xt)2ˆybˆx61.24.268.226.28 b01ˆ=26.28+4.26X 总成本函数为：Yiiˆ表示当产量X为0时工厂的平均总成本为26。（2)截距项b28,也就量工厂的平均固定成本；0ˆ表示产量每增加1个单位，引起总成本平均增加4.26个单位. 斜率项b19、答：（1）回归模型的R2＝0.9042,表明在消费Y的总变差中，由回归直线解释的部分占到

90％以上，回归直线的代表性及解释能力较好。

ˆ(2）对于斜率项，tb10.20238.6824〉t0.05(8)1.8595，即表明斜率项显著不为0，

ˆ)0.0233s(b1ˆ家庭收入对消费有显著影响。对于截距项，tb02.17273.0167〉t0.05(8)1.8595，

ˆ)0.7202s(b0即表明截距项也显著不为0,通过了显著性检验。

（3）Yf=2。17+0。2023×45＝11。2735

21(xfx)1(4529.3)2ˆ1t0.025(8)1.85952.23361+4.823

n(xx)210992.195%置信区间为（11。2735—4。823，11。2735+4。823)，即(6.4505，16.0965)。

ˆ10、答：（1）由于2222e2tn2，RSS22ˆe(n2)(622)8480。(4分） t（2）Rr0.60.36

RSS480750(4分） 21R10.3612211、答：（1)cov(x,y)(xtx)(yty)rxy＝0.91610＝11。38 n1（3）TSS(xx)(yy)(201)11.38216.30

tt(xtx)2(xx)(yy)216.305.37

0.92000r(yy)tt2t(xtx)(yty)216.30ˆ7.50 斜率系数：b122(xx)5.37t（2)R2=r2=0.92=0.81, 剩余变差:RSSe(yy)2ti22000

总变差：TSS＝RSS/(1-R2）=2000/（1—0。81）=10526.32

ˆ（3)2e2tn22000111.11

202

二、多项选择题

1． ADE 2． AC 3． BD 4． AB 5．CD 6．ABCDE 7． ABCD 8．BCD 15．ACD 22．CDE 29．BCE

9． ABCDE 10．ABCD 11． CD 12． ABCD 13． BCDE 14． ABE 16．ABCDE 17．ABE 18．AC 19．BE 20．CDE 21．ABCDE 23．ABDE 24．ADE 25．ACE 26．ABCDE 27．ABCDE 28．ABCDE 30．ACDE