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计量经济学分析

四、分析题（40分）

1、根据8个企业的广告支出X 和销售收入Y 的资源，求得：

试用普通最小二乘法确定销售收入Y 对广告支出X 的回归直线，并说明其经济含义。（6分） 2、根据某地共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：（6分）

(-16.616） (17.470) (8.000) R 2=0.9946 , DW=0.858。

式下括号中的数字为相应估计量的t 检验值。在5%的显著性水平之下，查t 分布表t 0.025(36)=2.030，由DW 检验临界值表，得d L =1.38，d u =1.60。问： (1)题中所估计的回归方程的经济含义； (2)该回归方程的估计中存在什么问题? (3)应如何改进?

3、i i i bx a y ε++=。样本点共28个，本题假设去掉样本点c ＝8个，xi 数值小的一组回归残差平方和为RSS1＝2579.59，xi 数值大的一组回归残差平方和为RSS2＝63769.67。查表F 0.05(10,10)=3.44。问：（6分） (1)这是何种方法，作用是什么？ (2)简述该方法的基本思想； (3)写出计算过程，并给出结论。

4、为研究体重与身高的关系，我们随机抽样调查了51名学生。(其中36名男生，l5名女生)并得到如下两种回归模型：其中，w 为体重(单位：磅) ；h 为身高(单位：英寸)（6分）

W ＝--232.0655l 十5.5662 h （模型 1） t ＝(--5.2066) (8.6246)

W ＝--122.9621十23.8238 D 十3.7402 h (模型2) t ＝(--2.5884) (4.0149) (5.1613)

???=：女生

：男生01D

请回答以下问题：

(1)你将选择哪一个模型?为什么?

(2)如果选择了另外一个模型，将会犯什么错误?

(3)D的系数说明了什么?

5、利用某地区的有关统计资料，建立粮食生产函数如下：(10分)

Dependent Variable: Y

============================================================

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

============================================================

C 8128.791 24.95130 1.230456 0.1029

L 0.543272 0.078653 1.265589 0.0875

S 3.492355 0.034267 25.79812 0.0000

============================================================

R-squared 0.991256 F-statistic 787.8341

Adjusted R-squared 0.990938 Prob(F-statistic) 0.000000

Durbin-Watson stat 1.200916

============================================================

其中，Y—粮食产量（亿斤），L—农业劳动力（万人），S—播种面积（万亩）。

（1）写出生成该回归方程窗口的Eviews命令；

（2）写出所建立的粮食生产函数模型；

（3）对模型进行统计检验，并说明检验的意义；

（4）对模型进行自相关性检验（d L=1.224，d U=1.553）；

（5）若存在自相关性，简述消除方法，写出Eviews命令。

6．利用我国城乡居民储蓄存款年底余额Y与GDP指数X的历年统计资料建立计量经济模型之后，再利用EViews软件有关命令输出残差检验的以下结果：（6分）

(1)写出产生该窗口的Eviews命令，该结果说明了什么问题？

(2)采用什么方法修正模型？

(3)写出使用EViews软件估计模型时的有关命令。

7根据计量经济研究的步骤，论述如何建立和应用粮食需求回归模型。

8.假设已经得到关系式X b b Y 10+=的最小二乘估计，试问：（6分）

（1）假设决定把X 变量的单位扩大10倍，这样对原回归的斜率和截距项会有什么样的影响？如果把Y 变量的单位扩大10倍，又会怎样？

（2）假定给X 的每个观测值都增加2，对原回归的斜率和截距会有什么样的影响？如果给Y 的每个观测值都增加2，又会怎样？

9.现有根据中国1980-2000年投资总额X 与工业总产值Y 的统计资料，用EVIEWS 软件估计的结果如图1，请根据要求依次答题。（18分）

图1

（1）写出能得到图1估计结果的EVIEWS 命令；（2）根据图1估计结果写出相应的计量经济学模型；

（3）对模型进行经济检验、统计检验，并解释各种统计检验的意义；（4）模型中，解释变量前的系数有什么含义？在经济学中它表示什么？（5）若给定显著性水平05.0=α，22.1=L d ,42.1=U d ，检验模型的自相关性；

（6）若本模型存在自相关性，应该用什么方法解决？写出本题中解决模型自相关性的EVIEWS 命令；

（7）用DW 法检验模型的自相关性有什么局限性？若存在高阶自相关，可以用什么方法检验？

10.已知根据我国城镇居民家庭1955—1985年人均收入和人均储蓄的数据资料，可以建立并估计出如下A 、B 两种储蓄模型：（6分）

A ：t

t X S 17.04.33?+-= =t (-2.9) (4.1)

2R ＝0.833， DW ＝0.398

B ：t

t t DX D X S 252.07.55256.07.61?-++-= =t (-2.8) (8.1) (3.9) (-9.2)

967.02=R ， DW ＝1.67

式中，t S 为人均储蓄，t X 为人均收入，且以1955年的物价水平为100，从t S 和t X 中扣除了物价上涨因素，t 代表年份，???≥<=1979

19791

t t D 。

试回答以下问题：

（1）你将选择哪一个模型？为什么？

（2）若D 与DX t 的影响是显著的，则代表了什么含义；（2）写出该储蓄模型的等价形式，分析其经济含义；

11现有某地区制造行业历年库存Y 与销售额X 的统计资料，使用分布滞后模型建立库存函数，若在EVIEWS 软件中使用阿尔蒙法估计模型，设有图2和图3输出，请依次回答问题。（10分）

图2

图3

（1）写出能得到图2的EVIEWS命令，并说明此命令的作用；

（2）根据图2写出库存函数的设定形式；

b可以用二次多项式逼近，写出（3）若假定该模型为解释变量滞后3期的分布滞后模型，系数

能得到图3的EVIEWS命令；

（4）根据图3分别写出阿尔蒙变化之后的模型以及原分布滞后模型；

（5）根据估计出的分布滞后模型分别求短期乘数、延期乘数、长期乘数，并解释各种乘数的含义。

12利用某地区的有关统计资料，建立粮食生产函数如下：(12分)

Dependent Variable: Y

============================================================

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

============================================================

C 8128.791 24.95130 1.230456 0.1029

L 0.543272 0.078653 1.265589 0.0875

S 3.492355 0.034267 25.79812 0.0000

============================================================

R-squared 0.991256 F-statistic 787.8341

Adjusted R-squared 0.990938 Prob(F-statistic) 0.000000

Durbin-Watson stat 1.200916

============================================================

其中，Y—粮食产量（亿斤），L—农业劳动力（万人），S—播种面积（万亩）。

（1）写出生成该回归方程窗口的Eviews 命令；（2）写出所建立的粮食生产函数模型；（3）对模型进行统计检验，并说明检验的意义；（4）对模型进行自相关性检验（d L =1.224，d U =1.553）；（5）若存在自相关性，简述消除方法。 13．现有如下毕业生就业率的估计模型：（4分）

XD D x y

4531.1689746599.69875+++=∧

.814231.86012

t= (24.69) (8.24) (4.32)

9951.02=R ()583.217025.0=t

其中，Y 、X 分别为就业率和毕业人数，Di 为虚拟变量，学历本科以上D=1，大专以下D=0；XDi=Xi*Di ；要求：

（1）分析学历因素对就业产生的影响情况；（2）写出模型的等价形式。

14．根据下列检验结果（α＝0.05），说明：（6分）（1）这是何种检验？（2）检验结果说明了什么？（3）采用何种方法消除存在的问题。

15．利用我国城乡居民储蓄存款年底余额Y与GDP指数X的历年统计资料建立计量经济模型之后，再利用EViews软件有关命令输出残差检验的以下结果：（6分）

(1)写出产生该窗口的Eviews命令，该结果说明了什么问题？

(2)采用什么方法修正模型？

(3)写出使用EViews软件估计模型时的有关命令。

16.现有某地区制造行业历年库存Y与销售额X的统计资料，使用分布滞后模型建立库存函数，若在EVIEWS软件中使用阿尔蒙法估计模型，设有图2和图3输出，请依次回答问题。（12分）

图

图3

（1）写出能得到图2的EVIEWS 命令，并说明此命令的作用；（2）根据图2写出库存函数的设定形式；

（3）若假定该模型为解释变量滞后3期的分布滞后模型，系数i b 可以用二次多项式逼近，写出能得到图3的EVIEWS 命令；

（4）根据图3分别写出阿尔蒙变化之后的模型以及原分布滞后模型；

（5）根据估计出的分布滞后模型分别求短期乘数、延期乘数、长期乘数，并解释各种乘数的含义。

答案

1．41.28

10816208480

1086870)(?22

?-=

=∑∑∑∑∑n

X X n

Y X Y X b

i i i

i （1分）

465.2741

.2??=-=-=∑∑n

x b y a

（1分）

估计回归方程为：x y

41.2465.27?+=（2分）解释经济意义（2分）

2、（1）L 增长（变化）1％，Y 增长（变化）1.451％； K 增长（变化）1％，Y 增长（变化）0.384％。

（2分）

（2）DW

3、（1）这是G －Q 检验，检验模型是否存在异方差性。（2分）（2）略（2分）

（3）构造统计量F=RSS2/RSS1=24.72；比较统计量F 与临界值F 0.05(10,10)， F 〉F 0.05(10,10) 说明模型存在异方差性。（2分）

4、(1)因为模型2中D 的系数估计值在统计上显著，所以选择模型（2)；（2分） (2)遗漏了对被解释变量有显著影响的变量，不能反映性别因素对身高的影响，（2分） (3)总体上讲，男生的体重大于女生的体重。（2分）

5、（1）LS Y C L S （1分）

（2）S L Y 3.49240.54338128.791++=∧

（2分）（3）R 2=0.9913，表明模型有较高的拟合优度，（1分）

F 的概率近似为0，表明模型对总体拟合显著（1分） T 检验：L 影响不显著；S 影响较显著。（1分）

（4）由于0

（5）采用广义差分法修正模型 LS C X AR(1) （2分） 6、（1）IDENT(5) RESID ，该结果说明模型存在二阶自相关性。（2分）（2）采用广义差分法来修正投资函数模型。（2分）（3）LS Y C X AR(2) （2分）

8．（1）记*

X 为原变量X 单位扩大10倍的变量，则X=10

X ,于是

X b b Y 10+=10*

10X b b +=*1010

X b b +=

可见，解释变量的单位扩大10倍时，回归的截距项不变，而斜率项将会成为原回归系数的1/10。（1分）

同样地，记*

Y 为原变量Y 单位扩大10倍的变量，则Y=10

Y ,于是

X b b Y 10*

+= 即 *Y X b b 101010+=

可见，被解释变量的单位扩大10倍时，截距项与斜率项都会比原回归系数扩大10倍。（1分）

（2）记*X ＝X+2，则原回归模型为

X b b Y 10+=()2*10-+=X b b ()*1102X b b b +-=

记*Y ＝Y+2，则原回归模型为

X b b Y 10*2+=-

即 ()X b b Y 10*2++=

可见，无论解释变量还是被解释变量以加法的形式变化，都会造成原回归模型的截距项变化，而斜率不变。（4分） 9．（1）LS LNY C LNX （2分） (2)LNY=1.4521+0.8704LNX （2分）

(3)经济检验：解释变量前的系数值在0到1之间，是合理的；（1分）

统计检验：①模型的拟合优度检验：判定系数2R 值为0.9883，接近1，表明模型对样本数据的近似程度较好；②方程的显著性检验：F 统计量值为1604.95，大于给定显著性水平下的临界值，显著性概率为0，小于给定显著性水平0.05，表明解释变量与被解释变量的线性关系在总体上是显著的；③变量的显著性检验：模型中，常数项和解释变量的T 检验值分别为7.6、40.06，都大于给定显著性水平下的临界值，显著性概率小于0.05，说明其对被解释变量的单独影响是显著的。（3分）

（4）表示当投资增加1％时，工业总产值将增加0.8704％，在经济学中，这个系数表示投入产出弹性。（2分）

（5）DW ＝0.4517，0

（6）采用广义差分法解决，LS LOG(Y) C LOG(X) AR(1) （2分）

(7) 局限性：①只能检验模型是否存在一阶自相关；②有两个无法判定的区域；③若解释变量中有被解释变量的滞后项，则不能用DW 法检验。（3分）

高阶自相关可以用偏相关系数法或BG 法检验。（1分）

10（1）将选择B 模型，因为B 的解释变量都通过了显著性检验，且拟合优度较模型A 高，DW 值接近2，模型不存在一阶自相关，而模型A 拟合优度较B 低，且DW 值很小，存在一阶自相关。（2分）

（2）表明制度因素对储蓄模型的截距和斜率的影响都是显著的，即储蓄模型的截距和斜率在1979年前后有显著差异。（2分）（3）等价形式：

t t X S 004.00.6?+-= 1979年以前（D ＝1） t

t X S 256.07.61?+-= 1979年以后（D ＝0）可以看出，储蓄模型的截距和斜率在1979年前后有显著差异：1979年之前，我国城镇居民的边际储蓄倾向仅为0.004，即收入增加一元储蓄平均增加4厘；而在1979一1985年期间，城镇居民的边际储蓄倾向高达0.256。（2分） 11．（1）CROSS Y X

作用：输入此命令后，系统将输出y 与x 以及x 滞后1、2、3…p 期的各期相关系数，可以初步判断滞后期长度k 。（2分）（2）t t t t x b x b a y ε110-++=（1分）（3）LS Y C PDL(X,3,2) （1分）

(4)阿尔蒙变换的模型：t t t t Z Z Z y

2104322.00377.01311.175.7140?-++-=（1分）原模型：3215220.07367.01311.16612.075.7140?----+++-=t t t t t x x x x y

（2分）（5）短期乘数为0.6612，表示销售额变化一个单位对同期库存的影响；（1分）

延期乘数为1.1311、0.7367、-0.5220，表示销售额在各滞后期的单位变化对库存的影响，即销售额的滞后影响；（1分）

长期乘数为2.007，表示销售变动一个单位对库存产生的累计总影响。（1分） 12 （1）LS Y C L S （1分）

（2）S L Y 3.49240.54338128.791++=∧

（2分）（3）R 2=0.9913，表明模型有较高的拟合优度，（1分）

F 的概率近似为0，表明模型对总体拟合显著（1分） T 检验：L 影响不显著；S 影响较显著。（1分）

（4）由于0

（5）采用广义差分法修正模型 LS C X AR(1) （2分）

13 t 检验表明，D 的回归系数和XD 的回归系数显著的不为0。因此，学历因素对模型的截距和斜率都产生影响。（2分）

x y 1.86012+=∧

6599.69875 （D=0时）（1分） x y 3132.0841.6898233+=∧ （D=1时）（1分） 14 （1）这是怀特检验；（2分）

（2）nr 2=6.27，概率为0.043490<0.05，说明模型存在异方差性；（2分）（3）采用加权最小二乘法消除异方差性。（2分）

15 （1）IDENT RESID ，该结果说明模型存在二阶自相关性。（2分）

（2）采用广义差分法来修正模型。（2分）（3）LS Y C X AR(2) （2分） 16 （1）CROSS Y X （1分）

作用：输入此命令后，系统将输出y 与x 以及x 滞后1、2、3…p 期的各期相关系数，可以初步判断滞后期长度k 。（1分）（2）t t t t x b x b a y ε110-++=（1分）（3）LS Y C PDL(X,3,2) （1分）

(4)阿尔蒙变换的模型：t t t t Z Z Z y

2104322.00377.01311.175.7140?-++-=（2分）原模型：3215220.07367.01311.16612.075.7140?----+++-=t t t t t x x x x y

（2分）（5）短期乘数为0.6612，表示销售额变化一个单位对同期库存的影响；（2分）

延期乘数为1.1311、0.7367、-0.5220，表示销售额在各滞后期的单位变化对库存的影响，即销售额的滞后影响；（2分）

长期乘数为2.007，表示销售变动一个单位对库存产生的累计总影响。（2分）

计量经济学-李子奈-计算题整理集合

计算分析题（共3小题，每题15分，共计45分） 1、下表给出了一含有3个实解释变量的模型的回归结果：方差来源平方和（SS ）自由度（d.f.）来自回归65965 — 来自残差— — 总离差(TSS) 66056 43 （1）求样本容量n 、RSS 、ESS 的自由度、RSS 的自由度（2）求可决系数)37.0(-和调整的可决系数2 R （3）在5%的显著性水平下检验1X 、2X 和3X 总体上对Y 的影响的显著性（已知0.05(3,40) 2.84F =）（4）根据以上信息能否确定1X 、2X 和3X 各自对Y 的贡献？为什么？ 1、（1）样本容量n=43+1=44 （1分） RSS=TSS-ESS=66056-65965=91 （1分） ESS 的自由度为: 3 （1分） RSS 的自由度为: d.f.=44-3-1=40 （1分）（2）R 2=ESS/TSS=65965/66056=0.9986 （1分） 2R =1-(1- R 2)(n-1)/(n-k-1)=1-0.0014?43/40=0.9985 （2分）（3）H 0：1230βββ=== （1分） F=/65965/39665.2/(1)91/40 ESS k RSS n k ==-- （2分） F >0.05(3,40) 2.84F = 拒绝原假设（2分）所以，1X 、2X 和3X 总体上对Y 的影响显著（1分）（4）不能。（1分）因为仅通过上述信息，可初步判断X 1，X 2，X 3联合起来对Y 有线性影响，三者的变化解释了Y 变化的约99.9%。但由于无法知道回归X 1，X 2，X 3前参数的具体估计值，因此还无法判断它们各自对Y 的影响有多大。 2、以某地区22年的年度数据估计了如下工业就业模型 i i i i i X X X Y μββββ++++=3322110ln ln ln 回归方程如下： i i i i X X X Y 321ln 62.0ln 25.0ln 51.089.3?+-+-= （-0.56）(2.3) (-1.7) (5.8) 2 0.996R = 147.3=DW 式中，Y 为总就业量；X 1为总收入；X 2为平均月工资率；X 3为地方政府的

计量经济学案例分析

第二章案例分析研究目的：分析各地区城镇居民计算机拥有量与城镇居民收入水平的关系，对更多规律的研究具有指导意义. 一．模型设定 2011年年底城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量Y 与城镇居民平均每人全年家庭总收入X 的关系图2.1 各地区城镇居民每百户计算机拥有量与人均总收入的散点图由图可知，各地区城镇居民每百户计算机拥有量随着人均总收入水平的提高而增加，近似于线性关系，为分析其数量性变动规律，可建立如下简单线性回归模型： Y t =β1+β2X t +u t 50 60 708090100 110120130140 X Y

二．估计参数假定所建模型及其随机扰动项u i满足各项古典假设，用普通最小二乘法（OLSE）估计模型参数.其结果如下：表2.1 回归结果 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/13/17 Time: 12:50 Sample: 1 31 Included observations: 31 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 11.95802 5.622841 2.126686 0.0421 X 0.002873 0.000240 11.98264 0.0000 R-squared 0.831966 Mean dependent var 77.08161 Adjusted R-squared 0.826171 S.D. dependent var 19.25503 S.E. of regression 8.027957 Akaike info criterion 7.066078 Sum squared resid 1868.995 Schwarz criterion 7.158593 Log likelihood -107.5242 Hannan-Quinn criter. 7.096236 F-statistic 143.5836 Durbin-Watson stat 1.656123 Prob(F-statistic) 0.000000 由表2.1可得， β1=11.9580，β2=0.0029 故简单线性回归模型可写为： ^ Y X t t=11.9580+0.0029 其中：SE(β1)=5.6228, SE(β2)=0.0002 R-squared=0.8320，F=143.5836，n=31

计量经济学

名词解释 1、因果效应：在理想化随机对照实验中得到的，某一给定的行为或处理对结果的影响 2、实验数据：来源于为评价某种处理（某项政策）抑或某种因果效应而设计的实验 3、观测数据：通过观察实验之外的实际行为而获得的数据 4、截面数据：对不同个体如工人、消费者、公司或政府机关等在某一特定时间段内收集到的数据 5、时间序列数据：对同一个体（个人、公司、国家等）在多个时期内收集到的数据 6、面板数据：即纵向数据，是多个个体分别在两个或多个时期内观测到的数据 7、离散型随机变量：一些随机变量是离散的连续型随机变量：一些随机变量是连续的 8、期望值：随机变量经过多次重复实验出现的长期平均值，记作E （Y ） 9、期望：Y 的长期平均值，记作μY 10、方差：是Y 距离其均值的偏差平方的期望值，记作var （Y ） 11、标准差：方差的平方根来表示偏差程度，记作σY 12、独立性：两个随机变量X 和Y 中的一个变量无法提供另一个变量的相关信息 13、标准正态分布：指那些均值102==σμ、方差的正态分布，记作N （0，1） 14、简单随机抽样：n 个对象从总体中抽取，且总体中的每一个个体都有相等的可能性被选入样本 15、独立分布：两个随机变量X 和Y 中的一个变量无法提供另一个变量的相关信息，那么这两个变量X 和Y 独立分布 16、偏差：设Y Y E Y Y μμμμ-??）（为的一个估计量，则偏差是；一致性：当样本容量增大时，Y μ ?落入真实值Y μ的微小领域区间内的概率接近于1，即Y Y μμ与?是一致的有效性：如果Y μ ?的方差比Y μ~更小，那么可以说Y Y μμ~?比更有效 17、最小二乘估计量：21)(m i n i -Y ∑ =最小化误差m -i Y 平方和的估计量m 18、P 值：即显著性概率，指原假设为真的情况下，抽取到的统计量与原假设之间的差异程度至少等于样本计算值与原假设之间差异程度的概率 19、第一类错误：拒绝了实际上为真的原假设 20、一元线性回归模型：i i 10i μββ+X +=Y ；1β代表1X 变化一个单位所导致Y 的变化量 21、普通最小二乘（OLS ）估：选择使得估计的回归线与观测数据尽可能接近的回归系数，其中近似程度用给定X 时预测Y 的误差的平方和来度量 22、回归2R ：可以由i X 解释（或预测）的i Y 样本方差的比例，即TSS SSR TSS ESS R -==12 23、最小二乘假设：①给定i X 时误差项i μ的条件均值为零：0)(i i =X μE ； ②从联合总体中抽取的，，，，），，（n ...21i i i =Y X 满足独立同分布； ③大异常值不存在：即i i Y X 和具有非零有限的四阶距 24、1β置信区间：以95%的概率包含1β真值的区间，即在所有可能随机抽取的样本中有95%包含了1β的真值 25、同方差：若对于任意i=1，2，...，n ，给定）（条件分布的方差时χμμ=X X i i i i var 为常数且不依赖于χ，则称误差项i μ是同方差

计量经济学调查报告

大学生月消费支出调查报告一、引言在当前尚且低迷，尚未完全复苏的经济环境下，消费问题被大家广泛关注。物价的连续上涨，直接反映了社会的消费和需求问题。当前的消费市场中，大学生作为一个特殊的消费群体正受到越来越大的关注。由于大学生年龄较轻，群体较特别，他们有着不同于社会其他消费群体的消费心理和行为。一方面，他们有着旺盛的消费需求，另一方面，他们尚未获得经济上的独立，消费受到很大的制约。消费观念的超前和消费实力的滞后，都对他们的消费有很大影响。特殊群体自然有自己特殊的特点，同时难免存在一些非理性的消费甚至一些消费的问题。为了调查清楚大学生的消费情况，我决定在身边的同学中进行一次消费的调研，对大家的消费进行归宗和分析。二、理论综述我们主要对大学生每人每月消费支出进行多因素分析，并从周围同学搜集相关数据，建立模型，对此进行数量分析。影响大学生每人每月消费支出的主要因素如下： 1、学习支出 2、消费收入 3、生活支出三、模型设定 Y：每人每月消费支出 X1：学习支出X2：消费收入 X3：生活支出四、数据搜集 1、数据说明我们特对周围大学生的消费水平做了简单调查，再用计量经济学的知识分析其影响因素。 2、数据的搜集情况人数每人每月消费支出Y 学习支出（X1）消费收入（X2）生活支出（X3） 1760310800450 2630230600400 311002301350880 4420170450250 59601601000800 6580280500300 78702201000650 8300110400190 910501501300900 10126016015001100 11130030015001000 12500190550310 13600180750420 149001401000760

计量经济学案例分析汇总

计量经济学案例分析1 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元, 最低的黑龙江省仅为人均元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的倍。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》中得到表的数据: 表 2002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入

计量经济学分析计算题Word版

计量经济学分析计算题（每小题10分） 1．下表为日本的汇率与汽车出口数量数据， X:年均汇率（日元/美元） Y:汽车出口数量（万辆）问题：（1）画出X 与Y 关系的散点图。（2）计算X 与Y 的相关系数。其中X 129.3＝，Y 554.2＝，2 X X 4432.1∑ （－）＝，2 Y Y 68113.6∑（－）＝，()()X X Y Y ∑－－＝16195.4 （3）采用直线回归方程拟和出的模型为 ?81.72 3.65Y X =+ t 值 1.2427 7.2797 R 2=0.8688 F=52.99 解释参数的经济意义。 2．已知一模型的最小二乘的回归结果如下： i i ?Y =101.4-4.78X 标准差（45.2）（1.53） n=30 R 2=0.31 其中，Y ：政府债券价格（百美元），X ：利率（%）。回答以下问题：（1）系数的符号是否正确，并说明理由；（2）为什么左边是i ?Y 而不是i Y ；（3）在此模型中是否漏了误差项i u ；（4）该模型参数的经济意义是什么。 3．估计消费函数模型i i i C =Y u αβ++得 i i ?C =150.81Y + t 值（13.1）（18.7） n=19 R 2=0.81 其中，C ：消费（元） Y ：收入（元）已知0.025(19) 2.0930t =，0.05(19) 1.729t =，0.025(17) 2.1098t =，0.05(17) 1.7396t =。

问：（1）利用t 值检验参数β的显著性（α＝0.05）；（2）确定参数β的标准差；（3）判断一下该模型的拟合情况。 4．已知估计回归模型得 i i ?Y =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑ （－）＝，2 Y Y 68113.6∑ （－）＝，求判定系数和相关系数。 5．有如下表数据日本物价上涨率与失业率的关系（1）设横轴是U ，纵轴是P ，画出散点图。根据图形判断，物价上涨率与失业率之间是什么样的关系？拟合什么样的模型比较合适？（2）根据以上数据，分别拟合了以下两个模型：模型一：1 6.3219.14 P U =-+ 模型二：8.64 2.87P U =- 分别求两个模型的样本决定系数。 7．根据容量n=30的样本观测值数据计算得到下列数据：XY 146.5＝，X 12.6＝，Y 11.3＝，2X 164.2＝，2Y ＝134.6，试估计Y 对X 的回归直线。 8．下表中的数据是从某个行业5个不同的工厂收集的，请回答以下问题：

计量经济学案例分析一元回归模型实例分析报告

∑ x = 1264471.423 ∑ y = 516634.011 ∑ X = 52432495.137 ∑ ? ? ? ? 案例分析 1— 一元回归模型实例分析依据 1996-2005 年《中国统计年鉴》提供的资料，经过整理，获得以下农村居民人均消费支出和人均纯收入的数据如表 2-5：表 2-5 农村居民 1995-2004 人均消费支出和人均纯收入数据资料单位：元年度 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 人均纯收入 1577.7 1926.1 2090.1 2161.1 2210.3 2253.4 2366.4 2475.6 2622.2 2936.4 人均消费支出 1310.4 1572.1 1617.2 1590.3 1577.4 1670.1 1741.1 1834.3 1943.3 2184.7 一、建立模型以农村居民人均纯收入为解释变量 X ，农村居民人均消费支出为被解释变量 Y ，分析 Y 随 X 的变化而变化的因果关系。考察样本数据的分布并结合有关经济理论，建立一元线性回归模型如下： Y i =β0+β1X i +μi 根据表 2-5 编制计算各参数的基础数据计算表。求得: X = 2262.035 Y = 1704.082 2 i 2 i ∑ x i y i = 788859.986 2 i 根据以上基础数据求得: β1 = ∑ x i y 2 i i = 788859.986 126447.423 = 0.623865 β 0 = Y - β1 X = 1704.082 - 0.623865 ? 2262.035 = 292.8775 样本回归函数为： Y i = 292.8775 + 0.623865X i 上式表明，中国农村居民家庭人均可支配收入若是增加 100 元，居民们将会拿出其中的 62.39 元用于消费。

计量经济学-案例分析-第六章

第六章案例分析一、研究目的 2003年中国农村人口占59.47％，而消费总量却只占41.4%，农村居民的收入和消费是一个值得研究的问题。消费模型是研究居民消费行为的常用工具。通过中国农村居民消费模型的分析可判断农村居民的边际消费倾向，这是宏观经济分析的重要参数。同时，农村居民消费模型也能用于农村居民消费水平的预测。二、模型设定正如第二章所讲述的，影响居民消费的因素很多，但由于受各种条件的限制，通常只引入居民收入一个变量做解释变量，即消费模型设定为 t t t u X Y ++=21ββ （6.43）式中，Y t 为农村居民人均消费支出，X t 为农村人均居民纯收入，u t 为随机误差项。表6.3是从《中国统计年鉴》收集的中国农村居民1985-2003年的收入与消费数据。表6.3 1985-2003年农村居民人均收入和消费单位：元

2000 2001 2002 2003 2253.40 2366.40 2475.60 2622.24 1670.00 1741.00 1834.00 1943.30 314.0 316.5 315.2 320.2 717.64 747.68 785.41 818.86 531.85 550.08 581.85 606.81 为了消除价格变动因素对农村居民收入和消费支出的影响，不宜直接采用现价人均纯收入和现价人均消费支出的数据，而需要用经消费价格指数进行调整后的1985年可比价格计的人均纯收入和人均消费支出的数据作回归分析。根据表6.3中调整后的1985年可比价格计的人均纯收入和人均消费支出的数据，使用普通最小二乘法估计消费模型得 t t X Y 0.59987528.106?+= （6.44） Se = (12.2238) (0.0214) t = (8.7332) (28.3067) R 2 = 0.9788，F = 786.0548，d f = 17，DW = 0.7706 该回归方程可决系数较高，回归系数均显著。对样本量为19、一个解释变量的模型、5%显著水平，查DW 统计表可知，d L =1.18，d U = 1.40，模型中DW

第六章联立方程计量经济学模型案例

第六章联立方程计量经济学模型案例 1、下面建立一个包含3个方程的中国宏观经济模型，已经判断消费方程式恰好识别的，投资方程是过度识别的。对模型进行估计。样本观测值见表6.1 01211012t t t t t t t t t t t C Y C u I Y u Y I C G αααββ-=+++?? =++??=++? 表6.1 中国宏观经济数据单位：亿元（1）用狭义的工具变量法估计消费方程选取方程中未包含的先决变量G 作为内生解释变量Y 的工具变量，过程如下：

结果如下：所以，得到结构参数的工具变量法估计量为： 012???582.27610.2748560.432124α αα===，，（2）用间接最小二乘法估计消费方程消费方程中包含的内生变量的简化式方程为： 1011112120211222t t t t t t t t C C G Y C G πππεπππε--=+++?? =+++? 参数关系体系为：

11121210012012122000 παπαπααππαπ--=?? --=??-=? 用普通最小二乘法估计，结果如下：所以参数估计量为： 101112???1135.937,0.619782, 1.239898π ππ=== 202122???2014.368,0.682750, 4.511084π ππ=== 所以，得到间接最小二乘估计值为： 12122??0.274856?π α π ==

211121????0.432124α παπ=-= 010120????582.2758α παπ=-= （3）用两阶段最小二乘法估计消费方程第一阶段使用普通最小二乘法估计内生解释变量的简化方程，得到 1?2014.3680.68275 4.511084t t t Y C G -=++ 用Y 的预测值替换消费方程中的Y ，直接用OLS 估计消费方程，过程如下：

计量经济学期末报告

计量经济学实验报告我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析 XX学院 XX专业小组成员：（姓名及学号）

我国居民储蓄余额的影响因素的计量分析一．研究的目的要求 1.研究的背景居民储蓄额作为一个国家经济增长中来源最稳定、数额最大的影响因素，它的高低对一国的经济发展、投资和居民生活等方面都有不同程度的影响。目前我国国内居民储蓄意愿强劲、储蓄额居高不下，形成了储蓄的超常增长，主要呈现以下特点：（1）储蓄率世界之冠；（2）储蓄增长速度高于经济和居民收入增长速度；（3）城乡之间差别大；（4）不同收入阶层分布不均匀；（5）不同地区分布极不平均。我国储蓄的超常增长一方面能为银行提供了充足的信贷资金，保证金融机构的稳健运行，还能为国家提供了物质基础；此外，面对世界的日益发展，高储蓄额还能帮助我国进一步改革。但是，在另一方面我还国存在金融机构对资本的运用效益不高、居民投资渠不多、投资效益不稳定等问题。这些问题导致我国现在储蓄存款过剩、消费不足和资本形成不足同时并存的局面。 2013年6月余额宝正式上线，在此后的一年中该产品的客户数量和管理资产出现爆炸式的增长。截止2014年3月余额宝资金规模已经达到5413亿元，截止2014年4月，居民人民币存款减少1.23万亿元。余额宝作为一条“鲶鱼”和随后出现的众多“宝宝”们一起加速了中国利率市场化的进程，对未来我国储蓄额有着重大影响。为了分析我国居民储蓄存款如今的发展状况、更好地把握我国储蓄余额未来的走向，所以对我国储蓄余额的及其影响因素的研究是十分必要的。 2.影响因素的分析为了研究影响中国储蓄余额高低的主要原因，分析居民储蓄余额增长规律，预测中国储蓄余额的增长趋势，需要建立计量经济模型。通过参考相关文献并结合我国经济发展的实际情况提出了以下几个变量。（1）收入水平。根据经济理论可以认为，收入水平是影响储蓄的最主要因素。（2）利率水平。利率作为消费的机会成本也会对储蓄产生影响。理论上认为，利率越高，居民消费的机会成本越高，所以会减少消费增加储蓄；反之，利率越低消费成本越低，居民会增加消费减少储蓄。（3）物价水平。物价水平会影响消费和储蓄。物价水平越高相同消费水平需要支付的货币更多。而且物价水

计量经济学-案例分析-第八章

第八章案例分析改革开放以来，随着经济的发展中国城乡居民的收入快速增长，同时城乡居民的储蓄存款也迅速增长。经济学界的一种观点认为，20世纪90年代以后由于经济体制、住房、医疗、养老等社会保障体制的变化，使居民的储蓄行为发生了明显改变。为了考察改革开放以来中国居民的储蓄存款与收入的关系是否已发生变化，以城乡居民人民币储蓄存款年底余额代表居民储蓄（Y），以国民总收入GNI代表城乡居民收入，分析居民收入对储蓄存款影响的数量关系。表8.1为1978-2003年中国的国民总收入和城乡居民人民币储蓄存款年底余额及增加额的数据。单位：亿元 2004 鉴数值，与用年底余额计算的数值有差异。为了研究1978—2003年期间城乡居民储蓄存款随收入的变化规律是否有变化,考证城

乡居民储蓄存款、国民总收入随时间的变化情况，如下图所示: 图8.5 从图8.5中，尚无法得到居民的储蓄行为发生明显改变的详尽信息。若取居民储蓄的增量（YY ）,并作时序图（见图 8.6）从居民储蓄增量图可以看出，城乡居民的储蓄行为表现出了明显的阶段特征: 2000年有两个明显的转折点。再从城乡居民储蓄存款增量与国民总收入之间关系的散布图看（见图8.7），也呈现出了相同的阶段性特征。为了分析居民储蓄行为在 1996年前后和2000年前后三个阶段的数量关系，引入虚拟变量D 和D2°D 和D 2的选择，是以1996>2000年两个转折点作为依据，1996年的GNI 为66850.50 亿元,2000年的GNI 为国为民8254.00亿元，并设定了如下以加法和乘法两种方式同时引入虚拟变量的的模型: YY = 1+ 2GNI t 3 GNI t 66850.50 D 1t + 4 GNh 88254.00 D 2t i D 1 t 1996年以后 D 1 t 2000年以后其中: D 1t _ t 1996年及以前 2t 0 t 2000年及以前对上式进行回归后，有: Dependent Variable: YY Method: Least Squares Date: 06/16/05 Time: 23:27 120000 8.7 1996年和 100000- 40000 2WM GNi o eOB2&ISEea9a9l2949698[Ma2 20CUC ir-“- 1CC0C 图 8.6 *OOCO mnoot ， RtKXD Tconr GF*

计量经济学计算题解法汇总

计量经济学：部分计算题解法汇总 1、求判别系数——R^2 已知估计回归模型得 i i ?Y =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑ （－）＝，2Y Y 68113.6∑（－）＝， 2、置信区间有10户家庭的收入（X ，元）和消费（Y ，百元）数据如下表： 10户家庭的收入（X ）与消费（Y ）的资料 X 20 30 33 40 15 13 26 38 35 43 Y 7 9 8 11 5 4 8 10 9 10 若建立的消费Y 对收入X 的回归直线的Eviews 输出结果如下： Dependent Variable: Y Adjusted R-squared F-statistic Durbin-Watson （1（2）在95%的置信度下检验参数的显著性。（0.025(10) 2.2281t =，0.05(10) 1.8125t =，0.025(8) 2.3060t =，0.05(8) 1.8595t =）（3）在90%的置信度下，预测当X ＝45（百元）时，消费（Y ）的置信区间。（其中29.3x =，2()992.1x x - =∑）答：（1）回归模型的R 2 ＝，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。（2分）家庭收入对消费有显著影响。（2分）对于截距项，

检验。（2分）（3）Y f =+×45＝（2分） 90%置信区间为（，+），即（，）。（2分）注意：a 水平下的t 统计量的的重要性水平，由于是双边检验，应当减半 3、求SSE 、SST 、R^2等已知相关系数r ＝，估计标准误差?8σ＝，样本容量n=62。求：（1）剩余变差；（2）决定系数；（3）总变差。（2）2220.60.36R r ===（2分） 4、联系相关系数与方差（标准差），注意是n-1 在相关和回归分析中，已知下列资料： 222X Y i 1610n=20r=0.9(Y -Y)=2000σσ∑＝，＝，，，。（1）计算Y 对X 的回归直线的斜率系数。（2）计算回归变差和剩余变差。（3）（2）R 2=r 2==，总变差：TSS ＝RSS/(1-R 2)=2000/=（2分）

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

计量经济学计算题

1、某农产品试验产量Y （公斤/亩）和施肥量X （公斤/亩）7块地的数据资料汇总如下： ∑=255i X ∑=3050i Y ∑=71.12172i x ∑=429.83712i y ∑=857.3122i i y x 后来发现遗漏的第八块地的数据：208=X ，4008=Y 。要求汇总全部8块地数据后进行以下各项计算，并对计算结果的经济意义和统计意义做简要的解释。（1）该农产品试验产量对施肥量X （公斤/亩）回归模型Y a bX u =++进行估计；（2）对回归系数（斜率）进行统计假设检验，信度为；（3）估计可决系数并进行统计假设检验，信度为。解：首先汇总全部8块地数据： 871 81 X X X i i i i +=∑∑== =255+20 =275 n X X i i ∑==8 1 )8(375.348 275 == 2) 7(7 127 127X x X i i i i +=∑∑== =+7?2 7255?? ? ??=10507 287 1 28 1 2X X X i i i i +=∑∑== =10507+202 = 10907 2) 8(8 1 28 1 28X X x i i i i +=∑∑== = 10907-8?2 8275?? ? ??= 87 1 81 Y Y Y i i i i +=∑∑===3050+400=3450 25.4318 3450 8 1 )8(== =∑=n Y Y i i 2) 7(7 1 2 712 7Y y Y i i i i +=∑∑== =+7?2 73050??? ??=1337300 287 1 2 81 2Y Y Y i i i i +=∑∑== =1337300+4002 = 1497300 2)8(8 1 28128Y Y y i i i i +=∑∑== =1497300 -8?( 8 3450)2 == ) 7()7(7 1 7 17Y X y x Y X i i i i i i +=∑∑== ==+7??? ??7255??? ? ??73050 =114230 887 1 81 Y X Y X Y X i i i i i i +=∑∑== =114230+20?400 =122230

计量经济学研究报告

计量经济学研究报告 ——居民消费水平与经济增长 081国贸5 乔林甫200822012 一．研究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有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民啥呢干活水平的具体体现。从理论上说，居民的消费水平应随着经济的发展耳提高。改革开放以来，随着中国经济的快速反韩，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也在不断增长。研究汇总过全体居民的消费水平与经济发展的数量关系，对于探寻居民消费增长的规律性，预测居民消费的发展趋势有重要意义。二．模型设定为了分析居民消费水平与经济增长的关系，选择中国能代表城乡所有居民消费的“全体居民人居消费水平”未被解释变量（用Y表示），选择表现经济增长水平的“人均国内生产总值”为解释变量（用X表示）。下表为1990~2007年的有关数据。 1990~2007年中国居民人均消费水平和人均GDP

为分析居民人均消费水平（Y）和（X）的关系，做下图所示散点图。从说散点图可以看出X与Y成纤维线性关系，为分析中国居民消费

水平随人均GDP 变动的数量规律性，可以建立如下简单线性回归模型： Y=1β+2βt X+t u t 三．参数估计由最小二乘估计回归模型，得可由规范的形式将参数估计和检验的结果写为 Y?= 502.5658+0.361361*X （96.78204）(0.012173) T = （5.192758）(34.53896) R2=0.986765 F=1192.940 S.E=214.1663

四．模型检验经济意义检验：回归系数的符号和数值大小合理。统计检验：拟合优度检验： R2 =0.986765接近于1，表明模型对样本的拟合优度高。F检验： F=1192.940 > F（K，N-K-1）=αF（1，18-2）=4.49表明 α 回归系数至少有一个显著不为零，模型线性关系显著。 T检验： t=5.192758 > 2/αt（N-K）=2/αt（18-2）=2.120,接受原假设，X估计值有显著影响回归系数的经济意义：人均消费水平每增加一个百分点，人均GDP增加0.361361元。五．回归预测如果2008年人均GDP将比2007年增长10%，将达到20827.4元/人利用所估计的模型可预测2008年居民可能达到的年消费水平，点预测值的计算方法为 = 502.5658+0.361361*20827.4=8028.78（元）Y? t

计量经济学计算题

计量经济学计算题例题 0626 一元线性回归模型相关例题 1.假定在家计调查中得出一个关于家庭年收入X 和每年生活必须品综合支出 Y 的横截面样根据表中数据: (1) 用普通最小二乘法估计线性模型 Y t 0 1 X t u t (2) 用G — Q 检验法进行异方差性检验 (3) 用加权最小二乘法对模型加以改进答案：（1）丫=+（ 2）存在异方差（3）丫=+ 2 ?已知某公司的广告费用 X 与销售额（Y ）的统计数据如下表所示: （1）估计销售额关于广告费用的一元线性回归模型（2）说明参数的经济意义（3）在 0.05的显著水平下对参数的显著性进行 t 检验答案：（1）一元线性回归模型 Y t 319.086 4 185X i （2）参数经济意义：当广告费用每增加 1万元，销售额平均增加万元

（3）t=> t o.025（10），广告费对销售额有显著影响

3. : 根据表中数据: (1) 求Y 对X 的线性回归方程； (2) 用t 检验法对回归系数进行显著性检验（a =) ； (3) 求样本相关系数r; 答案：Y =+ 用t 检验法对回归系数进行显著性检验（a =）；答案：显著 2 2 假设y 对x 的回归模型为％ b o biX u ,，且Var （uJ x ,，试用适当的方法估计此回归模型。 2 2 解：原模型： y b 0 b 1x 1 U i , Var （u ,）为模型存在异方差性为消除异方差性，模型两边同除以 X ,, 得: bo — a u._ (2分) X , X x , * y , * 1 u , 令: y ,x , ■,v , x x X , 得: * y , * b box ' （2分）

计量经济学案例eviews

案例分析 1.问题的提出和模型的设定根据我国1978—1997年的财政收入Y 和国民生产总值X 的数据资料，分析财政收入和国民生产总值的关系建立财政收入和国民生产总值的回归模型。假定财政收入和国民收入总值之间满足线性约束，则理论模型设定为 i i i u X Y ++=21ββ 其中i Y 表示财政收入，i X 表示国民生产总值。表1 我国1978—1997年财政收入和国民生产总值 2.参数估计进入EViews 软件包，确定时间范围；编辑输入数据；选择估计方程菜单，估计样本回归函数如下表 2 obs X Y 1978 3624.100 1132.260 1979 4038.200 1146.380 1980 4517.800 1159.930 1981 4860.300 1175.790 1982 5301.800 1212.330 1983 5957.400 1366.950 1984 7206.700 1624.860 1985 8989.100 2004.820 1986 10201.40 2122.010 1987 11954.50 2199.350 1988 14922.30 2357.240 1989 16917.80 2664.900 1990 18598.40 2937.100 1991 21662.50 3149.480 1992 26651.90 3483.370 1993 34560.50 4348.950 1994 46670.00 5218.100 1995 57494.90 6242.200 1996 66850.50 7407.990 1997 73452.50 8651.140

计量经济学报告

计量经济学期末考试试题 1．结合自己的专业收集相关实际数据，作一个多元线性回归的计量经济学模型，要求：（1）用eviews进行参数估计，写出多元线性回归的数学模型；（2）进行拟合优度检验，方程的显着性检验和变量的显着性检验；（3）作异方差检验，用加权最小二乘法重新估计模型，与(1)的模型作对比和评价；（4）作序列相关检验，用广义最小二乘法或广义差分法重新估计模型，与(1)和(2)的模型作对比和评价；（5）做多重共线性检验，如果存在多重共线性则消除多重共线性，与前面的模型作对比和评价；（6）分别用前述3个模型进行点预测和区间预测，对预测结果作适当评价。 2．结合实际问题，收集相关数据，作Ganger因果关系分析。 3．收集实际数据，作一个带虚变量回归的计量经济学分析和预测。研究问题：（居民消费价格指数）的数值高低，一方面取决于各个类别中每一规格品种的价格变化；另一方面取决于CPI的构成，即各个类别在CPI中所占的权重。本文研究了CPI与城市居民消费价格指数与农村居民消费价格指数及商品零售价格指数间的关系，旨在探究出是城市居民还是农村居民或商品零售价格对于CPI的贡献。因此，当前背景下对CPI的深度分析，确定其影响因素，保持CPI稳定显得十分重要。本文期望通过实证模型分析出影响我国CPI的主要因素，并通过结论提出合理化建议。下面给出了2005年-2015年数据，其数据来源与《中国统计年鉴》。 ②进行拟合优度检验，方程的显着性检验和变量的显着性检验； ③作异方差检验，用加权最小二乘法重新估计模型，与(1)的模型作对比和评价； ④作序列相关检验，用广义最小二乘法或广义差分法重新估计模型，与(1)和(2)的

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