2021年附录各章补充练习题参考解答

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学习必备欢迎下载附录三:各章补充练习题参考解答一、第一章补充练习题参考解答(一)补充选择题参考解答题参考题参考题参考题参考号答案号答案号答案号答案1A2D3C4B5B6C7A8C9C10C11A12B(二)补充讨论题参考解答【讨论题1参考解答】这是由计量经济学的特点决定的,计量经济学研究对经济问题作定量分析的方式，理论计量经济学自身并没有固定的经济理论，各种经济理论都能运用计量分析方法,因此具有广泛的应用价值。【讨论题2参考解答】计量经济学是以经济理论为基础，以经济数据所表现的事实为依据，运用数学和统计学的方法，通过建立数学模型研究经济数量关系和规律的一门经济学科。经济数量关系及数量变化规律是计量经济研究的主体,经济变量变动的规律性是研究的出发点、归宿或核心。计量经济学研究的是经济数量规律性,当然离不开数学和统计学方法，但方法是为经济问题服务的，方法手段要服从研究对象（经济活动）的本质特征，这是与数学不同的。所使用的模型、数学推演和统计方法——只是研究的工具和手段。因此本质上说计量经济学是一门经济学科。【讨论题3参考解答】模型是对所研究的某种现象、某种关系或某种过程的一种模拟。一般的经济模型用数学关系式描述经济变量的关系，只是一种理论模型。而计量经济模型表现的是实际经济关系或经济过程,实际的经济活动不一定符合理论的数学关系式,所以模型中包含了随机误差项。包含随机误差是经济模型与计量经济模型的根本区别。【讨论题4参考解答】经济变量指不同时间、不同空间的表现不同，取值不同，是可以观测的因素。经济变精品学习资料可选择pdf第1页，共40页----------------------- 学习必备欢迎下载量是模型的研究对象或影响因素。变量具有可观测性。而参数是表现经济变量相互依存程度、决定经济结构和特征、具有相对稳定性的因素，通常不能直接观测。参数所体现的通常是某种经济数量规律性。【讨论题5参考解答】为什么要对模型加以检验？原因是多方面的,主要有:建立模型的理论依据可能并不充分；用于模型估计的统计数据或其他信息可能不可靠；样本可能较小，所得结论可能只是抽样的某种偶然结果；可能违反计量经济方法的某些基本前提（或假定）。对模型检验什么？主要是对模型和所估计的参数加以评判：判定模型在经济理论上是否有意义，不能只是看数学上怎么完美；判定所得结论在统计上是否可靠。【讨论题6参考解答】1）经济结构分析：思想:分析变量之间的数量比例关系，着重于对参数的分析（如：边际分析、弹性分析、乘数分析）。例：分析消费增加对GDP的拉动作用2）经济预测思想:由预先测定的解释变量去预测被解释变量在样本以外的数据（动态预测、空间预测）。例：预测股票市场价格的走势3）政策评价思想:用模型对各种政策方案作模拟测算，对政策方案作评价，把计量经济模型作为经济活动的实验室。例：分析道路收费政策对汽车市场的影响。4）验证理论和发展理论思想:实践是检验真理的唯一标准；任何经济学理论，只有当它成功地解释了过去，才能为人们所接受；计量经济学模型将理论与事实结合起来，提供了一种检验经济理论的好方法；对理论假设的检验可以发现和发展理论。【讨论题7参考解答】计量经济研究中的数据是指被解释变量和解释变量的样本观测值，这是实际经济活动运行的结果，是对所研究对象加以观测所得到的数量信息，这是计量经济研究的原料或依据。计量经济学研究特别依赖于经济统计数据，这是由经济活动的特点决定的，经济现象不能像物理、化学现象那样,不可能在实验室中人为控制的条件下，去重复现象的变化和取得数据，而只能被动地去观测既定的经济活动。这种观测要依靠经济统计。计量经济研究中有三个缺一不可的要素：理论、数据、计量分析方法,其中数据代表着经济活动实践的结果,通过计量精品学习资料可选择pdf第2页，共40页----------------------- 学习必备欢迎下载分析方法把经济理论与实践联系起来，从而才能发现真理和检验真理。【讨论题8参考解答】一般来说参数是未知的，又是不可直接观测的。由于经济关系有一定随机性，存在随机误差项，参数也不能通过变量值去精确计算。对参数我们只能通过变量样本观测值选择适当的方法去加以估计。计量经济学最核心的内容，就是如何通过变量样本观测值科学地、合理地去估计总体模型的参数。为什么要确定参数估计的准则呢？原因是多方面的。由于参数估计值参数真实值，1）参数无法直接观测，只能通过样本去估计；2）样本的获得存在抽样波动，不同样本的估计结果不一致；3）通过样本估计参数时，估计方法及所确定的估计式不一定完备，不一定能得到总体参数的真实值；4）估计参数的方法有多种，不同方法的估计结果可能不相同。因此，对各种估计方法优劣的比较与选择，需要有一定的评价标准。对参数估计的基本要求是：参数估计值应"尽可能地接近"总体参数真实值”。用统计语言来表述就是:估计结果的无偏性、方差最小性、一致性等。【讨论题9参考解答】计量经济研究的过程及各个步骤，如图1.3所示:图1.3计量经济研究的过程【讨论题10参考解答】主要是对模型和所估计的参数加以评判：判定模型在经济理论上是否有意义；判定所得结论在统计上是否可靠。精品学习资料可选择pdf第3页，共40页----------------------- 学习必备欢迎下载对计量经济模型检验的包括：1）经济意义检验：检验所估计的模型与经济理论是否相符。2）统计推断检验：检验参数估计值是否抽样的偶然结果，是否可靠。3）计量经济学检验：检验模型是否符合计量经济方法的基本假定前提。4）预测检验：将模型预测结果与经济运行的实际作对比，检验模型的实际效果。二、第二章补充练习题参考解答(一)选择题参考解答:题参考题参考题参考题参考号答案号答案号答案号答案1C11A21A31B2C12C22B32B3A13C23B33D4A14C24C34D5A15B25B35C6B16B26C36A7A17A27C37C8D18A28D38C9B19A29A39C10D20D30C40D(二)计算分析题参考解答【计算分析题1参考解答】:（1）利用EViews计算结果可知,相关系数为rXY0.948138，说明相关程度较高。rn20.9481381022.681739（2）计算t统计量：t8.436851221r10.9481380.317859给定显著性水平=0.05，查t分布表得自由度n-2=10-2=8的临界值t2为2.306，显然tt2，应拒绝H0:0,表明相关系数r在统计上是显著的。【计算分析题2参考解答】（1）建立以商品销售额为因变量的线性回归方程，估计结果为:精品学习资料可选择pdf第4页，共40页----------------------- 学习必备欢迎下载2?XiYiXiXYii343622605461691818.34791222nXi(Xi)934362546?nXYiiXiYi9169185462602220.92462nXi(Xi)934362546即?18.34790.9246YtXt（2）若20XX年人均收入为400元，推算20XX年商品销售额为：?Y200318.34790.9246400388.1879（万元）【计算分析题3参考解答】利用EViews计算各省市财政收入与GDP的相关系数为:0.886062，这说明财政收入与GDP是正相关。建立线性回归模型：Yi12GDPiui利用EViews估计得到：?Yi10.85880.0762GDPi(32.4946)(0.0074)t=(-0.3342)(10.2932)2R0.7851模型可决系数为0.7851,斜率系数t检验统计量为10.2932,明显大于临界值,说明应拒绝H0:20,表明GDP对财政收入有显著影响。【计算分析题4参考解答】:由EViews回归输出的结果可以看出：（1）分别建立简单线性回归模型，回归结果为1）人均寿命与人均GDP(X1)的回归结果:?Yi56.64790.1284X1it=(28.8899)(4.7118)2R0.52612）人均寿命与成人识字率(X2)的回归结果:?Yi38.79420.3320X2i精品学习资料可选择pdf第5页，共40页----------------------- 学习必备欢迎下载t=(10.9834)(7.1153)2R0.71683）人均寿命与一岁儿童疫苗接种率(X3)的回归结果:Y?31.79960.3873Xi3it=(4.8650)(4.8253)2R0.5379（2）各个回归模型中解释变量对应的t统计量的绝对值均大于临界值t0.025(224)2.101,或者其p值均小于0.05，所以各个解释变量对Y都有显著影响。但从拟合优度看,人均寿命与成人识字率的回归最高。【计算分析题5参考解答】(1)建立建筑面积X与建造单位成本Y的回归方程,估计其参数得:Y?1845.475064.1840Xiit=(95.7969)(-13.3443)2R0.9468由t统计量和P值可以判断，X的参数的t检验表明建筑面积对建造单位成本有显著影响，拟合优度0.946829较高，模型拟合较好。（2）解释回归系数的经济意义：回归系数-64.1840说明建筑面积每增加1万平方米,平均说来,每平方米建造单位成本将降低64.1840元。（3）当建筑面积为4.5万平方米时，建造单位成本可能为：Y?i1845.47564.1845.4155.647(元)【计算分析题6参考解答】水稻产量Y和施肥量X的线性回归方程：Y?186.88894.7167Xiit=(5.8766)(7.0610)2R0.8769说明施肥量每增加1千克，平均说来水稻产量将增加4.72千克。【计算分析题7参考解答】精品学习资料可选择pdf第6页，共40页----------------------- 学习必备欢迎下载（1）条件均值计算结果：（美元）表2.17条件均值每周收入80100120140160180200220240260条件均值657789101113125137149161173（2）以收入为横轴，消费支出为纵轴作散点图图2.4收入与支出的散点图（3）从图形看出,每周家庭消费支出Y（美元）与每周家庭的收入X（美元）呈现正相关关系，每周家庭消费支出Y的条件均值几乎与每周家庭的收入X是线性关系。（4）设定总体回归函数为:Yi12Xiui【计算分析题8参考解答】（1）绘制学生数学成绩与统计学成绩的散点图图2.5数学成绩与统计学成绩的散点图基本上学生的统计学成绩与数学成绩是正相关的精品学习资料可选择pdf第7页，共40页----------------------- 学习必备欢迎下载（2）建立数学成绩X与统计学成绩Y的回归方程：Yi12Xiui，回归结果如下：Y?5.42210.9427Xiit=(0.3600)(4.7376)2R0.6159（3）对数学成绩与统计学成绩关系的显著性进行检验：与解释变量数学成绩对应的参数的t统计量为4.7376,P值为0.0003,表明数学成绩对统计学成绩有显著影响。【计算分析题9参考解答】(1)建立人均年储蓄额(Y)关于人均年收入额(X)的线性回归方程：Yi12Xiui(XiXY)(iY)xyii200.7估计结果：?0.2023222(XiX)xi992.181293?1Y?2X0.20232.172610102（2）可决系数R：22[(XXY)(Y)]200.740280.492iiR0.90425922(XX)(YY)992.144.944545.29ii【计算分析题10参考解答】(1)当Yf1000时，消费支出C的点预测值:C?i500.61000650(元)(2)平均值的预测区间:22ei300已知:C?i650，t0.025(10)2.23，?30，n2122221(YfY)1(YfY)[(C?ft2?2),(C?ft2?2)]nyinyi221(1000800)1(1000800)[(6502.2330),(6502.2330)]128000128000=(650-27.5380,650+27.5380)=(622.46,677.54)当Yf1000时，在95%的置信概率下消费支出C平均值的预测区间为(622.46,677.54)元。（3）个别值的预测区间：精品学习资料可选择pdf第8页，共40页----------------------- 学习必备欢迎下载22[(??11(YfY)),(??11(YfY))]Cft22Cft22nyinyi221(1000800)1(1000800)[(6502.23301),(6502.23301)]128000128000=(650-30.1247,650+30.1247)=（619.88,680.12）元当Yf1000时，在95%的置信概率下消费支出C个别值的预测区间为（619.88,680.12）元。三、第三章补充练习题参考解答（一）选择题参考解答1.单项选择题参考解答题号参考答案题号参考答案题号参考答案(1)B(5)D(9)D(2)A(6)D(10)C(3)D(7)D(11)D(4)C(8)A(12)A2.多项选择题参考解答题号(1)(2)(3)(4)参考答案ABCACDBCDBC(二)简要回答题参考解答【简要回答题1参考解答】:?、?的最小二乘估计为，232[(??)]2MineYXXii22i33i正规方程，??[Yi(2X2i3X3i)]X2i0[Yi(?2X2i?3X3i)]X3i0解此方程可得?、?的估计量，23精品学习资料可选择pdf第9页，共40页----------------------- 学习必备欢迎下载2YXi2iX3iYXi3iXX2i3i?2222X2iX3iXX2i3i2YXi3iX2iYXi2iXX2i3i?3222X2iX3iXX2i3i正规方程中，没有ei0，所以当模型没有截距项时，不能保证残差和为零。【简要回答题2参考解答】:22对R修正的原因：R是模型中解释变量个数的非减函数，也就是说，随着模型中解2释变量个数的增加，R的值会变大，这样为了得到拟合优度较高的模型，似乎加入更多解释变量是合理选择。但是，在建立计量经济模型时，一些影响被解释变量的次要因素没有必要以显性形式作为解释变量出现在模型中，因为，随着解释变量个数增加，待估计的参数也会增多，由此造成样本自由度的减少，模型参数估计准确性下降。因此，在多元回归模型背2景下，仅仅依据R进行模型比较和选择就会产生问题，在增加新的解释变量时，必须对由2其带来的模型自由度下降这一“负面影响”而做出惩罚，因此需要对R做出相应的修正。【简要回答题3参考解答】:建立多元回归模型时，究竟该引入多少个解释变量视情况而定。如果所建立的计量模型是为验证某一经济理论，则引入变量个数取决于经济理论，如建模目的是检验CAPM模型，则只需包含一个解释变量。如果是根据经验而建立模型，在样本容量允许条件下，可以加入较多解释变量，以得到所关注变量对被解释变量的“净”影响。当然，此时，应当考虑做包含多余变量、遗漏变量等方面的模型设定检验。【简要回答题4参考解答】:这一假定是针对解释变量之间的关系而设定，根本目的是保证模型的可估计，如果解释变量之间存在共线性，会造成数据观测矩阵X非列满秩，模型参数无法估计。(三)计算题参考解答（1）模型估计结果Y?i0.260.21X2i0.002X3i0.14X4i0.15X5i0.001X6it=(2.7)(4.0)(-1.03)(-3.2)(-1.1)(0.35)2R0.44F8.84DW2.4df45精品学习资料可选择pdf第10页，共40页----------------------- 学习必备欢迎下载（2）F8.84F0.05[5,45]3.45模型整体显著,t统计量临界值t0.025(45)2.01，仅X2、X4及截距项系数显著。（3）模型中解释变量不显著原因可能是由于解释变量共线性造成的，但也可能是变量自身本身不显著。对此，我们可以考虑删掉不显著解释变量，重新建模，结果如下，Y?0.170.247X0.14Xi2i4it(5.0)(5.92)(3.57)2R0.4399F20.63DW2.2df45从结果来看，删掉不显著变量后，模型修正可决系数基本没有变化，F统计量显著提升，同时各参数显著性都进一步改善，因此，从这一结果看，选择只包含X2、X4两个解释变量更好一些。四、第四章补充练习题参考解答(一)单项选择题参考解答题参考题参考题参考题参考题参考号答案号答案号答案号答案号答案1C2B3A4A5D6A7A8A9D10D11D12C(二)多项选择题参考解答题参考题参考题参考题参考题参考号答案号答案号答案号答案号答案1ACEF2AD3ABD4CE5BCE6ABCDE7ABEF(三)判断分析题参考解答题参考题参考题参考题参考题参考号答案号答案号答案号答案号答案1对2错3错4错5对(四)简要回答题参考解答【简要回答题1参考解答】:精品学习资料可选择pdf第11页，共40页----------------------- 学习必备欢迎下载在经典计量经济学中，解释变量被假定为非随机变量，而多重共线性是发生在解释变量之间，实际经济问题中的多重共线性并不一定是解释变量之间理论上存在线性关系造成的，而是由于所搜集的样本数据之间存在某种近似的线性关系所致。【简要回答题2参考解答】:完全多重共线性：回归系数的估计值无法确定，并且参数估计值的方差无穷大。不完全多重共线性:虽然回归系数可以估计，但参数估计值很不稳定，并且对样本非常敏感；相对于无多重共线性的情况，参数估计量的方差增大，从而使得总体回归系数的区间估计变宽，故回归系数不能以更高的精度或准确度做出估计；在回归方程高度显著的情况下，有些回归系数通不过显著性检验（参数估计量的t值变小），甚至可能出现回归系数的正负号得不到合理的经济解释。【简要回答题3参考解答】:简单相关系数检验法、辅助回归法、缺某一个解释变量的拟合优度检验等价、综合判断法、方差扩大因子法、逐步回归法。【简要回答题4参考解答】:经验方法：增加样本容量、利用先验信息、截面数据与时间序列数据并用、剔除变量、差分变量代换；逐步回归法；主成分法以及岭回归等。【简要回答题5参考解答】:不同意。因为解释变量之间存在非线性关系，并不违反多重共线性假定。【简要回答题6参考解答】:（1）有多重共线性；解释变量与其滞后期变量常常呈现高度相关性。（2）可以通过经验办法比如先验信息，剔除变量等办法。(五)计算题参考解答【计算题1参考解答】:(1)估计检验结果为T?Rt104.78.664Pt.298Atse.6(48).3(19).0(16)2R.086DW.204F159.82的回归系数为负且显著，表示价格上升会导致企业总收入下降；再就而言，23其回归系数为正且大于1，代表广告费支出的增加，不但有助提高销售收入，提高的收入额度超过广告费支出。利用广告作为促销手段，具有意义。精品学习资料可选择pdf第12页，共40页----------------------- 学习必备欢迎下载(2)估计检验结果ln?TRt.450.0209lnPt.0200lnAtSe.0(04.0()06).0(01)2R.082DW.181F112.72可借助弹性去解释。（3）两个模型都显著，符合经济意义，都恰当。（4）回归系数估计值都统计显著，系数符号大小无异常现象，可认为解释变量没有多重共线性问题。读者可以试计算解释变量的相关系数。【计算题2参考解答】:(1)Y?103.230.01X0.52X12（2）有多重共线性；综合判断以及参数的经济意义。（3）收入与财富对支出的影响都很显著。（4）剔除变量或其他经验办法。【计算题3参考解答】:（1）估计检验结果Y?10.942.01X3.64X23se(2.65)(2.64)2R0.98（2）估计检验结果Y?9.381.89X20.25X3se(0.52)(0.51)2R0.98（3）数据经过微小改变，但二元回归的结果却完全变化，参数估计值、标准误以及参数的符号都发生改变。（4）存在多重共线性。问题（1）中的三个参数可以估计，但没什么意义，因为此时参数的估计值和方差对样本非常敏感。【计算题4参考解答】:（1）拟合优度很高，但X2、X3、X4、X2解释变量不显著，还有部分参数的符号与预期不一致。（2）解释变量之间存在严重多重共线性。精品学习资料可选择pdf第13页，共40页----------------------- 学习必备欢迎下载（3）利用逐步回归或其它经验方法对多重共线性进行修正。(六)分析题参考解答:(1)有多重共线性；综合判断以及参数符号与预期相反。（2）正号；（3）可以考虑为技术进步；（4）缓解多重共线性；（5）规模报酬不变。五、第五章补充练习题参考解答(一)单项选择题参考解答题参考题参考题参考题参考题参考号答案号答案号答案号答案号答案1A2D3A4A5D6A7B8C9A10C(二)多项选择题参考解答题参考题参考题参考题参考题参考号答案号答案号答案号答案号答案1ABCDE2AB3BCDE4DE5ABCDE6BE(三)简要回答题参考解答【简要回答题1参考解答】:异方差性是指模型违反了古典假定中的同方差假定，它是计量经济分析中的一个专门问题。在线性回归模型中，如果随机误差项的方差不是常数，即对不同的解释变量观测值彼此2不同，则称随机项ui具有异方差性，即var(ui)t常数（t=1，2，⋯⋯，n）。例如，利用横截面数据研究消费和收入之间的关系时，对收入较少的家庭在满足基本消费支出之后的剩余收入已经不多，用在购买生活必需品上的比例较大，消费的分散幅度不大。收入较多的家庭有更多可自由支配的收入，使得这些家庭的消费有更大的选择范围。由于个性、爱好、储蓄心理、消费习惯和家庭成员构成等那个的差异，使消费的分散幅度增大，或者说低收入家庭消费的分散度和高收入家庭消费得分散度相比较，可以认为牵着小于后者。这种被解释变量的分散幅度的变化，反映到模型中，可以理解为误差项方差的变化。【简要回答题2参考解答】:精品学习资料可选择pdf第14页，共40页----------------------- 学习必备欢迎下载产生原因：（1）模型中遗漏了某些解释变量；（2）模型函数形式的设定误差；（3）样本数据的测量误差；（4）随机因素的影响。产生的影响：如果线性回归模型的随机误差项存在异方差性，会对模型参数估计、模型检验及模型应用带来重大影响，主要有：（1）不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性；（2）参数的最小二乘估计量不是一个有效的估计量；（3）对模型参数估计值的显著性检验失效；（4）模型估计式的代表性降低，预测精度精度降低。【简要回答题3参考解答】:检验方法：（1）图示检验法；（2）戈德菲尔德—匡特检验；（3）怀特检验；（4）戈里瑟检验和帕克检验（残差回归检验法）；（5）ARCH检验（自回归条件异方差检验）【简要回答题4参考解答】:解决方法：（1）模型变换法；（2）加权最小二乘法；（3）模型的对数变换等【简要回答题5参考解答】:2加权最小二乘法的基本原理：最小二乘法的基本原理是使残差平方和et为最小，在2异方差情况下，总体回归直线对于不同的x,tet的波动幅度相差很大。随机误差项方差t越小，样本点yt对总体回归直线的偏离程度越低，残差et的可信度越高（或者说样本点的2代表性越强）；而t较大的样本点可能会偏离总体回归直线很远，et的可信度较低（或2者说样本点的代表性较弱）。因此，在考虑异方差模型的拟合总误差时，对于不同的et应22该区别对待。具体做法：对较小的e给于充分的重视，即给于较大的权数；对较大的e给tt2于充分的重视，即给于较小的权数。更好的使et反映var(ui)对残差平方和的影响程度，从而改善参数估计的统计性质。【简要回答题6参考解答】:样本分段法（即戈德菲尔特—匡特检验）的基本原理：将样本分为容量相等的两部分，然后分别对样本1和样本2进行回归，并计算两个子样本的残差平方和，如果随机误差项是同方差的，则这两个子样本的残差平方和应该大致相等；如果是异方差的，则两者差别较大，以此来判断是否存在异方差。使用条件：（1）样本容量要尽可能大，一般而言应该在参数个数两倍以上；（2）ut服从正态分布，且除了异方差条件外，其它假定均满足。(四)计算题参考解答精品学习资料可选择pdf第15页，共40页----------------------- 学习必备欢迎下载【计算题1参考解答】:（一）原模型：yib0bx1iui（1）等号两边同除以xi，yi1ui新模型：b0b1（2）xixixi*yi*1ui令yi,xi,vixixixi**则：（2）变为yib1bx0iviui1222此时Var(vi)Var()2(xi)新模型不存在异方差性。xixi**（二）对yib1bx0ivi进行普通最小二乘估计****nxyiixiyib0*2*2*yi*1n(xi)(xi)其中yi,xi**xixib1yibx0i（进一步带入计算也可）【计算题2参考解答】:（1）H0:ut为同方差性;H1:ut为异方差性;RSS10.466E17（2）F1.29RSS20.36E17（3）F0.05(10,10)2.98（4）FF0.05(10,10)，接受原假设，认为随机误差项为同方差性。【计算题3参考解答】:2原模型：yiaui根据uiN(0,xi);(Euuij)0,ij为消除异方差性，模型等号两边同除以xiyiaui模型变为：xixixi精品学习资料可选择pdf第16页，共40页----------------------- 学习必备欢迎下载*yi*1ui令yi,xi,vixixixi**则得到新模型：yiaxiviui122此时Var(vi)Var()(xi)新模型不存在异方差性。xixi利用普通最小二乘法，估计参数得：**xy(1xi)(yixi)yxiia?2x*(1x)1xii【计算题4参考解答】:22原模型：yib0bx11ui，Varu(i)x1模型存在异方差性为消除异方差性，模型两边同除以，yi1ui得：b0b1xixixi*yi*1ui令yi,xi,vixixixi**则：（2）变为yib1bx0iviui1222此时Var(vi)Var()2(xi)新模型不存在异方差性xixi由已知数据，得表5.8样本及变换数据xi2510410*xi0.50.20.10.250.1yi47459*yi21.40.41.250.9**根据以上数据，对yib1bx0ivi进行普通最小二乘估计得：精品学习资料可选择pdf第17页，共40页----------------------- 学习必备欢迎下载****nxyiixiyib0*2*2n()xi(xi)**b1yibx0i1.77b03.280.54解得5.951.15b3.280.44155【计算题5参考解答】:22(1)如果存在异方差，则异方差的结构是Var(ui)iXi。（2）如果各统计指标显著改善，则认为异方差已被消除或减弱了。（3）系数0.239表示离商业区的距离每增加一英里，则人口密度相对减弱0.239，说明离市中心越近，人口越密集。六、第六章补充练习题参考解答（一）选择题1.单选题参考解答题参考题参考题参考题参考题参考号答案号答案号答案号答案号答案1D2B3A4D5D6A7C8D9D10B11B12B13A14B15A16A17A18D19A20D2.多选题参考解答题参考题参考题参考题参考号答案号答案号答案号答案1ABC2BC3ABCE4ADE5AB6BD(二)简要回答题参考解答【简要回答题1参考解答】:对于模型Yt12Xtut随机误差项互相独立的基本假设表现为：cov(uui,j)0，ij，i,j=1,2,⋯,n精品学习资料可选择pdf第18页，共40页----------------------- 学习必备欢迎下载如果对于不同的样本点，随机误差项之间不再是完全互相独立，而是存在相关关系，即cov(uui,j)0,ij,i,j=1,2,⋯,n,则认为出现了自相关性。【简要回答题2参考解答】:参数估计量仍然具有无偏性，但非有效，在大样本情况下具有一致辞性，但仍不具有渐近有效性；变量的显著性检验失去意义；模型的预测失效。【简要回答题3参考解答】:图示检验法、DW检验法等。【简要回答题4参考解答】:回归模型必须含有截距项；解释变量必须是非随机的；解释变量中不能包含被解释变量的滞后期；不能用于联立方程模型中各方程组的自相关检验；只适用于随机误差项存在一阶自回归形式的自相关检验；DW检验存在两个不能确定是否存在自相关的范围，目前还没有比较好的解决办法。【简要回答题5参考解答】:由于自相关性，相对于不同的样本点，随机误差项之间不再是完全互相独立，而是存在相关关系，那么检验自相关性，也就是检验随机误差项之间的相关性。各种检验方法就是在这个思路下发展起来的。【简要回答题6参考解答】:广义差分法、科克伦-奥克特迭代法、德宾两步法等。【简要回答题7参考解答】:(1)参见简要回答题的第1小题。(2)存在自相关，且是正自相关，因为DW值落在DW表的正自相关区域。(3)参见简要回答题的第2小题。(三)计算题参考解答【计算题1参考解答】(1)用OLS作回归:表6.10回归结果精品学习资料可选择pdf第19页，共40页----------------------- 学习必备欢迎下载(2)对样本量为18、一个解释变量的模型、5%显著水平，查DW统计表可知，dL=1.158，dU=1.391，模型中DW=2-1，因此第二个方程是过渡识别的。综合两个方程的识别状况，该联立模型是过渡识别的。精品学习资料可选择pdf第38页，共40页----------------------- 学习必备欢迎下载（3）S，A，M为外生变量，所以他们与u，v都不相关，而P，N为内生的，所以他们与u，v都相关。具体来说N与P同期相关，而P与同期相关，所以N与同期相关，另一方面，N与v同期相关，所以P与v同期相关。（4）由（3）知，由于随机解释变量的存在，与的OLS估计量有偏且是不一致的。(5)对第一个方程，由于是恰好识别的，所以便可以用间接最小二乘法（ILS）进行估计。对第二个方程，由于是过渡识别的，因此ILS法在这里并不适用。但对第一、二个方程可采用二阶段最小二乘法进行估计【计算分析题8参考解答】设CYu(1)tttYtCtIt(2)将（2）式代入（1）式中，得Ct(CtIt)ut即1CtItut11111,2,etut令111，得Ct12Itet。2ItCtItCt474052219812060?251222nIt(It)94740198?nICttItCt91206052219822221.5nIt(It)94740198?125162.5?1.50.621C?62.50.6Y得方程tt【计算分析题9参考解答】（1）用OLS法估计投资函数：精品学习资料可选择pdf第39页，共40页----------------------- 学习必备欢迎下载I3.800.19Y4.85r2ttt1R0.940(0.18)(1.39)t=10.69-3.50n=25,DW=1.58(2)用OLS法估计Y的简化形式：Y?6.090.37Gt0.099NXt0.78Tt1.18Ct17.99rt1（0.772）（0.43）（0.23）（5.22）t=（1.08）（-0.13）（1.85）（5.11）（-1.53）2n=25,R0.997,DW=1.90Y?(3)将简化形式中的代替投资函数中的Y，并进行第二阶段的OLS：It2.870.19Yt4.61rt1（此估计式得出的标准差是有偏的，应被忽略）（4）用EViews的2SLS程序估计投资函数，并与（3）中的结果进行比较：I2.870.19Y4.61r2ttt1R0.940（0.18）（1.40）t=10.41-3.30n=25,DW=1.59经比较，与（3）中的结果相同。精品学习资料可选择pdf第40页，共40页-----------------------