1、、Rt 为第 t 年农村居民纯收入总额（亿元）。1-18指出下列假想模型中的错误，并说明理由：（1） RSt= 8300.0 - 0.24 RI t + 112.IVt其中， RSt 为第 t 年社会消费品零售总额（亿元）， RI t 为第 t 年居民收入总额（亿元）（城镇居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和）， IVt 为第 t 年全社会固定资产投资总额1（亿元）。（2） Ct= 180 + 1.2Yt其中， C 、Y 分别是城镇居民消费支出和可支配收入。（3） ln Yt= 1.15 + 1.62 ln Kt- 0.28ln Lt其中， Y 、 K 、 L 分别是工业总产值、工业生产
2、资金和职工人数。1-19下列假想的计量经济模型是否合理，为什么？（1） GDP = a + bi GDPi + e其中， GDPi （i = 1,2,3） 是第 i 产业的国内生产总值。（2） S1 = a + bS2 + e其中， S1、 S2 分别为农村居民和城镇居民年末储蓄存款余额。（3） Yt= a + b1 I t + b 2 Lt + e其中， Y 、 I 、 L 分别为建筑业产值、建筑业固定资产投资和职工人数。（4） Yt= a + bPt + e其中， Y 、 P 分别为居民耐用消费品支出和耐用消费品物价指数。（5）财政收入 = f （财政支出） + e（6）煤炭产量 = f
3、（L, K, X1 , X 2 ） + e其中， L 、 K 分别为煤炭工业职工人数和固定资产原值， X 1 、 X 2 分别为发电量和钢铁产量。1-20模型参数对模型有什么意义？2习题参考答案第一章 绪论1-1什么是计量经济学？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。3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
4、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。1-9答：计量经济学模型主要有以下几个方面的用途：结构分析，即研究一个或几个经济变量发生变化及结构参数的变动对其他变量以至整个经济系统产生何种的影响；其原理是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。经济预测，即用其进行中短期经济的因果预测；其原理是模拟历史，从已经发生的经济活动中找出变化规律；政策评价，即利用计量经济模型定量分析政策变量变化对经济系统运行的影响，是对不同政策执行情况的“模拟仿真”。检验与发展经济理
5、论，即利用计量经济模型和实际统计资料实证分析某个理论假说的正确与否；其原理是如果按照某种经济理论建立的计量经济模型可以很好地拟合实际观察数据， 则意味着该理论是符合客观事实的，否则则表明该理论不能说明客观事实。1-10答：5第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型一、内容提要本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法。首先，本章从总体回归模型与总体回归函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始，建立了回归分析的基本思想。总体回归函数是对总体变量间关系的定量表述，由总体回归模型在若干基本假设下得到，但它只是建立在理论之上，在现实中只能先从总体中抽取一个样本，获得样本回归函数，并用它对总体
6、回归函数做出统计推断。本章的一个重点是如何获取线性的样本回归函数，主要涉及到普通最小二乘法（OLS）的学习与掌握。同时，也介绍了极大似然估计法（ML）以及矩估计法（MM）。本章的另一个重点是对样本回归函数能否代表总体回归函数进行统计推断，即进行所谓的统计检验。统计检验包括两个方面，一是先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”，第二是检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度。后者又包括两个层次：第一， 检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响关系，通过变量的 t 检验完成；第二，检验回归函数与总体回归函数的“接近”程度，通过参数估计值的“区间检验”完成。 本章还有三方面的内容不容忽视
7、。其一，若干基本假设。样本回归函数参数的估计以及对参数估计量的统计性质的分析以及所进行的统计推断都是建立在这些基本假设之上的。其二，参数估计量统计性质的分析，包括小样本性质与大样本性质，尤其是无偏性、有效性与一致性构成了对样本估计量优劣的最主要的衡量准则。Goss-markov 定理表明 OLS 估计量是最佳线性无偏估计量。其三，运用样本回归函数进行预测，包括被解释变量条件均值与个值的预测，以及预测置信区间的计算及其变化特征。二、典型例题分析例 6对于人均存款与人均收入之间的关系式 St = a + bYt + mt 使用美国 36 年的年度数据得如下估计模型，括号内为标准差：t384.105
8、0.067 tS =+Y（151.105）（0.011）R20.538s = 199.023（1） b 的经济解释是什么？（2） a 和 b 的符号是什么？实际的符号与你的直觉一致吗？如果有冲突的话，你可以给出可能的原因吗？（3） 对于拟合优度你有什么看法吗？（4） 检验是否每一个回归系数都与零显著不同（在 1%水平下）。同时对零假设和备择假设、检验统计值、其分布和自由度以及拒绝零假设的标准进行陈述。你的结论是什么？解答：（1） b 为收入的边际储蓄倾向，表示人均收入每增加 1 美元时人均储蓄的预期平均变化量。（2） 由于收入为零时，家庭仍会有支出，可预期零收入时的平均储蓄为负，因此a 符号应
9、为负。储蓄是收入的一部分，且会随着收入的增加而增加，因此预期 b 的符号为正。实际的回归式中， b 的符号为正，与预期的一致。但截距项为负，与预期不符。这可能与由于模型的错误设定形造成的。如家庭的人口数可能影响家庭的储蓄形为，省略该变量将对截距项的估计产生影响；另一种可能就是线性设定可能不正确。（3） 拟合优度刻画解释变量对被解释变量变化的解释能力。模型中 53.8%的拟合优度，表明收入的变化可以解释储蓄中 53.8 %的变动。（4） 检验单个参数采用 t 检验，零假设为参数为零，备择假设为参数不为零。双变量情形下在零假设下 t 分布的自由度为 n-2=36-2=34。由 t 分布表知，双侧
10、1%下的临界值位于2.750 与 2.704 之间。斜率项计算的 t 值为 0.067/0.011=6.09，截距项计算的 t 值为384.105/151.105=2.54。可见斜率项计算的 t 值大于临界值，截距项小于临界值，因此拒绝斜率项为零的假设，但不拒绝截距项为零的假设。三、习题62-1解释下列概念：1） 总体回归函数11） 最大似然法2） 样本回归函数12） 估计量的标准差3） 随机的总体回归函数13） 总离差平方和4） 线性回归模型14） 回归平方和5） 随机误差项（ui）和残差项（ei）15） 残差平方和6） 条件期望16） 协方差7） 非条件期望17） 拟合优度检验8） 回归系
11、数或回归参数18） t 检验9） 回归系数的估计量19） F 检验10） 最小平方法2-2判断正误并说明理由：1） 随机误差项 ui 和残差项 ei 是一回事2） 总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值3） 线性回归模型意味着变量是线性的4） 在线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果5） 随机变量的条件均值与非条件均值是一回事2-3回答下列问题：1） 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型是否就不可估计？2） 总体方差与参数估计误差的区别与联系。3） 随机误差项 ui 和残差项 ei 的区别与联系。4） 根据最小二乘原理，所估计的模型已经使得拟合误差达到最
12、小，为什么还要讨论模型的拟合优度问题？5） 为什么用决定系数 R2 评价拟合优度，而不用残差平方和作为评价标准？6） R2 检验与 F 检验的区别与联系。7） 回归分析与相关分析的区别与联系。78） 最小二乘法和最大似然法的基本原理各是什么？说明它们有何区别？9） 为什么要进行解释变量的显著性检验？10） 是否任何两个变量之间的关系，都可以用两变量线性回归模型进行分析？2-2下列方程哪些是正确的？哪些是错误的？y t = a + b x ty t = a + b x t + mty = a + b x + mt = 1,2, , nt = 1,2, nttty = a + b xt = 1,2, ntt其中带“”者表示“估
