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1、2022年庞皓计量经济学课后答案第五章 篇一：计量经济学庞皓其次版第五章答案 5.2 对原模型OLS回来分析结果： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/01/09Time: 15:44 Sample: 1 60 Included observations: 60 Variable C X R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient 9.347522
2、 0.637069 Std. Error 3.638437 0.019903 t-Statistic 2.569104 32.00881 Prob.0.0128 0.0000 119.6667 38.68984 7.272246 7.342058 1024.564 0.000000 0.946423 Mean dependent var 0.945500 S.D. dependent var 9.032255 Akaike info criterion 4731.735 Schwarz criterion -216.1674 F-statistic 1.790431 Prob White检验结
3、果： White Heteroskedasticity Test: F-statistic Obs*R-squared Test Equation: Dependent Variable: RESID2 Method: Least Squares Date: 04/01/09Time: 15:45 Sample: 1 60 Included observations: 60 Variable C X X2 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Coefficient -10.03614 0.165977 0.001800 Std. Er
4、ror 131.1424 1.619856 0.004587 t-Statistic -0.076529 0.102464 0.392469 Prob.0.9393 0.9187 0.6962 78.86225 111.1375 12.14285 6.301373 Probability 10.86401 Probability 0.003370 0.004374 0.181067 Mean dependent var 0.152332 S.D. dependent var 102.3231 Akaike info criterion Sum squared resid Log likelih
5、ood Durbin-Watson stat 596790.5 Schwarz criterion -361.2856 F-statistic 1.442328 Prob 12.24757 6.301373 0.003370 nR2=10.86401, 查表得?20.05=5.99147，nR25.99147,所以拒绝原假设，表明模型中随机误差项存在异方差。 Goldfeld-Quandt检验： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/01/09Time: 16:16 Sample: 1 22 Included observat
6、ions: 22 Variable C X R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient 12.53695 0.605911 Std. Error 7.069578 0.063910 t-Statistic 1.773365 9.480730 Prob.0.0914 0.0000 78.63636 12.56050 6.330594 6.429780 89.88424 0.000000 0.817990 Mean de
7、pendent var 0.808890 S.D. dependent var 5.490969 Akaike info criterion 603.0148 Schwarz criterion -67.63654 F-statistic 1.136382 Prob Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/01/09Time: 16:17 Sample: 39 60 Included observations: 22 Variable C X R-squared Adjusted R-squared S.E. of regres
8、sion Sum squared resid Coefficient -39.54393 0.841215 Std. Error 27.08272 0.113266 t-Statistic -1.460116 7.426927 Prob.0.1598 0.0000 160.8182 21.13367 7.751033 7.850219 0.733898 Mean dependent var 0.720593 S.D. dependent var 11.17103 Akaike info criterion 2495.840 Schwarz criterion Log likelihood Du
9、rbin-Watson stat -83.26137 F-statistic 0.610587 Prob 55.15924 0.000000 eF=?e 2221 =2495.840/603.0148=4.139, 查得F0.05=2.12， 4.1392.12，则拒绝原假设，表明模型中随机误差项存在异方差。 加权最小二乘法修正异方差 W1=1/X Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/01/09Time: 15:53 Sample: 1 60 Included observations: 60 Weighting serie
10、s: W1 Variable C X Weighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Unweighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Durbin-Watson stat Coefficient 10.37051 0.630950 Std. Error 2.629716 0.018532 t-Statistic 3
11、.943587 34.04667 Prob.0.0002 0.0000 106.2101 8.685376 6.973470 7.043281 15.55188 0.000219 119.6667 38.68984 4739.526 0.211441 Mean dependent var 0.197845 S.D. dependent var 7.778892 Akaike info criterion 3509.647 Schwarz criterion -207.2041 F-statistic 1.969805 Prob 0.946335 Mean dependent var 0.945
12、410 S.D. dependent var 9.039689 Sum squared resid 1.796748 White Heteroskedasticity Test: F-statistic Obs*R-squared Test Equation: Dependent Variable: STD_RESID2 Method: Least Squares Date: 04/01/09Time: 15:54 Sample: 1 60 Included observations: 60 Variable C X X2 R-squared Adjusted R-squared S.E. o
13、f regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient 238.8363 -2.139584 0.005690 Std. Error 73.63191 0.909493 0.002575 t-Statistic 3.243652 -2.352502 2.209642 Prob.0.0020 0.0221 0.0312 58.49412 59.49678 10.98844 11.09316 3.138491 0.050925 3.138491 Probability 5.951910 Probabi
14、lity 0.050925 0.050999 0.099198 Mean dependent var 0.067591 S.D. dependent var 57.45087 Akaike info criterion 188134.3 Schwarz criterion -326.6533 F-statistic 1.606243 Prob 虽然White检验结果nR2=5.95191?20.05=5.99147，显示已消退异方差，但R2=0.2114,拟合优度太低，不是志向的结果。 W2=1/X2 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Da
15、te: 04/01/09Time: 15:55 Sample: 1 60 Included observations: 60 Weighting series: W2 Variable C X Coefficient 10.12327 0.633029 Std. Error 2.755775 0.024590 t-Statistic 3.673475 25.74374 Prob.0.0005 0.0000 Weighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likel
16、ihood Durbin-Watson stat Unweighted Statistics R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Durbin-Watson stat 94.01206 41.02965 7.057130 7.126941 1451.660 0.000000 0.961581 Mean dependent var 0.960918 S.D. dependent var 8.111184 Akaike info criterion 3815.896 Schwarz criterion -209.7139 F-statis
17、tic 2.091305 Prob 119.6667 38.68984 4735.444 0.946381 Mean dependent var 0.945457 S.D. dependent var 9.035795 Sum squared resid 1.795043 White Heteroskedasticity Test: F-statistic Obs*R-squared Test Equation: Dependent Variable: STD_RESID2 Method: Least Squares Date: 04/01/09Time: 15:56 Sample: 1 60
18、 Included observations: 60 Variable C X X2 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient 735.7452 -7.380790 0.018132 Std. Error 89.80882 1.109309 0.003141 t-Statistic 8.192349 -6.653505 5.772821 Prob.0.0000 0.0000 0.0000 63.59827 106.
19、2429 11.38565 11.49037 39.31455 0.000000 39.31455 Probability 34.78417 Probability 0.000000 0.000000 0.579736 Mean dependent var 0.564990 S.D. dependent var 70.07281 Akaike info criterion 279881.3 Schwarz criterion -338.5696 F-statistic 1.520939 Prob 虽然R2=0.9616,拟合优度很高，但Whit e检验结果nR2=34.78417?20.05=
20、5.99147，显示异方差仍存在，不是志向的结 篇二：计量经济学第三版庞皓课后习题答案 （1）对百户拥有家用汽车量建立计量经济模型，用Eviews分析如下： ?Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/24/15Time: 22:28 Sample: 1 31 Included observations: 31 C 246.8540 51.97500 4.749476 0.0001 X2 5.996865 1.406058 4.265020 0.0002 X3 -0.524027 0.179280 -2.922950 0.0069
21、 X4 -2.265680 0.518837 -4.366842 0.0002 R-squared 0.666062 Mean dependent var 16.77355 Adjusted R-squared 0.628957 S.D. dependent var 8.252535 S.E. of regression 5.026889 Akaike info criterion 6.187394 Sum squared resid 682.2795 Schwarz criterion 6.372424 Log likelihood -91.90460 Hannan-Quinn criter
22、. 6.247709 F-statistic 17.95108 Durbin-Watson stat 1.147253 Prob 0.000001 得到模型为 Y=246.8540+5.996865X20.524027X32.265680X4 对模型进行检验 1）可决系数是0.666062，修正的可决系数为0.628957，说明模型对样本拟合较好 2）F检验，F=17.95108F=3.65,回来方程显著。 3）t检验，t统计量分别为4.749476,4.265050，-2.922950，-4.366843，均大于t（27）=2,0518，所以这些系数都是显著的。 依据 1)可决系数越大，说明
23、拟合程度越好 2)F的值与临界值比较，若大于临界值，则否定原假设，回来方程是显著的；若小于临界值，则接受原假设，回来方程不显著。 3)t的值与临界值比较，若大于临界值，则否定原假设，系数都是显著的；若小于临界值，则接受原假设，系数不显著。 （2）经济意义：人均GDP增加一万元，百户拥有家用汽车增加5.996865辆，城镇人口比重增加一个百分点，百户拥有家用汽车削减0.524047辆，交通工具消费价格指数每上升1，百户拥有家用汽车削减2.265680辆。 （3）模型改进:收集其他年份的截面数据进行分析 3.3 用Eviews分析得 ?Dependent Variable: Y Method: L
24、east Squares Date: 05/26/15Time: 13:13 Sample: 1 18 Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -50.48685 49.44365 -1.021099 0.3234 X 0.086214 0.029198 2.952725 0.0099 T 52.43607 5.176603 10.12943 0.0000R-squared 0.951338 Mean dependent var 755.1222 Adjusted R-square
25、d 0.944850 S.D. dependent var 258.7206 S.E. of regression 60.75813 Akaike info criterion 11.20269 Sum squared resid 55373.25 Schwarz criterion 11.35109 Log likelihood -97.82422 Hannan-Quinn criter. 11.22315 F-statistic 146.6246 Durbin-Watson stat 2.606756 Prob 0.000000 模型为：Y=-50.48685+0.086214X+52.4
26、3607T 对模型进行检验： 1）可决系数是0.951338，修正的可决系数为0.944850，说明模型对样本拟合很好。 2）F检验，F=146.6246 F（2,15）=4.77，回来方程显著。 3）t检验，t统计量分别为2.952725，10.12943，均大于t（15）=2.131，所以这些系数都是显著的。 经济意义检验：模型估计结果说明，在假定其他变量不变的状况下，家庭月平均收入每增长1元，平均说来家庭书刊年消费支出会增长0.086214元;户主受年数每增长1年，平均说来家庭书刊年消费支出增加52.43607元。 （2）用Eviews分析： Dependent Variable: Y
27、Method: Least Squares Date: 05/28/15 Time: 22:30 Sample: 1 18 Included observations: 18 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. T 63.01676 4.548581 13.85416 0.0000 C -11.58171 58.02290 -0.199606 0.8443 R-squared 0.923054 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.918245 S.D. dependent var S.E
28、. of regression 73.97565 Akaike info criterion Sum squared resid 87558.36 Schwarz criterion Log likelihood -101.9481 Hannan-Quinn criter. F-statistic 191.9377 Durbin-Watson stat Prob 0.000000 Dependent Variable: X Method: Least Squares Date: 05/28/15Time: 22:34 Sample: 1 18 Included observations: 18
29、 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic T 123.1516 31.84150 3.867644 C 444.5888 406.1786 1.094565 R-squared 0.483182 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.450881 S.D. dependent var S.E. of regression 517.8529 Akaike info criterion Sum squared resid 4290746. Schwarz criterion Log likelihood -1
30、36.9753 Hannan-Quinn criter. F-statistic 14.95867 Durbin-Watson stat Prob 0.001364 以上分别是Y与T，X与T的一元回来 模型分别是： Y = 63.01676T - 11.58171 X = 123.1516T + 444.5888 用Eviews分析结果如下： Dependent Variable: E1 Method: Least Squares Date: 05/29/15Time: 20:39 Sample: 1 18 Included observations: 18 Variable Coeffici
31、ent Std. Error t-Statistic E2 0.086450 0.028431 3.040742 C 3.96E-14 13.88083 2.85E-15 R-squared 0.366239 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.326629 S.D. dependent var 755.1222 258.7206 11.54979 11.64872 11.56343 2.134043 Prob. 0.0014 0.2899 1942.933 698.8325 15.44170 15.54063 15.45534 1.052251Pr
32、ob. 0.0078 1.0000 2.30E-14 71.76693 S.E. of regression 58.89136 Akaike info criterion 11.09370 Sum squared resid 55491.07 Schwarz criterion 11.19264 Log likelihood -97.84334 Hannan-Quinn criter. 11.10735 F-statistic 9.246111 Durbin-Watson stat 2.605783 Prob 0.007788模型为： E1 = 0.086450E2 + 3.96e-14 参数
33、估计：斜率系数为0.086450，截距v为3.96e-14 （4）由上分析可知，2与2的系数是一样的。回来系数与被说明变量的残差系数是一样的，它们的改变规律是一样的。 3.6 （1）预期估计各个参数的符号是X1，X2，X3，X4，X5的符号为正，X6的符号为负 （2）依据Eviews分析得到数据如下： ?Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/27/15Time: 22:40 Sample: 1994 2022 Included observations: 18 Variable Coefficient Std. Error t
34、-Statistic Prob. X2 0.001382 0.001102 1.254330 0.2336 X3 0.001942 0.003960 0.490501 0.6326 X4 -3.579090 3.559949 -1.005377 0.3346 X5 0.004791 0.005034 0.951671 0.3600 X6 0.045542 0.095552 0.476621 0.6422 C -13.77732 15.73366 -0.875659 0.3984 R-squared 0.994869 Mean dependent var 12.76667 Adjusted R-
35、squared 0.992731 S.D. dependent var 9.746631 S.E. of regression 0.830963 Akaike info criterion 2.728738 Sum squared resid 8.285993 Schwarz criterion 3.025529 Log likelihood -18.55865 Hannan-Quinn criter. 2.769662 F-statistic 465.3617 Durbin-Watson stat 1.553294 Prob 0.000000与预期不相符。 评价： 可决系数为0.994869
36、，可以认为拟合程度很好。 F检验，F=465.3617F（5.12）=3,89，回来方程显著 T检验，X2,X3,X4,X5，X6 ，系数对应的t值分别为：1.254330，0.490501，-1.005377，0.951671，0.476621，均小于t（12）=2.179，所以所得系数都是不显著的。 由Eviews分析得 ?Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/27/15Time: 22:42 Sample: 1994 2022 Included observations: 18 Variable Coefficient
37、Std. Error t-Statistic Prob. X5 0.001032 2.20E-05 46.79946 0.0000 X6 -0.054965 0.031184 -1.762581 0.0983 C 4.205481 3.335602 1.260786 0.2266R-squared 0.993601 Mean dependent var 12.76667 Adjusted R-squared 0.992748 S.D. dependent var 9.746631 S.E. of regression 0.830018 Akaike info criterion 2.61627
38、4 Sum squared resid 10.33396 Schwarz criterion 2.764669 Log likelihood -20.54646 Hannan-Quinn criter. 2.636736 F-statistic 1164.567 Durbin-Watson stat 1.341880 Prob 0.000000得到模型的方程为： Y=0.001032 X5-0.054965 X6+4.205481 评价： 1） 可决系数为0.993601，拟合程度很好。 2） F检验，F=1164.567F（5.12）=3,89，回来方程显著 3） T检验，X5 系数对应的t
39、值为46.79946，大于t（12）=2.179，所以系数是显著的， 即人均GDP对年底存款余额有显著影响。 X6 系数对应的t值为-1.762581，小于t （12）=2.179，所以系数是不显著的，即居民消费价格指数对年底存款余额影响不显著。 篇三：计量经济学课后思索题 庞皓版 第一章 绪论 思索题 1.1怎样理解产生于西方国家的计量经济学能够在中国的经济理论探讨和现代化建设中发挥重要作用？ 答：计量经济学的产生源于对经济问题的定量探讨，这是社会经济发展到肯定阶段的客观须要。计量经济学的发展是与现代科学技术成就结合在一起的，它反映了社会化大生产对各种经济因素和经济活动进行数量分析的客观要求
40、。经济学从定性探讨向定量分析的发展，是经济学逐步向更加精密、更加科学发展的表现。我们只要坚持以科学的经济理论为指导，紧密结合中国经济的实际，就能够使计量经济学的理论与方法在中国的经济理论探讨和现代化建设中发挥重要作用。 1.2理论计量经济学和应用计量经济学的区分和联系是什么？ 答：计量经济学不仅要寻求经济计量分析的方法，而且要对实际经济问题加以探讨，分为理论计量经济学和应用计量经济学两个方面。 理论计量经济学是以计量经济学理论与方法技术为探讨内容，目的在于为应用计量经济学供应方法论。所谓计量经济学理论与方法技术的探讨，实质上是指探讨如何运用、改造和发展数理统计方法，使之成为适合测定随机经济关系
41、的特别方法。 应用计量经济学是在肯定的经济理论的指导下，以反映经济事实的统计数据为依据，用计量经济方法技术探讨计量经济模型的好用化或探究实证经济规律、分析经济现象和预料经济行为以及对经济政策作定量评价。 1.3怎样理解计量经济学与理论经济学、经济统计学的关系？ 答：1、计量经济学与经济学的关系。联系：计量经济学探讨的主体经济现象和经济关系的数量规律；计量经济学必需以经济学供应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、充溢、完善。区分：经济理论重在定性分析,并不对经济关系供应数量上的详细度量；计量经济学对经济关系要作出定量的估计，对经济理论提出阅历的内容。
42、 2、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；经济统计供应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；经济现象不能作试验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依靠于经济统计数据。区分：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。 1.4在计量经济模型中被说明变量和说明变量的作用有什么不同？ 答：在计量经济模型中，说明变量是变动的缘由，被说明变量是变动的结果。被说明变量是模型要分析探讨的对象。说明变量是说明被说明变量变动主要缘由的变量。 1.5一个完整的计量经
43、济模型应包括哪些基本要素？你能举一个例子吗？ 答：一个完整的计量经济模型应包括三个基本要素：经济变量、参数和随机误差项。 例如探讨消费函数的计量经济模型：Y?X?u 其中，Y为居民消费支出，X为居民家庭收入，二者是经济变量；和为参数；u是随机误差项。 1.6假如你是中心银行货币政策的探讨者，须要你对增加货币供应量促进经济增长提出建议，你将考虑哪些因素？你认为可以怎样运用计量经济学的探讨方法？ 答：货币政策工具或者说影响货币供应量的因素有再贴现率、公开市场业务操作以及法定准 备金率。所以会考虑再贴现率、公开市场业务操作以及法定打算金率。选择这三种因素作为说明变量。货币供应量作为被说明变量。从而建立简洁线