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1、经济学本科各专专业计量经济学教教学大纲 一、前 言（一）本课程的的目的和任务务计量经济学是在在对社会经济济现象作定性性分析的基础础上，探讨如如何运用模型型方法定量描描述和分析具具有随机性特特征的经济变变量关系的经经济学分支。它它是经济类各各专业的核心心课程。通过过本课程的教教学，要求学学生达到了解解计量经济学学作为现代经经济学的重要要组成部分所所具有的特征征与地位，了了解计量经济济分析方法在在经济学科的的发展和实际际经济工作中中的作用；掌掌握计量经济济学分析经济济问题的基本本思想，掌握握计量经济学学建模的基本本原理；熟知知计量经济分分析的基本内内容和工作程程序；能够建建立（含运用用计量经济分分
2、析专门软件件）简单的计计量经济模型型分析问题；打下基础，具具有进一步学学习计量经济济学和应用的的能力。（二）本课程的的教学要求学生在学习本课课程之前，应应先学习了微微积分、线线性代数、经经济学（包包含微观经济济学和宏观经经济学）、概概率论与数理理统计和经经济统计学等等课程。教师师在讲授本课课程时，首先先应特别注重重对经济理论论的认识和经经济现象的分分析，强调已已学的经济济学基础；其次突出计计量经济建模模基本思想的的讲授，侧重重在计量经济济学研究对象象的理解和经经济学、经经济统计学与与数学相相结合的知识识背景上；再再次应避免在在理论部分的的繁杂的纯数数学证明，但但对于表述基基本原理和模模型应用分
3、析析中的数学推推导是必要的的，故应强调调微积分、线线性代数与与概率论与与数理统计的的基础知识；最后应加强强对计量经济济学概念的总总结和应用实实例的分析，包包括计量经济济专门分析软软件（Eviiews）的的应用操作。（三）本课程的的教学方法与与教材本课程的教学方方法采用以课课堂教学为主主课程论文为为辅的主要教教学形式，并并且以10学学时以上的上上机实习作为为本课程的教教学实践和实实验支撑。课程论文将举行行课堂答辩的的形式进行考考核，作为期期末考试成绩绩的组成部分分。本课程的教材，以以西南财经大大学主编的计计量经济学为为主，兼用古古扎拉蒂的计计量经济学。二、教学主要内内容和基本要要求第一章 导 论
4、（3-4课时）本章教学要求：本章既是计计量经济学入入门的基础，又又是整个教材材的纲。要求求学生通过本本章的学习应应达到：了解解计量经济学学经过分析经经济问题从方方法上演变而而得的背景；了解计量经经济学的基本本概念；了解解计量经济学学与其它学科科的关系；熟熟知计量经济济学建模分析析的基本思路路；掌握数据据、变量和模模型的基本概概念。本章的重点是了了解掌握计量量经济学建模模的基本思路路。本章的教学课时时安排为3-4课时。第一节 什么么是计量经济济学一、计量经济学学的产生与发发展计量经济学的产产生；计量经经济学的发展展；计量经济济学在中国的的发展二、计量经济学学的性质计量经济学的性性质；计量经经济学
5、不同类类型的划分以以及相互间的的联系；三、计量经济学学与其它学科科的关系 计量经济济学与经济学学的关系；计计量经济学与与经济统计学学的关系；计计量经济学与与数理统计学学的关系第二节 计量经经济学的研究究方法（基本本建模思路）一、建立模型 经济模模型；计量经经济模型的特特点；单一方方程模型；联联立方程模型型二、估计参数估计参数的依据据是统计数据据；估计参数数的方法类型型三、模型检验为什么要对模型型进行检验；模型的经济济理论检验；模型的统计计检验；模型型的计量经济济检验；预测测拟合检验四、模型的应用用经济结构分析；经济预测；经济政策评评价本节是本章的重重点，也是全全书的一个重重点。计量经经济学建模
6、的的基本思路又又可归纳为“四步”“十二点”。第三节 数据据、变量与模模型一、计量经济学学中应用的数数据数据类型；时间间序列数据；截面数据；虚拟变量数数据；其他类类型数据；统统计数据的收收集；统计数数据建模前的的预处理。二、计量经济模模型中的变量量 不同分类以及分分类的目的；解释变量；被解释变量量；前定变量量（先决变量量）；内生变变量；外生变变量；滞后内内生变量；滞滞后外生变量量；计量经济济学中变量的的选择三、计量经济模模型计量经济模型的的构成要素；计量经济学学模型的特点点；模型的要要求；模型的的设定方式；常用计量经经济模型的函函数形式思考与练习：1、怎样理解产产生于西方国国家的计量经经济学能够
7、在在中国的经济济理论研究和和现代化建设设中发挥重要要作用？2、理论计量学学和应用计量量经济学的区区别和联系是是什么？3、怎样理解计计量经济学与与力量经济学学、数理统计计学、经济统统计学的关系系？4、假如你是中中国人民银行行的顾问，需需要你对增加加货币供应量量促进经济增增长提出建议议，你将考虑虑哪些因素？你认为可以以怎样运用计计量经济学的的研究方法？5、你能分别举举出三个时间间序列数据、截截面数据、混混合数据、虚虚拟变量数据据的实际例子子吗？并分别别说明这些数数据的来源。6、为什么对已已经估计出参参数的模型还还要进行检验验？你能举出出一个例子说说明各种检验验的必要性吗吗？第二章 简单线性回归模模
8、型（8-99课时）本章教学要求：本章是整个个课程的重要要的基础部分分。通过教学学应达到：熟熟练掌握简单单（一元）线线性回归模型型的基本理论论和建模方法法；清楚一元元线性回归的的古典假定条条件、有关的的数学推导和和结论；熟知知一元线性回回归模型的有有关检验；能能够运用计量量经济分析专专门软件独立立地建立简单单线性回归模模型。本章中部分内容容在前继课程程中已讲授，注注意这些内容容的复习和不不同侧重的要要求。本章的的重点是回归归分析的基本本思想。本章课时安排为为8-9学时时。第一节 回归归分析与回归归方程一、回归与相关关经济变量间的函函数关系；经经济变量间的的相关关系；简单相关与与多重相关；线性相关
9、与与非线性相关关；正相关与与负相关；总总体相关系数数与样本相关关系数；复相相关系数与偏偏相关系数；相关分析的的注意事项回归的古典意义义；回归的现现代意义；回回归直线与回回归曲线；回回归分析与相相关分析的联联系与区别二、总体回归函函数总体回归函数的的意义；总体体回归函数的的设定；线性性总体回归函函数的含义三、随机扰动项项随机扰动项的意意义；随机扰扰动项产生的的原因；随机机扰动项的概概率分布性质质四、样本回归函函数样本回归线的描描述；样本回回归函数；YY的样本条件件均值；样本本剩余项；样样本回归函数数与总体回归归函数的关系系第二节 简单单线性回归模模型的最小二二乘估计一、对随机扰动动项的古典假假定
10、零均值假定；同同方差假定；无相关假定定；与解释变变量不相关假假定；正态性性假定二、普通最小二二乘法OLSS最小二乘估计；剩余平方和和最小准则；参数的最小小二乘估计式式；参数的点点估计值三、OLS回归归线的性质回归线通过样本本均值；估计计的Yi的均值等于于Yi的均值；剩剩余项Ei均值为零；估计的Yi与Ei不相关；解解释变量Xi与Ei不相关四、最小二乘估估计式的统计计性质线性特性；无偏偏特性；最小小方差性；一一致性第三节 回归系系数的假设检检验和区间估估计一、估计的11和估计的2的概率分布布随机扰动项方差差2的估计；估估计的1和估计的1的概率分布布；估计的1和估计的2的标准误差差；大样本时时的分布
11、；小小样本时的分分布二、回归系数的的假设检验回归系数假设检检验的基本思思想；回归系系数的Z检验；回归归系数的t检验三、回归系数的的区间估计回归系数区间估估计的意义；总体方差2已知时回归归系数的区间间估计；总体体方差2未知大样本本时回归系数数的区间估计计；总体方差差2未知小样本本时回归系数数的区间估计计第四节 拟合优优度的度量一、总变差的分分解总变差（总平方方和）；模型型解释了的变变差（回归平平方和）；剩剩余变差（剩剩余平方和）二、可决系数可决系数的意义义；可决系数数的计算；可可决系数与相相关系数的差差异三、判定系数与与相关系数的的关系总体相关系数；样本相关系系数；可决系系数与相关系系数的差异第
12、五节 回归预预测一、回归分析结结果的报告回归分析结果的的标准表示方方式二、因变量平均均值的预测解释变量的预测测方式；因变变量平均值的的区间预测三、因变量个别别值的预测预测误差Ef的的抽样分布；个别值Yff的预测区间间；平均制EE(Yf/Xf)与个别值值预测区间的的特性第六节 实例与与计算机计算算过程一、Eviewws简介二、Eviewws简单线性性回归的操作作三、Eviewws简单线性性回归计算结结果的分析四、案例分析思考与练习：1、回答下列问问题（1）为什么在在对参数进行行最小二乘估估计之前，要要对模型提出出古典假定？（2）什么是总总体回归函数数和样本回归归函数，它们们之间的区别别是什么？（
13、3）什么是随随机误差项和和残差，它们们之间的区别别是什么？（4）总体方差差与参数估计计方差的区别别是什么？2、可决系数RR说明了什么么？在简单线线性回归中它它与斜率系数数的t检验的的关系是什么么？3、有N组观测测值（Xi，Yi），I=1,2,N,用最最小二乘法将将Y对X回归归得到，将XX对Y回归得得，这两条直直线是否一致致？在什么条条件下一致？4、说明显著性性检验的意义义与过程。5、 表2-11给出19668-19882年期间某某国国内产品品的GDP平平价因子和进进口商品的GGDP平价因因子，GDPP平价因子常常用来代替消消费者物价指指数（CP22）作为通货货膨胀的指标标，该国是一一个小而开放
14、放经济的国家家，在很大程程度上以来国国外贸易以求求得生存，为为了研究国内内物价与世界界物价的关系系，下面给出出两个模型：(1)Yt=1+2Xt+ut(2)Yt=2Xt+ut其中，Y为国内内产品的GDDP平价因子子，X为进口口商品的GDDP平价因子子，试回答下下列问题：（1）怎样根据据数据在这两两个模型中间间进行选择？（2）分别用两两个模型去拟拟合表中数据据，然后选择择一个最好的的模型。（3）还可以用用其他什么模模型去拟合这这些数据？表2-1年份国内产品的GDDP平价因子子Y进口商品的GDDP平价因子子X1968100010001969102310421970104010921971108711
15、051972114611101973128512571974148517491975152117701976154318891977156718741978159220151979171422601980184126211981195927771982203327356、表2-2是是我国19778-19997年的财政政收入Y和国国民生产总值值X的数据资资料，试根据据资料完成下下列问题：（1）建立财政政收入对国民民生产总值的的一元线性回回归方程，并并解释斜率系系数的经济意意义；（2）对所建立立的回归方程程进行检验；（3）若19998年国民生生产总值为778017.8亿元，求求1998年年财政手预
16、测测值及预测区区间 (=0.055)表2-2ObsXY19783624.10001132.266019794038.20001146.388019804517.80001159.933019814860.30001175.799019825301.80001212.333019835957.40001366.955019847206.70001642.866019858989.10002004.8220198610201.4402122.0110198711954.5502199.3550198814922.3302357.2440198916917.8802664.9000199018598
17、.4402937.1000199121662.5503149.4880199226651.9903483.3770199334560.5504348.9550199446670.0005218.1000199557494.9906242.2000199666850.5507407.9990199773452.5508651.14407、表2-3给给出我国19952-19990年人均均国民收入和和全国城乡储储蓄金额资料料，试分别作作出19522-19788年和19779-19990年两个时时期的储蓄方方程，比较两两个回归方程程的斜率系数数，并对这两两个时期的经经济政策作出出评述。8、试证明下列列
18、问题（1）总体均值值E(YF)的预测区区间为（2）总体个别别值YF预测区间为为（3）试说明EE(YF)和YF预测区间各各自的特点。表2-3年份人均国民收入（元元）城乡储蓄余额（亿亿元）年份人均国民收入（元元）城乡储蓄余额（亿亿元）19521048.61972248105.195312212.31973263121.2195412615.91974261136.5195512919.91975273149.6195614226.71976261159.1195714235.21977280181.6195817155.21978315210.6195918368.31979346281.0196
19、018366.31980376399.5196115155.41981397523.7196213941.11982422675.4196314745.71983463892.5196416755.519845451214.7196519465.219856681622.6196621672.319867372237.6196719773.919878593073.3196818378.3198810663801.5196920375.9198911785146.9197023579.5199012717034.2197124790.3第三章 多元线线性回归模型型（5-6课课时）本章教学要求：
20、本章是在第第二章基础上上的推广，仍仍然是学习计计量经济学的的重要基础。通通过本章的学学习应达到：了解多元线线性回归模型型的产生背景景；掌握模型型的古典假定定、模型的参参数估计以及及模型的统计计检验；在本本章结束之后后，学生能够够根据所学知知识，独立地地选择一个经经济研究问题题，确定研究究对象，按照照计量经济分分析的工作程程序（即建立立理论模型，收收集统计数据据，参数的估估计和检验）去去完成，并写写出研究的分分析报告。本章的重点是在在第二章基础础上的推广，若若第二章的内内容在前继课课程中已经讲讲授，本章则则是回归分析析的基本思路路。另外，本本章的另一个个重点是课程程论文。本章的课时安排排为5-6
21、课课时。第一节 多元线线性回归模型型及古典假定定一、 多元线性性回归的背景景 几个多元元线性关系的的经济例子；多元线性回回归模型的一一般形式；与与一元线性回回归模型的区区别以及对模模型的解释；二、 多元线性性回归模型的的矩阵表示 Y=X+三、 模型的古古典假定（一一般表示与矩矩阵表示） 零均值；等方差与互互不相关；解解释变量与随随机项不相关关；无多重共共线性；正态态分布第二节 多元线线性回归模型型的估计一、 参数的最最小二乘估计计 残差平方方和最小准则则；参数的最最小二乘估计计式；二、 参数最小小二乘估计的的性质 线性性；无偏性；最最小方差性；一致性三、 残差和随随机扰动项方方差的估计第三节
22、多元线线性回归模型型的检验一、 拟合优度度检验 方差分析析与多重可决决系数；修正正可决系数二、 回归参数数的显著性检检验（t-检检验） 参数估计计的分布性质质；t-检验验三、 回归方程程的显著性检检验（F-检检验）第四节 多元线线性回归模型型的预测一、 回归分析析结果的报告告 回归分析析结果的标准准表示；对回回归分析结果果的分析及评评价二、 点预测三、 区间预测测 因变量平平均值的区间间预测；因变变量个别值的的区间预测第五节 多元线线性回归分析析的计算过程程与实例思考与练习1、给定二元回回归模型 i=11,2,n(1)叙述模型型的古典假定定；(2)写出总体体回归方程、样样本回归方程程与样本回归
23、归模型；(3)写出回归归模型的矩阵阵表示；(4)写出回归归系数及随机机扰动项方差差的最小二乘乘估计量，并并述参数估计计量的性质；(5)试述总离离差平方和、回回归平方和、残残差平方和之之间的关系机机器自由度之之间的关系；2、在多元线性性回归分析中中，为什么用用修正可决系系数衡量估计计模型对样本本观测值的拟拟合优度？修修正可决系数数与F检验之之间有何区别别与联系？3、设货币需求求方程式的总总体模型为其中M为广义货货币需求量，PP为物价水平平，r为利率率，RGDPP为实际国内内生产总值。假假定根据容量量为n=199的样本，用用最小二乘法法估计出如下下样本回归模模型： (13) (3) R22=0.9
24、 DW=0.1其中括号内的数数据为系数估估计的t统计计值，et为残差。（1）从经济意意义上考察估估计模型的合合理性（2）在5%显显著性水平上上，分别检验验参数2，3的显著性。（3）在5%显显著性水平上上，检验模型型的整体显著著性。4、某地区统计计了机电行业业的销售额YY和汽车产量量X1以及建筑业业产值X2的数据如下下（表3-11），试建立立该地区机电电行业的销售售额和汽车产产量以及建筑筑业产值之间间的回归方程程并进行检验验。表3-1年份销售额Y（亿元元）汽车X1（万辆辆）建筑X2（千万万元）1981280.03.9099.431982281.55.11910.361983337.46.6661
25、4.501984404.25.33815.751985402.14.32116.781986452.06.11717.441987431.75.55919.771988582.37.92023.761989596.65.81631.611990620.86.11332.171991513.64.25835.091992606.95.59136.421993629.06.67536.581994602.75.54337.141995656.76.93341.301996998.57.63845.621997877.67.75247.385自己选择研研究对象，收收集样本数据据，建立多元元线性回归模
26、模型并运用计计量经济学软软件进行计算算，对模型进进行诊断和评评价，然后写写出分析报告告（本题为课课程论文的基基本要求）。第四章 多重共共线性（2-3课时）本章教学要求：本章是违背背古典假定情情况下线性回回归模型的建建立。通过本本章的学习要要求学生应达达到：掌握多多重共线性的的概念，模型型中出现多重重共线性的不不良后果，怎怎样诊断多重重共线性和修修正多重共线线性的若干方方法；根据本本章知识，学学生能够独立立解决模型中中的多重共线线性问题。本章的重点为对对违反古典假假设的建模思思路的理解。本章课时安排与与第五、六章章共同考虑，三三章的课时安安排为8-99课时。第一节 多重共共线性概念一、 多重共线
27、线性定义 完全多重重共线性；不不完全多重共共线性；多重重共线性的矩矩阵描述二、 产生多重重共线性的经经济背景 经济变量量之间存在共共同变化趋势势；利用截面面数据研究经经济现象；模模型中大量引引入滞后经济济变量；样本本数据自身的的原因；三、多重共线性性的基本理解解第二节 多重共共线性后果一、 参数估计计的后果 完全多重重共线性下的的参数估计为为一“不定式”；不完全多多重共线性下下的参数估计计为渐近“不定式”；多重共线线性下参数估估计值的方差差；二、 统计检验验的后果 参数的显显著性检验失失败；完全多多重共线性下下的预测无意意义；参数估估计值的符号号与经济意义义相悖；第三节 多重共共线性的检验验一
28、、 简单相关关系数矩阵法法二、 参数显著著性与整体显显著性的对比比三、 辅助回归归待定系数与与F检验的结结合四、 条件数数法注：“”号处处的内容可选选讲，以下同同第四节 多重共共线性的修正正一、 模型的变变量变换 差分模型型；增长率模模型二、 先验信息息的利用 参数的约约束；数据的的结合；截面面数据的利用用三、 其他方法法 增加样本本容量；剔除除变量；改变变模型的函数数形四、逐步回归法法五、 岭回归归估计第五节 实例我国钢材材供应量分析析思考与练习什么是多重共共线性？产生生多重共线性性的经济背景景是什么？ 简述检验验多重共线性性的方法思路路。 多重共线线性对模型的的影响是什么么？ 对于线性性回
29、归模型 的最小二乘乘估计量 （1）当XX之间出现不不完全共线性性时，会出现现什么情况？ （2）用什什么方法检验验出现了不完完全多重共线线性？ 根据18899-19922年某国国制造业部门门的年度数据据，经计算获获得如下回归归结果： see=(1.338) (0.34) (0.14) (0.0221)=0.97 F=1189.8其中Y=实际生生产指数，KK=实际资本本投入指数，LL=实际劳动动投入指数，tt=时间或趋趋势。 利用同样样数据，又获获得如下回归归结果： se= (0.033) (00.15) (0.0006)=0.65 F=119.5 （1）回回归（1）式式中是否有多多重共线性？为什
30、么？ （2）在在回归（1）式式中，loggK的先验符符号是什么，结结果是否与预预期的一致，为为什么？ （3）选选择估计回归归（2）式的的理由是什么么？ （4）解解释在回归（11）式和回归归（2）式中中的增加趋势势变量的作用用是什么？ 家庭消费费支出不仅取取决于可支配配收入，还决决定与家庭的的的财富。设设此问题的理理论模型为： 其中，Yi为消消费支出，XX2i为家庭可可支配收入，XX3i为家庭财财富。根据表表4-1中的的数据建立回回归模型并回回答下列问题题：（1）对对所得的R22、F、t等等值作出评价价；（2）所所估计模型是是否可靠，为为什么？ 表4-11编号YX2X31708081026510
31、01009390120127349514014255110160169361151801876712020020528140220220191552402435101502602686 研究某国国经济试拟合合如下线性回回归模型其中 Yt =消费， XX2=工资收入入，X3=非工资、非非农业收入，XX4=农业收入入。根据表44-2的数据据完成下列问问题： （1）估计计模型并对各各项检验作出出评价； （2）如果果根据截面数数据分析3与4对2分别有如下下关系：3=0.7552，4=0.62252 ，利用这这些结果得如如下消费函数数Yt=1+2（X2t+0.775 X3tt+0.6225 X4t）+u
32、t=1+2Zt其中，Zt= X2t+0.775 X3tt+0.6225 X4tt。试用这个个修改的模型型去拟合表44-2的数据据，并估计 （3）你对对Zt怎样解释？表4-2 某某国国民经济济统计资料 单位：100亿美元年份 YY X2 X3 XX4年份 Y X2 X3 XX41936 62.8 43.41 17.100 3.961946 95.7 766.73 28.226 99.761937 65.0 46.44 18.655 5.481947 98.3 755.91 27.991 99.31 1938 63.9 44.35 17.099 4.371948 100.33 777.62 32.
33、330 99.851939 67.5 47.82 19.288 4.511949 103.22 788.01 31.339 77.211940 71.3 51.02 23.244 4.881950 108.99 833.57 35.661 77.391941 76.6 58.71 28.111 6.371951 108.55 900.59 37.558 77.981945注 86.3 87.69 30.299 8.961952 111.44 955.47 35.117 77.42注：1942-1944年年为战争年代代、表4-3提提供了我国粮粮食总产量以以及受主要因因素影响的数数据。其中YY=粮
34、食总产产出（万吨），XX1=农业化肥肥施用量（万万公斤），XX2=粮食播种种面积（千公公顷），X33=受灾面积积（公顷）， X4=农业机械械劳动力（万万千克），XX5=农业劳动动力（万人）。 （1）估计模模型 （2）检验是是否存在多重重共线性； （3）如果存存在多重共线线性，采用适适当的方法进进行修正。 表4-3 研研究粮食生产产问题数据资资料obsYX2X3X4X5X61983387281659.811404716209.331802231645.111984407311739.81128841526419497316851985379111775.810884522705.33209133
35、0351.551986391511930.61109332365622950304671987402081999.311126820392.7724836308701988394082141.511012323944.772657531455.771989407552357.111220524448.772806732440.551990446242590.311346617819.332870833330.441991435292806.1112314278142938934186.331992442662930.211056025894.7730308340371993456493151.
36、9110509231333181733258.221994445103317.9109544313833380232690.331995466623593.7110060222673611832334.55第五章 异方差差性（2-33学时）本章教学要求：本章是违背背古典假定情情况下线性回回归模型建立立的另一问题题。通过本章章的学习应达达到：掌握异异方差的概念念包括经济学学解释，异方方差的出现对对模型的不良良影响，诊断断异方差的方方法和修正异异方差的若干干方法；经过过学习学生能能够处理模型型中出现的异异方差问题。本章重点是掌握握检验和修正正异方差性的的若干方法，以以及对结果的的经济学意义义上的解
37、释。第一节 异方差差的概念一、 异方差的的定义 定义；异异方差产生与与某个解释变变量的变动关关系二、 产生异方方差的经济背背景 截面数据据易引起异方方差；用时间间数列数据研研究经济现象象的特殊函数数，如生产函函数；用平均均数作为样本本数据第二节 异方差差的后果一、 参数估计计值的方差增增大二、 参数的显显著性检验无无意义三、 预测精度度降低第三节 异方差差的检验一、 残差图分分析法二、 解析分析析法 Golddfeld-Quanddt检验；WWhite检检验；ARCCH检验；选选讲Speaarman等等级相关系数数检验；Gllejsteer检验；RReset检检验等； 第四节 异方差差的修正加
38、权最小二乘法法已知；未知二、 变量变换换法（变量的的对数变换）三、Box-Cox变换换第五节 实例北京市人人均储蓄与人人均收入之间间的关系分析析思考与练习 简述什么么是异方差?为什么异方方差的出现总总是与模型中中某个解释变变量的变化有有关? 归纳教材材中所介绍的的检验异方差差的方法之基基本思想. 什么是加加权最小二乘乘法,它的基基本思想是什什么? 判断下列列说法是否正正确,并简要要回答为什么么: (1)当异异方差出现时时,最小二乘乘国际是有偏偏的和方差非非有效; (2)当异异方差出现时时,常用的tt和F检验失失效; (3)在异异方差情况下下,通常OLLS估计一定定高估了估计计量的标准差差; (
39、4)如果果OLS回归归的残差表现现出系统性,则说明数据据中有异方差差性; (5)如果果一个回归模模型遗漏了一一个重要变量量,则OLSS残差必定表表现出明显的的样式; (6)如果果模型漏掉一一个有非恒定定方差的回归归元,则残差差将会呈异方方差. 由表5-1给出消费费Y与收入XX的数据,试试根据数据完完成以下问题题: (1)估计计回归模型 Y=1+2X+U (2)检验验异方差性(可用Golldfeldd-quanndt检验) (3)选用用适当的方法法修正异方差差 表5-1 消费（YY），收入（XX）数据 YXYXYX55801522209514065100144210108145708517524
40、511315080110180260110160791201351901251658411514020511518098130178265130185951401912701351909012513723012020075901892501402057410555801402101101607085152220113150759014022512516565100137230108145741051452401151808011017524514022584115189250120200791201802601452409012517826513018598130191270 表5-22的数据
41、是某某国研究与开开发(R&DD)支出费用用(Y)与不不同工业部门门产品销售量量(X).试试根据资料建建立一个回归归模型;运用用Glejsser方法检检验异方差;由此决定异异方差的表现现形式并选用用适当方法加加以修正. 表5-2 某国的创新新：19888年某国研究究与开发（RRD）费用用支出 （所所有数字均以以百万美元计计） 工业群体销售量RD费用利润容器与包装6375.362.5185.1非银行业金融融11626.4492.91569.5服务行业14655.11178.3276.8金属与采矿21869.22258.42828.1住房与建筑26408.33494.7225.9一般制造业32405.6610833751.9休闲娱乐35107.771620.6