第一章 绪论
1.1 一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行：
（1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据 （4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析
1.2 我们在计量经济模型中列出了影响因变量的解释变量，但它（它们）仅是影响因变量的主要因素，还有很多对因变量有影响的因素，它们相对而言不那么重要，因而未被包括在模型中。为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。 1.3 时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。 横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。
1.4 估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。如Y就是一个估计
n量，Y??Yi?1i。现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则根据这个样本的数据运用
100?104?96?1304?107.5。
n均值估计量得出的均值估计值为
第二章 经典线性回归模型
2.1 判断题（说明对错；如果错误，则予以更正） （1）对 （2）对 （3）错
只要线性回归模型满足假设条件（1）～（4），OLS估计量就是BLUE。 （4）错
R2 =ESS/TSS。
（5）错。我们可以说的是，手头的数据不允许我们拒绝原假设。
1
?)?（6）错。因为Var(??2?xt2，只有当?xt保持恒定时，上述说法才正确。
22.2 应采用（1），因为由（2）和（3）的回归结果可知，除X1外，其余解释变量的系数均不显著。（检验过程略） 2.3 (1) 斜率系数含义如下:
0.273: 年净收益的土地投入弹性, 即土地投入每上升1%, 资金投入不变的情况下,
引起年净收益上升0.273%.
733: 年净收益的资金投入弹性, 即资金投入每上升1%, 土地投入不变的情况下, 引起年净收益上升0.733%. 拟合情况: R合程度较高.
(2) 原假设 H0:??0
备择假设 H1:??0 ?检验统计量 t???)Se(??0.273/0.135?2.022
2?1?(n?1)(1?R)n?k?12?1?8*(1?0.94)9?2?1?0.92,表明模型拟
查表，t0.025(6)?2.447 因为t=2.022 备择假设 H1:??0 检验统计量 t????0.733/0.125?5.864 ?)Se(?查表，t0.025(6)?2.447 因为t=5.864>t0.025(6),故拒绝原假设,即β显著异于0,表明资金投入变动对年净收益变动有显著的影响. （3） 原假设 H0:????0 备择假设 H1: 原假设不成立 检验统计量 2 F?R/k(1?R)/(n?k?1)22?0.94/2(1?0.94)/(9?2?1)?47 查表，在5%显著水平下F(2,6)?5.14 因为F=47>5.14，故拒绝原假设。 结论,：土地投入和资金投入变动作为一个整体对年净收益变动有影响. 2.4 检验两个时期是否有显著结构变化,可分别检验方程中D和D?X的系数是否显著异于0. (1) 原假设 H0:?2?0 备择假设 H1:?2?0 ?/Se(??)?1.4839/0.4704?3.155 检验统计量 t??22查表t0.025(18?4)?2.145 因为t=3.155>t0.025(14), 故拒绝原假设, 即?2显著异于0。 (2) 原假设 H0:?4?0 备择假设 H1:?4?0 ?/Se(??)??0.1034/0.0332??3.115 检验统计量 t??44查表t0.025(18?4)?2.145 因为|t|=3.155>t0.025(15), 故拒绝原假设, 即?4显著异于0。 结论：两个时期有显著的结构性变化。 2.5 （1）参数线性，变量非线性设z1?1x,z2?1x2，模型可线性化。 ,则模型转换为 y??0??1z1??2z2?u （2）变量、参数皆非线性，无法将模型转化为线性模型。 （3）变量、参数皆非线性，但可转化为线性模型。 取倒数得： 1y?1?e?(?0??1x?u) 把1移到左边，取对数为：lny1?y??0??1x?u，令z?lny1?y,则有 z??0??1x?u 2.6 （1）截距项为-58.9，在此没有什么意义。X1的系数表明在其它条件不变时，个人年消费量增加1百万美元，某国对进口的需求平均增加20万美元。X2的系数表明在其它条件不变时，进口商品与国内商品的比价增加1单位，某国对进口的需求平均减少10万美元。 （2）Y的总变差中被回归方程解释的部分为96%，未被回归方程解释的部分为4%。 （3）检验全部斜率系数均为0的原假设。 3 F?R/k(1?R)/(n?k?1)22?ESS/kRSS/(n?k?1)= 0.96/20.04/16?192 由于F＝192 ? F0.05(2,16)=3.63，故拒绝原假设，回归方程很好地解释了应变量Y。 （4） A. 原假设H0：β1= 0 备择假设H1：β1 ?0 t???1?)S(?1?0.20.0092?21.74 ? t0.025(16)=2.12， 故拒绝原假设，β1显著异于零，说明个人消费支出（X1）对进口需求有解释作用，这个变量应该留在模型中。 B. 原假设H0：β2=0 t???2?)S(?2??0.10.084 备择假设H1：β2 ?0 ?1.19 不能拒绝原假设，接受β2=0，说明进口商品与国内商品的比价（X2）对进口需求地解释作用不强，这个变量是否应该留在模型中，需进一步研究。 2.7（1）弹性为-1.34，它统计上异于0，因为在弹性系数真值为0的原假设下的t值为： t??1.340.32??4.469 得到这样一个t值的概率（P值）极低。可是，该弹性系数不显著异于-1，因为在弹性真值为-1的原假设下，t值为： t??1.34?(?1)0.32??1.06 这个t值在统计上是不显著的。 （2）收入弹性虽然为正，但并非统计上异于0，因为t值小于1（t?0.170.20?0.85）。 （3）由R2?1?(1?R2)2n?1n?k?1，可推出 R2?1?(1?R2)2n?k?1n?1 本题中，R＝0.27，n＝46，k＝2，代入上式，得R＝0.3026。 2.8（1）薪金和每个解释变量之间应是正相关的，因而各解释变量系数都应为正，估计结果确实如此。 系数0.280的含义是，其它变量不变的情况下，CEO薪金关于销售额的弹性为0.28％； 系数0.0174的含义是，其它变量不变的情况下，如果股本收益率上升一个百分点（注意，不是1％），CEO薪金的上升约为1.07％； 4 与此类似，其它变量不变的情况下，公司股票收益上升一个单位，CEO薪金上升0.024％。 （2）用回归结果中的各系数估计值分别除以相应的标准误差，得到4个系数的t值分别为：13.5、8、4.25和0.44。用经验法则容易看出，前三个系数是统计上高度显著的，而最后一个是不显著的。 （3）R2＝0.283，拟合不理想，即便是横截面数据，也不理想。 2.9 （1）2.4％。 （2）因为Dt和（Dt?t）的系数都是高度显著的，因而两时期人口的水平和增长率都不相同。1972－1977年间增长率为1.5％，1978－1992年间增长率为2.6％（＝1.5％＋1.1％）。 2.10 原假设H0: β1 =β2，β3 =1.0 备择假设H1: H0不成立 若H0成立，则正确的模型是： Y?β0?β1(X1?X2)?X3?u 据此进行有约束回归，得到残差平方和SR。 若H1为真，则正确的模型是原模型： Y?β0?β1X1?β2X2?β3X3?u 据此进行无约束回归（全回归），得到残差平方和S。 检验统计量是： F??SR?S?gS(n?K?1)～F(g,n-K-1) 用自由度（2，n-3-1）查F分布表，5%显著性水平下，得到FC ， 如果F< FC, 则接受原假设H0，即β1 =β2，β3 =0； 如果F> FC, 则拒绝原假设H0，接受备择假设H1。 2.11 （1）2个，D1??（2）4个， ?1小学D1???0其他?1初中D2???0其他?1高中D3???0其他?1大学 D4???0其他?1?0大型企业其他?1中型企业 D2???0其他2.12 5