发布时间 : 星期日 文章计量经济学习题及答案更新完毕开始阅读
1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 317.42 673.20 397.60 739.10 76.29 10.59 100.00 100.0 100.0 356.95 798.96 423.80 899.60 75.48 10.75 106.50 106.1 107.0 398.29 884.40 462.60 1002.20 74.68 10.93 114.30 112.7 116.4 476.66 1103.98 544.90 1181.40 74.19 11.10 135.80 132.4 140.5 535.37 1210.95 601.50 1375.70 73.79 11.27 160.20 157.9 163.3 584.63 1278.89 686.30 1510.20 73.59 11.43 165.20 165.1 165.4 619.79 1453.81 708.60 1700.60 73.63 11.58 170.80 168.9 173.8 659.21 1671.73 784.00 2026.60 72.37 11.72 181.70 176.8 188.8 769.65 2110.81 921.60 2577.40 71.86 11.85 208.40 201.0 219.2 1994 1016.81 2851.34 1221.00 3496.20 71.38 11.99 258.60 248.0 274.1 1995 1310.36 3537.57 1577.70 4283.00 70.96 12.11 302.80 291.4 320.1 1996 1572.08 3919.47 1926.10 4838.90 70.63 12.24 327.90 314.4 348.3 1997 1617.15 4185.64 2090.10 5160.30 69.52 12.36 337.10 322.3 359.1 1998 1590.33 4331.61 2162.00 5425.10 68.09 12.48 334.40 319.1 356.9 1999 1577.42 4614.91 2210.30 5854.00 66.65 12.59 329.70 314.3 352.3 2000 1670.13 4998.00 2253.40 6280.00 65.22 12.67 331.00 314.0 355.1 2001 1741.09 5309.01 2366.40 6859.60 63.78 12.76 333.30 316.5 357.6 2002 1834.31 6029.88 2475.60 7702.80 62.34 12.85 330.60 315.2 354.0 2003 1943.30 6510.94 2622.20 8472.20 60.91 12.92 334.60 320.2 357.2 数据来源：《中国统计年鉴2004》
使用计量经济软件，用国内居民人均消费、农村居民人均消费和城镇居民人均消费分别对各自的人均收入进行回归，给出标准格式回归结果；并由回归结果分析我国城乡居民消费行为有何不同。
第四章 多元线性回归模型
4.1 某经济学家试图解释某一变量Y的变动。他收集了Y和5个可能的解释变量?1～?5的观测值（共10组），然后分别作三个回归，结果如下（括号中数字
为t统计量）：
? （1）?t = 51.5 + 3.21?1t R2=0.63
(3.45) (5.21)
（2）?t = 33.43 + 3.67?1t + 4.62?2t + 1.21?3t R=0.75
?2 (3.61) (2.56) (0.81) (0.22)
?（3）?t = 23.21 + 3.82?1t + 2.32?2t + 0.82?3t + 4.10?4t + 1.21?5t
R=0.80
2 (2.21) (2.83) (0.62) (0.12) (2.10) (1.11)
你认为应采用哪一个结果？为什么？
4.2为研究旅馆的投资问题，我们收集了某地的1987-1995年的数据来估计收益生产函数R=ALαKβeμ，其中R=旅馆年净收益（万年），L=土地投入，K=资金投入，e为自然对数的底。设回归结果如下（括号内数字为标准误差）：
? = -0.9175 + 0.273lnL + 0.733lnK R2=0.94 lnR
4.3 我们有某地1970-1987年间人均储蓄和收入的数据，用以研究1970－1978和1978年以后储蓄和收入之间的关系是否发生显著变化。引入虚拟变量后，估计结果如下（括号内数据为标准差）：
? ?t = -1.7502 + 1.4839D + 0.1504?t - 0.1034D·?t R2=0.9425
(0.3319) (0.4704) (0.0163) (0.0332)
(0.212) (0.135) (0.125)
(1) 请对回归结果作必要说明； （2）分别检验α和β的显著性； （3）检验原假设：α=β= 0；
?0,1970?1978年其中：Y=人均储蓄，X=人均收入，D=?
?1,1979?1987年请检验两时期是否有显著的结构性变化。
4.4 说明下列模型中变量是否呈线性，系数是否呈线性，并将能线性化的模型线性化。
11?（1）y??0??1??22?u （2）y??0x1?u
xx（3）
y?11?e?(?0??1x?u)
4.5有学者根据某国19年的数据得到下面的回归结果：
???58.9?0.20X?0.10XYt1t2tSe:(0.0092)(0.084)R2?0.96
其中：Y=进口量（百万美元），X1 =个人消费支出（百万美元），
X2 =进口价格/国内价格。
（1）解释截距项以及X1和X2系数的意义；
（2）Y的总变差中被回归方程解释的部分、未被回归方程解释的部分各是多
少？
（3）进行回归方程的显著性检验,并解释检验结果； （4）对“斜率”系数进行显著性检验,并解释检验结果。 4.6 由美国46个州1992年的数据，Baltagi得到如下回归结果：
logc?4.30?1.34logp?0.17logYSe:(0.91)(0.32)(0.20)R2?0.27
其中，C＝香烟消费（包/人年），P＝每包香烟的实际价格
Y＝人均实际可支配收入
（1）香烟需求的价格弹性是多少？它是否统计上显著？若是，它是否统计上异
于-1？
（2）香烟需求的收入弹性是多少？它是否统计上显著？若不显著，原因是什么？ （3）求出R。
4.7 有学者从209个公司的样本，得到如下回归结果（括号中数字为标准误差）：
2?log(Salary)?4.32?0.280log(sales)?0.0174roe?0.00024ros(0.32)(0.035)(0.0041)(0.00054)其中，Salary＝CEO的薪金 Sales＝公司年销售额
roe＝股本收益率（％） ros＝公司股票收益
请分析回归结果。
R2?0.283
4.8 为了研究某国1970－1992期间的人口增长率，某研究小组估计了下列模型：
模型1：ln(pop)t?4.73?0.024t
t:(781.25)(54.71)模型2：ln(pop)t?4.77?0.015t?0.075Dt?0.011(Dtt)
t:(2477.92)(34.01)(?17.03)(25.54)其中：Pop＝人口（百万人），t＝趋势变量，D???1?01978年及以后。
1978年以前（1）在模型1中，样本期该地的人口增长率是多少？
（2）人口增长率在1978年前后是否显著不同？如果不同，那么1972－1977和1978－1992两时期中，人口增长率各是多少？
4.9 设回归方程为Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+ u, 试说明你将如何检验联合假
设：β1= β
2 和β3 = 1
。
4.10 下列情况应引入几个虚拟变量，如何表示？ （1） 企业规模：大型企业、中型企业、小型企业； （2） 学历：小学、初中、高中、大学、研究生。
4.11 在经济发展发生转折时期，可以通过引入虚拟变量来表示这种变化。例如，研究进口消费品的数量Y与国民收入X的关系时，数据散点图显示1979年前后明显不同。请写出引入虚拟变量的进口消费品线性回归方程。 4.12 柯布－道格拉斯生产函数
Y?AK?L??
其中：GDP=地区国内生产总值（亿元） K=资本形成总额（亿元）
L=就业人数（万人） P=商品零售价格指数（上年＝100） 试根据中国2003年各省数据估计此函数并分析结果。数据如下表所示。
地区 gdp K L 858.6 419.7 P 98.2 97.4 地区 gdp K L P 北京 3663.10 2293.93 天津 2447.66 1320.47 湖北 5401.71 2141.90 2537.3 101.2 湖南 4638.73 1738.27 3515.9 100.6 河北 7098.56 3128.80 3389.5 山西 2456.59 1230.34 1469.5 内蒙古 2150.41 1299.27 1005.2 辽宁 6002.54 2333.67 1861.3 吉林 2522.62 1102.87 1044.6 100.2 广东 1 3625.87 5259.48 4119.5 100.0 100.3 广西 2735.13 1030.40 2601.4 100.2 99.6 98.9 海南 670.93 315.66 353.8 100.4 99.5 重庆 2250.56 1314.20 1659.5 100.5 四川 5456.32 2295.26 4449.6 100.1 99.7 贵州 1356.11 759.63 2118.4 100.0 1307.86 1622.4 黑龙江 4430.00