【正文】 riable: ASPVariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.GMAT0C0RsquaredMean dependent var68260Adjusted Rsquared. dependent var. of regressionAkaike info criterionSum squared resid+09Schwarz criterionLog likelihoodFstatisticDurbinWatson statProb(Fstatistic)0從回歸結(jié)果看，GMAT分數(shù)與ASP顯著正相關(guān)。（3）建立零假設(shè)，備擇假設(shè)，查表可得臨界值，由于，所以接受零假設(shè)，拒絕備擇假設(shè)。%的擬合優(yōu)度， %的變動。解：（1）為收入的邊際儲蓄傾向，表示人均收入每增加1美元時人均儲蓄的預(yù)期平均變化量。以E*表示以百元為度量單位的薪金，則由此有如下新模型或 這里。（2）當歸結(jié)在隨機擾動項中的重要影響因素與模型中的教育水平educ相關(guān)時，上述回歸模型不能夠揭示教育對生育率在其他條件不變下的影響，因為這時出現(xiàn)解釋變量與隨機擾動項相關(guān)的情形，基本假設(shè)3不滿足。樣本回歸函數(shù)是總體回歸函數(shù)的一個近似。P指數(shù)之間關(guān)系如何？（3）考慮下面的回歸模型：，根據(jù)表中的數(shù)據(jù)運用OLS估計上述方程，并解釋你的結(jié)果；你的結(jié)果有經(jīng)濟意義嗎？第二章 一元線性回歸模型一、名詞解釋總體回歸函數(shù)：是指在給定Xi下Y分布的總體均值與Xi所形成的函數(shù)關(guān)系（或者說將總體被解釋變量的條件期望表示為解釋變量的某種函數(shù)）最大似然估計法（ML）: 又叫最大或然法，指用產(chǎn)生該樣本概率最大的原則去確定樣本回歸函數(shù)的方法。要求：（1）這是一個時間序列回歸還是橫截面回歸？（2）如何解釋截距的意義，它有經(jīng)濟含義嗎？如何解釋斜率？（3）能否求出真實的總體回歸函數(shù)？（4）根據(jù)需求的價格彈性定義：彈性=斜率（X/Y），依據(jù)上述回歸結(jié)果，你能求出對咖啡需求的價格彈性嗎？如果不能，計算此彈性還需要其他什么信息？若經(jīng)濟變量y和x之間的關(guān)系為，其中A、a為參數(shù)，為隨機誤差，問能否用一元線性回歸模型進行分析？為什么？上海市居民1981~1998年期間的收入和消費數(shù)據(jù)如表所示，回歸模型為，其中，被解釋變量為人均消費，解釋變量為人均可支配收入。（3）判定該估計值與我們以前用OLS方法所獲得的估計值相比的優(yōu)劣，并做具體解釋。（1）從直觀及經(jīng)濟角度解釋和。 （ ）如果觀測值近似相等，也不會影響回歸系數(shù)的估計量。 C、nk（1）不合理，因為作為解釋變量的第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的增加值是GDP的構(gòu)成部分，三部分之和正為GDP的值，因此三變量與GDP之間的關(guān)系并非隨機關(guān)系，也非因果關(guān)系。內(nèi)生變量是由模型系統(tǒng)決定同時可能也對模型系統(tǒng)產(chǎn)生影響的變量，是具有某種概率分布的隨機變量，外生變量是不由模型系統(tǒng)決定但對模型系統(tǒng)產(chǎn)生影響的變量，是確定性的變量。 指出下列假想模型中的錯誤，并說明理由：其中，為第t年社會消費品零售總額（單位：億元），為第t年居民收入總額（單位：億元）（指城鎮(zhèn)居民可支配收入總額與農(nóng)村居民純收入總額之和），為第t年全社會固定資產(chǎn)投資總額（單位：億元）。 （ ）A、一致性 B、準確性 C、可比性 D、完整性判斷模型參數(shù)估計量的符號、大小、相互之間關(guān)系的合理性屬于什么檢驗？ （ ）A、經(jīng)濟意義檢驗 B、統(tǒng)計檢驗 C、計量經(jīng)濟學(xué)檢驗 D、模型的預(yù)測檢驗對下列模型進行經(jīng)濟意義檢驗，哪一個模型通常被認為沒有實際價值？ （ ）A、（消費）（收入）B、（商品需求）（收入）（價格）C、（商品供給）（價格）D、（產(chǎn)出量）（資本）（勞動）設(shè)M為貨幣需求量，Y為收入水平，r為利率，流動性偏好函數(shù)為，和分別為、的估計值，根據(jù)經(jīng)濟理論有 （ ）A、應(yīng)為正值，應(yīng)為負值 B、應(yīng)為正值，應(yīng)為正值 C、應(yīng)為負值，應(yīng)為負值 D、應(yīng)為負值，應(yīng)為正值三、填空題在經(jīng)濟變量之間的關(guān)系中， 、 最重要，是計量經(jīng)濟分析的重點。第一章 導(dǎo)論一、名詞解釋截面數(shù)據(jù)：截面數(shù)據(jù)是許多不同的觀察對象在同一時間點上的取值的統(tǒng)計數(shù)據(jù)集合，可理解為對一個隨機變量重復(fù)抽樣獲得的數(shù)據(jù)。五、計算分析題（1）不是。 B、 B、n1 （ ）總體回歸函數(shù)給出了對應(yīng)于每一個自變量的因變量的值。 （ ）回歸系數(shù)的顯著性檢驗是用來檢驗解釋變量對被解釋變量有無顯著解釋能力的檢驗。（4）如果被解釋變量新員工起始薪金的計量單位由元改為100元，估計的截距項、斜率項有無變化？（5）若解釋變量所受教育水平的度量單位由年改為月，估計的截距項與斜率項有無變化？ 假設(shè)模型為。你的結(jié)論是什么？ 現(xiàn)代投資分析的特征線涉及如下回歸方程：；其中：表示股票或債券的收益率；表示有價證券的收益率（用市場指數(shù)表示，如標準普爾500指數(shù)）；表示時間。學(xué)校ASP/美元GPAGMAT學(xué)費/美元Harvard10263065023894Stanford10080066521189Columbian10048064021400Dartmouth9541066021225Wharton8993065021050Northwestern8464064020634Chicago8321065021656MIT8050065021690Virginia7428064317839UCLA7401064014496Berkeley7197064714361Cornell7197063020400NUY7066063020276Duke7049062321910Carnegie Mellon5989063520600North Carolina6988062110132Michigan6782063020960Texas618906258580Indiana5852061514036Purdue547205819556Case Western5720059117600Georgetown6983061919584Michigan State4182059016057Penn State4912058011400Southern Methodist6091060018034Tulane4408060019550Illinois4713061612628Lowa416205909361Minnesota4825060012618Washington4414061711436要求：（1）用雙變量回歸模型分析GPA是否對ASP有影響？（2）用合適的回歸模型分析GMAT分數(shù)是否與ASP有關(guān)？（3）每年的學(xué)費與ASP有關(guān)嗎？你是如何知道的？如果兩變量之間正相關(guān)，是否意味著進到最高費用的商業(yè)學(xué)校是有利的；（4）你同意高學(xué)費的商業(yè)學(xué)校意味著高質(zhì)量的MBA成績嗎？為什么？下表給出了1990~1996年間的CPI指數(shù)與Samp。擬合優(yōu)度檢驗：指檢驗?zāi)Ｐ蛯颖居^測值的擬合程度，用表示，該值越接近1表示擬合程度越好。答：可決系數(shù)R2=ESS/TSS=1RSS/TSS，含義為由解釋變量引起的被解釋變量的變化占被解釋變量總變化的比重，用來判定回歸直線擬合的優(yōu)劣，該值越大說明擬合的越好；而殘差平方和與樣本容量關(guān)系密切，當樣本容量比較小時，殘差平方和的值也比較小，尤其是不同樣本得到的殘差平方和是不能做比較的。是N每變化一個單位所引起的E的變化，即表示每多接受一年教育所對應(yīng)的薪金增加值。解：（1）散點圖如下圖所示。實際的回歸式中，的符號為正，與預(yù)期的一致。由t分布表知，雙側(cè)1%。（2），這個數(shù)字沒有經(jīng)濟意義；，價格上升1美元/磅，；（3）不能；（4）不能；在同一條需求曲線上不同點的價格彈性不同，若要求出，須給出具體的值及與之對應(yīng)的值。學(xué)費高，ASP就高；但學(xué)費僅解釋了ASP變化的一部分（不到50%），明顯還有其他因素影響著ASP。；截距表示當CPI指數(shù)為0時，Samp。 C、 （ ）多元線性回歸模型中的偏回歸系數(shù)，表示在其他解釋變量保持不變的情況下，對應(yīng)解釋變量每變化一個單位時，被解釋變量的變動。分別在5%和10%的顯著性水平上進行這個檢驗。（1）用的方差及其協(xié)方差求出。數(shù)據(jù)為美國40個城市的數(shù)據(jù)。七、上機練習(xí)題經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，學(xué)生用于購買書籍及課外讀物的支出與本人受教育年限和其家庭收入水平有關(guān)，對18名學(xué)生進行調(diào)查的統(tǒng)計資料如下表所示：序號購買書籍支出（元/年）受教育年限 （年）家庭可支配收入（元/月）14243544546774859101071151261341451571691781810要求：（1）試求出學(xué)生購買書籍及課外讀物的支出與受教育年限和家庭收入水平的估計的回歸方程：（2）對的顯著性進行t檢驗；計算和；（3）假設(shè)有一學(xué)生的受教育年限年，家庭收入水平，試預(yù)測該學(xué)生全年購買書籍及課外讀物的支出，并求出相應(yīng)的預(yù)測區(qū)間（α=）。六、計算分析題解：（1）預(yù)期sibs對勞動者受教育的年數(shù)有影響。16=因此，=解：（1） 在給定5%顯著性水平的情況下，進行t檢驗。易知相應(yīng)的t統(tǒng)計量的值為t=。猜測為：為學(xué)生數(shù)量，為附近餐廳的盒飯價格，為氣溫，為校園內(nèi)食堂的盒飯價格； （2）理由是被解釋變量應(yīng)與學(xué)生數(shù)量成正比，并且應(yīng)該影響顯著；被解釋變量應(yīng)與本食堂盒飯價格成反比，這與需求理論相吻合；被解釋變量應(yīng)與附近餐廳的盒飯價格成正比，因為彼此有替代作用；被解釋變量應(yīng)與氣溫的變化關(guān)系不是十分顯著，因為大多數(shù)學(xué)生不會因為氣溫變化不吃飯。原因是：方程B中的參數(shù)估計值的符號與現(xiàn)實更接近些，如與日照的小時數(shù)同向變化，天長則慢跑的人會多些；與第二天需交學(xué)期論文的班級數(shù)成反向變化。因為有偏估計意味著參數(shù)估計的期望不等于參數(shù)本身，并不排除參數(shù)的某一估計值恰好等于參數(shù)的真實值的可能性。檢驗假設(shè)H0，實際上就是對參數(shù)的約束的檢驗，無約束回歸為模型A，受約束回歸為模型D，檢驗統(tǒng)計值為顯然，在H0假設(shè)下，上述統(tǒng)計量服從F分布，在5%的顯著性水平下，自由度為（4，32）。但方程總體的線性關(guān)系是顯著的。二、單項選擇題C D D D D三、判斷題 √四、簡答題估計的一致性是指，隨著樣本容量的增加，即使當時，參數(shù)估計量依概率收斂于參數(shù)的真值，即有：對于一元線性回歸模型：，在第二章曾得如下最小二乘估計量：，如果同期相關(guān)，則估計量有偏且不一致，這時需要用一個與高度相關(guān)而與同期無關(guān)的工具變量來代替進行OLS估計，這就是所謂的工具變量法。 （ ）四、簡答題什么是估計的一致性？試通過一元模型證明對于工具變量法的斜率的估計量是的一致估計。（4）預(yù)期，因為隨著收入的增加；隨著人口的增加，住房需求也會隨之增加；隨著房屋價格的上升，住房需求減少。但由此去掉所有解釋變量，則會得到非常奇怪的結(jié)果。（2） 在種地的一年中不施肥也不下雨的現(xiàn)象同時發(fā)生的可能性很小,這里的截距無實際意義。但由于無法知道X1，X2前參數(shù)的具體估計值，因此還無法判斷它們各自對Y的影響有多大。在10%的顯著性水平下，計算的t 值小于該值，不拒絕原假設(shè)，意味著銷售額對Ramp。(DX1/ X1)。（3）首先計算兩人受教育的年數(shù)分別為+180。正規(guī)方程組：采用OLS方法估計線性回歸模型時，對殘差平方和關(guān)于各參數(shù)求偏導(dǎo)，并令偏導(dǎo)數(shù)為0后得到的方程組，