计量经济学题目及答案

1、1 现代投资分析的特征线涉及如下回归方程：；其中：r表示股票或债券的收益率；rm表示有价证券的收益率（用市场指数表示，如标准普尔500指数）；t表示时间。在投资分析中，1被称为债券的安全系数，是用来度量市场的风险程度的，即市场的发展对公司的财产有何影响。依据19561976年间240个月的数据，fogler和ganpathy得到ibm股票的回归方程；市场指数是在芝加哥大学建立的市场有价证券指数： (0.3001) (0.0728) 要求：（1）解释回归参数的意义； 表示债券或股票收益率的估计方程，其中参数0.7264的截距表示当有价证券的收益率为零时，股票或债券的收益率为0.7264，参数1.

2、0598表示股市上的股票或债券收益率每上升1个点，有价证券的收益率就上升1.05987个点。（2）如何解释r2？。表示的是可决系数，说明回归平方和（ess）在总变差（tss）中所占的比重为0.47，模型在总体上对数据拟合程度较差。（3）安全系数>1的证券称为不稳定证券，建立适当的零假设及备选假设，并用t检验进行检验（=5%）。 由于t=0.0728<1.96,所以不拒绝原假设，即 为零，该证券为稳定性证券。2 从某工业部门抽取10个生产单位进行调查，得到下表所列的数据：单位序号年产量（万吨）y工作人员数（千人）x1210.87.0622210.17.0313211.57.01842

3、08.96.9915207.46.9746205.37.9537198.86.9278192.16.3029183.26.02110176.85.310要求：假定年产量与工作人员数之间存在线性关系，试用经典回归估计该工业部门的生产函数及边际劳动生产率。variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c100.842421.916374.6012370.0018x14.743173.2262514.5697530.0018r-squared0.723017    mean dependent

4、 var200.4900adjusted r-squared0.688394    s.d. dependent var12.44940s.e. of regression6.949465    akaike info criterion6.892063sum squared resid386.3605    schwarz criterion6.952580log likelihood-32.46031    f-statistic2

5、0.88264ols估计结果为： 根据该模型可知，各参数t检验都满足，模型通过了显著性检验，并且拟合优度较好，可认为每增加1单位劳动力 ，年产量就增加14.7432单位产出，即边际劳动生产力为14.7432。3 下表给出了1988年9个工业国的名义利率（y）与通货膨胀率（x）的数据：国家y（%）x（%）澳大利亚11.97.7加拿大9.44.0法国7.53.1德国4.01.6意大利11.34.8墨西哥66.351.0瑞典2.22.0英国10.36.8美国7.64.4资料来源：原始数据来自国际货币基金组织出版的国际金融统计要求：（1）以利率为纵轴、通货膨胀率为横轴做图；（2）用osl进行回归分析，

6、写出求解步骤；由第 （1）问散点图可以初步分析y与x 成线性相关的关系，可以初步假设估计方程为利用eviews5可以的出估计方程为经济意义：该估计模型表示，当通胀为零时，名义利率为2.7194，通货膨胀率每增长1个百分点，工业国的名义利率就上升1.2487个百分点，符合实际的经济常理。显著性检验：由于的t值都满足，拒绝原假设，即都不等于0，显著性检验通过。拟合优度检验：可决系数为0.9931，说明模型对数据拟合很好。（3）如果实际利率不变，则名义利率与通货膨胀率的关系如何？由于“实际利率=名义利率-通货膨胀率”，当实际利率不变时，表明名义利率函数是通货膨胀率的一次齐次函数，即，此情况是纯粹的通

7、货膨胀，该情况下厂商不会改变生产计划。4 对于人均存款与人均收入之间的关系式使用美国36年的年度数据得如下估计模型，括号内为标准差：0.538（1） 的经济解释是什么？表示的是边际存款率，即人均收入每增加1元，人均存款则增加0.067元，36年的统计数据显示了美国居民的低人均储蓄率情况，人均储蓄只占了人均收入的6.7%。（2） 和的符号是什么？为什么？实际的符号与你的直觉一致吗？如果有冲突的话，你可以给出可能的原因吗？根据实际情况，没有收入就没有储蓄，收入越高，储蓄越大。收入低时，是没有闲置资金用来储蓄的，而且当入不敷出时，还要借款，所以通常情况下应该为负数，应该大于0，但是估计模型的大于零，

8、与现实有矛盾，可能是数据采集的误差、被遗漏项的误差、模型假定上的误差和变量内在的随机性引起的。（3） 对于拟合优度你有什么看法吗？因为可决系数为0.538，表示该估计模型只对部分数据做出了解释，说明拟合程度较差，该模型不具有说服力。（4） 检验是否每一个回归系数都与零显著不同（在1%水平下）。同时对零假设和备择假设、检验统计值、其分布和自由度以及拒绝零假设的标准进行陈述。你的结论是什么？根据样本容量n为36，又是时序数列，可知服从t分布，自由度（n-2）为34，又因为给定水平位10%，所以检验的临界值为。显著性检验：，在1%水平下，0.011<1.69,所以不拒绝原假设，即，模型未能通过显著性检验。由显著性检验可知，和的都与零显著差异很