计量经济学期中考试试题答案

1、1)从直观及经济角度解释( 2)OLS估计量？和满足线性性、无偏性及有效性吗？简单陈述理由。( 3)对参数的假设检验还能进行吗？简单陈述理由。答案：( 1)N为接受过N年教育的员工的总体平均起始薪金。当N为零时，平均薪金为，因此表示没有接受过教育员工的平均起始薪金。是每单位N变化所引起的E的变化，即表示每多接受一年学校教育所对应的薪金增加值。(2) OLS估计量？和仍？(点估计)满足线性性、无偏性及有效性，因为这些性质的的成立无需随机扰动项的正态分布假设。正态分布假设用于区间估计和假设检验。(3)如果t的分布未知，则所有的假设检验都是无效的。因为t检验与F检验是建立在的正态分布假设之上的。2在

2、第1题中，如果被解释变量新员工起始薪金的计量单位由元改为100元，估计的截距项与斜率项有无变化？如果解释变量所受教育水平的度量单位由年改为月，估计的截距项与斜率项有无变化？答案：首先考察被解释变量度量单位变化的情形。以E*表示以百元为度量单位的薪金，则EE*100N由此有如下新模型E*(/100)(/100)N(/100)或E*N*这里*/100，*/100。所以新的回归系数将为原始模型回归系数的1/100。再考虑解释变量度量单位变化的情形。设N*为用月份表示的新员工受教育的时间长度，则N*=12N,于是EN(N*/12)或E(/12)N*可见，估计的截距项不变，而斜率项将为原回归系数的1/1

3、2。3假定有如下的回归结果：Yt2.69110.4795Xt，其中，Y表示美国的咖啡的消费量（每天每人消费的杯数），X表示咖啡的零售价格（美元/杯），t表示时间。要求：（ 1）这是一个时间序列回归还是横截面序列回归？（ 2）如何解释截距的意义，它有经济含义吗？如何解释斜率？（ 3）能否求出真实的总体回归函数？答案：这是一个横截面序列回归。（虽然X、Y都是时间序列数据，但时间序列回归是以年、月、日为自变量/X轴）。截距表示咖啡零售价在t时刻为每磅0美元时，美国平均消费量为每天每人杯，这个数字没有经济意义；斜率表示咖啡零售价与消费量负相关，在t时刻，价格上升1美元/磅，则平均每天每人消费量减少杯；

4、不能；4 .假设王先生估计消费函数（用模型CiabYi5表示），并获得下列结果:2.093 ， t0.025(17)2.110 。Ci150.81Y，样本个数n=19。已知10025d9)（）R2=这里括号里的数字表示相应参数的t值。要求：（1）利用t值检验假设：b=0（取显著水平为5%）；（2）确定参数估计量的标准差；（3）构造b的95%的置信区间，这个区间包括0吗？答案：由于参数估计量的t值的绝对值为且明显大于2，故拒绝零假设H0:0，从而在统计上是显著的；参数的估计量的标准差为15/=，参数的估计量的标准方差为=；由的结果，的95%的置信区间为：(0.81t0.025(n2)0.043，

5、0.81t0.025(n2)0.043)(0.810.0910.810.091)，显然这个区间不包括0。5 .以企业研发支出（R&D占销售额的比重为被解释变量（Y）,以企业销售额（X1）与利润占销售额的比重（X2）为解释变量，一个有32容量的样本企业的估计结果如下：Y0.4720.32log(Xi)0.05X2(1.37)(0.22)(0.046)_2R0.099其中括号中为系数估计值的标准差。(1)解释log(X1)的系数。如果X1增加10%估计Y会变化多少个百分点？(2)利润占销售额的比重X2对R&D虽度Y是否在统计上有显著的影响？答案：对数-线性模型表明，当X改变1%寸，

6、Y改变*0.32,而Y本身的取值为(1,0)。(1)log(x1)的系数表明在其他条件不变时，10g(x1)变化1个单位，Y变化的单位数，即Y=log(X1)(X1/X1)=100%换言之，当企业销售X1增长100%寸，企业研发支出占销售额的比重丫会增加。由此，如果X1增加10%丫会增加=%(2)对X2,参数估计值的t统计值为二,因此可以认为它对Y在统计上没有显著的影响。6.某地区通过一个样本容量为722的调查数据得到劳动力受教育的一个回归方程为edu10.360.094sibs0.131medu0.210feduR2=式中，edu为劳动力受教育年数，sibs为该劳动力家庭中兄弟姐妹的个数，m

7、edu与fedu分别为母亲与父亲受到教育的年数。问(1) sibs是否具有预期的影响？为什么？若medu与fedu保持不变，为了使预测的受教育水平减少一年，需要sibs增加多少？(2)请对medu的系数给予适当的解释。(3)如果两个劳动力都没有兄弟姐妹，但其中一个的父母受教育的年数为12年，另一个的父母受教育的年数为16年，则两人受教育的年数预期相差多少？答案：(1)预期sibs对劳动者受教育的年数有影响。因此在收入及支出预算约束一定的条件下，子女越多的家庭，每个孩子接受教育的时间会越短。根据多元回归模型偏回归系数的含义，sibs前的参数估计值表明，在其他条件不变的情况下，每增加1个兄弟姐妹，受教育年数会减少年，因此，要减少1年受教育的时间，兄弟姐妹需增加1/=个。(2)