2024年3月25日发(作者：蓟成和)

计量经济学（第四版）

习题参考答案

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

量，

Y



Y

i1

n

i

n

。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

均值估计量得出的均值估计值为

10010496130

107.5

。

4

第二章 计量经济分析的统计学基础

2.1 略，参考教材。

2.2

S

x



S

N

=

5

=1.25

4

用=0.05，N-1=15个自由度查表得

t

0.005

=2.947，故99%置信限为

Xt

0.005

S

x

=174±2.947×1.25=174±3.684

也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在170.316至

177.684厘米之间。

2.3 原假设

H

0

:



120

备择假设

H

1

:



120

检验统计量

1



(X



)

查表

Z

0.025



X



(130120)

10/25

10/25

1.96

因为Z= 5 >

Z

0.025

1.96

,故拒绝原假设, 即

此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。

2.4 原假设 :

H

0

:



2500

备择假设 :

H

1

:



2500

t

(X



)(26002500)

100/1200.83

ˆ

X



480/16

查表得

t

0.025

(161)2.131

因为t = 0.83 <

t

c

2.131

, 故接受原假

设,即从上次调查以来，平均月销售额没有发生变化。

第三章 双变量线性回归模型

3.1 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）对

（5）错

R

2

=ESS/TSS。

（6）对

（7）错。我们可以说的是，手头的数据不允许我们拒绝原假设。

ˆ

)

（8）错。因为

Var(



3.2 证明：

ˆ







YX

x

i

y

i

2

i





2



x

t

y

i

x

i

2

i

2

，只有当



x

t

2

保持恒定时，上述说法才正确。



x

ˆ







XY



y





xy



y

i

i

ii

2

i

i

2

2



(



x

i

y

i

)

2

ˆˆ



YX





XY





22



x

i



y

i







xy



x



y

2

i





r

2





3.3 （1）

2

2024年3月25日发(作者：蓟成和)

计量经济学（第四版）

习题参考答案

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

量，

Y



Y

i1

n

i

n

。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

均值估计量得出的均值估计值为

10010496130

107.5

。

4

第二章 计量经济分析的统计学基础

2.1 略，参考教材。

2.2

S

x



S

N

=

5

=1.25

4

用=0.05，N-1=15个自由度查表得

t

0.005

=2.947，故99%置信限为

Xt

0.005

S

x

=174±2.947×1.25=174±3.684

也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在170.316至

177.684厘米之间。

2.3 原假设

H

0

:



120

备择假设

H

1

:



120

检验统计量

1



(X



)

查表

Z

0.025



X



(130120)

10/25

10/25

1.96

因为Z= 5 >

Z

0.025

1.96

,故拒绝原假设, 即

此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。

2.4 原假设 :

H

0

:



2500

备择假设 :

H

1

:



2500

t

(X



)(26002500)

100/1200.83

ˆ

X



480/16

查表得

t

0.025

(161)2.131

因为t = 0.83 <

t

c

2.131

, 故接受原假

设,即从上次调查以来，平均月销售额没有发生变化。

第三章 双变量线性回归模型

3.1 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）对

（5）错

R

2

=ESS/TSS。

（6）对

（7）错。我们可以说的是，手头的数据不允许我们拒绝原假设。

ˆ

)

（8）错。因为

Var(



3.2 证明：

ˆ







YX

x

i

y

i

2

i





2



x

t

y

i

x

i

2

i

2

，只有当



x

t

2

保持恒定时，上述说法才正确。



x

ˆ







XY



y





xy



y

i

i

ii

2

i

i

2

2



(



x

i

y

i

)

2

ˆˆ



YX





XY





22



x

i



y

i







xy



x



y

2

i





r

2





3.3 （1）

2