计量经济学习题
一、名词解释
1、普通最小二乘法：为使被解释变量的估计值与观测值在总体上最为接近使 Q= 小，从而求出参数估计量的方法，即之。
2、总平方和、回归平方和、残差平方和的定义：TSS 度量 Y 自身的差异程度，称为 总平方和。TSS 除以自由度 n-1=因变量的方差，度量因变量自身的变化；RSS 度量因 变量 Y 的拟合值自身的差异程度，称为回归平方和，RSS 除以自由度（自变量个数- 1）=回归方差，度量由自变量的变化引起的因变量变化部分；ESS 度量实际值与拟合 值之间的差异程度，称为残差平方和。RSS 除以自由度（n-自变量个数-1）=残差（误 差）方差，度量由非自变量的变化引起的因变量变化部分。
3、计量经济学：计量经济学是以经济理论为指导，以事实为依据，以数学和统计学 为方法，以电脑技术为工具，从事经济关系与经济活动数量规律的研究，并以建立和 应用经济计量模型为核心的一门经济学科。而且必须指出，这些经济计量模型是具有 随机性特征的。
4、最小样本容量：即从最小二乘原理和最大似然原理出发，欲得到参数估计量，不 管其质量如何，所要求的样本容量的下限；即样本容量必须不少于模型中解释变量的 数目（包扩常数项），即之。
5、序列相关性：模型的随机误差项违背了相互独立的基本假设的情况。
6、多重共线性：在线性回归模型中，如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性， 则称为多重共线性。
7、工具变量法：在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与随机误差项相 关的随机解释变量。这种估计方法称为工具变量法。 8、时间序列数据：按照时间先后排列的统计数据。 9、截面数据：发生在同一时间截面上的调查数据。
10、相关系数：指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系。 11、异方差：对于线性回归模型提出了若干基本假设，其中包括随机误差项具有同方 差；如果对于不同样本点，随机误差项的方差不再是常数，而互不相同，则认为出现 了异方差性。
12、外生变量：外生变量是模型以外决定的变量，作为自变量影响内生变量，外生变 量决定内生变量，其参数不是模型系统的元素。因此，外生变量本身不能在模型体系 内得到说明。外生变量一般是确定性变量，或者是具有临界概率分布的随机变量。外 生变量影响系统，但本身并不受系统的影响。外生变量一般是经济变量、条件变量、 政策变量、虚变量。一般情况下，外生变量与随机项不相关。
1
最
二、填空题
1、计量经济学中， 经济学 提供理论基础， 统计学 提供资料依据， 数学 提供研 究方法．
2、研究经济问题时，一般要处理三种类型的数据：（1） 截面 数据；（2） 时间序 列 数据；和（3） 虚拟变量 数据。
3、 OLS 参数估计量具有如下统计性质，即 线性 、 无偏性 、 有效性 。 4、 时间序列数据与横截面数据的最大区别在于 数据的顺序性 _。
5、 在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定：如果有 M 个 互斥的属性类型，则在模型中引入 M-1 个虚拟变量。
6、在现实经济活动中往往存在一个被解释变量受到多个解释变量的影响的现象，表 现为在线性回归模型中有多个解释变量，这样的模型被称为 多元线性回归模型。 7、在多元线性回归模型中，参数的最小二乘估计量具 线性性、无偏性、最小方差性， 同时多元线性回归模型满足经典假定，所以此时的最小二乘估计量是最优的线性无偏 估计量，又称 BLUE 估计量。
8、计量经济学的核心内容是建立和应用 计量经济模型。
9、R2 是一个回归直线与样本观测值拟合优度的数量指标，其值越大，拟合优度越好， 其值越小，拟合优度就越差。
10、自相关 就是指总体回归方程的误差项 ui 之间存在着相关，即：按时间或空间排 序的观察值序列的个成员之间存在的相关。
三、单项选择题 1.经济计量模型是指( A.投入产出模型 2.回归分析中定义的(
B
) C
)
B.数学规划模型
C.包含随机方程的经济数学模型 D.模糊数学模型 A.解释变量和被解释变量都是随机变量
B.解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量 C.解释变量和被解释变量都为非随机变量
D.解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量
3.设 k 为回归模型中的参数个数,n 为样本容量。则对总体回归模型进行显著性检验(F 检验)时构造的 F 统计量为(
A )
B. F 1 ESS /( k 1) RSS /(n k) D. F RSS ESS
2
A. F ESS /( k 1) RSS /(n k) C. F ESS
RSS
4. D-W 检验，即杜宾-瓦尔森检验，用于检验时间序列回归模型的误差项中的一阶序 列相关的统计量，DW 统计量以 OLS 残差为基础：
~)2 e (e ~ 1 t t
t2 D.W= ，如果 D.W 值越接近于 2，则（ C ） n e~t
n
t1
A.则表明存在着正的自相关 C.则表明无自相关
5.容易产生异方差的数据为( A.时序数据 C.横截面数据 A.随机方程模型 C.联立方程模型 A.横截面数据 C.修匀数据 A.时效性 C.广泛性
C
B.则表明存在着负的自相关 D.无法表明任何意义 )
B.修匀数据 D.年度数据
B.行为方程模型 D.非随机方程模型 B.时间序列数据 D.平行数据
B ）。
B.一致性 D.系统性
6、计量经济模型分为单方程模型和（ C ）。
7、同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（ B ）
8、样本数据的质量问题，可以概括为完整性、准确性、可比性和（
9、有人采用全国大中型煤炭企业的截面数据，估计生产函数模型，然后用该模型预 测未来煤炭行业的产出量，这是违反了数据的（ A ）原则。 A.一致性 C.可比性
B.准确性 D.完整性
B ）。
10、对下列模型进行经济意义检验，哪一个模型通常被认为没有实际价值的（
A. Ci （消费） 500 0.8Ii （收入）
i
i
B. Qdi （商品需求） 10 0.8Ii （收入） 0.9P （价格） C. Qsi （商品供给） 20 0.75P （价格）
i
D. Yi （产出量） 0.65Ki0.6 （资本） L0.4 （劳动） 四、多项选择题
1、不满足 OLS 基本假定的情况，主要包括：（ ABCD ）。
3
A.随机序列项不是同方差，而是异方差 B.随机序列项序列相关，即存在自相关 C.解释变量是随机变量，且与随机扰动项相关 D.解释变量之间相关，存在多重共线性 E.因变量是随机变量，即存在误差
2、随机扰动项产生的原因大致包括如下几个方面，它们是（ ABCD ）。 A.客观现象的随机性（人的行为、社会环境与自然影响的随机性） B.模型省略变量（被省略的具有随机性的变量归入随机扰动项） C.测量与归并误差（估计时测量和归并误差都归入随机扰动项） D.数学模型函数的形式的误定
E.从根本上看是由于经济活动是人类参与的活动 3、内生变量（ ABDE ）。
A.在联立方程模型中，内生变量由系统内方程决定，同时又对模型系统产生影响； 既作为被解释变量，又可以在不同的方程中作为解释变量。 B.一般情况下，内生变量与随机项相关。 C.内生变量决定外生变量 D.内生变量一般都是经济变量 E.内生变量 Y 一般满足：
Cov（Yi， i ）≠0，即 E（Yi i ）≠0。 4、影响预测精度的因素包括（ ACD ）。
A.样本容量愈大，预测的方差愈小，预测的精度愈大
B.样本中解释变量的离均差的和愈大，预测的方差愈小，预测的精度愈大 C.内插预测的精度比较有把握，外推预测的能力显著下降，预测精度难以把握 D.当其样本容量 n 相当大，而预测点的取值 X0 接近于 X 的平均值时，预测的方差 最小，预测的精度最大
E.残差标准差的估计值愈小，回归预测的精度愈精确，所以常常把残差标准差的估 计值作为预测精度的标志
5. 下列哪些变量属于前定变量( CD )。 A.内生变量 C.滞后变量 E.工具变量
B.随机变量 D.外生变量
五、判断题
1、通常把由方程组内决定的变量称为内生变量，而不能由方程组内直接决定的变量 为前定变量，又称为先决变量。（√）
4
2、前定（先决）变量既能作为解释变量，也能作为被解释变量。（×）
~~)2 e (e 1 t t
3、D-W 检验，即杜宾-瓦尔森检验，D.W= t2 n ，其最大优点为简单易行。如
e~t
n
t1
果 D.W 值接近于零，则说明越倾向于无自相关。（×）
4、截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。例如，在给定的某个时点上 对个人、家户、企业、城市、地区、国家或一系列其它单位采集的样本所构成的数据 集。（√）
5、内生变量是理论或模型所要解释的变量，即因变量，它是为理论或模型以外的因 素所影响的变量，是具有某种概率分布的随机变量。（√） 6、违背基本假设的计量经济学模型是不可估计的。（×）
7、只有满足基本假设的计量经济学模型的普通最小二乘参数估计量才具有无偏性和 有效性。（√）
8、要使得计量经济学模型拟合得好,就必须增加解释变量。（×）
9、在拟合优度检验中，拟合优度高，则解释变量对被解释变量的解释程度就高，可 以推测模型总体线性关系成立；反之亦然。（×）
10、样本容量 N 越小，残差平方和 RSS 就越小，模型拟合优度越好。（×）
11、当计量经济学模型出现异方差性，其普通最小二乘法参数估计量仍具有无偏性， 但不具有有效性。（√）
12、实际问题中的多重共线性不是自变量之间存在理论上或实际上的线性关系造成的， 而是由于所收集的数据之间存在近似的线性关系所致。（√）
13、模型的拟合优度不是判断模型质量的唯一标准，为了追求模型的经济意义，可以 牺牲一点拟合优度。（√）
14、如果给定解释变量值，根据模型就可以得到被解释变量的预测值。（×） 15、异方差问题中，随机误差项的方差与解释变量观测值之间都是有规律可循的。 （×）
16、计量经济学模型解释经济活动中各因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加 以描述。（×）
17、计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同，可以分为广义计量经济学和狭义计 量经济学。（√）
18、计量经济学是一门经济学科，而不是数学或其他。（√） 19、样本数据的收集是计量经济学的核心内容。（×）
20、方法，主要包括模型方法和计算方法，是计量经济学研究的基础。（×）
21、具有因果关系的变量之间一定有数学上的相关关系，具有相关关系的变量之间一
5
定具有因果关系。（×）
22、乘数是变量的变化率之比。（×）
23、单方程计量经济学模型是以多个经济现象为研究对象，是应用最为普遍的计量经 济学模型。（×）
24、对于最小二乘法最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取 n 组样本观测值的概 率最大。（×）
25、总体平方和由残差平方和和回归平方和组成。（√）
26、校正的判定系数和非校正的判定系数仅当非校正判定系数为 1 时才相等。（√） 27、判定所有解释变量是否对应变量有显著影响的方法是看是否每个解释变量都是显 著的 t 统计量；如果不是，则解释变量整体是统计不显著的。（×） 28、当 R2=1, F= 0 ;当 R2= 0 ,F=∞。（×）
29、在模型 Yi=B1+B2X2i+B3X3i+ui 中，如果 X2 和 X3 负相关且 B3>0,则从模型中略去解释 变量 X3 将使 b12 的值减小[也即,E(b12)<(B2)]。其中 b12 是 Y 仅对 X2 的回归方程中的斜 率系数。（√）
30、当我们说估计的回归系数在统计上是显著的，意思是说它显著不为 1。（×） 31、要计算 t 临界值，仅仅需知道自由度。（×）
32、整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的变量均是统计 显著的。（×）
33、就估计和假设检验而言，单方程回归与多元回归没有什么区别。（√） 34、无论模型中包括多少个解释变量，总离差平方和的自由度总为(n－1)。（√） 35、双对数模型的斜率和弹性系数相同。（√）
36、对于变量之间是线性的模型而言，斜率系数是一个常数，弹性系数是一个变量。 但双对数模型的弹性系数是一个常数，而斜率是一个变量。（√）
37、双对数模型的 R2 值可以与对数-线性模型的相比较，但不能与线性-对数模型的相 比较。（√）
38、线性-对数模型的 R2 值可以与线性模型相比较，但不能与双对数模型或对数线性 模型的相比较。（√）
39、模型 A：lnY=-0.6+0.4X；r2= 一些，因为它的 r2 大。（×）
40、在存在异方差情况下，普通最小二乘估计是有偏的和无效的。（×） 41、如果存在异方差，通常使用的 t 检验和 F 检验是无效的。（√）
42、在存在异方差情况下，常用的 OLS 估计总是高估了估计量的标准差。（×） 43、当存在序列相关时，OLS 估计量是有偏的并且也是无效的。（×） 44、消除序列相关的广义差分变换假定自相关系数必须等于 1。（√）
45、两个模型，一个是一阶差分形式，一个是水平形式，这两个模型的 R2 是不可以直
6
0.85；模型 B：Y=1.3+2.2X；r2=0.73 模型 A 更好
接比较的。（√）
46、存在多重共线性时，模型参数无法估计。（×）
47、尽管存在着完全多重共线性，普通最小二乘估计量仍然是最优线性无偏估计量。 （×）
48、在存在高度多重共线性的情况下，无法估计一个或多个偏回归系数的显著性。 （√）
49、一旦模型中的解释变量是随机变量，则违背了基本假设，使得模型的 OLS 估计量 有偏且不一致。（×）
六、简答
1、随机扰动项产生的原因
答：（1）客观现象的随机性。引入 e 的根本原因，乃是经济活动是人类参与的，因 此不可能像科学实验那样精确。
（2）此外还有社会环境和自然环境的随机性。
（3）模型省略了变量。被省略的变量包含在随机扰动项 e 中。
（4）测量与归并误差。测量误差致使观察值不等于实际值，汇总也存在误差。 （5）数学模型形式设定造成的误差。由于认识不足或者简化，将非线性设定成线性 模型。
经济计量模型的随机性，正是为什么要采用数理统计方法的原因。
2、采用普通最小二乘法，已经保证了模型最好地拟合样本观测值，为何还要进行拟 合优度检验？
答：普通最小二乘法所保证的最好拟合，是同一个问题内部的比较，拟合优度检验结 果所表示的优劣是不同问题之间的比较。两个同样满足最小二乘原则的模型，对样本 观测值的拟合程度不一定相同。
3、针对普通最小二乘法，线性回归摸型的基本假设
答：（1）解释变量是确定性变量，而且解释变量之间不相关。
（2）随机误差项具有 0 均值且同方差。
（3）随机误差项在不同样本点之间独立，不存在序列相关。 （4）随机误差项与解释变量之间不相关。
（5）随机误差项服从 0 均值且同方差的正态分布。
七、综合题
1、某人试图建立我国煤炭行业生产方程，以煤炭产量为被解释变量，经过理论和经 验分析，确定以固定资产原值、职工人数和电力消耗量变量作为解释变量，变量的选 择是正确的。于是建立了如下形式的理论模型：
7
煤炭产量= 0 1 固定资产原值+ 2 职工人数+ 3 电力消耗量+μ
选择 2000 年全国 60 个大型国有煤炭企业的数据为样本观测值；固定资产原值用资产 形成年当年价计算的价值量，其它采用实物量单位；采用 OLS 方法估计参数。指出 该计量经济学问题中可能存在的主要错误，并简单说明理由。 答：⑴
模型关系错误。直接线性模型表示投入要素之间完全可以替代，与实际生产
活动不符。
⑵ 估计方法错误。该问题存在明显的序列相关性，不能采用 OLS 方法估计。 ⑶ 样本选择违反一致性。行业生产方程不能选择企业作为样本。 ⑷
样本数据违反可比性。固定资产原值用资产形成年当年价计算的价值量，不具备 可比性。
2、材料：为证明刻卜勒行星运行第三定律，把地球与太阳的距离定为 1 个单位。地 球绕太阳公转一周的时间为 1 个单位（年）。那么太阳系 9 个行星与太阳的距离（D） 和绕太阳各公转一周所需时间（T）的数据如下：
obs Time D3 T2
水星 0.24 0.057 0.057
金星 0.723 0.615 0.377 0.378
地球 火星 木星 土星 天王星 海王星 冥王星 1 1 1 1
1.52 1.88
5.2 11.9
9.54 29.5
19.2 84 7078 7056
30.1 165 27271 27225
39.5 248 61630 61504
DISTANCE 0.387
3.512 140.6 868.3 3.534 141.6 870.2
用上述数据建立计量模型并使用 EVIEWS 计算输出结果如下
问题：根据 EVIEWS 计算输出结果回答下列问题
（1）EVIEWS 计算选用的解释变量是____________________ （2）EVIEWS 计算选用的被解释变量是____________________ （3）建立的回归模型方程是____________________ （4）回归模型的拟合优度为____________________
8
（5）回归函数的标准差为____________________
（6）回归参数估计值的样本标准差为____________________ （7）回归参数估计值的 t 统计量值为____________________ （8）残差平方和为____________________
（9）被解释变量的平均数为____________________ （10）被解释变量的标准差为____________________ 答案如下： （1）Log(distance) （4）0.999999 （8）3.82e-05 3、
（中国）国内生产总值与投资及货物和服务净出口
单位：亿元
（2）Log(time) （3）Log(distance)=1.500033 Log(time)+u
（7）4492.202
（5）0.002185 （9）2.181016
（6）0.000334 （10）2.587182
年份 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 国内生产总值（Y） 21280.40 25863.70 34500.70 46690.70 58510.50 68330.40 74894.20 79003.30 82673.10 89340.90 98592.90 107897.6 121511.4 资本形成额（X1） 7517.000 9636.000 14998.00 19260.60 23877.00 26867.20 28457.60 29545.90 30701.60 32499.80 37460.80 42304.90 51382.70 货物和服务净出口 （X2） 617.5000 275.6000 -679.4000 634.1000 998.5000 1459.300 2857.200 3051.500 2248.800 2240.200 2204.700 2794.200 2686.200 用上述数据建立计量模型并使用 EVIEWS 计算输出结果如下
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/19/09
Time: 21:40
Sample: 1991 2003 Included observations: 13
9
Variable
C X1 X2
R-squared
Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 率系数的经济意义。
Coefficient 3871.805 2.177916 4.051980 0.991494 0.989793 3168.980 1.00E+08 -121.5360 0.926720 Std. Error 2235.263 0.120692 1.282402
t-Statistic 1.732147 18.04527 3.159680
Prob. 0.1139 0.0000 0.0102 69929.98 31367.13 19.15938 19.28975 582.8439 0.000000 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) （1）建立投资与净出口与国民生产总值的二元线性回归方程并进行估计，并解释斜 解：建立 Y 与 X₁、X₁之间的线性回归模型：
ˆ0 + ˆ1 X1 + ˆ 2 X2+ ei Y = 根据普通最小二乘法参数估计有
0 3871.805 1 XYBˆ ( X X ) 22.177916 1 4.051980 故所求回归方程为
Y = 3871.805 + 2.177916 X1 + 4.051980X2
X1 的系数 β1=2.177916 表明，如果其他变量保持不变，为使国民生产总值增加一亿 元投资需增加 2.18 亿元，净出口增加 4.05 亿元也能使国民生产总值增加一亿元。
（2）对偏回归系数及所建立的回归模型进行检验，显著性水平 α=0.05。
t0.025(10) 2.2281
解：假设 H0 : i 0 ，H1 : i 0 。在 H0 成立的条件下
ˆ ˆ
检验统计量 t1 1 1 1 ~t (n-k)
ˆ1 ) ˆ1 ) S (S (ˆ1 ) ˆC 11 S (ˆ ˆ
t2 2 2 1 ~t (n-k)
ˆ2 ) ˆ1 ) S (S (
e C
2i
n k
ˆ2 ) ˆC 22 S (11 0.120692
e C
2i
n k
22
1.282402
其中 Cii 是 ( X T X )1 对角线的值。 e2i (Yi Yˆ i )2 ，为残差平方和。
10
ˆ1 2.177916 =18.04527 所以： t1
ˆ1 ) 0.120692 S (给定 α=0.05.
ˆ 2 4.051980 =3.159680 t2
ˆ 2 ) 1.282402 S (
w t t (n k ) t t0.025 (10) t 2.2281。从上面结果看出
2
t₁、t₁的绝对值均大于 2.2281,故拒绝 H0，认为1、2 均显著不等于 0，X1、X2 对 Y 的
影响均显著。
（3）估计可决系数，以显著性水平 α=0.05 对方程整体显著性进行检验，并估计校
正可决系数，说明其含义。 F0.05 (2,10) 9.39 ee
解： R 2=1 RSS 1 2=0.991494
TSS (Yi Y )
假设 H0：1 =2 =0。H1：1 、2 不全为 0。
ESS
检验统计量 F=
k
ˆi Y )2 RSS (Y k n k
ˆ (Y Y
i
2
) n k
582.8439
给定 α=0.05.
w F F (k, n k ) F F0.05 (2,10) F 9.39，F 远大于 F0.05
(2,10),故拒绝 H0，认为总体参数1、2 不全为等于 0，资本形成额 X1 和货物和服务净
出口 X2 对国民生产总值 Y 的影响显著。
4、假设要求你建立一个计量经济模型来说明在学校跑道上慢跑一英里或一英里以上 的人数，以便决定是否修建第二条跑道以满足所有的锻炼者。你通过整个学年收集数 据，得到两个可能的解释性方程： ˆ
方程 A：Y 125.0 15.0 X1 1.0 X 2 1.5X 3
ˆ 方程 B：Y 123.0 14.0 X1 5.5X 2 3.7 X 4
R 2 0.75
R 2 0.73
其中： Y —某天慢跑者的人数； X 1 —该天降雨的英寸数； X 2 —该天日照的小时数； ； X 4 —第二天需交学期论文的班级数。 X 3 —该天的最高温度（按华氏温度）
请回答下列问题：
（1）这两个方程你认为哪个更合理些，为什么？
（2）为什么用相同的数据去估计相同变量的系数得到不同的符号？ 答案：
（1）方程 B 更合理些。原因是：方程 B 中的参数估计值的符号与现实更接近些， 如与日照的小时数同向变化，天长则慢跑的人会多些；与第二天需交学期论文的班级 数成反向变化，这一点在学校的跑道模型中是一个合理的解释变量。
11
（2）解释变量的系数表明该变量的单位变化在方程中其他解释变量不变的条件 下对被解释变量的影响，在方程 A 和方程 B 中由于选择了不同的解释变量，如方程 A 选择的是“该天的最高温度”而方程 B 选择的是“第二天需交学期论文的班级数”，
由此造成 X 2 与这两个变量之间的关系不同，所以用相同的数据估计相同的变量得到 不同的符号。
5、收集 1978-2001 年的消费额 XF（亿元），国内生产总值 GDP（亿元）资料，建立 消费函数，Eviews 结果如下：
Dependent Variable: LOG(XF) Method: Least Squares Date: 10/21/09
Time: 20:16
Sample: 1978 2001 Included observations: 24
Coefficient
C LOG(GDP) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
-0.042662 0.936417 0.999503 0.998480 0.029846 0.019597 51.27068 44210.44 0.000000
Std. Error 0.033247 0.084454
t-Statistic t1= t2=
Prob. 0.2128 0.0000 6.829620 1.308850 -4.105890 -4.007719 -4.079845 1.682476
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat
要求：（1）把表中缺失的数据补上；（5 分）
（2）把回归分析结果报告出来；（5 分）
（3）进行经济意义、统计学意义和经济计量学意义检验；（6 分） （4）解释系数经济含义。（4 分）
6、根据广东省数据，把财政支出 (CZ)作为因变量，财政收入（CS）作为解释变量进 行一元回归分析后，得到回归残差平方的对数对 log(CS)的回归结果如下：
Dependent Variable: LOG(RESID^2) Method: Least Squares Date: 5/22/09
Time: 20:24
Sample: 1978 2003 Included observations: 26
Variable LOG(CS)
C
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Coefficient 1.522024 2.347621 0.346731 0.316398 15.475117 7310.458 Std. Error 0.248743 0.22052
t-Statistic 6.118862 10.645842
Prob. 0.0014 0.0005 26.24844 28.03465 7.824553 7.593271
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion 要求：
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(1)写出异方差表达式 σi2=？（10 分）
(2)进行同方差变换，证实变换后的模型不存在异方差。（10 分） 已知： CZt 0 1CSt ut
其中：Var(ut ) 2 f (CSt ) (其中 2为常数），其中 f (CSt ) (CSi) 1.522024 模型两边同时除以
（3 f (CSt ) 进行变换，得：
分）
CZt CZt ut CZt 0 1 vt 0 1 f (CSt ) f (CSt ) f (CSt ) f (CSt ) f (CSt ) f (CSt )
其中：t
ut ，可以证明误差项t 是同方差的。
f (CSt )
证明如下：（4 分） 已知：t
2 ut ，t2 ut
f (CSt ) f (CSt )
， E( t2 ) E( ut2
f (CSt )
)
2
2 ，证 （根据已知条件 为常数）
得变换后的误差项是同方差的。
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