（5）F?RSSESSk1800?(n?k?1)3?75； 20025
四、1、样本回归方程为：Save??695.1433?0.087774Income
自变量Income前回归系数的经济含义是：个人可支配收入每增加1
元，其储蓄会相应增加0.08774元（即个人的边际储蓄倾向为0.08774）
2、R2=0.9173，表明在储蓄的变动中，91.73%可由个人可支配收入的变动得到解释。3、在计量经济分析中，t检验主要用于判断自变量是否对因
变量具有显着影响。通常用t统计量检验真实总体参数是否显着异于零。
检验步骤：
①提出假设：原假设H0： ?1=0， 备择假设H1：?1?0 ②构造统计量：t???1S??1~t(n?k?1)
③给定显着性水平?，查t分布表得临界值t?/2(n?k?1)，并确定拒绝域
t?t?/2(n?k?1)
④根据样本数据计算t统计量值，并进行比较判断：
若t?t?/2(n?k?1)，则拒绝原假设H0 ；若t?t?/2(n?k?1)，则接受原假设H0 在本题中，t???1S??1?0.087774?17.93?t0.025(29)?2.05，因此在5%的显着性
0.004893水平下拒绝回归系数为零的原假设。 4、White检验的原假设为随机误差项不存在异方差，由回归结果知，边际显着性水平（或伴随概率）为0.93%＜5%，则在5%的显着性水平下可以拒绝原假设，即随机误差项存在异方差。
5、LM检验（滞后1期）的原假设为随机误差项不存在一阶自相关。由回归结果知，边际显着性水平（或伴随概率）为85.42%＞5%，则在5%的显
着性水平下不能拒绝原假设，即随机误差项不存在一阶自相关。
《计量经济学》习题(四)答案
一、1、╳；2、√；3、╳；4、√；5、√；
6、√；7、╳；8、√；9、╳；10、√；
二、1、D；2、C；3、A；4、B；5、D；6、C；7、B；8、A；9、D；10、B； 三、1、（1）随机误差项期望值或均值为零；
（2）对应每个解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差； （3）随机误差项彼此之间不相关；
（4）解释变量是确定性变量，与随机误差项不相关； （5）解释变量之间不存在精确（完全的）线性关系； （6）随机误差项服从正态分布。
2、计量经济研究的基本步骤可分为以下四步：
（1）建立模型； （2）估计参数； （3）模型检验：主要进行经济计量检验（检验模型是否违反OLS估
计的基本假定，主要包括异方差、自相关和多重共线性检验）、统计检验（主要包括拟合优度检验、参数的显着性检验和方程的显着性检验）和经济意义检验等。
（4）经济预测。 3、（1）随机误差项存在自相关，又称序列相关，指回归模型中随机误
差项与其滞后项线性相关。 （2）后果：参数的最小二乘估计量仍然满足线性性和无偏性，但不
再具有有效性；此时参数的显着性检验失效、方程的显着性检验失效、模型预测失效。
（3）广义最小二乘法，GLS。 4、多元回归线性模型的显着性检验步骤如下： （1）提出假设；原假设H0:?1??2?...??k?0
备择假设H1:至少有一个?j不等于零j?1,2,...,k （2）构造统计量：F?RSS/k~F(k,n?k?1)
ESS/(n?k?1)（3）给定显着性水平?，查表得到临界值F?(k,n?k?1)，确定拒绝域
F?F?(k,n?k?1)
（4）利用样本观测值计算出F统计量，并进行判断：若F?F?(k,n?k?1)，则拒绝原假设，即认为回归方程的线性关系显着成立；否则接受原假设，即认为回归方程不存在显着的线性关系
5、（1）n=31;
（2）由R2= RSS/TSS=>RSS=TSS*R2=1800 (3) ESS=TSS-RSS=1200 (4) RSS的自由度为5，TSS的自由度为30 （5）F?RSSESSk?5?7.5；
1200251800
(n?k?1)四、1、样本回归方程为：Export??2531.831?0.281762GDP
自变量GDP前回归系数的经济含义是：GDP每增加1亿美元，该国
的出口会相应增加0.281762亿美元。 2、R2=0.9816，表明在出口额的变化中，98.16%可由GDP的变化得到解
释。
3、在计量经济分析中，t检验主要用于判断自变量是否对因变量具有
显着影响。通常用t统计量检验真实总体参数是否显着异于零。
检验步骤：
①提出假设：原假设H0： ?1=0， 备择假设H1：?1?0 ②构造统计量：t???1S??1~t(n?k?1)
③给定显着性水平?，查t分布表得临界值t?/2(n?k?1)，并确定拒绝域
t?t?/2(n?k?1)
④根据样本数据计算t统计量值，并进行比较判断：
若t?t?/2(n?k?1)，则拒绝原假设H0 ；若t?t?/2(n?k?1)，则接受原假设H0 ； 在本题中，t???1S??1?0.281762?30.12?t0.025(17)?2.11，因此在5%的显着性
0.009355水平下拒绝回归系数为零的原假设。 4、White检验的原假设为随机误差项不存在异方差，由回归结果知，边际显着性水平（或伴随概率）为2.196%＜5%，则在5%的显着性水平下可以拒绝原假设，即随机误差项存在异方差。（只要答案为存在异方差即给满分） 5、LM检验（滞后1期）的原假设为随机误差项不存在一阶自相关。由回归结果知，边际显着性水平（或伴随概率）为7.38%＞5%，则在5%的显着性水平下不能拒绝原假设，即随机误差项不存在一阶自相关。（只要答案为不存在一阶自相关即给满分）