第三章练习题及参考解答
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第三章练习题及参考解答
第三章的“引子”中分析了,经济增长、公共服务、市场价格、交通状况、社会环境、政策因素,都会影响中国汽车拥有量。为了研究一些主要因素与家用汽车拥有量的数量关系,选择“百户拥有家用汽车量”、“人均地区生产总值”、“城镇人口比重”、“交通工具消费价格指数”等变量,2011年全国各省市区的有关数据如下:
表 2011年各地区的百户拥有家用汽车量等数据
贵 州
云 南
西 藏
陕 西
甘 肃
青 海
宁 夏
新 疆
资料来源:中国统计年鉴2012.中国统计出版社
1)建立百户拥有家用汽车量计量经济模型,估计参数并对模型加以检验,检验结论
的依据是什么。
2)分析模型参数估计结果的经济意义,你如何解读模型估计检验的结果
3) 你认为模型还可以如何改进
【练习题参考解答】:
1)建立线性回归模型: 1223344t t t t t Y X X X u ββββ=++++ 回归结果如下:
由F 统计量为, P 值为,可判断模型整体上显著, “人均地区生产总值”、“城镇人口比重”、“交通工具消费价格指数”等变量联合起来对百户拥有家用汽车量有显著影响。解释变量参数的t 统计量的绝对值均大于临界值0.025(27) 2.052t =,或P 值均明显小于0.05α=,表明在其他变量不变的情况下,“人均地区生产总值”、“城镇人口比重”、“交通工具消费价格指数”分别对百户拥有家用汽车量都有显著影响。
2)X2的参数估计值为,表明随着经济的增长,人均地区生产总值每增加1万元,平均说来百户拥有家用汽车量将增加近6辆。由于城镇公共交通的大力发展,有减少家用汽车的必要性,X3的参数估计值为,表明随着城镇化的推进,“城镇人口比重”每增加1%,平均说来百户拥有家用汽车量将减少辆。汽车价格和使用费用的提高将抑制家用汽车的使用, X4的参数估计值为,表明随着家用汽车使用成本的提高, “交通工具消费价格指数”每增加1个百分点,平均说来百户拥有家用汽车量将减少辆。
3)模型的可决系数为,说明模型中解释变量变解释了百户拥有家用汽车量变动的%,还有%未被解释。影响百户拥有家用汽车量的因素可能还有交通状况、社会环境、政策因素等,还可以考虑纳入一些解释变量。但是使用更多解释变量或许会面临某些基本假定的违反,需要采取一些其他措施。
表是1994年-2011年中国的出口货物总额(Y)、工业增加值(X2)、人民币汇率(X3)的数据:
表出口货物总额、工业增加值、人民币汇率数据
资料来源: 中国统计年鉴2012.中国统计出版社.
1)建立出口货物总额计量经济模型: 12233t t t t Y X X u βββ=+++,估计参数并对
模型加以检验。
2)如果再建立如下货物总额计量经济模型: 12233ln ln t t t t Y X X u ααα=+++,估计参数并对模型加以检验。
3)分析比较两个模型参数估计结果的经济意义有什么不同。
【练习题参考解答】 建议学生独立完成
经研究发现,家庭书刊消费受家庭收入及户主受教育年数的影响,表中为对某地区部分家庭抽样调查得到样本数据:
表 家庭书刊消费、家庭收入及户主受教育年数数据
1) 作家庭书刊消费(Y )对家庭月平均收入(X )和户主受教育年数(T )的多元线性回归:123i i i i Y X T u βββ=+++
利用样本数据估计模型的参数,对模型加以检验,分析所估计模型的经济意义和作用。 2)作家庭书刊消费(Y )对户主受教育年数(T )的一元回归,获得残差E1;再作家庭月平均收入(X )对户主受教育年数(T )的一元回归,并获得残差E2。 3)作残差E1对残差E2的无截距项的回归:212i E E v α=+,估计其参数。
4)对比所估计的2
ˆβ和2ˆα后,你对家庭书刊消费(Y )对家庭月平均收入(X )和户主受教育年数(T )的多元线性回归的参数的性质有什么认识 【练习题 参考解答】:
1)作回归 123i i i i Y X T u βββ=+++
,结果为:
检验:模型f 统计量显著、各解释变量参数的t 检验都显著.估计结果表明家庭月平均收入(X )每增加1元,家庭书刊消费(Y )平均将增加元。户主受教育年数(T )每增加1年,家庭书刊消费(Y )平均将增加元。
2)作家庭书刊消费(Y )对户主受教育年数(T )的一元回归,获得残差E1
生成E1=RESID
作家庭月平均收入(X )对户主受教育年数(T )的一元回归,并获得残差E2:
生成E2=RESID
3)作残差E1对残差E2的无截距项的回归:212i E E v α=+,估计其参数
4)对比:所估计的2ˆ0.08645β=和2ˆ0.08645α=,这正说明了多元回归中的2
ˆβ是剔除户主受教育年数(T )的影响或者说保持户主受教育年数(T )不变的情况下,家庭月平均收入(X )对家庭书刊消费(Y )的影响,也就是偏回归系数。
为了分析中国税收收入(Y )与国内生产总值(X2)、财政支出(X3)、商品零售价格指数(X4)的关系,利用1978-2007年的数据,用EViews 作回归,部分结果如下: 表 回归结果
Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 06/30/13 Time: 19:39 Sample: 1978 2007 Included observations: 30
Variable
Coefficien
t
Std. Error t-Statistic
Prob.
C
LNX2
LNX3