计量经济学(庞浩)第二版第七章练习题及参考解答.(精选)

计量经济学(庞浩)第二版第七章练习题及参考解答

7.1 表7.11中给出了1970-1987年期间美国的个人消费支出(PCE)和个人可支配收入(PDI)数据，所有数字的单位都是10亿美元(1982年的美元价)。

表7.11 1970-1987年美国个人消费支出(PCE)和个人可支配收入(PDI)数据

估计下列模型：

t

t t t t

t t PCE B PDI B B PCE PDI A A PCE υμ+++=++=-132121

(1) 解释这两个回归模型的结果。

(2) 短期和长期边际消费倾向（MPC ）是多少？

练习题7.1参考解答:

1）第一个模型回归的估计结果如下，

Dependent Variable: PCE

Method: Least Squares Date: 07/27/05 Time: 21:41 Sample: 1970 1987 Included observations: 18

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic

Prob. C -216.4269 32.69425 -6.619723 0.0000 PDI 1.008106 0.015033 67.05920 0.0000 R-squared 0.996455 Mean dependent var 1955.606 Adjusted R-squared 0.996233 S.D. dependent var 307.7170 S.E. of regression 18.88628 Akaike info criterion 8.819188 Sum squared resid 5707.065 Schwarz criterion 8.918118 Log likelihood -77.37269 F-statistic 4496.936 Durbin-Watson stat 1.366654 Prob(F-statistic)

0.000000

回归方程：ˆ216.4269 1.008106t t

PCE PDI =-+

（32．69425） （0.015033） t =（-6.619723） （67.05920） 2R =0.996455 F=4496.936 第二个模型回归的估计结果如下，

Dependent Variable: PCE

Method: Least Squares Date: 07/27/05 Time: 21:51 Sample (adjusted): 1971 1987 Included observations: 17 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic

Prob. C -233.2736 45.55736 -5.120436 0.0002 PDI 0.982382 0.140928 6.970817 0.0000 PCE(-1) 0.037158 0.144026 0.257997

0.8002 R-squared 0.996542 Mean dependent var 1982.876 Adjusted R-squared 0.996048 S.D. dependent var 293.9125 S.E. of regression 18.47783 Akaike info criterion 8.829805 Sum squared resid 4780.022 Schwarz criterion 8.976843 Log likelihood -72.05335 F-statistic 2017.064 Durbin-Watson stat 1.570195 Prob(F-statistic)

0.000000

回归方程：1

ˆ233.27360.98240.0372t t t PCE PDI PCE -=-+- （45.557） （0.1409） （0.1440）

t = （-5.120） （6.9708） （0.258） 2

R =0.9965 F=2017.064

2）从模型一得到MPC=1.008；从模型二得到，短期MPC=0.9824，由于模型二为自回归模型，要先转换为分布滞后模型才能得到长期边际消费倾向，我们可以从库伊克变换倒推得到长期MPC=0.9824/（1+0.0372）=0.9472。

7.2 表7.12中给出了某地区1980-2001年固定资产投资Y 与销售额X 的资料。

表7.12 某地区1980-2001年固定资产投资Y 与销售额X 的资料（单位：亿元）

运用局部调整假定或自适应预期假定估计以下模型参数，并解释模型的经济意义，探测模型扰动项的一阶自相关性： 1）设定模型

t t t u X Y ++=βα*

其中*

t Y 为预期最佳值。 2）设定模型

t u

t t e X Y β

α=*

其中*

t Y 为预期最佳值。 3）设定模型

t t t u X Y ++=*

βα

其中*

t X 为预期最佳值。

练习题7.2参考解答:

1）在局部调整假定下，先估计一阶自回归模型：*

*

*

*

011t t t t Y X Y u αββ-=+++

回归的估计结果如下，

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 25/02/10 Time: 22:42 Sample (adjusted): 1981 2001

Included observations: 21 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -15.10403 4.729450 -3.193613 0.0050 X 0.629273 0.097819 6.433031 0.0000 Y(-1)

0.271676

0.114858

2.365315 0.0294

R-squared

0.987125 Mean dependent var 109.2167 Adjusted R-squared 0.985695 S.D. dependent var 51.78550 S.E. of regression 6.193728 Akaike info criterion 6.616515 Sum squared resid 690.5208 Schwarz criterion 6.765733 Log likelihood

-66.47341 F-statistic

690.0561