计量经济学课后答案——张龙版
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计量经济学第一次作业
第二章P85
8.用SPSS软件对10名同学的成绩数据进行录入，分析得r=,这说明学生的课堂练习和期终考试有密切的关系，一般平时练习成绩较高者，期终成绩也高。
9.(1)一元线性回归模型如下：Y i=ß0+ß1X i+u i
其中，Y i表示财政收入，X i表示国民生产总值，u i为随机扰动项，ß0 ß1为待估参数。
由Eviews软件得散点图如下图：
（2）Ýi=+
SÊ:
t:
R2=0.958316 F= df=28
斜率ß1=表示国民生产总值每增加1亿元，财政收入增加亿元。（3）可决系数R2=表示在财政收入Y的总变差中由模型作出的解释部分占%，即有%由国民生产总值来解释，同时说明样本回归模型对样本数据的拟合程度较高。
R2=ESS/(ESS+RSS)
ESS=RSS*R2/(1-R2)=+08)*=+08
F=(n-2)ESS/RSS,ESS=F*RSS/(n-2)=*E09
(4)SÊ(ß0)= SÊ(ß1)=
ß1的95%的置信区间是：
[ß(28)SÊ(ß1),ß1+(28)SÊ(ß1)]
代入数值得：
[即：[,]
同理可得，ß0的95%置信区间为[,]
（5）①原假设H0:ß0=0 备择假设：H1:ß0≠0
则ß0的t值为：t0=
当ɑ=时tɑ/2(28)=
|t0|=＞tɑ/2(28)= 故拒绝原假设H0，表明模型应保留截距项。
②原假设H0:ß1=0 备择假设：H1:ß1≠0
当ɑ=时tɑ/2(28)=
因为|t1|=＞tɑ/2(28)= 故拒绝原假设H0
表明国民生产总值的变动对国家财政收入有显著影响. Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/10/10 Time: 17:31
Sample: 1978 2007
Included observations: 30
Variable Coeffic Std. t-Statis Prob.
ient Error tic
C
X
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
+08 Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic
计量经济学第二次作业
第二章9.(10) 、建立X与t的趋势模型，其回归分析结果如下：Dependent Variable: X
Method: Least Squares
Date: 04/19/10 Time: 22:03
Sample: 1978 2008
Included observations: 31
Variable Coeffic
ient Std.
Error
t-Statis
tic
Prob.
T
C
)
R-squared
Mean dependent var
Adjusted R-squared
. dependent var
. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
+10 Schwarz criterion
Log likelihood
F-statistic
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic )
令t=2008，其预测结果X=
再根据X 对Y 进行预测，其预测结果为Y= X 2008= Y 2008=
(SÊ(e0))2—(SÊ(Y0))2=ó2所以SÊ(e0)=
在95%的置信度下,Y2008的预测区间为:
[Y0-tα/2SÊ(e0),Y0+tα/2SÊ(e0)]=[，]
第三章
P124,6. 该家庭在衣着用品方面的开支（Y）对总开支（X1）以及衣着用品价格（X2）的最小二乘估计结果如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/20/10 Time: 09:24
Sample: 1991 2000
Included observations: 10
Variable Coeffic
ient Std.
Error
t-Statis
tic
Prob.
C
X1
X2
R-squared Mean
dependent var
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info
criterion
Sum squared resid Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson
stat Prob(F-statistic