计量经济学作业
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计量经济学作业Newly compiled on November 23, 2020
（1）用Eviews分析如下Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/01/14 Time: 20:25 Sample: 1994 2011 Included observations: 18
Variable Coefficien
t Std. Error t-Statistic Prob.
X2
X3
C
R-squared M ean dependent var
Adjusted R-
squared. dependent var
. of regression A kaike info criterion
Sum squared resid8007316.S chwarz criterion
Log likelihood H annan-Quinn criter.
F-statistic D urbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
由表可知模型为：Y = + -
检验：可决系数是，修正的可决系数为，说明模型对样本拟合较好。
F检验，F=>F（2,15）=，回归方程显着。
t检验，t统计量分别为X2的系数对应t值为，大于t（15）=，系数是显着的，X3的系数对应t值为，小于t（15）=，说明此系数是不显着的。（2）（2）表内数据ln后重新输入数据：
Dependent Variable: LNY
Method: Least Squares
Date: 10/25/15 Time: 22:18
Sample: 1994 2011
Included observations: 18
Variable Coefficie
nt
Std.
Error
t-
Statistic Prob.
C
LNX2
X3
R-squared M ean dependent var Adjusted R-
squared. dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared
resid S chwarz criterion
Log likelihood H annan-Quinn criter.
F-statistic D urbin-Watson stat
Prob(F-
statistic)
模型为 lny=++
检验：经济意义为其他条件不变的情况下，工业增加值每增加一个单位百分比出口货物总和增加单位百分比，汇率每增加一单位百分比，出口总额增加个单位百分比。
拟合优度检验，R^2= 修正可决系数为，拟合很好。
F检验对于H0:X2=X3=0，给定显着性水平a= F(2,15)= F=>F(2,15) 显着
t检验对于H0:Xj =0（j=2,3），给定显着性水平a= t（15）= 当j=2时
t>t(15)显着，当j=3时 t>t(15)显着。
(3)两个模型表现出的汇率对Y的印象存在巨大差异
（1）用Eviews分析如下
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares Date: 12/01/14 Time: 20:30 Sample: 1 18
Included observations: 18
Variable Coefficien
t Std. Error t-Statistic Prob.
X
T
C
R-squared M ean dependent var
Adjusted R-
squared. dependent var
. of regression A kaike info criterion
Sum squared resid S chwarz criterion
Log likelihood H annan-Quinn criter.
F-statistic D urbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
由表可知模型为：Y = + 检验：可决系数是，修正的可决系数为，说明模型对样本拟合较好。
F检验，F=> F（2,15）=，回归方程显着。
t检验，t统计量分别为，，均大于t（15）=，所以这些系数都是显着的。
经济意义：家庭月平均收入增加1元，家庭书刊年消费支出增加元，户主受教育年数增加1年，家庭书刊年消费支出增加元。
（2）用Eviews分析如下
Y与T的一元回归
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/01/14 Time: 22:30
Sample: 1 18
Included observations: 18
Variable Coefficien
t Std. Error t-Statistic Prob.
T
C
R-squared M ean dependent var Adjusted R-
squared. dependent var
. of regression A kaike info criterion Sum squared resid S chwarz criterion Log likelihood H annan-Quinn criter. F-statistic D urbin-Watson stat Prob(F-statistic)
模型：Y = -
X与T的一元回归
Dependent Variable: X
Method: Least Squares
Date: 12/01/14 Time: 22:34
Sample: 1 18
Included observations: 18
Variable Coefficien
t Std. Error t-Statistic Prob.
T
C
R-squared M ean dependent var Adjusted R-
squared. dependent var
. of regression A kaike info criterion Sum squared resid4290746.S chwarz criterion
Log likelihood H annan-Quinn criter.
F-statistic D urbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
模型：X = +
（3）对残差模型进行分析，用Eviews分析如下