计量经济学第三版第三章案例题答案

计量经济学第三版第三章案例题答案
计量经济学第三版第三章案例题答案

3.1(1)

①对百户拥有家用汽车量计量经济模型,用Eviews分析结果如下:

②得到模型得:

Y=246.8540+5.996865X2-0.524027 X3-2.265680 X4

③对模型进行检验:

1)可决系数是0.666062,修正的可决系数为0.628957,说明模型对样本拟合较好

2)F检验,F=17.95108>F(3,27)=3.65,回归方程显著。

3)t检验,t统计量分别为4.749476,4.265020,-2.922950,-4.366842,均大于

t(27)=2.0518,所以这些系数都是显著的。

④依据:

1)可决系数越大,说明拟合程度越好

2)F的值与临界值比较,若大于临界值,则否定原假设,回归方程是显著的;若小于临界值,则接受原假设,回归方程不显著。

3)t的值与临界值比较,若大于临界值,则否定原假设,系数都是显著的;若小于临界值,则接受原假设,系数不显著。

(2)经济意义:人均GDP增加1万元,百户拥有家用汽车增加5.996865辆,城镇人口比重增加1个百分点,百户拥有家用汽车减少0.524027辆,交通工具消费价格指数每上升1,百户拥有家用汽车减少2.265680辆。

(3)用EViews分析得:

模型方程为:

Y=5.135670 X2-22.81005 LNX3-230.8481 LNX4+1148.758

此分析得出的可决系数为0.691952>0.666062,拟合程度得到了提高,可这样改进。

3.2(1)对出口货物总额计量经济模型,用Eviews分析结果如下:

①由上可知,模型为:

Y = 0.135474X2 + 18.85348X3 - 18231.58

②对模型进行检验:

1)可决系数是0.985838,修正的可决系数为0.983950,说明模型对样本拟合较好

2)F检验,F=522.0976>F(2,15)=4.77,回归方程显著

3)t检验,t统计量分别为X2的系数对应t值为10.58454,大于t(15)=2.131,系数是显著的,X3的系数对应t值为1.928512,小于t(15)=2.131,说明此系数是不显著的。

(2)对于对数模型,用Eviews分析结果如下:

①由上可知,模型为:

LNY=-10.81090+1.573784LNX2+0.002438X3

②对模型进行检验:

1)可决系数是0.986373,修正的可决系数为0.984556,说明模型对样本拟合较好。

2)F检验,F=542.8930> F(2,15)=4.77,回归方程显著。

3)t检验,t统计量分别为-6.364397,17.19106,2.605321,均大于t(15)=2.131,所以这些系数都是显著的。

(3)

①(1)式中的经济意义:工业增加1亿元,出口货物总额增加0.135474亿元,人民币汇率增加1,出口货物总额增加18.85348亿元。

②(2)式中的经济意义:工业增加额每增加1%,出口货物总额增加1.573784%,人民币

汇率每增加1亿元,出口货物总额增加0.002438%

3.6

(1)预期的符号是X2,X3,X4,X5的符号为正,X6的符号为负

(2)根据Eviews分析得到数据如下:

①与预期不相符。

②评价:

1)可决系数为0.994869,数据相当大,可以认为拟合程度很好。

2)F检验,F=465.3617>F(5.12)=3,89,回归方程显著

3)T检验,X1,X2,X3,X4,X5,X6 系数对应的t值分别为:1.254330,0.490501,-1.005377,

0.951671,0.476621,均小于t(12)=2.179,所以所得系数都是不显著的。

(3)根据Eviews分析得到数据如下:

①得到模型的方程为:

Y=0.001032 X5-0.054965 X6+4.205481

②评价:

1)可决系数为0.993601,数据相当大,可以认为拟合程度很好。

2)F检验,F=1164.567>F(5.12)=3,89,回归方程显著

3)T检验,X5 系数对应的t值为46.79946,大于t(12)=2.179,所以系数是显著的,即人均GDP对年底存款余额有显著影响。X6 系数对应的t值为-1.762581,小于t (12)=2.179,所以系数是不显著的。

庞皓计量经济学课后答案第三章

统计学2班 第二次作业 1、?i =-151.0263 + 0.1179X 1i + 1.5452X 2i T= (-3.066806) (6.652983) (3.378064) R 2=0.934331 R 2=0.92964 F=191.1894 n=31 ⑴模型估计结果说明,各省市旅游外汇收入Y 受旅行社职工人数X 1,国际旅游人数X 2的影响。由所估计出的参数可知,在假定其他变量不变的情况下,当旅行社职工人数每增加1人,各省市旅游外汇收入增加0.1179百万美元。在嘉定其他变量不变的情况下。当国际旅游人数每增加1万人,各省市旅游外汇收入增加1.5452百万美元。 ⑵由题已知,估计的回归系数β1的T 值为:t (β1)=6.652983。 β2的T 值分为: t (β2)=3.378064。 α=0.05.查得自由度为n-2=22-2=29的临界值t 0.025(29)=2.045229 因为t (β1)=6.652983≥t 0.025(29)=2.045229.所以拒绝原假设H 0:β1=0。 表明在显著性水平α=0.05下,当其他解释变量不变的情况下,旅行社职工人数X 1对各省市旅游外汇收入Y 有显著性影响。 因为 t (β2)=3.378064≥t 0.025(29)=2.045229,所以拒绝原假设H 0:β2=0 表明在显著性水平α=0.05下,当其他解释变量不变的情况下,和国际旅游人数X 2对各省市旅游外汇收入Y 有显著性影响。 ⑶正对H O :β1=β2=0,给定显著水性水平α=0.05,自由度为k-1=2,n-k=28的临界值 F 0.05(2,28)=3.34038。由题已知F=191.1894>F 0.05(2,28)=3.34038,应拒绝原假设 H O :β1=β2=0,说明回归方程显著,即旅行社职工人数和旅游人数变量联合起来对各省市旅游外汇收入有显著影响。 2、⑴样本容量n=15 残差平方和RSS=66042-65965=77 回归平方和ESS 的自由度为K-1=2 残差平方和RSS 的自由度为n-k=13 ⑵可决系数R 2=TSS ESS =6604265965 =0.99883 调整的可决系数R 2=1-(1-R 2)k n n --1=1-(1-0.99883)1214=0.99863 ⑶利用可决系数R 2=0.99883,调整的可决系数R 2=0.99863,说明模型对样本的拟合很好。不能确定两个解释变量X 2和X 3个字对Y 都有显著影响。

计量经济学第三版庞浩第三章习题

第三章习题 3.1 (1)2011年各地区的百户拥有家用汽车量及影响因素数据图形 可以看出,2011年各地区的百户拥有家用汽车量及影响因素的差异明显,其变动的方向基本相同,相互间可能具有一定的相关性,因而将其模型设定为线性回归模型形式: Y=β1+β2X2+β3X3+β4X4

估计参数 Y=246.854+5.996865X 2-0.524027X 3-2.26568X 4 模型检验 ① R 2是0.666062,修正的R 2为0.628957,说明模型对样本拟合较好 ② F 检验,分别针对H0:βj=0(j=1,2,3,4),给定显著性水平α=0.05,在F 分布表中查出自由度为k-1=3,n-k=27的临界值F α(3,27)=3.65,由表可知,F=17.95108>F α(3,27)=3.65,应拒绝原假设,回归方程显著。 ③ t 检验,分别针对H0:βj=0(j=1,2,3,4),给定显著性水平α=0.05,查t 分布表得自由度为n-k=27临界值t 2 05.0(n-k )=2.0518。对应的t 统计量分 别为 4.749476,4.265020,-2.922950,-4.366842,其绝对值均大于t (27) =2.0518,所以这些系数都是显著的。 (2)人均GDP增加1万元,百户拥有家用汽车增加5.996865辆, 城镇人口比重增加1个百分点,百户拥有家用汽车减少0.524027辆, 交通工具消费价格指数每上升1,百户拥有家用汽车减少2.265680辆。 (3)将其模型设定为 Y=β1+β2X 2+β3LnX 3+β4LnX 4

计量经济学第三章练习题与参考全部解答

第三章练习题及参考解答 3.1为研究中国各地区入境旅游状况,建立了各省市旅游外汇收入(Y ,百万美元)、旅行社职工人数(X1,人)、国际旅游人数(X2,万人次)的模型,用某年31个省市的截面数据估计结果如下: i i i X X Y 215452.11179.00263.151?++-= t=(-3.066806) (6.652983) (3.378064) R 2=0.934331 92964.02 =R F=191.1894 n=31 1)从经济意义上考察估计模型的合理性。 2)在5%显著性水平上,分别检验参数21,ββ的显著性。 3)在5%显著性水平上,检验模型的整体显著性。 练习题3.1参考解答: (1)由模型估计结果可看出:从经济意义上说明,旅行社职工人数和国际旅游人数均与旅游外汇收入正相关。平均说来,旅行社职工人数增加1人,旅游外汇收入将增加0.1179百万美元;国际旅游人数增加1万人次,旅游外汇收入增加1.5452百万美元。这与经济理论及经验符合,是合理的。 (2)取05.0=α ,查表得048.2)331(025.0=-t 因为3个参数t 统计量的绝对值均大于048.2)331(025.0=-t ,说明经t 检验3个参数均显著不为0,即旅行社职工人数和国 际旅游人数分别对旅游外汇收入都有显著影响。 (3)取05.0=α ,查表得34.3)28,2(05.0=F ,由于34.3)28,2(1894.19905.0=>=F F ,说明旅行社职工人数和 国际旅游人数联合起来对旅游外汇收入有显著影响,线性回归方程显著成立。 3.2 表3.6给出了有两个解释变量 2X 和.3X 的回归模型方差分析的部分结果: 表3.6 方差分析表 1)回归模型估计结果的样本容量n 、残差平方和RSS 、回归平方和ESS 与残差平方和RSS 的自由度各为多少? 2)此模型的可决系数和调整的可决系数为多少? 3)利用此结果能对模型的检验得出什么结论?能否确定两个解释变量 2X 和.3X 各自对Y 都有显著影响? 练习题3.2参考解答: (1) 因为总变差的自由度为14=n-1,所以样本容量:n=14+1=15 因为 TSS=RSS+ESS 残差平方和RSS=TSS-ESS=66042-65965=77 回归平方和的自由度为:k-1=3-1=2 残差平方和RSS 的自由度为:n-k=15-3=12 (2)可决系数为:2 65965 0.99883466042 ES R TSS S = == 修正的可决系数:2 2 2115177 110.998615366042 i i e n R n k y --=- =-?=--∑∑ (3)这说明两个解释变量2X 和.3X 联合起来对被解释变量有很显著的影响,但是还不能确定两个解释变量2X 和.3X 各 自对Y 都有显著影响。

庞皓计量经济学 第三章练习题及参考解答 (第3版)

第三章练习题及参考解答 3.1 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3.6 2011年各地区的百户拥有家用汽车量等数据 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3.1参考解答】: 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17.87881, P 值为0.000001,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5.9911,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-0.5231,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0.5231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-2.2677,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2.2677辆。 3)模型的可决系数为0.6652,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66.52%,还有33.48%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。

计量经济学(第四版)习题及参考答案详细版

计量经济学(第四版)习题参考答案 潘省初

第一章 绪论 1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。 一般说来,计量经济分析按照以下步骤进行: (1)陈述理论(或假说) (2)建立计量经济模型 (3)收集数据 (4)估计参数 (5)假设检验 (6)预测和政策分析 1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项? 为了使模型更现实,我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素,这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量,以及纯粹的随机因素。 1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。 时间序列数据是按时间周期(即按固定的时间间隔)收集的数据,如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。 横截面数据是在同一时点收集的不同个体(如个人、公司、国家等)的数据。如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。 1.4估计量和估计值有何区别? 估计量是指一个公式或方法,它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。在一项应用中,依据估计量算出的一个具体的数值,称为估计值。如Y 就是一个估计量,1 n i i Y Y n == ∑。现有一样本,共4个数,100,104,96,130,则 根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为 5.1074 130 96104100=+++。 第二章 计量经济分析的统计学基础 2.1 略,参考教材。

2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99%置信区间 N S S x = =45 =1.25 用α=0.05,N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947,故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684 也就是说,根据样本,我们有99%的把握说,北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。 2.3 25个雇员的随机样本的平均周薪为130元,试问此样本是否取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体? 原假设 120:0=μH 备择假设 120:1≠μH 检验统计量 () 10/25X X μσ-Z == == 查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即 此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。 2.4 某月对零售商店的调查结果表明,市郊食品店的月平均销售额为2500元,在下一个月份中,取出16个这种食品店的一个样本,其月平均销售额为2600元,销售额的标准差为480元。试问能否得出结论,从上次调查以来,平均月销售额已经发生了变化? 原假设 : 2500:0=μH 备择假设 : 2500:1≠μH ()100/1200.83?X X t μσ-= === 查表得 131.2)116(025.0=-t 因为t = 0.83 < 131.2=c t , 故接受原假 设,即从上次调查以来,平均月销售额没有发生变化。

计量经济学第三章课后习题详解

第三章习题 3.1 2011年各地区的百户拥有家用汽车量等数据 北京37.71 8.05 86.20 95.92 天津20.62 8.34 80.50 103.57 河北23.32 3.39 45.60 99.03 山西18.60 3.13 49.68 98.96 19.62 5.79 56.62 99.11 内蒙 古 辽宁11.15 5.07 64.05 100.12 吉林11.24 3.84 53.40 97.15 黑龙 5.29 3.28 5 6.50 100.54 江 上海18.15 8.18 89.30 101.58 江苏23.92 6.22 61.90 98.95 浙江33.85 5.92 62.30 96.69 安徽9.20 2.56 44.80 100.25 福建17.83 4.72 58.10 100.75 江西8.88 2.61 45.70 100.91 山东28.12 4.71 50.95 98.50 河南14.06 2.87 40.57 100.59 湖北9.69 3.41 51.83 101.15 湖南12.82 2.98 45.10 100.02 广东30.71 5.07 66.50 97.55 广西17.24 2.52 41.80 102.28 海南15.82 2.88 50.50 102.06 重庆10.44 3.43 55.02 99.12 四川12.25 2.61 41.83 99.76 贵州10.48 1.64 34.96 100.71 云南23.32 1.92 36.80 96.25 西藏25.30 2.00 22.71 99.95 陕西12.22 3.34 47.30 101.59 甘肃7.33 1.96 37.15 100.54 青海 6.08 2.94 46.22 100.46 宁夏12.40 3.29 49.82 100.99 新疆12.32 2.99 43.54 100.97 一、研究的目的和要求 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“人均地区生产总值”、“城镇人口比重”、“交通工具消费价格指数”等变量来进行研究和分析。 为了研究影响2011年各地区的百户拥有家用汽车量差异的主要原因,分析2011年各地区的百户拥有家用汽车量增长的数量规律,预测各地区的百户拥有家用汽车量的增长趋势,需要建立计量经济模型。 二、模型设定 为了探究影响2011年各地区的百户拥有家用汽车量差异的主要原因,选择百户拥有家用汽车量为被解释变量,人均GDP、城镇人口比重、交通工具消费价格指数为解释变量。

计量经济学习题第三章

第三章、经典单方程计量经济学模型:多元线性回归模型 一、内容提要 本章将一元回归模型拓展到了多元回归模型,其基本的建模思想与建模方法与一元的情形相同。主要内容仍然包括模型的基本假定、模型的估计、模型的检验以及模型在预测方面的应用等方面。只不过为了多元建模的需要,在基本假设方面以及检验方面有所扩充。 本章仍重点介绍了多元线性回归模型的基本假设、估计方法以及检验程序。与一元回归分析相比,多元回归分析的基本假设中引入了多个解释变量间不存在(完全)多重共线性这一假设;在检验部分,一方面引入了修正的可决系数,另一方面引入了对多个解释变量是否对被解释变量有显著线性影响关系的联合性F检验,并讨论了F检验与拟合优度检验的内在联系。 本章的另一个重点是将线性回归模型拓展到非线性回归模型,主要学习非线性模型如何转化为线性回归模型的常见类型与方法。这里需要注意各回归参数的具体经济含义。 本章第三个学习重点是关于模型的约束性检验问题,包括参数的线性约束与非线性约束检验。参数的线性约束检验包括对参数线性约束的检验、对模型增加或减少解释变量的检验以及参数的稳定性检验三方面的内容,其中参数稳定性检验又包括邹氏参数稳定性检验与邹氏预测检验两种类型的检验。检验都是以F检验为主要检验工具,以受约束模型与无约束模型是否有显著差异为检验基点。参数的非线性约束检验主要包括最大似然比检验、沃尔德检验与拉格朗日乘数检验。它们仍以估计无约束模型与受约束模型为基础,但以最大似然 χ分布为检验统计原理进行估计,且都适用于大样本情形,都以约束条件个数为自由度的2 量的分布特征。非线性约束检验中的拉格朗日乘数检验在后面的章节中多次使用。 二、典型例题分析 例1.某地区通过一个样本容量为722的调查数据得到劳动力受教育的一个回归方程为36 .0 . + = - 10+ 094 medu fedu .0 sibs edu210 131 .0 R2=0.214 式中,edu为劳动力受教育年数,sibs为该劳动力家庭中兄弟姐妹的个数,medu与fedu分别为母亲与父亲受到教育的年数。问

计量经济学第13节习题答案Word版

习题答案 第一章 绪论 1.1 一般说来,计量经济分析按照以下步骤进行: (1)陈述理论(或假说) (2)建立计量经济模型 (3)收集数据 (4)估计参数 (5)假设检验 (6)预测和政策分析 1.2 我们在计量经济模型中列出了影响因变量的解释变量,但它(它们)仅是影响因变量的主要因素,还有很多对因变量有影响的因素,它们相对而言不那么重要,因而未被包括在模型中。为了使模型更现实,我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素,这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量,以及纯粹的随机因素。 1.3时间序列数据是按时间周期(即按固定的时间间隔)收集的数据,如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。 横截面数据是在同一时点收集的不同个体(如个人、公司、国家等)的数据。如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。 1.4 估计量是指一个公式或方法,它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。在一项应用中,依据估计量算出的一个具体的数值,称为估计值。如Y 就是一个估计量,1 n i i Y Y n == ∑。现有一样本,共4个数,100,104,96,130, 则根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为 5.1074 130 96104100=+++。

第二章 计量经济分析的统计学基础 2.1 略,参考教材。 2.2 N S S x = = 4 5 =1.25 用 =0.05,N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947,故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684 也就是说,根据样本,我们有99%的把握说,北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。 2.3 原假设 120:0=μH 备择假设 120:1≠μH 检验统计量 () 10/2510/25 X X μσ-Z == == 查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即 此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。 2.4 原假设 : 2500:0=μH 备择假设 : 2500:1≠μH ()100/1200.83?480/16 X X t μσ-= === 查表得 131.2)116(025.0=-t 因为t = 0.83 < 131.2=c t , 故接受原假 设,即从上次调查以来,平均月销售额没有发生变化。

计量经济学第三章课后习题

(1)估计回归方程的参数及随机干扰项的方差∧2σ,计算2R及2R。(2)对方程进行F检验,对参数进行t检验,并构造参数95%的置信区间。 (3)如果商品单价变为35元,则某一月收入为20000元的家庭消费支出估计是多少?构造该估计值的95%的置信区间。(个值与均值)R代码与输出结果: x1=c(23.56,24.44,32.07,32.46,31.15,34.14,35.3,38.7,39.63,46.68) x2=c(7620,9120,10670,11160,11900,12920,14340,15960,18000,19300) y=c(591.9,654.5,623.6,647,674,644.4,680,724,757.1,706.8) nx1=length(x1) nx2=length(x2) ny=length(y) nx1;nx2;ny lm.1=lm(y~x1+x2) summary(lm.1) Call: lm(formula = y ~ x1 + x2) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -22.014 -14.084 4.591 10.502 19.640

Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 626.509285 40.130100 15.612 1.07e-06 *** x1 -9.790570 3.197843 -3.062 0.01828 * x2 0.028618 0.005838 4.902 0.00175 ** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘’1 Residual standard error: 17.39 on 7 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.9022, Adjusted R-squared: 0.8743 F-statistic: 32.29 on 2 and 7 DF, p-value: 0.0002923 由输出结果显示,两个解释变量的估计值为-9.79057、0.028618。对方程进行F检验,其中F统计量的值为32.29,P值为0.0002923小于0.05,拒绝原假设,即认为该方程显著;对参数进行t检验,其P 值分别为0.01828、0.00175,均小于0.05,则拒绝原假设,即该回归参数显著。 anova(lm.1)#方差分析表 Analysis of Variance Table Response: y Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) x1 1 12265.1 12265.1 40.558 0.0003785 ***

计量经济学部分习题答案解析

第三章 一元线性回归模型 P56. 3.3 从某公司分布在11个地区的销售点的销售量()Y 和销售价格()X 观测值得出以下结果: 519.8X = 217.82Y = 23134543i X =∑ 1296836i i X Y =∑ 2539512i Y =∑ (1)、估计截距0β和斜率系数1β及其标准误,并进行t 检验; (2)、销售的总离差平方和中,样本回归直线未解释的比例是多少? (3)、对0β和1β分别建立95%的置信区间。 解:(1)、设01i i Y X ββ=+,根据OLS 估计量有: μ()() () 1 1 1 11 1 2 2 2 22211 112 =129683611519.8217.820.32313454311519.8 N N N N N i i i i i i i i i i i i i N N N N i i i i i i i i N Y X Y X N Y X N X NY Y X N X Y N X N X X N X N X X β=========---= = ??--- ? ?? -??==-?∑∑∑∑∑∑∑∑∑ μμ01 217.820.32519.851.48Y X ββ=-=-?= 残差平方和: $ ( )μ( ) μμμ() μμμμ() μμμμ2 2 2 1 12 2 222 201111111 22222222010101011111111=225395121N N i i i i i N N N N N N i i i i i i i i i i i i N N N N N i i i i i i i i i i i u RSS TSS ESS Y Y Y Y Y Y Y Y Y X N N Y X X Y N X X ββββββββββ===============-=---????--+=-+ ? ???????=-++=-++ ??? =-∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑()22151.480.32313454320.3251.4811519.8997.20224 ?+?+????=另解:对$( )μ( )2 2 2 11 N N i i i i i u RSS TSS ESS Y Y Y Y ====-=---∑∑∑,根据OLS 估计μμ01Y X ββ=-知μμ01 +Y X ββ=,因此有

第三章计量经济学练习题参考解答教学资料

第三章计量经济学练习题参考解答

第三章练习题参考解答 练习题 3.1为研究中国各地区入境旅游状况,建立了各省市旅游外汇收入(Y ,百万美元)、旅行社职工人数(X1,人)、国际旅游人数(X2,万人次)的模型,用某年31个省市的截面数据估计结果如下: i i i X X Y 215452.11179.00263.151?++-= t=(-3.066806) (6.652983) (3.378064) R 2=0.934331 92964.02=R F=191.1894 n=31 (1)从经济意义上考察估计模型的合理性。 (2)在5%显著性水平上,分别检验参数21,ββ的显著性。 (3)在5%显著性水平上,检验模型的整体显著性。 3.2根据下列数据试估计偏回归系数、标准误差,以及可决系数与修正的可决系数: 367.693Y =, 1402.760X =, 28.0X =, 15n =, 2()66042.269i Y Y -=∑, 211()84855.096i X X -=∑, 222()280.000i X X -=∑, 11()()74778.346i i Y Y X X --=∑, 22()()4250.900i i Y Y X X --=∑, 1122()()4796.000i i X X X X --=∑ 3.3 经研究发现,家庭书刊消费受家庭收入几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:

(1) 建立家庭书刊消费的计量经济模型; (2)利用样本数据估计模型的参数; (3)检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响; (4)分析所估计模型的经济意义和作用 3.4 考虑以下“期望扩充菲利普斯曲线(Expectations-augmented Phillips curve )”模型: t t t t u X X Y +++=33221βββ 其中:t Y =实际通货膨胀率(%);t X 2=失业率(%);t X 3=预期的通货膨胀率(%) 下表为某国的有关数据, 表1. 1970-1982年某国实际通货膨胀率Y (%),

第三章答案计量经济学

3.8表1中列出了1995年北京市规模最大的20家百货零售商店的商品销售收入X和销售利润Y的统计资料。 表格 1 (1)根据Y,X的相关图分析异方差性; (2)利用Goldfeld-Quandt检验,White检验,Park检验和Gleiser检验进行异方差性检验; (3)利用WLS方法估计利润函数. 答: (1)由相关图初步判断模型存在递增型异方差

(2)Goldfeld-Quandt检验 中间剔除的数据个数C=20/4=5 则样本1和样本2的样本数为(20-5)/2=7 操作步骤: Smpl 1 7 Ls y c x 得到RSS1=0.858264 Smpl 14 20 Ls y c x 得到RSS2=38.08500

Smpl 1 20 Genr f=38.08500/0.858264 得到:F=38.08500/0.858264=44.3745,大于)117,117(05.0----F =5.05,表明模型存在递增型异方差。 White 检验 操作步骤 LS Y C X 方程窗口下拉View\residual test\ White Heteroskedasticity Test nR 2=8.413667,其伴随概率为0.014893,小于给定的显著性水平α=0.05,拒绝原 假设,认为回归模型存在异方差。 Park 方法: 操作步骤 Ls y c x Genr lne2=log(resid^2) Genr lnx=log(x) Ls lne2 c lnx

①Ln(e 2t )=-7.6928+1.83936Ln(x t ) R 2=0.365421,F=10.36527,prob (F)=0.004754 Gleises 方法: 操作步骤 Ls y c x Genr e1=abs(resid) Ls e1 c x Ls e1 c x^(1/2) Ls e1 c x^2 ②t e =-0.03529+0.01992x t R 2=0.5022, F=18.15856,prob(F)=0.000047 ③t e =-1.25044+0.32653t X

计量经济学第三章课后习题详解

2011年各地区的百户拥有家用汽车量等数据 河南 湖北 湖南 广东 广西 海南 重庆 四川 贵州 云南 西藏 陕西 甘肃 青海 宁夏 新疆 一、 研究的目的和要求 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“人均地区生产总值” 、“城镇人口比重”、“交通工具 消费价格指数”等变量来进行研究和分析。 为了研究影响2011年各地区的百户拥有家用汽车量差异的主要原因,分析 2011年各地区的百户拥有 家用汽车量增长的数量规律,预测各地区的百户拥有家用汽车量的增长趋势,需要建立计量经济模型。 二、 模型设定 为了探究影响2011年各地区的百户拥有家用汽车量差异的主要原因,选择百户拥有家用汽车量为被 解释变量,人均 GDR 城镇人 口比重、交通工具消费价格指数为解释变量。 首先,建立工作文件、选择数据类型“ integer data ”、“Start date ”中输入“ 1 ”,“End date ”中

3> 输入“ 31” ,在EViews 命令框直接键入“ data Y X2 X3 X4 ”,在对应的“ Y X2 X3 X4 ”下输入或粘贴相应 的数据。 探索将模型设定为线性回归模型形式: |Yt"=El 彳 映t 十" P4X4L + U L 三、 估计参数 在命令框中输入“ LS Y C X2 X3 X4 ” ,回车即出现下面的回归结果: 根据数据,模型估计的结果写为: Y t - 246.8540 1 5.99686SX, 0. 524027X 5 2.265680:<4 F= n=31 四、 1. (1) 模型检验 统计检验 拟合优度:由上表中的 数据可以得到:I 询=,修正的可决系数为 同=,这说明模型对样本的拟合一般。说明解释变量“人 均地区生产总值”、“城镇人口比重”、“交通工具消费价格指数”联合起来对被解释变量“百户拥 有家用汽车量”做了绝大部分的解释。 (2) F 检验:针对 1切B 2 - B B “=0,给定显著水平a =,在F 分布表中查出自由度为 k-1=3和n-k=27的临界值卜n (3,27)=,由上表可知 F=> (3,27)=,应拒绝原假设 卩!=0,说明回归方程显 著,即“人均地区生产总值”、“城镇人口比重”、“交通工具消费价格指数” “百户拥有家用汽车量”确实有显著影响。 变量联合起来确实对 (3) t 检验:分别针对 4=0,给定显著水平a =查t 分布表得自由度为 n-k=31-4=27 临界值 (4) T- * to. 03 ~(n-k)= T" t-- to. 03 ~(n-k)= (27)=,与趴、B A B 弘& 4对应的t 统计量分别为、、 、,其绝对值均大于 (27)=,这说明在显著性水平 乜=下,分别都应当拒绝 I : : - .. =0, 也就是说,当在其他解释变量不变的情况下,解释变量“人均地区生产总值” (X2)、“城镇人口比 重”(X3)、“交通工具消费价格指数” (X4)分别对被解释变量“百户拥有家用汽车量”( Y )都 有显著的影响。 p 值判断:与 Bi 、仏 B A 对应的P 值分别为:、、、,均,表明在小于,表明在显著水平 应解释变量对被解释变量影响显著。 检 验的依据: 1> 合程度越好。 2> =的水平下,对 可决系数越大,说明拟 F 的值与临界值比较, 若大于临界值,则否定原假设,回归方程是显著的;若小于临界值,则接受原假设,回归方程不显著。 t 的值与临界值比较, 若 大于临界值,则否定原假设,系数都是显著地;若小于临界值,则接受原假设,系数不显著。

计量经济学第三章练习题及参考全部解答

第三章练习题及参考解答 为研究中国各地区入境旅游状况,建立了各省市旅游外汇收入(Y ,百万美元)、旅行社职工人数(X1,人)、国际旅游人数(X2,万人次)的模型,用某年31个省市的截面数据估计结果如下: i i i X X Y 215452.11179.00263.151?++-= t= R 2 = 92964.02 =R F= n=31 1)从经济意义上考察估计模型的合理性。 2)在5%显著性水平上,分别检验参数21,ββ的显著性。 3)在5%显著性水平上,检验模型的整体显著性。 练习题参考解答: (1)由模型估计结果可看出:从经济意义上说明,旅行社职工人数和国际旅游人数均与旅游外汇收入正相关。平均说来,旅行社职工人数增加1人,旅游外汇收入将增加百万美元;国际旅游人数增加1万人次,旅游外汇收入增加百万美元。这与经济理论及经验符合,是合理的。 (2)取05.0=α ,查表得048.2)331(025.0=-t 因为3个参数t 统计量的绝对值均大于048.2)331(025.0=-t ,说明经t 检验3个参数均显著不为0,即旅行社职工人数 和国际旅游人数分别对旅游外汇收入都有显著影响。 (3)取05.0=α ,查表得34.3)28,2(05.0=F ,由于34.3)28,2(1894.19905.0=>=F F ,说明旅行社职工 人数和国际旅游人数联合起来对旅游外汇收入有显著影响,线性回归方程显著成立。 表给出了有两个解释变量 2X 和.3X 的回归模型方差分析的部分结果: 1)回归模型估计结果的样本容量n 、残差平方和RSS 、回归平方和ESS 与残差平方和RSS 的自由度各为多少 2)此模型的可决系数和调整的可决系数为多少 3)利用此结果能对模型的检验得出什么结论能否确定两个解释变量 2X 和.3X 各自对Y 都有显著影响 练习题参考解答: (1) 因为总变差的自由度为14=n-1,所以样本容量:n=14+1=15 因为 TSS=RSS+ESS 残差平方和RSS=TSS-ESS=66042-65965=77 回归平方和的自由度为:k-1=3-1=2 残差平方和RSS 的自由度为:n-k=15-3=12 (2)可决系数为:2 65965 0.99883466042 ES R TSS S = == 修正的可决系数:2 2 2115177 110.998615366042 i i e n R n k y --=- =-?=--∑∑ (3)这说明两个解释变量2X 和.3X 联合起来对被解释变量有很显著的影响,但是还不能确定两个解释变量2X 和.3X 各 自对Y 都有显著影响。

《计量经济学》第三章练习题

一、单项选择题(每题2分) 1、多元线性回归模型的“线性”是指对( )而言是线性的。 (A )解释变量 (B )被解释变量 (C )回归参数 (D )剩余项 2、多元样本线性回归函数是( ) (A )12233i i i k ki i Y X X X u ββββ=+++++ (B )ki k i i i X X X Y ββββ?????33221++++= ( C )2312233(|,,)i i i ki i i k ki E Y X X X X X X ββββ=++++ (D )Y=X β+U 3、多元总体线性回归函数的矩阵形式为( ) (A )Y=X β+U (B )Y=X ?β+ e (C ) (D )Y=X β+ e 4、多元线性回归模型参数向量β最小二乘估计式的矩阵表达式为( ) (A )'1'?()XX X Y β-= (B )'1'?()X X X Y β-= (C )'1?()XX XY β-= (D )'1'?()XX XY β-= 5、?β的方差-协方差矩阵?()Var Cov β-为( ) (A )2'1()X X σ- (B )2'1()XX σ- (C )'12()XX σ- (D )'12()X X σ- 6、随机扰动项方差的估计式是( ) (A )2i jj e C n k -∑ (B )2 2i e n -∑ (C )2i e n k -∑ (D )2 i e Cjj n k -∑ 7、残差平方和RSS 的是( ) (A )2 ()i Y Y -∑ (B )2?()i i Y Y -∑ (C )2 ?()i Y Y -∑ (D )2 ?()i i Y Y -∑ ^^Y =X β

第三章计量经济学练习题参考解答

第三章练习题参考解答 练习题 3.1为研究中国各地区入境旅游状况,建立了各省市旅游外汇收入(Y ,百万美元)、旅行社职工人数(X1,人)、国际旅游人数(X2,万人次)的模型,用某年31个省市的截面数据估计结果如下: i i i X X Y 215452.11179.00263.151?++-= t=(-3.066806) (6.652983) (3.378064) R 2=0.934331 92964.02 =R F=191.1894 n=31 (1) 从经济意义上考察估计模型的合理性。 (2) 在5%显著性水平上,分别检验参数21,ββ的显著性。 (3) 在5%显著性水平上,检验模型的整体显著性。 3.2根据下列数据试估计偏回归系数、标准误差,以及可决系数与修正的可决系数: 367.693Y =, 1402.760X =, 28.0X =, 15n =, 2 ()66042.26 9i Y Y -= ∑, 2 11 ()84855.096i X X -=∑, 222()280.000i X X -=∑, 11()()74778.346i i Y Y X X --=∑, 22()()4250.900i i Y Y X X --=∑, 1122()() 4796.000 i i X X X X --=∑ 3.3 经研究发现,家庭书刊消费受家庭收入几户主受教育年数的影响,表中为对某地区 (1) 建立家庭书刊消费的计量经济模型; (2)利用样本数据估计模型的参数;

(3)检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响; (4)分析所估计模型的经济意义和作用 3.4 考虑以下“期望扩充菲利普斯曲线(Expectations-augmented Phillips curve )”模型: t t t t u X X Y +++=33221βββ 其中:t Y =实际通货膨胀率(%);t X 2=失业率(%);t X 3=预期的通货膨胀率(%) 下表为某国的有关数据, 表1. 1970-1982年某国实际通货膨胀率Y (%), (2)根据此模型所估计结果,作计量经济学的检验。 (3)计算修正的可决系数(写出详细计算过程)。 3.5某地区城镇居民人均全年耐用消费品支出、人均年可支配收入及耐用消费品价格指数的统计资料如表所示:

计量经济学_庞皓__第三章练习题答案

(1) 对此模型作估计,并作出经济学和计量经济学的说明。 第三章 考虑以下"期望扩充菲利普斯曲线( Exp ectati on s-augme nted Philli ps curve )” 模 Y t 1 2X 2t 3 X 3t U t ¥=实际通货膨胀率(%; X 2t =失业率(%) X 3t =预期的通货膨胀率(% 表为某国的有关数据, 1970-1982年某国实际通货膨胀率 Y (%),失业率X 2(%)和预期通货膨胀率 X 3(%) 对此模型作估计,并作出经济学和计量经济学的说明。 根据此模型所估计结果作统计检验。 计算修正的可决系数(写出详细计算过程) 。 型: 其中: 年份 实际通货膨胀率丫 (%) 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 失业率X2 (%) 预期的通货膨胀率 X3 (% 解答:

0.05,表明失业率和预期通货膨胀率分别对实际通货膨胀率都有显着影响。 联合起来对实际通货膨胀率有显着影响。 (3)计算修正可决系数(写出详细计算过程) 某市1974年一1987年粮食年销售量 丫 常住人口 X2、人均收入 X3、肉销售量 X4、 蛋销售量X5鱼虾销售量X6等数据如表所示: 表 某市粮食年销售量、常住人口、人均收入、肉、蛋、鱼虾销售量数据 Dflpencflrrt Vansble f Mathod Least Squares D5t9 Oani 町了 -Tine- 10 胡 Sample 1970 13&2 Coefficient Sid Eror t-Ststietic 卩rob n J 7 10S97& 1 G18S55 ■1 390321 0 G01J ■1 393116 0 310050 ■4 49319^ OG012 X3 480574 0i 13018S 8 217506 0 GOOO tmquhmd C 872769 7.766921 Adjusted R-squaied 0 047311 S D dependem 3 041032 £ E of regreeBtop ” 138^32 Aksikfl info cfit&ron 3 3S :iGi3 Sum squalid res id ' 4 12345 3 513031 Leg likelihood 2 9872 3 F^(t3tistic 34 2弱別 Duibin-'AfaLSOii std( ;254851 Prub(F-£lyListic} 0COC03J (2 )根据此模型所估计结果,作计量经济学的检验。 t 检验表明: 各参数的t 值的绝对值均大于临界值 t 0.025 (1 3 3) 2.228,从P 值也可看出均 明显小于 F 检验表明: F=,大于临界值,其P 值也明显小于 0.05,说明失业率和预期通货膨胀率 从经济意义上看:失业率与实际通货膨胀率负相关, 预期通货膨胀率与实际通货膨胀率正相 关, 与经济理论一致。 由丫的统计量表得= e 2 14.12846 R 2 —2 R y : 3.0418922 (13 1) 14.12846 1 111.0373 0.1272 111.0373 0.8728 13 1 1 (1 0 -8728) 0.8473

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