练习7及详解Word文档格式.docx
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C.不存在序列相关
D.存在序列相关与否不能断定
15.经济计量分析的工作程序(
b
A.设定模型,检验模型,估计模型,改进模型
B.设定模型,估计参数,检验模型,应用模型
C.估计模型,应用模型,检验模型,改进模型
D.搜集资料,设定模型,估计参数,应用模型
22.在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1,则表明模型中存在(
a)
A.多重共线性
B.异方差性
D.高拟合优度
1、已知样本回归方程
,
那么有解释的变差ESS=(a)
A200B50C100D52
、当DW=4时,回归误差项(b)
A存在一阶正自相关B存在一阶负自相关
C不存在一阶自相关D不能判断存在一阶正自相关
二名词解释:
(每小题3分,共15分)
1、序列相关
答案:
线性回归模型中各个误差项之间的协方差不为零,又叫自相关
自相关,在时间(如时间序列数据)或者空间(如在截面数据中)上按顺序排列的序列的各成员之间存在着相关关系。
在计量经济学中指回归模型中随机扰动项之间存在相关关系。
用符号表示:
2、多重共线性
线性回归模型中的若干或全部解释变量的样本观测值之间具有线性关系
3、截距变动模型
由于引进虚拟变量造成回归模型参数不再是固定常数。
若截距项发生变动,就称为截距变动模型。
32.杜宾—瓦尔森检验的前提条件和步骤是什么?
(15分)
解:
杜宾—瓦尔森检验的前提条件为:
(1)回归模型包括截距项。
(2)变量X是非随机变量。
(3)扰动项
的产生机制是
上述这个描述机制我们称为一阶自回归模型,通常记为AR
(1)。
(4)在回归方程的解释变量中,不包括把因变量的滞后变量。
即检验对于自回归模型是不使用的。
杜宾—瓦尔森检验的步骤为:
(1)进行OLS的回归并获得et。
(2)计算d值。
(3)给定样本容量n和解释变量k的个数,从临界值表中查得dL和dU。
(4)根据相应的规则进行判断。
32.【参考答案】
内生变量的前期值作解释变量。
5、.分段线性回归
三、简答题(每小题4分,共20分)
1、38.回归模型中引入虚拟变量的一般原则是什么?
(1)如果模型中包含截距项,则一个质变量有m种特征,只需引入(m-1)个虚拟变量。
(2)如果模型中不包含截距项,则一个质变量有m种特征,需引入m个虚拟变量。
40.非完全多重共线性可能产生的后果主要有哪些?
(1)各个解释变量对被解释变量的影响很难精确鉴别;
(2)模型回归系数估计量的方差会很大,从而使模型参数的显著性检验失效;
(3)模型参数的估计量对删除或增添少量的观测值及删除一个不显著的解释变量都可能非常敏感。
41.简述样本相关系数的性质。
(1)r是可正可负的数;
(2)r在-1与1之间变化;
(3)对称性;
(4)若X与Y相互独立,则r=0,但r=0时,X与Y不一定独立。
42.试述判定系数的性质。
(1)它是一非负的量;
(2)R2是在0与1之间变化的量。
5、修正的决定系数
及其作用。
四、计算题(共55分)
1、利用美国1980-1995年间人均消费支出(PCE)和人均可支配收入(PDPI)的数据,得到了如下回归分析结果:
DependentVariable:
LOG(PCE)
Method:
LeastSquares
Date:
06/09/05Time:
23:
43
Sample:
19801995
Includedobservations:
16
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
LOG(PDPI)
1.205281
0.028891
41.71870
0.0000
C
-2.092664
0.281286
-7.439640
R-squared
0.992020
Meandependentvar
9.641839
AdjustedR-squared
0.991450
S.D.dependentvar
0.096436
S.E.ofregression
0.008917
Akaikeinfocriterion
-6.485274
Sumsquaredresid
0.001113
Schwarzcriterion
-6.388701
Loglikelihood
53.88219
F-statistic
1740.450
Durbin-Watsonstat
2.322736
Prob(F-statistic)
0.000000
(1)根据以上结果,写出回归分析结果报告。
(10分)
答:
se=(0.28)(0.029)
t=(-7.44)(41.72)
p=(0.0000)(0.0000)R2=0.992
(2)如何解释解释变量的系数和综合判定系数?
由于该模型是双对数模型,因此,解释变量的系数为因变量对自变量的弹性,在本例中为消费收入弹性,表示收入每增加1%,消费将平均增加1.2%。
(3)对模型中解释变量系数B2进行显著性检验。
1、H0:
B2=0H1:
B20
2、构造统计量
3、计算相应的T值,
4、查显著性水平为的临界值
由于
所以拒绝原假设,认为解释变量系数B2是统计显著的。
2、为了研究我国经济增长和国债之间的关系,建立回归模型。
得到的结果如下:
LOG(GDP)
06/04/05Time:
18:
58
19852003
19
6.03
0.14
43.2
LOG(DEBT)
0.65
0.02
32.8
0.981
10.53
0.983
0.86
0.11
-1.46
0.21
-1.36
15.8
1075.5
0.81
其中,GDP表示国内生产总值,DEBT表示国债发行量。
(1)写出回归方程。
(2分)
Log(GDP)=6.03+0.65LOG(DEBT)
(2)解释系数的经济学含义?
(4分)
截距项表示自变量为零时,因变量的平均期望。
不具有实际的经济学含义。
斜率系数表示GDP对DEBT的不变弹性为0.65。
或者表示增发1%国债,国民经济增长0.65%。
(3)模型可能存在什么问题?
如何检验?
(7分)
可能存在序列相关问题。
因为d.w=0.81小于
,因此落入正的自相关区域。
由此可以判定存在序列相关。
(4)如何就模型中所存在的问题,对模型进行改进?
利用广义最小二乘法。
根据d.w=0.81,计算得到
,因此回归方程滞后一期后,两边同时乘以0.6,得
方程
减去上面的方程,得到
利用最小二乘估计,得到系数。
3、以某地区22年的年度数据估计了如下工业就业回归方程
t值(-0.56)(2.3)(-1.7)(5.8)
式中,Y为总就业量;
X1为总收入;
X2为平均月工资率;
X3为地方政府的总支出。
(1)试证明:
一阶自相关的DW检验是无定论的。
(2)逐步描述科克伦-奥克特迭代法估计
的步骤。
(临界值
,
)(15分)
4、根据某行业1955——1974年的库存量(y)和销售量(x)的资料(见表
2),运用EViews软件得如下报告资料,试根据所给资料和图形完成下列问题:
(1)完成表2的空白处,由报告资料写出估计模型的表达式(用标准书写格式);
(2)根据写出的模型表达式求销售量对库存量影响的短期乘数、动态乘数和长期
乘数,同时给出经济解释;
(3)根据所给资料对估计模型进行评价(包括经济意义、拟合效果、显著性检验等)。
表2
YMethod:
17:
42
Sample(adjusted):
19581974
17afteradjustingendpoints
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.
C-6.4196012.130157-
PDL011.1568620.195928-PDL020.0657520.176055-PDL03-0.4608290.181199-
R-squared0.996230Meandependentvar81.97653
AdjustedR-squaredS.D.dependentvar27.85539
S.E.ofregression1.897384Akaikeinfocriterion4.321154
Sumsquaredresid46.80087Schwarzcriterion4.517204
Loglikelihood-32.72981F-statistic
Durbin-Watsonstat1.513212Prob(F-statistic)0.000000
LagDistributionofXiCoefficientStd.ErrorT-Statistic
.
*
|
0.63028
0.17916
*|
1
1.15686
0.19593
2
0.76178
0.17820
3
-0.55495
0.25562
SumofLags1.993980.06785
t(17)(0.025)=2.110,t(13)(o.o25)=2.160,t(12)(0.025)=2.176,
t(17)(0.05)=1.740,t(13)(0.05)=1.771,t(12)(0.05)=1.782
F(4,12)(0.05)=3.26,F(5,13)(0.05)=3.03,F(5,17)(0.05)=2.81
(1)第一栏的t统计量值:
T-Statistic
-3.013675
5.904516
0.373472
-2.513216
第二栏的t统计量值:
3.51797
5.90452
4.27495
-2.17104
AdjustedR-squared0.99536
F-statistic1145.20
yˆt=−6.4196+0.6303xt+1.1569xt−1+0.7618xt−2−0.5550xt−3
t=(−3.0137)(3.5180)(5.9045)(4.2750)(−2.1710)
R2=0.9954,
DW=1.5132,
F=1145.16
(2)短期乘数为0.6303,动态乘数分别为1.1569,0.7618,-0.5550。
长
期乘数为1.994。
(3)模型整体的拟合效果较好,可决系数达到0.9963,F统计量为1145.16,除xt−3的系数的t统计量外,其余均大于在显著性水平为0.05,自由度为12下的临界值2.176,说明模型中销售额在滞后第三期对库存量影响较小外,其它各
均影响显著。
5、试述D-W检验的适用条件及其检验步骤?
使用条件:
1)回归模型包含一个截距项。
2)变量X是非随机变量。
3)扰动项的产生机制:
。
4)因变量的滞后值不能作为解释变量出现在回归方程中。
检验步骤
1)进行OLS回归,并获得残差。
2)计算D值。
3)已知样本容量和解释变量个数,得到临界值。
4)根据下列规则进行判断:
零假设
决策
条件
无正的自相关
拒绝
无法确定
无负的自相关
无法决定
无正的或者负的自相关
接受