中级计量课后习题参考答案第九章Word格式.docx

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39

Sample:

19802000

Includedobservations:

21

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob. 

 

C

3919.180

1702.691

2.301756

0.0335

EMP1

31.99998

5.305756

6.031181

0.0000

OTM1

722.7758

348.2873

2.075229

0.0526

R-squared

0.674135

Meandependentvar

10339.75

AdjustedR-squared

0.637928

S.D.dependentvar

1653.825

S.E.ofregression

995.1473

Akaikeinfocriterion

16.77522

Sumsquaredresid

17825726

Schwarzcriterion

16.92444

Loglikelihood

-173.1398

Hannan-Quinncriter.

16.80761

F-statistic

18.61879

Durbin-Watsonstat

0.436339

Prob(F-statistic)

0.000041

橡胶和塑料产业:

Y2

40

-49122.54

3331.606

-14.74440

EMP2

135.4948

6.703255

20.21328

OTM2

2646.557

1087.284

2.434099

0.0256

0.989264

80662.43

0.988071

13744.48

1501.188

17.59746

40564183

17.74668

-181.7734

17.62985

829.2748

1.590448

0.000000

SUR的估计:

在主菜单选择Object->

NewObject,在弹出的对话框中选择System,点击OK。

在编辑框中输入:

y_gt=c

(1)+c

(2)*emp_gt+c(3)*otm_gt

y_xj=c(4)+c(5)*emp_xj+c(6)*otm_xj

估计结果如下:

System:

SUR_Y

EstimationMethod:

SeeminglyUnrelatedRegression

12/04/10Time:

56

Totalsystem(balanced)observations42

Linearestimationafterone-stepweightingmatrix

C

(1)

4967.336

1497.399

3.317309

0.0021

C

(2)

28.88222

4.732282

6.103232

C(3)

539.5766

308.8569

1.747012

0.0892

C(4)

-51805.33

3007.227

-17.22695

C(5)

142.1699

5.885360

24.15653

C(6)

1822.018

965.5852

1.886958

0.0673

Determinantresidualcovariance

1.22E+12

Equation:

Y_GT=C

(1)+C

(2)*EMP_GT+C(3)*OTM_GT

Observations:

0.666480

0.629422

1006.768

18244464

0.486554

Y_XJ=C(4)+C(5)*EMP_XJ+C(6)*OTM_XJ

0.988661

0.987401

1542.747

42841220

1.484711

SUR估计的模型如下:

SubstitutedCoefficients:

=====================

Y_GT=4967.33600398+28.8822169308*EMP_GT+539.576580766*OTM_GT

Y_XJ=-51805.3302975+142.169865054*EMP_XJ+1822.0182034*OTM_XJ

估计结果说明采用SUR估计得到的斜率和用OLS法估计得到的斜率相同。

(2)

1.混合回归模型:

Y_GT=-14046.4794265+86.7390745907*EMP_GT+3170.25123496*OTM_GT

Y_XJ=-14046.4794265+86.7390745907*EMP_XJ+3170.25123496*OTM_XJ

Y_SZ=-14046.4794265+86.7390745907*EMP_SZ+3170.25123496*OTM_SZ

Y_FZ=-14046.4794265+86.7390745907*EMP_FZ+3170.25123496*OTM_FZ

Y?

PooledLeastSquares

11:

20

Cross-sectionsincluded:

4

Totalpool(balanced)observations:

84

-14046.48

3233.619

-4.343888

EMP?

86.73907

2.175434

39.87208

OTM?

3170.251

731.4102

4.334437

0.953292

48601.24

0.952139

26268.36

5746.759

20.18572

2.68E+09

20.27254

-844.8003

20.22062

826.5976

0.097683

2.变截距模型:

Y_GT=5513.35297339-23271.5488569+92.1914938172*EMP_GT+4644.35831606*OTM_GT

Y_XJ=4576.61080153-23271.5488569+92.1914938172*EMP_XJ+4644.35831606*OTM_XJ

Y_SZ=-3412.39724347-23271.5488569+92.1914938172*EMP_SZ+4644.35831606*OTM_SZ

Y_FZ=-6677.56653145-23271.5488569+92.1914938172*EMP_FZ+4644.35831606*OTM_FZ

12:

03

-23271.55

3783.341

-6.151058

92.19149

5.377237

17.14477

4644.358

510.1546

9.103825

FixedEffects(Cross)

_GT--C

5513.353

_XJ--C

4576.611

_SZ--C

-3412.397

_FZ--C

-6677.567

EffectsSpecification

Cross-sectionfixed(dummyvariables)

0.986194

0.985309

3183.855

19.03832

7.91E+08

19.21195

-793.6095

19.10812

1114.371

0.536797

3.变系数模型

Y_GT=17035.7314082-13116.5513831+31.9999750501*EMP_GT+722.775832436*OTM_GT

Y_XJ=-36005.9857126-13116.5513831+135.494779734*EMP_XJ+2646.5568381*OTM_XJ

Y_SZ=-958.330237755-13116.5513831+81.1448912349*EMP_SZ+3450.40621266*OTM_SZ

Y_FZ=19928.5845421-13116.5513831+48.967070419*EMP_FZ+2860.78889467*OTM_FZ

06

-13116.55

3127.955

-4.193332

0.0001

_GT--EMP_GT

10.27417

3.114604

0.0026

_XJ--EMP_XJ

8.604734

15.74654

_SZ--EMP_SZ

81.14489

12.69908

6.389825

_FZ--EMP_FZ

48.96707

7.707955

6.352797

_GT--OTM_GT

674.4303

1.071684

0.2874

_XJ--OTM_XJ

1395.709

1.896210

0.0619

_SZ--OTM_SZ

3450.406

522.6299

6.602007

_FZ--OTM_FZ

2860.789

903.4975

3.166350

0.0023

17035.73

-36005.99

-958.3302

19928.58

0.995332

0.994618

1927.023

18.09690

2.67E+08

18.44416

-748.0700

18.23650

1395.550

0.694607

模型类型的检验过程如下:

在5%的显著性水平下查表得:

72.3大于临界值,拒绝原假设,继续检验

在5%的显著性水平下查表得,23.54大于临界值,拒绝原假设,此模型为变截距、变系数模型。

但由于随机效应的估计需要numberofcrosssections>

numberofcofes

所以本题选用变截距模型来说明固定效应和随机效应

固定效应:

43

1

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