计量经济学作业.docx
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计量经济学作业
3.2
（1）用Eviews分析如下
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/01/14Time:
20:
25
Sample:
19942011
Includedobservations:
18
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X2
0.135474
0.012799
10.58454
0.0000
X3
18.85348
9.776181
1.928512
0.0729
C
-18231.58
8638.216
-2.110573
0.0520
R-squared
0.985838
Meandependentvar
6619.191
AdjustedR-squared
0.983950
S.D.dependentvar
5767.152
S.E.ofregression
730.6306
Akaikeinfocriterion
16.17670
Sumsquaredresid
8007316.
Schwarzcriterion
16.32510
Loglikelihood
-142.5903
Hannan-Quinncriter.
16.19717
F-statistic
522.0976
Durbin-Watsonstat
1.173432
Prob（F-statistic）
0.000000
由表可知模型为：
Y=0.135474X2+18.85348X3-18231.58
检验：
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。
F检验，F=522.0976>F（2,15）=4.77，回归方程显著。
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）
（2）表内数据ln后重新输入数据：
DependentVariable:
LNY
Method:
LeastSquares
Date:
10/25/15Time:
22:
18
Sample:
19942011
Includedobservations:
18
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-10.81090
1.698653
-6.364397
0.0000
LNX2
1.573784
0.091547
17.19106
0.0000
X3
0.002438
0.000936
2.605321
0.0199
R-squared
0.986373
Meandependentvar
8.400112
AdjustedR-squared
0.984556
S.D.dependentvar
0.941530
S.E.ofregression
0.117006
Akaikeinfocriterion
-1.302176
Sumsquaredresid
0.205355
Schwarzcriterion
-1.153780
Loglikelihood
14.71958
Hannan-Quinncriter.
-1.281714
F-statistic
542.8930
Durbin-Watsonstat
0.684080
Prob（F-statistic）
0.000000
模型为lny=-10.81090+1.573784lnx2+0.002438x3
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1.57单位百分比，汇率每增加一单位百分比，出口总额增加0.0024个单位百分比。
拟合优度检验，R^2=0.986373修正可决系数为0.984556，拟合很好。
F检验对于H0:
X2=X3=0，给定显著性水平a=0.05F（2,15）=4.77F=542.8930>F（2,15）显著
t检验对于H0:
Xj=0（j=2,3），给定显著性水平a=0.05t（15）=2.131当j=2时t>t（15）显著，当j=3时t>t（15）显著。
（3）两个模型表现出的汇率对Y的印象存在巨大差异
3.3
（1）用Eviews分析如下
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/01/14Time:
20:
30
Sample:
118
Includedobservations:
18
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X
0.086450
0.029363
2.944186
0.0101
T
52.37031
5.202167
10.06702
0.0000
C
-50.01638
49.46026
-1.011244
0.3279
R-squared
0.951235
Meandependentvar
755.1222
AdjustedR-squared
0.944732
S.D.dependentvar
258.7206
S.E.ofregression
60.82273
Akaikeinfocriterion
11.20482
Sumsquaredresid
55491.07
Schwarzcriterion
11.35321
Loglikelihood
-97.84334
Hannan-Quinncriter.
11.22528
F-statistic
146.2974
Durbin-Watsonstat
2.605783
Prob（F-statistic）
0.000000
由表可知模型为：
Y=0.086450X+52.37031T-50.01638
检验：
可决系数是0.951235，修正的可决系数为0.944732，说明模型对样本拟合较好。
F检验，F=539.7364>F（2,15）=4.77，回归方程显著。
t检验，t统计量分别为2.944186，10.06702，均大于t（15）=2.131，所以这些系数都是显著的。
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0.086450元，户主受教育年数增加1年，家庭书刊年消费支出增加52.37031元。
（2）用Eviews分析如下
Y与T的一元回归
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/01/14Time:
22:
30
Sample:
118
Includedobservations:
18
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
T
63.01676
4.548581
13.85416
0.0000
C
-11.58171
58.02290
-0.199606
0.8443
R-squared
0.923054
Meandependentvar
755.1222
AdjustedR-squared
0.918245
S.D.dependentvar
258.7206
S.E.ofregression
73.97565
Akaikeinfocriterion
11.54979
Sumsquaredresid
87558.36
Schwarzcriterion
11.64872
Loglikelihood
-101.9481
Hannan-Quinncriter.
11.56343
F-statistic
191.9377
Durbin-Watsonstat
2.134043
Prob（F-statistic）
0.000000
模型：
Y=63.01676T-11.58171
X与T的一元回归
DependentVariable:
X
Method:
LeastSquares
Date:
12/01/14Time:
22:
34
Sample:
118
Includedobservations:
18
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
T
123.1516
31.84150
3.867644
0.0014
C
444.5888
406.1786
1.094565
0.2899
R-squared
0.483182
Meandependentvar
1942.933
AdjustedR-squared
0.450881
S.D.dependentvar
698.8325
S.E.ofregression
517.8529
Akaikeinfocriterion
15.44170
Sumsquaredresid
4290746.
Schwarzcriterion
15.54063
Loglikelihood
-136.9753
Hannan-Quinncriter.
15.45534
F-statistic
14.95867
Durbin-Watsonstat
1.052251
Prob（F-statistic）
0.001364
模型：
X=123.1516T+444.5888
（3）对残差模型进行分析，用Eviews分析如下
DependentVariable:
E1
Method:
LeastSquares
Date:
12/03/14Time:
20:
39
Sample:
118
Includedobservations:
18
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
E2
0.086450
0.028431
3.040742
0.0078
C
3.96E-14
13.88083
2.85E-15
1.0000
R-squared
0.366239
Meandependentvar
2.30E-14
AdjustedR-squared
0.326629
S.D.dependentvar
71.76693
S.E.ofregression
58.89136
Akaikeinfocriterion
11.09370
Sumsquaredresid
55491.07
Schwarzcriterion
11.19264
Loglikelihood
-97.84334
Hannan-Quinncriter.
11.10735
F-statistic
9.246111
Durbin-Watsonstat
2.605783
Prob（F-statistic）
0.007788
模型：
E1=0.086450E2+3.96e-14
参数：
斜率系数α为0.086450，截距为3.96e-14
（4）由上可知，β2与α2的系数是一样的。
回归系数与被解释变量的残差系数是一样的，它们的变化规律是一致的。
3.4
为了分析中国税收收入（Y）与国内生产总值（X2）、财政支出（X3）、商品零售价格指数（X4）的关系，利用1978~2007年的数据，用EViews作回归，部分结果如下：
表3回归结果
DependentVariable:
LNY
Method:
LeastSquares
Date:
06/30/13Time:
19:
39
Sample:
19782007
Includedobservations:
30
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-2.755367
0.640080
（1）
0.0002
LNX2
0.451234
（2）
3.174831
0.0038
LNX3
0.627133
0.161566
（3）
0.0006
X4
（4）
0.005645
1.795567
0.0842
R-squared
0.987591
Meandependentvar
8.341376
AdjustedR-squared
（5）
S.D.dependentvar
1.357225
S.E.ofregression
（6）
Akaikeinfocriterion
-0.707778
Sumsquaredresid
0.662904
Schwarzcriterion
-0.520952
Loglikelihood
14.61668
F-statistic
（7）
Durbin-Watsonstat
0.616136
Prob（F-statistic）
0.000000
填补表中空缺数据：
（1）tc=
=4.304723
（2）=
=0.130789
（3）=
=3.881590
（4）=
=0.010136
（5）=
=
=0.986159
（6）S.Eofregression回归标准差=
=
=0.154783
（7）=
=
=689.751148
②分析回归结果：
根据图中数据，模型估计的结果写为：
=-2.755367+0.451234
+0.627133
+0.010136
1）拟合优度：
由上图数据可以得到，可决系数
=0.987591，修正的可决系数
=0.986159，这说明模型对样本的拟合很好。
2）F检验：
针对
，给定显著性水平
，在F分布表中查出自由度为k-1=3和n-k=26的临界值
=8.63。
由上图得到F=689.751148，由于F=689.751148>
，应拒绝原假设，说明回归方程显著，即国内生产总值、财政支出、商品零售价格指数等变量联合起来对中国税收收入有显著影响。
3）t检验：
由上图中的P值可以判断，在
的显著性水平下，与
、
、
估计值对应的P值小于
，表明对应解释变量对被解释变量影响显著。
在
的显著性水平下，与
估计值对应的P值小于
，表明对应解释变量对被解释变量影响显著。
③评估参数的经济意义:
当其他变量不改变时，国内生产总值每增加1%，中国税收收入增加0.451234%。
当其他变量不改变时，财政支出每增加1%，中国税收收入增加0.627133%。
当其他变量不改变时，商品零售价格指数每增加1%，中国税收收入增加0.010136%。
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