计量经济学庞浩第三版第六章习题.docx

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计量经济学庞浩第三版第六章习题

6.1

(1)建立居民收入-消费模型,用 Eviews 分析结果如下:

 

所得模型为:

Y=0.690488X+79.93004

Se=(0.012877)(12.39919)

t=(53.62068)(6.446390)

R2=0.994122 F=2875.178 DW=0.574663

(2)

1)检验模型中存在的问题

①做出残差图如下:

 

60

40

20

0

-20

-40

24681012141618

ResidualActualFitted

 

1,400

1,200

1,000

800

600

400

200

残差连续为正和连续为负,表明残差项存在一阶自相关。

②该回归方程可决系数较高,回归系数均显著。

对样本量为 19,一个解释变量

的模型,5%的显著水平,查 DW 统计表可知,dL=1.180,dU=1.401,模型中

DW=0.574663,< dL,显然模型中有自相关。

③对模型进行 BG 检验,用 Eviews 分析结果如下:

 

如上表显示,LM=TR2=7.425086,其 p 值为 0.0244,表明存在自相关。

2)对模型进行处理:

采取广义差分法

a) 为估计自相关系数 ρ。

对 et 进行滞后一期的自回归,用 EViews 分析结果如

下:

 

由上可知,ρ=0.657352

b)对原模型进行广义差分回归

由上图可知回归方程为:

Yt*=35.97761+0.668695Xt*

Se=(8.103546)(0.020642)

t=(4.439737)(32.39512)

R2=0.984983 F=1049.444 DW=1.830746

式中,Yt*=Yt-0.657352Yt-1, Xt*=Xt-0.657352Xt-1

由于使用了广义差分数据,样本容量减少了 1 个,为 18 个。

查 5%显著水平的

DW 统计表可知,dL=1.158,dU=1.391 模型中 DW=1,830746,du

5%的显著水平下广义差分模型中已无自相关。

可决系数 R2,t,F 统计量也均达

到理想水平。

由差分方程,β1=35.97761/(1-0.657352)=104.9987

由此最终的消费模型为:

Yt=104.9987+0.668695Xt

(3)经济意义:

人均实际收入每增加 1 元,平均说来人均时间消费支出将增加

0.669262 元。

 

6.2

 Eviews 分析结果如下:

(1)

1

 

所得模型为:

Y=0.265056X-1668.731

Se=(0.011719)(555.7701)

t=(22.61745)(-3.002555)

R2=0.953406 F=511.5491 DW=0.601376

DW=0.601376,查表可知 DW,0≤DW≤dL 误差项存在着自相关.

 做出残差图如下:

 

4,000

2,000

0

-2,000

-4,000

 

 

30,000

25,000

20,000

15,000

10,000

5,000

0

86889092949698000204060810

ResidualActualFitted

残差的变动有系统模式,连续为正和连续为负,表明残差项存在一阶自相关。

(2) 对模型进行处理:

① 采取广义差分法

为估计自相关系数 ρ。

对 et 进行滞后一期的自回归,用 EViews 分析结果如下:

 

由上可知,ρ=0.700133

 对原模型进行广义差分回归,用 Eviews 进行分析所得结果如下:

 

由上图可知回归方程为:

Yt*=-490.4053+0.260988Xt*

Se=(419.9286)(0.023761)

t=(-1.167831)(10.8404)

R2=0.834081 F=120.6492 DW=1.652168

式中,Yt*=Yt-0.700133Yt-1, Xt*=Xt-0.700133Xt-1

由于使用了广义差分数据,样本容量减少了 1 个,为 26 个。

查 5%显著水平的

DW 统计表可知,dL=1.302,dU=1.1.461 模型中 DW=1,652168,du

在 5%的显著水平下广义差分模型中已无自相关。

可决系数 R2,t,F 统计量也

均达到理想水平。

由差分方程,β1=-490.4053/(1-0.700133)=-1635.4093

最终的模型为:

Y=-1635.4093+0.260988X

 

 Eviews 分析结果如下:

6.3

(1)

1

 

所得模型为:

Y=0.784106X-2123.864

Se=(0.041276)(324.8012)

t=(18.99680)(-6.538966)

R2=0.937643 F=360.8784 DW=0.440822

经济意义:

国生产总值每增加 10 亿元,平均说来股票价值指数将增加

0.784106。

(2)

 DW=0.440822,

 

查表可知 DW 的上下界,0≤DW≤dL 误差项存在着自相关。

 做出残差图如下:

 

1,500

1,000

500

0

-500

-1,000

-1,500

 

10,000

8,000

6,000

4,000

2,000

0

82848688909294969800020406

ResidualActualFitted

 

残差的变动有系统模式,连续为正和连续为负,表明残差项存在一阶自相关。

对模型进行处理:

采取广义差分法

为估计自相关系数 ρ。

对 et 进行滞后一期的自回归,用 EViews 分析结果如下:

 

ρ=0.768816

对原模型进行广义差分回归,用 Eviews 进行分析所得结果如下:

 

由上图可知回归方程为:

Yt*=-653.9415+0.857233Xt*

Se=(220.3093)(0.101264)

t=(-2.968289)(8.465330)

R2=0757030 F=71.66181 DW=0.902421

式中,Yt*=Yt-0.768816Yt-1, Xt*=Xt-0,768816Xt-1

由差分方程,β1=-653.9415/(1-0.768816)=--2828.662

最终的模型为:

Y=-2828.662+0.8572233X

样本容量 25 个,在 5%显著水平下 DW 上下界,dL=1.288,dU=1.454.模型中

DW=0.902421,依然存在自相关性。

 

6.4

(1)

1)针对对数模型,用 Eviews 分析结果如下:

 

所得模型为:

lnY=0,951090lnX+2.171041

se=(0.038897)(0.241025)

t=(24.45123)(9.007529)

R2=0.969199 F=597.8626 DW=1.159788

2)检验模型的自相关性

 该回归方程可决系数较高,回归系数均显著。

对样本量为 21,一个解释变

量的模型,5%的显著水平,查 DW 统计表可知,dL=1.221,dU=1.420,模型中

DW=1.159788< dL,显然模型中有自相关。

 

 做出残差图如下:

 

.3

.2

.1

.0

-.1

-.2

 

9.2

8.8

8.4

8.0

7.6

7.2

6.8

8082848688909294969800

ResidualActualFitted

残差的变动有系统模式,连续为正和连续为负,表明残差项存在一阶自相关。

(2)用广义差分法处理模型:

1)为估计自相关系数 ρ。

对 et 进行滞后一期的自回归,用 EViews 分析结果如

下:

 

由上可知,ρ=0.400234

2)对原模型进行广义差分回归,用 Eviews 进行分析所得结果如下:

 

由上图可知回归方程为:

Yt*=-13.03313+6.571250Xt*

Se=(208.6891)(0.508933)

t=(-0.062452)(12.91183)

R2=0.902533 F=166.7154 DW=1.966598

式中,Yt*=Yt-0.400234 Yt-1, Xt*=Xt-0,400234 Xt-1

4)由差分方程:

β1=-13.03313/(1-0.400234)=-21.730358

最终的模型为:

 Y=-21.730358+6.57125X

样本容量 20 个,在 5%显著水平下 DW 上下界,dL=1.201,dU=1.411,模型中

DW=1.966598,dU

(3)对于此模型,用 Eviews 分析结果如下:

 

模型样本容量为 20,dL=1.201,dU=1.411 模型中 DW=1.590363,dU

说明在 5%的显著水平此模型中无自相关。

6.5

(1)

1)针对对数模型,用 Eviews 分析结果如下:

 

LOGPRICE=-8.00223-0.004297HRAIN+0.000264WRAIN+0.394039DEGREE

+0.035379TINE

结果意义:

在其他变量不变的情况下,收获季节的降雨量每增加 1,波尔多葡

萄酒的价格平均减少 0.004297.收获前一年冬季的降雨量每增加 1,波尔多葡萄

酒的价格平均增加 0.000264,种植季节的平均温度每增加 1,波尔多葡萄酒的价

格平均增加 0.394039。

酿制年份到 1989 年的年数每增加 1,波尔多葡萄酒的价

格平均增加 0.035379。

(2)在 5%显著水平下 DW 上下界,dL=1.104,dU=1.747,模型中

DW=2.262869,4-dU

(3)若剔除 HRAIN 后,用 Eviews 分析结果如下:

 

LOGPRICE=-9.936478+0.44671DEGREE+0.000955WRAIN+0.036455SER05

(4)后者更好。

因为在 5%显著水平下 DW 上下界,dL=1.181,dU=1.65

模型中 DW=2.229941,dU

可决系数 R2,t,F 统计量也均达到理想水平。

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