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计量经济学作业 2DOC.docx

1、计量经济学作业 2DOC3.2(1)用Eviews分析如下DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/01/14Time:20:25Sample:19942011Includedobservations:18VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.X20.1354740.01279910.584540.0000X318.853489.7761811.9285120.0729C-18231.588638.216-2.1105730.0520R-squared0.985838Meandependentv

2、ar6619.191AdjustedR-squared0.983950S.D.dependentvar5767.152S.E.ofregression730.6306Akaikeinfocriterion16.17670Sumsquaredresid8007316.Schwarzcriterion16.32510Loglikelihood-142.5903Hannan-Quinncriter.16.19717F-statistic522.0976Durbin-Watsonstat1.173432Prob(F-statistic)0.000000由表可知模型为:Y=0.135474X2+18.8

3、5348X3-18231.58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=522.0976F(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:LNYMethod:LeastSquaresDate:10/25/15Time:22:18Sample:19942011Includedobse

4、rvations:18VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-10.810901.698653-6.3643970.0000LNX21.5737840.09154717.191060.0000X30.0024380.0009362.6053210.0199R-squared0.986373Meandependentvar8.400112AdjustedR-squared0.984556S.D.dependentvar0.941530S.E.ofregression0.117006Akaikeinfocriterion-1.302176Sums

5、quaredresid0.205355Schwarzcriterion-1.153780Loglikelihood14.71958Hannan-Quinncriter.-1.281714F-statistic542.8930Durbin-Watsonstat0.684080Prob(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,R2=0.986

6、373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=542.8930F(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tt(15)显著,当j=3时tt(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:YMethod:LeastSquaresDate:12/01/14Time:20:30Sample:118Includedobservations:18Variable

7、CoefficientStd.Errort-StatisticProb.X0.0864500.0293632.9441860.0101T52.370315.20216710.067020.0000C-50.0163849.46026-1.0112440.3279R-squared0.951235Meandependentvar755.1222AdjustedR-squared0.944732S.D.dependentvar258.7206S.E.ofregression60.82273Akaikeinfocriterion11.20482Sumsquaredresid55491.07Schwa

8、rzcriterion11.35321Loglikelihood-97.84334Hannan-Quinncriter.11.22528F-statistic146.2974Durbin-Watsonstat2.605783Prob(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=539.7364F(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

9、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:YMethod:LeastSquaresDate:12/01/14Time:22:30Sample:118Includedobservations:18VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.T63.016764.54858113.854160.0000C-11.5817158.02290-0.199606

10、0.8443R-squared0.923054Meandependentvar755.1222AdjustedR-squared0.918245S.D.dependentvar258.7206S.E.ofregression73.97565Akaikeinfocriterion11.54979Sumsquaredresid87558.36Schwarzcriterion11.64872Loglikelihood-101.9481Hannan-Quinncriter.11.56343F-statistic191.9377Durbin-Watsonstat2.134043Prob(F-statis

11、tic)0.000000模型:Y=63.01676T-11.58171X与T的一元回归DependentVariable:XMethod:LeastSquaresDate:12/01/14Time:22:34Sample:118Includedobservations:18VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.T123.151631.841503.8676440.0014C444.5888406.17861.0945650.2899R-squared0.483182Meandependentvar1942.933AdjustedR-square

12、d0.450881S.D.dependentvar698.8325S.E.ofregression517.8529Akaikeinfocriterion15.44170Sumsquaredresid4290746.Schwarzcriterion15.54063Loglikelihood-136.9753Hannan-Quinncriter.15.45534F-statistic14.95867Durbin-Watsonstat1.052251Prob(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Depe

13、ndentVariable:E1Method:LeastSquaresDate:12/03/14Time:20:39Sample:118Includedobservations:18VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.E20.0864500.0284313.0407420.0078C3.96E-1413.880832.85E-151.0000R-squared0.366239Meandependentvar2.30E-14AdjustedR-squared0.326629S.D.dependentvar71.76693S.E.ofregres

14、sion58.89136Akaikeinfocriterion11.09370Sumsquaredresid55491.07Schwarzcriterion11.19264Loglikelihood-97.84334Hannan-Quinncriter.11.10735F-statistic9.246111Durbin-Watsonstat2.605783Prob(F-statistic)0.007788模型:E1=0.086450E2+3.96e-14参数:斜率系数为0.086450,截距为3.96e-14(4)由上可知,2与2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

15、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19782007年的数据,用EViews作回归,部分结果如下:表3回归结果DependentVariable:LNYMethod:LeastSquaresDate:06/30/13Time:19:39Sample:19782007Includedobservations:30VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-2.7553670.640080(1)0.0002LNX20.451234(2)3.1748310.003

16、8LNX30.6271330.161566(3)0.0006X4(4)0.0056451.7955670.0842R-squared0.987591Meandependentvar8.341376AdjustedR-squared(5)S.D.dependentvar1.357225S.E.ofregression(6)Akaikeinfocriterion-0.707778Sumsquaredresid0.662904Schwarzcriterion-0.520952Loglikelihood14.61668F-statistic(7)Durbin-Watsonstat0.616136Pro

17、b(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+0.0101361)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

18、=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。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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