计量经济学-第三版课后答案.doc

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<p><span id="_baidu_bookmark_start_0" style="display: none; line-height: 0px;">‍</span>            第二章简单线性回归模型 2.1 （1） ①首先分析人均寿命与人均GDP的数量关系，用Eviews分析： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/27/14   Time: 21:00 Sample: 1 22 Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   C 56.64794 1.960820 28.88992 0.0000 X1 0.128360 0.027242 4.711834 0.0001 R-squared 0.526082     Mean dependent var 62.50000 Adjusted R-squared 0.502386     S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 7.116881     Akaike info criterion 6.849324 Sum squared resid 1013.000     Schwarz criterion 6.948510 Log likelihood -73.34257     Hannan-Quinn criter. 6.872689 F-statistic 22.20138     Durbin-Watson stat 0.629074 Prob(F-statistic) 0.000134 有上可知，关系式为y=56.64794+0.128360x1 ②关于人均寿命与成人识字率的关系，用Eviews分析如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/26/14   Time: 21:10 Sample: 1 22 Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   C 38.79424 3.532079 10.98340 0.0000 X2 0.331971 0.046656 7.115308 0.0000 R-squared 0.716825     Mean dependent var 62.50000 Adjusted R-squared 0.702666     S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 5.501306     Akaike info criterion 6.334356 Sum squared resid 605.2873     Schwarz criterion 6.433542 Log likelihood -67.67792     Hannan-Quinn criter. 6.357721 F-statistic 50.62761     Durbin-Watson stat 1.846406 Prob(F-statistic) 0.000001 由上可知，关系式为y=38.79424+0.331971x2 ③关于人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的关系，用Eviews分析如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/26/14   Time: 21:14 Sample: 1 22 Included observations: 22 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   C 31.79956 6.536434 4.864971 0.0001 X3 0.387276 0.080260 4.825285 0.0001 R-squared 0.537929     Mean dependent var 62.50000 Adjusted R-squared 0.514825     S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 7.027364     Akaike info criterion 6.824009 Sum squared resid 987.6770     Schwarz criterion 6.923194 Log likelihood -73.06409     Hannan-Quinn criter. 6.847374 F-statistic 23.28338     Durbin-Watson stat 0.952555 Prob(F-statistic) 0.000103 由上可知，关系式为y=31.79956+0.387276x3 （2）①关于人均寿命与人均GDP模型，由上可知，可决系数为0.526082，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。  对于回归系数的t检验：t（β1）=4.711834>t0.025(20)=2.086，对斜率系数的显著性检验表明，人均GDP对人均寿命有显著影响。 ②关于人均寿命与成人识字率模型，由上可知，可决系数为0.716825，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。对于回归系数的t检验：t（β2）=7.115308>t0.025(20)=2.086，对斜率系数的显著性检验表明，成人识字率对人均寿命有显著影响。 ③关于人均寿命与一岁儿童疫苗的模型，由上可知，可决系数为0.537929，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。  对于回归系数的t检验：t（β3）=4.825285>t0.025(20)=2.086，对斜率系数的显著性检验表明，一岁儿童疫苗接种率对人均寿命有显著影响。 2.2 （1） ①对于浙江省预算收入与全省生产总值的模型，用Eviews分析结果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/03/14   Time: 17:00 Sample (adjusted): 1 33 Included observations: 33 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   X 0.176124 0.004072 43.25639 0.0000 C -154.3063 39.08196 -3.948274 0.0004 R-squared 0.983702     Mean dependent var 902.5148 Adjusted R-squared 0.983177     S.D. dependent var 1351.009 S.E. of regression 175.2325     Akaike info criterion 13.22880 Sum squared resid 951899.7     Schwarz criterion 13.31949 Log likelihood -216.2751     Hannan-Quinn criter. 13.25931 F-statistic 1871.115     Durbin-Watson stat 0.100021 Prob(F-statistic) 0.000000 ②由上可知，模型的参数：斜率系数0.176124，截距为—154.3063 ③关于浙江省财政预算收入与全省生产总值的模型，检验模型的显著性： 1）可决系数为0.983702，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。 2）对于回归系数的t检验：t（β2）=43.25639>t0.025(31)=2.0395，对斜率系数的显著性检验表明，全省生产总值对财政预算总收入有显著影响。 ④用规范形式写出检验结果如下： Y=0.176124X—154.3063                 (0.004072)     (39.08196) t= (43.25639)    （-3.948274） R2=0.983702  F=1871.115  n=33 ⑤经济意义是：全省生产总值每增加1亿元，财政预算总收入增加0.176124亿元。（2）当x=32000时， ①进行点预测，由上可知Y=0.176124X—154.3063，代入可得： Y= Y=0.176124*32000—154.3063=5481.6617 ②进行区间预测：先由Eviews分析： X Y  Mean  6000.441  902.5148  Median  2689.280  209.3900  Maximum  27722.31  4895.410  Minimum  123.7200  25.87000  Std. Dev.  7608.021  1351.009  Skewness  1.432519  1.663108  Kurtosis  4.010515  4.590432  Jarque-Bera  12.69068  18.69063  Probability  0.001755  0.000087  Sum  198014.5  29782.99  Sum Sq. Dev.  1.85E+09  58407195  Observations  33  33 由上表可知， ∑x2=∑（Xi—X）2=δ2x(n—1)=  7608.0212 x (33—1)=1852223.473 (Xf—X)2=(32000— 6000.441)2=675977068.2 当Xf=32000时，将相关数据代入计算得到： 5481.6617—2.0395x175.2325x√1/33+1852223.473/675977068.2≤ Yf≤5481.6617+2.0395x175.2325x√1/33+1852223.473/675977068.2 即Yf的置信区间为（5481.6617—64.9649, 5481.6617+64.9649） (3) 对于浙江省预算收入对数与全省生产总值对数的模型，由Eviews分析结果如下： Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 12/03/14   Time: 18:00 Sample (adjusted): 1 33 Included observations: 33 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   LNX 0.980275 0.034296 28.58268 0.0000 C -1.918289 0.268213 -7.152121 0.0000 R-squared 0.963442     Mean dependent var 5.573120 Adjusted R-squared 0.962263     S.D. dependent var 1.684189 S.E. of regression 0.327172     Akaike info criterion 0.662028 Sum squared resid 3.318281     Schwarz criterion 0.752726 Log likelihood -8.923468     Hannan-Quinn criter. 0.692545 F-statistic 816.9699     Durbin-Watson stat 0.096208 Prob(F-statistic) 0.000000 ①模型方程为：lnY=0.980275lnX-1.918289 ②由上可知，模型的参数：斜率系数为0.980275，截距为-1.918289 ③关于浙江省财政预算收入与全省生产总值的模型，检验其显著性： 1）可决系数为0.963442，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。 2）对于回归系数的t检验：t（β2）=28.58268>t0.025(31)=2.0395，对斜率系数的显著性检验表明，全省生产总值对财政预算总收入有显著影响。 ④经济意义：全省生产总值每增长1%，财政预算总收入增长0.980275% 2.4 （1）对建筑面积与建造单位成本模型，用Eviews分析结果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/01/14   Time: 12:40 Sample: 1 12 Included observations: 12 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   X -64.18400 4.809828 -13.34434 0.0000 C 1845.475 19.26446 95.79688 0.0000 R-squared 0.946829     Mean dependent var 1619.333 Adjusted R-squared 0.941512     S.D. dependent var 131.2252 S.E. of regression 31.73600     Akaike info criterion 9.903792 Sum squared resid 10071.74     Schwarz criterion 9.984610 Log likelihood -57.42275     Hannan-Quinn criter. 9.873871 F-statistic 178.0715     Durbin-Watson stat 1.172407 Prob(F-statistic) 0.000000 由上可得：建筑面积与建造成本的回归方程为： Y=1845.475--64.18400X （2）经济意义：建筑面积每增加1万平方米，建筑单位成本每平方米减少64.18400元。（3） ①首先进行点预测，由Y=1845.475--64.18400X得，当x=4.5，y=1556.647 ②再进行区间估计：用Eviews分析： Y X  Mean  1619.333  3.523333  Median  1630.000  3.715000  Maximum  1860.000  6.230000  Minimum  1419.000  0.600000  Std. Dev.  131.2252  1.989419  Skewness  0.003403 -0.060130  Kurtosis  2.346511  1.664917  Jarque-Bera  0.213547  0.898454  Probability  0.898729  0.638121  Sum  19432.00  42.28000  Sum Sq. Dev.  189420.7  43.53567  Observations  12  12 由上表可知， ∑x2=∑（Xi—X）2=δ2x(n—1)=  1.9894192 x (12—1)=43.5357 (Xf—X)2=(4.5— 3.523333)2=0.95387843 当Xf=4.5时，将相关数据代入计算得到： 1556.647—2.228x31.73600x√1/12+43.5357/0.95387843≤ Yf≤1556.647+2.228x31.73600x√1/12+43.5357/0.95387843 即Yf的置信区间为（1556.647—478.1231, 1556.647+478.1231） 3.1 （1） ①对百户拥有家用汽车量计量经济模型，用Eviews分析结果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/25/14   Time: 12:38 Sample: 1 31 Included observations: 31 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   X2 5.996865 1.406058 4.265020 0.0002 X3 -0.524027 0.179280 -2.922950 0.0069 X4 -2.265680 0.518837 -4.366842 0.0002 C 246.8540 51.97500 4.749476 0.0001 R-squared 0.666062     Mean dependent var 16.77355 Adjusted R-squared 0.628957     S.D. dependent var 8.252535 S.E. of regression 5.026889     Akaike info criterion 6.187394 Sum squared resid 682.2795     Schwarz criterion 6.372424 Log likelihood -91.90460     Hannan-Quinn criter. 6.247709 F-statistic 17.95108     Durbin-Watson stat 1.147253 Prob(F-statistic) 0.000001 ②得到模型得： Y=246.8540+5.996865X2-　0.524027 X3-2.265680 X4 ③对模型进行检验： 1）可决系数是0.666062，修正的可决系数为0.628957，说明模型对样本拟合较好 2） F检验，F=17.95108>F（3,27）=3.65，回归方程显著。 3）t检验，t统计量分别为4.749476，4.265020，-2.922950，-4.366842，均大于 t（27）=2.0518，所以这些系数都是显著的。 ④依据： 1）可决系数越大，说明拟合程度越好 2） F的值与临界值比较，若大于临界值，则否定原假设，回归方程是显著的；若小于临界值，则接受原假设，回归方程不显著。 3） t的值与临界值比较，若大于临界值，则否定原假设，系数都是显著的；若小于临界值，则接受原假设，系数不显著。（2）经济意义：人均ＧＤＰ增加１万元，百户拥有家用汽车增加5.996865辆，城镇人口比重增加１个百分点，百户拥有家用汽车减少0.524027辆，交通工具消费价格指数每上升１，百户拥有家用汽车减少2.265680辆。（3）用EViews分析得： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/08/14   Time: 17:28 Sample: 1 31 Included observations: 31 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   X2 5.135670 1.010270 5.083465 0.0000 LNX3 -22.81005 6.771820 -3.368378 0.0023 LNX4 -230.8481 49.46791 -4.666624 0.0001 C 1148.758 228.2917 5.031974 0.0000 R-squared 0.691952     Mean dependent var 16.77355 Adjusted R-squared 0.657725     S.D. dependent var 8.252535 S.E. of regression 4.828088     Akaike info criterion 6.106692 Sum squared resid 629.3818     Schwarz criterion 6.291723 Log likelihood -90.65373     Hannan-Quinn criter. 6.167008 F-statistic 20.21624     Durbin-Watson stat 1.150090 Prob(F-statistic) 0.000000 模型方程为： Y=5.135670 X2-22.81005 LNX3-230.8481 LNX4+1148.758 此分析得出的可决系数为0.691952>0.666062，拟合程度得到了提高，可这样改进。 3.2 （１）对出口货物总额计量经济模型，用Eviews分析结果如下：： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/01/14   Time: 20:25 Sample: 1994 2011 Included observations: 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     Mean dependent var 6619.191 Adjusted R-squared 0.983950     S.D. dependent var 5767.152 S.E. of regression 730.6306     Akaike info criterion 16.17670 Sum squared resid 8007316.     Schwarz criterion 16.32510 Log likelihood -142.5903     Hannan-Quinn criter. 16.19717 F-statistic 522.0976     Durbin-Watson stat 1.173432 Prob(F-statistic) 0.000000 ①由上可知，模型为： Y = 0.135474X2 + 18.85348X3 - 18231.58 ②对模型进行检验： 1）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 2）F检验，F=522.0976>F（2,15）=4.77，回归方程显著 3）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）对于对数模型，用Eviews分析结果如下： Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 12/01/14   Time: 20:25 Sample: 1994 2011 Included observations: 18 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.   LNX2 1.564221 0.088988 17.57789 0.0000 LNX3 1.760695 0.682115 2.581229 0.0209 C -20.52048 5.432487 -3.777363 0.0018 R-squared 0.986295     Mean dependent var 8.400112 Adjusted R-squared 0.984467     S.D. dependent var 0.941530 S.E. of regression 0.117343     Akaike info criterion -1.296424 Sum squared resid 0.206540     Schwarz criterion -1.148029 Log likelihood 14.66782     Hannan-Quinn criter. -1.275962 F-statistic 539.7364     Durbin-Watson stat 0.686656 Prob(F-statistic) 0.000000 ①由上可知，模型为： LNY=-20.52048+1.564221 LNX2+1.760695 LNX3 ②对模型进行检验： 1）可决系数是0.986295，修正的可决系数为0.984467，说明模型对样本拟合较好。 2）F检验，F=539.7364> F（2,15）=4.77，回归方程显著。 3）t检验，t统计量分别为-3.777363，17.57789，2.581229，均大于t（15）=2.131，所以这些系数都是显著的。（3） ①（1）式中的经济意义：工业增加1亿元，出口货物总额增加0.135474亿元，人民币汇率增加1，出口货物总额增加18.85348亿元。 ②（2）式中的经济意义：工业增加额每增加1%，出口货物总额增加1.564221%，人民币汇率每增加1%，出口货物总额增加1.760695% 3.3 （1）对家庭书刊消费对家庭月平均收入和户主受教育年数计量模型，由Eviews分析结果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/01/14   Time: 20:30 Sample: 1 18 Included observations: 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     Mean dependent var 755.1222 Adjusted R-squared 0.944732     S.D. dependent var 258.7206 S.E. of regression 60.82273     Akaike info criterion 11.20482 Sum squared resid 55491.07     Schwarz criterion 11.35321 Log likelihood -97.84334     Hannan-Quinn criter. 11.22528 F-statistic 146.2974     Durbin-Watson stat 2.605783 Prob(F-statistic) 0.000000 ①模型为：Y = 0.086450X + 52.37031T-50.01638 ②对模型进行检验： 1）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。 2）F检验，F=539.7364> F（2,15）=4.77，回归方程显著。 3）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。 ③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： ① Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/01/14   Time: 22:30 Sample: 1 18 Included observations: 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     Mean dependent var 755.1222 Adjusted R-squared 0.918245     S.D. dependent var 258.7206 S.E. of regression 73.97565     Akaike info criterion 11.54979 Sum squared resid 87558.36     Schwarz criterion 11.64872 Log likelihood -101.9481     Hannan-Quinn criter. 11.56343 F-statistic 191.9377     Durbin-Watson stat 2.134043 Prob(F-statistic) 0.000000 ② Dependent Variable: X Method: Least Squares Date: 12/01/14   Time: 22:34 Sample: 1 18 Included observations: 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     Mean dependent var 1942.</p>

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