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计量经济学-李子奈--第七版-复习题(2)知识讲解

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  • 2025/5/3 10:25:09

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Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/21/08 Time: 16:30 Sample: 1978 1997 Included observations: 20

Variable C X1 X2 X3 X4 X5 R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient 354.5884 0.026041 0.994536 0.392676 -0.085436 -0.005998 Std. Error 435.6968 0.120064 0.136474 0.086468 0.016472 0.006034 t-Statistic 0.813842 0.216892

4.541271 -5.186649 -0.994019 Prob. 0.4294 0.8314 0.0000 0.0005 0.0001 0.3371 2512.131 12.03314 12.33186 3102.411 0.000000 0.999098 Mean dependent var 5153.450 0.998776 S.D. dependent var 87.87969 Akaike info criterion 108119.8 Schwarz criterion -114.3314 F-statistic 1.919746 Prob(F-statistic)

试根据上述表中的分析结果,回答以下问题: (1)写出所估计的模型。

(2)计算出X2变量回归系数的T统计量。 (3)对模型进行经济意义检验和统计检验。经过检验该模型存在什么问题?如果有问题,我们可以才什么方法来予以证实?可以采用什么方法对模型进行修正?

(4)该模型是否存在序列相关?

(a=0.05 t0.025(14)=2.145 t0.025(15)=2.131 F0.025(5,15)=2.90 F0.05(5,14)=2.96

a=0.05 dl=0.79 du=1.99) 1、为了研究某地区的消费行为,收集了该地区1984到2004年的居民年人均消费支出(Y,元)与年人均可支配收入(X,元)的历史数据应用Eviews软件进行回归分析,得到如下结果:

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/28/13 Time: 10:47 Sample: 1984 2004 Included observations: 21 Variable C X R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression

Coefficient 47.94598 0.842313 Std. Error 11.70218 0.004965 t-Statistic 4.097183 169.6548 Prob. 0.0006 0.0000 1343.653 10.06211

0.999340 Mean dependent var 1539.000 0.999306 S.D. dependent var 35.40729 Akaike info criterion

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Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 23819.85 Schwarz criterion -103.6521 F-statistic 1.363358 Prob(F-statistic) 10.16158 28782.75 0.000000

要求: (1)试建立该地区的消费行为的计量经济学理论模型。

(2)根据上述回归分析结果,写出所估计的模型。

(3)给定?=0.05,对所估计的模型进行经济意义检验、统计检验和计

量经济学检验。

(4)当2014年该地区的年人均可支配收入为5500元时,预测该年度该地区的人均消费支出是多少元?

(取?=0.05,t0.025(19)=2.093,t0.025(21)=2.08;

F0.05(1,19)=4.38,F0.05(2,21)=3.47;n=21,k=2,dl=1.125.du=1.538) 11、建立中国居民消费函数模型 Ct??0??1It??2Ct?1??t

?t~N(0,?2) t=1978,1979,…,2001

其中:C表示居民消费总额,I表示居民收入总额。 问:

1)能否用历年的人均消费额和人均收入数据为样本观测值估计模型?为什么?2)人们一般选择用当年价格统计的居民消费总额和居民收入总额作为样本观测值,为什么?这样是否违反样本数据可比性原则?为什么?

12、建立城镇居民食品类需求函数模型如下:

.?0.923Ln(Y)?0115.Ln(P1)?0.357Ln(P2) Ln(V)?1350其中V为人均购买食品支出额、Y为人均收入、P1为食品类价格、P2为其它商品类价格。

要求指出参数估计量的经济意义是否合理,为什么?

答案:

对于以购买食品支出额位被解释变量的需求函数模型,即

ln(V)??0??1ln(Y)??2ln(P1)??3ln(P2)??

参数?1、?2、?3估计量的经济意义分别为人均收入、食品类价格、其它商品类价格的需求弹性;由于食品为必须品,V为人均购买食品支出额,所以?1应该在0与1之间,?2应该在0与1之间,?3在0左右,三者之和为1左右。所以,该模型估计结果中?2的估计量缺少合理的经济解释。

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13、根据我国1985—2001年城镇居民人均可支配收入(X)和人均消费性支出(Y)资料,按照凯恩斯绝对收入假说建立的消费函数计量经济模型为: Y=137.422+0.772X (5.875) (127.09)

R2?0.999;S.E?51.9;DW?1.205;F?16151 et=—451.9+0.871X

(-0.283) (5.103)

R2?0.634508;S.E?3540;DW?1.91;F?26.04061

试根据上述已知条件,回答以下问题: (1)解释模型中137.422和0.772的意义; (2)简述什么是模型的异方差性; (3)检验该模型是否存在异方差性; (4)检验该模型是否存在序列相关性。

(а=0.05,t0.05(19)=1.729,t0.05(21)=1.721,t0.025(19)=2.093;

а=0.05,n=21,DL=1.22,DU=1.42)

14、为了建立全国味精需求量的计量经济模型,经过分析,味精需求量取决

于味精的价格和人们的收入水平。味精需求量用味精的销售量代替,味精的价格用其平均价格代表,人们的收入水平用经过物价指数修正后的不变价格的消费水平代替。从中国统计年鉴和有关部门收集样本数据 (1972-1982年)。定义味精销售量为Y(吨),味精平均销售价格为X1(元 / 公斤),不变价格的消费水平为X2(元)。经过回归分析,得到如下结果:

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/14/09 Time: 23:40 Sample: 1972 1982 Included observations: 11

Variable C X1 X2 R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient -144680.9 6313.392 690.4405 Std. Error 36909.30 2907.410 45.07172 t-Statistic -3.919905 2.171483 15.31871 Prob. 0.0044 0.0617 0.0000 13980.06 18.82186 18.93037 136.2231 0.000001

0.971474 Mean dependent var 20886.00 0.964343 S.D. dependent var 2639.881 Akaike info criterion 55751758 Schwarz criterion -100.5202 F-statistic 1.793474 Prob(F-statistic)

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请根据上述回归结果,回答以下问题: (1)写出所估计的模型;

(2)对中国味精需求量计量经济模型进行检验,你认为该模型存在什么问题?

(3)该模型是否存在序列相关问题? (4)应该如何对存在的问题进行修正?

(а=0.05,dL=0.879,dU=1.320,t0.05(10)=1.812, t0.025(8)=2.3,t0.05 (8) = 1.86)

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学习-----好资料 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/21/08 Time: 16:30 Sample: 1978 1997 Included observations: 20 Variable C X1 X2 X3 X4 X5 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient 354.5884 0.026041 0.994536 0.392676 -0.085436 -0.005998 Std. Error 435.6968 0.120064 0.136474 0.086468 0.01647

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