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(2)DW检验
由DW=0.776,给定显著性水平?=0.05,DW统计表,n=24,k=1,dL=1.273;dU=1.446,由DW=0.776
如图示,根据判断区域可知,随机误差项只存在一阶正自相关 ⑵你能否指出观测的自相关的经济原因?
钢铁的消费支出的形成,不仅取决于当期还与以前钢铁的消费有关,所以,钢铁消费支出存在自相关。 ⑶用Durbin两步法估计一阶自相关系数。
??0.635153199861
Y = -122.480510207 + 0.635153199861*Y(-1) + 1.34064130504*X - 0.758451786085*X(-1)
⑷试用估计量?,对适当变换了的模型应用OLS法,以消除一阶自相关
利用对数线性回归修正自相关
?1的估计值分别为0.60,输出结果表明,估计过程经过6次迭代收敛;
并且T检验显著,说明模型确实存在一阶。调整后DW=1.53,k=1;n=25.
查表的dL=1.288,dU=1.454 修正后得到LNY = -4.13980911306 + 1.65135577189*LNx 3.表3.1是某地区1998~2003年工业企业的利润和销售额资料,假定利润不仅与销售额有关,而且和季度因素有关。 (1)如果认为季度影响使利润平均值发生变异,应如何引入虚拟变量? 加法引入虚拟解释变量,改变了设定模型的截距水平; 引入三个虚拟变量(设第一季度为基础水平),d2在第二季度取1,其他取0;d3在第三季度取1,其他取0;d4在第四季度取1,其他取0; 如图示,在10%的显著性水平下,D2的概率P=0.0521<10%,其他都大于10%。以加法引入系数,只有第二季度显著影响平均利润率。 (2)如果认为季度影响利润关于销售额的变化率发生变异,应当如何引入虚拟变量? 乘法引入虚拟变量,达到其调整模型斜率系数的目的。 Y = 6968.8521745 + 0.0364485271722*X + 0.00860724512316*D2*X - 0.0013958857244*D3*X + 0.000901977102387*D4*X
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