計量經(jīng)濟學(xué)(龐浩)第二版 科學(xué)出版社 課后答案 二章

1、大家好，互幫互助是傳統(tǒng)美德，遠(yuǎn)離金錢買賣，從自身做起為這個word花了10金幣，先免費發(fā)給大家，以后我會陸續(xù)上傳免費內(nèi)容，本人強烈鄙視那種漫天要價的行為，希望大家支持 火焰海水海水計量經(jīng)濟學(xué)全部答案（龐浩）第二版第二章練習(xí)題及參考解答 2.1 為研究中國的貨幣供應(yīng)量(以貨幣與準(zhǔn)貨幣M2表示)與國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的相互依存關(guān)系，分析表中1990年2007年中國貨幣供應(yīng)量（M2）和國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的有關(guān)數(shù)據(jù): 表2.9 1990年2007年中國貨幣供應(yīng)量和國內(nèi)生產(chǎn)總值(單位:億元)年份貨幣供應(yīng)量M2國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP199019911992199319941995199619971998

2、19992000200120022003200420052006200715293.4 19349.9 25402.2 34879.8 46923.5 60750.5 76094.9 90995.3 104498.5 119897.9 134610.4 158301.9 185007.0 221222.8 254107.0 298755.7 345603.6 403442.2 18718.321826.226937.335260.048108.559810.570142.578060.883024.388479.298000.5108068.2119095.7135174.0159586.71

3、84088.6213131.7251483.2資料來源:中國統(tǒng)計年鑒2008,中國統(tǒng)計出版社對貨幣供應(yīng)量與國內(nèi)生產(chǎn)總值作相關(guān)分析，并說明相關(guān)分析結(jié)果的經(jīng)濟意義。練習(xí)題2.1 參考解答: 計算中國貨幣供應(yīng)量(以貨幣與準(zhǔn)貨幣M2表示)與國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的相關(guān)系數(shù)為:計算方法: 或 計算結(jié)果:M2GDPM210.996426148646GDP0.9964261486461 經(jīng)濟意義: 這說明中國貨幣供應(yīng)量與國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的線性相關(guān)系數(shù)為0.996426,線性相關(guān)程度相當(dāng)高。2.2 為研究美國軟飲料公司的廣告費用X與銷售數(shù)量Y的關(guān)系,分析七種主要品牌軟飲料公司的有關(guān)數(shù)據(jù) 表2.10 美國

4、軟飲料公司廣告費用與銷售數(shù)量品牌名稱廣告費用X(百萬美元)銷售數(shù)量Y(百萬箱)Coca-Cola Classic131.31929.2Pepsi-Cola92.41384.6Diet-Coke60.4811.4Sprite55.7541.5Dr.Pepper40.2546.9Moutain Dew29.0535.67-Up11.6219.5資料來源:(美) Anderson D R等. 商務(wù)與經(jīng)濟統(tǒng)計.機械工業(yè)出版社.1998. 405繪制美國軟飲料公司廣告費用與銷售數(shù)量的相關(guān)圖, 并計算相關(guān)系數(shù)，分析其相關(guān)程度。能否在此基礎(chǔ)上建立回歸模型作回歸分析？練習(xí)題2.2參考解答美國軟飲料公司的廣告費

5、用X與銷售數(shù)量Y的散點圖為說明美國軟飲料公司的廣告費用X與銷售數(shù)量Y正線性相關(guān)。相關(guān)系數(shù)為：xyx10.978148015384y0.9781480153841說明美國軟飲料公司的廣告費用X與銷售數(shù)量Y的正相關(guān)程度相當(dāng)高。若以銷售數(shù)量Y為被解釋變量,以廣告費用X為解釋變量,可建立線性回歸模型 利用EViews估計其參數(shù)結(jié)果為經(jīng)t檢驗表明, 廣告費用X對美國軟飲料公司的銷售數(shù)量Y確有顯著影響?；貧w結(jié)果表明，廣告費用X每增加1百萬美元, 平均說來軟飲料公司的銷售數(shù)量將增加14.40359(百萬箱)。2.3 為了研究深圳市地方預(yù)算內(nèi)財政收入與國內(nèi)生產(chǎn)總值的關(guān)系，得到以下數(shù)據(jù)：表2.11 深圳市地方預(yù)

6、算內(nèi)財政收入與國內(nèi)生產(chǎn)總值年 份地方預(yù)算內(nèi)財政收入Y（億元）本市生產(chǎn)總值(GDP)X（億元）199021.70171.67199127.33236.66199242.96317.32199367.25453.14199474.40.634.67199588.02842.481996131.751048.441997142.061297.421998164.391534.731999184.211804.022000221.922187.452001262.492482.492002265.932969.522003290.843585.722004321.474282.142005421.38

7、4950.912006500.885813.562007658.066801.57資料來源: 深圳市統(tǒng)計年鑒2008. 中國統(tǒng)計出版社(1)建立深圳地方預(yù)算內(nèi)財政收入對本市生產(chǎn)總值GDP的回歸模型；(2)估計所建立模型的參數(shù)，解釋斜率系數(shù)的經(jīng)濟意義；（3）對回歸結(jié)果進行檢驗。(4)若是2008年深圳市的本市生產(chǎn)總值為8000億元，試對 2008年深圳市的財政收入作出點預(yù)測和區(qū)間預(yù)測 ()。練習(xí)題2.3參考解答:1、 建立深圳地方預(yù)算內(nèi)財政收入對GDP的回歸模型，建立EViews文件，利用地方預(yù)算內(nèi)財政收入（Y）和GDP的數(shù)據(jù)表，作散點圖 可看出地方預(yù)算內(nèi)財政收入（Y）和GDP的關(guān)系近似直線關(guān)系

8、，可建立線性回歸模型： 利用EViews估計其參數(shù)結(jié)果為 即 （9.8674） (0.0033) t=(2.0736) (26.1038) R2=0.9771 F=681.4064經(jīng)檢驗說明,深圳市的GDP對地方財政收入確有顯著影響。，說明GDP解釋了地方財政收入變動的近98%，模型擬合程度較好。模型說明當(dāng)GDP 每增長1億元時，平均說來地方財政收入將增長0.0850億元。當(dāng)2008年GDP 為7500億元時，地方財政收入的點預(yù)測值為： （億元）區(qū)間預(yù)測：為了作區(qū)間預(yù)測，取,平均值置信度95%的預(yù)測區(qū)間為： 利用EViews由GDP數(shù)據(jù)的統(tǒng)計量得到 n=18則有 取,，平均值置信度95%的預(yù)測

9、區(qū)間為： 時 （億元）個別值置信度95%的預(yù)測區(qū)間為： 即 （億元）2.4 為研究中國改革開放以來國民總收入與最終消費的關(guān)系，搜集到以下數(shù)據(jù)： 表2.12 中國國民總收入與最終消費 (單位：億元)年份國民總收入X最終消費Y年份國民總收入X最終消費Y19783645.2172239.1199335260.0221899.919794062.5792633.7199448108.4629242.219804545.6243007.9199559810.5336748.219814889.4613361.5199670142.4943919.519825330.4513714.8199778060.

10、8348140.619835985.5524126.4199883024.2851588.219847243.7524846.3199988479.1555636.919859040.7375986.3200098000.4561516198610274.386821.82001108068.266878.3198712050.627804.62002119095.771691.2198815036.829839.5200313517477449.5198917000.9211164.22004159586.787032.9199018718.3212090.52005184088.69782

11、2.7199121826.214091.92006213131.7110595.3199226937.2817203.32007251483.2128444.6資料來源：中國統(tǒng)計年鑒2008. 中國統(tǒng)計出版社，2008. (1) 以分析國民總收入對消費的推動作用為目的，建立線性回歸方程，并估計其參數(shù)。(2) 計算回歸估計的標(biāo)準(zhǔn)誤差和可決系數(shù)。(3) 對回歸系數(shù)進行顯著性水平為5%的顯著性檢驗。(4) 如果2008年全年國民總收入為300670億元，比上年增長9.0%，預(yù)測可能達(dá)到的最終消費水平，并對最終消費的均值給出置信度為95%的預(yù)測區(qū)間。練習(xí)題2.4參考解答：(1)以最終消費為被解釋變量Y

12、，以國民總收入為解釋變量X，建立線性回歸模型： 利用EViews估計參數(shù)并檢驗回歸分析結(jié)果為: (895.4040) (0.00967)t= (3.3999) (54.8208) n=30(2)回歸估計的標(biāo)準(zhǔn)誤差即估計的隨機擾動項的標(biāo)準(zhǔn)誤差，由EViews估計參數(shù)和檢驗結(jié)果得, 可決系數(shù)為0.9908。(3)由t分布表可查得，由于 ，或由P值=0.000可以看出, 對回歸系數(shù)進行顯著性水平為5%的顯著性檢驗表明, 國民總收入對最終消費有顯著影響。(4)如果2008年全年國民總收入為300670億元，預(yù)測可能達(dá)到的最終消費水平為:(億元)對最終消費的均值置信度為95%的預(yù)測區(qū)間為: 由Eview

13、s計算國民總收入X變量樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計量得: n=30則有 取,，,已知 ,平均值置信度95%的預(yù)測區(qū)間為： = =（億元）2.5 美國各航空公司業(yè)績的統(tǒng)計數(shù)據(jù)公布在華爾街日報1999年年鑒（The Wall Street Journal Almanac 1999）上。航班正點到達(dá)的比率和每10萬名乘客投訴的次數(shù)的數(shù)據(jù)如下資料來源:(美)David R.Anderson等商務(wù)與經(jīng)濟統(tǒng)計，第405頁，機械工業(yè)出版社。 表2.13 美國各航空公司業(yè)績的統(tǒng)計數(shù)據(jù)航空公司名稱航班正點率（%）投訴率（次/10萬名乘客）西南(Southwest)航空公司81.80.21大陸(Continental)航空公司

14、76.60.58西北(Northwest)航空公司76.60.85美國(US Airways)航空公司75.70.68聯(lián)合(United)航空公司73.80.74美洲(American)航空公司72.20.93德爾塔（Delta）航空公司71.20.72美國西部(Americawest)航空公司70.81.22環(huán)球(TWA)航空公司68.51.25資料來源:(美) Anderson D R等.商務(wù)與經(jīng)濟統(tǒng)計. 機械工業(yè)出版社.1998，405. (1)畫出這些數(shù)據(jù)的散點圖(2)根據(jù)散點圖。表明二變量之間存在什么關(guān)系？(3)估計描述投訴率如何依賴航班按時到達(dá)正點率的回歸方程。(4)對估計的回歸方

15、程斜率的意義作出解釋。(5)如果航班按時到達(dá)的正點率為80%，估計每10萬名乘客投訴的次數(shù)是多少？練習(xí)題2.5參考解答： 美國各航空公司航班正點到達(dá)比率X和每10萬名乘客投訴次數(shù)Y的散點圖為由圖形看出航班正點到達(dá)比率和每10萬名乘客投訴次數(shù)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,利用EViews計算線性相關(guān)系數(shù)為： XYX1-0.882607Y-0.882607 建立描述投訴率（Y）依賴航班按時到達(dá)正點率（X）的回歸方程： 利用EViews估計其參數(shù)結(jié)果為即 （1.017832）（-0.014176） t=(5.718961) (-4.967254) R2=0.778996 F=24.67361從檢驗結(jié)果可以看出,

16、航班正點到達(dá)比率對乘客投訴次數(shù)確有顯著影響。這說明當(dāng)航班正點到達(dá)比率每提1個百分點, 平均說來每10萬名乘客投訴次數(shù)將下降0.07次。如果航班按時到達(dá)的正點率為80%，估計每10萬名乘客投訴的次數(shù)為 （次）2.6 表2.34中是16支公益股票某年的每股帳面價值Y和當(dāng)年紅利X的數(shù)據(jù)：表2.14 某年16支公益股票每股帳面價值和當(dāng)年紅利公司序號帳面價值Y（元）紅利X（元）公司序號帳面價值Y（元）紅利X（元）122.442.4912.140.80220.892.981023.311.94322.092.061116.233.00414.481.09120.560.28520.731.96130.84

17、0.8467819.2520.3726.431.552.161.6014151618.0512.4511.331.801.211.07（1）分析每股帳面價值和當(dāng)年紅利的相關(guān)性?(2) 建立每股帳面價值和當(dāng)年紅利的回歸方程；（3）解釋回歸系數(shù)的經(jīng)濟意義。練習(xí)題2.6參考解答：1分析每股帳面價值和當(dāng)年紅利的相關(guān)性作散布圖： 從圖形看似乎具有一定正相關(guān)性，計算相關(guān)系數(shù)：每股帳面價值和當(dāng)年紅利的相關(guān)系數(shù)為0.7086472建立每股帳面價值X和當(dāng)年紅利Y的回歸方程：回歸結(jié)果：參數(shù)的t檢驗：t值為3.7580,查表,或者P值為0.0021,表明每股紅利對帳面價值有顯著的影響。 3.回歸系數(shù)的經(jīng)濟意義：平均

18、說來公司的股票每股紅利增加1元，當(dāng)年帳面價值將增加6.8942元2.7 設(shè)銷售收入X為解釋變量，銷售成本Y為被解釋變量。現(xiàn)已根據(jù)某百貨公司某年12個月的有關(guān)資料計算出以下數(shù)據(jù)：（單位：萬元） （1） 擬合簡單線性回歸方程，并對方程中回歸系數(shù)的經(jīng)濟意義作出解釋。（2） 計算可決系數(shù)和回歸估計的標(biāo)準(zhǔn)誤差。（3） 對進行顯著水平為5%的顯著性檢驗。（4） 假定下年1月銷售收入為800萬元，利用擬合的回歸方程預(yù)測其銷售成本，并給出置信度為95%的預(yù)測區(qū)間。練習(xí)題2.7參考解答：(1)建立回歸模型: 用OLS法估計參數(shù): 估計結(jié)果為: 說明該百貨公司銷售收入每增加1元,平均說來銷售成本將增加0.7863

19、元。(2)計算可決系數(shù)和回歸估計的標(biāo)準(zhǔn)誤差可決系數(shù)為： 由 可得 回歸估計的標(biāo)準(zhǔn)誤差: (3) 對進行顯著水平為5%的顯著性檢驗 查表得 時,表明顯著不為0,銷售收入對銷售成本有顯著影響.(4) 假定下年1月銷售收入為800萬元，利用擬合的回歸方程預(yù)測其銷售成本，并給出置信度為95%的預(yù)測區(qū)間。萬元預(yù)測區(qū)間為: 2.8 表2.15中是1992年亞洲各國人均壽命（Y）、按購買力平價計算的人均GDP（X1）、成人識字率（X2）、一歲兒童疫苗接種率（X3）的數(shù)據(jù): 表2.15 1992年亞洲各國人均壽命等數(shù)據(jù)序號國家和地區(qū)平均壽命Y （年）人均GDPX1（100美元）成人識字率X2（%）一歲兒童疫苗

20、接種率X3 （%）1日本7919499992中國香港7718590793韓國708397834新加坡7414792905泰國695394866馬來西亞707480907斯里蘭卡712789888中國大陸702980949菲律賓6524909210朝鮮7118959611蒙古6323958512印度尼西亞6227849213越南6313899014緬甸577817415巴基斯坦5820368116老撾5018553617印度6012509018孟加拉國5212376919柬埔寨5013383720尼泊爾5311277321不丹486418522阿富汗4373235資料來源：聯(lián)合國發(fā)展規(guī)劃署. 人

21、的發(fā)展報告. 1993（1）分別設(shè)定簡單線性回歸模型，分析各國人均壽命與人均GDP、成人識字率、一歲兒童疫苗接種率的數(shù)量關(guān)系。（2）對所建立的多個回歸模型進行檢驗。（3）分析對比各個簡單線性回歸模型。練習(xí)題2.8參考解答：（1） 分別設(shè)定簡單線性回歸模型，分析各國人均壽命與人均GDP、成人識字率、一歲兒童疫苗接種率的數(shù)量關(guān)系:1) 人均壽命與人均GDP關(guān)系 估計檢驗結(jié)果:2) 人均壽命與成人識字率關(guān)系 3) 人均壽命與一歲兒童疫苗接種率關(guān)系 （2）對所建立的多個回歸模型進行檢驗由人均GDP、成人識字率、一歲兒童疫苗接種率分別對人均壽命回歸結(jié)果的參數(shù)t檢驗值均明確大于其臨界值,而且從對應(yīng)的P值看

22、,均小于0.05,所以人均GDP、成人識字率、一歲兒童疫苗接種率分別對人均壽命都有顯著影響.（3）分析對比各個簡單線性回歸模型人均壽命與人均GDP回歸的可決系數(shù)為0.5261人均壽命與成人識字率回歸的可決系數(shù)為0.7168人均壽命與一歲兒童疫苗接種率的可決系數(shù)為0.5379相對說來,人均壽命由成人識字率作出解釋的比重更大一些2.9 按照“弗里德曼的持久收入假說”： 持久消費正比于持久收入，依此假說建立的計量模型沒有截距項，設(shè)定的模型應(yīng)該為：，這是一個過原點的回歸。在古典假定滿足時，證明過原點的回歸中的OLS估計量的計算公式是什么？對該模型是否仍有和？對比有截距項模型和無截距項模型參數(shù)的OLS估

23、計有什么不同？練習(xí)題2.9參考解答：沒有截距項的過原點回歸模型為: 因為 求偏導(dǎo) 令 得 而有截距項的回歸為對于過原點的回歸，由OLS原則: 已不再成立, 但是是成立的。還可以證明對于過原點的回歸 ， 而有截距項的回歸為 ， 2.10 練習(xí)題2.3中如果將“地方財政收入”和“本市生產(chǎn)總值”數(shù)據(jù)的計量單位分別或同時由”億元”改為”萬元”，重新估計參數(shù)，對比參數(shù)估計及檢驗結(jié)果與計量單位更改之前有什么區(qū)別? 你能從中總結(jié)出什么規(guī)律性嗎？練習(xí)題2.10參考解答：如果將“地方財政收入Y”和“本市生產(chǎn)總值GDP”數(shù)據(jù)的計量單位分別或同時由”億元”改為”萬元”，數(shù)據(jù)變?yōu)椋?深圳市地方預(yù)算內(nèi)財政收入與國內(nèi)生產(chǎn)

24、總值年 份地方預(yù)算內(nèi)財政收入Y本市生產(chǎn)總值(GDP)（億元）Y1（萬元）Y2（億元）GDP1（萬元）GDP2199021.70217000171.671716700199127.33273300236.662366600199242.96429600317.323173200199367.25672500453.144531400199474.40.744000634.676346700199588.02880200842.4884248001996131.7513175001048.44104844001997142.0614206001297.42129742001998164.3916439001534.73153473001999184.2118421001804.02180402002000221.9222192002187.45218745002001262.4926249002482.49248249002002265.9326593002969.52296952002003290.8429084003585.72358572002004321.4732147004282.1