計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)練習(xí)題及答案

1、1根據(jù)美國各航空公司航班正點(diǎn)到達(dá)的比率X %和每10萬名乘客投訴的次數(shù) Y進(jìn)行回歸，EViews輸出結(jié)果如下：Depe ndent Variable: YMethod: Least SquaresSample: 1 9In cluded observatio ns: 9VariableCoefficie ntStd. Errort-StatisticProb.C6.0178321.0522605.7189610.0007X-0.0704140.014176 -4.9672540.0016R-squared0.778996Prob(F-statistic)0.001624Durb in-Wats

2、 on stat2.52701對以上結(jié)果進(jìn)行簡要分析包括方程顯著性檢驗(yàn)、參數(shù)顯著性檢驗(yàn)、DW值的評價(jià)、 對斜率的解釋等，顯著性水平均取0.05 。2按標(biāo)準(zhǔn)書寫格式寫出回歸結(jié)果。2、變量Y和X的數(shù)據(jù)如下表所示，試采用 OLS&列出表格估計(jì)模型 Y= 0 1Xi ui的參 數(shù)值。序號113222338448551166133、以下是某次線性回歸的 EViews輸出結(jié)果，局部數(shù)值已略去用大寫字母標(biāo)示，但它們和表中其Depe ndent Variable: YMethod: Least SquaresSample: 1 13In cluded observatio ns: 13VariableCoef

3、ficie ntStd. Errort-StatisticProb.C5.730488 ().605747A0.0000X-0.3139600.048191 -5.5149640.00000.794180?Mean1.96296R-squareddependent var5AdjustedB?S.D. dependent1.37201R-squaredvar9S.E. of0.650127?Akaike info2.11734regressi oncriteri on0Sum squaredC?Schwarz2.20425residcriteri on64、 用1970-1994年間日本工薪家

4、庭實(shí)際消費(fèi)支出Y與實(shí)際可支配收入 X(單位：103日元)數(shù)據(jù)估計(jì) 線性模型Y =爲(wèi)X u，然后用得到的殘差序列 et繪制以以下圖形。(1) 試根據(jù)圖形分析隨機(jī)誤差項(xiàng)之間是否存在自相關(guān)？假設(shè)存在，是正自相關(guān)還是負(fù)自相關(guān)？(2) 此模型的估計(jì)結(jié)果為t : (6.14) (30.01)R2=0.975 , F =900.51，DW =0.35試用DW檢驗(yàn)法檢驗(yàn)隨機(jī)誤差項(xiàng)之間是否存在自相關(guān)。5、 用一組截面數(shù)據(jù)估計(jì)消費(fèi)(Y)收入(X)方程丫=爲(wèi)X u的結(jié)果為Y =9.348 +0.637Xjt: (2.57)( 32.01)R2 =0.95，F(xiàn) =1024.56，DW =1.79(1) 根據(jù)回歸的殘差

5、序列 e(t)圖分析本模型是否存在異方差？注：abse(t) 表示e(t)的絕對值。(2) 其次，用 White法進(jìn)行檢驗(yàn)。EViews輸出結(jié)果見下表：White Heteroskedasticity Test:F-statistic6.301373Probability0.003370Obs*R-squared10.86401Probability0.004374Depe nde nt Variable: RESIDA2Method: Least SquaresSample: 1 60In eluded observati ons: 60VariableCoefficie nt Std. E

6、rrort-StatisticProb.C-10.03614131.1424 -(5.0765290.0045X0.1659771.6198565.1024640.0064XA20.0018000.0045878.3924690.0002假設(shè)給定顯著水平:=0.05,以上結(jié)果能否說明該模型存在異方差？查卡方分布臨界值的自由度是多 少？6.下表是中國某地人與儲蓄SAVE之間的回nk=1k=2dLdudLdu241.271.451.191.55251.291.451.211.55261.301.461.221.55271.311.471.241.56附表：DW檢驗(yàn)臨界值表:=0.05均可支配收入I

7、NCOME歸分析結(jié)果單位：元：Depe nde nt Variable: SAVEMethod: Least SquaresSample: 1 31In cluded observati ons: 31VariableCoefficie ntStd. Errort-StatisticProb.?C-695.1433118.0444-5.8888270.0000INCOME0.0877740.004893R-squared0.917336 ?Mean depe nde nt var1266.452Adjusted R-squared0.914485 ?S.D. depe nden t var84

8、6.7570S.E. of regressi on247.6160 ?Akaike info criterio n13.92398Sum squared resid1778097. ?Schwarz criterio n14.01649Log likelihood-213.8216 ?F-statistic321.8177Durb in -Watson stat1.892420 ?Prob(F-statistic)0.0000001請寫出樣本回歸方程表達(dá)式，然后分析自變量回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義2解釋樣本可決系數(shù)的含義3寫出t檢驗(yàn)的含義和步驟，并在5%的顯著性水平下對自變量的回歸系數(shù)進(jìn)行t檢驗(yàn)臨界值

9、:1 0.025 29=2.05 。4下表給出了 White異方差檢驗(yàn)結(jié)果，試在 5%的顯著性水平下判斷隨機(jī)誤差項(xiàng)是否 存在異方差。White Heteroskedasticity Test:F-statistic6.048005Probability0.006558Obs*R-squared9.351960Probability0.0093165下表給出LM序列相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果滯后 1期，試在5%的顯著性水平下判斷隨機(jī)誤 差項(xiàng)是否存在一階自相關(guān)。Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic0.030516Probability0.8

10、62582Obs*R-squared0.033749Probability0.854242實(shí)驗(yàn)練習(xí)題答案1、1R2=0.779, F統(tǒng)計(jì)量在0.05顯著性水平通過檢驗(yàn)；耳,、弭的估計(jì)值是顯著的，且符號符合經(jīng)濟(jì)意義；DW偏大2.53 ，很可能存在隨機(jī)誤差項(xiàng)的自相關(guān)，需進(jìn)行校正；假設(shè)對自相關(guān) 進(jìn)行校正后，其它檢驗(yàn)均已通過，斜率的經(jīng)濟(jì)意義為“美國各航空公司航班正點(diǎn)到達(dá)的比率X %每增加1個(gè)百分點(diǎn)，每10萬名乘客投訴的次數(shù) Y平均減少的次數(shù)2t: 5.719 -4.967R 2=0.779 DW =2.5272.序號113-2.5-4.511.256.25222-1.5-5.58.252.25338-

11、0.50.5-0.250.254480.50.50.250.2555111.53.55.252.2566132.55.513.756.2521450038.517.5X = 21=3.5, Y=J=45=7.5n 6n 6xyil x2= 38.517.5= 2.200 =Y- ? X=7.52.2漢3.5=-0.2 3、(1)A=t=JL;=5Z325 =9.461;Se(l?)0.6057(2) 求B的值。2 n_1213-1B=R2=1(1-R2) =1(1 -0.8728) =0.775n- k11321(3) 求C的值。由 ?2 =、 e2n - k -1C= e2 = ；?2(n-

12、k -1) =0.65012(13 -1 -1)=4.6494(1)圖形顯示，隨機(jī)誤差項(xiàng)之間存在著相關(guān)性，且為正的自相關(guān)(2)樣本量n=25、一個(gè)解釋變量的模型、5%顯著水平，查 DW統(tǒng)計(jì)表可知，dL=1.29，dU=1.45，模型中DW( =0.35)cL，顯然該模型中存在自相關(guān).5.(1)圖形顯示，殘差序列與自變量之間存在著相關(guān)性，說明該模型存在著異方差性，為遞增型異方差.(2)nR2 =10.86401，其取值概率為 0.004374 ( Sn-k-1，那么拒絕原假設(shè)Hb ;假設(shè)|t|蘭匕2n-k-1，那么接受原假設(shè)H0在此題中，t = 邑 =0.8777 = 17.93t0 025 29 = 2.05，因此在 5%勺顯著性水平S ?0.004893下拒