计量经济学报告册

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1、2.1模型准备1•变量描述表1变量描述wage工程师的工资educ受教育程度exper当刖工作年数（当刖工作经历）pexper先刖工作年数（先刖工作经历）swage起薪male若是男性则为1,否则为0college若是大学毕业则为1,否则为02•摘要统计量表2摘要统计量变量educ均值标准值最小值最大值13.732012.7747348.00000020.00000exper13.513651.7511016.00000017.00000pexper1.3101710.476010.00000040.00

2、000swage17158.037628.7949750.00060000.00观测次数二4032.2模型的建立与结果分析对数据进行分析：该数据是关于工程师的工资和相关变量（如毕业大学、受教育程度、工作经验、性别等）的关系。-分析单个变量对工资的影响:①首先分析工资与工作经验的关系:假设工作经验与工资满足线性关系，则将模型设为：Yi=C+AX+ei（y表示工资，用X表示工作经验）对wage和exper进行最小二乘拟合：WAGE=39051.3311646・323.220980417*EXPERDepend

3、entVariable:WAGEMethod:LeastSquaresDate:05/30/12Time:09:37Sample:1403Ineludedobservations:403VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.cEXPER39051.33-323.22106618.5905.900249485.7200-0.6654470.00000.5061R-squaredAdjustedR-squaredS・E.ofregressionSumsquar

4、edresidLoglikelihoodF-statisticProb(F-statistic)0.001103-0.00138817053.371.17E+11-4497.7030.4428200.506147MeandependentvarS・D.dependentvarAkaikeinfocriterionSchwarzcriterionHannarbQuinncriter.Durbin-Watsonstat34683.4417041.5522.3310322.3508822.338891.6387

5、52a）检验经济意义：所估计参数分别为：c=39051.3311646,fi=-323.220980417说明工作经验每增加一年，工资会减少323.221元。随着工作经验的增加，工资的平均水平会不断减少，这不符合经济意义。假设不成立。①分析工资与受教育程度的关系和之前类似能假设工资与受教育程度满足线性关系，理论模型假定为:比二C+几X+q（y表示工资,x表示受教育程度）用最小二乘法拟合WAGE=-24282.5730213+4294.05528145*EDUCDependentVariable:WAGEM

6、ethod:LeastSquaresDate:05/30/12Time:09:58Sample:1403Ineludedobservations:403VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.c-24282.573071.851-7.9048670.0000EDUC4294.055219.279219.582600.0000R-squared0.488832Meandependentvar34683.44AdjustedR-squared0.487557S.

7、D.dependentvar17041.55S・E.ofregression12199.21Akaikeinfocriterion21.66108Sumsquaredresid5.97E+10Schwarzcriterion21.68093Loglikelihood-4362.708HannarvQuinncriter.21.66894F-statistic383.4781Durbin-Watsonstat1.945351Prob(F-statistic)0.000000A）检验经济意义：所估计的参数值为

8、：c=-24282.57,0=4294.055,说明受教育程度每增加一年，工资科增加4294.055元.随着受教育程度的增长，工资的平均水平是不断提高的，符合经济意义。B）拟合优度的度量：由估计的参数R2=0.488832e绝对系数较低，所建模型的样本拟合优度一般。解释变量-受教育程度对被解释变量一工资不能做出完全的解释，任需进一步分析。C）由以上最小二乘拟合对回归系数进行t检验：在给定的显著性水平0=0.05下，从t分布表中