计量经济学~李子奈~计算题整理集合.doc

《计量经济学~李子奈~计算题整理集合.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、计算分析题（共3小题，每题15分，共计45分）1、下表给出了一含有3个实解释变量的模型的回归结果：方差来源平方和（SS）自由度（d.f.）来自回归(ESS)65965—来自残差(RSS)——总离差(TSS)6605643（1）求样本容量n、RSS、ESS的自由度、RSS的自由度（2）求可决系数和调整的可决系数（3）在5%的显著性水平下检验、和总体上对的影响的显著性（已知）（4）根据以上信息能否确定、和各自对的贡献？为什么？1、（1）样本容量n=43+1=44（1分）RSS=TSS-ESS=66056-65965=91（1分）ESS的自由度为:3（1分）RSS的自由度为:d.f.=44

2、-3-1=40（1分）（2）R2=ESS/TSS=65965/66056=0.9986（1分）=1-(1-R2)(n-1)/(n-k-1)=1-0.0014´43/40=0.9985（2分）（3）H0：（1分）F=（2分）F拒绝原假设（2分）所以，、和总体上对的影响显著（1分）（4）不能。（1分）因为仅通过上述信息，可初步判断X1，X2，X3联合起来对Y有线性影响，三者的变化解释了Y变化的约99.9%。但由于无法知道回归X1，X2，X3前参数的具体估计值，因此还无法判断它们各自对Y的影响有多大。2、以某地区22年的年度数据估计了如下工业就业模型回归方程如下：（-0.56）(2.3)(

3、-1.7)(5.8)式中，Y为总就业量；X1为总收入；X2为平均月工资率；X3为地方政府的总支出。已知，且已知，，时，，。在5%的显著性水平下（1）检验变量对Y的影响的显著性（2）求的置信区间（3）判断模型是否存在一阶自相关，若存在，说明类型（4）将模型中不显著的变量剔除，其他变量的参数的估计值会不会改变？（1分）2、（1）：（1分）（1分）所以，接受原假设（2分）所以，对Y的影响不显著（1分）（2）（2分）（2分）即（1分）（3）4-（1分）4-所以，存在一阶自相关（2分）为一阶负自相关（1分）（4）会（1分）五、计算分析题（共2小题，每题15分，共计30分）1．在对某国“实际通货

4、膨胀率（）”与“失业率（）”、“预期通货膨胀率（）”的关系的研究中，建立模型，利用软件进行参数估计，得到了如下估计结果：要求回答下列问题:（1）①、②处所缺数据各是多少？8.5860.8283（2）“失业率”、“预期通货膨胀率”各自对“实际通货膨胀率”的影响是否显著？为什么？（显著性水平取1%）（3）“实际通货膨胀率”与“失业率”、“预期通货膨胀率”之间的线性关系是否显著成立？为什么？（显著性水平取1%）（4）随机误差项的方差的普通最小二乘估计值是多少？（5）可否判断模型是否存在一阶自相关？为什么？（显著性水平取5%，已知=5%、n=16、k=2时，=0.98，=1.54）1.（1）

5、①处所缺数据为(1分)②处所缺数据为=1-（1-0.851170）=1-0.148830=0.828273(2分)(2)“失业率”、“预期通货膨胀率”各自对“实际通货膨胀率”的影响显著。(2分)因为对应的t统计量的P值分别为0.0003、0.0000，都小于1%。(1分)（3）“实际通货膨胀率”与“失业率”、“预期通货膨胀率”之间的线性关系显著成立。(2分)因为F统计量的P值为0.000004，小于1%。(1分)（4）随机误差项的方差的普通最小二乘估计值为(3分)（5）不能判断模型是否存在一阶自相关。(1分)因为DW=1.353544

6、第二季度的季度数据，得咖啡需求函数回归方程：其中：——人均咖啡消费量（单位：磅）——咖啡的价格——人均收入——茶的价格——时间趋势变量（1961年一季度为1，……1977年二季度为66）=；=；=要求回答下列问题：（1）模型中、和的系数的经济含义是什么？（2）咖啡的价格需求是否很有弹性？（3）咖啡和茶是互补品还是替代品？（4）如何解释时间变量的系数？（5）如何解释模型中虚拟变量的作用？（6）哪些虚拟变量在统计上是显著的？（7）咖啡的需求是否存在季节效应？酌情给分。2．（1）从咖啡需求函数的回归方程看，P的系数-0.1647表示咖啡需求的自价格弹性；I的系数0.5115示咖啡需求的收入

7、弹性;P’的系数0.1483表示咖啡需求的交叉价格弹性。(3分)（2）咖啡需求的自价格弹性的绝对值较小，表明咖啡是缺乏弹性。(2分)（3）P’的系数大于0，表明咖啡与茶属于替代品。(2分)（4）从时间变量T的系数为-0.01看,咖啡的需求量应是逐年减少,但减少的速度很慢。(2分)（5）虚拟变量在本模型中表示咖啡需求可能受季节因素的影响。(2分)（6）从各参数的t检验看，第一季度和第二季度的虚拟变量在统计上是显著的。(2分)（7）咖啡的需求存在季节效应，回归