《计量经济学》上机实验参考答案

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1、《计量经济学》上机实验参考答案实验一:线性回归模型的估计、检验和预测(3课时)实验设备:个人计算机,计量经济学软件Eviews,外围设备如U盘。实验目的:(1)熟悉Eviews软件基本使用功能;(2)掌握一元线性回归模型的估计、检验和预测方法;正态性检验;(3)掌握多元线性回归模型的估计、检验和预测方法;(4)掌握多元非线性回归模型的估计方法;(5)掌握模型参数的线性约束检验与参数的稳定性检验。实验方法与原理:Eviews软件使用,普通最小二乘法(OLS),拟合优度评价、t检验、F检验、J-B检验、预测原理。实验要求:(1)熟悉和掌握描述统

2、计和线性回归分析;(2)选择方程进行一元线性回归;(3)选择方程进行多元线性回归;(4)进行经济意义检验、拟合优度评价、参数显著性检验和回归方程显著性检验;(5)掌握被解释变量的点预测和区间预测;(6)估计对数模型、半对数模型、倒数模型、多项式模型模型等非线性回归模型。实验内容与数据1(第2章思考与练习:三、简答、分析与计算题第12小题):12.表1数据是从某个行业的5个不同的工厂收集的,请回答以下问题:(1)估计这个行业的线性总成本函数:yˆ=bˆ+bˆx;(2)bˆ和bˆ的经济含义是什t01t01么?;(3)估计产量为10时的总成本。表

3、1某行业成本与产量数据总成本y8044517061产量x1246118参考答案:1(1)总成本函数(标准格式):yˆ=26.27679+4.25899xtts=(3.211966)(0.367954)t=(8.180904)(11.57462)2R=0.978098S.E=2.462819DW=1.404274F=133.9719(2)bˆ=26.27679为固定成本,即产量为0时的成本;bˆ=4.25899为边际成本,即产量01每增加1单位时,总成本增加了4.25899单位。(3)产量为10时的总成本为:yˆ=26.27679+4.258

4、99x=26.27679+4.25899×10=68.86669tt实验内容与数据2(第2章思考与练习:三、简答、分析与计算题第15小题):15.我国1978-2001年的财政收入(y)和国民生产总值(x)的数据资料如表4所示:表4我国1978-2001年财政收入和国民生产总值数据obsxyobsxy19783624.101132.26199018598.402937.1019794038.201146.38199121662.503149.4819804517.801159.93199226651.903483.3719814860.30

5、1175.79199334560.504348.9519825301.801212.33199446670.005218.1019835957.401366.95199557494.906242.2019847206.701642.86199666850.507407.9919858989.102004.82199773142.708651.14198610201.402122.01199876967.209875.95198711954.502199.35199980579.4011444.082198814922.302357.2420

6、0088254.0013395.23198916917.802664.90200195727.9016386.04试根据资料完成下列问题:(1)给出模型y=b+bx+u的回归报告和正态性检验,并解释回归系数的经济意t01tt义;(2)求置信度为95%的回归系数的置信区间;(3)对所建立的回归方程进行检验(包括估计标准误差评价、拟合优度检验、参数的显著性检验);(4)若2002年国民生产总值为103553.60亿元,求2002年财政收入预测值及预测区间(α=0.05)。参考答案:(1)yˆ=324.6844+0.133561xtts(bˆ)=

7、(317.5155)(0.007069)it(bˆ)=(1.022578)(18.89340)i2R=0.941946SE=σˆ=1065.056DW=0.30991F=356.9607bˆ=0.133561,说明GNP每增加1亿元,财政收入将平均增加1335.61万元。1(2)b=bˆ±t(n−2)⋅s(bˆ)=324.6844±2.0739×317.5155=(-333.8466983.1442)00α/20b=bˆ±t(n−2)⋅s(bˆ)=0.133561±2.0739×0.007069=(0.1189010.148221)11α/

8、21(3)①经济意义检验:从经济意义上看,bˆ=0.133561〉0,符合经济理论中财政1收入随着GNP增加而增加,表明GNP每增加1亿元,财政收入将平均增加1335.61万元。

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