計量經(jīng)濟學期末考試全真模擬-資料下載頁
2025-03-25 07:57本頁面
【正文】 60。結果如下：DependentVariable:LOG(GDP)Method:LeastSquaresDate:12/14/08 Time:22:57Sample:19782000Includedobservations:23Variable Coefficient Std.Error tStatistic Prob.T C Rsquared Meandependentvar AdjustedRsquared .dependentvar .ofregression Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid Schwarzcriterion Loglikelihood Fstatistic DurbinWatsonstat Prob(Fstatistic) 假設模型誤差存在一階自相關，要求：(1)怎樣得到自相關系數(shù)ρ的值，計算其值=？（5分）(2)寫出上述進行的廣義差分變換，說明變換后的模型不存在自相關。（8分）1. (1)第一個零假設是REV不是GDP的Granger原因，其F統(tǒng)計量的P值為，小于顯著性水平，拒絕零假設，所以REV是GDP的Granger原因。（2）第二個零假設是GDP不是REV的Granger原因，其F統(tǒng)計量的P值為，大于顯著性水平，不能拒絕零假設，所以GDP不是REV的Granger原因。2.2說明回歸方程的解釋程度； .ofregression回歸的標準誤差，用于估計方程中誤差的標準差； Fstatistic是F統(tǒng)計量,用于檢驗回歸方程的顯著性；DurbinWatsonstat是DW檢驗量，用于檢驗模型中是否存在一階自相關。（5分）83.從結果看，判定系數(shù)R很高，F(xiàn)統(tǒng)計量的值很大，方程很顯著，但三個參數(shù)t檢驗值只有一個較顯著，2顯然解釋變量間出現(xiàn)了多重共線性，另外解釋變量間的簡單相關系數(shù)都很高也驗證了這一點。（5分）4.解：(1)把回歸分析結果報告出來（5分）回歸分析結果的報告格式為：REV=++[AR(1)=]() () ()或 () () ()R2＝SE＝DW＝F=在上述方程中，第一組括號內(nèi)的數(shù)表示估計的回歸系數(shù)的標準差，第二組括號內(nèi)的數(shù)表示在零假設：每個回歸系數(shù)的真實值為零下，估計的t值的T值。R2為判定系數(shù)，SE為回歸標準差，DW為DW檢驗值，F(xiàn)為F檢驗值，AR(1)是殘差服從一階自回歸模型的系數(shù)。(2)進行經(jīng)濟、擬合優(yōu)度、參數(shù)顯著性、方程顯著性和經(jīng)濟計量等檢驗（5分）檢驗主要是進行經(jīng)濟、擬合優(yōu)度、參數(shù)顯著性和方程顯著性、自相關的DW等檢驗，回歸并不意味存在因果關系，解釋變量是否與應變量存在因果關系，必須根據(jù)相關理論來判定。關系確定之后，我們來驗證估計的模型是否有經(jīng)濟含義，以及用模型估計的結果是否與經(jīng)濟理論相符，這稱為經(jīng)濟檢驗。經(jīng)濟檢驗主要涉及到參數(shù)的符合和大小，即看估計的參數(shù)是否符合經(jīng)濟理論。統(tǒng)計檢驗值表明擬合優(yōu)度的判定系數(shù)R2檢驗和參數(shù)顯著性t檢驗和和方程顯著性F檢驗均可以通過。經(jīng)濟計量檢驗表明DW值接近2，不存在自相關：接近0，存在正自相關。(3)說明系數(shù)經(jīng)濟含義（2分）GDP增長一個單位，REV平均增長個單位。5.解(1)模型的DW值為，可以這樣得到自相關系數(shù)ρ的值，計算其值=1(1/2)DW=（5分）(2)寫出上述進行的廣義差分變換，說明變換后的模型不存在自相關（8分）對于線性回歸模型：log(GDP)=b0+b1t+ut已知ut為一階自回歸形式：ut=+vt－1≤≤1其中，GDPt=log(GDPt)log(GDPt1)，b0=b0(1)，其中，vt滿足OLS假定。為了使變換后模型的誤差項不具有自相關性，我們將回歸方程中的變量滯后一期，寫為：tlog(GDP1)=b0+b1(t1)+ut1，得到：tlog(GDP1)=[b0+b1(t1)+ut1]現(xiàn)在將兩方程相減，得到：t tlog(GDP)log(GDP1)=b0(1)+b1[t(t1)]+vt將方程寫成：t * tGDP*=b0+b1X*+vt，* *tX*=t(t1)由于方程中的誤差項vt滿足標準OLS假定，方程就是一種變換形式，使得變換后的模型無序列相關。
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