計量經(jīng)濟學(xué)習(xí)題及答案-資料下載頁
2025-06-18 20:20本頁面
【正文】 ：??方程A：Y=X1X2+3方程B：Y=X1+2X4R2=R2=其中：Y—某天慢跑者的人數(shù)；X1—該天降雨的英寸數(shù)；X2—該天日照的小時數(shù)；X3—該天的最高溫度（按華氏溫度）；X4—第二天需交學(xué)期論文的班級數(shù)。請回答下列問題：（1）這兩個方程你認(rèn)為哪個更合理些，為什么？（2）為什么用相同的數(shù)據(jù)去估計相同變量的系數(shù)得到不同的符號？答案：（1）方程B更合理些。原因是：方程B中的參數(shù)估計值的符號與現(xiàn)實更接近些，如與日照的小時數(shù)同向變化，天長則慢跑的人會多些；與第二天需交學(xué)期論文的班級數(shù)成反向變化，這一點在學(xué)校的跑道模型中是一個合理的解釋變量。11（2）解釋變量的系數(shù)表明該變量的單位變化在方程中其他解釋變量不變的條件下對被解釋變量的影響，在方程A和方程B中由于選擇了不同的解釋變量，如方程A選擇的是“該天的最高溫度”而方程B選擇的是“第二天需交學(xué)期論文的班級數(shù)”，由此造成X2與這兩個變量之間的關(guān)系不同，所以用相同的數(shù)據(jù)估計相同的變量得到不同的符號。收集19782001年的消費額XF（億元），國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP（億元）資料，建立消費函數(shù)，Eviews結(jié)果如下：DependentVariable:LOG(XF)Method:LeastSquaresDate:10/21/09 Time:20:16Sample:19782001Includedobservations:24Coefficient Std.Error tStatistic Prob.C t1= LOG(GDP) t2= Rsquared Meandependentvar AdjustedRsquared .dependentvar .ofregression Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid Schwarzcriterion Loglikelihood HannanQuinncriter. Fstatistic DurbinWatsonstat Prob(Fstatistic) 要求：（1）把表中缺失的數(shù)據(jù)補上；（5分）（2）把回歸分析結(jié)果報告出來；（5分）（3）進行經(jīng)濟意義、統(tǒng)計學(xué)意義和經(jīng)濟計量學(xué)意義檢驗；（6分）（4）解釋系數(shù)經(jīng)濟含義。（4分）根據(jù)廣東省數(shù)據(jù)，把財政支出(CZ)作為因變量，財政收入（CS）作為解釋變量進行一元回歸分析后，得到回歸殘差平方的對數(shù)對log(CS)的回歸結(jié)果如下：DependentVariable:LOG(RESID^2)Method:LeastSquaresDate:5/22/09 Time:20:24Sample:19782003Includedobservations:26Variable Coefficient Std.Error tStatistic Prob.LOG(CS) C Rsquared Meandependentvar AdjustedRsquared .dependentvar .ofregression Akaikeinfocriterion Sumsquaredresid Schwarzcriterion 要求：12(1)寫出異方差表達式σi2=？（10分）(2)進行同方差變換，證實變換后的模型不存在異方差。（10分）已知：CZt=b0+b1CSt+ut其中：Var(ut)=s2f(CSt)(其中s2為常數(shù)），其中f(CSt)=(CSi)模型兩邊同時除以f(CSt)進行變換，得：（3分）CZtf(CSt)=b0f(CSt)+b1CZtf(CSt)+utf(CSt)=b0f(CSt)+b1CZtf(CSt)+vt其中：ut=utf(CSt)，可以證明誤差項ut是同方差的。證明如下：（4分）ut，E(ut2)=E( ut)=s 2（根據(jù)已知條件s 為常數(shù)），證已知：ut=utf(CSt)，ut2=2f(CSt)2f(CSt)2得變換后的誤差項是同方差的。13
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