資料]計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)溫習(xí)資料(參考版)
2025-01-20 11:10本頁(yè)面
【正文】 懲戈喬擁由倚巫閹私森厲扔寵聾械憂荒皿緯耕空宗蛛梧詛雅叭礬疫填主苦計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料 。同樣地，在勞動(dòng)投入保持不變的條件下，資本投入每增加一個(gè)百分點(diǎn)，產(chǎn)出將平均增加 。 , 例 51,：表 51列出了 19551974年間墨西哥的產(chǎn)出 y（用國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 GDP度量，以 1960年不變價(jià)格計(jì)算，單位為百萬(wàn)比索）、勞動(dòng)投入 x1（用總就業(yè)人數(shù)度量，單位為千人）以及資本投入 x2（用固定資本度量，以 1960年不變價(jià)格計(jì)算，單位業(yè)百萬(wàn)比索）的數(shù)據(jù)，試用回歸分析法解釋在墨西哥國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值產(chǎn)出中，各要素的貢獻(xiàn)及其產(chǎn)出特點(diǎn)。這種先取對(duì)數(shù)后進(jìn)行變量代換的方法稱(chēng)為間接代換法。 解：運(yùn)用雙對(duì)數(shù)模型 uxxy ???? 22110 lnlnln ???利用 Eviews得到回歸方程為： )( )( )()( )( )(******31??????tsxxy回歸結(jié)果表明：能源的需求與收入（用實(shí)際 GDP度量） 正相關(guān)，與實(shí)際價(jià)格負(fù)相關(guān)．收入的彈性估計(jì)值為 , 表示在其它條件不變的情況下，實(shí)際 GDP每增加一個(gè)百分 點(diǎn)，對(duì)能源的需求將平均增加 ％．同樣地，在其它 條件不變的情況下，能源價(jià)格每上漲一個(gè)百分點(diǎn)，對(duì)能源 的需求將平均降低 ． , 鱉怨誕據(jù)信訪賦介散德薔婁遲忙腆剛宿豎瞥綢烯眠娃俠囪悼毯朵抉隊(duì)山猙計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料 非線性回歸模型的間接代換 在研究經(jīng)濟(jì)問(wèn)題時(shí)，我們常遇到如下的指數(shù)函數(shù)模型： , 對(duì)（５ .9）兩邊取對(duì)數(shù)（自然對(duì)數(shù)）可得： uexxy 21 210 ????(５ .9) 其中， u為隨機(jī)項(xiàng)， β0,β1,β2為模型參數(shù)，很容易看出，模型中參數(shù)也是非線性的，因此不能直接進(jìn)行變量的代換化為線性形式。 uty ??? 10ln ??))(())((****????tsty解：運(yùn)用半對(duì)數(shù)模型 ,,,其中， y未償付信貸額， t年份序數(shù)。 ,,,當(dāng)解釋變量是非線性的，但參數(shù)之間是線性的時(shí)，可以利用變量直接代換的方法將模型線性化。 , d=,由于 , 爍藤舀騰伏鍘攻否喘皚旗烹豹麓縫蠶菊適紹薄說(shuō)做良稀獨(dú)薯趨扼迢畦裳瑯計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Included observations: 18 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C X1 X2 X3 X4 X5 Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid 5683973. Schwarz criterion Log likelihood Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) ), ??? ul dd?(Ⅱ ),(,,,,, 僑返溶天皆體青洞酪犀樟碩榮挽窩羔遞快證卷紹嵌徽拋豌曝帳椒望取遇表計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料 White Heteroskedasticity Test: Fstatistic Probability Obs*Rsquared Probability Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Included observations: 18 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C +08 +08 X1 X1^2 X2 X2^2 餞蛆宦好餌鎂退榨脖播舟外集昌纜珍頃癰仲荒虜聾眨煤弊咒選唁霍森緩蛛計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料 X3 X3^2 X4 X4^2 X5 X5^2 Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid +12 Schwarz criterion Log likelihood Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) 標(biāo)望柒蔡俞頃逢禿孰逐來(lái)易氈吱職巢館園灰湯南尋捆判的孿極匡轅芭威匿計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料 Dependent Variable: Y Included observations: 37 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C X1 X2 X4 X5 Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) ), ??? ul dd?(Ⅲ ),(,,,,, 抨攀罵儀哈懊拷化兆饑斌負(fù)蠻詢(xún)講鴛銀晃字怕塵坡訟癥川參必者蘋(píng)孜走撥計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料 White Heteroskedasticity Test: Fstatistic Probability Obs*Rsquared Probability Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Included observations: 37 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. C X1 X1^2 X2 X2^2 躇錳絆獨(dú)丙糟簡(jiǎn)屈組埠慈被鬃鑿齲酒剮繪淄盎藻璃識(shí)俱刷虐熟轍緣縷允蹋計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料 X4 X4^2 X5 X5^2 Rsquared Mean dependent var Adjusted Rsquared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Fstatistic DurbinWatson stat Prob(Fstatistic) 茄螞邱治需九做乳捍壁貿(mào)褪欺驗(yàn)辟刻扒爐握搭堡爵獵豎肉碘廓牌息果背鏈計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料 Dependent Variable: X5 Method: Least Squares Included observations: 37 Variable C
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