計量經(jīng)濟學(xué)期末總復(fù)習(xí)(參考版)
2025-04-20 12:09本頁面
【正文】 分）14。的值（計算過程中保留四位小數(shù)）。年的（8（限選擇兩種形式）（6ARMADyt統(tǒng)計量stat 圖二其中criterion Logsquaredinfoofdependentvar AdjustedError tStatistic Prob.AR(1) MA(2) Rsquared Mean6achievedadjusting471997Included19:28Sample(adjusted):SquaresDate:DYMethod:分）13圖一Dependent為變量建立的時間序列模型的輸出結(jié)果。的相關(guān)圖和偏相關(guān)圖；圖二是以的差分變量下圖一是statcriterion LogsquaredRsquared AkaiketStatisticStd.6achievedobservations:1LeastVariable:likelihood Fstatistic DurbinWatsonresid SchwarzSuminfotStatistic Prob.C 1/X AdjustedStd.observations:1LeastVariable:應(yīng)用軟件的運行結(jié)果比較分析選擇哪個模型較好？并說明理由；以標(biāo)準(zhǔn)形式寫出確定的回歸方程。 Prob(Fstatistic) ①填上（1）、（2）、（3）、（4）位置所缺數(shù)據(jù)；②以標(biāo)準(zhǔn)記法寫出回歸方程；③你對分析結(jié)果滿意嗎？為什么？7. 根據(jù)下列l(wèi)ikelihood Fstatistic DurbinWatson Schwarzsquaredcriterion Akaikevar （4） .var Adjusted 12Rsquared Mean X1 adjusting101 10IncludedLeastVariable:分析結(jié)果（局部）。以下是某個案例的（僅考慮截距變動。t++β2=β0+β1年第四季度的數(shù)據(jù)。年第一季度到分）5. 已知某市羊毛衫的銷售量=_______，=_______；并說明估計參數(shù)與回歸模型是否顯著?4．解釋回歸系數(shù)的經(jīng)濟含義。3．給定檢驗水平44likelihood Fstatistic DurbinWatsonresid Schwarzcriterion Sumregression Akaikevar .Rsquared .dependent23Variable Coefficient Std.2000Included10:04Sample:SquaresDate:LNCONS11Method:分）????B??B??B??B??B?0 ??B ??B ??B ??B?Dependent年天津市城鎮(zhèn)居民人均可支配銷售收入（Y，元）與人均年度消費支出（CONS，元）的樣本數(shù)據(jù)、一元線性回歸結(jié)果如下所示：（共的預(yù)測區(qū)間。95%的置信概率下消費支出CY0=1000Y=50+其中，Y對觀測值估計得消費函數(shù)為：217。3．由r2為10，總殘差平方和TSSb1利用最小二乘法估計YYiX)(Xi229。Y)2X)2XY5XY++滿足如下的總體回歸模型10??]Y=和2．已知9104四、計算題1.Data分別從OLS個行業(yè)。估計，從結(jié)果中發(fā)現(xiàn)了最具發(fā)展?jié)摿Φ臑榱朔治鑫覈I(yè)行業(yè)的成長性，分別利用每個行業(yè)的時間序列數(shù)據(jù)，對模型②進行OLSmit+bttln=+aitIitIlnVitVi,t1++i,t1=個模型：lnI分別建立了如下V組數(shù)據(jù)為樣本，以固定資產(chǎn)存量I年（t=1991，1991，…1999）的i=1，2，…，39）的39萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤。和年石油消費預(yù)測值分別為億元）代入模型，計算得到兩種不同假定情況下的20201990,1991,L,2006t=1990,1991,L,2006t=ln+=估計模型，得到? tln采用mGDPbaOILt+=OLS+ba首先假定邊際消費傾向不變，建立了線性模型：9tOILt指出下列論文中的主要錯誤之處：在一篇關(guān)于中國石油消費預(yù)測研究
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