計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課程作業(yè)-在線瀏覽
2024-08-07 06:07本頁(yè)面
【正文】 廣 東 山 西 廣 西 內(nèi)蒙古 海 南 遼 寧 重 慶 吉 林 四 川 黑龍江 貴 州 上 海 云 南 江 蘇 西 藏 浙 江 陜 西 安 徽 甘 肅 福 建 青 海 江 西 寧 夏 山 東 新 疆 河 南 以Eviews軟件完成以下問(wèn)題：（1） 作出散點(diǎn)圖，建立稅收隨國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP變化的一元線性回歸方程，并解釋斜率的經(jīng)濟(jì)意義；散點(diǎn)圖如圖所示：建立如下的回歸模型根據(jù)Eviews軟件對(duì)表中數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析的計(jì)算結(jié)果知：R^2 = F=斜率的經(jīng)濟(jì)意義：國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP每增加1億元?？蓻Q系數(shù)R2=，%可由國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP的變化來(lái)解釋。（3）若2008年某地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值為8500億元，求該地區(qū)稅收收入的預(yù)測(cè)值和預(yù)測(cè)區(qū)間。已知某市貨物運(yùn)輸總量Y（萬(wàn)噸），國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP（億元，1980不變價(jià)）1985年1998年的樣本觀測(cè)值見(jiàn)下表。（1） 估計(jì)一元線性回歸模型；建立貨物運(yùn)輸量Y隨國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP的一元線性回歸模型但是我們無(wú)法得出Y與GDP之間精確的計(jì)量關(guān)系，因此用普通最小二乘法進(jìn)行一元線性回歸模型的估計(jì)。=*,。經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上的檢驗(yàn)系數(shù)為正，符合經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律，是具有經(jīng)濟(jì)意義的模型。l l可由方程解釋，模型總體擬合程度還不錯(cuò)。l l ，在5%的顯著性水平下，拒絕原假設(shè)。=++620萬(wàn)噸故貨物運(yùn)輸量的預(yù)測(cè)區(qū)間為:已知我國(guó)糧食產(chǎn)量Q（萬(wàn)噸）、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力X1（萬(wàn)千瓦）、化肥施用量X2（萬(wàn)噸）、土地灌溉面積X3（千公頃）1978年1998年贗本觀測(cè)值見(jiàn)下表。（1） 估計(jì)一元線性回歸模型Dependent Variable: QMethod: Least SquaresDate:05/19/16 Time: 19:50Sample: 1978 1998Included observations: 21CoefficientStd. ErrortStatisticProb.X1CRsquaredMean dependent varAdjusted Rsquared. dependent var. of regressionAkaike info criterionSum squared resid53673653Schwarz criterionLog likelihoodHannanQuinn criter.FstatisticDurbinWatson statProb(Fstatistic) 則樣本回歸方程為 （） （） r2=括號(hào)內(nèi)的數(shù)字為回歸系數(shù)對(duì)應(yīng)的t統(tǒng)計(jì)量的值，以下同。α0 =，是樣本回歸方程的截距，它表示不受農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的影響的糧食產(chǎn)量。②統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)：r2=,說(shuō)明總離差平方和的93%被樣本回歸直線解釋，僅有7%未被解釋，因此，樣本回歸直線對(duì)樣本的擬合優(yōu)度是很高的。 ①對(duì)回歸方程的結(jié)構(gòu)分析：β1=，它表示我國(guó)糧食產(chǎn)量的邊際消費(fèi)傾向，說(shuō)明化肥施用量每消耗1萬(wàn)噸。他們的大小，均符合經(jīng)濟(jì)理論及目前的實(shí)際情況。 給出顯著水平α=，查自由度v=212=19的t分布，(19)=,t0= (19)=，t1= （19）=,故回歸系數(shù)均顯著不為零，回歸模型中應(yīng)包含常數(shù)項(xiàng)，X2t對(duì)Qt有顯著影響。γ 0=，是樣本回歸方程的截距，它表示不受化肥施用量的影響的糧食產(chǎn)量。②統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)： r2=73%,說(shuō)明總離差平方和的73%被樣本回歸直線解釋，有27%未被解釋，因此，樣本回歸直線對(duì)樣本的擬合優(yōu)度不是很高的。（3）用其中最好的模型求199年2002年的預(yù)測(cè)值，并求出2000年的預(yù)測(cè)區(qū)間。2000年的預(yù)測(cè)區(qū)間為：[, +]計(jì)算得：[,] 作業(yè)2經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，學(xué)生用于購(gòu)買書(shū)籍及課外讀物的支出與本人的受教育年限和其家庭收入水平有關(guān)，對(duì)18名學(xué)生進(jìn)行調(diào)查的統(tǒng)計(jì)資料如下表所示。（3） 假設(shè)有一學(xué)生的受教育年限年，家庭可支配月收入元/月，求該學(xué)生購(gòu)買書(shū)籍與課外讀物的支出，并求出相應(yīng)的預(yù)測(cè)區(qū)間。在異鄉(xiāng)對(duì)某社區(qū)家庭對(duì)某種消費(fèi)品的消費(fèi)需要調(diào)查中，得到下表所示的資料。手工方法：以矩陣形式表達(dá)，二元樣本回歸方程為參數(shù)的估計(jì)值為由于于是根據(jù)隨機(jī)干擾項(xiàng)方差的估計(jì)式得到而故又由于故Eview方法
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