[經(jīng)濟(jì)學(xué)]計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)第二章(2)-閱讀頁
2024-10-31 22:37本頁面
【正文】 不合理的結(jié)果 ，則證明“假設(shè) H0是正確”是錯誤的，即原假設(shè) H0不正確，這時就要 拒絕原假設(shè) H0； ?如果 沒有 推出 不合理的結(jié)果 ，則不能認(rèn)為原假設(shè) H0不正確，這時就 無法拒絕原假設(shè) H0。 LOGO 變量的顯著性檢驗(yàn) —— t檢驗(yàn) 1121 1222211 1112211~,2~ ( 2)iiiNxent t nSxt???????? ? ? ?????????????????????? ? ????對 于 ， 已 知 它 服 從 正 態(tài) 分 布 ：由 于 未 知 ， 所 以 用 ＝ 代 替構(gòu) 造 如 下 統(tǒng) 計(jì) 量 ：用 來 作 為 顯 著 檢 驗(yàn) 的 統(tǒng) 計(jì) 量 LOGO 具體步驟 ： (1)提出原假設(shè)： , (2)假定“原假設(shè) H0”正確； (3)構(gòu)造小概率事件：給定一個顯著性水平 a，查 t分 布表，得到一個臨界值 ，則 為原 假設(shè) H0下得一個小概率事件； (4)參數(shù)估計(jì)后，計(jì)算 t1的值，查表得 的值； (5)如果發(fā)生 ，則在 1－ a的置信度水平下 拒絕原假設(shè)，即變量 X是顯著的，通過了變量顯著性 檢驗(yàn)；如果發(fā)生 ，則在 1－ a的置信度水 平下接受原假設(shè)，即變量 X是不顯著的，未通過變量 顯著性檢驗(yàn)。 0 0:H ? =02( 2)tn? ? 02( 2)t t n???02( 2)t t n???02( 2)t t n???2( 2)tn? ? LOGO 參數(shù)顯著性檢驗(yàn)練習(xí) ☆ 建立一元線性計(jì)量模型 來研究計(jì)算機(jī)價格與其供給量之間的關(guān)系，利用 1988 2021年的樣本數(shù)據(jù)估計(jì)模型后，得到具體的結(jié)果如下： 在 ，對 的顯著性做 t檢驗(yàn)。 i??i?i?? LOGO 思路： ? ?111iiiii i?? ? ? ? ???? ? ? ? ? ???????? ? ? ?(1) 預(yù) 先 選 一 個 概 率 ；（ 2 ） 求 得 一 個 正 數(shù) ， 使 得 隨 機(jī) 區(qū) 間 （ ， + ）包 含 參 數(shù) 真 實(shí) 值 的 概 率 為 － ， 即 ：p +如 果 存 在 這 樣 的 區(qū) 間 ， 稱 之 為 置 信 區(qū) 間 ； － 稱 為 置 信 度 ，為 顯 著 性 水 平 ； 置 信 區(qū) 間 的 端 點(diǎn) 稱 為 臨 界 值 。 iiSSii?????? ??????22（ t ， +t ） LOGO 根據(jù)參數(shù)估計(jì)的結(jié)果，在顯著性水平為 的條件下，試計(jì)算參數(shù) β 0， β 1的置信區(qū)間 iiSSii?????? ??????22（ t ， +t ） LOGO 167。 LOGO 【 實(shí)例 2】 中國居民人均消費(fèi)模型 已知 1978－ 2021年人均居民消費(fèi)支出（ CONSP)和 人均 GDP（ GDPP)的時間序列數(shù)據(jù)，以 1990年為基期 剔除價格因素的影響，處理后的數(shù)據(jù)見表 . （ 1） 建立一元線性回歸模型 （ 2） 參數(shù)估計(jì) （ Eviews) *c o n s p c g d p p??? ? ? LOGO LOGO LOGO LOGO LOGO LOGO 22 0 1 . 1 2 0 . 3 8 6 2( 1 3 . 5 1 ) ( 5 3 . 4 7 )0 . 9 9 2 7c o n s p g d p pR?? ? ??得 到 回 歸 分 析 結(jié) 果 ： LOGO （ 3） 檢驗(yàn) 經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) （ 4） 預(yù)測 將 2021年的 gdpp數(shù)值 點(diǎn)預(yù)測： 2021 (2021 100 %c onspc onsp?? ? ? ??元 )年 實(shí) 際 的 為 元 ，－相 對 誤 差 ＝ ％ ＝ LOGO 本章要點(diǎn) ： ?OLS估計(jì)的基本假設(shè)及基本思路？ ?怎樣理解 OLS估計(jì)的最優(yōu)性？ ?R2檢驗(yàn)、 t檢驗(yàn)、參數(shù)區(qū)間估計(jì)的意義？ LOGO 綜合練習(xí) ☆ 對于人均存款與人均收入之間的關(guān)系式 利用美國 36年的年度數(shù)據(jù)估計(jì)模型后，得到的結(jié)果如下： 模型參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義是什么？參數(shù)能否通過經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)？ 對于擬合優(yōu)度你有什么看法？ 在 ， 能否通過顯著性檢驗(yàn)。生育率對教育年數(shù)簡單的線性回歸模型為： 為觀測不到的隨機(jī)干擾項(xiàng)。 01k i d s e d u c? ? ?? ? ??? LOGO 5．根據(jù)我國某省 22年的數(shù)據(jù)估計(jì)出下列回歸方程 其中， Yt＝第 t年的小麥產(chǎn)量（噸 /畝）； JYt＝第 t年的降雨量（毫米）；請回答下列問題： （ 1）根據(jù) JY對 Y的影響，說明本方程中系數(shù) ； （ 2）試分析該線性回歸模型中各檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值（顯著性水平為 ）； （ 3）試解釋常數(shù)項(xiàng)為－ 80是否真的意味著小麥的產(chǎn)量可能存在負(fù)值； （ 4）假定解釋變量 JY前的系數(shù)真實(shí)值為 ，則已得到的估計(jì)值 ？為什么？ 28 0 0 .1 22 .8 2 ) ( 3 .0 2 )0 .8 2tttY J YR?? ? ??括 號 里 為 統(tǒng) 計(jì) 量 的 值（ LOGO 6． 某位同學(xué)將美國不同年度的債券價格作為該年利率的的函數(shù)，估計(jì)出的簡單回歸方程如下 其中， Yt＝第 t年美國政府債券價格（每 100美元債券）； Xt＝第 t年聯(lián)辦資金利率（按百分比）；請回答下列問題： （ 1）解釋兩個估計(jì)參數(shù)的意義，所估的符號與你期望的一致嗎？ （ 2）為何方程左邊是 而不是 ？ （ 3）這位同學(xué)在估計(jì)的方程中是否遺漏了隨機(jī)干擾項(xiàng)？ 1 0 1 .4 4 .1 2ttYX?? ? ?tY?tY LOGO 7． 衛(wèi)生部門想要調(diào)查孕婦吸煙對嬰兒健康的影響， 模型設(shè)定如下： 其中， bwght是嬰兒體重（盎司），作為嬰兒健康的 替代變量， cigs是表示孕婦每天吸煙的數(shù)量（支）。 （ 2）這個簡單回歸模型能夠說明嬰兒出生體重與母親吸煙習(xí)慣之間的關(guān)系嗎？解
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