计量经济学作业_经济-经济学.pdf

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1、3.2（1）用 Eviews 分析如下 Dependent Variable:Y Method:Least Squares Date:12/01/14 Time:20:25 Sample:1994 2011 Included observations:18 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.X2 0.135474 0.012799 10.58454 0.0000 X3 18.85348 9.776181 1.928512 0.0729 C-18231.58 8638.216-2.110573 0.0520 R-squared 0.9

2、85838 Mean dependent var 6619.191 Adjusted R-squared 0.983950 S.D.dependent var 5767.152 S.E.of regression 730.6306 Akaike info criterion 16.17670 Sum squared resid 8007316.Schwarz criterion 16.32510 Log likelihood-142.5903 Hannan-Quinn criter.16.19717 F-statistic 522.0976 Durbin-Watson stat 1.17343

3、2 Prob(F-statistic)0.000000 由表可知模型为：Y=0.135474X2+18.85348X3-18231.58 检验：可决系数是 0.985838，修正的可决系数为 0.983950，说明模型对样本拟合较好。F 检验，F=522.0976F（2,15）=4.77，回归方程显著。t 检验，t 统计量分别为 X2 的系数对应 t 值为 10.58454，大于 t（15）=2.131，系数是显著的，X3 的系数对应 t 值为 1.928512，小于t（15）=2.131，说明此系数是不显著的。（2）（2）表内数据 ln 后重新输入数据：欢迎下载 2 Dependent Va

4、riable:LNY Method:Least Squares Date:10/25/15 Time:22:18 Sample:1994 2011 Included observations:18 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.C-10.81090 1.698653-6.364397 0.0000 LNX2 1.573784 0.091547 17.19106 0.0000 X3 0.002438 0.000936 2.605321 0.0199 R-squared 0.986373 Mean dependent var 8.4

5、00112 Adjusted R-squared 0.984556 S.D.dependent var 0.941530 S.E.of regression 0.117006 Akaike info criterion-1.302176 Sum squared resid 0.205355 Schwarz criterion-1.153780 Log likelihood 14.71958 Hannan-Quinn criter.-1.281714 F-statistic 542.8930 Durbin-Watson stat 0.684080 Prob(F-statistic)0.00000

6、0 模型为 lny=-10.81090+1.573784lnx2+0.002438x3 检验：经济意义为其他条件不变的情况下，工业增加值每增加一个单位百分比出口货物总和增加 1.57 单位百分比，汇率每增加一单位百分比，出口总额增加 0.0024 个单位百分比。拟合优度检验，R2=0.986373 修正可决系数为 0.984556，拟合很好。F 检验对于 H0:X2=X3=0，给定显著性水平 a=0.05 F(2,15)=4.77 F=542.8930F(2,15)显著 t 检验对于 H0:Xj=0（j=2,3），给定显著性水平 a=0.05 t（15）=2.131 计量分别为的系数对应值为大

7、于系数是显著的的系数对应值为小于说明此系数是不显著的表内数据后重新输入数据模型为检验经济意义为其他条件不变的情况下工业增加值每增加一个单位百分比出口货物总和增加单位百分比汇率每著检验对于给定显著性水平欢迎下载当时显著当时显著两个模型表现出的汇率对的印象存在巨大差异用分析如下由表可知模型为检验可决系数是修正的可决系数为说明模型对样本拟合较好检验回归方程显著检验统计量分别为均大于加年家庭书刊年消费支出增加元用分析如下与的一元回归模型与的一元回归欢迎下载模型对残差模型进行分析用分析如下模型参数斜率系数为截距为由上可知与的系数是一样的回归系数与被解释变量欢迎下载的残差系数是一样的它 欢迎下载 3 当

8、j=2 时 tt(15)显著，当 j=3 时 tt(15)显著。(3)两个模型表现出的汇率对 Y 的印象存在巨大差异 3.3（1）用 Eviews 分析如下 Dependent Variable:Y Method:Least Squares Date:12/01/14 Time:20:30 Sample:1 18 Included observations:18 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.X 0.086450 0.029363 2.944186 0.0101 T 52.37031 5.202167 10.06702 0.00

9、00 C-50.01638 49.46026-1.011244 0.3279 R-squared 0.951235 Mean dependent var 755.1222 Adjusted R-squared 0.944732 S.D.dependent var 258.7206 S.E.of regression 60.82273 Akaike info criterion 11.20482 Sum squared resid 55491.07 Schwarz criterion 11.35321 Log likelihood-97.84334 Hannan-Quinn criter.11.

10、22528 F-statistic 146.2974 Durbin-Watson stat 2.605783 Prob(F-statistic)0.000000 由表可知模型为：Y=0.086450X+52.37031T-50.01638 检验：可决系数是 0.951235，修正的可决系数为 0.944732，说明模型对样本拟合较好。F 检验，F=539.7364 F（2,15）=4.77，回归方程显著。t 检验，t 统计量分别为 2.944186，10.06702，均大于 t（15）=2.131，所以这些系数都是显著的。经济意义：家庭月平均收入增加 1 元，家庭书刊年消费支出增加计量分别为的

11、系数对应值为大于系数是显著的的系数对应值为小于说明此系数是不显著的表内数据后重新输入数据模型为检验经济意义为其他条件不变的情况下工业增加值每增加一个单位百分比出口货物总和增加单位百分比汇率每著检验对于给定显著性水平欢迎下载当时显著当时显著两个模型表现出的汇率对的印象存在巨大差异用分析如下由表可知模型为检验可决系数是修正的可决系数为说明模型对样本拟合较好检验回归方程显著检验统计量分别为均大于加年家庭书刊年消费支出增加元用分析如下与的一元回归模型与的一元回归欢迎下载模型对残差模型进行分析用分析如下模型参数斜率系数为截距为由上可知与的系数是一样的回归系数与被解释变量欢迎下载的残差系数是一样的它 欢迎

12、下载 4 0.086450 元，户主受教育年数增加 1 年，家庭书刊年消费支出增加52.37031 元。（2）用 Eviews 分析如下 Y 与 T 的一元回归 Dependent Variable:Y Method:Least Squares Date:12/01/14 Time:22:30 Sample:1 18 Included observations:18 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.T 63.01676 4.548581 13.85416 0.0000 C-11.58171 58.02290-0.199606 0.

13、8443 R-squared 0.923054 Mean dependent var 755.1222 Adjusted R-squared 0.918245 S.D.dependent var 258.7206 S.E.of regression 73.97565 Akaike info criterion 11.54979 Sum squared resid 87558.36 Schwarz criterion 11.64872 Log likelihood-101.9481 Hannan-Quinn criter.11.56343 F-statistic 191.9377 Durbin-

14、Watson stat 2.134043 Prob(F-statistic)0.000000 模型：Y=63.01676T-11.58171 X 与 T 的一元回归 Dependent Variable:X Method:Least Squares Date:12/01/14 Time:22:34 Sample:1 18 Included observations:18 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.计量分别为的系数对应值为大于系数是显著的的系数对应值为小于说明此系数是不显著的表内数据后重新输入数据模型为检验经济意义为其他条件不

15、变的情况下工业增加值每增加一个单位百分比出口货物总和增加单位百分比汇率每著检验对于给定显著性水平欢迎下载当时显著当时显著两个模型表现出的汇率对的印象存在巨大差异用分析如下由表可知模型为检验可决系数是修正的可决系数为说明模型对样本拟合较好检验回归方程显著检验统计量分别为均大于加年家庭书刊年消费支出增加元用分析如下与的一元回归模型与的一元回归欢迎下载模型对残差模型进行分析用分析如下模型参数斜率系数为截距为由上可知与的系数是一样的回归系数与被解释变量欢迎下载的残差系数是一样的它 欢迎下载 5 T 123.1516 31.84150 3.867644 0.0014 C 444.5888 406.178

16、6 1.094565 0.2899 R-squared 0.483182 Mean dependent var 1942.933 Adjusted R-squared 0.450881 S.D.dependent var 698.8325 S.E.of regression 517.8529 Akaike info criterion 15.44170 Sum squared resid 4290746.Schwarz criterion 15.54063 Log likelihood-136.9753 Hannan-Quinn criter.15.45534 F-statistic 14.9

17、5867 Durbin-Watson stat 1.052251 Prob(F-statistic)0.001364 模型：X=123.1516T+444.5888（3）对残差模型进行分析，用 Eviews 分析如下 Dependent Variable:E1 Method:Least Squares Date:12/03/14 Time:20:39 Sample:1 18 Included observations:18 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.E2 0.086450 0.028431 3.040742 0.0078 C

18、 3.96E-14 13.88083 2.85E-15 1.0000 R-squared 0.366239 Mean dependent var 2.30E-14 Adjusted R-squared 0.326629 S.D.dependent var 71.76693 S.E.of regression 58.89136 Akaike info criterion 11.09370 Sum squared resid 55491.07 Schwarz criterion 11.19264 Log likelihood-97.84334 Hannan-Quinn criter.11.1073

19、5 F-statistic 9.246111 Durbin-Watson stat 2.605783 Prob(F-statistic)0.007788 模型：E1=0.086450E2+3.96e-14 参数：斜率系数 为 0.086450，截距为 3.96e-14（4）由上可知，2与 2的系数是一样的。回归系数与被解释变量计量分别为的系数对应值为大于系数是显著的的系数对应值为小于说明此系数是不显著的表内数据后重新输入数据模型为检验经济意义为其他条件不变的情况下工业增加值每增加一个单位百分比出口货物总和增加单位百分比汇率每著检验对于给定显著性水平欢迎下载当时显著当时显著两个模型表现出的汇率对

20、的印象存在巨大差异用分析如下由表可知模型为检验可决系数是修正的可决系数为说明模型对样本拟合较好检验回归方程显著检验统计量分别为均大于加年家庭书刊年消费支出增加元用分析如下与的一元回归模型与的一元回归欢迎下载模型对残差模型进行分析用分析如下模型参数斜率系数为截距为由上可知与的系数是一样的回归系数与被解释变量欢迎下载的残差系数是一样的它 欢迎下载 6 的残差系数是一样的，它们的变化规律是一致的。3.4 为了分析中国税收收入（Y）与国内生产总值（X2）、财政支出（X3）、商品零售价格指数（X4）的关系，利用 19782007 年的数据，用 EViews作回归，部分结果如下：表 3 回归结果 Depe

21、ndent Variable:LNY Method:Least Squares Date:06/30/13 Time:19:39 Sample:1978 2007 Included observations:30 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.C-2.755367 0.640080（1）0.0002 LNX2 0.451234（2）3.174831 0.0038 LNX3 0.627133 0.161566（3）0.0006 X4（4）0.005645 1.795567 0.0842 R-squared 0.987591 Mea

22、n dependent var 8.341376 Adjusted R-squared （5）S.D.dependent var 1.357225 S.E.of regression （6）Akaike info criterion-0.707778 Sum squared resid 0.662904 Schwarz criterion-0.520952 Log likelihood 14.61668 F-statistic（7）Durbin-Watson stat 0.616136 Prob(F-statistic)0.000000 填补表中空缺数据：（1）t c=4.304723 （2）

23、=0.130789 计量分别为的系数对应值为大于系数是显著的的系数对应值为小于说明此系数是不显著的表内数据后重新输入数据模型为检验经济意义为其他条件不变的情况下工业增加值每增加一个单位百分比出口货物总和增加单位百分比汇率每著检验对于给定显著性水平欢迎下载当时显著当时显著两个模型表现出的汇率对的印象存在巨大差异用分析如下由表可知模型为检验可决系数是修正的可决系数为说明模型对样本拟合较好检验回归方程显著检验统计量分别为均大于加年家庭书刊年消费支出增加元用分析如下与的一元回归模型与的一元回归欢迎下载模型对残差模型进行分析用分析如下模型参数斜率系数为截距为由上可知与的系数是一样的回归系数与被解释变量欢

24、迎下载的残差系数是一样的它 欢迎下载 7（3）=3.881590 （4）=0.010136 （5）=0.986159（6）S.E of regression回归标准差=0.154783（7）=689.751148 分析回归结果：根据图中数据，模型估计的结果写为：=-2.755367+0.451234+0.627133+0.010136 1)拟合优度：由上图数据可以得到，可决系数=0.987591，修正的可决系数=0.986159，这说明模型对样本的拟合很好。2)F 检验：针对，给定显著性水平，在 F分布表中查出自由度为 k-1=3和 n-k=26的临界值=8.63。由上图得到 F=689.75

25、1148，由于 F=689.751148，应拒绝原假设，说明回归方程显著，即国内生产总值、财政支出、商品零售价格指数等变量联合起来对中国税收收入有显著影响。计量分别为的系数对应值为大于系数是显著的的系数对应值为小于说明此系数是不显著的表内数据后重新输入数据模型为检验经济意义为其他条件不变的情况下工业增加值每增加一个单位百分比出口货物总和增加单位百分比汇率每著检验对于给定显著性水平欢迎下载当时显著当时显著两个模型表现出的汇率对的印象存在巨大差异用分析如下由表可知模型为检验可决系数是修正的可决系数为说明模型对样本拟合较好检验回归方程显著检验统计量分别为均大于加年家庭书刊年消费支出增加元用分析如下与

26、的一元回归模型与的一元回归欢迎下载模型对残差模型进行分析用分析如下模型参数斜率系数为截距为由上可知与的系数是一样的回归系数与被解释变量欢迎下载的残差系数是一样的它 欢迎下载 8 3）t 检验：由上图中的 P 值可以判断，在的显著性水平下，与、估计值对应的 P 值小于，表明对应解释变量对被解释变量影响显著。在的显著性水平下，与估计值对应的 P 值小于，表明对应解释变量对被解释变量影响显著。评估参数的经济意义:当其他变量不改变时，国内生产总值每增加 1%，中国税收收入增加0.451234%。当其他变量不改变时，财政支出每增加 1%，中国税收收入增加0.627133%。当其他变量不改变时，商品零售价

27、格指数每增加 1%，中国税收收入增加 0.010136%。计量分别为的系数对应值为大于系数是显著的的系数对应值为小于说明此系数是不显著的表内数据后重新输入数据模型为检验经济意义为其他条件不变的情况下工业增加值每增加一个单位百分比出口货物总和增加单位百分比汇率每著检验对于给定显著性水平欢迎下载当时显著当时显著两个模型表现出的汇率对的印象存在巨大差异用分析如下由表可知模型为检验可决系数是修正的可决系数为说明模型对样本拟合较好检验回归方程显著检验统计量分别为均大于加年家庭书刊年消费支出增加元用分析如下与的一元回归模型与的一元回归欢迎下载模型对残差模型进行分析用分析如下模型参数斜率系数为截距为由上可知与的系数是一样的回归系数与被解释变量欢迎下载的残差系数是一样的它