计量经济学实验练习题及答案

1、1根据美国各航空公司航班正点到达的比率X %和每10万名乘客投诉的次数 Y进行回归，EViews输出结果如下：Depe ndent Variable: YMethod: Least SquaresSample: 1 9In cluded observatio ns: 9VariableCoefficie ntStd. Errort-StatisticProb.C6.0178321.0522605.7189610.0007X-0.0704140.014176 -4.9672540.0016R-squared0.778996Prob(F-statistic)0.001624Durb in-Wats

2、 on stat2.52701对以上结果进行简要分析包括方程显着性检验、参数显着性检验、DW值的评价、 对斜率的解释等，显着性水平均取0.05 。2按标准书写格式写出回归结果。2、变量Y和X的数据如下表所示，试采用 OLS&列出表格估计模型 Y= 0 1Xi ui的参 数值。序号113222338448551166133、以下是某次线性回归的 EViews输出结果，局部数值已略去用大写字母标示，但它们和表中其Depe ndent Variable: YMethod: Least SquaresSample: 1 13In cluded observatio ns: 13VariableCoef

3、ficie ntStd. Errort-StatisticProb.C5.730488 ().605747A0.0000X-0.3139600.048191 -5.5149640.00000.794180?Mean1.96296R-squareddependent var5AdjustedB?S.D. dependent1.37201R-squaredvar9S.E. of0.650127?Akaike info2.11734regressi oncriteri on0Sum squaredC?Schwarz2.20425residcriteri on64、 用1970-1994年间日本工薪家

4、庭实际消费支出Y与实际可支配收入 X(单位：103日元)数据估计 线性模型Y =爲X u，然后用得到的残差序列 et绘制以以下图形。(1) 试根据图形分析随机误差项之间是否存在自相关？假设存在，是正自相关还是负自相关？(2) 此模型的估计结果为t : (6.14) (30.01)R2=0.975 , F =900.51，DW =0.35试用DW检验法检验随机误差项之间是否存在自相关。5、 用一组截面数据估计消费(Y)收入(X)方程丫=爲X u的结果为Y =9.348 +0.637Xjt: (2.57)( 32.01)R2 =0.95，F =1024.56，DW =1.79(1) 根据回归的残差

5、序列 e(t)图分析本模型是否存在异方差？注：abse(t) 表示e(t)的绝对值。(2) 其次，用 White法进行检验。EViews输出结果见下表：White Heteroskedasticity Test:F-statistic6.301373Probability0.003370Obs*R-squared10.86401Probability0.004374Depe nde nt Variable: RESIDA2Method: Least SquaresSample: 1 60In eluded observati ons: 60VariableCoefficie nt Std. E

6、rrort-StatisticProb.C-10.03614131.1424 -(5.0765290.0045X0.1659771.6198565.1024640.0064XA20.0018000.0045878.3924690.0002假设给定显着水平:=0.05,以上结果能否说明该模型存在异方差？查卡方分布临界值的自由度是多 少？6.下表是中国某地人与储蓄SAVE之间的回nk=1k=2dLdudLdu241.271.451.191.55251.291.451.211.55261.301.461.221.55271.311.471.241.56附表：DW检验临界值表:=0.05均可支配收入I

7、NCOME归分析结果单位：元：Depe nde nt Variable: SAVEMethod: Least SquaresSample: 1 31In cluded observati ons: 31VariableCoefficie ntStd. Errort-StatisticProb.?C-695.1433118.0444-5.8888270.0000INCOME0.0877740.004893R-squared0.917336 ?Mean depe nde nt var1266.452Adjusted R-squared0.914485 ?S.D. depe nden t var84

8、6.7570S.E. of regressi on247.6160 ?Akaike info criterio n13.92398Sum squared resid1778097. ?Schwarz criterio n14.01649Log likelihood-213.8216 ?F-statistic321.8177Durb in -Watson stat1.892420 ?Prob(F-statistic)0.0000001请写出样本回归方程表达式，然后分析自变量回归系数的经济含义2解释样本可决系数的含义3写出t检验的含义和步骤，并在5%的显着性水平下对自变量的回归系数进行t检验临界值

9、:1 0.025 29=2.05 。4下表给出了 White异方差检验结果，试在 5%的显着性水平下判断随机误差项是否 存在异方差。White Heteroskedasticity Test:F-statistic6.048005Probability0.006558Obs*R-squared9.351960Probability0.0093165下表给出LM序列相关检验结果滞后 1期，试在5%的显着性水平下判断随机误 差项是否存在一阶自相关。Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic0.030516Probability0.8

10、62582Obs*R-squared0.033749Probability0.854242实验练习题答案1、1R2=0.779, F统计量在0.05显着性水平通过检验；耳,、弭的估计值是显着的，且符号符合经济意义；DW偏大2.53 ，很可能存在随机误差项的自相关，需进行校正；假设对自相关 进行校正后，其它检验均已通过，斜率的经济意义为“美国各航空公司航班正点到达的比率X %每增加1个百分点，每10万名乘客投诉的次数 Y平均减少的次数2t: 5.719 -4.967R 2=0.779 DW =2.5272.序号113-2.5-4.511.256.25222-1.5-5.58.252.25338-

11、0.50.5-0.250.254480.50.50.250.2555111.53.55.252.2566132.55.513.756.2521450038.517.5X = 21=3.5, Y=J=45=7.5n 6n 6xyil x2= 38.517.5= 2.200 =Y- ? X=7.52.2汉3.5=-0.2 3、(1)A=t=JL;=5Z325 =9.461;Se(l?)0.6057(2) 求B的值。2 n_1213-1B=R2=1(1-R2) =1(1 -0.8728) =0.775n- k11321(3) 求C的值。由 ?2 =、 e2n - k -1C= e2 = ；?2(n-

12、k -1) =0.65012(13 -1 -1)=4.6494(1)图形显示，随机误差项之间存在着相关性，且为正的自相关(2)样本量n=25、一个解释变量的模型、5%显着水平，查 DW统计表可知，dL=1.29，dU=1.45，模型中DW( =0.35)cL，显然该模型中存在自相关.5.(1)图形显示，残差序列与自变量之间存在着相关性，说明该模型存在着异方差性，为递增型异方差.(2)nR2 =10.86401，其取值概率为 0.004374 ( Sn-k-1，那么拒绝原假设Hb ;假设|t|兰匕2n-k-1，那么接受原假设H0在此题中，t = 邑 =0.8777 = 17.93t0 025 29 = 2.05，因此在 5%勺显着性水平S ?0.004893下拒