第八章练习题及参考答案(共9页)

1、第八章练习题8.1为了(wi le)评价从1979年7月起联邦放宽利率管制政策(zhngc)以来的影响，S.兰格用1975年第三季度至1983年第二季度数据估计得到如下(rxi)模型：Se=（1.9563）(0.0992) (0.1909) (0.0727) (0.1036) (0.7549) 其中，Y为3个月国库券利率；P为预期通货膨胀率；Un为季节调整后的失业率；M为基础货币的变化；D为虚拟变量，1979年7月1日前D=0,1979年7月1日后D=1。括号内是估计的标准差。试回答：1)如何对估计结果进行解释；2)放宽利率管制有何效果？【练习题8.1参考解答】1)各变量对Y的影响都是显著的，

2、整体模型拟合也较好。2)由于虚拟变量D对Y的影响是显著的，因此放宽利率管制对3个月国库券利率有显著影响。8.2在一项对某地区大学生月消费支出的调查研究中，反映出不同状况大学生的消费支出有差异,除了受家庭每月收入水平影响外，例如是否获得到奖学金、来自农村还是城市、家庭在经济发达地区还是欠发达地区、性别等因素可能对大学生的消费水平也有影响，而且这些因素间可能还有一定交互作用。选择比较不同状况大学生消费水平的适当基础类型，并设定合适的计量模型检验如下几种状况学生与其他学生的平均消费支出是否有显著差异：（1）来自发达地区、城市地区、得到奖学金的女生的平均消费支出；（2）来自欠发达地区、农村地区、得到奖

3、学金的男生的平均消费支出；（3）来自欠发达地区、城市地区、未得到奖学金的女生的平均消费支出；（4）来自发达地区、农村地区、得到奖学金的女生的平均消费支出。【练习题8.2参考解答】建议学生自己独立完成8.3表8.4是中国城镇居民和农村居民消费统计数据。表8.4 城镇居民、农村居民现价消费水平统计数据 单位：元年份居民消费水平农村居民消费水平城镇居民消费水平年份居民消费水平农村居民消费水平城镇居民消费水平19781841384051996278916265532197920815942519973002172258231980238178489199831591730610919812642015

4、211999334617666405198228822353620003632186068501983316250558200138871969716119843612876182002414420627486198544634976520034475210380601986497378872200450322319891219875654219982005559626579593198871450913112006629929501061819897885491466200773103347121301990833560159620088430390113653199193260218402

5、009928341631490419921116688226220101052247001654619931393805292420111227256331875019941833103838522012139466475208641995235513134931数据(shj)来源：中经网统计数据库1）运用(ynyng)统计学中的方差分析方法，试对城镇居民消费水平和农村居民消费水平进行(jnxng)方差分析，计算组间方差、组内方差，估计城镇居民消费的均值和农村居民消费的均值。2）运用虚拟解释变量的计量经济方法，再对城镇居民消费水平和农村居民消费水平两组数据进行方差分析。3）对上述两种方差分析的

6、结果进行比较，你能发现什么？【练习题8.3参考解答】1）方差分析在Eviews中录入相应的数据，显示城镇居民消费水平xfcity、农村居民消费水平xfcountry。在此数据界面左上角点击“view”Tests of Equality,选择“Mean”，有如下结果Test for Equality of Means Between SeriesDate: 08/16/13 Time: 16:52Sample: 1978 2012Included observations: 35MethoddfValueProbabilityt-test684.1365900.0001Anova F-stati

7、stic(1, 68)17.111380.0001Analysis of VarianceSource of VariationdfSum of Sq.Mean Sq.Between13.05E+083.05E+08Within681.21E+0917828696Total691.52E+0921991664Category StatisticsStd. Err.VariableCountMeanStd. Dev.of MeanXFCITY355879.0005738.585969.9979XFCOUNTRY351703.7431651.070279.0818All703791.3714689

8、.527560.5057Test for Equality of Means Between SeriesDate: 08/16/13 Time: 17:17Sample: 1978 2012Included observations: 35MethoddfValueProbabilityt-test684.136589853411729.91359144992841e-05Anova F-statistic(1, 68)17.11137561534889.91359144992841e-05Analysis of VarianceSource of VariationdfSum of Sq.

9、Mean Sq.Between1305073513.657143305073513.657143Within681212351326.6857117828695.9806723Total691517424840.3428621991664.352795Category StatisticsStd. Err.VariableCountMeanStd. Dev.of MeanXFCITY3558795738.58504285836969.997913018633XFCOUNTRY351703.742857142861651.07046101216279.081844996199All703791.

10、371428571434689.52709266031560.505694539634其中(qzhng)，1）组间方差=3.05E+08；组内方差=1.21E+09； 2）城镇居民消费(xiofi)的均值=5879.000；农村(nngcn)居民消费的均值=1703.743。2）计量经济学估计结果：虚拟变量设定: Dependent Variable: XFMethod: Least SquaresDate: 08/16/13 Time: 16:57Sample: 1 70Included observations: 70VariableCoefficientStd. Errort-Stati

11、sticProb.C1703.743713.71652.3871420.0198DUM4175.2571009.3484.1365900.0001R-squared0.201047Mean dependent var3791.371Adjusted R-squared0.189298S.D. dependent var4689.527S.E. of regression4222.404Akaike info criterion19.56235Sum squared resid1.21E+09Schwarz criterion19.62659Log likelihood-682.6823F-st

12、atistic17.11138Durbin-Watson stat0.248744Prob(F-statistic)0.0000993）比较(bjio)分析 ，表明(biomng)农村居民平均消费水平=1703.743，与统计学中农村(nngcn)居民消费的均值=1703.743相等；，表明城镇居民平均消费水平=5879，与统计学中城镇居民消费的均值=5879.000相等；DUM前系数4175.257表明平均意义上城镇与农村居民消费水平间的差异；总离差平方和=（方差分析中，总离差平方和=1517424840.34286=1.52E+09）残差平方和=（方差分析中，组内方差=1212351326

13、.68571=1.21E+09）解释了的平方和=（方差分析中，组间方差=305073513.657143=3.05E+08）4）其他（略）8.4 表8.5是我国1978年-2012年能源消费总量（发电煤耗计算法）数据。表8.5 能源消费总量 (单位：万吨标准煤)年份能源消费总量年份能源消费总量年份能源消费总量1978571441990987032002159431197958588199110378320031837921980602751992109170200421345619815944719931159932005235997198262067199412273720062586761

14、983660401995131176200728050819847090419961351922008291448198576682199713590920093066471986808501998136184201032493919878663219991405692011348002198892997200014553120123620001989969342001150406数据来源：中经网统计数据库1）画出能源消费总量的时间序列图形，依据图形设定适当的计量经济学模型分析能源消费总量随时间变动的数量规律，并对结果进行解释。2）你能设定出两种形式的表现能源消费总量随时间变动的计量经济模型吗

15、？对着两种形式的模型进行比较。【练习题8.4参考解答】建议学生自己独立完成8.5 为了分析个人收入与工作年限、学历以及是否(sh fu)为管理人员间的关系，某销售公司得到如表8.6 所示的数据(shj)。表8.6 某公司(n s)销售人员收入状况、受教育程度等的调查数据序号收入S /(元)工龄 X /(年)受教育状况 E是否为管理人员M序号收入S /(元)工龄 X /(年)受教育状况 E是否为管理人员M1138761高中是24228846本科是2116081研究生否25169787高中是3187011研究生是26148038本科否4112831本科否27174048高中是5117671研究生否

16、28221848研究生是6208722本科是29135488高中否7117722本科否301446710高中否8105352高中否311594210本科否9121952研究生否322317410研究生是10123133本科否332378010本科是11149753高中是342541011本科是12213713本科是351486111高中否13198003研究生是361688212本科否14114174高中否372417012研究生是15202634研究生是381599013高中否16132314研究生否392633013本科是17128844本科否401794914本科否18132455本科否

17、412568515研究生是19136775研究生否422783716本科是20159655高中是431883816本科否21123366高中否441748316高中否22213526研究生是451920717本科否23138396本科否461934620高中否数据来源：Thadi/RABE4 试根据表8.4的数据，完成如下工作：1）构造用于描述学历和管理者的虚拟变量，设定并估计描述收入影响因素的计量经济模型，并简要说明你对模型设定的理由，分析模型估计的结果。2）若在上述模型的基础上，进一步考虑学历与是否管理者间有无交互效应，模型应如何设定？分析估计结果并画出残差图，你得出的结论是什么?。3）你

18、还能够依据上述交互效应模型残差图的异常信息对模型加以完善吗？ 【练习题8.5参考解答】1）虚拟变量设定： 画出工龄与收入间的散点图：表明收入与工龄呈现线性关系，故可设定(sh dn)模型为 回归(hugu)结果为Dependent Variable: SMethod: Least SquaresDate: 08/16/13 Time: 15:48Sample: 1 46Included observations: 46VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C11031.81383.217128.787360.0000X546.184030.5

19、191917.896410.0000E1-2996.210411.7527-7.2767230.0000E2147.8249387.65930.3813270.7049M6883.531313.919021.927730.0000R-squared0.956767Mean dependent var17270.20Adjusted R-squared0.952549S.D. dependent var4716.632S.E. of regression1027.437Akaike info criterion16.80984Sum squared resid43280719Schwarz cr

20、iterion17.00861Log likelihood-381.6264F-statistic226.8359Durbin-Watson stat2.236925Prob(F-statistic)0.0000002）考虑学历(xul)与是否管理者间的交互效应，设定模型为回归结果与残差图Dependent Variable: SMethod: Least SquaresDate: 08/16/13 Time: 16:11Sample: 1 46Included observations: 46VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C1120

21、3.4379.06545141.69820.0000X496.98705.56641589.283140.0000E1-1730.748105.3339-16.431070.0000E2-349.077797.56790-3.5777920.0009M7047.412102.589268.695460.0000E1*M-3066.035149.3304-20.531880.0000E2*M1836.488131.167414.001100.0000R-squared0.998823Mean dependent var17270.20Adjusted R-squared0.998642S.D.

22、dependent var4716.632S.E. of regression173.8086Akaike info criterion13.29305Sum squared resid1178168.Schwarz criterion13.57133Log likelihood-298.7403F-statistic5516.596Durbin-Watson stat2.244104Prob(F-statistic)0.0000003）残差图表明第33个样本点为奇异点，剔除(tch)第33个样本点再度进行回归Dependent Variable: SMethod: Least Squares

23、Date: 08/16/13 Time: 16:16Sample: 1 32 34 46Included observations: 45VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C11199.7130.53338366.80230.0000X498.41782.151688231.64040.0000E1-1741.33640.68250-42.803070.0000E2-357.042337.68114-9.4753560.0000M7040.58039.61907177.70690.0000E1*M-3051.76357.67420-52.

24、913840.0000E2*M1997.53151.7849838.573550.0000R-squared0.999821Mean dependent var17125.53Adjusted R-squared0.999793S.D. dependent var4665.586S.E. of regression67.11893Akaike info criterion11.39284Sum squared resid171188.1Schwarz criterion11.67388Log likelihood-249.3390F-statistic35427.96Durbin-Watson stat2.437298Prob(F-statistic)0.000000比较(bjio)分析（略）8.6 Greene在分析讲授某门经济学课程采用新的教学方法效应(xioyng)时