计量经济学实验答案-第三版

实验

P42第二章第6题

"=“"GDP+e

DependentVariable:Y

Method:LeastSquares

Date:01/11/08Time:09:03

Sample:19851998

Includedobservations:14

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C12596.271244.56710.121010.0000

GDP26.954154.1203006.5417920.0000

R-squared0.781002Meandependentvar20168.57

AdjustedR-squared0.762752S.D.dependentvar3512.487

S.E.ofregression1710.865Akaikeinfocriterion17.85895

Sumsquaredresid35124719Schwarzcriterion1795024

Loglikelihood-123.0126F-statistic42.79505

Durbin-Watsonstat0.859998Prob(F-statistic)0.000028

——

yf=12596.27+26.95GDP

（10.1）（6.5）,R2R78评=0.76

（-）对回归方程的结构分析：

A

=26.95是这个样本回归方程的斜率，它表示GDP每增加1亿元，某市将增加26.95

A

的货物运输量；=12596.27是样本【可归方程的截距，它表示不受GDP影响的某市的货

物运输量。

（二）统计检验

R2=0.78,说明总离差平方和的78%被样本回归直线解释，有22%未被解释，因此，样本

回归宜线的拟合优度是可以的。

给出显著水平a=0.05,查自由度v=14-2=12的t分布表，得临界值/0025a2）=2.18,

?（）=1Q1>^I（）25（12）,力=6.5>［。心（12）,固回归系数均显著不为零，回归模型中应包

含常数项，6口「对丫有显著影响。

（三）预测2000年的某市货物运输量

假如2000年某市以1980年不变价的国内生产总值为620亿元，得到2000年货物运输量的

预测值29307.84万吨。

实验二

P42第二章第7题

+

⑴3=。。+/Xuet

DependentVariable:Q

Method:LeastSquares

Date:01/31/09Time:15:20

Sample:19781998

Includedobservations:21

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C40772.471389.79529.337040.0000

X10.0012200.0019090.6391940.5303

R-squared0.021051Meandependentvar40996.12

AdjustedR-squared-0.030473S.D.dependentvar6071.868

S.E.ofregression6163.687Akaikeinfocriterion20.38113

Sumsquaredresid7.22E+08Schwarzcriterion2048061

Loglikelihood-212.0019F-statistic0.408568

Durbin-Watsonstat0.206201Prob(F-statistic)0.530328

——_~

Qt=40772.47+0.00122Xh

2—2

（29.34）（0.64）氏-=0.02R=-0.03

（-）对回归方程的结构分析

U=0.00122是这个样本回归方程的斜率，它表示农业机械总动力每增加1万千瓦时，我国

粮食产量将增加0.00122万吨；。0=40772.47是样本回归方程的截距，它表示不受农业机

械总动力影响的我国粮食产量。

（二）统计检验

R2=0.02,说明总离差平方和的2%被样本回归直线解释，有98%为被解释，因此，样本

回归直线的拟合优度是相当差的。

给出显著水平a=0.05,查自由度v=21-2=19的t分布表，得临界值电方（19）=2.09,

^=29.34>^（）（）25（19）,力=664<7。025（19），固回归系数均显著为零，农业机械总动力对我国

粮食产量无显著影响。

⑵Qt=Bo+/\Xce

DependentVariable:Q

Method:LeastSquares

Date:01/31/09Time:15:23

Sample:19781998

Includedobservations:21

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C26925.65915.865729.399120.0000

X25.9125340.35642316.588510.0000

R-squared0.935413Meandependentvar40996.12

AdjustedR-squared0.932014S.D.dependentvar6071.868

S.E.ofregression1583.185Akaikeinfocriterion17,66266

Sumsquaredresid47623035Schwarzcriterion17.76214

Loglikelihood-183.4579F-statistic275.1787

Durbin-Watsonstat1.264400_Prob(F-statistic)0.000000

Qt=26925.65+5.912534\,

(29.40)(5.91)R'O.942=0.93

(一)对回归方程的结构分析

6=5.912534是这个样本回归方程的斜率，它表示化肥施用量每增加1万吨，我国粮食产

量将增加5.912534万吨：a()=26925.65是样本回归方程的截距，它表示不受化肥施用量

影响的我国粮食产量。

(-)统计检验

R2=0.94,说明总离差平方和的94%被样本回归直线解释，有6%为被解释，因此，样本

回归直线的拟合优度是很高的。

给出显著水平a=0.05,查自由度v=21-2=19的t分布表，得临界值力)。%(19尸2.09,

右=29.40〉,0125(19),(19),固回归系数均显著不为零，回归模型中应包含常

数项，化肥施用量对我国粮食产量有显著影响。

⑶3+"+%X/G

DependentVariable:Q

Method:LeastSquares

Date:01/31/09Time:15:24

Sample:19781998

Includedobservations:21

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-49865.3912638.40-3.9455450.0009

X31.9487000.2706347.2004980.0000

R-squared0.731817Meandependentvar40996.12

AdjustedR-squared0.717702S.D.dependentvar6071.868

S.E.ofregression3226.087Akaikeinfocriterion19.08632

Sumsquaredresid1.98E+08Schwarzcriterion19.18580

Loglikelihood-198.4064F-statistic51.84718

Durbin-Watsonstat0.304603Prob(F-statistic)0.000001

Qt=-49865.39+1.9487X”

2—2

(-3.95)(7.2)R=0.73R=0.72

(-)对回归方程的结构分析

的=1.9487是这样的样本回归方程的斜率，它表示土地灌溉面积每增加1千公顷，我国粮

食产量将增加1.9487万吨；«0=49865.39是样本同归方程的截距，它表示不受土地濯溉

面积影响的我国粮食产量，

(-)统计检验

R2=0.73,说明总离差平方和的73%被样本回归直线解释，有27%为被解释，因此，样本

I可归直线的拟合优度是可以的。

给出显著水平a=0.05,查自由度v=21-2=19的t分布表，得临界值10025a9)=209,

/0=-3.95</。025d9),力=7.2<九0X(19),周回归系数均显著不为零，回归模型中应包含常数

项，化肥施用量对我国粮食产量有显著影响。

(3)最好的模型是第二个模型，即3=力。+加xJ

Qt=26925.65+5.912534\,,

(29.40)(5.91)*=0.94

把X，=4300带入上面的方程预测得2000年我国粮食产量为52349.5415099万吨。

实验三

P85第三章第3题

AAAA

YXfX?

DependentVariable:Y

Method:LeastSquares

Date:01/05/08Time:10:25

Sample:118

Includedobservations:18

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-0.97556830.32236-0.0321730.9748

X1104.31466.40913616.275920.0000

X20.4021900.1163483.4567760.0035

R-squared0.979727Meandependentvar755.1500

AdjustedR-squared0.977023S.D.dependentvar258.6859

S.E.ofregression39.21162Akaikeinfocriterion10.32684

Sumsquaredresid23063.27Schwarzcriterion10.47523

Loglikelihood-89.94152F-statistic362.4430

Durbin-Watsonstat2.561395_Prob(F-statistic)0.000000

Y=-0.975568+104.3146X]+0.402190X，

(-0.032173)(16.27592)(3.456776)R，=0.979727=0.977023

残差平方和为：Sumsquaredresid=23063.27

回归标准差为:S.E.ofregression=39.21162

(一)经济意义检验

4=104.3146表示受教育年限每增加1年，学生用于购买书籍及课外读物支出就增加

104.3146元

02=0.402190表示家庭月可支配收入每增加1元，学生用于购买书籍及课外读物支出就增

加0.402190元。

(二)统计检验

1.拟合优度检验

易得样本可次系数为R-squared=0.979727,

修正样本可决系数为AdjustedR-squared=0.977023

即R?=0.979727,$=0.977023

计算结果表明，估计的样本回归方程较好的拟合了样本观测值。

2.F检验

提出检验的原假设为

H。氏邛:。

对立假设为

H：至少有一个少不等于零(i=l，2)

得F统计量为：F-statistic=362.4430

对于给定的显著性水平a=0.05,查出自由度v=15的F分布尸(此(2,15)=3.68.因为

F=362.443>3.68,所以否定“”,总体回归方程是显著的，即受教育水平与家庭月可支配

收入和学生用于购买书籍及课外读物支出之间存在显著的线性关系。

3.t检验

提出检验的原假设为

Ho£=O,i=l,2

的t-Statistic=16.27592

42的t-Statistic=3.456776

对于给定的显著性水平。=0.05,查出自由度v=15的t分布双侧分位数加025a5）=2.13.

因为力=16.27592＞九0”（15）=2.13,所以否定J/。，显著不等于零，即可以认为受教育水

平对学生用于购买书籍及课外读物支出有显著影响。

右=3.456776＞。心（15）=2.13,所以否定““，夕、显著不等于零，即可以认为家庭月可支

配收入对学生用于购买书籍及课外读物支出有显著影响。

（三）预测

ForecastYF

ZctuakY

Forecastsample:119

Includedobservations:18

RootMeanSquaredError35.79515

MeanAbsoluteError30.17207

MeanAbs.PercentError4.240368

TheilInequalityCoefficienO.022499

BiasProportion0.000000

VarianceProportion0.005120

CovarianceProportiorO.994880

在数据Xi=1°，X?=48（）情况下，预测的学生用于购买书籍及课外读物支出为

1235.22148494元

实验四

P86第三章第6题

DependentVariable:Y

Method:LeastSquares

Date:01/05/08Time:11:05

Sample:19551984

Includedobservations:30

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C0.2089324.3722180.0477860.9623

X11.0814070.2341394.6186490.0001

X23.6465651.6998492.1452290.0414

X30.0042120.0116640.3610710.7210

R-squared0.552290Meandependentvar22.13467

AdjustedR-squared0.500632S.D.dependentvar14.47115

S.E.ofregression10.22618Akaikeinfocriterion7.611345

Sumsquaredresid2718.944Schwarzcriterion7.798171

Loglikelihood-110.1702F-statistic10.69112

Durbin-Watsonstat1.250501_Prob(F-statistic)0.000093

Y=0.208932+1.081407+3.646565y,+0.004212y,

(0.047786)(4.618649)(2.145229)(0.361071)

残差平方和为：Sumsquaredresid=2718.944

回归标准差为：S.E.ofregression=10.22618

(-)经济意义检验

衣=1.081407表示农产品的销售最每增加1万担，农产品的收购最就增加1.081407万担；

A=3.646565表小农产品的出口量每增加1万担，农产品的收购量就增加3.646565万担；

立二0.004212表示农产品的库存量每增加1万担，农产品的收购量就增加0.004212万担

(-)统计检验

1.拟合优度检验

易得样本可决系数为R-squared=0.552290,

修正样本可决系数为AdjustedR-squared=0.500632

即/J?=0.552290,=0.500632

计算结果表明，估计的样本回归方程较好的拟合了样本观测值。

2.F检验

提出检验的原假设为

H。优邛F

对立假设为

H1：至少有一个夕不等于零(0，2)

得F统计量为：F-statistic=10.69112

对于给定的显著性水平a=0.05,查出自由度v=26的F分布//。(方(2,26)=3.37.因为

F=10.69112>3.37,所以否定“。，总体回归方程是显著的，即农产品的销售量与出口量与

库存量和收购量之间存在显著的线性关系。

3.t检验

提出检验的原假设为

HoO=。，i=L2

B、的t-Statistic=4.618649

夕，的t-Statistic=2.145229

0Mt-Statistic=0.361071

对于给定的显著性水平。=0.05,查出自由度v=27的t分布双侧分位数.002s(26)=2.06.

因为力=4.618649〉九025(26)=206,所以否定”。，目显著小等于零，即可以认为农产品的

销售量对收购量有显著影响。

心=2.145229")g(26)=2.06,所以否定“”,人显著不等于零，即可以认为农产品的出

口量对于收购量有显著影响。

=0.361071<^()25(26)=2.06,所以不否定“。，夕,显著等于零，即可以认为农产品的库

存量对于收购量无显著影响。

实验五

P107第四章第1题

DependentVariable:LY

Method:LeastSquares

Date:01/02/01Time:00:43

Sample:19901998

Includedobservations:9

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C1.1309310.01952957.911360.0000

T0.2818370.00347081.213390.0000

R-squared0.998940Meandependentvar2.540117

AdjustedR-squared0.998788S.D.dependentvar0.772253

S.E.ofregression0.026881Akaikeinfocriterion-4.201659

Sumsquaredresid0.005058Schwarzcriterion-4.157831

Loglikelihood20.90746F-statistic6595.614

Durbin-Watsonstat1.128588Prob(F-statistic)0.000000

Iny=a+^t+ut

Iny=1.130931+0.281837t

(57.91)(81.21)R?=0.9989R2=0.9988

(一)结构分析

P=0.2818表示1990-1998年期间皮鞋销售额的年增长率为28.18%

（二）统计检验

1,拟合优度检验

R?=0.9989,说明总离差平方和的99.89%被样本回归直线解释，0.11%未被解释，因此,

样本回归直线对样本点的拟合优度很高，时间增长对于皮鞋销售额的解释程度很高。

2,t检验

给出。=0.05查自由度v=9-2=7的t分布表，得临界值7。心⑺=2.37,

人=57.91＞儿2s（7）,=8121”002s⑺,故回归系数显著小为零，回归模型中应该

包含常数项，t对ln$有显著影响。

（三）预测

Forecast:LYF

Actual:LY

Forecastsample:19901999

Includedobservations:9

RootMeanSquaredErroO.023707

MeanAbsoluteError0.017350

MeanAtx>.PcrccntErrorO.SSd0-4

ThetlInequalityCoefficient004486

BlasProportion0.000000

VarianceProportion0.000265

CovarianceProportioO.999735

T=10,即1999年Iny=3.94930436458y=49.4024491055

即预测得1999年该商场皮鞋的销售额是49.4024491055万元。

实验六

P107第四章第2题

DependentVariable:LY

Method:LeastSquares

Date:02/21/10Time:10:48

Sample:121

Includedobservations:21

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-35.404251.637922-21.615350.0000

T0.0207660.00086623.974010.0000

R-squared0.968000Meandependentvar3.843167

AdjustedR-squared0.966316S.D.dependentvar1.309610

S.E.ofregression0.240355Akaikeinfocriterion0.076997

Sumsquaredresid1.097644Schwarzcriterion0.176475

Loglikelihood1.191533F-statistic574.7531

Durbin-Watsonstat0.110127Prob(F-statistic)0.000000

Iny=InA+

iny=-35.40425+0.020766t,InA=-35.40425

(-21.6154)(23.97401)R'O.9680,R：=0.966316

(一)结构分析

a=0.0208表示179cH890年期间人口总数的年增长率为2.08%

(二)统计检验

1,拟合优度检验

R?=0.9680,说明总离差平方和的96.8%被样本回归直线解释3.2%未被解释，因此，样

本回归直线对样本点的拟合优度很高，时间增长对于人口总数的解释程度很高。

2,t检验

给出。=0.()5查自由度v=21-2=19的t分布表，得临界值/$(19)=2.09,\l/f\=

21.6154>^0025(19)23.9740>启您(19),故回归系数显著不为零,回归模型中应

该包含常数项，t对ln£有显著影响。

(三)预测

Forecast:LYF

Actual:LY

Forecastsample:122

Includedobservations:21

RootMeanSquaredErroO.228624

MeanAbsoluteError0.20007-

MeanAbs.PorcentError6.471945

TheilInequalityCoefficieGt028247

BiasProportion0.000000

VarianceProportion0.00813"

CovarianceProportioO.991869

T=22,即2000年Iny=6.12740849214,y=458.247069693

即美国2000年人口总数为458.247069693百万人。

实验七

P107第四章第3题

(1)

DependentVariable:LY

Method:LeastSquares

Date:01/02/01Time:02:04

Sample:19481964

Includedobservations:17

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-2.0950901.790906-1.1698500.2631

LX50.2062100.3087200.6679520.5158

LX30.8645950.5172281.6715930.1185

LX21.2658790.4313932.9344020.0116

R-squared0.859355Meandependentvar5.481567

AdjustedR-squared0.826899S.D.dependentvar0.269308

S.E.ofregression0.112047Akaikeinfocriterion-1.337475

Sumsquaredresid0.163208Schwarzcriterion-1.141425

Loglikelihood15.36854F-statistic26.47717

Durbin-Watsonstat0.743910_Prob(F-statistic)0.000008

+外

]nY,a2InP+InR+u,

Y=,X1=H"),X2=Pf,X3=R,,X5=/

(n)

InMz=-2.095090+-0.206210jpj上+1.265879仙.+0.864595仙R

(-1.1699)(0.6679)(2.9344)(1.6716)

R?=0.8594R2=0.8269

⑦=0.864595,为二0.2。6210

（一）经济意义：%=0.2062表示,实际国民收入每增加1%,名义货币存量增加0.2062%；

22=08646表示长期利率每增加1%,名义货币存量增加0.8646%；二3=12659表示

内含价格缩减指数每增加1%,名义货币存量增加1.2659%

（二）统计检验

1,拟合优度检验

R-O.8594,说明总离差平方和的85.94%被样本回归直线解释14.06%未被解释，因此，

样本回归直线对样本点的拟合优度很高，时间增长对「人I」总数的解释程度很高。

2,t检验

提出检验的原假设“0：%.=0

给出。=0.05查自由度v=17-3-l=13的I分布表，得临界值?mW<13)=2.16,Q=

1J699y出(13)如=0.6679y02s(13),心=〔S716<九您(13),^3=0,4314<^

（13）,故回归系数显著为零，回归模型中不应该包含常数项，y,,R,p,对麻了无

显著影响。

3,F检验

提出检验的原假设//o：arcci=a^

对立假设为///至少有一个名不等于零（i=L2,3）

F-statistic=26.4772,对于给定的显著性水平a=0.05,,查出分子自由度为3,分母的自由

度为13的F分布上侧分位数尸0%（3,13）=3.41.因为F-statistic=26.4772＞凡05⑶

13）,所以否定“。，总体回归方程是显著的，即名义货币存量和实际国名收入，内含价

格缩减指数，长期利率之诃存在显著的线性关系

4,判断的估计值的符号%估计值符号为正，即内含价格缩减指数增加，名义货币存量

也增加。合理。

(2)

估计回归模型r色p%

DependentVariable:LY

Method:LeastSquares

Date:01/02/01Time:02:08

Sample:19481964

Includedobservations:17

VariableCoefficientStd.ErrortStatisticProb.

C-2.0950901.790906-1.1698500.2631

LX10.2062100.3087200.6679520.5158

LX21.0596690.5567141.9034360.0794

LX30.8645950.5172281.6715930.1185

R-squared0.859355Meandependentvar5.481567

AdjustedR-squared0.826899S.D.dependentvar0.269308

S.E.ofregression0.112047Akaikeinfocriterion-1.337475

Sumsquaredresid0.163208Schwarzcriterion-1.141425

Loglikelihood15.36854F-statistic26.47717

Durbin-Watsonstat0.743910_Prob(F-statistic)_0.000008

(n)

InMz=-2.095090+0.206210In匕的+0.864595klR+1.059669klP,

(-1.1699)(0.6679)(1.6716)(1.9034)

R?=0.8594R2=0.8269

（一）经济意义：力=0.2062表示，名义国民收入每增加1%,名义货币存量增加0.2062%；

夕，=0.8646表示长期利率每增加1%,名义货币存量增加0.8646%；

夕，=1.0597表示内含价格缩减指数每增加1%,名义货币存量增加

1.0597%

（-）统计检验

1.拟合优度检验

宠2=0.8594,说明总离差平方和的85.94%被样本回归直线解释14.06%未被解释，因此，

样本回归直线对样本点的拟合优度很高，时间增长对于人口总数的解释程度很高。

2.t检验

提出检验的原假设“0：/3,=0

给出。=0.05查自由度v=17-3-l=13的t分布表，得临界值力）o,$（13）=2.16,卜夕=

S699y您⑴）"=。6679〈人⑴*^^⑨3八⑴）以="034黑您

A*

（13）,故回归系数显著为零，回归模型中不应该包含常数项，y,r,p对无显著影

响。

3.F检验

提出检验的原假设“0：氏=0=p=0

对立假设为“I：至少有一个月不等于零（i=1,2,3；

F-statistic=26.4772,对于给定的显著性水平a=0.05,,查出分子自由度为3,分母的自由

度为13的F分布上侧分位数/00s（3,13）=3.41.因为F-statistic=26.4772>F\（）5⑶

13）,所以否定“0，总体回归方程是显著的，即名义货币存量和实际国名收入，内含价

格缩减指数，长期利率之间存在显著的线性关系。

说明用1和a1的关系：两者在数值上相等，表示实际国名收入与名义国名收入对名义货

币存量的影响是一样的，但是a1表示实际国名收入和名义货币存量之间的变化关系，表

示名义国名收入和名义货币存量之间的变化关系,

(3)

DependentVariable:LY1

Method:LeastSquares

Date:01/02/01Time:02:03

Sample:19481964

Includedobservations:17

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-1.0065270.289766-3.4735840.0037

LX50.2265850.3000690.7551100.4627

LX30.9442530.4896021.9286140.0743

R-squared0.751490Meandependentvar0.802225

AdjustedR-squared0.715989S.D.dependentvar0.205539

S.E.ofregression0.109537Akaikeinfocriterion-1.426321

Sumsquaredresid0.167977Schwarzcriterion-1.279283

Loglikelihood15.12373F-statistic21,16793

Durbin-Watsonstat_0.656255_Prob(F-statistic)0.000059

+}ne

inM=in4+41n匕+4InR,u,

In麻尸1.006527+0.226585E匕+0.944253gR

(-3.473584)(0.755110)(1.928614)

*=0.751490R2=0.715989

(一)经济意义：丸|=0.2266表示，名义实际国民收入每增加1%,实际货币存量增加

0.2266%；丸，=0.9443表示长期利率每增加1%,名义货币存量增加0.9443%

（二）统计检验

1.拟合优度检验

=0.75149,说明总离差平方和的75.15%被样本回归直线解释24.85%未被解释，因此,

样本回归直线对样本点的拟合优度可以，时间增长对「人I」总数的解释程度很高。

2.t检验

提出检验的原假设“0：4=0

给出。=0.05查自由度v=17-2-l=14的t分布表，得临界值/'。（心（14）=2.16,%=

3.473584"°g（⑷"=075511〈九姐（⑷,":"28614V人5（14），故回归系

数显著不为零，回归模型中应该包含常数项，1n匕对】n麻,无显著影响，卜氏,对小麻,

无显著性影响

3.F检验

提出检验的原假设J/。：4=丸2=0

对立假设为///至少有一个4不等于零(i=1,2,3)

F-statistic=21.1679,对于给定的显著性水平a=0.05,,查出分子自由度为3,分母的自由

度为13的F分布上侧分位数万；)/(3,14)=3.34.因为F-statistic=21.1679>F；)os(3,

14),所以否定“”,总体回归方程是显著的，即实际货币存量和实际国名收入，长期利

率之间存在显著的线性关系。

(4)

DependentVariable:LY2

Method:LeastSquares

Date:01/02/01Time:02:17

Sample:19481964

Includedobservations:17

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-1.2876770.314926-4.0888230.0010

LX3-0.2094110.232757-0.8996960.3825

R-squared0.051201Meandependentvar-1.569623

AdjustedR-squared-0.012053S.D.dependentvar0.127733

S.E.ofregression0.128501Akaikeinfocriterion-1.155637

Sumsquaredresid0.247686Schwarzcriterion-1.057611

Loglikelihood11.82291F-statistic0.809453

Durbin-Watsonstat1.474376_Prob(F-statistic)0.382499

In=lna+41nR+〃Jne

IM

In一=-1.287677-0.209411InR，

Y

(-4.0888)(-0.8997)=0.0512R2=-0.0121

(-)经济意义：尸=-0.2094表示，表示长期利率每下降1%,

(二)统计检验

1.拟合优度检验

R10.0512,说明总离差平方和的5.12%被样本回归直线解释94.88%未被解释，因此,

样本回归走线对样本点的拟合优度很低，长期利率对实际货币存量和实际国名收入的解释程

度很低。

2.t检验

提出检验的原假设“0：P=0

给出。=0.05查自由度v=l7-l-l=15的t分布表，得临界值/002s(15)=2.13,

卜、卜4.0888>/。⑶05)J^|=0-8997<^()()25(15)，故回归系数显著不为零，回归模型中

(

应该包含常数项，］nR,对In—无显著影响。

\1//

3.F检验

提出检验的原假设”。：0=0

对立假设为//：4W0

F-statistic=0.8095,对于给定的显著性水平a=0.05,,查出分子自由度为2,分母的自由

度为15的F分布上侧分位数尸。至(2，15)=3.68.因为F-statistic=0.8095<冗%(2,

15),所以接受“°,总体回归方程是不显著的，即实际货币存量和实际国名收入，长期

利率之间不存在显著的线性关系

(5)

第一个模型，回归系数都显著为零，回归方程显著。

第二个模型，回归系数显著为零，回归方程显著不为零.

第三个模型，回归系数的有为零的，有不为零的，回归方程显著。

第四个模型，回归方程显著为零。回归系数中有显著为零的和显著不为零的。

所以，第三个模型最佳

实验八

P133第五章第2题

DependentVariable:V

Method:LeastSquares

Date:01/02/01Time:03:21

Sample:129

Includedobservations:29

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C58.3179149.049351.1889640.2448

X0.7955700.01837343.301930.0000

R-squared0985805Meandependentvar2111931

AdjustedR-squared0.985279S.D.dependentvar555.5470

S.E.ofregression67.40436Akaikeinfocriterion11.32577

Sumsquaredresid122670.4Schwarzcriterion11.42006

Loglikelihood-162.2236F-statistic1875.057

Durbin-Watsonstat1.893970Prob(F-statistic)0.000000

Y,邛。+dX/u,

y.=58.31791+0.795570%

2

(1.188964)(43.30193)*=0.985805R=0.985279F=1875.057

(一)图示法检验

分别绘制X,Y坐标系，x,©坐标系散点图

图5.1

200

1OO

Q

□c

-1OO

-200J----------------------------,-----------------------------

10OO2000300040005000

X

图5.2

两个图形中，横轴均是X轴，纵轴是Y轴或0。从图5.2可以看出，随着可支配收入X的

增加，城镇居民人均生活费支出丫的离散程度减小，表明随机误差项〃，存在异方差性，从

图5.2也可以看出，随着可支配收入X的增加，残差项的离散程度减小，表明随机误差项存

在异方差性。

（-）斯皮尔曼等级相关系数检验

的等级升4的等级

Xed

序排列\\d2

对应排列

1189320.668048749

219198.016779200

3195316.06616411

4195755.248441814196

5196042.3648514981

6196311.021863-39

7200328.1553411416

8210216.606095-39

92127119.50472819361

10217191.499582414196

1122480.7593161-10100

12231322.471379-39

13231477.7330622981

14233417.178347-749

15242149.607071611

162423150.98412913169

17245040.5355413-416

182515112.176527981

19265317.034826-13169

202688109.810126636

21276960.74872100

22277445.7708515-749

23283924.058810-13169

24289558.4931219-525

25307298.309012500

26354759.7952320-636

27362687.0548