计量经济学庞浩第三版第六章习题

6 1 1 建立居民收入 消费模型 用 Eviews 分析结果如下 所得模型为 Y 0 X 79 93004 Se 0 12 39919 t 53 62068 6 R2 0 F 2875 178 DW 0 2 1 检验模型中存在的问题 做出残差图如下 40 20 0 20 40 60 200 400 600 800 1 000 1 200 1 400 24681012141618 ResidualActualFitted 残差连续为正和连续为负 表明残差项存在一阶自相关 该回归方程可决系数较高 回归系数均显著 对样本量为 19 一个解释变量 的模型 5 的显著水平 查 DW 统计表可知 dL 1 180 dU 1 401 模型中 DW 0 dL 显然模型中有自相关 对模型进行 BG 检验 用 Eviews 分析结果如下 如上表显示 LM TR2 7 其 p 值为 0 0244 表明存在自相关 2 对模型进行处理 采取广义差分法 a 为估计自相关系数 对 et进行滞后一期的自回归 用 EViews 分析结果如 下 由上可知 0 b 对原模型进行广义差分回归 由上图可知回归方程为 Yt 35 97761 0 Xt Se 8 0 t 4 32 39512 R2 0 F 1049 444 DW 1 式中 Yt Yt 0 Yt 1 Xt Xt 0 Xt 1 由于使用了广义差分数据 样本容量减少了 1 个 为 18 个 查 5 显著水平的 DW 统计表可知 dL 1 158 dU 1 391 模型中 DW 1 du DW 4 dU 说明在 5 的显 著水平下广义差分模型中已无自相关 可决系数 R2 t F 统计量也均达到理想 水平 由差分方程 1 35 97761 1 0 104 9987 由此最终的消费模型为 Yt 104 9987 0 Xt 3 经济意义 人均实际收入每增加 1 元 平均说来人均时间消费支出将增加 0 元 6 2 1 用 Eviews 分析结果如下 1 所得模型为 Y 0 X 1668 731 Se 0 555 7701 t 22 61745 3 R2 0 F 511 5491 DW 0 DW 0 查表可知 DW 0 DW dL 误差项存在着自相关 做出残差图如下 2 4 000 2 000 0 2 000 4 000 0 5 000 10 000 15 000 20 000 25 000 30 000 86889092949698000204060810 ResidualActualFitted 残差的变动有系统模式 连续为正和连续为负 表明残差项存在一阶自相关 2 对模型进行处理 采取广义差分法 为估计自相关系数 对 et进行滞后一期的自回归 用 EViews 分析结果如下 由上可知 0 对原模型进行广义差分回归 用 Eviews 进行分析所得结果如下 2 由上图可知回归方程为 Yt 490 4053 0 Xt Se 419 9286 0 t 1 10 8404 R2 0 F 120 6492 DW 1 式中 Yt Yt 0 Yt 1 Xt Xt 0 Xt 1 由于使用了广义差分数据 样本容量减少了 1 个 为 26 个 查 5 显著水平的 DW 统计表可知 dL 1 302 dU 1 1 461 模型中 DW 1 du DW 4 dU 说明在 5 的 显著水平下广义差分模型中已无自相关 可决系数 R2 t F 统计量也均达到理 想水平 由差分方程 1 490 4053 1 0 1635 4093 最终的模型为 Y 1635 4093 0 X 6 3 1 用 Eviews 分析结果如下 1 所得模型为 Y 0 X 2123 864 Se 0 324 8012 t 18 99680 6 R2 0 F 360 8784 DW 0 经济意义 国内生产总值每增加 10 亿元 平均说来股票价值指数将增加 0 2 DW 0 查表可知 DW 的上下界 0 DW dL 误差项存在着自相关 1 做出残差图如下 2 1 500 1 000 500 0 500 1 000 1 500 0 2 000 4 000 6 000 8 000 10 000 82848688909294969800020406 ResidualActualFitted 残差的变动有系统模式 连续为正和连续为负 表明残差项存在一阶自相关 对模型进行处理 采取广义差分法 为估计自相关系数 对 et进行滞后一期的自回归 用 EViews 分析结果如下 0 对原模型进行广义差分回归 用 Eviews 进行分析所得结果如下 由上图可知回归方程为 Yt 653 9415 0 Xt Se 220 3093 0 t 2 8 R2 F 71 66181 DW 0 式中 Yt Yt 0 Yt 1 Xt Xt 0 Xt 1 由差分方程 1 653 9415 1 0 2828 662 最终的模型为 Y 2828 662 0 X 样本容量 25 个 在 5 显著水平下 DW 上下界 dL 1 288 dU 1 454 模型中 DW 0 依然存在自相关性 6 4 1 1 针对对数模型 用 Eviews 分析结果如下 所得模型为 lnY 0 lnX 2 se 0 0 t 24 45123 9 R2 0 F 597 8626 DW 1 2 检验模型的自相关性 该回归方程可决系数较高 回归系数均显著 对样本量为 21 一个解释变 1 量的模型 5 的显著水平 查 DW 统计表可知 dL 1 221 dU 1 420 模型中 DW 1 dL 显然模型中有自相关 做出残差图如下 2 2 1 0 1 2 3 6 8 7 2 7 6 8 0 8 4 8 8 9 2 8082848688909294969800 ResidualActualFitted 残差的变动有系统模式 连续为正和连续为负 表明残差项存在一阶自相关 2 用广义差分法处理模型 1 为估计自相关系数 对 et进行滞后一期的自回归 用 EViews 分析结果如 下 由上可知 0 2 对原模型进行广义差分回归 用 Eviews 进行分析所得结果如下 由上图可知回归方程为 Yt 13 03313 6 Xt Se 208 6891 0 t 0 12 91183 R2 0 F 166 7154 DW 1 式中 Yt Yt 0 Yt 1 Xt Xt 0 Xt 1 4 由差分方程 1 13 03313 1 0 21 最终的模型为 Y 21 6 57125X 样本容量 20 个 在 5 显著水平下 DW 上下界 dL 1 201 dU 1 411 模型中 DW 1 dU DW 4 dU 消除自相关性 3 对于此模型 用 Eviews 分析结果如下 模型样本容量为 20 dL 1 201 dU 1 411 模型中 DW 1 dU DW 4 dU 说明在 5 的 显著水平此模型中无自相关 6 5 1 1 针对对数模型 用 Eviews 分析结果如下 LOGPRICE 8 00223 0 HRAIN 0 WRAIN 0 DEGREE 0 TINE 结果意义 在其他变量不变的情况下 收获季节的降雨量每增加 1 波尔多葡 萄酒的价格平均减少 0 收获前一年冬季的降雨量每增加 1 波尔多葡萄酒的价 格平均增加 0 种植季节的平均温度每增加 1 波尔多葡萄酒的价格平均增加 0 酿制年份到 1989 年的年数每增加 1 波尔多葡萄酒的价格平均增加 0 2 在 5 显著水平下 DW 上下界 dL 1 104 dU 1 747 模型中 DW 2 4 dU DW 4 dL 不能判定是否有自相关性 3 若剔除 HRA