计量作业第5章-第6章

第五章二分法2.我国29个省、直辖市、自治区1994年城镇居民人均生活费支出y、可支配收入x的单面资料见下表。(1)用等级相关系数和戈德菲-夸特方法检查费用模型的扰动项是否具有易分散性。成本模型是yi=01 Xi ui(2)无论ui的方差如何，都使用EViews练习加权最小二乘法估计模型，并使用模型进行预测。解决方案：Dependent Variable: YMethod: Least Squaresdate : 11/12/13 time : 123336938Sample: 1 29Included observations: 29变量CoefficientStd .Errort-静态普罗维登斯。x0.0.43.309330.0000c58.3179149.049351.0.2448R-squared0.Mean dependent var2111.931Adjusted R-squared0.S.D. dependent var555.5470S.E. of regression67.40436Akaike info criterion11.32577Sum squared resid.4施瓦茨criterion11.42006Log likelihood-162.2236哈娜昆恩克里特。11.35530f-静态1875.057Durbin-Watson stat1.探测(F-statistic)0.(1)省略中心处的9个采样观测，将剩馀的20个采样观测除以容量相等的2个子采样。每个子抽样的样品观察数为10。前一个样本回归引起的残差平方和为12363.80，后一个样本结果残差总和为62996.26。因此，F=62996.26/12363.80=5.10，DOF n=10-2=8，F分布表因F=5.103.44而具有阈值3.44(2)3.戈德菲-夸特检验步骤的简要说明。该方法经常用于以大样本容量为前提的增量方差测试。gold feld-quatt测试的零假设如下：H 0: 12= 22=.= T2替代假说如下h 1:1222T2检查步骤如下：(1)观测按增量误差分布进行排序，这假定为增量方差，因此解释变量Xt的值可以按升序排序。(2)任意选择c中间观测。根据检查，省略c的大小大约等于样品观察数的四分之一。剩馀的t-c范例观测将平均分割为两个群组，每个范例观测集的数目为(t-c)/2。(3)计算两个回归。一个使用前一个(t-c)/两个观测，另一个使用后一个(t-c)/两个观测。前一个范例回归所产生的两个残差平方和为et12，后一个范例所产生的残差平方和为et22，则x12=et12 x2(t-c)/2-k-1，x22=其中k是测量模型中变量的解释数。(4)结构f统计。et22et12X22/(t-c)/2-k-1X12/(t-c)/2-k-1F=对于H0，f到f (v1，v2)。其中v1=v2=(t-c)/2-k-1。如果模型没有异方差，则et22和et12必须大致相同，并且f值必须接近1。如果存在二次分散性，则f的值必须远远大于1。(5)给出显著性水平，检查f分布表，可以得到阈值F(v1，v2)，如果样品计算出的f f ，可以选择假定H1成立，表示测量模型中存在异方差。否则，模型中不存在方差。白色检查步骤的简要说明。(1)用OLS方法估算原始回归模型，得出残差平方和ut2。(2)辅助回归模型ut2=f (xt1，xtk、xt12、xtk2、xt1、xt2、XT (k-1) xtk)、其中f()是具有常数的线性函数。OLS方法估算此模型，得到R2。(3)给出了显着性水平，计算了WT(g)=TR2，并与阈值X2进行了比较，以确定是否允许原始假设，并确定原始回归模型中是否存在方差。第6章自相关2.DW统计数据的范围是多少？DW2(1-)的值范围为-1，1，因此DW统计信息的值范围为0，4。和DW值的对应关系见下表。表1和DW值的对应关系及其意义DWUt的表示法=0DW=2Ut非自相关=1DW=0Ut完全是自我关联的=-1DW=4Ut完全负自相关0 10 dw 2Ut有一定数量的自相关性-1 02 dw 4Ut有一定的负自相关性3.已知行业的年销售量(Xt，万韩元)和该行业一家公司的年销售量(Yt，万韩元)数据列在下表(表)中。(1)使用Xt作为分析变量，使用Yt作为分析变量创建一元线性回归模型。(2)观察残差图。(3)计算DW统计信息的值。(4)用差分法和广义差分法建立消除自相关的模型。解决方案：Dependent Variable: YMethod: Least Squaresdate : 11/13/13 time : 123336955Sample: 1975 1994Included observations: 20变量CoefficientStd .Errort-静态普罗维登斯。x0.0.122.01700.0000c-1 .0.-6 .0.0000R-squared0.Mean dependent var24.56900Adjusted R-squared0.S.D. dependent var2.S.E. of regression0.Akaike info criterion-1 .Sum squared resid0.施瓦茨criterion-1 .Log likelihood21.72991哈娜昆恩克里特。-1 .f-静态14888.14Durbin-Watson stat0.探测(F-statistic)0.(1)Y=0.7*X-1。(2)残差图如下：(3)已知DW=0.73，指定=0.05，DW检查阈值表，DW检查阈值dL=1.20，dU=1.41。由于DW=0.731.20，错误条目ut的严重正自相关存在于判别规则中。(4)4.中国的储蓄存款总额(y，亿元)和GDP(亿元)数据如下表所示。(1)将GDP作为分析变量，将y作为分析变量创建一元线性回归模型。(2)观察残差图。(3)计算DW统计信息的值。(4)用广义差分法建立消除自相关的模型。解决方案：Dependent Variable: YMethod: Least Squaresdate : 11/13/13 time :ample: 1960 2001Included observations: 42变量CoefficientStd .Errort-静态普罗维登斯。x0.0.36.594670.0000c-3028.563655.4268-4 .0.0000R-squared0.Mean dependent var10765.23Adjusted R-squared0.S.D. dependent var20154.12S.E. of regression3474.938Akaike info criterion19.19099Sum squared resid4.83E 08施瓦茨criterion19.2773Log likelihood-401.0108哈娜昆恩克里特。19.22132f-静态1339.170Durbin-Watson stat0.探测(F-statistic)0.(1) Y=0.5*X-3028。(2)(3) R2=0.97，S.E.=3474.94，dw=0.18，t=36已知DW=0.18，指定=0.05时查找DW检查阈值表DW阈值dL=1.48，dU=1.54。DW=0.181.48确定错误条目ut具有严重的磁相关。(4)f-静态327.3780Prob .F(1，39)0.0000Obs*R-squared37.52921Probb.chi-square (1)0.0000Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least Squaresdate : 11/13/13 time : 233333622Sample: 1960 2001Included observations: 42pre sample missing value laged resduals set to zero .变量CoefficientStd .Errort-静态普罗维登斯。x0.0.5.0.0000c-425.8114217.8406-1 .0.0578阻力(-1)1.0.18.093590.0000R-squared0.Mean dependent var-1.08E-12Adjusted R-squared0.S.D. dependent var3432.299S.E. of regression1148.186Akaike info criterion16.99850Sum squared resid施瓦茨criterion17.12262Log likelihood-353.9686哈娜昆恩克里