2021年《计量经济学》多媒体教学课件-虚拟变量回归练习题参考解答

1、第八章练习题参考解答练习题 1 sen和srivastava（1971）在研究贫富国之间期望寿命的差异时，利用101个国家的数据，建立了如下的回归模型(37) (0.857) (42) r2=0.752 其中x是以美元计的人均收入；y是以年计的期望寿命；sen和srivastava 认为人均收入的临界值为1097美元（），若人均收入超过1097美元，则被认定为富国；若人均收入低于1097美元，被认定为贫穷国。括号内的数值为对应参数估计值的t-值。（1）解释这些计算结果。（2）回归方程中引入的原因是什么？如何解释这个回归解释变量？ （3）如何对贫穷国进行回归？又如何对富国进行回归？ （4）从这个

2、回归结果中可得到的一般结论是什么？ 2 表中给出19651970年美国制造业利润和销售额的季度数据。假定利润不仅与销售额有关，而且和季度因素有关。要求（1）如果认为季度影响使利润平均值发生变异，应如何引入虚拟变量？ （2）如果认为季度影响使利润对销售额的变化率发生变异，应当如何引入虚拟变量？ （3）如果认为上述两种情况都存在，又应当如何引入虚拟变量？ （4）对上述三种情况分别估计利润模型，进行对比分析。年份季度 利润（y） 销售额（x） 年份季度 利润（y） 销售额（x） 19651 10503 114862 19681 12539 148862 2 12092 123968 2 14849

3、153913 3 10834 123545 3 13203 155727 4 12201 131917 4 14947 168409 19661 12245 129911 19691 14151 162781 2 14001 140976 2 15949 176057 3 12213 137828 3 14024 172419 4 12820 145465 4 14315 183327 19671 11349 136989 19701 12381 170415 2 12615 145126 2 13991 181313 3 11014 141536 3 12174 176712 4 12730

4、 151776 4 10985 180370 3 在统计学教材中，采用了方差分析方法分析了不同班次对劳动效率的影响，其样本数据为 早班 中班 晚班 34 49 39 37 47 40 35 51 42 33 48 39 33 50 41 35 51 42 36 51 40 试采用虚拟解释变量回归的方法对上述数据进行方差分析。4 joseph cappelleri基于19611966年的200只aa级和baa级债券的数据（截面数据和时间序列数据的合并数据），分别建立了lpm和logit模型lpm logit 其中=1 债券信用等级为aa（穆迪信用等级）=1 债券信用等级为baa（穆迪信用等级）=

5、债券的资本化率，作为杠杆的测度（） 利润率（） 利润率的标准差，测度利润率的变异性 总资产净值，测度规模 上述模型中和事先期望为负值，而和期望为正值（为什么）。对于lpm，cappeleri经过异方差和一阶自相关校正，得到以下结果=0.68600.0179+0.0486+0.0572+0.3781075i se=(0.1775)(0.0024) (0.0486) (0.0178) (0.039108) r2=0.6933 对于logit模型，cappeleri在没有对异方差进行弥补的情形下用ml得以下结果试解下列问题（1）为什么要事先期望和为负值？ （2）在lpm中，当0是否合理？ （3）对l

6、pm的估计结果应做什么样的解释？ （4）已知，（千元），问债券晋升aa信用等级的概率有多大？ 5 greene在分析讲授某门经济学课程采用新的教学方法效应时，搜集了如下表所示的数据，其中，grade是学生在接受新教学方法（psi，）后学习成绩是否有所提高的虚拟变量，其他变量分别为平均级点gpa，非期末考试成绩分数tuce。试用logit模型对此进行估计，并分析相应的边际效应。obs grade gpa tuce psi obs grade gpa tuce psi 1 0.000000 660000 20.00000 0.000000 17 0.000000 750000 200000 0.0

7、00000 2 0.000000 890000 200000 0.000000 18 0.000000 830000 100000 0.000000 3 0.000000 280000 200000 0.000000 19 0.000000 120000 200000 000000 4 0.000000 920000 100000 0.000000 20 000000 160000 200000 000000 5 000000 000000 200000 0.000000 21 0.000000 060000 200000 000000 6 0.000000 860000 100000 0.0

8、00000 22 000000 620000 200000 000000 7 0.000000 760000 100000 0.000000 23 0.000000 890000 100000 000000 8 0.000000 870000 200000 0.000000 24 0.000000 510000 200000 000000 9 0.000000 030000 200000 0.000000 25 000000 540000 200000 000000 10 000000 920000 200000 0.000000 26 000000 830000 200000 000000

9、11 0.000000 630000 20.00000 0.000000 27 000000 390000 100000 000000 12 0.000000 320000 200000 0.000000 28 0.000000 670000 200000 000000 13 0.000000 570000 200000 0.000000 29 000000 650000 200000 000000 14 000000 260000 200000 0.000000 30 000000 000000 200000 000000 15 0.000000 530000 200000 0.000000

10、 31 0.000000 100000 200000 000000 16 0.000000 740000 100000 0.000000 32 000000 390000 100000 000000 6依据下列大型超市的调查数据，分析股份制因素是否对销售规模产生影响。销售规模 性质 销售规模 性质 销售规模 性质 销售规模 性质 销售规模 性质 1345 非股份制 1566 非股份制 2533 股份制 1144 非股份制 1461 非股份制 2435 股份制 1187 非股份制 1602 非股份制 1566 股份制 1433 股份制 1715 股份制 1345 非股份制 1839 非股份制 1

11、496 股份制 2115 非股份制 1461 股份制 1345 非股份制 2218 股份制 1234 非股份制 1839 股份制 1639 股份制 2167 股份制 1529 非股份制 1345 非股份制 1288 股份制 1345 非股份制 1402 股份制 1461 股份制 1345 非股份制 1288 非股份制 1602 非股份制 2115 股份制 3307 股份制 3389 股份制 1345 非股份制 1839 股份制 2218 股份制 3833 股份制 981 股份制 1839 非股份制 2365 非股份制 3575 股份制 1839 股份制 1345 非股份制 2613 股份制 1

12、234 非股份制 1972 股份制 1926 股份制 2165 非股份制 练习题参考解答 练习题1参考解答: （1）由，也就是说，人均收入每增加7183倍，平均意义上各国的期望寿命会增加39岁。若当为富国时，则平均意义上，富国的人均收入每增加7183倍，其期望寿命就会减少36岁，但其截距项的水平会增加252，达到212的水平。但从统计检验结果看，对数人均收入lnx对期望寿命y的影响并不显著。方程的拟合情况良好，可进一步进行多重共线性等其他计量经济学的检验。（2）若代表富国，则引入的原因是想从截距和斜率两个方面考证富国的影响，其中，富国的截距为，斜率为，因此，当富国的人均收入每增加7183倍，其

13、期望寿命会增加03岁。（3）对于贫穷国，设定，则引入的虚拟解释变量的形式为；对于富国，回归模型形式不变。练习题3参考解答: 考虑到班次有三个属性，故在有截距项的回归方程中只能引入两个虚拟变量，按加法形式引入，模型设定形式为其中，为产出，。在eviews中按下列格式录入数据obs y d1 d2 1 300000 000000 0.000000 2 300000 000000 0.000000 3 300000 000000 0.000000 4 300000 000000 0.000000 5 300000 000000 0.000000 6 300000 000000 0.000000 7

14、300000 000000 0.000000 8 400000 0.000000 000000 9 400000 0.000000 000000 10 500000 0.000000 000000 11 400000 0.000000 000000 12 50.00000 0.000000 000000 13 500000 0.000000 000000 14 500000 0.000000 000000 15 300000 0.000000 0.000000 16 40.00000 0.000000 0.000000 17 400000 0.000000 0.000000 18 300000

15、 0.000000 0.000000 19 400000 0.000000 0.000000 20 400000 0.000000 0.000000 21 40.00000 0.000000 0.000000 输入命令ls y c d1 d2，则有如下结果 dependent variable: y method: least squares date: 06/29/05 time: 16:56 sample: 1 21 included observations: 21 variable coefficient std. error t-statistic prob. c 40.42857

16、0.555329 780115 0.0000 d1 -714286 0.785353 -276069 0.0000 d2 142857 0.785353 164171 0.0000 r-squared 0.952909 mean dependent var 457143 adjusted r-squared 0.947676 s.d. dependent var 423172 s.e. of regression 469262 akaike info criterion 738961 sum squared resid 385714 schwarz criterion 888178 log l

17、ikelihood -325909 f-statistic 181176 durbin-watson stat 331933 prob(f-statistic) 0.000000 表中的红字表示在方差分析中需要用到的数据。依据上述数据，有， 与如下表所示的结果（统计学表5-4，pp167（第2版）相比较，结果完全一致。方差来源 离差平方和 自由度 方差 f值 组间 78286 2 39143 18118 组内 3857 18 158 总和 82143 20 练习题5参考解答 在eviews中按照给定数据进行录入，点击quick，录入grade c gpa tuce psi，点击method，在

18、下拉菜单中，选择binary并选择logit， 则有dependent variable: grade method: ml - binary logit (quadratic hill climbing) date: 06/29/05 time: 17:44 sample: 1 32 included observations: 32 convergence achieved after 5 iterations covariance matrix computed using second derivatives variable coefficient std. error z-stat

19、istic prob. c -102135 931324 -640537 0.0083 gpa 826113 262941 237723 0.0252 tuce 0.095158 0.141554 0.672235 0.5014 psi 378688 064564 234424 0.0255 mean dependent var 0.343750 s.d. dependent var 0.482559 s.e. of regression 0.384716 akaike info criterion 055602 sum squared resid 144171 schwarz criterion 238819 log likeli