计量经济学第三版庞皓课后习题答案

1、精选优质文档-倾情为你奉上3.1（1） 对百户拥有家用汽车量建立计量经济模型，用Eviews分析如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/24/15 Time: 22:28Sample: 1 31Included observations: 31C246.854051.975004.0.0001X.0002X3-0.0.-2.0.0069X4-2.0.-4.0.0002R-squared0.    Mean dependent var16.77355Adjusted R-s

2、quared0.    S.D. dependent var8.S.E. of regression5.    Akaike info criterion6.Sum squared resid682.2795    Schwarz criterion6.Log likelihood-91.90460    Hannan-Quinn criter.6.F-statistic17.95108    D

3、urbin-Watson stat1.Prob(F-statistic)0.得到模型为Y=246.8540+5.X20.X32.X4对模型进行检验 1） 可决系数是0.，修正的可决系数为0.，说明模型对样本拟合较好2） F检验，F=17.95108>F(3.27)=3.65,回归方程显著。3） t检验，t统计量分别为4.,4.，-2.，-4.，均大于t（27）=2,0518，所以这些系数都是显著的。依据1) 可决系数越大，说明拟合程度越好2) F的值与临界值比较，若大于临界值，则否定原假设，回归方程是显著的；若小于临界值，则接受原假设，回归方程不显著。3) t的值与临界值比较，若大于临界

4、值，则否定原假设，系数都是显著的；若小于临界值，则接受原假设，系数不显著。（2） 经济意义：人均GDP增加一万元，百户拥有家用汽车增加5.辆，城镇人口比重增加一个百分点，百户拥有家用汽车减少0.辆，交通工具消费价格指数每上升1，百户拥有家用汽车减少2.辆。（3） 模型改进:收集其他年份的截面数据进行分析3.3(1)用Eviews分析得Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/26/15 Time: 13:13Sample: 1 18Included observations: 18VariableCoefficientStd. Err

5、ort-StatisticProb.  C-50.4868549.44365-1.0.3234X.0099T52.436075.10.129430.0000R-squared0.    Mean dependent var755.1222Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var258.7206S.E. of regression60.75813    Akaike info criterion11.

6、20269Sum squared resid55373.25    Schwarz criterion11.35109Log likelihood-97.82422    Hannan-Quinn criter.11.22315F-statistic146.6246    Durbin-Watson stat2.Prob(F-statistic)0.模型为：Y=-50.48685+0.X+52.43607T对模型进行检验：1）可决系数是0.，修正的可决系数为0.，说明模型对样

7、本拟合很好。2）F检验，F=146.6246> F（2,15）=4.77，回归方程显著。3）t检验，t统计量分别为2.，10.12943，均大于t（15）=2.131，所以这些系数都是显著的。经济意义检验：模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，家庭月平均收入每增长1元，平均说来家庭书刊年消费支出会增长0.元;户主受教育年数每增长1年，平均说来家庭书刊年消费支出增加52.43607元。（2）用Eviews分析：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/28/15 Time: 22:30Sample: 1 18Include

8、d observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  T63.016764.13.854160.0000C-11.5817158.02290-0.0.8443R-squared0.    Mean dependent var755.1222Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var258.7206S.E. of regression73.97565  

9、0; Akaike info criterion11.54979Sum squared resid87558.36    Schwarz criterion11.64872Log likelihood-101.9481    Hannan-Quinn criter.11.56343F-statistic191.9377    Durbin-Watson stat2.Prob(F-statistic)0.Dependent Variable: XMethod: Lea

10、st SquaresDate: 05/28/15 Time: 22:34Sample: 1 18Included observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  T123.151631.841503.0.0014C444.5888406.17861.0.2899R-squared0.    Mean dependent var1942.933Adjusted R-squared0.    S.D. dependent

11、var698.8325S.E. of regression517.8529    Akaike info criterion15.44170Sum squared resid.    Schwarz criterion15.54063Log likelihood-136.9753    Hannan-Quinn criter.15.45534F-statistic14.95867    Durbin-Watson stat1.Prob(

12、F-statistic)0.以上分别是Y与T，X与T的一元回归模型分别是：Y = 63.01676T - 11.58171X = 123.1516T + 444.5888(3)用Eviews分析结果如下：Dependent Variable: E1Method: Least SquaresDate: 05/29/15 Time: 20:39Sample: 1 18Included observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  E.0078C3.96E-1413.880832.85

13、E-151.0000R-squared0.    Mean dependent var2.30E-14Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var71.76693S.E. of regression58.89136    Akaike info criterion11.09370Sum squared resid55491.07    Schwarz criterion11.19264Log li

14、kelihood-97.84334    Hannan-Quinn criter.11.10735F-statistic9.    Durbin-Watson stat2.Prob(F-statistic)0.模型为：E1 = 0.E2 + 3.96e-14参数估计：斜率系数为0.，截距v为3.96e-14（4）由上分析可知，2与2的系数是一样的。回归系数与被解释变量的残差系数是一样的，它们的变化规律是一致的。3.6（1）预期估计各个参数的符号是X1，X2，X3，X4，X5的符号为正，X6的符号为负（2）根据Evi

15、ews分析得到数据如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/27/15 Time: 22:40Sample: 1994 2011Included observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X.2336X.6326X4-3.3.-1.0.3346X.3600X.6422C-13.7773215.73366-0.0.3984R-squared0.  

16、;  Mean dependent var12.76667Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var9.S.E. of regression0.    Akaike info criterion2.Sum squared resid8.    Schwarz criterion3.Log likelihood-18.55865    Hannan-Quinn criter.2

17、.F-statistic465.3617    Durbin-Watson stat1.Prob(F-statistic)0.与预期不相符。评价：可决系数为0.，可以认为拟合程度很好。F检验，F=465.3617>F（5.12）=3,89，回归方程显著T检验，X2,X3,X4,X5，X6 ，系数对应的t值分别为：1.，0.，-1.，0.，0.，均小于t（12）=2.179，所以所得系数都是不显著的。(3)由Eviews分析得Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/27/15 Time:

18、22:42Sample: 1994 2011Included observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X50.2.20E-0546.799460.0000X6-0.0.-1.0.0983C.2266R-squared0.    Mean dependent var12.76667Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var9.S.E. of regression0.    Akaike info criterion2.Sum squared resid10.33396    Schwarz criterion2.Log likelihood-20.54646    Hannan-Quinn criter.2.F-statistic11