练习题及参考解答

1、文档编码 : CB6S7Q4A10V10 HE2S9T6Q3L10 ZI4H3H7K2N9第三章练习题及参考解答3.1 第三章的“ 引子” 中分析了,经济增长、公共服务、市场价格、交通状况、社会环境、政策因素,都会影响中国汽车拥有量；为了争论一些主要因素与家用汽车拥有量的数量关系,选择“ 百户拥有家用汽车量” 、“ 人均地区生产总值” 、“ 城镇人口比重” 、“ 交通工具消费价格指数” 等变量,2022 年全国各省市区的有关数据如下：地区北 京天 津河 北山 西表 3.6 2022年各地区的百户拥有家用汽车量等数据百户拥有人均 GDP城镇人口比交通工具价格家用汽车量 辆 万元 重指数% 上年=

2、100YX2X3X437.718.0586.2095.9220.628.3480.50103.5723.323.3945.6099.0318.603.1349.6898.96内蒙19.625.7956.6299.11古辽11.155.0764.05100.12宁11.243.8453.4097.15吉林黑龙5.293.2856.50100.54江上18.158.1889.30101.58海江23.926.2261.9098.95苏浙33.855.9262.3096.69江安9.202.5644.80100.25徽17.834.7258.10100.75福建江8.882.6145.70100.9

3、1西山28.124.7150.9598.50东河14.062.8740.57100.59南湖9.693.4151.83101.15北湖12.822.9845.10100.02南广30.715.0766.5097.55东广17.242.5241.80102.28西15.822.8850.50102.06海南重10.443.4355.0299.12庆四12.252.6141.8399.76川贵10.481.6434.96100.71州云23.321.9236.8096.25南25.302.0022.7199.95西藏陕12.223.3447.30101.59西甘7.331.9637.15100.5

4、4肃青6.082.9446.22100.46海宁12.403.2949.82100.99夏新12.322.9943.54100.97疆资料来源 : 中国统计年鉴 2022. 中国统计出版社1）建立百户拥有家用汽车量计量经济模型 依据是什么 .；, 估量参数并对模型加以检验,检验结论的 2分析模型参数估量结果的经济意义, 你如何解读模型估量检验的结果.3 你认为模型仍可以如何改进.【练习题 3.1 参考解答】 :1 建立线性回来模型 : Y t12X2t3X3t4X4tu t回来结果如下 :由 F 统计量为 17.87881, P 值为 0.000001, 可判定模型整体上显着 , “ 人均地区

5、生产 总值” 、“ 城镇人口比重” 、“ 交通工具消费价格指数” 等变量联合起来对百户拥有家用 汽车量有显着影响；说明变量参数的 t 统计量的确定值均大于临界值 t 0.02527 2.052 , 或 P值均明显小于 0.05,说明在其他变量不变的情形下 , “ 人均地区生产总值” 、“ 城镇人 口比重” 、“ 交通工具消费价格指数” 分别对百户拥有家用汽车量都有显着影响；2）X2 的参数估量值为 5.9911, 说明随着经济的增长 , 人均地区生产总值每增加 1 万元 , 平均说来百户拥有家用汽车量将增加近 6 辆；由于城镇公共交通的大力进展 , 有削减家用汽 车的必要性 ,X3 的参数估量

6、值为 -0.5231, 说明随着城镇化的推动 , “ 城镇人口比重” 每增加1%,平均说来百户拥有家用汽车量将削减0.5231 辆；汽车价格和使用费用的提高将抑制家用汽车的使用 , X4 的参数估量值为 -2.2677, 说明随着家用汽车使用成本的提高 , “ 交通工具消费价格指数” 每增加 1 个百分点 , 平均说来百户拥有家用汽车量将削减 2.2677 辆；3 模型的可决系数为 0.6652, 说明模型中说明变量变说明白百户拥有家用汽车量变动的 66.52%,仍有 33.48%未被说明；影响百户拥有家用汽车量的因素可能仍有交通状况、社会环境、政策因素等,仍可以考虑纳入一些说明变量；但是使用

7、更多说明变量或许会面临某些基本假定的违反 , 需要实行一些其他措施；3.2 表3.7 是1994年-2022年中国的出口货物总额（ Y）、工业增加值（ X2）、人民币 汇率（ X3）的数据 :表 3.7 出口货物总额、工业增加值、人民币汇率数据年份出口货物总工业增加值人民币汇率1994额 亿元 人民币 /100 美 亿元 元X2YX319480.711210.06861.8719951487.824950.61835.119961510.4829447.61831.4219971827.9232921.39828.9819981837.0934018.43827.9119991949.3135

8、861.48827.8320222492.0340033.59827.8420222660.9843580.62827.720223255.9647431.31827.720224382.2854945.53827.720225933.2665210.03827.6820227619.5377230.78819.1720229689.7891310.9479756110534.88760.4202214306.93130260.24694.51202212022.12135239.95683.1202215777.54160722.23676.95202218983.

9、81188470.15645.88资料来源 : 中国统计年鉴 2022. 中国统计出版社 .1）建立出口货物总额计量经济模型：Y t12X2t3X3 tu , 估量参数并对模型加以检验； 2）假如再建立如下货物总额计量经济模型：lnY t12lnX2 t3X3tu , 估量参数并对模型加以检验； 3）分析比较两个模型参数估量结果的经济意义有什么不同；【练习题 3.2 参考解答】建议同学独立完成3.3 经争论发觉, 家庭书刊消费受家庭收入及户主受训练年数的影响,表中为对某地区部分家庭抽样调查得到样本数据：家庭书刊年表 3.8 家庭书刊消费、家庭收入及户主受训练年数数据家庭月平户主受教家庭书刊年家

10、庭月平户主受教消费支出均收入育年数消费支出均收入育年数（元） Y（元）（年）（元） Y（元）（年）450XTXT1027.28793.21998.614507.71045.29660.8219610613.91225.812792.72105.412563.41312.29580.82147.48501.51316.47612.7215410781.51442.415890.82231.414541.81641911212611.818611.11768.8101094.23143.4161222.11981.21812533624.6201 作家庭书刊消费（ Y）对家庭月平均收入（性回来：Y

11、12Xi3 T iuiX）和户主受训练年数（ T）的多元线利用样本数据估量模型的参数,对模型加以检验,分析所估量模型的经济意义和作用； 2 ）作家庭书刊消费（ Y）对户主受训练年数（ T）的一元回来,获得残差 E1；再作家庭月平均收入（ X）对户主受训练年数（ T）的一元回来,并获得残差 E2； 3 ）作残差 E1对残差 E2的无截距项的回来：E 1 2 E 2 v ,估量其参数； 4 ）对比所估量的 2. 和 2. 后,你对家庭书刊消费（ Y）对家庭月平均收入（ X）和户主受训练年数（ T）的多元线性回来的参数的性质有什么熟识 .【练习题 3.3 参考解答】：1）作 回来Y i12Xi3 T

12、 iu i,结果为 :检验 : 模型 f 统计量显着、各说明变量参数的t 检验都显着 . 估量结果说明家庭月平均收入（X）每增加 1 元,家庭书刊消费（ Y）平均将增加 0.08645 元；户主受训练年数（ T）每增加 1 年,家庭书刊消费（ Y）平均将增加 52.37031 元；2）作家庭书刊消费（ Y）对户主受训练年数（ T）的一元回来,获得残差 E1生成作家庭月平均收入（ X）对户主受训练年数（ T）的一元回来,并获得残差 E2：生成3）作残差 E1对残差 E2的无截距项的回来：E 1 2 E 2 v ,估量其参数4）对比：所估量的 2. 0.08645和 2. 0.08645 ,这正说

13、明白多元回来中的 2. 是剔除户主受训练年数（ T）的影响或者说保持户主受训练年数（T）不变的情形下,家庭月平均收入（ X）对家庭书刊消费（ Y）的影响,也就是偏回来系数；3.4 为了分析中国税收收入（ Y）与国内生产总值（ X2）、财政支出（ X3）、商品零售价 格指数（ X4）的关系,利用 1978-2022 年的数据,用 EViews作回来,部分结果如下：表 3.9 回来结果Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 06/30/13 Time: 19:39 Sample: 1978 2022 Included observat

14、ions: 30VariableCoefficStd. t-StatisProb. CientErrortic0.0002-2.75530.640LNX2670803.174830.00380.45123LNX340.16110.00060.62713X435661.795560.08420.0056475R-squared0.98759 Mean dependent var8.34137Adjusted 1 S.D. dependent var61.35722R-squared0.66290 Akaike info criterion5S.E. of -0.7077regression78

15、Schwarz criterionSum squared -0.5209resid4 F-statistic52Log likelihood14.61668Durbin-Watson 0.61613 ProbF-statistic0.00000stat60填补表中空缺的数据,并分析回来的结果,并评判所估量参数的经济意义；【练习题 3.4 参考解答】建议同学独立完成3.5 已知某商品的需求量 Y 、价格 X2 和消费者收入 X3 ,下表给出了说明变量 X 和.X 对 Y 线性回来方差分析的部分结果：3表 3.10 方差分析表变差来源 平方和（ SS）自由度 df 平方和的均值 （MSS）来自回来

16、 ESS 377067.19 19来自残差 RSS 470895.00总变差 TSS1）回来模型估量结果的样本容量 平方和 RSS的自由度各为多少 .n、来自回来的平方和 ESS、回来平方和 ESS与残差2）此模型的可决系数和修正的可决系数为多少 .3）利用此结果能对模型的检验得出什么结论 .能否认为模型中的说明变量 X 和 X 联合起来对某商品的需求量 Y的影响是否显着 .本例中能否判定两个说明变量 X 和 X 各自对某商品的需求量 Y也都有显着影响 .【练习题 3.5 参考解答】 :变差来源平方和（ SS）自由度 df平方和的均值 （MSS）来自回来 ESS377067.193-1=218

17、8533.60来自残差 RSS70895.0020-3=174170.2941总变差 TSS447962.1919 1 n=19+1=20来自回来的平方和 ESS的自由度为 k-1=3-1=2残差平方和 RSS的自由度为 n-k=20-3=17 2 可决系数R2TSSRSS1RSS1Y i2 e i2TSSTSSY=377067.19+70895.00 =447962.192 R =112 Rn1110.841720 10.8231nk2033 F=188533.60/4170.2941=45.20872或者 F= n k R2 20 3 0.841745.1955k 1 1 R 3 1 1

18、0.8417所以可以认为模型中的说明变量 X 和 X 联合起来对某商品的需求量 Y 的影响显着但是,判定判定两个说明变量 X 和. X 各自对某商品的需求量 Y也都有显着影响需要t 统计量,而本例中缺 t 统计量,仍不能作出判定；3.6 为了分析居民银行存款变动的趋势,由中国统计年鉴取得 1994 年-2022 年居民年底存款余额、 城镇居民家庭人均可支配收入、 农村居民家庭人均纯收入、 国民总收入、人均 GDP、居民消费价格总指数等数据：年底存表 3.11 居民年底存款余额等数据人均 GDP居民消费农村居民国民总收款余额城镇居民家庭家庭人均入年份（万亿人均可支配收纯收入（万亿（元）价格总指入

19、（元）数 %（元）元元1994YX2X3X4X5X62.153496.21221.04.814044.00124.119952.974283.01577.75.985045.73117.119963.854838.91926.17.015845.89108.319974.635160.32090.17.816420.18102.819985.345425.12162.08.306796.0399.219995.965854.02210.38.857158.5098.620226.436280.02253.49.807857.68100.420227.386859.62366.410.818621.71100.720228.697702.82475.611.919398.0599.2202210.368472.22622.213.5010541.97101.2202211