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文档简介
5.14
(1)Y对X,即匕=5+h2Xt
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:11/13/17Time:20:58
Sample:19711987
Includedobservations:17
VariableCoefficientStdErrort-StatisticProb.
X0.2608780.01666415.654900.0000
C38.969073.85635110.105170.0000
R-squared0.942325Meandependentvar96.41176
AdjustedR-squared0.938480S.D.dependentvar19.72216
S.E.ofregression4.891751Akaikeinfccriterion6/23109
Sumsquaredresid358.9385Schwarzcriterion6.221134
Loglikelihood-50.04642Hannan-Quinncriter.6/32853
F-statistic245.0760Durbin-Watsonstat0.629301
Prob(F-statistic)0.000000
v=38.9690+0.2609
/=(10.105)(15.655)
J=0.9423
(2)丫对InX,即In=,+bJnXi
DependentVariable:LNY
Method:LeastSquares
Date:11/13/17Time:21:40
Sample:19711987
Includedobservations:17
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.
C1.4040510.1568138.9536490.0000
LNX0.5889650.02931720.089810.0000
R-squared0.964166Meandependentvar4.547848
AdjustedR-squared0.961777S.D.dependentvar0.213165
S.E.ofregression0.041675Akaikeinfocriterion-3.407698
Sumsquaredresid0.026052Schwarzcriterion-3.309673
Loglikelihood30.96543Hannan-Quinncriter.-3.397954
F-statistic403.6007Durbin-Watsonstat0.734161
Prob(F-statistic)0.000000
=1.4041+0.5890Inx,
i=(8.954)(20.090)
2
r=0.9642
(3)丫对X,即InYi=仇+b2Xi
DependentVariable:LNY
Method:LeastSquares
Date:11/13/17Time:21:42
Sample:19711987
Includedobservations:17
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticP,ob.
C3.9315780.04643084.677640.0000
X0.0027990.00020113.949720.0000
R-squared0.928433Meandependentvar4.547848
AdjustedR-squared0.923662S.D.dependentvar0.213165
S.E.ofregression0.058896Akaikeinfocriterion-2.715956
Sumsquaredresid0.052031Schwarzcriterion-2.617930
Loglikelihood25.08562Hannan-Quinncriter.-2.706212
F-statistic194.5946Durbin-Watsonstat0.529132
Prob(F-statistic)0.000000
Inj=3.93164-0.0028
r=(84.678)(13.950)
r2=0.9284
(4)丫对InX,即Yi=b^b2InXj
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:11/13/17Time:21:43
Sample:19711987
Includedobservations:17
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.
C-192.966116.38000-11.78059O.COOO
LNX54,212573.06227817.70335O.COOO
R-squared0.954325Meandependentvar96.41176
AdjustedR-squared0.951280S.D.dependentvar19.72216
S.E.ofregression4.353186Akaikeinfocriterion5.88S824
Sumsquaredresid284.2535Schwarzcriterion5.987849
Loglikelihood-48.06350Hannan-Quinncriter.5.89S568
F-statistic313.4086Durbin-Watsonstat0.61C822
Prob(F-statistic)0.000000
y=-192.9661+54.21261nX,
r=(-11.781)(17.703)
J=0.9542
A
38.96900.2609X,R2=0.9424
1
t=(10.105)(15.655)
In/=1.40410.5890InR2=0.9642
2
t=(8.954)(20.090)
1ng=3.93160.0028X,=0.9284
3
t=(84.678)(13.950)
A
-192.966154.2126%,R2=0.9543
4yf=
t=(-11.781)(17.703)
B解释个回归结果
A/\r
解:1.舟二一斜率说明X每变动一个单位,丫的绝对变动量;
人ZAZ/I
24二菽市《斜率便是弹性系数;
人\Y/Y
3.P\=『斜率表示X每变动一个单位,Y的均值的瞬时增长率;
4,.A=▽斜率表示x的相对变化对Y的绝对量的影响。
W/X.
C对每一个模型求丫对X的变化率
〜Ay\Y%YY
解:1.4=一=0.2609;2.----=fitx—=0.5890—;
kX1XX
AX4
3.=8.xY=0.0028K;4.—=fl,/X=54.2\26/X.
NX八bX
D对每一个模型求丫对X的弹性,对其中的一些模型,求丫对X的均值弹性。
解j£=^77=AX7=0-26097:
v29()1Q
均值弹性二0.2609x==0.2609x------:—=0.5959
Y96.41176
AY/Y*
2,E=---------=%=0.5890;
\X/XQ
\Y/Y
3.E==JxX=0.0028X;
△XIX'
均值弹性=0.0028xX=0.0028x220.19=0.6165
AK/y、
"EM/—*//.
均值弹性=0.2609xl=54.2126x——!一=0.5623.
Y96.41176
E根据这些回归结果,你将选择那个模型?为什么?
解:无法判断,因为只有当模型的解释变量的类型相同时,才可比较拟合优度检验数R2,
对模型的选择还取决于模型的用途。
5.15
a.解释B的含义
DependentVariable:W
Method:LeastSquares
Date11/13/17Time2249
Sample:110
Includedobservations:10
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.
C0.0130320.00075717.205860.0000
X8.33E-051.47E-055.6830600.0005
R-squared0.801475Meandependentvar0.016273
AdjustedR-squared0.776659S.D.dependentvar0.003335
S.Eofregression0.001576Akaikeinfocriterion-9.890749
Sumsquaredresid1.99E-05Schwarzcriterion-9.830232
Loglikelihood51.45374Hannan-Quinncriter.-9.957136
F-statistic32,29717Durbin-Watsonstat0.853162
Prob(F-statistic)0.000463
1/Y=0.013031987405+8.33170838469e-05*X
b.求Y对X的变化率
dy/dx=-B2/(B1+B2X1)
当X取均值X=38.9时,该导数为-0.3146
c.求Y对X的弹性
弹性二dy/dx*(X/Y)X=38.9Y=63.9均值弹性为-0.1915
d.用相同的数据,估计回归模型
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:11/12/17Time:22:19
Sample:110
Includedobservatio
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