题目
第二章 简单线性回归模型2.1(1) ①首先分人均寿命与人均GDP的数量关系,用Eviews分:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/27/14 Time: 21:00Sample: 1 22Included observations: 22VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C56.647941.96082028.889920.0000X10.1283600.0272424.7118340.0001R-squared0.526082 Mean dependent var62.50000Adjusted R-squared0.502386 S.D. dependent var10.08889S.E. of regression7.116881 Akaike info criterion6.849324Sum squared resid1013.000 Schwarz criterion6.948510Log likelihood-73.34257 Hannan-Quinn cr.ter.6.872689F-statistic2..20138 Durbin-Watson stat0.6290742.4(1)对建筑面积与建造单位成本模型,用Eviews分结果如下:R2,t,F统计量也均达到理想水平。由差分方程,β=35.97761/(1-0.657352)=104.9987由此最终的消费模型为:Y=10.br>4.9987+0.668695X ②用科克伦-奥克特迭代法,用EVIews分结果如下:所得方程为:Y=10.br>4.0449+0.669262X(3)经济意义:人均实际收入每增加1元,平均说来人均时间消费支出将增加0.669262元。⏺6.4(1)1)针对对数模型,用Eviews分结果如下:所得模型为:lnY=0,951090lnX+2.171041se=(0.038897) (0.241025)t=(24.45123) (9.007529)Rt=0.9691.9 F=597.8626 DW=1.1597882)检验模型的自相关性该回归方程可决系数较高,回归系数均显著。对样本量为21.一个释变量的模型,5%的显著水平,查DW统计表可知,d=1.221,d=1.420,模型中DW=1.159788< d显然模型中有自相关。(2)用广义差分法处理模型:1)为估计自相关系数ρ。对et进行滞后一期的自回归,用EViews分结果如下:由上可知,ρ=-0.0128722)对原模型进行广义差分回归,用Eviews进行分所得结果如下:⏺由上可知回归方程为:Y*=-104.96.5+6.653757X*Se=(197.7928)( 0.304157)t=(-0.530679)( 21.87605)R=0.963751.F=478.5614DW=1.8222596式中,Y*=Y+0.012872Y, X*=X+0.012872X由于使用了广义差分数据,样本容量[1]减少了1.,为20个。查5%显著水平的DW统计表可知,d=1.201,d=1.411模型中DW=1.8222596,d<4- d说明在5%的显著水平下广义差分模型中已无自相关。可决系数R2,t,F统计量也均达到理想水平。由差分方程,β=-10.br>4.9645/(1+0.012872)=-103.6306由此最终的模型为:Y=-103.6.06+6.653757X(3)对于此模型,用Eviews分结果如下:Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 12/27/14 Time: 16:13Sample: 1980 2000Included observations: 21VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. LNX0.9510900.03889724.451230.0000C2.1710410.2410259.0075290.0000R-squared0.969199 Mean dependent var8.039307Adjusted R-squared0.967578 S.D. dependent var0.565486S.E. of regression0.101822 Akaike info criterion-1.640785Sum squared resid0.196987 Schwarz criterion-1.541307Log likelihood19.22825 Hannan-Quinn cr.ter.-1.619196F-statistic597.8626 Durbin-Watson stat1.159788Prob(F-statistic)0.000000由题目可知,此模型样本容量为20,查5%显著水平的DW统计表可知,d=1.201,d=1.411模型中DW=1.590363,d<4- d说明在5%的显著水平此模型中无自相关。可决系数R2,t,F统计量也均达到理想水平-----精心整理,希望对您有所帮助!由上可得:建筑面积与建造成本的回归方程为:Y=184.br>5.475--64.18400X(2)经济意义:建筑面积每增加1万平方米,建筑单位成本每平方米减少64.18400元。⏺(3)①首先进行点预测,由Y=184.br>5.475--6..18400X得,当x=4.5,y=1556.647②再进行区间估计:用Eviews分:由上表可知,∑x=∑(X—X)=δ(n—1.= 1.989419 x (12—1)=43.5357(X—X)=(4.5— 3.523333)=0.95387843当Xf=4.5时,将相关数据代入计算得到:1.56.647—2.228x3..7360.x√1/12+43.5357/0.95387843≤Yf≤1.56.647+2.228x3..7360.x√1/12+43.5357/0.95387843即Yf的置信区间为(1556.647—478.1231, 1556.647+478.1231)⏺3.1(1)①对百户拥有家用汽车量计量经济模型,用Eviews分结果如下:⏺②得到模型得:Y=2.6.85.0.5.996865X- 0.524027 X-2.265680 X③对模型进行检验:1)可决系数是0.666062,修正的可决系数为0.628957,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4.749476,4.2.5020,-2.922950,-4.366842,均大于t(2.)=2.0518,所以这些系数都是显著的。④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1万元,百户拥有家用汽车增加5.996865辆,城镇人口比重增加1个百分点,百户拥有家用汽车减少0.524027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2.265680辆。(3)用EViews分得:⏺模型方程为:Y=5.135670.X-2..8.005 LNX-230.8481 LNX+1148.758此分得出的可决系数为0.691952>0.666062,拟合程度得到了提高,可这样改进。3.2(1)对出口货物总额计量经济模型,用Eviews分结果如下::⏺①由上可知,模型为:Y = 0.1.5474X + 18.85348X - 18231.58②对模型进行检验:1)可决系数是0.985838,修正的可决系数为0.983950,说明模型对样本拟合较好2.F检验,F=522.0976>F(2,15)=4.77,回归方程显著3)t检验,t统计量分别为X2.系数对应t值为1.br>0.58454,大于t(15)=2.131,系数是显著的,X3的系数对应t值为1.928512,小于t(15)=2.131,说明此系数是不显著的。(2)对于对数模型,用Eviews分结果如下:①由上可知,模型为:LNY=-20.52048+1.564221 LNX+1.760695 LNX②对模型进行检验:1)可决系数是0.986295,修正的可决系数为0.984467,说明模型对样本拟合较好。2)F检验,F=539.7364.gt; F(2,15)=4.77,回归方程显著。3.t检验,t统计量分别为-3.7.7363,17.57789,2.581229,均大于t(15)=2.131,所以这些系数都是显著的。⏺有上可知,关系式为y=56.64794+0.128360x②关于人均寿命与成人识字率的关系,用Eviews分如下:⏺(3)①(1)式中的经济意义:工业增加1亿元,出口货物总额增加0.135474亿元,人民币汇率增加1,出口货物总额增加18.85348亿元。②(2)式中的经济意义:工业增加额每增加1.,出口货物总额增加1.564221%,人民币汇率每增加1%,出口货物总额增加1.760695%3.3(1)对家庭书刊消费对家庭月平均收入和户主受教育年数计量模型,由Eviews分结果如下:⏺①模型为:Y = 0.086450X + 52.37031T-50.01638②对模型进行检验:1)可决系数是0.951235,修正的可决系数为0.944732,说明模型对样本拟合较好。2)F检验,F=539.7364.gt; F(2,15)=4.77,回归方程显著。3)t检验,t统计量分别为2.944186,10.06702,均大于t(15)=2.131,所以这些系数都是显著的。③经济意义:家庭月平均收入增加1元,家庭书刊年消费支出增加0.086450元,户主受教育年数增加1年,家庭书刊年消费支出增加52.37031元。(2)用Eviews分:①⏺②以上分别是y与T,X与T的一元回归模型分别是:Y = 63.01.76T - 11.58171X = 123.1516T + 4.4.5888(3)对残差进行模型分,用Eviews分结果如下:Log likelihood-91.90460 Hannan-Quinn cr.ter.6.247709F-statistic17.95108 Durbin-Watson stat1.147253Prob(F-statistic)0.000001⏺模型为:E2 = 0.086450E3.+ 3.96e-14参数:斜率系数α为0.086450,截距为3.96e-14(3)由上可知,β2与α2的系数是一样的。回归系数与被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)预期的符号是X,X,X,X,X的符号为正,X的符号为负(2)根据Eviews分得到数据如下:①与预期不相符。②评价:1)可决系数为0.994869,数据相当大,可以认为拟合程度很好。2)F检验,F=465.3617>F(5.12)=3,89,回归方程显著3)T检验[2],X,X,X,X,XX系数对应的t值分别为:1.2.4330.0.490501,-1.005377,0.951671,0.476621,均小于t(12)=2.179,所以所得系数都是不显著的。(3)根据Eviews分得到数据如下:⏺Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/08/14 Time: 17:28Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X25.1356701.0102705.0834650.0000LNX3-2..810056.771820-3.3683780.0023LNX4-230.848149.46791-4.6666240.0001C1148.758228.29175.0319740.0000R-squared0.691952 Mean dependent var16.77355Adjusted R-squared0.657725 S.D. dependent var8.252535S.E. of regression4.828088 Akaike info criterion6.106692Sum squared resid629.3818 Schwarz criterion6.291723①得到模型的方程为:Y=0.001032 X-0.054.65 X+4.205481②评价:1)可决系数为0.993601,数据相当大,可以认为拟合程度很好。2)F检验,F=1164.5.7>F(5.12)=3,89,回归方程显著3)T检验,X系数对应的t值为46.79946,大于t(1.br>2.=2.179,所以系数是显著的,即人均GDP对年底存款余额有显著影响。 X系数对应的t值为-1.762581,小于t(12)=2.179,所以系数是不显著的。⏺4.3(1)根据Eviews分得到数据如下:由上可知,关系式为y=38.79424+0.331971x③关于人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的关系,用Eviews分如下:得到的模型方程为:LNY=1.3.8533 LNGDP-0.421791 LNCPI-3.111486(2)1该模型的可决系数为0.988051,可决系数很高,F检验值为992.2582,明显显著。但当α=0.05时,t(2.)=2.064,LNCPI的系数不显著,可能存在多重共线性。②得到相关系数矩阵如下:LNGDP, LNCPI之间的相关系数很高,证实确实存在多重共线性。(3)由Eviews得:
第二章 简单线性回归模型
2.1(1) ①首先分人均寿命与人均GDP的数量关系,用Eviews分:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/27/14 Time: 21:00Sample: 1 22Included observations: 22VariableCoefficientSt
d. Errort-StatisticPro
b. C5
6.64794
1.9608202
8.88992
0.0000X1
0.128360
0.027242
4.711834
0.0001R-squared
0.526082 Mean dependent var6
2.50000Adjusted R-squared
0.502386
S.
D. dependent var1
0.08889
S.
E. of regression
7.116881 Akaike info criterion
6.849324Sum squared resid101
3.000 Schwarz criterion
6.948510Log likelihood-7
3.34257 Hannan-Quinn c
r.ter.
6.872689F-statistic
2..20138 Durbin-Watson stat
0.629074
2.4(1)对建筑面积与建造单位成本模型,用Eviews分结果如下:R2,t,F统计量也均达到理想水平。由差分方程,β=3
5.97761/(1-
0.657352)=10
4.9987由此最终的消费模型为:Y=1
0.br>4.9987+0.668695X ②用科克伦-奥克特迭代法,用EVIews分结果如下:所得方程为:Y=1
0.br>4.0449+0.669262X(3)经济意义:人均实际收入每增加1元,平均说来人均时间消费支出将增加
0.669262元。⏺
6.4(1)1)针对对数模型,用Eviews分结果如下:所得模型为:lnY=0,951090lnX+
2.171041se=(
0.038897) (0.241025)t=(2
4.45123) (
9.007529)Rt=
0.969
1.9 F=59
7.8626 DW=1.1597882)检验模型的自相关性该回归方程可决系数较高,回归系数均显著。对样本量为2
1.一个释变量的模型,5%的显著水平,查DW统计表可知,d=1.221,d=1.420,模型中DW=1.159788< d显然模型中有自相关。(2)用广义差分法处理模型:1)为估计自相关系数ρ。对et进行滞后一期的自回归,用EViews分结果如下:由上可知,ρ=-
0.0128722)对原模型进行广义差分回归,用Eviews进行分所得结果如下:⏺由上可知回归方程为:Y*=-10
4.9
6.5+6.653757X*Se=(19
7.7928)(
0.304157)t=(-
0.530679)( 2
1.87605)R=
0.96375
1.F=47
8.5614DW=1.8222596式中,Y*=Y+
0.012872Y, X*=X+0.012872X由于使用了广义差分数据,样本容量[1]减少了
1.,为20个。查5%显著水平的DW统计表可知,d=1.201,d=1.411模型中DW=1.8222596,d<4- d说明在5%的显著水平下广义差分模型中已无自相关。可决系数R2,t,F统计量也均达到理想水平。由差分方程,β=-1
0.br>4.9645/(1+0.012872)=-10
3.6306由此最终的模型为:Y=-10
3.
6.06+6.653757X(3)对于此模型,用Eviews分结果如下:Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 12/27/14 Time: 16:13Sample: 1980 2000Included observations: 21VariableCoefficientSt
d. Errort-StatisticPro
b. LNX
0.951090
0.0388972
4.45123
0.0000C
2.171041
0.241025
9.007529
0.0000R-squared
0.969199 Mean dependent var
8.039307Adjusted R-squared
0.967578
S.
D. dependent var
0.565486
S.
E. of regression
0.101822 Akaike info criterion-
1.640785Sum squared resid
0.196987 Schwarz criterion-
1.541307Log likelihood1
9.22825 Hannan-Quinn c
r.ter.-
1.619196F-statistic59
7.8626 Durbin-Watson stat
1.159788Prob(F-statistic)
0.000000由题目可知,此模型样本容量为20,查5%显著水平的DW统计表可知,d=
1.201,d=1.411模型中DW=1.590363,d<4- d说明在5%的显著水平此模型中无自相关。可决系数R2,t,F统计量也均达到理想水平-----精心整理,希望对您有所帮助!由上可得:建筑面积与建造成本的回归方程为:Y=18
4.br>5.475--64.18400X(2)经济意义:建筑面积每增加1万平方米,建筑单位成本每平方米减少6
4.18400元。⏺(3)①首先进行点预测,由Y=18
4.br>5.475--
6..18400X得,当x=4.5,y=1556.647②再进行区间估计:用Eviews分:由上表可知,∑x=∑(X—X)=δ(n—
1.= 1.989419 x (12—1)=4
3.5357(X—X)=(
4.5—
3.523333)=
0.95387843当Xf=
4.5时,将相关数据代入计算得到:
1.5
6.647—
2.228x
3..736
0.x√1/12+43.5357/0.95387843≤Yf≤
1.5
6.647+
2.228x
3..736
0.x√1/12+43.5357/0.95387843即Yf的置信区间为(155
6.647—47
8.1231, 1556.647+478.1231)⏺
3.1(1)①对百户拥有家用汽车量计量经济模型,用Eviews分结果如下:⏺②得到模型得:Y=
2.
6.8
5.
0.5.996865X- 0.524027 X-2.265680 X③对模型进行检验:1)可决系数是
0.666062,修正的可决系数为0.628957,说明模型对样本拟合较好2)F检验,F=1
7.95108>F(
3.27)=3.65,回归方程显著。3)t检验,t统计量分别为
4.749476,4.
2.5020,-2.922950,-4.366842,均大于t(
2.)=2.0518,所以这些系数都是显著的。④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1万元,百户拥有家用汽车增加
5.996865辆,城镇人口比重增加1个百分点,百户拥有家用汽车减少
0.524027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2.265680辆。(3)用EViews分得:⏺模型方程为:Y=
5.13567
0.X-
2..
8.005 LNX-230.8481 LNX+1148.758此分得出的可决系数为
0.691952>0.666062,拟合程度得到了提高,可这样改进。
3.2(1)对出口货物总额计量经济模型,用Eviews分结果如下::⏺①由上可知,模型为:Y =
0.
1.5474X + 1
8.85348X - 18231.58②对模型进行检验:1)可决系数是
0.985838,修正的可决系数为0.983950,说明模型对样本拟合较好
2.F检验,F=522.0976>F(2,15)=
4.77,回归方程显著3)t检验,t统计量分别为X
2.系数对应t值为
1.br>0.58454,大于t(15)=2.131,系数是显著的,X3的系数对应t值为1.928512,小于t(15)=2.131,说明此系数是不显著的。(2)对于对数模型,用Eviews分结果如下:①由上可知,模型为:LNY=-2
0.52048+
1.564221 LNX+1.760695 LNX②对模型进行检验:1)可决系数是
0.986295,修正的可决系数为0.984467,说明模型对样本拟合较好。2)F检验,F=53
9.736
4.gt; F(2,15)=4.77,回归方程显著。
3.t检验,t统计量分别为-3.
7.7363,17.57789,
2.581229,均大于t(15)=2.131,所以这些系数都是显著的。⏺有上可知,关系式为y=5
6.64794+
0.128360x②关于人均寿命与成人识字率的关系,用Eviews分如下:⏺(3)①(1)式中的经济意义:工业增加1亿元,出口货物总额增加
0.135474亿元,人民币汇率增加1,出口货物总额增加1
8.85348亿元。②(2)式中的经济意义:工业增加额每增加
1.,出口货物总额增加1.564221%,人民币汇率每增加1%,出口货物总额增加1.760695%
3.3(1)对家庭书刊消费对家庭月平均收入和户主受教育年数计量模型,由Eviews分结果如下:⏺①模型为:Y =
0.086450X + 5
2.37031T-50.01638②对模型进行检验:1)可决系数是
0.951235,修正的可决系数为0.944732,说明模型对样本拟合较好。2)F检验,F=53
9.736
4.gt; F(2,15)=4.77,回归方程显著。3)t检验,t统计量分别为
2.944186,1
0.06702,均大于t(15)=2.131,所以这些系数都是显著的。③经济意义:家庭月平均收入增加1元,家庭书刊年消费支出增加
0.086450元,户主受教育年数增加1年,家庭书刊年消费支出增加5
2.37031元。(2)用Eviews分:①⏺②以上分别是y与T,X与T的一元回归模型分别是:Y = 6
3.0
1.76T - 11.58171X = 12
3.1516T +
4.4.5888(3)对残差进行模型分,用Eviews分结果如下:Log likelihood-9
1.90460 Hannan-Quinn c
r.ter.
6.247709F-statistic1
7.95108 Durbin-Watson stat
1.147253Prob(F-statistic)
0.000001⏺模型为:E2 =
0.086450E
3.+ 3.96e-14参数:斜率系数α为
0.086450,截距为
3.96e-14(3)由上可知,β2与α2的系数是一样的。回归系数与被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)预期的符号是X,X,X,X,X的符号为正,X的符号为负(2)根据Eviews分得到数据如下:①与预期不相符。②评价:1)可决系数为
0.994869,数据相当大,可以认为拟合程度很好。2)F检验,F=46
5.3617>F(5.12)=3,89,回归方程显著3)T检验[2],X,X,X,X,XX系数对应的t值分别为:
1.
2.433
0.0.490501,-1.005377,0.951671,0.476621,均小于t(12)=2.179,所以所得系数都是不显著的。(3)根据Eviews分得到数据如下:⏺Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/08/14 Time: 17:28Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientSt
d. Errort-StatisticPro
b. X2
5.135670
1.010270
5.083465
0.0000LNX3-
2..81005
6.771820-
3.368378
0.0023LNX4-23
0.84814
9.46791-
4.666624
0.0001C114
8.75822
8.2917
5.031974
0.0000R-squared
0.691952 Mean dependent var1
6.77355Adjusted R-squared
0.657725
S.
D. dependent var
8.252535
S.
E. of regression
4.828088 Akaike info criterion
6.106692Sum squared resid62
9.3818 Schwarz criterion
6.291723①得到模型的方程为:Y=
0.001032 X-0.05
4.65 X+4.205481②评价:1)可决系数为
0.993601,数据相当大,可以认为拟合程度很好。2)F检验,F=116
4.
5.7>F(5.12)=3,89,回归方程显著3)T检验,X系数对应的t值为4
6.79946,大于t(
1.br>
2.=2.179,所以系数是显著的,即人均GDP对年底存款余额有显著影响。 X系数对应的t值为-1.762581,小于t(12)=2.179,所以系数是不显著的。⏺
4.3(1)根据Eviews分得到数据如下:由上可知,关系式为y=3
8.79424+
0.331971x③关于人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的关系,用Eviews分如下:得到的模型方程为:LNY=
1.
3.8533 LNGDP-
0.421791 LNCPI-3.111486(2)1该模型的可决系数为
0.988051,可决系数很高,F检验值为99
2.2582,明显显著。但当α=
0.05时,t(
2.)=2.064,LNCPI的系数不显著,可能存在多重共线性。②得到相关系数矩阵如下:LNGDP, LNCPI之间的相关系数很高,证实确实存在多重共线性。(3)由Eviews得:
2.1(1) ①首先分人均寿命与人均GDP的数量关系,用Eviews分:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/27/14 Time: 21:00Sample: 1 22Included observations: 22VariableCoefficientSt
d. Errort-StatisticPro
b. C5
6.64794
1.9608202
8.88992
0.0000X1
0.128360
0.027242
4.711834
0.0001R-squared
0.526082 Mean dependent var6
2.50000Adjusted R-squared
0.502386
S.
D. dependent var1
0.08889
S.
E. of regression
7.116881 Akaike info criterion
6.849324Sum squared resid101
3.000 Schwarz criterion
6.948510Log likelihood-7
3.34257 Hannan-Quinn c
r.ter.
6.872689F-statistic
2..20138 Durbin-Watson stat
0.629074
2.4(1)对建筑面积与建造单位成本模型,用Eviews分结果如下:R2,t,F统计量也均达到理想水平。由差分方程,β=3
5.97761/(1-
0.657352)=10
4.9987由此最终的消费模型为:Y=1
0.br>4.9987+0.668695X ②用科克伦-奥克特迭代法,用EVIews分结果如下:所得方程为:Y=1
0.br>4.0449+0.669262X(3)经济意义:人均实际收入每增加1元,平均说来人均时间消费支出将增加
0.669262元。⏺
6.4(1)1)针对对数模型,用Eviews分结果如下:所得模型为:lnY=0,951090lnX+
2.171041se=(
0.038897) (0.241025)t=(2
4.45123) (
9.007529)Rt=
0.969
1.9 F=59
7.8626 DW=1.1597882)检验模型的自相关性该回归方程可决系数较高,回归系数均显著。对样本量为2
1.一个释变量的模型,5%的显著水平,查DW统计表可知,d=1.221,d=1.420,模型中DW=1.159788< d显然模型中有自相关。(2)用广义差分法处理模型:1)为估计自相关系数ρ。对et进行滞后一期的自回归,用EViews分结果如下:由上可知,ρ=-
0.0128722)对原模型进行广义差分回归,用Eviews进行分所得结果如下:⏺由上可知回归方程为:Y*=-10
4.9
6.5+6.653757X*Se=(19
7.7928)(
0.304157)t=(-
0.530679)( 2
1.87605)R=
0.96375
1.F=47
8.5614DW=1.8222596式中,Y*=Y+
0.012872Y, X*=X+0.012872X由于使用了广义差分数据,样本容量[1]减少了
1.,为20个。查5%显著水平的DW统计表可知,d=1.201,d=1.411模型中DW=1.8222596,d
0.br>4.9645/(1+0.012872)=-10
3.6306由此最终的模型为:Y=-10
3.
6.06+6.653757X(3)对于此模型,用Eviews分结果如下:Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 12/27/14 Time: 16:13Sample: 1980 2000Included observations: 21VariableCoefficientSt
d. Errort-StatisticPro
b. LNX
0.951090
0.0388972
4.45123
0.0000C
2.171041
0.241025
9.007529
0.0000R-squared
0.969199 Mean dependent var
8.039307Adjusted R-squared
0.967578
S.
D. dependent var
0.565486
S.
E. of regression
0.101822 Akaike info criterion-
1.640785Sum squared resid
0.196987 Schwarz criterion-
1.541307Log likelihood1
9.22825 Hannan-Quinn c
r.ter.-
1.619196F-statistic59
7.8626 Durbin-Watson stat
1.159788Prob(F-statistic)
0.000000由题目可知,此模型样本容量为20,查5%显著水平的DW统计表可知,d=
1.201,d=1.411模型中DW=1.590363,d
4.br>5.475--64.18400X(2)经济意义:建筑面积每增加1万平方米,建筑单位成本每平方米减少6
4.18400元。⏺(3)①首先进行点预测,由Y=18
4.br>5.475--
6..18400X得,当x=4.5,y=1556.647②再进行区间估计:用Eviews分:由上表可知,∑x=∑(X—X)=δ(n—
1.= 1.989419 x (12—1)=4
3.5357(X—X)=(
4.5—
3.523333)=
0.95387843当Xf=
4.5时,将相关数据代入计算得到:
1.5
6.647—
2.228x
3..736
0.x√1/12+43.5357/0.95387843≤Yf≤
1.5
6.647+
2.228x
3..736
0.x√1/12+43.5357/0.95387843即Yf的置信区间为(155
6.647—47
8.1231, 1556.647+478.1231)⏺
3.1(1)①对百户拥有家用汽车量计量经济模型,用Eviews分结果如下:⏺②得到模型得:Y=
2.
6.8
5.
0.5.996865X- 0.524027 X-2.265680 X③对模型进行检验:1)可决系数是
0.666062,修正的可决系数为0.628957,说明模型对样本拟合较好2)F检验,F=1
7.95108>F(
3.27)=3.65,回归方程显著。3)t检验,t统计量分别为
4.749476,4.
2.5020,-2.922950,-4.366842,均大于t(
2.)=2.0518,所以这些系数都是显著的。④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1万元,百户拥有家用汽车增加
5.996865辆,城镇人口比重增加1个百分点,百户拥有家用汽车减少
0.524027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2.265680辆。(3)用EViews分得:⏺模型方程为:Y=
5.13567
0.X-
2..
8.005 LNX-230.8481 LNX+1148.758此分得出的可决系数为
0.691952>0.666062,拟合程度得到了提高,可这样改进。
3.2(1)对出口货物总额计量经济模型,用Eviews分结果如下::⏺①由上可知,模型为:Y =
0.
1.5474X + 1
8.85348X - 18231.58②对模型进行检验:1)可决系数是
0.985838,修正的可决系数为0.983950,说明模型对样本拟合较好
2.F检验,F=522.0976>F(2,15)=
4.77,回归方程显著3)t检验,t统计量分别为X
2.系数对应t值为
1.br>0.58454,大于t(15)=2.131,系数是显著的,X3的系数对应t值为1.928512,小于t(15)=2.131,说明此系数是不显著的。(2)对于对数模型,用Eviews分结果如下:①由上可知,模型为:LNY=-2
0.52048+
1.564221 LNX+1.760695 LNX②对模型进行检验:1)可决系数是
0.986295,修正的可决系数为0.984467,说明模型对样本拟合较好。2)F检验,F=53
9.736
4.gt; F(2,15)=4.77,回归方程显著。
3.t检验,t统计量分别为-3.
7.7363,17.57789,
2.581229,均大于t(15)=2.131,所以这些系数都是显著的。⏺有上可知,关系式为y=5
6.64794+
0.128360x②关于人均寿命与成人识字率的关系,用Eviews分如下:⏺(3)①(1)式中的经济意义:工业增加1亿元,出口货物总额增加
0.135474亿元,人民币汇率增加1,出口货物总额增加1
8.85348亿元。②(2)式中的经济意义:工业增加额每增加
1.,出口货物总额增加1.564221%,人民币汇率每增加1%,出口货物总额增加1.760695%
3.3(1)对家庭书刊消费对家庭月平均收入和户主受教育年数计量模型,由Eviews分结果如下:⏺①模型为:Y =
0.086450X + 5
2.37031T-50.01638②对模型进行检验:1)可决系数是
0.951235,修正的可决系数为0.944732,说明模型对样本拟合较好。2)F检验,F=53
9.736
4.gt; F(2,15)=4.77,回归方程显著。3)t检验,t统计量分别为
2.944186,1
0.06702,均大于t(15)=2.131,所以这些系数都是显著的。③经济意义:家庭月平均收入增加1元,家庭书刊年消费支出增加
0.086450元,户主受教育年数增加1年,家庭书刊年消费支出增加5
2.37031元。(2)用Eviews分:①⏺②以上分别是y与T,X与T的一元回归模型分别是:Y = 6
3.0
1.76T - 11.58171X = 12
3.1516T +
4.4.5888(3)对残差进行模型分,用Eviews分结果如下:Log likelihood-9
1.90460 Hannan-Quinn c
r.ter.
6.247709F-statistic1
7.95108 Durbin-Watson stat
1.147253Prob(F-statistic)
0.000001⏺模型为:E2 =
0.086450E
3.+ 3.96e-14参数:斜率系数α为
0.086450,截距为
3.96e-14(3)由上可知,β2与α2的系数是一样的。回归系数与被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)预期的符号是X,X,X,X,X的符号为正,X的符号为负(2)根据Eviews分得到数据如下:①与预期不相符。②评价:1)可决系数为
0.994869,数据相当大,可以认为拟合程度很好。2)F检验,F=46
5.3617>F(5.12)=3,89,回归方程显著3)T检验[2],X,X,X,X,XX系数对应的t值分别为:
1.
2.433
0.0.490501,-1.005377,0.951671,0.476621,均小于t(12)=2.179,所以所得系数都是不显著的。(3)根据Eviews分得到数据如下:⏺Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/08/14 Time: 17:28Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientSt
d. Errort-StatisticPro
b. X2
5.135670
1.010270
5.083465
0.0000LNX3-
2..81005
6.771820-
3.368378
0.0023LNX4-23
0.84814
9.46791-
4.666624
0.0001C114
8.75822
8.2917
5.031974
0.0000R-squared
0.691952 Mean dependent var1
6.77355Adjusted R-squared
0.657725
S.
D. dependent var
8.252535
S.
E. of regression
4.828088 Akaike info criterion
6.106692Sum squared resid62
9.3818 Schwarz criterion
6.291723①得到模型的方程为:Y=
0.001032 X-0.05
4.65 X+4.205481②评价:1)可决系数为
0.993601,数据相当大,可以认为拟合程度很好。2)F检验,F=116
4.
5.7>F(5.12)=3,89,回归方程显著3)T检验,X系数对应的t值为4
6.79946,大于t(
1.br>
2.=2.179,所以系数是显著的,即人均GDP对年底存款余额有显著影响。 X系数对应的t值为-1.762581,小于t(12)=2.179,所以系数是不显著的。⏺
4.3(1)根据Eviews分得到数据如下:由上可知,关系式为y=3
8.79424+
0.331971x③关于人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的关系,用Eviews分如下:得到的模型方程为:LNY=
1.
3.8533 LNGDP-
0.421791 LNCPI-3.111486(2)1该模型的可决系数为
0.988051,可决系数很高,F检验值为99
2.2582,明显显著。但当α=
0.05时,t(
2.)=2.064,LNCPI的系数不显著,可能存在多重共线性。②得到相关系数矩阵如下:LNGDP, LNCPI之间的相关系数很高,证实确实存在多重共线性。(3)由Eviews得:
题目解答
答案
word/media/image3.png word/media/image3.png word/media/image3.png word/media/image3.png word/media/image3.png word/media/image3.png word/media/image3.png word/media/image3.png word/media/image3.png word/media/image3.png word/media/image3.png word/media/image3.png word/media/image3.png word/media/image3.png word/media/image3.png word/media/image3.png word/media/image3.png word/media/image3.png word/media/image3.png word/media/image3.png word/media/image3.png word/media/image3.png word/media/image3.png