計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)(龐浩)第二版_科學(xué)出版社_課后答案_二章[2]

1、大家好,互幫互助是傳統(tǒng)美德,遠(yuǎn)離金錢買賣,從自身做 起為這個(gè) word 花了 10金幣,先免費(fèi)發(fā)給大家,以后我會(huì)陸 續(xù)上傳免費(fèi)內(nèi)容,本人強(qiáng)烈鄙視那種漫天要價(jià)的行為,希望 大家支持火焰海水海水計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)全部答案(龐浩第二版第二章練習(xí)題及參考解答2.1 為研究中國(guó)的貨幣供應(yīng)量 (以貨幣與準(zhǔn)貨幣 M2表示 與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 (GDP的相互 依存關(guān)系,分析表中 1990年 2007年中國(guó)貨幣供應(yīng)量(M2和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP 的有 關(guān)數(shù)據(jù) :表 2.9 1990年 2007年中國(guó)貨幣供應(yīng)量和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 (單位 :億元 資料來(lái)源 :中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒 2008, 中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社對(duì)貨幣供應(yīng)量與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值作相關(guān)

2、分析,并說(shuō)明相關(guān)分析結(jié)果的經(jīng)濟(jì)意義。練習(xí)題 2.1 參考解答 :計(jì)算中國(guó)貨幣供應(yīng)量 (以貨幣與準(zhǔn)貨幣 M2表示 與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP的相關(guān)系數(shù)為 :計(jì)算方法 : XY n X Y X Y r -= 或 , ( X Y X X Y Y r -= 計(jì)算結(jié)果 :M2GDPM2 10.996426148646GDP0.9964261486461經(jīng)濟(jì)意義 : 這說(shuō)明中國(guó)貨幣供應(yīng)量與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 (GDP的線性相關(guān)系數(shù)為 0.996426, 線性 相關(guān)程度相當(dāng)高。2.2 為研究美國(guó)軟飲料公司的廣告費(fèi)用 X 與銷售數(shù)量 Y 的關(guān)系 , 分析七種主要品牌軟飲 料公司的有關(guān)數(shù)據(jù)表 2. 10 美國(guó)軟飲料公司廣

3、告費(fèi)用與銷售數(shù)量 資料來(lái)源 :(美 Anderson D R等 . 商務(wù)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì) . 機(jī)械工業(yè)出版社 .1998. 405繪制美國(guó)軟飲料公司廣告費(fèi)用與銷售數(shù)量的相關(guān)圖 , 并計(jì)算相關(guān)系數(shù),分析其相關(guān)程 度。能否在此基礎(chǔ)上建立回歸模型作回歸分析?練習(xí)題 2.2參考解答美國(guó)軟飲料公司的廣告費(fèi)用 X 與銷售數(shù)量 Y的散點(diǎn)圖為 說(shuō)明美國(guó)軟飲料公司的廣告費(fèi)用 X 與銷售數(shù)量 Y 正線性相關(guān)。 說(shuō)明美國(guó)軟飲料公司的廣告費(fèi)用 X 與銷售數(shù)量 Y 的正相關(guān)程度相當(dāng)高。若以銷售數(shù)量 Y 為被解釋變量 , 以廣告費(fèi)用 X 為解釋變量 , 可建立線性回歸模型 i i i u X Y +=21 利用 EViews

4、估計(jì)其參數(shù)結(jié)果為 經(jīng) t 檢驗(yàn)表明 , 廣告費(fèi)用 X 對(duì)美國(guó)軟飲料公司的銷售數(shù)量 Y 確有顯著影響?；貧w結(jié)果表明, 廣告費(fèi)用 X 每增加 1百萬(wàn)美元 , 平均說(shuō)來(lái)軟飲料公司的銷售數(shù)量將增加 14.40359(百萬(wàn)箱 。2.3 為了研究深圳市地方預(yù)算內(nèi)財(cái)政收入與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的關(guān)系,得到以下數(shù)據(jù):表 2.11 深圳市地方預(yù)算內(nèi)財(cái)政收入與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 資料來(lái)源 : 深圳市統(tǒng)計(jì)年鑒 2008. 中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社(1建立深圳地方預(yù)算內(nèi)財(cái)政收入對(duì)本市生產(chǎn)總值 GDP 的回歸模型;(2估計(jì)所建立模型的參數(shù),解釋斜率系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義;(3對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。(4若是 2008年深圳市的本市生產(chǎn)總值為 8000億元

5、, 試對(duì) 2008年深圳市的財(cái)政收入 作出點(diǎn)預(yù)測(cè)和區(qū)間預(yù)測(cè) (0.05= 。練習(xí)題 2.3參考解答 : 1、 建立深圳地方預(yù)算內(nèi)財(cái)政收入對(duì) GDP 的回歸模型,建立 EViews 文件,利用地方預(yù)算內(nèi)財(cái)政收入(Y 和 GDP 的數(shù)據(jù)表,作散點(diǎn)圖 可看出地方預(yù)算內(nèi)財(cái)政收入(Y 和 GDP 的關(guān)系近似直線關(guān)系,可建立線性回歸模型: t t t u GDP Y +=21 利用 EViews 估計(jì)其參數(shù)結(jié)果為 即 20.46110.0850t tY GDP =+ (9.8674 (0.0033t=(2.0736 (26.1038 R 2=0.9771 F=681.4064經(jīng)檢驗(yàn)說(shuō)明 , 深圳市的 GD

6、P 對(duì)地方財(cái)政收入確有顯著影響。 20.9771R =,說(shuō)明 GDP 解釋了地方財(cái)政收入變動(dòng)的近 98%,模型擬合程度較好。模型說(shuō)明當(dāng) GDP 每增長(zhǎng) 1億元時(shí),平均說(shuō)來(lái)地方財(cái)政收入將增長(zhǎng) 0.0850億元。 當(dāng) 2008年 GDP 為 7500億元時(shí),地方財(cái)政收入的點(diǎn)預(yù)測(cè)值為: 200820.46110.08508000700.4611Y =+=(億元 區(qū)間預(yù)測(cè):為了作區(qū)間預(yù)測(cè),取 0.05=, f Y 平均值置信度 95%的預(yù)測(cè)區(qū)間為: 2f Y t 利用 EViews 由 GDP 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)量得到 2031. 26x = 2300. 773X = n=18 則有222(1 2031.26

7、6(181 70142706.5669ix xn =-=-= 221( (80002300.773 32481188.3976f XX -=-=取 0.05=, 2008700.4611Y =, 0.025(18-2 =2.120t 平均值置信度 95%的預(yù)測(cè)區(qū)間為:2f Y t 20088000GDP =時(shí)700.46112.12027.2602 700.461141.6191= (億元f Y 個(gè)別值置信度 95%的預(yù)測(cè)區(qū)間為:2f Y t 即 700.46112.12027.2602 700.461171.2181= (億元2.4 為研究中國(guó)改革開(kāi)放以來(lái)國(guó)民總收入與最終消費(fèi)的關(guān)系,搜集到以

8、下數(shù)據(jù): 表 2.12 中國(guó)國(guó)民總收入與最終消費(fèi) (單位:億元 資料來(lái)源:中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒 2008. 中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社, 2008.(1 以分析國(guó)民總收入對(duì)消費(fèi)的推動(dòng)作用為目的,建立線性回歸方程,并估計(jì)其參數(shù)。 (2 計(jì)算回歸估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差 和可決系數(shù) 2R 。 (3 對(duì)回歸系數(shù)進(jìn)行顯著性水平為 5%的顯著性檢驗(yàn)。(4 如果 2008年全年國(guó)民總收入為 300670億元,比上年增長(zhǎng) 9.0%,預(yù)測(cè)可能達(dá)到的最終 消費(fèi)水平,并對(duì)最終消費(fèi)的均值給出置信度為 95%的預(yù)測(cè)區(qū)間。練習(xí)題 2.4參考解答:(1以最終消費(fèi)為被解釋變量 Y ,以國(guó)民總收入為解釋變量 X ,建立線性回歸模型: i i i u X

9、Y +=21 利用 EViews 估計(jì)參數(shù)并檢驗(yàn) 回歸分析結(jié)果為 :3044.3430.530112t tY X =+ (895.4040 (0.00967 t= (3.3999 (54.820820.9908R = n=30(2回歸估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差即估計(jì)的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)誤差 =, 由 EViews 估 計(jì)參數(shù)和檢驗(yàn)結(jié)果得 3580.903=, 可決系數(shù)為 0.9908。 (3由 t 分布表可查得 0.025(302 2.048t -=, 由于 20.02554.8208(282.048t t =>= , 或由P 值 =0.000可以看出 , 對(duì)回歸系數(shù)進(jìn)行顯著性水平為 5%的顯著性檢驗(yàn)

10、表明 , 國(guó)民總收入對(duì)最終消費(fèi)有顯著影響。(4如果 2008年全年國(guó)民總收入為 300670億元,預(yù)測(cè)可能達(dá)到的最終消費(fèi)水平為 :20083044.3430.530112300670162433.1180Y =+=(億元 對(duì)最終消費(fèi)的均值置信度為 95%的預(yù)測(cè)區(qū)間為 :2f Y t 由 Eviews 計(jì)算國(guó)民總收入 X 變量樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)量得 : 68765.51x = 63270. 07X = n=30 則有222(1 68765. 51(301 137132165601. 2429ix xn =-=-= 22( (30067063270.07 56358726764.0049f X X -

11、=-=取 0.05=, 2008162433.1180Y =, 0.025(30-2 =2.048t , 已知 3580.903=, 平均值置信 度 95%的預(yù)測(cè)區(qū)間為:f Y t =162433.11802.0483580.903 =162433.11884888.4110 (億元2.5 美國(guó)各航空公司業(yè)績(jī)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)公布在 華爾街日?qǐng)?bào) 1999年年鑒 (The Wall Street Journal Almanac 1999上。航班正點(diǎn)到達(dá)的比率和每 10萬(wàn)名乘客投訴的次數(shù)的數(shù)據(jù)如下 1。表 2.13 美國(guó)各航空公司業(yè)績(jī)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 1資料來(lái)源 :(美 David R.Anderson等商務(wù)與

12、經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì) ,第 405頁(yè),機(jī)械工業(yè)出版社 資料來(lái)源 :(美 Anderson D R等 . 商務(wù)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì) . 機(jī)械工業(yè)出版社 .1998, 405.(1畫(huà)出這些數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖(2根據(jù)散點(diǎn)圖。表明二變量之間存在什么關(guān)系?(3估計(jì)描述投訴率如何依賴航班按時(shí)到達(dá)正點(diǎn)率的回歸方程。 (4對(duì)估計(jì)的回歸方程斜率的意義作出解釋。(5如果航班按時(shí)到達(dá)的正點(diǎn)率為 80%,估計(jì)每 10萬(wàn)名乘客投訴的次數(shù)是多少?練習(xí)題 2.5參考解答:美國(guó)各航空公司航班正點(diǎn)到達(dá)比率 X 和每 10萬(wàn)名乘客投訴次數(shù) Y 的散點(diǎn)圖為 由圖形看出航班正點(diǎn)到達(dá)比率和每 10萬(wàn)名乘客投訴次數(shù)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系 , 利用建立描述投訴率(Y 依賴航

13、班按時(shí)到達(dá)正點(diǎn)率(X 的回歸方程: i i i u X Y +=21利用 EViews 估計(jì)其參數(shù)結(jié)果為 即 ii X Y 070414. 0017832. 6-= (1.017832 (-0.014176t=(5.718961 (-4.967254 R 2=0.778996 F=24.67361從檢驗(yàn)結(jié)果可以看出 , 航班正點(diǎn)到達(dá)比率對(duì)乘客投訴次數(shù)確有顯著影響。這說(shuō)明當(dāng)航班正點(diǎn)到達(dá)比率每提 1個(gè)百分點(diǎn) , 平均說(shuō)來(lái)每 10萬(wàn)名乘客投訴次數(shù)將下降 0.07次。如果航班按時(shí)到達(dá)的正點(diǎn)率為 80%,估計(jì)每 10萬(wàn)名乘客投訴的次數(shù)為 384712. 080070414. 0017832. 6=-=i

14、Y (次2.6 表 2.34中是 16支公益股票某年的每股帳面價(jià)值 Y 和當(dāng)年紅利 X 的數(shù)據(jù):表 2.14 某年 16支公益股票每股帳面價(jià)值和當(dāng)年紅利 (1分析每股帳面價(jià)值和當(dāng)年紅利的相關(guān)性 ? (2 建立每股帳面價(jià)值和當(dāng)年紅利的回歸方程; (3解釋回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義。練習(xí)題 2.6參考解答:1.分析每股帳面價(jià)值和當(dāng)年紅利的相關(guān)性 作散布圖: 從圖形看似乎具有一定正相關(guān)性,計(jì)算相關(guān)系數(shù): 每股帳面價(jià)值和當(dāng)年紅利的相關(guān)系數(shù)為 0.7086472.建立每股帳面價(jià)值 X 和當(dāng)年紅利 Y 的回歸方程:12i i i Y X u =+回歸結(jié)果: 參數(shù) 2的 t 檢驗(yàn):t 值為 3.7580, 查表 0

15、.025(162 2.145t -=<23.7580t =, 或者 P 值為0.0021<0.05=, 表明每股紅利對(duì)帳面價(jià)值有顯著的影響。 3. 回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義:平均說(shuō)來(lái)公司的股票每股紅利增加 1元,當(dāng)年帳面價(jià)值將增加 6.8942元2.7 設(shè)銷售收入 X 為解釋變量,銷售成本 Y 為被解釋變量?，F(xiàn)已根據(jù)某百貨公司某年 12個(gè)月的有關(guān)資料計(jì)算出以下數(shù)據(jù):(單位:萬(wàn)元 2( 425053.73tX X -= 647. 88X = 2( 262855.25tYY -= 549.8Y =( 334229.09tt XX Y Y -=(1 擬合簡(jiǎn)單線性回歸方程,并對(duì)方程中回歸系數(shù)的經(jīng)

16、濟(jì)意義作出解釋。 (2 計(jì)算可決系數(shù)和回歸估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差。 (3 對(duì) 2進(jìn)行顯著水平為 5%的顯著性檢驗(yàn)。(4 假定下年 1月銷售收入為 800萬(wàn)元,利用擬合的回歸方程預(yù)測(cè)其銷售成本,并給出置信度為 95%的預(yù)測(cè)區(qū)間。練習(xí)題 2.7參考解答:(1建立回歸模型 : i i i u X Y +=21用 OLS 法估計(jì)參數(shù) : 222( 334229.090.7863( 425053.73iiiiiiX X Y Y x yX X x-=-12549.80.7863647.8866.2872Y X =-=-= 估計(jì)結(jié)果為 : 66.28720.7863i iY X =+ 說(shuō)明該百貨公司銷售收入每增加

17、1元 , 平均說(shuō)來(lái)銷售成本將增加 0.7863元。 (2計(jì)算可決系數(shù)和回歸估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差 可決系數(shù)為:22222222222(0.7863425053.73262796.990.999778262855.25262855.25i i iiiiy x x R y yy=由 2221i ie ry=- 可得 222(1 i i e R y =-222(1 (10.999778 262855.2558.3539i i e R y =-=-=回歸估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差: 2.4157= (3 對(duì) 2進(jìn)行顯著水平為 5%的顯著性檢驗(yàn)*22222(2 ( ( t t n SE SE -=-22.4157( 0.0

18、037651.9614SE = *220.7863212.51350.0037( t SE =查表得 0.05=時(shí) , 0.025(122 2.228t -=<*212.5135t = 表明 2顯著不為 0, 銷售收入對(duì)銷售成本有顯著影響 .(4 假定下年 1月銷售收入為 800萬(wàn)元,利用擬合的回歸方程預(yù)測(cè)其銷售成本,并給出置信度為 95%的預(yù)測(cè)區(qū)間。66.28720.786366.28720.7863800695.3272i iY X =+=+=萬(wàn)元 預(yù)測(cè)區(qū)間為 : 2F F Y Y t = 695.32722.2282.4157695.32721.9978F Y = 2.8 表 2.

19、15中是 1992年亞洲各國(guó)人均壽命 (Y 、 按購(gòu)買力平價(jià)計(jì)算的人均 GDP (X1 、 成人識(shí)字率(X2 、一歲兒童疫苗接種率(X3的數(shù)據(jù) : 表 2.15 1992年亞洲各國(guó)人均壽命等數(shù)據(jù) 資料來(lái)源:聯(lián)合國(guó)發(fā)展規(guī)劃署 . 人的發(fā)展報(bào)告 . 1993(1分別設(shè)定簡(jiǎn)單線性回歸模型,分析各國(guó)人均壽命與人均 GDP 、成人識(shí)字率、一歲兒 童疫苗接種率的數(shù)量關(guān)系。(2對(duì)所建立的多個(gè)回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)。 (3分析對(duì)比各個(gè)簡(jiǎn)單線性回歸模型。練習(xí)題 2.8參考解答:(1 分別設(shè)定簡(jiǎn)單線性回歸模型,分析各國(guó)人均壽命與人均 GDP 、成人識(shí)字率、一歲兒童疫苗接種率的數(shù)量關(guān)系 : 1 人均壽命與人均 GDP 關(guān)

20、系 121i i i Y X u =+ 估計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果 : 2 人均壽命與成人識(shí)字率關(guān)系 3 人均壽命與一歲兒童疫苗接種率關(guān)系 (2對(duì)所建立的多個(gè)回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)由人均 GDP 、 成人識(shí)字率、 一歲兒童疫苗接種率分別對(duì)人均壽命回歸結(jié)果的參數(shù) t 檢驗(yàn) 值均明確大于其臨界值 , 而且從對(duì)應(yīng)的 P 值看 , 均小于 0.05, 所以人均 GDP 、成人識(shí)字率、一 歲兒童疫苗接種率分別對(duì)人均壽命都有顯著影響 .(3分析對(duì)比各個(gè)簡(jiǎn)單線性回歸模型人均壽命與人均 GDP 回歸的可決系數(shù)為 0.5261人均壽命與成人識(shí)字率回歸的可決系數(shù)為 0.7168人均壽命與一歲兒童疫苗接種率的可決系數(shù)為 0.5379相

21、對(duì)說(shuō)來(lái),人均壽命由成人識(shí)字率作出解釋的比重更大一些 2.9 按照“弗里德曼的持久收入假說(shuō)”： 持久消費(fèi) Y 正比于持久收入 X ，依此假說(shuō) 建立的計(jì)量模型沒(méi)有截距項(xiàng)，設(shè)定的模型應(yīng)該為：Yi = 2 X i + ui ，這是一個(gè)過(guò)原點(diǎn)的回歸。 在古典假定滿足時(shí)，證明過(guò)原點(diǎn)的回歸中 2 的 OLS 估計(jì)量 2 的計(jì)算公式是什么？對(duì)該模 型是否仍有 e i = 0 和 ei X i = 0 ？對(duì)比有截距項(xiàng)模型和無(wú)截距項(xiàng)模型參數(shù)的 OLS 估計(jì) 有什么不同？ 參考解答： 練習(xí)題 2.9 參考解答： 沒(méi)有截距項(xiàng)的過(guò)原點(diǎn)回歸模型為: Yi = 2 X i + u 因?yàn)?e = (Y X 2 i i 2 i

22、 2 2 求偏導(dǎo) ei2 = 2 (Yi 2 X i ( X i = 2 ei X i ei2 = 2 (Yi 2 X i ( X i = 0 2 令 得 2 = X iYi 2 i X 而有截距項(xiàng)的回歸為 2 = x y x i 2 i i 對(duì)于過(guò)原點(diǎn)的回歸，由 OLS 原則: e i = 0 已不再成立, 但是 ei X i = 0 是成立的。 2 = ei2 還可以證明對(duì)于過(guò)原點(diǎn)的回歸 2 Var ( 2 = ， X i2 2 Var ( 2 = xi2 ， n 1 2 i 而有截距項(xiàng)的回歸為 2 e = n2 2.10 練習(xí)題 2.3 中如果將“地方財(cái)政收入”和“本市生產(chǎn)總值”數(shù)據(jù)的計(jì)

23、量單位分別或 同時(shí)由”億元”改為”萬(wàn)元”，重新估計(jì)參數(shù)，對(duì)比參數(shù)估計(jì)及檢驗(yàn)結(jié)果與計(jì)量單位更改之前有 什么區(qū)別? 你能從中總結(jié)出什么規(guī)律性嗎？ 參考解答： 練習(xí)題 2.10 參考解答： 如果將“地方財(cái)政收入 Y”和“本市生產(chǎn)總值 GDP” 數(shù)據(jù)的計(jì)量單位分別或同時(shí)由”億元”改為” 萬(wàn)元”，數(shù)據(jù)變?yōu)椋?深圳市地方預(yù)算內(nèi)財(cái)政收入與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 年 份 地方預(yù)算內(nèi)財(cái)政收入 Y （億元）Y1 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 21.70 27.33 42.96

24、 67.25 74.40. 88.02 131.75 142.06 164.39 184.21 221.92 262.49 265.93 290.84 321.47 421.38 500.88 658.06 （萬(wàn)元）Y2 217000 273300 429600 672500 744000 880200 1317500 1420600 1643900 1842100 2219200 2624900 2659300 2908400 3214700 4213800 5008800 6580600 本市生產(chǎn)總值(GDP （億元）GDP1 171.67 236.66 317.32 453.14 634

25、.67 842.48 1048.44 1297.42 1534.73 1804.02 2187.45 2482.49 2969.52 3585.72 4282.14 4950.91 5813.56 6801.57 （萬(wàn)元） GDP2 1716700 2366600 3173200 4531400 6346700 8424800 10484400 12974200 15347300 18040200 21874500 24824900 29695200 35857200 42821400 49509100 58135600 68015700 A.當(dāng)“地方財(cái)政收入”和“本市生產(chǎn)總值”數(shù)據(jù)的計(jì)量單位均為“億元”