第八章練習(xí)試題和參考答案

1、專業(yè)資料第八章練習(xí)題8.1為了評(píng)價(jià)從1979年7月起聯(lián)邦放寬利率管制政策以來(lái)的影響，S.蘭格用1975年第三季度至1983年第二季度數(shù)據(jù)估計(jì)得到如下模型：Y? =8.58710.1328P 0.7102Jnt 0.2389Mt + 0.6592Yt+2.5831DtSe= (1.9563 ) (0.0992) (0.1909) (0.0727) (0.1036) (0.7549)R2 =0.9156其中，Y為3個(gè)月國(guó)庫(kù)券利率；P為預(yù)期通貨膨脹率； Un為季節(jié)調(diào)整后的失業(yè)率； M為 基礎(chǔ)貨幣的變化；D為虛擬變量，1979年7月1日前D=0,1979年7月1日后D=1。括號(hào)內(nèi) 是估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差。試回

2、答：1)如何對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行解釋；2)放寬利率管制有何效果？【練習(xí)題8.1參考解答】1)各變量對(duì)Y的影響都是顯著的，整體模型擬合也較好。2)由于虛擬變量D對(duì)Y的影響是顯著的，因此放寬利率管制對(duì) 3個(gè)月國(guó)庫(kù)券利率有顯著 影響。8.2在一項(xiàng)對(duì)某地區(qū)大學(xué)生月消費(fèi)支出的調(diào)查研究中，反映出不同狀況大學(xué)生的消費(fèi)支出有差異，除了受家庭每月收入水平影響外，例如是否獲得到獎(jiǎng)學(xué)金、來(lái)自農(nóng)村還是城市、 家庭在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)還是欠發(fā)達(dá)地區(qū)、 性別等因素可能對(duì)大學(xué)生的消費(fèi)水平也有影響，而且這些因素間可能還有一定交互作用。選擇比較不同狀況大學(xué)生消費(fèi)水平的適當(dāng)基礎(chǔ)類(lèi)型， 并設(shè)定合適的計(jì)量模型檢驗(yàn)如下幾種狀況學(xué)生與其他學(xué)生的平均

3、消費(fèi)支出是否有顯著差異：(1)來(lái)自發(fā)達(dá)地區(qū)、城市地區(qū)、得到獎(jiǎng)學(xué)金的女生的平均消費(fèi)支出；(2)來(lái)自欠發(fā)達(dá)地區(qū)、農(nóng)村地區(qū)、得到獎(jiǎng)學(xué)金的男生的平均消費(fèi)支出；(3)來(lái)自欠發(fā)達(dá)地區(qū)、城市地區(qū)、未得到獎(jiǎng)學(xué)金的女生的平均消費(fèi)支出；(4)來(lái)自發(fā)達(dá)地區(qū)、農(nóng)村地區(qū)、得到獎(jiǎng)學(xué)金的女生的平均消費(fèi)支出。【練習(xí)題8.2參考解答】建議學(xué)生自己獨(dú)立完成8.3表8.4是中國(guó)城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民消費(fèi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。表8.4 城鎮(zhèn)居民、農(nóng)村居民現(xiàn)價(jià)消費(fèi)水平統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)單位：元年份居民消費(fèi) 水平農(nóng)村居民 消費(fèi)水平城鎮(zhèn)居民 消費(fèi)水平年份居民消費(fèi) 水平農(nóng)村居民 消費(fèi)水平城鎮(zhèn)居民 消費(fèi)水平1978184138405199627891626553219

4、792081594251997300217225823198023817848919983159173061091981264201521199933461766640519822882235362000363218606850198331625055820013887196971611984361287618200241442062748619854463497652003447521038060198649737887220045032231989121987565421998200555962657959319887145091311200662992950106181989788549

5、1466200773103347121301990833560159620088430390113653199193260218402009928341631490419921116688226220101052247001654619931393805292420111227256331875019941833103838522012139466475208641995235513134931數(shù)據(jù)來(lái)源：中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)1）運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的方差分析方法，試對(duì)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平和農(nóng)村居民消費(fèi)水平進(jìn)行方差 分析，計(jì)算組間方差、組內(nèi)方差，估計(jì)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的均值和農(nóng)村居民消費(fèi)的均值。2）運(yùn)用虛擬解釋變量的

6、計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法，再對(duì)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平和農(nóng)村居民消費(fèi)水平兩組 數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析。3）對(duì)上述兩種方差分析的結(jié)果進(jìn)行比較，你能發(fā)現(xiàn)什么？【練習(xí)題8.3參考解答】1）方差分析在Eviews中錄入相應(yīng)的數(shù)據(jù)，顯示城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平xfcity 、農(nóng)村居民消費(fèi)水平xfcountry 。在此數(shù)據(jù)界面左上角點(diǎn)擊"view" t Tests of Equality ，選擇"Mearn",有如下結(jié)果Test for Equality of Means Between SeriesDate: 08/16/13 Time: 16:52Sample: 1978 2012Include

7、d observations: 35MethoddfValueProbabili tyt-test684.1365900.0001Anova F-statistic(1,68)17.111380.0001Analysis of VarianceSource of VariationdfSum of Sq.Mean Sq.Between13.05E+083.05E+08Within681.21E+0917828696Total691.52E+0921991664Category StatisticsVariableCountMeanStd. Dev.Std. Err. of MeanXFCITY

8、r 355879.0005738.585969.9979XFCOUNTRY351703.7431651.070279.0818All703791.3714689.527560.5057Test for Equality of Means Between SeriesDate: 08/16/13 Time: 17:17Sample: 1978 2012Included observations: 35MethoddfValueProbability9.91359144992841e-0t-test684.1365898534117259.91359144992841e-0Anova F-stat

9、istic(1,68)17.11137561534885Analysis of VarianceSource of VariationdfSum of Sq.Mean Sq.Between1305073513.657143305073513.657143Within681212351326.6857117828695.9806723Total691517424840.3428621991664.352795Category StatisticsVariableStd. Err.CountMeanStd. Dev.of MeanXFCITY3558795738.58504285836969.99

10、7913018633XFCOUNTRY'351703.742857142861651.07046101216279.081844996199All703791.371428571434689.52709266031560.505694539634其中，1）組間方差=3.05E+08;組內(nèi)方差=1.21E+09;2）城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的均值 =5879.000 ;農(nóng)村居民消費(fèi)的均值 =1703.743。2)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)估計(jì)結(jié)果：士例十二、兒1城鎮(zhèn)居民虛擬變里設(shè)te : DUM =0其他Dependent Variable: XFMethod: Least SquaresDate: 08/16/1

11、3 Time: 16:57Sample: 1 70Included observations: 70VariableCoefficientStd. Error t-Statistic Prob.C1703.743713.71652.3871420.0198DUM4175.2571009.3484.1365900.0001Mean dependentR-squared0.201047varS.D. dependent3791.371Adjusted R-squared0.189298varAkaike info4689.527S.E. of regression4222.404criterion

12、Schwarz19.56235Sum squared resid1.21E+09criterion19.62659Log likelihood-682.6823F-statisticProb(F-statisti17.11138Durbin-Watson stat0.248744c)0.0000993)比較分析E(XF |DUM =0 )=1703.743,表明農(nóng)村居民平均消費(fèi)水平=1703.743 ,與統(tǒng)計(jì)學(xué)中農(nóng)村居民消費(fèi)的均值=1703.743相等；E(XF |DUM =1 )=1703.743+4175.257 =5879,表明城鎮(zhèn)居民平均消費(fèi)水平=5879,與統(tǒng)計(jì)學(xué)中城鎮(zhèn)居民消費(fèi)的均值

13、=5879.000相等；DU麗系數(shù)4175.257表明平均意義上城鎮(zhèn)與農(nóng)村居民消費(fèi)水平間的差異； 2o總離差平萬(wàn)和=TSS=：S.D. dependent var n -1 =4689.52770 -1)=1517424780(方差分析中，總離差平方和=1517424840.34286=1.52E+09 )殘差平方和=RSS =1212351326.68572 =1.21E 09(方差分析中，組內(nèi)方差 =1212351326.68571=1.21E+09 )解釋了的平方和 =ESS=TSS-RSS =1517424780 -1212351326.68572=305089648.3（方差分析中，

14、組間方差 =305073513.657143=3.05E+08 ）4）其他（略）8.4表8.5是我國(guó)1978年-2012年能源消費(fèi)總量（發(fā)電煤耗計(jì)算法）數(shù)據(jù)。表8.5能源消費(fèi)總量（單位：萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤）年份能源消費(fèi)總量年份能源消費(fèi)總量年份能源消費(fèi)總量197857144199098703200215943119795858819911037832003183792198060275199210917020042134561981594471993115993200523599719826206719941227372006258676198366040199513117620072805081984

15、7090419961351922008291448198576682199713590920093066471986808501998136184201032493919878663219991405692011348002198892997200014553120123620001989969342001150406數(shù)據(jù)來(lái)源：中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)1）畫(huà)出能源消費(fèi)總量的時(shí)間序列圖形，依據(jù)圖形設(shè)定適當(dāng)?shù)挠?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型分析能源消費(fèi) 總量隨時(shí)間變動(dòng)的數(shù)量規(guī)律，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行解釋。2）你能設(shè)定出兩種形式的表現(xiàn)能源消費(fèi)總量隨時(shí)間變動(dòng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型嗎？對(duì)著兩種形式 的模型進(jìn)行比較?！揪毩?xí)題8.4參考解答】建議學(xué)

16、生自己獨(dú)立完成8.5為了分析個(gè)人收入與工作年限、學(xué)歷以及是否為管理人員間的關(guān)系，某銷(xiāo)售公司得到如表8.6所示的數(shù)據(jù)。表8.6某公司銷(xiāo)售人員收入狀況、受教育程度等的調(diào)查數(shù)據(jù)序 號(hào)收入S/（元）工齡X/（年）受教育狀況E是否為管理人員M序 號(hào)收入S/（元）工齡X/（年）受教育狀況E是否為 管理人員M1138761高中是24228846本科是2116081研究生否25169787高中是3187011研究生是26148038本科否4112831本科否27174048高中是5117671研究生否28221848研究生是6208722本科是29135488高中否7117722本科否301446710高中否

17、8105352高中否311594210本科否9121952研究生否322317410研究生是10123133本科否332378010本科是11149753高中是342541011本科是12213713本科是351486111高中否13198003研究生是361688212本科否14114174高中否372417012研究生是15202634研究生是381599013高中否16132314研究生否392633013本科是17128844本科否401794914本科否18132455本科否412568515研究生是19136775研究生否422783716本科是20159655高中是4318838

18、16本科否21123366高中否441748316否22213526研究生是451920717本科否23138396本科否461934620否數(shù)據(jù)來(lái)源:http:Thadi/RABE4試根據(jù)表8.4的數(shù)據(jù)，完成如下工作：1）構(gòu)造用于描述學(xué)歷和管理者的虛擬變量，設(shè)定并估計(jì)描述收入影響因素的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模 型，并簡(jiǎn)要說(shuō)明你對(duì)模型設(shè)定的理由，分析模型估計(jì)的結(jié)果。2）若在上述模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步考慮學(xué)歷與是否管理者間有無(wú)交互效應(yīng)，模型應(yīng)如何 設(shè)定？分析估計(jì)結(jié)果并畫(huà)出殘差圖，你得出的結(jié)論是什么？。3）你還能夠依據(jù)上述交互效應(yīng)模型殘差圖的異常信息對(duì)模型加以完善嗎？【練習(xí)題

19、8.5參考解答】1）虛擬變量設(shè)定：1若第i個(gè)人為高中學(xué)歷：1若第i個(gè)人為本科學(xué)歷EE 二1110其他2110其他1若第i個(gè)人為管理人員M i0其他畫(huà)出工齡與收入間的散點(diǎn)圖：04812162024X280002400020000 S16000120008000表明收入與工齡呈現(xiàn)線性關(guān)系，故可設(shè)定模型為S =？0、X1E12E2 , M u回歸結(jié)果為Dependent Variable: SMethod: Least SquaresDate: 08/16/13 Time: 15:48Sample: 1 46Included observations: 46CoefficieVariablentSt

20、d. Error t-Statistic Prob.C11031.81383.217128.787360.0000X546.184030.5191917.896410.0000E1-2996.210411.7527-7.2767230.0000E2147.8249387.65930.3813270.7049M6883.531313.919021.927730.0000Mean dependentR-squared0.956767var17270.20S.D. dependentAdjusted R-squared0.952549var4716.632Akaike infoS.E. of reg

21、ression1027.437criterion16.80984SchwarzSum squared resid43280719criterion17.00861Log likelihood-381.6264F-statistic226.8359word完美格式Prob(F-statistiDurbin-Watson stat2.236925 c)0.0000002)考慮學(xué)歷與是否管理者間的交互效應(yīng)，設(shè)定模型為S = 01X1E12E2 , M - M E1 M 1 2 E2 M u回歸結(jié)果與殘差圖Dependent Variable: SMethod: Least SquaresDate:

22、08/16/13 Time: 16:11Sample: 1 46Included observations: 46VariableCoefficientStd. Error t-Statistic Prob.C11203.4379.06545141.69820.0000X496.98705.56641589.283140.0000E1-1730.748105.3339-16.431070.0000E2-349.077797.56790-3.5777920.0009M7047.412102.589268.695460.0000E1*M-3066.035149.3304-20.531880.000

23、0E2*M1836.488131.167414.001100.0000Mean dependentR-squared0.998823var17270.20S.D. dependentAdjusted R-squared0.998642var4716.632Akaike infoS.E. of regression173.8086criterion13.29305SchwarzSum squared resid1178168.criterion13.57133Log likelihood-298.7403F-statistic5516.596Prob(F-statistiDurbin-Watso

24、n stat2.244104c)0.00000028000240002000016000120008000Residual Actual Fitted3）殘差圖表明第33個(gè)樣本點(diǎn)為奇異點(diǎn)，剔除第33個(gè)樣本點(diǎn)再度進(jìn)行回歸Dependent Variable: S Method: Least SquaresDate: 08/16/13 Time: 16:16Sample: 1 32 34 46Included observations: 45VariableCoefficientStd. Error t-Statistic Prob.C11199.7130.53338366.80230.0000X

25、498.41782.151688231.64040.0000E1-1741.33640.68250-42.803070.0000E2-357.042337.68114-9.4753560.0000M7040.58039.61907177.70690.0000E1*M-3051.76357.67420-52.913840.0000E2*M1997.53151.7849838.573550.0000Mean dependentR-squared0.999821var17125.53S.D. dependentAdjusted R-squared0.999793var4665.586S.E. of regression67.11893Akaike info11.39284criterionSchwarzSum squared resid171188.1