![龐皓計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)練習(xí)題及參考解答第四版_第1頁(yè)](http://file4.renrendoc.com/view12/M08/2D/17/wKhkGWdSZrCAYbf4AAECgXnUXiE998.jpg)
![龐皓計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)練習(xí)題及參考解答第四版_第2頁(yè)](http://file4.renrendoc.com/view12/M08/2D/17/wKhkGWdSZrCAYbf4AAECgXnUXiE9982.jpg)
![龐皓計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)練習(xí)題及參考解答第四版_第3頁(yè)](http://file4.renrendoc.com/view12/M08/2D/17/wKhkGWdSZrCAYbf4AAECgXnUXiE9983.jpg)
![龐皓計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)練習(xí)題及參考解答第四版_第4頁(yè)](http://file4.renrendoc.com/view12/M08/2D/17/wKhkGWdSZrCAYbf4AAECgXnUXiE9984.jpg)
![龐皓計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)練習(xí)題及參考解答第四版_第5頁(yè)](http://file4.renrendoc.com/view12/M08/2D/17/wKhkGWdSZrCAYbf4AAECgXnUXiE9985.jpg)
版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
中目■上海
龐皓計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)練習(xí)題
及參考解答第四版
Documentserialnumber[UUS9V.T-rL:98YT-UU8CB-UUUT-UUT108]
練習(xí)題
表中是中國(guó)歷年國(guó)內(nèi)旅游總花費(fèi)(Y)、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(XI)、鐵路
里程(X2)、公路里程數(shù)據(jù)(X3)的數(shù)據(jù)。
表中國(guó)歷年國(guó)內(nèi)旅游總花費(fèi)、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、鐵路里程、公
路里程數(shù)據(jù)
年份國(guó)內(nèi)旅游總花費(fèi)(億元)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(億兀)鐵路里程(萬(wàn)公里)A路里程(萬(wàn)公里)
1994
1995
1996
199779715
1998
1999
2000
2001
2002
2003137422
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014643974
2015
201639390
資料來(lái)源:中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒
(1)分別建立線性回歸模型,分析中國(guó)國(guó)內(nèi)旅游總花費(fèi)與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)
總值、鐵路里程、公路里程數(shù)據(jù)的數(shù)量關(guān)系。
(2)對(duì)所建立的回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn),對(duì)幾個(gè)模型估計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行
比較。
【練習(xí)題參考解答】
(1)分別建立億元線性回歸模型建
立y與xl的數(shù)量關(guān)系如下:
A=-3228.02+0.05X
li
DependentVariablaY
MeliodLeastSquares
Date.03/12<18Time.2232
Sample:19942016
Includedobservations:23
VariableCoefficient3td.Errort-StatisticProb.
C-3228.0218343202-3.8690430.0099
X100501310002312215798100090
R-squared0.957231Meandependentvci11003.76
AdjustedR-squarea0.955195SDaepenaentvar11566.83
S.E.cfrecression2469.548Akaikeinfocriterion1854440
Sumsquaredrosid128E*08Schwancriterion1864314
Loglikelihood-211.2606HannanQuinncriter.1856923
F-staisac470.0140DurDin-Watsonstat0.21577C
Prob(F-statistic)0.000000
建立y與x2的數(shù)量關(guān)系如下:
=-39438.73+6165.25X
li
DepcndGn:Vanable:Y
MethodLeastSquares
Date03/12/18Time22:35
Sa-npl^19942016
hdudedobser/alions:23
VanableCoefficientStdEnort-SlatslicProb.
C-39438731950.452-20.220200.0000
X26165.253232.682026.496470.0000
R-sqjared0.970957Meancepencent/ar11003.70
AdustedR-squared0.969574S.D.dependentvar1165683
S.E.ofregression2036.056Akaikeinfociiterion18.15738
Su-nsquaredresid06970504Schwazcriterion18.25611
Logbkelincod-206.8098Hannan-Quinnenter.18.18221
F-statistic7020629Durbin-\Aatsonstat06M706
ProbFstaistic)0.000000
建立y與x3的數(shù)量關(guān)系如下:
”一91°6.17+71.64。
DependentVariabeY
MetnoaLeastsquares
Dato:03/12/18Ti-n?:22:35
Sample.19942016
Includedobsoivatinns,22
VariableCoefficientStd.Errort-StatsticProb.
C-9105.1663170.972-2.8717270.0091
X371.6393810.203027.0213880.0030
R-squared0.701280Meandeoendentvar1100376
AdjustedR-squared0.687055S.D.dependent/ar11666.83
SEofregression6526601A<aikeinfocriterion2048810
Sumsquaredro&id8.95E*08Schwarzcritorion20.58684
Loglikelihood-233.0132Hannan-Quinnalter.20.51293
F-s1a1istic4Q29989Durbin-Wat<5onstat0219452
Prot)(F-5tcti5tic)0.000001
(2)對(duì)所建立的回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn),對(duì)幾個(gè)模型估計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行
比較。
關(guān)于中國(guó)國(guó)內(nèi)旅游總花費(fèi)與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值模型,由上可知,2=
0.987,說(shuō)明所建模型整體上對(duì)樣本數(shù)據(jù)擬合較好。
對(duì)于回歸系數(shù)的t檢驗(yàn):t(Bl)=21.68>(21)=2.08,對(duì)斜率系
0.025
數(shù)的顯著性檢驗(yàn)表明,GDP對(duì)中國(guó)國(guó)內(nèi)旅游總花費(fèi)有顯著影響。
同理:關(guān)于中國(guó)國(guó)內(nèi)旅游總花費(fèi)與鐵路里程模型,由上可知,2=
0.971,說(shuō)明所建模型整體上對(duì)樣本數(shù)據(jù)擬合較好。
對(duì)于回歸系數(shù)的t檢驗(yàn):t(31)=26,50>(21)=2.08,對(duì)斜率系
0.025
數(shù)的顯著性檢驗(yàn)表明,鐵路里程對(duì)中國(guó)國(guó)內(nèi)旅游總花費(fèi)有顯著影響。
關(guān)于中國(guó)國(guó)內(nèi)旅游總花費(fèi)與公路里程模型,由上可知,2=0.701,
說(shuō)明所建模型整體上對(duì)樣本數(shù)據(jù)擬合較好。
對(duì)于回歸系數(shù)的t檢驗(yàn):t(Bl)=7.02>(21)=2.08,對(duì)斜率系
0.025
數(shù)的顯著性檢驗(yàn)表明,公路里程對(duì)中國(guó)國(guó)內(nèi)旅游總花費(fèi)有顯著影響。
為了研究浙江省一般預(yù)算總收入與地區(qū)生產(chǎn)總值的關(guān)系,由浙江省統(tǒng)
計(jì)年鑒得到如表所示的數(shù)據(jù)。
表浙江省財(cái)政預(yù)算收入與地區(qū)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)
年份一般預(yù)算總收地區(qū)生產(chǎn)總年份一般預(yù)算總
地區(qū)生產(chǎn)總
入值收入
值(億元)
(億元)(億元)(億元)
YXYX
19781998
19791999
19802000
19812001
19822002
19832003
19842004
19852005
19862006
19872007
19882008
19892009
19902010
19912011
19922012
19932013
19942014
19952015
19962016
1997
⑴建立浙江省一般預(yù)算收入與全省地區(qū)生產(chǎn)總值的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型,
估計(jì)模型的參數(shù),檢驗(yàn)?zāi)P偷娘@著性,用規(guī)范的形式寫出估計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果,并
解釋所估計(jì)參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義
(2)如果2017年,浙江省地區(qū)生產(chǎn)總值為52000億元,比上年增長(zhǎng)
10%,利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型對(duì)浙江省2017年的一般預(yù)算收入做出點(diǎn)預(yù)測(cè)和區(qū)
間預(yù)測(cè)
⑶建立浙江省一般預(yù)算收入的對(duì)數(shù)與地區(qū)生產(chǎn)總值對(duì)數(shù)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模
型,估計(jì)模型的參數(shù),檢驗(yàn)?zāi)P偷娘@著性,并解釋所估計(jì)參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義。
【練習(xí)題參考解答】
(1)建立浙江省一般預(yù)算收入與全省地區(qū)生產(chǎn)總值的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型,
估計(jì)模型的參數(shù),檢驗(yàn)?zāi)P偷娘@著性,用規(guī)范的形式寫出估計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果,并
解釋所估計(jì)參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義
作X與Y的散點(diǎn)圖
圖形近似于線性關(guān)系可建立線性回歸模型:
+Bx+〃
t12tt
用EViews估計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果為
DependentvarlaoleY
Method.LeastSquares
Date:03H9/18Time1546
sampie:i9782016
nciu<Kdobservations39
vanawecceraentSMErrort-statJsflcProo
c-227.051846347134.8989400.0000
X01917650002S98738008300000
R-sqjared0993253Meandep?nd^ntvar1903.106
AdjuR-=quarFd0993070SDd?pensentrar2720360
SEOTregression2264575AKaikeimoTirenon1373291
SumsquarGdr9sd1897471.SchwarzcrRerton1381822
logikelmood-2657918Hannan-Qumncni^r1376352
F-3t3flsnc5446562Ouroin-watsons'at0276451
ProDiF-staBstlc)0owooo
(l)回歸結(jié)果的規(guī)范形式:
c=-227.0518+0.191763(
(46.34713)(0.002598),
=(-4.89894)(73.80083)
2=0,993253-2=0.99307=5446.562=39
擬合優(yōu)度:由回歸結(jié)果可知2=0.993253,-2=0.99307,說(shuō)明整體
上模型擬合較好。
t檢驗(yàn):分別針對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值參數(shù)為0的原假設(shè),給定顯著性水平
=0.05,查t分布表中自由度為—2=37的臨界值。乃(37)=
2.021o由回歸結(jié)果可知,參數(shù)的t值的絕對(duì)值均大于臨界值,這說(shuō)明在
顯著性水平=0.05下,應(yīng)該拒原假設(shè),解釋變量地區(qū)生產(chǎn)總值對(duì)財(cái)政
收入有顯著影響。
參數(shù)經(jīng)濟(jì)意義:浙江全省生產(chǎn)總值每增長(zhǎng)1億元,平均說(shuō)來(lái)財(cái)政預(yù)算收入
將增長(zhǎng)億元.
(2)如果2017年,浙江省地區(qū)生產(chǎn)總值為52000億元,比上年增長(zhǎng)
10%,利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型對(duì)浙江省2017年的一般預(yù)算收入做出點(diǎn)預(yù)測(cè)和區(qū)
間預(yù)測(cè)
DependentvarlaoleY
Method.LeastSquares
Date:03H9/18Time1546
sampie:i9782016
nciu<Kdobservations39
vanawecceraentSMErrort-statJsflcProo
c-227.051846347134.8989400.0000
X01917650002S98738008300000
R-sqjared0993253Meandep?nd^ntvar1903.106
AdjuR-=quarFd0993070SDd?pensentrar2720360
SEOTregression2264575AKaikeimoTirenon1373291
SumsquarGdr9sd1897471.SchwarzcrRerton1381822
logikelmood-2657918Hannan-Qumncni^r1376352
F-3t3flsnc5446562Ouroin-watsons'at0276451
ProDiF-staBstlc)0owooo
將52000億元芍入回歸方程得到一般預(yù)算收入的點(diǎn)預(yù)測(cè):
-=-227.0518+0.191765X52000=9744.746
一般預(yù)算收入的平均值預(yù)測(cè):
E2=2(-1)=14137.942x(39-1)=7595491202.8568
(--)2=(52000-11108.15)2=1672143396.4225
當(dāng)=52000時(shí),(37)=2.021,代入計(jì)算可得:
0.025
9744.746?2,021x226.4575x寸'1672143396.4225
397595491202.8568
=9744,746?226,901
即:當(dāng)?shù)貐^(qū)生產(chǎn)總值達(dá)到52000億元時(shí),財(cái)政收入平均值置信度95%
的預(yù)測(cè)區(qū)間為(,)O
一般預(yù)算收入的個(gè)別值預(yù)測(cè)區(qū)間為
9744.746?2,021x226.4575x-[1672143396.4225
397595491202.8568
=9744.746?510.829
即:當(dāng)?shù)貐^(qū)生產(chǎn)總值達(dá)到52000億元時(shí),財(cái)政收入個(gè)別值置信度95%
的預(yù)測(cè)區(qū)間為(,)。
(3)建立浙江省一般預(yù)算收入的對(duì)數(shù)與地區(qū)生產(chǎn)總值對(duì)數(shù)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模
型,估計(jì)模型的參數(shù),檢驗(yàn)?zāi)P偷娘@著性,并解釋所估計(jì)參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義。
DepengMVanable.LCC(Y)
M?nciLeastsquares
Date:cangnenme:16:Q9
Samclt(a1iusieai19782016
indudedojser/Minns39aft?r^djustnients
Variasl?Co?ffci*ntStd.ErrofProb
C-2257091023648695442980.0000
LOG(X)1.030B16002848336.191140.0000
R-sauareeJ0972527MeandependentV3r60B4&47
Ad.usledR-squared0971785S.Ddependenivar1967081
S.E.ofregression0.330417Akaikeinfoenterion0.672999
Sumsquaredresid4.039493Scnwaccritertcn0.758310
L03IIKdNHOOd-1112347Hannan-Quinnenter.0.703607
1309799Durtmwauonztet0.0853Q2
回歸結(jié)果的。黑葭0000000
leg?()=-2.257091+1.0308161og?(X)
i
(0.236486)(0.028483)
=(-9.544298)(36.19114)
2=0.972527-2=0.971785=1309.799=39
擬合優(yōu)度:由回歸結(jié)果可知2=0.972527,3=0.972527,說(shuō)明整
體上模型擬合較好。
參數(shù)顯著性檢驗(yàn):分別針對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值參數(shù)為0的原假設(shè),給定
顯著性水平=0.05,查t分布表中自曰度為-2=37的臨界值
(37)=2.021。由回歸結(jié)果可知,參數(shù)的t值的絕對(duì)值均大于臨界
0.025k)
值,這說(shuō)明在顯著性水平=0.05下,應(yīng)該拒原假設(shè),對(duì)數(shù)化的地區(qū)生
產(chǎn)總值對(duì)對(duì)數(shù)化的財(cái)政收入有顯著影響。
經(jīng)濟(jì)意義:地區(qū)生產(chǎn)總值每增長(zhǎng)1%,財(cái)政收入平均而言增長(zhǎng)
1.030816%o
在線性消費(fèi)函數(shù)盤。+6卜中,c是消費(fèi)支出,Y是可支配收入,
i12i
收入的邊際消費(fèi)傾向(MPC)是斜率晨而平均消費(fèi)傾向(APC)為
2
CIY,由中國(guó)統(tǒng)計(jì)年瘩得到2016年中國(guó)各地區(qū)居民人均消費(fèi)支出和居民
//
人均可支配收入數(shù)據(jù):
表2016年中國(guó)居民消費(fèi)支出與可支配收入數(shù)據(jù)
居民消費(fèi)居民可支配居民消費(fèi)居民可支配
地區(qū)地區(qū)
支出(元)收入(元)支出(元)收入(元)
北京湖北
天津湖南
河北廣東
ft西廣西
內(nèi)蒙古海南
遼寧重慶
吉林四川
黑龍江貴^、卜|
上海云南
江蘇西臧
浙江陜西
安徽甘肅
福建青海
江西寧夏
ft東新疆
河南
(°在95%的置信度下‘求號(hào)的置信區(qū)間。
(2)以可支配收入為x軸,畫出估計(jì)的MPC和APC圖。
(3)當(dāng)居民人均可支配收入為60000元時(shí),預(yù)計(jì)人均消費(fèi)支出C的
點(diǎn)預(yù)測(cè)值。
(4)在95%的置信度下,人均消費(fèi)支出C平均值的預(yù)測(cè)區(qū)間。
(5)在95%的置信度下,人均消費(fèi)支出C個(gè)別值的預(yù)測(cè)區(qū)間。
【練習(xí)題參考解答】
(1)在95%的置信概率下,中區(qū)間估計(jì)是多少
p[-*Afic)Q<A+:EC)]=0.95
L2-22
2T2
20+h2)
得到一7*^C2)<V
2
0.66-(29)*0,02<<0.66+?(29)*0,02
0.025<0,66十°您)*0.02
0.66-2.045*0.02<2
0025
0.6191<-<0,7009
Dependen:'/anable.CONS
MelhodLeastSquares
Dale:03/12d8Time:2308
Sanulc:131
includedojsebatons31
vanaDiecoenaentSt。Errort-siatislicPfOO
C1490505513.32502.8983790.0071
IM0.060271002012832.803470.0000
R-squared0.973757Meandependeni\ar17206.92
AdjustedRsquarod0.972852S.D.dopondortVGT6510.501
SE.ofregicssicn1074189Akaikeinfocriterion16.85886
Sumsquareoresid3城62563Schwarzcntetun16.96138
Logakeinood-2593123Hannan-Quinncrrer1688902
F-statisiic1076067DuiDln-A'atsonstat1.538680
Prob(F-5ta:i5ljc)0.000000
(2)以可支配收入為x軸,畫出估計(jì)的MPC和APC圖。
(3)當(dāng)居民人均可支配收入為60000元時(shí),預(yù)計(jì)人均消費(fèi)支出C的
點(diǎn)預(yù)測(cè)值。
將點(diǎn)預(yù)測(cè)帶入到方程中去得到:C=1496.505+0.66*60000=
41096.505
(4)在95%的置信概率下,人均消費(fèi)支出C平均值的預(yù)測(cè)區(qū)間。
平均值預(yù)測(cè)區(qū)間:
E2=2(-1)=9743.5582x(31-1)=2848107674.980921
(--)2=(60000-23793.89)2=1310885297.82259
當(dāng)=800000時(shí),(29)=2.045,代入計(jì)算可得:
0.025
41096.505?2,045x1071189x6+1310885297.82259
312848107674.980921
=41096.505?1541.66
在95%的置信概率下,人均消費(fèi)支出C個(gè)別值的預(yù)測(cè)區(qū)間。
41096.505?2,045x1074.189x^14-14-1310885297.82259
112848107674.980921
41096.50572683.70
假設(shè)某地區(qū)住宅建筑面積與建造單位成本的有關(guān)資料如表:
表某地區(qū)住宅建筑面積與建造單位成本數(shù)據(jù)
建筑地編號(hào)建筑面積(萬(wàn)平方米)X建造單位成本(元/平方米)Y
11860
21750
31710
41690
51678
61640
71620
81576
91566
101498
111425
12J1419
根據(jù)上表資料:
(1)建立建筑面積與建造單位成本的回歸方程;
(2)解釋回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義;
(3)估計(jì)當(dāng)建筑面積為4.5萬(wàn)平方米時(shí),對(duì)建造平均單位成本作區(qū)
間預(yù)測(cè)。
【練習(xí)題參考解答】
(1)建立建筑而積與建造單位成本的回歸方程
DependentVariableY
MethodLeastSquares
Dale.10/03/13Time.09.31
Sample.112
Includedobservations12
VariableCjefficientStd.Errort-StatisticProb.
C,845,475192644695.796880.0000
X-64.184004.809828-13.34434ooooo
Rsquared0.946829Meandependentvar1619.333
AdjustedRsquared0.941512S.D.dependentvar1312252
S.E.ofregression31.73600Akaikeinfocriterion9.903792
Sumsquaredresid,007174Schwarzcnterion9984610
Loghkelihood57.42275HannanQuinnenter9.873871
Fstatistic1780715DurbnWatsonstat1172407
Prob(F-t,tcibsbc)0.000000
(2)解釋回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義:模型的t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)均顯著,說(shuō)明
建筑面積每擴(kuò)大1萬(wàn)平方米,建造單位成本將下降元/平方米.
(3)估計(jì)當(dāng)建筑面積為4.5萬(wàn)平方米時(shí),預(yù)測(cè)建造的平均單位成本:
Y=1845.475-64.184x4.5=1556.647(元/平方米)
I
平均單位成本的區(qū)間預(yù)測(cè):
yta[L(x尸)2
ra,2zX2
已維得到Y(jié)=1556647、t(10)=2.228>a=31.736>n=12o
f0.025
X=4.5
X的樣本數(shù)據(jù)得:
X
Mean3.523333
Median3.715000
Maximum6.230000
Minimum0.600000
Std.Dev.1.989419
Skewness-0.060130
Kurtosis1.664917
Jarque-Bera0.898454
Probability0.638121
Sum42.28000
SumSq.Dev.43.53567
Observations12
Zx2=Z(X-X)2=G2(n-1)=1.98942x(12-l)=43.5348
iiX
(X-X)2=(4.5-3.5233)2=0.9539
當(dāng)X=4.5時(shí),將相關(guān)數(shù)據(jù)代入計(jì)算得到
r
1
1556.6472.228x31.736x1+0-9539=1556.64722.9376
\1243.5348
即是說(shuō),當(dāng)建筑保枳為4.5萬(wàn)平方米時(shí),預(yù)測(cè)建造的平均單位成本y平
f
均值置信度95%的預(yù)測(cè)區(qū)間為(,)元/平方米。
由12對(duì)觀測(cè)值估計(jì)得消費(fèi)函數(shù)為:C=50+0.6X其中,C是消費(fèi)支
ii
出,Y是可支配收入(元),已知;T=800,X(x-x)2=8000,Xe2=300,
/I
t(10)=2.23o當(dāng)X=1000時(shí),試計(jì)算:
0.025f
(1)消費(fèi)支出C的點(diǎn)預(yù)測(cè)值;
(2)在95%的置信概率下消費(fèi)支出C平均值的預(yù)測(cè)區(qū)間。
(3)在95%的置信概率下消費(fèi)支出C個(gè)別值的預(yù)測(cè)區(qū)間。
【練習(xí)題參考解答】
(1)當(dāng)X=1000時(shí),消費(fèi)支出C的點(diǎn)預(yù)測(cè)值;
C=50+0.6X=50+*1000=650
ii
(2)在95%的置信概率下消費(fèi)支出C平均值的預(yù)測(cè)區(qū)間。
C£小冬/斤
f&2Vn-乙X2
已經(jīng)得到:T=800,Xf=1000,S(X-7)2=8000,tQ()2^0)=2.23,
Xe2=300
i
Z/300
/2=---i-=-----=30
n-212-2
=^57=730=5,4772
當(dāng)x=1000nJ-:
r
人fl-(x-?f)2ri(1000-800)2
Ct『+、=6502.23x5.4772x+
f/WLX2-\128000
=6502.23x5.4772xJ5.0833=詬5027.5380
(3)聲95%的置信概率下消費(fèi)支中C個(gè)別值的預(yù)測(cè)區(qū)間。
Cton7室亙=6502.23x5.4772x1
//Vn―X2-V128000
=6%2.23X5.4772xJi+5.0833=%5030.1250
按照王弗里德曼的持久收入假說(shuō)”:干持久消費(fèi)丫正比于持久收入
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:
V=pX+〃,這是一個(gè)過(guò)原點(diǎn)的回歸。在古典假定滿足時(shí),
i2Ii
(1)證明過(guò)原點(diǎn)的回歸中。的OLS估計(jì)量6的計(jì)算公式是什么對(duì)該模型
22
是否仍有Ee=0和£。乂=0對(duì)比有截距項(xiàng)模型和無(wú)截距項(xiàng)模型參數(shù)的
iii
OLS估計(jì)有什么不同
(2)無(wú)截距項(xiàng)模型的2具有無(wú)偏性嗎
(3)寫出無(wú)截距項(xiàng)模型,的方差varQ)的表達(dá)式。
【練習(xí)題參考解答】
沒(méi)有截距項(xiàng)的過(guò)原點(diǎn)回歸模型為:Y=BX+U
i2i
因?yàn)閆e2=Z(y_『x)2
Li2/
A
遼。2ZE
求偏導(dǎo)-^-=2國(guó)一儀Xj)(-Xj=-2eXi
以E八
令____L=2(r-px)(-x)=o
aPi2ii
"XXYXxy
得]二W,,而有截距項(xiàng)的回歸為%=之一
ii
對(duì)于過(guò)原點(diǎn)的回歸,由OLS原則:Ze=0已不再成立,但是ZeX=0
iii
是成立的。
(2)無(wú)截距項(xiàng)模型的2具有無(wú)偏性嗎
在古典假設(shè)滿足時(shí),無(wú)截距項(xiàng)的R具有無(wú)偏性。
2
(3)無(wú)截距項(xiàng)模型2的方差var(,的表達(dá)式
在多元回歸中Var(B)=。20,X)r,當(dāng)為無(wú)截距項(xiàng)僅有一個(gè)變量時(shí)
(X,X)T=」-,因此
瑞
無(wú)截距且僅有一個(gè)解釋變量的情形性下:Va^)=」土
2IX2
i
ZP2
還可以證明對(duì)丁過(guò)原點(diǎn)的回歸,W2=_5
n-1
2
而有截距項(xiàng)的回歸為Va^)=^,■=匯華
2x2n-2
i
練習(xí)題中如果將浙江省“一般預(yù)算總收入”和“地區(qū)生產(chǎn)總值”數(shù)據(jù)
的計(jì)量單位分別或同時(shí)由“億元"更改為“萬(wàn)元”,分別重新估計(jì)參
數(shù),對(duì)比被解釋變量與解釋變量的計(jì)量單位分別變
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 年產(chǎn)3萬(wàn)臺(tái)新能源汽車電機(jī)及1500臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)配套沖片項(xiàng)目可行性研究報(bào)告寫作模板-申批備案
- 2025-2030全球?qū)ΨQ槳行業(yè)調(diào)研及趨勢(shì)分析報(bào)告
- 2025-2030全球高速塑料理瓶機(jī)行業(yè)調(diào)研及趨勢(shì)分析報(bào)告
- 2025-2030全球磨削數(shù)控系統(tǒng)行業(yè)調(diào)研及趨勢(shì)分析報(bào)告
- 2025年全球及中國(guó)智能體測(cè)一體機(jī)行業(yè)頭部企業(yè)市場(chǎng)占有率及排名調(diào)研報(bào)告
- 2025-2030全球活細(xì)胞代謝分析儀行業(yè)調(diào)研及趨勢(shì)分析報(bào)告
- 2025-2030全球臨床試驗(yàn)實(shí)驗(yàn)室服務(wù)行業(yè)調(diào)研及趨勢(shì)分析報(bào)告
- 2025年全球及中國(guó)生命科學(xué)智能制造服務(wù)行業(yè)頭部企業(yè)市場(chǎng)占有率及排名調(diào)研報(bào)告
- 2025-2030全球無(wú)人機(jī)基礎(chǔ)設(shè)施檢查行業(yè)調(diào)研及趨勢(shì)分析報(bào)告
- 代辦服務(wù)合同
- 中華護(hù)理學(xué)會(huì)團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)-氣管切開(kāi)非機(jī)械通氣患者氣道護(hù)理
- 未成年入職免責(zé)協(xié)議書
- 光伏電站巡檢專項(xiàng)方案
- 2024年山東省東營(yíng)市中考數(shù)學(xué)試題 (原卷版)
- 2024全國(guó)能源行業(yè)火力發(fā)電集控值班員理論知識(shí)技能競(jìng)賽題庫(kù)(多選題)
- 公司員工外派協(xié)議書范文
- 信息科技重大版 七年級(jí)上冊(cè) 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用與創(chuàng)新 第二單元教學(xué)設(shè)計(jì) 互聯(lián)網(wǎng)原理
- 肺栓塞的護(hù)理查房完整版
- 手術(shù)患者手術(shù)部位標(biāo)識(shí)制度
- 抖音麗人行業(yè)短視頻直播項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)策劃方案
- (2024年)知識(shí)產(chǎn)權(quán)全套課件(完整)
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論