《计量经济学作业_1.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《计量经济学作业_1.pdf（8页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、 3.2 （1）用 Eviews 剖析以下 Dependent Variable:Y Method:Least Squares Date:12/01/14 Time:20:25 Sample:1994 2011 Included observations:18 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.X2 0.135474 0.012799 10.58454 0.0000 X3 18.85348 9.776181 1.928512 0.0729 C-18231.58 8638.216-2.110573 0.0520 R-squared 0
2、.985838 Mean dependent var 6619.191 Adjusted R-squared 0.983950 S.D.dependent var 5767.152 S.E.of regression 730.6306 Akaike info criterion 16.17670 Sum squared resid 8007316.Schwarz criterion 16.32510 Log likelihood-142.5903 Hannan-Quinn criter.16.19717 F-statistic 522.0976 Durbin-Watson stat 1.173
3、432 Prob(F-statistic)0.000000 由表可知模型为：Y=0.135474X2+18.85348X3-18231.58 查验：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。F 查验，F=522.0976F（2,15）=4.77，回归方程明显。t 查验，t 统计量分别为 X2 的系数对应 t 值为 10.58454，大于 t （15）=2.131，系数是明显的，X3 的系数对应 t 值为 1.928512，小于 t（15）=2.131，说明此系数是不明显的。（2）（2）表内数据 ln 后从头输入数据：精选文库 Dependent
4、 Variable:LNY Method:Least Squares Date:10/25/15 Time:22:18 Sample:1994 2011 Included observations:18 Coefficien Variable t Std.Error t-Statistic Prob.C-10.81090 1.698653-6.364397 0.0000 LNX2 1.573784 0.091547 17.19106 0.0000 X3 0.002438 0.000936 2.605321 0.0199 Mean dependent R-squared 0.986373 var
5、 8.400112 S.D.dependent Adjusted R-squared 0.984556 var 0.941530 Akaike info S.E.of regression 0.117006 criterion-1.302176 Schwarz Sum squared resid 0.205355 criterion-1.153780 Hannan-Quinn Log likelihood 14.71958 criter.-1.281714 Durbin-Watson F-statistic 542.8930 stat 0.684080 Prob(F-statistic)0.0
6、00000 模型为 lny=-10.81090+1.573784lnx2+0.002438x3 查验：经济意义为其余条件不变的状况下，工业增添值每增添一个单 位百分比出口货物总和增添 1.57 单位百分比，汇率每增添一单位百 分比，出口总数增添 0.0024 个单位百分比。拟合优度查验，R2=0.986373 修正可决系数为 0.984556，拟合很好。F 查验关于 H0:X2=X3=0，给定明显性水平 a=0.05 F(2,15)=4.77 F=542.8930F(2,15)明显 t 查验关于 H0:Xj=0（j=2,3），给定明显性水平 a=0.05 t（15）=2.131 2 精选文库
7、当 j=2 时 tt(15)明显，当 j=3 时 tt(15)明显。(3)两个模型表现出的汇率对 Y 的印象存在巨大差别 3.3 （1）用 Eviews 剖析以下 Dependent Variable:Y Method:Least Squares Date:12/01/14 Time:20:30 Sample:1 18 Included observations:18 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.X 0.086450 0.029363 2.944186 0.0101 T 52.37031 5.202167 10.06702 0
8、.0000 C-50.01638 49.46026-1.011244 0.3279 R-squared 0.951235 Mean dependent var 755.1222 Adjusted R-squared 0.944732 S.D.dependent var 258.7206 S.E.of regression 60.82273 Akaike info criterion 11.20482 Sum squared resid 55491.07 Schwarz criterion 11.35321 Log likelihood-97.84334 Hannan-Quinn criter.
9、11.22528 F-statistic 146.2974 Durbin-Watson stat 2.605783 Prob(F-statistic)0.000000 由表可知模型为：查验：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。F 查验，F=539.7364 F（2,15）=4.77，回归方程明显。t 查验，t 统计量分别为 2.944186，10.06702，均大于（t15）=2.131，因此这些系数都是明显的。经济意义：家庭月均匀收入增添 1 元，家庭书刊年花费支出增添 3 精选文库 0.086450 元，户主受教育年数增添 1 年，家
10、庭书刊年花费支出增添 52.37031 元。（2）用 Eviews 剖析以下 Y 与 T 的一元回归 Dependent Variable:Y Method:Least Squares Date:12/01/14 Time:22:30 Sample:1 18 Included observations:18 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.T 63.01676 4.548581 13.85416 0.0000 C-11.58171 58.02290-0.199606 0.8443 R-squared 0.923054 Mean d
11、ependent var 755.1222 Adjusted R-squared 0.918245 S.D.dependent var 258.7206 S.E.of regression 73.97565 Akaike info criterion 11.54979 Sum squared resid 87558.36 Schwarz criterion 11.64872 Log likelihood-101.9481 Hannan-Quinn criter.11.56343 F-statistic 191.9377 Durbin-Watson stat 2.134043 Prob(F-st
12、atistic)0.000000 模型：Y=63.01676T-11.58171 X 与 T 的一元回归 Dependent Variable:X Method:Least Squares Date:12/01/14 Time:22:34 Sample:1 18 Included observations:18 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.4 精选文库 T 123.1516 31.84150 3.867644 0.0014 C 444.5888 406.1786 1.094565 0.2899 R-squared 0.4831
13、82 Mean dependent var 1942.933 Adjusted R-squared 0.450881 S.D.dependent var 698.8325 S.E.of regression 517.8529 Akaike info criterion 15.44170 Sum squared resid 4290746.Schwarz criterion 15.54063 Log likelihood-136.9753 Hannan-Quinn criter.15.45534 F-statistic 14.95867 Durbin-Watson stat 1.052251 P
14、rob(F-statistic)0.001364 模型：X=123.1516T+444.5888 （3）对残差模型进行剖析，用 Eviews 剖析以下 Dependent Variable:E1 Method:Least Squares Date:12/03/14 Time:20:39 Sample:1 18 Included observations:18 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.E2 0.086450 0.028431 3.040742 0.0078 C 3.96E-14 13.88083 2.85E-15 1.000
15、0 R-squared 0.366239 Mean dependent var 2.30E-14 Adjusted R-squared 0.326629 S.D.dependent var 71.76693 S.E.of regression 58.89136 Akaike info criterion 11.09370 Sum squared resid 55491.07 Schwarz criterion 11.19264 Log likelihood-97.84334 Hannan-Quinn criter.11.10735 F-statistic 9.246111 Durbin-Wat
16、son stat 2.605783 Prob(F-statistic)0.007788 模型：E1=0.086450E2+3.96e-14 参数：斜率系数 为 0.086450，截距为 3.96e-14 （4）由上可知，2 与 2 的系数是同样的。回归系数与被解说变量 5 精选文库 的残差系数是同样的，它们的变化规律是一致的。3.4 为了剖析中国税收收入（Y）与国内生产总值（X2）、财政支出（X3）、商品零售价钱指数（X4）的关系，利用 19782007 年的数据，用 EViews 作回归，部分结果以下：表 3 回归纳果 Dependent Variable:LNY Method:Least
17、Squares Date:06/30/13 Time:19:39 Sample:1978 2007 Included observations:30 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.C -2.755367 0.640080（1）0.0002 LNX2 0.451234（2）3.174831 0.0038 LNX3 0.627133 0.161566（3）0.0006 X4 （4）0.005645 1.795567 0.0842 R-squared 0.987591 Mean dependent var 8.341376 Adjus
18、ted R-squared（5）S.D.dependent var 1.357225 S.E.of regression （6）Akaike info criterion-0.707778 Sum squared resid 0.662904 Schwarz criterion-0.520952 Log likelihood 14.61668 F-statistic （7）Durbin-Watson stat 0.616136 Prob(F-statistic)0.000000 填充表中空缺数据：（1）t c=4.304723 （2）=0.130789 6 精选文库 （3）=3.881590
19、（4）=0.010136 （5）=0.986159 （6）S.E of regression 回 归 标 准 差 =0.154783 （7）=689.751148 剖析回归纳果：依据图中数据，模型预计的结果写为：=-2.755367+0.451234+0.627133+0.010136 1)拟合优度：由上图数据能够获得，可决系数=0.987591，修正的 可决系数=0.986159，这说明模型对样本的拟合很好。2)F 查验：针对，给定明显性水平，在 F 散布表中查出自由度为 k-1=3 和 n-k=26 的临界值=8.63。由上 图获得 F=689.751148，因为 F=689.751148
20、，应拒绝原假定，说明回归方程明显，即国内生产总值、财政支出、商品零售价钱指数 等变量结合起来对中国税收收入有明显影响。7 精选文库 3）t 查验：由上图中的 P 值能够判断，在 的明显性水平下，与、预计值对应的 P 值小于，表示对应解说变量对 被解说变量影响明显。在 的明显性水平下，与 预计值对应 的 P 值小于，表示对应解说变量对被解说变量影响明显。评估参数的经济意义:当其余变量不改变时，国内生产总值每增添 1%，中国税收收入增添0.451234%。当其余变量不改变时，财政支出每增添 1%，中国税收收入增添 0.627133%。当其余变量不改变时，商品零售价钱指数每增添 1%，中国税收收入 增添 0.010136%。8