计量经济学习题及全部答案 联系客服

发布时间 : 星期三 文章计量经济学习题及全部答案更新完毕开始阅读

(5)F?RSSESSk1800?(n?k?1)3?75; 20025

四、1、样本回归方程为:Save??695.1433?0.087774Income

自变量Income前回归系数的经济含义是:个人可支配收入每增加1

元,其储蓄会相应增加0.08774元(即个人的边际储蓄倾向为0.08774)

2、R2=0.9173,表明在储蓄的变动中,91.73%可由个人可支配收入的变动得到解释。3、在计量经济分析中,t检验主要用于判断自变量是否对因

变量具有显着影响。通常用t统计量检验真实总体参数是否显着异于零。

检验步骤:

①提出假设:原假设H0: ?1=0, 备择假设H1:?1?0 ②构造统计量:t???1S??1~t(n?k?1)

③给定显着性水平?,查t分布表得临界值t?/2(n?k?1),并确定拒绝域

t?t?/2(n?k?1)

④根据样本数据计算t统计量值,并进行比较判断:

若t?t?/2(n?k?1),则拒绝原假设H0 ;若t?t?/2(n?k?1),则接受原假设H0 在本题中,t???1S??1?0.087774?17.93?t0.025(29)?2.05,因此在5%的显着性

0.004893水平下拒绝回归系数为零的原假设。 4、White检验的原假设为随机误差项不存在异方差,由回归结果知,边际显着性水平(或伴随概率)为0.93%<5%,则在5%的显着性水平下可以拒绝原假设,即随机误差项存在异方差。

5、LM检验(滞后1期)的原假设为随机误差项不存在一阶自相关。由回归结果知,边际显着性水平(或伴随概率)为85.42%>5%,则在5%的显

着性水平下不能拒绝原假设,即随机误差项不存在一阶自相关。

《计量经济学》习题(四)答案

一、1、╳;2、√;3、╳;4、√;5、√;

6、√;7、╳;8、√;9、╳;10、√;

二、1、D;2、C;3、A;4、B;5、D;6、C;7、B;8、A;9、D;10、B; 三、1、(1)随机误差项期望值或均值为零;

(2)对应每个解释变量的所有观测值,随机误差项有相同的方差; (3)随机误差项彼此之间不相关;

(4)解释变量是确定性变量,与随机误差项不相关; (5)解释变量之间不存在精确(完全的)线性关系; (6)随机误差项服从正态分布。

2、计量经济研究的基本步骤可分为以下四步:

(1)建立模型; (2)估计参数; (3)模型检验:主要进行经济计量检验(检验模型是否违反OLS估

计的基本假定,主要包括异方差、自相关和多重共线性检验)、统计检验(主要包括拟合优度检验、参数的显着性检验和方程的显着性检验)和经济意义检验等。

(4)经济预测。 3、(1)随机误差项存在自相关,又称序列相关,指回归模型中随机误

差项与其滞后项线性相关。 (2)后果:参数的最小二乘估计量仍然满足线性性和无偏性,但不

再具有有效性;此时参数的显着性检验失效、方程的显着性检验失效、模型预测失效。

(3)广义最小二乘法,GLS。 4、多元回归线性模型的显着性检验步骤如下: (1)提出假设;原假设H0:?1??2?...??k?0

备择假设H1:至少有一个?j不等于零j?1,2,...,k (2)构造统计量:F?RSS/k~F(k,n?k?1)

ESS/(n?k?1)(3)给定显着性水平?,查表得到临界值F?(k,n?k?1),确定拒绝域

F?F?(k,n?k?1)

(4)利用样本观测值计算出F统计量,并进行判断:若F?F?(k,n?k?1),则拒绝原假设,即认为回归方程的线性关系显着成立;否则接受原假设,即认为回归方程不存在显着的线性关系

5、(1)n=31;

(2)由R2= RSS/TSS=>RSS=TSS*R2=1800 (3) ESS=TSS-RSS=1200 (4) RSS的自由度为5,TSS的自由度为30 (5)F?RSSESSk?5?7.5;

1200251800

(n?k?1)四、1、样本回归方程为:Export??2531.831?0.281762GDP

自变量GDP前回归系数的经济含义是:GDP每增加1亿美元,该国

的出口会相应增加0.281762亿美元。 2、R2=0.9816,表明在出口额的变化中,98.16%可由GDP的变化得到解

释。

3、在计量经济分析中,t检验主要用于判断自变量是否对因变量具有

显着影响。通常用t统计量检验真实总体参数是否显着异于零。

检验步骤:

①提出假设:原假设H0: ?1=0, 备择假设H1:?1?0 ②构造统计量:t???1S??1~t(n?k?1)

③给定显着性水平?,查t分布表得临界值t?/2(n?k?1),并确定拒绝域

t?t?/2(n?k?1)

④根据样本数据计算t统计量值,并进行比较判断:

若t?t?/2(n?k?1),则拒绝原假设H0 ;若t?t?/2(n?k?1),则接受原假设H0 ; 在本题中,t???1S??1?0.281762?30.12?t0.025(17)?2.11,因此在5%的显着性

0.009355水平下拒绝回归系数为零的原假设。 4、White检验的原假设为随机误差项不存在异方差,由回归结果知,边际显着性水平(或伴随概率)为2.196%<5%,则在5%的显着性水平下可以拒绝原假设,即随机误差项存在异方差。(只要答案为存在异方差即给满分) 5、LM检验(滞后1期)的原假设为随机误差项不存在一阶自相关。由回归结果知,边际显着性水平(或伴随概率)为7.38%>5%,则在5%的显着性水平下不能拒绝原假设,即随机误差项不存在一阶自相关。(只要答案为不存在一阶自相关即给满分)