第七章练习题及参考解答第四版计量经济学文档格式.docx

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2006

8696.55

11759.50

1989

1211.00

1373.93

2007

9997.47

13785.80

1990

1278.90

1510.20

2008

11242.85

15780.76

1991

1453.80

1700.60

2009

12264.55

17174.65

1992

1671.70

2026.60

2010

13471.45

19109.44

1993

2110.80

2577.40

2011

15160.89

21809.78

1994

2851.30

3496.20

2012

16674.32

24564.72

1995

3537.57

4283.00

2013

18022.64

26955.10

1996

3919.47

4838.90

2014

19968.08

29381.00

1997

4185.64

5160.30

2015

21392.36

31790.31

1998

4331.61

5425.10

估计下列模型：

PCEtA1A2PDItt

PCEtB1B2PDItB3PCEt1t

（1）解释这两个回归模型的结果。

（2）短期和长期边际消费倾向（MPC）是多少？

分析该地区消费同收入的关系。

（3）建立适当的分布滞后模型，用库伊克变换转换为库伊克模型后进行估计，并对估计结果进行分析判断。

【练习题7.1参考解答】

DependentVariable:

PCE

Method:

LeastSquares

Date:

03/10/18Time:

09:

12

Sample:

19812005

Includedobservations:

25

Variable

Coefficient

Std.Errort-Statistic

Prob.

C

149.0975

24.567346.068933

0.0000

PDI

0.757527

0.005085148.9840

R-squared

0.998965

Meandependentvar

2983.768

AdjustedR-squared

0.998920

S.D.dependentvar

2364.412

S.E.ofregression

77.70773

Akaikeinfocriterion

11.62040

Sumsquaredresid

138885.3

Schwarzcriterion

11.71791

Loglikelihood

-143.2551

F-statistic

22196.24

Durbin-Watsonstat

0.531721

Prob（F-statistic）

0.000000

收入跟消费间有显著关系。

收入每增加1元，消费增加0.76元。

DependentVariable:

PCEMethod:

13Sample（adjusted）:

19822005Includedobservations:

24afteradjustingendpoints

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

147.6886

26.735795.524001

0.679123

0.0699599.707385

PCE（-1）

0.111035

0.1001861.108287

0.2803

0.999012

3089.059

0.998918

2354.635

77.44504

11.65348

125952.4

11.80074

-136.8418

10620.10

0.688430

短期MPC=0.68，长期MPC=0.679/（1-0.111）=0.764

在滞后1-5期内，根据AIC最小，选择滞后5期，其回归结果如下:

25Sample（adjusted）:

19862005

20afteradjustingendpoints

167.9590

33.27793

5.047158

0.0002

0.707933

0.124878

5.668981

0.0001

PDI（-1）

0.225272

0.274293

0.821283

0.4263

PDI（-2）

-0.178911

0.316743

-0.564847

0.5818

PDI（-3）

-0.069525

0.328725

-0.211498

0.8358

PDI（-4）

0.264874

0.300470

0.881532

0.3940

PDI（-5）

-0.226966

0.145557

-1.559292

0.1429

0.999382

3596.396

0.999096

2254.922

67.79561

11.54009

59751.18

11.88860

-108.4009

3501.011

1.471380

当期收入对消费有显著影响，但各滞后期影响并不显著。

不显著可能是分布滞后模型直接估计时共线性造成的，也可能是真没显著影响。

库伊克模型估计结果见上表，PCE（-1）部分回归结果t检验不显著。

7.2表7.5中给出了中国1980-2016年固定资产投资Y与社会消费品零售总额X的资料。

取阿尔蒙多项式的次数m=2，运用阿尔蒙多项式变换法估计以下分布滞后模型：

Yt0Xt1Xt12Xt23Xt34Xt4ut

表7.5中国1980-2016年固定资产投资Y与社会零售总额X数据（单位：

亿元）

年份

固定资产投资

Y

社会消费品零售总额

X

社会消费品零售总额X

1980

910.9

2140.0

29854.7

35647.9

961.0

2350.0

32917.7

39105.7

1230.4

2570.0

37213.5

43055.4

1430.1

2849.4

43499.9

48135.9

1832.9

3376.4

55566.6

52516.3

2543.2

4305.0

70477.4

59501.0

3120.6

4950.0

88773.6

67176.6

3791.7

5820.0

109998.2

76410.0

4753.8

7440.0

137323.9

89210.0

4410.4

8101.4

172828.4

114830.1

4517.0

8300.1

224598.8

132678.4

5594.5

9415.6

251683.8

156998.4

8080.1

10993.7

311485.1

183918.6

13072.3

14270.4

374694.7

210307.0

17042.1

18622.9

446294.1

237809.9

20019.3

23613.8

512020.7

271896.1

22913.5

28360.2

561999.8

300930.8

24941.1

31252.9

2016

606465.7

332316.3

28406.2

33378.1

练习题7.2参考解答】

直接估计结果如下：

YMethod:

32

Sample（adjusted）:

19842016

33afteradjustingendpoints

Std.Error

t-Statistic

-23633.42

3701.825

-6.384260

0.461927

0.918198

0.503080

0.6190

X（-1）

2.086566

1.685958

1.237614

0.2265

X（-2）

-0.543254

1.708205

-0.318026

0.7529

X（-3）

1.150577

1.843808

0.624022

0.5379

X（-4）

-1.317321

1.283331

-1.026486

0.3138

0.993755

128264.7

0.992598

180131.0

15497.23

22.29768

6.48E+09

22.56977

-361.9117

859.2660

0.229807

使用阿尔蒙变换估计结果如下：

Y

37

-23683.13

3619.054

-6.544010

Z0

0.801678

0.623778

1.285198

0.2089

Z1

0.482317

1.366707

0.352905

0.7267

Z2

-0.233322

0.358793

-0.650298

0.5206

0.993572

0.992907

15170.17

22.20526

6.67E+09

22.38666

-362.3868

1494.254

0.287072

根据i01i

2

2i2可计算出

000.802

1012=1.051

202142=0.833

303192=0.149

4041162=-1.002

直接使用软件结果：

39

PDL01

0.833024

0.702645

1.185555

0.2454

PDL02

-0.450971

0.144976

-3.110662

0.0042

PDL03

Lag

i

Coefficien

T-Statistic

DistributionofX

t

.*|

0.80168

0.62378

1.28520

.*|

1

1.05067

0.42723

2.45927

0.83302

0.70264

1.18555

.*|

3

0.14873

0.31166

0.47722

*.|

4

-1.00221

0.92567

-1.08269

Sumof

1.83190

0.18562

9.86901

Lags

7.3利用表7.5的数据，运用局部调整假定或自适应预期假定估计以下模型参数，并解释模型的经济意义，探测模型扰动项的一阶自相关性：

1）设定模型

Yt*Xtut

其中Yt*为预期最佳值。

2）设定模型

Yt*Xteut

3）设定模型

YtXt*ut

其中Xt*为预期最佳值。

【练习题7.3参考解答】

10:

09

19812016

36afteradjustingendpoints

-5669.505

2498.919

-2.268783

0.0299

0.664982

0.130183

5.108043

Y（-1）

0.733544

0.077811

9.427269

0.997893

117676.6

0.997765

175881.8

8314.081

20.96894

2.28E+09

21.10090

-374.4410

7815.118

0.925919

根据回归结果，可算出h统计量为3.64，明显大于2，表明5%显著水平下存在相关性。

根据回归数据，可算出调整系数为11*1-0.734=0.266，这表示了局部调整的速度。

0*/0.665/0.266=2.5

假设调整方程为：

lnYtlnYt-1（lnYt*lnYt-1），则转化为一阶自回归模型后的回归结果

为:

LOG（Y）

11

-0.541492

0.692089

-0.782403

0.4396

LOG（X）

0.299685

0.262322

1.142434

0.2615

LOG（Y（-1））

0.764900

0.200608

3.812909

0.0006

0.997423

10.25491

0.997267

1.956096

0.102265

-1.642847

0.345117

-1.510887

32.57124

6386.241

0.873321

根据回归结果，计算h统计量时开方部分为负，没法计算。

故没法根据h统计量判断相关性。

根据回归数据，可算出调整系数为11*1-0.765=0.235，这表示了局部调整的速度。

0*/0.2997/0.235=1.275

2498.919-2.268783