第八章练习题及参考答案Word格式.doc

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201

521

1999

3346

1766

6405

1982

288

223

536

2000

3632

1860

6850

1983

316

250

558

2001

3887

1969

7161

1984

361

287

618

2002

4144

2062

7486

1985

446

349

765

2003

4475

2103

8060

1986

497

378

872

2004

5032

2319

8912

1987

565

421

998

2005

5596

2657

9593

1988

714

509

1311

2006

6299

2950

10618

1989

788

549

1466

2007

7310

3347

12130

1990

833

560

1596

2008

8430

3901

13653

1991

932

602

1840

2009

9283

4163

14904

1992

1116

688

2262

2010

10522

4700

16546

1993

1393

805

2924

2011

12272

5633

18750

1994

1833

1038

3852

2012

13946

6475

20864

1995

2355

1313

4931

数据来源：

中经网统计数据库

1）运用统计学中的方差分析方法，试对城镇居民消费水平和农村居民消费水平进行方差分析，计算组间方差、组内方差，估计城镇居民消费的均值和农村居民消费的均值。

2）运用虚拟解释变量的计量经济方法，再对城镇居民消费水平和农村居民消费水平两组数据进行方差分析。

3）对上述两种方差分析的结果进行比较，你能发现什么？

【练习题8.3参考解答】

1）方差分析

在Eviews中录入相应的数据，显示城镇居民消费水平xfcity、农村居民消费水平xfcountry。

在此数据界面左上角点击“view”TestsofEquality…,选择“Mean”，有如下结果

TestforEqualityofMeansBetweenSeries

Date:

08/16/13Time:

16:

52

Sample:

19782012

Includedobservations:

35

Method

df

Value

Probability

t-test

68

4.136590

0.0001

AnovaF-statistic

（1,68）

17.11138

AnalysisofVariance

SourceofVariation

SumofSq.

MeanSq.

Between

1

3.05E+08

Within

1.21E+09

17828696

Total

69

1.52E+09

21991664

CategoryStatistics

Std.Err.

Variable

Count

Mean

Std.Dev.

ofMean

XFCITY

35

5879.000

5738.585

969.9979

XFCOUNTRY

1703.743

1651.070

279.0818

All

70

3791.371

4689.527

560.5057

17:

17

4.13658985341172

9.91359144992841e-05

17.1113756153488

305073513.657143

1212351326.68571

17828695.9806723

1517424840.34286

21991664.352795

5879

5738.58504285836

969.997913018633

1703.74285714286

1651.07046101216

279.081844996199

3791.37142857143

4689.52709266031

560.505694539634

其中，1）组间方差=3.05E+08；

组内方差=1.21E+09；

2）城镇居民消费的均值=5879.000；

农村居民消费的均值=1703.743。

2）计量经济学估计结果：

虚拟变量设定:

DependentVariable:

XF

Method:

LeastSquares

57

170

70

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob. 

C

713.7165

2.387142

0.0198

DUM

4175.257

1009.348

R-squared

0.201047

Meandependentvar

AdjustedR-squared

0.189298

S.D.dependentvar

S.E.ofregression

4222.404

Akaikeinfocriterion

19.56235

Sumsquaredresid

Schwarzcriterion

19.62659

Loglikelihood

-682.6823

F-statistic

Durbin-Watsonstat

0.248744

Prob（F-statistic）

0.000099

3）比较分析

，表明农村居民平均消费水平=1703.743，与统计学中农村居民消费的均值=1703.743相等；

，表明城镇居民平均消费水平=5879，与统计学中城镇居民消费的均值=5879.000相等；

DUM前系数4175.257表明平均意义上城镇与农村居民消费水平间的差异；

总离差平方和=（方差分析中，总离差平方和=1517424840.34286=1.52E+09）

残差平方和=

（方差分析中，组内方差=1212351326.68571=1.21E+09）

解释了的平方和=

（方差分析中，组间方差=305073513.657143=3.05E+08）

4）其他（略）

8.4表8.5是我国1978年-2012年能源消费总量（发电煤耗计算法）数据。

表8.5能源消费总量（单位：

万吨标准煤）

能源消费总量

57144

98703

159431

58588

103783

183792

60275

109170

213456

59447

115993

235997

62067

122737

258676

66040

131176

280508

70904

135192

291448

76682

135909

306647

80850

136184

324939

86632

140569

348002

92997

145531

362000

96934

150406

1）画出能源消费总量的时间序列图形，依据图形设定适当的计量经济学模型分析能源消费总量随时间变动的数量规律，并对结果进行解释。

。

2）你能设定出两种形式的表现能源消费总量随时间变动的计量经济模型吗？

对着两种形式的模型进行比较。

【练习题8.4参考解答】

8.5为了分析个人收入与工作年限、学历以及是否为管理人员间的关系，某销售公司得到如表8.6所示的数据。

表8.6某公司销售人员收入状况、受教育程度等的调查数据

序号

收入S/（元）

工龄X/（年）

受教育状况E

是否为管理人员M

13876

高中

是

24

22884

6

本科

2

11608

研究生

否

25

16978

7

3

18701

26

14803

8

4

11283

27

17404

5

11767

28

22184

20872

29

13548

11772

30

14467

10

10535

31

15942

9

12195

32

23174

12313

33

23780

11

14975

34

25410

12

21371

14861

13

19800

36

16882

14

11417

37

24170

15

20263

38

15990

16

13231

39

26330

12884

40

17949

18

13245

41

25685

19

13677

42

27837

20

15965

43

18838

21

12336

44

17483

22

21352

45

19207

23

13839

46

19346

http:

//www.ilr.cornell.eduThadi/RABE4

试根据表8.4的数据，完成如下工作：

1）构造用于描述学历和管理者的虚拟变量，设定并估计描述收入影响因素的计量经济模型，并简要说明你对模型设定的理由，分析模型估计的结果。

2）若在上述模型的基础上，进一步考虑学历与是否管理者间有无交互效应，模型应如何设定？

分析估计结果并画出残差图，你得出的结论是什么?

3）你还能够依据上述交互效应模型残差图的异常信息对模型加以完善吗？

【练习题8.5参考解答】

1）虚拟变量设定：

画出工龄与收入间的散点图：

表明收入与工龄呈现线性关系，故可设定模型为

回归结果为

S

15:

48

146

46

11031.81

383.2171

28.78736

0.0000

X

546.1840

30.51919

17.89641

E1

-2996.210

411.7527

-7.276723

E2

147.8249

387.6593

0.381327

0.7049

M

6883.531

313.9190

21.92773

0.956767

17270.20

0.952549

4716.632

1027.437

16.80984

43280719

17.00861

-381.6264

226.8359

2.236925

0.000000

2）考虑学历与是否管理者间的交互效应，设定模型为

回归结果与残差图

11203.43

79.06545

141.6982

496.9870

5.566415

89.28314

-1730.748

105.3339

-16.43107

-349.0777

97.56790

-3.577792

0.0009

7047.412

102.5892

68.69546

E1*M

-3066.035

149.3304

-20.53188

E2*M

1836.488

131.1674

14.00110

0.998823

0.998642

173.8086

13.29305

1178168.

13.57133

-298.7403

5516.596

2.244104

3）残差图表明第33个样本点为奇异点，剔除第33个样本点再度进行回归

1323446

45

11199.71

30.53338

366.8023

498.4178

2.151688

231.6404

-1741.336

40.68250

-42.80307

-357.0423

37.68114

-9.475356

7040.580

39.61907

177.7069

-3051.763

57.67420

-52.91384

1997.531

51.78498

38.57355

0.999821

17125.53

0.999793

4665.586

67.11893

11.39284

171188.1

11.67388

-249.3390

35427.96

2.437298