计量经济学作业集文档格式.docx
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0.949077
S.D.dependentvar
0.447198
S.E.ofregression
0.100915
Akaikeinfocriterion
-1.658686
Sumsquaredresid
0.193492
Schwarzcriterion
-1.559208
Loglikelihood
19.41621
Hannan-Quinncriter.
-1.637097
F-statistic
373.7522
Durbin-Watsonstat
0.248783
Prob（F-statistic）
0.000000
由上述结果可知，方程的具体表达式为
相关系数是
，调整后的相关系数为
，F检验值为373.7523，远大于其临界值，并且通过了t检验，总体而言方程的拟合度还算不错。
由上表可知，GDP在1978～1998年之间的实际年均增长率是7.03%。
（2）查得1999～2009年的GDP如下：
1999
89677.1
2000
99214.6
2001
109655.2
2002
120332.7
2003
135822.8
2004
159878.3
2005
183084.8
2006
209407.0
2007
246619.0
2008
300670.0
2009
335353.0
用EViews6.0绘制1978～2009年GDP的散点图如下：
从该图可以发现我国的GDP增长大致可以分为两个阶段：
1978～1995，1996～2009。
对全部数据进行回归得到结果如下：
LOG（GDP）
11/18/10Time:
14:
08
Sample:
19782009
32
-295.5570
5.228305
-56.53018
0.153513
0.002623
58.53364
0.991320
10.47140
0.991031
1.446372
0.136982
-1.077479
0.562919
-0.985871
19.23967
-1.047114
3426.187
0.209713
然后对第一阶段的数据进行回归得到如下结果：
11
19781995
18
-312.4986
11.10764
-28.13367
0.162037
0.005592
28.97893
0.981304
9.387779
0.980135
0.873242
0.123077
-1.247566
0.242369
-1.148636
13.22809
-1.233925
839.7783
0.323566
根据公式
得，F=1.526042，查表得：
，
因为
。
所以这两个两阶段未发生结构变化，参数是稳定的。
综上所述，我国的经济发展大概分为两个时期：
第一个时期为1978年到1982年，经济呈现缓慢增长，但增长的速度是逐渐加快的；
第二个时期为1983年至2009年，经济呈现飞速增长，而且增长的速度越来越快。
二、解：
（1）使用EViews6.0绘制GDP的时间序列图：
由图可知，GDP随季节的变化波动明显，从第一季度开始增长，到第四季度达到最大值。
（2）对数据进行回归分析，得到如下结果：
GDP
11/11/10Time:
19:
58
1994Q11999Q2
22
GDP=C
（1）+C
（2）*（@TREND（1993Q4））
C
（1）
13079.52
1222.786
10.69650
C
（2）
362.7945
93.10131
3.896771
0.0009
0.431573
17251.66
0.403152
3586.065
2770.449
18.77791
1.54E+08
18.87710
-204.5571
18.80128
15.18483
2.718898
0.000896
得到回归方程为：
（3）引入虚拟变量D1、D2、D3分别表示第一、二、三季度取1，第四季度取0。
然后建立虚拟变量模型，得到如下结果：
11/16/10Time:
41
GDP=C
（1）+C
（2）*D1+C（3）*D2+C（4）*D3+C（5）*@TREND（1993Q4）
17661.07
368.2705
47.95679
-7268.104
370.3743
-19.62367
C（3）
-4882.180
369.8018
-13.20215
C（4）
-4523.273
386.7936
-11.69428
C（5）
341.9408
20.58695
16.60959
0.976522
0.970998
610.7075
15.86383
6340382.
16.11179
-169.5021
15.92224
176.7710
1.821192
和
（2）中的结果进行比较，可以发现模型的拟合优度有了很大的提升，其中可决系数从0.431573提升0.976522，F检验量从15.18483增加到176.7710。
由此可见，增加虚拟变量后模型的可靠性得到了提高。
此时回归模型为：
（4）在（3）的基础上引入虚拟变量D4，然后按照模型
进行回归，得到下面结果：
44
GDP=C
（1）*D4+C
（2）*D1+C（3）*D2+C（4）*D3+C（5）*@TREND（1993Q4）
10392.97
336.8132
30.85677
12778.89
350.9858
36.40857
13137.80
354.7890
37.02989
与（3）的结果相比发现二者的精度没有明显变化。
引入虚拟变量不会出现多重共线性的原因是减少了常数项，矩阵（X,D）是满秩矩阵，所以可以避免虚拟变量陷阱。
三、解：
根据题目给出的数据做出散点图：
线性模型：
Y
56
131
31
Y=C
（1）+C
（2）*X
-2.669119
2.056836
-1.297682
0.2046
0.016650
0.001419
11.73029
0.825930
17.53968
0.819928
14.74305
6.256200
6.567364
1135.061
6.659879
-99.79414
6.597522
137.5998
1.665018
拟合方程：
从上面的检验结果可以看出：
方程和参数基本通过了显著性检验。
但拟合度和方程的线性有待改进。
双对数模型拟合：
LOG（Y）
20:
00
-7.115023
0.542064
-13.12580
LOG（X）
1.388350
0.078957
17.58364
0.914248
2.338720
0.911291
1.291371
0.384623
0.989233
4.290103
1.081748
-13.33311
1.019391
309.1845
1.530520
从上述检验结果可以看出：
方程和参数都通过了显著性检验，不存在自相关性。
与线性相关模型相比，方程的拟合优度得到叫好的改进。
Logistic模型：
ModelSummary
R
RSquare
AdjustedRSquare
Std.ErroroftheEstimate
.828
.685
.674
.737
TheindependentvariableisX.
ANOVA
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
Regression
34.269
1
63.056
.000
Residual
15.761
.543
Total
50.029
30
Coefficients
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
B
Beta
X
.999
.437
5978.707
（Constant）
.484
.117
4.126
Thedependentvariableisln（1/Y）.
从上述数据可知模型通过了方程和参数的现在性检验。
比较上面三个模型可知双对数模型效果是最好的。
则回归方程为：
故对于人均国内生产总值为800美元的国家，其人民手机拥有率为8.7195%。
在95%的置信区间下，
的预测区间为：
（8.54，8.90）。
四、解：
（1）在EViews中建立多项式分布滞后模型，得到如下结果：
21:
04
19531998
46afteradjustments
-0.681518
1.196282
-0.569696
0.5719
0.000616
0.000702
0.877749
0.3851
LOG（Y（-1））
0.935386
0.150671
6.208147
LOG（Y（-2））
-0.004862
0.144721
-0.033598
0.9734
0.997577
7.369073
0.997404
0.322392
0.016426
-5.296978
0.011332
-5.137966
125.8305
-5.237411
5764.344
2.029572
样本估计模型：
在检验过程中，常数、YEAR和二阶滞后项都没有通过t检验，说明它们对Y的影响不显著，模型的拟合度较差，存在比较大的误差。
这样会造成对后续年份的预测不准确。
仅仅根据上述估计模型的方程预测1999年和2000年的人口数，结果如下：
（2）对
（1）的模型进行改进，剔除滞后二阶变量、YEAR后得到新的预测数据：
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