计量经济学练习题Word文件下载.docx

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引入一个变量或从回归方程中剔除一个变量,为逐步回归的一步,每一步都要进行t检验,以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著的变量。

6、对于非线性模型如何进行参数估计?

一、解释变量可以直接替换的非线性回归模型

1、多项式函数模型

(1)多项式函数形式

令 

 

原模型可化为线性形式,即可利用多元线性回归分析的方法处理了。

(2)利用Eviews应用软件进行回归分析

在主窗口的命令栏内,直接键入ls 

x^2 

x^3,回车即可得到输出结果

(3)利用SPSS应用软件进行回归分析

在SPSS中,依次点击Analyze/Regression/CurveEstimation,打开对话窗口。

在Models选项组中,共有11种曲线可供选择:

Linear(直线)、Quadratic(二次曲线)、Compound(复合曲线)、Growth(增长曲线)、Logarithmic(对数曲线)、Cubic(三次曲线)、S(S曲线)、Exponential(指数曲线)、Inverse(倒数曲线)、Power(Power曲线)、Logistic(逻辑斯蒂曲线)。

2、双曲线(倒数)模型

原模型可化为线性形式,即可利用一元线性回归分析的方法处理。

3、双对数函数模型

4、半对数函数模型

(1)对于对数—线性模型

它表示x变动一个单位,y将变动 

%。

即y的相对变动百分比等于 

乘以x的绝对变化量。

(2)对于线性—对数模型

它表示x变动1%,y将变动 

个单位的绝对量。

即y的绝对变化量等于 

乘以x的相对变化量。

5、逻辑斯蒂(Logistic)曲线

则有:

二、解释变量需间接替换的非线性回归模型

1、指数曲线

两边取对数得:

令 

则有

7、简述异方差性的检验方法?

(一)图示法

(1)用x-y的散点图进行判断

看是否存在明显的散点扩大、缩小或复杂型趋势(即不在一个固定的带型域中)

(2)利用x- 

的散点图

看是否形成一斜率为零的直线

(二)戈德菲尔德-匡特检验

(三)戈里瑟检验

(四)Spearman等级(秩)相关检验

(五)怀特(White)检验

8、如何才能说为的格兰杰意义上的原因?

9、如果将空调季度销售额记为y,空调单价记为x;

D1=1代表春季;

D2=1代表夏季,D3=1代表秋季;

D4=1代表冬季。

我们试图建立以下模型:

这时会产生什么问题?

会带来什么后果?

如何解决?

10、某汽车制造厂销售部经理认为,汽车的销售量与广告费用之间存在着密切的关系。

为此,该经理收集了12个汽车销售分公司的有关数据。

用Excel对数据进行回归分析的部分结果如下:

(一)方差分析表

df

SS

MS

F

SignificanceF

回归

___

______

1602709

2.17E-09

残差

总计

11

1642867

(二)参数估计表

Coefficients

标准误差

tStat

P-value

Intercept

363.6891

62.45529

5.823191

0.000168

XVariable1

2.028873

0.101558

19.97749

要求(计算结果精确至0.1):

(1)在方差分析表中的下划线上填上适当的数据;

(2)计算销售量与广告费用之间的相关系数,并据此分析两者的关系形态与强度;

(3)写出销售量对广告费用的一元线性回归方程,并检验在5%的显著性水平下,回归系数和回归方程的线性关系是否显著。

11、以下是某个案例的Eviews分析结果(局部)。

DependentVariable:

Method:

LeastSquares

Sample(adjusted):

10

Includedobservations:

10afteradjustingendpoints

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob. 

C

4.826789

9.217366

0.523663

0.6193

X1

0.178381

0.308178

(1)

0.5838

X2

0.688030

(2)

3.277910

0.0169

X3

(3)

0.156400

-1.423556

0.2044

R-squared

0.852805

Meandependentvar

41.90000

AdjustedR-squared

(4)

S.D.dependentvar

34.28783

S.E.ofregression

16.11137

Akaikeinfocriterion

8.686101

Sumsquaredresid

1557.457

Schwarzcriterion

8.807135

Loglikelihood

-39.43051

F-statistic

11.58741

Durbin-Watsonstat

3.579994

Prob(F-statistic)

0.006579

①填上

(1)、

(2)、(3)、(4)位置所缺数据;

②以标准记法写出回归方程;

③你对分析结果满意吗?

为什么?

12、根据下列SPSS软件运行结果,确定最佳模型,并说明理由;

以标准记法写出回归方程。

13、一家家用电器产品销售公司在30个地区设有销售分公司。

为研究产品彩电销售量(台)与该公司的销售价格(百元)、各地区的年人均收入(百元)、广告费用(百元)之间的关系,搜集到30各地区的有关数据。

设彩电销售量为y,销售价格为x1,年人均收入为x2,广告费用为x3,利用Excel得到下面的回归结果。

相关系数矩阵

y

1

-0.46922

0.74095

0.07837

0.87595

-0.46880

0.60454

方差分析

Df

SignificanceF

回归分析

4008924.7

8.88341E-13

13458586.7

 -

 ―

参数估计表

 

7589.1025

2445.0213

3.1039

0.00457

-117.8861

31.8974

-3.6958

0.00103

XVariable2

80.6107

14.7676

5.4586

0.00001

XVariable3

0.5012

0.1259

3.9814

0.00049

(1)将方差分析表中的所缺数值补齐;

(2)如果只选一个自变量来预测销售量,三个自变量中哪一个会被优先选择?

请说明理由;

(3)写出销量与销售价格、年人均收入、广告费用的多元线性回归方程,并解释各回归系数的意义;

(4)若显著水平=0.05,回归方程的线性关系是否显著?

(5)若显著水平=0.05,各回归系数是否显著?

(6)销售量y的变差中被回归方程所解释的百分比是多少?

14、简述选择解释变量的逐步回归法?

15、用X1(万元)代表啤酒厂商的广告费,用X2(千元/吨)代表啤酒单价,用X3(千元/吨)代表白酒单价,用y代表啤酒销售量(吨)。

建立模型如下:

Y=120 

30X1 

-20lnX2 

5X3

T= 

(3.21) 

(2.98) 

(-3.01) 

(1.87)

F=141.223

(1)先验地,你认为各个系数的符号如何?

你的预期与结果一致吗?

(2)解释各个回归系数的意义?

(3)检验各个回归系数的统计显著性。

(临界值=2.10)

(4)如何检验假设:

所有的回归系数同时为零?

(临界值=4.33)

16、用x代表广告费,用y代表销售量,解释以下模型中的经济意义。

17、根据下列Eviews应用软件的运行结果比较分析选择哪个模型较好?

并说明理由;

以标准形式写出确定的回归方程。

模型一

Method:

Sample:

112 

Includedobservations:

12

46.13828

7.356990

6.271352

0.0001

1/X

1335.604

171.2199

7.800522

0.0000

0.844738

Akaikeinfocriterion

8.283763

1993.125

Schwarzcriterion

8.364580

-47.70258

F-statistic

60.84814

2.154969

Prob(F-statistic)

0.000015

模型二

Convergenceachievedafter6iterations

Y=C

(1)*C

(2)^X

C

(1)

195.1784

11.46600

17.02237

C

(2)

0.979132

0.001888

518.5842

0.922179

7.593063

999.0044

7.673881

-43.55838

Durbin-Watsonstat

2.818195

18、根据下列Eviews运行结果,分别对2009年四个季度作出预测。

输出结果1

2004:

12008:

20

Holt-WintersMultiplicativeSeasonal

OriginalSeries:

ForecastSeries:

YSM

Parameters:

Alpha

0.4600

Beta

Gamma

SumofSquaredResiduals

2164.646

RootMeanSquaredError

10.40348

EndofPeriodLevels:

Mean

353.0604

Trend

11.67188

Seasonals:

2008:

0.975157

2

1.031936

3

1.182440

4

0.810467

输出结果2

Holt-WintersAdditiveSeasonal

0.3400

3533.643

13.29218

349.8953

-6.292187

8.435938

43.76406

-45.90781

19、基于Eviews软件,说明如何对下列模型进行参数估计

(1);

(2);

20、下面是某案例Eviews的分析结果(局部),根据输出结果完成下列要求(写出判断或检验的依据)(α=0.05,=1.19,=1.55)

(1)以标准记法写出回归方程, 

并解释回归系数的含义;

(2)对所求得的线性方程作显著性检验。

(3)对模型进行异方差检验,说明模型是否存在异方差;

(4)对模型进行自相关检验,说明模型是否存在序列自相关;

(5)计算方差扩大因子,说明模型是否存在多重共线性。

2008M012009M12 

24

-486.6758

96.84835

-5.025133

LOG(X1)

-5.369058

111.7945

-0.048026

0.9621

LOG(X2)

204.4170

80.43056

2.541534

0.0190

0.869978

3.116667

0.857594

2.116533

S.E.ofregression

0.798709

2.504828

13.39665

2.652084

-27.05793

70.25528

0.449745

0.000000

WhiteHeteroskedasticityTest:

1.649512

Probability

0.216083

Obs*R-squared

3.258427

0.196084

TestEquation:

RESID^2Method:

2008M012008M12Includedobservations:

100.9379

63.21018

1.596861

0.1252

-132.2739

72.96509

-1.812838

0.0842

94.27548

52.49475

1.795903

0.0869

0.135768

0.558194

0.053460

0.535814

0.521295

1.651466

5.706708

1.798722

-16.81759

1.879222

LOG(X1) 

2008M012009M12 

0.782000

0.079477

9.839362

0.703338

0.032280

21.78851

0.955711

2.513666

0.953698

0.007079

0.001523

-10.05635

5.10E-05

-9.958181

122.6762

474.7392

0.569325

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