计量经济学习题
1.克莱因和戈德伯格曾用1921-1941年与1945-1950年(1942-1944年战争期间略去)美国国内消费C和工资收入W、非工资—非农业收入P、农业收入A的共27年时间序列资料,利用普通最小二乘法估计得出了下列回归方程:
Ct=8.133+1.059Wt+0.452Pt+0.121At
(8.92) (0.17) (0.66) (1.09)
2
R=0.95 F=107.37
式下括号中的数字为相应参数估计量的标准误。试对该模型进行评价,指出其中存在的问题。(显著性水平取5%,已知F0.05(3,23)=3.03,t0.025(23)=2.069)
2.某地区通过一个样本容量为722的调查数据得到劳动力受教育的一个回归方程为
edu?10.36?0.094sibs?0.131medu?0.210fedu
R2=0.214
式中,edu为劳动力受教育年数,sibs为该劳动力家庭中兄弟姐妹的个数,medu与fedu分别为母亲与父亲受到教育的年数。问
(1)sibs是否具有预期的影响?为什么?若medu与fedu保持不变,为了使预测的受教育水平减少一年,需要sibs增加多少?
(2)请对medu的系数给予适当的解释。
(3)如果两个劳动力都没有兄弟姐妹,但其中一个的父母受教育的年数为12年,另一个的父母受教育的年数为16年,则两人受教育的年数预期相差多少?
(1)预期sibs对劳动者受教育的年数有影响。因此在收入及支出预算约束一定的条件下,子女越多的家庭,每个孩子接受教育的时间会越短。
根据多元回归模型偏回归系数的含义,sibs前的参数估计值-0.094表明,在其他条件不变的情况下,每增加1个兄弟姐妹,受教育年数会减少0.094年,因此,要减少1年受教育的时间,兄弟姐妹需增加1/0.094=10.6个。
(2)medu的系数表示当兄弟姐妹数与父亲受教育的年数保持不变时,母亲每增加1年受教育的机会,其子女作为劳动者就会预期增加0.131年的教育机会。
(3)首先计算两人受教育的年数分别为 10.36+0.131?12+0.210?12=14.452 10.36+0.131?16+0.210?16=15.816
因此,两人的受教育年限的差别为15.816-14.452=1.364
3.考虑以下方程(括号内为估计标准差):
1
??8.562?0.364P?0.004P?2.560WUt itt?1(0.080) (0.072) (0.658)
其中:W——t年的每位雇员的工资和薪水
n?19 R2?0.873
P——t年的物价水平
U——t年的失业率
要求:(1)对个人收入估计的斜率系数进行假设检验;
(2)讨论Pt?1在理论上的正确性,对本模型的正确性进行讨论;Pt?1是否应从方程中删除?为什么?
4.下表给出三变量模型的回归结果:
方差来源 来自回归(ESS) 来自残差(RSS) 总离差(TSS)
平方和(SS)
65965 _— 66042
自由度(d.f.)
— — 14
平方和的均值(MSS)
— —
要求:(1)样本容量是多少?
(2)求RSS?
(3)ESS和RSS的自由度各是多少? (4)求R和R?
(5)检验假设:X2和X3对Y无影响。你用什么假设检验?为什么? (6)根据以上信息,你能否确定X2和X3各自对Y的贡献吗?
5.假定以校园内食堂每天卖出的盒饭数量作为被解释变量,盒饭价格、气温、附近餐厅的盒饭价格、学校当日的学生数量(单位:千人)作为解释变量,进行回归分析;假设不管是否有假期,食堂都营业。不幸的是,食堂内的计算机被一次病毒侵犯,所有的存储丢失,无法恢复,你不能说出独立变量分别代表着哪一项!下面是回归结果(括号内为标准差):
22??10.6?28.4X?12.7X?0.61X?5.9X Yi1i2i3i4i(2.6) (6.3) (0.61) (5.9) 要求:
(1)试判定每项结果对应着哪一个变量?
R?0.63 n?35
2 2
(2)对你的判定结论做出说明。
⑴答案并不唯一,猜测为:园内食堂的盒饭价格;
⑵理由是被解释变量应与学生数量成正比,并且应该影响显著;与本食堂盒饭价格成反比,这与需求理论相吻合;与附近餐厅的盒饭价格成正比,因为彼此是替代品;与气温的变化关系不是十分显著,因为大多数学生不会因为气温升高不吃饭。
6.下表列出若干对自变量与因变量。对每一对变量,你认为它们之间的关系如何?是正的、负的、还是无法确定?并说明理由。
因变量 GNP 个人储蓄 小麦产出 美国国防开支 棒球明星本垒打的次数 总统声誉 学生计量经济学成绩 日本汽车的进口量
7.下表给出了每周家庭的消费支出Y(美元)与每周的家庭的收入X(美元)的数据。 每周收入(X) 80 100 120 140 每周消费支出(Y) 55,60,65,70,75 65,70,74,80,85,88 79,84,90,94,98 80,93,95,103,108,113,115 利率 利率 降雨量 前苏联国防开支 其年薪 任职时间 其统计学成绩 美国人均国民收入 自变量 X1为学生数量,X2为附近餐厅的盒饭价格,X3为气温,X4为校
3
160 180 200 220 240 260 要求:
102,107,110,116,118,125 110,115,120,130,135,140 120,136,140,144,145 135,137,140,152,157,160,162 137,145,155,165,175,189 150,152,175,178,180,185,191 (1)对每一收入水平,计算平均的消费支出,E(Y︱Xi),即条件期望值; 解: ⑴E(YXi?80)?65 E(YXi?100)?77
E(YXi?120)?89 E(YXi?140)?101 E(YXi?160)?113 E(YXi?180)?125 E(YXi?200)?137 E(YXi?220)?149 E(YXi?240)?161 E(YXi?260)?173
(2)以收入为横轴、消费支出为纵轴作散点图; (3)在散点图中,做出(1)中的条件均值点;
(4)你认为X与Y之间、X与Y的均值之间的关系如何?
(5)写出其总体回归函数及样本回归函数;总体回归函数是线性的还是非线性的?
以企业研发支出(R&D)占销售额的比重为被解释变量(Y),以企业销售额(X1)与利润占销售额的比重(X2)为解释变量,一个有32容量的样本企业的估计结果如下:
Y?0.472?0.32log(X1)?0.05X2(1.37)(0.22)(0.046)
R2?0.099其中括号中为系数估计值的标准差。
(1)解释log(X1)的系数。如果X1增加10%,估计Y会变化多少个百分点?这在经济上是一个很大的影响吗?
4
(2)针对R&D强度随销售额的增加而提高这一备择假设,检验它不虽X1而变化的假设。分别在5%和10%的显著性水平上进行这个检验。
(3)利润占销售额的比重X2对R&D强度Y是否在统计上有显著的影响?
下表为有关经批准的私人住房单位及其决定因素的4个模型的估计量和相关统计值(括号内为p-值)(如果某项为空,则意味着模型中没有此变量)。数据为美国40个城市的数据。模型如下:
housing??0??1density??2value??3income??4popchang??5unemp??6localtax??7statetax??
式中housing——实际颁发的建筑许可证数量,density——每平方英里的人口密度,value——自由房屋的均值(单位:百美元),income——平均家庭的收入(单位:千美元),popchang——1980~1992年的人口增长百分比,unemp——失业率,localtax——人均交纳的地方税,statetax——人均缴纳的州税 变量 C Density Value Income Popchang Unemp Localtax Statetax RSS R2 模型A 813 (0.74) 0.075 (0.43) -0.855 (0.13) 110.41 (0.14) 26.77 (0.11) -76.55 (0.48) -0.061 (0.95) -1.006 (0.40) 4.763e+7 0.349 1.488e+6 1.776e+6 模型B -392 (0.81) 0.062 (0.32) -0.873 (0.11) 133.03 (0.04) 29.19 (0.06) -1.004 (0.37) 4.843e+7 0.338 1.424e+6 1.634e+6 模型C -1279 (0.34) 0.042 (0.47) -0.994 (0.06) 125.71 (0.05) 29.41 (0.001) 4.962e+7 0.322 1.418e+6 1.593e+6 模型D -973 (0.44) -0.778 (0.07) 116.60 (0.06) 24.86 (0.08) 5.038e+7 0.312 1.399e+6 1.538e+6 ??
2AIC (1) 检验模型A中的每一个回归系数在10%水平下是否为零(括号中的值为双边备择p-值)。根据检验
结果,你认为应该把变量保留在模型中还是去掉?
(2) 在模型A中,在10%水平下检验联合假设H0:?i =0(i=1,5,6,7)。说明被择假设,计算检验统计值,
说明其在零假设条件下的分布,拒绝或接受零假设的标准。说明你的结论。 (3) 哪个模型是“最优的”?解释你的选择标准。
(4) 说明最优模型中有哪些系数的符号是“错误的”。说明你的预期符号并解释原因。确认其是否为正确
符号。
1、以某地区22年的年度数据估计了如下工业就业回归方程
Y??3.89?0.51lnX1?0.25lnX2?0.62lnX3
(-0.56)(2.3) (-1.7) (5.8)
R?0.996 DW?1.147
式中,Y为总就业量;X1为总收入;X2为平均月工资率;X3为地方政府的总支出。 (1)试证明:一阶自相关的DW检验是无定论的。 (2)逐步描述如何使用LM检验
2、一个对某地区大学生就业增长影响的简单模型可描述如下
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