2014本科计量经济期末复习题

习题1：我们研究相关因素（educ为教育水平，exper为工作经验，tenure为任职年限）对每小时工资的影响，被解释变量为log(wage)，得到的估计结果如下： Dependent Variable: LOG(WAGE) Included observations: 526 Variable C EDUC EXPER TENURE R-squared

Coefficient 0.28436 0.092029 0.004121 0.022067 0.316013

Std. Error 0.10419 0.00733 0.001723 0.003094

t-Statistic 2.72923 12.55525 7.13307

Prob. 0.0066 0.0000 0.0000

请对exper进行变量的显著性检验，并对方程的显著性进行检验。

习题2：我们建立一个杂志广告费用预测模型，模型的被解释变量是杂志广告费用，解释变量为杂志发行量、男性读者比例、读者家庭中位数。得到的估计结果如下图所示。（1）请补全回归结果中的空缺；（2）解释模型中回归系数的经济含义；（3）对模型的变量显著性和方程的显著性进行检验。

Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresSample: 1 48Included observations: 48VariableCLOG(CIRC)LOG(PERCMALE)LOG(MEDINCOME)R-squaredAdjusted R-squaredS.E. of regressionSum squared residLog likelihoodF-statisticCoefficient-8.8471960.639670.0394271.4099760.859384( )0.2405412.5458372.372744( )Std. Errort-Statistic2.407497-3.6748520.03925716.294240.046049( )0.235165.995804 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson statProb. 0.000600.3965010.324710.6206530.0678020.2237360.126731.944367 习题3：Mohsen和Margaret利用28个国家40个季度的数据（n=1120）研究不发达国家对外汇储备的需求，得到的回归结果如下所示：

????

????()=??.????????+??.????????????()+??.??????????????????.?????????????????

???? t= (2.5128) (17.6377) (15.2437) (-2.7449) ????=??.????????，F=1151

其中R为以美元表示的名义外汇储备水平，P为美国的GNP价格平减指数，Y为以美元表示的名义GNP，?????为收支平衡变化，?????为汇率变化。

（1）解释回归系数的经济含义；（2）对各解释变量的显著性进行检验；（3）对方程的显著性进行检验。

习题4：Huang，Siegfried和Zardoshty根据美国1961年Q1~1977Q2的季度数据估计了咖啡的需求函数，得到的估计结果如下：

????????=??.???????????.????????????????+??.??????????????+??.????????????????????.?????????????.?????????????? t=(-2.14) (1.23) (0.55) (-3.36) (-3.74) ???.???????????????.?????????????? ????=??.???? (-6.03) (-0.37)

其中，Q为人均咖啡消费量，P为每磅咖啡价格，I为人均可支配收入，P*为每磅茶价格，T为时间趋势，????=??，????=??，????=??分别表示第1、2、3季度。 美国的咖啡消费是否存在明显的季节模式，如果存在如何进行解释？

习题5：为了验证出售差异产品的公司是否具有较高的股票回报率，Dalton和Levin根据48个公司的样本得到如下回归结果：

???=??.??????+??.??????????+??.???????????????.???????????????.???????????? ??

Se=(1.380) (0.056) (4.244) (0.017) ????=??.???? 请分别写出具有产品差异性的公司和不具有产品差异性的公司的方程，并判断两类公司的股票回报是否具有显著差异。

习题6：利用1958年至1977年的数据建立美国菲利普斯曲线模型，得到的回归结果为：

???=????.???????????.???????????????.??????(??

????

)+????.??????????() ????????

Se=(1.4024) (1.6859) (8.3373) (9.3999) ????=??.????????

其中????是小时工资年变化率，????是失业率，????=??是1969年以前的观察值

请分别写出1969年前后的回归方程，并判断1969年前后菲利普斯曲线是否发生显著变化。 习题7：我们建立新生婴儿死亡率决定模型，模型的被解释变量为新生婴儿死亡率（y），解释变量分别为初等教育覆盖率（PEDU）和人均日卡路里摄入量（CSPC），样本分为四个收入等级，低收入、中等偏低收入、中等偏上收入和高收入。得到的估计结果为：

5,0004,0003,000E^22,0001,00001,6002,4003,2004,000

（1）写出回归方程，解释各回归系数的经济含义。 （2）对解释变量和方程的显著性进行检验。

CSPC（3）提取回归的残差，请写出绘制下图所需要的EVIEWS命令，根据该图你判断我们建立的模型可能存在什么问题？

（4）对原回归模型进行White异方差检验，得到的估计结果为：

请检验原模型是否存在异方差。

习题8：我们建立平均寿命决定模型，被解释变量为平均寿命（y），解释变量分别为人均可支配收入（X1）和医疗水平（X2），样本中有85个国家，得到的估计结果为：

（1）写出回归模型，评价模型的拟合程度。

（2）对原回归模型进行White异方差检验，得到的估计结果为：

请检验原模型是否存在异方差。

（3）使用残差序列e的绝对值作为权重重新估计模型，写出相应的EVIEWS命令。 习题9：我们研究CEO年薪模型，被解释变量为CEO年薪（y），解释变量分别为任职年限（tenure）、年销售收入（sale）、公司利润（profit）和公司总资产（assets），估计结果为：

（1）对解释变量的显著性进行检验。

（2）原回归模型进行White异方差检验，得到的估计结果为：

请检验原模型是否存在异方差。

（3）使用残差序列e的绝对值作为权重重新估计模型，然后再进行White异方差检验，得到的估计结果为：

请判断加权最小二乘法是否修正了原模型的异方差。

习题10：我们研究利用1970年至1995年的数据，研究收入与储蓄之间的关系，其中DUM为虚拟变量，DUM=1表示1982年及以后，DUM=0表示1982年以前。请根据输出结果回答下列问题。

Dependent Variable: SAVINGSIncluded observations: 26VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C57.6667621.919592.6308330.0149INCOME0.0419060.0162622.5769740.0169DUM*INCOME-0.0031510.011685-0.2696450.7898R-squared0.767948 Durbin-Watson stat0.859161 806040200-20-40-60-80-80-60-40-200E(-1)20406080（1）边际储蓄倾向在1982年前后是否存在显著差异，请说明你的理由。

（2）写出得出右图使用的EVIEWS命令，其中e表示回归的残差。根据该散点图你可以得出什么结论？

（3）根据回归结果中的DW统计量判断原模型是否存在一阶序列相关。

习题11：研究股票价格（y）和GDP（x）的关系，数据范围是1980年至2006年，模型中还加入了虚拟变量DUM，DUM=1表示1997年以后，DUM=0表示1997年以前，得到的估计结果为：

?=???????.????+??.????????+??.???????????????，????=??.??????，????=??.?????? ??

(??????.????)(??.??????)(??.??????)

（1）分别写出1997年前后的股票价格和GDP的关系方程，并判断1997年前后二者之间的关系是否发生显著变化。

（2）根据回归结果中的DW统计量判断原模型是否存在一阶序列相关。 （3）提取模型的残差（e）构造二阶LM检验的辅助回归，得到的结果为：

E

根据估计结果判断原模型是否存在2阶序列相关。

（4）写出使用1阶广义差分法修正序列相关时使用的EVIEWS操作命令。

习题12：使用美国1948-2003年的失业率与通货膨胀率数据估计菲利普斯曲线，估计结果为：

（1）请根据模型的DW统计量判断模型是否存在一阶序列相关。 （2）使用一阶差分法修正模型后，得到的估计结果为： ?=??.????????????.??????????????+??.??????????(??)，????=??.?????? ??????

(??.????????)(??.??????)使用一阶LM检验重新检验模型是否存在序列相关，得到的结果为：

请判断修正后的模型是否存在序列相关。

习题13：根据807个受调查者数据建立判断他们是否吸引的probit模型，被解释变量是受调查者是否吸烟y，当y=1时受调查者吸烟，当y=0时受调查者不吸烟。解释变量为受调查者的收入income，年龄age和受教育水平educ，得到的估计结果为：

（1）计算McFadden R2统计量，并评价模型的拟合效果。 （2）对解释变量的显著性进行检验。

（3）计算当income=20000，age=30，educ=12时，受调查者的吸烟概率；计算当income=30000，age=40，educ=14时，受调查者的吸烟概率。

习题14：为了判断采用新教学方法是否对提高学生成绩有帮助，建立Probit模型，被解释变量y=1表示学生成绩提高，y=0表示学生成绩没有提高，解释变量为学生入学成绩（X）和虚拟变量DU，DU=1表示采用新教学方法，DU=0表示没有采用新教学方法，估计结果为：

Dependent Variable: YIncluded observations: 32VariableCoefficientC-6.782519X1.784757DU1.421516McFadden R-squaredSchwarz criterion1.138445Restr. deviance41.18346Std. Errorz-StatisticProb. 2.23382-3.0362870.00240.6593682.7067680.00680.5860182.4257220.0153 Mean dependent var0.34375 Log likelihood-13.017 Restr. log likelihood-20.592 （1）计算McFadden R2统计量，并评价模型的拟合效果。 （2）对解释变量的显著性进行检验。

（3）分别计算当X=3.5，DU=1以及X=3.5，DU=0时学生成绩提高的概率。

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