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计量经济学.doc

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计量 经济学
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. 计量经济学 班级: 金融1班 学号: 6013205281 姓名: 谢 明 亮 练习11992年亚洲各国人均寿命(Y)、按购买力平价计算的人均GDP(X1)、成人识字率(X2)、一岁儿童疫苗接种率(X3)的数据(见教材Pg56-57,练习题2.1数据)(1) 通过散点图和相关系数,分别分析各国人均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的数量关系。(2) 对所建立的回归模型分别进行模型的参数估计和检验,并用规范的形式写出估计检验结果。从散点图可以看出,各国人均寿命随着人均GDP的增加而增加,近似于线性关系.用规范的形式将参数估计和检验的结果写为 = 56.64794+0.128360 (1.960820) (0.027242) t = (28.88992) (4.711834) =0.526082 F=22.20138 n=22模型检验:1. 意义检验所估计参数=56.6479,=0.128360,说明人均GDP每增加100美元,亚洲各国人均寿命增加0.128360年。这与预期的实际意义相符。2. 拟合优度和统计检验拟合优度的度量:可决系数=0.526082,说明对样本数据的拟合度一般,即解释变量“人均GDP”只能对解释变量“亚洲各国人均寿命”的一半多差异做出解释。对回归系数t检验:针对:=0和H0:=0,估计的回归系数的标准误差和t值分别为:SE()=1.960820,t()=28.88992;估计的回归系数的标准误差和t值分别为:SE()=0.027242,t()=4.711834。取=0.05,查分布表得自由度为22-2=20的临界值(20)=2.086。因为t()=28.88992>(20)=2.086,所以拒绝原假设:=0;同理可知,拒绝:=0。对斜率系数的显著性检验表明,:人均GDP对亚洲各国人均寿命确实有显著影响。从散点图可以看出,各国人均寿命随着成人识字率的增加而增加,近似于线性关系. 用规范的形式将参数估计和检验的结果写为 =38.79424 + 0.331971 (3.532079) (0.00000) T =(10.98340) (7.115308) =0.716825 F=50.62761 n=22模型检测:1.意义检测所估计参数=38.79424,=0.331971,说明成人识字率每增加1%,亚洲各国人均寿命增加0.331971年。这与实际意义相符。2.拟合优度和统计检验拟合优度的度量:可决系数=0.716825,说明对样本数据的拟合比较好,即解释变量“成人识字率”能对解释变量“亚洲各国人均寿命”的大多差异做出解释。对回归系数t检验:针对:=0和=0,估计的回归系数的标准误差和t值分别为:SE()=3.532079,t()=10.98340;估计的回归系数的标准误差和t值分别为:SE()=0.00000,t()=7.115308。取=0.05,查分布表得自由度为22-2=20的临界值(20)=2.086。因为t()=10.98340>(20)=2.086,所以拒绝原假设:=0;同理可知,拒绝:=0。对斜率系数的显著性检验表明,说明成人识字率确实对亚洲各国人均寿命有显著影响。从散点图可以看出,各国人均寿命随着一岁儿童疫苗接种率的增加而增加,近似于线性关系.模型检验:1.意义检验所估计参数=31.79956,=0.387276,说明一岁儿童接种率每增加1%,亚洲各国人均寿命增加0.387276年。这与实际意义相符。2.拟合优度和统计检验拟合优度的度量:可决系数=0.845234,说明对样本数据的拟合比较好,即解释变量“一岁儿童接种率”只能对解释变量“亚洲各国人均寿命”的大多差异做出解释。对回归系数t检验:针对:=0和=0,估计的回归系数的标准误差和t值分别为:SE()=6.536434,t()=4.864971;估计的回归系数的标准误差和t值分别为:SE()=0.080260,t()=4.825285。取=0.05,查分布表得自由度为22-2=20的临界值(20)=2.086。因为t()=4.864971>(20)=2.086,所以拒绝原假设:=0;同理可知,拒绝:=0。对斜率系数的显著性检验表明,说明一岁儿童接种率确实对亚洲各国人均寿命有显著影响。练习2为了研究浙江省财政预算收入与全省生产总值的关系,由浙江省统计年鉴得到以下数据(见教材Pg57-58,练习题2.2数据)(1) 建立浙江省财政预算收入与全省生产总值的计量经济模型,估计模型的参数,检验模型的显著性,用规范的形式写出估计检验结果,并解释所估计参数的经济意义。(2) 如果2011年,全省生产总值为32000亿元,比上年增长9.0%,利用计量经济模型对浙江省2011年的财政预算收入做出点预测,并给出预测值与标准误差的图形。(3) 建立浙江省财政预算收入对数与全省生产总值对数的计量经济模型, 估计模型的参数,检验模型的显著性,并解释所估计参数的经济意义。用规范的形式将参数估计和检验的结果写为 =-154.3063+0.176124X (39.08196) (0.004072) t=(-3.948274) (43.25639) = 0.983702 F=1871.115 n=33(1)经济意义检验所估计参数=154.3063,=0.176124,说明全省总收入每增加1亿元,财政预算总收入增加0.176124年。这与实际经济意义相符。(2) 点预测=-154.3063+0.176124x32000=5481.659(3)Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 09/16/15 Time: 10:58Sample (adjusted): 1 33Included observations: 33 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-1.9182890.268213-7.1521210.0000LOG(X)0.9802750.03429628.582680.0000R-squared0.963442    Mean dependent var5.573120Adjusted R-squared0.962263    S.D. dependent var1.684189S.E. of regression0.327172    Akaike info criterion0.662028Sum squared resid3.318281    Schwarz criterion0.752726Log likelihood-8.923468    Hannan-Quinn criter.0.692545F-statistic816.9699    Durbin-Watson stat0.096208Prob(F-statistic)0.000000=-1.918289+0.980275X(0.268213) (0.034296)t=(-7.152121) (28.58268)=0.963442 F=816.9699 n=33(1)经济意义检测所估计参数=-1.918289,=0.980275,说明财政预算总收入每增加1亿元,全省总收入增加0.980275年。这与实际经济意义相符。(2)显著性检验拟合优度的度量:可决系数=0.963442,说明对样本数据的拟合比较好,即解释变量“财政预算总收入”只能对解释变量“全省总收入”的大多差异做出解释。练习3假设某地区住宅建筑面积与建造单位成本的有关资料如表2.9所示(见教材Pg58-59数据,练习题2.4)(1) 建立建筑面积与建造单位成本的回归方程。(2) 解释回归系数的经济意义。(3) 估计当建筑面积为4.5万平方米时,对建造平均单位成本做点预测,并给出预测值与标准误差的图形。(1)=1845.475+-64.18400X(19.26446) (4.809828)T=(-3.948274) (-13.34434)=0.946829F=178.0715 n=12(2)所估计参数=1845.475,=-64.18400,说明建筑面积每增加1万平方米,建造单位成本减少64.18400元/平方米。这与实际经济意义相符。(3)将X=4.5代入经过估计和检验的回归模型,得 =1845.475+-64.18400x4.5=1556.647(元)
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