計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)題目及答案

1、1、下表給出了每周家庭的消費(fèi)支出Y（美元）與每周的家庭的收入X（美元）的數(shù)據(jù)。每周收入（X）每周消費(fèi)支出（Y）8055，60，65，70，7510065，70，74，80，85，8812079，84，90，94，9814080，93，95，103，108，113，115160102，107，110，116，118，125180110，115，120，130，135，140200120，136，140，144，145220135，137，140，152，157，160，162240137，145，155，165，175，189260150，152，175，178，180，185，191 要求：（

2、1） 對(duì)每一收入水平，計(jì)算平均的消費(fèi)支出，E（YXi），即條件期望值；80100120140160180200220240260657789101113125137149161173（2） 以收入為橫軸、消費(fèi)支出為縱軸作散點(diǎn)圖；（3） 在散點(diǎn)圖中，做出（1）中的條件均值點(diǎn)；（4） 你認(rèn)為X與Y之間、X與Y的均值之間的關(guān)系如何？如下圖，表示的是家庭收入與平均消費(fèi)支出的散點(diǎn)圖，比較第（3）問的圖形，可知，X與Y之間是不完全的線性正相關(guān)關(guān)系，X與Y的均值之間是完全的線性相關(guān)，即X與Y的均值成正比。（5） 寫出其總體回歸函數(shù)及樣本回歸函數(shù)；總體回歸函數(shù)是線性的還是非線性的？所取的樣本如下：801001

3、2014016018020022024026055657980102110120135137150總體回歸模型：，根據(jù)第（4）問的散點(diǎn)圖可知及回歸模型可知，總體回歸函數(shù)是線性的。樣本回歸模型:2、根據(jù)上題中給出的數(shù)據(jù)，對(duì)每一個(gè)X值，隨機(jī)抽取一個(gè)Y值，結(jié)果如下：Y70659095110115120140155150X80100120140160180200220240260要求：（1） 以Y為縱軸、X為橫軸作圖，并說(shuō)明Y與X之間是怎樣的關(guān)系？（2） 求樣本回歸函數(shù)，并按要求寫出計(jì)算步驟；Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/01/0

4、2 Time: 00:38Sample: 1 10Included observations: 10VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C24.454556.4138173.8127910.0051X0.5090910.03574314.243170.0000R-squared0.962062    Mean dependent var111.0000Adjusted R-squared0.957319    S.D. dependent

5、 var31.42893S.E. of regression6.493003    Akaike info criterion6.756184Sum squared resid337.2727    Schwarz criterion6.816701Log likelihood-31.78092    F-statistic202.8679Durbin-Watson stat2.680127    Prob(F-statistic)0.

6、000001Y = 24.45454545 + 0.5090909091*X（3）在同一個(gè)圖中，做出樣本回歸函數(shù)及從上題中得到的總體回歸函數(shù)；比較二者相同嗎？為什么？3、 下表給出了19901996年間的CPI指數(shù)與S&P500指數(shù)。年份CPIS&P500指數(shù)1990130.7334.591991136.2376.181992140.3415.741993144.5451.411994148.2460.331995152.4541.641996159.6670.83資料來(lái)源：總統(tǒng)經(jīng)濟(jì)報(bào)告，1997，CPI指數(shù)見表B-60，第380頁(yè)；S&P指數(shù)見表B-93，第406頁(yè)。

7、要求：（1）以CPI指數(shù)為橫軸、S&P指數(shù)為縱軸做圖；（3） 你認(rèn)為CPI指數(shù)與S&P指數(shù)之間關(guān)系如何？Dependent Variable: SPMethod: Least SquaresDate: 01/01/02 Time: 00:59Sample: 1990 1996Included observations: 7VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-1137.826177.9488-6.3941220.0014CPI11.083611.2285559.0216620.0003R-squar

8、ed0.942123    Mean dependent var464.3886Adjusted R-squared0.930548    S.D. dependent var112.3728S.E. of regression29.61448    Akaike info criterion9.849360Sum squared resid4385.086    Schwarz criterion9.833906Log likelih

9、ood-32.47276    F-statistic81.39039Durbin-Watson stat1.187041    Prob(F-statistic)0.000279（-6.3941）（9.0217） 該模型的經(jīng)濟(jì)意義表示，CPI指數(shù)沒上升1單位，S&P指數(shù)上升11.0836單位，此數(shù)據(jù)沒有明顯的經(jīng)濟(jì)意義。（3）考慮下面的回歸模型：，根據(jù)表中的數(shù)據(jù)運(yùn)用OLS估計(jì)上述方程，并解釋你的結(jié)果；你的結(jié)果有經(jīng)濟(jì)意義嗎？SP = -1137.826376 + 11.08360968*CPI4、 下表給出了

10、美國(guó)30所知名學(xué)校的MBA學(xué)生1994年基本年薪（ASP）、GPA分?jǐn)?shù)（從14共四個(gè)等級(jí)）、GMAT分?jǐn)?shù)以及每年學(xué)費(fèi)的數(shù)據(jù)。學(xué)校ASP/美元GPAGMAT學(xué)費(fèi)/美元Harvard1026303.465023894Stanford1008003.366521189Columbian1004803.364021400Dartmouth954103.466021225Wharton899303.465021050Northwestern846403.364020634Chicago832103.365021656MIT805003.565021690Virginia742803.264317839U

11、CLA740103.564014496Berkeley719703.264714361Cornell719703.263020400NUY706603.263020276Duke704903.362321910Carnegie Mellon598903.263520600North Carolina698803.262110132Michigan678203.263020960Texas618903.36258580Indiana585203.261514036Purdue547203.25819556Case Western572003.159117600Georgetown698303.2

12、61919584Michigan State418203.259016057Penn State491203.258011400Southern Methodist609103.160018034Tulane440803.160019550Illinois471303.261612628Lowa416203.25909361Minnesota482503.260012618Washington441403.361711436要求：（1）用雙變量回歸模型分析GPA是否對(duì)ASP有影響？Dependent Variable: ASPMethod: Least SquaresDate: 01/01/0

13、2 Time: 01:17Sample: 1 30Included observations: 30VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-355885.959332.16-5.9981950.0000GPA15774.9623296.780.6771300.5041GMAT597.2202101.09625.9074450.0000R-squared0.721898    Mean dependent var68260.00Adjusted R-squared0.701298

14、    S.D. dependent var18187.78S.E. of regression9940.289    Akaike info criterion21.34122Sum squared resid2.67E+09    Schwarz criterion21.48134Log likelihood-317.1183    F-statistic35.04331Durbin-Watson stat1.072784 

15、;   Prob(F-statistic)0.000000ASP = -355885.8717 + 15774.95992*GPA + 597.2202084*GMAT （-5.9982） （0.6771） （5.9074） Dependent Variable: ASPMethod: Least SquaresDate: 01/01/02 Time: 01:18Sample: 1 30Included observations: 30VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-225517

16、.166654.19-3.3833890.0022GPA78995.1321020.533.7579990.0008Y2.1460330.4732814.5343710.0001R-squared0.638062    Mean dependent var68260.00Adjusted R-squared0.611252    S.D. dependent var18187.78S.E. of regression11340.02    Akaike info criter

17、ion21.60470Sum squared resid3.47E+09    Schwarz criterion21.74482Log likelihood-321.0705    F-statistic23.79925Durbin-Watson stat1.658130    Prob(F-statistic)0.000001ASP = -225517.0671 + 78995.12961*GPA + 2.146033398*Y（-6.3941）（9.0217） （2）用

18、合適的回歸模型分析GMAT分?jǐn)?shù)是否與ASP有關(guān)？Dependent Variable: GMATMethod: Least SquaresDate: 11/05/14 Time: 23:10Sample: 1 30Included observations: 30CoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C547.97339.35981258.545330.0000ASP0.0011180.0001338.4262220.0000R-squared0.717175    Mean dependent

19、 var624.2667Adjusted R-squared0.707074    S.D. dependent var24.00421S.E. of regression12.99171    Akaike info criterion8.030840Sum squared resid4725.965    Schwarz criterion8.124253Log likelihood-118.4626    Hannan-Quinn

20、 criter.8.060724F-statistic71.00122    Durbin-Watson stat1.359528Prob(F-statistic)0.000000GMAT = 547.973312824 + 0.00111768757461*ASP（58.5453）（8.4262） Dependent Variable: GMATMethod: Least SquaresDate: 11/05/14 Time: 23:08Sample: 1 30Included observations: 30CoefficientStd. Error

21、t-StatisticProb.  C-210.568898.03199-2.1479600.0405LOG(ASP)75.236608.8322418.5184040.0000R-squared0.721568    Mean dependent var624.2667Adjusted R-squared0.711624    S.D. dependent var24.00421S.E. of regression12.89042    Akaike i

22、nfo criterion8.015186Sum squared resid4652.559    Schwarz criterion8.108599Log likelihood-118.2278    Hannan-Quinn criter.8.045069F-statistic72.56321    Durbin-Watson stat1.435795Prob(F-statistic)0.000000GMAT = -210.568783815 + 75.2366001999*LOG(ASP)（-2.1480）（8.5184） Dependent Variable: GMATMethod: Least SquaresDate: 0