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文檔簡介
第七章練習(xí)題及參考解答
7.1表7.4中給出了1981-2015年中國城鎮(zhèn)居民人:勻年消費支出(PCE)和城鎮(zhèn)居民人均
可支配收入(PDI)數(shù)據(jù)。
表7.41981-2015年中國城鎮(zhèn)居民消費支出(PCE)和可支配收入(PDI)數(shù)據(jù)(單位:元)
年度城鎮(zhèn)居民人均城鎮(zhèn)居民人均可支年度城鎮(zhèn)居民人均城鎮(zhèn)居民人均可支
消費支出PCE配收入PDI消費支出PCE配收入PDI
1981456.80500.4019991615.915854.02
1982471.00535.3020004998.006280.00
1983505.90564.6020015309.016859.60
1984559.40652.1020026029.887702.80
1985673.20739.1020036510.948472.20
1986799.00900.9020047182.109421.60
1987884.401002.1020057942.8810493.00
19881104.001180.2020068696.5511759.50
1989121LOO1373.9320079997.4713785.80
19901278.901510.20200811242.8515780.76
19911453.801700.60200912264.5517174.65
19921671.702026.60201013471.4519109.44
19932110.802577.40201115160.8921809.78
19942851.303496.20201216674.3224564.72
19953537.574283.00201318022.6426955.10
19963919.474838.90201419968.0829381.00
19974185.645160.30201521392.3631790.31
19984331.615425.10
估計卜列模型:
PCE,=4+A2PDI,+從
PCE,=B]+B2PDI,+B3PCE.1+ur
(1)解釋這兩個回歸模型的結(jié)果。
(2)短期和長期邊際消費傾向(MPC)是多少?分析該地區(qū)消費同收入的關(guān)系。
(3)建立適當(dāng)?shù)姆植紲竽P?,用庫伊克變換轉(zhuǎn)換為庫伊克模型后進(jìn)行估計,并對估計
結(jié)果進(jìn)行分析判斷。
【練習(xí)題7.1參考解答】
(1)解釋這兩個回歸模型的結(jié)果。
DependentVariable:PCE
Method:LeastSquares
Date:03/10/18Time:09:12
Sample;19812005
Includedobservations:25
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.
C149.097524,567346.0689330.0000
PDI0.7575270.005085148.98400.0000
R-squared0.998965Meandependentvar2983.768
AdjustedR-squared0.998920S.D.dependentvar2364.412
S.E.ofregression77.70773Akaikeinfocriterion11.62040
Sumsquaredresid138885.3Schwarzcriterion11.71791
Loglikelihood-143.2551F-statistic22196.24
Durbin-Watsonstat0.531721Prob(F-statistic)0.000000
——_-
收入跟消費間有顯著關(guān)系。收入每增加1元,消費增加0.76元。
DependentVariable:PCE
Method:LeastSquares
Date:03/10/18Time:09:13
Sample(adjusted):19822005
Includedobservations:24afteradjustingendpoints
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.
C147.688626.735795.5240010.0000
PDI0.6791230.0699599.7073850.0000
PCE(-1)0.1110350.1001861.1082870.2803
R-squared0.999012Meandependentvar3089.059
AdjustedR-squared0.998918S.D.dependentvar2354.635
S.E.ofregression77.44504Akaikeinfocriterion11.65348
Sumsquaredresid-25952.4Schwarzcriterion11.80074
Loglikelihood-136.8418F-statistic10620.10
Durbin-Watsonstat_0.688430_Prob(F-statistic)0.000000
(2)短期和長期邊際消費傾向(MPC)是多少?分析該地區(qū)消費同收入的關(guān)系。
短期MPC=0.68,長期MPC=0.679/(l-0.l11)=0.764
(3)建立適當(dāng)?shù)姆植紲竽P?,用庫伊克變換轉(zhuǎn)換為庫伊克模型后進(jìn)行估計,并對估計
結(jié)果進(jìn)行分析判斷。
在滯后1-5期內(nèi),根據(jù)AIC最小,選擇滯后5期,其回歸結(jié)果如下:
DependentVariable:PCE
Method:LeastSquares
Date:03/10/18Time:09:25
Sample(adjusted):19862005
Includedobservations:20afteradjustingendpoints
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.
C167.959033.277935.0471580.0002
PDI0.7079330.1248785.6689810.0001
PDI(-1)0.2252720.2742930.8212830.4263
PDI(-2)-0.1789110.316743-0.5648470.5818
PDI(-3)-0.0695250.328725-0.2114980.8358
PDI(-4)0.2648740.3004700.8815320.3940
PDI(-5)-0.2269660.145557-1.5592920.1429
R-squared0.999382Meandependentvar3596.396
AdjustedR-squared0.999096S.D.dependentvar2254.922
S.E.ofregression67.79561Akaikeinfocriterion11.54009
Sumsquaredresid59751.18Schwarzcriterion11.88860
Loglikelihood-108.4009F-statistic3501.011
Durbin-Watsonstat1.471380Prob(F-statistic)0.000000
當(dāng)期收入對消費有顯著影響,但各滯后期影響并不顯著。不顯著可能是分布滯后模型
直接估計時共線性造成的,也可能是真沒顯著影響。庫力克模型估計結(jié)果見上表,PCE(-1)
部分?可ri結(jié)果t檢驗不顯著八
7.2表7.5中給出了中國1980-20I6年固定資產(chǎn)投資Y與社會消費品零售總額X的資
料。取阿爾蒙多項式的次數(shù)m=2,運(yùn)用阿爾蒙多項式變換法估計以下分布滯后模型:
Y產(chǎn)a+0°X戶優(yōu)X-+p2X,_2+用X_+dXf+u,
表7.5中國1980-2016年固定資產(chǎn)投資Y與社會零售總額X數(shù)據(jù)(單位:億元)
年份固定資產(chǎn)投資社會消費品零售總額年份固定資產(chǎn)投資社會消費品零售總
YXY額X
1980910.92140.0199929854.735647.9
1981961.02350.02(XM)32917.739105.7
19821230.42570.0200137213.543055.4
19831430.12849.4200243499.948135.9
19841832.93376.4200355566.652516.3
19852543.24305.0200470477.459501.0
19863120.64950.0200588773.667176.6
19873791.75820.02006109998.276410.0
19884753.87440.0200/137323.989210.0
19894410.48101.42008172828.4114830.1
19904517.08300.12009224598.8132678.4
19915594.59415.62010251683.8156998.4
19928080.110993.72011311485.1183918.6
199313072.314270.42012374694.7210307.0
199417042.118622.92013446294.1237809.9
199520019.323613.82014512020.7271896.1
199622913.528360.22015561999.8300930.8
199724941.131252.92016606465.7332316.3
199828406.233378.1
【練習(xí)題7.2參考解答】
直接估計結(jié)果如下:
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:03/10/18Time:09:32
Sample(adjusted):19842016
Includedobservations:33afteradjustingendpoints
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.
C-23633.423701.825-6.3842600.0000
X0.4619270.9181980.5030800.6190
X(-1)2.0865661.6859581.2376140.2265
X(-2)-0.5432541.708205-0.3180260.7529
X(-3)1.1505771.8438080.6240220.5379
X(-4)-1.3173211.283331-1.0264860.3138
R-squared0.993755Meandependentvar128264.7
AdjustedR-squared0.992598S.D.dependentvar180131.0
S.E.ofregression■5497.23Akaikeinfocriterion22.29768
Sumsquaredresid6.48E+09Schwarzcriterion22.56977
Loglikelihood-361.9117F-statistic859.2660
Durbin-Watsonstat0.229807Prob(F-statistic)0.000000
使用阿爾蒙變換估計結(jié)果如下:
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:03/10/18Time:09:37
Sample(adjusted):19842016
Includedobservations:33afteradjustingendpoints
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.
C-23683.133619.054-6.5440100.0000
ZO0.8016780.6237781.2851980.2089
Z10.4823171.3667070.3529050.7267
Z2-0.2333220.358793-0.6502980.5206
R-squared0.993572Meandependentvar128264.7
AdjustedR-squared0.992907S.D.dependentvar180131.0
S.E.ofregression15170.17Akaikeinfocriterion22.20526
Sumsquaredresid6.67E+09Schwarzcriterion22.38666
Loglikelihood-362.3868F-statistic1494.254
Durbin-Watsonstat0.287072Prob(F-statistic)0.000000
根據(jù)力++a1可計算出
Bo-4)-0.802
=a{}+a]+?2=1.051
=a()+2al+4a2=0.833
py=a()+3。]+9a2=0.149
8=%+4%+16a2=-1.002
直接使用軟件結(jié)果:
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:03/10/18Time:09:39
Sample(adjusted):19842016
Includedobservations:33afteradjustingendpoints
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.
C-23683.133619.054-6.5440100.0000
PDL010.8330240.7026451.1855550.2454
PDL02-0.4509710.144976-3.1106620.0042
PDL03-0.2333220.358793-0.6502980.5206
R-squared0.993572Meandependentvar128264.7
AdjustedR-squared0.992907S.D.dependentvar180131.0
S.E.ofregression15170.17Akaikeinfocriterion22.20526
Sumsquaredresid6.67E+09Schwarzcriterion22.38666
Loglikelihood-362.3868F-statistic1494.254
Durbin-Watsonstat0.287072Prob(F-statistic)0.000000
LagjCoefficienStd.ErrorT-Statistic
DistributionofXt
*|00.801680.623781.28520
*|11.050670.427232.45927
*|20.833020.702641.18555
.*|30.148730.311660.47722
A|4-1.002210.92567-1.08269
Sumof1.831900.185629.86901
Lags_一一
7.3利用表7.5的數(shù)據(jù),運(yùn)用局部調(diào)整假定或自適應(yīng)預(yù)期假定估計以下模型參數(shù),并解稱
模型的經(jīng)濟(jì)意義,探測模型擾動項的一階自相關(guān)性:
1)設(shè)定模型
Y;=a+flX,
其中匕'為預(yù)期最佳值。
2)設(shè)定模型
Y;=aX^e11'
其中匕?為預(yù)期最佳值。
3)設(shè)定模型
匕=a+外:+/
其中X;為預(yù)期最佳值。
【練習(xí)題7.3參考解答】
1)設(shè)定模型
y:=a+px,+wz
其中匕"為預(yù)期最佳值。
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:03/10/18Time:10:09
Sample(adjusted):19812016
Includedobservations:36afteradjustingendpoints
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.
0-5669.5052498.919-2.2687830.0299
X0.6649820.1301835.1080430.0000
Y(-1)0.7335440.0778119.4272690.0000
R-squared0.997893Meandependentvar117676.6
AdjustedR-squared0.997765S.D.dependentvar175881.8
S.E.ofregression8314.081Akaikeinfocriterion20.96894
Sumsquaredresid2.28E+09Schwarzcriterion21.10090
Loglikelihood-374.4410F-statistic7815.118
Durbin-Watsonstat_0.925919_Prob(F-statistic)0.000000
根據(jù)回歸結(jié)果,可算Hlh統(tǒng)計量為3.64,明顯大于2,表明5%顯著水平下存在相關(guān)性。根
據(jù)回歸數(shù)據(jù),可算出調(diào)整系數(shù)為5==1-0.734=0.266,這表示了局部調(diào)整的速度。
P=/V/5=0.665/0.266=2.5
2)設(shè)定模型
Y;=aXj}e
其中匕”為預(yù)期最佳值。
假設(shè)調(diào)整方程為:lnX-]n%=3(lnR-lnL),則轉(zhuǎn)化為一階自I可歸模型后的I可歸結(jié)果
為:
DependentVariable:LOG(Y)
Method:LeastSquares
Date:03/10/18Time:10:11
Sample(adjusted):19812016
Includedobservations:36afteradjustingendpoints
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.
C-0.5414920.692089-0.7824030.4396
LOG(X)0.2996850.2623221.1424340.2615
LOG(Y(-1))0.7649000.2006083.8129090.0006
R-squared0.997423Meandependentvar10.25491
AdjustedR-squared0.997267S.D.dependentvar1.956096
S.E.ofregression0.102265Akaikeinfocriterion-1.642847
Sumsquaredresid0.345117Schwarzcriterion-1.510887
Loglikelihood32.57124F-statistic6386.241
Durbin-Watsonstat0.873321Prob(F-statistic)0.000000
根據(jù)回歸結(jié)果,計算h統(tǒng)廣量時開方部分為負(fù),沒法計算,故沒法根據(jù)h統(tǒng)計量判斷相關(guān)性。
根據(jù)回歸數(shù)據(jù),可算出調(diào)整系數(shù)為5=1-夕;=1-0.765=0.235,這表示了局部調(diào)整的速度。
P=/(^=0.2997/0.235=1.275
3)設(shè)定模型
Yt=a+0X:+ut
其中X;為預(yù)期最佳值。
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:03/10/18Time:10:09
Sample(adjusted):19812016
Includedobservations:36afteradjustingendpoints
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.
C-5669.5052498.919-2.2687830.0299
X0.6649820.1301835.1080430.0000
Y(-1)0.7335440.0778119.4272690.0000
R-squared0.997893Meandependentvar117676.6
AdjustedR-squared0.997765S.D.dependentvar175881.8
S.E.ofregression8314.081Akaikeinfocriterion20.96894
Sumsquaredresid2.28E+09Schwarzcriterion21.10090
Loglikelihood-374.4410F-statistic7815.118
Durbin-Watsonstat0.925919Prob(F-statistic)0.000000
可算出調(diào)節(jié)系數(shù)為7=1-〃;=1-0.734=0.266,這表示了預(yù)期修正的速度。=/3;!y=
0.665/0.266=2.5
7.4表7.6給出中國各年末貨幣流通量Y,社會商品零售額XI、城鄉(xiāng)居民儲蓄余額X2
的數(shù)據(jù)。
表7.6中國年末貨幣流通量、社會商品零售額、城鄉(xiāng)居民儲蓄余額數(shù)據(jù)(單位:億元)
年份年末貨幣流通量Y社會消費品零售總頷XI城鄉(xiāng)居民儲蓄年底余額X2
19892344.08101.45184.50
19902644.48300.17119.60
19913177.89415.69244.90
19924336.010993.711757.30
19935864.714270.415203.50
19947288.618622.921518.80
19957885.323613.829662.30
19968802.028360.238520.80
199710177.631252.946279.80
199811204.233378.153407.47
199913455.535647.959621.83
200014652.739105.764332.38
200115688.843055.473762.43
200217278.048135.986910.65
200319746.052516.3103617.65
200421468.359501.0119555.39
200524031.767176.6141050.99
200627072.676410.0161587.30
200730334.389210.0172534.19
200834219.0114830.1217885.35
200938246.0132678.4260771.66
201044628.2156998.4303302.49
201150748.5183918.6343635.89
201254659.8210306.9399551.00
201358574.4237809.9447601.57
201460259.5271896.1485261.34
利用表中數(shù)據(jù)設(shè)定模型:Y;=a+/3】X1戶員X?盧冉
Z"=aX””
其中,匕?為長期(或所需求的)貨幣流通最。成根據(jù)局部調(diào)整假設(shè),作模型變換,估計并檢驗
參數(shù),對參數(shù)經(jīng)濟(jì)意義做出解釋。
【練習(xí)題7.4參考解答】
利用表中數(shù)據(jù)設(shè)定模型:Y:=a+°\Xz+dX?"內(nèi)
Y:=aX^X^2eUl
其中,匕“為長期(或所需求的)貨幣流通量。試根據(jù)局部調(diào)整假設(shè),作模型變換,估計并檢驗
參數(shù),對參數(shù)經(jīng)濟(jì)意義做出解釋。
假設(shè)局部調(diào)整方程為:乂一%=演匕"一%),對工*=。+片X“+AX〃+從,可轉(zhuǎn)化為
回歸方程:X=3a+(l—5)%+或QXk+p/Xz+K〃,,其回歸結(jié)果如下:
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:03/10/18Time:10:03
Sample(adjusted):19902014
Includedobservations:25afteradjustingendpoints
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.
C1618.034732.14892.2099790.0383
Y(-1)0.9810200.1493126.5702800.0000
X1-0.1304290.041464-3.1455900.0049
X20.0783990.0337062.3259720.0301
R-squared0.997519Meandependentvar23457.75
AdjustedR-squared0.997164S.D.dependentvar18266.54
S.E.ofregression972.7612Akaikeinfocriterion16.74380
Sumsquaredresid19871553Schwarzcriterion16.93882
Loglikelihood-205.2975F-statistic2813.916
Durbin-Watsonstat1.112498Prob(F-statistic)0.000000
各回歸系數(shù)在5%顯著水Y:下均顯著??伤愠稣{(diào)整系數(shù)為5=1-4=1-0.981=0.019,這表
示了局部調(diào)整的速度。
假設(shè)局部調(diào)整方程為:lnX-ln%=b(lnR-lni;J,對Y*=aX^X9小,可轉(zhuǎn)化為【可
歸方程:In%=(Slna+(l-5)lnL+/?QlnX|I+A31nX2,+S4,其回歸結(jié)果如下:
DependentVariable:LOG(Y)
Method:LeastSquares
Date:03/10/18Time:10:04
Sample(adjusted):19902014
Includedobservations:25afteradjustingendpoints
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.
C0.6577880.2771622.3732960.0273
LOG(Y(-1))0.7419100.2306023.2172700.0041
LOG(X1)0.0533500.1027270.5193320.6090
LOG(X2)0.1211540.1785370.6785930.5048
R-squared0.996730Meandependentvar9.716778
AdjustedR-squared0.996263
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