《计量经济学作业答案》由会员分享，可在线阅读，更多相关《计量经济学作业答案（10页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、1.建立的模型为：lnct = 0.35 + 0.93*lninct + ut, t= 1,2,3（5.92 ）(132.03)ut = 0.46 ut-1 + t (2.61)R2 = 0.9996 D.W = 2.09根据估计的结果，消费的收入弹性为 0.93，说明我国居民收入增加 1%，居民消费平均增加 0.93%，R 2 表明模型拟合的效果很好，而且根据序列相关 LM 检验的 p 值，不能拒绝原假设，所以该模型不存在自相关。2用 ADF 单位根检验得到结论： ln(gdp)单位根检验结果如图 1，根据 p 值不能够拒绝原假设。t-Statistic Prob.*Augmented Di
2、ckey-Fuller test statistic -2.881835 0.1812Test critical values: 1% level -4.2732775% level -3.55775910% level -3.212361ln(gdp)的单位根检验结果如图 2，根据 p 值，在 5%的显著性水平下拒绝原假设。t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.562831 0.0132Test critical values: 1% level -3.6793225% level -2.96776710% l
3、evel -2.622989所以，GDP 的对数序列 ln（gdp）是一阶单整序列，建立 ln(gdp)对数序列的 ARIMA 模型。首先观察 ln(gdp)序列的相关图，ln(gdp)的自相关系数和偏自相关系数都在一阶截尾，则取模型的阶数 p=1 和 q=1 建立 ARIMA（1.1.1）模型。lngdp t = 0.897lngdp t-1 + ut +0.447ut-1t = (10.208) (2.41)R2 = 0.24 D.W=2.283.（1）协整关系的检验为了描述财政支出和财政收入之间是否存在协整关系，选择 2001 年 1 月-2014 年 11 月的月度数据进行分析。进行单
4、位根检验发现序列 lnf_ex 和 lnf_in是非平稳的，一阶差分后是平稳的，即 lnf_ex 和 lnf_in 均是 I(1)序列。单位根检验如下图： 第一步，建立如下回归方程：lnf_ext = b lnf_int + ut , t = 1,2，T估计后得到：lnf_ex t = 0.99 lnf_ext + utt = (297.6366)R2 = 0.805 D.W=2.09第二步，对上式的残差进行平稳性检验，由回归方程估计结果可得ut = lnf_ext 0.99lnf_ext检验结果如下：在 10%的显著性水平下拒绝原假设，因此可以确定 ut 为平稳序列，即 ut I（0） 。上
5、述结果表明：2001 年 1 月-2014 年 11 月期间的 lnf_ex 和 lnf_in 存在协整关系，即为 CI（1,1） ，协整向量为（1，-0.99） 。（2）建立财政支出与财政收入的误差修正模型通过检验得出财政收入和财政支出之间具有协整关系，为了考察我国财政支出与财政收入之间的动态关系，现通过 ECM 模型来进行分析。第一步，首先建立 2001 年 1 月-2014 年 11 月期间财政支出与财政收入的长期均衡方程lnf_ext = a + b lnf_int + ut , t = 1,2，T估计结果为lnf_ext = 0.284 + 0.957 lnf_int + utt =
6、 (0.898) (25.367)R2 = 0.806 D.W =2.054第二步，令 ecmt = ut , 即将残差序列 ut 作为误差修正项，建立下面的误差修正模型lnf_ex t = 0 + ecmt -1+ 1lnf_in t +t估计得到lnf_ex t = 0.012 - 0.68 ecmt -1+0.251lnf_in t t = (0.487) (-7.45) (2.22)R2 = 0.288 D.W =2.39在长期均衡方程式中财政收入的系数是 0.957，接近 1，体现了我国财政收支“量入为出”的原则。在误差修正模型中，差分项反映了短期波动的影响。财政支出的短期变动可以分
7、为两部分：一部分是短期财政收入波动的影响；一部分是财政收支偏离长期均衡的影响。误差修正项 ecmt 的系数的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度。从系数估计值（-0.68）来看，当短期波动偏离长期均衡时，将以（-0.68）的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态。4.（1） 用最小二乘法估计的结果为：lnspt = -0.18 + 1.02 lnspt-1 + ut t = (-3.13) (137.19)R2 = 0.99 AIC=-5.84 SC=-5.81(2) 用 ARCH LM 检验法对上面回归模型的残差序列进行 ARCH 效应检验,得到了在滞后阶数 p=3 时的 ARCH LM 检验结果
8、：此处的 P 值为 0，拒绝原假设，说明残差序列存在 ARCH 效应。（3）用 GARCH（1,1）模型重新估计，结果如下：均值方程： lnspt = -0.06 + 1.01 lnspt-1 + utz = (-0.92) (111.08)方差方程： 2t = 3.52*10-6+0.11*ut-12 + 0.88* 2t-1z = (1.09) (3.24) (20.5)R2 = 0.99 AIC=-6.04 SC=-5.96方差方程中的 ARCH 项和 GARCH 项的系数都是统计显著的，同时 AIC 和SC 值都变小了，这说明 GARCH（1.1）模型能够更好的拟合数据。再对这个方程进
9、行条件异方差的 ARCH LM 检验，得到残差序列在滞后 3 阶时的统计结果：此时的相伴概率是 0.13,不能拒绝原假设，认为该残差序列不存在 ARCH 效应，说明利用 GARCH（1,1）模型消除了残差序列的条件异方差性。（4）TARCH 模型估计结果：均值方程：lnsp t = -0.14 + 1.02* lnspt-1 + ut z = (-2.32) (125.62)方差方程： 2t = 3.31*10-6+0.114*ut-12 - 0.077* ut-12dt-1 + 0.91* 2t-1z = (0.69) (2.89) （-1.54） （17.48）R2 = 0.99 AIC=
10、-6.03 SC=-5.94在 TARCH 模型中，杠杆效应项的系数是-0.77， “利空消息”比等量“利好消息”产生的波动要小，所以非对称效应的作用是是的波动减小。6.（1）建立的 VAR 模型为：lngdpt = 0.01+1.76 * lngdpt-1 - 0.59 * lngdpt-2 - 0.30* lncst -1+ 0.07 * lncst-2lncst = - 0.07+0.89 * lngdpt-1 - 0.68 * lngdpt-2 + 0.66* lncst -1 + 0.06 * lncst -2 滞后阶数检验结果如图，所以最优滞后期为 2 期。（2）AR 根检验检验结
11、果如下，所有根模的倒数小于 1，位于单位圆内，所以该 VAR 模型是稳定的。-1.5-1.0-0.50.0.51.01.5-.-1.0-0.50. 0.51.01.5Invers Rots of AR Charcteristic Polynmial（3）格兰杰因果检验结果如下：从表中的结果可以看到：在 lngdp 方程中，不能拒绝消费的变动不是 GDP 变动的 Granger 原因的假设，表明消费的变动对 GDP 变动的影响不显著。而在 lncs方程中，lngdp 的 Granger 因果检验在 1%的显著性水平下拒绝原假设，表明GDP 的变动对消费的变动有显著的影响。（4） （4.1）.脉冲
12、响应分析。根据图 Response of LNGDP to LNCS，在当期给消费变动一个正的冲击，GDP 变动对该冲击的响应为负，表明消费增长速度增加时，GDP 增长速度是减少的。根据图 Response of LNCS to LNGDP，在当期给GDP 变动一个正的冲击，消费变动对该冲击的响应为正，表明当 GDP 增长速度增加时，消费增长速度也增加。-.2-.1.0.1.212345678910Respone fLNGDP toLNGDP-.2-.1.0.1.212345678910Respone fLNGDP toLNCS-.12-.08-.4.0.4.08.122345678910Re
13、spone fLNCS toLNGDP-.12-.08-.4.0.4.08.122345678910Respone fLNCS toLNCSRspne tCholesky One S.D Invati 2 S.E（4.2）.方差分解。如下图，消费变动对 GDP 变动的贡献率最大达到 20%，而GDP 变动对消费变动的贡献率最大达到 90%以上。0204060801012345678910Percnt LNGDP varince du toLNGDP0204060801012345678910Percnt LNGDP varince du toLNCS0204060801012345678910
14、Percnt LNCS varince du toLNGDP0204060801012345678910Percnt LNCS varince du toLNCSVarince ompsito（5）协整检验结果如下图，在 5%的显著性下拒绝原假设，存在一个协整向量。（6）VEC 模型。lngdp的误差修正模型为：(lngdp t) = 0.21 *( lngdpt-1 - 1.31 lncst-1 - 0.45 ) + 0.56*(lngdp t-1) - 0.63*(lngdp t-2) （0.13） （0.32） （0.37）+ 0.17*( lncst-1) + 0.35 *(lncs
15、t-2) + 0.10 （0.34） （0.32）lncs的误差修正模型为：(lncst) = 0.25*( lngdpt-1 - 1.31* lncst-1 - 0.45 ) + 0.65*(lngdp t-1) - 0.56*(lngdp t-2) （0.11） （0.29） （0.32）+ 0.15 *( lncst-1) + 0.3 *(lncs t-2) + 0.05 （0.3） （0.28）误差修正项的系数大于 0，所以误差修正效果不好。7.因为主要是做省市之间的对比分析，所以建立城镇居民消费的固定影响变截距模型。模型形式为：CSit = + i* +INC it + it i = 1,2,3,. t = 1,2,3.式中： 为各省市的平均自发消费水平， i*为 i 地区自发消费对平均自发消费的偏离，用来反映省市间的消费结构差异。使用最小二乘法对模型进行估计，估计结果如下：CSit = 408.433 + i* +0.68INCitt = （ 17.2） （270.0445）其中反映各地区消费差异的 i*的估计结果由下图给出。从估计结果可
