计量经济学李子奈计算题整理集合

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1、第一题下表给出了一含有3个实解释变量的模型的回归结果:方差来源平方和(SS)自由度(d.f.)来自回归(ESS)65965来自残差(RSS)总离差(TSS)6605643(1)求样本容量n、RSS、ESS的自由度、RSS的自由度(2)求可决系数和调整的可决系数(3)在5%的显著性水平下检验、和总体上对的影响的显著性(已知)(4)根据以上信息能否确定、和各自对的贡献?为什么?答案:(1)样本容量n=43+1=44 (1分)RSS=TSS-ESS=66056-65965=91 (1分)ESS的自由度为: 3 (1分)RSS的自由度为: d.f.=44-3-1=40 (1分)(2)R2=ESS/TS

2、S=65965/66056=0.9986 (1分)=1-(1- R2)(n-1)/(n-k-1)=1-0.001443/40=0.9985 (2分) (3)H0: (1分) F= (2分) F 拒绝原假设 (2分) 所以,、和总体上对的影响显著 (1分)(4)不能。 (1分)因为仅通过上述信息,可初步判断X1,X2,X3联合起来对Y有线性影响,三者的变化解释了Y变化的约99.9%。但由于无法知道回归X1,X2,X3前参数的具体估计值,因此还无法判断它们各自对Y的影响有多大。 (1分)第二题以某地区22年的年度数据估计了如下工业就业模型回归方程如下:(-0.56)(2.3) (-1.7) (5.

3、8) 式中,Y为总就业量;X1为总收入;X2为平均月工资率;X3为地方政府的总支出。已知,且已知,时,。在5%的显著性水平下(1)检验变量对Y的影响的显著性(2)求的置信区间(3)判断模型是否存在一阶自相关,若存在,说明类型(4)将模型中不显著的变量剔除,其他变量的参数的估计值会不会改变? 答案:(1): (1分) (1分) 所以,接受原假设 (2分) 所以,对Y的影响不显著 (1分) (2) (2分) (2分)即 (1分)(3)4- (1分) 4- 所以,存在一阶自相关 (2分)为一阶负自相关 (1分) (4)会 (1分)第三题1 在对某国 “实际通货膨胀率()”与 “失业率()” 、“预期

4、通货膨胀率()”的关系的研究中,建立模型,利用软件进行参数估计,得到了如下估计结果:要求回答下列问题:(1) 、 处所缺数据各是多少?8.586 0.8283(2) “失业率” 、“预期通货膨胀率”各自对“实际通货膨胀率”的影响是否显著?为什么?(显著性水平取1%)(3)“实际通货膨胀率”与“失业率” 、“预期通货膨胀率”之间的线性关系是否显著成立?为什么?(显著性水平取1%)(4)随机误差项的方差的普通最小二乘估计值是多少? (5)可否判断模型是否存在一阶自相关?为什么?(显著性水平取5%,已知=5%、n=16、k=2时,=0.98,=1.54)答案:(1) 处所缺数据为 (1分) 处所缺数

5、据为 =1-(1-0.851170) =1-0.148830=0.828273 (2分) (2) “失业率” 、“预期通货膨胀率”各自对“实际通货膨胀率”的影响显著。 (2分)因为对应的t统计量的P值分别为0.0003、0.0000,都小于1%。 (1分)(3)“实际通货膨胀率”与“失业率” 、“预期通货膨胀率”之间的线性关系显著成立。 (2分) 因为F统计量的P值为0.000004,小于1%。 (1分)(4)随机误差项的方差的普通最小二乘估计值为 (3分)(5)不能判断模型是否存在一阶自相关。 (1分)因为 DW=1.353544DW (2分)第四题根据美国1961年第一季度至1977年第二

6、季度的季度数据,得咖啡需求函数回归方程: 其中:人均咖啡消费量(单位:磅)咖啡的价格人均收入茶的价格时间趋势变量(1961年一季度为1,1977年二季度为66)=; =; =要求回答下列问题:(1)模型中、和的系数的经济含义是什么?(2)咖啡的价格需求是否很有弹性?(3)咖啡和茶是互补品还是替代品?(4)如何解释时间变量的系数?(5)如何解释模型中虚拟变量的作用?(6)哪些虚拟变量在统计上是显著的?(7)咖啡的需求是否存在季节效应?酌情给分。答案:(1)从咖啡需求函数的回归方程看,P的系数-0.1647表示咖啡需求的自价格弹性;I的系数0.5115示咖啡需求的收入弹性;P的系数0.1483表示咖啡需求的交叉价格弹性。 (3分)(2)咖啡需求的自价格弹性的绝对值较小,表明咖啡是缺乏弹性。(2分)(3)P的系数大于0,表明咖啡与茶属于替代品。 (2分)(4)从时间变量T的系数为-0.01看, 咖啡的需求量应是逐年减少,但减少的速度很慢。 (2分)(5)虚拟变量在本模型中表示咖啡需求可能受季节因素的影响。 (2分)(6)从各参数的t检验看,第一季度和第二季度的虚拟变量在统计上是显著的。 (2分)(7)咖啡的需求存在季节效应,回归方程显示第一季度和第二季度的需求比其他季节少。 (2分)5

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