中级计量经济学第四章习题以及解答思路EViews.docx
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中级计量经济学第四章习题以及解答思路EViews
第4章
习题一
表1给出了1965~1970年美国制造业利润和销售额的季度数据。
假定利润不仅与销售额有关,而且和季度因素有关。
要求对下列二种情况分别估计利润模型:
(1)如果认为季度影响使利润平均值发生变异,应如何引入虚拟变量
(2)如果认为季度影响使利润对销售额的变化率发生变异,如何引入虚拟变量
表1
利润(Y)
销售额(X)
~
利润(Y)
销售额(X)
1965-I
10503
114862
1968-I
12539
148826
II
12092
#
123968
II
14849
158913
III
10834
121454
III
13203
155727
!
IV
12201
131917
IV
14947
168409
1966-I
12245
129911
1969-I
;
14151
162781
II
14001
140976
II
15949
176057
III
12213
、
137828
III
14024
172419
IV
12820
145645
IV
14315
183327
|
1967-I
11349
136989
1970-I
12381
170415
II
12615
145126
II
^
13991
181313
III
11014
141536
III
12174
176712
IV
12730
>
151776
IV
10985
180370
Quarterly65-70
Quick-EquationEstimation
Ycx@seas
(1)@seas
(2)@seas(3)
、
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/26/14Time:
18:
38
Sample:
1965Q11970Q4
$
Includedobservations:
24
@
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
-
'
C
X
|
@SEAS
(1)
@SEAS
(2)
…
@SEAS(3)
《
R-squared
Meandependentvar
AdjustedR-squared
{
.dependentvar
.ofregression
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
Schwarzcriterion
}
Loglikelihood
F-statistic
Durbin-Watsonstat
Prob(F-statistic)
(
T和P在5%情况下都不通过,第二季度相对还好一点
?
假设第二季度显著,结果的经济含义是什么
Ycx@seas
(2)@seas(3)@seas(4)
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
(
Date:
11/26/14Time:
18:
47
Sample:
1965Q11970Q4
Includedobservations:
24
|
Variable
^
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
]
C
X
!
@SEAS
(2)
@SEAS(3)
|
@SEAS(4)
(
R-squared
'
Meandependentvar
AdjustedR-squared
.dependentvar
.ofregression
Akaikeinfocriterion
)
Sumsquaredresid
Schwarzcriterion
Loglikelihood
F-statistic
Durbin-Watsonstat
|
Prob(F-statistic)
*
第二季度依旧显著影响
四种都试一下(去掉一个季节),选一个最显著的
124
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
(
Date:
11/26/14Time:
18:
51
Sample:
1965Q11970Q4
Includedobservations:
24
¥
~
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
》
C
—
X
@SEAS
(1)
(
@SEAS
(2)
@SEAS(4)
]
(
R-squared
Meandependentvar
AdjustedR-squared
.dependentvar
.ofregression
)
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
Schwarzcriterion
Loglikelihood
F-statistic
¥
Durbin-Watsonstat
Prob(F-statistic)
"
134
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
@
Date:
11/26/14Time:
18:
52
Sample:
1965Q11970Q4
Includedobservations:
24
|
…
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
:
C
<
X
@SEAS
(1)
<
@SEAS(3)
@SEAS(4)
:
(
R-squared
Meandependentvar
AdjustedR-squared
.dependentvar
.ofregression
-
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
Schwarzcriterion
Loglikelihood
F-statistic
#
Durbin-Watsonstat
Prob(F-statistic)
】
(2)
Y=c+βx+α1D1X+α2D2X+α3D3X
D1=1(第一季度)0(其他)
Ycx@seas
(1)*x@seas
(2)*x@seas(3)*x
(
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/26/14Time:
19:
00
Sample:
1965Q11970Q4
…
Includedobservations:
24
、
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
(
;
C
X
)
@SEAS
(1)*X
@SEAS
(2)*X
~
@SEAS(3)*X
&
R-squared
Meandependentvar
AdjustedR-squared
—
.dependentvar
.ofregression
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
Schwarzcriterion
"
Loglikelihood
F-statistic
Durbin-Watsonstat
Prob(F-statistic)
`
<
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/26/14Time:
19:
10
Sample:
1965Q11970Q4
。
Includedobservations:
24
#
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
…
~
C
X
{
@SEAS
(1)
@SEAS(3)
)
@SEAS(4)
&
R-squared
Meandependentvar
AdjustedR-squared
。
.dependentvar
.ofregression
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
Schwarzcriterion
;
Loglikelihood
F-statistic
Durbin-Watsonstat
Prob(F-statistic)
'
*
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/26/14Time:
19:
11
Sample:
1965Q11970Q4
'
Includedobservations:
24
~
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
~
C
X
!
@SEAS
(1)*X
@SEAS
(2)*X
¥
@SEAS(4)*X
<
R-squared
Meandependentvar
AdjustedR-squared
:
.dependentvar
.ofregression
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
Schwarzcriterion
¥
Loglikelihood
F-statistic
Durbin-Watsonstat
Prob(F-statistic)
{
;
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/26/14Time:
19:
11
Sample:
1965Q11970Q4
<
Includedobservations:
24
…
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
?
#
C
X
》
@SEAS
(2)*X
@SEAS(3)*X
—
@SEAS(4)*X
!
R-squared
Meandependentvar
AdjustedR-squared
#
.dependentvar
.ofregression
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
Schwarzcriterion
[
Loglikelihood
F-statistic
Durbin-Watsonstat
Prob(F-statistic)
…
:
习题二
表2给出了某地区某行业的库存
和销售
的统计资料。
假设库存额依赖于本年销售额与前三年的销售额,试用Almon变换估计以下有限分布滞后模型:
表2
库存Y
(万元)
销售额X
(万元)
;
库存Y
(万元)
销售额X
(万元)
1980
11267
8827
1990
17053
;
13668
1981
12661
9247
1991
19491
14956
1982
12968
9579
$
1992
21164
15483
1983
12518
9093
1993
22719
16761
1984
$
13177
10073
1994
24269
17852
1985
13454
10265
1995
25411
*
17620
1986
13735
10299
1996
25611
18639
1987
14553
11038
…
1997
26930
20672
1988
15011
11677
1998
30218
23799
1989
15846
12445
1999
36784
27359
Y=α+α0ΣXt-i+α1ΣXt-i+α2ΣXt-i+μt
↑3,i=0笔记11,26)
在最上面输入
~
genrz0=x+x(-1)+x(-1)+x(-3)
genrz1=x(-1)+2*x(-2)+3*x(-3)
genrz2=x(-1)+4*x(-2)+9*x(-3)
ycz0z1z2
DependentVariable:
Y
~
Method:
LeastSquares
Date:
11/26/14Time:
19:
38
Sample(adjusted):
19831999
Includedobservations:
17afteradjustments
#
|
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
》
C
$
Z0
Z1
~
Z2
>
R-squared
Meandependentvar
$
AdjustedR-squared
.dependentvar
.ofregression
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
2692398.
—
Schwarzcriterion
Loglikelihood
F-statistic
Durbin-Watsonstat
Prob(F-statistic)
$
|
YcPDL(x,3,2)
重新回归
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
/
Date:
11/26/14Time:
19:
46
Sample(adjusted):
19831999
Includedobservations:
17afteradjustments
&
、
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
…
C
;
PDL01
%
PDL02
PDL03
·
·
R-squared
Meandependentvar
AdjustedR-squared
。
.dependentvar
.ofregression
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
!
2511848.
Schwarzcriterion
Loglikelihood
F-statistic
Durbin-Watsonstat
:
Prob(F-statistic)
》
LagDistributionofX
i
Coefficient
,
Std.Error
t-Statistic
)
.*|
0
(
.*|
1
.*|
2
%
*.|
3
、
SumofLags
《
|
习题三
表3给出了印度1949~1965年实际货币存量、实际总国民收入和长期利率数据。
假设有如下的长期货币需求关系式:
其中,
为长期货币需求(现金余额);
为长期利率;
为实际总国民收入。
请在如下存量调整假说下估计该货币需求模型,其中
为实际现金存量:
表3
年份
实际
货币M
实际
]
净收入Y
长期
利率R
年份
实际
货币M
实际
净收入Y
长期
利率R
-
(千万卢比)
(10亿卢比)
(%)
(千万卢比)
(10亿卢比)
(%)
1949
【
1958
1950
$
1959
1951
1960
#
1952
1961
、
1953
1962
1954
~
1963
1955
【
1964
1956
1965
&
1957
·
LnM*t=lnβ0+β1lnRt+β2lnYt+μt
LnMt-LnMt-1=
lnM*t-
lnMt-1
LnMt=
lnβ0+β1
lnRt+β2
lnYt+(1-
)lnMt-1+
μt
求回归
Quick-EquationEstimation
log(m)clog(r)log(y)log(m(-))
DependentVariable:
LOG(M)
!
Method:
LeastSquares
Date:
11/26/14Time:
20:
13
Sample(adjusted):
19501965
》
Includedobservations:
16afteradjustments
@
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
~
C
*
LOG(R)
LOG(Y)
、
LOG(M(-1))
《
R-squared
Meandependentvar
}
AdjustedR-squared
.dependentvar
.ofregression
Akaikeinfocriterion
Sumsq
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