计量经济学第八章答案第二版庞皓科学出版社.docx
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计量经济学第八章答案第二版庞皓科学出版社
第八章答案
8.1Sen和Srivastava(1971)在研究贫富国之间期望寿命的差异时,利用101个国家的数据,建立了如下的回归模型:
(4.37)(0.857)(2.42)
R2=0.752
其中:
X是以美元计的人均收入;Y是以年计的期望寿命;
Sen和Srivastava认为人均收入的临界值为1097美元(
),若人均收入超过1097美元,则被认定为富国;若人均收入低于1097美元,被认定为贫穷国。
括号内的数值为对应参数估计值的t-值。
1)解释这些计算结果。
2)回归方程中引入
的原因是什么?
如何解释这个回归解释变量?
3)如何对贫穷国进行回归?
又如何对富国进行回归?
4)从这个回归结果中可得到的一般结论是什么?
练习题8.1参考解答:
1.结果解释
依据给定的估计检验结果数据,对数人均收入对期望寿命在统计上并没有显著影响,截距和变量
在统计上对期望寿命有显著影响;同时,
表明贫富国之间的期望寿命存在差异。
2.回归方程中引入
的原因是从截距和斜率两个方面考证收入因素对期望寿命的影响。
这个回归解释变量可解释为对期望寿命的影响存在截距差异和斜率差异的共同因素。
3.对穷国进行回归时,回归模型为
对富国进行回归时,回归模型为
4.一般的结论为富国的期望寿命药高于穷国的期望寿命,并且随着收入的增加,在平均意义上,富国的期望寿命的增加变化趋势优于穷国,贫富国之间的期望寿命的确存在显著差异。
8.2个人所得税起征点调整对居民消费支出会产生重要的影响。
为研究个人所得税起征点调整对城镇居民个人消费支出行为的效应,收集相关的数据如表8.4和表8.5所示。
表8.4个人所得税起征点调整情况
1987年
1994年
2006年
2008年
最低的起征点
400元
800元
1600元
2000元
表8.5城镇居民收入与消费的有关数据
城镇家庭平均每人可支配收入
(元)
城镇家庭平均每人全年消费性支出
(元)
平均每户城镇家庭就业人口数
(人)
城镇家庭平均每一就业者负担人数(含本人)
(人)
1985
739.1
673.2
2.15
1.81
1986
900.9
799
2.12
1.8
1987
1002.1
884.4
2.09
1.79
1988
1180.2
1104
2.03
1.79
1989
1373.9
1211
2
1.78
1990
1510.16
1278.89
1.98
1.77
1991
1700.6
1453.8
1.96
1.75
1992
2026.6
1671.7
1.95
1.73
1993
2577.4
2110.8
1.92
1.72
1994
3496.2
2851.3
1.88
1.74
1995
4282.95
3537.57
1.87
1.73
1996
4838.9
3919.5
1.86
1.72
1997
5160.3
4185.6
1.83
1.74
1998
5425.1
4331.6
1.8
1.75
1999
5854
4615.9
1.77
1.77
2000
6279.98
4998
1.68
1.86
2001
6859.6
5309.01
1.65
1.88
2002
7702.8
6029.92
1.58
1.92
2003
8472.2
6510.94
1.58
1.91
2004
9421.6
7182.1
1.56
1.91
2005
10493
7942.88
1.51
1.96
2006
11759.45
8696.55
1.53
1.93
2007
13785.81
9997.47
1.54
1.89
2008
15780.8
11242.9
1.48
1.97
若模型设定为:
Consumet=Ct+α1Incomet+α2Consumet-1+α3Employmentt+α4Burdent+α5d1t+α6d2t+α7d3t+α8d4t+εt
其中Consumet表示t期城镇居民家庭人均消费支出,Incomet表示t期城镇居民家庭人均可支配收入,Employmentt表示t期城镇居民家庭平均每户就业人口,Burdent表示t期城镇居民家庭平均每一就业者负担人数,dit(i=1,2,3,4)相应的虚拟变量。
1)构造用于描述个人所得税调整的虚拟变量,并简要说明其理由;
2)用散点图描述两两变量之间的关系,并给出你对模型设定的结论;
3)依据测算,选择你认为更能描述客观实际的模型,并简要说明其理由;
4)根据分析结果,你对提高个人所得税起征点影响居民消费的有效性能得出什么结论?
练习题8.2参考解答:
录入如下数据
obs
CONSUME
INCOME
EMPLOYMENT
D1
D2
D3
D4
1985
673.2000
739.1000
2.
0.
0.
0.
0.
1986
799.0000
900.9000
2.
0.
0.
0.
0.
1987
884.4000
1002.100
2.
1.
0.
0.
0.
1988
1104.000
1180.200
2.
1.
0.
0.
0.
1989
1211.000
1373.900
2.
1.
0.
0.
0.
1990
1278.890
1510.160
1.
1.
0.
0.
0.
1991
1453.800
1700.600
1.
1.
0.
0.
0.
1992
1671.700
2026.600
1.
1.
0.
0.
0.
1993
2110.800
2577.400
1.
1.
0.
0.
0.
1994
2851.300
3496.200
1.
1.
1.
0.
0.
1995
3537.570
4282.950
1.
1.
1.
0.
0.
1996
3919.500
4838.900
1.
1.
1.
0.
0.
1997
4185.600
5160.300
1.
1.
1.
0.
0.
1998
4331.600
5425.100
1.
1.
1.
0.
0.
1999
4615.900
5854.000
1.
1.
1.
0.
0.
2000
4998.000
6279.980
1.
1.
1.
0.
0.
2001
5309.010
6859.600
1.
1.
1.
0.
0.
2002
6029.920
7702.800
1.
1.
1.
0.
0.
2003
6510.940
8472.200
1.
1.
1.
0.
0.
2004
7182.100
9421.600
1.
1.
1.
0.
0.
2005
7942.880
10493.00
1.
1.
1.
0.
0.
2006
8696.550
11759.45
1.
1.
1.
1.
0.
2007
9997.470
13785.81
1.
1.
1.
1.
0.
2008
11242.90
15780.80
1.
1.
1.
1.
1.
分别作如下回归:
DependentVariable:
CONSUME
Method:
LeastSquares
Date:
08/24/09Time:
13:
14
Sample(adjusted):
19862008
Includedobservations:
23afteradjustments
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
744.7966
378.0662
1.
0.0676
CONSUME(-1)
0.
0.
1.
0.1162
INCOME
0.
0.
17.98729
0.0000
LOG(EMPLOYMENT)
-762.9720
478.5280
-1.
0.1317
D1
37.43460
50.23445
0.
0.4677
D2
221.0765
38.30840
5.
0.0000
D3
-122.0493
73.81439
-1.
0.1190
D4
-178.8688
65.87071
-2.
0.0160
R-squared
0.
Meandependentvar
4428.906
AdjustedR-squared
0.
S.D.dependentvar
3060.917
S.E.ofregression
43.70477
Akaikeinfocriterion
10.66100
Sumsquaredresid
28651.61
Schwarzcriterion
11.05595
Loglikelihood
-114.6015
F-statistic
15413.79
Durbin-Watsonstat
2.
Prob(F-statistic)
0.
DependentVariable:
CONSUME
Method:
LeastSquares
Date:
08/24/09Time:
13:
14
Sample(adjusted):
19862008
Includedobservations:
23afteradjustments
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
871.9310
332.6627
2.
0.0185
CONSUME(-1)
0.
0.
1.
0.1152
INCOME
0.
0.
18.28676
0.0000
LOG(EMPLOYMENT)
-889.4616
441.1508
-2.
0.0609
D2
226.0361
37.19791
6.
0.0000
D3
-110.8884
71.26752
-1.
0.1393
D4
-171.6924
64.25105
-2.
0.0167
R-squared
0.
Meandependentvar
4428.906
AdjustedR-squared
0.
S.D.dependentvar
3060.917
S.E.ofregression
43.09316
Akaikeinfocriterion
10.61040
Sumsquaredresid
29712.33
Schwarzcriterion
10.95598
Loglikelihood
-115.0196
F-statistic
18496.74
Durbin-Watsonstat
2.
Prob(F-statistic)
0.
DependentVariable:
CONSUME
Method:
LeastSquares
Date:
08/24/09Time:
13:
15
Sample(adjusted):
19862008
Includedobservations:
23afteradjustments
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
1204.936
265.1054
4.
0.0003
CONSUME(-1)
0.
0.
1.
0.0689
INCOME
0.
0.
20.40320
0.0000
LOG(EMPLOYMENT)
-1325.942
354.4143
-3.
0.0016
D2
251.3675
34.81573
7.
0.0000
D4
-141.7710
63.81647
-2.
0.0402
R-squared
0.
Meandependentvar
4428.906
AdjustedR-squared
0.
S.D.dependentvar
3060.917
S.E.ofregression
44.85802
Akaikeinfocriterion
10.66434
Sumsquaredresid
34208.12
Schwarzcriterion
10.96056
Loglikelihood
-116.6399
F-statistic
20483.46
Durbin-Watsonstat
2.
Prob(F-statistic)
0.
DependentVariable:
CONSUME
Method:
LeastSquares
Date:
08/24/09Time:
13:
16
Sample:
19852008
Includedobservations:
24
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
1460.937
233.2922
6.
0.0000
INCOME
0.
0.
71.51539
0.0000
LOG(EMPLOYMENT)
-1651.937
314.1501
-5.
0.0000
D2
277.4048
33.62783
8.
0.0000
D4
-154.2742
66.05969
-2.
0.0306
R-squared
0.
Meandependentvar
4272.418
AdjustedR-squared
0.
S.D.dependentvar
3090.239
S.E.ofregression
46.92598
Akaikeinfocriterion
10.71807
Sumsquaredresid
41838.91
Schwarzcriterion
10.96350
Loglikelihood
-123.6169
F-statistic
24931.15
Durbin-Watsonstat
2.
Prob(F-statistic)
0.
8.3在统计学教材中,采用了方差分析方法分析了不同班次对劳动效率的影响,其样本数据为
表8.6不同班次的劳动效率
早班
中班
晚班
37
47
40
35
51
42
33
48
39
33
50
41
35
51
42
36
51
40
37
47
40
试采用虚拟解释变量回归的方法对上述数据进行方差分析。
练习题8.3参考解答:
考虑到班次有三个属性,故在有截距项的回归方程中只能引入两个虚拟变量,按加法形式引入,模型设定形式为:
其中,
为劳动效率。
在Eviews中按下列格式录入数据:
obs
Y
D1
D2
1
34.00000
1.
0.
2
37.00000
1.
0.
3
35.00000
1.
0.
4
33.00000
1.
0.
5
33.00000
1.
0.
6
35.00000
1.
0.
7
36.00000
1.
0.
8
49.00000
0.
1.
9
47.00000
0.
1.
10
51.00000
0.
1.
11
48.00000
0.
1.
12
50.00000
0.
1.
13
51.00000
0.
1.
14
51.00000
0.
1.
15
39.00000
0.
0.
16
40.00000
0.
0.
17
42.00000
0.
0.
18
39.00000
0.
0.
19
41.00000
0.
0.
20
42.00000
0.
0.
21
40.00000
0.
0.
输入命令:
lsycd1d2,则有如下结果
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/29/09Time:
16:
56
Sample:
121
Includedobservations:
21
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
40.42857
0.
72.80115
0.0000
D1
-5.
0.
-7.
0.0000
D2
9.
0.
11.64171
0.0000
R-squared
0.
Meandependentvar
41.57143
AdjustedR-squared
0.
S.D.dependentvar
*6.
S.E.ofregression
1.
Akaikeinfocriterion
3.
Sumsquaredresid
*38.85714
Schwarzcriterion
3.
Loglikelihood
-36.25909
F-statistic
*182.1176
Durbin-Watsonstat
2.
Prob(F-statistic)
0.
表中的*号部分表示在方差分析中需要用到的数据。
依据上述数据,有:
,
于是方差分析的结果为
方差来源
离差平方和
自由度
方差
F值
组间
786.286
2
393.143
182.118
组内
38.857
18
2.158
总和
825.143
20
8.4JosephCappelleri基于1961-1966年的200只Aa级和Baa级债券的数据(截面数据和时间序列数据的合并数据),分别建立了LPM和Logit模型:
LPM
Logit
其中:
=1债券信用等级为Aa(穆迪信用等级)
=1债券信用等级为Baa(穆迪信用等级)
=债券的资本化率,作为杠杆的测度(
)
利润率(
)
利润率的标准差,测度利润率的变异性
总资产净值,测度规模
上述模型中
和
事先期望为负值,而
和
期望为正值(为什么)。
对于LPM,Cappelleri经过异方差和一阶自相关校正,得到以下结果:
=0.6860-0.0179
+0.0486
+0.0572
+0.378×10-7×5i
Se=(0.1775)(0.0024)(0.0486)(0.0178)(0.039×10-8)
R2=0.6933
对于Logit模型,Cappelleri在没有对异方差进行弥补的情形下用ML得以下结果:
试解决下列问题:
1)为什么要事先期望
和
为负值?
2)在LPM中,当
>0是否合理?
3)对LPM的估计结果应做什么样的解释?
4)已知
,
,
,
(千元),债券晋升Aa信用等级的概率有多大?
练习题8.4参考解答
1)
、
分别是债券的资本化率和利润率的标准差的回归系数。
债券的资本化率是长期债券的市值和总资本的市值的比率,若总资本的市值不变,长期债券的市值越高,即债券的资本化率越高,债券风险越高,则债券的信用等级越低,故
应为负值。
同样,利润率的标准差越大,表明债券的变异性越大,风险越高,则债券的信用等级越低,故
应为负值。
2)如上所述,
是不合理的。
3)经济解释:
在其他条件不变的情况下,给定资本的债券化率一个水平值b,资本的债券化率每上升1%,则债券的信用等级为Aa的概率下降0.0358b%。
在其他条件不变的情况下,债券的利润率每上升1%,则债券的信用等级为Aa的概率上升0.0486%。
4)LPM
Logit
8.5Greene在分析讲授某门经济学课程采用新的教学方法效应时,搜集了如下表所示的
数据,
表8.7采用新的教学方法讲授某门经济学课程的数据
obs
GRADE
GPA
TUCE
PSI
obs
GRADE
GPA
TUCE
PSI
1
0.
2.
20.00000
0.
17
0.
2.
25.00000
0.
2
0.
2.
22.00000
0.
18
0.
2.
19.00000
0.
3
0.
3.
24.00000
0.
19
0.
3.
23.00000
1.
4
0.
2.
12.00000
0.
20
1.
3.
25.00000
1.
5
1.
4.
21.00000
0.
21
0.
2.
22.00000
1.
6
0.
2.
17.00000
0.
22
1.
3.
28.00000
1.
7
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