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时间:2018-09-14
《计量经济学(庞浩主编)第四章练习题参考解答》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第四章练习题参考解答练习题4.1假设在模型中,之间的相关系数为零,于是有人建议你进行如下回归:(1)是否存在?为什么?(2)(3)是否有?4.2在决定一个回归模型的“最优”解释变量集时人们常用逐步回归的方法。不我待在逐步回归中既可采取每次引进一个解释变量的程序(逐步向前回归),也可以先把所有可能的解释变量都放在一个多元回归中,然后逐一地将它们剔除(逐步向后回归)。加进或剔除一个变量,通常是根据F检验看其对ESS的贡献而作出决定的。根据你现在对多重共线性的认识,你赞成任何一种逐步回归的程序吗?为什么?4.3下表给出了中国商品进口额Y、国内生产总
2、值GDP、消费者价格指数CPI。年份商品进口额(亿元)国内生产总值(亿元)居民消费价格指数(1985=100)19851257.88964.410019861498.310202.2106.519871614.211962.5114.319882055.114928.3135.819892199.916909.2160.219902574.318547.9165.219913398.721617.8170.8719924443.326638.1181.719935986.234634.4208.419949960.146759.4258.61
3、99511048.158478.1302.8199611557.467884.6327.9199711806.574462.6337.1199811626.178345.2334.4199913736.482067.5329.7200018638.889468.1331.0200120159.297314.8333.3200224430.3105172.3330.6200334195.6117251.9334.6资料来源:《中国统计年鉴》,中国统计出版社2000年、2004年。请考虑下列模型:(1)利用表中数据估计此模型的参数。(2)你认为数
4、据中有多重共线性吗?(3)进行以下回归:根据这些回归你能对数据中多重共线性的性质说些什么?(4)假设数据有多重共线性,但在5%水平上个别地显著,并且总的F检验也是显著的。对这样的情形,我们是否应考虑共线性的问题?4.4自己找一个经济问题来建立多元线性回归模型,怎样选择变量和构造解释变量数据矩阵X才可能避免多重共线性的出现?4.5克莱因与戈德伯格曾用1921-1950年(1942-1944年战争期间略去)美国国内消费Y和工资收入X1、非工资—7非农业收入X2、农业收入X3的时间序列资料,利用OLSE估计得出了下列回归方程:(括号中的数据为相应参
5、数估计量的标准误)。试对上述模型进行评析,指出其中存在的问题。4.6理论上认为影响能源消费需求总量的因素主要有经济发展水平、收入水平、产业发展、人民生活水平提高、能源转换技术等因素。为此,收集了中国能源消费总量Y(万吨标准煤)、国内生产总值(亿元)X1(代表经济发展水平)、国民总收入(亿元)X2(代表收入水平)、工业增加值(亿元)X3、建筑业增加值(亿元)X4、交通运输邮电业增加值(亿元)X5(代表产业发展水平及产业结构)、人均生活电力消费(千瓦小时)X6(代表人民生活水平提高)、能源加工转换效率(%)X7(代表能源转换技术)等在1985-2
6、002年期间的统计数据,具体如下:年份能源消费国民总收入GDP工业建筑业交通运输邮电人均生活电力消费能源加工转换效率yX1X2X3X4X5X6X71985766828989.18964.43448.7417.9406.921.368.2919868085010201.410202.23967.0525.7475.623.268.3219878663211954.511962.54585.8665.8544.926.467.4819889299714922.314928.35777.2810.0661.031.266.5419899693416
7、917.816909.26484.0794.0786.035.366.5119909870318598.418547.96858.0859.41147.542.467.2199110378321662.521617.88087.11015.11409.746.965.9199210917026651.926638.110284.51415.01681.854.666199311599334560.534634.414143.82284.72123.261.267.32199412273746670.046759.419359.63012.62
8、685.972.765.2199513117657494.958478.124718.33819.63054.783.571.05199613894866850.5
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