庞皓计量经济学课后答案解析第七章

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1、WORD格式可编辑统计学2班第六次作业1、⑴①模型一:t(-6.619723)(67.05920)F=4496.936DW=1.366654美国个人消费支出受个人可支配收入影响,通过回归可知,个人可支配收入PDI每增加一个单位,个人消费支出平均增加1.008106个单位。②模型二:T(-5.120436)(6.970817)(0.257997)F=2017.064DW=1.570195美国个人消费支出PCE不仅受当期个人可支配收入PDI影响,还受滞后一期个人消费支出PCEt-1自身影响。专业技术资料分享WORD格式可

2、编辑⑵从模型一得MPC=1.008106从模型二可得短期MPC=0.982382.从库伊特模型可得的系数即因为,长期MPC即长期乘数为:,根据库伊特模型,。当s→时,所以长期MPC=2、Y:固定资产投资X:销售额⑴设定模型为:,为被解释变量的预期最佳值运用局部调整假定,模型转换为:其中:T(-3.193613)(6.433031)(2.365315)F=690.0561DW=1.518595,,专业技术资料分享WORD格式可编辑局部调整模型估计结果为:经济意义:该地区销售额每增加1亿元,未来预期最佳新增固定资产投资为

3、0.846亿元采用德宾h检验如下在显著性水平下,查标准正态分布表得临界值,因此拒绝原假设,因此接受原假设,说明自回归模型不存在一阶自相关。⑵设定模型:,对模型做对数变换:运用局部调整假定,模型转换为:其中:T(-5.854366)(8.131039)(2.961684)F=1425.219DW=1.479333专业技术资料分享WORD格式可编辑故局部调整模型估计结果为:,也即经济意义:该地区销售额每增加1%,未来预期最佳新增固定资产投资1.2224%。采用德宾h检验如下在显著性水平下,查标准正态分布表得临界值,因此拒

4、绝原假设,因此接受原假设,说明自回归模型不存在一阶自相关。⑶设定模型:。为预期最佳值采用自适应假定模型变为:其中:T(-3.193613)(6.433031)(2.365315)F=690.0561DW=1.518595,,专业技术资料分享WORD格式可编辑局部调整模型估计结果为:经济意义:该地区销售额每增加1亿元,未来预期最佳新增固定资产投资为0.846亿元采用德宾h检验如下在显著性水平下,查标准正态分布表得临界值,因此拒绝原假设,因此接受原假设,说明自回归模型不存在一阶自相关。3、阿尔多蒙多项式变换专业技术资料分

5、享WORD格式可编辑4、Y:新增固定资产X:全省工业总产值⑴设定模型为:运用局部调整假定,模型转换为:其中:T(1.625055)(4.123961)(0.080389)F=21.12228DW=1.901308可以看出,全省工业总产值X的回归系数显著,而新增固定资产滞后一期Yt-1的回归系数不显著。较小,模型上总体对样本数据拟合较差。,,所以最终方程为:经济意义:全省工业总产值每计划增加1(亿元),则未来预期最佳新增固定资产量为0.1037亿元。⑵设定模型:。专业技术资料分享WORD格式可编辑采用自适应假定模型变为

6、:其中:T(1.625055)(4.123961)(0.080389)F=21.12228DW=1.901308可以看出,全省工业总产值X的回归系数显著,而新增固定资产滞后一期Yt-1的回归系数不显著。较小,模型上总体对样本数据拟合较差。,,所以最终方程为:经济意义:全省工业总产值每预期增加增加1(亿元),当期新增固定资产量为0.1037(亿元)。⑶局部调整模型和自适应模型的区别在于:局部调整模型是对因变量的局部调整而得到的;解释变量的现值影响着被解释变量的预期值。自适应模型是由自变量的自适应过程而得到的。预期的解释

7、变量的变化影响被解释变量现值。由回归结果可见,新增固定资产滞后一期Yt-1的回归系数并不显著,说明两个模型的设定都不合理。专业技术资料分享WORD格式可编辑5、Y:年末货币流通量X1:社会商品零售额X2:城乡居民储蓄余额(单位:亿元)⑴模型:为长期货币流通量运用局部调整假定,模型转换为:其中:T(1.518442)(1.197940)(3.035736)(2.164699)F=275.6267DW=2.109534,,故局部调整模型估计结果为:经济意义:在其他条件不变的情况下,该地区社会商品零售额每增加1亿元,预期年

8、末货币流通量增加0.07979亿元。同样,在其他条件不变的情况下,该地区城乡居民储蓄余额每增加1亿元,则预期年末货币流通量增加0.46213亿元。专业技术资料分享WORD格式可编辑⑵模型,先对模型做对数变化:运用局部调整假定,模型转换为:其中T(0.384014)(0.806984)(1.163031)(4.864049)F=291.3458D

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