《计量经济学》二元线性回归综合练习题例题.doc

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1、计量经济学综合练习题(二元回归)设某商品的需求量Y(百件)、消费者平均收入X1(百元)、该商品价格X2(元)的统计数据如下:Y=800X1=80X2=60n=10X1X2=439Y2=67450X12=740X22=390YX1=6920YX2=4500经TSP计算,部分结果如下(表一、表二、表三中被解释变量均为Y,n=10):表一VARIABLECOEFFICIENTSTD.ERRORT-STAT2-TAILSIGC99.46929513.4725717.38309650.000X12.50189540.75361473.31986000.013X2-6.58074301.37590

2、59-4.78284360.002R-squared0.949336Meanofdependentvar80.00000AdjustedR-squared0.934860S.D.ofdependentvar19.57890S.Eofregression4.997021Sumofsquaredresid174.7915Durbin-Watsonstat1.142593F–statistics65.58230表二VARIABLECOEFFICIENTSTD.ERRORT-STAT2-TAILSIGC38.400008.30692484.62264930.002X15.2000000.965

3、66045.38491590.001R-squared0.783768Meanofdependentvar80.00000AdjustedR-squared0.756739S.D.ofdependentvar19.57890S.Eofregression9.656604Sumofsquaredresid746.0000Durbin-Watsonstat1.808472F–statistics28.99732表三VARIABLECOEFFICIENTSTD.ERRORT-STAT2-TAILSIGC140.00008.551315716.3717500.000X2-10.000001.3

4、693064-7.30296740.000R-squared0.869565Meanofdependentvar80.00000AdjustedR-squared0.853261S.D.ofdependentvar19.57890S.Eofregression7.500000Sumofsquaredresid450.0000Durbin-Watsonstat0.666667F–statistics53.33333要求:完成以下任务,并对结果进行简要的统计意义和经济意义解释(要求列出公式、代入数据及计算结果,计算结果可以从上面直接引用)。(一)1.建立需求量对消费者平均收入、商品价格的线

5、性回归方程并进行估计。2.对偏回归系数(斜率)进行检验,显著性水平α=0.05。3.估计多重可决系数和校正多重可决系数。并以显著性水平α=0.05对方程整体的显著性进行检验。(二)4.建立需求量对消费者平均收入的线性回归方程并进行估计。5.估计可决系数和校正可决系数。并以显著性水平α=0.05对方程整体显著性进行检验。(三)设消费者平均收入为700元,商品价格为5元。6.用需求量对消费者平均收入和商品价格的二元回归方程,对需求量进行单值区间预测,显著性水平α=0.01。7.在需求量对消费者平均收入的回归方程和需求量对商品价格的回归方程中,选择拟合优度更好的一个回归方程,对需求量进行单值

6、区间预测,显著性水平α=0.01。8.请对以上全部分析过程、结果和需要进一步解决的问题做出说明。小代数解法解:(一)1.=67450-108080=3450=740-1088=100=390-1066=30=6920-10808=520=4500-10806=-300=439-1086=-41设所估计的二元线性回归模型为,则==2.501895=-6.580743=80-2.5018958-(-6.580743)6=99.46929∴所求二元线性回归方程为统计意义:当保持不变时,增加1个单位,Y平均增加2.501895个单位。经济意义:当商品价格保持不变时,消费者平均收入增加1百元,商

7、品需求平均增加2.501895百件。统计意义:当保持不变时,增加1个单位,Y平均减少6.580743个单位。经济意义:当消费者平均收入保持不变时,该商品价格升高1元,该商品的需求平均减少6.580743百件。(一)2.=2.501895520-6.580743(-300)=3275.2085=3450-3275.2085=174.7915=0.7536=1.3759(1)检验变量X1的显著性提出假设:计算检验统计量:=3.3199当α=0.05

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