欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:7825465
大小:123.50 KB
页数:4页
时间:2018-02-27
《计量经济学复习10》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、1根据1961年到1985年期间美国个人消费支出和个人可支配收入数据,得到如下的回归模型:其中:个人消费支出(1982年10亿美元),个人可支配收入(PDI)(1982年10亿美元),道.琼斯工业平均指数。(1)在回归方程的残差中存在一阶自相关吗?你是如何知道的。(2)利用杜宾两阶段回归,将上述回归模型进行转换,重新进行回归,结果如下:自相关问题解决了吗?你是如何知道的?(3)比较初始回归和变换后的回归,PDI的t值急剧下降,这一变化说明了什么?(4)初始方程的大于变换后的方程,因此,初始方程的解释能
2、力比变换后的方程的解释能力强,这种说法是否正确,为什么?1)存在。因为,,所以存在正相关。2)自相关问题已经解决。因为,,所以不存在自相关。3)这一变化说明,初始回归方程中,由于存在自相关,使得PDI的方差被高估了。4)这种说法不正确。因为被解释变量不同。2.下面是一个回归模型的检验结果。WhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic19.41659 Probability0.000022Obs*R-squared16.01986 Probability0.
3、006788TestEquation:DependentVariable:RESID^2Method:LeastSquaresDate:05/31/06Time:10:54Sample:118Includedobservations:18VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb. C693735.72652973.0.2614940.7981X1135.0044107.72441.2532390.2340X1^2-0.0027080.000790-3.4
4、270090.0050X1*X20.0501100.0207452.4154670.0326X2-1965.7121297.758-1.5146980.1557X2^2-0.1163870.146629-0.7937520.4428R-squared0.889992 Meandependentvar6167356.AdjustedR-squared0.844155 S.D.dependentvar13040908S.E.ofregression5148181. Akaikeinfoc
5、riterion34.00739Sumsquaredresid3.18E+14 Schwarzcriterion34.30418Loglikelihood-300.0665 F-statistic19.41659Durbin-Watsonstat2.127414 Prob(F-statistic)0.0000221)写出原回归模型?2)检验结果说明什么问题?3)如何修正?(4分)1)2)异方差问题。3)加权最小二乘法,做变量变换3.根据下面Eviews回归结果回答问题。Depende
6、ntVariable:DEBTMethod:LeastSquaresDate:05/31/06Time:08:35Sample:19801995Includedobservations:16VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C155.6083(578.3793)0.2690420.7921INCOME(0.825816)0.06357312.990030.0000COST-56.4332931.45720(-1.793971)0.0961R-squ
7、ared0.989437Meandependentvar2952.175AdjustedR-squared(0.987811)S.D.dependentvar1132.051S.E.ofregression124.9807Akaikeinfocriterion12.66156Sumsquaredresid203062.2Schwarzcriterion12.80642Loglikelihood-98.29245F-statistic(608.8292)Durbin-Watsonstat1.940201
8、Prob(F-statistic)0.000000注:DEBT——抵押贷款债务,单位亿美元;INCOME——个人收入,单位亿美元;COST——抵押贷款费用,单位%。1)完成Eviews回归结果中空白处内容。2)说明总体回归模型和样本回归模型的区别。3)写出回归分析报告,并解释参数的意义。2)回归模型和样本回归模型都描述了解释变量和被解释变量之间的结构关系,二者的区别如下:(1)它们都由两部分组成,确定的总体(样本)回归函数和不确定的随机误差项(残差项)。
此文档下载收益归作者所有