4.3 检验两个时期是否有显著结构变化,可分别检验方程中D和D?X的系数是否显著异于0.
(1) 原假设 H0:?2?0 备择假设 H1:?2?0 检验统计量
??t?2?)?1.4839/0.4704?3.155 Se(?2查表t0.025(18?4)?2.145 因为t=3.155>t0.025(14), 故拒绝原假设, 即?2显著异于0。
(2) 原假设 H0:?4?0 备择假设 H1:?4?0
??4t?检验统计量
??0.1034/0.0332??3.115 ?Se(?4)查表t0.025(18?4)?2.145 因为|t|=3.155>t0.025(14), 故拒绝原假设, 即?4显著异于0。
结论:两个时期有显著的结构性变化。
,模型可线性化。4.4 (1)参数线性,变量非线性
设z1?11,z2?2,则模型转换为 y??0??1z1??2z2?u xx (2)变量、参数皆非线性,无法将模型转化为线性模型。 (3)变量、参数皆非线性,但可转化为线性模型。 取倒数得:
1?1?e?(?0??1x?u) yyy??0??1x?u,令z?ln,则有 1?y1?y把1移到左边,取对数为:lnz??0??1x?u
4.5 (1)截距项为-58.9,在此没有什么意义。X1的系数表明在其它条件不变时,个人年消费量增加1百万美元,某国对进口的需求平均增加20万美元。X2的系数表明在其它条件不变时,进口商品与国内商品的比价增加1单位,某国对进口的需求平均减少10万美元。
(2)Y的总变差中被回归方程解释的部分为96%,未被回归方程解释的部分
16
为4%。
(3)检验全部斜率系数均为0的原假设。
0.96/2R2/kESS/k F?=?192 ?20.04/16(1?R)/(n?k?1)RSS/(n?k?1)由于F=192 ? F0.05(2,16)=3.63,故拒绝原假设,回归方程很好地解释了应变量Y。
(4) A. 原假设H0:β1= 0 备择假设H1:β1 ?0
??0.2t?1??21.74 ? t0.025(16)=2.12,
?0.0092S(?1)故拒绝原假设,β1显著异于零,说明个人消费支出(X1)对进口需求有解释作用,这个变量应该留在模型中。
B. 原假设H0:β2=0
备择假设H1:β2 ?0
???0.12t???1.19 ?0.084S(?2)不能拒绝原假设,接受β2=0,说明进口商品与国内商品的比价(X2)对进口需求地解释作用不强,这个变量是否应该留在模型中,需进一步研究。 4.6(1)弹性为-1.34,它统计上异于0,因为在弹性系数真值为0的原假设下的t值为: t??1.34??4.469 0.32得到这样一个t值的概率(P值)极低。可是,该弹性系数不显著异于-1,因为在弹性真值为-1的原假设下,t值为: t??1.34?(?1)??1.06 0.32这个t值在统计上是不显著的。 (2)收入弹性虽然为正,但并非统计上异于0,因为t值小于1(t?0.170.20?0.85)。 (3)由R2?1?(1?R2)n?1,可推出 R2?1?(1?R2)n?k?1 n?1n?k?1本题中,R=0.27,n=46,k=2,代入上式,得R=0.3026。 22 17 4.7 (1)薪金和每个解释变量之间应是正相关的,因而各解释变量系数都应为正,估计结果确实如此。 系数0.280的含义是,其它变量不变的情况下,CEO薪金关于销售额的弹性为0.28; 系数0.0174的含义是,其它变量不变的情况下,如果股本收益率上升一个百分点(注意,不是1%),CEO薪金的上升约为1.07%; 与此类似,其它变量不变的情况下,公司股票收益上升一个单位,CEO薪金上升0.024%。 (2)用回归结果中的各系数估计值分别除以相应的标准误差,得到4个系数的t值分别为:13.5、8、4.25和0.44。用经验法则容易看出,前三个系数是统计上高度显著的,而最后一个是不显著的。 (3)R2=0.283,拟合不理想,即便是横截面数据,也不理想。 4.8 (1)2.4%。 (2)因为Dt和(Dt?t)的系数都是高度显著的,因而两时期人口的水平和增长率都不相同。1972-1977年间增长率为1.5%,1978-1992年间增长率为2.6%(=1.5%+1.1%)。 4.9 原假设H0: β1 =β2,β3 =1.0 备择假设H1: H0不成立 若H0成立,则正确的模型是: Y?β0?β1(X1?X2)?X3?u 据此进行有约束回归,得到残差平方和SR。 若H1为真,则正确的模型是原模型: Y?β0?β1X1?β2X2?β3X3?u 据此进行无约束回归(全回归),得到残差平方和S。 检验统计量是: F?g~F(g,n-K-1) S(n?K?1)?SR?S?用自由度(2,n-3-1)查F分布表,5%显著性水平下,得到FC , 18 如果F< FC, 则接受原假设H0,即β1 =β2,β3 =0; 如果F> FC, 则拒绝原假设H0,接受备择假设H1。 1大型企业?1中型企业4.10 (1)2个,D1?? D2????0其他?0其他(2)4个, ?1高中?1小学?1初中?1大学 D1??D2??D3??D4???0其他?0其他?0其他?0其他4.11 yt??0??1D??2xt??3(D?xt)?ut,其中D?0D?1, 4.12 对数据处理如下: lngdp=ln(gdp/p) lnk=ln(k/p) lnL=ln(L/P) 对模型两边取对数,则有 lnY=lnA+?lnK+?lnL+lnv 用处理后的数据回归,结果如下: ?dp??0.26?0.96lnk?0.18lnl R2?0.97 lngt?1979t?1979 t:(-0.95) (16.46) (3.13) 由修正决定系数可知,方程的拟合程度很高;资本和劳动力的斜率系数均显著(tc=2.048), 资本投入增加1%,gdp增加0.96%,劳动投入增加1%,gdp增加0.18%,产出的资本弹性是产出的劳动弹性的5.33倍。 第五章 模型的建立与估计中的问题及对策 5.1 (1)对 (2)对 (3)错 19 即使解释变量两两之间的相关系数都低,也不能排除存在多重共线性的可能性。 (4)对 (5)错 在扰动项自相关的情况下OLS估计量仍为无偏估计量,但不再具有最小方差的性质,即不是BLUE。 (6)对 (7)错 模型中包括无关的解释变量,参数估计量仍无偏,但会增大估计量的方差,即增大误差。 (8)错。 在多重共线性的情况下,尽管全部“斜率”系数各自经t检验都不显著, R2值仍可能高。 (9)错。 存在异方差的情况下,OLS法通常会高估系数估计量的标准误差,但不总是。 (10)错。 异方差性是关于扰动项的方差,而不是关于解释变量的方差。 5.2 对模型两边取对数,有 lnYt=lnY0+t*ln(1+r)+lnut , 令LY=lnYt,a=lnY0,b=ln(1+r),v=lnut,模型线性化为: LY=a+bt+v 估计出b之后,就可以求出样本期内的年均增长率r了。 5.3(1)DW=0.81,查表(n=21,k=3,α=5%)得dL=1.026。 DW=0.81<1.026 结论:存在正自相关。 (2)DW=2.25,则DW′=4 – 2.25 = 1.75 查表(n=15, k=2, α=5%)得du =1.543。 1.543<DW′= 1.75 <2 20