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文檔簡介
四、計(jì)算題 1、(練習(xí)題6.2)在研究生產(chǎn)中勞動(dòng)所占份額的問題時(shí),古扎拉蒂采用如下模型模型1 模型2 其中,Y為勞動(dòng)投入,t為時(shí)間。據(jù)1949-1964年數(shù)據(jù),對初級金屬工業(yè)得到如下結(jié)果:模型1 t = (-3.9608)R2 = 0.5284 DW = 0.8252模型2 t = (-3.2724)(2.7777)R2 = 0.6629DW = 1.82其中,括號內(nèi)的數(shù)字為t統(tǒng)計(jì)量。問:(1)模型1和模型2中是否有自相關(guān);(2)如何判定自相關(guān)的存在? (3)怎樣區(qū)分虛假自相關(guān)和真正的自相關(guān)。 練習(xí)題6.2參考解答:(1)模型1中有自相關(guān),模型2中無自相關(guān)。(2)通過DW檢驗(yàn)進(jìn)行判斷。模型1:dL=1.077, dU=1.361, DWdU, 因此無自相關(guān)。(3)如果通過改變模型的設(shè)定可以消除自相關(guān)現(xiàn)象,則為虛假自相關(guān),否則為真正自相關(guān)。2、根據(jù)某地區(qū)居民對農(nóng)產(chǎn)品的消費(fèi)y和居民收入x的樣本資料,應(yīng)用最小二乘法估計(jì)模型,估計(jì)結(jié)果如下。Se=(1.8690) (0.0055)R2=0.9966 ,DW=0.6800,F=4122.531由所給資料完成以下問題: (1) 在n=16,=0.05的條件下,查D-W表得臨界值分別為=1.106,=1.371,試判斷模型中是否存在自相關(guān); (2) 如果模型存在自相關(guān),求出相關(guān)系數(shù),并利用廣義差分變換寫出無自相關(guān)的廣義差分模型。 因?yàn)镈W=0.681.106,所以模型中的隨機(jī)誤差存在正的自相關(guān)。由DW=0.68,計(jì)算得=0.66,所以廣義差分表達(dá)式為3、(練習(xí)題2.7)設(shè)銷售收入X為解釋變量,銷售成本Y為被解釋變量?,F(xiàn)已根據(jù)某百貨公司某年12個(gè)月的有關(guān)資料計(jì)算出以下數(shù)據(jù):(單位:萬元) (1) 擬合簡單線性回歸方程,并對方程中回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義作出解釋。(2) 計(jì)算可決系數(shù)和回歸估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差。(3) 對進(jìn)行顯著水平為5%的顯著性檢驗(yàn)。練習(xí)題2.7參考解答:(1)建立回歸模型: 用OLS法估計(jì)參數(shù): 估計(jì)結(jié)果為: 說明該百貨公司銷售收入每增加1元,平均說來銷售成本將增加0.7863元。(2)計(jì)算可決系數(shù)和回歸估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差可決系數(shù)為: 由 可得 回歸估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差: (3) 對進(jìn)行顯著水平為5%的顯著性檢驗(yàn) 查表得 時(shí),,說明該模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差。其次,用White法進(jìn)行檢驗(yàn)。具體結(jié)果見下表White Heteroskedasticity Test:F-statistic6.301373 Probability0.003370Obs*R-squared10.86401 Probability0.004374Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 08/05/05 Time: 12:37Sample: 1 60Included observations: 60VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-10.03614131.1424-0.0765290.9393X0.1659771.6198560.1024640.9187X20.0018000.0045870.3924690.6962R-squared0.181067 Mean dependent var78.86225Adjusted R-squared0.152332 S.D. dependent var111.1375S.E. of regression102.3231 Akaike info criterion12.14285Sum squared resid596790.5 Schwarz criterion12.24757Log likelihood-361.2856 F-statistic6.301373Durbin-Watson stat0.937366 Prob(F-statistic)0.003370給定,在自由度為2下查卡方分布表,得。比較臨界值與卡方統(tǒng)計(jì)量值,即,同樣說明模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差。 (2)用權(quán)數(shù),作加權(quán)最小二乘估計(jì),得如下結(jié)果 Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 08/05/05 Time: 13:17Sample: 1 60Included observations: 60Weighting series: W1VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C10.370512.6297163.9435870.0002X0.6309500.01853234.046670.0000Weighted StatisticsR-squared0.211441 Mean dependent var106.2101Adjusted R-squared0.197845 S.D. dependent var8.685376S.E. of regression7.778892 Akaike info criterion6.973470Sum squared resid3509.647 Schwarz criterion7.043282Log likelihood-207.2041 F-statistic1159.176Durbin-Watson stat0.958467 Prob(F-statistic)0.000000Unweighted StatisticsR-squared0.946335 Mean dependent var119.6667Adjusted R-squared0.945410 S.D. dependent var38.68984S.E. of regression9.039689 Sum squared resid4739.526Durbin-Watson stat0.800564用White法進(jìn)行檢驗(yàn)得如下結(jié)果:White Heteroskedasticity Test:F-statisti
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