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1、習(xí)題7.1 解釋概念(1)分類變量 (2)定量變量 (3)虛擬變量 ( 4)虛擬變量陷阱 (5)交互項(xiàng) (6)結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定 (7)經(jīng)季節(jié)調(diào)整后的時(shí)間序列答:(1)分類變量:在回歸模型中,我們對(duì)具有某種特征或條件的情形賦值1,不具有某種特征或條件的情形賦值0,這樣便定義了一個(gè)變量: 我們稱這樣的變量為分類變量。(2) 具有數(shù)值特征的變量,如工資、工作年數(shù)、受教育年數(shù)等,這些變量就稱為定量變量。(3)在回歸模型中,我們對(duì)具有某種特征或條件的情形賦值1,不具有某種特征或條件的情形賦值0,這樣便定義了一個(gè)變量: 我們稱這樣的變量為虛擬變量(dummy variable)。(4) 虛擬變量陷阱是指回歸方程
2、包含了所有類別(特征)對(duì)應(yīng)的虛擬變量以及截距項(xiàng),從而導(dǎo)致了完全共線性問(wèn)題。(5)交互項(xiàng)是指虛擬變量與定量變量相乘,或者兩個(gè)定量變量相乘或是兩個(gè)虛擬變量相乘,甚至更復(fù)雜的形式。比如模型:就是交互項(xiàng)。(6) 如果利用不同的樣本數(shù)據(jù)估計(jì)同一形式的計(jì)量模型,可能會(huì)得到、不同的估計(jì)結(jié)果。如果估計(jì)的參數(shù)之間存在著顯著性差異,就稱為模型結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定。(7) 一些重要的經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列,如果是受到季節(jié)性因素影響的數(shù)據(jù),利用季節(jié)虛擬變量或者其他方法將其中的季節(jié)成分去除,這一過(guò)程被稱為經(jīng)季節(jié)調(diào)整的時(shí)間序列。7.2 如果你有連續(xù)幾年的月度數(shù)據(jù),為檢驗(yàn)以下假設(shè),需要引入多少個(gè)虛擬變量?如何設(shè)定這些虛擬變量?(1)一年中的每
3、一個(gè)月份都表現(xiàn)出受季節(jié)因素影響;(2)只有2、7、8月表現(xiàn)出受季節(jié)因素影響。答:(1)對(duì)于一年中的每個(gè)月份都受季節(jié)因素影響這一假設(shè),需要引入三個(gè)虛擬變量。分別定義、如下: (2) 如果只有2、7、8月表現(xiàn)出受季節(jié)因素影響,則只需要引入一個(gè)虛擬變量。定義如下:7.3 一個(gè)家庭的消費(fèi)支出除了受收入水平的影響之外,還與子女的年齡結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。如果家庭中有學(xué)齡子女,大筆開支會(huì)用在教育費(fèi)用上。分析家庭的收入水平對(duì)消費(fèi)支出的影響,并引入適當(dāng)?shù)奶摂M變量,檢驗(yàn)家庭中有學(xué)齡子女對(duì)家庭的消費(fèi)支出是否產(chǎn)生了影響。分別考慮只影響截距;只影響斜率;二者都有影響的情形。答:設(shè)當(dāng)不考慮學(xué)齡時(shí)消費(fèi)支出和收入水平的模型為:引入
4、虛擬變量,當(dāng)只影響截距時(shí),模型為:當(dāng)只影響斜率時(shí),模型為:如果既影響截距又影響斜率時(shí),模型設(shè)定為:7.4 使用夏季作為參照季節(jié),對(duì)例7.5重新進(jìn)行分析。答:我們選擇夏季為參照季節(jié),分別定義、如下: 設(shè)定模型為 其中夏季銷售量方程的截距項(xiàng)為?;貧w結(jié)果為:從回歸結(jié)果中可以看出,如果個(gè)人可支配收入不變,第一季度的平均銷售量比第二季度多5.64,而且具有統(tǒng)計(jì)顯著性,第三季度的平均銷售量比第二季度少0.008,而且不具有統(tǒng)計(jì)顯著性,第四季度的平均銷售量比第一季度的多5.28,而且具有統(tǒng)計(jì)顯著性。可以看出氣溫影響了滑雪器具的銷售,一季度、四季度的銷售方程沒(méi)有明顯差別,這兩個(gè)季度都是寒冷的季節(jié),是滑雪器具銷
5、售的旺季。二季度、三季度較為溫暖,是滑雪器具銷售的淡季,銷售量明顯少于一、四季度。7.5 我們不再定義三個(gè)虛擬變量而是只區(qū)別旺季和淡季,重新對(duì)例7.5進(jìn)行估計(jì)。答:如果只區(qū)分淡季和旺季,則只需要添加一個(gè)虛擬變量,定義虛擬變量:設(shè)定模型為:估計(jì)回歸模型可得: 從顯著性可以看出虛擬變量的系數(shù)是顯著的,說(shuō)明平均銷售量和季節(jié)是有關(guān)系的。7.6 假設(shè)為某年美國(guó)汽油的消費(fèi)量,解釋變量為價(jià)格(price)和收入(income)。19702000年間有三段時(shí)間汽油價(jià)格急劇上漲,導(dǎo)致了汽油消費(fèi)行為模式的改變。第1階段開始于1974年,在OPEC(石油輸出國(guó)組織)決定控制世界石油價(jià)格之后;第2階段開始于1979年
6、,在伊朗發(fā)生革命后不久;最一個(gè)階段發(fā)生在1990年,正值伊朗入侵科威特。我們有理由認(rèn)為石油消費(fèi)的價(jià)格彈性和收入彈性在這些階段是不同的。設(shè)基本模型為(1)如果各階段的截距都相同,描述如何構(gòu)建模型來(lái)檢驗(yàn)不同的階段石油消費(fèi)行為是否發(fā)生了結(jié)構(gòu)變化。(2)如果收入彈性在三個(gè)階段都不變,描述如何構(gòu)建模型來(lái)檢驗(yàn)不同的階段石油消費(fèi)行為是否發(fā)生了結(jié)構(gòu)變化。(3)如果三個(gè)階段石油消費(fèi)函數(shù)的截距項(xiàng)、石油消費(fèi)的價(jià)格彈性和收入彈性可能都發(fā)生了變化,描述如何對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)。答:(1)引入虛擬變量:,構(gòu)建模型:(2) 構(gòu)建模型:(3) 構(gòu)建模型:計(jì)算機(jī)習(xí)題7.7 DATA7-5給出了未經(jīng)季節(jié)調(diào)整的飾品、玩具和游戲的零售季度數(shù)
7、據(jù)(1992年第一季度2008年第二季度):考慮下面的模型:。其中,D2=1:第二季度,0:其他;D3=1:第三季度,0:其他;D4=1:第四季度,0:其他;(1)估計(jì)上述回歸。(2)解釋各個(gè)系數(shù)的含義。(3)給出回歸結(jié)果符合邏輯的解釋。(4)如何利用估計(jì)的回歸結(jié)果消除季節(jié)模式? 答:(1)回歸模型得: (2) 表示的是第一季度的零售額,表示的是第二季度相比較第一季度的零售額增加量,表示的是第三季度相比較于第一季度的零售額增加量,表示的是第四季度相比較于第一季度的零售額增加量。(3) 從回歸結(jié)果中可以看出,第一季度的零售額是930.41,具有統(tǒng)計(jì)顯著性,第二季度比第一季度增加58.67,但是顯
8、著性水平不高,第三季度比第一季度增加57.61,顯著性水平也不高,第四季度比第一季度增加1338.11且具有統(tǒng)計(jì)顯著性。由此可以看出,在第一、四季度上對(duì)銷售額的影響是比較大的。這說(shuō)明在第一和第四季度是這些商品的旺季,第二、三季度是銷售的淡季。這主要是因?yàn)樵诘谝缓偷谒募径壬嫌邢袷フQ節(jié)這樣的大型節(jié)日,促使了這些商品的消費(fèi)。(4) 利用回歸結(jié)果可知,殘差項(xiàng)和自變量是不相關(guān)的,則利用上述模型即可將季節(jié)成分去除。7.8 利用上題數(shù)據(jù),估計(jì)下面的模型:在這個(gè)模型中,每個(gè)季度都賦予一個(gè)虛擬變量。(1)這個(gè)模型與上題的模型有何區(qū)別?(2)估計(jì)這個(gè)模型,是否需要加上截距項(xiàng)?(3)比較本題與上題的回歸結(jié)果,你決定
9、選擇哪個(gè)模型?為什么?根據(jù)書中內(nèi)容,原理上應(yīng)該是第一個(gè)模型比較好,可是事實(shí)上卻是這個(gè)模型好,有點(diǎn)高步明白。答:(1)從模型中可以看到,這個(gè)模型中增加了一項(xiàng),也就是說(shuō)將第一季度也做為虛擬變量加入到了模型中。(2) 估計(jì)該模型時(shí)不需要加加上截距項(xiàng)。(3) 估計(jì)該模型可得: 從回歸結(jié)果中可以看出,該模型的統(tǒng)計(jì)量都是顯著的,而且擬合優(yōu)度和上題中的一致??梢钥闯鲈撃P捅壬项}中的模型要好。7.9 DATA7-6給出了46個(gè)中產(chǎn)階級(jí)個(gè)人收入及其他相關(guān)信息的數(shù)據(jù),自變量包括:Experience工作年限;Management1,經(jīng)理;0,非經(jīng)理;Education1,高中;2,大學(xué);3,研究生。(1)直接利用
10、表中受教育程度的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析合適嗎?會(huì)導(dǎo)致什么樣的問(wèn)題?(2)利用Experience、Management以及重新設(shè)定后的受教育程度變量進(jìn)行線性回歸。所有變量是統(tǒng)計(jì)顯著的嗎?(3)建立一個(gè)新的模型,考慮經(jīng)理人和非經(jīng)理人因工作經(jīng)歷差異可能導(dǎo)致的收入增量差異。寫出回歸結(jié)果。(4)建立一個(gè)新的模型,考慮經(jīng)理人和非經(jīng)理人由于教育水平的差異可能導(dǎo)致的收入增量差異。寫出回歸結(jié)果。答:(1)不合適。如果這樣估計(jì)的話會(huì)導(dǎo)致回歸結(jié)果不準(zhǔn)確,致使不能正確估計(jì)模型。(2) 引入虛擬變量:,設(shè)定模型:估計(jì)方程得:由此可以看出,每個(gè)系數(shù)的估計(jì)值都是顯著的。(3) 建立模型:估計(jì)模型得:(4)建立模型: 估計(jì)模型得:7.10 DATA7-7是美國(guó)1995年3月當(dāng)期人口調(diào)查的數(shù)據(jù),抽取了1865歲年齡段的1289名工人,具體信息如下:顯示是奇異矩陣Wage小時(shí)工資(美元)Age年齡;Female1,女工;Nonwhite1,非白人;Union1,工會(huì)會(huì)員Education受教育年限;Experie
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