计量经济学数据word版Word文档下载推荐.docx
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18.1
25.3
24.3
22.3
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21.2
22.4
22.5
22.7
7
31
28
29.1
26.7
30.1
30
27.1
8
31.9
24.9
29.4
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28.1
9
24
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23.7
27
24.6
10
15.1
18.4
17.4
14.9
17.2
18.5
11
12.1
12.5
12.3
9.2
10.3
10.8
12
4.4
10.6
9.5
4.9
6.9
例2.1表2.1是1950—1987年间美国机动车汽油消费量和影响消费量的变量数值。
其中各变量表示:
qmg—机动车汽油消费量(单位:
千加仑);
car—汽车保有量;
pmg—机动汽油零售价格;
pop—人口数;
rgnp—按1982年美圆计算的gnp(单位:
十亿美圆);
pgnp—gnp指数(以1982年为100)。
以汽油量为因变量,其他变量为自变量,建立一个回归模型。
表2.1(0201)1950—1987年间美国机动车汽油消费量数据
年份
QMG
CAR
PMG
POP
RGNP
PGNP
1950
40617285
49195212
0.272
152271
1090.4
26.1
43896887
51948796
0.276
154878
1179.2
27.9
46428148
53301329
0.287
157553
1226.1
28.3
49374047
56313281
0.29
160184
1282.1
28.5
51107135
58622547
0.291
163026
1252.1
29
54333255
62688792
0.299
165931
1356.7
29.3
56022406
65153810
0.31
168903
1383.5
30.3
57415622
67124904
0.304
171984
1410.2
31.4
59154330
68296594
0.305
174882
1384.7
32.1
61596548
71354420
0.311
177830
1481
32.6
1960
62811854
73868682
0.308
180671
1517.2
33.2
63978489
75958215
0.306
183691
1547.9
33.6
62531373
79173329
186538
1647.9
34
64779104
82713717
189242
1711.6
34.5
67663848
86301207
0.312
191889
1806.9
35
70337126
90360721
0.321
194303
1918.5
35.7
73638812
93962030
0.332
196560
2048.9
36.6
76139326
96930949
0.337
198712
2100.3
37.8
80772657
101039113
0.348
200706
2195.4
39.4
85416084
103562018
0.357
202677
2260.7
41.2
1970
88684050
106807629
0.364
205052
2250.7
43.4
92194620
111297459
0.361
207661
2332
45.6
95348904
117051638
0.388
209896
2465.5
47.5
99804600
123811741
0.524
211909
2602.8
50.2
100212210
127951254
0.572
213854
2564.2
55.1
102327750
130918918
0.595
215973
2530.9
60.4
106972740
136333934
0.631
218035
2680.5
63.5
110023410
141523197
0.657
220239
2822.4
67.3
113625960
146484336
0.678
222585
3115.2
72.2
107831220
149422205
0.857
225055
3192.4
78.6
1980
100856070
153357876
1.191
227757
3187.1
85.7
100994040
155907473
1.311
230138
3248.8
94
100242870
156993694
1.222
232520
3166
100
101515260
161017926
1.157
234799
3279.1
103.9
102603690
163432944
1.129
237001
3489.9
107.9
104719230
168743817
1.115
239279
3585.2
111.5
1986
173255850
241613
3676.5
114.5
1987
110467980
177922000
0.897
243915
3847
117.7
1988
178922000
0.877
245915
3947
119.7
1989
179922000
247915
4047
121.7
1990
180922000
0.837
249915
4147
123.7
lsqmgccarpmgpoprgnppgnp
lscarcpmgpoprgnppgnp
eqcar
scalarvifcar=1/(1-eqcar.@R2)(vifcar是方差扩大因子)
同时工作表中产生vifcar=229.1862
方差扩大因子只要有一个超过10,说明存在多重共建性
检验零假设H0:
car对qmg的影响不重要
在主窗口输入eq01.testdropcar
3.多重共建性处理方法:
2.
3。
差分法
其中算子:
lsqmg-qmg(-1)car-car(-1)pmg-pmg(-1)pop-pop(-1)rgnp-rgnp(-1)pgnp-pgnp(-1)
lsqmgcqmg(-1)carpmgpmg(-1)poppop(-1)rgnprgnp(-1)pgnppgnp(-1)
Qmgt=qmgt-1+0543292cart-0.543292cart-1
Lsqmg-eq02.@coefs
(1)*qmg(-1)ccar-eq02.@coefs
(1)*car(-1)pmg-eq02.@coefs
(1)*pmg(-1)pop-eq02.@coefs
(1)*pop(-1)rgnp-eq02.@coefs
(1)*rgnp(-1)pgnp-eq02.@coefs
(1)*pgnp(-1)
Scalarbeta0=eq04.@coefs
(1)/(1-eq02.@coefs
(1))
得beta0=75541509.38回归模型为
Qmg=75541509.38+1.4390*car-……
White检验打开equationview-
例2.2为研究采取某项保险革新措施的速度y与保险公司的规模x1和保险公司类型的关系,选取下列数据:
y—一个公司提出该项革新直至革新被采纳间隔的月数,x1—公司的资产总额(单位:
百万元),x2—定性变量,表示公司类型:
其中1表示股份制公司,0表示互助公司。
数据资料见表2.5。
表2.5(0205)保险公司革新数据
y
X1
X2
17
151
164
26
92
15
272
21
175
295
38
68
22
104
85
277
224
210
20
166
19
120
13
305
290
124
16
238
14
246
要建立的模型:
得到模型为
y=33.87407-0.101742*x1+8.055469*x2
差分回归方程:
即
消除自相关的模型:
qmg=75541509.38+1.4390*car-10354749*pmg-503.50*pop-5290.80*rgnp-565089.4*pgnp
某市楼盘销售价格及相关情况的抽样调查表,其中建筑类别分别用1、2、3、4表示多层、多层别墅、小高层、高层;
交通状况综合分、物业管理综合分、周边配套等级是通过对居民用户的问卷调查平均而得。
楼盘名
均价Y
建筑类别X1
交通状况X2
物业管理综合分X3
绿化率X4(%)
周边配套等级X5
2150
33
2600
2400
40
1800
3000
43
45
2300
2100
3750
50
2800
2450
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