第七章练习题参考解答.docx
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第七章练习题参考解答
第七章练习题参考解答
练习题
7.1表中给出了1970~1987年期间美国的个人消息支出(PCE)和个人可支配收入(PDI)数据,所有数字的单位都是10亿美元(1982年的美元价)。
年份PCEPDI
年份PCEPDI
年份PCEPDI
19701492.01668.1
19711538.81728.4
19721961.91797.4
19731689.61916.3
19741674.01896.6
19751711.91931.7
19761803.92001.0
19771883.82066.6
19781961.02167.4
19792004.42212.6
19802000.42214.3
19812042.22248.6
19822050.72261.5
19832146.02331.9
19842249.32469.8
19852354.82542.8
19862455.22640.9
19872521.02686.3
估计下列模型:
(1)解释这两个回归模型的结果。
(2)短期和长期边际消费倾向(MPC)是多少?
7.2表中给出了某地区1980-2001年固定资产投资Y与销售额X的资料(单位:
亿元)。
年份
Y
X
年份
Y
X
1980
36.99
52.805
1991
128.68
168.129
1981
33.60
55.906
1992
123.97
163.351
1982
35.42
63.027
1993
117.35
172.547
1983
42.35
72.931
1994
139.61
190.682
1984
52.48
84.790
1995
152.88
194.538
1985
53.66
86.589
1996
137.95
194.657
1986
58.53
98.797
1997
141.06
206.326
1987
67.48
113.201
1998
163.45
223.541
1988
78.13
126.905
1999
183.80
232.724
1989
95.13
143.936
2000
192.61
239.459
1990
112.60
154.391
2001
182.81
235.142
试就下列模型,按照一定的处理方法估计模型参数,并解释模型的经济意义,探测模型扰动项的一阶自相关性。
(1)设定模型
运用局部调整假定。
(2)设定模型
运用局部调整假定。
(3)设定模型
运用自适应预期假定。
(4)运用阿尔蒙多项式变换法,估计分布滞后模型:
7.3表中给出了某地区1962-1995年基本建设新增固定资产Y(亿元)和全省工业总产值X(亿元)按当年价格计算的历史资料。
年份
Y
X
年份
Y
X
1962
0.94
4.95
1979
2.06
42.69
1963
1.69
6.63
1980
7.93
51.61
1964
1.78
8.51
1981
8.01
61.5
1965
1.84
9.37
1982
6.64
60.73
1966
4.36
11.23
1983
16
64.64
1967
7.02
11.34
1984
8.81
66.67
1968
5.55
19.9
1985
10.38
73.78
1969
6.93
29.49
1986
6.2
69.52
1970
7.17
36.83
1987
7.97
79.64
1971
2.33
21.19
1988
27.33
92.45
1972
2.18
18.14
1989
12.58
102.94
1973
2.39
19.69
1990
12.47
105.62
1974
3.3
23.88
1991
10.88
104.88
1975
5.24
29.65
1992
17.7
113.3
1976
5.39
40.94
1993
14.72
127.13
1977
1.78
33.08
1994
13.76
141.44
1978
0.73
20.3
1995
14.42
173.75
(1)设定模型作部分调整假定,估计参数,并作解释。
(2)设定模型作自适应假定,估计参数,并作解释。
(3)比较上述两种模型的设定,哪一个模型拟合较好?
7.4给出某地区各年末货币流通量Y,社会商品零售额X1、城乡居民储蓄余额X2的数据………….
单位:
亿元
利用表中数据设定模型:
其中为长期(或所需求的)货币流通量。
试根据总价调整假设,作模型变换,估计并检验参数,对参数经济意义作出解释,求出短期和长期货币流通需求同和需求弹性。
7.5设
其中:
M为实际货币流通量,为期望社会商品零售总额.为期望储蓄总额,对于期望值作如下假定:
其中为期望系数,均为小于1的正数。
(1)如何利用可观测的量来表示?
(2)分析这样变换存在什么问题?
(3)利用7.4题的数据进行回归,估计模型,并作检验。
7.6考虑如下回归模型:
其中y=通货膨胀率,x=生产设备使用率。
(1)生产设备使用率对通货膨胀率的短期影响和长期影响分别是多大?
(2)如果你手中无原始数据,并让你估计下列回归模型,你怎样估计生产设备使用率对通货膨胀率的短期影响和长期影响。
7.7表中给出了某地区消费总额Y(亿元)和货币收入总额X(亿元)的年度资料,
年份
X
Y
年份
X
Y
1975
103.169
91.158
1990
215.539
204.75
1976
115.07
109.1
1991
220.391
218.666
1977
132.21
119.187
1992
235.483
227.425
1978
156.574
143.908
1993
280.975
229.86
1979
166.091
155.192
1994
292.339
244.23
1980
155.099
148.673
1995
278.116
258.363
1981
138.175
151.288
1996
292.654
275.248
1982
146.936
148.1
1997
341.442
299.277
1983
157.7
156.777
1998
401.141
345.47
1984
179.797
168.475
1999
458.567
406.119
1985
195.779
174.737
2000
500.915
462.223
1986
194.858
182.802
2001
450.939
492.662
1987
189.179
180.13
2002
626.709
539.046
1988
199.963
190.444
2003
783.953
617.568
1989
205.717
196.9
2004
890.637
727.397
分析该地区消费同收入的关系
(1)做关于的回归,对回归结果进行分析判断;
(2)建立分布滞后模型,用库伊克变换转换为库伊克模型后进行估计,并对估计结果进行分析判断;
(3)建立局部调整——自适应期望综合模型进行分析。
练习题参考答案
练习题7.1参考解答
(1)先用第一个模型回归,结果如下:
DependentVariable:
PCE
Method:
LeastSquares
Date:
07/27/05Time:
21:
41
Sample:
19701987
Includedobservations:
18
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-216.4269
32.69425
-6.619723
0.0000
PDI
1.008106
0.015033
67.05920
0.0000
R-squared
0.996455
Meandependentvar
1955.606
AdjustedR-squared
0.996233
S.D.dependentvar
307.7170
S.E.ofregression
18.88628
Akaikeinfocriterion
8.819188
Sumsquaredresid
5707.065
Schwarzcriterion
8.918118
Loglikelihood
-77.37269
F-statistic
4496.936
Durbin-Watsonstat
1.366654
Prob(F-statistic)
0.000000
DW=1.302
利用第二个模型进行回归,结果如下:
DependentVariable:
PCE
Method:
LeastSquares
Date:
07/27/05Time:
21:
51
Sample(adjusted):
19711987
Includedobservations:
17afteradjustments
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-233.2736
45.55736
-5.120436
0.0002
PDI
0.982382
0.140928
6.970817
0.0000
PCE(-1)
0.037158
0.144026
0.257997
0.8002
R-squared
0.996542
Meandependentvar
1982.876
AdjustedR-squared
0.996048
S.D.dependentvar
293.9125
S.E.ofregression
18.47783
Akaikeinfocriterion
8.829805
Sumsquaredresid
4780.022
Schwarzcriterion
8.976843
Loglikelihood
-72.05335
F-statistic
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