计量经济学庞浩第二版课后习题答案.docx
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计量经济学庞浩第二版课后习题答案
计量经济学全部答案(庞浩)第二版
第二章练习题及参考解答
2.2为研究美国软饮料公司的广告费用X与销售数量Y的关系,分析七种主要品牌软饮料公司的有关数据
表2.10美国软饮料公司广告费用与销售数量
品牌名称
广告费用X(百万美元)
销售数量Y(百万箱)
Coca-ColaClassic
131.3
1929.2
Pepsi-Cola
92.4
1384.6
Diet-Coke
60.4
811.4
Sprite
55.7
541.5
Dr.Pepper
40.2
546.9
MoutainDew
29.0
535.6
7-Up
11.6
219.5
资料来源:
(美)AndersonDR等.商务与经济统计.机械工业出版社.1998.405
绘制美国软饮料公司广告费用与销售数量的相关图,并计算相关系数,分析其相关程度。
能否在此基础上建立回归模型作回归分析?
练习题2.2参考解答
美国软饮料公司的广告费用X与销售数量Y的散点图为
说明美国软饮料公司的广告费用X与销售数量Y正线性相关。
相关系数为:
x
y
x
1
0.978148015384
y
0.978148015384
1
说明美国软饮料公司的广告费用X与销售数量Y的正相关程度相当高。
若以销售数量Y为被解释变量,以广告费用X为解释变量,可建立线性回归模型
利用EViews估计其参数结果为
经t检验表明,广告费用X对美国软饮料公司的销售数量Y确有显著影响。
回归结果表明,广告费用X每增加1百万美元,平均说来软饮料公司的销售数量将增加14.40359(百万箱)。
2.4为研究中国改革开放以来国民总收入与最终消费的关系,搜集到以下数据:
表2.12中国国民总收入与最终消费(单位:
亿元)
年份
国民总收入X
最终消费
Y
年份
国民总收入
X
最终消费
Y
1978
3645.217
2239.1
1993
35260.02
21899.9
1979
4062.579
2633.7
1994
48108.46
29242.2
1980
4545.624
3007.9
1995
59810.53
36748.2
1981
4889.461
3361.5
1996
70142.49
43919.5
1982
5330.451
3714.8
1997
78060.83
48140.6
1983
5985.552
4126.4
1998
83024.28
51588.2
1984
7243.752
4846.3
1999
88479.15
55636.9
1985
9040.737
5986.3
2000
98000.45
61516
1986
10274.38
6821.8
2001
108068.2
66878.3
1987
12050.62
7804.6
2002
119095.7
71691.2
1988
15036.82
9839.5
2003
135174
77449.5
1989
17000.92
11164.2
2004
159586.7
87032.9
1990
18718.32
12090.5
2005
184088.6
97822.7
1991
21826.2
14091.9
2006
213131.7
110595.3
1992
26937.28
17203.3
2007
251483.2
128444.6
资料来源:
中国统计年鉴2008.中国统计出版社,2008.
(1)以分析国民总收入对消费的推动作用为目的,建立线性回归方程,并估计其参数。
(2)计算回归估计的标准误差
和可决系数
。
(3)对回归系数进行显著性水平为5%的显著性检验。
(4)如果2008年全年国民总收入为300670亿元,比上年增长9.0%,预测可能达到的最终
消费水平,并对最终消费的均值给出置信度为95%的预测区间。
练习题2.4参考解答:
(1)以最终消费为被解释变量Y,以国民总收入为解释变量X,建立线性回归模型:
利用EViews估计参数并检验
回归分析结果为:
(895.4040)(0.00967)
t=(3.3999)(54.8208)
n=30
(2)回归估计的标准误差即估计的随机扰动项的标准误差
,由EViews估计参数和检验结果得
可决系数为0.9908。
(3)由t分布表可查得
,由于
,或由P值=0.000可以看出,对回归系数进行显著性水平为5%的显著性检验表明,国民总收入对最终消费有显著影响。
(4)如果2008年全年国民总收入为300670亿元,预测可能达到的最终消费水平为:
(亿元)
对最终消费的均值置信度为95%的预测区间为:
由Eviews计算国民总收入X变量样本数据的统计量得:
n=30
则有
取
,
已知
平均值置信度95%的预测区间为:
=
=
(亿元)
2.6表2.34中是16支公益股票某年的每股帐面价值Y和当年红利X的数据:
表2.14某年16支公益股票每股帐面价值和当年红利
公司序号
帐面价值Y(元)
红利X(元)
公司序号
帐面价值Y(元)
红利X(元)
1
22.44
2.4
9
12.14
0.80
2
20.89
2.98
10
23.31
1.94
3
22.09
2.06
11
16.23
3.00
4
14.48
1.09
12
0.56
0.28
5
20.73
1.96
13
0.84
0.84
6
7
8
19.25
20.37
26.43
1.55
2.16
1.60
14
15
16
18.05
12.45
11.33
1.80
1.21
1.07
(1)分析每股帐面价值和当年红利的相关性?
(2)建立每股帐面价值和当年红利的回归方程;
(3)解释回归系数的经济意义。
练习题2.6参考解答:
1.分析每股帐面价值和当年红利的相关性
作散布图:
从图形看似乎具有一定正相关性,计算相关系数:
每股帐面价值和当年红利的相关系数为0.708647
2.建立每股帐面价值X和当年红利Y的回归方程:
回归结果:
参数
的t检验:
t值为3.7580,查表
<
或者P值为0.0021<
表明每股红利对帐面价值有显著的影响。
3.回归系数的经济意义:
平均说来公司的股票每股红利增加1元,当年帐面价值将增加6.8942元
2.8表2.15中是1992年亚洲各国人均寿命(Y)、按购买力平价计算的人均GDP(X1)、成人识字率(X2)、一岁儿童疫苗接种率(X3)的数据:
表2.151992年亚洲各国人均寿命等数据
序号
国家和
地区
平均寿命
Y(年)
人均GDP
X1(100美元)
成人识字率X2(%)
一岁儿童疫苗接种率X3(%)
1
日本
79
194
99
99
2
中国香港
77
185
90
79
3
韩国
70
83
97
83
4
新加坡
74
147
92
90
5
泰国
69
53
94
86
6
马来西亚
70
74
80
90
7
斯里兰卡
71
27
89
88
8
中国大陆
70
29
80
94
9
菲律宾
65
24
90
92
10
朝鲜
71
18
95
96
11
蒙古
63
23
95
85
12
印度尼西亚
62
27
84
92
13
越南
63
13
89
90
14
缅甸
57
7
81
74
15
巴基斯坦
58
20
36
81
16
老挝
50
18
55
36
17
印度
60
12
50
90
18
孟加拉国
52
12
37
69
19
柬埔寨
50
13
38
37
20
尼泊尔
53
11
27
73
21
不丹
48
6
41
85
22
阿富汗
43
7
32
35
资料来源:
联合国发展规划署.人的发展报告.1993
(1)分别设定简单线性回归模型,分析各国人均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的数量关系。
(2)对所建立的多个回归模型进行检验。
(3)分析对比各个简单线性回归模型。
练习题2.8参考解答:
(1)分别设定简单线性回归模型,分析各国人均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的数量关系:
1)人均寿命与人均GDP关系
估计检验结果:
2)人均寿命与成人识字率关系
3)人均寿命与一岁儿童疫苗接种率关系
(2)对所建立的多个回归模型进行检验
由人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率分别对人均寿命回归结果的参数t检验值均明确大于其临界值,而且从对应的P值看,均小于0.05,所以人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率分别对人均寿命都有显著影响.
(3)分析对比各个简单线性回归模型
人均寿命与人均GDP回归的可决系数为0.5261
人均寿命与成人识字率回归的可决系数为0.7168
人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的可决系数为0.5379
相对说来,人均寿命由成人识字率作出解释的比重更大一些
2.10练习题2.3中如果将“地方财政收入”和“本市生产总值”数据的计量单位分别或同时由”亿元”改为”万元”,重新估计参数,对比参数估计及检验结果与计量单位更改之前有什么区别?
你能从中总结出什么规律性吗?
练习题2.10参考解答:
如果将“地方财政收入Y”和“本市生产总值GDP”数据的计量单位分别或同时由”亿元”改为”万元”,数据变为:
深圳市地方预算内财政收入与国内生产总值
年份
地方预算内财政收入Y
本市生产总值(GDP)
(亿元)Y1
(万元)Y2
(亿元)GDP1
(万元)GDP2
1990
21.70
217000
171.67
1716700
1991
27.33
273300
236.66
2366600
1992
42.96
429600
317.32
3173200
1993
67.25
672500
453.14
4531400
1994
74.40.
744000
634.67
6346700
1995
88.02
880200
842.48
8424800
1996
131.75
1317500
1048.44
10484400
1997
142.06
1420600
1297.42
12974200
1998
164.39
1643900
1534.73
15347300
1999
184.21
1842100
1804.02
18040200
2000
221.92
2219200
2187.45
21874500
2001
262.49
2624900
2482.49
2482490
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