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
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
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
估量以下模型:
(1)说明这两个回归模型的结果。
(2)短时间和长期边际消费偏向(MPC)是多少?
表中给出了某地域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
1991
1981
1992
1982
1993
1983
1994
1984
1995
1985
1996
1986
1997
1987
1998
1988
1999
1989
2000
1990
2001
试就以下模型,依照必然的处置方式估量模型参数,并说明模型的经济意义,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,估量散布滞后模型:
表中给出了某地域1962-1995年大体建设新增固定资产Y(亿元)和全省工业总产值X(亿元)按昔时价钱计算的历史资料。
年份
Y
X
年份
Y
X
1962
1979
1963
1980
1964
1981
1965
1982
1966
1983
16
1967
1984
1968
1985
1969
1986
1970
1987
1971
1988
1972
1989
1973
1990
1974
1991
1975
1992
1976
1993
1977
1994
1978
1995
(1)设定模型
作部份调整假定,估量参数,并作说明。
(2)设定模型
作自适应假定,估量参数,并作说明。
(3)比较上述两种模型的设定,哪个模型拟合较好?
给出某地域各年末货币流通量Y,社会商品零售额X一、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。
试依照总价调整假设,作模型变换,估量并查验参数,对参数经济意义作出说明,求出短时间和长期货币流通需求同和需求弹性。
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,关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)分析如此变换存在什么问题?
(3)利用题的数据进行回归,估量模型,并作查验。
考虑如下回归模型:
其中y=通货膨胀率,x=生产设备利用率。
(1)生产设备利用率对通货膨胀率的短时间阻碍和长期阻碍别离是多大?
(2)若是你手中无原始数据,并让你估量以下回归模型
,你如何估量生产设备利用率对通货膨胀率的短时间阻碍和长期阻碍。
表中给出了某地域消费总额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
1990
1976
1991
1977
1992
1978
1993
1979
1994
1980
1995
1981
1996
1982
1997
1983
1998
1984
1999
1985
2000
1986
2001
1987
2002
1988
2003
1989
2004
分析该地域消费同收入的关系
(1)做
关于
的回归,对回归结果进行分析判定;
(2)成立散布滞后模型,用库伊克变换转换为库伊克模型后进行估量,并对估量结果进行分析判定;
(3)成立局部调整——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
PDI
R-squared
Meandependentvar
AdjustedR-squared
.dependentvar
.ofregression
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
Schwarzcriterion
Loglikelihood
F-statistic
Durbin-Watsonstat
Prob(F-statistic)
DW=
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
PDI
PCE(-1)
R-squared
Meandependentvar
AdjustedR-squared
.dependentvar
.ofregression
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
Schwarzcriterion
Loglikelihood
F-statistic
Durbin-Watsonstat
Prob(F-statistic)
回归模型如下:
DW=
(2)从模型一取得MPC=;从模型二取得,短时间MPC=,长期MPC=
+=
练习题参考解答
在局部调整假定和自适应假定下,上述二模型最终都转化为一阶自回归模型。
为此,先估量如下形式的一阶自回归模型:
估量结果如下:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
07/27/05Time:
22:
31
Sample(adjusted):
19631995
Includedobservations:
33afteradjustments
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
X
Y(-1)
R-squared
Meandependentvar
AdjustedR-squared
.dependentvar
.ofregression
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
Schwarzcriterion
Loglikelihood
F-statistic
Durbin-Watsonstat
Prob(F-statistic)
从结果看,t值F值都很显著,
不是很高。
(1)依照局部调整模型的参数关系,有
,将上述估量结果代入取得:
故局部调整模型为:
意义:
为了达到全省工业总产值的打算值,寻求一个以后预期新增固定资产的最正确量。
全省工业总产值每打算增加1(亿元),那么以后预期最正确新增固定资产量为亿元。
(2)依照自适应模型的参数关系,有
,代入取得:
故局部调整模型为:
意义:
新增固定资产的转变取决于全省工业总产值的预期值。
全省工业总产值每预期增加增加1(亿元),当期新增固定资产量为(亿元)。
(3)局部调整模型和自适应模型的区别在于:
局部调整模型是对应变量的局部调整而取得的;而自适应模型是由说明变量的自适应进程而取得的。
由回归结果可见,Y滞后一期的回归系数并非显著,说明两个模型的设定都不合理。
练习题参考解答
(1)第一将M滞后一期并乘上
取得
(1)-
(2)于是
可表示为:
(2)从上面的转变中可看出,随机扰动项变成
这就可能致使显现随机扰动项的自相关。
这就可能致使估量出来的结果是有偏的,而且不是一致估量。
(3)利用(*)进行回归,结果如下;
DependentVariable:
MT
Method:
LeastSquares
Date:
07/26/05Time:
00:
18
Sample(adjusted):
19551985
Includedobservations:
31afteradjustingendpoints
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
Y
Y(-1)
R
R(-1)
MT(-1)
MT(-2)
R-squared
Meandependentvar
AdjustedR-squared
.dependentvar
.ofregression
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
34
Schwarzcriterion
Loglikelihood
F-statistic
Durbin-Watsonstat
Prob(F-statistic)
0
练习题参考解答
为了考察收入对消费的阻碍,咱们第一做
关于
的回归,即成立如下回归模型
得如下回归结果(表)。
表
从回归结果来看,t查验值、F查验值及
都显著,但在显著性水平
上,DW值
,说明模型扰动项存在正自相关,需对模型进行修改。
事实上,昔时消费不仅受昔时收入的阻碍,而且还受过去各年收入水平的阻碍,因此,咱们在上述模型中增添货币收入总额X的滞后变量进行分析。
如前所述,对散布滞后模型直接进行估量会存在自由度损失和多重共线性等问题。
在此,选择库伊克模型进行回归分析,即估量如下模型:
利用所给数据,得回归结果(表)。
表
回归结果显示,t查验值、F查验值及
都显著,但
在显著性水平
上,查标准正态散布表得临界值
,由于
,那么拒绝原假设
,说明自回归模型存在一阶自相关,需对模型作进一步修改。
下面咱们换一个角度进行分析。
消费者的消费是一个复杂的行为进程,一方面,预期收入的大小可能会阻碍消费,即消费者会依照收入预期决定自己的消费打算;另一方面,实际消费往往与估量的消费之间存在误差,消费者会对预期的消费打算进行调整。
因此,咱们能够考虑采纳局部调整—自适应期望综合模型进行分析。
如前所述,在局部调整假设和自适应假设下,局部调整—自适应期望综合模型可转化为如下形式的自回归模型:
利用所给数据进行估量,得回归结果(表)。
回归结果显示,t查验值、F查验值及
都显著,且
在显著性水平
上,查标准正态散布表得临界值
,由于
,那么同意原假设
,模型扰动项不存在一阶序列相关。
最终的估量模型为:
该模型较好地说明了所考察地域居民消费与收入之间的关系。
表
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