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计量经济学作业

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计量经济学作业

一、引言

经济增长通常是指在一个较长的时间跨度上，一个国家人均产出（或人均收入）水平的持续增加。经济增长率的高低体现了一个国家或地区在一定时期内经济总量的增长速度，也是衡量一个国家或地区总体经济实力增长速度的标志。它构成了经济发展的物质基础，而产业结构的调整与优化升级对于经济增长乃至经济发展至关重要。

一个国家产业结构的状态及优化升级能力，是经济发展的重要动力。十六大报告提出，推进产业结构优化升级，形成以高新技术产业为先导、基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局。十七大报告明确指出，推动产业结构优化升级，这是关系国民经济全局紧迫而重大的战略任务。《十二五规划纲要》又将经济结构战略性调整作为主攻方向和核心任务。产业结构优化升级对于促进我国经济全面协调可持续发展具有重要作用。

二、模型设定及数据说明

1、模型设定

通过对数据观察，根据搜集的1981年至2010年的统计数据，建立模型。其模型表达式为：

Yt=α+β1X1+β2X2+β3X3+µi (i=1,2,3)

其中：Y表示国内生产总值(GDP)的年增长率，X1、X2、X3分别表示第一、二、三产业的年增长率，α表示在不变情况下，经济固有增长率。可近似认为，表明国内生产总值增长为三次产业增加值增长率的加权和，而βi分别表示各产业部门在经济增长中的权数；βi Xi则表示各产业部门对经济增长的贡献。µi表示随机误差项。

通过上式，我们可以了解到，各产业每增长１个百分点，国内生产总值(GDP)会如何变化。从而进行经济预测，为产业政策调整提供依据与参考。

2、数据说明

以下数据来自财新网，见表一：

表一 单位：％

年度 GDP 第一产业 第二产业 第三产业 年度 GDP 第一产业 第二产业 第三产业

增长率 增长率 增长率 增长率 增长率 增长率 增长率 增长率

1981 5.2 6.98 1.87 10.42 1996 10 5.1 12.11 9.43

1982 9.1 11.53 5.56 12.98 1997 9.3 3.5 10.48 10.72

1983 10.9 8.33 10.37 15.17 1998 7.8 3.5 8.91 8.37

1984 15.2 12.88 14.48 19.35 1999 7.6 2.8 8.14 9.33

1985 13.5 1.84 18.57 18.16 2000 8.4 2.4 9.43 9.75

1986 8.8 3.32 10.22 12.04 2001 8.3 2.8 8.44 10.26

1987 11.6 4.7 13.69 14.36 2002 9.1 2.9 9.83 10.44

1988 11.3 2.54 14.52 13.16 2003 10 2.5 12.67 9.5

1989 4.1 3.07 3.77 5.36 2004 10.1 6.3 11.11 10.06

1990 3.8 7.33 3.17 2.33 2005 11.3 5.2 12.1 12.2

1991 9.2 2.4 13.85 8.87 2006 12.7 5 13.4 14.1

1992 14.2 4.7 21.15 12.44 2007 14.2 3.7 15.1 16

1993 14 4.7 19.87 12.19 2008 9.6 5.4 9.9 10.4

1994 13.1 4 18.36 11.09 2009 9.2 4.2 9.9 9.6

1995 10.9 5 13.88 9.84 2010 10.3 4.3 12.2 9.5

三、模型参数估计

运用eview3.1软件，采用最小二乘法，对表一中的数据进行线性回归，对所建模型进行估计，估计结果见下图。（图１）

从估计结果可得模型：

Yt=0.6902+0.1869X1+0.4564X2+0.2875X3

图１ 产业结构对我国经济增长影响权重估计结果

四、模型的检验

通过上述线性回归得到模型，现在就其具体形式进行检验：

1、经济意义检验

通过估计所得到参数，可进行经济意义检验：

⑴ α=0.6902，表示当三大产业保持原有规模，我国GDP仍能增加0.6902个百分点。这种结果符合经济发展规律，合理。

⑵ β1 =0.1869,表示在其他条件不变的情况下，第一产业每增长1个百分点，GDP增加0.1869个百分点；反之，降低0.1869，符合经济现实。

⑶ β2=0.4564,表示在其他条件不变的情况下，第产业每增长1个百分点，GDP增加0.4564个百分点；反之，降低0.4564，符合现实。

⑷ β3 =0.2875,表示在其他条件不变的情况下，第一产业每增长1个百分点，GDP增加0.2875个百分点；反之，降低0.2875，合理。

综上可知，该模型符合经济意义，经济意义检验通过。

2、统计检验

⑴ 拟合优度检验

① 样本决定系数

R^2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R^2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。 由图1参数估计结果可得，样本决定系数R^2=0.965032＞0.8，可见其拟合优度不错。

② 调整后的样本决定系数

因解释变量为多元，使用调整的拟合优度，以消除解释变量对拟合优度的影响。调整后的R^2=0.960997＞0.8，所以，其拟合程度不错。

⑵方程显著性检验

有模型可知总离差平方和TSS的自由度为29(n-1),回归平方和ESS的自由度为3。所以，残差平方和的自由度为26(n-k-1)。

H0: βi =0 H1: βi≠0

在H0成立的条件下，统计量

F= (ESS/k)/(RSS/(n-K-1))=239.1760

而在α=0.05,n=30,k=3时，查表得F0.05(3,26)=2.98＜239.1760，由此可知，应拒绝原假设，接受H1，认为回归方程显著成立。

⑶参数显著性检验

H0: βi =0 H1: βi≠0

在H0成立的条件下，统计量

Ti=(^βi-βi)/S(^βi)

当βi =0时，T1=3.970619、T2=15.04468、T3=6.837076；在α=0.05,n=30,k=3时，查表得T0.025(26)=2.056,得Ti＞T0.025(16)=2.056,则拒绝原假设，接受备选假设，即认为βi显著不为0 。

3、计量经济学检验

⑴解释变量之间的多重共线性检验

在这里采用Frisch综合分析法，检验模型各解释变量间是否存在多重共线问题：

① 通过做简单回归得到下表：

表2

回归方程 Tα Tβ R^2 DW

Y1=9.4776+0.1292 X1 8.49 0.62 0.01 0.94

Y2=3.6885+0.5537 X2 5.87 10.95 0.81 0.79 图2 迭代法估计结果 Y3=2.5273+0.6727 X3 2.30 7.18 0.65 0.44

根据经济理论和统计检验，X2最重要，从而得出最有简单回归方程Y=

3.6885+0.5537 X2 。

②将其余变量逐一引入Y=3.6885+0.5537X2，从而得出Y=0.6902+0.1869X1+0.4564X2+0.2875X3为最优模型。

说明该模型不存在多重共线性问题，可能与选取变量为相对数有关，降低了其共线性问题发生的可能性。将其余变量逐一引入

综上所述，该模型不存在共线性问题。

⑵随即扰动项序列相关检验

在给定α=0.05，n=30,k=3,查D-W统计表，得dL=1.21,dU=1.55。由DW=0.5372＜dL=1.21，可知随机误差项存在一阶正序列相关，即μt=ρμt-1+νt。

经软件处理可得图2，ρ1估计值为0.8643，并且T检验显著，说明该模型确实存在一阶序列相关。DW=2.2963，α=0.05，n=29,k=3,，查表得dL=1.20，dU=1.65， dU=1.65＜DW=2.2963＜4-dU=2.35，表明模型已经不存在一阶序列相关性。因此，模型已消除序列相关性影响，经济增长率与各产业增长率的回归方程为： Yt=0.4168+0.2506X1+0.4002X2+0.3852X3

由模型可知，当第一产业增长1个百分点时，我国经济增长0.2506个百分点；当第二产业增长1个百分点时，我国经济增长0.4002个百分点；当第三产业增长1个百分点时，我国经济增长0.3852个百分点。

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计量经济学作业

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7.下列为一个完备的联立方程计量经济学模型：

011210132tttttttttYMCIMYP

其中，M为货币供给量，Y为国生产总值，P为价格总指数。,CI分别为居民消费与投资。

（1） 指出模型的生变量、外生变量、先决变量；

（2） 写出简化式模型，并导出结构式参数与简化式参数之间的关系；

（3） 用结构式条件确定模型的识别状态；

（4） 指出间接最小二乘法、工具变量法、二阶段最小二乘法中哪些可用于原模型第1,2个方程的参数估计。

解：

（1） 生变量：tY、tM

外生变量：tI、tC、tP

先决变量：tI、tC、tP

（2） 简化式模型：101112131202122232=++++=++++ttttttttttYCIPMCIP

结构式参数与简化式参数之间的关系：

001131210111213111111111111

0103111220212223111111111111

（3） 模型中包含g=2个生变量，k=3个先决变量；

第1个方程包含1g=2个生变量，1k=2个先决变量；

第2个方程包含2g=2个生变量，2k=1个先决变量；

结构参数矩阵为101210310100B

首先判断第1个结构方程的识别状态。对于第1个方程，有003B，0011RBg，即方程可以识别，又因为111kkg，所以第1个结构方程恰好识别。

对于第2个结构方程，有0012B，0011RBg，即方程可以识别，又因为221kkg，所以第2个结构方程过度识别。

（4） 工具变量法适用于原模型第1个方程的参数估计；

间接最小二乘法适用于原模型第1个方程的参数估计；

计量经济学作业-第四五章

计量经济学作业-第四五章

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1 / 20 第四章上机习题

C4.1 如下模型可以用来研究竞选支出如何影响选举结果：

uprtystrAendBendAvoteA3210explnexpln

其中，voteA表示候选人A得到的选票百分数，endAexp和endBexp表示候选人A和B的竞选支出，而则是对A所在党派实力的一种度量（A所在党派在最近一次总统选举中获得的选票百分比）。

（1）如何解释1？

解 在回归方程

uprtystrAendBendAvoteA3210explnexpln

中，保持endBexpln、prtystrA 不变，可得：

.expln1endAvoteA

因为endAendAexp%expln100，所以

endAendAendAvoteAexp%100expln100100expln111

所以1001表示当endAexp变动%1时vote变动多少个百分点。

注意：100%112xxxx，x%表示x的百分数变化。

（2）用参数表示如下虚拟假设：A的竞选支出提高%1被B的竞选支出提高%1所抵消。

解 虚拟假设可以表示为

210:H或者0:210H

（3）利用RAWVOTE.1中的数据估计上述模型，并以通常的方式报告结论。A的竞选支出或影响结果吗？B的竞选支出呢？你能用这些结论来检验第（2）部分中的假设吗？

解 估计方程为传播优秀Word版文档 ，希望对您有帮助，可双击去除！

793.0,14.10052,173062.0379.0382.0926.3152.0)ln(exp615.6)ln(exp083.6079.452RSSRnprtystrAendBendAvoteA

计量经济学作业第5章(含答案)

计量经济学作业第5章(含答案)

第5章 习 题

一、单项选择题

1．对于一个含有截距项的计量经济模型，若某定性因素有m个互斥的类型，为将其引入模型中，则需要引入虚拟变量个数为（ ）

A. m B. m-1 C. m+1

D. m-k

2．在经济发展发生转折时期，可以通过引入虚拟变量方法来表示这种变化。例如，研究中国城镇居民消费函数时。1991年前后，城镇居民商品性实际支出Y对实际可支配收入X的回归关系明显不同。现以1991年为转折时期，设虚拟变量，数据散点图显示消费函数发生了结构性变化：基本消费部分下降了，边际消费倾向变大了。则城镇居民线性消费函数的理论方程可以写作（ ） A. B.

C. D.

3．对于有限分布滞后模型

在一定条件下，参数可近似用一个关于的阿尔蒙多项式表示（），其中多项式的阶数m必须满足（ ）

A． B． C．

D．

4．对于有限分布滞后模型，解释变量的滞后长度每增加一期，可利用的样本数据就会( )

A. 增加1个 B. 减少1个 C. 增加2个 D. 减少2个

5．经济变量的时间序列数据大多存在序列相关性，在分布滞后模型中，这种序列相关性就转化为（ ）

A．异方差问题 B. 多重共线性问题

C．序列相关性问题 D. 设定误差问题 6．将一年四个季度对因变量的影响引入到模型中（含截距项），则需要引入虚拟变量的个数为（ ）

A. 4 B. 3 C.

2 D. 1

7．若想考察某两个地区的平均消费水平是否存在显著差异，则下列那个模型比较适合（Y代表消费支出；X代表可支配收入；D2、D3表示虚拟变量） （ ） A. B. C. D.

计量经济学作业 2

计量经济学作业 2

计量经济学作业

一． 一元线性回归：

居民消费模式和消费规模分析

研究的目的要求

居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元，最高的上海市达人均*****元，上海是黑龙江的

2.35倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。

2002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入数据含义如下： 城市居民家庭平均每人每年消费支出(元)Y

城市居民人均年可支配收入(元) X

根据数据在Eviews初步做出散点图，如上

图示：

通过观察散点图，可以大致确定变量Y、X

之间存在线性关系。

(1).拟建立如下一元线性回归模型：

Y= 0+ 1Χ+

由Eviews对数据进行分析，得下表

一般可写出如下回归分析结果：

=282.24+0.759

常数C值得标准误差为287.2649，T=0.9825;

标准误差为0.0*****，T=20.*****。

2=0.*****；F=421.9023