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文檔簡介

1、第二次作業(yè)(第三章)1、填空(1) 在雙對數(shù)模型中,斜率測度了 。 (2) 在線性-對數(shù)模型中,斜率測度了 。(3) 在對數(shù)-線性模型中,斜率測度了 。(4)在線性模型中,斜率測度了 。2、解釋名詞(1)單個系數(shù)的顯著性檢驗 (2)方程的顯著性檢驗 (3) 雙對數(shù)模型 (4) 對數(shù)-線性模型 (5) 線性-對數(shù)模型 (6)虛擬變量 (7)虛擬變量陷阱 (8)值3、下面的變量是定性的還是定量的?(a) 中國的國際收支差額 (b) 種族 (c)中國對美國的出口 (d) 聯(lián)合國會員 ( e )cpi (消費者價格指數(shù)) (f) 教育 (g) 歐共體公民 (h)世貿(mào)組織成員 (i) 社會保障受益者4、

2、使用月度數(shù)據(jù)建模,在下面的情況下,你將引入幾個虛擬變量?(a) 一年中的每月均呈現(xiàn)季節(jié)波動趨勢。(b) 只有2月、4月、6月、8月、1 0月、1 2月呈現(xiàn)季節(jié)波動的趨勢。5、在估計下面的模型時,你預見會出現(xiàn)什么問題?其中,為表示第季度的虛擬變量,如果是第季度,則等于1,否則等于0,6、考慮下面的模型:其中年收入,工齡,表示高中以下組,如果屬于高中以下組,則等于1,否則等于0,表示高中組,如果屬于高中組,則等于1,否則等于0,表示大學組,如果屬于大學組,則等于1,否則等于0,(a)你預期各系數(shù)的符號如何? (b) 如何解釋截距? (c) 教育對收入的影響是否顯著?如何判斷? 7、參數(shù)顯著性檢驗和

3、方程顯著性檢驗的目的是什么?有何區(qū)別?值檢驗法有何優(yōu)點?為什么把值稱為精確的顯著性水平?8、用eviews軟件建模,得到如下的回歸結(jié)果。dependent variable: ymethod: least squaresdate: 11/25/00 time: 12:07sample: 1951 1998included observations: 48variablecoefficientstd. errort-statisticprob. c59.509919.1192256.5257650.0000x10.9115780.04656519.576590.0000x2711.9508447

4、.23951.5918780.1184r-squared0.998619 mean dependent var1622.167adjusted r-squared0.998557 s.d. dependent var505.4645s.e. of regression19.19772 akaike info criterion8.807922sum squared resid16584.86 schwarz criterion8.924872log likelihood-208.3901 f-statistic16268.58durbin-watson stat2.003581 prob(f-

5、statistic)0.000000(1)填空:樣本容量 ,解釋變量: ,被解釋變量: 。上表中,對一些指標用進行了標注,寫出這些指標的中文名稱: ;: ;: ;: ;: ;: ;: ;: 。(2)寫出回歸方程,并解釋系數(shù)的含義;(3)根據(jù)此表,如何檢驗參數(shù)的顯著性?模型中的各個回歸系數(shù)都顯著嗎?(4)根據(jù)此表,如何檢驗方程的顯著性?模型顯著嗎? (注:(3)和(4)中的顯著性水平取5)9、下列模型中,哪些是參數(shù)線性的,哪些是變量線性的?哪些是內(nèi)在非線性關(guān)系?哪些是能夠線性化的?并將那些能線性化的模型線性化。(其中,a和b表示參數(shù),y和x表示變量)(1) (2)(3) (4)(5) (6) (7) (8) 10、設(shè)生產(chǎn)函數(shù)為其中,為產(chǎn)出,分別為資本和勞動力投入,為待估參數(shù),表示隨機干擾。(1)參數(shù)的經(jīng)濟含義是什么?(2)你如何估計該生產(chǎn)函數(shù)?寫出eviews命令;(3)如果生產(chǎn)函數(shù)滿足規(guī)模報酬不變的假設(shè),你又如何估計?這種方法有什么優(yōu)點?11、假設(shè)某商品的需求函數(shù)為:,其中是需求量,是價格,是人均收入,是干擾項。(1)解釋系數(shù)的含義,按照經(jīng)濟理論,這兩個參數(shù)的預期符號是什么?(2)如何估計該模型,變換模型,并寫出估計模型用的eviews命令。12、考慮帶有隨機干擾項的復利增長模型: ,表示gdp,是的基期值

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