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-ColaClassic131.31929.2Pepsi-Cola92.41384.6Diet-Coke60.4811.4Sprite55.7541.5Dr.Pepper40.2546.9MoutainDew29.0535.67-Up11.6219.5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：xyx10.978148015384y0.9781480153841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iiiuXY21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Y19783645.2172239.1199335260.0221899.919794062.5792633.7199448108.4629242.219804545.6243007.9199559810.5336748.219814889.4613361.5199670142.4943919.519825330.4513714.8199778060.8348140.619835985.5524126.4199883024.2851588.219847243.7524846.3199988479.1555636.919859040.7375986.3200098000.4561516198610274.386821.82001108068.266878.3198712050.627804.62002119095.771691.2198815036.829839.5200313517477449.5198917000.9211164.22004159586.787032.9199018718.3212090.52005184088.697822.7199121826.214091.92006213131.7110595.3199226937.2817203.32007251483.2128444.6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ˆ和可决系数2R。(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：iiiuXY21利用EViews估计参数并检验回归分析结果为:ˆ3044.3430.530112ttYX(895.4040)(0.00967)t=(3.3999)(54.8208)20.9908R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2ˆ(2)ten，由EViews估计参数和检验结果得ˆ3580.903,可决系数为0.9908。(3)由t分布表可查得0.025(302)2.048t，由于20.02554.8208(28)2.048tt，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:2008ˆ3044.3430.530112300670162433.1180Y(亿元)对最终消费的均值置信度为95%的预测区间为:2^^22()1ffiXXYtnx由Eviews计算国民总收入X变量样本数据的统计量得:68765.51x63270.07Xn=30则有222(1)68765.51(301)137132165601.2429ixxn22()(30067063270.07)56358726764.0049fXX取0.05,2008ˆ162433.1180Y，0.025(30-2)=2.048t,已知ˆ3580.903,平均值置信度95%的预测区间为：2^^22()1ffiXXYtnx=156358726764.0049162433.11802.0483580.90330137132165601.2429=162433.11884888.4110（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）122.442.4912.140.80220.892.981023.311.94322.092.061116.233.00414.481.09120.560.28520.731.96130.840.8467819.2520.3726.431.552.161.6014151618.0512.4511.331.801.211.07（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0.7086472．建立每股帐面价值X和当年红利Y的回归方程：12iiiYXu回归结果：参数2的t检验：t值为3.7580,查表0.025(162)2.145t23.7580t,或者P值为0.00210.05,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GDPX1（100美元）成人识字率X2（%）一岁儿童疫苗接种率X3（%）1日本7919499992中国香港7718590793韩国708397834新加坡7414792905泰国695394866马来西亚707480907斯里兰卡712789888中国大陆702980949菲律宾6524909210朝鲜7118959611蒙古6323958512印度尼西亚6227849213越南6313899014缅甸577817415巴基斯坦5820368116老挝5018553617印度6012509018孟加拉国5212376919柬埔寨5013383720尼泊尔5311277321不丹486418522阿富汗4373235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121iiiYXu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）GDP2199021.70217000171.671716700199127.33273300236.662366600199242.96429600317.323173200199367.25672500453.144531400199474.40.744000634.676346700199588.02880200842.4884248001996131.7513175001048.44104844001997142.0614206001297.42129742001998164.3916439001534.73153473001999184.2118421001804.02180402002000221.9222192002187.45218745002001262.4926249002482.49248249002002265.9326593002969.52296952002003290.8429084003585.72358572002004321.4732147004282.14428214002005421.3842138004950.91495091002006500.8850088005813.56581356002007658.0665806006801.5768015700A.当“地方财政收入”和“本市生产总值”数据的计量单位均为“亿元”时估计检验结果为：11ˆ20.461060.084965ttYGDP（9.867440）(0.003255)t=(2.073593)(26.10376)R2=0.977058B.当“地方财政收入”的计量单位为“亿元”，“本市生产总值”的计量单位为“万元”时：12ˆ20.461060.00000850ttYGDP（9.867440）(0.000000325)t=(2.073593)(26.10376)R2=0.977058C.当“地方财政收入”的计量单位为“万元”，“本市生产总值”的计量单位为“亿元”时：21ˆ204610.6849.6520ttYGDP（98674.40）(32.54902)t=(2.073593)(26.10376)R2=0.977058D.当“地方财政收入”的计量单位为“万元”，“本市生产总值”的计量单位为“万元”时：22ˆ204610.60.084965ttYGDP