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统计学2班
第五次作业 1、⑴ Yt
i
2
X2
t
Dependent Vari able: ￥ Metriod: Least Squares
Date: 51/05/14 Time： 22:09 Sample: i960 -1995
Included otiservations: 36
Variable C X
R^squared
Adjusted R'&quared S E af re gression SUIT squared resid Log likelihood F-statistic
ProbCF-slalistic)
Go efficient -9 J128745 0.9358S5 0 997B41 0 997777 4 S178S2 693 97S7 -104 3423 1&710 39
Std Error 25C4347 0 007467
t-Statistic -3.764951 125 3411
Prob.
0.00C6
o.ooco
289 9444 95 82125 5 907903 5.995&81 5.938&13 0.523428
Mean dependent var S D dependent 炖 Akaike info criterion Schwarz crite rio n l-iannan-CHJinn criter. DurDin-Watson stat
0.000000
Y? 9.428745 0.935866X2
T
2
(-3.764951 ) (125.3411 )
R 0.997841
F=15710.39 DW=0.523428
36，一个解释变量的模型，
5%
⑵该回归方程可决系数高，回归系数均显著。对样本量为
的显著性水平下，查 DW统计表可知，dL 1.411 du 1.525，模型中DW< dL，显然模 型中存在自相关。从残差图中也可看出。 残差图如下
残差的变动有系统模式，连续为正和连续为负，表明残差序列存在一阶正自相关。
可修改
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⑶采用广义差分法： 对e进行滞后一期的自回归 DependentVarlatle. E Metnad. Least Squares
Datsi 4 1 JO6^1 i Tim&:
Samp 1 e宫ted；: *96* 1995
included observations: 35 after adjustments
Variable ec-i>
R-s 口口 目
Adjusted w-&quareo S.E. of regression Sum squared r&sid Leg 1 i ke 1 i h a o d Durbin-,A,'alscin stat 得回归方程?
Coefficient
0.723550
Std Error
O 1 ISC7&
t-Statlstic
0. 1 38995
Prob.
0.0000
0.525100
C.&251U0
3 042053
314.80B5 -88.10347 2 024396
Mean dependent var s u. aependeni \\zsr Akai Ke info ente rion Schwarz crilerl on Hannan-Quinn criter.
-0.157079
4 41 5&U/
5 091027 5.135065 5.105967
o.72855e 1，由此可知？
1(1
0.72855，对原模型进行广义差分，得广义差
2(Xt 0.72855Xt 1) t
分模型：Yt 0.72855^ 1 0.72855)
对广义差分方程进行回归
D总口entient Variable: ￥-0.723&5\) Method: Least Squares
Date： 11/0&/14 Time： 22:27
Sample Cadjusted)： 1961 1995
Included otjservatiors: 35 after adjustments
Variable C
X-0.72855*X{-1> R-squared
Adjusted R-s口 S.E. of regression Sum squared resid Log liksliticod F- stati stic
Prob(F-stati stic)
G o efU ci e nt -3.783059 0 948406 0 987D5S O 986666 3068065 310 6298 -S7 86979 2516 B48 O 000000
Std 匚「no「 1 B70964
t-Statistic -2.02^984
Prob. 0,0513 0,0030 05.40203 25.56943 5.13&417 5 224294 5166097 2 097157
0 018S05 50,16820
Mean dep endent var S,D dependent var
info criterion
Schwarz criterion Hannan-Qiiinn criter Durbin-Wats on sta1
YT
3.783059 0.948406X；
(-2.021984
)( 50.16820
)
R 0.987058 F=2516.848
2
DW=2.097157
其中 Y* Yt 0.72855Y 1 X； Xt 0.72855Xt 1
35个。在显著性水平 5%下。查得
由于使用广义差分数据，样本容量减少了一个，为
dL 1.402 du 1.519，模型中 DW=2.097157> du 1.519，说明在 5% 显著性水平
下广义差分模型中已无自相关。得最终模型：
Y? 13.9365 0.948406X2
可修改
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2、⑴X1 :人均收入/元 丫1：人均生活消费支出/元 X3 :商品零售物价指数/%
X2 :人均实际收入/元 丫2 :人均实际支出/元
建立居民收入-消费模型为：丫 1 采用根据物价指数调整后的数据。即 作最小二乘回归如下： Dependent Variable: Y2
2
Xt t
X2 :人均实际收入/元 丫2 :人均实际支出/元
M&inoa Least Squares Date: 1ircaH4 Time: 21 42 Sample: 1
Included observations： 19
Variable C X2
R-s^uar&ci
Adjusted R-s qua red S.E. of regressiori Swrn squared resiti Log liKelihaod F-statistic
Pro t?(F-statistic)
CoefTicient 79.93004 0.690498 0.994122 0.999776 ^19.44245 6426.149 ■82 2S4S0 2875.178 o.oaoooo
St J. Error 12.3G919 0 012877
t-Statislic 6.445390 53 62068
尸「OtK
0 0000
o aooo
Mean dependent S.D. dependent war Akaike info crit&rian Schwarz criterion
Hannan-Quinn crite匚 Durbin-Watson stat
700 2747 246 44S1
S.S72095
3.971510 S 868920 □ 574563
丫？ 79.93004 0.690488Xt
(6.446390 )( 53.62068 )
R 0.994122
2
DW=0.574663
N=19.在显著性水平5%下查表得 dL 1.180 du 1.401模型中DW< dL，显然模型中存
在自相关。从残差图中也可看出。
Residual ------- A dual ------- Fitled
残差的变动有系统模式，连续为正和连续为负，表明残差序列存在一阶正自相关。
可修改
庞皓计量经济学课后答案第六章
