第八章练习试题和参考答案

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第八章练习题

8.1为了评价从1979年7月起联邦放宽利率管制政策以来的影响，S.兰格用1975年第三季度至1983年第二季度数据估计得到如下模型：

??8.5871?0.1328P?0.7102Un?0.2389M?0.6592Y?2.5831D Yttttt?1tSe=（1.9563）(0.0992) (0.1909) (0.0727) (0.1036) (0.7549) R?0.9156

其中，Y为3个月国库券利率；P为预期通货膨胀率；Un为季节调整后的失业率；M为基础货币的变化；D为虚拟变量，1979年7月1日前D=0,1979年7月1日后D=1。括号内是估计的标准差。试回答：

1)如何对估计结果进行解释； 2)放宽利率管制有何效果？ 【练习题8.1参考解答】

1)各变量对Y的影响都是显著的，整体模型拟合也较好。

2)由于虚拟变量D对Y的影响是显著的，因此放宽利率管制对3个月国库券利率有显著影响。

8.2在一项对某地区大学生月消费支出的调查研究中，反映出不同状况大学生的消费支出有差异,除了受家庭每月收入水平影响外，例如是否获得到奖学金、来自农村还是城市、家庭在经济发达地区还是欠发达地区、性别等因素可能对大学生的消费水平也有影响，而且这些因素间可能还有一定交互作用。选择比较不同状况大学生消费水平的适当基础类型，并设定合适的计量模型检验如下几种状况学生与其他学生的平均消费支出是否有显著差异：

（1）来自发达地区、城市地区、得到奖学金的女生的平均消费支出； （2）来自欠发达地区、农村地区、得到奖学金的男生的平均消费支出； （3）来自欠发达地区、城市地区、未得到奖学金的女生的平均消费支出； （4）来自发达地区、农村地区、得到奖学金的女生的平均消费支出。

【练习题8.2参考解答】

2建议学生自己独立完成

8.3表8.4是中国城镇居民和农村居民消费统计数据。

表8.4 城镇居民、农村居民现价消费水平统计数据 单位：元 年份 1978 1979 1980 居民消费水平 184 208 238 农村居民城镇居民年份 消费水平 消费水平 138 159 178 405 1996 425 1997 489 1998 居民消费水平 2789 3002 3159 农村居民城镇居民消费水平 消费水平 1626 1722 1730 5532 5823 6109 word完美格式

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1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 264 288 316 361 446 497 565 714 788 833 932 1116 1393 1833 2355 201 223 250 287 349 378 421 509 549 560 602 688 805 1038 1313 521 1999 536 2000 558 2001 618 2002 765 2003 872 2004 998 2005 1311 2006 1466 2007 1596 2008 1840 2009 2262 2010 2924 2011 3852 2012 4931 3346 3632 3887 4144 4475 5032 5596 6299 7310 8430 9283 10522 12272 13946 1766 1860 1969 2062 2103 2319 2657 2950 3347 3901 4163 4700 5633 6475 6405 6850 7161 7486 8060 8912 9593 10618 12130 13653 14904 16546 18750 20864 数据来源：中经网统计数据库

1）运用统计学中的方差分析方法，试对城镇居民消费水平和农村居民消费水平进行方差分析，计算组间方差、组内方差，估计城镇居民消费的均值和农村居民消费的均值。 2）运用虚拟解释变量的计量经济方法，再对城镇居民消费水平和农村居民消费水平两组数据进行方差分析。

3）对上述两种方差分析的结果进行比较，你能发现什么？ 【练习题8.3参考解答】 1）方差分析

在Eviews中录入相应的数据，显示城镇居民消费水平xfcity、农村居民消费水平xfcountry。

在此数据界面左上角点击“view”?Tests of Equality…,选择“Mean”，有如下结果

Test for Equality of Means Between Series Date: 08/16/13 Time: 16:52 Sample: 1978 2012 Included observations: 35 Method t-test

Anova F-statistic

Analysis of Variance

df

68

(1, 68)

Probabili

Value ty 4.136590 0.0001 17.11138 0.0001

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Test for Equality of Means Between Series Date: 08/16/13 Time: 17:17 Sample: 1978 2012

Included observations: 35 Method df

Source of Variation Between Within Total

Category Statistics Variable Count XFCITY 35 XFCOUNTRY 35 All 70 df

1 68 69 Mean 5879.000 1703.743 3791.371 Sum of Sq. 3.05E+08 1.21E+09 1.52E+09 Std. Dev. 5738.585 1651.070 4689.527 Mean Sq. 3.05E+08 17828696 21991664 Std. Err. of Mean 969.9979 279.0818 560.5057

Value Probability

9.91359144992841e-0

t-test 68 4.13658985341172 5

9.91359144992841e-0

Anova F-statistic (1, 68) 17.1113756153488 5 Analysis of Variance Source of Variation df Sum of Sq. Mean Sq. Between 1 305073513.657143 305073513.657143 Within 68 1212351326.68571 17828695.9806723 Total 69 1517424840.34286 21991664.352795 Category Statistics

Std. Err. Variable Count Mean Std. Dev. of Mean XFCITY 35 5879 5738.58504285836 969.997913018633 XFCOUNTRY 35 1703.74285714286 1651.07046101216 279.081844996199 All 70 3791.37142857143 4689.52709266031 560.505694539634 其中，1）组间方差=3.05E+08；组内方差=1.21E+09；

2）城镇居民消费的均值=5879.000；农村居民消费的均值=1703.743。

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2）计量经济学估计结果：

?1 城镇居民虚拟变量设定: DUM??

0 其他?Dependent Variable: XF

Method: Least Squares Date: 08/16/13 Time: 16:57 Sample: 1 70 Included observations: 70

CoefficieVariable nt Std. Error t-Statistic Prob.

C 1703.743 713.7165 2.387142 0.0198 DUM 4175.257 1009.348 4.136590 0.0001 Mean dependent

R-squared 0.201047 var 3791.371

S.D. dependent

Adjusted R-squared 0.189298 var 4689.527

Akaike info

S.E. of regression 4222.404 criterion 19.56235

Schwarz

Sum squared resid 1.21E+09 criterion 19.62659 Log likelihood -682.6823 F-statistic 17.11138

Prob(F-statisti

Durbin-Watson stat 0.248744 c) 0.000099

3）比较分析

E?XF|DUM?0??1703.743，表明农村居民平均消费水平=1703.743，与统计学中农村居民消费的均值=1703.743相等；

E?XF|DUM?1??1703.743?4175.257?5879，表明城镇居民平均消费水平=5879，与

统计学中城镇居民消费的均值=5879.000相等；

DUM前系数4175.257表明平均意义上城镇与农村居民消费水平间的差异；

总离差平方和=TSS??S.D. dependent var???n?1??4689.5272??70?1??1517424780（方差分析中，总离差平方和=1517424840.34286=1.52E+09） 残差平方和=RSS?1212351326.68572?1.21E?09 （方差分析中，组内方差=1212351326.68571=1.21E+09）

解释了的平方和=ESS?TSS?RSS?1517424780?1212351326.68572?305089648.3

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（方差分析中，组间方差=305073513.657143=3.05E+08） 4）其他（略）

8.4 表8.5是我国1978年-2012年能源消费总量（发电煤耗计算法）数据。

表8.5 能源消费总量 (单位：万吨标准煤)

年份 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 能源消费总量 57144 58588 60275 59447 62067 66040 70904 76682 80850 86632 92997 96934 年份 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 能源消费总量 98703 103783 109170 115993 122737 131176 135192 135909 136184 140569 145531 150406 年份 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 能源消费总量 159431 183792 213456 235997 258676 280508 291448 306647 324939 348002 362000 数据来源：中经网统计数据库

1）画出能源消费总量的时间序列图形，依据图形设定适当的计量经济学模型分析能源消费总量随时间变动的数量规律，并对结果进行解释。。

2）你能设定出两种形式的表现能源消费总量随时间变动的计量经济模型吗？对着两种形式的模型进行比较。 【练习题8.4参考解答】

建议学生自己独立完成

8.5 为了分析个人收入与工作年限、学历以及是否为管理人员间的关系，某销售公司得到如表8.6 所示的数据。

表8.6 某公司销售人员收入状况、受教育程度等的调查数据 工龄 序收入S 受教育状况 是否为管X 号 /(元) E 理人员M /(年) 1 2 3 4 13876 11608 18701 11283 1 1 生 1 1 研究生 本科 是 否 26 14803 27 17404 8 8 本科 高中 否 是 高中 研究否 25 16978 7 高中 是 是 序收入S 工龄 X 受教育状号 /(元) /(年) 况 E 24 22884 6 本科 是否为管理人员M 是 word完美格式

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