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178
270
191
230
137
250
189
第一次作业
第一题:
下列数据中,X表示家庭收入,Y表示家庭支出,请对如下数据运用戈德菲尔德-匡特检验。
第二题:
X代表职工的工龄,Y代表薪水。
要求:
1.通过散点图或残差图对样本进行初步观察。
2.对可能存在的问题进行检验。
3.采取措施消除问题。
4.写出最终表达式。
0.5
69000
2.5
70500
4.5
74050
6.5
82600
8.5
91439
10.5
83127
12.5
84700
14.5
82601
16.5
93286
18.5
90400
20.5
98200
23
100000
26
99662
30
116012
34
85200
步骤:
(1)、将样本数据排序,分组,剔除中间样本,然后做OLS回归
第一组:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
04/18/11Time:
08:
52
Sample:
111
Includedobservations:
11
Y=C
(1)+C
(2)*X
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
(1)
12.53695
10.53870
1.189610
0.2646
C
(2)
0.605911
0.095271
6.359867
0.0001
R-squared
0.817990
Meandependentvar
78.63636
AdjustedR-squared
0.797767
S.D.dependentvar
12.87069
S.E.ofregression
5.787989
Akaikeinfocriterion
6.512413
Sumsquaredresid
301.5074
Schwarzcriterion
6.584757
Loglikelihood
-33.81827
Hannan-Quinncriter.
6.466810
F-statistic
40.44791
Durbin-Watsonstat
2.272765
Prob(F-statistic)
0.000131
第二组:
54
-36.60187
40.67131
-0.899943
0.3916
0.829626
0.170096
4.877405
0.0009
0.725518
161.0000
0.695020
21.48022
11.86244
7.947598
1266.458
8.019942
-41.71179
7.901995
23.78908
1.178680
0.000875
(2):
F=1266.458/301.5074=4.2004
给定a=5%
查表,得临界值:
F0.05(9,9)=2.97
判断F大于F0.05(9,9)否定两组子样本方差相同的假设,从而该总体随机项存在异方差性。
做散点图:
09:
04
124
24
-84.24803
11.17191
-7.541060
0.0000
7.783611
0.621134
12.53129
0.877118
51.27438
0.871532
38.30328
13.72881
8.156526
4146.567
8.254697
-95.87831
8.182571
157.0333
0.602173
0.000000
由散点图可看出,该样本可能存在异方差性。
作G-Q检验:
将大样本分为两个小样本,
第二次上机
先对全样本作整体回归:
将样本分组,分别作OLS回归,
15.87
10.8
17.73
11.9
19.04
13.1
21.61
14.9
17.2
18.85
13.7
16.71
11.3
14.81
10.4
19.02
14.2
20.55
15.2
24.29
17.1
24.38
16.9
42
112
12
1.149801
1.247010
0.922046
0.3782
1.334953
0.091224
14.63383
0.955387
19.17167
0.950926
3.063924
0.678744
2.213866
4.606933
2.294684
-11.28320
2.183944
214.1491
1.237672
27.8
43.01
18.46
65.65
19.9
67.05
20.3
88.25
21.5
78.15
20.9
91.485
22.11
110.3
23.8
105.33
23.1
89.99
19.2
119.24
25.1
114.27
24.3
44
-147.5850
28.43609
-5.190061
0.0004
10.83185
1.325622
8.171147
0.869737
83.37708
0.856710
28.45566
10.77149
7.742695
1160.250
7.823513
-44.45617
7.712773
66.76765
1.798463
0.000010
RSS(R)=4146.567
RSS(U)=RSS1+RSS2=4.606933+1160.250
=1164.856933
(4146.567-1164.856933)/12
F=————————————=4.2662035
1164.856933/(24-2*2)
给定显著性水平5%,F0.05(12,20)=2.28<
F
所以,不显著,拒绝原假设。
第三次作业
对整体样本作OLS回归:
04/25/11Time:
27
130
30
Y=C
(1)+C
(2)*X1+C(3)*X2+C(4)*X3+C(5)*X4+C(6)*X5
15.38369
14.01730
1.097479
0.2833
0.020752
0.012865
1.613110
0.1198
C(3)
-0.002178
0.133207
-0.016349
0.9871
C(4)
0.034338
0.013535
2.537008
0.0181
C(5)
-0.003790
0.004617
-0.820953
0.4198
C(6)
0.011774
0.398255
0.029565
0.9767
0.949200
45.63967
0.938616
21.74352
5.387113
6.382753
696.5037
6.662992
-89.74129
6.472404
89.68776
0.983723
用软件得到参差序列:
Lastupdated:
04/25/11-08:
32
Modified:
130//makeresid
-2.387916742786327
-3.626222161418159
-6.831392318290824
-2.956212582870552
4.082095116985887
8.705595666216524
2.933711819027032
-1.374381856294256
2.855590708402779
2.512014926085435
0.906104137313708
1.218129548375583
1.130********2603
.0753********
-4.706987305005896
.010*********
-2.727309400155605
-3.452771889540848
-2.604762777753955
7.683285351384584
.0875********
5.786371769840066
-0.181********70489
7.468372960652204
2.206659904875522
-2.243012885258935
-6.286316222062766
-10.06359800777685
2.478021029106259
3.474021064943272
~
然后以et作为解释变量,做回归检验:
U
49
Sample(adjusted):
230
29afteradjustments
U=C
(1)*U(-1)
0.504117
0.164226
3.069644
0.0047
0.251578
0.082342
4.966333
4.296443
5.787326
516.8637
5.834474
-82.91623
5.802092
1.727824
51
330
28afteradjustments
U=C
(1)*U(-1)+C
(2)*U(-2)
0.628738
0.188729
3.331425
0.0026
-0.268616
0.188790
-1.422823
0.1667
0.299136
0.214791
0.272180
5.005036
4.269915
5.809814
474.0366
5.904972
-79.33740
5.838905
2.047637
由上可知,存在着一阶滞后相关性。
然后,用广义差分法重新估计模型:
YT-0.628738*YT(-1)
21
630
25afteradjustments
YT-0.628738*YT(-
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- 计量 经济学 作业