第三次上机练习参考答案 2007年10月11日 练习题一 China E.xs提供了1978年至2004年中国居民消费Y,和国内生产总值X,的年度数据（按当 年价格计算，单位：亿元)。利用这些数据完成下列操作 (1)生成一个类型为“Graph”的对象，并画出以X,为横轴，Y,为纵轴的散点图，并在横 轴上加注标题“X=GDP”,在纵轴上加注标题“Y=Private Consumption”,加上图题 “Figure1”。从图中你发现数据有什么规律？ 将数据导入EVIEWS,在workfile文件中新建一个graph对象，先输入x,后输入y(横轴 数据在前，纵轴数据在后)'，则生成一个以x为横轴，以y为纵轴的散点图。在图上点击 x与y,可以加注标题和图题。可得到下图 60000 40000- 20000- 0- 0 50000 100000 150000 X=GDP Figure 1 (2)对下列一元线性回归函数进行估计，Y,=B,+B2X,+4,生成类型为“Equation” ·一个比较容易犯的错误是生成Group对象，在Group视图中画图，但这样的图形无法保存对坐标轴题注 的修改
第三次上机练习_参考答案 2007 年 10 月 11 日 练习题一 China_E.xls 提供了 1978 年至 2004 年中国居民消费 Yt和国内生产总值 Xt的年度数据（按当 年价格计算，单位：亿元）。利用这些数据完成下列操作 （1） 生成一个类型为“Graph”的对象，并画出以 Xt 为横轴，Yt 为纵轴的散点图，并在横 轴上加注标题“X= GDP”，在纵轴上加注标题“Y= Private Consumption”，加上图题 “Figure 1”。从图中你发现数据有什么规律？ 将数据导入 EVIEWS，在 workfile 文件中新建一个 graph 对象，先输入 x，后输入 y（横轴 数据在前，纵轴数据在后）1 ，则生成一个以 x 为横轴，以 y 为纵轴的散点图。在图上点击 x 与 y，，可以加注标题和图题。可得到下图 （2） 对下列一元线性回归函数进行估计，Yt = B1 + B2Xt + ut ，生成类型为“Equation” 1 一个比较容易犯的错误是生成 Group 对象，在 Group 视图中画图，但这样的图形无法保存对坐标轴题注 的修改
对象，写出总体参数B和B,的最小二乘参数估计值。并将该方程对象命名为 PC GDP。 新建一个Equation的对象，命名为PC_GDP,在对话框中输入，Y=C(I)+C(2)*X,则可得到 下表： EVievs [Equation:PC_GDP Vorkfile:URTITLED] Eile Edit Objects yiew Procs Quick Options Window Help View Procs Objects Print Name Freeze Estimate Forecast Stats Resids Dependent Variable:Y Method:Least Squares Date:042107Time:19:12 Sample:19782004 Included observations:27 Y=C(1)+C2)X Coefficient Std.Error t-Statistic Prob C(1) 613.0667 282.1742 2.172653 0.0395 C2) 0.452039 0.004797 94.23593 0.0000 R-squared 0.997193 Mean dependent var 19934.66 Adjusted R-squared 0.997080 S.D.dependent var 18643.15 S.E.of regression 1007.347 Akaike info criterion 16.73921 Sum squared resid 25368685 Schwarz criterion 16.83520 Log likelihood .223C7@A F-statistic 8880.411 Durbin-Watson stat 0.500582 Prob(F-statistic) 0.000000 所以回归表达式为：Y=613.0667+0.452039*X (3)请解释参数b,和b,的经济含义。 B1是当GDP为0时的消费，为自发消费（即便没有任何收入情况下仍然必需的消费）：B2 为当GDP增加一个单位时，对消费带来的影响，为引致消费。 (4) 根据样本回归函数Y,=b+b,X,计算在X,=7171上，消费对GDP的点弹性， dY X 计算公式为 并写出Eviews的可执行命令（即命令行方式）和计算结 X=7171 果，并将计算结果保存在一个标量中。 scalar elas=pc_gdp.@coefs(2)*7171/(pc_gdp.@coefs(1)+pc_gdp.@coefs(2)*7171) 结果等于0.8410 (5)取出回归得到的样本残差序列e,将结果保存在名字为res的序列对象中。计算e,的
对象，写出总体参数 B1 和 B2 的最小二乘参数估计值。并将该方程对象命名为 PC_GDP。 新建一个 Equation 的对象，命名为 PC_GDP，在对话框中输入，Y=C(1)+C(2)*X,则可得到 下表： 所以回归表达式为：Yˆ =613.0667+0.452039*X （3） 请解释参数b1和b2 的经济含义。 B1 是当 GDP 为 0 时的消费，为自发消费（即便没有任何收入情况下仍然必需的消费）；B2 为当 GDP 增加一个单位时，对消费带来的影响，为引致消费。 （4） 根据样本回归函数 t Xt Y b b 1 2 ˆ = + ，计算在 Xt = 7171上，消费对 GDP 的点弹性， 计算公式为 7171 ˆ ˆ X = Y X dX dY ，并写出 Eviews 的可执行命令（即命令行方式）和计算结 果，并将计算结果保存在一个标量中。 scalar elas=pc_gdp.@coefs(2)*7171/(pc_gdp.@coefs(1)+pc_gdp.@coefs(2)*7171) 结果等于 0.8410 （5） 取出回归得到的样本残差序列 t e ，将结果保存在名字为 res 的序列对象中。计算 t e 的
样本均值，给出EViews命令和计算结果。 在EViews命令行窗口中输入：PC_GDP.makeresid res Scalar meanres=@mean(res) 计算结果等于-2.72848410532e-12,几乎为0（理论上应该等于0，考虑计算机存在一定的 计算误差，以上数值可以看作为0) 27 (6) 计算∑e,X,,给出EViews命令和计算结果。 在EViews命令行窗口中输入：series ex:=res*x scalar sumex=@sum(ex) 计算结果等于1.07288360596e-06,几乎为0 (7)计算Y,的拟合值Y,分别求Y,的样本均值和Y,的样本均值，给出EViews命令和计 算结果。这两个数值相等吗？ 在EViews命令行窗口中输入： series yhat=pc_gdp.@coefs(1)+pc_gdp.@coefs(2)*x meanyhat=@mean(yhat) meany=@mean(y)可得这两个数值相等，均为19934.6555556，数值相等。 (8) 计笋足e,给出EVcs命令和计算结果。 在EViews命令行窗口中输入： series eyhat=res"yhat scalar sumeyhat=@sum(eyhat) 计算结果为4.17232513428e-07 练习题二 表1给出了美国30所知名学校的MBA学生1994年基本年薪(ASP)、GPA分数、GMAT 分数以及每年学费的数据。 (a)如何利用回归分析的方法分析GPA是否对ASP有影响？请给出分析思路。 (1)建立线性回归模型，用GPA的变动解释ASP的变动，即建立以GPA为解释变量， ASP为被解释变量的线性回归模型。 ASP,=B +B,GPA,+u,,i=1......30 (2)利用普通最小二乘方法估计参数，得到参数估计b和b
样本均值，给出 EViews 命令和计算结果。 在EViews命令行窗口中输入：PC_GDP.makeresid res Scalar meanres=@mean(res) 计算结果等于-2.72848410532e-12，几乎为 0（理论上应该等于 0，考虑计算机存在一定的 计算误差，以上数值可以看作为 0） （6） 计算∑= 27 t 1 t Xt e ，给出 EViews 命令和计算结果。 在EViews命令行窗口中输入：series ex=res*x scalar sumex=@sum(ex) 计算结果等于 1.07288360596e-06，几乎为 0 （7） 计算Yt 的拟合值Yt ˆ ，分别求Yt 的样本均值和Yt ˆ 的样本均值，给出 EViews 命令和计 算结果。这两个数值相等吗？ 在EViews命令行窗口中输入： series yhat=pc_gdp.@coefs(1)+pc_gdp.@coefs(2)*x meanyhat=@mean(yhat) meany=@mean(y) 可得这两个数值相等，均为19934.6555556，数值相等。 （8） 计算∑= 27 1 ˆ t t Yt e ，给出 EViews 命令和计算结果。 在EViews命令行窗口中输入： series eyhat=res*yhat scalar sumeyhat=@sum(eyhat) 计算结果为4.17232513428e-07 练习题二 表 1 给出了美国 30 所知名学校的 MBA 学生 1994 年基本年薪（ASP）、GPA 分数、GMAT 分数以及每年学费的数据。 （a） 如何利用回归分析的方法分析 GPA 是否对 ASP 有影响？请给出分析思路。 （1）建立线性回归模型，用 GPA 的变动解释 ASP 的变动，即建立以 GPA 为解释变量， ASP 为被解释变量的线性回归模型。 ASPi = B1 + B2GPAi + ui ，i =1……30 （2）利用普通最小二乘方法估计参数，得到参数估计 1 b 和 2 b
(3)利用参数估计结果对总体回归参数B、进行显著性检验，如果检验结果表明该参数 显著，则说明GPA的变动确实能对ASP产生显著影响。 (b)每年的学费与A$P线性相关吗？是正相关还是负相关？请给出计算得到相关系 数值（包括EViews命令）。如果是正相关，是否意味着就读于费用最高的商学 院是有利的？ 计算学费(tuitition)和ASP之间的简单相关系数，在EViews命令行窗口中输入以下 命令： Scalar corcoe=@cor(tuitition,asp) 计算结果为：0.670，样本相关系数为正，表明两个变量之间存在正相关关系（严格地 说，还应该进行相关系数的显著性检验才能断定是否具有显著的正相关关系，检验方法 将在后续课程学习中介绍到)。 统计上的显著关系并不一定意味着经济意义上的因果关系。因此我们在分析具体数据 时，在得到显著的统计关系上，还需要对其经济含义进行分析。 就这个问题而言，就读费用高的商学院可能是有利的。因为从长期来看，一所商学院 收取较高的学费，有利于提高教学质量。更高的费用可以聘请更加出色的研究人员，打 造高质量的师资队伍，改善教学硬件设施和软件环境，长期而言，最终能在竞争中存活 下来的商学院将形成一定的品牌效应，以及更高的商业价值，吸引更加优秀的学生申请 加入商学院，形成良性循环，这些都对学生的培养，以及将来市场上的就业竞争力产生 有利的影响。 2有关这一问题的探讨，并无标准答案一说，同学们可以见仁见智，谈谈自己的观点，不一定拘束于老师 的观点
（3）利用参数估计结果对总体回归参数 B2 进行显著性检验，如果检验结果表明该参数 显著，则说明 GPA 的变动确实能对 ASP 产生显著影响。 （b） 每年的学费与ASP线性相关吗？是正相关还是负相关？请给出计算得到相关系 数值（包括 EViews 命令）。如果是正相关，是否意味着就读于费用最高的商学 院是有利的？ 计算学费（tuitition）和 ASP 之间的简单相关系数，在 EViews 命令行窗口中输入以下 命令： Scalar corcoe=@cor(tuitition,asp) 计算结果为：0.670，样本相关系数为正，表明两个变量之间存在正相关关系（严格地 说，还应该进行相关系数的显著性检验才能断定是否具有显著的正相关关系，检验方法 将在后续课程学习中介绍到）。 统计上的显著关系并不一定意味着经济意义上的因果关系。因此我们在分析具体数据 时，在得到显著的统计关系上，还需要对其经济含义进行分析。 就这个问题而言，就读费用高的商学院可能是有利的2 。因为从长期来看，一所商学院 收取较高的学费，有利于提高教学质量。更高的费用可以聘请更加出色的研究人员，打 造高质量的师资队伍，改善教学硬件设施和软件环境，长期而言，最终能在竞争中存活 下来的商学院将形成一定的品牌效应，以及更高的商业价值，吸引更加优秀的学生申请 加入商学院，形成良性循环，这些都对学生的培养，以及将来市场上的就业竞争力产生 有利的影响。 2 有关这一问题的探讨，并无标准答案一说，同学们可以见仁见智，谈谈自己的观点，不一定拘束于老师 的观点
