作業(yè)及答案

1、一、（20分）考察教育對(duì)工資收入的影響，模型設(shè)定如下：201234()Logwageeducexperexperfemaleu???????????其中，wage表示工資（美元小時(shí)），educ表示教育（年），exper表示工齡（年），female為虛擬變量（如果是女士，female=1；如果是男士，female=0）?；貧w結(jié)果如下（括號(hào)內(nèi)的數(shù)字表示t統(tǒng)計(jì)量）。2()0.390.080.040.00070.34Logwageeducexp

2、erexperfemalee????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????N=526，R2=0.40請(qǐng)回答如下問(wèn)題：（括號(hào)內(nèi)的數(shù)字為回歸系數(shù)對(duì)應(yīng)的t統(tǒng)計(jì)量，顯著水平α=0.05）（1）解釋educ估計(jì)量0.08的經(jīng)濟(jì)含義？（4分）（2）工齡達(dá)到多少時(shí)，工資收入最高？（4分）（3）其它變量相同時(shí)

3、，男女之間的工資差異是多少？（4分）（4）寫(xiě)出White異方差檢驗(yàn)的輔助回歸方程（沒(méi)有交叉項(xiàng)）？如果檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為NR2=14.7，存在明顯的異方差嗎？（8分）二、（10分）考慮以下用來(lái)解釋月度啤酒消費(fèi)量的線性模型：beer=?0?1inc?2price?3educ?4femaleuE(u)=0Var(u)=σ2inc2其中beer為月度啤酒消費(fèi)量，inc為消費(fèi)者的月度收入，price代表啤酒價(jià)格，female為性別虛擬變量。將以上模型轉(zhuǎn)

4、化為同方差模型，寫(xiě)出轉(zhuǎn)化后的方程。三、（20分）根據(jù)我國(guó)19802000年投資總額X與工業(yè)總產(chǎn)值Y的統(tǒng)計(jì)資料，應(yīng)用OLS估計(jì)得到如下結(jié)果：2?ln1.45210.8704ln(2.957)(7.490)0.99860.452ttYXRDW????請(qǐng)回答下列問(wèn)題（檢驗(yàn)水平為5％）：（1）模型中是否存在一階自相關(guān)？寫(xiě)出判斷依據(jù)。（2）自相關(guān)會(huì)帶來(lái)哪些問(wèn)題，如何解決這些問(wèn)題？四、（20分）考察中國(guó)1982年1季度至1988年4季度的市場(chǎng)煤炭銷(xiāo)

5、售量的季節(jié)變化，構(gòu)建如下模型01223344coaltimeDDDu???????????其中，coal表示煤炭銷(xiāo)售量（萬(wàn)噸），time表示時(shí)間趨勢(shì)變量（time=12…），D2D3D4表示三個(gè)季度虛擬變量，定義如下。，，2120D?????????????????第季度其他季度3130D?????????????????第季度其他季度4140D?????????????????第季度其他季度模型回歸結(jié)果如下（括號(hào)內(nèi)的數(shù)字表示t統(tǒng)計(jì)量）

6、：yt=2431.2049.00time85.00D2201.84D31388.09D4(26.04)(10.81)(0.83)(1.96)(13.43)R2=0.95DW=1.2s.e.=191.7請(qǐng)回答以下問(wèn)題：（1）解釋D4對(duì)應(yīng)的參數(shù)估計(jì)量1388.09的經(jīng)濟(jì)含義（4分）————————————————————————兩式相減得到：lnyt?lnyt1=?0(1?)?1(lnxt?lnxt1)vt令yt=lnyt?lnyt1，xt

7、=lnxt?lnxt1，?0=?0(1?)，有yt=?0?1xtvt估計(jì)出?0后，利用?0=?0(1?)計(jì)算原模型中的?0由于?未知，可以用估計(jì)值為=1DW2=0.774代替。??——————————————————————————兩式相減并同除以(1?)，得到：1101lnlnlnln()111tttttyyxxv?????????????????令11lnlnlnln111ttttttttyyxxvyxw??????????????

8、?有yt=?0?1xtwt直接對(duì)該模型進(jìn)行OLS估計(jì)，可以得到?0和?1的最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)。由于?未知，可以用估計(jì)值為=1DW2=0.774代替。??四、1與第一季度相比，第4季度的煤炭銷(xiāo)售量平均要高1388.09萬(wàn)噸。2|t|=0.83t0.025(285)，因此接受原假設(shè)，D2的系數(shù)不顯著。3yt=2431.2049.00time85.00D2201.84D31388.09D4第一季度：yt=2431.2049.00time第二季度

9、：yt=2431.2085.0049.00time第三季度：yt=2431.20201.8449.00time第四季度：yt=2431.201388.0949.00time如果使用模型01223341tytimeDDDu???????????第一季度：041tytime??????第二季度：021tytime??????第三季度：031tytime??????第四季度：01tytime????因此有：2431.2049.00time04