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精选-计量经济学期中考试试题答案.doc

上传人:天**** 文档编号:3073700 上传时间:2024-06-15 格式:DOC 页数:5 大小:99KB
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资源描述

1、1已知回归模型,式中E为某类公司一名新员工的起始薪金(元),N为所受教育水平(年)。随机扰动项的分布未知,其他所有假设都满足。(1)从直观及经济角度解释和。(2)OLS估计量和满足线性性、无偏性及有效性吗?简单陈述理由。(3)对参数的假设检验还能进行吗?简单陈述理由。答案:(1)为接受过N年教育的员工的总体平均起始薪金。当N为零时,平均薪金为,因此表示没有接受过教育员工的平均起始薪金。是每单位N变化所引起的E的变化,即表示每多接受一年学校教育所对应的薪金增加值。(2)OLS估计量和仍(点估计)满足线性性、无偏性及有效性,因为这些性质的的成立无需随机扰动项的正态分布假设。正态分布假设用于区间估计

2、和假设检验。(3)如果的分布未知,则所有的假设检验都是无效的。因为t检验与F检验是建立在的正态分布假设之上的。 2在第1题中,如果被解释变量新员工起始薪金的计量单位由元改为100元,估计的截距项与斜率项有无变化?如果解释变量所受教育水平的度量单位由年改为月,估计的截距项与斜率项有无变化? 答案:首先考察被解释变量度量单位变化的情形。以E*表示以百元为度量单位的薪金,则由此有如下新模型或 这里,。所以新的回归系数将为原始模型回归系数的1/100。 再考虑解释变量度量单位变化的情形。设N*为用月份表示的新员工受教育的时间长度,则N*=12N,于是或 可见,估计的截距项不变,而斜率项将为原回归系数的

3、1/12。3假定有如下的回归结果:,其中,Y表示美国的咖啡的消费量(每天每人消费的杯数),X表示咖啡的零售价格(美元/杯),t表示时间。要求:(1)这是一个时间序列回归还是横截面序列回归?(2)如何解释截距的意义,它有经济含义吗?如何解释斜率?(3)能否求出真实的总体回归函数?答案: 这是一个横截面序列回归。(虽然X、Y都是时间序列数据,但时间序列回归是以年、月、日为自变量/X轴)。 截距2.6911表示咖啡零售价在时刻为每磅0美元时,美国平均消费量为每天每人2.6911杯,这个数字没有经济意义;斜率-0.4795表示咖啡零售价与消费量负相关,在时刻,价格上升1美元/磅,则平均每天每人消费量减

4、少0.4795杯; 不能; 4假设王先生估计消费函数(用模型表示),并获得下列结果:,样本个数n=19。已知,。 (3.1) (18.7) R2=0.98 这里括号里的数字表示相应参数的t值。要求:(1)利用t值检验假设:b=0(取显著水平为5%);(2)确定参数估计量的标准差;(3)构造b的95%的置信区间,这个区间包括0吗?答案: 由于参数估计量的t值的绝对值为18.7且明显大于2,故拒绝零假设,从而在统计上是显著的; 参数的估计量的标准差为15/3.1=4.84,参数的估计量的标准方差为0.81/18.7=0.043; 由的结果,的95%的置信区间为:,显然这个区间不包括0。5以企业研发

5、支出(R&D)占销售额的比重为被解释变量(Y),以企业销售额(X1)与利润占销售额的比重(X2)为解释变量,一个有32容量的样本企业的估计结果如下:其中括号中为系数估计值的标准差。(1)解释log(X1)的系数。如果X1增加10%,估计Y会变化多少个百分点?(2)利润占销售额的比重X2对R&D强度Y是否在统计上有显著的影响?答案:对数-线性模型表明,当X改变1%时,Y改变0.01*0. 32,而Y本身的取值为(1,0)。(1)log(x1)的系数表明在其他条件不变时,log(x1)变化1个单位,Y变化的单位数,即DY=0.32Dlog(X1)0.32(DX1/X1)=0.32100%,换言之,

6、当企业销售X1增长100%时,企业研发支出占销售额的比重Y会增加0.32。由此,如果X1增加10%,Y会增加0.032=3.2%。(2)对X2,参数估计值的t统计值为0.05/0.46=1.087,因此可以认为它对Y在统计上没有显著的影响。6某地区通过一个样本容量为722的调查数据得到劳动力受教育的一个回归方程为 R2=0.214式中,edu为劳动力受教育年数,sibs为该劳动力家庭中兄弟姐妹的个数,medu与fedu分别为母亲与父亲受到教育的年数。问(1)sibs是否具有预期的影响?为什么?若medu与fedu保持不变,为了使预测的受教育水平减少一年,需要sibs增加多少?(2)请对medu

7、的系数给予适当的解释。(3)如果两个劳动力都没有兄弟姐妹,但其中一个的父母受教育的年数为12年,另一个的父母受教育的年数为16年,则两人受教育的年数预期相差多少?答案:(1)预期sibs对劳动者受教育的年数有影响。因此在收入及支出预算约束一定的条件下,子女越多的家庭,每个孩子接受教育的时间会越短。根据多元回归模型偏回归系数的含义,sibs前的参数估计值-0.094表明,在其他条件不变的情况下,每增加1个兄弟姐妹,受教育年数会减少0.094年,因此,要减少1年受教育的时间,兄弟姐妹需增加1/0.094=10.6个。(2)medu的系数表示当兄弟姐妹数与父亲受教育的年数保持不变时,母亲每增加1年受教育的机会,其子女作为劳动者就会预期增加0.131年的教育机会。(3)首先计算两人受教育的年数分别为10.36+0.13112+0.21012=14.45210.36+0.13116+0.21016=15.816因此,两人的受教育年限的差别为15.816-14.452=1.364 (注:专业文档是经验性极强的领域,无法思考和涵盖全面,素材和资料部分来自网络,供参考。可复制、编制,期待你的好评与关注)

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