古扎拉蒂《计量经济学基础》(第5版)课后习题答案详解 【完整内容点击文中链接获取】
第8章 多元回归分析:推断问题
1 假如你要研究某产品,比如说汽车,在某些年里的销售情况,有人建议你试用下面的模型:
Yt=β0+β1t
Yt=α0+α1t+α2t2
其中Yt=时间t的销售量,t=时间(以年计)。第一个模型假设销售量是时间的线性函数,而第二个模型把它表述为时间的二次函数。
a.讨论这些模型的性质。
b.你会如何在两个模型之间做出选择?
c.在什么情况下二次模型是有用的?
d.试图找到美国在过去20年里的汽车销售量数据,并看哪个模型对数据拟合的较好。
答:a.在第一个模型中,销售量是时间的线性函数,于是销售量随时间的变化率(dY/dt)就是一个等于β1的常数,与时间t无关。在第二个模型中,由于dY/dt=α1+2α2t,所以销售变化率就不是一个常数,而是与时间t有关。
b.最简单的办法就是将Y对时间描点。如果得到的散点图看起来像抛物线,可能二次模型比较合适。
c.用这个模型描述一个人的收入经历或许比较恰当。很明显,当一个人刚进入劳动市场时,他的收入较低,随着经验的积累,收入也不断增加,但过了一定的年龄之后,收入便开始下降。
d.从几家汽车制造厂的网站、汽车杂志或美国汽车联合会搜寻数据。
2证明方程(8.4.16)中的F比率等于方程(8.4.18)中的F比率。(提示:ESS/TSS=R2。)
证明:因为F=[(ESSnew-ESSold)/NR]/[RSSnew/(n-k)],其中,NR=新回归元的个数。将分子和分母同时除以TSS,并根据R2=ESS/TSS和1-R2=RSS/TSS,代入方程F=[(ESSnew-ESSold)/NR]/[RSSnew/(n-k)]便得到方程(8.4.18)。
3证明方程(8.4.18)和(8.6.10)中的F检验是等价的。
证明:这是一个定义上的问题,如教材中提到的,无约束回归被称为长回归或新回归,而受约束回归则被称为短回归。二者的差别在于模型中所包含的回归元个数。
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4证明命题(8.6.11)和(8.6.12)。
证明:在OLS估计中,在不对估计量做任何限制的情况下最小化RSS。因此,此时的RSS代表了真正最小的RSS或RSSUR。在对一个或多个参数施加约束时,由于施加了限制,可能得不到绝对最小的RSS。于是,除非所施加的限制完全正确,此时这两个RSS项将相同,否则便有RSSR>RSSUR。因为R2=1-RSS/TSS,于是RUR2=1-RSSUR/TSS≥RR2=1-RSSR/TSS。
无论是否施加限制,TSS都是相同的,都等于:
5考虑柯布-道格拉斯生产函数:(1)
其中Y=产出,L=劳动力投入,K=资本投入。把方程(1)的两边同时除以K得到:(2)
取(2)的自然对数得:ln(Y/K)=β0+β2ln(L/K)+(β2+β3-1)lnK+ui(3),其中β0=lnβ1。
a.假如你有做回归(3)的数据,你会怎样检验规模报酬不变即β2+β3=1这个假设?
b.如果有规模报酬不变情形,你会怎样解释回归(3)?
c.用L而不用K去除方程(1),会有什么不同吗?
答:a.令logK的系数为β*=β2+β3-1。利用通常的t检验,检验虚拟假设β*=0。若确实存在规模报酬不变,则t值会很小。
b.如果定义Y/K为产出资本比(对资本生产力的一种度量),L/K为劳动资本比,那么,这个回归中的斜率系数的含义是,劳动资本比变化1个百分点,导致资本生产力的平均百分比变化。
c.即使这种分析是对称的,假定规模报酬不变,此时的斜率系数表示,资本劳动比变化1个百分点,导致劳动生产力平均变化多少个百分点。发达国家与发展中国家的区别是:发达国家一般都具有更高的资本劳动比。
6当R2=0时的R2临界值。方程(8.4.11)给出在全部偏斜率系数同时为零(即R2=0)的假设下F与R2的关系。正如我们能从F表求出在显著性水平α上的F临界值,我们能通过以下关系式求出R2临界值:R2=[(k-1)F]/[(k-1)F+(n-k)]。其中k是回归模型中包括截距在内的参数个数,而F是在显著性水平α上的F临界值。如果所测的R2超过从上述公式计算出来的临界R2值,就可拒绝真实R2为零的假设。证明上述公式并求出(在α=5%处)回归(8.1.4)的R2临界值。
证明:(1)从方程F=[R2/(k-1)]/[(1-R2)/(n-k)]开始,首先把它改写成F=[(n-k)R2]/[(k-1)(1-R2)]。即:F[(k-1)/(n-k)]=R2/(1-R2)。经过整理也可以写成:R2=[F(k-1)]/[F(k-1)+(n-k)]。这是一个理想的结果。
(2)对回归(8.1.4)而言,n=64,k=3。所以近似有F0.05(2,62)=3.15。于是,将这些数值代入R2的表达式便得到:R2=(2×3.15)/(2×3.15+61)=6.30/67.3=0.0936,这就是在5%的显著性水平上R2的临界值。
……
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