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文檔簡介
5.14
(1)丫對(duì)X,即Yj=bx+b2Xi
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:11/13/17Time:20:58
Sample:19711987
Includedobservations:17
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.
X0.2608780.01666415.654900.0000
C38.969073.85635110.105170.0000
R-squared0.942325Meandependentvar96.41176
AdjustedR-squared0.938480S.D.dependentvar19.72216
S.E.ofregression4.891751Akaikeinfocriterion6.123109
Sumsquaredresid358.9385Schwarzcriterion6.221134
Loglikelihood-50.04642Hannan-Quinncriter.6.132853
F-statistic245.0760Durbin-Watsonstat0.629301
Prob(F-statistic)0.000000
;=38.9690+0.2609a
r=(10.105)(15.655)
J=0.9423
(2)/〃丫對(duì)InX,即InYi=b、+b21nxi
DependentVariable:LNY
Method:LeastSquares
Date:11/13/17Time:21:40
Sample:19711987
Includedobservations:17
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.
C1.4040510.1568138.9536490.0000
LNX0.5889650.02931720.089810.0000
R-squared0.964166Meandependentvar4.547848
AdjustedR-squared0.961777S.D.dependentvar0.213165
S.E.ofregression0.041675Akaikeinfocriterion-3.407698
Sumsquaredresid0.026052Schwarzcriterion-3.309673
Loglikelihood30.96543Hannan-Quinncriter.-3.397954
F-statistic403.6007Durbin-Watsonstat0.734161
Prob(F-statistic)0.000000
lnj/=1.4041+0.5890In
t=(8.954)(20.090)
2
r=0.9642
⑶y對(duì)X,即InYi="+b?xi
DependentVariable:LNY
Method:LeastSquares
Date:11/13/17Time:21:42
Sample:19711987
Includedobservations:17
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.
C3.9315780.04643084.677640.0000
X0.0027990.00020113.949720.0000
R-squared0.928433Meandependentvar4.547848
AdjustedR-squared0.923662S.D.dependentvar0.213165
S.E.ofregression0.058896Akaikeinfocriterion-2.715956
Sumsquaredresid0.052031Schwarzcriterion-2.617930
Loglikelihood25.08562Hannan-Quinncriter.-2.706212
F-statistic194.5946Durbin-Watsonstat0.529132
Prob(F-statistic)0.000000
=3.9316+0.0028%
/=(84.678)(13.950)
2
r=0.9284
(4)y對(duì)InX,即Yi=b^b2InXi
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:11/13/17Time:21:43
Sample:19711987
Includedobservations:17
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.
C-192.966116.38000-11.780590.0000
LNX54.212573.06227817.703350.0000
R-squared0.954325Meandependentvar96.41176
AdjustedR-squared0.951280S.D.dependentvar19.72216
S.E.ofregression4.353186Akaikeinfocriterion5.889824
Sumsquaredresid284.2535Schwarzcriterion5.987849
Loglikelihood-48.06350Hannan-Quinncriter.5.899568
F-statistic313.4086Durbin-Watsonstat0.610822
Prob(F-statistic)0.000000
r=-192.9661+54.2126InXt
/=(-11.781)(17.703)
2
r=0.9542
%=38.96900.2609X,7?2=0.9424
1
t=(10.105)(15.655)
In/=1.40410.5890InX,R2=0.9642
2
t=(8.954)(20.090)
InY=3.93160.0028%,收=0.9284
3t
t=(84.678)(13.950)
-192.966154.2126X,
4X=A?=0.9543
t=(-11.781)(17.703)
B解釋個(gè)回歸結(jié)果
人ZAZ
解:=—;;斜率說明x每變動(dòng)一個(gè)單位,丫的絕對(duì)變動(dòng)量;
人LX1/I
2"=-斜率便是彈性系數(shù);
人Ay/y
3.⑸=7□斜率表示X每變動(dòng)一個(gè)單位,丫的均值的瞬時(shí)增長率;
八Ay
4,.A二不77”斜率表示X的相對(duì)變化對(duì)Y的絕對(duì)量的影響。
AX/A
C對(duì)每一個(gè)模型求丫對(duì)X的變化率
八\YAr>YY
解:1.四=—=0.2609;2.j=/31X—=0.5890—;
Ay'XX
AKAZ
3.—=3,Xy=0.00287;4.——=自/X=54.2126/X.
AT?\X1
D對(duì)每一個(gè)模型求丫對(duì)X的彈性,對(duì)其中的一些模型,求丫對(duì)X的均值彈性。
解"八A*"哼=°26。冷
v22019
均值彈性二0.2609x==0.2609x------------=0.5959
Y96.41176
Ay/y-
2.E=——=0=0.5890;
AA7X]
\Y/Y-
3.E==回xX=0.0028X;
△X/X'
均值彈性=0.0028xj=0.0028x220.19=0.6165
Ar/y-
4.八赤T”=54.2"
均值彈性=0.2609xi=54.2126x——-——=0.5623.
Y96.41176
E根據(jù)這些回歸結(jié)果,你將選擇那個(gè)模型?為什么?
解:無法判斷,因?yàn)橹挥挟?dāng)模型的解釋變量的類型相同時(shí),才可比較擬合優(yōu)度檢驗(yàn)數(shù)&2,
對(duì)模型的選擇還取決于模型的用途。
5.15
a.解釋B的含義
DependentVariable:Iff
Method:LeastSquares
Date11/13/17Time2249
Sample:110
Includedobservations:10
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.
C0.0130320.00075717.205860.0000
X8.33E-051.47E-055.6830600.0005
R-squared0.801475Meandependentvar0.016273
AdjustedR-squared0.776659S.D.dependentvar0.003335
S.E.ofregression0.001576Akaikeinfocriterion-9.890749
Sumsquaredresid1.99E-05Sctiwarzcriterion-9.830232
Loglikelihood51.45374Hannan-Quinncriter.-9.957136
F-statistic32,29717Durbin-Watsonstat0.853162
Prob(F-statistic)0.000463
1/Y=0.013031987405+8.33170838469e-05*X
b.求丫對(duì)X的變化率
dy/dx=-B2/(B1+B2X1)
當(dāng)X取均值X=38.9時(shí),該導(dǎo)數(shù)為-0.3146
c.求丫對(duì)X的彈性
彈性=dy/dx*(X/Y)X=38.9Y=63.9均值彈性為-0.1915
d.用相同的數(shù)據(jù),估計(jì)回歸模型
DependentVariable:Y
Method:LeastSquares
Date:11/12/17Time:22:19
Sample:110
Includedob
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