计量分析题.doc

分析题一：多元线性回归模型的统计检验与异方差 Dependent Variable: LNY Sample: 1 31 Included observations: 31 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C 1.153994 0.727611 1.586004 0.1240 LNK 0.609236 0.176378 3.454149 0.0018 LNL 0.360796 0.201591 1.789741 0.0843 R-squared 0.809925 ????Mean dependent var 7.493997 Adjusted R-squared 0.796348 ????S.D. dependent var 0.942960 S.E. of regression 0.425538 ????Akaike info criterion 1.220839 Sum squared resid 5.070303 ????Schwarz criterion 1.359612 Log likelihood -15.92300 ????Hannan-Quinn criter. 1.266075 F-statistic 59.65501 ????Durbin-Watson stat 0.793209 Prob(F-statistic) 0.000000 请回答以下问题： 1．请写出Eviews中得到下图使用的命令 根据该图你可以得出什么结论？ LnY和lnK呈现线性关系。 2．根据Eviews输出结果写出回归方程，并说明解释变量的经济意义。 在职工人数不变的条件下，资产增加1%，工业总产值增加0.61%； 3．对回归模型进行统计检验。 （1）拟合优度检验 R2=0.81，在被解释变量lnY的总变差中，有81%可以由解释变量lnK和lnL解释。 （2）变量的显著性检验 H0：β1=0 H1：β1≠0 拒绝原假设，解释变量lnK是显著的。 H0：β2=0 H1：β2≠0 无法拒绝原假设，解释变量lnL不显著。 （3）方程的显著性检验 H0：β1=β2=0 H1：βj不全为0 拒绝原假设，模型表示的线性关系是显著的。 4．为了检验模型是否存在异方差性，绘制解释变量lnK对残差序列平方的散点图。 在Eviews中得到该图的命令为： （1）genr e=resid （2）scat lnk e^2 5．进一步使用White检验模型是否存在异方差性，得到的估计结果如下表所示： Dependent Variable: E^2 Method: Least Squares Date: 06/20/13 Time: 22:49 Sample: 1 31 Included observations: 31 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C 0.713671 4.134358 0.172619 0.8643 LNK 0.082186 1.902595 0.043197 0.9659 LNL -0.445474 1.988638 -0.224009 0.8246 LNK^2 -0.007483 0.253142 -0.029559 0.9767 LNL^2 -0.021623 0.309824 -0.069791 0.9449 LNK*LNL 0.047480 0.535660 0.088638 0.9301 R-squared 0.117787 ????Mean dependent var 0.163558 Adjusted R-squared -0.058655 ????S.D. dependent var 0.314763 S.E. of regression 0.323863 ????Akaike info criterion 0.754992 Sum squared resid 2.622178 ????Schwarz criterion 1.032538 Log likelihood -5.702373 ????Hannan-Quinn criter. 0.845465 F-statistic 0.667567 ????Durbin-Watson stat 0.599976 Prob(F-sta