《经济预测与决策》试题.doc

2009级硕士研究生 《经济预测与决策》试卷 专业 人口、资源与环境经济学 学号 1092403 姓名 邱林卉 成绩 题号 一 二 三 四 五 满分 15 15 20 20 30 得分 已知各时期的海产品产量如下表，试利用Eviews软件中建立非线性模型的功能，建立Logistic曲线模型并预测25期的产量。Logistic曲线模型的表达式取形式。（10分） 时期数t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 产量yt 75 85 95 103 136 125 147 171 200 284 334 383 时期数t 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 产量yt 426 449 471 482 495 490 523 479 473 466 487 426 497 解：1、对原始数据yt取倒数。在命令行输入命令：genr y1=1/yt。 2、用三和值法计算参数值。将序列y1的数据三等分：第一段1~8，第二段9~16，第三段17~24。每一段含8个数据，即n=8。得到的计算结果如下： 样本范围 均值 和值 1~8 0.009167 0.073336 9~16 0.002862 0.022896 17~24 0.002090 0.016720 3、根据相应的计算公式计算出各参数值。即L=504.5409，a=7.629667，b=0.262515 4、用非线性最小二乘法估计模型参数。用三和值法计算出的各参数值作为参数初值， 即C(1)=504.5409，C(2)=7.629667，C(3)=0.262515。 然后在主窗口命令行输入：ls y=c(1)/(1+c(2)*exp((-1)*c(3)*t))，按下回车，得到参数的精确估计（结果见表1）。在该窗口直接点击forecast即可对原序列yt进行预测。 表1 NLS估计模型参数结果 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) 498.6247 14.48581 34.42159 0.0000 C(2) 20.82761 6.431517 3.238367 0.0039 C(3) 0.341431 0.037722 9.051318 0.0000 R-squared 0.964042 Mean dependent var 325.2083 Adjusted R-squared 0.960618 S.D. dependent var 167.1984 S.E. of regression 33.18048 Akaike info criterion 9.958269 Sum squared resid 23119.83 Schwarz criterion 10.10553 Log likelihood -116.4992 Durbin-Watson stat 0.542983 5、得到的Logistic曲线模型为： 预测25期的产量为497 分不同年龄、受教育程度、和居住地妇女曾生子女数的样本数据如下表所示。 曾生子女数（CEB） 年龄（AGE） 文化程度（EDU） 居住地（AREA） 1 20 3 1 1 22 4 2 2 24 3 2 1 25 5 1 1 28 5 1 2 30 4 2 2 32 5 1 2 34 5 2 2 36 4 1 3 38 2 2 2 40 3 1 3 42 3 2 3 44 2 2 3 45 2 1 4 48 1 1 5 50 1 2 试建立回归模型分析妇女的年龄（AGE）文化程度（EDU）及居住地（AREA）对其曾生子女数（CEB）的影响。其中，文化程度共有5类，原变量用编码数字1至5代表，分别为文盲或半文盲（1）、小学（2）、初中（3）、高中（4）和大学（5）；居住地分为城市（1）和农村（2）两类。注意：必须按如下规则，设置虚拟变量并赋值： 原始变量值编码 虚拟变量赋值 EDU=1（文盲） 所有DEi=0 EDU=2（小学） DE2=1，其它DEi=0 EDU=3（初中） DE3=1，其它DEi=0 EDU=4（高中） DE4=1，其它DEi=0 EDU=5（大学） DE5=1，其它DEi=0 AREA=1（城市） DU=1 AREA=2（农村） DU=0 解：1、根据题目要求的规则设置虚拟变量并赋值。得到回归模型变量表，见表2。 表2 回归模型变量表 CEB AGE DE2 DE3 DE4 DE5 AREA 1 20 0 1 0 0 1 1 22 0