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1.已知回归模型 E N ,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) N 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 区间估计和假设检验 。
(3 )如果 t 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
E E * 100 N
由此有如下新模型
E* ( / 100) ( / 100) N ( / 100)
或 E* * * N *
这里 * / 100 , * / 100 。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
E N ( N * / 12)
或 E ( / 12) N *
可见,估计的截距项不变,而斜率项将为原回归系数的 1/12。
3.假定有如下的回归结果: Y 2.6911 0.4795X ,其中, Y 表示美国的咖啡的消
t t
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:
⑴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)。
⑵截距 2.6911 表示咖啡零售价在 t 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 t 时刻,
价格上升 1 美元 /磅,则平均每天每人消费量减少 0.4795 杯;
⑶不能;
4 .假设王先生估计消费函数(用模型 C a bY u 表示),并获得下列结果:
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