计量经济学（2013——2014）

上机实习指导书2——一元线性回归模型

一、实验目的

（1）将数据输入并建立工作文件 （2）估计参数 （3）进行假设检验 （4）进行点预测和区间预测 （5）对简单的问题进行分析

二、实验要求

（1） 掌握一元线性回归模型的估计方法 （2） 掌握一元线性回归模型的检验方法 （3） 掌握一元线性回归模型的预测方法

三、实验原理

普通最小二乘法

四、实验内容

1．文件 ex2-1.wf1 中的数据为Papke (1995) 用来研究401(k)养老金的参与与该计划的慷慨程度的关系数据的一个子集。变量 prate为有活动账户的符合条件的工人的比例；这是我们想要解释的变量。慷慨程度的测量是这一计划的匹配率mrate。这一变量给出了对于工人每交1美元公司对每一工人的账户平均匹配的数量。例如，如果 mrate = 0.50，那么工人每交1美元公司就匹配50%。 (1) 求出样本中的平均参与率与平均匹配率。 (2) 估计下面的回归方程：

prate??0??1mrate并报告结果及样本容量与拟合优度。

(3) 解释回归方程的截距的含义。解释mrate系数的含义。

???

(1v) 预测mrate = 3.5时 prate的预测值。这一预测结果合理吗？解释这里发生了什么问题。 (v) mrate 解释了多少prate的变异？你认为这一比例够大吗？ 2．利用ex2-2.wf1的数据，请分别按3种函数形式估计模型

（1）yi??+?xi??i（2）yi??xi??i（3）yi??xi??i；yi=yi-y，xi=xi-x估计：（1）?，?；（2）R2；（3）rxy；（4）?i ；从练习中可以引申出什么重要结论。 3．利用ex2-2.wf1的数据， （1）作消费水平对时间的散点图

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计量经济学（2013——2014）

（2）估计消费Y对时间t的一元线性回归模型，并作统计检验 （3）预测1986，1987，1989年的消费水平，并作预测区间

4．利用来自B1ddle 与 Hamermesh (1990)的 ex2-4.wf1 中的数据来研究是否存在花费在睡觉与花费在有收入的工作之间的权衡。我们可以用其中任何一个作为被解释变量。为了具体起见，估计模型：

sleep??0??1totwrk??

(1) 用方程的形式报告你的结果，并给出样本容量及 R。 方程中截距的含义是什么？ (2) 如果 totwrk 增加2小时，估计睡眠时间减少多少？你发现这一影响大吗？

5．利用ex2-5.wf1中的数据来估计一个简单的回归，以使用1Q 得分(1Q)来解释月收入。

(1) 求样本中工资与1Q的平均值。1Q的标准差是多少？(1Q得分已经标准化，因此总体均值为100，标准差等于15。)

(2) 估计一个简单回归模型，其中1Q 一个点的增加会引起工资的固定数量的增加。使用这一模型求1Q增加15点时预计工资增加多少。1Q 解释了大部分的工资的变异吗？

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五、实验步骤

（1）输入数据 （2）输入方程 （3）估计参数 （4）假设检验

（5）预测（点预测和区间预测）

注：最后就某一问题提交实验报告

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上机实习指导书3——多元线性回归模型

一、实验目的

（1）将数据输入并建立工作文件 （2）估计参数 （3）进行假设检验 （4）进行点预测和区间预测

二、实验要求

（1） 掌握多元线性回归模型的估计方法 （2） 掌握多元线性回归模型的检验方法 （3） 掌握多元线性回归模型的预测方法

三、实验原理

普通最小二乘法

四、实验内容

1．卫生部门的官员感兴趣的一个问题是在怀孕期间吸烟对于新生儿健康的影响。新生儿健康的一个测量指标是出生时体重；出生时体重太低会使新生儿患各种疾病。由于除了吸烟之外其他影响新生儿体重的因素可能与吸烟相关，我们应该在模型中考虑这些因素。例如，高收入一般会导致更好地照顾和更好的营养。描述这一原理的一个模型为：

bwght??0??1cigs??2faminc??

(1) ?2最可能的符号是怎样的。

(2) 你认为 c1gs 与 fam1nc 可能相关吗？如果相关解释为什么是正相关或负相关。

(3) 下面利用ex3-1.wf1中的数据分别估计包含和不包含 fam1nc的模型。用方程的形式报告结果，包括样本容量和拟合优度。讨论你的结果，主要关注加入 fam1nc 是否明显的改变了估计的c1gs 对 bwght的影响。

2．利用 ex3-2.wf1 的数据估计以下模型

price??0??1sqrft??2bdrms??

这里，pr1ce为以千美元为单位的房价。 (1) 用方程的形式写出结果。

(2)保持面积不变，如果一所房子多一个卧室估计价格会上升多少?

(3)一所面积为140平方英尺的房子，如果多一个卧室估计价格会上升多少?与 (2)的结果对比一下。 (1v) 面积和卧室数量解释了房价变异的多大比例?

(v) 对于样本中第一所房子 sqrft =2,438 ，bdrms =4。求OLS回归直线对于这所房子的预测值为多少。(v1) 样本中第一所房子的实际售价为300,000美元(即 pr1ce = 300)。求对于这所房子的残差。这表

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计量经济学（2013——2014）

明购买者为这所房子少付或多付钱了吗？ 3. 利用ex3-3.wf1中的数据

(1) 求变量atndrte, pr1GPA与ACT的最小值，最大值和均值。 (2) 估计模型

atndrte??0??1priGPA??2ACT??

并用方程的形式写出结果。解释截距的含义。这有实际意义吗? (3)讨论估计的斜率系数。有什么惊奇地发现吗?

(1v) 如果pr1GPA =3.65，ACT = 20，预测的 atndrte为多少? 你怎样得到的这一结果?样本中有解释变量的值为这些值的学生吗?

(v) 如果对于学生A pr1GPA =3.1，ACT = 21，学生B pr1GPA = 2.1，ACT = 26, 预测的他们的出勤率的差为多少？

4. 下面的模型被用来研究竞选支出是否影响选举结果:

voteA??0??1log(expendA)??2log(expendB)??3prtystrA??

其中voteA 为候选人A得到选票的百分比，expendA与expendB分别为候选人A与B的竞选支出，prtystrA竞选人政党的强大程度(最近的总统投票中投给 A 政党的百分比)。 (1) ?1的含义是什么?

(2) 利用 ex3-4.wf1中的数据估计上面的模型，并用常用的形式报告结果。A的支出是否影响竞选结果？B的支出呢？

五、实验步骤

（1）输入数据 （2）输入方程 （3）估计参数 （4）假设检验

（5）预测（点预测和区间预测）

注：最后就某一问题提交实验报告

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