2023年春季学期研究生课程考核。
读书报告、研究报告）实验2
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习题1：天津市粮食市场小麦批发价与面粉零售价的关系研究。
数据在exercise_中。1995 年初，天津市粮食市场的小麦批发**首先放开。在经历5个月的上扬之后，进入平稳波动期。
从2023年8月份开始小麦批发**一路走低。至 2023年12月份，小麦批发**降至是1160元/吨。因为面粉零售**直接关系到居民的日常生活，所以开始时没有与小麦批发**一起放开。
当小麦批发**一路看涨时，2023年1月至2023年6月面粉零售**一直处于2.14元/千克的水平上。2023年7月起，面粉零售**也开始在市场上放开。
受小麦批发****的影响，一个月内面粉零售**从2.14元/千克涨到2.74元/千克。
在这个价位上坚持了11个月之后，面粉零售**开始下降。与小麦批发**的下降相一致，在经历了5年零7个月的变化之后，面粉零售**又恢复到接近开放前2.14元/千克的水平上（2.
17元）。以小麦批发价为因变量，面粉零售价为自变量建立回归模型。请首先采用直接线性函数形式，用reset检验判断模型是否存在设定偏误问题，并给出解决的办法及合理的估计结果。
（提示：直接拟合这些数据效果将很差，观察散点图。
解：根据题意建立以小麦批发价为因变量，面粉零售价为自变量的线性回归模型如下1）
利用eviews得到自变量price和因变量sale的散点图如图1-1所示：
图1-1 自变量price和因变量sale的散点图。
从散点图可以看出sale与price的关系很复杂，建立模型（1）可能效果不太好。
利用eviews进行线性回归，得到表1-1：
表1-1 模型1线性回归表。
从表中可以看出，回归的f检验不能满足α=0.5时的置信水平，参数price的t检验也不显著，所以整体回归效果较差。下面用reset检验判断上述线性模型是否存在设定偏误问题，得到表1-2：
表1-2 模型1的reset检验表。
根据aic和sc准则判断加入的因变量拟合值2次幂和3次幂共2个新的解释变量即可。根据检验结果，f统计量=81.8686，lr统计量=98.
1468，这两个统计量相应的概率值都很小，因此拒绝原假设，即可以认为模型（1）是不合适的，存在设定偏误。
模型修改方案：引入虚拟变量，修改模型如式（22）
回归得到表1-3：
表1-3 模型2的回归统计表。
对模型(2)进行reset检验，得到表1-4：
表1-4 模型2的reset检验统计表。
根据aic和sc准则判断加入的因变量拟合值2次幂共1个新的解释变量即可。根据检验结果，f统计量=0.657，lr统计量=0.
691，这两个统计量相应的概率值都较大，因此不能拒绝原假设，即可以认为模型（2）是合适的，不存在设定偏误。
模型如下：即 2023年7月面粉市场开放前；
2023年7月面粉市场开放后。
习题2：人口数量与医疗机构数量关系分析。
数据在exercise_中，人口数量单位：万人医疗机构数量单位：个。
数据来自2023年《四川省统计年鉴》。为了分析医疗机构与人口数量的关系，建立如下线性模型：number = a+b*population+μ
1）使用ols估计模型（*）一般认为使用截面数据进行回归，容易存在异方差问题，请使用white检验，在α=0.05的水平下，判断是否存在异方差问题。
2）如果存在异方差问题，请分别用残差绝对值的倒数、序列population平方根的倒数，以及序列population的倒数作为权重，用wls重新估计模型，并判断采用哪种权序列回归结果较好。[提示：以序列population平方根的倒数时，生成权序列的命令：
series w2=1/@sqrt(population)]
解：（1）利用eviews使用ols估计模型（*）number = a+b*population+μ，得到表2-1：
表2-1 模型（*）的ols估计统计表。
对模型（*）进行white检验是否存在异方差问题，得到表2-2。
计量经济学作业 2
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