金融统计作业

张力群经管院10金融2班 10142059

4、“unemploy”数据（eviews可直接打开的数据文件“或者excel文件“来自2023年11月对美国费城50个居民的失业调查（两个变量的含义：age为失业者年龄，weeks为失业周数），试作如下分析：

1）作两个变量的散点图，横轴为age，纵轴为weeks，并注明相关系数。

解：失业年龄（age）与失业周数（weeks）的散点图。

失业年龄（age）与失业周数（weeks）的相关系数为0.66，有较强的正相关，这从图1中也可看出，另外，图1显示，年龄较大的人（比如50岁以上）失业时间多分布在回归线的上方，表明这群人失业问题更严重。

2）作两个变量的基本统计量表。表中的jarque-eera统计量用来检验数据的频率分布是否符合正态分布。其检验原理如下，h0：

数据的频率分布符合正态分布，h1：不符合；p值的判断原理与t检验一样。根据p值判断在5%显著水平下，哪个变量符合正态分布，哪个不符合？

如果将显著水平设为1%，会怎么样？

解：失业年龄（age）与失业周数（weeks）的基本统计量。

表1显示，样本中失业者的平均年龄是36.6岁，平均失业时间是15.5周。其中失业时间的离散程度明显小于年龄的离散程度。

age与weeks的jarque-eera统计量分别为.51，对应的p值分别为0.152（大于.

039（小于5%）。则在5%显著水平下，age的检验结果不显著，weeks的检验结果显著，即age的分布接近正态分布，weeks不接近。

将显著水平设为1%，则均不显著，都接近正态分布。

3）同期美国全国平均失业周数是14.6周，芝加哥是18.4，在5%显著水平下分别检验费城居民的平均失业周数是否与全国、芝加哥一致。

解：检验费城居民的平均失业周数（15.54周）是否与全国（14.6周）一致，h0：费城居民的平均失业周数等于全国，h1：费城居民的平均失业周数不等于全国。

t检验结果：t值0.67，p值0.

51，p值远大于5%，故结果在5%水平下不显著，接受h0，即费城居民的平均失业周数与全国一致。两者间约1周的差距可视为来自采样或数据处理中的误差。

检验费城居民的平均失业周数（15.54周）是否与芝加哥（18.4周）一致，h0：费城居民的平均失业周数等于芝加哥，h1：费城居民的平均失业周数不等于芝加哥。

t检验结果：t值-2.04，p值0.

047，p值小于5%，故结果在5%水平下显著，接受h1，即费城居民的平均失业周数不等于芝加哥。因为费城的周数较小，故费城居民的平均失业周数是小于芝加哥。两者间约3周的差距可视为实质性差距。

二、方差分析。

1、从《商业周刊》“全球1000强”中选择21个金融行业公司，分为三类：银行（bank）、金融服务公司（service）和保险公司（insurance），数据为各公司的市盈率，文件为“或“

1）作各变量的基本统计量表。

解：表2 各变量的基本统计量。

从表中可知平均市盈率中，银行的最低，保险公司较高，金融服务公司最高，但这些差别是反映三者来自不同总体，还是仅仅因为抽样误差，还需要作方差分析。

2）检验三类公司的市盈率的均值是否相同。

解：方差分析的假设：

h0：三种金融公司的市盈率的均值都相等。

h1：三种金融公司的市盈率的均值不全部相等。

方差分析的结果：

f值为0.85，p值为0.45，远大于5%，故不能拒绝h0，即三种金融公司的市盈率的均值都相等。也就是说，购买三种金融公司的**，回报是相似的。