教材第六章6.11的问题分析,具体数据在实验五文件夹中给出了未经季节调整的零售服装和饰品季度数据(1992年第一季度~2008年第二季度): 考虑下面的模型:
其中,
备择实验步骤:
Salest第二季度数据B1B2D2tB3D3tB4D4tut
1,其他
0,第三季度数据
D2tD3tD4t其他
1,第四季度 0,其他 1,0,
1.建立Eviews工作文件并录入数据(原始数据见文件夹中文件名:实验五-虚拟变量回归模型-备择实验数据6.11)。
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2.估计上述回归。
取第一季度为基准类。则:
SalesD2tD3tD4ttB1B2D2tB3D3tB4D4tut1,0,第二季度数据 其他 第三季度数据 其他 第四季度数据 其他 1,0,1,0,Sales
930.411858.6667tD2t57.60907D3t1338.109D4tse=(60.92140) (61.86597) (61.86597) t= (0.963) (0.931) (21.629) p=(0.3393)(0.3554)(0.0000)
R=0.912955
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3.解释各个系数的含义。
含义:第一季度的销售量为930.4118;第二季度
比第一季度多58.6667;第三季度比第一季度多57.60907;第四季度比第一季度多1338.109;但是只有第四季度t的统计量通过了检验,即第四季度与第一季度是显著不同的;其他各季度与第一季度没有显著差别。
各季度的销售额为:
第一季度:930.4118; 第二季度:989.0785 第三季度:988.0209;第四季度: 2268.521
4.如何利用估计的回归结果消除季节模式
用实际的Y减去方程中估计的Y,即方程的残差;然后加上基础类的均值B:
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