经济数学微积分极限复习资料(编辑修改稿)

经济数学微积分极限复习资料(编辑修改稿)内容摘要：

     0 1 2 1 10 1 2• 消费方程是恰好识别的； • 投资方程是过度识别的； • 模型是可以识别的。 •下列演示中采用了 19781996年的数据，与教科书不同。 ⒉ 数 据 年份 Y I C G 1 9 7 8 3 6 0 6 1 3 7 8 1 7 5 9 469 1 9 7 9 4 0 7 4 1 4 7 4 2 0 0 5 595 1 9 8 0 4 5 5 1 1 5 9 0 2 3 1 7 644 1 9 8 1 4 9 0 1 1 5 8 1 2 6 0 4 716 1 9 8 2 5 4 8 9 1 7 6 0 2 8 6 8 861 19 83 6 0 7 6 2 0 0 5 3 1 8 2 889 1 9 8 4 7 1 6 4 2 4 6 9 3 6 7 5 1 0 2 0 1 9 8 5 8 7 9 2 3 3 8 6 4 5 8 9 817 1 9 8 6 1 0 1 3 3 3 8 4 6 5 1 7 5 1 1 1 2 1 9 8 7 1 1 7 8 4 4 3 2 2 5 9 6 1 1 5 0 1 1 9 8 8 1 4 7 0 4 5 4 9 5 7 6 3 3 1 5 7 6 1 9 8 9 1 6 4 6 6 6 0 9 5 8 5 2 4 1 8 4 7 1 9 9 0 1 8 3 2 0 6 4 4 4 9 1 1 3 2 7 6 3 1 9 9 1 2 1 2 8 0 7 5 1 7 1 0 3 1 6 3 4 4 7 1 9 9 2 2 5 8 6 4 9 6 3 6 124 60 3 7 6 8 1 9 9 3 3 4 5 0 1 1 4 9 9 8 1 5 6 8 2 3 8 2 1 1 9 9 4 4 7 1 1 1 1 9 2 6 1 2 1 2 3 0 6 6 2 0 1 9 9 5 5 9 4 0 5 2 3 8 7 7 2 7 8 3 9 7 6 8 9 1 9 9 6 6 8 4 9 8 2 6 8 6 7 3 2 5 8 9 9 0 4 2 ⒊ 用狭义的工具变量法估计消费方程  . . .012164 799510 31753870 3919359用 Gt作为 Yt的工具变量 • 估计结果显示 D e p e n d e n t V a r i a b l e : C C M e t h o d : T w o S t a g e L e a st S q u a r e s D a t e : 0 4 / 1 1 / 0 3 T i m e : 2 2 : 0 6 S a m p l e ( a d j u st e d ) : 1 9 7 9 1 9 9 6 I n cl u d e d o b se r v a t i o n s: 1 8 a f t e r a d j u st i n g e n d p o i n t s I n st r u m e n t l i st : C G C C 1 V a r i a b l e C o e f f i ci e n t S t d . E r r o r t S t a t i st i c P r o b . C 1 6 4 . 8 0 0 4 9 5 . 4 5 1 8 2 1 . 7 2 6 5 2 9 0 . 1 0 4 8 Y 0 . 3 1 7 5 3 9 0 . 0 3 2 3 7 6 9 . 8 0 7 7 8 6 0 . 0 0 0 0 CC1 0 . 3 9 1 9 3 5 0 . 0 8 7 5 1 4 4 . 4 7 8 5 1 0 0 . 0 0 0 4 R sq u a r e d 0 . 9 9 9 4 3 5 M e a n d e p e n d e n t v a r 9 8 7 5 . 6 6 7 A d j u st e d R sq u a r e d 0 . 9 9 9 3 6 0 S . D . d e p e n d e n t v a r 9 0 2 6 . 7 9 2 S . E . o f r e g r e ssi o n 2 2 8 . 3 8 3 5 S u m sq u a r e d r e si d 7 8 2 3 8 5 . 2 F st a t i st i c 1 3 2 0 0 . 1 0 D u r b i n W a t so n st a t 2 . 0 1 5 6 5 5 P r o b ( F st a t i st i c) 0 . 0 0 0 0 0 0 ⒋ 用间接最小二乘法估计消费方程 C C GY C Gt t t tt t t t            10 11 1 12 120 21 1 22 2 . . .10111263 5940020 81328901 2191863  . . .202122719 263431 32693663 8394822    .    .    .        1 12 222 11 1 210 10 1 200 317539250 39193422164 800368     • C简化式模型估计结果 D e p e n d e n t V a r i a b l e : C C M e t h o d : L e a st S q u a r e s D a t e : 0 4 / 1 1 / 0 3 T i m e : 2 2 : 1 3 S a m p l e ( a d j u st e d ) : 1 9 7 9 1 9 9 6 I n cl u d e d o b se r v a t i o n s: 1 8 a f t e r a d j u st i n g e n d p o i n t s V a r i a b l e C o e f f i ci e n t S t d . E r r o r t S t a t i st i c P r o b . C 6 3 . 5 9 4 0 0 2 7 9 . 1 2 7 9 0 . 2 2 7 8 3 1 0 . 8 2 2 9 CC1 0 . 8 1 3 2 8 9 0 . 1 4 5 3 0 6 5 . 5 9 7 0 6 2 0 . 0 0 0 1 G 1 . 2 1 9 1 8 6 0 . 4 0 2 4 8 2 3 . 0 2 9 1 6 7 0 . 0 0 8 5 R sq u a r e d 0 . 9 9 4 0 7 9 M e a n d e p e n d e n t v a r 9 8 7 5 . 6 6 7 A d j u st e d R sq u a r e d 0 . 9 9 3 2 8 9 S . D . d e p e n d e n t v a r 9 0 2 6 . 7 9 2 S . E . o f r e g r e ssi o n 7 3 9 . 4 5 6 2 A ka i ke i n f o cr i t e r i o n 1 6 . 2 0 0 7 2 S u m sq u a r e d r e si d 8201931. S ch w a r z cr i t e r i o n 1 6 . 3 4 9 1 1 L o g l i ke l i h o o d 1 4 2 . 8 0 6 5 F st a t i st i c 1 2 5 9 . 1 6 3 D u r b i n W a t so n st a t 1 . 5 4 2 6 0 8 P r o b ( F st a t i st i c) 0 . 0 0 0 0 0 0 • Y简化式模型估计结果 D e p e n d e n t V a r i a b l e : Y M e t h o d : L e a st S q u a r e s D a t e : 0 4 / 1 1 / 0 3 T i m e : 2 2 : 1 7 S a m p l e ( a d j u st e d ) : 1 9 7 9 1 9 9 6 I n cl u d e d o b se r v a t i o n s: 1 8 a f t e r a d j u st i n g e n d p o i n t s V a r i a b l e C o e f f i ci e n t S t d . E r r o r t S t a t i st i c P r o。