计量经济学版习题数据

计量经济学(第 3 版)习题数据1第 2 章 一元线性回归模型习 题3简答题、分析与计算题（12）表 1 数据是从某个行业的 5 个不同的工厂收集的，请回答以下问题：估计这个行业的线性总成本函数: ttxby10 和 的经济含义是什么？0b1估计产量为 10 时的总成本。表 1 某行业成本与产量数据总成本 y 80 44 51 70 61产量 x 12 4 6 11 8（13）有 10 户家庭的收入（x，百元）与消费（y，百元）的资料如表 2。表 2 家庭的收入与消费的资料收入 x 20 30 33 40 15 13 26 38 35 43消费 y 7 9 8 11 5 4 8 10 9 10要求：建立消费(y)对收入(x)的回归直线。说明回归直线的代表性及解释能力。在 95%的置信度下检验参数的显著性。在 95%的置信度下，预测当 x=45(百元)时，消费(y)的可能区间（14）假设某国的货币供给量(y)与国民收入(x)的历史数据如表 3 所示：表 3 货币供给量(y)与国民收入(x)数据年 份 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996货币供给量 2.0 2.5 3.2 3.6 3.3 4.0 4.2 4.6 4.8 5.0 5.2 5.8国民收入 5.0 5.5 6.0 7.0 7.2 7.7 8.4 9.0 9.7 10.0 11.2 12.4请回答以下问题：作出散点图，然后估计货币供给量 y 对国民收入 x 的回归方程，并把加归直线画在散点图上。如何解释回归系数的含义？如果希望 1997 年国民收入达到 15.0，那么应该把货币供应量定在什么水平上？（15）我国 1978-2011 年的财政收入 y 和国内生产总值 x 的数据资料如表 4 所示。计量经济学(第 3 版)习题数据2表 4 我国 1978-2011 年中国财政收入和国内生产总值数据年份 财政收入 y国内生产总值 x 年份 财政收入 y国内生产总值 x1978 1132.26 3605.60 1995 6242.2 63216.901979 1146.38 4092.60 1996 7407.99 74163.601980 1159.93 4592.90 1997 8651.14 81658.501981 1175.79 5008.80 1998 9875.95 86531.601982 1212.33 5590.00 1999 11444.08 91125.001983 1366.95 6216.20 2000 13395.23 98749.001984 1642.86 7362.70 2001 16386.04 109027.991985 2004.82 9076.70 2002 18903.64 120475.621986 2122.01 10508.50 2003 21715.25 136613.431987 2199.35 12277.40 2004 26396.47 160956.591988 2357.24 15388.60 2005 31649.29 187423.421989 2664.9 17311.30 2006 38760.2 222712.531990 2937.1 19347.80 2007 51321.78 266599.171991 3149.48 22577.40 2008 61330.35 315974.571992 3483.37 27565.20 2009 68518.3 348775.071993 4348.95 36938.10 2010 83101.51 402816.471994 5218.1 50217.40 2111 103874.43 472619.17试根据资料完成下列问题：建立财政收入对国内生产总值的一元线性回归方程，并解释回归系数的经济意义；求置信度为 95%的回归系数的置信区间；对所建立的回归方程进行检验(包括经济意义检验、估计标准误差评价、拟合优度检验、参数的显著性检验)；若 2012 年国内生产总值为 117253.52 亿元，求 2002 年财政收入预测值及预测区间（ ） 。05.（16）表 5 是 1960-1981 年间新加坡每千人电话数 y 与按要素成本 x 计算的新加坡元人均国内生产总值。这两个变量之间有何关系？你怎样得出这样的结论？表 5 1960-1981 年新加坡每千人电话数与人均国内生产总值年份 y x 年份 y x1960 36 1299 1971 90 27231961 37 1365 1972 102 30331962 38 1409 1973 114 33171963 41 1549 1974 126 34871964 42 1416 1975 141 35751965 45 1473 1976 163 37841966 48 1589 1977 196 4025计量经济学(第 3 版)习题数据31967 54 1757 1978 223 42861968 59 1974 1979 262 46281969 67 2204 1980 291 50381970 78 2462 1981 317 5472计量经济学(第 3 版)习题数据4第 3 章 多元线性回归模型习 题3简答题、分析与计算题（12）表 1 给出某地区职工平均消费水平 ，职工平均收入 和生活费用价格指tytx1数 ，试根据模型： 作回归分析。tx2 tttt uxby210表 1 某地区职工收入、消费和生活费用价格指数年份 tt1t2年份 tytx1t21985 20.10 30.00 1.00 1991 42.10 65.20 0.901986 22.30 35.00 1.02 1992 48.80 70.00 0.951987 30.50 41.20 1.20 1993 50.50 80.00 1.101988 28.20 51.30 1.20 1994 60.10 92.10 0.951989 32.00 55.20 1.50 1995 70.00 102.00 1.021990 40.10 61.40 1.05 1996 75.00 120.30 1.05（13）设有模型 ，试在下列条件下：tttt uxby210 ； ，分别求出 和 的最小二乘估计量。12b21（14）某地区统计了机电行业的销售额 y（万元）和汽车产量 x1（万辆）以及建筑业产值 x2（千万元）的数据如表 2 所示。试按照下面要求建立该地区机电行业的销售额和汽车产量以及建筑业产值之间的回归方程，并进行检验（显著性水平 ） 。05.表 2 某地区机电行业的销售额 、 汽车产量与建筑业产值数据年份 销售额 y 汽车产量 x1建筑业产值 x2 年份 销售额 y汽车产量 x1建筑业产值 x21981 280.0 3.909 9.43 1990 620.8 6.113 32.171982 281.5 5.119 10.36 1991 513.6 4.258 35.091983 337.4 6.666 14.50 1992 606.9 5.591 36.421984 404.2 5.338 15.75 1993 629.0 6.675 36.581985 402.1 4.321 16.78 1994 602.7 5.543 37.141986 452.0 6.117 17.44 1995 656.7 6.933 41.301987 431.7 5.559 19.77 1996 998.5 7.638 45.621988 582.3 7.920 23.76 1997 877.6 7.752 47.381989 596.6 5.816 31.61根据上面的数据建立对数模型：(1)tttt uxbby210lnlln计量经济学(第 3 版)习题数据5所估计的回归系数是否显著？用 p 值回答这个问题。解释回归系数的意义。根据上面的数据建立线性回归模型：(2)tttt uxby210比较模型(1)、(2)的 值。2R如果模型(1)、(2)的结论不同，你将选择哪一个回归模型？为什么？（15）对下列模型进行适当变换化为标准线性模型： uxby210 ueKALQ xby10 )(10uxbe（16）表 3 给出了一个钢厂在不同年度的钢产量。找出表示产量和年度之间关系的方程： ，并预测 2002 年的产量。bxay表 3 某钢厂 1991-2001 年钢产量（单位：千吨）年度 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001千吨 12.2 12.0 13.9 15.9 17.9 20.1 22.7 26.0 29.0 32.5 36.1（17）某产品的产量与科技投入之间呈二次函数模型： uxby210其统计资料如表 4 所示，试对模型进行回归分析。表 4 某产品产量与科技投入数据年份 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000产量 y 30 40 48 60 80 100 120 150 200 300投入 x 2.0 2.8 3.0 3.5 4.0 5.0 5.5 7.0 8.0 10.0（18）表 5 给出了德国 1971-1980 年间消费者价格指数 y（1980=100）及货币供给x（亿德国马克）的数据。表 5 德国 1971-1980 年消费者价格指数与货币供给数据年份 y x 年份 y x1971 64.1 110.02 1980 100.0 237.971972 67.7 125.02 1981 106.3 240.771973 72.4 132.27 1982 111.9 249.25计量经济学(第 3 版)习题数据61974 77.5 137.17 1983 115.6 275.081975 82.0 159.51 1984 118.4 283.891976 85.6 176.16 1985 121.0 296.051977 88.7 190.80 1986 120.7 325.751978 91.1 216.20 1987 121.1 354.931979 94.9 232.41根据表 5 数据进行以下回归：y 对 x；lny 对 lnx； lny 对 x； y 对 lnx。解释各回归结果；对每一个模型求 y 对 x 的变化率；对每一个模型求 y 对 x 的弹性；根据这些回归结果，你将选择那个模型？为什么？（19）根据表 6 的数据估计模型 ttt uxby10表 6 样本数据y 86 79 69 65 62 52 51 51 51 48x 3 7 12 17 25 35 45 55 70 120解释 的含义；1b求 y 对 x 的变化率；求 y 对 x 的弹性；用相同的数据估计下面的回归模型： ttt uxby10你能比较这两个模型的 值吗？为什么？2R如何判断哪一个模型更好一些？（20）表 7 给出了 1960-1982 年间 7 个 OECD 国家（美国、加拿大、德国、意大利、英国、日本、法国）的能源需求指数(y)、实际的 GDP 指数(x 1)、能源价格指数(x 2)的数据，所有指数均以 1970 为基准（1970=100） 。表 7 7 个 OECD 国家能源需求指数、实际 GDP 指数与能源价格指数年份能源需求指数(y)实际 GDP指数(x1)能源价格指数(x 2)年份能源需求指数(y)实际 GDP指数(x1)能源价格指数(x 2)1960 54.1 54.1 111.9 1972 97.2 94.3 98.6计量经济学(第 3 版)习题数据71961 55.4 56.4 112.4 1973 100.0 100.0 100.01962 58.5 59.4 111.1 1974 97.3 101.4 120.11963 61.7 62.1 110.2 1975 93.5 100.5 131.01964 63.6 65.9 109.0 1976 99.1 105.3 129.61965 66.8 69.5 108.3 1977 100.9 109.9 137.71966 70.3 73.2 105.3 1978 103.9 114.4 133.71967 73.5 75.7 105.4 1979 106.9 118.3 144，51968 78.3 79.9 104.3 1980 101.2 119.6 179.01969 83.3 83.8 101.7 1981 98.1 121.1 189.41970 88.9 86.2 97.7 1982 95.6 120.6 190.91971 91.8 89.8 100.3运用柯布道格拉斯生产函数建立能源需求与收入、价格之间的对数需求函数：(3)tttt uxbby210lnlln所估计的回归系数是否显著？用 p 值回答这个问题；解释回归系数的意义；根据上面的数据建立线性回归模型：(4)tttt uxby210比较模型(3)、(4)的 值；2R如果模型(3)、(4)的结论不同，你将选择哪一个回归模型？为什么？（21）表 8 列出了中国 2000 年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上企业制造业非国有企业的工业总产值 Y，资产合计 K 及职工人数 L。设定模型为ueA利用表 8 资料，进行回归分析；中国 2000 年的制造业总体呈现规模报酬不变状态吗？表 8 中国 2000 年制造业业总产值、资产、职工人数统计资料序号 工业总产值 Y（亿元） 资产合计K（亿元） 职工人数L（万人） 序号 工业总产值 Y（亿元） 资产合计K（亿元） 职工人数L（万人）1 3722.70 3078.22 113 17 812.70 1118.81 432 1442.52 1684.43 67 18 1899.70 2052.16 613 1752.37 2742.77 84 19 3692.85 6113.11 2404 1451.29 1973.82 27 20 4732.90 9228.25 2225 5149.30 5917.01 327 21 2180.23 2866.65 806 2291.16 1758.77 120 22 2539.76 2545.63 967 1345.17 939.10 58 23 3046.95 4787.90 2228 656.77 694.94 31 24 2192.63 3255.29 163计量经济学(第 3 版)习题数据89 370.18 363.48 16 25 5364.83 8129.68 24410 1590.36 2511.99 66 26 4834.68 5260.20 14511 616.71 973.73 58 27 7549.58 7518.79 13812 617.94 516.01 28 28 867.91 984.52 4613 4429.19 3785.91 61 29 4611.39 18626.94 21814 5749.02 8688.03 254 30 170.30 610.91 1915 1781.37 2798.9 83 31 325.53 1523.19 4516 1243.07 1808.44 33（22）表 9 列出了某地区家庭人均鸡肉年消费量 Y 与家庭月平均收入 X，鸡肉价格 、1P猪肉价格 与牛肉价格 的相关数据。2P3利用表 9 资料，求出该地区家庭鸡肉消费需求模型： uPbPbXY34231210 lnllnlln试分析该地区家庭鸡肉消费需求是否受猪肉价格 与牛肉价格 的影响。表 9 相关统计数据年份 鸡肉家庭人均年消费量 Y (公斤) 家庭月平均收入 X（元） 鸡肉价格 P1（元/公斤） 猪肉价格 P2（元/公斤） 牛肉价格 P3（元/公斤）1980 2.78 397 4.22 5.07 7.831981 2.99 413 3.81 5.2 7.921982 2.98 439 4.03 5.4 7.921983 3.08 459 3.95 5.53 7.921984 3.12 492 3.73 5.47 7.741985 3.33 528 3.81 6.37 8.021986 3.56 560 3.93 6.98 8.041987 3.64 624 3.78 6.59 8.391988 3.67 666 3.84 6.45 8.551989 3.84 717 4.01 7 9.371990 4.04 768 3.86 7.32 10.611991 4.03 843 3.98 6.78 10.481992 4.18 911 3.97 7.91 11.41993 4.04 931 5.21 9.54 12.411994 4.07 1021 4.89 9.42 12.761995 4.01 1165 5.83 12.35 14.291996 4.27 1349 5.79 12.99 14.361997 4.41 1449 5.67 11.76 13.921998 4.67 1575 6.37 13.09 16.551999 5.06 1759 6.16 12.98 20.332000 5.01 1994 5.89 12.8 21.96计量经济学(第 3 版)习题数据92001 5.17 2258 6.64 14.1 22.162002 5.29 2478 7.04 16.82 23.26（23）在一项对某社区家庭对某种商品需求调查中，得到表 10 的统计数据。请用手工与软件两种方式对该社区家庭对某种商品需求支出作二元线性回归分析，其中手工方式要求以矩阵表达式进行运算。表 10 某社区家庭某商品消费需求统计调查数据（单位：元）序号 对某商品的消费支出 Y商品单价 X1家庭月收入 X21 591.9 23.56 76202 654.5 24.44 91203 623.6 32.07 106704 647.0 32.46 111605 674.0 31.15 119006 644.4 34.14 129207 680.0 35.30 143408 724.0 38.70 159609 757.1 39.63 1800010 706.8 46.68 19300估计回归方程的参数及随机误差项的方差 ，计算 及 。其中已知：22R=1)(X 01.5983