计量经济学计算题题库

1五、简答题1给定一元线性回归模型TTTXY10N,21（1）叙述模型的基本假定；（2）写出参数0和1的最小二乘估计公式；（3）说明满足基本假定的最小二乘估计量的统计性质；（4）写出随机扰动项方差的无偏估计公式。2对于多元线性计量经济学模型TKTTTTXXY321N，21（1）该模型的矩阵形式及各矩阵的含义；（2）对应的样本线性回归模型的矩阵形式；（3）模型的最小二乘参数估计量。6线性回归模型的基本假设。违背基本假设的计量经济模型是否可以估计五、简答题1答（1）零均值，同方差，无自相关，解释变量与随机误差项相互独立（或者解释变量为非随机变量）（2）NTTTXY12，XY10（3）线性即，无偏性即，有效性即（4）212NENT，其中NTTNTNTNTNTYXYXYE1121212122答（1）NXBY；121NY1212121KNNKXX1210KNB121NN（2）EBX；（3）1。6答2（1）随机误差项具有零均值。即EI0I1,2,N（2）随机误差项具有同方差。即VARI2I1,2,N（3）随机误差项在不同样本点之间是独立的，不存在序列相关。即COVJI,0IJI,J1,2,N（4）解释变量KX,21是确定性变量，不是随机变量，随机误差项与解释变量之间不相关。即COVIJ,0J1,2,KI1,2,N（5）解释变量之间不存在严重的多重共线性。（6）随机误差项服从零均值、同方差的正态分布。即IN0,2I1,2,N六、一元计算题某农产品试验产量Y（公斤/亩）和施肥量X（公斤/亩）7块地的数据资料汇总如下25IX305I71IX429812IY857312IYX后来发现遗漏的第八块地的数据X，Y。要求汇总全部8块地数据后分别用小代数解法和矩阵解法进行以下各项计算，并对计算结果的经济意义和统计意义做简要的解释。1该农产品试验产量对施肥量X（公斤/亩）回归模型UBXA进行估计。2对回归系数（斜率）进行统计假设检验，信度为005。3估计可决系数并进行统计假设检验，信度为005。4计算施肥量对该农产品产量的平均弹性。5令施肥量等于50公斤/亩，对农产品试验亩产量进行预测，信度为005。6令施肥量等于30公斤/亩，对农产品试验平均亩产量进行预测，信度为001。所需临界值在以下简表中选取T0025,62447T0025,72365T0025,82306T0005,63707T0005,73499T0005,83355F005,1,7559F005,2,7474F005,3,7435F005,1,6599F005,2,6514F005,3,6476小代数解法首先汇总全部8块地数据387181XIII25520275NII81375422771712XXII12177172105072871812III10507202109072881812XXIII10907828751453888718YII3050400345025431081NI2771712YYII8371429727013373002871812II1337300400214973002881812YYII149730088345029487577171XXXIIII31228577735011423087181YYIIII1142302040012223088181XYXIII122230834375431253636251该农产品试验产量对施肥量X（公斤/亩）回归模型UBXAY进行估计5012814362IXYB428345012375421XBYAX8统计意义当增加1个单位，Y平均增加25011个单位。经济意义当施肥量增加1公斤，亩产量平均增加25011公斤。2对回归系数（斜率）进行统计假设检验，信度为005。1222KNXBYII4956188530259472IBXS853602122H0B0H1B0BST20117839T（24476,05T）拒绝假设H0B0,接受对立假设H1B0统计意义在95置信概率下，25011与B0之间的差异不是偶然的，B25011不是由B0这样的总体所产生的。经济意义在95置信概率下，施肥量对亩产量的影响是显著的。3估计可决系数并进行统计假设检验，信度为005。958609487135022IYXBR统计意义在Y的总变差中，有9586可以由X做出解释。回归方程对于样本观测点拟合良好。经济意义在亩产量的总变差中，有9586是可以由施肥量做出解释的。0202195813895606,1052FKNRF拒绝假设20接受对立假设021统计意义在95的置信概率下，回归方程可以解释的方差与未被解释的方差之间的差异不是偶然的，958602R不是由02这样的总体产生的。5经济意义在95的置信概率下，施肥量对亩产量的解释作用是显著的。4计算施肥量对该农产品产量的平均弹性。YXB250112543170199统计意义就该样本而言，X增加1将使Y增加0199。经济意义8块地的施肥量每增加1将使农产品产量增加0199。5令施肥量等于50公斤/亩，对农产品试验亩产量进行预测，信度为005。000512834BAY345282501150470329（公斤/亩）2098145370495612020XSIYXN002020YYSKNTSKTP5129473794737508810Y统计意义在95的置信概率下，当X050时，区间44781,492847将包含总体真值0Y经济意义在95的置信概率下，当施肥量为50公斤时，亩产量在44781到492847公斤之间。6令施肥量等于30公斤/亩，对农产品试验平均亩产量进行预测，信度为001。000512834XXBAY345282501130420308（公斤/亩）083814573096122020XSIN002020YYSKNTESKTYP018373848373840964116090统计意义在99的置信概率下，当X030时，区间40916,431466将包含总体真值0YE。6经济意义在99的置信概率下，当施肥量为30公斤时，平均亩产量在40916到431466公斤之间。七、二元计算题设某商品的需求量Y（百件），消费者平均收入1X（百元），该商品价格2X（元）的统计数据如下（至少保留三位小数）8001X8026014392674502740390Y69202Y4500N10经TSP计算部分结果如下（表一、表二、表三中被解释变量均为,N10）表一VARIABLECOEFFICIENTSTDERRORTSTAT2TAILSIGC9946929513472571738309650000X12501895407536147331986000013X26580743013759059478284360002RSQUARED0949336MEANOFDEPENDENTVAR8000000ADJUSTEDRSQUARED0934860SDOFDEPENDENTVAR1957890SEOFREGRESSION4997021SUMOFSQUAREDRESID1747915DURBINWATSONSTAT1142593FSTATISTICS6558230表二VARIABLECOEFFICIENTSTDERRORTSTAT2TAILSIGC384000083069248462264930002X1520000009656604538491590001RSQUARED0783768MEANOFDEPENDENTVAR8000000ADJUSTEDRSQUARED0756739SDOFDEPENDENTVAR1957890SEOFREGRESSION9656604SUMOFSQUAREDRESID7460000DURBINWATSONSTAT1808472FSTATISTICS2899732表三7VARIABLECOEFFICIENTSTDERRORTSTAT2TAILSIGC140000085513157163717500000X2100000013693064730296740000RSQUARED0869565MEANOFDEPENDENTVAR8000000ADJUSTEDRSQUARED0853261SDOFDEPENDENTVAR1957890SEOFREGRESSION7500000SUMOFSQUAREDRESID4500000DURBINWATSONSTAT0666667FSTATISTICS5333333完成以下任务，并对结果进行简要的统计意义和经济意义解释（要求列出公式、代入数据及计算结果，计算结果可以从上面直接引用）。一1建立需求量对消费者平均收入、商品价格的线性回归方程并进行估计。2对偏回归系数斜率进行检验，显著性水平005。3估计多重可决系数，以显著性水平005对方程整体显著性进行检验。并估计校正可决系数。4计算商品需求量分别与消费者平均收入和商品价格的偏相关系数。5用BETA系数分析商品需求量对消费者平均收入的变化以及商品需求量对商品价格的变化哪个更敏感。6需求量对收入的弹性以及需求量对价格的弹性分别是多少。7假如提高消费者收入和降低价格是提高商品需求量的两种可供选择的手段，你将建议采用哪一个，为什么二8建立需求量对消费者平均收入的回归方程并进行估计。9估计可决系数，以显著性水平005对方程整体显著性进行检验。三设消费者平均收入为700元、商品价格为5元10用需求量对消费者平均收入、商品价格的回归方程，对需求量进行均值区间预测，显著性水平001。11在需求量对消费者平均收入的回归方程和需求量对商品价格的回归方程中，选择拟合优度更好的一个回归方程，对需求量进行均值区间预测，显著性水平001。12请对以上全部分析过程、结果和需要进一步解决的问题做出说明。小代数解法一1建立需求量对消费者平均收入、商品价格的线性回归方程并进行估计。801NY8101NX61022NX22Y67450108080345082121XNX740108810022390106630111YYX692010808520222XN450010806300111X439108641UY2021211XXYY2413015250189521212250658074320XY802501895865807436994692910994692925081951X65807432统计意义当2保持不变，1增加1个单位，Y平均增加250单位；当1X保持不变，2增加1个单位，Y平均减少658单位。经济意义当商品价格保持不变，消费者平均收入增加100元，商品需求平均增加250件；当消费者平均收入不变，商品价格升高1元，商品平均减少658件。2对偏回归系数斜率进行检验，显著性水平005。2122YXYE3450250189552065807433001747915122KN970405721211XXS2413007536212122097137590091ST7536089233199T7,0252365拒绝假设10，接受对立假设01统计意义在95置信概率下，58921与之间差异不是偶然的，501892不是由01这样的总体所产生的。经济意义在95置信概率下，消费者平均收入对该商品的需求量的影响是显著的。0200212ST375984647827T7,052365拒绝假设2，接受对立假设021统计意义在95置信概率下，58762与之间的差异不是偶然的，580762不是由所02这样的总体产生的。经济意义在95置信概率下，商品价格对该商品的需求量的影响是显著的。3估计多重可决系数，以显著性水平005对方程整体显著性进行检验。估计校正可决系数。94303528722YR统计意义在Y的总变差中，有9493可以由1X2做出解释。回归方程对于样本观测点拟合良好。经济意义在商品需求量的总变差中，有9493是可以由消费者平均收入、商品价格做出解释的。020217,2052458236120943FKNRF所以，拒绝假设020,接受对立假设1统计意义在95的置信概率下，回归方程可以解释的方差与未被解释的方差之间的差异不是偶然的，94302R不是由02这样的总体产生的。10经济意义在95的置信概率下，消费者平均收入和该商品价格在整体上对商品需求量的解释作用是显著的。1122RKNR943012009349统计意义用方差而不用变差，考虑到自由度，剔除解释变量数目与样本容量的影响，使具有不同样本容量和解释变量数目的回归方程可以对拟合优度进行比较。4计算商品需求量分别与消费者平均收入和商品价格的偏相关系数。2121XRX748603104211YYX5522XRYX9320430221121XYXXYRR781904615822221112XYXXYR5930830922统计意义在控制2的影响下，1与Y的相关程度为07819；在控制1X的影响下，2与Y的相关程度为08750。经济意义在控制商品价格的影响下，消费者平均收入与商品需求量的相关程度为07819；在控制消费者平均收入的影响下，商品价格与商品需求量的相关程度为08750。由于21XYR12XY，所以商品价格要比消费者平均收入与商品需求量相关程度高。5用BETA系数分析商品需求量对消费者平均收入的变化以及商品需求量对商品价格的变化哪个更敏感。211YX25018953450104260统计意义1X增加一个标准差，将使Y增加04260个标准差。经济意义消费者平均收入每增加1个标准差，将使商品需求量增加04260个标准差。1122YX6580743345006137统计意义X增加一个标准差，将使Y减少06137个标准差。经济意义商品价格每增加1个标准差，将使商品需求量减少06137个标准差。由于21商品需求量对商品价格的变化要比商品需求量对消费者平均收入的变化更敏感。6需求量对收入的弹性以及需求量对价格的弹性分别是多少。YX1125018958002501895统计意义就该样本而言，1增加1将使Y增加02501895。经济意义就该样本而言，消费者平均收入每增加1，将使商品需求量增加02501895。YX22658074380604936统计意义2增加1，将使Y减少04936。经济意义商品价格每增加1，将使商品需求量减少04936。由于21商品需求量对商品价格的变化要比商品需求量对消费者平均收入的变化更敏感。7假如提高消费者收入和降低价格是提高商品需求量的两种可供选择的手段，你将建议采用哪一个，为什么由于21和21，商品需求量对商品价格的变化要比商品需求量对消费者平均收入的变化更敏感。因此采用降低价格的手段对提高商品需求量的效果更好。二8建立需求量对消费者平均收入的回归方程并进行估计。1BXAY25021XY4388XBYA11254312统计意义当1X增加1个单位，Y平均增加52个单位。经济意义当消费者平均收入增加100元，该商品需求量平均增加520件。9估计可决系数，以显著性水平005对方程整体显著性进行检验。783034512212YXBR统计意义在Y的总变差中，有7838是可以由1X做出解释的。回归直线对样本观测点拟合良好。经济意义在商品需求量中，有7838是可以由消费者平均收入做出解释的。0200218,105232972810783FKNRF所以，拒绝假设020，接受对立假设2统计意义在95的置信概率下，回归方程可以解释的方差与未被解释的方差之间的差异是偶然的，78302R不是由02这样的总体产生的。经济意义在95的置信概率下，消费者平均收入对商品需求量的解释作用是显著的。1122RKNR78301007567统计意义用方差而不用变差，考虑到自由度，剔除解释变量数目与样本容量的影响，使具有不同样本容量和解释变量数目的回归方程可以对拟合优度进行比较。三设消费者平均收入为700元、商品价格为5元10用需求量对消费者平均收入、商品价格的回归方程，对需求量进行均值区间预测，显著性水平001。02010XY99469292501895765807435840788（百件）21212102100221020XXXXSN1322241301416587658710924255155002020YYSKNTESKNTYP0152493785149378097150统计意义在99的置信概率下，当50201X，时区间75151,93007将包含总体真值0YE。经济意义在99的置信概率下，当消费者平均收入为700元，商品价格为5元，商品平均需求量在7515件到9301件之间。11在需求量对消费者平均收入的回归方程和需求量对商品价格的回归方程中，选择拟合优度更好的一个回归方程，对需求量进行均值区间预测，显著性水平001。由于需求量对消费者平均收入的回归方程拟合优度78302R、75602均低于需求量对商品价格的回归方程拟合优度86902R、85302，故选择需求量对商品价格的回归方程进行预测。90142XBAY（百件）22KNXY256132SXY20210738605621002020YYSKNTESKNTP738659738659018100统计意义在99的置信概率下，当时2X，区间80812，99188将包含总体真值0YE。经济意义在99的置信概率下，商品价格为5元时商品平均需求量在8081到9919件之间。12请对以上全部分析过程、结果和需要进一步解决的问题做出说明142158074365092469XY2104XY2R094930869609349085330Y84078890预测区间全距17856930067751511837619918880812结论需求量对商品价格、消费者平均收入的回归方程总的来说优于需求量对商品价格的回归方程。在整个分析过程中未对多重共线性、异方差和自相关进行检验和处理。五、简答题1简述多重共线性的含义。5简述异方差性的含义。10简述序列相关性的含义。1答对于模型IKIIIIXXY210I1,2,N其基本假设之一是解释变量,1是互相独立的。如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。如果存在021KIIICCI1,2,N其中C不全为0，即某一个解释变量可以用其它解释变量的线性组合表示，则称为完全共线性。5答对于模型IKIIIIXXY210I1,2,N同方差性假设为2IVAR常数I1,2,N15如果出现2IIIXFVARI1,2,N即对于不同的样本点，随机误差项的方差不再是常数，而互不相同，则认为出现了异方差性。10答对于模型IKIIIIXXY210I1,2,N随机误差项互相独立的基本假设表现为COVIJ,IJ，I,J1,2,N如果对于不同的样本点，随机误差项之间不再是完全互相独立，而是存在相关关系，即,JI0JIEIJ，I,J1,2,N则认为出现了自相关性。二计算题和分析题1考察以下分布滞后模型UXBXBXBYTTTTTTTTA543210假如用2阶有限多项式变换估计这个模型后得TTZY058ZTT2104式中，XZITITIITTIITTXX323130,求原模型中各参数的估计值；试估计X对Y的短期影响乘数、长期影响乘数和各期延期过渡性乘数。2考察以下分布滞后模型UXBXBYTTTTTTA3210假如用2阶有限多项式变换估计这个模型后得TTZY085ZTT2140516式中，XZZITITIITTIITTXX30230130,求原模型中的各参数的估计值；试估计X对Y的短期影响乘数、长期影响乘数和各期延期过渡性乘数。3考虑如下回归模型XXTTTY12360148032T62726426R20727其中，Y通货膨胀率；X生产设备使用率生产设备使用率对通货膨胀率的短期影响和长期影响分别是多大如果你手中无原始数据，并让你估计下列回归模型UXBYTTTT1321你怎样估计生产设备使用率对通货膨胀率的短期影响和长期影响4对于下列估计模型投资函数YYTTTTTI3210480612消费函数CYTTTC580其中，I为投资、Y为收入、C为消费。试分别计算投资、消费的短期影响乘数和长期影响乘数，并解释其经济含义。5表84给出了某行业19751994年的库存额（Y）和销售额（X）的资料。试利用分布滞后模型UBXBYTTTTTTA3210，建立库存函数（用2阶有限多项式变换估计这个模型）。表84某行业19751994年的库存额（Y）和销售额（X）的资料年份XY年份XY197526480450691985410036822119762774050642198644869779651977282365187119874644984655197827280520701988502829081519793021952709198953555970741980307965381419905285910164019813089654939199155917102440171982331135812319926201710771019833503260043199371398120870198437335633831994820781471306表85给出了美国19701987年间个人消费支出（C）与个人可支配收入（I）的数据（单位10亿美元，1982年为基期）表85美国19701987年间个人消费支出（C）与个人可支配收入（I）的数据年份CI年份CI197014920166811979200442212619711538817284198020044221431972162191797419812024222486197316896191631982205072261519741674018966198321460233191975171191931719842249324698197618039200101985235482542819771883820666198624552264091978196102167419872521026863考虑以下模型UIACTT21CBT13请回答以下问题估计以上两模型；估计边际消费倾向（MPC）7接上题，如果考虑如下模型UIATTLNLN21CBBCT13L请回答以下问题估计以上两模型；估计个人消费支出对个人可支配收入的弹性系数。8表86给出某地区19701991年固定资产投资（Y）与销售额（X）的资料（单位亿元）。表86某地区19701991年固定资产投资（Y）与销售额（X）的资料年份YX年份YX197036995280519811286816812919713360559061982123971633511819723542630271983117351725471973423572931198413961190682197452488479019851528819453819755366865891986137951946571976585398797198714106206326197767481132011988163452235411978781312690519891838023272419799513143936199019261239459198011260154391199118281235142试就下列模型，按照一定的处理方法估计模型参数，并解释模型的经济意义，检验模型随机误差项的一阶自相关性。设定模型UXYTTBA，运用局部调整假定。设定模型TT，运用自适应预期假定。运用阿尔蒙多项式变换法，估计分布滞后模型UXBXBXBYTTTTTTTA43210四、计算题和分析题11解A0850BA0511205045010085202405204540101B3A3192053045901009540416054045160100755125205504525010025X对Y的短期影响乘数为0B05X对Y的长期影响乘数为I0508510950702542519X对Y的各期延期过渡性乘数分别为B1085，21，B3095，B407，5025。22解A050A081B1120810350400762024081203540400093A319208130359040174X对Y的短期影响乘数为0B081X对Y的长期影响乘数为I081076009174026X对Y的各期延期过渡性乘数分别为1076，B2009，317433解生产设备使用率对通货膨胀率的短期影响为01408，长期影响为037680140902360。生产设备使用率对通货膨胀率的短期影响为B2，长期影响为B2/13。44解投资的短期影响乘数为06，表示当期收入YT每变化一个单位，投资平均变化06个单位。投资的长期影响乘数为2006080402，表示收入Y每变化一个单位，由于滞后效应投资平均变化合计为2个单位。消费的短期影响乘数为058，表示当期收入YT每变化一个单位，投资平均变化058个单位。消费的长期影响乘数约为0659058/（1022），表示收入Y每变化一个单位，由于滞后效应消费平均变化合计为0659个单位。55解LSYCPDLX,3,2DEPENDENTVARIABLEYMETHODLEASTSQUARESDATE02/26/05TIME2304SAMPLEADJUSTED19781994INCLUDEDOBSERVATIONS17AFTERADJUSTINGENDPOINTS20VARIABLECOEFFICIENTSTDERRORTSTATISTICPROBC64196012130157301367500100PDL0111568620195928590451600001PDL0200657520176055037347207148PDL0304608290181199254321600245RSQUARED0996230MEANDEPENDENTVAR8197653ADJUSTEDRSQUARED0995360SDDEPENDENTVAR2785539SEOFREGRESSION1897384AKAIKEINFOCRITERION4321154SUMSQUAREDRESID4680087SCHWARZCRITERION4517204LOGLIKELIHOOD3272981FSTATISTIC1145160DURBINWATSONSTAT1513212PROBFSTATISTIC0000000LAGDISTRIBUTIONOFXICOEFFICIENTSTDERRORTSTATISTIC|0063028017916351797|1115686019593590452|2076178017820427495|3055495025562217104SUMOFLAGS199398006785293877DEPENDENTVARIABLEYMETHODLEASTSQUARESDATE02/26/05TIME2313SAMPLEADJUSTED19781994INCLUDEDOBSERVATIONS17AFTERADJUSTINGENDPOINTSVARIABLECOEFFICIENTSTDERRORTSTATISTICPROBC64196012130157301367500100Z00630281017916035179690003821Z109874100525307187968200827Z204608290181199254321600245RSQUARED0996230MEANDEPENDENTVAR8197653ADJUSTEDRSQUARED0995360SDDEPENDENTVAR2785539SEOFREGRESSION1897384AKAIKEINFOCRITERION4321154SUMSQUAREDRESID4680087SCHWARZCRITERION4517204LOGLIKELIHOOD3272981FSTATISTIC1145160DURBINWATSONSTAT1513212PROBFSTATISTIC0000000YTAB0XTB1XT1B2XT2B3XT3UT6419601063028XT115686XT1076178XT2055495XT3UT6解LSCONSCIDEPENDENTVARIABLECONSMETHODLEASTSQUARESDATE02/27/05TIME1207SAMPLE19701987INCLUDEDOBSERVATIONS18VARIABLECOEFFICIENTSTDERRORTSTATISTICPROBC21555133417468630734100000I10073180015714641040800000RSQUARED0996122MEANDEPENDENTVAR1954783ADJUSTEDRSQUARED0995879SDDEPENDENTVAR3075279SEOFREGRESSION1974147AKAIKEINFOCRITERION8907759SUMSQUAREDRESID6235611SCHWARZCRITERION9006690LOGLIKELIHOOD7816983FSTATISTIC4109333DURBINWATSONSTAT1302084PROBFSTATISTIC000000022LSCONSCIAR1DEPENDENTVARIABLECONSMETHODLEASTSQUARESDATE02/27/05TIME1210SAMPLEADJUSTED19711987INCLUDEDOBSERVATIONS17AFTERADJUSTINGENDPOINTSCONVERGENCEACHIEVEDAFTER4ITERATIONSVARIABLECOEFFICIENTSTDERRORTSTATISTICPROBC25245715061194498809500002I10233690022749449853500000AR102557950251946101527903272RSQUARED0996423MEANDEPENDENTVAR1982006ADJUSTEDRSQUARED0995911SDDEPENDENTVAR2937879SEOFREGRESSION1878532AKAIKEINFOCRITERION8862813SUMSQUAREDRESID4940433SCHWARZCRITERION9009851LOGLIKELIHOOD7233391FSTATISTIC1949685DURBINWATSONSTAT2056004PROBFSTATISTIC0000000INVERTEDARROOTS26WHITEHETEROSKEDASTICITYTESTFSTATISTIC0467959PROBABILITY0635730OBSRSQUARED1065257PROBABILITY0587060TESTEQUATIONDEPENDENTVARIABLERESID2METHODLEASTSQUARESDATE02/27/05TIME1215SAMPLE1971198723INCLUDEDOBSERVATIONS17VARIABLECOEFFICIENTSTDERRORTSTATISTICPROBC46502594580279101527803272I39263054180833093912003636I200008690000943092245703719RSQUARED0062662MEANDEPENDENTVAR2906137ADJUSTEDRSQUARED0071243SDDEPENDENTVAR2958256SEOFREGRESSION3061821AKAIKEINFOCRITERION1444502SUMSQUAREDRESID1312464SCHWARZCRITERION1459206LOGLIKELIHOOD1197827FSTATISTIC0467959DURBINWATSONSTAT2094745PROBFSTATISTIC0635730LSCONSCICONS1DEPENDENTVARIABLECONSMETHODLEASTSQUARESDATE02/27/05TIME1219SAMPLEADJUSTED19711987INCLUDEDOBSERVATIONS17AFTERADJUSTINGENDPOINTSVARIABLECOEFFICIENTSTDERRORTSTATISTICPROBC23172194843442478424000003I09764240152882638678000000CONS100426840156425027286907889RSQUARED0996181MEANDEPENDENTVAR1982006ADJUSTEDRSQUARED0995636SDDEPENDENTVAR2937879SEOFREGRESSION1940801AKAIKEINFOCRITERION8928034SUMSQUAREDRESID5273391SCHWARZCRITERION9075071LOGLIKELIHOOD7288829FSTATISTIC1826141DURBINWATSONSTAT1454971PROBFSTATISTIC000000024H1DW/2VAR1/1BN11454971/205287/1125845196H0025认为不存在自相关。以上两个模型的边际消费倾向分别为1023和097。7解LSLOGCONSCLOGIDEPENDENTVARIABLELOGCONSMETHODLEASTSQUARESDATE02/27/05TIME1233SAMPLE19701987INCLUDEDOBSERVATIONS18VARIABLECOEFFICIENTSTDERRORTSTATISTICPROBC08867220129384685340500000LOGI11026980016875653442000000RSQUARED0996267MEANDEPENDENTVAR7566413ADJUSTEDRSQUARED0996033SDDEPENDENTVAR0156812SEOFREGRESSION0009876AKAIKEINFOCRITERION6292965SUMSQUAREDRESID0001561SCHWARZCRITERION6194035LOGLIKELIHOOD5863669FSTATISTIC4269865DURBINWATSONSTAT1411361PROBFSTATISTIC0000000LSLOGCONSCLOGILOGCONS1DEPENDENTVARIABLELOGCONSMETHODLEASTSQUARES25DATE02/27/05TIME1235SAMPLEADJUSTED19711987INCLUDEDOBSERVATIONS17AFTERADJUSTINGENDPOINTSVARIABLECOEFFICIENTSTDERRORTSTATISTICPROBC09968110200071498230000002LOGI11320890168712671017200000LOGCONS100154190151920010149109206RSQUARED0996162MEANDEPENDENTVAR7581621ADJUSTEDRSQUARED0995614SDDEPENDENTVAR0147321SEOFREGRESSION0009757AKAIKEINFOCRITERION6262887SUMSQUAREDRESID0001333SCHWARZCRITERION6115850LOGLIKELIHOOD5623454FSTATISTIC1816849DURBINWATSONSTAT1657783PROBFSTATISTIC0000000H1DW/2VAR1/1BN11657783/2068712/70717212196H0025认为不存在自相关。以上两个模型中消费支出的收入弹性分别为1102和1132。8解LSYCXY1DEPENDENTVARIABLEYMETHODLEASTSQUARESDATE02/27/05TIME2148SAMPLEADJUSTED19711991INCLUDEDOBSERVATIONS21AFTERADJUSTINGENDPOINTSVARIABLECOEFFICIENTSTDERRORTSTATISTICPROB26C15139794732030319942700050X06296870097844643558900000Y102713530114862236242000296RSQUARED0987133MEANDEPENDENTVAR1092167ADJUSTEDRSQUARED0985703SDDEPENDENTVAR5178550SEOFREGRESSION6192012AKAIKEINFOCRITERION6615961SUMSQUAREDRESID6901383SCHWARZCRITERION6765178LOGLIKELIHOOD6646759FSTATISTIC6904436DURBINWATSONSTAT1519458PROBFSTATISTIC0000000H1DW/2VAR1/1BN11519458/2097842/21231825196H0025认为不存在自相关。A1513979/10271353207779B0629687/102713530864187YTXTET2077790864187XTETLSYCXY1DEPENDENTVARIABLEYMETHODLEASTSQUARESDATE03/09/05TIME2048SAMPLEADJUSTED19711991INCLUDEDOBSERVATIONS21AFTERADJUSTINGENDPOINTSVARIABLECOEFFICIENTSTDERRORTSTATISTICPROBC1513979473203031994270005027X06296870097844643558900000Y102713530114862236242000296RSQUARED0987133MEANDEPENDENTVAR1092167ADJUSTEDRSQUARED0985703SDDEPENDENTVAR5178550SEOFREGRESSION6192012AKAIKEINFOCRITERION6615961SUMSQUAREDRESID6901383SCHWARZCRITERION6765178LOGLIKELIHOOD6646759FSTATISTIC6904436DURBINWATSONSTAT1519458PROBFSTATISTIC0000000H1DW/2VAR1/1BN11519458/2097842/21231825196H0025认为不存在自相关。A1513979/10271353207779B0629687/102713530864187YTXTET2077790864187XTETLSYCPDLX,5,2DEPENDENTVARIABLEYMETHODLEASTSQUARESDATE03/09/05TIME2112SAMPLEADJUSTED19751991INCLUDEDOBSERVATIONS17AFTERADJUSTINGENDPOINTSVARIABLECOEFFICIENTSTDERRORTSTATISTICPROBC41041129623415426471400009PDL0100055280100128005521209568PDL020273706005587648985010000328PDL0300891010036794242161300308RSQUARED0984290MEANDEPENDENTVAR1252765ADJUSTEDRSQUARED0980665SDDEPENDENTVAR4358622SEOFREGRESSION6060647AKAIKEINFOCRITERION6643834SUMSQUAREDRESID4775087SCHWARZCRITERION6839885LOGLIKELIHOOD5247259FSTATISTIC2715078DURBINWATSONSTAT1282063PROBFSTATISTIC0000000LAGDISTRIBUTIONOFXICOEFFICIENTSTDERRORTSTATISTIC|0090935016293558107|1036834006971528399|2000553010013005521|3017908009902180843|4018548006671278046|5001368016340008372SUMOFLAGS090497003201282739LSYCPDLX,5,2AR1DEPENDENTVARIABLEYMETHODLEASTSQUARESDATE03/09/