计量经济管理学及财务知识分析标准答案

1、计量经济学全部答案（庞浩）第二版第二章练习题及参考解答 2.1 为研究中国的货币供应量(以货币与准货币M2表示)与国内生产总值(GDP)的相互依存关系，分析表中1990年2007年中国货币供应量（M2）和国内生产总值（GDP）的有关数据: 表2.9 1990年2007年中国货币供应量和国内生产总值(单位:亿元)年份货币供应量M2国内生产总值GDP19901991199219931994199519961997199819992000200120022003200420052006200715293.4 19349.9 25402.2 34879.8 46923.5 60750.5 76094.

2、9 90995.3 104498.5 119897.9 134610.4 158301.9 185007.0 221222.8 254107.0 298755.7 345603.6 403442.2 18718.321826.226937.335260.048108.559810.570142.578060.883024.388479.298000.5108068.2119095.7135174.0159586.7184088.6213131.7251483.2资料来源:中国统计年鉴2008,中国统计出版社对货币供应量与国内生产总值作相关分析，并讲明相关分析结果的经济意义。练习题2.1 参考解

3、答: 计算中国货币供应量(以货币与准货币M2表示)与国内生产总值(GDP)的相关系数为:计算方法: 或 计算结果:M2GDPM210.996426148646GDP0.9964261486461 经济意义: 这讲明中国货币供应量与国内生产总值(GDP)的线性相关系数为0.996426,线性相关程度相当高。2.2 为研究美国软饮料公司的广告费用X与销售数量Y的关系,分析七种要紧品牌软饮料公司的有关数据 表2.10 美国软饮料公司广告费用与销售数量品牌名称广告费用X(百万美元)销售数量Y(百万箱)Coca-Cola Classic131.31929.2Pepsi-Cola92.41384.6Die

4、t-Coke60.4811.4Sprite55.7541.5Dr.Pepper40.2546.9Moutain Dew29.0535.67-Up11.6219.5资料来源:(美) Anderson D R等. 商务与经济统计.机械工业出版社.1998. 405绘制美国软饮料公司广告费用与销售数量的相关图, 并计算相关系数，分析其相关程度。能否在此基础上建立回归模型作回归分析？练习题2.2参考解答美国软饮料公司的广告费用X与销售数量Y的散点图为讲明美国软饮料公司的广告费用X与销售数量Y正线性相关。相关系数为：xyx10.978148015384y0.9781480153841讲明美国软饮料公司的

5、广告费用X与销售数量Y的正相关程度相当高。若以销售数量Y为被解释变量,以广告费用X为解释变量,可建立线性回归模型 利用EViews可能其参数结果为经t检验表明, 广告费用X对美国软饮料公司的销售数量Y确有显著阻碍。回归结果表明，广告费用X每增加1百万美元, 平均讲来软饮料公司的销售数量将增加14.40359(百万箱)。2.3 为了研究深圳市地点预算内财政收入与国内生产总值的关系，得到以下数据：表2.11 深圳市地点预算内财政收入与国内生产总值年 份地点预算内财政收入Y（亿元）本市生产总值(GDP)X（亿元）199021.70171.67199127.33236.66199242.96317.3

6、2199367.25453.14199474.40.634.67199588.02842.481996131.751048.441997142.061297.421998164.391534.731999184.211804.022000221.922187.452001262.492482.492002265.932969.522003290.843585.722004321.474282.142005421.384950.912006500.885813.562007658.066801.57资料来源: 深圳市统计年鉴2008. 中国统计出版社(1)建立深圳地点预算内财政收入对本市生产总值

7、GDP的回归模型；(2)可能所建立模型的参数，解释斜率系数的经济意义；（3）对回归结果进行检验。(4)若是2008年深圳市的本市生产总值为8000亿元，试对 2008年深圳市的财政收入作出点预测和区间预测 ()。练习题2.3参考解答:建立深圳地点预算内财政收入对GDP的回归模型，建立EViews文件，利用地点预算内财政收入（Y）和GDP的数据表，作散点图 可看出地点预算内财政收入（Y）和GDP的关系近似直线关系，可建立线性回归模型： 利用EViews可能其参数结果为 即 （9.8674） (0.0033) t=(2.0736) (26.1038) R2=0.9771 F=681.4064经检验

8、讲明,深圳市的GDP对地点财政收入确有显著阻碍。，讲明GDP解释了地点财政收入变动的近98%，模型拟合程度较好。模型讲明当GDP 每增长1亿元时，平均讲来地点财政收入将增长0.0850亿元。当2008年GDP 为7500亿元时，地点财政收入的点预测值为： （亿元）区间预测：为了作区间预测，取,平均值置信度95%的预测区间为： 利用EViews由GDP数据的统计量得到 n=18则有 取,，平均值置信度95%的预测区间为： 时 （亿元）个不值置信度95%的预测区间为： 即 （亿元）2.4 为研究中国改革开放以来国民总收入与最终消费的关系，搜集到以下数据： 表2.12 中国国民总收入与最终消费 (单

9、位：亿元)年份国民总收入X最终消费Y年份国民总收入X最终消费Y19783645.2172239.1199335260.0221899.919794062.5792633.7199448108.4629242.219804545.6243007.9199559810.5336748.219814889.4613361.5199670142.4943919.519825330.4513714.8199778060.8348140.619835985.5524126.4199883024.2851588.219847243.7524846.3199988479.1555636.919859040.7

10、375986.3200098000.4561516198610274.386821.82001108068.266878.3198712050.627804.62002119095.771691.2198815036.829839.5200313517477449.5198917000.9211164.22004159586.787032.9199018718.3212090.52005184088.697822.7199121826.214091.92006213131.7110595.3199226937.2817203.32007251483.2128444.6资料来源：中国统计年鉴20

11、08. 中国统计出版社，2008. 以分析国民总收入对消费的推动作用为目的，建立线性回归方程，并可能其参数。计算回归可能的标准误差和可决系数。对回归系数进行显著性水平为5%的显著性检验。假如2008年全年国民总收入为300670亿元，比上年增长9.0%，预测可能达到的最终消费水平，并对最终消费的均值给出置信度为95%的预测区间。练习题2.4参考解答：(1)以最终消费为被解释变量Y，以国民总收入为解释变量X，建立线性回归模型： 利用EViews可能参数并检验回归分析结果为: (895.4040) (0.00967)t= (3.3999) (54.8208) n=30(2)回归可能的标准误差即可能

12、的随机扰动项的标准误差，由EViews可能参数和检验结果得, 可决系数为0.9908。(3)由t分布表可查得，由于 ，或由P值=0.000能够看出, 对回归系数进行显著性水平为5%的显著性检验表明, 国民总收入对最终消费有显著阻碍。(4)假如2008年全年国民总收入为300670亿元，预测可能达到的最终消费水平为:(亿元)对最终消费的均值置信度为95%的预测区间为: 由Eviews计算国民总收入X变量样本数据的统计量得: n=30则有 取,，,已知 ,平均值置信度95%的预测区间为： = =（亿元）2.5 美国各航空公司业绩的统计数据公布在华尔街日报1999年年鉴（The Wall Stree

13、t Journal Almanac 1999）上。航班正点到达的比率和每10万名乘客投诉的次数的数据如下资料来源:(美)David R.Anderson资料来源:(美)David R.Anderson等商务与经济统计，第405页，机械工业出版社 表2.13 美国各航空公司业绩的统计数据航空公司名称航班正点率（%）投诉率（次/10万名乘客）西南(Southwest)航空公司81.80.21大陆(Continental)航空公司76.60.58西北(Northwest)航空公司76.60.85美国(US Airways)航空公司75.70.68联合(United)航空公司73.80.74美洲(Am

14、erican)航空公司72.20.93德尔塔（Delta）航空公司71.20.72美国西部(Americawest)航空公司70.81.22环球(TWA)航空公司68.51.25资料来源:(美) Anderson D R等.商务与经济统计. 机械工业出版社.1998，405. (1)画出这些数据的散点图(2)依照散点图。表明二变量之间存在什么关系？(3)可能描述投诉率如何依靠航班按时到达正点率的回归方程。(4)对可能的回归方程斜率的意义作出解释。(5)假如航班按时到达的正点率为80%，可能每10万名乘客投诉的次数是多少？练习题2.5参考解答： 美国各航空公司航班正点到达比率X和每10万名乘客投

15、诉次数Y的散点图为由图形看出航班正点到达比率和每10万名乘客投诉次数呈现负相关关系,利用EViews计算线性相关系数为： XYX1-0.882607Y-0.882607 建立描述投诉率（Y）依靠航班按时到达正点率（X）的回归方程： 利用EViews可能其参数结果为即 （1.017832）（-0.014176） t=(5.718961) (-4.967254) R2=0.778996 F=24.67361从检验结果能够看出, 航班正点到达比率对乘客投诉次数确有显著阻碍。这讲明当航班正点到达比率每提1个百分点, 平均讲来每10万名乘客投诉次数将下降0.07次。假如航班按时到达的正点率为80%，可能

16、每10万名乘客投诉的次数为 （次）2.6 表2.34中是16支公益股票某年的每股帐面价值Y和当年红利X的数据：表2.14 某年16支公益股票每股帐面价值和当年红利公司序号帐面价值Y（元）红利X（元）公司序号帐面价值Y（元）红利X（元）122.442.4912.140.80220.892.981023.311.94322.092.061116.233.00414.481.09120.560.28520.731.96130.840.8467819.2520.3726.431.552.161.6014151618.0512.4511.331.801.211.07（1）分析每股帐面价值和当年红利的相关

17、性?(2) 建立每股帐面价值和当年红利的回归方程；（3）解释回归系数的经济意义。练习题2.6参考解答：1分析每股帐面价值和当年红利的相关性作散布图： 从图形看大概具有一定正相关性，计算相关系数：每股帐面价值和当年红利的相关系数为0.7086472建立每股帐面价值X和当年红利Y的回归方程：回归结果：参数的t检验：t值为3.7580,查表,或者P值为0.0021,表明每股红利对帐面价值有显著的阻碍。 3.回归系数的经济意义：平均讲来公司的股票每股红利增加1元，当年帐面价值将增加6.8942元2.7 设销售收入X为解释变量，销售成本Y为被解释变量。现已依照某百货公司某年12个月的有关资料计算出以下数

18、据：（单位：万元） 拟合简单线性回归方程，并对方程中回归系数的经济意义作出解释。计算可决系数和回归可能的标准误差。对进行显著水平为5%的显著性检验。假定下年1月销售收入为800万元，利用拟合的回归方程预测其销售成本，并给出置信度为95%的预测区间。练习题2.7参考解答：(1)建立回归模型: 用OLS法可能参数: 可能结果为: 讲明该百货公司销售收入每增加1元,平均讲来销售成本将增加0.7863元。(2)计算可决系数和回归可能的标准误差可决系数为： 由 可得 回归可能的标准误差: (3) 对进行显著水平为5%的显著性检验 查表得 时,，讲明该模型的随机误差项存在异方差。其次，用White法进行检

19、验。具体结果见下表White Heteroskedasticity Test:F-statistic6.301373 Probability0.003370Obs*R-squared10.86401 Probability0.004374Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 08/05/05 Time: 12:37Sample: 1 60Included observations: 60VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-10.036141

20、31.1424-0.0765290.9393X0.1659771.6198560.1024640.9187X20.0018000.0045870.3924690.6962R-squared0.181067 Mean dependent var78.86225Adjusted R-squared0.152332 S.D. dependent var111.1375S.E. of regression102.3231 Akaike info criterion12.14285Sum squared resid596790.5 Schwarz criterion12.24757Log likelih

21、ood-361.2856 F-statistic6.301373Durbin-Watson stat0.937366 Prob(F-statistic)0.003370给定，在自由度为2下查卡方分布表，得。比较临界值与卡方统计量值，即，同样讲明模型中的随机误差项存在异方差。 （2）用权数，作加权最小二乘可能，得如下结果 Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 08/05/05 Time: 13:17Sample: 1 60Included observations: 60Weighting series: W1VariableCoeffi

22、cientStd. Errort-StatisticProb. C10.370512.6297163.9435870.0002X0.6309500.01853234.046670.0000Weighted StatisticsR-squared0.211441 Mean dependent var106.2101Adjusted R-squared0.197845 S.D. dependent var8.685376S.E. of regression7.778892 Akaike info criterion6.973470Sum squared resid3509.647 Schwarz

23、criterion7.043282Log likelihood-207.2041 F-statistic1159.176Durbin-Watson stat0.958467 Prob(F-statistic)0.000000Unweighted StatisticsR-squared0.946335 Mean dependent var119.6667Adjusted R-squared0.945410 S.D. dependent var38.68984S.E. of regression9.039689 Sum squared resid4739.526Durbin-Watson stat

24、0.800564用White法进行检验得如下结果：White Heteroskedasticity Test:F-statistic3.138491Probability0.050925Obs*R-squared5.951910Probability0.050999给定，在自由度为2下查卡方分布表，得。比较临界值与卡方统计量值，即，讲明加权后的模型中的随机误差项不存在异方差。其可能的书写形式为 5.3 下表是2007年我国各地区农村居民家庭人均纯收入与家庭人均生活消费支出的数据表5.9 各地区农村居民家庭人均纯收入与家庭人均生活消费支出的数据(单位：元)地 区家庭人均纯收入家庭生活消费支出地

25、区家庭人均纯收入家庭生活消费支出 北 京9439.636399.27 湖 北3997.483090 天 津7010.063538.31 湖 南3904.23377.38 河 北4293.432786.77 广 东5624.044202.32 山 西3665.662682.57 广 西3224.052747.47 内蒙古3953.13256.15 海 南3791.372556.56 辽 宁4773.433368.16 重 庆3509.292526.7 吉 林4191.343065.44 四 川3546.692747.27 黑龙江4132.293117.44 贵 州2373.991913.71 上

26、 海10144.628844.88 云 南2634.092637.18 江 苏6561.014786.15 西 藏2788.22217.62 浙 江8265.156801.6 陕 西2644.692559.59 安 徽3556.272754.04 甘 肃2328.922017.21 福 建5467.084053.47 青 海2683.782446.5 江 西4044.72994.49 宁 夏3180.842528.76 山 东4985.343621.57 新 疆3182.972350.58 河 南3851.62676.41（1）试依照上述数据建立2007年我国农村居民家庭人均消费支出对人均纯收

27、入的线性回归模型。（2）选用适当方法检验模型是否在异方差，并讲明存在异方差的理由。（3）假如存在异方差，用适当方法加以修正。练习题5.3参考解答：解： （1）建立样本回归函数。 （0.808709）（15.74411）（2）利用White方法检验异方差，则White检验结果见下表：Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic7.194463Prob. F(2,28)0.0030Obs*R-squared10.52295Prob. Chi-Square(2)0.0052Scaled explained SS30.08105Prob. Chi-Square(2

28、)0.0000由上述结果可知，该模型存在异方差。分析该模型存在异方差的理由是，从数据能够看出，一是截面数据；二是各省市经济进展不平衡，使得一些省市农村居民收入高出其它省市专门多，如上海市、北京市、天津市和浙江省等。而有的省就专门低，如甘肃省、贵州省、云南省和陕西省等。（3）用加权最小二乘法修正异方差，分不选择权数，通过试算，认为用权数的效果最好。结果如下：书写结果为 5.4 下表是某一地区31年中个人储蓄和个人收入数据资料表5.10 个人储蓄和个人收入数据(单位：元)时期储蓄额（Y）收入额（X）时期储蓄额（Y）收入额（X）126487771715782412721059210181654256

29、04390995419140026500413110508201829276705122109792122002830061071191222201727430740612747232105295608503134992416002815094311426925225032100105881552226242032500118981673027257035250129501766328172033500137791857529190036000148191963530210036200151222211633123003820016170222880 （1）建立一元回归函数，推断有无异方差存在

30、，并讲明存在异方差的缘故。（2）用适当方法修正异方差。练习题5.4参考解答：（1）建立样本回归函数。 （-5.485018）（17.34164）从可能的结果看，各项检验指标均显著。但由于收入通常存在不同的差异，因此需要推断模型是否存在异方差。首先，用图形法。从残差平方对解释变量散点图能够看出（见下图），模型专门可能存在异方差。其次，用运用GoldfeldQuanadt检验异方差。第一，对变量X取值以升序排序。第二，构造子样本。由于本例的样本容量为31，删除1/4观测值，约7个，余下部分分得两个样本区间：112和2031,它们的样本个数均是12个。第三，在样本区为112，所计算得到的残茶平方和为

31、；在样本区为2031，所计算得到的残茶平方和为。第四，依照GoldfeldQuanadt检验，F统计量为。第五，推断。在显著性水平为0.05条件下，分子分母的自由度均为10，查F分布表得临界值为，因为，因此拒绝原假设，表明模型存在异方差。最后，用ARCH方法检验异方差，则ARCH检验结果见下表：Heteroskedasticity Test: ARCHF-statistic6.172299Prob. F(1,28)0.0192Obs*R-squared5.418686Prob. Chi-Square(1)0.0199由上述结论可知，拒绝原假设，则模型中随机误差项存在异方差。（2）分不用权数，发

32、觉用权数求加权最小二乘可能效果最好，即5.5 下表的数据是2007年我国建筑业总产值（X）和建筑业企业利润总额（Y）。试依照资料建立回归模型，并对模型推断是否存在异方差，假如有异方差，选用适当方法修正。表5.11 各地区建筑业总产值（X）和建筑业企业利润总额（Y）(单位：万元)地 区建筑业总产值x建筑业企业利润总额y地 区建筑业总产值x建筑业企业利润总额y 北 京25767692960256.4 湖 北21108043698837.4 天 津12219419379211.6 湖 南18288148545655.7 河 北16146909446520.8 广 东299951401388554.6

33、 山 西10607041194565.9 广 西6127370126343.1 内蒙古6811038.3353362.6 海 南82183414615.7 辽 宁21000402836846.6 重 庆11287118386177.5 吉 林7383390.8102742 四 川21099840466176 黑龙江8758777.898028.5 贵 州3487908.141893.1 上 海25241801794136.5 云 南7566795.1266333.1 江 苏701057242368711.7 西 藏602940.752895.2 浙 江697170521887291.7 陕 西

34、11730972224646.6 安 徽15169772378252.8 甘 肃4369038.8152143.1 福 建15441660375531.9 青 海1254431.124468.3 江 西7861403.8188502.4 宁 夏1549486.525224.6 山 东328904501190084.1 新 疆4508313.768276.6 河 南21517230574938.7数据来源：国家统计局网站练习题5.5参考解答：（1）求对的回归，得如下可能结果用怀特检验的修正方法，即建立如下回归模型通过计算得到如下结果：注意，表中E2为残差平方。即对该模型系数作推断，运用或检验，可

35、发觉存在异方差。具体EViews操作如下：在得到的可能后，进一步得到残差平方，然后建立对和的线性回归模型。再通过上述回归对和前的系数是否为零进行推断，从而检验原模型中是否存在异方差。在上表界面，按路径：VIEW/COEFFIEICENT TESTS/REDUANDANT VARIABLES，得到如下窗口，并输入变量名“YF YF2”，即然后“OK”即得到检验结果为从表中统计量值和统计量值看，拒绝原假设，表明原模型存在异方差。（2）通过对权数的试算，最后选择权数，用加权最小二乘法得到如下可能（还原后的结果）对该模型进行检验，发觉已无异方差。5.6 下表为四川省农村人均纯收入、人均生活费支出、商品

36、零售价格指数1978年至2008年时刻序列数据。试依照该资料建立回归模型，并检验是否存在异方差，假如存在异方差，选用适当方法进行修正。表5.12 19782008四川省农村人均纯收入、人均生活费支出、商品零售价格指数时刻农村人均纯收入X 农村人均生活消费支出Y商品零售价格指数时刻农村人均纯收入X 农村人均生活消费支出Y商品零售价格指数1978127.1120.31001994946.33904.28310.21979155.9142.110219951158.291092.91356.11980187.9159.5108.119961453.421349.88377.8198122118411

37、0.719971680.691440.48380.81982256208.23112.819981731.761440.77370.91983258.4231.12114.519991843.471426.06359.81984286.8251.83117.720001903.601485.34354.41985315.07276.25128.120011986.991497.52351.61986337.9310.92135.820022107.641591.993471987369.46348.32145.720032229.861747.02346.71988448.85426.4717

38、2.720042580.282010.88356.41989494.07473.59203.420052802.782274.17359.31990557.76509.16207.720063002.382395.04362.91991590.21552.39213.720073546.692747.27376.71992634.31569.46225.220084121.23127.9398.91993698.27647.43254.9资料来源：中经网统计数据库练习题5.6参考解答：（1）设表示人均生活费支出，表示农村人均纯收入，则建立样本回归函数 （3.944029）（69.98227）从

39、可能结果看，各项检验指标均显著，但从经济意义看，改革开放以来，四川省农村经济发生了巨大变化，农村家庭纯收入的差距也有所拉大，使得农村居民的消费水平的差距也有所加大，在这种情况下，尽管是时刻序列数据，也有可能存在异方差问题。而且从残差平方对解释变量的散点图能够看出，模型专门可能存在异方差（见下图）。 进一步作利用ARCH方法检验异方差，得ARCH检验结果（见下表）（2）运用加权最小二乘法，选权数为，得如下结果 （3.435081）（59.91014） 经检验，时模型的异方差问题有了明显的改进。5.7 在5.6题的数据表里，假如考虑物价因素，则对异方差性的修正应该如何样进行？练习题5.7参考解答：

40、剔除物价上涨因素后的回归结果如下其中，代表实际消费支出，代表实际可支配收入。用ARCH方法来检验模型是否存在异方差：在显著性水平为0.01的条件下，接收原假设，模型不存在异方差。表明剔除物价上涨因素之后，异方差的问题有所改善。第六章6.1 下表给出了美国1960-1995年36年间个人实际可支配收入X和个人实际消费支出Y的数据。 表6.6 美国个人实际可支配收入和个人实际消费支出 (单位：百亿美元)年份个人实际可支配收入X个人实际消费支出Y年份个人实际可支配收入X个人实际消费支出Y196019611962196319641965196619671968196919701971197219731

41、974197519761977157162169176188200211220230237247256268287285290301311143146153160169180190196207215220228242253251257271283197819791980198119821983198419851986198719881989199019911992199319941995326335337345348358384396409415432440448449461467478493295302301305308324341357371382397406413411422434447

42、458注：资料来源于Economic Report of the President，数据为1992年价格。要求：（1）用一般最小二乘法可能收入消费模型；（2）检验收入消费模型的自相关状况（5%显著水平）；（3）用适当的方法消除模型中存在的问题。练习题6.1参考解答:（）收入消费模型为Se = (2.5043) (0.0075)t = (-3.7650) (125.3411)R2 = 0.9978，F = 15710.39，d f = 34，DW = 0.5234（）对样本量为36、一个解释变量的模型、5%显著水平，查DW统计表可知，dL=1.411，dU= 1.525，模型中DW dU，讲明

43、广义差分模型中已无自相关。同时，可决系数R2、t、F统计量均达到理想水平。最终的消费模型为Y t = 13.9366+0.9484 X t6.2 在研究生产中劳动所占份额的问题时，古扎拉蒂采纳如下模型模型1 模型2 其中，Y为劳动投入，t为时刻。据1949-1964年数据，对初级金属工业得到如下结果：模型1 t = （-3.9608）R2 = 0.5284 DW = 0.8252模型2 t = （-3.2724）(2.7777)R2 = 0.6629DW = 1.82其中，括号内的数字为t统计量。问：（1）模型1和模型2中是否有自相关；（2）如何判定自相关的存在？ （3）如何样区分虚假自相关和

44、真正的自相关。 练习题6.2参考解答:（1）模型1中有自相关，模型2中无自相关。（2）通过DW检验进行推断。模型1：dL=1.077, dU=1.361, DWdU, 因此无自相关。（3）假如通过改变模型的设定能够消除自相关现象，则为虚假自相关，否则为真正自相关。6.3下表是北京市连续19年城镇居民家庭人均收入与人均支出的数据。 表6.7 北京市19年来城镇居民家庭收入与支出数据表（单位：元）年份顺序人均收入(元)人均生活消费支出(元)商品零售物价指数(%)人均实际收入(元)人均实际消费支出(元)12345678910111213141516171819450.18 491.54 599.40

45、 619.57 668.06 716.60 837.65 1158.84 1317.33 1413.24 1767.67 1899.57 2067.33 2359.88 2813.10 3935.39 5585.88 6748.68 7945.78359.86 408.66 490.44 511.43 534.82 574.06 666.75 923.32 1067.38 1147.60 1455.55 1520.41 1646.05 1860.17 2134.65 2939.60 4134.12 5019.76 5729.45100.00 101.50 108.60 110.20 112.3

46、0 113.00 115.40 136.80 145.90 158.60 193.30 229.10 238.50 258.80 280.30 327.70 386.40 435.10 466.90450.18 484.28 551.93 562.22 594.89 634.16 725.87 847.11 902.90 891.07 914.47 829.14 866.81 911.85 1003.60 1200.91 1445.62 1551.06 1701.82359.86 402.62 451.60 464.09 476.24 508.02 577.77 674.94 731.58 7

47、23.58 753.00 663.64 690.17 718.77 761.56 897.04 1069.91 1153.70 1227.13要求：（1）建立居民收入消费函数； （2）检验模型中存在的问题，并采取适当的补救措施预以处理； （3）对模型结果进行经济解释。练习题6.3参考解答：（）收入消费模型为（）DW0.575，取，查DW上下界，讲明误差项存在正自相关。（）采纳广义差分法使用一般最小二乘法可能的可能值，得 DW=1.830，已知。因此，在广义差分模型中已无自相关。据，可得： 因此，原回归模型应为 其经济意义为:北京市人均实际收入增加1元时，平均讲来人均实际生活消费支出将增加0.6

48、69元。6.4 下表给出了日本工薪家庭实际消费支出与可支配收入数据表6.8 日本工薪家庭实际消费支出与实际可支配收入单位：1000日元年份个人实际可支配收入X个人实际消费支出Y年份个人实际可支配收入X个人实际消费支出Y19701971197219731974197519761977197819791980198119822392482582722682802792822852932912943023003113293513543643603663703783743713811983198419851986198719881989199019911992199319943043083103123

49、14324326332334336334330384392400403411428434441449451449449注：资料来源于日本银行经济统计年报数据为1990年价格。要求：（1）建立日本工薪家庭的收入消费函数； （2）检验模型中存在的问题，并采取适当的补救措施预以处理； （3）对模型结果进行经济解释。要求：（1）检测进口需求模型的自相关性； （2）采纳科克伦奥克特迭代法处理模型中的自相关问题。练习题6.4参考解答:（）收入消费模型为t = (6.1361) (30.0085)R2 = 0.9751 DW = 0.3528（）对样本量为25、一个解释变量的模型、5%显著水平，查DW统计表

50、可知，dL=1.288，dU= 1.454，模型中DW dU，讲明广义差分模型中已无自相关。最终的消费模型为Y t = 93.7518+0.5351 X t（3）模型讲明日本工薪居民的边际消费倾向为0.5351，即收入每增加1元，平均讲来消费增加0.54元。6.5下表给出了某地区1980-2000年的地区生产总值(Y)与固定资产投资额(X)的数据。 表6.9 地区生产总值(Y)与固定资产投资额(X) 单位：亿元年份地区生产总值(Y)固定资产投资额(X)年份地区生产总值(Y)固定资产投资额(X)198019811982198319841985198619871988198914021624138

51、212851665208023752517274127302162541871512463684174124384361990 19911992199319941995199619971998199920003124315835784067448348975120550660887042875654452354866869974566784595111851180要求：（1）使用对数线性模型进行回归，并检验回归模型的自相关性； （2）采纳广义差分法处理模型中的自相关问题。(3) 令（固定资产投资指数），（地区生产总值增长指数），使用模型，该模型中是否有自相关？练习题6.5参考解答：（）对数模型

52、为ln(Y)=2.1710+0.9511ln(X) t = (9.0075)(24.4512)R2 = 0.9692 DW = 1.1598样本量n=21，一个解释变量的模型，5%显著水平，查DW统计表可知，dL=1.221，dU= 1.420，模型中DW dU，讲明广义差分模型中已无自相关。最终的模型为Ln(Y t )= -2.468+0.9060ln(X t)(3)回归模型为ln(Yt/Yt-1)=0.054 + 0.4422ln(Xt/Xt-1)t (4.0569) (6.6979)R2=0.7137 DW=1.5904模型中DW = 1.5904 dU，讲明广义差分模型中已无自相关。第

53、七章 分布滞后模型和自回归模型7.1 表7.11中给出了1970-1987年期间美国的个人消费支出(PCE)和个人可支配收入(PDI)数据，所有数字的单位差不多上10亿美元(1982年的美元价)。表7.11 1970-1987年美国个人消费支出(PCE)和个人可支配收入(PDI)数据年份 PCE PDI年份 PCE PDI年份 PCE PDI1492.0 1668.1 1538.8 1728.41972 1621.9 1797.41973 1689.6 1916.31974 1674.0 1896.61975 1711.9 1931.71976 1803.9 2001.0 1977 1883.

54、8 2066.61978 1961.0 2167.41979 2004.4 2212.61980 2000.4 2214.31981 2042.2 2248.61982 2050.7 2261.51983 2146.0 2331.9 1984 2249.3 2469.81985 2354.8 2542.81986 2455.2 2640.91987 2521.0 2686.3可能下列模型： (1) 解释这两个回归模型的结果。(2) 短期和长期边际消费倾向（MPC）是多少？练习题7.1参考解答:1）第一个模型回归的可能结果如下，Dependent Variable: PCEMethod: Lea

55、st SquaresDate: 07/27/05 Time: 21:41Sample: 1970 1987Included observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-216.426932.69425-6.6197230.0000PDI1.0081060.01503367.059200.0000R-squared0.996455Mean dependent var1955.606Adjusted R-squared0.996233S.D. dependent var307.7170S.E. of regressi

56、on18.88628Akaike info criterion8.819188Sum squared resid5707.065Schwarz criterion8.918118Log likelihood-77.37269F-statistic4496.936Durbin-Watson stat1.366654Prob(F-statistic)0.000000回归方程： （3269425） （0.015033） t =（-6.619723） （67.05920） =0.996455 F=4496.936第二个模型回归的可能结果如下，Dependent Variable: PCEMethod:

57、 Least SquaresDate: 07/27/05 Time: 21:51Sample (adjusted): 1971 1987Included observations: 17 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-233.273645.55736-5.1204360.0002PDI0.9823820.1409286.9708170.0000PCE(-1)0.0371580.1440260.2579970.8002R-squared0.996542Mean dependent var1982.8

58、76Adjusted R-squared0.996048S.D. dependent var293.9125S.E. of regression18.47783Akaike info criterion8.829805Sum squared resid4780.022Schwarz criterion8.976843Log likelihood-72.05335F-statistic2017.064Durbin-Watson stat1.570195Prob(F-statistic)0.000000回归方程： （45.557） （0.1409） （0.1440） t = （-5.120） （6

59、.9708） （0.258） =0.9965 F=2017.0642）从模型一得到MPC=1.008；从模型二得到，短期MPC=0.9824，由于模型二为自回归模型，要先转换为分布滞后模型才能得到长期边际消费倾向，我们能够从库伊克变换倒推得到长期MPC=0.9824/（1+0.0372）=0.9472。7.2 表7.12中给出了某地区1980-2001年固定资产投资Y与销售额X的资料。表7.12 某地区1980-2001年固定资产投资Y与销售额X的资料（单位：亿元） 年份YX年份YX198036.9952.8051991128.68168.129198133.6055.9061992123.9

60、7163.351198235.4263.0271993117.35172.547198342.3572.9311994139.61190.682198452.4884.7901995152.88194.538198553.6686.5891996137.95194.657198658.5398.7971997141.06206.326198767.48113.2011998163.45223.541198878.13126.9051999183.80232.724198995.13143.9362000192.61239.4591990112.60154.3912001182.81235.14