《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》各章數(shù)據(jù)

PAGEPAGE63《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》各章數(shù)據(jù)第2章一元線性回歸模型例2.2.1某地區(qū)居民家庭可支配收入與家庭消費(fèi)支出的資料如表2.2.1所示（單位：百元）。表2.2.1⑴⑵⑶⑷⑸=⑶×⑷⑹⑺⑻⑼=⑵-⑻⑽6058-135-84.811448182257191.0469.711-11.711137.159085-105-57.86069110253340.8485.953-0.9530.91120102-75-40.8306056251664.64102.195-0.1950.04150124-45-18.88462025353.44118.4375.56330.95180146-153.2-4822510.24134.67911.321128.162101591516.2243225262.44150.9218.07965.272401684525.211342025635.04167.1630.8370.702701817538.2286556251459.24183.405-2.4055.7830019410551.25376110252621.44199.647-5.64731.8933021113568.29207182254651.24215.889-4.88923.90合計(jì)195014280402007425022189.614280424.75平均195142.8要求：（1）建立居民家庭消費(fèi)支出對(duì)家庭可支配收入的回歸直線方程；（2）指出居民可支配收入每增加100元時(shí)，家庭消費(fèi)支出增加多少。2.5案例分析——我國(guó)消費(fèi)支出模型根據(jù)表2.5.1提供的數(shù)據(jù)，試建立我國(guó)最終消費(fèi)支出與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（單位：億元）之間的回歸模型，并進(jìn)行參數(shù)以及總體的顯著性檢驗(yàn)。當(dāng)，億元時(shí)，對(duì)及進(jìn)行預(yù)測(cè)。表2.5.11978-2001年中國(guó)最終消費(fèi)支出與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值統(tǒng)計(jì)資料年份最終消費(fèi)（y）國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(x)年份最終消費(fèi)（y）國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(x)19782239.13624.1199011365.218547.919792619.44038.2199113145.921617.819802976.14517.8199215952.126638.119813309.14862.4199320182.134634.419823637.95294.7199426796.046759.419834020.55934.5199533635.058478.119844694.57171.0199640003.967884.619855773.08964.4199743579.474462.619866542.010202.2199846405.978345.219877451.211962.5199949722.782067.519889360.114928.3200054616.789442.2198910556.516909.2200158952.695933.3資料來(lái)源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2001.北京：中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2002思考與練習(xí)11．表1數(shù)據(jù)是從某個(gè)行業(yè)的5個(gè)不同的工廠收集的，請(qǐng)回答以下問題：（1）估計(jì)這個(gè)行業(yè)的線性總成本函數(shù):（2）和的經(jīng)濟(jì)含義是什么？（3）估計(jì)產(chǎn)量為10時(shí)的總成本。表1某行業(yè)成本與產(chǎn)量數(shù)據(jù)總成本y8044517061產(chǎn)量x124611812．有10戶家庭的收入（x，百元）與消費(fèi)（y，百元）的資料如表2。表2家庭的收入與消費(fèi)的資料收入x20303340151326383543消費(fèi)y7981154810910要求：（1）建立消費(fèi)(y)對(duì)收入(x)的回歸直線。（2）說(shuō)明回歸直線的代表性及解釋能力。（3）在95%的置信度下檢驗(yàn)參數(shù)的顯著性。（4）在95%的置信度下，預(yù)測(cè)當(dāng)x=45(百元)時(shí)，消費(fèi)（y）的可能區(qū)間13．假設(shè)某國(guó)的貨幣供給量（y）與國(guó)民收入（x）的歷史數(shù)據(jù)如表3所示：表3貨幣供給量（y）與國(guó)民收入（x）數(shù)據(jù)年份198519861987198819891990199119921993199419951996貨幣供給量2.02.53.23.63.34.04.24.64.85.05.25.8國(guó)民收入5.05.56.07.07.27.78.49.09.710.011.212.4請(qǐng)回答以下問題：（1）作出散點(diǎn)圖，然后估計(jì)貨幣供給量y對(duì)國(guó)民收入x的回歸方程，并把加歸直線畫在散點(diǎn)圖上。（2）如何解釋回歸系數(shù)的含義？（3）如果希望1997年國(guó)民收入達(dá)到l5.0，那么應(yīng)該把貨幣供應(yīng)量定在什么水平上？14．我國(guó)1978-2001年的財(cái)政收入y和國(guó)民生產(chǎn)總值x的數(shù)據(jù)資料如表4所示：表4我國(guó)1978-2001年財(cái)政收入和國(guó)民生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)obsxyobsxy19783624.101132.26199018598.402937.1019794038.201146.38199121662.503149.4819804517.801159.93199226651.903483.3719814860.301175.79199334560.504348.9519825301.801212.33199446670.005218.1019835957.401366.95199557494.906242.2019847206.701642.86199666850.507407.9919858989.102004.82199773142.708651402122.01199876967.209875.95198711954.502199.35199980579.4011444.08198814922.302357.24200088254.0013395.23198916917.802664.90200195727.9016386.04試根據(jù)資料完成下列問題：（1）建立財(cái)政收入對(duì)國(guó)民生產(chǎn)總值的一元線性回歸方程，并解釋回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義；（2）求置信度為95%的回歸系數(shù)的置信區(qū)間；（3）對(duì)所建立的回歸方程進(jìn)行檢驗(yàn)(包括經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)、估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差評(píng)價(jià)、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、參數(shù)的顯著性檢驗(yàn))；（4）若2002年國(guó)民生產(chǎn)總值為103553.60億元，求2002年財(cái)政收入預(yù)測(cè)值及預(yù)測(cè)區(qū)間（）。15．表5是1960-1981年間新加坡每千人電話數(shù)y與按要素成本x計(jì)算的新加坡元人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。這兩個(gè)變量之間有何關(guān)系？你怎樣得出這樣的結(jié)論？表51960-1981年新加坡每千人電話數(shù)與人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值年份yx年份yx19603612991971902723196137136519721023033196238140919731143317196341154919741263487196442141619751413575196545147319761633784196648158919771964025196754175719782234286196859197419792624628196967220419802915038197078246219813175472第3章多元線性回歸模型例3.1.1經(jīng)過(guò)研究，發(fā)現(xiàn)家庭書刊消費(fèi)水平受家庭收入及戶主受教育年數(shù)的影響。現(xiàn)對(duì)某地區(qū)的家庭進(jìn)行抽樣調(diào)查，得到樣本數(shù)據(jù)如表3.1.1所示，其中y表示家庭書刊消費(fèi)水平(元/年)，x表示家庭收入(元／月)，T表示戶主受教育年數(shù)。下面我們估計(jì)家庭書刊消費(fèi)水平同家庭收入、戶主受教育年數(shù)之間的線性關(guān)系?；貧w模型設(shè)定如下：(t=1,2,…)表3.1家庭書刊消費(fèi)y家庭收入x戶主受教育年數(shù)T450.01027.28507.71045.29613.91225.812563.41312.29501.51316.47781.51442.415541.81641.09611.11768.8101222.11981.218793.21998.614660.82196.010792.72105.412580.82147.48612.72154.010890.82231.4141121.02611.8181094.23143.4161253.03624.6203.3.1美國(guó)個(gè)人可支配收入與個(gè)人儲(chǔ)蓄年份個(gè)人儲(chǔ)蓄個(gè)人可支配收入197061.0727.1197168.6790.2197263.6855.3197389.6965.0197497.61054.21975104.41159.2197696.41276.6197792.51401.41978112.61580.11979130.11769.51980161.81973.31981199.12200.21982205.22374.31983167.02522.41984235.72810.01985206.23002.01986196.53187.61987168.43363.11988198.13640.81989187.83894.51990208.74166.81991246.44343.71992272.64613.71993214.44790.21994189.45021.71995249.35320.8例3.4.1根據(jù)表3.4.1給出的中國(guó)1980-2003年間總產(chǎn)出(用國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP度量，單位：億元)，勞動(dòng)投入L(用從業(yè)人員度量，單位為萬(wàn)人)，以及資本投入表3.4.11980-2003年中國(guó)GDP、勞動(dòng)投入與資本投入數(shù)據(jù)年份GDPLK19804517.842361910.919814862.443725961.019825294.7452951230.419835934.5464361430.119847171.0481971832.919858964.4498732543.2198610202.2512823120.6198711962.5527833791.7198814928.3543344753.8198916909.2553294410.4199018547.9639094517.0199121617.8647995594.5199226638.1655548080.1199334634.46637313072.3199446759.46719917042.1199558478.16794720019.3199667884.66885022913.5199774462.66960024941.1199878345.26995728406.2199982067.57139429854.7200089442.27208532917.7200195933.37302537213.52002102398.07374043499.9例3.4.2某硫酸廠生產(chǎn)的硫酸透明度一直達(dá)不到優(yōu)質(zhì)要求，經(jīng)分析透明度低與硫酸中金屬雜質(zhì)的含量太高有關(guān)。影響透明度的主要金屬雜質(zhì)是鐵、鈣、鉛、鎂等。通過(guò)正交試驗(yàn)的方法發(fā)現(xiàn)鐵是影響硫酸透明度的最主要原因。測(cè)量了47組樣本值，數(shù)據(jù)見表3.4.3。試建立表3.4.3硫酸透明度(y)與鐵雜質(zhì)含量(x)數(shù)據(jù)序數(shù)yx序數(shù)yx1190312550602190322641603180342752614140352834635150362940646120373025657110393130698814032207491004233407410804234257611110433530791280433625851368483716871480493816891550503920991670524020761750524120100186053422010019445443151102054544415110214856452712222505646201542356584720210245258例3.4.3假設(shè)某企業(yè)在15年中每年的產(chǎn)量Y(件)和總成本X表3.4.7年份總成本Y(元)產(chǎn)量X(件)110000100228600300319500200432900400552400600642400500762900700886300900974100800101000001000111339001200121157001100131548001300141787001400152031001500例3.51958—1969年美國(guó)小時(shí)收入指數(shù)變化的百分比與失業(yè)率年份YX19584.26.819593.55.519603.45.519613.06.719623.45.519632.85.719642.85.219653.64.519664.33.819675.03.819686.13.619696.73.5表3-7某行業(yè)產(chǎn)量與總成本統(tǒng)計(jì)資料X噸Y萬(wàn)元193.1022.62024.03024.44025.75026.06027.47029.78035.09042.01003.5.1案例1——中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響因素分析根據(jù)表3.6表3.5.11980-2003年中國(guó)GDP、最終消費(fèi)投資總額與出口總額（單位：億元）年份GDP最終消費(fèi)CS投資總額I出口總額EX19804551.32976.1910.9271.219814901.43309.1961.0367.619825489.23637.91230.4413.819836076.34020.51430.1438.319847164.44694.51832.9580.519858792.15773.02543.2808.9198610132.86542.03120.61082.1198711784.77451.23791.71614.2198814704.09360.14753.81766.7198916466.010556.54410.41956.1199018319.511365.24517.02985.8199121280.413145.95594.53827.1199225863.715952.18080.14676.3199334500.720182.113072.35284.8199446690.726796.017042.110421.8199558510.533635.020019.312451.8199668330.440003.922974.012576.4199774894.243579.424941.115160.7199879003.346405.928406.215223.6199982673.149722.729854.716159.8200089340.954600.932917.720634.4200198592.958927.437213.522024.42002107897.662798.543499.926947.92003121511.467442.555566.636287.93.6.2案例2——兩要素不變替代彈性（CES）生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù)估計(jì)兩要素不變替代彈性（ConstantElasticityofSubstitution）生產(chǎn)函數(shù)模型，簡(jiǎn)稱CES生產(chǎn)函數(shù)模型，其基本形式如下：(3.6.1)其中：參數(shù)A為效率系數(shù)，是廣義技術(shù)進(jìn)步水平的反映，應(yīng)該有A＞0，為分配系數(shù)，滿足，為替代參數(shù)，滿足，參數(shù)m為規(guī)模報(bào)酬參數(shù)。根據(jù)1980-1996年天津市GDP、資金和從業(yè)人員的統(tǒng)計(jì)資料（如表3.6.3所示），估計(jì)CES生產(chǎn)函數(shù)。表3.6.3天津市1980-1996年GDP、資金和從業(yè)人員統(tǒng)計(jì)資料年份GDP（億元）資金K（億元）從業(yè)人員L（萬(wàn)人）1980103.52461.67394.791981107.96476.32413.021982114.10499.13420.501983123.40527.22435.601984147.47561.02447.501985175.71632.11455.901986194.67710.51466.941987220.00780.12470.931988259.64895.66465.151989283.34988.65469.791990310.951075.37470.071991342.751184.58479.671992411.241344.14485.701993536.101688.02503.101994725.142221.42513.001995920.112843.48515.3019961102.103364.34512.00年份ZX1X2X319804.63986.13945.97840.024519814.68186.16616.02350.020319824.73716.21296.04140.029419834.81546.26766.07670.036419844.99366.32986.10370.051119855.16886.44916.12230.106819865.27136.56606.14620.176219875.39366.65946.15470.254819885.55936.79766.14240.429319895.64666.89636.15230.553619905.73966.98046.15290.684819915.83707.07716.17310.817319926.01927.20356.18561.036219936.28437.43136.22081.465419946.58647.70596.24032.148119956.82457.95286.24472.917419967.00508.12106.23833.5444思考與練習(xí)12．表1給出某地區(qū)職工平均消費(fèi)水平，職工平均收入和生活費(fèi)用價(jià)格指數(shù)，試根據(jù)模型：作回歸分析。表1某地區(qū)職工收入、消費(fèi)和生活費(fèi)用價(jià)格指數(shù)年份年份198520.1030.001.00199142.1065.200.90198622.3035.001.02199248.8070.000.95198730.5041.201.20199350.5080.001.10198828.2051.301.20199460.1092.100.95198932.0055.201.50199570.00102.001.02199040.1061.401.05199675.00120.301.0513．設(shè)有模型，試在下列條件下：（1）；（2）。分別求出的最小二乘估計(jì)量。14．某地區(qū)統(tǒng)計(jì)了機(jī)電行業(yè)的銷售額y（萬(wàn)元）和汽車產(chǎn)量（萬(wàn)輛）以及建筑業(yè)產(chǎn)值（千萬(wàn)元）的數(shù)據(jù)如表2所示。試按照下面要求建立該地區(qū)機(jī)電行業(yè)的銷售額和汽車產(chǎn)量以及建筑業(yè)產(chǎn)值之間的回歸方程，并進(jìn)行檢驗(yàn)（顯著性水平）。表2某地區(qū)機(jī)電行業(yè)的銷售額、汽車產(chǎn)量與建筑業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)年份銷售額y汽車產(chǎn)量建筑業(yè)產(chǎn)值年份銷售額y汽車產(chǎn)量建筑業(yè)產(chǎn)值1981280.03.9099.431990620.86.11332.171982281.55.11910.361991513.64.25835.091983337.46.66614.501992606.95.59136.421984404.25.33815.751993629.06.67536.581985402.14.32116.781994602.75.54337.141986452.06.11717.441995656.76.93341.301987431.75.55919.771996998.57.63845.621988582.37.92023.761997877.67.75247.381989596.65.81631.61（1）根據(jù)上面的數(shù)據(jù)建立對(duì)數(shù)模型：（1）（2）所估計(jì)的回歸系數(shù)是否顯著？用p值回答這個(gè)問題。（3）解釋回歸系數(shù)的意義。（4）根據(jù)上面的數(shù)據(jù)建立線性回歸模型：（2）（5）比較模型（1）、（2）的值。（6）如果模型（1）、（2）的結(jié)論不同，你將選擇哪一個(gè)回歸模型？為什么？16．表3給出了一個(gè)鋼廠在不同年度的鋼產(chǎn)量。找出表示產(chǎn)量和年度之間關(guān)系的方程：，并預(yù)測(cè)2002年的產(chǎn)量。表3某鋼廠1991-2001年鋼產(chǎn)量（單位：千噸）年度19911992199319941995199619971998199920002001千噸12.212.013.915.917.920.122.726.029.032.536.117.某產(chǎn)品的產(chǎn)量與科技投入之間呈二次函數(shù)模型：其統(tǒng)計(jì)資料如表4所示，試對(duì)模型進(jìn)行回歸分析。表4某產(chǎn)品產(chǎn)量與科技投入數(shù)據(jù)年份1991199219931994199519961997199819992000產(chǎn)量y3040486080100120150200300投入x2.02.83.03.54.05.05.57.08.010.018．表5給出了德國(guó)1971-1980年間消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)y（1980=100）及貨幣供給x（億德國(guó)馬克）的數(shù)據(jù)。表5德國(guó)1971-1980年消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)與貨幣供給數(shù)據(jù)年份yx年份yx197164.1110.021980100.0237.97197267.7125.021981106.3240.77197372.4132.271982111.9249.25197477.5137.171983115.6275.08197582.0159.511984118.4283.89197685.6176.161985121.0296.05197788.7190.801986120.7325.75197891.1216.201987121.1354.93197994.9232.41（1）根據(jù)上表數(shù)據(jù)進(jìn)行以下回歸：①y對(duì)x；②lny對(duì)lnx；③lny對(duì)x；④y對(duì)lny。（2）解釋各回歸結(jié)果。（3）對(duì)每一個(gè)模型求y對(duì)x的變化率（4）對(duì)每一個(gè)模型求y對(duì)x的彈性。（5）根據(jù)這些回歸結(jié)果，你將選擇那個(gè)模型？為什么？19．根據(jù)表6的數(shù)據(jù)估計(jì)模型：表6樣本數(shù)據(jù)y86796965625251515148x3712172535455570120（1）解釋的含義。（2）求y對(duì)x的變化率。（3）求y對(duì)x的彈性。（4）用相同的數(shù)據(jù)估計(jì)下面的回歸模型：（5）你能比較這兩個(gè)模型的值嗎？為什么？（6）如何判斷哪一個(gè)模型更好一些？20．表7給出了1960-1982年間7個(gè)OECD國(guó)家（美國(guó)、加拿大、德國(guó)、意大利、英國(guó)、日本、法國(guó)）的總最終能源需求指數(shù)（y）、實(shí)際的GDP（）、實(shí)際的能源價(jià)格（）的數(shù)據(jù)，所有指數(shù)均以1970為基準(zhǔn)（1970=100）。表7主要OECD國(guó)家能源需求指數(shù)、實(shí)際的GDP與能源價(jià)格數(shù)據(jù)年份最終需求(y)實(shí)際GDP(x1)實(shí)際的能源價(jià)格(x2)年份最終需求(y)實(shí)際GDP(x1)實(shí)際的能源價(jià)格(x2)196054.154.1111.9197297.294.398.6196155.456.4112.41973100.0100.0100.0196258.559.4111.1197497.3101.4120.1196361.762.1110.2197593.5100.5131.0196463.665.9109.0197699.1105.3129.6196566.869.5108.31977100.9109.9137.7196670.373.2105.31978103.9114.4133.7196773.575.7105.41979106.9118.3144，5196878.379.9104.31980101.2119.6179.0196983.383.8101.7198198.1121.1189.4197088.986.297.7198295.6120.6190.9197191.889.8100.3（1）運(yùn)用柯布——道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)建立能源需求與收入、價(jià)格之間的對(duì)數(shù)需求函數(shù)：（1）（2）所估計(jì)的回歸系數(shù)是否顯著？用p值回答這個(gè)問題。（3）解釋回歸系數(shù)的意義。（4）根據(jù)上面的數(shù)據(jù)建立線性回歸模型：（2）（5）比較模型（1）、（2）的值。（6）如果模型（1）、（2）的結(jié)論不同，你將選擇哪一個(gè)回歸模型？為什么？21．表8列出了中國(guó)2000年按行業(yè)分的全部制造業(yè)國(guó)有企業(yè)及規(guī)模以上企業(yè)制造業(yè)非國(guó)有企業(yè)的工業(yè)總產(chǎn)值Y，資產(chǎn)合計(jì)K及職工人數(shù)L。設(shè)定模型為(1)利用表8資料，進(jìn)行回歸分析。(2)中國(guó)2000年的制造業(yè)總體呈現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬不變狀態(tài)嗎？表8中國(guó)2000年制造業(yè)業(yè)總產(chǎn)值、資產(chǎn)、職工人數(shù)統(tǒng)計(jì)資料序號(hào)工業(yè)總產(chǎn)值Y（億元）資產(chǎn)合計(jì)K（億元）職工人數(shù)L（萬(wàn)人）序號(hào)工業(yè)總產(chǎn)值Y（億元）資產(chǎn)合計(jì)K（億元）職工人數(shù)L（萬(wàn)人）13722.73078.2211317812.71118.814321442.521684.4367181899.72052.166131752.372742.7784193692.856113.1124041451.291973.8227204732.99228.2522255149.35917.01327212180.232866.658062291.161758.77120222539.762545.639671345.17939.158233046.954787.92228656.77694.9431242192.633255.291639370.18363.4816255364.838129.68244101590.362511.9966264834.685260.214511616.71973.7358277549.587518.7913812617.94516.012828867.91984.5246134429.193785.9161294611.3918626.94218145749.028688.0325430170.3610.9119151781.372798.98331325.531523.1945161243.071808.443322．表9列出了某地區(qū)家庭人均雞肉年消費(fèi)量Y與家庭月平均收入X，雞肉價(jià)格、豬肉價(jià)格與牛肉價(jià)格的相關(guān)數(shù)據(jù)。利用表9資料，求出該地區(qū)家庭雞肉消費(fèi)需求模型：(2)試分析該地區(qū)家庭雞肉消費(fèi)需求是否受豬肉價(jià)格與牛肉價(jià)格的影響。表9相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)年份雞肉家庭人均年消費(fèi)量Y(公斤)家庭月平均收入X（元）雞肉價(jià)格P1（元/公斤）豬肉價(jià)格P2（元/公斤）牛肉價(jià)格P3（元/公斤）19802.783974.225.077.8319812.994133.815.27.9219822.984394.035.47.9219833.084593.955.537.9219843.124923.735.477.7419853.335283.816.378.0219863.565603.936.988.0419873.646243.786.598.3919883.676663.846.458.5519893.847174.0179.3719904.047683.867.3210.6119914.038433.986.7810.4819924.189113.977.9111.419934.049315.219.5412.4119944.0710214.899.4212.7619954.0111655.8312.3514.2919964.2713495.7912.9914.3619974.4114495.6711.7613.9219984.6715756.3713.0916.5519995.0617596.1612.9820.3320005.0119945.8912.821.9620015.1722586.6414.122.1620025.2924787.0416.8223.2623．在一項(xiàng)對(duì)某社區(qū)家庭對(duì)某種商品需求調(diào)查中，得到表10的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。請(qǐng)用手工與軟件兩種方式對(duì)該社區(qū)家庭對(duì)某種商品需求支出作二元線性回歸分析，其中手工方式要求以矩陣表達(dá)式進(jìn)行運(yùn)算。表10某社區(qū)家庭某商品消費(fèi)需求統(tǒng)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)（單位：元）序號(hào)對(duì)某商品的消費(fèi)支出Y商品單價(jià)X1家庭月收入X21591.923.5676202654.524.4491203623.632.07106704647.032.46111605674.031.150119006644.434035.30143408724.038.70159609757.139.631800010706.846.6819300（1）估計(jì)回歸方程的參數(shù)及隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差，計(jì)算及。其中已知：=（2）對(duì)方程進(jìn)行F檢驗(yàn)，對(duì)參數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，并構(gòu)造參數(shù)95%的置信區(qū)間。（3）如果商品價(jià)格變?yōu)?5元，則某一月收入為20000元的家庭對(duì)其消費(fèi)支出估計(jì)是多少？構(gòu)造該估計(jì)值的95%的置信區(qū)間。第4章異方差性例4.3.1我國(guó)制造工業(yè)利潤(rùn)函數(shù)。表4.3.1列出了1998年我國(guó)主要制造工業(yè)銷售收入與銷售利潤(rùn)的統(tǒng)計(jì)資料(單位：億元)。表4.3.1我國(guó)制造工業(yè)1998年銷售利潤(rùn)與銷售收入情況行業(yè)名稱銷售利潤(rùn)y銷售收入x行業(yè)名稱銷售利潤(rùn)y銷售收入x食品加工業(yè)187.253180.44醫(yī)約制造業(yè)238.711264.10食品制造業(yè)111.421119.88化學(xué)纖維制造81.57779.46飲料制造業(yè)205.421489.89橡膠制品業(yè)77.84692.08煙草加工業(yè)183.871328.59塑料制品業(yè)144.341345.00紡織業(yè)316.793862.90非金屬礦制品339.262866.14服裝制品業(yè)157.701779.10黑色金屬冶煉367.473868.28皮革羽絨制品81.701081.77有色金屬冶煉144.291535.16木材加工業(yè)35.67443.74金屬制品業(yè)201.421948.12家具制造業(yè)31.06226.78普通機(jī)械制造354.692351.68造紙及紙制品134.401124.94專用設(shè)備制造238.161714.73印刷業(yè)90.12499.83交通運(yùn)精設(shè)備511.944011.53文教體育用品54.40504.44電子機(jī)械制造409.833286.15石油加工業(yè)194.452363.80電子通訊設(shè)備508.154499.19化學(xué)原料制品502.614195.22儀器儀表設(shè)備72.46663.684.5案例分析——中國(guó)農(nóng)村居民人均消費(fèi)函數(shù)中國(guó)農(nóng)村居民人均消費(fèi)支出主要由人均純收入來(lái)決定。農(nóng)村人均純收入除了從事農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)的收入外，還包括非農(nóng)經(jīng)營(yíng)收入，即從事其他產(chǎn)業(yè)的經(jīng)營(yíng)性收入及工資性收入、財(cái)產(chǎn)收入和轉(zhuǎn)移支付收入等。試根據(jù)表4.5.1數(shù)據(jù)，建立我國(guó)農(nóng)村居民人均消費(fèi)函數(shù)（采用對(duì)數(shù)模型）：其中，表示農(nóng)村人均消費(fèi)支出，表示從事農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)的收入，表示其他收入。表4.5.1中國(guó)2001年各地區(qū)農(nóng)村居民家庭人均純收入與消費(fèi)支出（單位：元）地區(qū)人均消費(fèi)支出從事農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)的收入其他收入北京3552.1579.14446.4天津2050.91314.62633.1河北1429.8928.81674.8山西1221.6609.81346.2內(nèi)蒙古1554.61492.8480.5遼寧1786.31254.31303.6吉林1661.71634.6547.6黑龍江1604.51684.1596.2上海4753.2652.55218.4江蘇2374.71177.62607.2浙江3479.2985.83596.6安徽1412.41013.11006.9福建2503.11053.02327.7江西1720.01027.81203.8山東1905.01293.01511.6河南1375.61083.81014.1湖北2703.361242.92526.9湖南1550.621068.8875.6廣東1357.431386.7839.8廣西1475.16883.21088.0海南1497.52919.31067.7重慶1098.39764.0647.8四川1336.25889.4644.3貴州1123.71589.6814.4云南1331.03614.8876.0西藏1127.37621.6887.0陜西1330.45803.8753.5甘肅1388.79859.6963.4青海1350.231300.1410.3寧夏2703.361242.92526.9新疆1550.621068.8875.6資料來(lái)源：《中國(guó)農(nóng)村住戶調(diào)查年鑒》（2002），《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2002）。思考與練習(xí)10．建立住房支出模型:，樣本數(shù)據(jù)如表1下（其中：y是住房支出，x是收入，單位：千美元）：表1住房支出與收入數(shù)據(jù)y1.82.02.02.02.13.03.23.53.53.6x555551010101010y4.24.24.54.85.04.85.05.76.06.2x15151515152020202020請(qǐng)回答下列問題：(1)用最小二乘法估計(jì)的估計(jì)值、標(biāo)準(zhǔn)差、擬合優(yōu)度。(2)用Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)異方差性（假設(shè)分組時(shí)不去掉任何樣本值），取。(3)如果存在異方差性，假設(shè)，用加權(quán)最小二乘法重新估計(jì)的估計(jì)值、標(biāo)準(zhǔn)差、擬合優(yōu)度。11．試根據(jù)表2中消費(fèi)(y)與收入(x)的數(shù)據(jù)完成以下問題：(1)估計(jì)回歸模型：；(2)檢驗(yàn)異方差性（可用懷特檢驗(yàn)、戈德菲爾德——匡特檢驗(yàn)）；(3)選用適當(dāng)?shù)姆椒ㄐ拚惙讲钚?。?消費(fèi)與收入數(shù)據(jù)yxyxyx5580152220951406510014421010814570851752451131508011018026011016079120135190125165841151402051151809813017826513018595140191270135190901251372301202007590189250140205741055380140210110160708515222011315075901402251251656510013723010814574105145240115180801101752451402258411518925012020079120180260145240901251782651301859813019127012．考慮表3中的數(shù)據(jù)。(1)估計(jì)OLS回歸方程：表3樣本數(shù)據(jù)就業(yè)規(guī)模（平均就業(yè)人數(shù)）平均賠償y（美元）平均生產(chǎn)率x（美元）賠償?shù)臉?biāo)準(zhǔn)方差（美元）1-4339693357445-93787858485110-194013796272820-494104827580550-9941468389930100-249424194181081250-499438797951243500-99945381028113081000-24994843117501112(2)估計(jì)：分析兩個(gè)回歸方程的結(jié)果。你認(rèn)為哪個(gè)回歸方程更好？為什么？13．現(xiàn)有20個(gè)家庭的年收入和消費(fèi)支出資料如表4（單位：千元）：表420個(gè)家庭年收入和消費(fèi)支出資料家庭序號(hào)年收入額年消費(fèi)支出家庭序號(hào)年收入額年消費(fèi)支出122.319.9118.18.0232.231.21234.533.1336.631.81338.033.5412.112.11414.113.1542.340.71516.414.866.26.11624.121.6744.238.61730.129.3826.125.51828.325.0910.310.31918.217.91040.238.82020.119.8(1)用普通最小二乘法估計(jì)家庭消費(fèi)函數(shù)：；(2)用戈德菲爾特——匡特檢驗(yàn)進(jìn)行異方差性檢驗(yàn)；(3)懷特檢驗(yàn)、戈里瑟檢驗(yàn)和帕克檢驗(yàn)進(jìn)行異方差性檢驗(yàn)；(4)用加權(quán)最小二乘法估計(jì)家庭消費(fèi)函數(shù)。14．表5列出了1995年北京市規(guī)模最大的20家百貨零售商店的商品銷售收入x和銷售利潤(rùn)y的統(tǒng)計(jì)資料。表520家百貨商店商品銷售收入與利潤(rùn)（單位：千萬(wàn)元）商店名稱銷售收入銷售利潤(rùn)商店名稱銷售收入銷售利潤(rùn)百貨大樓160.02.8貴友大廈49.34.1城鄉(xiāng)貿(mào)易中心151.88.9金倫商場(chǎng)43.02.0西單商場(chǎng)108.14.1隆福大廈42.91.3藍(lán)鳥大廈102.82.8友誼商業(yè)集團(tuán)37.61.8燕莎友誼商場(chǎng)89.38.4天橋百貨商場(chǎng)29.01.8東安商場(chǎng)68.74.3百盛輕工公司27.41.4雙安商場(chǎng)66.84.0菜市口百貨商場(chǎng)26.22.0賽特購(gòu)物中心56.24.5地安門商場(chǎng)22.40.9西單購(gòu)物中心55.73.1新街口百貨商場(chǎng)22.21.0復(fù)興商業(yè)城53.02.3星座商廈20.70.5(1)根據(jù)y、x的相關(guān)圖分析異方差性；(2)利用White檢驗(yàn)、Park檢驗(yàn)和Glejser檢驗(yàn)進(jìn)行異方差性檢驗(yàn)；(3)利用WLS方法估計(jì)利潤(rùn)函數(shù)。15．表6列出了2000年中國(guó)部分省市城鎮(zhèn)居民每個(gè)家庭平均全年可支配收入x與消費(fèi)性支出y的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。（1）利用OLS法建立人均消費(fèi)支出與可支配收入的線性模型。（2）檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诋惙讲?。?）如果存在異方差，試采用適當(dāng)?shù)姆椒右韵?。?2000年中國(guó)部分省市城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與消費(fèi)性支出(單位：元)地區(qū)可支配收入x消費(fèi)性支出y北京10349.698493.49天津8140.506121.04河北5661.164348.47山西4724.113941.87內(nèi)蒙古5129.053927.75遼寧5357.794356.06吉林4810.004020.87黑龍江4912.883824.44上海11718.018868.19江蘇6800.235323.18浙江9279.167020.22山東6489.975022.00河南4766.263830.71湖北5524.544644.50湖南6218.735218.79廣東9761.578016.91陜西5124.244276.67甘肅4916.254126.47青海5169.964185.73新疆5644.864422.9316．已知某地區(qū)的個(gè)人儲(chǔ)蓄y，可支配收入x的截面樣本數(shù)據(jù)見表7。(1)利用OLS法建立個(gè)人儲(chǔ)蓄與可支配收入的線性模型。(2)利用懷特檢驗(yàn)、戈里瑟檢驗(yàn)和帕克檢驗(yàn)、戈德菲爾特-匡特檢驗(yàn)對(duì)模型進(jìn)行異方差性檢驗(yàn)；(3)如果存在異方差，試采用適當(dāng)?shù)姆椒右韵?。?某地區(qū)個(gè)人儲(chǔ)蓄、可支配收入數(shù)據(jù)序民儲(chǔ)蓄y收入x12648777210592103909954413110508512210979610711912740612747850313499943114269105881552211898167301295017663137791857514819196351512222116316170222880171578241271816542560419140026500201829267602122002830022201727430232105295602416002815025225032100262420325002725703525028172033500291900360003021003620031280038200第5章自相關(guān)性例5.3.1中國(guó)城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款模型(自相關(guān)性檢驗(yàn))。表5.3.1列出了我國(guó)城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款年底余額(單位：億元)和GDP指數(shù)(1978年=100)的歷年統(tǒng)計(jì)資料，試建立居民儲(chǔ)蓄存款模型，并檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷淖韵嚓P(guān)性。表5.3.1我國(guó)城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款與GDP指數(shù)統(tǒng)計(jì)資料年份存款余額yGDP指數(shù)x年份存款余額yGDP指數(shù)x1978210.60100.019895146.90271.31979281.00107.619907034.20281.71980399.50116.019919107.00307.61981523.70122.1199211545.40351.41982675.40133.1199314762.39398.81983892.50147.6199421518.80449.319841214.70170.0199529662.25496.519851622.60192.9199638520.84544.119862237.60210.0199746279.80582.019873073.30234.3199853407.47638.219883801.50260.75.5案例分析：中國(guó)商品進(jìn)口模型商品進(jìn)口是國(guó)際貿(mào)易交往的一種常用形式，對(duì)進(jìn)口國(guó)來(lái)說(shuō)，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平?jīng)Q定商品進(jìn)口情況。這里，研究我國(guó)進(jìn)口商品IM與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP的關(guān)系。有關(guān)數(shù)據(jù)見表5.5.1。試建立中國(guó)商品進(jìn)口模型。表5.5.11989-2006年我國(guó)商品進(jìn)口與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)（億元）年份國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP進(jìn)口總額IM年份國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP進(jìn)口總額IM198916992.32199.9199884402.311626.1199018667.82574.3199989677.113736.4199121781.53398.7200099214.618638.8199226923.54443.32001109655.220159.2199335333.95986.22002120332.724430.3199448197.99960.12003135822.834195.6199560793.711048.12004159878.346435.8199671176.611557.42005183084.854273.7199778973.011806.5200620940761813.7思考與練習(xí)10.表1給出了美國(guó)1958-1969年期間每小時(shí)收入指數(shù)的年變化率（y）和失業(yè)率（x）請(qǐng)回答以下問題：(1)估計(jì)模型中的參數(shù)(2)計(jì)算上述模型中的DW值。(3)上述模型是否存在一階段自相關(guān)？如果存在，是正自相關(guān)還是負(fù)自相關(guān)？(4)如果存在自相關(guān)，請(qǐng)用DW的估計(jì)值估計(jì)自相關(guān)系數(shù)。(5)利用廣義差分法重新估計(jì)上述模型。自相關(guān)問題還存在嗎？表1美國(guó)1958-1969年每小時(shí)收入指數(shù)變化率和失業(yè)率年195819591960196119621963196419651966196719681969Y4.23.53.43.03.42.82.83.64.35.06.16.7x6.85.55.56.75.55.75.24.53.83.83.63.511．考慮表2中所給數(shù)據(jù)：表2美國(guó)股票價(jià)格指數(shù)和GNP數(shù)據(jù)obsyxobsyx197045.721015.5197958.322508.2197154.221102.7198068.102732.0197260.291212.8198174.023052.6197357.421359.3198268.933166.0197443.841472.8198392.633405.7197445.731598.4198492.633772.2197454.461782.81985108.094019.2197753.691990.51986136.004240.3197853.701149.71987161.704526.7注：y-NYSE復(fù)合普通股票價(jià)格指數(shù)（1965年12月31日=100）；x-GNP（單位：10億美元）(1)利用OLS估計(jì)模型：(2)根據(jù)DW統(tǒng)計(jì)量確定在數(shù)據(jù)中是否存在一階自相關(guān)。(3)如果存在一階自相關(guān)，用DW值來(lái)估計(jì)自相關(guān)系數(shù)。(4)利用估計(jì)的值，用OLS法估計(jì)廣義差分方程：(5)利用一階差分法將模型變換成方程：，或：的形式，并對(duì)變換后的模型進(jìn)行估計(jì)。比較(4)、(5)的回歸結(jié)果，你能得出什么結(jié)論？在變換后的模型中還存在自相關(guān)嗎？12．中國(guó)1980-2000年投資總額x與工業(yè)總產(chǎn)值x的統(tǒng)計(jì)資料如表3所示。試問：(1)當(dāng)模型設(shè)定為：時(shí)，是否存在自相關(guān)？如果存在自相關(guān)，利用DW求出。(2)若按一階自相關(guān)假設(shè)，試用Durbin兩步估計(jì)法與廣義最小二乘法估計(jì)原模型。(3)采用差分形式與作為新數(shù)據(jù)，估計(jì)模型該模型是否存在序列相關(guān)？表3中國(guó)1980-2000年投資總額x與工業(yè)總產(chǎn)值y數(shù)據(jù)（億元）年份全社會(huì)固定資產(chǎn)投資x工業(yè)總產(chǎn)值y（億元）年份全社會(huì)固定資產(chǎn)投資x工業(yè)總產(chǎn)值y（億元）1980910.91996.519915594.58087.11981961.02048.419928080.110284.519821230.42162.3199313072.314143.819831430.12375.6199417042.119359.619841832.92789.0199520019.324718.319852543.23448.7199622913.529082.619863120.63967.0199724941.132412.119873791.74585.8199828406.233387.919884753.85777.2199929854.7135087.2119894410.46484.0200032917.7339570.319904517.06858.013．天津市城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)性支出（CONSUM），人均可支配收入（INCOME），以及消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（PRICE）見表4。定義人均實(shí)際消費(fèi)性支出Y=CONSUM/PRICE，人均實(shí)際可支配收入X=INCOME/PRICE。表4天津市城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)與人均可支配收入數(shù)據(jù)年份CONSUM(元)INCOME(元)PRICE1978344.88388.321.0001979385.20425.401.0101980474.72526.921.0621981485.88539.521.0751982496.56576.721.0811983520.84604.311.0861984599.64728.171.1061985770.64875.521.2501986949.081069.611.33619871071.041187.491.42619881278.871329.71.66719891291.091477.771.91219901440.471638.921.97019911585.711844.982172238.382.41819932322.192769.262.84419943301.373982.133.52619954064.104929.534.06619964679.615967.714.43219975204.296608.564.56919985471.017110.544.54619995851.537649.834.49620006121.078140.554.478(1)利用OLS估計(jì)模型：(2)根據(jù)DW檢驗(yàn)法、LM檢驗(yàn)法檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖谧韵嚓P(guān)。(3)如果存在一階自相關(guān)，用DW值來(lái)估計(jì)自相關(guān)系數(shù)。(4)利用估計(jì)的值，用OLS法估計(jì)廣義差分方程：(5)利用OLS估計(jì)模型：，檢驗(yàn)此模型是否存在自相關(guān)，如何消除自相關(guān)？第6章多重共線性例6.3.1分析我國(guó)居民家庭電力消耗量與可支配收入及居住面積的關(guān)系，以預(yù)測(cè)居民家庭對(duì)電力的需求量（具體數(shù)據(jù)見表6.3.1）。表6.3.1我國(guó)居民家庭電力消耗量與可支配收入及居住面積統(tǒng)計(jì)資料年度年人均家庭電力消耗量（千瓦小時(shí)）y人均居住面積（平方米）年人均可支配收入指數(shù)（1978=100）198521.212.45243.17198623.213.02254.28198726.413.49265.39198831.213.94277.61198935.314.42273.49199042.414.87281.33199146.915.44289.71199254.615.64307.66199361.216.99321.07199472.716.65339.33199583.517.25356.58199693.117.82383.951997101.818.33399.85例6.4.2根據(jù)表6.4.2，建立我國(guó)進(jìn)口需求與GNP和消費(fèi)價(jià)格指數(shù)之間的關(guān)系模型。表6.4.2我國(guó)進(jìn)口支出與GNP和消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（單位：億元人民幣）年份GNP（當(dāng)年價(jià)）進(jìn)口總額IM消費(fèi)價(jià)格指數(shù)CPI19858989.11257.8100.0198610201.41498.3106.5198711954.51614.2114.3198814922.32055.1135.8198916917.82199.9160.2199018598.42574.3165.2199121662.53398.7170.8199226651.94443.3181.7199334560.55986.2208.4199446670.09960.1258.6199557494.911048.1302.9199666850.511557.4328.0199773142.711806.5337.2199878017.811622.4334.56.4.6增加樣本容量服裝需求函數(shù)有關(guān)統(tǒng)計(jì)資料年份服裝需求C可支配收入Y流動(dòng)資產(chǎn)擁有量L服裝類價(jià)格指數(shù)Pc物價(jià)總指數(shù)P019798.482.917.1929419809.688.021.39396198110.499.925.19697198211.4105.329.09497198312.2117.734.0100100198414.2131.040.0101101198515.8148.044.0105104198617.9161.849.0112109198719.3174.251112111198820.8184.7531121116.5案例分析——我國(guó)旅游市場(chǎng)收入函數(shù)根據(jù)理論和經(jīng)驗(yàn)分析，影響國(guó)內(nèi)旅游市場(chǎng)收入Y的主要因素，除了國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)和旅游支出以外，還可能與相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施有關(guān)。為此，考慮的影響因素主要有國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)X1，城鎮(zhèn)居民人均旅游支出X2，農(nóng)村居民入均旅游支出X3，并以公路里程X4和鐵路里程X5作為相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施的代表。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如表6.5.1所示。試估計(jì)以下形式的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型：其中，Y為全國(guó)旅游收入(億元)；X1為國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)(萬(wàn)人／次)；X2為城鎮(zhèn)居民人均旅游支出(元)；X3為農(nóng)村居民人均旅游支出(元)；X4為公路里程(萬(wàn)km)；X5為鐵路里程(萬(wàn)km)。表6.5.11994～2003年中國(guó)旅游收入及相關(guān)數(shù)據(jù)年份全國(guó)旅游收入(億元)國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)(萬(wàn)人／次)城鎮(zhèn)居民人均旅游支出(元)農(nóng)村居民人均旅游支出(元)公路里程(萬(wàn)km)鐵路里程(萬(wàn)km)19941023.552400414.754.9111.785.9019951375.762900464.O61.5115.705.9719961638.463900534.170.5118.586.4919972112.764400599.8145.7122.646.6019982391.269450607.0197.0127.856.6419992831.971900614.8249.5135.176.7420003175.574400678.6226.6140.276.8720013522.478400708.3212.7169.807.0120023878.487800739.7209.1176.527.1920033442.387000684.9200.0180.987.30數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2004一元回歸結(jié)果解釋變量X1X2X3X4X5參數(shù)估計(jì)0.0849.05211.66734.3322014.146t統(tǒng)計(jì)量8.66613.1605.1976.6488.749R20.9040.9560.7720.8390.905調(diào)整的R20.8920.9500.7430.8200.894加入新變量的回歸結(jié)果（一）變量X1X2X3X4X5Adj-R2X2、X10.030（20153）6.194（4.287）0.966X2、X38.017（5.748）1.716(0.858)0.949X2、X46.737（6.645）10.908(2.658)0.972X2、X57.851（2.909）285.178（0.462）0.945加入新變量的回歸結(jié)果（二）變量X1X2X3X4X5Adj-R2X2、X4、X10.009（0.423）6.355（4.522）8.565（1.215）0.968X2、X4、X34.216（3.945）3.222（3.068）13.629（4.693）0.987X2、X4、X58.098（4.078）12.928（2.639）-424.396（-0.805）0.970加入變量的回歸結(jié)果（三）變量X1X2X3X4X5Adj-R2X2、X4、X3、X10.008（0.516）3.919（3.067）3.200（2.852）11.677（2.389）0.985X2、X4、X3、X55.699（4.173）3.297（3.471）15.969（5.264）-480.610（-1.535）0.990思考與練習(xí)8．考慮表1一組樣本數(shù)據(jù)：表1樣本數(shù)據(jù)y-10-8-6-4-20246810x11234567891011x213579111315171921現(xiàn)假定你想用y對(duì)x1和x2作一多元線性回歸模型：。請(qǐng)回答下列問題：（1）你能估計(jì)出這一模型的參數(shù)嗎？為什么？（2）如果不能，你能估計(jì)哪一參數(shù)或參數(shù)組合？9．表2給出了一組消費(fèi)支出(y)，周收入(x1)和財(cái)富（x2）的假設(shè)數(shù)據(jù)。表2消費(fèi)支出、周收入和財(cái)富數(shù)據(jù)（單位：美元）y70659095110115120140155150x180100120140160180200220240260x2810100912731425163318762252220124352686請(qǐng)回答以下問題：(1)估計(jì)模型:(2)解釋變量之間存在多重共線性嗎？為什么？(3)估計(jì)模型：,。你從中知道些什么?(4)估計(jì)模型：，你從中發(fā)現(xiàn)了什么?(5)如果、存在嚴(yán)重的共線性，你將舍去一個(gè)解釋變量嗎？為什么？12．某公司經(jīng)理試圖建立識(shí)別對(duì)管理有利的個(gè)人能力模型，他選取了15名新近提撥的職員，作一系列測(cè)試，決定他們的交易能力(x1)、與其他人聯(lián)系的能力(x2)及決策能力(x3)，每名職員的工作情況(y)依次對(duì)這三個(gè)變量作回歸，原始數(shù)據(jù)如表3。表3樣本數(shù)據(jù)y807584629275636968879282748062x1505142425945483940554845456159x2727479718573757371808380757570x3181922172517161920303320182015請(qǐng)回答以下問題：(1)建立回歸模型：，并進(jìn)行回歸分析。(2)模型是否顯著？(3)計(jì)算每個(gè)的方差膨脹因子，并判斷是否存在多重共線性？13．表4給出了美國(guó)1971-1986年期間的年數(shù)據(jù)。表4美國(guó)1971～1986年有關(guān)數(shù)據(jù)年度yx1x2x3x4x5197110227112.0121.3776.84.8979367197210872111.0125.3839.64.5582153197311350111.1133.1949.87.388506419748775117.5147.71038.48.618679419758539127.6161.21142.86.168584619769994135.7170.51252.65.2288752197711046142.9181.51379.35.5092017197811164153.8195.31551.27.7896048197910559166.0217.71729.310.259882419808979179.3247.01918.011.289930319818535190.2272.32127.613.7310039719827980197.6286.62261.411.209952619839179202.6297.42428.18.69100834198410394208.5307.62670.69.65105005198511039215.2318.52841.17.75107150198611450224.4323.43022.16.31109597其中，y:售出新客車的數(shù)量（千輛）；x1:新車價(jià)格指數(shù)，1967=100；x2:居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，1967=100；x3:個(gè)人可支配收入（PDI，10億美元）；x4:利率；x5:城市就業(yè)勞動(dòng)力（千人）。考慮下面的客車需求函數(shù)：(1)用OLS法估計(jì)樣本回歸方程；(2)如果模型存在多重共線性，試估計(jì)各輔助回歸方程，找出哪些變量是高度共線性的。(3)如果存在嚴(yán)重的共線性，你會(huì)除去哪一個(gè)變量，為什么？(4)在除去一個(gè)或多個(gè)解釋變量后，最終的客車需求函數(shù)是什么？這個(gè)模型在哪些方面好于包括所有解釋變量的原始模型。(5)你認(rèn)為還有哪些變量可以更好地解釋美國(guó)的汽車需求？14．表5給出了天津市1974-1987年糧食銷售量y（萬(wàn)噸/年），常住人口數(shù)x1（萬(wàn)人），人均收入x2（元），肉銷售量x3（萬(wàn)噸/年），蛋銷售量x4（萬(wàn)噸/年），魚蝦銷售量x5（萬(wàn)噸/年）的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。(1)用OLS法建立關(guān)于天津市糧食銷售量的多元線性回歸模型：(2)用逐步回歸法確定一個(gè)較好的回歸模型。表5變量y，x1，x2，x3，x4，x5的數(shù)據(jù)年yx1x2x3x4x5197498.45560.2153.206.531.231.891975100.70603.11190.009.121.302.031976102.80668.05240.308.101.802.711977133.95715.47301.1210.102.093.001978140.13724.27361.0010.932.393.291979143.11736.13420.0011.853.905.241980146.15748.91491.7612.285.136.831981144.60760.32501.0013.505.478.361982148.94774.92529.2015.296.0910.071983158.55785.30552.7218.107.9712.571984169.68795.50771.1619.6110.1815.121985162.14804.80811.8017.2211.7918.251986170.09814.94988.4318.6011.5420.591987178.69828.731094.6523.5311.6823.37資料來(lái)源：《天津統(tǒng)計(jì)年鑒》（1988）。15．根據(jù)理論及對(duì)現(xiàn)實(shí)情況的分析，影響我國(guó)鋼材供應(yīng)量y(萬(wàn)噸)的主要因素有生鐵產(chǎn)量(萬(wàn)噸)，原煤產(chǎn)量(萬(wàn)噸)，電力產(chǎn)量(億千瓦小時(shí))，固定資產(chǎn)投資(億元)，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(億元)，鐵路運(yùn)輸量(萬(wàn)噸)等。利用表6我國(guó)1978～1997年鋼材供應(yīng)量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，試建立我國(guó)鋼材供應(yīng)量模型。表6我國(guó)1978～1997年鋼材供應(yīng)量數(shù)據(jù)obsy19782208.003479.006.182566.00668.723624.10110119.019792497.003673.006.352820.00699.364038.20111893.019802716.003802.006.203006.00746.904517.80111279.019812670.003417.006.223093.00638.204862.4107673.019822920.003551.006.663277.00805.905294.7113532.019833072.003738.007.153514.00885.265934.5118784.O19843372.004001.007.893770.001052.437171.0124074.019853693.004384.008.724107.001523.518964.4130708.019864058.005064.008.944495.001795.3210202.2135636.019874386.005503.009.284773.002101.691l962.5140653.019884689.005943.009.805452.002554.8614928.3144948.019894859.006159.0010.545848.002340.5216909.2151489.019905153.006635.0010.806212.002534.0018547.9150681.019915638.006765.0010.876775.003139.0321617.8152893.O19926697.008094.0011.167539.004473.7626638.1157627.019937716.008956.0011.508395.006811.3534634.4162663.019948428.009261.0012.409281.009355.3546759.4163093.019958979.809535.9913.6110070.3010702.9758478.1165855.019969338.0210124.0613.9710813.1012185.7967884.6168803.019979978.9310894.1713.7311355.5313838.9674772.4169734.0(1)用OLS法估計(jì)樣本回歸方程(2)如果模型存在多重共線性，試估計(jì)各輔助回歸方程，找出哪些變量是高度共線的。(3)選擇適當(dāng)?shù)姆椒ǎ嘀毓簿€性，建立一個(gè)較好的回歸模型。第7章單方程回歸模型的幾個(gè)專門問題例7.1.8關(guān)于家庭儲(chǔ)蓄的模型隨機(jī)調(diào)查美國(guó)舊金山地區(qū)20個(gè)家庭的儲(chǔ)蓄情況，建立年儲(chǔ)蓄額y(千美元)對(duì)年收入x(千美元)的回歸模型。y和x的數(shù)據(jù)見表7.1.2。表7.1.2家庭年儲(chǔ)蓄額y與收入額x數(shù)據(jù)（單位：千美元）tyxDtyxD11.020.00110.39.0021.324.00120.06.0030.712.00131.018.0040.816.00142.020.0150.511.00150.412.0062.432.01160.714.0070.310.00171.515.0183.240.01181.616.0192.832.01190.615.00100.07.00200.614.00例7.1.9中國(guó)進(jìn)出口模型。中國(guó)進(jìn)出口貿(mào)易總額數(shù)據(jù)（1950-1884）見表7.1.3。試檢驗(yàn)改革開放前后該時(shí)間序列的斜率是否發(fā)生變化。表7.1.3中國(guó)進(jìn)出口貿(mào)易總額數(shù)據(jù)（單位：百億元人民幣）年份進(jìn)出口總額y時(shí)間x虛擬變量D1D1*x19500.41510019510.59520019520.64630019530.80940019540.84750019551.09860019561.08770019571.04580019581.28790019591.493100019601.284110019610.908120019620.809130019630.857140019640.975150019651.184160019661.271170019671.122180019681.085190019691.069200019701.129210019711.209220019721.469230019732.205240019742.923250019752.904260019762.641270019772.725280019783.550290019794.5463013019805.6383113119817.3533213219827.7133313319838.60134134198412.010351351988年我國(guó)城鎮(zhèn)居民家庭抽樣調(diào)查資料收入等級(jí)彩電擁有量Yt(臺(tái)/百戶)人均收入Xt(元/年)DtXDt=Dt*Xt困難戶82.642198.8800最低收入戶87.012476.7500低收入戶96.753303.1700中等偏下戶100.904107.2614107.26中等收入戶105.895118.9915118.99中等偏上戶109.646370.5916370.5