《计量经济学》(第3版)习题数据
1973 72.4 132.27 1982 111.9 249.25 1974 77.5 137.17 1983 115.6 275.08 1975 82.0 159.51 1984 118.4 283.89 1976 85.6 176.16 1985 121.0 296.05 1977 88.7 190.80 1986 120.7 325.75 1978 91.1 216.20 1987 121.1 354.93 1979 94.9 232.41 ①根据表5数据进行以下回归：①y对x；②lny对lnx；③lny对x；④ y对lnx。 ②解释各回归结果；
③对每一个模型求y对x的变化率； ④对每一个模型求y对x的弹性；
⑤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
1?b0?b1xt?ut yt表6 样本数据
y 86 79 69 65 62 52 51 51 51 48 x 3 7 12 17 25 35 45 55 70 120 ①解释b1的含义； ②求y对x的变化率； ③求y对x的弹性；
④用相同的数据估计下面的回归模型：
yt?b0?b121?ut xt⑤你能比较这两个模型的R值吗？为什么？ ⑥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(x1)、能源价格指数(x2)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 1960
能源需求 实际GDP 能源价格 指数(y) 指数(x1) 指数(x2) 54.1 54.1 111.9 7 年 份 1972 能源需求 实际GDP 能源价格 指数(y) 指数(x1) 指数(x2) 97.2 94.3 98.6 《计量经济学》(第3版)习题数据
1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 55.4 58.5 61.7 63.6 66.8 70.3 73.5 78.3 83.3 88.9 91.8 56.4 59.4 62.1 65.9 69.5 73.2 75.7 79.9 83.8 86.2 89.8 112.4 111.1 110.2 109.0 108.3 105.3 105.4 104.3 101.7 97.7 100.3 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 100.0 97.3 93.5 99.1 100.9 103.9 106.9 101.2 98.1 95.6 100.0 101.4 100.5 105.3 109.9 114.4 118.3 119.6 121.1 120.6 100.0 120.1 131.0 129.6 137.7 133.7 144，5 179.0 189.4 190.9 ①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：
lnyt?b0?b1lnx1t?b2lnx2t?ut (3)
②所估计的回归系数是否显著？用p值回答这个问题； ③解释回归系数的意义；
④根据上面的数据建立线性回归模型：
yt?b0?b1x1t?b2x2t?ut (4)
⑤比较模型(3)、(4)的R值；
⑥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
2Y?AK?L?eu
①利用表8资料，进行回归分析；
②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 工业总产值 资产合计 职工人数 工业总产值 资产合计 职工人数 序号 序号 Y（亿元） K（亿元） L（万人） Y（亿元） K（亿元） L（万人） 1 2 3 4 5 6 7 3722.70 3078.22 1442.52 1684.43 1752.37 2742.77 1451.29 1973.82 5149.30 5917.01 2291.16 1758.77 1345.17 939.10 113 67 84 27 327 120 58 17 812.70 1118.81 43 61 240 222 80 96 222 18 1899.70 2052.16 19 3692.85 6113.11 20 4732.90 9228.25 21 2180.23 2866.65 22 2539.76 2545.63 23 3046.95 4787.90 8
《计量经济学》(第3版)习题数据
8 9 656.77 370.18 694.94 363.48 31 16 66 58 28 61 254 83 33 24 2192.63 3255.29 25 5364.83 8129.68 26 4834.68 5260.20 27 7549.58 7518.79 28 867.91 984.52 163 244 145 138 46 218 19 45 10 1590.36 2511.99 11 12 616.71 617.94 973.73 516.01 13 4429.19 3785.91 14 5749.02 8688.03 15 1781.37 2798.9 29 4611.39 18626.94 30 31 170.30 325.53 610.91 1523.19 16 1243.07 1808.44 （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P1、猪肉价格P2与牛肉价格P3的相关数据。
①利用表9资料，求出该地区家庭鸡肉消费需求模型：
lnY?b0?b1lnX?b2lnP1?b3lnP2?b4lnP3?u
②试分析该地区家庭鸡肉消费需求是否受猪肉价格P2与牛肉价格P3的影响。
表9 相关统计数据
鸡肉家庭人均年 家庭月平均 鸡肉价格P1 猪肉价格P2 牛肉价格P3 年份 消费量Y (公斤) 收入X（元） （元/公斤） （元/公斤） （元/公斤） 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999
2.78 2.99 2.98 3.08 3.12 3.33 3.56 3.64 3.67 3.84 4.04 4.03 4.18 4.04 4.07 4.01 4.27 4.41 4.67 5.06 397 413 439 459 492 528 560 624 666 717 768 843 911 931 1021 1165 1349 1449 1575 1759 9 4.22 3.81 4.03 3.95 3.73 3.81 3.93 3.78 3.84 4.01 3.86 3.98 3.97 5.21 4.89 5.83 5.79 5.67 6.37 6.16 5.07 5.2 5.4 5.53 5.47 6.37 6.98 6.59 6.45 7 7.32 6.78 7.91 9.54 9.42 12.35 12.99 11.76 13.09 12.98 7.83 7.92 7.92 7.92 7.74 8.02 8.04 8.39 8.55 9.37 10.61 10.48 11.4 12.41 12.76 14.29 14.36 13.92 16.55 20.33 《计量经济学》(第3版)习题数据
2000 2001 2002 5.01 5.17 5.29 1994 2258 2478 5.89 6.64 7.04 12.8 14.1 16.82 21.96 22.16 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X2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 591.9 654.5 623.6 647.0 674.0 644.4 680.0 724.0 757.1 706.8 23.56 24.44 32.07 32.46 31.15 34.14 35.30 38.70 39.63 46.68 7620 9120 10670 11160 11900 12920 14340 15960 18000 19300 22?2，计算R及R。其中已知： ①估计回归方程的参数及随机误差项的方差??5.32536028?0.363021100.00053817???(X?X)?1=??0.36302110.03381604?0.0005958?
?0.00053817?0.00059580.00000011???②对方程进行F检验，对参数进行t检验，并构造参数95%的置信区间。
③如果商品价格变为35元，则某一月收入为20000元的家庭对其消费支出估计是多少？构造该估计值的95%的置信区间。
10
《计量经济学》(第3版)习题数据
第4章 异方差性
习 题
3．简答题、分析与计算题
（10）建立住房支出模型:yt?b0?b1xt?ut，样本数据如表1（其中：y是住房支出，x是收入，单位：千美元）。
表1 住房支出与收入数据
y 1.8 2.0 2.0 2.0 2.1 3.0 3.2 3.5 3.5 3.6 x 5 5 5 5 5 10 10 10 10 10 y 4.2 4.2 4.5 4.8 5.0 4.8 5.0 5.7 6.0 6.2 x 15 15 15 15 15 20 20 20 20 20 请回答下列问题：
①用最小二乘法估计b0,b1的估计值、标准差、拟合优度；
②用Goldfeld-Quandt检验异方差性（假设分组时不去掉任何样本值），取??0.05； ③如果存在异方差性，假设?t2??2xt2，用加权最小二乘法重新估计b0,b1的估计值、标准差、拟合优度。
（11）试根据表2中消费(y)与收入(x)的数据完成以下问题：
①估计回归模型：yt?b0?b1xt?ut；②检验异方差性；(3)选用适当的方法修正异方差性。
表2 消费与收入数据 y 55 x y x y x 80 152 220 95 140 65 100 144 210 108 145 70 85 175 245 113 150 80 110 180 260 110 160 79 120 135 190 125 165 84 115 140 205 115 180 98 130 178 265 130 185 95 140 191 270 135 190 90 125 137 230 120 200 75 90 189 250 140 205 80 140 210 85 152 220 74 105 53 110 160 70 11
