【正文】 Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)Dependent Variable: NXMethod: Least SquaresDate: 03/21/02 Time: 11:09Sample(adjusted): 1986 2001Included observations: 16 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CED(GDP)Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid3303247. Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)下面結(jié)果是利用某地財(cái)政收入對(duì)該地第一、二、三產(chǎn)業(yè)增加值的回歸結(jié)果，根據(jù)這一結(jié)果試判斷該模型是否存在多重共線性，說(shuō)明你的理由。影響凈出口的因素很多，在宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中，匯率和國(guó)內(nèi)收入水平被認(rèn)為是兩個(gè)最重要的因素，我們根據(jù)這一理論對(duì)影響中國(guó)的凈出口水平的因素進(jìn)行實(shí)證分析。（1）解釋這些計(jì)算結(jié)果。請(qǐng)你繼續(xù)完成上述工作，并回答所做的是一項(xiàng)什么工作，其結(jié)論是什么？（3） 利用y對(duì)x回歸所得的殘差平方構(gòu)造一個(gè)輔助回歸函數(shù)： 計(jì)算 給定顯著性水平，查分布表，得臨界值，其中p=3，自由度。指出該計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題中可能存在的主要錯(cuò)誤，并簡(jiǎn)單說(shuō)明理由。請(qǐng)你繼續(xù)完成上述工作，并回答所做的是一項(xiàng)什么工作，其結(jié)論是什么？表1ARCH Test:Fstatistic ProbabilityObs*Rsquared ProbabilityTest Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 06/04/06 Time: 17:02Sample(adjusted): 1981 1998Included observations: 18 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CRESID^2(1)RESID^2(2)RESID^2(3)Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var1129283.. of regression Akaike info criterionSum squared resid+12 Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)根據(jù)某地區(qū)居民對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的消費(fèi)y和居民收入x的樣本資料，應(yīng)用最小二乘法估計(jì)模型，估計(jì)結(jié)果如下，擬合效果見(jiàn)圖。 4隨機(jī)誤差項(xiàng)和殘差是有區(qū)別的。4半對(duì)數(shù)模型中，參數(shù)的含義是X的絕對(duì)量變化，引起Y的絕對(duì)量變化。4異方差性、自相關(guān)性都是隨機(jī)誤差現(xiàn)象，但兩者是有區(qū)別的。3雙變量模型中，對(duì)樣本回歸函數(shù)整體的顯著性檢驗(yàn)與斜率系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)是一致的。3 變量模型中，對(duì)樣本回歸函數(shù)整體的顯著性檢驗(yàn)與斜率系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)是一致的。2經(jīng)典線性回歸模型（CLRM）中的干擾項(xiàng)不服從正態(tài)分布的，OLS估計(jì)量將有偏的。2在模型的回歸分析結(jié)果報(bào)告中，有，則表明解釋變量 對(duì)的影響是顯著的。1虛擬變量的取值只能取0或1。1多重共線性問(wèn)題是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)違背古典假定引起的1在異方差性的情況下，常用的OLS法必定高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤。通過(guò)虛擬變量將屬性因素引入計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，引入虛擬變量的個(gè)數(shù)與樣本容量大小有關(guān)。 在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)與殘差項(xiàng)無(wú)區(qū)別。三、判斷題（判斷下列命題正誤，并說(shuō)明理由）簡(jiǎn)單線性回歸模型與多元線性回歸模型的基本假定是相同的。在經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析中，模型參數(shù)一旦被估計(jì)出來(lái)，就可將估計(jì)模型直接運(yùn)用于實(shí)際的計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析。 雙變量模型中，對(duì)樣本回歸函數(shù)整體的顯著性檢驗(yàn)與斜率系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)是一致的。1虛擬變量只能作為解釋變量。1擬合優(yōu)度檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)是沒(méi)有區(qū)別的。 2結(jié)構(gòu)型模型中的每一個(gè)方程都稱為結(jié)構(gòu)式方程，結(jié)構(gòu)方程中，解釋變量只可以是前定變量。2由間接最小二乘法與兩階段最小二乘法得到的估計(jì)量都是無(wú)偏估計(jì)。3多重共線性問(wèn)題是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)違背古典假定引起的；3秩條件是充要條件，因此利用秩條件就可以完成聯(lián)立方程識(shí)別狀態(tài)的確定。3隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的方差與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)方差的無(wú)偏估計(jì)沒(méi)有區(qū)別。4通過(guò)虛擬變量將屬性因素引入計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，引入虛擬變量的個(gè)數(shù)與模型有無(wú)截距項(xiàng)無(wú)關(guān)。4對(duì)已經(jīng)估計(jì)出參數(shù)的模型不需要進(jìn)行檢驗(yàn)。四、計(jì)算分析題根據(jù)某城市1978——1998年人均儲(chǔ)蓄(y)與人均收入(x)的數(shù)據(jù)資料建立了如下回歸模型 se=（）（）試求解以下問(wèn)題（1） 取時(shí)間段1978——1985和1991——1998，分別建立兩個(gè)模型。由所給資料完成以下問(wèn)題：（1） 在n=16，的條件下，查DW表得臨界值分別為，試判斷模型中是否存在自相關(guān)；（2） 如果模型存在自相關(guān)，求出相關(guān)系數(shù)，并利用廣義差分變換寫出無(wú)自相關(guān)的廣義差分模型。根據(jù)某種商品銷售量和個(gè)人收入的季度數(shù)據(jù)建立如下模型： 其中，定義虛擬變量為第i季度時(shí)其數(shù)值取1，其余為0。請(qǐng)你繼續(xù)完成上述工作，并回答所做的是一項(xiàng)什么工作，其結(jié)論是什么？（3）試比較（1）和（2）兩種方法，給出簡(jiǎn)要評(píng)價(jià)。（2）回歸方程中引入的原因是什么？如何解釋這個(gè)回歸解釋變量？（3）如何對(duì)貧窮國(guó)進(jìn)行回歸？又如何對(duì)富國(guó)進(jìn)行回歸？某公司想決定在何處建造一個(gè)新的百貨店，對(duì)已有的30個(gè)百貨店的銷售額作為其所處地理位置特征的函數(shù)進(jìn)行回歸分析，并且用該回歸方程作為新百貨店的不同位置的可能銷售額，估計(jì)得出（括號(hào)內(nèi)為估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差） （） （） （） （）其中：＝第個(gè)百貨店的日均銷售額（百美元）；＝第個(gè)百貨店前每小時(shí)通過(guò)的汽車數(shù)量（10輛）； ＝第個(gè)百貨店所處區(qū)域內(nèi)的人均收入（美元）； ＝第個(gè)百貨店內(nèi)所有的桌子數(shù)量； ＝第個(gè)百貨店所處地區(qū)競(jìng)爭(zhēng)店面的數(shù)量；請(qǐng)回答以下問(wèn)題：（1） 。設(shè)NX表示我國(guó)凈出口水平（億元）；GDP為我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（億元），反映我國(guó)的國(guó)內(nèi)收入水平；D(GDP)表示GDP的一階差分；E表示每100美元對(duì)人民幣的平均匯率（元/百美元），反映匯率水平。Dependent Variable: REVMethod: Least SquaresSample: 1 10Included observations: 10VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CGDP1GDP2GDP3Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid+08 Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)通過(guò)建模發(fā)現(xiàn)，某企業(yè)的某種產(chǎn)品價(jià)格P和可變成本V之間滿足如下關(guān)系：。（5） 各個(gè)變量前參數(shù)估計(jì)的符號(hào)是否與期望的符號(hào)一致？（6） 在＝。1為了研究深圳市地方預(yù)算內(nèi)財(cái)政收入與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的關(guān)系，得到以下數(shù)據(jù)：年 份地方預(yù)算內(nèi)財(cái)政收入Y（億元）國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)X（億元）199019911992199319941995199619971998199920002001資料來(lái)源:《深圳統(tǒng)計(jì)年鑒2002》，中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社利用EViews估計(jì)其參數(shù)結(jié)果為(1)建立深圳地方預(yù)算內(nèi)財(cái)政收入對(duì)GDP的回歸模型；(2)估計(jì)所建立模型的參數(shù)，解釋斜率系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義；（3）對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)；(4) 若是2005年年的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值為3600億元，確定2005年財(cái)政收入的預(yù)測(cè)值和預(yù)測(cè)區(qū)間()。（2）Glejser檢驗(yàn)判斷模型是否存在異方差。（1）解釋這些計(jì)算結(jié)果。 D的系數(shù)說(shuō)明了什么？1美國(guó)各航空公司業(yè)績(jī)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)公布在《華爾街日?qǐng)?bào)1999年年鑒》（The Wall Street Journal Almanac 1999）上。(3)如果航班按時(shí)到達(dá)的正點(diǎn)率為80%，估計(jì)每10萬(wàn)名乘客投訴的次數(shù)是多少？設(shè)消費(fèi)函數(shù)為 式中，為消費(fèi)支出；為個(gè)人可支配收入；為個(gè)人的流動(dòng)資產(chǎn)；為隨機(jī)誤差項(xiàng)，并且（其中為常數(shù)）。（2）你將用什么方法估計(jì)過(guò)度可識(shí)別方程和恰好可識(shí)別方程中的參數(shù)。試對(duì)上述模型進(jìn)行評(píng)析，指出其中存在的問(wèn)題。CPDIRsquaredMean dependent varAdjusted Rsquared. dependent var. of regressionAkaike info crite