【正文】 小于F分)（3）“實際通貨膨脹率”與“失業(yè)率”值分別為分)因為對應(yīng)的分)(2)2k180。1分)RT和0第三季度其它要求回答下列問題：（1）模型中0第一季度其它；236。=D2年二季度為——茶的價格T——人均咖啡消費量（單位：磅）P2()()()()()P162。Qt1961 （11（12==g)= （1k1=13分）該方程可識別，另外，k1分）R(B0]分）（4）會 （1d分）（1=d206。206。180。177。? ?b1==的影響不顯著 （1X分）所以，接受原假設(shè)2.0250t2：分）前參數(shù)的具體估計值，因此還無法判斷它們各自對變化的約聯(lián)合起來對分）（4）不能。3X（240)分）F/(n =0（2b2R2)(n1)/(nk1)=180。分）（2）R2=ESS/TSS=65965/66056= （13 （1n=43+1=44 （1m1t237。a2TtStYln==322已(18)為平均月工資率；X3+b 4Gt+b 2St=3i（）() () ()R+mi回歸方程如下：?Yiln2iblnb的貢獻(xiàn)？為什么？以某地區(qū)X、=的影響的顯著性（已知X、和調(diào)整的可決系數(shù)的自由度、RSS3g0k12g1R[B0G02g11 0249。=g=12234。g1]0 0 2=21b2Yt1+++模型變?yōu)椋簍M個方程包含一個第個方程恰好識別的結(jié)構(gòu)方程。g2k2)2=0＜g1所以，第對于第k=1。247。231。結(jié)構(gòu)參數(shù)矩陣為：b 1a1b1，p20a1b01+a11a1b1m2tta1b1u2ta1b1tP=b0（2）簡化式模型為：b；外生變量為M個方程的MNtNt；同理，讓P法在這里并不適用。估計量有偏且是不一致的。vvNPP,N綜合兩個方程的識別狀況，該聯(lián)立模型是可識別的。1，模型可以識別。0G03((b進(jìn)一步，聯(lián)立模型的外生變量個數(shù)減去該方程外生變量的個數(shù)，恰等于該方程內(nèi)生變量個數(shù)減))=個方程，2246。aa247。G)00Y2的條件可以滿足。185。a1(u122a2b1Z1u22也有簡化式，由兩個方程易得：aY1a1a2aa1Z12b1Z1)/Z(Y1aba1（2）由第二個方程得：Y22a1b 1b1Z1u22u22則將、a若a1u22個方程得：=這就是一個=則由第（ii）將（i）中的聯(lián)立方程計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的第三個方程（稅收方程）刪去，討論由剩下的三個方程組成的宏觀經(jīng)濟(jì)聯(lián)立方程計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的識別性。為總投資，Yt1CtItYtm1t239。+a+g 1Yt+b 2it個方程的參數(shù)估計；（i）討論宏觀經(jīng)濟(jì)聯(lián)立方程計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型239。（1）指出模型的內(nèi)生變量、外生變量、先決變量；（2）寫出簡化式模型，并導(dǎo)出結(jié)構(gòu)式參數(shù)與簡化式參數(shù)之間的關(guān)系；（3）用結(jié)構(gòu)式條件確定模型的識別狀態(tài)；（4）如果模型不可識別，試作簡單的修改使之可以識別；（5）指出u2t其中，M+++一完備的聯(lián)立方程計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型如下：tM2ILS（2）分析每一個方程是否為不可識別的，過度識別的或恰好識別的？（3）Mb1P=32+一個由兩個方程組成的聯(lián)立模型的結(jié)構(gòu)形式如下ttP這時，2且a12185。00Y12（1）若a+=+Y2方法估計。+a4X43+X+XmtX+1/4，2/4，3/4，3/4，2/4，1/4，則新的線性組合變量為=5%的顯著性水平下，不拒絕=10%的顯著性水平下，拒絕分布臨界值為(2,8)=/F在統(tǒng)計上顯著不為m如果b7b6b5b4b3+=X估計結(jié)果如果添加mt1相關(guān)，因為M+估計是一致的，但卻是有偏的估計值。與模型中出現(xiàn)的任何解釋變量都不相關(guān)，因此只是m與M和lbmt該模型可用來估計并計算出alRt)M++)MRt+(1=+al)blbYt1aMa=)bY+bYt1bYt*t假定滯后變量的權(quán)數(shù)類型為倒t為t5+L+ta10%和R2和177X4為公司市值，X15432+CEO那么，本例中+1）無偏的；2）一致的嗎？為什么？（3）假設(shè)mt和Rt185。)s0,（2）假設(shè)b的數(shù)據(jù)，但Yt*M10*t1(1Yt*適率間；實“時tga滯后變量模型五、計算分析題假設(shè)貨幣需求關(guān)系式為t看,0，表明咖啡與茶屬于替代品。的系數(shù)檢驗在統(tǒng)計上是顯著的，則可以拒絕投資函數(shù)不受利率影響的假設(shè)。若（a）中參數(shù)時的投資期望：（c）E（Ii|r≥ir179。237。R，故可以建立如下模型來表達(dá)上述關(guān)系：（a）Ii=β0+β1Xi+RDi+181。I僅取決于利潤由于在利率a模型，因為該模型中的Ｄ的系數(shù)估計值在統(tǒng)計上顯著。D4+++=（3）由于消費品工業(yè)和金融業(yè)相對于交通運輸業(yè)的薪水百分比差異分別為的%，由于參數(shù)的個類似解釋。的薪水多即，金融業(yè)ln時保股入當(dāng)濟(jì)參、（的回歸并保存殘差Y檢驗是無定論的。由于、5%在顯著性水平下，相應(yīng)的上下臨界值為不相關(guān)。估計出的X1t2t在基本假設(shè)下，(1)ac（2）在一階差分形式中出現(xiàn)有截距項，意味著在原始模型中有一個關(guān)于時間的趨勢項，截距項事實上就是趨勢變量的系數(shù)，即原模型應(yīng)為Yt=β0+β1t+β2Xt如果(n1) ，拒絕零假設(shè)，2te R第三步，計算檢驗統(tǒng)計值(n1) ；R第四步，由于在不存在一階序列相關(guān)的零假設(shè)下(n1) 呈自由度為第二步，做 關(guān)于常數(shù)項、lnXlnX2t=181。t181。、0第二季度其它；236。236。237。=年第一季度為——人均收入P162。其中：+P1977試用一個可以檢驗的模型來表達(dá)上述關(guān)系，并簡述如何對利率的影響進(jìn)行檢驗。同時取決于利潤Xa，你犯了什么錯誤？（3）D表示男， D=0，表示女。+（） （）（b）W名，女生為了研究體重與身高的關(guān)系，某學(xué)校隨機(jī)抽樣調(diào)查了2（1）解釋三個虛擬變量參數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義（2）保持表示公司股票收益（單位：萬元），X1（）（） （） （）+=209）。DW為總收入；X22DWX2+22Yt1++b0回歸，得到X1t相關(guān)。假設(shè)++b0utb2第七章六、計算分析題對于模型：Zt)=ZtZt2t2t 1229。0229。)wt02t=wt(wtYt t tw229。w)2t1tttX（1）由(w做回歸，不包括常數(shù)項。X1i關(guān)于1/方法是對OLSPi)2X1iP+Pi的n2ttPie~i0于是，要檢驗的零假設(shè)=a 0PiPiwt（2）用b1RSS2tX1t=b2的數(shù)據(jù)已知。BLUEib、要進(jìn)行的回歸；依賴于ui為該公司在該地區(qū)投入的廣告費用（i=0,1,2……,50）。1i為某公司在第Y，X1，X2)XYtX1i0但共線性往往導(dǎo)致參數(shù)估計值的方差大于不存在多重共線性的情況。OLS不顯著另有原因。t值降低且表現(xiàn)為不顯著。FF5%顯著性水平下5%的水平下這些變量也不是顯著的。5%的顯著性水平下的臨界值為（2）t統(tǒng)計量檢驗單個變量的顯著性，F(xiàn)統(tǒng)計值檢驗變量是否是聯(lián)合顯著的。的系數(shù)符號為負(fù)。如果水價上漲，則用戶會節(jié)約用水，所以可預(yù)期pop解：（1）在其他變量不變的情況下，一城市的人口越多或房屋數(shù)量越多，則對用水的需求越高。T（1）根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論和直覺,請估計回歸系數(shù)的符號的正負(fù)(不包括常量)，為什么？觀察符號與你的直覺相符嗎？（2）在pcy第五章五、計算分析題某地區(qū)供水部門利用最近MIN與MINMIN1MINOLS為新畢業(yè)的大學(xué)生人數(shù)，GDP1+++回歸結(jié)果與直覺相符，最優(yōu)模型中參數(shù)估計值的符號為正確符號。b2b4b3較小，殘差平方和較大，但相對來說其個解釋變量全部通過了（3）模型顯然，計算的分布，在顯然，在7)7+7kUR)=(RSS檢驗假設(shè)H1擇bi假針中，這些變量的系數(shù)都是顯著的。C值僅比其實正如我們所知道的，在多元回去歸中省略變量時一定要謹(jǐn)慎，要有所選擇。p分布表。值，所以沒有必要計算99%的置倍區(qū)間為（180。(S25S/(nF234。234。233。 = =amp。162。B（4）bFbF如果噸/畝。在每畝施肥量不變的情況下,每增加1XAA原因是：方程及其樣本標(biāo)準(zhǔn)差都能通過對該模型進(jìn)行估計得到。X2X+032+2+代入原模型得Yqq2b22Sb12b=? ?b1+,Var(b12bY%。Y（4）不能。XX2=1(12RSS為校園內(nèi)食堂的盒飯價格；（2）理由是被解釋變量應(yīng)與學(xué)生數(shù)量成正比，并且應(yīng)該影響顯著；被解釋變量應(yīng)與本食堂盒飯價格成反比，這與需求理論相吻合；被解釋變量應(yīng)與附近餐廳的盒飯價格成正比，因為彼此有替代作用；被解釋變量應(yīng)與氣溫的變化關(guān)系不是十分顯著，因為大多數(shù)學(xué)生不會因為氣溫變化不吃飯。3X猜測為：10%顯著性水平下的臨界值還小，因此可以認(rèn)為它對X2，參數(shù)估計值的Ramp。分布的臨界值為Dt323=29tb1（2）針對備擇假設(shè)會增加由此，如果個單位，Y可以將的參數(shù)為、tUt=t值：t在值：==參數(shù)的=解：（1） 在給定12+180。年受教育的時間，其子女作為勞動者就會預(yù)期增加個。年，因此，要減少表明，在其他條件不變的情況下，每增加對勞動者受教育的年數(shù)有影響。的置信度為=查表得(TSSe2162。++的觀察數(shù)據(jù)計算得b0？為什么？已知描述某經(jīng)濟(jì)問題的線性回歸模型為b則bYFRStFtYt+=iiii——第24iR2iB：X你通過整個學(xué)年收集數(shù)據(jù)，得到兩個可能的解釋性方程：??方程和b32（3）如果定義1)的方差及其協(xié)方差求出Var(b1? ? ? ?（1）用2bH0XXb1的貢獻(xiàn)嗎？在經(jīng)典線性回歸模型的基本假定下，對含有三個自變量的多元線性回歸模型：YiY和RSS下表給出一二元模型的回歸結(jié)果。X+=假設(shè)你看到如下的回歸結(jié)果（括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差），但你不知道各解釋變量分別代表什么。D（3）利潤占銷售額的比重強(qiáng)度不隨銷售額的變化而變化的假設(shè)。Y如果=X1iD）占銷售額的比重（單位：%）為被解釋變量（Y），以企業(yè)銷售額（X1）與利潤占銷售額的比重（X2）為解釋變量，一個容量為年的失業(yè)率要求：（1）進(jìn)行變量顯著性檢驗；t（2）對本模型的正確性進(jìn)行討論，t——19R+16的系數(shù)給予適當(dāng)?shù)慕忉?。保持不變，為了使預(yù)測的受教育水平減少一年，需要是否具有預(yù)期的影響？為什么？若meduedu第三章六、計算分析題某地區(qū)通過一個樣本容量為=118=n+：180。b1x=? ?b0yamp。=+b0a22i i可得一元線性回歸模型：=b 0、=Aln因為:ln(xi杯；（3）不能；（4）不能；在同一條需求曲線上不同點的價格彈性不同，若要求出，須給出具體的時刻，價格上升美元時，美國平均消費量為每天每人表示咖啡零售價在股票不是不穩(wěn)定證券。拒絕備擇假設(shè):由于na:=（3）建立零假設(shè)R22股票或債券收益率的變化是由rm值大于臨界值，截距項小于臨界值，因此拒絕斜率項為零的假設(shè)，但不拒絕截距項為零的假