【正文】 時(shí)，證明過(guò)原點(diǎn)的回歸中的OLS估計(jì)量的計(jì)算公式是什么？對(duì)該模型是否仍有和？對(duì)比有截距項(xiàng)模型和無(wú)截距項(xiàng)模型參數(shù)的OLS估計(jì)有什么不同？：沒(méi)有截距項(xiàng)的過(guò)原點(diǎn)回歸模型為: 因?yàn)? 求偏導(dǎo) 令 得 而有截距項(xiàng)的回歸為對(duì)于過(guò)原點(diǎn)的回歸，由OLS原則: 已不再成立, 但是是成立的。（3）分析對(duì)比各個(gè)簡(jiǎn)單線性回歸模型。萬(wàn)元預(yù)測(cè)區(qū)間為: （Y）、按購(gòu)買(mǎi)力平價(jià)計(jì)算的人均GDP（X1）、成人識(shí)字率（X2）、一歲兒童疫苗接種率（X3）的數(shù)據(jù): 1992年亞洲各國(guó)人均壽命等數(shù)據(jù)序號(hào)國(guó)家和地區(qū)平均壽命Y （年）人均GDPX1（100美元）成人識(shí)字率X2（%）一歲兒童疫苗接種率X3 （%）1日本7919499992中國(guó)香港7718590793韓國(guó)708397834新加坡7414792905泰國(guó)695394866馬來(lái)西亞707480907斯里蘭卡712789888中國(guó)大陸702980949菲律賓6524909210朝鮮7118959611蒙古6323958512印度尼西亞6227849213越南6313899014緬甸577817415巴基斯坦5820368116老撾5018553617印度6012509018孟加拉國(guó)5212376919柬埔寨5013383720尼泊爾5311277321不丹486418522阿富汗4373235資料來(lái)源：聯(lián)合國(guó)發(fā)展規(guī)劃署. 人的發(fā)展報(bào)告. 1993（1）分別設(shè)定簡(jiǎn)單線性回歸模型，分析各國(guó)人均壽命與人均GDP、成人識(shí)字率、一歲兒童疫苗接種率的數(shù)量關(guān)系。：(1)建立回歸模型: 用OLS法估計(jì)參數(shù): 估計(jì)結(jié)果為: 說(shuō)明該百貨公司銷(xiāo)售收入每增加1元,。（3） 對(duì)進(jìn)行顯著水平為5%的顯著性檢驗(yàn)?，F(xiàn)已根據(jù)某百貨公司某年12個(gè)月的有關(guān)資料計(jì)算出以下數(shù)據(jù)：（單位：萬(wàn)元） （1） 擬合簡(jiǎn)單線性回歸方程，并對(duì)方程中回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義作出解釋。：1．分析每股帳面價(jià)值和當(dāng)年紅利的相關(guān)性作散布圖： 從圖形看似乎具有一定正相關(guān)性，計(jì)算相關(guān)系數(shù)：2．建立每股帳面價(jià)值X和當(dāng)年紅利Y的回歸方程：回歸結(jié)果：參數(shù)的t檢驗(yàn)：,查表,表明每股紅利對(duì)帳面價(jià)值有顯著的影響。這說(shuō)明當(dāng)航班正點(diǎn)到達(dá)比率每提1個(gè)百分點(diǎn), 。(4)對(duì)估計(jì)的回歸方程斜率的意義作出解釋。 美國(guó)各航空公司業(yè)績(jī)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)航空公司名稱(chēng)航班正點(diǎn)率（%）投訴率（次/10萬(wàn)名乘客）西南(Southwest)航空公司大陸(Continental)航空公司西北(Northwest)航空公司美國(guó)(US Airways)航空公司聯(lián)合(United)航空公司美洲(American)航空公司德?tīng)査―elta）航空公司美國(guó)西部(Americawest)航空公司環(huán)球(TWA)航空公司資料來(lái)源:(美) Anderson D . ，405. (1)畫(huà)出這些數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖(2)根據(jù)散點(diǎn)圖。(4)如果2008年全年國(guó)民總收入為300670億元，預(yù)測(cè)可能達(dá)到的最終消費(fèi)水平為:(億元)對(duì)最終消費(fèi)的均值置信度為95%的預(yù)測(cè)區(qū)間為: 由Eviews計(jì)算國(guó)民總收入X變量樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)量得: n=30則有 取,，,已知 ,平均值置信度95%的預(yù)測(cè)區(qū)間為： = =（億元） 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。：(1)以最終消費(fèi)為被解釋變量Y，以國(guó)民總收入為解釋變量X，建立線性回歸模型： 利用EViews估計(jì)參數(shù)并檢驗(yàn) 回歸分析結(jié)果為: () ()t= () () n=30(2)回歸估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差即估計(jì)的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)誤差，由EViews估計(jì)參數(shù)和檢驗(yàn)結(jié)果得, 。(3) 對(duì)回歸系數(shù)進(jìn)行顯著性水平為5%的顯著性檢驗(yàn)。當(dāng)2008年GDP 為7500億元時(shí)，地方財(cái)政收入的點(diǎn)預(yù)測(cè)值為： （億元）區(qū)間預(yù)測(cè)：為了作區(qū)間預(yù)測(cè)，取,平均值置信度95%的預(yù)測(cè)區(qū)間為： 利用EViews由GDP數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)量得到 n=18則有 取,，平均值置信度95%的預(yù)測(cè)區(qū)間為： 時(shí) （億元）個(gè)別值置信度95%的預(yù)測(cè)區(qū)間為： 即 （億元） 為研究中國(guó)改革開(kāi)放以來(lái)國(guó)民總收入與最終消費(fèi)的關(guān)系，搜集到以下數(shù)據(jù)： 中國(guó)國(guó)民總收入與最終消費(fèi) (單位：億元)年份國(guó)民總收入X最終消費(fèi)Y年份國(guó)民總收入X最終消費(fèi)Y19781993197919941980199519811996198219971983199819841999198520006151619862001198720021988200313517419892004199020051991200619922007資料來(lái)源：中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2008. 中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2008. (1) 以分析國(guó)民總收入對(duì)消費(fèi)的推動(dòng)作用為目的，建立線性回歸方程，并估計(jì)其參數(shù)。說(shuō)明GDP解釋了地方財(cái)政收入變動(dòng)的近98%，模型擬合程度較好。(4)若是2008年深圳市的本市生產(chǎn)總值為8000億元，試對(duì) 2008年深圳市的財(cái)政收入作出點(diǎn)預(yù)測(cè)和區(qū)間預(yù)測(cè) ()。回歸結(jié)果表明，廣告費(fèi)用X每增加1百萬(wàn)美元, (百萬(wàn)箱)。相關(guān)系數(shù)為：xyx1y1說(shuō)明美國(guó)軟飲料公司的廣告費(fèi)用X與銷(xiāo)售數(shù)量Y的正相關(guān)程度相當(dāng)高。 為研究美國(guó)軟飲料公司的廣告費(fèi)用X與銷(xiāo)售數(shù)量Y的關(guān)系,分析七種主要品牌軟飲料公司的有關(guān)數(shù)據(jù) 美國(guó)軟飲料公司廣告費(fèi)用與銷(xiāo)售數(shù)量品牌名稱(chēng)廣告費(fèi)用X(百萬(wàn)美元)銷(xiāo)售數(shù)量Y(百萬(wàn)箱)CocaCola ClassicPepsiColaDietCokeSpriteMoutain Dew7Up資料來(lái)源:(美) Anderson D R等. . 405繪制美國(guó)軟飲料公司廣告費(fèi)用與銷(xiāo)售數(shù)量的相關(guān)圖, 并計(jì)算相關(guān)系數(shù)，分析其相關(guān)程度。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)全部答案（龐浩）第二版第二章練習(xí)題及參考解答 為研究中國(guó)的貨幣供應(yīng)量(以貨幣與準(zhǔn)貨幣M2表示)與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的相互依存關(guān)系，分析表中1990年—2007年中國(guó)貨幣供應(yīng)量（M2）和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的有關(guān)數(shù)據(jù): 1990年—2007年中國(guó)貨幣供應(yīng)量和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(單位:億元)年份貨幣供應(yīng)量M2國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP199019911992199319941995199619971998199920002001200220032004200520062007 資料來(lái)源:中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2008,中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社對(duì)貨幣供應(yīng)量與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值作相關(guān)分析，并說(shuō)明相關(guān)分析結(jié)果的經(jīng)濟(jì)意義。 參考解答: 計(jì)算中國(guó)貨幣供應(yīng)量(以貨幣與準(zhǔn)貨幣M2表示)與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的相關(guān)系數(shù)為:計(jì)算方法: 或 計(jì)算結(jié)果:　M2GDPM21GDP1 經(jīng)濟(jì)意義: 這說(shuō)明中國(guó)貨幣供應(yīng)量與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP),線性相關(guān)程度相當(dāng)高。能否在此基礎(chǔ)上建立回歸模型作回歸分析？美國(guó)軟飲料公司的廣告費(fèi)用X與銷(xiāo)售數(shù)量Y的散點(diǎn)圖為說(shuō)明美國(guó)軟飲料公司的廣告費(fèi)用X與銷(xiāo)售數(shù)量Y正線性相關(guān)。若以銷(xiāo)售數(shù)量Y為被解釋變量,以廣告費(fèi)用X為解釋變量,可建立線性回歸模型 利用EViews估計(jì)其參數(shù)結(jié)果為經(jīng)t檢驗(yàn)表明, 廣告費(fèi)用X對(duì)美國(guó)軟飲料公司的銷(xiāo)售數(shù)量Y確有顯著影響。 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)： 深圳市地方預(yù)算內(nèi)財(cái)政收入與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值年 份地方預(yù)算內(nèi)財(cái)政收入Y（億元）本市生產(chǎn)總值(GDP)X（億元）19901991199219931994.1995199619971998199920002001200220032004200520062007資料來(lái)源: 深圳市統(tǒng)計(jì)年鑒2008. 中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社(1)建立深圳地方預(yù)算內(nèi)財(cái)政收入對(duì)本市生產(chǎn)總值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)。: 建立深圳地方預(yù)算內(nèi)財(cái)政收入對(duì)GDP的回歸模型，建立EViews文件，利用地方預(yù)算內(nèi)財(cái)政收入（Y）和GDP的數(shù)據(jù)表，作散點(diǎn)圖 可看出地方預(yù)算內(nèi)財(cái)政收入（Y）和GDP的關(guān)系近似直線關(guān)系，可建立線性回歸模型： 利用EViews估計(jì)其參數(shù)結(jié)果為 即 （） () t=() () R2= F=經(jīng)檢驗(yàn)說(shuō)明,深圳市的GDP對(duì)地方財(cái)政收入確有顯著影響。模型說(shuō)明當(dāng)GDP 每增長(zhǎng)1億元時(shí)。(2) 計(jì)算回歸估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差和可決系數(shù)。(4) 如果2008年全年國(guó)民總收入為300670億元，%，預(yù)測(cè)可能達(dá)到的最終消費(fèi)水平，并對(duì)最終消費(fèi)的均值給出置信度為95%的預(yù)測(cè)區(qū)間。(3)由t分布表可查得，由于 ，或由P值=, 對(duì)回歸系數(shù)進(jìn)行顯著性水平為5%的顯著性檢驗(yàn)表明, 國(guó)民總收入對(duì)最終消費(fèi)有顯著影響。航班正點(diǎn)到達(dá)的比率和每10萬(wàn)名乘客投訴的次數(shù)的數(shù)據(jù)如下資料來(lái)源:(美)David 《商務(wù)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)》，第405頁(yè)，機(jī)械工業(yè)出版社。表明二變量之間存在什么關(guān)系？(3)估計(jì)描述投訴率如何依賴(lài)航班按時(shí)到達(dá)正點(diǎn)率的回歸方程。(5)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？： 美國(guó)各航空公司航班正點(diǎn)到達(dá)比率X和每10萬(wàn)名乘客投訴次數(shù)Y的散點(diǎn)圖為由圖形看出航班正點(diǎn)到達(dá)比率和每10萬(wàn)名乘客投訴次數(shù)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,利用EViews計(jì)算線性相關(guān)系數(shù)為： XYX1Y 建立描述投訴率（Y）依賴(lài)航班按時(shí)到達(dá)正點(diǎn)率（X）的回歸方程： 利用EViews估計(jì)其參數(shù)結(jié)果為即 （）（） t=() () R2= F=從檢驗(yàn)結(jié)果可以看出, 航班正點(diǎn)到達(dá)比率對(duì)乘客投訴次數(shù)確有顯著影響。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)為 （次） ： 某年16支公益股票每股帳面價(jià)值和當(dāng)年紅利公司序號(hào)帳面價(jià)值Y（元）紅利X（元）公司序號(hào)帳面價(jià)值Y（元）紅利X（元）19210311