計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)題庫(kù)(超完整版)及答案

2．已知一模型的最小二乘的回歸結(jié)果如下：標(biāo)準(zhǔn)差（45.2）（1.53）n=30R2=0.31其中，Y：政府債券價(jià)格（百美元），X：利率（%）?；卮鹨韵聠?wèn)題：（1）系數(shù)的符號(hào)是否正確，并說(shuō)明理由；（2）為什么左邊是而不是；（3）在此模型中是否漏了誤差項(xiàng)；（4）該模型參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義是什么。13．假設(shè)某國(guó)的貨幣供給量Y與國(guó)民收入X的歷史如系下表。某國(guó)的貨幣供給量X與國(guó)民收入Y的歷史數(shù)據(jù)年份XY年份XY年份XY19852.05.019893.37.219934.89.719862.55.519904.07.719945.010.019873.2619914.28.419955.211.219883.6719924.6919965.812.4根據(jù)以上數(shù)據(jù)估計(jì)貨幣供給量Y對(duì)國(guó)民收入X的回歸方程，利用Eivews軟件輸出結(jié)果為：DependentVariable:YVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.X1.9680850.13525214.551270.0000C0.3531910.5629090.6274400.5444R-squared0.954902Meandependentvar8.258333AdjustedR-squared0.950392S.D.dependentvar2.292858S.E.ofregression0.510684F-statistic211.7394Sumsquaredresid2.607979Prob(F-statistic)0.000000問(wèn)：（1）寫(xiě)出回歸模型的方程形式，并說(shuō)明回歸系數(shù)的顯著性（）。（2）解釋回歸系數(shù)的含義。（2）如果希望1997年國(guó)民收入達(dá)到15，那么應(yīng)該把貨幣供給量定在什么水平？14．假定有如下的回歸結(jié)果其中，Y表示美國(guó)的咖啡消費(fèi)量（每天每人消費(fèi)的杯數(shù)），X表示咖啡的零售價(jià)格（單位：美元/杯），t表示時(shí)間。問(wèn)：（1）這是一個(gè)時(shí)間序列回歸還是橫截面回歸？做出回歸線。（2）如何解釋截距的意義？它有經(jīng)濟(jì)含義嗎？如何解釋斜率？（3）能否救出真實(shí)的總體回歸函數(shù)？（4）根據(jù)需求的價(jià)格彈性定義：，依據(jù)上述回歸結(jié)果，你能救出對(duì)咖啡需求的價(jià)格彈性嗎？如果不能，計(jì)算此彈性還需要其他什么信息？15．下面數(shù)據(jù)是依據(jù)10組X和Y的觀察值得到的：，，，，假定滿足所有經(jīng)典線性回歸模型的假設(shè)，求，的估計(jì)值；16.根據(jù)某地1961—1999年共39年的總產(chǎn)出Y、勞動(dòng)投入L和資本投入K的年度數(shù)據(jù)，運(yùn)用普通最小二乘法估計(jì)得出了下列回歸方程：(0.237)(0.083)(0.048)，DW=0.858式下括號(hào)中的數(shù)字為相應(yīng)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤。(1)解釋回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義；(2)系數(shù)的符號(hào)符合你的預(yù)期嗎？為什么？17.某計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家曾用1921~1941年與1945~1950年（1942~1944年戰(zhàn)爭(zhēng)期間略去）美國(guó)國(guó)內(nèi)消費(fèi)Ｃ和工資收入Ｗ、非工資－非農(nóng)業(yè)收入Ｐ、農(nóng)業(yè)收入Ａ的時(shí)間序列資料，利用普通最小二乘法估計(jì)得出了以下回歸方程：式下括號(hào)中的數(shù)字為相應(yīng)參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤。試對(duì)該模型進(jìn)行評(píng)析，指出其中存在的問(wèn)題。18.計(jì)算下面三個(gè)自由度調(diào)整后的決定系數(shù)。這里，為決定系數(shù)，為樣本數(shù)目，為解釋變量個(gè)數(shù)。（1）（2）（3）19.設(shè)有模型，試在下列條件下:=1\*GB3①=2\*GB3②。分別求出，的最小二乘估計(jì)量。20．假設(shè)要求你建立一個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型來(lái)說(shuō)明在學(xué)校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人數(shù)，以便決定是否修建第二條跑道以滿足所有的鍛煉者。你通過(guò)整個(gè)學(xué)年收集數(shù)據(jù)，得到兩個(gè)可能的解釋性方程：方程A：方程B：其中：——某天慢跑者的人數(shù)——該天降雨的英寸數(shù)——該天日照的小時(shí)數(shù)——該天的最高溫度（按華氏溫度）——第二天需交學(xué)期論文的班級(jí)數(shù)請(qǐng)回答下列問(wèn)題：（1）這兩個(gè)方程你認(rèn)為哪個(gè)更合理些，為什么？（2）為什么用相同的數(shù)據(jù)去估計(jì)相同變量的系數(shù)得到不同的符號(hào)？21．假定以校園內(nèi)食堂每天賣(mài)出的盒飯數(shù)量作為被解釋變量，盒飯價(jià)格、氣溫、附近餐廳的盒飯價(jià)格、學(xué)校當(dāng)日的學(xué)生數(shù)量（單位：千人）作為解釋變量，進(jìn)行回歸分析；假設(shè)不管是否有假期，食堂都營(yíng)業(yè)。不幸的是，食堂內(nèi)的計(jì)算機(jī)被一次病毒侵犯，所有的存儲(chǔ)丟失，無(wú)法恢復(fù)，你不能說(shuō)出獨(dú)立變量分別代表著哪一項(xiàng)！下面是回歸結(jié)果（括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差）：（2.6）(6.3)(0.61)(5.9)要求：（1）試判定每項(xiàng)結(jié)果對(duì)應(yīng)著哪一個(gè)變量？（2）對(duì)你的判定結(jié)論做出說(shuō)明。22.設(shè)消費(fèi)函數(shù)為，其中為消費(fèi)支出，為個(gè)人可支配收入，為隨機(jī)誤差項(xiàng)，并且（其中為常數(shù)）。試回答以下問(wèn)題：（1）選用適當(dāng)?shù)淖儞Q修正異方差，要求寫(xiě)出變換過(guò)程；（2）寫(xiě)出修正異方差后的參數(shù)估計(jì)量的表達(dá)式。24.假設(shè)回歸模型為：，其中：；并且是非隨機(jī)變量，求模型參數(shù)的最佳線性無(wú)偏估計(jì)量及其方差。25.現(xiàn)有x和Y的樣本觀測(cè)值如下表:x2510410y47459假設(shè)y對(duì)x的回歸模型為，且，試用適當(dāng)?shù)姆椒ü烙?jì)此回歸模型。26.根據(jù)某地1961—1999年共39年的總產(chǎn)出Y、勞動(dòng)投入L和資本投入K的年度數(shù)據(jù)，運(yùn)用普通最小二乘法估計(jì)得出了下列回歸方程：（1）證明在模型（1）中所有的系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上都是顯著的（α＝0.05）。（2）證明在模型（2）中t和lnk的系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上不顯著（α＝0.05）。（3）可能是什么原因造成模型（2）中l(wèi)nk不顯著的？38.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。這時(shí)會(huì)發(fā)生什么問(wèn)題，參數(shù)是否能夠用最小二乘法進(jìn)行估計(jì)？39.某行業(yè)利潤(rùn)Y不僅與銷售額X有關(guān)，而且與季度因素有關(guān)。如果認(rèn)為季度因素使利潤(rùn)平均值發(fā)生變異，應(yīng)如何引入虛擬變量？如果認(rèn)為季度因素使利潤(rùn)對(duì)銷售額的變化額發(fā)生變異，應(yīng)如何引入虛擬變量？如果認(rèn)為上述兩種情況都存在，又應(yīng)如何引入虛擬變量？對(duì)上述三種情況分別設(shè)定利潤(rùn)模型。40.設(shè)我國(guó)通貨膨脹I主要取決于工業(yè)生產(chǎn)增長(zhǎng)速度G，1988年通貨膨脹率發(fā)生明顯變化。假設(shè)這種變化表現(xiàn)在通貨膨脹率預(yù)期的基點(diǎn)不同假設(shè)這種變化表現(xiàn)在通貨膨脹率預(yù)期的基點(diǎn)和預(yù)期都不同對(duì)上述兩種情況，試分別確定通貨膨脹率的回歸模型。41.一個(gè)由容量為209的樣本估計(jì)的解釋CEO薪水的方程為：(15.3)(8.03)(2.75)(1.775)(2.13)(-2.895)其中,Y表示年薪水平(單位:萬(wàn)元),表示年收入(單位:萬(wàn)元),表示公司股票收益(單位:萬(wàn)元);均為虛擬變量,分別表示金融業(yè)、消費(fèi)品工業(yè)和公用業(yè)。假設(shè)對(duì)比產(chǎn)業(yè)為交通運(yùn)輸業(yè)。（1）解釋三個(gè)虛擬變量參數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義。（2）保持和不變，計(jì)算公用事業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)之間估計(jì)薪水的近似百分比差異。這個(gè)差異在1%的顯著性水平上是統(tǒng)計(jì)顯著嗎？（3）消費(fèi)品工業(yè)和金融業(yè)之間估計(jì)薪水的近似百分比差異是多少？42.在一項(xiàng)對(duì)北京某大學(xué)學(xué)生月消費(fèi)支出的研究中，認(rèn)為學(xué)生的消費(fèi)支出除受其家庭的月收入水平外,還受在學(xué)校是否得獎(jiǎng)學(xué)金,來(lái)自農(nóng)村還是城市，是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)還是欠發(fā)達(dá)地區(qū),以及性別等因素的影響。試設(shè)定適當(dāng)?shù)哪Ｐ?并導(dǎo)出如下情形下學(xué)生消費(fèi)支出的平均水平:(1)來(lái)自欠發(fā)達(dá)農(nóng)村地區(qū)的女生,未得獎(jiǎng)學(xué)金;(2)來(lái)自欠發(fā)達(dá)城市地區(qū)的男生,得到獎(jiǎng)學(xué)金;(3)來(lái)自發(fā)達(dá)地區(qū)的農(nóng)村女生,得到獎(jiǎng)學(xué)金;(4)來(lái)自發(fā)達(dá)地區(qū)的城市男生,未得獎(jiǎng)學(xué)金.43.試在家庭對(duì)某商品的消費(fèi)需求函數(shù)中（以加法形式）引入虛擬變量，用以反映季節(jié)因素（淡、旺季）和收入層次差距（高、低）對(duì)消費(fèi)需求的影響，并寫(xiě)出各類消費(fèi)函數(shù)的具體形式。44．考察以下分布滯后模型：假定我們要用多項(xiàng)式階數(shù)為2的有限多項(xiàng)式估計(jì)這個(gè)模型，并根據(jù)一個(gè)有60個(gè)觀測(cè)值的樣本求出了二階多項(xiàng)式系數(shù)的估計(jì)值為：0＝0.3，1＝0.51，2=0.1，試計(jì)算(=0,1,2,3)45．考察以下分布滯后模型：假如用2階有限多項(xiàng)式變換模型估計(jì)這個(gè)模型后得式中，，，（1）求原模型中各參數(shù)值（2）估計(jì)對(duì)的短期影響乘數(shù)、長(zhǎng)期影響乘數(shù)和過(guò)渡性影響乘數(shù)46．已知某商場(chǎng)1997-2006年庫(kù)存商品額與銷售額的資料，假定最大滯后長(zhǎng)度，多項(xiàng)式的階數(shù)。（1）建立分布滯后模型（2）假定用最小二乘法得到有限多項(xiàng)式變換模型的估計(jì)式為請(qǐng)寫(xiě)出分布滯后模型的估計(jì)式47．考察下面的模型式中為投資，為收入，為消費(fèi)，為利率。（1）指出模型的內(nèi)生變量和前定變量；（2）分析各行為方程的識(shí)別狀況；（3）選擇最適合于估計(jì)可識(shí)別方程的估計(jì)方法。48．設(shè)有聯(lián)立方程模型：消費(fèi)函數(shù)：投資函數(shù)：恒等式：其中，為消費(fèi)，為投資，為收入，為政府支出，和為隨機(jī)誤差項(xiàng)，請(qǐng)回答：（1）指出模型中的內(nèi)生變量、外生變量和前定變量（2）用階條件和秩條件識(shí)別該聯(lián)立方程模型（3）分別提出可識(shí)別的結(jié)構(gòu)式方程的恰當(dāng)?shù)墓烙?jì)方法49．識(shí)別下面模型式1：（需求方程）式2：（供給方程）其中，為需求或供給的數(shù)量，為價(jià)格，為收入，和為內(nèi)生變量，為外生變量。50．已知結(jié)構(gòu)式模型為式1：式2：其中，和是內(nèi)生變量，和是外生變量。（1）分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)方程的識(shí)別狀況；（2）如果＝0，各方程的識(shí)別狀況會(huì)有什么變化？2、答：（1）系數(shù)的符號(hào)是正確的，政府債券的價(jià)格與利率是負(fù)相關(guān)關(guān)系，利率的上升會(huì)引起政府債券價(jià)格的下降。（2）代表的是樣本值，而代表的是給定的條件下的期望值，即。此模型是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)得出的回歸結(jié)果，左邊應(yīng)當(dāng)是的期望值，因此是而不是。（3）沒(méi)有遺漏，因?yàn)檫@是根據(jù)樣本做出的回歸結(jié)果，并不是理論模型。（4）截距項(xiàng)101.4表示在X取0時(shí)Y的水平，本例中它沒(méi)有實(shí)際意義；斜率項(xiàng)-4.78表明利率X每上升一個(gè)百分點(diǎn)，引起政府債券價(jià)格Y降低478美元。13、（1）回歸方程為：，由于斜率項(xiàng)p值＝0.0000<，表明斜率項(xiàng)顯著不為0，即國(guó)民收入對(duì)貨幣供給量有顯著影響。截距項(xiàng)p值＝0.5444>，表明截距項(xiàng)與0值沒(méi)有顯著差異，即截距項(xiàng)沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。（2）截距項(xiàng)0.353表示當(dāng)國(guó)民收入為0時(shí)的貨幣供應(yīng)量水平，此處沒(méi)有實(shí)際意義。斜率項(xiàng)1.968表明國(guó)民收入每增加1元，將導(dǎo)致貨幣供應(yīng)量增加1.968元。（3）當(dāng)X＝15時(shí)，，即應(yīng)將貨幣供應(yīng)量定在29.873的水平。14、答：（1）這是一個(gè)時(shí)間序列回歸。（圖略）（2）截距2.6911表示咖啡零售價(jià)在每磅0美元時(shí)，美國(guó)平均咖啡消費(fèi)量為每天每人2.6911杯，這個(gè)沒(méi)有明顯的經(jīng)濟(jì)意義；斜率－0.4795表示咖啡零售價(jià)格與消費(fèi)量負(fù)相關(guān)，表明咖啡價(jià)格每上升1美元，平均每天每人消費(fèi)量減少0.4795杯。（3）不能。原因在于要了解全美國(guó)所有人的咖啡消費(fèi)情況幾乎是不可能的。（4）不能。在同一條需求曲線上不同點(diǎn)的價(jià)格彈性不同，若要求價(jià)格彈性，須給出具體的X值及與之對(duì)應(yīng)的Y值。16.解答：（1）這是一個(gè)對(duì)數(shù)化以后表現(xiàn)為線性關(guān)系的模型，lnL的系數(shù)為1.451意味著資本投入K保持不變時(shí)勞動(dòng)—產(chǎn)出彈性為1.451；lnK的系數(shù)為0.384意味著勞動(dòng)投入L保持不變時(shí)資本—產(chǎn)出彈性為0.384.（2）系數(shù)符號(hào)符合預(yù)期，作為彈性，都是正值，而且都通過(guò)了參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)（t檢驗(yàn)）（5分，要求能夠把t值計(jì)算出來(lái)）。17.解答：該消費(fèi)模型的判定系數(shù)，Ｆ統(tǒng)計(jì)量的值，均很高，表明模型的整體擬合程度很高。計(jì)算各回歸系數(shù)估計(jì)量的t統(tǒng)計(jì)量值得：，，。除外，其余T值均很小。工資收入Ｗ的系數(shù)t檢驗(yàn)值雖然顯著，但該系數(shù)的估計(jì)值卻過(guò)大，該值為工資收入對(duì)消費(fèi)的邊際效應(yīng)，它的值為1.059意味著工資收入每增加一美元，消費(fèi)支出增長(zhǎng)將超過(guò)一美元，這與經(jīng)濟(jì)理論和生活常識(shí)都不符。（5分）另外，盡管從理論上講，非工資—非農(nóng)業(yè)收入與農(nóng)業(yè)收入也是消費(fèi)行為的重要解釋變量，但二者各自的t檢驗(yàn)卻顯示出它們的效應(yīng)與0無(wú)明顯差異。這些跡象均表明模型中存在嚴(yán)重的多重共線性，不同收入部分之間的相互關(guān)系掩蓋了各個(gè)部分對(duì)解釋消費(fèi)行為的單獨(dú)影響。20．解答:（1）第2個(gè)方程更合理一些，，因?yàn)槟程炻苷叩娜藬?shù)同該天日照的小時(shí)數(shù)應(yīng)該是正相關(guān)的。（4分）（2）出現(xiàn)不同符號(hào)的原因很可能是由于與高度相關(guān)而導(dǎo)致出現(xiàn)多重共線性的緣故。從生活經(jīng)驗(yàn)來(lái)看也是如此，日照時(shí)間長(zhǎng)，必然當(dāng)天的最高氣溫也就高。而日照時(shí)間長(zhǎng)度和第二天需交學(xué)期論文的班級(jí)數(shù)是沒(méi)有相關(guān)性的。（6分）21．解答：（1）是盒飯價(jià)格，是氣溫，是學(xué)校當(dāng)日的學(xué)生數(shù)量，是附近餐廳的盒飯價(jià)格。（4分）（2）在四個(gè)解釋變量中，附近餐廳的盒飯價(jià)格同校園內(nèi)食堂每天賣(mài)出的盒飯數(shù)量應(yīng)該是負(fù)相關(guān)關(guān)系，其符號(hào)應(yīng)該為負(fù)，應(yīng)為；學(xué)校當(dāng)日的學(xué)生數(shù)量每變化一個(gè)單位，盒飯相應(yīng)的變化數(shù)量不會(huì)是28.4或者12.7，應(yīng)該是小于1的，應(yīng)為；至于其余兩個(gè)變量，從一般經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，被解釋變量對(duì)價(jià)格的反應(yīng)會(huì)比對(duì)氣溫的反應(yīng)更靈敏一些，所以是盒飯價(jià)格，是氣溫。（6分）26.答案：(1)題中所估計(jì)的回歸方程的經(jīng)濟(jì)含義：該回歸方程是一個(gè)對(duì)數(shù)線性模型，可還原為指數(shù)的形式為：，是一個(gè)C-D函數(shù)，1.451為勞動(dòng)產(chǎn)出彈性，0.3841為資本產(chǎn)出彈性。因?yàn)?.451+0.3841〉1，所以該生產(chǎn)函數(shù)存在規(guī)模經(jīng)濟(jì)。（6分）(2)該回歸方程的估計(jì)中存在什么問(wèn)題?應(yīng)如何改進(jìn)?

因?yàn)镈W=0.858,dL=1.38,即0.858<1.38,故存在一階正自相關(guān)?？衫肎LS方法消除自相關(guān)的影響。（4分）27．（1）何謂計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的自相關(guān)性？答：如果對(duì)于不同的樣本點(diǎn)，隨機(jī)誤差項(xiàng)之間不再是完全互相獨(dú)立，而是存在某種相關(guān)性，則出現(xiàn)序列相關(guān)性。如存在：稱為一階序列相關(guān)，或自相關(guān)。（2）試檢驗(yàn)該模型是否存在一階自相關(guān)，為什么？答：存在。（3）自相關(guān)會(huì)給建立的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型產(chǎn)生哪些影響？答：1參數(shù)估計(jì)兩非有效;2變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義。3模型的預(yù)測(cè)失效。（4）如果該模型存在自相關(guān)，試寫(xiě)出消除一階自相關(guān)的方法和步驟。（臨界值，）答：1構(gòu)造D.W統(tǒng)計(jì)量并查表；2與臨界值相比較，以判斷模型的自相關(guān)狀態(tài)。28．答：（1）由于地方政府往往是根據(jù)過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)、當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)狀況以及期望的經(jīng)濟(jì)發(fā)展前景來(lái)定制地區(qū)最低限度工資水平的，而這些因素沒(méi)有反映在上述模型中，而是被歸結(jié)到了模型的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)中，因此gMIN1與m不僅異期相關(guān)，而且往往是同期相關(guān)的，這將引起OLS估計(jì)量的偏誤，甚至當(dāng)樣本容量增大時(shí)也不具有一致性。（5分）（2）全國(guó)最低限度的制定主要根據(jù)全國(guó)國(guó)整體的情況而定，因此gMIN基本與上述模型的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)無(wú)關(guān)。（3）由于地方政府在制定本地區(qū)最低工資水平時(shí)往往考慮全國(guó)的最低工資水平的要求，因此gMIN1與gMIN具有較強(qiáng)的相關(guān)性。結(jié)合（2）知gMIN可以作為gMIN1的工具變量使用。29．解答：（1）這是一個(gè)確定的關(guān)系，各產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值之和等于國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。作為計(jì)量模型不合理。（2）（3）（4）（5）都是合理的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。（4分）（6）不合理。發(fā)電量和鋼鐵產(chǎn)量影響對(duì)煤炭的需求，但不會(huì)影響煤炭的產(chǎn)量。作為解釋變量沒(méi)有意義。30．解答：（1）模型中的系數(shù)符號(hào)為負(fù)，不符合常理。居民收入越多意味著消費(fèi)越多，二者應(yīng)該是正相關(guān)關(guān)系。（2）的系數(shù)是1.2，這就意味著每增加一元錢(qián)，居民消費(fèi)支出平均增加1.2元，處于一種入不敷出的狀態(tài)，這是不可能的，至少對(duì)一個(gè)表示一般關(guān)系的宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型來(lái)說(shuō)是不可能的。（4分）(3)的系數(shù)符號(hào)為負(fù)，不合理。職工人數(shù)越多工業(yè)總產(chǎn)值越少是不合理的。這很可能是由于工業(yè)生產(chǎn)資金和職工人數(shù)兩者相關(guān)造成多重共線性產(chǎn)生的。31．解答：（1）臨界值t=1.7291小于18.7，認(rèn)為回歸系數(shù)顯著地不為0.（4分）（2）參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤差：0.81/18.7=0.0433（3）不包括。因?yàn)檫@是一個(gè)消費(fèi)函數(shù)，自發(fā)消費(fèi)為15單位，預(yù)測(cè)區(qū)間包括0是不合理的。32．解答：（1）對(duì)于如果隨機(jī)誤差項(xiàng)的各期值之間存在著相關(guān)關(guān)系，即稱隨機(jī)誤差項(xiàng)之間存在自相關(guān)性。（2）該模型存在一階正的自相關(guān)，因?yàn)?<＝0.3474<（3）自相關(guān)性的后果有以下幾個(gè)方面：=1\*GB3①模型參數(shù)估計(jì)值不具有最優(yōu)性；=2\*GB3②隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差一般會(huì)低估；=3\*GB3③模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)失效；=4\*GB3④區(qū)間估計(jì)和預(yù)測(cè)區(qū)間的精度降低。（4分）34．解答：（1）總離差(TSS)的自由度為n-1，因此樣本容量為15；（2）RSS=TSS-ESS=66042-65965=77；（3）ESS的自由度為2，RSS的自由度為12；（4）=ESS/TSS=65965/66042=0.9988，（4分）35.解答：（1）0.722是指，當(dāng)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入每變動(dòng)一個(gè)單位，人均消費(fèi)性支出資料平均變動(dòng)0.722個(gè)單位，也即指邊際消費(fèi)傾向；137.422指即使沒(méi)有收入也會(huì)發(fā)生的消費(fèi)支出，也就是自發(fā)性消費(fèi)支出。(2)在線性回歸模型中，如果隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差不是常數(shù)，即對(duì)不同的解釋變量觀測(cè)值彼此不同，則稱隨機(jī)項(xiàng)具有異方差性。(3)存在異方差性，因?yàn)檩o助回歸方程，，整體顯著；并且回歸系數(shù)顯著性地不為0。戈里瑟檢驗(yàn)就是這樣的檢驗(yàn)過(guò)程。（4分）36．答：不能。因?yàn)閄1和X2存在完全的多重共線性，即X2＝2X1-1，或X1＝0.5（X2+1）。（7分）37．答：（1）Lnk的T檢驗(yàn)：＝10.195＞2.1009，因此lnk的系數(shù)顯著。Lnl的T檢驗(yàn)：＝6.518＞2.1009，因此lnl的系數(shù)顯著。（4分）（2）t的T檢驗(yàn)：＝1.333＞2.1098，因此lnk的系數(shù)不顯著。Lnk的T檢驗(yàn)：＝1.18＞2.1098，因此lnl的系數(shù)不顯著。（4分）（3）可能是由于時(shí)間變量的引入導(dǎo)致了多重共線性。38.解答：這時(shí)會(huì)發(fā)生完全的多重共線性問(wèn)題；因?yàn)橛兴膫€(gè)季度，該模型則引入了四個(gè)虛擬變量。顯然，對(duì)于任一季度而言，，則任一變量都是其他變量的線性組合，因此存在完全共線性。當(dāng)有四個(gè)類別需要區(qū)分時(shí)，我們只需要引入三個(gè)虛擬變量就可以了；（5分）參數(shù)將不能用最小二乘法進(jìn)行估計(jì)。39.解答：（1）假設(shè)第一季度為基礎(chǔ)類型，引入三個(gè)虛擬變量；；，利潤(rùn)模型為。（5分）（2）利潤(rùn)模型為利潤(rùn)模型為40.解答：通貨膨脹與工業(yè)生產(chǎn)增長(zhǎng)速度關(guān)系的基本模型為引入虛擬變量（4分）則（1）（2）41.解答：（1）的經(jīng)濟(jì)含義為：當(dāng)銷售收入和公司股票收益保持不變時(shí)，金融業(yè)的CEO要比交通運(yùn)輸業(yè)的CEO多獲15.8個(gè)百分點(diǎn)的薪水。其他兩個(gè)可類似解釋。（2）公用事業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)之間估計(jì)薪水的近似百分比差異就是以百分?jǐn)?shù)解釋的參數(shù)，即為28.3%.由于參數(shù)的t統(tǒng)計(jì)值為-2.895,它大于1%的顯著性水平下自由度為203的t分布臨界值1.9