《计量经济学》(第3版)习题数据
第2章 一元线性回归模型
习 题
3．简答题、分析与计算题
（12）√表1数据是从某个行业的5个不同的工厂收集的，请回答以下问题：
??b?x ?t?b①估计这个行业的线性总成本函数: y01t?和b?的经济含义是什么？ ②b10③估计产量为10时的总成本。
表1 某行业成本与产量数据
总成本y 产量x 80 12 44 4 51 6 70 11 61 8 （13）有10户家庭的收入（x，百元）与消费（y，百元）的资料如表2。
表2 家庭的收入与消费的资料
收入x 消费y 20 30 33 40 15 13 26 38 35 43 7 9 8 11 5 4 8 10 9 10 要求：①建立消费(y)对收入(x)的回归直线。 ②说明回归直线的代表性及解释能力。 ③在95%的置信度下检验参数的显著性。
④在95%的置信度下，预测当x=45(百元)时，消费(y)的可能区间 （14）假设某国的货币供给量(y)与国民收入(x)的历史数据如表3所示：
表3 货币供给量(y)与国民收入(x)数据
年 份 货币供给量 国民收入 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 2.0 5.0 2.5 5.5 3.2 6.0 3.6 7.0 3.3 7.2 4.0 7.7 4.2 8.4 4.6 9.0 4.8 5.0 5.2 5.8 9.7 10.0 11.2 12.4 请回答以下问题：
①作出散点图，然后估计货币供给量y对国民收入x的回归方程，并把加归直线画在散点图上。
②如何解释回归系数的含义？
③如果希望1997年国民收入达到15.0，那么应该把货币供应量定在什么水平上？ （15）√我国1978-2011年的财政收入y和国内生产总值x的数据资料如表4所示。
2
《计量经济学》(第3版)习题数据
表4 我国1978-2011年中国财政收入和国内生产总值数据 年份 财政收入y 国内生产总值x 年份 财政收入y 国内生产总值x 1978 1132.26 1979 1146.38 1980 1159.93 1981 1175.79 1982 1212.33 1983 1366.95 1984 1642.86 1985 2004.82 1986 2122.01 1987 2199.35 1988 2357.24 1989 2664.9 1990 2937.1 1991 3149.48 1992 3483.37 1993 4348.95 1994 5218.1 3605.60 1995 6242.2 4092.60 1996 7407.99 4592.90 1997 8651.14 5008.80 1998 9875.95 5590.00 1999 11444.08 6216.20 2000 13395.23 7362.70 2001 16386.04 9076.70 2002 18903.64 10508.50 2003 21715.25 12277.40 2004 26396.47 15388.60 2005 17311.30 2006 31649.29 38760.2 63216.90 74163.60 81658.50 86531.60 91125.00 98749.00 109027.99 120475.62 136613.43 160956.59 187423.42 222712.53 266599.17 315974.57 348775.07 402816.47 472619.17 19347.80 2007 51321.78 22577.40 2008 27565.20 2009 36938.10 2010 61330.35 68518.3 83101.51 50217.40 2111 103874.43 试根据资料完成下列问题：
①建立财政收入对国内生产总值的一元线性回归方程，并解释回归系数的经济意义；
②求置信度为95%的回归系数的置信区间；
③对所建立的回归方程进行检验(包括经济意义检验、估计标准误差评价、拟合优度检验、参数的显著性检验)；
④若2012年国内生产总值为117253.52亿元，求2002年财政收入预测值及预测区间（??0.05）。
（16）表5是1960-1981年间新加坡每千人电话数y与按要素成本x计算的新加坡元人均国内生产总值。这两个变量之间有何关系？你怎样得出这样的结论？
表5 1960-1981年新加坡每千人电话数与人均国内生产总值
年份 y x 年份 y x 1960 36 1299 1971 90 2723 1961 37 1365 1972 102 3033 1962 38 1409 1973 114 3317 1963 41 1549 1974 126 3487 1964 42 1416 1975 141 3575 1965 45 1473 1976 163 3784 1966 48 1589 1977 196 4025 3
《计量经济学》(第3版)习题数据
1967 54 1757 1978 223 4286 1968 59 1974 1979 262 4628 1969 67 2204 1980 291 5038 1970 78 2462 1981 317 5472
4
《计量经济学》(第3版)习题数据
第3章 多元线性回归模型
习 题
3．简答题、分析与计算题
（12√）表1给出某地区职工平均消费水平yt，职工平均收入x1t和生活费用价格指数
x2t，试根据模型：yt?b0?b1x1t?b2x2t?ut作回归分析。
表1 某地区职工收入、消费和生活费用价格指数 年份 yt x1t x2t 年份 yt x1t x2t 0.90 0.95 1.10 0.95 1985 20.10 30.00 1.00 1991 42.10 65.20 1986 22.30 35.00 1.02 1992 48.80 70.00 1987 30.50 41.20 1.20 1993 50.50 80.00 1988 28.20 51.30 1.20 1994 60.10 92.10 1989 32.00 55.20 1.50 1995 70.00 102.00 1.02 1990 40.10 61.40 1.05 1996 75.00 120.30 1.05 （13）设有模型yt?b0?b1x1t?b2x2t?ut，试在下列条件下： ①b1?b2?1；②b1?b2，分别求出b1和b2的最小二乘估计量。
（14）√某地区统计了机电行业的销售额y（万元）和汽车产量x1（万辆）以及建筑业产值x2（千万元）的数据如表2所示。试按照下面要求建立该地区机电行业的销售额和汽车产量以及建筑业产值之间的回归方程，并进行检验（显著性水平??0.05）。
表2 某地区机电行业的销售额、汽车产量与建筑业产值数据 年份 销售额y 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 280.0 281.5 337.4 404.2 402.1 452.0 431.7 582.3 596.6 汽车 建筑业 年份 销售额y 1990 620.8 513.6 606.9 629.0 602.7 656.7 998.5 877.6 汽车 建筑业 产量x1 产值x2 3.909 5.119 6.666 5.338 4.321 6.117 5.559 7.920 5.816 9.43 产量x1 产值x2 6.113 4.258 5.591 6.675 5.543 6.933 7.638 7.752 32.17 35.09 36.42 36.58 37.14 41.30 45.62 47.38 10.36 1991 14.50 1992 15.75 1993 16.78 1994 17.44 1995 19.77 1996 23.76 1997 31.61 ①根据上面的数据建立对数模型：
lnyt?b0?b1lnx1t?b2lnx2t?ut (1)
5