（2） 在5%显著性水平上，分别检验参数?1,?2的显著性；在5%显著性水平上，检验模型的整体显著性。
25、答：（1）由模型估计结果可看出：旅行社职工人数和国际旅游人数均与旅游外汇收入正相关。平均说来，旅行社职工人数增加1人，旅游外汇收入将增加0.1179百万美元；国际旅游人数增加1万人次，旅游外汇收入增加1.5452百万美元。 （2）取??0.05，查表得t0.025(31?3)?2.048
因为3个参数t统计量的绝对值均大于t0.025(31?3)?2.048，说明经t检验3个参数均显著不为0，即旅行社职工人数和国际旅游人数分别对旅游外汇收入都有显著影响。
取??0.05，查表得F0.05(2,28)?3.34，由于F?199.1894?F0.05(2,28)?3.34，说明旅行社职工人数和国际旅游人数联合起来对旅游外汇收入有显著影响，线性回归方程显著成立。
26、研究某地区1962-1995年基本建设新增固定资产Y（亿元）和全省工业总产值X（亿元）按当年价格计算的历史资料。估计结果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 07/27/05 Time: 22:31 Sample (adjusted): 1963 1995 Included observations: 33 after adjustments CoefficieVariable nt Std. Error t-Statistic Prob. C 1.896645 1.167127 1.625055 0.1146 X 0.102199 0.024782 4.123961 0.0003 Y(-1) 0.014700 0.182865 0.080389 0.9365 Mean dependent R-squared 0.584750 var 7.804242 S.D. dependent Adjusted R-squared 0.557066 var 5.889686 Akaike info S.E. of regression 3.919779 criterion 5.656455 Schwarz Sum squared resid 460.9399 criterion 5.792502 Log likelihood -90.33151 F-statistic 21.12278 Prob(F-statistiDurbin-Watson stat 1.901308 c) 0.000002 *（1） 如果设定模型Yt????Xt??t 作部分调整假定，估计参数，并作解释。
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* （2） 如果设定模型Yt????Xt??t 作自适应假定，估计参数，并作解释。
（3） 比较上述两种模型的设定，哪一个模型拟合较好？ 26、答：在局部调整假定和自适应假定下，上述二模型最终都转化为一阶自回归模型。为此，先估计如下形式的一阶自回归模型：
*Yt??*??0Xt??1*Yt?1?ut*
即为Eviews给出结果，从结果看，t值F值都很显著，R不是很高。
****（1）根据局部调整模型的参数关系，有????,?0???,?1?1??,?t???t，将上述估
2计结果代入得到： ??0.9853,??0.1037,??1.9249
故局部调整模型为： Yt*?1.9249?0.1037Xt??t
意义：为了达到全省工业总产值的计划值，寻求一个未来预期新增固定资产的最佳量。全省工业总产值每计划增加1（亿元），则未来预期最佳新增固定资产量为0.1037亿元。 （2）根据自适应模型的参数关系，有
?*???,?0*???,?1*?1??,?t*??t?(1??)?t?1，代入得到：
??0.9853,??0.1037,??1.9249
故局部调整模型为：
Yt?1.9249?0.1037X*t??t
意义：新增固定资产的变化取决于全省工业总产值的预期值。全省工业总产值每预期增加增加1（亿元），当期新增固定资产量为0.1037（亿元）。
（3）局部调整模型和自适应模型的区别在于：局部调整模型是对应变量的局部调整而得到的；而自适应模型是由解释变量的自适应过程而得到的。由回归结果可见，Y滞后一期的回归系数并不显著，说明两个模型的设定都不合理。
27、考虑如下的货币供求模型：
d货币需求： Mt??0??1Yt??2Rt??3Pt?u1t s货币供给：Mt??0??1Yt?u2t
其中，M=货币，Y＝收入，R＝利率，P＝价格，u1t,u2t为误差项；R和P是前定变量。
(1) 需求函数可识别吗？ (2) 供给函数可识别吗？
(3) 你会用什么方法去估计可识别的方程中的参数？为什么？
(4) 假设我们把供给函数加以修改，多加进两个解释变量Yt?1 和Mt?1，会出现什么识
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