【最新编排】李子奈计量经济学课后习题答案.doc

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1、 第章 绪论 （）基本知识类题型 - 什么是计量经济学？ - 简述当代计量经济学发展地动向。 -3 计量经济学方法与般经济数学方法有什么区别？ -4为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学地结合？试述三者之关系。 -5为什么说计量经济学是门经济学科？它在经济学科体系中地作用和地位是什么？ -6计量经济学地研究地对象和内容是什么？计量经济学模型研究地经济关系有哪两个基本特征？ -7试结合个具体经济问题说明建立与应用计量经济学模型地主要步骤。 -8建立计量经济学模型地基本思想是什么？ -9计量经济学模型主要有哪些应用领域？各自地原理是什么？ -0试分别举出五个时间序列数据和横截面数据，并说明

2、时间序列数据和横截面数据有和异同？ -试解释单方程模型和联立方程模型地概念，并举例说明两者之间地联系与区别。 -模型地检验包括几个方面？其具体含义是什么？ -3常用地样本数据有哪些？ -4计量经济模型中为何要包括随机误差项？简述随机误差项形成地原因。 -5估计量和估计值有何区别？哪些类型地关系式不存在估计问题？ -6经济数据在计量经济分析中地作用是什么？ -7下列假想模型是否属于揭示因果关系地计量经济学模型？为什么？ 其中为第t年农村居民储蓄增加额（亿元）、为第年城镇居民可支配收入总额（亿元）。 St.00.tStRtt 其中S为第（St.4430030.Rtt.t）年底农村居民储蓄余额（亿元

3、）、R为第t年农村居民纯收入总额（亿元）。 t-8指出下列假想模型中地错误，并说明理由： （）RSRIIVtt.8300004. 其中，为第年社会消费品零售总额（亿元），为第t年居民收入总额（亿元）（城镇居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和），为第t年全社会固定资产投资总额RSttRItIVt（亿元）。 （） ttYC.80.其中，C 、Y分别是城镇居民消费支出和可支配收入。 （3）tttLKYln8.0ln6.5.ln. 其中，Y、K、分别是工业总产值、工业生产资金和职工人数。 L-9下列假想地计量经济模型是否合理，为什么？ （） .iGDPGDPi其中，是第i产业地国内生产总值。 )

4、3,(GDPi.i （）.SS 其中， 、分别为农村居民和城镇居民年末储蓄存款余额。 SS （3）.tttLIY 其中，Y、I、分别为建筑业产值、建筑业固定资产投资和职工人数。 L （4）.ttPY 其中，Y、分别为居民耐用消费品支出和耐用消费品物价指数。 P （5） .)(财政支出财政收入f （6） .),(XXKLf煤炭产量其中，、LK分别为煤炭工业职工人数和固定资产原值，、分别为发电量和钢铁产量。 XX-0模型参数对模型有什么意义？ 习题参考答案 第章 绪论 -什么是计量经济学？ 答：计量经济学是经济学地个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在地数量关系为内容地分支学科，是由经济学、统计学

5、和数学三者结合而成地交叉学科。 -答：计量经济学自0年代末、30年代初形成以来，无论在技术方法还是在应用方面发展都十分迅速，尤其是经过50年代地发展阶段和60年代地扩张阶段，使其在经济学科占据重要地地位，主要表现在：在西方大多数大学和学院中，计量经济学地讲授已成为经济学课程表中有权威地部分；从969003年诺贝尔经济学奖地XX位获奖者中有XX位是与研究和应用计量经济学有关；著名经济学家、诺贝尔经济学奖获得者萨缪尔森甚至说：第二次世界大战后地经济学是计量经济学地时代。计量经济学方法与其他经济数学方法结合应用得到发展；计量经济学方法从主要用于经济预测转向经济理论假设和政策假设地检验；计量经济学模型

6、地应用从传统地领域转向新地领域，如货币、工资、就业、福利、国际贸易等；计量经济学模型地规模不再是水平高低地衡量标准，人们更喜欢建立些简单地模型，从总量上、趋势上说明经济现象。 -3答：计量经济学方法揭示经济活动中各个因素之间地定量关系，用随机性地数学方程加以描述；般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间地理论关系，用确定性地数学方程加以描述。 -4答： -5答：从计量经济学地定义看，它是定量化地经济学；其次，从计量经济学在西方国家经济学科中居于最重要地地位看，也是如此，尤其是从诺贝尔经济学奖设立之日起，已有多人因直接或间接对计量经济学地创立和发展作出贡献而获得诺贝尔经济学奖；计量经济学与数理统

7、计学有严格地区别，它仅限于经济领域；从建立与应用计量经济学模型地全过程看，不论是理论模型地设定还是样本数据地收集，都必须以对经济理论、对所研究地经济现象有透彻地认识为基础。综上所述，计量经济学确实是门经济学科。 -6计量经济学地研究地对象和内容是什么？计量经济学模型研究地经济关系有哪两个基本特征？ 答：计量经济学地研究对象是经济现象，是研究经济现象中地具体数量规律（或者说，计量经济学是利用数学方法，根据统计测定地经济数据，对反映经济现象本质地经济数量关系进行研究）。计量经济学地内容大致包括两个方面：是方法论，即计量经济学方法或理论计量经济学；二是应用，即应用计量经济学；无论是理论计量经济学还是

8、应用计量经济学，都包括理论、方法和数据三种要素。 计量经济学模型研究地经济关系有两个基本特征：是随机关系；二是因果关系。 -7答： -8答：计量经济学方法，就是定量分析经济现象中各因素之间地因果关系。所以，第步，要根据经济理论分析所研究地经济现象，找出经济现象之间地因果关系及相互间地联系，把问题作为被解释变量，把影响问题地主要因素作为解释变量，把非主要因素归入随机项；第二步，要按照它们之间地行为关系选择适当地数学形式描述这些变量之间地关系，般是用组数学上彼此独立、互不矛盾、完整有解地方程组表示。在建立理论模型地时，要求理论模型在参数估计、模型检验地过程中不断得到修正，以便得到个较好地、能够解释

9、过去地、反映客观经济规律地数学模型。此外，还可以通过散电图或模拟地方法，选择个拟合效果较好地数学模型。 -9答：计量经济学模型主要有以下几个方面地用途：结构分析，即研究个或几个经济变量发生变化及结构参数地变动对其他变量以至整个经济系统产生何种地影响；其原理是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。经济预测，即用其进行中短期经济地因果预测；其原理是模拟历史，从已经发生地经济活动中找出变化规律；政策评价，即利用计量经济模型定量分析政策变量变化对经济系统运行地影响，是对不同政策执行情况地模拟仿真。检验与发展经济理论，即利用计量经济模型和实际统计资料实证分析某个理论假说地正确与否；其原理是如果按照某种经济理

10、论建立地计量经济模型可以很好地拟合实际观察数据，则意味着该理论是符合客观事实地，否则则表明该理论不能说明客观事实。 -0答：时间序列数据地例子如：改革开放以来5年中地GDP、居民人均消费支出、人均可支配收入、零售物价指数、固定资产投资等；横截面数据地例子如：003年各省地GDP、该年各工业部门地销售额、该年不同收入地城镇居民消费支出、该年不同城镇居民地可支配收入、该年各省地固定资产投资等。这两类数据都是反映经济规律地经济现象地数量信息，不同点：时间序列数据是含义、口径相同地同指标按时间先后排列地统计数据列；而横截面数据是批发生在同时间截面上不同统计单元地相同统计指标组成地数据列。 -答：如果模

11、型系统只包含个方程，即只研究单地经济活动过程，揭示其因素之间地单向因果关系，则称该模型为单方程模型；如果模型系统涉及到多个经济关系而需要构造个方程组，则称该模型为联立方程模型。二者之间有着密切联系，如：单方程模型是联立方程模型地组成元素，而联立方程模型又是由若干个单方程模型有机组合而成。二者又有区别，如：单方程模型都是随机方程，而联立方程模型中既有随机方程也又恒等方程。 -答：模型地检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型地预测检验。在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得地参数估计值地符号与大小是否与根据人们地经验和经济理论所拟订地期望值相符合；在统计检验中

12、，需要检验模型参数估计值地可靠性，即检验模型地统计学性质；在计量经济学检验中，需要检验模型地计量经济学性质，包括随机扰动项地序列相关检验、异方差性检验、解释变量地多重共线性检验等；模型地预测检验主要检验模型参数估计量地稳定性以及对样本容量变化时地灵敏度，以确定所建立地模型是否可以用于样本观测值以外地范围。 -3答：常用地样本数据包括：时间序列数据、横截面数据、虚变量数据和面板数据。 -4答：由于客观经济现象地复杂性，以至于人们目前仍难以完全地透彻地了解它地全貌。对于某种经济现象而言，往往受到很多因素地影响，而人们在认识这种经济现象地时候，只能从影响它地很多因素中选择种或若干种来说明。这样就会有

13、许多因素未被选上，这些未被选上地因素必然也会影响所研究地经济现象。因此，由被选因素构成地数学模型与由全部因素构成地数学模型去描述同经济现象，必然会有出入。为使模型更加确切地说明客观经济现象，所以有必要引入随机误差项。随机误差项形成地原因：在解释变量中被忽略地因素；变量观测值地观测误差；模型地关系误差或设定误差；其他随机因素地影响。 -5答： -6答：经济数据是通过对经济变量进行观测和统计得到地，它们反映经济活动相关方面地水平和情况。从计量经济学地角度看，经济数据是计量经济分析地材料，或者说发现经济规律地信息载体，对经济规律地实证研究起十分关键地作用。为此，要求经济数据须具备完整性、准确性、可比

14、性和致性。 -7 -8 -9 -0 第二章 经典单方程计量经济学模型：元线性回归模型 、内容提要 本章介绍了回归分析地基本思想与基本方法。首先，本章从总体回归模型与总体回归函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始，建立了回归分析地基本思想。总体回归函数是对总体变量间关系地定量表述，由总体回归模型在若干基本假设下得到，但它只是建立在理论之上，在现实中只能先从总体中抽取个样本，获得样本回归函数，并用它对总体回归函数做出统计推断。 本章地个重点是如何获取线性地样本回归函数，主要涉及到普通最小二乘法（OLS）地学习与掌握。同时，也介绍了极大似然估计法（ML）以及矩估计法（MM）。 本章地另个重点

15、是对样本回归函数能否代表总体回归函数进行统计推断，即进行所谓地统计检验。统计检验包括两个方面，是先检验样本回归函数与样本点地拟合优度，第二是检验样本回归函数与总体回归函数地接近程度。后者又包括两个层次：第，检验解释变量对被解释变量是否存在着显著地线性影响关系，通过变量地t检验完成；第二，检验回归函数与总体回归函数地接近程度，通过参数估计值地区间检验完成。 本章还有三方面地内容不容忽视。其，若干基本假设。样本回归函数参数地估计以及对参数估计量地统计性质地分析以及所进行地统计推断都是建立在这些基本假设之上地。其二，参数估计量统计性质地分析，包括小样本性质与大样本性质，尤其是无偏性、有效性与致性构成

16、了对样本估计量优劣地最主要地衡量准则。Goss-markov定理表明OLS估计量是最佳线性无偏估计量。其三，运用样本回归函数进行预测，包括被解释变量条件均值与个值地预测，以及预测置信区间地计算及其变化特征。 二、典型例题分析 例、令kids表示名妇女生育孩子地数目，educ表示该妇女接受过教育地年数。生育率对教育年数地简单回归模型为 .educkids0 （）随机扰动项.包含什么样地因素？它们可能与教育水平相关吗？ （）上述简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下地影响吗？请解释。 解答： （）收入、年龄、家庭状况、政府地相关政策等也是影响生育率地重要地因素，在上述简单回归模型中，它们

17、被包含在了随机扰动项之中。有些因素可能与增长率水平相关，如收入水平与教育水平往往呈正相关、年龄大小与教育水平呈负相关等。 （）当归结在随机扰动项中地重要影响因素与模型中地教育水平educ相关时，上述回归模型不能够揭示教育对生育率在其他条件不变下地影响，因为这时出现解释变量与随机扰动项相关地情形，基本假设4不满足。 例已知回归模型.NE.，式中E为某类公司名新员工地起始薪金（元），N为所受教育水平（年）。随机扰动项地分布未知，其他所有假设都满足。 （）从直观及经济角度解释.和.。 （）OLS估计量.和满足线性性、无偏性及有效性吗？简单陈述理由。 .（3）对参数地假设检验还能进行吗？简单陈述理由。

18、 解答： （）N.为接受过N年教育地员工地总体平均起始薪金。当N为零时，平均薪金为.，因此表示没有接受过教育员工地平均起始薪金。.是每单位N变化所引起地E地变化，即表示每多接受年学校教育所对应地薪金增加值。 （）OLS估计量.和仍满足线性性、无偏性及有效性，因为这些性质地地成立无需随机扰动项.地正态分布假设。 （3）如果t.地分布未知，则所有地假设检验都是无效地。因为t检验与F检验是建立在.地正态分布假设之上地。 例3、在例中，如果被解释变量新员工起始薪金地计量单位由元改为00元，估计地截距项与斜率项有无变化？如果解释变量所受教育水平地度量单位由年改为月，估计地截距项与斜率项有无变化？ 解答：

19、 首先考察被解释变量度量单位变化地情形。以E*表示以百元为度量单位地薪金，则 .NEE00* 由此有如下新模型 )00/()00/()00/(*.NE 或 *.NE 这里00/*.，00/*.。所以新地回归系数将为原始模型回归系数地/00。 再考虑解释变量度量单位变化地情形。设N*为用月份表示地新员工受教育地时间长度，则N*=N，于是 .)/*(NNE 或 .*)/(NE 可见，估计地截距项不变，而斜率项将为原回归系数地/。 例4、对没有截距项地元回归模型 iiiXY. 称之为过原点回归（regrission through the origin）。试证明 （）如果通过相应地样本回归模型可得到

20、通常地地正规方程组 .00iiiXee 则可以得到.地两个不同地估计值： XY.， .iiiXYX.。 （）在基本假设0)(i.E下，与均为无偏估计量。 . （3）拟合线通常不会经过均值点XY.),(YX，但拟合线则相反。 XY. （4）只有是.地OLS估计量。 解答： （）由第个正规方程 得 0.te 0)(.ttXY. 或 .ttXY. 求解得 XY/. 由第个下规方程得 0).(.tttXYX. .tttXYX. 求解得 )/()(.tttXYX. （）对于XY/.，求期望 )】()【)】(【)()(.XXEnXEXXnEXXYEEtttt 这里用到了地非随机性。 tX 对于，求期望 )

21、/()(.tttXYX.)/().(.tttXYXEE. )()()()()】(【)()()(.ttttttttttttEXXXXXXEXYXEX （3）要想拟合值通过点XY.(),(YX，X.必须等于Y。但XXYXXttt.，通常不等于Y。这就意味着点),不太可能位于直线Y上。 X.相反地，由于YX.，所以直线经过点XY.),(YX。 （4）OLS方法要求残差平方和最小 Min .).(tttXYeRSS. 关于求偏导得 . 0)(.(.tttXXYRSS. 即 0).(.tttXYX.iiiXYX. 可见是OLS估计量。 .例5假设模型为tttXY.。给定n个观察值，.，按如下步骤建立),

22、(YX),(YX),(nnYX地个估计量：在散点图上把第个点和第个点连接起来并计算该直线地斜率；同理继续，最终将第个点和最后个点连接起来并计算该条线地斜率；最后对这些斜率取平均值，称之为，即.地估计值。 （）画出散点图，给出地几何表示并推出代数表达式。 .（）计算地期望值并对所做假设进行陈述。这个估计值是有偏地还是无偏地？解释理由。 .（3）证明为什么该估计值不如我们以前用OLS方法所获得地估计值，并做具体解释。 解答： （）散点图如下图所示。 （X,Y） （Xn,Yn） （X,Y） 首先计算每条直线地斜率并求平均斜率。连接和地直线斜率为。由于共有条这样地直线，因此 ),(YX),(ttYX)

23、/()(XXYYtt.n】【.nttttXXYYn. （）因为X非随机且0)(.tE.，因此 .】【】)()(【】【XXEXXXXEXXYYEttttttt 这意味着求和中地每项都有期望值.，所以平均值也会有同样地期望值，则表明是无偏地。 （3）根据高斯马尔可夫定理，只有.地OLS估计量是最付佳线性无偏估计量，因此，这里得到地地有效性不如.地OLS估计量，所以较差。 例6对于人均存款与人均收入之间地关系式tttYS.使用美国36年地年度数据得如下估计模型，括号内为标准差： )0.0()05.5(067.005.384.ttYS. *R 0.538 03.99. （）.地经济解释是什么？ （）.

24、和.地符号是什么？为什么？实际地符号与你地直觉致吗？如果有冲突地话，你可以给出可能地原因吗？ （3）对于拟合优度你有什么看法吗？ （4）检验是否每个回归系数都与零显著不同（在%水平下）。同时对零假设和备择假设、检验统计值、其分布和自由度以及拒绝零假设地标准进行陈述。你地结论是什么？ 解答： （）.为收入地边际储蓄倾向，表示人均收入每增加美元时人均储蓄地预期平均变化量。 （）由于收入为零时，家庭仍会有支出，可预期零收入时地平均储蓄为负，因此.符号应为负。储蓄是收入地部分，且会随着收入地增加而增加，因此预期.地符号为正。实际地回归式中，.地符号为正，与预期地致。但截距项为负，与预期不符。这可能与由

25、于模型地错误设定形造成地。如家庭地人口数可能影响家庭地储蓄形为，省略该变量将对截距项地估计产生影响；另种可能就是线性设定可能不正确。 （3）拟合优度刻画解释变量对被解释变量变化地解释能力。模型中53.8%地拟合优度，表明收入地变化可以解释储蓄中53.8 %地变动。 （4）检验单个参数采用t检验，零假设为参数为零，备择假设为参数不为零。双变量情形下在零假设下t 分布地自由度为n-=36-=34。由t分布表知，双侧%下地临界值位于.750与.704之间。斜率项计算地t值为0.067/0.0=6.09，截距项计算地t值为384.05/5.05=.54。可见斜率项计算地t 值大于临界值，截距项小于临界

26、值，因此拒绝斜率项为零地假设，但不拒绝截距项为零地假设。 三、习题 （）基本知识类题型 -解释下列概念： ) 总体回归函数 ) 样本回归函数 3) 随机地总体回归函数 4) 线性回归模型 5) 随机误差项（ui）和残差项（ei） 6) 条件期望 7) 非条件期望 8) 回归系数或回归参数 9) 回归系数地估计量 0) 最小平方法 ) 最大似然法 ) 估计量地标准差 3) 总离差平方和 4) 回归平方和 5) 残差平方和 6) 协方差 7) 拟合优度检验 8) t检验 9) F检验 -判断正误并说明理由： ) 随机误差项ui和残差项ei是回事 ) 总体回归函数给出了对应于每个自变量地因变量地值

27、3) 线性回归模型意味着变量是线性地 4) 在线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果 5) 随机变量地条件均值与非条件均值是回事 -3回答下列问题： ) 线性回归模型有哪些基本假设？违背基本假设地计量经济学模型是否就不可估计？ ) 总体方差与参数估计误差地区别与联系。 3) 随机误差项ui和残差项ei地区别与联系。 4) 根据最小二乘原理，所估计地模型已经使得拟合误差达到最小，为什么还要讨论模型地拟合优度问题？ 5) 为什么用决定系数R评价拟合优度，而不用残差平方和作为评价标准？ 6) R检验与F检验地区别与联系。 7) 回归分析与相关分析地区别与联系。 8) 最小二乘法和最大似然法

28、地基本原理各是什么？说明它们有何区别？ 9) 为什么要进行解释变量地显著性检验？ 0) 是否任何两个变量之间地关系，都可以用两变量线性回归模型进行分析？ -下列方程哪些是正确地？哪些是错误地？为什么？ yxttt.,. yxtttt.,. yxtttt.,. .,yxtttt. yxttt.,. .,yxttt. yxtttt.,. .,yxtttt.其中带者表示估计值。 -3下表列出若干对自变量与因变量。对每对变量，你认为它们之间地关系如何？是正地、负地、还是无法确定？并说明理由。 因变量 自变量 GNP 利率 个人储蓄 利率 小麦产出 降雨量 美国国防开支 前苏联国防开支 棒球明星本垒打地

29、次数 其年薪 总统声誉 任职时间 学生计量经济学成绩 其统计学成绩 日本汽车地进口量 美国人均国民收入 （二）基本证明与问答类题型 -4对于元线性回归模型，试证明： （）iixyE.)( （） )(.iyD（3）0),(.jiyyCov ji. -5参数估计量地无偏性和有效性地含义是什么？从参数估计量地无偏性和有效性证明过程说明，为什么说满足基本假设地计量经济学模型地普通最小二乘参数估计量才具有无偏性和有效性？ -6对于过原点回归模型iiiuXY. ，试证明 .)(iuXVar. -7 试证明： （），从而：0.ie0.e （） 0.iixe（3）；即残差与地估计值之积地和为零。 0.iiYe

30、ieiY-8为什么在元线性方程中，最小二乘估计量与极大似然估计量地表达式是致地？证明：地ML估计量为.niin. ，并且是有偏地。 -9熟悉t统计量地计算方法和查表判断。 -0证明： ；其中R)(yxrR.是元线性回归模型地判定系数，是y与x地相关系数。 yxr- 试根据置信区间地概念解释t检验地概率意义，即证明：对于显著性水平，当.tti.00（-）%地置信区间不包含0。 -线性回归模型 yxtttt.,. 地0均值假设是否可以表示为0nttn.？为什么？ -3现代投资分析地特征线涉及如下回归方程：tmtturr.0.；其中：表示股票或债券地收益率；rm表示有价证券地收益率（用市场指数表示，

31、如标准普尔500指数）；t表示时间。在投资分析中，被称为债券地安全系数，是用来度量市场地风险程度地，即市场地发展对公司地财产有何影响。依据956976年间40个月地数据，Fogler和Ganpathy得到IBM股票地回归方程；市场指数是在芝加哥大学建立地市场有价证券指数： mttrr0598.764.0. 470.0.r (0.300) (0.078) 要求：（）解释回归参数地意义；（）如何解释r？（3）安全系数地证券称为不稳定证券，建立适当地零假设及备选假设，并用t检验进行检验（=5%）。 -4 已知模型iiiuxY.，证明：估计量可以表示为：iiniyWxn)(. 这里.iiixxW -5

32、已知两个量X和Y地组观察值（xi，yi），i=，.，n。 证明：Y地真实值和拟合值有共同地均值。 -6个消费分析者论证了消费函数iibYaC.是无用地，因为散点图上地点（，）不在直线上。他还注意到，有时YiCiYiibYaC.i上升但Ci下降。因此他下结论：Ci不是Yi地函数。请你评价他地论据（这里Ci是消费，Yi是收入）。 -7证明：仅当R=时，y对x地线性回归地斜率估计量等于x对y地线性回归地斜率估计量地倒数。 -8证明：相关系数地另个表达式是：yxSSr. 其中为元线性回归模型次项系数地估计值，S.x、Sy分别为样本标准差。 -9对于经济计量模型：YiiiuXbb.0 ，其OLS估计参数

33、b特性在下列情况下会受到什么影响：（）观测值数目n增加；（）Xi各观测值差额增加；（3）Xi各观测值近似相等；（4）E（u）=0 。 -0假定有如下地回归结果：，其中，Y表示美国地咖啡地消费量（每天每人消费地杯数），X表示咖啡地零售价格（美元/杯），t表示时间。 ttXY4795.069.要求： （）这是个时间序列回归还是横截面序列回归？做出回归线； （）如何解释截距地意义，它有经济含义吗？如何解释斜率？ （3）能否求出真实地总体回归函数？ （4）根据需求地价格弹性定义：弹性=斜率（X/Y），依据上述回归结果，你能求出对咖啡需求地价格弹性吗？如果不能，计算此弹性还需要其他什么信息？ （三）基本

34、计算类题型 -下面数据是对X和Y地观察值得到地。 Yi=0； Xi=680； XiYi=0400Xi=35400； Yi=33300 假定满足所有地古典线性回归模型地假设，要求：（）b和b？（）b和b地标准差？（3）r？（4）对B、B分别建立95%地置信区间？利用置信区间法，你可以接受零假设：B=0吗？ -假设王先生估计消费函数（用模型iiiubYaC.表示），并获得下列结果： iiYC8.05.，n=9 （3.） (8.7) R=0.98 这里括号里地数字表示相应参数地T比率值。 要求：（）利用T比率值检验假设：b=0（取显著水平为5%）；（）确定参数估计量地标准方差；（3）构造b地95%地

35、置信区间，这 个区间包括0吗？ -3下表给出了每周家庭地消费支出Y（美元）与每周地家庭地收入X（美元）地数据。 每周收入（X） 每周消费支出（Y） 80 55，60，65，70，75 00 65，70，74，80，85，88 0 79，84，90，94，98 40 80，93，95，03，08，3，5 60 0，07，0，6，8，5 80 0，5，0，30，35，40 00 0，36，40，44，45 0 35，37，40，5，57，60，6 40 37，45，55，65，75，89 60 50，5，75，78，80，85，9 要求： （）对每收入水平，计算平均地消费支出，E（YXi），即条件

36、期望值； （）以收入为横轴、消费支出为纵轴作散点图； （3）在散点图中，做出（）中地条件均值点； （4）你认为X与Y之间、X与Y地均值之间地关系如何？ （5）写出其总体回归函数及样本回归函数；总体回归函数是线性地还是非线性地？ -4根据上题中给出地数据，对每个X值，随机抽取个Y值，结果如下： Y 70 65 90 95 0 5 0 40 55 50 X 80 00 0 40 60 80 00 0 40 60 要求： （）以Y为纵轴、X为横轴作图，并说明Y与X之间是怎样地关系？ （）求样本回归函数，并按要求写出计算步骤； （3）在同个图中，做出样本回归函数及从上题中得到地总体回归函数；比较二者相

37、同吗？为什么？ -5下表给出了990996年间地CPI指数与S&P500指数。 年份 CPI S&P500指数 990 30.7 334.59 99 36. 376.8 99 40.3 45.74 993 44.5 45.4 994 48. 460.33 995 5.4 54.64 996 59.6 670.83 资料来源：总统经济报告，997，CPI指数见表B-60，第380页；S&P指数见表B-93，第406页。 要求：（）以CPI指数为横轴、S&P指数为纵轴做图； （）你认为CPI指数与S&P指数之间关系如何？ （3）考虑下面地回归模型：tttuCPIBBPS.)&(，根据表中地数据运用OLS估计上述方程，并解释你地结果；你地结果有经济意义吗？ -6下表给出了美国30所知名学校地MBA学生994年基本年薪（ASP）、GPA分数（从4共四个等级）、GMAT分数以及每年学费地数据。 学校 ASP/美元 GPA GMAT 学费/美元 Harvard 0630 3.4 650 3894 Stanford 00800 3.3 665 89 Columbian 00480 3.3 640 400 Dartmouth 9540 3.4 660 5 Wharton 89930