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1、第七章练习题参考解答第七章练习题参考解答 练习题练习题 7.17.17.17.1表中给出了 19701987 年期间美国的个人消息支出(PCE)和个人可支配收入(PDI) 数据，所有数字的单位都是 10 亿美元(1982 年的美元价)。 年份PCEPDI年份PCEPDI年份PCEPDI 19701492.01668.1 19711538.81728.4 19721961.91797.4 19731689.61916.3 19741674.01896.6 19751711.91931.7 19761803.92001.0 19771883.82066.6 19781961.02167.4 197
2、92004.42212.6 19802000.42214.3 19812042.22248.6 19822050.72261.5 19832146.02331.9 19842249.32469.8 19852354.82542.8 19862455.22640.9 19872521.02686.3 估计下列模型： tttt ttt PCEBPDIBBPCE PDIAAPCE += += 1321 21 (1) 解释这两个回归模型的结果。 (2) 短期和长期边际消费倾向（MPC）是多少？ 7.27.27.27.2 表中给出了某地区 1980-2001 年固定资产投资 Y 与销售额 X 的资料 （
3、单位： 亿元） 。 年份YX年份YX 198036.9952.8051991128.68168.129 198133.6055.9061992123.97163.351 198235.4263.0271993117.35172.547 198342.3572.9311994139.61190.682 198452.4884.7901995152.88194.538 198553.6686.5891996137.95194.657 198658.5398.7971997141.06206.326 198767.48113.2011998163.45223.541 198878.13126.905
4、1999183.80232.724 198995.13143.9362000192.61239.459 1990112.60154.3912001182.81235.142 试就下列模型，按照一定的处理方法估计模型参数，并解释模型的经济意义，探测模型扰动 项的一阶自相关性。 （1）设定模型 ttt uXY+= * 运用局部调整假定。 （2）设定模型 t u tt eXY = * 运用局部调整假定。 （3）设定模型 ttt uXY+= * 运用自适应预期假定。 （4）运用阿尔蒙多项式变换法，估计分布滞后模型： ttttt uXXXY+= 44110 7.37.37.37.3表中给出了某地区 19
5、62-1995 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。 年份YX年份YX 19620.944.9519792.0642.69 19631.696.6319807.9351.61 19641.788.5119818.0161.5 19651.849.3719826.6460.73 19664.3611.2319831664.64 19677.0211.3419848.8166.67 19685.5519.9198510.3873.78 19696.9329.4919866.269.52 19707.1736.8319877.9779.64 19
6、712.3321.19198827.3392.45 19722.1818.14198912.58102.94 19732.3919.69199012.47105.62 19743.323.88199110.88104.88 19755.2429.65199217.7113.3 19765.3940.94199314.72127.13 19771.7833.08199413.76141.44 19780.7320.3199514.42173.75 （1） 设定模型 * ttt YX=+作部分调整假定，估计参数，并作解释。 （2） 设定模型 * ttt YX=+作自适应假定，估计参数，并作解释。
7、（3） 比较上述两种模型的设定，哪一个模型拟合较好？ 7.47.47.47.4给出某地区各年末货币流通量 Y，社会商品零售额 X1、城乡居民储蓄余额 X 2 的 数据 单位：亿元 年份YX1X2年份YX1X2 19531051878676416319703850024033226156 195414088101433488819714710027453430944 195513375103989568919725720029919735961 195618354124525740619736000031400639667 195716867126467915619746250031895443
8、320 1958185151344461019319756450033601546184 1959225581549611393919766800035292448311 1960290361703701549519776300037811553313 1961414721491821255319786600041583061290 1962348261545641008019797600045203270033 1963300001425481160219808500051254392800 19642430014341515031198190000547956109707 19652930
9、0156998171081982101000591088133799 196633900176387193011983100000646427164314 196736100178162204851984160000733162201199 196839600167074225721985192000919045277185 利用表中数据设定模型： * 1122tttt YXX=+ *12 12 t t u tt YXXe = 其中 * t Y为长期(或所需求的)货币流通量。试根据总价调整假设，作模型变换，估计并检验参 数，对参数经济意义作出解释，求出短期和长期货币流通需求同和需求弹性。 7.
10、57.57.57.5设 * 12tttt MYR=+ 其中：M 为实际货币流通量， * Y为期望社会商品零售总额 * R为期望储蓄总额，对于期望 值作如下假定： * 111 (1) ttt YYY =+ * 221 (1) ttt RRR =+ 其中 1,2 为期望系数，均为小于 1 的正数。 (1)如何利用可观测的量来表示 t M？ (2)分析这样变换存在什么问题? (3)利用 7.4 题的数据进行回归，估计模型，并作检验。 7.67.67.67.6 考虑如下回归模型： 1 30120.14080.2306 0.727 ttt yxx t = + = = 2 (-6.27) (2.6) (4
11、.26) R 其中 y=通货膨胀率，x=生产设备使用率。 （1） 生产设备使用率对通货膨胀率的短期影响和长期影响分别是多大？ （2） 如果你手中无原始数据，并让你估计下列回归模型 1231tttt ybb xb y =+，你怎 样估计生产设备使用率对通货膨胀率的短期影响和长期影响。 7.77.77.77.7表中给出了某地区消费总额 Y（亿元）和货币收入总额 X（亿元）的年度资料， 年份XY年份XY 1975103.16991.1581990215.539204.75 1976115.07109.11991220.391218.666 1977132.21119.1871992235.48322
12、7.425 1978156.574143.9081993280.975229.86 1979166.091155.1921994292.339244.23 1980155.099148.6731995278.116258.363 1981138.175151.2881996292.654275.248 1982146.936148.11997341.442299.277 1983157.7156.7771998401.141345.47 1984179.797168.4751999458.567406.119 1985195.779174.7372000500.915462.223 19861
13、94.858182.8022001450.939492.662 1987189.179180.132002626.709539.046 1988199.963190.4442003783.953617.568 1989205.717196.92004890.637727.397 分析该地区消费同收入的关系 （1）做 t Y关于 t X的回归，对回归结果进行分析判断； （2）建立分布滞后模型，用库伊克变换转换为库伊克模型后进行估计，并对估计结果进 行分析判断； （3）建立局部调整自适应期望综合模型进行分析。 练习题参考答案练习题参考答案 练习题练习题 7.17.17.17.1 参考解答参考解答
14、（1）先用第一个模型回归，结果如下： Dependent Variable: PCE Method: Least Squares Date: 07/27/05Time: 21:41 Sample: 1970 1987 Included observations: 18 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-216.426932.69425-6.6197230.0000 PDI1.0081060.01503367.059200.0000 R-squared0.996455Mean dependent var1955.606 Adjuste
15、d R-squared0.996233S.D. dependent var307.7170 S.E. of regression18.88628Akaike info criterion8.819188 Sum squared resid5707.065Schwarz criterion8.918118 Log likelihood-77.37269F-statistic4496.936 Durbin-Watson stat1.366654Prob(F-statistic)0.000000 215.22021.007 tt PCEPDI= + ( 6.3123)t= ( 64.2447) 2
16、0.9961R=DW=1.302 利用第二个模型进行回归，结果如下： Dependent Variable: PCE Method: Least Squares Date: 07/27/05Time: 21:51 Sample (adjusted): 1971 1987 Included observations: 17 after adjustments VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-233.273645.55736-5.1204360.0002 PDI0.9823820.1409286.9708170.0000 PCE(-1)0.0371580.1440260.2579970.8002 R-squared0.996542Mean dependent var1982.876 Adjusted R-squared0.996048S.D. depe
