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一、简答题

1． 假设己经得到关系式的最小二乘估计，试回答，

（l ）假设决定把x 变量的单位扩大10倍，这样对原回归的斜率和截距会有什么样的影响? 如果把Y 变量的单位扩大10倍，又会怎样?

（2）假定给x 的每个观测值都增加2，对原回归的斜率和截距会有什么样的影响? 如果给Y 的每个观测值都增加2，又会怎样?

【答案】（l ）设为原变量x 的单位扩大10倍后的变量，则有

因此，当解释变量x 的单位扩大10倍时，回归中的截距项不发生变化，但斜率将变为原回归系数的1/10。

同理，设即为原变量单位扩大10倍后的变量，则有:，所以，，，所以:

。因此，当被解释变量Y 的单位扩大10倍时，回归中的截距项与斜率项均是原回归系数的10倍。

（2）设

同理，可设，则，则，即，因此，当解释变量变为

，也就是回归。可见，当被解释变变为的每个观测值均增加2时，回归的斜率不会发生变化，但截距项由原来的量的每个观测值均增加2时，回归的斜率仍不发生变化，但截距项由直线向上平移了2个单位。

2． 以我国城镇居民总消费为被解释变量，建立我国城镇居民消费函数模型，试完成总体回归模型的设定。

【答案】（l ）模型类型选择

本题的研究对象是我国城镇居民总消费，为连续变量，表征城镇居民总消费的数据只能是历年的时间序列数 据，所以城镇居民消费函数模型应该是一个时间序列分析模型。在总体回归模型设定过程中，时间序列的平稳性 检验和协整检验是不可缺少的。

（2）设定模型的解释变量

①在经济理论的指导下，分析我国城镇居民的消费行为，初步确定城镇居民总消费的影响因素。根据绝对收 入消费理论，城镇居民总收入水平是决定总消费水平的最重要的因素; 根据消费的“不

可逆性”，前一时期的消 费水平也会对当期消费水平产生显著影响:考虑我国城镇居民的收入分配状况，收入差距是逐年变化的（大部分 年份是扩大的趋势），在总收入水平一定的情况下，收入的不平等程度越高，总消费水平越低，所以收入的不平 等程度也应该对城镇居民总消费水平产生影响; 居民的收入中一部分用于消费，另一部分用于投资和储蓄，从理 论上讲，储蓄的多少与利率水平有关，所以储蓄利率水平也可能对居民总消费水平产生影响:城镇居民的投资主 要包括购买房产和证券投资，所以房地产市场和证券市场因素也会影响城镇居民总消费水平; 另外，社会保障体 系的完善无疑会促进居民的消费水平。

综合以上分析，城镇居民总消费的影响因素应该包括:城镇居民总收入水平、前一时期的消费水平、收入分 配的不平等程度、储蓄利率水平、房地产市场因素、证券市场因素、社会保障体系的完善程度。

②根据最具代表性和数据可得性原则，为各个影响因素选择代理变量。城镇居民总消费（XF ）和城镇居民 总收入（SR ）、前一时期的消费水平（XF t-1）本身就是很适当的经济变量; 城镇居民收入基尼系数（JN ）可以 代表收入分配的不平等程度; 储蓄利率水平一般选择银行一年期定期储蓄利率（LL ）表示; 房地产市场因素比 较复杂，有2个变量可供选择:平均价格指数（FJ ）和交易量（FL ），在我国，对消费水平产生影响的应该是 交易量，价格指数只影响居民购买房屋的时间，居民不会因为房屋价格过高而将本来准备用于购房的钱转用于消 费; 证券市场因素类似于储蓄，可以用证券价格指数（ZJ ）来表征; 而社会保障体系的完善程度一般采用虚变 量（DB ）方式引入模型。

③进行数据关系的必要性检验。根据理论和行为分析得到了影响我国城镇居民总消费的7个方面的因素，并 且设定了7个代理变量。如果它们确实对城镇居民总消费具有影响，那么在数据上必然具有相关关系。如果在数 据上不存在相关关系，那么只能说明前面的理论分析有误。这就是数据关系必要性检验。由于本题的所有数据都 是时间序列数据，更可以利用数据进行因果关系检验。利用格兰杰因果关系检验发现，上述6个连续时间序列SR 、XF t-1、JN 、LL 、FL 、ZJ 都在5%或者10%的显著性水平下是XF 的格兰杰原因。因此说明前面的理论分析是正 确的，它们都应该作为解释变量引入模型。这里省略了具体过程，在实际问题研究时，应该列出具体过程。

（3）设定模型的函数关系

通过对所有时间序列进行单位根检验发现，它们都是非平稳时间序列，且

根据消费函数理论，消费与收入、前期消费之间具有直接线性关系。为了方便进行变量之间的协

整检验，按 照己有文献的处理方法，将所有2阶单整变量分别进行对数变换，使之成为1阶单整变量。然后对InXF 、InSR 、InXF t-1、JN 、LL 、InFL 、ZJ 进行JJ 协整检验，发现它们之间存在协整关系。

于是，可以将我国城镇居民总消费函数模型的总体回归模型设定为:

将样本区间选定在1994年至2008年主要考虑两方面因素:一是我国于1993年确立了社会主义市

场体制的目标模式，1994年推进了多领域的重大改革，所有经济变量之间的结构关系于1994年前后发生了显著的变化; 二是模型中的某些变量，例如证券价格指数（ZJ ）、房地产市场交易量（FL ），在1994年之后才能够获取比较 可靠的数据。当然这样带来的问题是样本比较少，模型估计和检验的有效性降低。

3． 在多元线性回归分析中，t 检验与F 检验有何不同? 在一元线性回归分析中二者是否有等价的作用?

【答案】在多元线性回归模型分析中，t 检验常被用于检验回归方程各个参数的显著性，是单一检验; 而F 检验则被用作检验整个回归关系的显著性，是对回归参数的联合检验。在多元线性回归中，若F 检验拒绝原假设，意味着解释变量与被解释变量之间线性关系是显著的，但具体是哪个解释变量与被解释变量之间关系显著则需要通过，检验来进一步验证，但若F 检验接受原假设，则意味着所有的，检验均不显著。

在一元线性回归模型中，由于解释变量只有一个，因此F 检验的联合假设等同于，检验的单一假设，两检验作用是等价的。

二、计算题

4． 已知由300个样本估计的工人工资的方程为:

salary 表示年工资 ; sales 表示年销售收入; roe 表示公司股票收益; soft 、式中，（万元）（万元）（万元）

info 和inte 均为虚拟变量，分别表示软件业、信息传输行业和技术服务行业，其对比产业为交通运输业:

（1）解释三个虚拟变量参数的经济含义;

（2）保持sales 和roe 不变，计算技术服务行业和交通运输业之间估计工资的近似百分比差异，该差异在l%的显著水平上是统计显著的吗?

（3）软件业和信息传输行业之间估计工资的近似百分比差异是多少? 写出一个能直接检验这个差异在统计上是否显著的方程。

【答案】（1）soft 的参数的经济含义是当销售收入与公司股票收益保持不变时，软件业的工人要比交通运输业的工人多获工资23.1个百分点;

info 的参数的经济含义是当销售收入与公司股票收益保持不变时，信息传输行业的工人要比交通运输业的工人多获工资15.1个百分点;

into 的参数的经济含义是当销售收入与公司股票收益保持不变时，技术服务行业的工人要比交通运输业的工人少获工资12.3个百分点。

（2）技术服务行业和交通运输业之间估计工资的近似百分比差异是以百分数解释的inte 的参数，即12.3%。

由于参数的t 统计值为-3.982，临界值为

，所以该差异在统计上是显著的。