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第一章 绪 论一、填空题：1计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的_数量关系_为内容的分支学科，挪威经济学家弗里希，将计量经济学定义为_经济学_、_统计学_、_数学_三者的结合。2数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的_理论_关系，用_定型_性的数学方程加以描述，计量经济模型揭示经济活动中各因素之间的_ 定量_关系，用_随机_性的数学方程加以描述。3经济数学模型是用_数学方法_描述经济活动。4计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同，可以分为_理论_计量经济学和_应用_计量经济学。5计量经济学模型包括_单方程_和_联立方程_两大类。6建模过程中理论模型的设计主要包括三部分工作，即_选择变量 _、_确定变量之间的数学关系_、_拟定模型中待估计参数的数值范围_。7确定理论模型中所包含的变量，主要指确定_解释变量_。8可以作为解释变量的几类变量有_外生经济_变量、_外生条件_变量、_外生政策_变量和_滞后被解释_变量。9选择模型数学形式的主要依据是_经济行为理论_。10研究经济问题时，一般要处理三种类型的数据：_时间序列_数据、_截面数据_数据和_虚变量_数据。11样本，数据的质量包括四个方面_完整性_、_准确性_、_可比性_、_一致性_。12模型参数的估计包括_对模型进行识别_、_估计方法的选择_和软件的应用等内容。13计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是_经济意义_检验、_统计_检验、_计量经济学_检验和_预测_检验。14计量经济模型的计量经济检验通常包括随机误差项的_序列相关_检验、_异方差性_检验、解释变量的_多重共线性_检验。15计量经济学模型的应用可以概括为四个方面，即_结构分析_、_经济预测_、_政策评价_、_检验和发展经济理论_。16结构分析所采用的主要方法是_弹性分析、_、_乘数分析_ _和_比较静力分析_。二、单选题：1计量经济学是一门（B）学科。A.数学 B.经济 C.统计 D.测量2狭义计量经济模型是指（C）。 A.投入产出模型 B.数学规划模型 C.包含随机方程的经济数学模型 D.模糊数学模型3计量经济模型分为单方程模型和（C）。A.随机方程模型 B.行为方程模型 C.联立方程模型 D.非随机方程模型4经济计量分析的工作程序（B）A.设定模型，检验模型，估计模型，改进模型B.设定模型，估计参数，检验模型，应用模型C.估计模型，应用模型，检验模型，改进模型D.搜集资料，设定模型，估计参数，应用模型5同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（B）A.横截面数据 B.时间序列数据 C.修匀数据 D.平行数据6样本数据的质量问题，可以概括为完整性、准确性、可比性和（B）。A.时效性 B.一致性 C.广泛性 D.系统性7有人采用全国大中型煤炭企业的截面数据，估计生产函数模型，然后用该模型预测未来煤炭行业的产出量，这是违反了数据的（A）原则。A.一致性 B.准确性 C.可比性 D.完整性8判断模型参数估计量的符号、大小、相互之间关系的合理性属于（B）准则。A.经济计量准则 B.经济理论准则 C.统计准则 D.统计准则和经济理论准则9对下列模型进行经济意义检验，哪一个模型通常被认为没有实际价值的（B）。A.（消费）（收入）B.（商品需求）（收入）（价格）C.（商品供给）（价格）D.（产出量）（资本）（劳动）三、多选题：1可以作为单方程计量经济学模型解释变量的有以下几类变量（ABCD）。A.外生经济变量 B.外生条件变量 C.外生政策变量 D.滞后被解释变量 E.内生变量2样本数据的质量问题可以概括为（ABCD）几个方面。A.完整性 B.准确性 C.可比性 D.一致性3经济计量模型的应用方向是（ABCD）。A.用于经济预测 B.用于经济政策评价 C.用于结构分析 D.用于检验和发展经济理论 E.仅用于经济预测、经济结构分析四、名词解释：1计量经济学 2虚变量数据 3相关关系 4因果关系 五、简答题：1数理经济模型和计量经济模型的区别。答：数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。计量经济模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。2从哪几方面看，计量经济学是一门经济学科？答：（1）从计量经济学的定义看；（2）从计量经济学在西方经济学科中的地位看；（3）从计量经济学的研究对象和任务看；（4）从建立与应用计量经济学模型的过程看。3在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量？答：（1）需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。（2）要考虑数据的可得性。（3）要考虑所以入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是独立的。4如何确定理论模型的数学形式？答：（1）选择模型数学形式的主要依据是经济行为理论。（2）也可以根据变量的样本数据作出解释变量与被解释变量之间关系的散点图，作为建立理论模型的依据。（3）在某种情况下，若无法事先确定模型的数学形式，那么就要采用各种可能的形式试模拟，然后选择模拟结果较好的一种。5时间序列数据和横截面数据有何不同？答：时间序列数据是一批按照时间先后排列的统计数据。截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。6建立计量经济模型赖以成功的三要素是什么？答：成功的要素有三：理论、方法和数据。理论：所研究的经济现象的行为理论，是计量经济学研究的基础；方法：主要包括模型方法和计算方法是计量经济学研究的工具与手段，是计量经济学不同于其他经济学分支科学的主要特征；数据：反映研究对象的活动水平、相互间以及外部环境的数据，或更广义讲是信息，是计量经济学研究的原料。三者缺一不可。7相关关系与因果关系的区别与联系。答：相关关系是指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系，用相关系数来衡量。因果关系是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性，作为结果的变量是由作为原因的变量所决定的，原因变量的变化引起结果变量的变化。因果关系有单向因果关系和互为因果关系之分。具有因果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系。而具有相关关系的变量之间并不一定具有因果关系。8回归分析与相关分析的区别与联系。答：相关分析是判断变量之间是否具有相关关系的数学分析方法，通过计算变量之间的相关系数来实现。回归分析也是判断变量之间是否具有相关关系的一种数学分析方法，它着重判断一个随机变量与一个或几个可控变量之间是否具有相关关系。第二章 单方程计量经济学模型理论与方法（上）一、填空题：1.与数学中的函数关系相比，计量经济模型的显著特点是引入随机误差项， 包含了丰富的内容，主要包括四方面_在解释变量中被忽略掉的因素的影响_、_变量观测值的观测误差的影响_、_模型关系的设定误差的影响_、_其他随机因素的影响_。2.计量经济模型普通最小二乘法的基本假定有_零均值_、_同方差，_、_无自相关_、_解释变量与随机误差项相互独立（或者解释变量为非随机变量）_。3.被解释变量的观测值与其回归理论值之间的偏差，称为_随机误差项_；被解释变量的观测值与其回归估计值之间的偏差，称为_残差_。4.对线性回归模型进行最小二乘估计，最小二乘准则是_。5.高斯马尔可夫定理证明在总体参数的各种无偏估计中，普通最小二乘估计量具有_有效性或者方差最小性_的特性，并由此才使最小二乘法在数理统计学和计量经济学中获得了最广泛的应用。6. 普通最小二乘法得到的参数估计量具有_线性_、_无偏性_、_有效性_统计性质。7.对于，在给定置信水平下，减小的置信区间的途径主要有_提高样本观测值的分散度_、_增大样本容量_、_提高模型的拟合优度_。8.对包含常数项的季节(春、夏、秋、冬)变量模型运用最小二乘法时，如果模型中需要引入季节虚拟变量，一般引入虚拟变量的个数为_3_。9.对计量经济学模型作统计检验包括_拟合优度检验_检验、_方程的显著性检验_检验、_变量的显著性检验_检验。10.总体平方和TSS反映_被解释变量观测值与其均值_之离差的平方和；回归平方和ESS反映了_被解释变量其估计值与其均值_之离差的平方和；残差平方和RSS反映了_被解释变量观测值与其估计值_之差的平方和。11.方程显著性检验的检验对象是_模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立_ _。12.对于模型，i=1,2,n，一般经验认为，满足模型估计的基本要求的样本容量为_ n30或至少n3（k+1）_。13.对于总体线性回归模型，运用最小二乘法欲得到参数估计量，所要求的最小样本容量应满足_ n30或至少n12_。14.将非线性回归模型转换为线性回归模型，常用的数学处理方法有_直接置换法_、_对数变换法_、_级数展开法_。15.在计量经济建模时，对非线性模型的处理方法之一是线性化，模型线性化的变量变换形式为_ Y*=1/Y X*=1/X _，变换后的模型形式为_Y*=+X*_。16.在计量经济建模时，对非线性模型的处理方法之一是线性化，模型线性化的变量变换形式为_ Y*=ln(Y/(1-Y)_，变换后的模型形式为_Y*=+X _。 二、单选题：1.回归分析中定义的（B）A.解释变量和被解释变量都是随机变量B.解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量C.解释变量和被解释变量都为非随机变量D.解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量2.最小二乘准则是指使（D）达到最小值的原则确定样本回归方程。A. B. C. D.3.下图中“”所指的距离是（B）A. 随机误差项 B. 残差 C. 的离差 D. 的离差4.最大或然准则是从模型总体抽取该n组样本观测值的（C）最大的准则确定样本回归方程。A.离差平方和 B.均值 C.概率 D.方差5.参数估计量是的线性函数称为参数估计量具有( A)的性质。A.线性 B.无偏性 C.有效性 D.一致性6.参数的估计量具备有效性是指（B）A. B.为最小C. D.为最小7.要使模型能够得出参数估计量，所要求的最小样本容量为（A）A.nk+1 B.nk+1 C.n30 D.n3(k+1)8.已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为，估计用样本容量为，则随机误差项的方差估计量为( B)。A.33.33 B.40 C.38.09 D.36.369.最常用的统计检验准则包括拟合优度检验、变量的显著性检验和（A）。A.方程的显著性检验 B.多重共线性检验 C.异方差性检验 D.预测检验10.反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是( B)。A.总体平方和 B.回归平方和 C.残差平方和 11.总体平方和TSS、残差平方和RSS与回归平方和ESS三者的关系是（B）。A.RSS=TSS+ESS B.TSS=RSS+ESS C.ESS=RSS-TSS D.ESS=TSS+RSS12.下面哪一个必定是错误的（C）。A. B. C. D. 13.产量（X，台）与单位产品成本（Y，元/台）之间的回归方程为，这说明（D）。 A.产量每增加一台，单位产品成本增加356元 B.产量每增加一台，单位产品成本减少1.5元 C.产量每增加一台，单位产品成本平均增加356元 D.产量每增加一台，单位产品成本平均减少1.5元14.回归模型，i = 1，25中，总体方差未知，检验时，所用的检验统计量服从（D）。A. B. C. D.15.设为回归模型中的参数个数（包括截距项），n为样本容量，ESS为残差平方和，RSS为回归平方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的F统计量为（A）。A. B. C. D.16.根据可决系数R2与F统计量的关系可知，当R2=1时有（C）。A.F=1 B.F=1 C.F+ D.F=017.线性回归模型的参数估计量是随机变量的函数，即。所以是（A）。A.随机变量 B.非随机变量 C.确定性变量 D.常量18.由 可以得到被解释变量的估计值，由于模型中参数估计量的不确定性及随机误差项的影响，可知是（C）。A.确定性变量 B.非随机变量 C.随机变量 D.常量19.下面哪一表述是正确的（D）。A.线性回归模型的零均值假设是指B.对模型进行方程显著性检验（即检验），检验的零假设是C.相关系数较大意味着两个变量存在较强的因果关系D.当随机误差项的方差估计量等于零时，说明被解释变量与解释变量之间为函数关系20.在双对数线性模型中，参数的含义是（D）。A.Y关于X的增长量 B.Y关于X的发展速度 C.Y关于X的边际倾向 D.Y关于X的弹性21.根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归方程为，这表明人均收入每增加，人均消费支出将增加（C）。A.2% B.0.2% C.0.75% D.7.5%22.半对数模型中，参数的含义是（C）。 AX的绝对量变化，引起Y的绝对量变化BY关于X的边际变化 CX的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化 DY关于X的弹性23.半对数模型中，参数的含义是（A）。A.X的绝对量发生一定变动时，引起因变量Y的相对变化率B.Y关于X的弹性C.X的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化 D.Y关于X的边际变化24.双对数模型中，参数的含义是（D）。A.X的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化 B.Y关于X的边际变化C.X的绝对量发生一定变动时，引起因变量Y的相对变化率 D.Y关于X的弹性 三、多选题：1.下列哪些形式是正确的（BEFH）。A. B. C. D. E. F. G. H.I. J.2.调整后的多重可决系数的正确表达式有（BC）。A. B. C. D. E.3.设为回归模型中的参数个数（包括截距项），则总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表示为（BC）。A. B. C. D. E.4.将非线性回归模型转换为线性回归模型，常用的数学处理方法有（ABC）。A.直接置换法 B.对数变换法C.级数展开法 D.广义最小二乘法E.加权最小二乘法5.在模型中（ABCD）。A. 与是非线性的 B. 与是非线性的C. 与是线性的 D. 与是线性的E. 与是线性的6.回归平方和是指（BCD）。A.被解释变量的观测值Y与其平均值的离差平方和B.被解释变量的回归值与其平均值的离差平方和C.被解释变量的总体平方和与残差平方和之差D.解释变量变动所引起的被解释变量的离差的大小E.随机因素影响所引起的被解释变量的离差大小7.在多元线性回归分析中，修正的可决系数与可决系数之间（AD）。A. （2.447=） 拒绝假设H0: b = 0, 接受对立假设H1: b0 统计意义：在95%置信概率下，2.5011与b=0之间的差异不是偶然的，2.5011不是由b=0这样的总体所产生的。经济意义：在95%置信概率下，施肥量对亩产量的影响是显著的。3.估计可决系数并进行统计假设检验，信度为0.05。统计意义：在Y的总变差中，有95.86%可以由X做出解释。回归方程对于样本观测点拟合良好。经济意义：在亩产量的总变差中，有95.86%是可以由施肥量做出解释的。 拒绝假设 接受对立假设统计意义：在95%的置信概率下，回归方程可以解释的方差与未被解释的方差之间的差异不是偶然的，不是由这样的总体产生的。经济意义：在95%的置信概率下，施肥量对亩产量的解释作用是显著的。4计算施肥量对该农产品产量的平均弹性。2.50110.199统计意义：就该样本而言，增加1%将使增加0.199%。经济意义：8块地的施肥量每增加1%将使农产品产量增加0.199%。5.令施肥量等于50公斤/亩，对农产品试验亩产量进行预测，信度为0.05。 345.28 + 2.501150 = 470.329（公斤/亩）统计意义：在95%的置信概率下，当X0 = 50时，区间447.81, 492.847将包含总体真值经济意义：在95%的置信概率下，当施肥量为50公斤时，亩产量在447.81到492 .847公斤之间。6.令施肥量等于30公斤/亩，对农产品试验平均亩产量进行预测，信度为0.01。 345.28 + 2.501130 = 420.308（公斤/亩）统计意义：在99%的置信概率下，当X0 = 30时，区间409.16, 431.466将包含总体真值。经济意义：在99%的置信概率下，当施肥量为30公斤时，平均亩产量在409.16到431.466公斤之间。矩阵解法首先汇总全部8块地数据： =255+20 =275 =1217.71+7=10507 =10507+202 = 10907 = 10907-8=1453.88=3050+400=3450 =8371.429+7=1337300 =1337300+4002 = 1497300 =1497300 -8()= 9487.5 =3122.857+7=114230 =114230+20400 =122230 =122230-834.375431.25 =3636.25 1.该农产品试验产量对施肥量X（公斤/亩）回归模型进行估计= = = = = = = = = 的统计意义：当增加1个单位，Y平均增加2.5011个单位。的经济意义：当施肥量增加1公斤，亩产量平均增加2.5011公斤。2.对回归系数（斜率）进行统计假设检验，信度为0.05。= = = 1496907 = 1497300 1496907 = 392.967 = 0.2122 H0: b = 0 H1: b0 = = 11.7839 2.447= 拒绝假设H0: b = 0, 接受对立假设H1: b0 统计意义：在95%置信概率下，11.7839与b=0之间差异不是偶然的，11.7839不是由b=0这样的总体所产生的。 经济意义：在95%置信概率下，施肥量对亩产量的影响是显著的。3.估计可决系数并进行统计假设检验，信度为0.05。= = = 0.9586统计意义：在Y的总变差中，有95.86%可以由X做出解释。回归方程对于样本观测点拟合良好。经济意义：在亩产量的总变差中，有95.86%是可以由施肥量做出解释的。 拒绝假设 接受对立假设统计意义：在95%的置信概率下，回归方程可以解释的方差与未被解释的方差之间的差异不是偶然的，不是由这样的总体产生的。经济意义：在95%的置信概率下，施肥量对亩产量的解释作用是显著的。4计算施肥量对该农产品产量的平均弹性。2.50110.199统计意义：就该样本而言，增加1%将使增加0.199%。经济意义：8块地的施肥量每增加1%将使农产品产量增加0.199%。5.令施肥量等于50公斤/亩，对农产品试验亩产量进行预测，信度为0.05。 345.28 + 2.501150 = 470.329（公斤/亩） 9.202统计意义：在95%的置信概率下，当X0 = 50时，区间447.81, 492.847将包含总体真值经济意义：在95%的置信概率下，当施肥量为50公斤时，亩产量在447.81到492 .847公斤之间。6.令施肥量等于30公斤/亩，对农产品试验平均亩产量进行预测，信度为0.01。 345.28 + 2.501130 = 420.308（公斤/亩） = 3.008统计意义：在99%的置信概率下，当X0 = 30时，区间409.16, 431.466将包含总体真值经济意义：在99%的置信概率下，当施肥量为30公斤时，平均亩产量在409.16到431.466公斤之间七、二元计算题设某商品的需求量（百件），消费者平均收入（百元），该商品价格（元）的统计数据如下： （至少保留三位小数）=800 =80 =60 =439=67450 =740 =390 =6920 =4500 n = 10 经TSP计算部分结果如下：（表一、表二、表三中被解释变量均为, n = 10）表一 VARIABLE COEFFICIENT STD.ERROR T-STAT 2-TAILSIG C 99.469295 13.472571 7.3830965 0.000 X1 2.5018954 0.7536147 3.3198600 0.013 X2 - 6.5807430 1.3759059 - 4.7828436 0.002R-squared 0.949336 Mean of dependent var 80.00000Adjusted R- squared 0.934860 S.D. of dependent var 19.57890S.E of regression 4.997021 Sum of squared resid 174.7915Durbin-Watson stat 1.142593 F statistics 65.58230表二 VARIABLE COEFFICIENT STD.ERROR T-STAT 2-TAILSIG C 38.40000 8.3069248 4.6226493 0.002 X1 5.200000 0.9656604 5.3849159 0.001R-squared 0.783768 Mean of dependent var 80.00000Adjusted R- squared 0.756739 S.D. of dependent var 19.57890S.E of regression 9.656604 Sum of squared resid 746.0000Durbin-Watson stat 1.808472 F statistics 28.99732表三 VARIABLE COEFFICIENT STD.ERROR T-STAT 2-TAILSIG C 140.0000 8.5513157 16.371750 0.000 X2 - 10.00000 1.3693064 -7.3029674 0.000R-squared 0.869565 Mean of dependent var 80.00000Adjusted R- squared 0.853261 S.D. of dependent var 19.57890S.E of regression 7.500000 Sum of squared resid 450.0000Durbin-Watson stat 0.666667 F statistics 53.33333完成以下任务，并对结果进行简要的统计意义和经济意义解释（要求列出公式、代入数据及计算结果，计算结果可以从上面直接引用）。(一) 1. 建立需求量对消费者平均收入、商品价格的线性回归方程并进行估计。2. 对偏回归系数(斜率)进行检验， 显著性水平=0.05。3. 估计多重可决系数，以显著性水平=0.05对方程整体显著性进行检验。并估计校正可决系数。4计算商品需求量分别与消费者平均收入和商品价格的偏相关系数。5用Beta系数分析商品需求量对消费者平均收入的变化以及商品需求量对商品价格的变化哪个更敏感。6需求量对收入的弹性以及需求量对价格的弹性分别是多少。7假如提高消费者收入和降低价格是提高商品需求量的两种可供选择的手段，你将建议采用哪一个，为什么？(二) 8. 建立需求量对消费者平均收入的回归方程并进行估计。9.估计可决系数，以显著性水平=0.05对方程整体显著性进行检验。 (三)设消费者平均收入为700元、商品价格为5元10.用需求量对消费者平均收入、商品价格的回归方程，对需求量进行均值区间预测，显著性水平=0.01。11.在需求量对消费者平均收入的回归方程和需求量对商品价格的回归方程中，选择拟合优度更好的一个回归方程，对需求量进行均值区间预测，显著性水平=0.01。12.请对以上全部分析过程、结果和需要进一步解决的问题做出说明。(一) 1. 建立需求量对消费者平均收入、商品价格的线性回归方程并进行估计。 = 67450-108080 = 3450 = 740-1088 = 100 = 390-1066 = 30= 6920-10808 = 520 = 4500-10806 = -300 = 439-1086 = - 41 = 2.501895 = - 6.580743= 80-2.5018958-(-6.580743) 6 = 99.46929 = 99.46929+2.508195-6.580743统计意义：当保持不变，增加1个单位，Y平均增加2.50单位；当保持不变，增加1个单位，Y平均减少6.58单位。经济意义：当商品价格保持不变，消费者平均收入增加100元，商品需求平均增加250件；当消费者平均收入不变，商品价格升高1元，商品平均减少658件。2. 对偏回归系数(斜率)进行检验， 显著性水平=0.05。= 3450 - 2.501895520-6.580743(-300) = 174.7915 = 0.7536 = 1.3759 = = 3.3199=2.365 拒绝假设，接受对立假设 统计意义：在95%置信概率下，与之间差异不是偶然的，不是由这样的总体所产生的。 经济意义：在95%置信概率下，消费者平均收入对该商品的需求量的影响是显著的。 = = -4.7827=2.365 拒绝假设，接受对立假设统计意义：在95置信概率下，与之间的差异不是偶然的， 不是由所这样的总体产生的。经济意义：在95置信概率下，商品价格对该商品的需求量的影响是显著的。3. 估计多重可决系数，以显著性水平=0.05对方程整体显著性进行检验。估计校正可决系数。统计意义：在Y的总变差中，有94.93%可以由做出解释。回归方程对于样本观测点拟合良好。经济意义：在商品需求量的总变差中，有94.93%是可以由消费者平均收入、商品价格做出解释的。 所以，拒绝假设,接受对立假设统计意义：在95%的置信概率下，回归方程可以解释的方差与未被解释的方差之间的差异不是偶然的，不是由这样的总体产生的。经济意义：在95%的置信概率下，消费者平均收入和该商品价格在整体上对商品需求量的解释作用是显著的。=0.9349统计意义：用方差而不用变差，考虑到自由度，剔除解释变量数目与样本容量的影响，使具有不同样本容量和解释变量数目的回归方程可以对拟合优度进行比较。4计算商品需求量分别与消费者平均收入和商品价格的偏相关系数。统计意义：在控制的影响下，与的相关程度为0.7819；在控制的影响下，与的相关程度为-0.8750。经济意义：在控制商品价格的影响下，消费者平均收入与商品需求量的相关程度为0.7819；在控制消费者平均收入的影响下，商品价格与商品需求量的相关程度为-0.8750。由于，所以商品价格要比消费者平均收入与商品需求量相关程度高。5用Beta系数分析商品需求量对消费者平均收入的变化以及商品需求量对商品价格的变化哪个更敏感。2.5018950.4260统计意义：增加一个标准差，将使增加0.4260个标准差。经济意义：消费者平均收入每增加1个标准差，将使商品需求量增加0.4260个标准差。(- 6.580743) -0.6137统计意义：增加一个标准差，将使减少 0.6137个标准差。经济意义：商品价格每增加1个标准差，将使商品需求量减少0.6137个标准差。由于商品需求量对商品价格的变化要比商品需求量对消费者平均收入的变化更敏感。6需求量对收入的弹性以及需求量对价格的弹性分别是多少。2.5018950.2501895统计意义：就该样本而言，增加1%将使增加0.2501895%。经济意义：就该样本而言，消费者平均收入每增加1%，将使商品需求量增加0.2501895%。(- 6.580743)-0.4936统计意义：增加1%，将使减少 0.4936%。经济意义：商品价格每增加1%，将使商品需求量减少0.4936%。由于商品需求量对商品价格的变化要比商品需求量对消费者平均收入的变化更敏感。7假如提高消费者收入和降低价格是提高商品需求量的两种可供选择的手段，你将建议采用哪一个，为什么？由于和，商品需求量对商品价格的变化要比商品需求量对消费者平均收入的变化更敏感。因此采用降低价格的手段对提高商品需求量的效果更好。(二) 8. 建立需求量对消费者平均收入的回归方程并进行估计。 统计意义：当增加1个单位，Y平均增加5.2个单位。经济意义：当消费者平均收入增加100元，该商品需求量平均增加520件。9.估计可决系数，以显著性水平=0.05对方程整体显著性进行检验。统计意义：在Y的总变差中，有78.38%是可以由做出解释的。回归直线对样本观测点拟合良好。经济意义：在商品需求量中，有78.38%是可以由消费者平均收入做出解释的。 所以，拒绝假设，接受对立假设统计意义：在95%的置信概率下，回归方程可以解释的方差与未被解释的方差之间的差异是偶然的，不是由这样的总体产生的。经济意义：在95%的置信概率下，消费者平均收入对商品需求量的解释作用是显著的。=0.7567统计意义：用方差而不用变差，考虑到自由度，剔除解释变量数目与样本容量的影响，使具有不同样本容量和解释变量数目的回归方程可以对拟合优度进行比较。(三)设消费者平均收入为700元、商品价格为5元10.用需求量对消费者平均收入、商品价格的回归方程，对需求量进行均值区间预测，显著性水平=0.01。 = 99.46929+2.5018957-6.5807435 = 84.0788（百件）=2.5
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