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1.
中国居民人均消费模型
从总体上考察
中国居民收入与消费支出的关系。表
2.1
给出了
1990
年不变价格测算的
中国人均国内生产总值（
GDPP
）与以居民消费价格指数（
1
990
年为
100
）所见的人均居民<
/p>
消费支出（
CONSP
）两组数据。
表
2.1
中国居民人均消费支出与人均
GDP
（单位
：元
/
人）
年份
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
CONSP
395.8000
437.0000
464.1000
501.9000
533.5000
572.8000
635.6000
716.0000
746.5000
788.3000
836.4000
779.7000
GDPP
675.1000
716.9000
763.7000
792.4000
851.1000
931.4000
1059.200
1185.200
1269.600
1393.600
1527.000
1565.900
年份
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
CONSP
797.1000
861.4000
966.6000
1048.600
1108.700
1213.100
1322.800
1380.900
1460.600
1564.400
1690.800
GDPP
1602.300
1727.200
1949.800
2187.900
2436.100
2663.700
2889.100
3111.900
3323.100
3529.300
3789.700
1)
建立模型，并分析结果。
2)
输出结果为：
对应的模型表达式为：
CONSP
?
201.107
?
0.3862
GDPP
(13.51)
(53.47)
R
?
0.9927,
F
?
2859.23,
DW
?
0.55<
/p>
2
从回归估计的结果可以看出，
拟合度较好，
截距项和斜率项系数均通过了
t
检验。
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中国人均消费增加
10000
元，
GDP
增加
3862
元。
2.
线性回归模型估计
表
2.2
给出黑龙江省伊春林区
1999
年
16
个林业局的年木材采伐量和相应伐木剩
余物数据。利用该数据（
1
）画散点图；
（
2
）进行
OLS<
/p>
回归；
（
3
）预
测。
表
2.2
年剩余物
y
t
和年木材采伐量
x
t
数据
林业局名
乌伊岭
东风
新青
红星
五营
上甘岭
友好
翠峦
乌马河
美溪
大丰
南岔
带岭
朗乡
桃山
双丰
合计
年木
材剩余物
y
t
（万
m
3
）
年木材采伐量
x
t
（万
m
3
）
26.13
61.4
23.49
48.3
21.97
51.8
11.53
35.9
7.18
17.8
6.80
17.0
18.43
55.0
11.69
32.7
6.80
17.0
9.69
27.3
7.99
21.5
12.15
35.5
6.80
17.0
17.20
50.0
9.50
30.0
5.52
13.8
202.87
532.00
（
1
< br>）画散点图
得散点图
（
2
）
OLS
估计
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得到输出结果如图
由输出结果可以看出，对应的回归表达式为：
?
t
?
?
0.7629
?
0.4043
x<
/p>
t
y
(-0.625)
(12.11)
R
?
0.9129,
F
?
146.7166,
DW
?
1.48
2
（
3
）
x=20
条件下模型的样本外预测方法
首先修改工作文件范围
（不会）
3.
<
/p>
表
2.3
列出了中国
1978
—
2000
年的参政收入
Y
和国内生产总值
GDP
的统计
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资料。做出散点图，建立财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程。
表
2.3
年份
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
财政收入
Y
1132.260
1146.380
1159.930
1175.790
1212.330
1366.950
1642.860
2004.820
2122.010
2199.350
2357.240
2664.900
GDP
3624.100
4038.200
4517.800
4862.400
5294.700
5934.500
7171.000
8964.400
10202.20
11962.50
14928.30
16909.20
年份
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
财政收入
Y
2937.100
3149.480
3483.370
4348.950
5218.100
6242.200
7407.990
8651.140
9875.950
11444.08
13395.23
GDP
18547.90
21617.80
26638.10
34634.40
46759.40
58478.10
67884.60
74462.60
78345.20
82067.50
89403.60
1)
做散点图：
得到散点图如下：
2)
进行回归分析：
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输出结果如下：
对应的表达式是：
Y
?
556.6
?
0.12
GDP
(2.52)
(22.72)
R
2
?
0.96,
F
?
516.3
从上面的结果可以看出，
模型的你拟合度较高，各个系数均通过了
t
检验。
财政收入增加
10000
元，
GDP
增加
1200
元。
4.
表
2.
4
给出了某国
1990
—
1996
年间的
CPI
指数
与
S&P500
指数。
（
1
）
以
CPI
指数为横轴，
S&P500
指数为纵轴作图；
（
2
）做回归模型，并解释结果。
表
2.4
年份
1990
1991
1992
1993
CPI
指数
130.7000
136.2000
140.3000
144.5000
S&P500
指数
334.5900
376.1800
415.7400
451.4100
年份
1994
1995
1996
CPI
指数
148.2000
152.4000
159.6000
S&P500
指数
460.3300
541.6400
670.8300
1)
作散点图：
得散点图如下：
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