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最新第十章练习题参考解答
第十章练习题参考解答
练习题
10.1下表是某国的宏观经济数据（GDP——国内生产总值，单位：
10亿美元；PDI——个人可支配收入，单位：
10亿美元；PCE——个人消费支出，单位：
10亿美元；利润——公司税后利润，单位：
10亿美元；红利——公司净红利支出，单位：
10亿美元）。
某国1980年到2001年宏观经济季度数据
季度
GDP
PDI
PCE
利润
红利
季度
GDP
PDI
PCE
利润
红利
Jan-80
2878.8
1990.6
1800.5
44.7
24.5
Jan-91
3860.5
2783.7
2475.5
159.35
64
Feb-80
2860.3
2020.1
1087.5
44.4
23.9
秘诀：
好市口＋个性经营Feb-91
3844.4
2776.7
（二）创业优势分析2476.1
大学生对手工艺制作兴趣的调研143.7
木质、石质、骨质、琉璃、藏银……一颗颗、一粒粒、一片片，都浓缩了自然之美，展现着千种风情、万种诱惑，与中国结艺的朴实形成了鲜明的对比，代表着欧洲贵族风格的饰品成了他们最大的主题。
68.4
Mar-80
2896.6
2045.3
（3）优惠多1824.7
3．www。
oh/ov。
com/teach/student/shougong/44.9
2003年，上海市总人口达到1464万人，上海是全国第一个出现人口负增长的地区。
23.3
Mar-91
“碧芝”最吸引人的是那些小巧的珠子、亮片等，都是平日里不常见的。
店长梁小姐介绍，店内的饰珠有威尼斯印第安的玻璃珠、秘鲁的陶珠、奥利的施华洛世奇水晶、法国的仿金片、日本的梦幻珠等，五彩缤纷，流光异彩。
按照饰珠的质地可分为玻璃、骨质、角质、陶制、水晶、仿金、木制等种类，其造型更是千姿百态：
珠型、圆柱型、动物造型、多边形、图腾形象等，美不胜收。
全部都是进口的，从几毛钱一个到几十元一个的珠子，做一个成品饰物大约需要几十元，当然，还要决定于你的心意。
“碧芝”提倡自己制作：
端个特制的盘子到柜台前，按自己的构思选取喜爱的饰珠和配件，再把它们串成成品。
这里的饰珠和配件的价格随质地而各有同，所用的线绳价格从几元到一二十元不等，如果让店员帮忙串制，还要收取１０％～２０％的手工费。
3864.5
2814.1
3、竞争对手分析2487.4
147.6
71.9
就算你买手工艺品来送给朋友也是一份意义非凡的绝佳礼品哦。
而这一份礼物于在工艺品店买的现成的礼品相比，就有价值意义，虽然它的成本比较低但它毕竟它是你花心血花时间去完成的。
就像现在最流行的针织围巾，为何会如此深得人心，更有人称它为温暖牌绝大部分多是因为这个原因哦。
而且还可以锻炼你的动手能力，不仅实用还有很大的装饰功用哦。
Apr-80
2873.7
2045.2
1821.2
42.1
23.1
Apr-91
3803.1
2808.8
2468.8
140.3
72.4
Jan-81
2942.9
2073.9
1849.9
48.8
23.8
Jan-92
3756.1
2795
2484
114.4
70
Feb-81
2947.4
2098
1863.5
50.7
23.7
Feb-92
3771.1
2824.8
2488.9
114
68.4
Mar-81
2966
2106.6
1876.9
54.2
23.8
Mar-92
3754.4
2829
2502.5
114.6
69.2
Apr-81
2980.8
2121.1
1904.6
55.7
23.7
Apr-92
3759.6
2832.6
2539.3
109.9
72.5
Jan-82
3037.3
2129.7
1929.3
59.4
25
Jan-93
3783.3
2843.6
2556.5
113.6
77
Feb-82
3089.7
2149.1
1963.3
60.1
25.5
Feb-93
3886.5
2867
2604
133
80.5
Mar-82
3125.8
2193.9
1989.1
62.8
26.1
Mar-93
3944.4
2903
2639
145.7
83.1
Apr-82
3175.3
2272
2032.1
68.3
26.5
Apr-93
4012.1
2960.6
2678.2
141.6
84.2
Jan-83
3253.3
2300.7
2063.9
79.1
27
Jan-94
4221.8
3123.6
2824.3
125.2
87.2
Feb-83
3267.6
2315.2
2062
81.2
27.8
Feb-94
4144
3065.9
2741
152.6
82.2
Mar-83
3264.3
2337.9
2073.7
81.3
28.3
Mar-94
4166.4
3102.7
2754.6
141.8
81.7
Apr-83
3289.1
2382.7
2067.4
85
29.4
Apr-94
4194.2
3118.5
2784.8
136.3
83.4
Jan-84
3259.4
2334.7
2050.8
89
29.8
Jan-95
4221.8
3123.6
2824.9
125.2
87.2
Feb-84
3267.7
2304.5
2059
91.2
30.4
Feb-95
4254.8
3189.6
2849.7
124.8
90.8
Mar-84
3239.1
2315
2065.5
97.1
30.9
Mar-95
4309
3156.5
2893.3
129.8
94.1
Apr-84
3226.4
2313.7
2039.9
86.8
30.5
Apr-95
4333.5
3178.7
2895.3
134
97.4
Jan-85
3154
2282.5
2051.8
75.8
30
Jan-96
4390.5
3227.5
2922.4
109.2
105.1
Feb-85
3190.4
2390.3
2086.9
81
29.7
Feb-96
4387.7
3281.4
2947.9
106
110.7
Mar-85
3249.9
2354.4
2114.4
97.8
30.1
Mar-96
4412.6
3272.6
2993.4
111
112.3
Apr-85
3292.5
2389.4
2137
103.4
30.6
Apr-96
4427.1
3266.2
3012.5
119.2
111
Jan-86
3356.7
2424.5
2179.3
108.4
32.6
Jan-97
4460
3295.2
3011.5
140.2
108
Feb-86
3369.2
2434.9
2194.7
109.2
35
Feb-97
4515.3
3241.7
3045.8
157.9
105.5
Mar-86
3381
2444.7
2213
110
36.6
Mar-97
4559.3
3285.7
3075.8
169.1
105.1
Apr-86
3416.3
2459.5
2242
110.3
38.3
Apr-97
4625.5
3335.8
3074.6
176
106.3
Jan-87
2466.4
2463
2271.3
121.5
39.2
Jan-98
4655.3
3380.1
3128.2
195.5
109.6
Feb-87
3525
2490.3
2280.8
129.7
40
Feb-98
4704.8
3386.3
3147.8
207.2
113.3
Mar-87
3574.4
2541
2302.6
135.1
41.4
Mar-98
4779.7
3443.1
3170.6
213.4
117.5
Apr-87
3567.2
2556.2
2331.6
134.8
42.4
Apr-98
4779.7
3473.9
3202.9
226
121
Jan-88
3591.8
2587.3
2347.1
137.5
43.5
Jan-99
4809.8
3473.9
3200.9
221.3
124.6
Feb-88
3707.7
2631.9
2394
154
44.5
Feb-99
4832.4
3450.9
3208.6
206.2
127
Mar-88
3735.6
2653.2
2404.5
158
46.6
Mar-99
4845.6
3446.9
3241.1
195.7
129
Apr-88
3779.6
2680.9
2421.6
167.8
48.9
Apr-99
4859.7
3493
3241.6
203
130.7
Jan-89
3780.8
2699.2
2437.9
168.2
50.5
Jan-00
4880.8
3531.4
3258.8
199.1
132.3
Feb-89
3784.3
2697.6
2435.4
174.1
51.8
Feb-00
4832.4
3545.3
3258.6
193.7
132.5
Mar-89
3807.5
2715.3
2454.7
178.1
52.7
Mar-00
4903.3
3547
3281.2
196.3
133.8
Apr-89
3814.6
2728.1
2465.4
173.4
57.6
Apr-00
4855.1
3529.5
3251.8
199
136.2
Jan-90
3830.8
2742.9
2464.6
174.3
57.6
Jan-01
4824
3514.8
3241.1
189.7
137.8
Feb-90
3732.6
2692
2414.2
144.5
58.7
Feb-01
4840.7
3537.4
3252.4
182.7
136.7
Mar-90
3733.5
2722.5
2440.3
151
59.3
Mar-01
4862.7
3539.9
3271.2
189.6
138.1
Apr-90
3808.5
2777
2469.2
154.6
60.5
Apr-01
4868
3547.5
3271.1
190.3
138.5
（1）画出利润和红利的散点图，并直观地考察这两个时间序列是否是平稳的。
（2）应用单位根检验分别检验两个时间序列是否是平稳的。
10.2下表数据是1970-1991年美国制造业固定厂房设备投资Y和销售量X，以10亿美元计价，且经过季节调整，根据该数据，判断厂房开支和销售量序列是否平稳？
年份
固定厂房设备投资
销售量
年份
固定厂房设备投资
销售量
1970
36.99
52.805
1981
128.68
168.129
1971
33.6
55.906
1982
123.97
163.351
1972
35.42
63.027
1983
117.35
172.547
1973
42.35
72.027
1984
139.61
190.682
1974
52.48
84.79
1985
182.88
194.538
1975
53.66
86.589
1986
137.95
194.657
1976
58.53
98.797
1987
141.06
206.326
1977
67.48
113.201
1988
163.45
223.541
1978
78.13
126.905
1989
183.8
232.724
1979
95.13
143.936
1990
192.61
239.459
1980
112.6
154.39
1991
182.81
235.142
10.3根据习题10.1的数据，回答如下问题：
（1）如果利润和红利时间序列并不是平稳的，而如果你以利润来回归红利，那么回归的结果会是虚假的吗？
为什么？
你是如何判定的，说明必要的计算。
（2）取利润和红利两个时间序列的一阶差分，确定一阶差分时间序列是否是平稳的。
10.4从《中国统计年鉴》中取得1978年－2005年全国全社会固定资产投资额的时间序列数据，检验其是否平稳，并确定其单整阶数。
10.5下表是1978－2003年中国财政收入Y和税收X的数据（单位：
亿元），判断lnY和lnX的平稳性，如果是同阶单整的，检验它们之间是否存在协整关系，如果协整，则建立相应的协整模型。
年度
财政收入Y
税收X
年度
财政收入Y
税收X
1978
1132.26
519.28
1995
6242.2
6038.04
1980
1159.93
571.7
1996
7407.99
6909.82
1985
2004.82
2040.79
1997
8651.14
8234.04
1989
2664.9
2727.4
1998
9875.95
9262.8
1990
2937.1
2821.86
1999
11444.08
10682.58
1991
3149.48
2990.17
2000
13395.23
12581.51
1992
3483.37
3296.91
2001
16386.04
15301.38
1993
4348.95
4255.3
2002
18903.64
17636.45
1994
5218.1
5126.88
2003
21715.25
20017.31
（1）10.6下表是某地区消费模型建立所需的数据，对实际人均年消费支出C和人均年收人Y（单位：
元）
年份
人均消费支出C
人均年收人Y
年份
人均消费支出C
人均年收人Y
1950
92.28
151.20
1971
151.20
274.08
1951
97.92
165.60
1972
163.20
286.68
1952
105.00
182.40
1973
165.00
288.00
1953
118.08
198.48
1974
170.52
293.52
1954
121.92
203.64
1975
170.16
301.92
1955
132.96
211.68
1976
177.36
313.80
1956
123.84
206.28
1977
181.56
330.12
1957
137.88
255.48
1978
200.40
361.44
1958
138.00
226.20
1979
219.60
398.76
1959
145.08
236.88
1980
260.76
491.76
1960
143.04
245.40
1981
271.08
501.00
1961
155.40
240.00
1982
290.28
529.20
1962
144.24
234.84
1983
318.48
522.72
1963
132.72
232.68
1984
365.40
671.16
1964
136.20
238.56
1985
418.92
811.80
1965
141.12
239.88
1986
517.56
988.44
1966
132.84
239.04
1987
577.92
1094.64
1967
139.20
237.48
1988
655.76
1231.80
1968
140.76
239.40
1989
756.24
1374.60
1969
133.56
248.04
1990
833.76
1522.20
1970
144.60
261.48
分别取对数，得到
：
（2）对
进行平稳性检验。
（3）用EG两步检验法对
进行协整性检验并建立误差修正模型。
分析该模型的经济意义。
练习题参考解答
练习题10.1参考解答
利润和红利的散点图如下：
从图中看出，利润和红利序列存在趋势，均值和方差不稳定，因此可能非平稳。
下面用ADF检验是否平稳。
选择带截距和时间趋势的模型进行估计，结果如下：
NullHypothesis:
PFThasaunitroot
Exogenous:
Constant,LinearTrend
LagLength:
0（AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=11）
t-Statistic
Prob.*
AugmentedDickey-Fullerteststatistic
-1.797079
0.6978
Testcriticalvalues:
1%level
-4.066981
5%level
-3.462292
10%level
-3.157475
*MacKinnon（1996）one-sidedp-values.
AugmentedDickey-FullerTestEquation
DependentVariable:
D（PFT）
Method:
LeastSquares
Date:
07/23/05Time:
11:
59
Sample（adjusted）:
1980Q22001Q4
Includedobservations:
87afteradjustments
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
PFT（-1）
-0.072211
0.040182
-1.797079
0.0759
C
6.958608
3.197689
2.176136
0.0324
@TREND（1980Q1）
0.093684
0.076355
1.226952
0.2233
R-squared
0.040009
Meandependentvar
1.673563
AdjustedR-squared
0.017152
S.D.dependentvar
9.788094
S.E.ofregression
9.703787
Akaikeinfocriterion
7.416784
Sumsquaredresid
7909.732
Schwarzcriterion
7.501815
Loglikelihood
-319.6301
F-statistic
1.750424
Durbin-Watsonstat
1.613622
Prob（F-statistic）
0.179976
NullHypothesis:
BNUhasaunitroot
Exogenous:
Constant,LinearTrend
LagLength:
1（AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=11）
t-Statistic
Prob.*
AugmentedDickey-Fullerteststatistic
-2.893559
0.1698
Testcriticalvalues:
1%level
-4.068290
5%level
-3.462912
10%level
-3.157836
*MacKinnon（1996）one-sidedp-values.
AugmentedDickey-FullerTestEquation
DependentVariable:
D（BNU）
Method:
LeastSquares
Date:
07/23/05Time:
12:
04
Sample（adjusted）:
1980Q32001Q4
Includedobservations:
86afteradjustments
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
BNU（-1）
-0.066752
0.023069
-2.893559
0.0049
D（BNU（-1））
0.526829
0.089512
5.885557
0.0000
C
0.488483
0.349136
1.399117
0.1655
@TREND（1980Q1）
0.106769
0.034984
3.051943
0.0031
R-squared
0.386247
Meandependentvar
1.332558
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