考虑如下假想数据集： Y：X2：X3： -1011 -823 -635 -447 -259 0611 2713 4815 691

考虑如下假想数据集：

假定要做Y对X₂和X₃的多元回归，

a.能否估计模型的参数？为什么？

b.如果不能，能够估计哪个参数或者参数的组合？

表8-6给出了以美元计算的每周消费支出(Y)，每周收入(X₂)和财富(X₁)等的假想数据。

a做Y对X₂和X₃的普通最小二乘回归。

b.这一回归方程中是否存在着共线性？你是如何知道的？

c.分别做Y对X₂和X₃的回归，这些回归结果说明什么？

d.做X₂对X₃的回归，回归结果说明了什么？

e.如果存在严重的共线性，是否会删除一个解释变量？为什么？

一个估计某行业CEO薪水的回归模型如下：

ln Y=β₀+β₁lnX₁+β₂lnX₂+β₃X₃+β₄X₄+β₅X₅+μ

其中，Y为年薪，X₁为公司的销售收入，X₂为公司的市值，X₃为利润占销售额的百分比，X₄为其就任当前公司CEO的年数，X₅为其在该公司的年数。一个有177个样本数据集的估计得到R²=0.353。若添加和后，R²=0.375。问：此模型中是否有函数设定的偏误？试以10%与5%的显著性水平进行检验。

A. x1,x2,x3,x4,x3g.y1, log(x2)

B. x1,x2,x3,x4,x3g,y1

C. y1,x2,x3,x4,x3g

D. y1,x2,x4,x3g

根据1968~1987年年度数据得到如下回归结果：

其中Y=美国进口商品支出(1982年十亿美元)，X₂=个人可支配收入(1982年十亿美元)，X₃=趋势变量。判断方程(1)中X₃的标准误是否为4.2750.说明你的计算。(提示：利用R²、F与t的关系.)

考虑如下模型

其中x₂表示教育变量，x₃表示工作年限变量。假设你漏掉了工作年限变量。预计会出现什么类型的问题或偏误？并口头加以解释。

玫瑰的需求。表7-2给出如下变量的季度数据：

Y=售出的玫瑰数量，打;

X₂=玫瑰的平均批发价格，美元/打;

X₃=石竹的平均批发价格，美元/打;

X₄=每周家庭平均可支配收入，美元/周;

X₅=底特律市区从1971年第II季度到1975年第II季度的趋势变量，取值1，2，.....

请你考虑如下需求函数：

a.估计线性模型的参数并解释所得结果。

b.估计对数线性模型的多数并解释计算结果。

c.β₂，β₃和β₄分别给出需求的自价格弹性，交叉价格弹性和收入弹性。它们的先验符号是什么？你的结果同先验预期相符吗？

d.你怎样对线性模型计算自价格弹性、交又价格弹性和收入弹性？

e.根据你的分析，你会选择哪个模型(如果可选)？为什么？

A.生存分析

B.卡方检验

C.多重线性回归

D.方差分析

为了确定影响空调价格的因素，拉奇福德(B.T.Ratchford)根据19个样本数据得到如下回归结果：

Y_i=-68.236+0.023X_2i+19.729X_3i+7.653X_4iR²=0.84

se= (0.005) (8.992) (3.082)

其中，Y——空调价格(美元)；X₂——空调的BTU比率；X₃——能量效率；X₄——设定数；se——标准误。

表17-4给出了如下数据：在信息处理和设备上的私人固定投资Y(十亿美元)，制造业和贸易的总销售额X₂(百万美元)以及利率X₃(穆迪Aaa级公司债券利率，%);Y和X₂数据都经过季节调整。

a.检验Y和X₂之间的双向因果关系，注意滞后长度。

b.检验Y和X₃之间的双向因果关系，同样注意滞后长度。

c.考虑到销售额对投资的分布滞后效应，假定你决定用阿尔蒙滞后法，列出估计模型，适当注意滞后长度和多项式的次数。

A.①②③⑤④

B.①②③④⑤

C.②①③⑤④

D.②①③④⑤