表给出了美国1980～2007年间消费者价格指数（CPI)、标准普尔500股票指数（S＆P 500)和3月期国债利率的数据。

表给出了英镑与美元之间的汇率数据(1美元兑换多少英镑)，以及两个国家1985～2007年间消费者价格指数。

表英镑对美元的汇率(￡/＄) 及1985～2007年英国和美国消费者价格指数(CPI)
年份	￡/＄	CPI U.S.	CPI U.K.
1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007	1.2974 1.4677 1.6398 1.7813 1.6382 1.7841 1.7674 1.7663 1.5016 1.5319 1.5785 1.5607 1.6376 1.6573 1.6172 1.5156 1.4396 1.5025 1.6347 1.8330 1.8204 1.8434 2.0020	107.6 109.6 113.6 118.3 124.0 130.7 136.2 140.3 144.5 148.2 152.4 156.9 160.5 163.0 166.6 172.2 177.1 179.9 184.0 188.9 195.3 201.6 207.3	111.1 114.9 119.7 125.6 135.4 148.2 156.9 162.7 165.3 169.3 175.2 179.4 185.1 191.4 194.3 200.1 203.6 207.0 213.0 219.4 225.6 232.8 242.7

(a)以时间(年)为横轴，以汇率(ER)与两个消费者价格指数为纵轴作图。

(b)求相对价格比率(RPR)(用英国CPI除美国CPI)。

(c)用ER对RPR作图。

(d)目测描绘通过散点图的回归线。

表16-5中给出了1980~2006年间加拿大、英国和美国的制造业以美元计的小时工资Y(指数，1992年=100)和公民失业率X(百分比)数据。考虑模型：

a.先验地，期望Y与X之间是什么关系？为什么？

b.对每个国家估计方程(1)给出的模型。

c.混合所有81个观测后估计这个模型。

d.估计固定效应模型。

e.估计误差成分模型。

f.哪个模型较好，FEM还是ECM？说出你的理由。

表2-1给出了美国1980~2006年间的数据。

a.将城市男性劳动力劳动参与率相对城市男性失业率描点。目测一条穿过散点的回归线。推测二者之间的关系，其背后的经济理论是什么？这个散点图支持该理论吗？

b.对女性重做(a)部分的练习。

c.现在同时将男性和女性的劳动参与率相对平均小时工资(以1982年美元度量)描点。(你可以分开画图)现在又有何发现？你又将如何解释你的发现？

d.你可以将劳动参与率同时对失业率和平均小时工资描点吗？若不能，你如何口头说明这三个变量之间的关系。

表给出了消费者价格指数(CPI)(1982～1984年=100)及标准普尔500指数(S＆P)(基准指数：1941～1943年=10)。

美国1978～1989年 消费者价格指数(CPI)和S＆amp;P 500指数
年份	CPI	S＆amp;P
1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989	65.2 72.6 82.4 90.9 96.5 99.6 103.9 107.6 109.6 113.6 118.3 124.0	96.02 103.01 118.78 128.05 119.71 160.41 160.46 186.84 236.34 286.83 265.79 322.84

a．以CPI为横轴，S＆P500指数为纵轴作图。

b．CPI与S＆P500指数之间关系如何？

c．考虑下面的回归模型：

(S＆P)_t=B₁+B₂CPI_t+u_t

根据表中的数据，运用普通最小二乘法估计上述方程并解释回归结果。

d．(c)中的回归结果有经济意义吗？

e．你知道为什么1988年S＆P500指数下降了吗？

长的变量;t是时间，按年月顺序度量;u_t是随机误差项。

拟合给出的4个增长模型，并判断哪个模型拟合得更好，然后解释模型的参数。

和数学方面的成绩。

a.将女生数学成绩相对于男生数学成绩描点。

b.如果散点图表明两者似有线性关系，试求女生数学成绩对男生数学成绩的回归。

c.如果这两个数学成绩之间有某种关系，它是不是因果关系？

庭支出调查中1519个家庭。实际数据集可在本书网站上找到。数据只包括住在伦敦市区和市郊有1~2个子女的家庭。样本不包括自我扁仰和退休家庭。

a.利用食物支出与总支出数据，判断教材表6-6中概括的樸型中的哪一个能够较好地拟合这些数据？

b.基于(a)中得到的回归结果，哪个模型看来在这里比较适当？

注：保留这些数据，以便在下一章讨论多元回归时进一步分析使用。

表3-4给出了美国在1960~2005年间商业和非农商业部门的小时产出指数（x)和真实小时工资（Y)的数

据。基年(1992)指数为100，且指数经过了季节性调整。

a.分别对两个部门将Y对X描点。

b.这两个变量之间关系的背后有什么经济理论？散点图支持该理论吗？

c.估计Y对X的0LS回归，在学完第5章后，再回头看一下你的结果。

表18-1给出了美国1970~2006年间的Y（国内生产总值)、C（个人消费支出)和I（私人国内总投资)数据，均

以1996年的十亿美元计。假定像例18.2中简单的凯恩斯收入决定模型那样，C和Y的关系是线性的。

(1)求消费函数中参数的OLS估计值。

(2)求国内总投资I对GDP的回归。

(3)考虑宏观经济学恒等式：C+I=Y(=GDP)和前面一样，假定：并且按照宏观经济学的加速数模型(accelerator model)，令：，其中u和v是误差项。用已有数据去估计加速数模型。

表8-17列出了美国、加拿大、英国在1980—1999年的失业率Y及对制造业的补助X的相关数据资料。考虑如下模型：

Y_it=β₀+β₁X_it+μ_it

表给出了1974～1986年美国制造业税后利润X(100万美元)以及3月期现金利息Y(100万美元)的数据。

美国制造业现金利息(Y) 与税后利润(X)
年份	Y	X
1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986	19467 19968 22763 26585 28932 32491 36495 40317 41259 41624 45102 45517 46044	58747 49135 64519 70366 81148 98698 92579 101302 71028 85834 107648 87648 83121

a．预期现金利息与税后利润的关系如何？

b．做Y对X的散点图。

c．该散点图是否与预期相符？

d．如果是。做Y对X的OLS回归，并给出常用统计量。

e．对斜率建立一个99%置信区间，并检验假设：真实的斜率为零；即现金利息与税后利润之间不相关。