07-08 复习题-经济模型及应用

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(财务知识)经济模型与应用最全版

（财务知识）经济模型与应用7-1．1)C—D生产函数：，其中A为效率系数，是广义技术进步水平的反映，参数、分别是资本和劳动的产出弹性；且且要求>0，，。

2)CES生产函数：不变替代弹性生产函数，其中A为效率系数，和为分配系数，满足+＝1，为替代参数，m为规模报酬参数。

（>0，，，且且满足+=1，当时，表明研究对象是规模报酬不变（递减、递增）的，）3)VES生产函数：变替代弹性生产函数Revankar在1971年提出的：假定，得出Sato和Hoffman（1968）提出的：假定，得出4)要素替代弹性要素替代弹性，是描述投入要素之间替代性质的壹个量，主要用于描述要素之间替代能力的大小。

要素替代弹性是俩种要素的比例的变化率和边际替代率的变化率之比，壹般用表示，。

5)要素的产出弹性某投入要素的产出弹性被定义为：当其它投入要素不变时，该要素增加1%所引起的产出量的变化率。

是从动态变化的角度衡量生产要素对产出量的影响的指标。

如果用表示资本的产出弹性，用表示劳动的产出弹性，则有：壹般情况下，要素的产出弹性大于0小于1。

6)技术进步从本质上讲，生产函数所描述的是投入要素和产出量之间的技术关系。

即是说，同样的投入要素组合，在不同的技术条件下，产出量是不同的。

技术进步描述的是在投入要素相同的情况下，产出的变化。

7)需求函数需求函数是描述商品的需求量和影响因素，例如收入、价格、其它商品的价格等，之间关系的数学表达式。

即其中，为对第种商品的需求量；为收入；为各种商品的价格；为商品数目。

壹般来讲，影响需求量的主要是收入和价格；对于壹些特定的商品和特定的情况，也会在需求函数中引入其它的解释变量，例如耐用品的存量、壹般消费品的消费习惯等。

总之，需求函数反映了商品的需求行为和需求规律，反映了解释变量和被解释变量之间的因果关系，所以能够用于需求的结构分析和需求预测。

8)需求的价格弹性需求的价格弹性包括自价格弹性和互价格弹性俩种。

浙江省考研经济学复习资料宏观经济学重要模型解析与应用

浙江省考研经济学复习资料宏观经济学重要模型解析与应用宏观经济学是经济学的一个重要分支领域，研究经济整体运行和宏观经济政策的制定与实施。

在准备浙江省考研经济学考试时，掌握宏观经济学的重要模型是非常关键的。

本文将对宏观经济学中一些重要的模型进行解析和应用。

一、凯恩斯经济学模型凯恩斯经济学模型是宏观经济学中最重要的模型之一，它由英国经济学家凯恩斯提出，被广泛应用于国家经济政策制定中。

该模型的核心思想是，经济活动的总需求起着决定性作用，通过调整总需求来实现宏观经济的稳定发展。

根据凯恩斯经济学模型，当经济处于衰退状态时，政府可以通过增加支出来刺激总需求，从而促进经济复苏。

这个过程中，财政政策和货币政策发挥着重要作用。

财政政策通过调整政府支出和税收来实现经济调控，而货币政策通过调整货币供应量和利率来影响总需求。

二、AD-AS模型AD-AS模型是宏观经济学中另一个重要的模型，它描述了总需求（AD）和总供给（AS）之间的关系。

该模型的主要假设是，总供给在短期内是固定的，而总需求是可以调控的。

通过分析总需求和总供给之间的平衡，可以得出经济增长、通胀等宏观经济现象的变化规律。

在AD-AS模型中，总需求的增加会导致价格上升，从而影响总供给的增长。

如果总需求超过总供给，就会出现通货膨胀；如果总需求不足以满足总供给，就会出现通货紧缩。

因此，通过分析AD-AS模型，可以帮助我们理解宏观经济政策对经济增长和通胀的影响。

三、菲利普斯曲线菲利普斯曲线是描述失业率和通胀率之间关系的一条曲线，反映了经济中的供需关系。

该曲线的提出者是新西兰经济学家菲利普斯，他发现失业率和通胀率之间存在一种负相关关系。

根据菲利普斯曲线，当失业率较高时，通胀率较低；当失业率较低时，通胀率较高。

这是因为当失业率较高时，企业面临较大的劳动力供应，因此物价上涨的压力较小；而当失业率较低时，企业需要提高工资以吸引更多的劳动力，从而推动物价上涨。

菲利普斯曲线为政府制定宏观经济政策提供了一定的参考依据。

经济增长理论与模型例题和知识点总结

经济增长理论与模型例题和知识点总结经济增长是一个国家或地区发展的重要指标，它关系到人民的生活水平、就业机会、社会福利等诸多方面。

在经济学中，有许多关于经济增长的理论和模型，它们为我们理解经济增长的机制和影响因素提供了重要的框架和工具。

本文将通过一些例题来帮助大家更好地理解这些理论和模型，并对相关知识点进行总结。

一、经济增长的基本概念经济增长通常被定义为一个国家或地区在一定时期内生产的商品和服务总量的增加，通常用国内生产总值（GDP）或人均国内生产总值（人均 GDP）的增长来衡量。

二、主要的经济增长理论1、古典经济增长理论以亚当·斯密和大卫·李嘉图为代表，强调劳动分工和资本积累对经济增长的作用。

例题：假设一个经济体中，劳动力数量不变，资本投入增加 10%，根据古典经济增长理论，产出会增加多少？答案：由于古典经济增长理论认为资本的边际报酬递减，所以产出的增加会小于 10%。

2、新古典经济增长理论索洛模型是新古典经济增长理论的核心。

该理论认为，经济增长取决于资本、劳动和技术进步。

例题：在索洛模型中，如果技术进步率为 2%，资本折旧率为 5%，储蓄率为 20%，劳动力增长率为 1%，稳态时的人均资本存量是多少？答案：通过索洛模型的公式计算得出稳态时的人均资本存量。

3、内生经济增长理论强调技术进步是经济内生的结果，而不是外生给定的。

例题：在内生经济增长模型中，假设研发投入增加 10%，长期经济增长率会如何变化？答案：由于技术进步内生，研发投入增加会导致长期经济增长率上升。

三、经济增长模型的关键知识点1、生产函数反映了投入（资本、劳动等）与产出之间的关系。

常见的生产函数形式如柯布道格拉斯生产函数：Y ＝A K^α L^（1 α) ，其中 Y 是产出，K 是资本，L 是劳动，A 是技术水平，α 是资本的产出弹性。

2、资本积累储蓄转化为投资，导致资本存量的增加。

资本积累方程：ΔK ＝sY δK ，其中ΔK 是资本存量的变化，s 是储蓄率，Y 是产出，δ 是资本折旧率。

经济计量模型与应用

经济计量模型与应用经济计量模型是经济学研究中的重要工具，通过建立数学模型来分析经济现象。

它结合经济理论和统计学方法，帮助经济学家理解经济系统的运行规律，预测未来的经济趋势，并为政府、企业等决策提供依据。

本文将介绍经济计量模型的基本原理和常用方法，并探讨其在实际应用中的案例。

一、经济计量模型的基本原理经济计量模型的基本原理是通过观察历史数据，建立数学模型来描述经济变量之间的关系，进而预测未来的变化。

它通常基于以下假设：1. 理性行为假设：个体在做出经济决策时都是基于理性的，追求效用最大化。

2. 随机性假设：经济变量之间的关系不是完全确定的，存在一定的随机性。

3. 稳定性假设：经济变量之间的关系是稳定的，不随时间的推移而发生显著变化。

二、经济计量模型的常用方法1. 时间序列模型：时间序列模型是通过观察同一经济变量在不同时间点的取值，来分析其随时间的变化规律。

常用的时间序列模型包括ARMA模型、ARCH模型等。

2. 截面数据模型：截面数据模型分析的是同一时间点上不同个体之间的经济关系。

常用的截面数据模型包括线性回归模型、面板数据模型等。

3. 面板数据模型：面板数据模型是时间序列模型和截面数据模型的综合，既考虑了时间维度，也考虑了个体维度。

它在研究经济现象时更具丰富性和灵活性。

三、经济计量模型的应用案例1. GDP增长预测：经济学家可以通过构建时间序列模型，利用历史的GDP数据，预测未来的经济增长趋势。

这有助于政府决策者制定合理的经济政策和规划。

2. 通货膨胀分析：通过建立面板数据模型，研究通货膨胀与物价、货币供应量等变量之间的关系，揭示通货膨胀背后的影响因素和机制。

3. 股票市场预测：经济计量模型可以应用于金融领域，帮助投资者预测股票市场的走势，进行投资决策和风险管理。

总结：经济计量模型是经济学研究中不可或缺的工具，通过建立数学模型分析经济现象，并用于预测和决策。

它的应用范围广泛，可以用于各个领域的经济问题分析。

计量经济学模型应用例题和知识点总结

计量经济学模型应用例题和知识点总结计量经济学作为一门将经济理论、统计学和数学相结合的学科，旨在通过建立经济模型来分析和预测经济现象。

在实际应用中，计量经济学模型发挥着重要作用，为政策制定、企业决策等提供了有力的支持。

接下来，我们将通过一些具体的例题来展示计量经济学模型的应用，并对相关知识点进行总结。

一、简单线性回归模型简单线性回归模型是计量经济学中最基本的模型之一，其表达式为：＄Y ＝＼beta_0 ＋＼beta_1 X ＋＼epsilon$，其中$Y$是被解释变量，＄X$是解释变量，＄＼beta_0$是截距项，＄＼beta_1$是斜率系数，＄＼epsilon$是随机误差项。

例如，我们想要研究家庭收入（＄X$）对家庭消费支出（＄Y$）的影响。

通过收集一定数量的家庭样本数据，运用最小二乘法估计出模型的参数$＼beta_0$和$＼beta_1$。

在这个例题中，需要掌握的知识点包括：1、最小二乘法的原理和计算方法，其目标是使残差平方和最小。

2、模型的假设条件，如随机误差项的均值为零、同方差、无自相关等。

3、参数的经济意义和统计显著性检验。

二、多元线性回归模型当影响被解释变量的因素不止一个时，就需要使用多元线性回归模型，其表达式为：＄Y ＝＼beta_0 ＋＼beta_1 X_1 ＋＼beta_2 X_2 ＋＼cdots ＋＼beta_k X_k ＋＼epsilon$。

假设我们要研究一个地区的房价（＄Y$）与房屋面积（＄X_1$）、地理位置（＄X_2$）、房龄（＄X_3$）等因素的关系。

相关知识点：1、多重共线性的概念和检验方法，避免解释变量之间存在高度线性相关。

2、逐步回归法用于筛选重要的解释变量。

3、调整的可决系数用于比较不同模型的拟合优度。

三、异方差性在回归模型中，如果随机误差项的方差不是常数，就存在异方差性。

例如，研究不同规模企业的利润（＄Y$）与销售额（＄X$）的关系，可能会出现大企业的利润波动较大，小企业的利润波动较小的情况，即存在异方差。

经济系统的数学模型及其应用

经济系统的数学模型及其应用第一章经济系统模型简介经济系统是一个复杂的系统，它由各种因素、变量和关系构成。

在经济学中，建立数学模型用来解释、描述和预测这些因素、变量和关系对经济系统的影响是非常重要的。

经济系统的数学模型可以帮助我们更好地理解经济系统，提高我们对经济现象的认识和控制能力，为经济政策制定提供科学依据。

第二章经济系统的数学模型经济系统的数学模型主要包括三个方面：宏观经济模型、微观经济模型和应用模型。

宏观经济模型是指对整个经济系统进行建模，包括宏观经济变量，如国内生产总值、物价水平、利率、失业率等。

宏观经济模型通常采用计量经济学的方法，例如，连续方程模型、状态空间模型、时间序列模型等。

微观经济模型是指对个别经济主体的行为建模，包括消费者、企业等。

微观经济模型通常采用数量经济学方法，例如，实验经济学、博弈论、信息经济学等。

应用模型是指将宏观经济模型和微观经济模型应用于实际问题的模型。

这些问题包括经济政策的评估和预测，市场需求和供给的分析，以及不同经济变量间的关系等。

第三章经济系统模型的应用经济系统模型的应用广泛，包括经济政策制定、市场分析、产业规划和风险管理等。

经济政策制定：经济系统模型可以帮助政策制定者了解各种经济变量之间的关系，例如，产出、通货膨胀、就业等，以评估政策的效果和制定最佳政策方案。

市场分析：经济系统模型可以帮助分析市场需求和供给关系，以预测市场价格和销售量变化，帮助企业制定优化的销售策略、价格策略等。

产业规划：经济系统模型可以帮助了解不同产业之间的相互关系，并预测未来几年生产和投资的趋势，以便政策制定者和企业家制定有效的产业政策和策略。

风险管理：经济系统模型可以用于预测经济波动和风险，帮助投资者和企业规避风险并制定适当的风险管理策略。

第四章经济系统模型的局限性尽管经济系统模型有很多优点，但它们也有一些局限性。

首先，经济系统模型所依据的数据和假设可能会发生改变，从而导致模型的准确性降低。

经济数学2.2.1经济模型与应用

2.2.1经济模型与应用 1．财贸与金融方面的应用（1）资本现值与投资问题若现有a 元货币，按年利率为r 作连续复利计算，则t 年后的价值为rtae 元；反过来，若t 年后有货币a 元，则按连续复利计算，现应有rtae -元，这就称为资本现值。

设在时间区间[]0,T 内t 时刻的单位时间的收入为()R t ,称此为收入率，若按年利率为 r 的连续复利计算，则在[]0,T 内的总收入为dt e t R R T O rt⎰-=)(若收入率()R t A = （A 为常数），称此为均匀收入率，如果年利率r 也为常数，则总收入的现值为 )1(100rTT rt T rt e rA e r A dt Ae R ----=-==⎰若在0=t 时，一次投入的资金为a ，则在[]0,T 内的纯收入的贴现值（也称投资效益）为 *R =R a -=dt Ae T rt ⎰-0a - 即纯收入的贴现值=总收入现值-总投资例1若连续3年内保持收入率每年7500元不变，且利率为7.5%,问其现值是多少？解因均匀收入率7500A =元，7.5%r =, 所以现值为3()rtR R t e dt -==⎰30.07507500t e dt -=⎰0.07537500(1)100000(1-0.7985)=201500.075e -⨯-= (元)即现值为20150元。

例2现对某企业给予一笔投资a , 经测算，该企业在T 年中可以按每年A 的均匀收入率获得收入，若年利率为r ，试求：（1）该投资的纯收入贴现值：（2）收回该笔投资的时间。

解（1）投资后T 年中获总收入的现值为)1(10rT T rtTrt e rAe rAdt Ae R ----=-==⎰ 从而投资获得的纯收入的贴现值为 *(1)rT AR R a e r-=-=-a -；（2）收回投资，即总收入的现值等于投资，故有(1)rT Ae a r--= 由此解得收回投资的时间 arA Ar T -=ln1 如果回收期为无限时期，则纯收入的贴现值为 *R =R a -=a dt Ae rt -⎰+∞-0显然，*R 的值越大，投资效益越好，除国家允许外，都应避免0*≤R 的情况出现。

经济学中的数学模型与应用

经济学中的数学模型与应用经济学作为一门社会科学，研究的是人类在资源有限的情况下如何进行最优的选择。

数学作为一种工具，被广泛地应用于经济学领域，用于构建和分析经济学模型。

数学模型在经济学中的应用能够帮助经济学家研究经济问题、预测经济趋势和制定经济政策，具有重要的价值和意义。

一、数学模型在经济学中的应用范围1.微观经济学模型微观经济学研究个体经济主体（个人、家庭或企业）的经济行为和决策，以及个体经济主体之间的相互作用。

在微观经济学中，数学模型被广泛应用于描述和分析个体行为的决策过程、市场竞争的结果、资源配置的效率等方面。

例如，供需模型被用来分析市场价格的形成和波动，边际效用模型用于解释消费者的选择行为。

2.宏观经济学模型宏观经济学研究整体经济运行和宏观经济变量之间的关系，如国民收入、物价水平、通货膨胀率等。

数学模型在宏观经济学中的应用主要包括经济增长模型、总需求和总供给模型、货币政策模型等。

这些模型帮助我们理解宏观经济运行的规律，预测经济的发展趋势，为政策制定提供决策依据。

二、数学模型在经济学中的具体应用1.最优化模型最优化模型是经济学中常用的数学模型之一，用于解决如何在资源有限的情况下做出最优的决策。

例如，企业如何在成本最小的情况下生产最大的产量，消费者如何在有限的预算下获得最大的满足等。

最优化模型可以通过建立数学方程和约束条件，利用数学方法求解最优解，为经济主体提供决策支持。

2.均衡模型均衡模型是描述经济体系中各个市场达到供需平衡状态的数学模型。

其中最著名的是一般均衡模型，它描述了经济体系中所有市场同时达到供需平衡的状态。

一般均衡模型包括了多个子模型，如生产者行为模型、消费者行为模型、市场出清条件等，通过求解这些模型的联立方程组，可以得到整体均衡状态的解析解或数值解。

3.概率模型概率模型是描述经济现象中不确定性和风险的数学模型。

经济活动受到各种随机因素的影响，因此，概率模型可以帮助我们分析和量化这些随机变量的影响。

经济应用模型综述

（3）令 L(x) 0, 得x 650. 这时，有
C(650) R(650) 1.1.
二、弹性分析
经济数学模型
1、弹性的概念设函数 y f (x)可导，函数 f (x) 在点 x 处的
增量为 y f (x x) f (x), 自变量的增量为 x, 则比值Fra bibliotekx x
称为在点
x
处自变量
x
经济数学模型
例设生产某种产品的总成本为 C(x) 3001.1x, 总收益为R(x) 5x 0.003x2 , 试求：
（1）边际成本、边际收入和边际利润函数. （2）当产量为600及700个单位时的边际利润, 并
说明其经济意义. （3）求利润最大的产量。
经济数学模型
解（1） C' (x) (300 1.1x)' 1.1;
经济数学模型
Q
P
（5）完全无弹性： 0
价格无论如何变动，需求量都不会变动。（急救药、火葬场、糖尿病人对胰岛素的需求）
Q
实例弹性在航空公司中的应用经济数学模型
美国航空公司认为，弄清乘客的需求弹性相当于每年可带来数十亿美元的收益。理想的情况下，航空公司希望向商务人员要求尽可能高的票价，而向闲适的游客提供足够低的票价以填补飞机上的空座。这是航空公司为增加总收益，追求利润最大化所希望采取的措施。为此他们要解决如何识别两种不同类型的乘客问题。航空公司通过对不同乘客实行“价格歧视”的措施解决了这个难题。航空公司通常会对事先计划并希望选择低价时机的游客提供折扣。同时，航空公司也许会要求乘客等到周六晚上以后才能拿到打折的机票，这一条规定使得急于回家度周末的商务人员望而却步。另外最后的时刻通常不提供折扣，因为商务往来事先并无计划，而是为了处理意外的危机——这是另外一种缺乏弹性的情况。航空公司已经设计出极其复杂的计算机程序来管理机票的销售，从而确保缺乏弹性的乘客无法从折扣中获益。因此，尽管用有预算约束的旅客填补空位，他们仍然有利可图。

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07-08 复习题-经济模型及应用第七章单方程计量经济学应用模型一、内容题要本章主要介绍了若干种单方程计量经济学模型的应用模型。

包括生产函数模型、需求函数模型、消费函数模型以及投资函数模型、货币需求函数模型等经济学领域常见的函数模型。

本章所列举的内容更多得关注了相关函数模型自身的发展状况，而不是计量模型估计本身。

其目的，是使学习者了解各函数模型是如何发展而来的，即掌握建立与发展计量经济学应用模型的方法论。

生产函数模型，首先介绍生产函数的几个基本问题，包括它的定义、特征、发展历程等，并对要素的替代弹性、技术进步的相概念进行了归纳。

然后分别以要素之间替代性质的描述为线索与以技术要素的描述这线索介绍了生产函数模型的发展，前者包括从线性生产函数、C-D生产函数、不变替代弹性（CES）生产函数、变替代弹性（VES）生产函数、多要素生产函数到超越对数生产函数的介绍；后者包括对技术要素作为一个不变参数的生产函数模型、改进的C-D、CES生产函数模型、含体现型技术进步的生产函数模型、边界生产函数模型的介绍。

最后对各种类型的生产函数的估计以及在技术进步分析中的应用进行了了讨论。

与生产函数模型相仿，需求函数模型仍是从基本概念、基本特性、各种需求函数的类型及其估计方法等方面进行讨论，尤其是对线性支出系统需求函数模型的发展及其估计问题进行了较详细的讨论。

消费函数模型部分，主要介绍了几个重要的消费函数模型及其参数估计问题，包括绝对收入假设消费函数模型、相对收入假设消费函数模型、生命周期假设消费函数模型、持久收入假设消费函数模型、合理预期的消费函数模型适应预期的消费函数模型。

并对消费函数的一般形式进行了讨论。

在其他常用的单方程应用模型中主要介绍了投资函数模型与货币需求函数模型，前者主要讨论了加速模型、利润决定的投资函数模型、新古典投资函数模型；后者主要讨论了古典货币学说需求函数模型、Keynes货币学说需求函数模型、现代货币主义的货币需求函数模型、后Keynes货币学说需求函数模型等。

二、典型例题分析例1：某工业企业资料如下表。

试估计该企业的生产函数解答：先估计C-D 生产函数。

方法１：对数线性形式的OLS 估计K L Y ln ln ln 210βββ++=Eviews 的估计结果如下：C -4.032674 2.877252 -1.401571 0.1946 LOG(K) 0.323668 0.107627 3.007311 0.0148 R-squared0.853757 Mean dependent var 6.433934 Adjusted R-squared 0.821259 S.D. dependent var 0.257981 S.E. of regression 0.109069 Akaike info criterion -1.381358 Sum squared resid 0.107064 Schwarz criterion -1.260132 Log likelihood 11.28815 F-statistic 26.27080 Durbin-Watson stat1.511124 Prob(F-statistic)0.000175即：6315.13237.0018.0K L Y=方法２：强度形式的OLS 估计)/ln()/ln(10L K L Y ββ+=Eviews 的估计结果如下：C 0.982678 0.049113 20.00840 0.0000 R-squared0.673514 Mean dependent var 1.141232 Adjusted R-squared 0.640865 S.D. dependent var 0.199696 S.E. of regression 0.119674 Akaike info criterion -1.257086 Sum squared resid 0.143218 Schwarz criterion -1.176268 Log likelihood 9.542515 F-statistic 20.62916 Durbin-Watson stat1.883136 Prob(F-statistic)0.001072即：5661.04339.0672.2K LY =由参数的显著性看，方法二得到的生产函数更好一些。

再估计CES 形式的生产函数：ln ln ln ln (ln())Y A m K m L m K L=++-+δδρδδε1212122Eviews 的估计结果如下：Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -4.187104 1.420270 -2.948104 0.0185 LOG(K) -0.690555 0.195834 -3.526219 0.0078 LOG(L) 2.700212 0.363696 7.424357 0.0001 R-squared0.968339 Mean dependent var 6.433934 Adjusted R-squared 0.956466 S.D. dependent var 0.257981 S.E. of regression 0.053828 Akaike info criterion -2.744861 Sum squared resid 0.023179 Schwarz criterion -2.583226 Log likelihood 20.46917 F-statistic 81.55796 Durbin-Watson stat1.018731 Prob(F-statistic)0.000002由此可计算各参数：m=2.0097，δ1= -0.3436，δ2=1.3436，ρ=0.4118由于分配系数δ1<0，因此这一估计结果的经济含义不正确，需进一步修正。

例2、使用中国某年的截面家计调查资料，求恩格尔曲线。

第一步：将ELES 模型改写为恩格尔曲线的形式，用OLS 法估计参数ia 和ib ，估计结果见表2；由表2求得由此可估计出总的基本需求支出为：Dependent Variable: V1 Method: Least Squares Sample: 1 11Included observations: 11C 4.081007 0.865356 4.715987 0.0011 I0.5048090.02000225.237330.0000 R-squared0.986066 Mean dependent var 24.73273 Adjusted R-squared 0.984518 S.D. dependent var 7.502717 S.E. of regression 0.933530 Akaike info criterion 2.863278 Sum squared resid 7.843303 Schwarz criterion 2.935623 Log likelihood -13.74803 F-statistic 636.9228 Durbin-Watson stat2.239775 Prob(F-statistic)0.000000·········Dependent Variable: V1 Method: Least Squares Sample: 1 11Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.483464 0.075196 6.429406 0.0001 R-squared0.708909 Mean dependent var 0.816364 Adjusted R-squared 0.676566 S.D. dependent var 0.142637 S.E. of regression 0.081120 Akaike info criterion -2.022815 Sum squared resid 0.059224 Schwarz criterion -1.950471 Log likelihood13.12548 F-statistic21.91822有关）（仅与，其中，i r p b r p a q p V n i I b a V nj jj i i i i i i i i i i i ∑=-===++=1),,2,1( ε28.10=⎪⎭⎫ ⎝-=∑∑∑===ni i n i i n i i i b a r p 111ˆ1ˆˆ···········食品、衣着、燃料、用品和非商品五个类别的恩格尔曲线：第二步：将总的基本需求支出的估计值代入即得第i 种商品的基本消费支出：例如食品的基本需求支出为第三步，例如食品的ELES 模型估计结果为：1V ˆ=18.41+0.504*(I-28.10) 同理，逐次求出其他各商品的基本需求支出，得到所有消费品的ELES 模型估计结果如下：线性支出系统可用来分析收入变化对消费需求结构的影响。

如消费支出构成为：∑i i i i q p q p /如果月均收入有所变化，如分别为80元，100元，带入上述公式可得各项消费支出（单位：元）和结构变化如下：各项消费支出（单位：元）变化三、习题7-1．解释下列概念：),,2,1(ˆ1ˆˆˆˆˆˆˆ111n i b a b a r p b a r p ni i n i i i i n i i i i i i i =⎪⎭⎫ ⎝⎛-+=+=∑∑∑===18.411285100841111=+=+=∑=.*..ˆˆˆˆ1n i i i r p b a r p1)C—D生产函数2)CES生产函数3)VES生产函数4)要素替代弹性5)要素的产出弹性6)技术进步7)需求函数8)需求的价格弹性9)需求的收入弹性10)需求的交叉弹性11)效用函数12)消费函数13)投资函数14)货币需求函数7-2．为什么要讨论计量经济分析的应用？体会经济理论与实际建模之间的关系。

7-3．试写出需求函数的常见形式，并对影响需求的主要因素进行分析。

7-4．以投入要素之间替代性质的描述和对技术要素的描述为线索对已有的生产函数模型进行综述，并从中体会经济研究的方法论。

7-5．在选择模型类型、变量和函数形式时，各应考虑哪些因素？7-6．解释ELES模型中各个组成部分及整个模型的经济含义，试根据《中国统计年鉴》提供的城乡居民消费支出和收入的横截面统计资料，建立ELES模型并进行消费需求分析。