第5章习题(多重共线性)
第五章 多重共线性的概念
σ2
恰为X1与X2的线性相关系数的平方r2 ∑x ∑x
2 1i 2 2i
(∑ x1i x 2i ) 2
由于 r2 ≤1，故 1/(1- r2 )≥1
完全不共线时, 当完全不共线 完全不共线
r2
=0
ˆ var( β 1 ) = σ 2 / ∑ x12i
1 σ2 ˆ ⋅ > var(β 1 ) = 2 2 x1i 1 − r x12i ∑ ∑
1.
检验多重共线性是否存在
(1)对两个解释变量的模型，采用简单相关系数法 (1)对两个解释变量的模型，采用简单相关系数法 对两个解释变量的模型 求出X1与X2的简单相关系数r，若|r|接近1，则 说明两变量存在较强的多重共线性。 (2)对多个解释变量的模型，采用综合统计检验法 (2)对多个解释变量的模型， 对多个解释变量的模型 若在OLS法下：R2与F值较大，但t检验值较小，说明 各解释变量对Y的联合线性作用显著，但各解释变量间存 在共线性而使得它们对Y的独立作用不能分辨，故t检验不 显著。即R2较大但t值显著的不多。另外判断参数估计值 的符号，如果不符合经济理论或实际情况，可能存在多重 共线性。
ˆ Y = 7.29 + 27.58X2 −15161.5X3
SE =(121.50) t =（0.06） （ ） (28.79) （0.958） ） (21.41) （- 7.06） ）
R 2 = 0.946
我们发现： 值小。 我们发现：例1中X2、X3的 t 值小。且X3的系数符号 中 的系数符号 与经济意义不符和。原因？ 与经济意义不符和。原因？ 值大， 的系数符号与经济意义不符合。 例2中X3的 t 值大，但X3的系数符号与经济意义不符合。 原因？ 原因？
计量经济学实验五 多重共线性的检验与修正 完成版
习题1.下表给出了中国商品进口额Y 、国内生产总值GDP 、消费者价格指数CPI 。
年份 商品进口额 (亿元)国内生产总值(亿元)居民消费价格指数(1985=100)1985 1257.8 8964.4 1001986 1498.3 10202.2 106.5 1987 1614.2 11962.5 114.3 1988 2055.1 14928.3 135.8 1989 2199.9 16909.2 160.2 1990 2574.3 18547.9 165.2 1991 3398.7 21617.8 170.8 1992 4443.3 26638.1 181.7 1993 5986.2 34634.4 208.4 1994 9960.1 46759.4 258.6 1995 11048.1 58478.1 302.8 1996 11557.4 67884.6 327.9 1997 11806.5 74462.6 337.1 1998 11626.1 78345.2 334.4 1999 13736.4 82067.5 329.7 2000 18638.8 89468.1 331.0 2001 20159.2 97314.8 333.3 2002 24430.3 105172.3 330.6 200334195.6117251.9334.6资料来源：《中国统计年鉴》，中国统计出版社2000年、2004年。
请考虑下列模型：i t t t u CPI GDP Y ++=ln ln ln 321βββ＋ (1)利用表中数据估计此模型的参数。
解：ln 3.6489 1.796ln 1.2075ln t t t Y GDP CPI =--＋t= （-11.32） （9.93） （-3.415）20.988770.6.0.1124R F S E ===(2)你认为数据中有多重共线性吗？多重共线性的检验 1）综合统计检验法若 在OLS 法下：R 2与F 值较大，但t 检验值较小，则可能存在多重共线性。
计量经济学第五章
Variables-Likelihood Ratio • 出现对话框时,写入删除变量名--OK • 对比删除前后的AIC与SC信息值,信息
值小的结论是应采纳的。
9
用Eviews的误设定检验3
• 第一,估计出简单(单纯)方程 • 第二,在命令窗口上写入genr v_hat=resid 或者 Procs/Generate Series中 v_hat=resid 发现 v_hat • 第三,估计出新的回归方程
无约束模型(U)
有约束模型(K) (general to simple)
计算统计量F
F=(RSSK-RSSu)/J RSSu/(n-k-1)
~F(J, n-k)
J 为表示约束条件数, K 为表示自变量数 或者 应估计的参数数, n 为表示样本数(obs)
4
2. LM检验(Lagrange Multiplier
多重共线性多出现在横截面资料上。
16
三、异方差性的检验及对策
Var(ℇi)≠Var(ℇj) (i≠j)时, ℇi中存在异方差性(Herteroskedasticity)。 即随机项中包含着对因变量的影响因素。 异方差性多发生在横截面资料上。
17
异方差性的检验
1.图示检验法 如模型为Yi=0+1X1i+2X2i+…+ℇi 时,
7
用Eviews的误设定检验1
• 首先估计出简单(单纯)方程 • View/Coefficient Tests/Omitted
Variables-Likelihood Ratio • 出现对话框时,写入新变量名 OK • 检验结果出现在上端,如果P值很小时, 拒
多重共线性习题及答案
多重共线性一、单项选择题1、当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备（）A、线性B、无偏性C、有效性D、一致性2、经验认为某个解释与其他解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量的VIF（）A、大于B、小于C、大于5D、小于53、模型中引入实际上与解释变量有关的变量，会导致参数的OLS估计量方差（）A、增大B、减小C、有偏D、非有效4、对于模型y t=b0+b1x1t+b2x2t+u t，与r12=0相比，r12＝0.5时，估计量的方差将是原来的（）A、1倍B、1.33倍C、1.8倍D、2倍5、如果方差膨胀因子VIF＝10，则什么问题是严重的（）A、异方差问题B、序列相关问题C、多重共线性问题D、解释变量与随机项的相关性6、在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在( )A 异方差B 序列相关C 多重共线性D 高拟合优度7、存在严重的多重共线性时，参数估计的标准差（）A、变大B、变小C、无法估计D、无穷大8、完全多重共线性时，下列判断不正确的是（）A、参数无法估计B、只能估计参数的线性组合C、模型的拟合程度不能判断D、可以计算模型的拟合程度二、多项选择题1、下列哪些回归分析中很可能出现多重共线性问题（）A、资本投入与劳动投入两个变量同时作为生产函数的解释变量B、消费作被解释变量，收入作解释变量的消费函数C、本期收入和前期收入同时作为消费的解释变量的消费函数D、商品价格、地区、消费风俗同时作为解释变量的需求函数E、每亩施肥量、每亩施肥量的平方同时作为小麦亩产的解释变量的模型2、当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（）A、各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别B、部分解释变量与随机误差项之间将高度相关C、估计量的精度将大幅度下降D、估计对于样本容量的变动将十分敏感E、模型的随机误差项也将序列相关3、下述统计量可以用来检验多重共线性的严重性（）A、相关系数B、DW值C、方差膨胀因子D、特征值E、自相关系数4、多重共线性产生的原因主要有（）A、经济变量之间往往存在同方向的变化趋势B、经济变量之间往往存在着密切的关联C、在模型中采用滞后变量也容易产生多重共线性D、在建模过程中由于解释变量选择不当，引起了变量之间的多重共线性E、以上都正确5、多重共线性的解决方法主要有（）A、保留重要的解释变量，去掉次要的或替代的解释变量B、利用先验信息改变参数的约束形式C、变换模型的形式D、综合使用时序数据与截面数据E、逐步回归法以及增加样本容量6、关于多重共线性，判断错误的有（）A、解释变量两两不相关，则不存在多重共线性B、所有的t检验都不显著，则说明模型总体是不显著的C、有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义D、存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析7、模型存在完全多重共线性时，下列判断正确的是（）A、参数无法估计B、只能估计参数的线性组合C、模型的判定系数为0D、模型的判定系数为1三、简述1、什么是多重共线性？产生多重共线性的原因是什么？2、什么是完全多重共线性？什么是不完全多重共线性？3、完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些？4、不完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些？5、从哪些症状中可以判断可能存在多重共线性？6、什么是方差膨胀因子检验法？四、判断（1）如果简单相关系数检测法证明多元回归模型的解释变量两两不相关，则可以判断解释变量间不存在多重共线性。
多重共线性-例题
2．多重共线性的经济解释（1）经济变量在时间上有共同变化的趋势。
如在经济上升时期，收入、消费、就业率等都增长，当经济收缩期，收入、消费、就业率等又都下降。
当这些变量同时进入模型后就会带来多重共线性问题。
0.E+001.E+112.E+113.E+114.E+11808284868890929496980002GDPCONS0.E+001.E+112.E+113.E+114.E+110.0E+005.0E+101.0E+111.5E+112.0E+112.5E+11CONSGDP of HongKong（2）解释变量与其滞后变量同作解释变量。
0.E+001.E+112.E+113.E+114.E+11808284868890929496980002GDP0.E+001.E+112.E+113.E+114.E+110.E+001.E+112.E+113.E+114.E+11GDP(-1)GDP3．多重共线性的后果（1）当 | r x i x j | = 1，X 为降秩矩阵，则 (X 'X ) -1不存在，βˆ= (X 'X )-1 X 'Y 不可计算。
（2）若 | r x i x j | ≠1，即使 | r x i x j | →1，βˆ仍具有无偏性。
E(βˆ) = E[(X 'X )-1 X 'Y ] = E[(X 'X ) -1X '(X β + u )] = β + (X 'X )-1X ' E(u ) = β. （3）当 | r x i x j | →1时，X 'X 接近降秩矩阵，即 | X 'X | →0，V ar(βˆ) = σ 2 (X 'X )-1变得很大。
所以βˆ丧失有效性。
以二解释变量线性模型为例，当r x i x j = 0.8时，Var(βˆ)为r x i x j = 0时的Var(βˆ)的2.78倍。
多重共线性练习题参考解答
1多重共线性练习题参考解答练习题1.假设在模型i i i i u X X Y +++=33221βββ中，32X X 与之间的相关系数为零，于是有人建议你进行如下回归：ii i i i i u X Y u X Y 23311221++=++=γγαα(1)是否存在3322ˆˆˆˆβγβα==且？为什么？ (2)吗？或两者的某个线性组合或会等于111ˆˆˆγαβ (3)是否有()()()()3322ˆvar ˆvar ˆvar ˆvar γβαβ==且？ 2.下表给出了中国商品进口额Y 、国内生产总值GDP 、消费者价格指数CPI 。
2资料来源：《中国统计年鉴》，中国统计出版社2000年、2004年。
请考虑下列模型：i t t t u CPI GDP Y ++=ln ln ln 321βββ＋ (1)利用表中数据估计此模型的参数。
(2)你认为数据中有多重共线性吗？ (3)进行以下回归：it t i t t i t t v CPI C C GDP v CPI B B Y v GDP A A Y 321221121ln ln ln ln ln ln ++=+=+=＋＋根据这些回归你能对数据中多重共线性的性质说些什么？(4)假设数据有多重共线性，但32ˆˆββ和在5%水平上个别地显著，并且总的F 检验也是显著的。
对这样的情形，我们是否应考虑共线性的问题？3.克莱因与戈德伯格曾用1921-1950年(1942-1944年战争期间略去)美国国内消费Y 和工资收入X1、非工资—非农业收入X2、农业收入X3的时间序列资料，利用OLSE 估计得出了下列回归方程：37.107 95.0 (1.09) (0.66) (0.17) (8.92) 3121.02452.01059.1133.8ˆ2==+++=F R X X X Y(括号中的数据为相应参数估计量的标准误)。
试对上述模型进行评析，指出其中存在的问题。
4.在本章开始的“引子”提出的“农业和建筑业的发展会减少财政收入吗？”的例子中，如果所采用的数据如下表所示1978-2003年财政收入及其影响因素数据(资料来源：《中国统计年鉴2004》，中国统计出版社2004年版)试分析：为什么会出现本章开始时所得到的异常结果？怎样解决所出现的问题？34练习题参考解答练习题1参考解答：(1) 存在3322ˆˆˆˆβγβα==且。
计量经济学教材P115：多重共线性练习题1
教材P115(1)：影响中国电信业务总量Y变换的主要因素：邮政业务总量（X1，百亿元），中国人口数X2（亿人），市镇人口比重X3（%），人均GDPX4（千元），人均消费水平X5(千并进行检验（R2，t检验和F检验）；（2）采用相关系数法、辅助回归判定系数法和方差膨胀因子法检验模型是否存在多重共线性；（3）若存在多重共线性，对模型进行修正，给出一个比较合理的模型。
（1）Y=781.5127+85.43091X1-74.95793X2+190.0814X3+1.105414X4-10.25376X51.2812272.834714 -1.202676 0.473005 0.133324 -0.643591R2检验:R-squared 0.992785由可决系数可知，模型对观测数据的拟合度良好。
T检验：自由度为n-k-1,9-5-1=3,显著性水平为5%的情况下的临界值为3.182，我们可以看到参数都是不显著的。
F检验：F-statistic55.04055通过查表可得：临界值为9.01，由此可知，模型在总体上是显著的。
（2）相关系数法检验：Y X1 X2 X3 X4 X5Y 1 0.95803622967 0.9374632689630.8971049058990.9092721687180.916461592287X1 0.95803622967 1 0.9968424596020.9700228717170.9883125918740.989432148651X2 0.937463268963 0.9968424596021 0.9839266333170.9914441435140.989685126413X3 0.897104905899 0.9700228717170.9839266333171 0.9647023284620.957769394639X4 0.909272168718 0.9883125918740.9914441435140.9647023284621 0.998809926768X5 0.916461592287 0.9894321486510.9896851264130.9577693946390.9988099267681由表我们可以看出解释变量之间两两高度相关。
计量经济学-练习题与答案
* 密 *一、解释概念：多重共线性SRF解释变量的边际奉献一阶偏相关系数最小方差准那么OLS偏相关系数WLSU t 自相关二阶偏相关系数技术方程式零阶偏相关系数经历加权法虚拟变量不完全多重共线性多重可决系数边际奉献的 F 检验OLSEPRF阿尔蒙法BLUE复相关系数滞后效应异方差性高斯-马尔可夫定理可决系数二．单项选择题：1、计量经济学的研究方法一般分为以下四个步骤〔〕A．确定科学的理论依据、模型设定、模型修定、模型应用B．模型设定、估计参数、模型检验、模型应用C．搜集数据、模型设定、估计参数、预测检验D．模型设定、模型修定、构造分析、模型应用2、简单相关系数矩阵方法主要用于检验〔〕A．异方差性 B.自相关性C ．随机解释变量D.多重共线性3、在某个构造方程恰好识别的条件下，不适用的估计方法是()A .间接最小二乘法B.工具变量法C. 二阶段最小二乘法D.普通最小二乘法4、在利用月度数据构建计量经济模型时，如果一年里的12 个月全部表现出季节模式，那么应该引入虚拟变量个数为〔〕A.4B.12C.11D.65、 White 检验可用于检验〔〕A．自相关性B.异方差性C．解释变量随机性D.多重共线性6、如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量是( )A．无偏的，有效的B.有偏的，非有效的C．无偏的，非有效的D.有偏的，有效的* 密 *7、 DW统计量的值接近于2，那么样本回归模型残差的一阶自相关系数近似等于 ()A.0B.–1C.1D.48、在简单线性回归模型中，认为具有一定概率分布的随机变量是()A.内生变量B.外生变量C.虚拟变量D.前定变量9、应用 DW检验方法时应满足该方法的假定条件，以下不是其假定条件的为〔〕A.解释变量为非随机的B.被解释变量为非随机的C.线性回归模型中不能含有滞后内生变量D.随机误差项服从一阶自回归10、二元回归模型中，经计算有相关系数=0.9985 ，那么说明〔〕A.X2 和X3间存在完全共线性B.X 2和 X3间存在不完全共线性C.X 2对 X3的拟合优度等于 0.9985D.不能说明 X2和 X3间存在多重共线性11、在 DW检验中，存在正自相关的区域是〔〕A. 4-d L＜d＜4B. 0<d<d LC. d U<d<4-d UD. d L<d<d U,4-d U<d<4-d L12、库伊克模型不具有如下特点〔〕A.原始模型为无限分布滞后模型，且滞后系数按某一固定比例递减B．以一个滞后被解释变量Y t-1代替了大量的滞后解释变量X t-1 ,X t-2 , , ，从而最大限度的保证了自由度C．滞后一期的被解释变量Y t-1与 X t的线性相关程度肯定小于X t-1 ,X t-2 , ,的相关程度，从而缓解了多重共线性的问题D．由于，因此可使用OLS方法估计参数，参数估计量是一致估计量* 密 *13、在具体运用加权最小二乘法时, 如果变换的结果是,那么 Var(u t ) 是以下形式中的哪一种?()14、将内生变量的前期值作解释变量, 这样的变量称为〔〕A、虚拟变量B、控制变量C、政策变量D、滞后变量15、在异方差的情况下，参数估计值仍是无偏的，其原因是〔〕A. 零均值假定不成立B.序列无自相关假定成立C.无多重共线性假定成立D.解释变量与随机误差项不相关假定成立1、经济计量模型是指 ()A. 投入产出模型B.数学规划模型C. 包含随机方程的经济数学模型D.模糊数学模型2、对于回归模型Y t =α0+α1X t + α2Y t-1 +u t，检验随机误差项是否存在自相关的统计量为 ()3、以下说法正确的有〔〕A．时序数据和横截面数据没有差异B.对总体回归模型的显著性检验没有必要C.总体回归方程与样本回归方程是有区别的D.判定系数 R2不可以用于衡量拟合优度4、在给定的显著性水平之下，假设 DW统计量的下和上临界值分别为dL 和 dU,那么当时，可认为随机误差项( )A. 存在一阶正自相关B.存在一阶负相关C. 不存在序列相关D.存在序列相关与否不能断定5、在线性回归模型中 , 假设解释变量X1i和X2i的观测值成比例 , 即有X1i=k X2i, 其中 k 为非零常数 , 那么说明模型中存在 ()A.异方差B.多重共线性C.序列自相关D.设定误差6、对联立方程组模型估计的方法主要有两类，即〔〕A.单一方程估计法和系统估计法B. 间接最小二乘法和系统估计法C.单一方程估计法和二阶段最小二乘法D. 工具变量法和间接最小二乘法7、模型的形式为, 在用实际数据对模型的参数进展估计的时候 , 测得 DW统计量为 0.6453, 那么广义差分变量是 ( )8、调整后的判定系数与判定系数之间的关系表达不正确的有〔〕A.与均非负B.判断多元回归模型拟合优度时，使用C.模型中包含的解释变量个数越多，与 R2就相差越大D.只要模型中包括截距项在内的参数的个数大于1，那么<R29、对多元线性回归方程的显著性检验，所用的 F 统计量可表示为〔〕10、在回归模型中，正确地表达了随机扰动项序列相关的是〔〕A. COV (μi,μj)≠0,i≠ . COV (μ i,μj) = 0,i≠ jC. COV (X i ,X j ) =0, i≠jD. COV (X i,X j )≠0,i≠ j11、在 DW检验中，存在负自相关的判定区域是〔〕12、以下说法正确的选项是〔〕A. 异方差是样本现象B.异方差的变化与解释变量的变化有关C.异方差是总表达象D.时间序列更易产生异方差13、设 x1 ,x 2为回归模型的解释变量，那么表达完全多重共线性是〔〕14、以下说法不正确的选项是〔〕A.自相关是一种随机误差现象B.自相关产生的原因有经济变量的惯性作用C.检验自相关的方法有F 检验法D.修正自相关的方法有广义差分法15、利用德宾 h检验自回归模型扰动项的自相关性时，以下命题正确的选项是〔〕A.德宾 h 检验只适用一阶自回归模型B.德宾 h 检验适用任意阶的自回归模型C.德宾 h 统计量渐进服从 t 分布D.德宾 h 检验可以用于小样本问题1、以下变量中可以作为解释变量的有〔〕A、外生变量B、滞后内生变量C、虚拟变量D、前定变量E、内生变量2、在简单线性回归模型中，认为具有一定概率分布的随机数是()A 、内生变量B、外生变量C、虚拟变量D、前定变量3、计量经济模型中的内生变量〔〕A．可以分为政策变量和非政策变量B ．是可以加以控制的独立变量C．其数值由模型所决定，是模型求解的结果D ．和外生变量没有区别4、在以下各种数据中，〔〕不应作为经济计量分析所用的数据。
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第5章 多重共线性
1、所谓不完全多重共线性是指存在不全为零的数k λλλ,,,21 ，有（ ）
是随机误差项式中v e v x x x .D e v x x x .C x x x .B v x x x .A k x x k k x k k k k k k ⎰
∑=++++=++++=+++=++++ 12211221221122110
0λλλλλλλλλλλλ
2、设21,x x 为解释变量，则完全多重共线性是（ ） 0.(021.0.02
1.22121121=+=++==+x x e x D v v x x C e x B x x A 为随机误差项）
3.设线性回归模型为i i i i u x x y +++=33221βββ，下列表明变量之间具有完全多重共线性的是（ ）（其中v 为随机误差项）
0000.0000.0
020.0
020.321321321321=+*+*+*=*+*+*=+*++*=*++*v x x x D x x x C v x x x B x x x A
4.设线性回归模型为i i i i u x x y +++=33221βββ，下列表明变量之间具有不完全多重共线性的是（ ）（其中v 为随机误差项）
0000.0000.0
020.0
020.321321321321=+*+*+*=*+*+*=+*++*=*++*v x x x D x x x C v x x x B x x x A
5．如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性，参数的最小二乘估计量是（ ）
A ．无偏的 B. 有偏的 C. 不确定 D. 确定的
6.下列说法不正确的是（ ）
A.多重共线性产生的原因有模型中大量采用滞后变量
B.多重共线性是样本现象
C.检验多重共线性的方法有DW 检验法
D.修正多重共线性的方法有增加样本容量
7.在线性回归模型中,若解释变量1x 和2x 的观测值成比例,即有i 2i 1kx x =,其中k 为非零常数,则表明模型中存在( )
A. 异方差
B. 多重共线性
C. 序列自相关
D. 设定误差
8.多重共线性是一种（ ）
A ．样本现象 B.随机误差现象
C ．被解释变量现象 D.总体现象
9.逐步回归法既检验又修正了（ ）
A ．异方差性 B.自相关性
C ．随机解释变量 D.多重共线性
二、多项选择
1、设线性回归模型为i i i i u x x y +++=33221βββ，下列表明变量之间具有多重共线性的是（ ）（其中v 为随机误差项）
031.03
1.0000.0
000.0020.0
020.3232321321321321=++=+=+*+*+*=*+*+*=+*++*=*++*v x x F x x E v x x x D x x x C v x x x B x x x A
2.下列说法正确的是（ ） A. 多重共线性分为完全和不完全
B. 多重共线性是一种样本现象
C. 在共线性程度不严重的时候可进行预测分析
D. 多重共线性的存在是难以避免的
3.能够检验多重共线性的方法有（）
A.简单相关系数矩阵法
B. DW检验法
C. 逐步回归法
D.ARCH检验法
E.辅助回归法(又待定系数法)
F. t检验与F检验综合判断法
4.能够修正多重共线性的方法有（）
A.增加样本容量
B. 数据的结合
C.变换模型的函数形式
D.逐步回归法
E.差分模型
三、判断
1、当用于检验方程线性显著性的F统计量与检验单个系数显著性的t统计量结果矛盾时，
可以认为出现了严重的多重共线性（）
2、当存在严重的多重共线性时，普通最小二乘法往往会低估参数估计量的方差（）
3、由于多重共线性不会影响到随机干扰项的方差，因此如果分析的目的仅仅是预测，则多
重共线性是无害的（）
四、计算分析：
在研究生产函数时，得到如下两个模型估计式：
（1）
LnL
LnK
Q
Ln893
.0
887
.0
04
.5
ˆ+
+
-
=
se=（1.40）（0.087）（0.137）
21
,
878
.0
2=
=n R
（2）LnL LnK t Q Ln 285.1460.00272.057.8ˆ+++-=
se=（2.99）（0.0204）（0.333）（0.324）
21,889.02==n R 其中，Q=产量，K=资本，L=劳动时间（技术指标），n=样本容量。
试求解以下问题：
（1）说明在模型（1）中所有的系数在统计上都是显著的（)05.0=α；
（2）说明在模型（2）中t 和LnK 的系数在统计上是不显著的（)05.0=α；
（3）可能是什么原因使得模型（2）中LnK 的不显著性？
（4）如果t 和LnK 之间的相关系数为0.98，你将从中得出什么结论？
（5）模型（1）中，规模报酬为多少？
2.建立生产函数βαK AL Y =时，
（1）若K 、L 高度相关，用OLS 方法估计模型时会出现什么问题？
（2）若已知该生产过程的规模报酬不变，应该如何估计模型？
（3）写出上述估计过程的有关Eviews 命令序列。