练 习 六(虚拟变量与联立方程模型综合)
第十章联立方程模型(计量经济学北京大学,岳昌君)
15、一年之计，莫如树谷；十年之计 ，莫如 树木； 终身之 计，莫 如树人 。2021 年7月下 午8时5 4分21. 7.2020:54July 20, 2021
16、提出一个问题往往比解决一个更 重要。 因为解 决问题 也许仅 是一个 数学上 或实验 上的技 能而已 ，而提 出新的 问题， 却需要 有创造 性的想 像力， 而且标 志着科 学的真 正进步 。2021 年7月20 日星期 二8时5 4分55 秒20:54:5520
u2t
3.1 3.2
Yt Ct It G
3.3
一般形式：BY X U (1)
其中B是内生变量结构系数矩阵；
Y是内生变量向量；是前定变量结构参数矩阵；
X是前定变量向量；U是随机扰动项向量；
更一般的形式 : [B, ][Y , X ]T U
[B, ]为结构参数矩阵；
注：T表示转置。
12
例3的表示：
1k 2k
X 1t
u1t u2t
3k X kt ukt
20
§5、模型识别的概念
一、定义 所谓识别问题，是指能否从所估计的简化式模
型系数求出一个结构式方程的参数的数字估计。 如果可以，就说该方程是可以识别的 （identified）；如果不能，就说所考虑的方程 是不可以识别的（unidentified）或不足识别的 （underidentified）。
（1）行为方程：反映经济活动主体，如政府、 企业和消费者个人的经济行为方式的关系式。 例如：1.1， 1.2， 2.2 消费者 供给者 投资者
（2）技术方程：基于客观经济技术关系而建立 的函数关系式。 如cobb - Douglas生产函数，它反映了投入和产 出的经济技术关系。 例如（2.3）的利率方程就是一个技术方程。
计量经济学之联立方程模型
计量经济学之联立方程模型引言联立方程模型（Simultaneous Equation Model，简称SEM）是计量经济学中的一个重要分析工具，用于研究多个经济变量之间的相互关系。
通过建立一组方程，可以理解变量之间的联动效应，并进行预测和政策分析。
本文将介绍联立方程模型的基本概念、建模步骤和常见的估计方法等内容。
基本概念联立方程模型的定义联立方程模型是指由多个方程组成的一种数学模型，用于描述多个经济变量之间的关系。
每个方程都包含一个因变量和若干个解释变量，以及一个误差项。
联立方程模型的核心思想是通过解方程组，得到各个变量的估计值，进而分析它们之间的关系。
基本假设在建立联立方程模型时，需要对变量之间的关系进行假设。
常见的基本假设有：1.线性关系假设：方程中的变量之间的关系是线性的。
2.独立性假设：各个方程中的误差项是独立的，即它们之间不存在相关性。
3.零条件均值假设：解释变量的条件均值为零，即解释变量的期望与误差项无关。
4.同方差假设：各个方程中的误差项方差相等。
建模步骤建立联立方程模型的步骤如下：步骤一：确定变量根据研究主题和数据可获得的变量，确定需要建立模型的变量集合。
步骤二：构建方程根据经济理论和实际问题，构建联立方程模型的方程形式。
每个方程包含一个因变量和若干个解释变量。
步骤三：参数估计通过收集数据，对联立方程模型进行参数估计。
常用的估计方法有最小二乘估计（Ordinary Least Squares，简称OLS）和广义矩估计（Generalized Method of Moments，简称GMM）等。
步骤四：模型诊断对估计得到的模型进行诊断，检验模型的拟合优度、参数显著性和误差项的假设等。
常见的诊断方法有虚拟变量检验、异方差性检验和序列相关性检验等。
步骤五：模型解释与政策分析根据估计得到的模型结果，解释各个变量之间的关系，并进行政策分析。
可以利用模型进行预测和模拟，评估不同政策对经济变量的影响。
第六章联立方程模型单一方程模型只...
第六章 联立方程模型单一方程模型只用一个方程来描述某个经济变量与其影响因素之间的关系，模型中解释变量x 是被解释变量y 的变化原因，y 是x 变化的结果，它们之间的因果关系是单向的。
但是经济现象的错综复杂性，使得经济系统中很可能包含多个经济关系，而且有些经济变量之间并不是简单的单向因果关系，而是相互依存、互为因果关系。
例如，研究消费函数时，一般认为消费是由收入决定的；但从社会再生产的动态过程来看，消费水平的改变又会导致生产规模的变化，进而影响收入，所以消费又决定收入。
利用单方程模型很难完整、准确地反映经济系统内的这种复杂关系，只有将多个方程有机地组合起来才能合理地进行描述。
联立方程模型就是由多个相互联系的单一方程组成的方程组。
由于其包含的变量和描述的经济关系较多，所以能够较为全面地反映经济系统的运行规律。
第一节 联立方程模型概述一、 联立方程模型的特点[例1]宏观经济模型tt t t t t t t tt t G I C Y Y b Y b b I Y a a C ++=+++=++=-21210110εε式中，C 为居民消费总额，Y 为国内生产总值，I 为投资总额，G 为政府消费。
这是一个简单的宏观经济模型，反映了国内生产总值中各项指标之间的关系。
其中，第一个方程为消费函数，第二个方程为投资函数，第三个方程为恒等方程，即假定进出口平衡的情况下，国内生产总值等于消费总额（居民消费和政府消费）与投资总额之和。
模型中共4个经济变量，其中居民消费、投资、国内生产总值之间都是互为因果关系，只有构造多个方程才能将它们作为一个完整的系统进行描述和分析。
[例2]农产品市场局部均衡模型sd s d Q Q R b P b b Q Y a P a a Q =+++=+++=22101210εε式中，s d Q Q ,分别为某农产品的市场需求量和供给量，P 为该农产品的价格，Y 为消费者收入，R 为影响农产品的天气条件指数。
联立方程模型simultaneous
联立方程模型（simultaneous-equations model ）13.1 联立方程模型的概念有时由于两个变量之间存在双向因果关系，用单一方程模型就不能完整的描述这两个变量之间的关系。
有时为全面描述一项经济活动只用单一方程模型是不够的。
这时应该用多个方程的组合来描述整个经济活动。
从而引出联立方程模型的概念。
联立方程模型：对于实际经济问题，描述变量间联立依存性的方程体系。
联立方程模型的最大问题是E(X 'u ) ≠ 0，当用OLS 法估计模型中的方程参数时会产生联立方程偏倚，即所得参数的OLS 估计量βˆ是有偏的、不一致的。
给出三个定义：内生变量（endogenous variable ）：由模型内变量所决定的变量。
外生变量（exogenous variable ）：由模型外变量所决定的变量。
前定变量（predetermined variable ）：包括外生变量、外生滞后变量、内生滞后变量。
例如：y t = α0 + α1 y t -1 + β0 x t + β1 x t -1 + u ty t 为内生变量；x t 为外生变量；y t -1, x t , x t -1为前定变量。
联立方程模型必须是完整的。
所谓完整即“方程个数 ≥ 内生变量个数”。
否则联立方程模型是无法估计的。
13.2 联立方程模型的分类（结构模型，简化型模型，递归模型） ⑴结构模型（structural model ）：把内生变量表述为其他内生变量、前定变量与随机误差项的方程体系。
例：如下凯恩斯模型（为简化问题，对数据进行中心化处理，从而不出现截距项） c t = α1 y t + u t 1 消费函数， 行为方程（behavior equation ） I t = β1 y t + β2 y t-1 + u t 2 投资函数， 行为方程 y t = c t + I t + G t国民收入等式，定义方程（definitional equation ） (1)其中，c t 消费；y t 国民收入；I t 投资；G t 政府支出。
第九章_联立方程模型(1、2)
如前例:宏观经济系统
C t 0 1Yt 1t I t 0 1Yt
内生变量:C I Y ,外生变量 G ,前定变量G与Yt-1
其简化式模型 Ct 10 11Yt 1 12Gt 1t I t 20 21Yt 1 22Gt 2t Yt 30 31Yt 1 32Gt 3t
第二节 联立方程模型的识别
同理，两个方程的线性组合方程为：
Q=c0+c1P+c2Y+ c2R +ω
它在统计形式上既不同于需求函数，又不同于 供给函数，从而说明需求函数和供给函数都是可识 别的。 在需求函数中又加入一个外生变量：替代品价 格P0，则变成模型3：
第二节 联立方程模型的识别
模型3 需求函数 Q=a0+a1P+a2Y+ a3P0+ ε 供给函数 Q=b0+b1P+b2R+ε 2 模型的简化式为： P=π 10+ π 11Y+ π 12R + π 13P0 + ν Q=π 20+ π 21Y+ π 22R + π 23P0 + ν
4. 递归模型
Y1 11 X 1 12 X 2 1k X k 1
Y2 21 X 1 22 X 2 2 k X k 21Y1 2
Y3 31 X 1 32 X 2 3k X k 31Y1 32Y2 3
第二节 联立方程模型的识别
模型1: 需求函数 Q=a0+a1P+a2Y+ε 1 供给函数 Q=b0+b1P+ε 2 在需求函数中加入一个外生变量——消费者收入 Y，则简化式模型为： P=π 10+π 11Y+ν 1 Q=π 20+π 21Y+ν 2
联立方程模型 make system
联立方程模型是一种数学方法，通过联立多个方程来描述和解决复杂的问题。
这种模型在经济学、物理学、工程学等领域中得到了广泛的应用，能够帮助研究人员理解和预测各种变量之间的关系。
本文将介绍联立方程模型的基本概念和应用，以及如何构建和求解联立方程模型。
一、联立方程模型的基本概念联立方程模型是一种描述多个变量之间关系的数学模型。
我们可以用一组方程组来表示这些变量之间的相互影响。
一般来说，联立方程模型可以写成如下形式：1. 假设我们有n个变量和m个方程，我们可以用矩阵和向量的形式来表示联立方程模型：其中，Y是一个n维向量，代表因变量；X是一个n×k维矩阵，代表自变量；β是一个k维向量，代表自变量的系数；ε是一个n维向量，代表误差项。
2. 联立方程模型的基本假设包括：（1）线性关系假设：假设因变量和自变量之间的关系是线性的；（2）随机抽样：样本必须是随机抽样的，以保证估计结果的一致性；（3）独立同分布假设：误差项之间是相互独立的，并且服从相同的分布；（4）方差齐性假设：误差项的方差是相同的。
二、构建联立方程模型构建联立方程模型的基本步骤包括：1. 确定研究的目标和问题：首先需要明确研究的目的，确定需要研究的变量和它们之间的关系。
2. 收集数据：根据研究目标，需要收集相关的数据样本。
3. 设定模型：选择合适的自变量和因变量，并设计出联立方程模型的形式。
4. 估计参数：通过最小二乘法或其他方法，估计模型的参数。
5. 检验模型：对模型的拟合度和估计结果进行检验，检验模型是否符合现实情况。
6. 修正模型：根据检验结果对模型进行修正，直至得到较为合理的模型。
三、求解联立方程模型求解联立方程模型的常用方法有：1. 最小二乘法：通过最小化因变量的观测值和模型估计值之间的差异来估计参数。
2. 极大似然估计：通过最大化样本数据出现的概率来估计参数。
3. 广义最小二乘法：当误差项不满足方差齐性和独立同分布假设时，可以使用广义最小二乘法进行参数估计。
《虚拟变量模型 》课件
业类型的效应，可以使用虚拟变量模型。理分类变量对连续结果的影响，能够同时分析多个分类变量的效应，有助于更好地理解数据之 间的关系。
缺点
当分类变量类别过多时，会导致虚拟变量的数量增加，从而增加模型的复杂性和计算负担。此外，虚 拟变量模型对于非线性关系的处理能力有限，可能无法准确捕捉数据之间的关系。
虚拟变量模型
目录
• 虚拟变量模型概述 • 虚拟变量模型的建立 • 虚拟变量模型的参数估计与检验 • 虚拟变量模型的应用案例 • 虚拟变量模型的局限性及未来研究方向 • 结论
01
虚拟变量模型概述
定义与特点
定义
虚拟变量模型是一种统计学方法，用于处理分类变量对连续结果的影响。它通过引入一系列二进制（或多元）虚 拟变量来代表分类变量的不同类别。
详细描述
通过引入虚拟变量，研究者可以控制和比较不同类别消费者之间的差异，例如 不同年龄、性别、收入水平的消费者在产品选择、品牌忠诚度和价格敏感度等 方面的表现。
案例二：市场细分研究
总结词
虚拟变量模型在市场细分研究中起到关 键作用，帮助企业了解不同客户群体的 需求和行为特征，从而制定更精准的市 场策略。
确定虚拟变量的数量
根据分类变量的数量，确定需要创建的虚拟变量的数量。
命名虚拟变量
为每个虚拟变量选择一个有意义的名称，以便在模型中使用。
构建虚拟变量模型
确定模型的形式
根据研究假设和问题，选择适合的模型形式 ，如线性回归、逻辑回归等。
引入虚拟变量
将选定的虚拟变量引入到模型中，并根据模 型的要求设置相应的参数。
特点
虚拟变量模型能够揭示分类变量对连续结果的影响，同时能够处理多个分类变量对结果的影响。它通过引入虚拟 变量来控制分类变量的效应，从而更好地理解数据之间的关系。
《计量经济学》综合练习题
《计量经济学》综合练习题一、单项选择题1.对联立方程模型进行参数估计的方法可以分两类，即：( )A.间接最小二乘法和系统估计法B.单方程估计法和系统估计法C.单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2.当模型中第i个方程是不可识别的，则该模型是( )A.可识别的B.不可识别的C.过度识别D.恰好识别3.结构式模型中的每一个方程都称为结构式方程，在结构方程中，解释变量可以是前定变量，也可以是( )A.外生变量B.滞后变量C.内生变量D.外生变量和内生变量4.已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于-1，则DW统计量近似等于( ) A.0 B.1 C.2 D.45.假设回归模型为其中Xi为随机变量，Xi与Ui相关则的普通最小二乘估计量( )A.无偏且一致B.无偏但不一致C.有偏但一致D.有偏且不一致6.对于误差变量模型，模型参数的普通最小二乘法估计量是( )A.无偏且一致的B.无偏但不一致C.有偏但一致D.有偏且不一致7.戈德菲尔德-匡特检验法可用于检验( )A.异方差性B.多重共线性C.序列相关D.设定误差8.对于误差变量模型，估计模型参数应采用( )A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法D.工具变量法9.系统变参数模型分为( )A.截距变动模型和斜率变动模型B.季节变动模型和斜率变动模型C.季节变动模型和截距变动模型D.截距变动模型和截距、斜率同时变动模型10.虚拟变量( )A.主要来代表质的因素，但在有些情况下可以用来代表数量因素B.只能代表质的因素C.只能代表数量因素D.只能代表季节影响因素11.单方程经济计量模型必然是( )A.行为方程B.政策方程C.制度方程D.定义方程12.用于检验序列相关的DW统计量的取值范围是( )A.0≤DW≤1B.－1≤DW≤1C. －2≤DW≤2D.0≤DW≤413.根据判定系数R2与F统计量的关系可知，当R2=1时有( )A.F=1B.F=－1C.F=∞D.F=014.在给定的显著性水平之下，若DW统计量的下和上临界值分别为dL和du,则当dL<DW<du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15.经济计量分析的工作程序( )A.设定模型，检验模型，估计模型，改进模型B.设定模型，估计参数，检验模型，应用模型C.估计模型，应用模型，检验模型，改进模型D.搜集资料，设定模型，估计参数，应用模型16.前定变量是( )的合称。
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练 习 六（虚拟变量与联立方程模型综合练习）一、单项选择题（每题1分，共18分） 1. 虚拟变量（ A ）。
A. 主要来代表质的因素，但在有些情况下可以用来表示数量因素B. 只能代表质的因素C. 只能代表数量因素D. 只能代表季节因素2. 某商品需求函数为i i i u X Y ++=10ββ，其中Y 为需求量，X 为价格。
为了考虑“地区”（农村、城市）和“季节”（春、夏、秋、冬）两个因素的影响，拟引入虚拟变量，则应当引入虚拟变量的个数为（ C ）。
A. 2 B. 4 C. 5 D.63. 根据样本资料建立某消费函数如下：ii i X D C 45.035.5550.100ˆ++=，其中C 为消费，X 为收入，虚拟变量⎩⎨⎧--=农村家庭城镇家庭01D ，对所有参数均检验显著，则城镇家庭的消费函数为（ A ）。
A. i i X C 45.085.155ˆ+=B. ii X C 45.050.100ˆ+=C. i i X C 35.5550.100ˆ+=D. ii X C 35.5595.100ˆ+= 4. 设消费函数为i i i i i u X D X Y +++=210βββ，其中虚拟变量⎩⎨⎧--=农村家庭城镇家庭01D ，当统计检验表面下列哪项成立时，表示城镇家庭与农村家庭有一样的消费行为（ A/C ）。
A.0021==ββ， B. 0021≠=ββ，C. 0021=≠ββ，D. 0021≠≠ββ，5. 假定月收入水平在1000元之内时，居民边际消费倾向维持在某一水平，当月收入水平达到或超过1000元时，边际消费倾向将明显下降，则描述消费C 依收入I 变动的线性关系宜采用（ C ）。
A. ⎩⎨⎧≥--=---+++=1000010001,210I I D u I D I C i i i i i ＜βββB. ⎩⎨⎧≥--=---+++=1000010001,210I I D u D I C i i i i ＜βββC. ⎩⎨⎧≥--==---+-++=1000010001,1000,)**210I I D I u I I D I C i i i i i ＜（βββ D. 1000,*210=---+++=I u I I C i i i i βββ6. 具有一定概率分析的随机变量，其数值由模型本身决定的变量是（ B ）。
A. 外生变量B. 内生变量C. 先决变量D. 滞后变量7. 在联立方程模型中既能作为被解释变量又能作为解释变量的变量是（ A ）。
A. 内生变量 B. 外生变量 C. 先决变量 D. 滞后变量 8. 先决变量包括（ C ）。
A. 外生变量和虚拟变量B. 内生变量和外生变量C. 外生变量和滞后变量D. 解释变量和被解释变量9. 需求函数与供给函数构成的联立方程模型⎪⎩⎪⎨⎧=+++=+++=-i ii i i i i i i i SD u P b P b b S u W a P a a D 212101210，其中，P 为价格，W 为天气情况，则模型中内生变量和先决变量的个数分别为（ A ）。
A. 3和2B. 2和3C. 4和1D. 1和4 10. 单方程计量经济学模型必然是（ A ）。
A.行为方程或技术方程B. 行为方程C. 制度方程D. 定义方程 11. 简化式模型就是把结构式模型中的内生变量表示为（ D ）。
A. 外生变量和内生变量的模型B. 先决变量和随机干扰项的模型C. 滞后变量和随机干扰项的模型D. 外生变量和随机干扰项的模型12. 如果一个方程包含一个内生变量和模型系统中的全部前定变量，则这个方程是（ D/A ）。
A. 不确定能否识别B. 过度识别C. 不可识别D. 恰好识别 13. 结构式方程中的系数称为（ C ）。
A. 短期影响乘数B. 长期影响乘数C. 结构参数D. 简化参数14. 在一个结构式模型中，假如有3个结构方程需要识别，其中第一个方程过度识别，第二个方程恰好识别，第三个方程不可识别，则该联立方程模型是（ C ）。
A. 过度识别 B. 恰好识别 C. 不可识别 D.部分不可识别15. 如果联立方程模型中两个结构方程的统计形式完全相同，则下列结论成立的是（ C ）。
A. 两者之一可以识别 B. 两者均可识别 C. 两者均不可识别 D. 不确定 16. 如果联立方程模型中某个结构方程包含了所有的变量，则这个方程（ B ）。
A. 恰好识别 B. 不可识别 C. 不确定 D. 部分可识别 17. 如果某个结构方程是恰好识别的，估计其参数可用（ D ）。
A. 最小二乘法B. 极大似然法C. 广义差分法D. 间接最小二乘法18. 在一个包含3个方程，6个变量的结构式模型中，如果第i 个结构方程包含3个变量，则该方程的识别性为（ C ）。
A. 不可识别B. 恰好识别C. 过度识别D. 无法确定二、不定项选择题（每题3分，共18分，多选、少选、错选均不得分） 1. 关于虚拟变量，下列表述正确的有（ ）。
A. 是质的因素的数量化B. 一般情况下取值为0和1C. 代表质的因素D. 在某些情况下可以代表数量因素E. 代表数量因素2. 在线性模型中引入虚拟变量，可以反映（ ）。
A. 截距项变动B. 斜率变动C. 斜率和截距同时变动D. 分段回归E.以上都可以 3. 与单方程计量经济学模型相比，联立方程模型的特点是（ ）。
A. 适用于某一经济系统的研究 B. 适用于单一经济现象的研究C. 揭示经济变量之间的单项因果关系D. 揭示经济变量之间相互依存、相互因果的关系E. 用单一方程来描述被解释变量和解释变量的数量关系F. 用一组方程来描述经济系统内内生变量和前定变量之间的数量关系4. 小型宏观计量经济学模型tt t t t t t t t t t G I C Y u Y Y I u Y a a C ++=+++=++=-21210110βββ中，第一个方程是（ ）。
A. 结构式方程 B. 随机方程 C. 行为方程 D. 线性方程E. 包含随机解释变量的方程5. 关于联立方程模型中的解释变量，下列描述正确的是（ ）。
A. 对于结构式模型，解释变量可以是内生变量、也可以是外生变量和滞后变量B. 对于简化式模型，解释变量只能是外生变量C. 对于简化式模型，解释变量可以使内生变量、也可以是先决变量D. 对于简化式模型，解释变量只能是先决变量E. 无论何种形式，先决变量都可以作为联立方程模型中的解释变量 6. 下列关于联立方程的识别条件，表述正确的是（ ）。
A. 阶条件成立，则秩条件一定成立B. 秩条件成立，则阶条件一定成立C. 秩条件成立，则一定可以识别D. 方程识别的阶条件和秩条件相互独立E. 阶条件成立时，根据秩条件判断方程是恰好识别还是过度识别F. 秩条件成立时，根据阶条件判断方程是恰好识别还是过度识别三、判断题（每题2分，共14分）1.（ ）若引入虚拟变量为了反映截距项的变动，则应以加法形式引入虚拟变量。
2.（ ）虚拟变量系数显著性的检验与其他数量变量是一样的。
3.（ ）OLS 法不适用于估计联立方程模型。
4.（ Y ）如果某个方程包含了其他方程没有包含的前定变量，表示该模型与其他模型有区别，是可以识别的。
5.（ F ）识别问题是联立方程模型所特有的问题，对于单方程模型不需要进行识别。
6.（ F ）结构方程的识别条件包括秩条件和阶条件，前者是充分条件，后者是必要条件。
7.（Y ）如果一个方程不可识别，则2SLS 法对这个方程是不适用的。
四、简答题（第一题6分，第二题8分，共14分） 1. 什么是虚拟变量陷阱？2. 简述结构式方程的识别条件。
五、计算分析题（第一题15分，第二题21分，共36分） 1. 考虑如下联立方程模型：⎪⎩⎪⎨⎧++=+++=++=-t t tt t t t t t t uR I u I I Y u M a a R 32121321121γγβββ 其中，R 为利率，Y 为国民生产总值，I 为投资，M 为货币供给。
问：（1）指出模型中的内生变量、外生变量、前定变量。
（2）判断模型的识别状态（写明识别过程）。
（3）指出每个方程的估计方法。
2. 根据美国1961年第一季度至1977年第二季度的季度数据，得到了如下的咖啡需求函数的回归方程：t t t tt t t D D D T InP InI InP Q In 321*0097.01570.00961.00089.01483.05115.01647.02789.1ˆ----++-=（-2.14）（1.23）（0.55）（-3.36）（-3.74）（-6.03）（-0.37）其中：Q—人均咖啡消费量（磅）P—咖啡价格（以1967年价格为不变价格）P*—茶的价格（以1967年价格为不变价格）T—时间趋势变量（1961年第一季度为1，….1977年第二季度为66）D1=1：第一季度；D2=1：第二季度；D3=1：第三季度要求回答下列问题：（1）模型中P、I、和P*的系数的经济含义是什么？（2）咖啡的价格需求是否很有弹性？（3）咖啡和茶是互补品还是替代品？为什么？（4）如何解释时间变量T的系数？（5）如何解释模型中虚拟变量的作用？（6）哪一个虚拟变量在统计上是显著的？（检验标准从下列中选取：t0.025（58）=1.99、t0.025（65）=2.01、t0.05（65）=2.07、t0.025（66）=1.97）（7）咖啡的需求是否存在季节效应？。