湘潭大学出版社计量经济学课后习题讲解
计量经济学习题及参考答案解析详细版
计量经济学习题及参考答案解析详细版计量经济学（第四版）习题参考答案潘省初第⼀章绪论试列出计量经济分析的主要步骤。
⼀般说来，计量经济分析按照以下步骤进⾏：（1）陈述理论（或假说）（2）建⽴计量经济模型（3）收集数据（4）估计参数（5）假设检验（6）预测和政策分析计量经济模型中为何要包括扰动项?为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对⽽⾔不重要因⽽未被引⼊模型的变量，以及纯粹的随机因素。
什么是时间序列和横截⾯数据? 试举例说明⼆者的区别。
时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民⽣产总值、就业、货币供给、财政⾚字或某⼈⼀⽣中每年的收⼊都是时间序列的例⼦。
横截⾯数据是在同⼀时点收集的不同个体（如个⼈、公司、国家等）的数据。
如⼈⼝普查数据、世界各国2000年国民⽣产总值、全班学⽣计量经济学成绩等都是横截⾯数据的例⼦。
估计量和估计值有何区别？估计量是指⼀个公式或⽅法，它告诉⼈们怎样⽤⼿中样本所提供的信息去估计总体参数。
在⼀项应⽤中，依据估计量算出的⼀个具体的数值，称为估计值。
如Y就是⼀个估计量，1nii YY n==∑。
现有⼀样本，共4个数，100，104，96，130，则根据这个样本的数据运⽤均值估计量得出的均值估计值为5.107413096104100=+++。
第⼆章计量经济分析的统计学基础略，参考教材。
请⽤例中的数据求北京男⽣平均⾝⾼的99％置信区间NS S x ==45= ⽤也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男⾼中⽣的平均⾝⾼在⾄厘⽶之间。
25个雇员的随机样本的平均周薪为130元，试问此样本是否取⾃⼀个均值为120元、标准差为10元的正态总体？原假设120:0=µH备择假设 120:1≠µH 检验统计量()10/2510/25XX µσ-Z ====查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即此样本不是取⾃⼀个均值为120元、标准差为10元的正态总体。
计量经济学习题讲解(湘大2011年版)
• （1）如果 σ 依赖于总体Pi 的容量，则随机扰 动项的方差依赖于 P 。因此，要进行的回归的 一种形式为 。于是， σ =α +α P +ε 要检验的零假设H0： α1 = 0 ，备择假设 α1 ≠ 0 。检验步骤如下： H1： • 第一步：使用OLS方法估计模型，并保存残差 平方项 e% ； • 第二步：做 e% 对常数项C和 P 的回归 • 第三步：考察估计的参数 α 的t统计量，它在 零假设下服从自由度为2的t分布。 • 第四步：给定显著性水平面0.05（或其他）， 查相应的自由度为2的t分布的临界值，如果估 计的参数 αˆ 的t统计值大于该临界值，则拒 绝同方差的零假设。
2 t t t t 0 t 1 t
1t
− β 2 wt X 2t ) 2
∑ (w Y − β w − β w X
t t 0 t 1 t
1t
− β 2 wt X 2t ) wt = 0 − β 2 wt X 2t ) wt X 1t = 0
− β 2 wt X 2t ) wt X 2 t = 0
∑ (w Y − β w − β w X
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（1）预期sibs对劳动者受教育的年数有影响。因此在 收入及支出预算约束一定的条件下，子女越多的家庭， 每个孩子接受教育的时间会越短。根据多元回归模型偏 回归系数的含义，sibs前的参数估计值-0.094表明， 在其他条件不变的情况下，每增加1个兄弟姐妹， 受教育年数会减少0.094年，因此，要减少1年受教育的 时间，兄弟姐妹需增加1/0.094=10.6个。
首先设定模型，设学生的消费支出 为Yi,其家庭月均收入水平为xi,可得 模型为：
Yi= β0+β1xi+ui
计量经济学答案—湘潭大学(龚志民 马知遥)讲解
计量经济学课后习题答案——湘潭大学出版社（龚志民马知遥）本文档由湘潭大学13级经济学1班整理第一章导论1.1 说明什么是横截面数据、时间序列数据、合并截面数据和面板数据。
答：截面数据是指一个变量或多个变量在某个时点的数据集。
也就是说，在同一个时点观察多个对象的某个属性或变量取值。
时间序列数据是指对一个或几个变量跨期观察得到的数据。
也就是按固定的时间间隔观察某个对象的属性或变量的取值。
合并截面数据是指在不同时点截面数据的合并。
不同时点的截面单位可以不同，即不同时点抽取的样本不必相同。
面板数据也称纵列数据，是对若干固定对象的属性或变量值跟踪观察而得的数据，跟踪观察一般是按固定时间间隔的跨期观察。
1.2 你如何理解计量经济学？答：计量经济学是在对经济数据的收集和加工，并以图、表等各种形式展现经济发展现状的基础上，进行定量研究，同时进行经济理论的探索和经济变量之间关系的研究，并注重理论的可度量性及其经验验证。
总之，计量经济学是利用经济学理论、数学、数理统计学方法、计算机工具和统计软件研究经济学问题的一门学科。
1.3 DA TA1-1给出了2010-2011年中国31个省市GDP和固定资产投资的数据，你能想到那些方法研究两者之间的关系？答：方法一：用一元线性回归模型的方法。
方法二：相关分析。
利用数据可以求出两者之间的相关系数r,利用相关系数的性质即可判断出两者是否存在相关关系。
1.4 DA TA1-2给出了中国1952-2012年GDP和消费支出的数据，尝试对消费和收入的关系作出描述。
从中你有什么发现？答：从表中数据可以看出：当收入增加时，消费也会相应的增长；当收入增加幅度变大时，消费增加的幅度也变大，但消费增加的幅度比收入增加的幅度小。
也就是说，收入增加时，收入增加的一部分用于消费，而不是全部。
这很符合消费者边际消费倾向小于1的理论。
由此可见，消费和收入可能存在高度相关性。
通过描图更能直观地说明问题。
计量经济学习题集及详解答案
第一章绪论一、填空题：1．计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的为内容的分支学科，挪威经济学家弗里希，将计量经济学定义为、、三者的结合。
2．数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的关系，用性的数学方程加以描述，计量经济模型揭示经济活动中各因素之间的关系，用性的数学方程加以描述。
3．经济数学模型是用描述经济活动。
4．计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同，可以分为计量经济学和计量经济学。
5．计量经济学模型包括和两大类。
6．建模过程中理论模型的设计主要包括三部分工作，即、、。
7．确定理论模型中所包含的变量，主要指确定。
8．可以作为解释变量的几类变量有变量、变量、变量和变量。
9．选择模型数学形式的主要依据是。
10．研究经济问题时，一般要处理三种类型的数据：数据、数据和数据。
11．样本数据的质量包括四个方面、、、。
12．模型参数的估计包括、和软件的应用等内容。
13．计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是检验、检验、检验和检验。
14．计量经济模型的计量经济检验通常包括随机误差项的检验、检验、解释变量的检验。
15．计量经济学模型的应用可以概括为四个方面，即、、、。
16．结构分析所采用的主要方法是、和。
二、单选题：1．计量经济学是一门（）学科。
A.数学B.经济C.统计D.测量2．狭义计量经济模型是指（）。
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3．计量经济模型分为单方程模型和（）。
A.随机方程模型B.行为方程模型C.联立方程模型D.非随机方程模型4．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5．同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（）A.横截面数据B.时间序列数据C.修匀数据D.平行数据6．样本数据的质量问题，可以概括为完整性、准确性、可比性和（）。
计量经济学(第四版)习题及参考答案详细版知识讲解
计量经济学（第四版）习题参考答案潘省初第一章 绪论1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。
一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行：（1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据 （4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析 1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项?为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。
1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。
时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。
横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。
如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。
1.4估计量和估计值有何区别？估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。
在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。
如Y就是一个估计量，1nii YY n==∑。
现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为5.107413096104100=+++。
第二章 计量经济分析的统计学基础2.1 略，参考教材。
2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间NSS x ==45=1.25 用α=0.05，N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。
湘潭大学出版社计量经济学课后习题讲解
第二章2.4 以下是某城市10个市场苹果需求（Y ）和价格（X ）的数据： Y 99 91 70 79 60 55 70 101 81 67X 22 24 23 26 27 24 25 2322 26 （1）计算22, , yx xy ∑∑∑。
（2）假设12Y X u ββ=++，计算系数的OLS 估计量12ˆˆ,ββ。
（3）做出散点图和样本回归线（利用统计软件）。
（4）估计苹果在本均值点(,)X Y 的需求弹性（Y X Y X Y X X Y∆∆∆÷=⋅∆）。
答：（1）(2224232627242523+22+26)1024.2X =+++++++= (999170796055701018167)/1077.3Y =+++++++++=22y ()470.89+187.69+53.29+2.89+299.29+497.29+53.29+561.69+13. 69+106.09=2246.1Y Y =-=∑∑22() 4.840.04 1.44 3.247.840.040.64 1.44 4.84 3.2427.6x X X =-=+++++++++=∑∑ ()()47.74 2.748.76 3.0648.44 4.46 5.8428.448.1418.54143.6xy X X Y Y =--=--++-+----=-∑∑（2）22143.6ˆ== 5.20327.6i i i x y x β-=-∑∑ 12ˆˆ=77.3 6.3824.2=203.2126Y X ββ=-- （3）散点图和样本回归线如下图所示：50607080901001102122232425262728X Y（4）224.25.203 1.6377.3Y X Y X X Y X X Y Y β∆∆∆÷=⋅=-⨯=-⨯=-∆ 2.5 DATA1-1给出了中国2011年各省市GDP （Y ）和投资（X ）的数据。
计量经济学第四版习题及参考答案解析
计量经济学（第四版）习题参考答案潘省初第一章 绪论1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。
一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行：（1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据 （4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析 1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项?为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。
1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。
时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。
横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。
如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。
1.4估计量和估计值有何区别？估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。
在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。
如Y就是一个估计量，1nii YY n==∑。
现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为5.107413096104100=+++。
第二章 计量经济分析的统计学基础2.1 略，参考教材。
2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间NS S x ==45=1.25 用α=0.05，N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。
(完整版)计量经济学(第四版)习题及参考答案详细版
计量经济学（第四版）习题参考答案潘省初第一章 绪论1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。
一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行：（1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据 （4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析 1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项?为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。
1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。
时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。
横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。
如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。
1.4估计量和估计值有何区别？估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。
在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。
如Y就是一个估计量，1nii YY n==∑。
现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为5.107413096104100=+++。
第二章 计量经济分析的统计学基础2.1 略，参考教材。
2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间NSS x ==45=1.25 用α=0.05，N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。
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第二章2.4 以下是某城市10个市场苹果需求（Y ）和价格（X ）的数据： Y 99 91 70 79 60 55 70 101 81 67X 22 24 23 26 27 24 25 2322 26 （1）计算22, , yx xy ∑∑∑。
（2）假设12Y X u ββ=++，计算系数的OLS 估计量12ˆˆ,ββ。
（3）做出散点图和样本回归线（利用统计软件）。
（4）估计苹果在本均值点(,)X Y 的需求弹性（Y X Y X Y X X Y∆∆∆÷=⋅∆）。
答：（1）(2224232627242523+22+26)1024.2X =+++++++= (999170796055701018167)/1077.3Y =+++++++++=22y ()470.89+187.69+53.29+2.89+299.29+497.29+53.29+561.69+13. 69+106.09=2246.1Y Y =-=∑∑22() 4.840.04 1.44 3.247.840.040.64 1.44 4.84 3.2427.6x X X =-=+++++++++=∑∑ ()()47.74 2.748.76 3.0648.44 4.46 5.8428.448.1418.54143.6xy X X Y Y =--=--++-+----=-∑∑（2）22143.6ˆ== 5.20327.6i i i x y x β-=-∑∑ 12ˆˆ=77.3 6.3824.2=203.2126Y X ββ=-- （3）散点图和样本回归线如下图所示：50607080901001102122232425262728X Y（4）224.25.203 1.6377.3Y X Y X X Y X X Y Y β∆∆∆÷=⋅=-⨯=-⨯=-∆ 2.5 DATA1-1给出了中国2011年各省市GDP （Y ）和投资（X ）的数据。
利用统计软件（Eviews 或Stata ）回答以下问题：（1）做散点图，观察投资对GDP 的影响。
（2）估计回归方程12i i i Y X u ββ=++。
（3）你如何解释斜率系数的含义？答：（1）散点图如下： 010,00020,00030,00040,00050,00060,000010,00020,00030,000X Y（2）以下是用eviews6.0输出的结果，可知：1.832478490.2798i i Y X =-，即为所要求的估计回归方程。
（3）斜率系数是指当投资变动1单位时，GDP 将变动1.832478单位。
第三章3.5 以下陈述正确吗？不论正确与否，请说明理由。
（1）X 值越接近样本均值，斜率的OLS 估计值就越精确。
答：错误。
因为2222ˆ1ˆ()2i i i u se n xx σβ=≈⋅-∑∑∑，当X 值越接近样本均值时i i x X X =-将会变小，则21x ni i =∑也将变小，这将会导致2ˆ()se β变大。
标准差的变大致使OLS 估计值波动更大，OLS 估计值也变得更不精确了。
（2）如果误差项u 与自变量X 相关，则估计量仍然是无偏的。
答：错误。
在证明估计量是无偏性的时候，我们假定自变量是给定的，否则222ˆ()()i i E k E u βββ=+=∑的第一个等式不成立。
（3）仅当误差项服从正态分布时，估计量才具有BLUE 性质。
答：错误，在证明高斯-马尔科夫定理时，无需假设误差项服从正态分布。
（4）如果误差项不服从正态分布，则不能进行t 检验和F 检验。
答：正确。
在证明相关统计量服从学生分布和F 分布时，需要假设误差项服从正态分布。
（5）如果误差项的方差较大，则置信区间较宽。
答：正确。
因为当误差项变大时，置信区间的表达式：22/2222/2ˆˆˆˆ()()se t se t ααβββββ-⋅≤≤+⋅中，估计量方差更大，从而可知置信区间将会变宽。
（6）如果自变量方差较大，则系数的置信区间较窄。
答：正确。
因为自变量的方差较大，则系数估计量的方差较小。
以一元回归方程为例：2222ˆ1ˆ()2i i i u se n x x σβ=≈⋅-∑∑∑系数估计量的方差随自变量方差的增加而增加。
（7）p 值较大意味着系数为零的可能性小。
答：错误。
P 值就是当原假设为真时样本观察结果对应的统计值出现的概率，p 值较大意味着拒绝原假设犯错的可能性较小，也就是说系数为0的可能性也就越大。
（8）如果选择的显著性水平较高（p 值较小），则回归系数为显著的可能性较大。
答：正确。
当选择的显著性水平较高时，容许犯第I 类错误的概率上限将会下降，这使得我们断言“回归系数显著”的可能性也越大。
（9）如果误差项序列相关或为异方差，则估计系数不再是无偏或BLUE 。
答：错误。
当误差项序列相关或为异方差时，估计系数依然是无偏的，但是不再具有有效性，同时线性性也是满足的。
（10）p 值是零假设为真的概率。
答：错误。
P 值是当原假设为真时我们拒绝原假设的概率。
3.8 假设某人利用容量为19的样本估计了消费函数i i i C Y u αβ=++，并获得下列结果： 2ˆ150.81 (3.1)(18.7) R 0.98ii C Y t =+== （1）计算参数估计量的标准差。
（2）构造β的95%的置信区间，据此检验β 的统计显著性。
答：（1）ˆ18.7ˆ()se ββ≈ 可得：0.81ˆ()0.043318.7se β== ˆ 3.1ˆ()se αα≈ 可得：15ˆ() 4.83873.1se α== （2）由置信区间公式：/2/2ˆˆˆˆ()()se t se t ααβββββ-⋅≤≤+⋅，可得： 0.71860.9014β≤≤，原点没有包含在置信区间内，故β是统计显著性的。
第四章4.7 利用Y =某电缆制造商对其主要客户的年销售量（百万英尺），2X =GNP （10亿美元），3X =新房动工数（千套），4X =失业率（%），5X =滞后6个月的最惠利率，6X =用户用线增量（%）得到如下回归方程（16年的数据）2345625962 4.88 2.3681912851se= (2.51) (0.84) (187) (147) (292) 0.82Y X X X X X R =++-+-=（1）此模型中各系数的预期符号是什么?（2）系数符号是否与预期一致？（3）系数在5%的显著性水平上是统计显著的吗？（4）如果先做Y 对234,,X X X 的回归，拟合优度为20.6021R =。
然后决定是否加进变量5X 和6X 。
你如何知道是否应该把5X 和6X 加进模型？你用何种检验？进行必要的计算。
答：（1）2X 的预期符号是正的；3X 的预期符号是正；4X 的预期符号是负；5X 的预期符号是负；6X 的预期系数是正。
（2）由（1）知，5X 、6X 的系数符号和预期是不一致的。
（3）22ˆ 1.94ˆ()se ββ≈， 方法一：10prob.( 1.94)0.08t ≥= 方法二：0.051.94<t (10) 2.23=这说明，2β是不显著的。
同理可以得到，3β、4β、6β都是显著的。
但对于5β，55ˆ120.082ˆ147()se ββ==，10.(0.082)0.94prob t ≥= 可知，5β是不显著的。
（4）可以使用瓦尔德检验。
由公式：222()/()(0.820.6021)/2 6.053(1)/()(10.82)/(166)U R c U R R k m F R n k ---===---- 可知：* 4.10c F F ≥=，则说明56,ββ是联合显著的。
则应该把他们两个加进模型（严格地说，应该是不能同时从模型中去掉）。
4.8 利用15个观察数据估计三变量（两个解释变量23,X X ）回归模型得到如下结果：TSS 6600=，ESS 2200=。
（1）求残差平方和RSS 。
（2）TSS ，RSS 和ESS 的自由度各为多少？（3）检验假设：23,X X 对被解释变量没有影响。
使用什么检验？（4）如果没有残差数据，但知道三变量回归方程的拟合优度，能否完成（3）中的检验？用什么计算公式？答：（1）660022004400RSS TSS ESS =-=-=（2）TSS 的自由度是N 1=151=14--，RSS 的自由度是N K=153=12--，ESS 的自由度是2。
（3）可以使用联合显著性检验：/(1)2200/2 3.00/()4400/(153)U c U ESS k F RSS n k -===--，*2,120.05=3.89c F F <（），因此接受原假设。
（4）能。
我们可以使用瓦尔德检验。
零假设：23=0ββ=， 非受限模型为：12233YX X u βββ=+++ 受限模型为：1Y u β=+ 则我们可以用公式22/(1)(1)/()U c U R k F R n k -=--。
4.11 根据1978年至2012年中国城镇居民的收入和消费的数据（DATA4-8），得到如下回归方程（year 是时间趋势变量）Consumption 267.300.74Income 85.54year = ( 1.85) (37.30) (6.58)t =-++- （1）收入增加一个单位时引起的消费增量称为边际消费倾向MPC ，MPC 显著不为1吗？给出检验过程。
（2）Year 的系数显著吗？其经济含义是什么？（3）计算每个系数估计量的标准误差。
答：（1）零假设为：21β=，则0.741130.02t -==- 查表 32(0.05) 2.037t =，因此拒绝原假设，系数显著。
（2）零假设为：30β=，6.58 2.307>，拒绝零假设，故系数显著异于0。
（3）由1267.301.85()t se β-=-=，可得1()144.49se β=，220.7437.30,()0.02()t se se ββ===可得，3385.546.58,()13()t se se ββ===可得，。
第五章5.4在一个关于某城市用水量的分析中，估计出了如下的方程（15n =）：2326.90.3050.3630.005 ( 1.7) (0.9) (1.4) (0.6) 17.87 1.123 0.93 38.9 ( 1.2) watc house pop pci t prwat rain R F =-++-=----==- (0.8) -其中，watc=总用水量，house=总的房屋套数，pop=总人口， pci=人均年收入， prwat=水价， rain=年降雨量，括号内的数值是t 统计量。
（1）根据经济理论或直觉，你认为每个回归系数的符号应该是什么，为什么？估计出来的系数的符号与你的推测一致吗？（2）每个系数的t 统计值都不显著，但是F 统计值是显著的，导致这种矛盾的原因是什么？（3）这些估计量是有偏的、无效的或者不一致的吗？答：（1）house 的系数应该是正的，因为房屋越多，住户也就越多，用户量也会增加。