庞皓：西南财经大学出版社-计量经济学(第2版)数据
庞皓计量经济学第二章练习题及参考解答
庞皓计量经济学第⼆章练习题及参考解答练习题表中是中国历年国内旅游总花费（Y）、国内⽣产总值（X1）、铁路⾥程（X2）、公路⾥程数据（X3）的数据。
表中国历年国内旅游总花费、国内⽣产总值、铁路⾥程、公路⾥程数据资料来源：中国统计年鉴（1）分别建⽴线性回归模型，分析中国国内旅游总花费与国内⽣产总值、铁路⾥程、公路⾥程数据的数量关系。
（2）对所建⽴的回归模型进⾏检验，对⼏个模型估计检验结果进⾏⽐较。
【练习题参考解答】（1）分别建⽴亿元线性回归模型建⽴y与x1的数量关系如下：建⽴y与x2的数量关系如下：建⽴y与x3的数量关系如下：（2）对所建⽴的回归模型进⾏检验，对⼏个模型估计检验结果进⾏⽐较。
关于中国国内旅游总花费与国内⽣产总值模型，由上可知，，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的t检验：，对斜率系数的显着性检验表明，GDP对中国国内旅游总花费有显着影响。
同理：关于中国国内旅游总花费与铁路⾥程模型，由上可知，，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的t检验：，对斜率系数的显着性检验表明，铁路⾥程对中国国内旅游总花费有显着影响。
关于中国国内旅游总花费与公路⾥程模型，由上可知，，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的t检验：，对斜率系数的显着性检验表明，公路⾥程对中国国内旅游总花费有显着影响。
为了研究浙江省⼀般预算总收⼊与地区⽣产总值的关系,由浙江省统计年鉴得到如表所⽰的数据。
年份⼀般预算总收⼊(亿元)地区⽣产总值(亿元)年份⼀般预算总收⼊(亿元)地区⽣产总值(亿元)Y X Y X 1978199819791999198020001981200119822002198320031984200419852005198620061987200719882008198920091990201019912011199220121993 2013 1994 2014 1995 2015 1996 2016 1997(1)建⽴浙江省⼀般预算收⼊与全省地区⽣产总值的计量经济模型,估计模型的参数,检验模型的显着性,⽤规范的形式写出估计检验结果,并解释所估计参数的经济意义(2)如果2017年，浙江省地区⽣产总值为52000亿元，⽐上年增长10%,利⽤计量经济模型对浙江省2017年的⼀般预算收⼊做出点预测和区间预测(3)建⽴浙江省⼀般预算收⼊的对数与地区⽣产总值对数的计量经济模型,估计模型的参数,检验模型的显着性,并解释所估计参数的经济意义。
计量经济学庞皓第二版第八章练习题及参考答案
第八章练习题及参考解答8.1 Sen 和Srivastava （1971）在研究贫富国之间期望寿命的差异时，利用101个国家的数据，建立了如下的回归模型：2.409.39ln3.36((ln 7))i i i i Y X D X =-+--(4.37) (0.857) (2.42) R 2=0.752其中：X 是以美元计的人均收入；Y 是以年计的期望寿命；Sen 和Srivastava 认为人均收入的临界值为1097美元（ln10977=），若人均收入超过1097美元，则被认定为富国；若人均收入低于1097美元，被认定为贫穷国。
括号内的数值为对应参数估计值的t-值。
1）解释这些计算结果。
2）回归方程中引入()ln 7i i D X -的原因是什么？如何解释这个回归解释变量？ 3）如何对贫穷国进行回归？又如何对富国进行回归？ 4）从这个回归结果中可得到的一般结论是什么？ 练习题8.1参考解答： 1. 结果解释依据给定的估计检验结果数据，对数人均收入对期望寿命在统计上并没有显著影响，截距和变量()ln 7i i D X -在统计上对期望寿命有显著影响；同时，()()2.40 3.3679.39 3.36ln ((ln 7)) 1 2.409.39ln 0 i i i i i i i X D X D Y X D ⎧-+⨯+---==⎨-+=⎩富国时穷国时 表明贫富国之间的期望寿命存在差异。
2. 回归方程中引入()ln 7i i D X -的原因是从截距和斜率两个方面考证收入因素对期望寿命的影响。
这个回归解释变量可解释为对期望寿命的影响存在截距差异和斜率差异的共同因素。
3. 对穷国进行回归时，回归模型为12ln 1097i i i i i i Y X Y X αα=+≤，其中，为美元时的寿命； 对富国进行回归时，回归模型为12ln 1097i i i i i i Y X Y X ββ=+>，其中，为美元时的寿命；4. 一般的结论为富国的期望寿命药高于穷国的期望寿命，并且随着收入的增加，在平均意义上，富国的期望寿命的增加变化趋势优于穷国，贫富国之间的期望寿命的确存在显著差异。
【最新试题库含答案】庞皓计量经济学课后答案第五章
【最新试题库含答案】庞皓计量经济学课后答案第五章庞皓计量经济学课后答案第五章：篇一：计量经济学庞皓第二版第五章答案5.2 (1) 对原模型OLS回归分析结果：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/01/09Time: 15:44 Sample: 1 60Included observations: 60Variable C XR-squaredAdjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson statCoefficient 9.347522 0.637069Std. Error 3.638437 0.019903t-Statistic 2.569104 32.00881Prob.0.0128 0.0000 119.6667 38.68984 7.272246 7.342058 1024.564 0.0000000.946423 Mean dependent var 0.945500 S.D. dependent var 9.032255 Akaike info criterion 4731.735 Schwarz criterion -216.1674 F-statistic 1.790431 Prob(F-statistic)(2)White检验结果：White Heteroskedasticity Test: F-statistic Obs*R-squaredTest Equation:Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 04/01/09Time: 15:45 Sample: 1 60Included observations: 60Variable C X XR-squaredAdjusted R-squared S.E. of regressionCoefficient -10.03614 0.165977 0.001800Std. Error 131.1424 1.619856 0.004587t-Statistic -0.076529 0.102464 0.392469Prob.0.9393 0.9187 0.6962 78.86225 111.1375 12.142856.301373 Probability 10.86401 Probability0.003370 0.0043740.181067 Mean dependent var 0.152332 S.D. dependent var 102.3231 Akaike info criterionSum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat596790.5 Schwarz criterion -361.2856 F-statistic 1.442328 Prob(F-statistic)12.24757 6.301373 0.003370nR2=10.86401, 查表得?20.05(2)=5.99147，nR2 5.99147,所以拒绝原假设，表明模型中随机误差项存在异方差。
计量经济学第二版)庞皓科学出版社第七章练习题答案
第七章7.1表7.11中给出了 1970-1987年期间美国的个人消费支出 (PCE 和个人可支配收入(PDI)数据，所有数字的单位都是10亿美元(1982年的美元价)。
表7.11 1970 -1987年美国个人消费支出(PCE)和个人可支配收入(PDI)数据年份PCE PDI 年份 PCE PDI 年份 PCE PDI 1970 1492.0 1668.1 1976 1803.9 2001.0 1982 2050.7 2261.5 1971 1538.8 1728.4 1977 1883.8 2066.6 1983 2146.0 2331.9 1972 1621.9 1797.4 1978 1961.0 2167.4 1984 2249.3 2469.8 1973 1689.6 1916.3 1979 2004.4 2212.6 1985 2354.8 2542.8 1974 1674.0 1896.6 1980 2000.4 2214.3 1986 2455.2 2640.9 19751711.91931.719812042.22248.619872521.02686.3估计下列模型:(1)解释这两个回归模型的结果。
练习题7.1参考解答：1) 第一个模型回归的估计结果如下,Depen de nt Variable: PCE Method: Least Squares Date: 07/27/05 Time: 21:41Sample: 1970 1987In cluded observati ons: 18VariableCoefficie ntStd. Errort-StatisticP rob.C -216.4269 32.69425 -6.619723 0.0000 PDI1.0081060.01503367.059200.0000R-squared0.996455 Mean dependent var 1955.606 Adjusted R-squared 0.996233 S.D. dependent var 307.7170 S.E. of regressi on 18.88628 Akaike info criteri on 8.819188 Sum squared resid 5707.065 Schwarz criteri on 8.918118 Log likelihood -77.37269 F-statistic 4496.936 Durbi n-Watson stat1.366654P rob(F-statistic)0.000000回归方程：pCE?t216.4269 1.008106 PDI tP CE t P CE t A 1 B 1 A 2P DI tB 2P DI ttB3P CEt 1 t(2)短期和长期边际消费倾向(MPC )是多少?(32. 69425) ( 0.015033 ) (-6.619723 )(67.05920 )2R =0.996455F=4496.936第二个模型回归的估计结果如下，Dependent Variable: PCE Method: Least Squares Date: 07/27/05Time: 21:51Samp le (adjusted): 1971 1987In cluded observati ons: 17 after adjustme ntsVariable Coefficie nt Std. Error t-Statistic P rob.C -233.2736 45.55736 -5.120436 0.0002 PDI 0.982382 0.140928 6.970817 0.0000 P CE(-1)0.0371580.1440260.2579970.8002R-squared0.996542 Mean dependent var 1982.876 Adjusted R-squared 0.996048 S.D. dependent var 293.9125 S.E. of regressi on 18.47783 Akaike info criteri on 8.829805 Sum squared resid 4780.022 Schwarz criteri on 8.976843 Log likelihood -72.05335 F-statistic 2017.064 Durbi n-Watson stat1.570195 P rob(F-statistic)0.000000回归方程：pcE t233.2736 0.9824PDI t 0.0372PCE 1(45.557 )(0.1409 ) ( 0.1440 )t =(-5.120 )(6.9708 )( 0.258 )R 2=0.9965 F=2017.0642）从模型一得到 MPC=1.008;从模型二得到，短期 要先转换为分布滞后模型才能得到长期边际消费倾向，MPC=0.9824/（ 1+0.0372）=0.9472。
计量经济学课件(庞浩版)
劳动经济学中经常运用联立方程模型来研究劳动力市场中 的各种问题，如工资决定、就业与失业、劳动力流动等。 例如，可以构建一个包含工资方程和就业方程的联立方程 模型，以分析最低工资制度对就业和工资水平的影响。
06
CATALOGUE
面板数据计量经济学模型
面板数据基本概念与特点
面板数据定义
面板数据是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样 本数据。
面板数据模型估计方法及应用举例
估计方法
面板数据模型的估计方法主要有最小二乘法 、广义最小二乘法和极大似然法等。
应用举例
面板数据模型在经济学、金融学、社会学等 领域有广泛的应用，如经济增长、劳动力市 场、金融市场、环境经济学等问题的研究。 例如，可以利用面板数据模型研究不同国家 经济增长的影响因素，或者分析某个政策对 不同地区或不同群体的影响效果。
模型设定
多元线性回归模型是描述多个自变量与一 个因变量之间线性关系的模型，形式为 Y=β0+β1X1+β2X2+...+βkXk+u。
假设ห้องสมุดไป่ตู้验
对各个自变量的回归系数进行假设检验， 判断其是否显著不为零。
参数估计
通过最小二乘法等方法对模型中的参数进 行估计，得到各个自变量的回归系数估计 值。
多重共线性问题
采用逐步回归法、岭回归法、主成分分析法等方法对多重 共线性进行修正，同时也可以通过增加样本容量或收集更 多信息来缓解多重共线性的影响。
04
CATALOGUE
时间序列计量经济学模型
时间序列基本概念与性质
时间序列定义
按时间顺序排列的一组数据，反映现象随时间 变化的发展过程。
【最新试题库含答案】庞皓计量经济学课后答案第五章_0
庞皓计量经济学课后答案第五章：篇一：庞皓计量经济学课后答案第五章统计学2班第四次作业1、Yi??1??2X2i??3X3i??i2⑴?Var(?i)??2X2i 用1乘以式子的两边得： X2i?Yi?X?X???1?22i?33i?i 令?i?i，此时Var(?i)为同方差：X2iX2iX2iX2iX2iX2iVar(?i)?Var(⑵根据最小二乘原理，使得加权的残差平方和最小，使得w2i? ?iX2i)?11222Var(?)??X??i2i22X2iX2i1即： X2i????X???X) min?w2iei2?min?w2i(Yi??122i33i??*???*???*?12233??2W???2i**2****yi*x2i???W2ix3i????W2iyix3i???W2ix2ix3i? ??W2i*22i2ix???W*22i3ix????W**22i2i3ixx???3W???**2****yi*x3i???W2ix2i????W2iyix2i???W2ix2ix3i? ??W2i*22i2ix???W*22i3ix????W,**22i2i3ixx?其中：*2?WXW2i2i,*3?WXW2i2i3i*?WYW2i2ii**x2i?X2i?2** x3i?X3i?3y*?Yi?*2、⑴模型：Y??1??2X??估计如下：?1?9.347522,?2?0.637069Y?9.347522?0.637069X（3.638437）（0.019903）t（2.569104）（32.00881）R2?0.946423 F=1024.564⑵①Goldfeld-Quandt法:首先对数据根据X做递增排序处理。
本题中，样本容量n=60.删除其中10个观测值。
剩余部分平分成两个样本区间：1-25,36-60，他们的样本个数为25，即n1?n2?25。
样本区间为1-25的回归估计结果样本区间为36-60的回归估计结果从上面两表中可以得到残差平方和22，e?724.4861e?1i?2i?2863.140，F统计量为：?eF?e22i21i?2863.140?3.952724.4861两个残差平方和的自由度均为25，在给定的显著水平α=0.05下，F0.05（25,25）=1.955. 因为F=3.952 F0.05（25,25）=1.955，所以拒绝原假设，表明模型确实存在异方差。
计量经济学(庞浩)第二版第十一章练习题及参考解答(优选.)
计量经济学(庞浩)第二版第十一章练习题及参考解答11.1 考虑以下凯恩斯收入决定模型：βββββ-=++=+++=++1011120212212t t tt t t t t t t tC Y u I Y Y u Y C I G其中，C ＝消费支出，I ＝投资指出，Y ＝收入，G ＝政府支出；t G 和1t Y -是前定变量。
（1）导出模型的简化型方程并判定上述方程中哪些是可识别的（恰好或过度）。
（2）你将用什么方法估计过度可识别方程和恰好可识别方程中的参数。
练习题11.1参考解答：1011120212212112122112102012221112111211121112110111121(1)11111t t t t t t t t t tt t t t tt t t t t t t tY C I G Y u Y Y u G Y Y Y G u u u u Y Y G Y G v βββββββββββββββββββπππ----=++=+++++++=++++++++=+++--------=+++ 1020122210111111211121112111211011211110201122111211121111211111211121101021112011()1111(1)()11()111t t t t t tt t t t tu u C Y G u Y u u G u βββββββββββββββββββββββββββββββββββββ--++=+++++----------++=++----++++-----+=-1121211112211112111211121112120211222111t tt t t t t tu u u Y G Y G v ββββββββββββπππ--+-+++-------=+++ 1020122220211112111211121112122122011212110202122211112111211121211222*********1()1111(1)()111()11t t t t t t tt t t t t u u I Y G Y u Y G u u Y βββββββββββββββββββββββββββββββββββ----++=++++--------++--++=+++------++++----2202011202110212021222111121112111212112112221112111213031132311111t t t t t t t t t tu Y G u u u Y Y G v ββββββββββββββββββββββββπππ-----++=+++------+-++----=+++101111212021122230311323t t t t t t t t tt t tY Y G v C Y G v I Y G v πππππππππ---=+++=+++=+++ 由模型的结构型，M=3，K=2。
庞皓《计量经济学》笔记和课后习题详解(导论)【圣才出品】
第1章导论1.1 复习笔记考点一：什么是计量经济学★1．计量经济学的产生与发展计量经济学是社会经济发展到一定阶段的客观需要，主要是用来对社会经济问题的数量规律进行研究。
随着世界计量经济学会的成立，计量经济学成为经济学的一门独立学科。
第二次世界大战以后，计量经济学在西方各国得到了广泛的传播，逐渐发展成为经济学中的重要分支。
尤其是在20世纪40～60年代，经典计量经济学逐步完善并得到广泛应用。
目前，计量经济学的理论和应用有了很多突破，形成了众多新的分支学科。
2．计量经济学的性质（1）计量经济学的定义计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
注意：计量经济学研究的主体是经济现象及其发展变化的规律，所运用的数学方法只是工具，数学方法是为经济问题服务的，所以它是一门经济学科。
（2）计量经济学的类型①理论计量经济学理论计量经济学研究如何建立合适的方法，去测定由计量经济模型所确定的经济关系，理论计量经济学要较多地依赖数理统计学方法。
②应用计量经济学应用计量经济学是运用理论计量经济学提供的工具，研究经济学中某些特定领域经济数量问题的学科。
应用计量经济学研究的是具体的经济现象和经济关系，研究它们在数量上的联系及其变动规律性。
3．计量经济学与其他学科的关系计量经济学是与经济学、经济统计学及数理统计学都有关系的交叉学科。
但计量经济学又不是这些学科的简单结合，它与这些学科既有联系又有区别。
计量经济学与其他学科的联系与区别见表1-1。
表1-1 计量经济学与其他学科的联系与区别考点二：计量经济学的研究步骤★★1．模型设定：确定变量和数学关系式经济模型是指对经济现象或过程的一种数学模拟。
建立模型时需要考虑模型中变量的取舍与相互关系形式的设计（线性关系与非线性关系）这两个主要方面，进而把所研究的主要经济因素（表现为经济变量）之间的关系，用适当的数学关系式近似地、简化地表达出来。
计量经济学(庞皓)_课后习题答案
Yf 个别值置信度 95%的预测区间为：
∑ ^
^
Yf m tα 2 σ
1+
1 n
+
(X f
− X )2 xi2
即
480.884 m 2.228× 7.5325×
1+ 1 + 7195337.357 12 3293728.494
= 480.884 m 30.3381 （亿元）
练习题 2.3 参考解答 计算中国货币供应量(以货币与准货币 M2 表示)与国内生产总值(GDP)的相关系数为
列1
列2
列1
1
列 2 0.979213
1
这说明中国货币供应量与国内生产总值(GDP)的先行相关系数为 0.979213,线性相关程度
比较高。
练习题 2.5 参考解答 美国各航空公司航班正点到达比率和每 10 万名乘客投诉次数的散点图为
由图形看出航班正点到达比率和每 10 万名乘客投诉次数呈现负相关关系,计算线性相关系数 为-0.882607。
1.60
16
11.33
根据上表资料：
红利（元） 0.80 1.94 3.00 0.28 0.84 1.80 1.21 1.07
（1）建立每股帐面价值和当年红利的回归方程；
（2）解释回归系数的经济意义；
（3）若序号为 6 的公司的股票每股帐面价值增加 1 元，估计当年红利可能为多少？
2.5 美国各航空公司业绩的统计数据公布在《华尔街日报 1999 年年鉴》（The Wall Street
449.2889
1994
74.3992
615.1933
1995
88.0174
795.6950
计量经济学第八章答案(第二版_庞皓_科学出版社)
第八章答案8.1 Sen 和Srivastava （1971）在研究贫富国之间期望寿命的差异时，利用101个国家的数据，建立了如下的回归模型：2.409.39ln3.36((ln 7))i i i i Y X D X =-+--(4.37) (0.857) (2.42) R 2=0.752其中：X 是以美元计的人均收入；Y 是以年计的期望寿命；Sen 和Srivastava 认为人均收入的临界值为1097美元（ln10977=），若人均收入超过1097美元，则被认定为富国；若人均收入低于1097美元，被认定为贫穷国。
括号内的数值为对应参数估计值的t-值。
1）解释这些计算结果。
2）回归方程中引入()ln 7i i D X -的原因是什么？如何解释这个回归解释变量？ 3）如何对贫穷国进行回归？又如何对富国进行回归？ 4）从这个回归结果中可得到的一般结论是什么？ 练习题8.1参考解答： 1. 结果解释依据给定的估计检验结果数据，对数人均收入对期望寿命在统计上并没有显著影响，截距和变量()ln 7i i D X -在统计上对期望寿命有显著影响；同时，()()2.40 3.3679.39 3.36ln ((ln 7)) 1 2.409.39ln 0 i i i i i i i X D X D Y X D ⎧-+⨯+---==⎨-+=⎩富国时穷国时 表明贫富国之间的期望寿命存在差异。
2. 回归方程中引入()ln 7i i D X -的原因是从截距和斜率两个方面考证收入因素对期望寿命的影响。
这个回归解释变量可解释为对期望寿命的影响存在截距差异和斜率差异的共同因素。
3. 对穷国进行回归时，回归模型为12ln 1097i i i i i i Y X Y X αα=+≤，其中，为美元时的寿命； 对富国进行回归时，回归模型为12ln 1097i i i i i i Y X Y X ββ=+>，其中，为美元时的寿命；4. 一般的结论为富国的期望寿命药高于穷国的期望寿命，并且随着收入的增加，在平均意义上，富国的期望寿命的增加变化趋势优于穷国，贫富国之间的期望寿命的确存在显著差异。
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P22－表2.1家庭收入和消费支出 每月家庭可支配收入(X)
每 月 家 庭 消 费 支 出
60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 51 58 79 93 114 128 150 179 190 209 54 68 83 100 119 132 158 181 194 211 57 74 84 104 124 141 159 186 198 230 58 77 89 105 125 145 164 188 206 239 85 92 110 128 150 168 191 214 260 88 95 113 131 152 171 199 226 261 98 114 132 153 175 203 232 102 118 136 156 179 204 235 105 121 142 159 183 209 240 108 124 142 161 185 210 110 128 144 164 191 130 146 170 192 135 153 177 200 154 182 合计 220 450 1045 1495 1890 2170 2275 1950 1935 1410
X Y 60 51 60 54 60 57 60 58 90 58 90 68 90 74 90 77 90 85 90 88 120 79 120 83 120 84 120 89 120 92 120 95 120 98 120 102 120 105 120 108 120 110 150 93 150 100 150 104 150 105 150 110 150 113 150 114 150 118 150 121 150 124 150 128 150 130 150 135 180 114 180 119 180 124 180 125 180 128 180 131 180 132 180 136 180 142 180 142 180 144 180 146 180 153 180 154 210 128 210 132 210 141 210 145 210 150 210 152 210 153 210 156 210 159 210 161 210 164 210 170 210 177 210 182 240 150 240 158 240 159 240 164 240 168 240 171 240 175 240 179 240 183 240 185 240 191 240 192 240 200 270 179 270 181 270 186 270 188 270 191 270 199 270 203 270 204 270 209 270 210 300 190 300 194 300 198 300 206 300 214 300 226 300 232 300 235 300 240 330 209 330 211 330 230 330 239 330 260 330 261
P27－表2.3、2.4随机样本 随机样本（一） 随机样本（二） 可支配收入 消费支出 可支配收入 消费支出 60 58 60 56 90 85 90 74 120 102 120 95 150 124 150 104 180 146 180 131 210 159 210 150 240 168 240 168 270 181 270 188 300 194 300 190 330 211 330 230
P32－表2.5随机样本 随机样本（一） 可支配收入 消费支出 60 58 90 85 120 102 150 124 180 146 210 159 240 168 270 181 300 194 330 211
P54－表2.6四川省居民收入和可支配收入 obs Y X 1978 314 338 1979 340 369 1980 364 391 1981 396 412 1982 407 445 1983 457 493 1984 517 581 1985 680 695 1986 787 849 1987 889 948 1988 1086 1130 1989 1184 1349 1990 1281 1490 1991 1488 1691 1992 1651 1989 1993 2034 2408 1994 2806 3297 1995 3429 4003 1996 3733 4406 1997 4093 4763 1998 4383 5127
P69－表3.1某地区家庭书刊消费水平及影响因素的调查数据表 Y X T Y X T 450 1027.2 8 793.2 1998.6 14 507.7 1045.2 9 660.8 2196 10 613.9 1225.8 12 792.7 2105.4 12 563.4 1312.2 9 580.8 2147.4 8 501.5 1316.4 7 612.7 2154 10 781.5 1442.4 15 890.8 2231.4 14 541.8 1641 9 1121 2611.8 18 611.1 1768.8 10 1094.2 3143.4 16 1222.1 1981.2 18 1253 3624.6 20
P85－表3.7我国农村居民在1986-1996年人均消费，人均储蓄和年底人均储蓄额 年份 Y X S 1985 347 397.6 69.9 1986 376 423.8 94.4 1987 417 462.6 123.2 1988 508 544.9 138.7 1989 553 601.5 169.8 1990 571 686.3 215.9 1991 621 708.6 273.5 1992 718 784 338.1 1993 855 921.6 419.9 1994 1118 1221 563 1995 1434 1577.7 720.9 1996 1768 1926 887.4
P105－表4.1我国钢材供应量的历史数据 obs X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 1978 10405 3479 6.18 2566 663.72 3624.1 110119 2208 1979 10615 3673 6.35 2820 699.36 4038.2 111893 2497 1980 10595 3802 6.2 3006 746.9 4517.8 11179 2716 1981 10122 3417 6.22 3093 638.21 4862.4 107673 2670 1982 10212 3551 6.66 3277 805.9 5294.7 113495 2920 1983 10607 3738 7.15 3514 885.26 5934.5 118784 3072 1984 11461 4001 7.89 3770 1052.43 7171 124074 3372 1985 12490 4384 8.72 4107 1523.51 8964.4 130709 3693 1986 13069 5064 8.94 4495 1795.32 10202.2 135635 4058 1987 13414 5503 9.28 4973 2101.69 11962.5 140653 4386 1988 13705 5704 9.8 5452 2554.86 14928.3 144948 4689 1989 13764 5820 10.54 5848 2340.52 16909.2 151489 4859 1990 13831 6238 10.8 6212 2534 18547.9 150681 5153 1991 14099 6765 10.87 6775 3139.03 21617.8 152893 5638 1992 14210 7589 11.16 7539 4473.76 26638.1 157627 6697 1993 14524 8956 11.5 8395 6811.35 34634.4 162663 7716 1994 14608 9741 12.4 9281 9355.35 46759.4 163093 8428 1995 15004.95 10529.27 13.61 10070.3 10702.97 58478.1 165855 8979.8 1996 15733.39 10722.5 13.97 10813.1 12185.79 67884.6 168803 9338.02