注意：实验报告的题可以从以下题目中选择，也可以自己命题，自己命题要与金融专业知识相关。

第一部分多元线性回归1、经研究发现，家庭书刊消费受家庭收入及户主受教育年数的影响，表中为对某地区部分家庭抽样调查得到样本数据：家庭书刊年消费支出（元）Y 家庭月平均收入（元）X户主受教育年数（年）T家庭书刊年消费支出（元）Y家庭月平均收入（元）X户主受教育年数（年）T450 1027.2 8 793.2 1998.6 14507.7 1045.2 9 660.8 2196 10613.9 1225.8 12 792.7 2105.4 12563.4 1312.2 9 580.8 2147.4 8501.5 1316.4 7 612.7 2154 10781.5 1442.4 15 890.8 2231.4 14541.8 1641 9 1121 2611.8 18611.1 1768.8 10 1094.2 3143.4 161222.1 1981.2 18 1253 3624.6 20(1) 建立家庭书刊消费的计量经济模型；（2）利用样本数据估计模型的参数；（3）检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响；（4）分析所估计模型的经济意义和作用2某地区城镇居民人均全年耐用消费品支出、人均年可支配收入及耐用消费品价格指数的统计资料如表所示：年份人均耐用消费品支出Y（元）人均年可支配收入X1（元）耐用消费品价格指数X2（1990年=100）1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 137.16124.56107.91102.96125.24162.45217.43253.42251.07285.85327.261181.41375.71501.21700.62026.62577.43496.24283.04838.95160.35425.1115.96133.35128.21124.85122.49129.86139.52140.44139.12133.35126.39利用表中数据，建立该地区城镇居民人均全年耐用消费品支出关于人均年可支配收入和耐用消费品价格指数的回归模型，进行回归分析，并检验人均年可支配收入及耐用消费品价格指数对城镇居民人均全年耐用消费品支出是否有显著影响。

3、下表给出的是1960—1982年间7个OECD 国家的能源需求指数（Y ）、实际GDP 指数（X1）、能源价格指数（X2）的数据，所有指数均以1970年为基准（1970=100） 年份 能源需求指数Y 实际GDP 指数X1 能源价格指数X2 年份 能源需求指数Y 实际GDP 指数X1 能源价格指数X2 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 197154.1 55.4 58.5 61.7 63.6 66.8 70.3 73.5 78.3 83.3 88.9 91.854.1 56.4 59.4 62.1 65.9 69.5 73.2 75.7 79.9 83.8 86.2 89.8111.9 112.4 111.1 110.2 109.0 108.3 105.3 105.4 104.3 101.7 97.7 100.31972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 198297.2 100.0 97.3 93.5 99.1 100.9 103.9 106.9 101.2 98.1 95.694.3 100.0 101.4 100.5 105.3 109.9 114.4 118.3 119.6 121.1 120.698.6 100.0 120.1 131.0 129.6 137.7 133.7 144.5 179.0 189.4 190.9(1)建立能源需求与收入和价格之间的对数需求函数t t t t u X X Y +++=2ln 1ln ln 210βββ，解释各回归系数的意义，用P 值检验所估计回归系数是否显著。

(2) 再建立能源需求与收入和价格之间的线性回归模型 u X X Y t t t +++=21210βββ，解释各回归系数的意义，用P 值检验所估计回归系数是否显著。

(3 )比较所建立的两个模型，如果两个模型结论不同，你将选择哪个模型，为什么？4、考虑以下“期望扩充菲利普斯曲线（Expectations-augmented Phillips curve ）”模型：t t t t u X X Y +++=33221βββ其中：t Y =实际通货膨胀率（%）；t X 2=失业率（%）；t X 3=预期的通货膨胀率（%） 下表为某国的有关数据，表1. 1970-1982年某国实际通货膨胀率Y (%)，失业率X 2(%)和预期通货膨胀率X 3(%)年份实际通货膨胀率Y(%)失业率X2 (%) 预期的通货膨胀率X3（%）1970 1971 1972 1973 19745.92 4.30 3.306.23 10.974.905.90 5.60 4.90 5.604.78 3.84 3.31 3.44 6.841975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 9.145.776.457.6011.4713.4610.245.998.507.707.106.105.807.107.609.709.476.515.926.088.0910.0110.818.00（1）对此模型作估计,并作出经济学和计量经济学的说明。

（2）根据此模型所估计结果，作计量经济学的检验。

（3）计算修正的可决系数（写出详细计算过程）。

第二部分多重共线性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 10202.2 106.51987 1614.2 11962.5 114.31988 2055.1 14928.3 135.81989 2199.9 16909.2 160.21990 2574.3 18547.9 165.21991 3398.7 21617.8 170.81992 4443.3 26638.1 181.71993 5986.2 34634.4 208.41994 9960.1 46759.4 258.61995 11048.1 58478.1 302.81996 11557.4 67884.6 327.91997 11806.5 74462.6 337.11998 11626.1 78345.2 334.41999 13736.4 82067.5 329.72000 18638.8 89468.1 331.02001 20159.2 97314.8 333.32002 24430.3 105172.3 330.62003 34195.6 117251.9 334.6 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。

(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？2、理论上认为影响能源消费需求总量的因素主要有经济发展水平、收入水平、产业发展、人民生活水平提高、能源转换技术等因素。

为此，收集了中国能源消费总量Y (万吨标准煤)、国内生产总值(亿元)X1(代表经济发展水平)、国民总收入(亿元)X2(代表收入水平)、工业增加值(亿元)X3、建筑业增加值(亿元)X4、交通运输邮电业增加值(亿元)X5(代表产业发展水平及产业结构)、人均生活电力消费 (千瓦小时)X6(代表人民生活水平提高)、能源加工转换效率(%)X7(代表能源转换技术)等在1985-2002年期间的统计数据，具体如下：年份能源消费国民总收入 ＧＤＰ 工业 建筑业交通运输邮电 人均生活 电力消费 能源加工转换效率 yX1 X2X3X4X5X6 X7 1985 76682 8989.18964.4 3448.7 417.9 406.921.3 68.29 1986 80850 10201.4 10202.2 3967.0 525.7 475.6 23.2 68.32 1987 86632 11954.5 11962.5 4585.8 665.8 544.9 26.4 67.48 1988 92997 14922.3 14928.3 5777.2 810.0 661.0 31.2 66.54 1989 96934 16917.8 16909.2 6484.0 794.0 786.0 35.3 66.51 1990 98703 18598.4 18547.9 6858.0 859.4 1147.5 42.4 67.2 1991 103783 21662.5 21617.8 8087.1 1015.1 1409.7 46.9 65.9 199210917026651.9 26638.110284.5 1415.0 1681.8 54.6661993 115993 34560.5 34634.414143.8 2284.7 2123.2 61.267.321994 122737 46670.0 46759.419359.63012.6 2685.9 72.765.21995 131176 57494.9 58478.124718.3 3819.6 3054.7 83.571.051996 138948 66850.5 67884.629082.6 4530.5 3494.0 93.171.51997 137798 73142.7 74462.632412.1 4810.6 3797.2 101.869.231998 132214 76967.2 78345.233387.9 5231.4 4121.3 106.669.441999 130119 80579.4 82067.535087.2 5470.6 4460.3 118.170.452000 130297 88254.0 89468.139047.3 5888.0 5408.6 132.470.962001 134914 95727.9 97314.842374.66375.4 5968.3 144.670.412002 148222103935.3 105172.3 45975.27005.0 6420.3156.369.78资料来源：《中国统计年鉴》2004、2000年版，中国统计出版社。