通过Eviews 软件进行回归分析得到如下结果：
于是得到回归方程为：
首先可决系数 R2 0.892388 和修正的可决系数 R 0.882139 都是接近于1的， 故该回归方程的 模 拟 情 况 还 是 比 较 好 的 。 在 5% 的 显 著 性 水 平 下 ， 自 由 度 为 (2, 21) 的 F 分 布 的 临 界 值 为
⑶ 通过上面的检验是不存在异方差性的，不需要纠正异方差性的后果了。当然，如果显著性水平 再高一点的话，该回归模型就不能通过同方差的假设性检验了，此时就需要对此进行一定的修改。 权的确定这部分是看参考答案的，为什么选它目前还没完全明白。
可以得到加权最小最小二乘估计程进行怀特检验，有如下结果：
C ln A ln e
工业总产值 资产合计 职工人数L Y（亿元） K（亿元） （万人） 3722.7 3078.22 113 1442.52 1684.43 67 1752.37 2742.77 84 1451.29 1973.82 27 5149.3 5917.01 327 2291.16 1758.77 120 1345.17 939.1 58 656.77 694.94 31 370.18 363.48 16 1590.36 2511.99 66 616.71 973.73 58 617.94 516.01 28
2
F0.05 (2, 21) 3.47 ，该回归分析的统计量 F 87.07231 显著大于3.47，因此 ln Y 与 lnK 、 lnL 有显著
3 的 关 系 ； 再 看 t 分 布 ， 因 为 t0.05 (21) 1.721 ， 其 常 数 项 0 2 , 4 1 0 2 5 1 .、 7 2 lnK 1 的系数
第三章 13题 下表列出了中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业
的工业总产值Y，资产合计K及职工人数L。 序 号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 解： ⑴ 先对 Y AK L e 左右两边同时取对数得： ln Y C ln K ln L 相应的数据变为：
解： ⑴ 最小线性二乘估计的检验结果和回归方程为：
⑵ 异方差检验 X与Y散点图，从下图可以看出方差基本一致。
怀特检验结果：（这个表有些项看不懂，故也不知道怎么分析）
G-Q检验： 两个样本的估计结果为：
于是得到如下的F统计量： F 设，即不是异方差的。
RSS1 / 4 295354.3 4.09883268 F0.05 (4, 4) 6.39 ，故接受原假 RSS2 / 4 72058.15
说明这两项已经通过检验，但是 1 5 . 6 9 2 1 7 0 1 . 7 21 lnL 的回归系数没有通过检验。
⑵ 这个题不知道怎么做，只能根据答案提示做出结果，具体不知道怎么分析。
第四章 8题 下表列出了某年中国部分省市城镇居民家庭平均每个全年可支配收入（X）与消费性
支出（Y）的统计数据。 地区 北 京 天 津 河 北 山 西 内蒙古 辽 宁 吉 林 黑龙江 上 海 江 苏 可支配 收入（X） 10349.69 8140.5 5661.16 4724.11 5129.05 5357.79 4810 4912.88 11718.01 6800.23 消费性 支出 （Y） 8493.49 6121.04 4348.47 3941.87 3927.75 4356.06 4020.87 3824.44 8868.19 5323.18 地区 浙 山 河 湖 湖 广 陕 甘 青 新 江 东 南 北 南 东 西 肃 海 疆 可支配 收入 （X） 9279.16 6489.97 4766.26 5524.54 6218.73 9761.57 5124.24 4916.25 5169.96 5644.86 消费性 支出 （Y ） 7020.22 5022 3830.71 4644.5 5218.79 8016.91 4276.67 4126.47 4185.73 4422.93
序 号 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
工业总产 值Y（亿元） 4429.19 5749.02 1781.37 1243.07 812.7 1899.7 3692.85 4732.9 2180.23 2539.76 3046.95 2192.63
资产合计 职工人数 K（亿元） L（万人） 3785.91 61 8688.03 254 2798.9 83 1808.44 33 1118.81 43 2052.16 61 6113.11 240 9228.25 222 2866.65 80 2545.63 96 4787.9 222 3255.29 163