意义；DW偏大（2.53），很可能存在随机误差项的自相关，需进行校正；若对自相关进行校正后，其它
检验均已通过，斜率的经济意义为“美国各航空公司航班正点到达的比率X（%）每增加1个百分点，
每10万名乘客投诉的次数Y平均减少的次数”。 （2）按标准书写格式写出回归结果。
??6.01? Y8i0.0X7i 0 t ：(5.719) (-4.967) R2=0.779 DW=2.527
二、以下是某次线性回归的EViews输出结果，部分数值已略去（用大写字母标示），但它们和表中其
它特定数值有必然联系，分别据此求出这些数值，并写出过程。（保留3位小数） （1）求A的值。
?5.7305?A=t===9.461；
?0.6057Se(?)?（2）求B的值。
B=R2=1?n?113?1(1?R2)=1?(1?0.8728)=0.775
n?k?113?2?12i（3）求C的值。
?=由?C=
2
?e2in?k?1
?e?2(n?k?1)=0.65012(13?1?1)=4.649。 =?三、
答：图形显示，随机误差项之间存在着相关性，且为正的自相关。
（2）此模型的估计结果为
??50.87?0.64X Ytt附表：DW检验临界值表（?=0.05） n k=1 dL dU 1.45 1.45 1.46 1.47 dL 1.19 1.21 1.22 1.24 k=2 dU 1.55 1.55 1.55 1.56 t ： (6.14) (30.01)
R2=0.975，F=900.51，DW=0.35
试用DW检验法检验随机误差
项之间是否存在自相关。
解：样本量n=25、一个解释变量的模型、5%显著水平，查DW统计表可知，dL=1.29，dU=1.45，模型中DW（=0.35） Yi=9.348?0.637Xi 24 1.27 25 1.29 26 1.30 27 1.31 四、用一组截面数据估计消费(Y)—收入(X)方程Y=?0??1X?u的结果为 t ：（2.57）（32.01） R2=0.95，F=1024.56，DW=1.79 （1）根据回归的残差序列e(t)图分析本模型是否存在异方差？ 答：图形显示，残差序列与自变量之间存在着相关性，说明该模型存在着异方差性，且为递增型异方差。 word文档 可自由复制编辑 （2）答：nR2?10.86401，其取值概率为0.004374（?0.05），说明在给定显著水平??0.05下，模型中的随机误差项存在异方差。 查卡方分布临界值的自由度为2。 五、解：由散点图可以看出，残差序列{et}随其滞后一期值{et?1}的增大而增大，因此可以判断随机误差项之间存在正的一阶自相关。 六、解：由于VIF1?11??20?10，因此根据经验可以判断解释变量X1与其余解释变量21?R11?0.95之间存在严重的多重共线性关系。 七、解： ?1、样本回归方程为：SAVE??695.1433?0.087774INCOME 自变量INCOME前回归系数的含义是：居民人均可支配收入每增加1元，其储蓄平均会增加 0.08774元。即居民的边际储蓄倾向为0.08774。 2、R?0.917336，表示在居民平均储蓄的变化中，91.73%的部分可由居民人均可支配收入的变动得 到解释。 3、1)提出假设：原假设H0:?1?0；备择假设H0:?1?0； 2??1 2)在原假设成立的前提下构造统计量t?~t?29?； ?Se?1?? 3)给定显著性水平??5%，查t分布表求得临界值为t0.025(29)?2.045，从而确定拒绝域为 t?2.045； ??0.0877741 4)由EViews回归结果可求出t???17.93?2.045，故拒绝原假设。即在5%的 ?0.004893Se?1??显著性水平下，自变量“人均可支配收入”对因变量“储蓄”有显著影响。 4、由EViews回归结果可以看出，dU?1.496?DW?1.8924?4?dU?2.504，故在5%的显著性水 平下可以认为随机误差项之间不存在一阶自相关。 5、White检验的原假设为不存在异方差。由White检验结果可以看出，其伴随概率 p?1.055%???5，故在%5%的显著性水平下应拒绝原假设，即随机误差项存在异方差。 word文档 可自由复制编辑