《计量经济学》各章数据
第4章 异方差性
例4.3.1 我国制造工业利润函数。表4.3.1列出了1998年我国主要制造工业销售收入与销售利润的统计资料(单位：亿元)。
表4.3.1 我国制造工业1998年销售利润与销售收入情况
行业名称 食品加工业 食品制造业 饮料制造业 烟草加工业 纺织业 服装制品业 皮革羽绒制品 木材加工业 家具制造业 造纸及纸制品 印刷业 文教体育用品 石油加工业 化学原料制品
销售利润y 销售收入x 187.25 111.42 205.42 183.87 316.79 157.70 81.70 35.67 31.06 134.40 90.12 54.40 194.45 502.61 3180.44 1119.88 1489.89 1328.59 3862.90 1779.10 1081.77 443.74 226.78 1124.94 499.83 504.44 2363.80 4195.22 行业名称 医约制造业 化学纤维制造 橡胶制品业 塑料制品业 非金属矿制品 黑色金属冶炼 有色金属冶炼 金属制品业 普通机械制造 专用设备制造 交通运精设备 电子机械制造 电子通讯设备 仪器仪表设备 销售利润y 销售收入x 238.71 81.57 77.84 144.34 339.26 367.47 144.29 201.42 354.69 238.16 511.94 409.83 508.15 72.46 1264.10 779.46 692.08 1345.00 2866.14 3868.28 1535.16 1948.12 2351.68 1714.73 4011.53 3286.15 4499.19 663.68 1
4.5 案例分析——中国农村居民人均消费函数
中国农村居民人均消费支出主要由人均纯收入来决定。农村人均纯收入除了从事农业经营的收入外，还包括非农经营收入，即从事其他产业的经营性收入及工资性收入、财产收入和转移支付收入等。试根据表4.5.1数据，建立我国农村居民人均消费函数（采用对数模型）：
lnY?b0?b1lnX1?b2lnX2?u
其中，Y表示农村人均消费支出，X1表示从事农业经营的收入，X2表示其他收入。
表4.5.1 中国2001年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出（单位：元）
地区 北 京 天 津 河 北 山 西 内蒙古 辽 宁 吉 林 黑龙江 上 海 江 苏 浙 江 安 徽 福 建 江 西 山 东 河 南 湖 北 湖 南 广 东 广 西 海 南 重 庆 四 川 贵 州 云 南 西 藏 陕 西 甘 肃 青 海 宁 夏 新 疆 人均消费支出Y 从事农业经营的收入X1 其他收入X2 3552.1 2050.9 1429.8 1221.6 1554.6 1786.3 1661.7 1604.5 4753.2 2374.7 3479.2 1412.4 2503.1 1720.0 1905.0 1375.6 2703.36 1550.62 1357.43 1475.16 1497.52 1098.39 1336.25 1123.71 1331.03 1127.37 1330.45 1388.79 1350.23 2703.36 1550.62 579.1 1314.6 928.8 609.8 1492.8 1254.3 1634.6 1684.1 652.5 1177.6 985.8 1013.1 1053.0 1027.8 1293.0 1083.8 1242.9 1068.8 1386.7 883.2 919.3 764.0 889.4 589.6 614.8 621.6 803.8 859.6 1300.1 1242.9 1068.8 4446.4 2633.1 1674.8 1346.2 480.5 1303.6 547.6 596.2 5218.4 2607.2 3596.6 1006.9 2327.7 1203.8 1511.6 1014.1 2526.9 875.6 839.8 1088.0 1067.7 647.8 644.3 814.4 876.0 887.0 753.5 963.4 410.3 2526.9 875.6 资料来源：《中国农村住户调查年鉴》（2002），《中国统计年鉴》（2002）。 2
思考与练习
10．建立住房支出模型:yt?b0?b1xt?ut，样本数据如表1下（其中：y是住房支出，
x是收入，单位：千美元）：
表1 住房支出与收入数据
1.8 2.0 5 5 4.2 4.2 15 15 请回答下列问题： y x y x 2.0 5 4.5 15 2.0 5 4.8 15 2.1 5 5.0 15 3.0 10 4.8 20 3.2 10 5.0 20 3.5 10 5.7 20 3.5 10 6.0 20 3.6 10 6.2 20 (1)用最小二乘法估计b0,b1的估计值、标准差、拟合优度。
(2)用Goldfeld-Quandt检验异方差性（假设分组时不去掉任何样本值），取??0.05。 (3)如果存在异方差性，假设?t2??2xt2，用加权最小二乘法重新估计b0,b1的估计值、标准差、拟合优度。
11．试根据表2中消费(y)与收入(x)的数据完成以下问题：
(1)估计回归模型：yt?b0?b1xt?ut；(2)检验异方差性（可用怀特检验、戈德菲尔德——匡特检验）；(3)选用适当的方法修正异方差性。
表2 消费与收入数据
y 55 65 70 80 79 84 98 95 90 75 74 110 113 125 108 115 140 120 145 130 x 80 100 85 110 120 115 130 140 125 90 105 160 150 165 145 180 225 200 240 185 y 152 144 175 180 135 140 178 191 137 189 53 70 75 65 74 80 84 79 90 98 x 220 210 245 260 190 205 265 270 230 250 80 85 90 100 105 110 115 120 125 130 y 95 108 113 110 125 115 130 135 120 140 140 152 140 137 145 175 189 180 178 191 x 140 145 150 160 165 180 185 190 200 205 210 220 225 230 240 245 250 260 265 270 3