（6.43-0.6×2.13，6.43+0.6×2.13）

即（5.15，7.71） （２分）

（5）令Y?函数可得

*YX*Y*，X?100X*。由（1）中的样本回归，X?，即Y?100100100?*)?3.93?0.25ln(100X*)?0.06T （2分） ln(100Yiii进而得到X、Y的单位为“百元”的样本回归函数为

?*?3.93?0.75ln100?0.25lnX*?0.06T lnYiii即

?*?0.48?0.25lnX*?0.06T lnYiii2．为研究1978-2000年间四川省农村居民人均实际消费支出（Y）与人均实际纯收入（X）之间的数量关系，建立如下回归模型 试回答以下问题：

（1）表2为在EViews6.0下对模型进行White异方差性检验的输出结果 表2

Heteroskedasticity Test: White F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS

7.903499 10.15335 11.43984

Prob. F(2,20) Prob. Chi-Square(2) Prob. Chi-Square(2)

0.0030 0.0062 0.0033

Yt??0??1lnXt?ut （4.1）

在0.05的显著性水平下，分析模型（4.1）是否存在异方差性 . （2）对模型进行Glejser异方差性检验，试验模型的回归结果为

^et?75?12lnXt(t?1978,1979,?,2000)）（5.5） （30

括号中数字为参数估计量的标准差。在0.05的显著性水平下，分析模型（4.1）是否存在异

方差性.（可供选择的临界值：

t0.025(21)?2.08，t0.025(23)?2.07，t0.05(21)?1.72,

t0.05(23)?1.71）

（3）若模型（4.1）存在异方差性，则可以采用可行的加权最小二乘法（ＦＷＬＳ法）估计模型. 请你依据（2）中提供的信息设定权数序列，并写出ＦＷＬＳ法的估计过程. 解：（1）由表-2可知，White异方差性检验的P值为0.0062，小于0.05，因此在0.05的显著性水平下，可以认为模型（4.1）存在异方差性.

（2）试验模型中lnXt显著性t检验的统计量值为

t=-12÷5.5=-2.18 因为

t?2.18?t0.025(21)?2.08 所以在0.05的显著性水平下，可以认为模型（4.1）存在异方差性.

（3）设定权数序列为wt?1/(75?12lnXt)， 用wt乘原模型两端得加权模型

wtYt??0wt??1(wtlnXt)?wtut

?、??即为模型（4.1）的ＦＷＬＳ估计量. 利用OLS法估计该模型，所得参数的估计量?01