《中級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》非選擇題參考答案

《中級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》非選擇題參考答案3章多元線性回歸模型3.4.3簡答題、分析與計(jì)算題t（1）(1)敘述模型的古典假定；(2)寫出回歸估計(jì)模型對(duì)樣本觀測(cè)值的擬合優(yōu)度？RF在多元線性回歸分析中，F(xiàn)t回歸分析中二者是否有等價(jià)的作用？為什么說對(duì)模型施加約束條件后，其回歸的殘差平方和束回歸與無約束回歸的結(jié)果相同？觀察下列方程并判斷其變量是否呈線性，系數(shù)是否呈線性或都是或都不是。(1)yt=b0+b1xt3+ut(2)yt=b0+b1logxt+ut(3)logyt=b0+b1logxt+ut (4)yt=b0+b1(b2 xt)+ut(5)yt=b0/(b1xt)+ut (6)yt=1+b0(1 (7)yt=b0+b1x1t+b2x2t/10+ut6．常見的非線性回歸模型有幾種情況？指出下列模型中所要求的待估參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義：中的α1,α2,α3（b2為人均食品支出額，I為人均收入，P。1為食品類價(jià)格，P2為其他替代商品類價(jià)格）消費(fèi)函數(shù)：Ct=β0+β1Yt+β2Yt1+utβ1β2（其中C為人均消費(fèi)額，Y為人均收入。設(shè)貨幣需求方程式的總體模型為Mn=19乘法估計(jì)出如下樣本回歸模型：ln(Mt/Pt)=0.030.26ln(rt)+0.54ln(RGDPt)+ett=(13)(3)R2=0.9DW=0.1其中括號(hào)內(nèi)的數(shù)值為系數(shù)估計(jì)的t統(tǒng)計(jì)值，et為殘差。(1)從經(jīng)濟(jì)意義上考察估計(jì)模型的合理性；(2)5%顯著性水平上，分別檢驗(yàn)參數(shù)b1,b2(3)5%顯著性水平上，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷恼w顯著性。Waikiki1965-1973年灑店投資的研究估計(jì)出以下生產(chǎn)函數(shù)：R=ALαKβeu入(酒店的年凈收入(千美元典假定的隨機(jī)誤差項(xiàng)。請(qǐng)回答以下問題：(1)αβ上如何解釋？(2)為本方程建立具體的零假設(shè)和備擇假設(shè)。(3)5%26(2)應(yīng)如何作出具體的決定？(4)在以下回歸方程基礎(chǔ)上計(jì)算出適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)量t值括號(hào)內(nèi)為參數(shù)估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)差tlnR=0.9175十0.273lnL0.733lnK(0.135)(0.125)你是拒絕還是接受零假設(shè)?(5)如果你打算建造一所Waikiki理想酒店，你是否還想知道一些額外的信息?David將教師工資作為其“生產(chǎn)力”的函數(shù)，估計(jì)出具有如下系數(shù)的回歸方程：=*****+230B+18A+120E+489D+189YSiiiiii其中：Si＝1969-1970年每年第i個(gè)教授按美元計(jì)的工資；Bi＝該教授一生中出版書的數(shù)量；Ai＝該教授―生中發(fā)表文章的數(shù)量；Ei=該教授一生中發(fā)表的“優(yōu)秀”文章的數(shù)量；Di＝該教授自1964年指導(dǎo)的論文數(shù)量；Yi＝該教授的教齡。請(qǐng)回答以下問題：(1)系數(shù)的符號(hào)符合你的預(yù)期嗎？(2)系數(shù)的相對(duì)值合理嗎？(3)假設(shè)一個(gè)教授在授課之余所剩時(shí)間僅夠用來或者寫一本為什么？(4)你會(huì)重新考慮(2)的答案嗎？哪個(gè)系數(shù)是不協(xié)調(diào)的？對(duì)該并解釋原因。（占銷售額的比重為被解釋變量X1X2為解釋變量，32的樣本企業(yè)的估計(jì)結(jié)果如下：s=(1.37)(0.22)(0.046)R2=0.099其中括號(hào)內(nèi)數(shù)字為系數(shù)估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)差。logX1X110%Y會(huì)變化多少個(gè)百分點(diǎn)？這在經(jīng)濟(jì)上是一個(gè)很大的影響嗎？RDX15%這個(gè)檢驗(yàn)。X2RDY是否在統(tǒng)計(jì)上有顯著的影響？3-6x1t和生活費(fèi)用價(jià)格指數(shù)x2t：yt=b0+b1x1t+b2x2t+ut作回歸分析。3-6年份ytx1tx2t1.001.021.201.201.501.05年份***-********-********-*****yt42.1048.8050.5060.1070.0075.00x1t65.2070.0080.0092.10102.00120.30x2t0.900.951.100.951.021.05198520.1030.00198622.3035.00198730.5041.20XX8828.2051.*****32.0055.20XX9040.1061.40yt=b0+b1x1t+b2x2t+ut，試在下列條件下：b1b2的最小二乘估計(jì)量。14萬元）和汽車產(chǎn)量x1（萬輛）以及建筑業(yè)產(chǎn)值x2（千萬元）的數(shù)據(jù)如表3-7所示。試按照下面要求建立該地區(qū)機(jī)電行業(yè)的銷售額和汽車產(chǎn)。量以及建筑業(yè)產(chǎn)值之間的回歸方程，并進(jìn)行檢驗(yàn)（顯著性水平α=0.05）表3-7y**********1989280.0281.5337.4404.2402.1452.0431.7582.3596.6汽 車 產(chǎn) 量x13.9095.1196.6665.3384.3216.1175.5597.9205.816建 筑 業(yè) 產(chǎn) 值 10.3614.5015.7516.7817.4419.7723.7631.61年份***-********-********-********-*****銷售額y620.8513.6606.9629.0602.7656.7998.5877.6汽車產(chǎn)量x16.1134.2585.5916.6755.5436.9337.6387.752建筑業(yè)產(chǎn)值x232.1735.0936.4236.5837.1441.3045.6247.38lnyt=b0+b1lnx1t+b2lnx2t+ut(1)p(3)解釋回歸系數(shù)的意義。yt=b0+b1x1t+b2x2t+ut(2)比較模型、(2)R值。如果模型(2)為什么？15．對(duì)下列模型進(jìn)行適當(dāng)變換化為標(biāo)準(zhǔn)線性模型：2(1)y=b0+b1αβ11+b22+uxxu(2)Q=ALKe(3)y=e(4)y=b0+b1x+u11+e(b0+b1x+u)3-8y=aebx，并預(yù)測(cè)20XX年的產(chǎn)量。3-81991-20XX年鋼產(chǎn)量（單位：千噸年度1991千噸12.219921993*****.013.915.9*****.9*****.1*****.7*****.0*****.020XX年20XX年32.536.1y=b0+b1x+b2x2+u3-93-9某產(chǎn)品產(chǎn)量與科技投入數(shù)據(jù)年份199119921993402.8483.0*****3.5*****4.0***-*****5.0***-*****5.5***-*****7.0199920XX年2008.030010.0y30x2.03-101971-1980y（1980=100）及貨幣供給x（億德國馬克）的數(shù)據(jù)。表3-10德國1971-1980年消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)與貨幣供給數(shù)據(jù)年份yx110.02125.02132.*****.*****.*****.*****.*****.20XX2.41年份***-********-********-********-*****y100.0106.3111.9115.6118.4121.0120.7121.1x237.*****.*****.*****.08283.*****.05325.*****.93197164.*****67.*****72.*****77.*****82.0197685.*****88.*****91.*****94.9(1)x；④y(2)解釋各回歸結(jié)果；(3)yx(4)yx的彈性；3-11的數(shù)據(jù)估計(jì)模型1=b0+b1xt+utyt3-11樣本數(shù)據(jù)y867969x3712651762255235514551555170*****(1)b1(2)yx的變化率；彈性；(4)用相同的數(shù)據(jù)估計(jì)下面的回歸模型：yt=b0+b12

yx的1+utxt(5)R哪一個(gè)模型更好一些？203-121960-19827OECD國家（美國、加拿大、德國、意大利、英國、日本、法國）數(shù)(y)GDP指數(shù)(x1)、能源價(jià)格指數(shù)(x2)的數(shù)據(jù)，所有指0為基準(zhǔn)（0。3-127OECD國家能源需求指數(shù)、實(shí)際GDP指數(shù)與能***************能源需求實(shí)際GDP 能源價(jià)格指數(shù)(y) 指數(shù)(x1) 指數(shù)(x2)54.155.458.561.763.666.870.373.578.383.388.991.854.156.459.462.165.969.573.275.779.983.886.289.8111.9112.4111.1110.2109.0108.3105.3105.4104.3101.797.7100.3***-********-********-********-********-*****1982能源需求指數(shù)(y)97.2100.097.393.599.1100.9103.9106.9101.298.195.6實(shí)際GDP指數(shù)(x1)94.3100.0101.4100.5105.3109.9114.4118.3119.6121.1120.6能源價(jià)格指數(shù)(x2)98.6100.0120.1131.0129.6137.7133.7144，5179.0189.4190.9運(yùn)用柯布――格之間的對(duì)數(shù)需求函數(shù)：lnyt=b0+b1lnx1t+b2lnx2t+ut(1)p(3)解釋回歸系數(shù)的意義；yt=b0+b1x1t+b2x2t+ut(2)比較模型、(2)R值；如果模型(2)為什么？3-1320XX年按行業(yè)分的全部制造業(yè)國YK。設(shè)定模型為2Y=AKαLβeu3-13資料，進(jìn)行回歸分析；20XX年的制造業(yè)總體呈現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬不變狀態(tài)嗎？3-1320XX計(jì)資料工業(yè)總產(chǎn)值資產(chǎn)合計(jì)職工人數(shù)資產(chǎn)合計(jì)職工人數(shù)序號(hào)Y（億元）K（億元）L（萬人）K（億元）L（萬人）1234567893722.70 3078.*****.52 1684.*****.37 2742.*****.291973.*****.305917.0*****.161758.*****.17656.77370.18939.*****.*****.48113678427327120583116665828612548333***-*****XX年***-********-*****3031812.701899.*****.*****.*****.*****.*****.*****.*****.*****.*****.*****.914611.*****.30325.531118.*****.*****.*****.*****.*****.*****.*****.*****.*****.*****.*****.***-*****.*****.*****.1943612402228096222163244145138462181945101590.362511.991112616.71617.94973.*****.01134429.193785.91145749.028688.03151781.372798.9161243.071808.443-14YXP1、豬肉價(jià)格P2與牛肉價(jià)格P3的相關(guān)數(shù)據(jù)。利用表3-14資料，求出該地區(qū)家庭雞肉消費(fèi)需求模型：lnY=b0+b1lnX+b2lnP1+b3lnP2+b4lnP3+uP2P3的影響。3-14相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)家庭月平均雞肉價(jià)格P1豬肉價(jià)格P2牛肉價(jià)格P3（元（元公斤）898823.563.643.673.844.044.034.184.044.074.014.274.414.675.065.015.175.29397413439459492528560624666717768843911931**********24784.223.814.033.953.733.813.933.783.844.013.863.983.975.214.895.835.795.676.376.165.896.647.045.075.25.45.535.476.376.986.596.4577.326.787.919.549.4212.3512.9911.7613.0912.9812.814.116.827.837.927.927.927.748.028.048.398.559.3710.6110.4811.412.4112.7614.2914.3613.9216.5520.3321.9622.1623.263-15的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。請(qǐng)用手工與軟件兩種方式對(duì)該社區(qū)家庭對(duì)某種達(dá)式進(jìn)行運(yùn)算。表3-15某社區(qū)家庭某商品消費(fèi)需求統(tǒng)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)（元）YX112345678910591.9654.5623.6647.0674.0644.4680.0724.0757.1706.823.5624.4432.0732.4631.15034.1435.3038.7039.6346.6876209120****************************************22R(1)σ5.***-*****0.***-*****0.***-*****1(X′X)=0.***-*****.***-*****0.***-*****0.***-*****0.***-*****.***-*****Ft95%的置信區(qū)間。3520XX0元的家庭對(duì)其消費(fèi)支出估計(jì)是多少？構(gòu)造該估計(jì)值的95%間。3.5習(xí)題答案3.5.3簡述題、分析與計(jì)算題12．解答：(1)EViews軟件對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)。首先建立yx3-16所示。3-16回歸結(jié)果根據(jù)輸出結(jié)果，得如下回歸方程：t=10.*****+0.*****x1t8.*****x2ty)=(1.*****)(20.*****)(-1.*****)t(bi=208.5572F=224.1705R2=0.*****2=0.*****SE=σ=0.63481，符合經(jīng)濟(jì)理論中絕對(duì)收入(2)①經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)：從經(jīng)濟(jì)意義上看，0b10l100元，職工消費(fèi)水平平均=8.96463.48元。b218.964個(gè)單位。208.5572估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差評(píng)價(jià)：SE=σ職工平均消費(fèi)水平估計(jì)值與實(shí)際值之間的平均誤差為208.5572單位。③97.6%97.6%，說明模型的擬合優(yōu)度較高。④F檢驗(yàn)：F=224.1705Fα(k,nk1)=F0.05(2,1221)=4.26，表工消費(fèi)水平的影響在整體上是顯著的。Fpp值進(jìn)5%顯著性水平上，說明職工平均收入和生活費(fèi)用價(jià)格指數(shù)對(duì)職工消費(fèi)水平的共同影響是顯著的。)=20.*****影⑤t檢驗(yàn)：t(b10.025)=1.*****t(9)=2.262，說明生活費(fèi)用價(jià)格指數(shù)對(duì)職工消費(fèi)水平響是顯著的；t(b20.025的影響是不顯著的。)=0.00000.05p5%顯著性水平上，t統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的p值為：p(b1)=0.*****.05，說明職工平均收入對(duì)職工消費(fèi)水平的影響是顯著的，而生活費(fèi)用價(jià)格p(b2指數(shù)對(duì)職工消費(fèi)水平的影響是不顯著的。13．解答：(1)將約束條件代入模型中便有：yt=b0+b1x1t+(1b1)x2t+ut，即ytx2t=b0+b1(x1tx2t)+ut應(yīng)用最小二乘法得：=b1x)(yx(xx)(x1t2tt21t2t2t)=1b=，b21x)(xy)(xx)(x1t2t1tt21t2t(2)將約束條件代入模型中便有：yt=b0+b1(x1t+x2t)+ut=應(yīng)用最小二乘法得：b1(x(x1t2t)yt+x=b(+)，b011221t+x2t)14．解答：(1)利用EViews軟件對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，回歸結(jié)果如表3-17所示。表3-17回歸結(jié)果根據(jù)輸出結(jié)果，得如下回歸方程：t=3.7349+0.3879lnx1t+0.5685lnx2t(1)lny)=(17.5541)(2.8143)(10.2101)t(bi=0.0974F=99.81632=0.9251SE=σ)=2.*****t(14)=2.145，p=0.0138，說明汽車產(chǎn)量對(duì)(2)t)=10.*****說明建筑業(yè)產(chǎn)值對(duì)機(jī)電行業(yè)銷售額的影響是顯著的。F檢驗(yàn)：F=99.*****Fα(k,nk1)=Fα(2,1721)=3.74，p=0.00000.05業(yè)銷售額的影響在整體上是顯著的。=0.*****，說明汽車產(chǎn)量每增加1%，機(jī)電行業(yè)的銷售額將平均增加0.39%；(3)b1=0.*****，說明建筑業(yè)產(chǎn)值每增加1%，機(jī)電行業(yè)的銷售額將平均增加0.57%。b2(4)利用EViews軟件對(duì)模型yt=b0+b1x1t+b2x2t+ut進(jìn)行估3-18所示。3-18回歸結(jié)果根據(jù)輸出結(jié)果，得如下回歸方程：t=57.*****+45.*****x1t+11.*****x2t(2)y)=(-0.*****)(2.*****)(7.*****)t(bi=64.08261F=65.*****2=0.*****SE=σ(5)模型(1)2=0.*****(2)2=0.*****(1)的擬合優(yōu)度大于模型(2)的擬合優(yōu)度。(6)、統(tǒng)計(jì)量可以看出，模型(1)優(yōu)于模型(2)，應(yīng)選擇模型(1)。15．解答：(1)令x1=1/x,x2=1/x，則y=b0+b1xt+b2x2+u。(2)由αβu22Q*=lnQ,L*=lnL，A*=lnA,K*=lnK，得到線性模型：Q*=A*+αL+βK+u(3)y=e，兩邊取數(shù)得：lny=b0+b1x+u，令y=lny，得到線性模型：*(4)y=11+e01得：1/y=1+e(b0+b1x+u)，1/y1=e，兩邊取數(shù)得：1yln(1)=(b0+b1x+u)，即：ln()=b0+b1x+uy1yy=ln*y1y*=b0+b1x+u解答：(1)EViews軟件對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)?；貧w結(jié)果3-19所示。表3-19回歸結(jié)果根據(jù)輸出結(jié)果，得如下回歸方程：t=2.*****+0.1167xtlny)=(105.1484)(36.06598)t(biR2=0.*****SE=0.0*****DW=1.*****F=1300.75520XX年=2.*****+0.1167×12=3.*****x20XX年=12時(shí)，由回歸方程可求得：lny20XX年=e3.*****=40.77。y解答：(1)EViews軟件對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)。回歸結(jié)果3-20所示。3-20回歸結(jié)果根據(jù)輸出結(jié)果，得如下回歸方程：t=9.9421+6.4218xt+2.2133xt2yt=(0.7609)(1.2659)(5.2340)2=0.9940DW=2.0212F=579.5445由回歸結(jié)果可知，決定系數(shù)較大，模型擬合優(yōu)度較高，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量較大，模型在整體上是顯著的。解答：(1)EViewsyx的回歸方程(1)：t=39.9703+0.2609xtyt=(10.1052)(15.6541)2=0.9384F=245.0514lnylnx的回歸方程(2)：t=1.4041+0.5890lnxtt=(8.9538)(20.0893)2=0.9618F=403.5791lnyx的回歸方程t=3.9316+0.0028xtlnyt=(84.6748)(13.9489)2=0.9384F=245.0514ylnx的回歸方程(4)：t=192.9624+54.2118lnxtt=(-11.7805)(17.7034)2=0.9513F=313.4085(2)回歸方程(1)表示貨幣供給和消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)正相關(guān)。貨10.2609回歸方程(2)1%，消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)將上0.589%(3)1個(gè)單位，消費(fèi)者0.28%(4)1%，消54.21%(3)由回歸方程(1)可知，y對(duì)x的變化率：由回歸方程(2)可知，dy=0.2609dy/y9xyyxdy96.41為：=0.589×=0.589×=0.2579。dx220.19dy/y由回歸方程(3)用其平均值代替，則yx的變化率為：dxdy=0.0028×=0.0028×96.41=0.2699dxdy=54.2118，xyx的變化率為：dx/xdy11=54.2118×=54.2118×=0.2462dx220.19由回歸方程(4)可知，(4)yxE=dydy/y≈，因此，對(duì)于回歸方程(1)dxdx/xE=dy220.19=0.2609×=0.5959dx96.41對(duì)于回歸方程(2)，其彈性為E=dy/y=0.589dx/x對(duì)于回歸方程(3)，其彈性為E=dy220.19 =0.2699×=0.6165 。 dx96.41dy220.19=0.5959×=0.2462dx96.41對(duì)于回歸方程(3)，其彈性為E=(5)上述回歸模型都給出了相近的答案，所以可以自由選擇。選擇模型時(shí)，應(yīng)該根據(jù)其依賴的經(jīng)濟(jì)理論，同時(shí)用、t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量來檢驗(yàn)回歸結(jié)果是否滿足統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則。根據(jù)回歸方程(1)至(4)結(jié)果看，回歸方程(2)中的、t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量較大，方程(2)比較合適。解答：(1)EViews軟件對(duì)模型221=b0+b1xt+ut進(jìn)行估計(jì)，回歸結(jié)果如表3-21yt所示。3-21回歸結(jié)果根據(jù)輸出結(jié)果，得如下回歸方程(1)：t=0.0130+8.33×105xtt=(17.2059)(5.6831)2=0.7767F=32.2972b1xy(2)由回歸方程(1)可知，1dyd(1/y)2)=8.33×105y對(duì)x的變化率：dxydxdy=8.33×105y2dxdy(3)由(1)結(jié)果8.33×105y2可知，yx的彈性：dxdy/yxdy/y=8.33×105y2×==8.33×105xy。dx/xydx/x(4)利用EViews軟件對(duì)模型yt=b0+b11+ut進(jìn)行估計(jì)，回歸結(jié)果如表3-22所示。xt3-22回歸結(jié)果根據(jù)輸出結(jié)果，得如下回歸方程(2)：t=55.4872+112.1797(1/xt)yt=(17.4091)(4.2446)2=0.6541F=18.0166(5)R值，因?yàn)樗鼈兊囊蜃兞坎煌?6)(1)和(2)EViews軟件對(duì)柯布――道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)2lnyt=b0+b1lnx1t+b2lnx2t+ut進(jìn)行估計(jì)?；貧w結(jié)果如表3-23所示。3-23回歸結(jié)果根據(jù)輸出結(jié)果，得如下回歸方程(2)：t=1.5627+0.9945lnx1t0.3320lnx2t(1)lnyt=(16.7444)(50.5272)(-12.4654)R2=0.99392=0.9932F=1543.101)=0.00000.05，(2)5%(或者%)顯著性水平上，t統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)p值為：p(b1GDP指數(shù)與能源價(jià)格指數(shù)對(duì)能源需p(b2=0.9945GDP(3)從經(jīng)濟(jì)意義上看，b1GDP1%0.9945%。=0.3320，說明能源價(jià)格指數(shù)對(duì)能源需求指數(shù)的影響是負(fù)向的，符合經(jīng)濟(jì)意義，表b1%。利用EViews 軟件對(duì)柯布――道格拉斯生產(chǎn)函yt=b0+b1x1t+b2x2t+ut進(jìn)行估計(jì)?；貧w結(jié)果如表3-24所示。表回歸結(jié)果t=28.2460+0.9810x1t0.2584x2t(2yt=(19.0517)(47.7671)(-16.4629)R2=0.99342=0.9927F=1422.842模型(1)R值比模型(2)R值大。模型(1)與(2)模型中的回歸系數(shù)經(jīng)濟(jì)含義都是合理的，兩t統(tǒng)計(jì)量、兩個(gè)模型的F統(tǒng)計(jì)量都是顯著F模型(1)比(2)模型要好一些。解答：(1)利用EViews軟件對(duì)模型Y=AKαLβeu進(jìn)行估3-25所示。表回歸結(jié)果222根據(jù)輸出結(jié)果，得如下回歸方程：=1.1540+0.6092lnK+0.3608lnLt=(1.5860)(3.4541)(1.7897)2=0.7963F=59.6550DW=0.7932)=0.0180.05，表示經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)：在5%顯著性水平上，t統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的p值為：p(αGDP影響不顯著。資本投入GDP有顯著影響，p(β5%顯著性水平上，F(xiàn)p0.000Y體影響是相當(dāng)顯著的。(對(duì)數(shù))和資本投入(對(duì)數(shù)對(duì)產(chǎn)出(對(duì)數(shù))79.6%?！?，即資本與勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性之和近似為1，表明中國+β(2)從上述回歸結(jié)果看，α20XX年基本呈現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬不變的狀態(tài)。下面進(jìn)行對(duì)數(shù)的約束性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)的零假設(shè)為：H0:α+β=1。u，3-13數(shù)據(jù)3-26估計(jì)結(jié)果。3-26C-D生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)結(jié)果由此可知，無約束條件的回歸模型的殘差平方和RSSU=5.0703數(shù)kU=2kU