参考答案

自我价格弹性为-0.1647，收入价格弹性为0.5115，交叉价格弹性为0.1483。$需求价格是缺乏弹性的，因为其弹性系数的绝对值小于1。$因为交叉价格弹性为正，因此咖啡和茶互为替代品。$趋势变量前的系数为-0.0089，即在样本期内咖啡的消费量每季度下降0.89%。在不考虑其他因素的情况下，可能是因为咖啡的副作用使得咖啡的消费量下降。$0.5115。$收入弹性系数的t统计量为1.23，这在统计上是不显著的。所以继续检验其是否显著不为1是没有意义的。$如果对模型中虚拟变量的系数做出解释，其可以解释为季节效应。$各虚拟变量前的系数表明了各季节咖啡消费量自然对数的平均值(ln Q)同基期(第四季度)消费量自然对数平均值之间的差距。经计算可知，各季度的截距项分别为1.1828，1.1219，1.2692和1.2789。对上述数据取反对数可知，当其他对数变量均为零时，第四季度人均咖啡消费量的平均值分别为3.2635，3.0707，3.5580和3.5927。$虚拟变量D₁、D₂的系数在统计上都是显著的。$从回归结果可知，美国咖啡消费在第一季度和第二季度存在季节效应，在不考虑其他因素的前提下，这可能与这两个季度的气候有关。$基准类别为第四季度，如果更换基准类别，虚拟变量的系数的估计值也会发生改变。$隐含的假定是偏斜率系数不随季节变动而变动。$可以把模型改写为：
ln Q=B₁ +B₂ ln P +B₃ ln I +B₄ ln P' B₅T
+B₆ D₁ +B₇ D₂ +B₈ D₃
+B₉(D1 ln P) +B₁₀(D₂ ln P) +BlI(D₃ ln P)
+B₁₂(D₁ ln I) +B₁₃(D₂ ln I) +B14(D₃ In I)
+B₁₅(D₁ ln P') +B₁₆(D₂ ln P') +B17(D₃ ln P') +u$可直接对(n)中模型进行估计，也可以把咖啡替代品的消费量作为另一变量加入到模型中。