A-A+
表给出了美国1971~1986年的年度数据。 美国对新轿车的需求 年份 Y X2 X
问题详情
表给出了美国1971~1986年的年度数据。
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
10872
11350
8775
8539
9994
11046
11164
10559
8979
8535
7980
9179
10394
11039
11450
111.0
111.1
117.5
127.6
135.7
142.9
153.8
166.0
179.3
190.2
197.6
202.6
208.5
215.2
224.4
125.3
133.1
147.7
161.2
170.5
181.5
195.4
217.4
246.8
272.4
289.1
298.4
311.1
322.2
328.4
839.6
949.8
1038.4
1142.8
1252.6
1379.3
1551.2
1729.3
1918.0
2127.6
2261.4
2428.1
2670.6
2841.1
3022.1
4.55
7.38
8.61
6.16
5.22
5.50
7.78
10.25
11.28
13.73
11.20
8.69
9.65
7.75
6.31
82153
85064
86794
85846
88752
92017
96048
98824
99303
100397
99526
100834
105005
107150
109597
注:Y——新轿车的销售量(千辆),未做季节调整;
X2——新车消费者价格指数,1967年=100,未做季节调整;
X3——城市居民消费者价格指数,1967年=100,未做季节调整;
X4——个人可支配收入(PDI)(10亿美元),未做季节调整;
X5——利率(%),金融公司直接支付的票据利率;
X6——城市就业劳动力(千人),未做季节调整。
考虑下面的轿车总需求函数:
ln Yi=B1+B2lnX2t+B3lnX3t+B4lnX4t+B5lnX5t+B6lnX6t+ut
其中,ln表示自然对数。
参考答案
X2为新车消费者价格指数,而X3为城市居民消费者价格指数。如果两者之间服从一种领先一滞后机制,则两者可能就不是同步变动的。$其反映了劳动力市场的就业情况。在其他条件保持不变的前提下,就业水平越高,对汽车的需求量越大。$本例为双对数模型,因此偏回归系数代表被解释变量对解释变量的偏弹性系数。$用ln Yt对所有的解释变量的自然对数进行回归,得到汽车的总需求函数的估计结果如下:
变量 系数 t值 截距
lnX2t
lnX3t
lnX4t
lnX5t
lnX6t 11.0582
1.9409
-4.6815
2.7164
-0.0259
-0.5821 0.5086①
2.1099②
-2.5475①
1.8438②
-0.2106②
-0.2496② R2=0.8551
①表示在5%的显著性水平下显著(双边检验)。
②表示在5%的显著性水平下不显著(双边检验)。