R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
^ 0.993725 Mean dependent var 0.993028 S.D. dependent var 0.047007 Akaike info criterion 0.039774 Schwarz criterion 36.02742 F-statistic 1.479333 Prob(F-statistic)
4.559823 0.562953 -3.145469 -2.996251 1425.219 0.000000
回归方程：lnYt??1.078046?0.904522lnXt?0.260033lnYt?1 （0.184144） （0.111243） （0.087799） t = （-5.854366） （8.131039） （2.961684） R=0.993725 F=1425.219 DW1=1.479333
根据局部调整模型的参数关系，有ln???ln?，?*0???，?1*?1?? 将上述估计结果代入得到：
*2??1??1*?1?0.260033?0.739967
ln??ln?*??*0??1.45688 ???1.222 38?^*故局部调整模型估计结果为：lnYt??1.45688?1.22238lnXt，也即
Y?0.232961Xt1.22238
经济意义：该地区销售额每增加1%，未来预期最佳新增固定资产投资为1.22238%。 运用德宾h检验一阶自相关：
^*tdn1.47933321h?(1?)?(1?)?1.30313 *221?nVar(?1)21?21?0.087799在显著性水平??0.05上，查标准正态分布表得临界值h??1.96，由于
2h?1.30313?h??1.96，则接收原假设??0，说明自回归模型不存在
2一阶自相关。
****Y????X??Y?u0t1t?1t 3）在自适应预期假定下，先估计一阶自回归模型：t回归的估计结果如下，
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 25/02/10 Time: 22:42 Sample (adjusted): 1981 2001
Included observations: 21 after adjustments
Variable C X Y(-1)
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
^Coefficient -15.10403 0.629273 0.271676
Std. Error 4.729450 0.097819 0.114858
t-Statistic -3.193613 6.433031 2.365315
Prob. 0.0050 0.0000 0.0294 109.2167 51.78550 6.616515 6.765733 690.0561 0.000000
0.987125 Mean dependent var 0.985695 S.D. dependent var 6.193728 Akaike info criterion 690.5208 Schwarz criterion -66.47341 F-statistic 1.518595 Prob(F-statistic)
回归方程：Yt??15.10403?0.629273Xt?0.271676Yt?1 （4.729450） （0.097819） （0.114858） t = （-3.193613） （6.433031） （2.365315） R=0.987125 F=690.0561 DW=1.518595
根据局部调整模型的参数关系，有?*??? ?*0??? ?1*?1?? ut*??ut 将上述估计结果代入得到：
2??1??1*?1?0.271676?0.728324
?*0?*????20.738064 ???0.864001
??故局部调整模型估计结果为：Y^*t??20.738064?0.864001Xt
经济意义：该地区销售额每增加1亿元，未来预期最佳新增固定资产投资为0.864001亿元。 运用德宾h检验一阶自相关：
dn121h?(1?)?(1??1.518595)?1.29728在显著*221?nVar(?1)21-21?0.114858性水平
??0.052上，查标准正态分布表得临界值h??1.96，由于
2h?1.29728?h??1.96，则接收原假设??0，说明自回归模型不存在一阶自相关。
7.4 表7.12给出某地区各年末货币流通量Y，社会商品零售额X1、城乡居民储蓄余额X 2的数据。
表7.12 某地区年末货币流通量、社会商品零售额、城乡居民储蓄余额数据（单位：亿元）
年份 年末货币社会商品零城乡居民储年份 年末货币社会商品零城乡居民流通量Y 售额X1 蓄余额X2 流通量Y 售额X1 储蓄余额X2 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 10518 14088 13375 18354 16867 18515 22558 29036 41472 34826 30000 24300 29300 33900 36100 39600 78676 101433 103989 124525 126467 134446 154961 170370 149182 154564 142548 143415 156998 176387 178162 167074 *4163 4888 5689 7406 9156 10193 13939 15495 12553 10080 11602 15031 17108 19301 20485 22572 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 38500 47100 57200 60000 62500 64500 68000 63000 66000 76000 85000 90000 101000 100000 160000 192000 240332 274534 299197 314006 318954 336015 352924 378115 415830 452032 512543 547956 591088 646427 733162 919045 26156 30944 35961 39667 43320 46184 48311 53313 61290 70033 92800 109707 133799 164314 201199 277185 利用表中数据设定模型：Yt????1X1t??2X2t??t
Yt??X1tX2te**?1?2ut
其中，Yt为长期(或所需求的)货币流通量。试根据局部调整假设，作模型变换，估计并检验参数，对参数经济意义做出解释。
【练习题7.4参考解答】
1）在局部调整假定下，先估计一阶自回归模型：Yt??? ?0X1t??1X2t??2Yt?1?ut
回归的估计结果如下：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 26/02/10 Time: 15:56 Sample (adjusted): 1954 1985
Included observations: 32 after adjustments
***** Variable C X1 X2 Y(-1)
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
^ Coefficient 6596.228 0.047451 0.274838 0.405275
Std. Error 4344.078 0.039610 0.090534 0.187220
t-Statistic 1.518442 1.197940 3.035736 2.164699
Prob. 0.1401 0.2410 0.0051 0.0391 55355.97 40464.90 20.85375 21.03697 275.6267 0.000000
0.967247 Mean dependent var 0.963738 S.D. dependent var 7705.604 Akaike info criterion 1.66E+09 Schwarz criterion -329.6600 F-statistic 2.109534 Prob(F-statistic)
回归方程：Yt?6596.228? 0.047451X1t?0.274838X2t?0.405275Yt?1
（4344.078） （0.039610） （0.090534） （0.187220） t = （1.518442） （1.197940） （3.035736） （2.164699） R=0.967247 F=275.6267 DW=2.109534
根据局部调整模型的参数关系，有ln???ln?, ?0???0 ,?1???1 ,?2?1?? 将上述估计结果代入得到：
****2?lnY??*? ?*lnX??*lnX??*lnY??1??*?1?0.405275?0.594725 lnYtt01t12t2t?12^?0*?1*?*???11091.22367?0??0.07978 ?1??0.4621 26???故局部调整模型估计结果为：
^*tY?11091.22367? 0.07978X1t?0.462126X2t
经济意义：在其他条件不变的情况下，该地区社会商品零售额每增加1亿元，则预期年末货币流通量增加0.07978亿元。同样，在其他条件不变的情况下，该地区城乡居民储蓄余额每增加1亿元，则预期年末货币流通量增加0.462126亿元。 2）先对数变换模型形式，lnYt*?ln???1lnX1t??2lnX2t?ut
在局部调整假定下，先估计一阶自回归模型：
**lnYt??*? ?0lnX1t??1*lnX2t??2lnYt?1?ut*
回归的估计结果如下：
Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 26/02/10 Time: 16:12 Sample (adjusted): 1954 1985
Included observations: 32 after adjustments
Variable C LNX1 LNX2 LNY(-1)
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
^ Coefficient 0.644333 0.206230 0.180168 0.531445
Std. Error 1.677888 0.255557 0.154913 0.109260
t-Statistic 0.384014 0.806984 1.163031 4.864049
Prob. 0.7039 0.4265 0.2546 0.0000 10.70088 0.672279 -1.210486 -1.027269 291.3458 0.000000
0.968959 Mean dependent var 0.965633 S.D. dependent var 0.124629 Akaike info criterion 0.434905 Schwarz criterion 23.36778 F-statistic 1.914829 Prob(F-statistic)
回归方程：lnYt?0.644333? 0.20623lnX1t?0.180168lnX2t?0.531445lnYt?1 （1.677888） （0.255557） （0.154913） （0.531445） t = （0.384014） （0.806984） （1.163013） （4.864049） R=0.968959 F=291.3458 DW=1.914829
根据局部调整模型的参数关系，有ln???ln? ,?0???0 ,?1???1 ,?2?1?? 将上述估计结果代入得到：
*??1??2?1?0.531445?0.468555
****2ln??ln?*??0*?1*?1.375149?0??0.44014 ?1??0.384518
??故局部调整模型估计结果为：
lnYt*?1.375149? 0.44014lnX1t?0.384518lnX2t
经济意义：货币需求对社会商品零售额的长期弹性为：0.44104；货币需求对城乡居民储蓄
余额的长期弹性为0.384518。
7.5 考虑如下回归模型：
^???3012?0.1408X?0.2306XYttt?1t?(-6.27) (2.6) (4.26)R2?0.727其中，y为通货膨胀率，x为生产设备使用率。
1） 生产设备使用率对通货膨胀率的短期影响和总的影响分别是多大？