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经济学综合实验上机考试题目
一、利用EXCEL画经济学中的图
（一）生产可能性曲线
两种商品，数量分别为X和Y。函数为.
假设一件商品X能卖5元钱，一件商品Y卖6元钱。在EXCEL表格当中列出总收益，并找出总收益最大的商品组合点。画出与生产可能性边界相切最大收益价格线。
（二）无差异曲线(CH5)
某消费者小牛消费黑论（X）及香肠（Y），X一个9元，Y一个1元。下列的每一个组合对他来说具有相同的效用。
组合
黑轮X
香肠Y
效用总额
a
47
1100
120
b
50
800
120
c
60
400
120
d
78
200
120
e
100
100
120
f
120
50
120
g
135
30
120

1.根据此表画出当效用为120时，小牛的无差异曲线。
2.利用IF函数找出支出最小的一个商品组合点。
3.假设小牛总共有902元用于购买这两种商品。画出小牛的预算线，并标出小牛的最优消费点组合。
（三）总收益和边际收益曲线（CH4）
需求函数：Q=80-P
总收益：TR=PQ
边际收益：MR=△TR/△Q
（四）等产量曲线（CH6）
设某工厂使用两种生产要素（劳动和资本）生产机械产品，今设生产120单位的产品所需资本K和劳动L的各种可能组合，也即等产量曲线如下表所示，并设资本每单位10元，劳动每单位6元。
KL组合点
K数量
L数量
a
22
2
b
18
3
c
12
7
D
7
13
E
4
25
F
2
40
G
1
58
在EXCEL表格当中列出每一各要素组合点的总成本，并利用IF函数找出生产120单位该产品耗费总成本的最小的要素组合点，并画出等产量曲线以及与之相切的成本曲线。
（五）生产函数（CH10）
短期生产函数,表示资本投入量固定不变，只有劳动投入量变化。设总产量为y，劳动投入量为x，其具体的函数方程式为：

在EXCEL中列出当劳动投入量在1到15时的总产量y的值，并求出边际产量和平均产量，画出生产函数曲线、边际产量曲线和平均产量曲线。

二、利用EXCEL画统计图
（一）线图
年份
婴儿
孕产妇
1991
14.27
0.32
1992
18.83
0.37
1993
16.23
0.34
1994
14.97
0.3
1995
16.65
0.3
1996
16.18
0.31
1997
16.15
0.27
1998
13.98
0.26
1999
13.98
0.29
2000
13.98
0.189
2001
13.98
0.23

（二）雷达图
指标
医院1
医院2
医院3
治疗有效率％
88.1
93.6
94.0
重患收治率％
15.4
9.5
3.1
医疗制度执行率％
74.7
61.9
50.0
护理制度执行率％
54.7
27.4
20.0
膳食供应优良率％
41.3
34.0
20.0
病床使用率％
95.0
89.4
95.6

（三）气泡图

1
体重
身高
表面积
2
3
51
0.185
3
8
77
0.3934
4
15
94
0.6075
5
16
105
0.6875
6
20
114
0.47433
7
25
130
0.9028
8
32
140
1.0584
9
32
144
1.0822
10
41
153
1.2627
11
2
51
0.1928
12
10
76
0.3846
13
16
99
0.6411
14
16
105
0.6407
15
25
123
0.8562
16
25
124
1.0283
17
25
141
1.0295
18
25
143
1.1282
19
25
157
1.3475

（四）饼图

分化型癌
低分化腺癌
未分化型
合计
男
52.3
27.8
19.9
100
女
30.2
18.1
51.7
100
画出男性分离饼图。

（五）百分条图
人员分类
阳性率％
强阳性率％
其它％
老
50.28
12.65
37.63
中
41.23
5.87
35.36
青
30.1
2.01
28.09

（六）百分条图
2000年三大城市四苗接种率（％）的比较
地区
卡介苗
脊灰炎苗
百白破苗
麻疹疫苗
甲
99.72
99.2
99.24
99.12
乙
93.5
98.2
98.7
98.2
丙
99.5
93.7
98.7
98.2

三、在WORD中画图
随意指定微观经济学教材中任一图形，要求在WORD中画出来。
四、EVIEWS上机操作
给出一系列数据，利用EVIEWS找出变量之间的关系，做回归，并判断是否存在异方差、序列相关等问题。若存在这些问题，如何修正。
（一）异方差的检验与修正
1.第一题
我国制造工业利润函数。下表给出了1998年我国主要制造（单位：亿元）。以此数据为资料，检验异方差性并解决异方差。
我国制造工业1998年销售利润与销售收入情况
行业名称
销售利润y
销售收入x
食品加工业
187.25
3180.44
食品制造业
111.42
1119.88
饮料制造业
205.42
1489.89
烟草加工业
183.87
1328.59
纺织业
316.79
3862.9
服装制品业
157.7
1779.1
皮革羽绒制品
81.7
1081.77
木材加工业
35.67
443.74
家具制造业
31.06
226.78
造纸及纸制品
134.4
1124.94
印刷业
90.12
499.83
文教体育用品
54.4
504.44
石油加工业
194.45
2363.8
化学原料制品
502.61
4195.22
医药制造业
238.71
1264.1
化学纤维制造业
81.57
779.46
橡胶制品业
77.84
692.08
塑料制品业
144.34
1345
非金属矿制品
339.26
2866.14
黑色金属冶炼
367.47
3868.28
有色金属冶炼
144.29
1535.16
金属制品业
201.42
1948.12
普通机械制造
354.69
2351.68
专用设备制造
238.16
1714.73
交通运精设备
511.94
4011.53
电子机械制造
409.83
3286.15
电子通讯设备
508.15
4499.19
仪器仪表设备
72.46
663.68
（1）请至少用三种检验异方差。（如残差分布图分析、戈德菲尔德——匡特检验、怀特检验、戈里瑟检验、帕克检验）
（2）请解决异方差问题（方法有加权最小二乘法、模型的对数变换）
2.第二题
我国城镇居民人均可支配收入与人均交通和通讯支出关系分析。根据下表分析中国1998年各地区城镇居民平均每人全年家庭可支配收入（x，元）与交通通讯支出（y，元）的关系，以预测随着收入的增加，人们对交通、通讯的要求。
我国城镇居民平均每人全年家庭可支配收入x与交通和通讯支出y
地区
x
y
地区
x
y
甘肃
4009.61
159.6
新疆
5000.79
212.3
山西
4098.73
137.11
河北
5084.64
270.09
宁夏
4112.41
231.51
四川
5127.08
212.46
吉林
4206.64
172.65
山东
5380.08
255.53
河南
4219.42
193.65
广西
5412.24
252.37
陕西
4220.24
191.76
湖南
5434.26
255.79
青海
4240.13
197.04
重庆
5466.57
337.83
江西
4251.42
176.39
江苏
6017.85
255.65
黑龙江
4268.5
185.78
云南
6042.78
266.48
内蒙古
4353.02
206.91
福建
6485.63
346.75
贵州
4565.39
227.71
天津
7110.54
258.56
辽宁
4617.24
201.87
浙江
7836.76
388.79
安徽
4770.47
237.16
北京
8471.98
369.54
湖北
4826.36
214.37
上海
8773.1
384.49
海南
4852.87
265.98
广东
8839.68
640.56
（1）请至少用三种检验异方差。（如残差分布图分析、戈德菲尔德——匡特检验、怀特检验、戈里瑟检验、帕克检验）
（2）请解决异方差问题（方法有加权最小二乘法、模型的对数变换）
3.第三题
试根据下表数据估计家庭消费函数。

20个家庭的年收入和消费支出资料

家庭序号
年收入额
年消费支出
家庭序号
年收入额
年消费支出
1
22.3
19.9
11
8.1
8
2
32.2
31.2
12
34.5
33.1
3
36.6
31.8
13
38
33.5
4
12.1
12.1
14
14.1
13.1
5
42.3
40.7
15
16.4
14.8
6
6.2
6.1
16
24.1
21.6
7
44.2
38.6
17
30.1
29.3
8
26.1
25.5
18
28.3
25
9
10.3
10.3
19
18.2
17.9
10
40.2
38.8
20
20.1
19.8

（1）用普通最小二乘法估计家庭消费函数
（2）用戈德菲尔特——匡特检验异方差
（3）怀特检验、戈里瑟或帕克检验异方差
（4）用加权最小二乘法估计家庭消费函数。
4.第四题
美国工业部门销售额、支出、利润统计资料
行业
R&D费用支出
销售额
利润
容器与包装
62.5
6375.3
1851.1
非银行金融
92.9
11626.4
1569.5
服务行业
178.3
14655.1
274.8
金融与采矿
25834
21869.2
2828.1
住房与建筑
494.7
26408.3
225.9
一般制造业
1083
32405.6
3751.9
休闲娱乐
1620.6
35107.7
2884.1
纸张与林木产品
421.7
40295.4
4645.7
食品
509.2
70761.6
5036.4
卫生保健
6620.1
80552.8
13869.9
宇航
3918.6
95294
4487.8
消费者用品
1595.3
101314.1
10278.9
电器与电子产品
6107.5
116141.3
8787.3
化工产品
4454.1
122315.7
16438.8
五金
3163.8
141649.6
9761.4
办公设备与计算机
13210.7
175025.8
19774.5
燃料
1703.8
230614.5
22626.6
汽车
9528.2
293543
18415.4
上表中的数据是美国1988年工业部门R&D支出费用Y和销售额S、销售利润P的统计资料（单位：百万美元）。试根据表中的数据，回答下列问题：
（1）分别利用线性模型和双对数模型建立研发费用模型、比较模型的统计检验结果和异方差性的变化情况；
（2）检验模型的异方差性
（3）对于双对数模型，分别取权数变量为W1=1/P、W2=1/RESID^2,利用WLS方法重新估计模型，分析模型中的异方差性的校正情况。
（二）自相关的检验与修正
5.第五题

中国城乡居民储蓄存款模型（自相关性检验）。下表给出了我国城乡居民储蓄存款年底余额（单位：亿元）和GDP指数（1978=100）的历年统计资料，试建立居民储蓄存款模型，并检验自相关性。
我国城乡居民储蓄存款年底余额y与GDP指数x统计资料
年份
y
x
年份
y
x
1978
210.6
100
1989
5146.9
271.3
1979
281
107.6
1990
7034.2
281.7
1980
399.5
116
1991
9107
307.6
1981
523.7
122.1
1992
11545.4
351.4
1982
675.4
133.1
1993
14762.39
398.8
1983
892.5
147.6
1994
21518.8
449.3
1984
1214.7
170
1995
29662.25
496.5
1985
1622.6
192.9
1996
38520.84
544.1
1986
2237.6
210
1997
46279.8
582
1987
3073.3
234.3
1998
52407.47
638.2
1988
3801.5
260.7

（1）绘制相关图，确定模型的函数形式
（2）利用OLS法估计模型
（3）在以下方法中选取三个进行自相关性检验：残差图分析、DW检验、偏相关系数检验、BG检验
（3）利用广义差分法解决自相关性问题
6.第六题
某地区1978-1998年国内生产总值与出口总额的数据资料如表所示。其中x表示国内生产总值，y表示出口总额。试建立一元线性回归函数。
1978-1998年国内生产总值x与出口总额y的数据资料
年份
x
y
年份
x
y
1978
3624.1
134.8
1989
16917.8
1470
1979
4038.2
139.7
1990
18598.4
1766.7
1980
4517.8
167.6
1991
21662.5
1956
1981
4860.3
211.7
1992
26651.9
2985.8
1982
5301.8
271.2
1993
34560.5
3827.1
1983
5957.4
367.6
1994
46670
4676.3
1984
7206.7
413.8
1995
57494.9
5284.8
1985
8989.1
438.3
1996
66850.5
10421.8
1986
10201.4
580.5
1997
73142.7
12451.8
1987
11954.5
808.9
1998
78017.8
15231.7
1988
14922.3
1082.1

（1）用OLS 方法求模型的参数估计
（2）请用图示法和DW检验自相关
（3）请利用对数线性回归修正自相关
7.第七题
下表给出了美国1958-1969年间每小时收入指数的年变化率（y）和失业率（x）。请回答以下问题：
美国1958-1969年间每小时收入指数的年变化率（y）和失业率(x)
年份
y
x
年份
y
x
1958
4.2
6.8
1964
2.8
5.2
1959
3.5
5.5
1965
3.6
4.5
1960
3.4
5.5
1966
4.3
3.8
1961
3
6.7
1967
5
3.8
1962
3.4
5.5
1968
6.1
3.6
1963
2.8
5.7
1969
6.7
3.5

（1）估计模型中的参数
（2）上述模型是否存在一阶自相关？如果存在，是正自相关还是负自相关？
（3）如果自在自相关，请用DW的估计值估计自相关系数。
（4）利用广义差分法重新估计上述模型。自相关问题还存在吗？
8.第八题
地区1978-1998年国内生产总值与出口总额的数据资料如表所示。其中x表示国内生产总值，y表示出口总额。试建立一元线性回归函数，并判断是否存在一阶自相关，如果存在，选择适当的方法加以消除。
1978-1998年国内生产总值x与出口总额y的数据资料
年份
x
y
年份
x
y
1978
3624.1
134.8
1989
16917.8
1470
1979
4038.2
139.7
1990
18598.4
1766.7
1980
4517.8
167.6
1991
21662.5
1956
1981
4860.3
211.7
1992
26651.9
2985.8
1982
5301.8
271.2
1993
34560.5
3827.1
1983
5957.4
367.6
1994
46670
4676.3
1984
7206.7
413.8
1995
57494.9
5284.8
1985
8989.1
438.3
1996
66850.5
10421.8
1986
10201.4
580.5
1997
73142.7
12451.8
1987
11954.5
808.9
1998
78017.8
15231.7
1988
14922.3
1082.1

（三）多重共线性的检验与修正
9.第九题
分析我国居民家庭电力消耗量（单位：千瓦时）与可支配收入（19878=100）及居住面积（单位：平方米）的关系，以预测居民家庭对电力的需求量。
我国居民家庭电力消耗量（单位：千瓦小时）与可支配收入（1978=100）及居住面积统计资料
年份
年人均家庭电力消耗量（y）
人均居住面积（x1）
年人均可支配收入指数（x2）
1985
21.2
12.45
243.17
1986
23.2
13.02
254.28
1987
26.4
13.49
265.39
1988
31.2
13.94
277.61
1989
35.3
14.42
273.49
1990
42.4
14.87
281.33
1991
46.9
15.44
289.71
1992
54.6
15.64
307.66
1993
61.2
16.99
321.07
1994
72.7
16.65
339.33
1995
83.5
17.25
356.58
1996
93.1
17.82
383.95
1997
101.8
18.33
399.85
（1）本模型是否需要做多重共线性的检验？
（2）请至少用两种方法检验是否存在多重共线性。
（3）请用逐步回归法消除多重共线性。
10.第十题
通过分析我国改革开放以来钢材供应量的历史资料，可以建立一个单一方程模型。根据理论及对现实情况的认识，影响我国钢材供应量y（万吨）的主要因素有生铁产量x1，原煤产量x2，电力产量x3，固定资产投资x4。国内生产总值x5和铁路运输量x6。数据见下表：
我国钢材供应量资料
年份
y
x1
x2
x3
x4
x5
x6
1978
2208
3479
6.18
2566
668.72
3642.1
110119
1979
2497
3673
6.35
2820
699.36
4.38.2
111893
1980
2716
3802
6.2
3006
746.9
4517.8
111279
1981
2670
3417
6.22
3093
638.2
4862.4
107673
1982
2920
3551
6.66
3277
805.9
5294.7
111532
1983
3072
3738
7.15
3514
885.26
5934.5
1118784
1984
3372
4001
7.89
3770
1052.43
7171
124074
1985
3693
4384
8.72
4107
1523.51
8964
130708
1986
4058
5064
8.94
4495
1795.32
10202.2
135636
1987
4386
5503
9.28
4773
2010.69
11962.5
140653
1988
4689
5943
9.8
5452
2554.86
14928.3
144948
1989
4859
6159
10.54
5848
2340.52
16909.2
151489
1990
5153
6635
10.8
6212
2534
18547.9
150681
1991
5638
6765
10.87
6775
3139
21617.8
152893
1992
6697
8094
11.16
7539
4473
26638.1
157627
1993
7716
8956
11.5
8395
6811.35
34634.4
162663
1994
8428
9261
12.4
9281
9355.35
46759.4
163093
1995
8979
9535
13.6
10070
10702.97
58478.1
165855
1996
9338
10124
13.97
10813
12185.79
67884.6
168803
1997
9978
10894
13.73
11355
13838.96
74772.4
169734
估计方程、检验多重共线性并修正。
11.第十一题
某公司经理试图建立识别对管理有利的个人能力模型，他选取了15名新近提拔的职员，作一系列测试，确定他们的交易能力（）、与其他人联系的能力（）及决策能力（）。每名职员的工作情况（y）依次对上述三个变量作回归，原始数据如下表：

y
x1
x2
x3
1
80
50
72
18
2
75
51
74
19
3
84
42
79
22
4
62
42
71
17
5
92
59
85
25
6
75
45
73
17
7
63
48
75
16
8
69
39
73
19
9
68
40
71
20
10
87
55
80
30
11
92
48
83
33
12
82
45
80
20
13
74
45
75
18
14
80
61
75
20
15
62
59
70
15
请回答以下问题：
（1）建立回归模型，并进行回归分析
（2）模型是否显著？
（3）计算每个的方差膨胀因子，并判断是否存在多重共线性？
12.第十二题
下表给出了美国1971-1986年间的年数据。

年份
y
x1
x2
x3
x4
x5
1978
11164
153.8
195.3
1551.2
7.78
96048
1979
10559
166
217.7
1729.3
10.25
98824
1980
8979
179.3
247
1918
11.28
99303
1981
8535
190.2
272.3
2127.6
13.73
100397
1982
7980
197.6
286.6
2261.4
11.2
99526
1983
9179
202.6
297.4
2428.1
8.69
100834
1984
10394
208.5
307.6
2670.6
9.65
105005
1985
11039
215.2
318.5
2841.1
7.75
107150
1986
11450
224.4
323.4
3022.1
6.31
109597
其中，y为售出新客车的数量（千辆）；为新车，消费者价格指数，1967=100；为所有物品所有居民的消费者价格指数，1967=100；为个人可支配收入（PDI，10亿美元）；为利率；为城市就业劳动力（千人）。

考虑下面的客车需求函数：

（1）用OLS法估计样本回归方程
（2）如果模型存在多重共线性，试估计各辅助回归方程，并找出哪些变量是高度共线性的。
（3）如果模型存在多重共线性，你会剔除哪一个变量，为什么？
（4）在剔除一个或多个解释变量之后，最终的客车需求函数是什么？这个模型在哪些方面好于包括所有解释变量的原始模型？
（5）你认为还有哪些变量可以更好的解释美国的汽车需求？
（四）分布滞后模型
13.第十三题
下表给出了某地区消费总额（y,单位：亿元）和货币收入总额（x,单位：亿元）的年度资料，试分析消费同收入之间的关系。
某地区消费总额y与货币收入总额x的年度资料
年份
x
y
年份
x
y
1966
103.169
91.158
1981
215.539
204.75
1967
115.07
109.1
1982
220.391
218.666
1968
132.21
119.187
1983
235.483
227.425
1969
156.574
143.908
1984
280.975
229.86
1970
166.091
155.192
1985
292.339
244.23
1971
155.099
148.673
1986
278.116
258.363
1972
138.175
151.288
1987
292.654
275.248
1973
146.936
148.1
1988
341.442
299.277
1974
157.7
156.777
1989
401.141
345.47
1975
179.797
168.475
1990
458.567
406.119
1976
195.779
174.737
1991
500.915
462.223
1977
194.858
182.802
1992
450.939
492.662
1978
189.179
180.13
1993
626.709
539.046
1979
199.963
190.444
1994
783.953
617.568
1980
205.717
196.9
1995
890.637
727.397
14.第十四题
下表给出了美国1970-1987年间个人消费支出（C）与个人可支配收入（I）的数据（单位：10亿美元，1982年为基期）

美国个人消费支出C与个人可支配收入I的数据

年份
C
I
年份
C
I
1970
1492
1668.1
1979
2004.4
2212.6
1971
1538.8
1728.4
1980
2004.4
2214.3
1972
1621.9
1797.4
1981
2024.2
2248.6
1973
1689.6
1916.3
1982
2050.7
2261.5
1974
1674
1896.6
1983
2146
2331.9
1975
1711.9
1931.7
1984
2249.3
2469.8
1976
1803.9
2001
1985
2354.8
2542.8
1977
1883.8
2066.6
1986
2455.2
2640.9
1978
1961
2167.4
1987
2521
2686.3
（1）考虑以下模型：和.
请回答以下两个问题：估计以上两个模型；估计边际消费倾向。
（2）考虑以下模型：和.
请回答以下问题：（1）估计以上两个模型；（2）估计个人消费支出对个人可支配收入的弹性系数。
（五）时间序列分析
15.第十五题
请判断下表中的私人消费和个人可支配收入序列是否平稳（要求：运用三种方法，即散点图、自相关函数、ADF检验）
某国私人消费和个人可支配收入（1970年不变价格，百万美元）
年份
私人消费
个人可支配收入
年份
私人消费
个人可支配收入
1960
107808
117179.2
1978
310640
390188.5
1961
115147
127598.9
1979
318817
406857.2
1962
120050
135007.1
1980
319341
401942.8
1963
126115
142128.3
1981
325851
419669.1
1964
137192
159648.7
1982
338507
421715.6
1965
147707
172755.9
1983
339425
417930.3
1966
157687
182365.5
1984
345194
434695.7
1967
167528
195611
1985
358671
456567.2
1968
179025
204470
1986
361026
439654.1
1969
190089
222637.5
1987
365473
438453.5
1970
206813
246819
1988
378488
476344.7
1971
217212
269248.9
1989
394942
492334.4
1972
232312
297266
1990
403194
495939.2
1973
250057
335521.7
1991
412458
513173
1974
251650
330231.1
1992
420028
502520.1
1975
266884
327521.3
1993
420585
523066.1
1976
281066
350427.4
1994
426893
520727.5
1977
293928
366730
1995
433723
518406.9
16.第十六题
在我国城乡居民储蓄年底余额y与国国内生产总值x序列之间进行协整检验。
我国城乡居民储蓄存款年底余额y与GDP指数x统计资料
年份
y
x
年份
y
x
1978
210.6
100
1989
5146.9
271.3
1979
281
107.6
1990
7034.2
281.7
1980
399.5
116
1991
9107
307.6
1981
523.7
122.1
1992
11545.4
351.4
1982
675.4
133.1
1993
14762.39
398.8
1983
892.5
147.6
1994
21518.8
449.3
1984
1214.7
170
1995
29662.25
496.5
1985
1622.6
192.9
1996
38520.84
544.1
1986
2237.6
210
1997
46279.8
582
1987
3073.3
234.3
1998
52407.47
638.2
1988
3801.5
260.7

17.第十七题
利用下表的数据，对某国私人消费和个人可支配收入进行协整检验。
某国私人消费和个人可支配收入（1970年不变价格，百万美元）
年份
私人消费
个人可支配收入
年份
私人消费
个人可支配收入
1960
107808
117179.2
1978
310640
390188.5
1961
115147
127598.9
1979
318817
406857.2
1962
120050
135007.1
1980
319341
401942.8
1963
126115
142128.3
1981
325851
419669.1
1964
137192
159648.7
1982
338507
421715.6
1965
147707
172755.9
1983
339425
417930.3
1966
157687
182365.5
1984
345194
434695.7
1967
167528
195611
1985
358671
456567.2
1968
179025
204470
1986
361026
439654.1
1969
190089
222637.5
1987
365473
438453.5
1970
206813
246819
1988
378488
476344.7
1971
217212
269248.9
1989
394942
492334.4
1972
232312
297266
1990
403194
495939.2
1973
250057
335521.7
1991
412458
513173
1974
251650
330231.1
1992
420028
502520.1
1975
266884
327521.3
1993
420585
523066.1
1976
281066
350427.4
1994
426893
520727.5
1977
293928
366730
1995
433723
518406.9
18.第十八题
下表是中国1984-1999年国内生产总值（GDP，单位：亿元）和外国直接投资实际利用额（FDI，单位：亿美元）。试利用Eviews软件，对国内生产总值（GDP）和外国直接投资（FDI）进行单位根检验；对国内生产总值和外国直接投资因果关系进行检验；对国内生产总值和外国直接投资的VAR模型进行估计。

中国1984-1999年GDP与FDI
年份
GDP
FDI
年份
GDP