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

122两种商品，数量分别为X和Y。函数为y(4x).

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 a b c d e f g

1.根据此表画出当效用为120时，小牛的无差异曲线。

1

黑轮X 47 50 60 78 100 120 135 香肠Y 1100 800 400 200 100 50 30 效用总额 120 120 120 120 120 120 120 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 a b c D E F G K数量 22 18 12 7 4 2 1 L数量 2 3 7 13 25 40 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

2

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Qf(L,K),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：

y0.0532x41.8136x318.339x216.275x16.097

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 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 婴儿 14.27 18.83 16.23 14.97 16.65 16.18 16.15 13.98 13.98 13.98 13.98 孕产妇 0.32 0.37 0.34 0.3 0.3 0.31 0.27 0.26 0.29 0.1 0.23

3

线图100死亡率（1/千）10婴儿孕产妇1019911993199519971999年份

（二）雷达图 指标 治疗有效率％ 重患收治率％ 医疗制度执行率％ 护理制度执行率％ 膳食供应优良率％ 病床使用率％ 医院1 88.1 15.4 74.7 54.7 41.3 95.0 雷达图医院2 93.6 9.5 61.9 27.4 34.0 .4 2001医院3 94.0 3.1 50.0 20.0 20.0 95.6 治疗有效率％100.0病床使用率％50.00.0膳食供应优良率％护理制度执行率％医疗制度执行率％重患收治率％医院1医院2医院3

4

（三）气泡图

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 190体重 3 8 15 16 20 25 32 32 41 2 10 16 16 25 25 25 25 25 气泡图身高 51 77 94 105 114 130 140 144 153 51 76 99 105 123 124 141 143 157 表面积 0.185 0.3934 0.6075 0.6875 0.47433 0.9028 1.0584 1.0822 1.2627 0.1928 0.3846 0.11 0.07 0.8562 1.0283 1.0295 1.1282 1.3475 160身高（cm）130系列110070体重（kg）4001020304050

5

（四）饼图

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

男饼图19.9%52.3%27.8%分化型癌低分化腺癌未分化型

（五）百分条图

人员分类 老 中 青 阳性率％ 50.28 41.23 30.1 强阳性率％ 12.65 5.87 2.01 其它％ 37.63 35.36 28.09 6

其它％强阳性率％60阳性率％40200老中人员分类青

（六）百分条图

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

地区

甲 乙 丙

10080接种率6040200甲乙丙卡介苗脊灰炎苗百白破苗麻疹疫苗

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。

7

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 食品加工业 食品制造业 饮料制造业 烟草加工业 纺织业 服装制品业 皮革羽绒制品 木材加工业 家具制造业 造纸及纸制品 印刷业 文教体育用品 石油加工业 化学原料制品 医药制造业

销售利润y

187.25 111.42 205.42 183.87 316.79 157.7 81.7 35.67 31.06 134.4 90.12 54.4 194.45 502.61 238.71

销售收入x 3180.44 1119.88 14. 1328.59 3862.9 1779.1 1081.77 443.74 226.78 1124.94 499.83 504.44 2363.8 4195.22 12.1

8

化学纤维制造业 橡胶制品业 塑料制品业 非金属矿制品 黑色金属冶炼 有色金属冶炼 金属制品业 普通机械制造 专用设备制造 交通运精设备 电子机械制造 电子通讯设备 仪器仪表设备

81.57 77.84 144.34 339.26 367.47 144.29 201.42 354.69 238.16 511.94 409.83 508.15 72.46

779.46 692.08 1345 2866.14 3868.28 1535.16 1948.12 2351.68 1714.73 4011.53 3286.15 4499.19 663.68

（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

地区

x

y

区 新

甘肃

4009.61

159.6

疆 河

山西 宁夏

x y

5000.79 212.3

4098.73 4112.41

137.11 231.51

9

北 四

5084. 5127.08

270.09 212.46

川 山

吉林

4206.

172.65

东 广

河南

4219.42

193.65

西 湖

陕西

4220.24

191.76

南 重

青海

4240.13

197.04

庆 江

江西

4251.42

176.39

苏 云

黑龙江

4268.5

185.78

南 福

内蒙古

4353.02

206.91

建 天

贵州

4565.39

227.71

津 浙

辽宁

4617.24

201.87

江 北

安徽

4770.47

237.16

京 上

湖北

4826.36

214.37

海 广

海南

4852.87

265.98

东

8839.68

0.56

8773.1

384.49

8471.98

369.54

7836.76

388.79

7110.54

258.56

85.63

346.75

6042.78

266.48

6017.85

255.65

5466.57

337.83

5434.26

255.79

5412.24

252.37

5380.08

255.53

（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）

10

3.第三题

试根据下表数据估计家庭消费函数。

家庭序号 20个家庭的年收入和消费支出资料 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 2 32.2 31.2 12 34.5 3 36.6 31.8 13 38 4 12.1 12.1 14 14.1 5 42.3 40.7 15 16.4 6 6.2 6.1 16 24.1 7 44.2 38.6 17 30.1 8 26.1 25.5 18 28.3 9 10.3 10.3 19 18.2 10

40.2

38.8

20

20.1

（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

R&D费用支

行业 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 494.7 208.3 225.9 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 45.7

食品 509.2 70761.6 5036.4

11

8 33.1 33.5 13.1 14.8 21.6 29.3 25 17.9 19.8

卫生保健 宇航 消费者用品 电器与电子产品

化工产品 五金 办公设备与计算

机 燃料 汽车

6620.1 3918.6 1595.3 6107.5 4454.1 3163.8 13210.7 1703.8 9528.2

80552.8 13869.9 95294 4487.8 101314.1 10278.9 116141.3 8787.3 122315.7 138.8 1419.6 9761.4 175025.8 19774.5 230614.5 22626.6 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 1978 1979 1980 1981 1982 1983

y 210.6 281 399.5 523.7 675.4 2.5

x 100 107.6 116 122.1 133.1 147.6

年份 19 1990 1991 1992 1993 1994

y 5146.9 7034.2 9107 11545.4 14762.39 21518.8

x 271.3 281.7 307.6 351.4 398.8 449.3

12

1984 1985 1986 1987 1988

1214.7 1622.6 2237.6 3073.3 3801.5

170 192.9 210 234.3 260.7

1995 1996 1997 1998

29662.25 38520.84 46279.8 52407.47

496.5 544.1 582 638.2

（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 1978 1979 1980 1981 1982 1983 198

5957.4 7206.7

367.6 413.8

5301.8

271.2

4860.3

211.7

4517.8

167.6

4038.2

139.7

3624.1

134.8

x

y

年份 19 1990 1991 1992 1993 1994 199

46670 57494.9

4676.3 5284.8

34560.5

3827.1

26651.9

2985.8

21662.5

1956

18598.4

1766.7

16917.8

1470

x

y

13

4 1985 1986 1987 1988

14922.3

1082.1

11954.5

808.9

10201.4

580.5

.1

438.3

5 1996 1997 1998

78017.8

15231.7

73142.7

12451.8

66850.5

10421.8

（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 1958 1959 1960 1961 1962

3 3.4 y 4.2 3.5 3.4

x 6.8 5.5 5.5 6.7 5.5

1968 1967

5 6.1

3.6 3.8

1966 1965 19 年份

y 2.8 3.6 4.3

3.8 4.5 5.2 x

14

1963

2.8

5.7

1969

6.7

3.5

（1）估计模型ytb0b11ut中的参数b0，b1. xt（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 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984

7206.7

413.8

5957.4

367.6

5301.8

271.2

4860.3

211.7

4517.8

167.6

4038.2

139.7

3624.1

134.8

x

y

年份 19 1990 1991 1992 1993 1994 1995

57494.9

5284.8

46670

4676.3

34560.5

3827.1

26651.9

2985.8

21662.5

1956

18598.4

1766.7

16917.8

1470

x

y

15

1985 1986 1987 1988

14922.3

1082.1

11954.5

808.9

10201.4

580.5

.1

438.3

1996 1997 1998

78017.8

15231.7

73142.7

12451.8

66850.5

10421.8

（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 1985 1986 1987 1988 19 1990

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）

21.2 12.45 243.17

23.2 13.02 254.28

26.4 13.49 265.39

31.2 13.94 277.61

35.3 14.42 273.49

42.4

16

14.87 281.33

1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997

101.8

18.33

399.85

93.1

17.82

383.95

83.5

17.25

356.58

72.7

16.65

339.33

61.2

16.99

321.07

54.6

15.

307.66

46.9

15.44

2.71

（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 1978 1979 1980 1981

y 2208 2497 2716 2670 x1 3479 3673 3802 3417

x2 6.18 6.35 6.2 6.22 x3 2566 2820 3006 3093

17

x4 668.72 699.36 746.9 638.2 x5 32.1 4.38.2 4517.8 4862.4 x6 110119 1113 111279 107673

1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 19 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 2920 3072 3372 3693 4058 4386 46 4859 5153 5638 6697 7716 8428 79 9338 9978 3551 3738 4001 4384 50 5503 5943 6159 6635 6765 8094 56 9261 9535 10124 104

6.66 7.15 7. 8.72 8.94 9.28 9.8 10.54 10.8 10.87 11.16 11.5 12.4 13.6 13.97 13.73 3277 3514 3770 4107 4495 4773 5452 5848 6212 6775 7539 8395 9281 10070 10813 11355

805.9 885.26 1052.43 1523.51 1795.32 2010.69 2554.86 2340.52 2534 3139 4473 6811.35 9355.35 10702.97 12185.79 13838.96

5294.7 5934.5 7171 10202.2 11962.5 14928.3 16909.2 18547.9 21617.8 26638.1 34634.4 46759.4 58478.1 67884.6 74772.4 111532 1118784 124074 130708 135636 140653 144948 1514 150681 1523 157627 162663 163093 165855 168803 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（x1）、与其他人联系的能力（x2）及决策能力（x3）。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

18

x2 x3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

请回答以下问题：

80 75 84 62 92 75 63 69 68 87 92 82 74 80 62 50 51 42 42 59 45 48 39 40 55 48 45 45 61 59 72 74 79 71 85 73 75 73 71 80 83 80 75 75 70 18 19 22 17 25 17 16 19 20 30 33 20 18 20 15

（1）建立回归模型ytb0b1x1tb2x2tb3x3tut，并进行回归分析 （2）模型是否显著？

（3）计算每个bi的方差膨胀因子VIFi，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 1978 111 153.8 195.3 1551.2 1979 10559 166 217.7 1729.3 1980 79 179.3 247 1918 1981 8535 190.2 272.3 2127.6 1982 7980 197.6 286.6 2261.4 1983 9179 202.6 297.4 2428.1 1984 10394 208.5 307.6 2670.6 1985 11039 215.2 318.5 2841.1 1986 11450 224.4 323.4 3022.1

x4

7.78 10.25 11.28 13.73 11.2 8.69 9.65 7.75 6.31 x5 96048 98824 99303 100397 99526 100834 105005 107150 109597

x1为新车，其中，y为售出新客车的数量（千辆）；消费者价格指数，1967=100；

x2为所有物品所有居民的消费者价格指数，1967=100；x3为个人可支配收入

（PDI，10亿美元）；x4为利率；x5为城市就业劳动力（千人）。

19

考虑下面的客车需求函数：

lnytb0b1lnx1tb2lnx2tb3lnx3tb4lnx4tb5lnx5tut

（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 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978

x 103.169 115.07 132.21 156.574 166.091 155.099 138.175 146.936 157.7 179.797 195.779 194.858 1.179

y 91.158 109.1 119.187 143.908 155.192 148.673 151.288 148.1 156.777 168.475 174.737 182.802 180.13

20

年份 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 19 1990 1991 1992 1993

x 215.539 220.391 235.483 280.975 292.339 278.116 292.654 341.442 401.141 458.567 500.915 450.939 626.709

y 204.75 218.666 227.425 229.86 244.23 258.363 275.248 299.277 345.47 406.119 462.223 492.662 539.046

1979 1980 14.第十四题

199.963 205.717

190.444 196.9

1994 1995

783.953 0.637

617.568 727.397

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

年份

C

I

份 C

19

1970

1492

1668.1

79 2004.4 19

1971

1538.8

1728.4

80 2004.4 19

1972

1621.9

1797.4

81 2024.2 19

1973

16.6

1916.3

82 2050.7 19

1974

1674

16.6

83 2146 19

1975

1711.9

1931.7

84 2249.3 19

1976

1803.9

2001

85 2354.8 19

1977

1883.8

2066.6

86 2455.2 19

1978

1961

2167.4

87

2521 （1）考虑以下模型：Cta1a2Itut和Ctb1b2Itb3Ct1ut. 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。

21

I 2212.6 2214.3 2248.6 2261.5 2331.9 2469.8 2542.8 20.9 2686.3

（2）考虑以下模型：lnCta1a2lnItut和lnCtb1b2lnItb3lnCt1ut. 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）

个人可年私人

年份 私人消费 支配收入 份 消费 1960 107808 117179.2 1978 3100 1961 115147 127598.9 1979 318817 1962 120050 135007.1 1980 319341 1963 126115 142128.3 1981 325851 19 137192 1598.7 1982 338507 1965 147707 172755.9 1983 339425 1966 157687 182365.5 1984 345194 1967 167528 195611 1985 358671 1968 179025 204470 1986 361026 1969 1900 222637.5 1987 365473 1970 206813 246819 1988 378488 1971 217212 269248.9 19 394942 1972 232312 297266 1990 403194 1973 250057 335521.7 1991 412458 1974 251650 330231.1 1992 420028 1975 266884 327521.3 1993 420585 1976 281066 350427.4 1994 4263 1977 293928 366730 1995 433723

个人可支配收

入 390188.5 406857.2 401942.8 419669.1 421715.6 417930.3 434695.7 456567.2 439654.1 438453.5 476344.7 492334.4 495939.2 513173 502520.1 523066.1 520727.5 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 19 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

22

1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 17.第十七题

675.4 2.5 1214.7 1622.6 2237.6 3073.3 3801.5 133.1 147.6 170 192.9 210 234.3 260.7 1993 1994 1995 1996 1997 1998 14762.39 398.8 21518.8 449.3 29662.25 496.5 38520.84 544.1 46279.8 582 52407.47 638.2

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）

个人可年私人

年份 私人消费 支配收入 份 消费 1960 107808 117179.2 1978 3100 1961 115147 127598.9 1979 318817 1962 120050 135007.1 1980 319341 1963 126115 142128.3 1981 325851 19 137192 1598.7 1982 338507 1965 147707 172755.9 1983 339425 1966 157687 182365.5 1984 345194 1967 167528 195611 1985 358671 1968 179025 204470 1986 361026 1969 1900 222637.5 1987 365473 1970 206813 246819 1988 378488 1971 217212 269248.9 19 394942 1972 232312 297266 1990 403194 1973 250057 335521.7 1991 412458 1974 251650 330231.1 1992 420028 1975 266884 327521.3 1993 420585 1976 281066 350427.4 1994 4263 1977 293928 366730 1995 433723

个人可支配收

入 390188.5 406857.2 401942.8 419669.1 421715.6 417930.3 434695.7 456567.2 439654.1 438453.5 476344.7 492334.4 495939.2 513173 502520.1 523066.1 520727.5 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。

年份

1984 1985

中国1984-1999年GDP与FDI GDP FDI 年份 GDP 7171 12.58 1992 26638.1 .4 16.61 1993 34634.4

23

FDI

110.7 275.15

1986 1987 1988 19 1990 1991

10202.2 11962.5 14928.3 16909.2 18547.9 21617.8 18.74 23.14 31.94 33.93 34.87 43.66 1994 1995 1996 1997 1998 1999 46759.4 58478.1 67884.6 74462.6 78345.2 82067.5 337.67 375.21 417.25 452.57 454.63 403.98

24