计量经济学试题

1、计量经济学试题 一.判断题：1 .违背基本架设的计量经济学模型是不可估计的。X2. 只有满足基本假设的计量经济学模型的普通最小二乘参数估计量才具有无偏性和有效性V3要使得计量经济学模型拟合得好 ,就必须增加解释变量。 X4在拟合优度检验中，拟合优度高，则解释变量对被解释变量的解释程度就高，可以推测模型总体线性关系成立；反之亦然。X5样本容量 N 越小，残差平方和 RSS 就越小，模型拟合优度越好。 X6当计量经济学模型出现异方差性，其普通最小二乘法参数估计量仍具有无偏性，但不具有有效性。V7实际问题中的多重共线性不是自变量之间存在理论上或实际上的线性关系造成的，而是由于所收集的数据之间存在近似

2、的线性关系所致。V8模型的拟合优度不是判断模型质量的唯一标准，为了追求模型的经济意义，可以牺牲一点拟合优度。V9如果给定解释变量值，根据模型就可以得到被解释变量的预测值。X10异方差问题中，随机误差项的方差与解释变量观测值之间都是有规律可循的。X二 . 名词解释1 ：普通最小二乘法为使被解释变量的估计值与观测值在总体上最为接近使 Q= 最小，从而求出参数估计量的方法，即之。2：总平方和、回归平方和、残差平方和的定义TSS度量Y自身的差异程度，称为总平方和。TSS除以自由度n-1=因变量的方差，度量因变量自身的变化。RSS度量因变量Y的拟合值自身的差异程度，称为回归平方和。RSS除以自由度（自变

3、量个数-1）=回归方差，度量由自变量的变化引起的因变量变化部分。ESS度量实际值与拟合值之间的差异程度，称为残差平方和。RSS除以自由度（n-自变量个数-1）=残差（误差）方差，度量由非自变量的变化引起的因变量变化部分。3： 计量经济学计量经济学是以经济理论为指导，以事实为依据， 以数学和统计学为方法，以电脑技术为工具，从事经济关系与经济活动数量规律的研究，并以建立和应用经济计量模型为核 心的一门经济学科。而且必须指出，这些经济计量模型是具有随机性特征的。4：最小样本容量即从最小二乘原理和最大似然原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限。即样本容量必须不少于模型中解释

4、变量的数目（包扩常数项） ，即之。5：序列相关性模型的随机误差项违背了相互独立的基本假设的情况，称之。三.简答1 ：随机扰动项产生的原因（1）客观现象的随机性。引入 e的根本原因，乃是经济活动是人类参与的，因此不可能像科学实验那样精确。（2）此外还有社会环境和自然环境的随机性。（3） 模型省略了变量。被省略的变量包含在随机扰动项e中。（4）测量与归并误差。测量误差致使观察值不等于实际值，汇总也存在误差。（ 5）数学模型形式设定造成的误差。由于认识不足或者简化，将非线性设定成线性模型。 经济计量模型的随机性，正是为什么要采用数理统计方法的原因。2：采用普通最小二乘法，已经保证了模型最好地拟合样本

5、观测值，为何还要进行拟合优度检验？ 答：普通最小二乘法所保证的最好拟合，是同一个问题内部的比较，拟合优度检验结果所表示的优劣是不同问题之间的比较。两个同样满足最小二乘原则的模型，对样本观测 值的拟合程度不一定相同。3:针对普通最小二乘法，线性回归摸型的基本假设答：（ 1）解释变量是确定性变量，而且解释变量之间不相关。（2）随机误差项具有 0均值且同方差。（3）随机误差项在不同样本点之间独立，不存在序列相关。（ 4）随机误差项与解释变量之间不相关。（ 5）随机误差项服从 0均值且同方差的正态分布。四 .建立模型和 EVIEWS 输出结果识别题材料：为证明刻卜勒行星运行第三定律，把地球与太阳的距离

6、定为1个单位。地球绕太阳公转一周的时间为1个单位（年） 。那么太阳系 9 个行星与太阳的距离（D）和绕太2 1 F远大于F0.05 (2,10),故拒绝H0,认为总体参数 不全为等于0,资本形成额X1和货物和服务净出口 X2对国民生产总值 Y的影响显著。2 1 F远大于F0.05 (2,10),故拒绝H0,认为总体参数 不全为等于0,资本形成额X1和货物和服务净出口 X2对国民生产总值 Y的影响显著。阳各公转一周所需时间（T）的数据如下:obs水星金星地球火星木星土星天王星海王星冥王星DISTANCE0.3870.72311.525.2 9.5419.230.139.5Time0.240.61

7、511.8811.929.584 165248D30.0570.37713.512140.6868.370782727161630T20.0570.37813.534141.6870.270562722561504用上述数据建立计量模型并使用EVIEWS计算输出结果如下问题：根据 EVIEWS 计算输出结果回答下列问题1EVIEWS 计算选用的解释变量是 2EVIEWS 计算选用的被解释变量是 3建立的回归模型方程是 4回归模型的拟合优度为 5回归函数的标准差为 6回归参数估计值的样本标准差为 7回归参数估计值的 t 统计量值为 8 残差平方和为 9被解释变量的平均数为 10被解释变量的标准差

8、为 答案如下:1Log(distance)2Log(time)3Log(distance)=1.500033 Log(time)+u40.99999950.00218560.00033474492.20283.82e-0592.181016102.587182五.计算题中国）国内生产总值与投资及货物和服务净出口单位:亿元年份国内生产总值（Y)资本形成额（ X1 ）货物和服务净出口（X2)199121280.407517.000617.5000199225863.709636.000275.6000199334500.7014998.00-679.4000199446690.7019260.60

9、634.1000199558510.5023877.00998.5000199668330.4026867.201459.300199774894.2028457.602857.200199879003.3029545.903051.5002 1 F远大于F0.05 (2,10),故拒绝H0,认为总体参数 不全为等于0,资本形成额X1和货物和服务净出口 X2对国民生产总值 Y的影响显著。199982673.1030701.602248.800200089340.9032499.802240.200200198592.9037460.802204.7002002107897.642304.902

10、794.2002003121511.451382.702686.200用上述数据建立计量模型并使用EVIEWS计算输出结果如下Depe ndent Friable: YMethod: Least SquaresDate: 12/19/05 Time: 21:40Sample: 1991 2003In cluded observati on s: 13VariableCoefficie ntStd. Error t-StatisticProb.C3871.8052235.2631.7321470.1139X12.1779160.12069218.045270.0000X24.0519801.28

11、24023.1596800.0102R-squared 0.991494Mean depe nde nt var 69929.98Adjusted R-squared0.989793S.D.dependent var31367.13S.E. of regressi on3168.980Akaike info criteri on19.15938Sum squared resid1.00E+08Schwarz criteri on19.28975Log likelihood-121.5360F-statistic582.8439Durb in-Wats on stat0.926720Prob(F

12、-statistic)0.0000001建立投资与净出口与国民生产总值的二元线性回归方程并进行估计，并解释斜率系数的经济意义。 解：建立Y与X?、X?之间的线性回归模型：Y =+ X1 + X2+ ei根据普通最小二乘法参数估计有故所求回归方程为Y = 3871.805 + 2.177916 X1 + 4.051980X2X1的系数B 1=2.177916表明，如果其他变量保持不变，为使国民生产总值增加一亿元投资需增加2.18亿元，净出口增加4.05亿元也能使国民生产总值增加一亿元。2. 对偏回归系数及所建立的回归模型进行检验，显著性水平a =0.05解：假设H0 : , H1 :。在H0成立

13、的条件下检验统计量 t (n-k-1)t (n-k-1)0.1206921.282402其中Cii是对角线的值。，为残差平方和。所以：=18.04527=3.1596802 1、给定a =0.05.。从上面结果看出t?、t?的绝对值均大于2.2281,故拒绝H0,认为 均显著不等于0 , X1、X2对Y的影响均显著。3. 估计可决系数，以显著性水平a =0.05对方程整体显著性进行检验，并估计校正可决系数，说明其含义。解： R 2= =0.9914942 不全为 0。|1 、 |,2 =0。H1 : 1 =- 假设H0 :检验统计量F= 582.8439给定 a =0.05.得分阅卷人:、单项

14、选择（2分X 15=30分）1 下面属于截面数据的是（）A. 1991-2003年各年某地区20个乡镇的平均工业产值B. 1991-2003年各县某地区20个乡镇的各镇工业产值C. 某年某地区20个乡镇工业产值合计数D. 某年某地区20个乡镇各镇的工业产值2. 相关关系是指（）A .变量间的非独立关系B .变量间的独立关系C.变量间不确定的依存关系 D .变量间的函数关系3. 设样本回归模型Y =氐+瞅，则普通最小二乘法确定的冈的公式中，错误的是（）窗!：（XiX）（yY） A.、（Xi-X）2? n' XiY -' XY ?二B.? n' XiYi -nXYC.ZXi

15、2-nX2?1D.' Xi yiXi24. 用普通最小二乘法估计经典线性模型Y = 01Xi,则样本回归线通过点2 1 F远大于F0.05 (2,10),故拒绝H0,认为总体参数 不全为等于0,资本形成额X1和货物和服务净出口 X2对国民生产总值 Y的影响显著。2 1 F远大于F0.05 (2,10),故拒绝H0,认为总体参数 不全为等于0,资本形成额X1和货物和服务净出口 X2对国民生产总值 Y的影响显著。（）A. （X,Y）B. （X,Y）C.（X,Y）D. （X,Y）0.81，则解释变量与被解释变量间的线5. 已知某一直线回归方程的判定系数为B . 0.9性相关系数可能为（）0.

16、812 1 F远大于F0.05 (2,10),故拒绝H0,认为总体参数 不全为等于0,资本形成额X1和货物和服务净出口 X2对国民生产总值 Y的影响显著。C. 0.8D. 0.4056. 对于丫=氏+取和+ ?2X2i + +?kXki +e，如原模型满足线性模型的基本假_j定，则在零假设 0下，统计量(其s(?j)是？的标准误差)服从()A t( n-k)b t( n-k_1)C F(k -1,n-k)D F(k, n-k -1)乞(Y?Y)2/k7. 对于Y =氐+翼X1i +叹+恥总8，统计量送(Y /n k1服从()A t(n- k -1)bF (n - k -1, n-1)C F(k

17、 -1,n-k)D F(k, n-k -1)8. 当存在异方差现象是，估计模型参数的适当方法是()A. 加权最小二乘法B.工具变量法C.广义差分法D .使用非样本先验信息9 .根据20个观测值估计的结果，一元线性回归模型的 DW =2.3。在样本容量 n =20，解释变量k =1，显著性水平=0.05时，查得dL =1, du "41,则可以判 断()A. 不存在一阶自相关B.存在正的一阶自相关C.存在负的一阶自相关D .无法确定10 .那些不是多重共线性的解决方法()A .保留重要的解释变量，去掉次要的或可替代的解释变量B. 迭代法C .差分法D.逐步回归法11 在简化式模型中，其

18、解释变量（）A. 都是外生变量C.都是前定变量B. 都是内生变量D.既有内生变量又有外生变量12. 假设某需求函数为Yi八。T，为了考虑“季节”因素（春、夏、秋、冬四个不同的状态），引入 4个虚拟变量建立模型，则模型的（）A .参数估计量将达到最大精度B.参数估计量是有偏估计量C. 参数估计量是非一致偏估计量D.参数将无法估计13. 那种情况下，模型Yi =，的OLS估计量既不具备无偏性，也不 具备一致性（）A. Xi为非随机变量B. Xi为非随机变量，与叫不相关C. Xi为随机变量，与叫高度相关D. Xi为随机变量，但与 叫不相关14. 在结构式模型中，具有统计形式唯一性的结构式方程是（）A

19、 .恰好识别的B.可识别的C. 不可识别的D .过渡识别的15. 对于过渡识别的方程，适宜的单方程估计法是（）A .普通最小二乘法B.间接最小二乘法C.两阶段最小二乘法D .加权最小二乘法得分阅卷人二、计算与证明（5分X3二共15分）1. 某位经理收集了下列的年销售额（丫）和工龄（X ）的数据，试求年销售 额（丫）关于工龄（X ）的线性回归方程（计算保留两位小数）。销售员12345年销售额（丫）8097102103111工龄（X ）134682证明DW.检验统计量的取值范围是 XDW.Z,且当DW.值为2左右时, 模型不存在一阶自相关。3 .残差ei与估计的Yi不相关。得分阅卷人三、简答与分析

20、（5分X 6=30分）1. 简述建立计量经济学模型的主要步骤及要点。2. 什么是工具变量法？作为工具变量的变量应具备哪些条件？3. David将教师工资作为其“生产力”的函数，估计出具有如下系数的回归方程：Si =11155+230Bi +18A +l20Ei +489Di +189Y其中Si为1965-1975年每年某个教授按美元计的工资；Bi为该教授一生中出版书 的数量；A为该教授一生中发表文章的数量；Ei为该教授一生发表的“优秀”文章的数量；Di为该教授自1964年指导的论文数量；Yi为该教授的教龄。请回 答以下问题。（1）系数的符号符合你的预期吗？（2）假设一个教授在授课之余所剩时间仅

21、够用来或者写一本书，或者写两 篇优秀文章，或者指导三篇论文，你将建议哪一个为什么？4. 在对一个含有30个厂商的随机样本作的平均薪金（W）对职工人数（X ）的 回归，得到如下的回归结果：W =7.5 0.009Xi2t:(16.10) R =°.9°(a)(2)V?/Xi =0.008 7.8(1/Xi)(b)t:(14.43)(76.58) R2 =0.99问：（1）从方程（a）到方程（b）研究者做了什么假定？他是否担心过异方差 性？你怎样知道？（2）什么是异方差性？怎样能把这两个模型的参数估计量联系起来？5. 经济理论表明，家庭消费支出(Y)不仅取决于可支配收入(X)，

22、还取决于 个人财富(K)，即有模型：丫 =iX2K；现有io组样本进行回归 分析，得到如下结果：Depe ndent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/15/05 Time: 20:39Sample: 1 10In cluded observati ons: 10VariableCoefficie nt Std. Error t-Statistic Prob.C23.779026.7857353.5042660.00990.4694410.0764156.1432970.0005K0.0040170.0067580.5944220.5709R-s

23、quared0.963885Mean depe ndent var111.0000Adjusted R-squared0.953566S.D. dependent var31.42893S.E. of regressi on6.772490Akaike info criteri on6.906940Sum squared resid321.0663Schwarz criteri on6.997715Log likelihood-31.53470F-statistic93.41143Durb in -Watson stat2.659894Prob(F-statistic)0.000009Depe

24、 ndent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/15/05 Time: 20:44Sample: 1 10In cluded observati ons: 10VariableCoefficie ntStd. Errort-StatisticProb.C24.454556.4138173.8127910.0051X0.5090910.03574314.243170.0000R-squared0.962062Mean depe ndent var111.0000Adjusted R-squared0.957319S.D. dependent var

25、31.42893S.E. of regressi on6.493003Akaike info criteri on6.756184Sum squared resid337.2727Schwarz criteri on6.816701Log likelihood-31.78092F-statistic202.8679Durb in -Watson stat2.680127Prob(F-statistic)0.000001(1) 试写出两次回归的回归方程。(2) 第一个模型中存在明显的什么问题，你是怎么知道的？何谓多重共线性？ 多重共线性的后果有哪些？(3) 比较两个回归模型，哪个更合理，为什么？

26、6. 根据中国19501972年进出口贸易总额yt (单位亿元)与国内生产总值Xt (单位亿元)的数据，估计进出口贸易总额和国内生产总值之间的关系，结果如下：Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 12/01/05 Time: 11:02Sample: 1950 1972Included observations: 23VariableCoefficientStd. Errort-StatisticC0.6826740.2354252.8997515LOG(X)0.5140470.0701897.323777R-squared0

27、.718641Mean dependent var4.596044Adjusted R-squared0.705243S.D. dependent var0.301263S.E. of regression0.163560Akaike info criterion-0.700328Sum squared resid0.561792Schwarz criterion-0.601589Log likelihood10.05377F-statistic53.63771Durbin-Watson stat0.518528Prob(F-statistic)(1) 根据以上结果，写出回归模型。(2) 根据

28、经验分析，该模型是否存在自相关？为什么？(3) 用什么方法可以对该模型进行改进，请简述该修正方法?得分阅卷人:四、综合题(25分)1. 论述经典线性回归模型的基本假定(含数学表达式)，违背基本假定出现的 问题以及相应的检验方法和处理方法。(13分)答：2. 设联立方程模型为：Mt 二-0 SiYt 心2R ；it乂二飞Mt仏 2t其中，M为货币供给量，Y为国内生产总值，R为价格指数(1) 指出模型中的内生变量，外生变量，前定变量。(2) 写出简化式模型，并导出结构式参数与简化式参数之间的关系(3) 根据结构式识别的条件判断模型的识别性。指出ILS、IV、TSLS中哪些可用于原模型两个方程的参数

29、估计。(12 分)河北经贸大学2005-2006年度第一学期试题计量经济学试题（A）答案一、单项选择（2分X 15=30分）：I. D 2. C 3. C 4. A 5. B 6. B 7. D 8. A 9. A 10. BII. C 12. D 13. C 14. B 15. C二、计算与证明（5分X3二共15分）：(1)(1)1.某位经理收集了下列的年销售额（Y ）和工龄（X ）的数据，试求年销售(1)(1)额（丫）关于工龄（X ）的线性回归方程（计算保留两位小数）销售员12345年销售额（丫）8097102103111工龄（X ）13468解：估计样本回归模型丫沁*叹+$的参数,（?,

30、、区-刃）（丫 -Y）、% -X）2(1分)0=丫-（ 1 分）得到线性回归方程如下：丫? = 81.15 3.97Xi（ 3分）2. 证明DW.检验统计量的取值范围是0乞DWY4,且当DW.值为2左右时,模型不存在一阶自相关。证明：展开D.W.统计量：nnn迟2 +迟：一2送玄4DW.=空乞久瓦2i ±(1)nnn2 22Z ei瓦 _L z ei当n较大时，v大致相等，则（1）可以简化为：n一二 ei ei JDW. 2（1 迂 ）:2（1 -门z 2V（3 分）n n 2 n n 2Z 二/无 2 注菇二/瓦 52 = P式中，7Q为一阶自相关模型（5.3.2）的参数估计，如果

31、存在完全一阶正相关，即: 1D.W. ： 0如果存在完全一阶负相关，即'jDW. ： 4如果完全不相关，即心0DW. =2 （2 分）3残差ei与估计的Yi不相关。证明：证残差ei与估计的Y不相关，即证'= °Z eYJZ e（fVf?Xi）= f?送 e +虹 ex：（.（2 分）（i 分）另瓦 eY?=E e（Y?-Y）辽 e?迟e?=龍xe =红x（y -瞰）=瞬迟xy -肾迟x：?八 XiViT x2二 e* =0三、简答与分析5 分 X 6=30 分）：nnnnnn1 简述建立计量经济学模型的主要步骤及要点 经济计量分析工作的主要步骤：。（1） 设定模型。设

32、定模型包括总体设计和个体设计。（1分）（2）获取数据。（1分）（3） 估计参数。主要任务是依据样本数据和随机误差项的统计性质, 选择适当的估计方法，正确确定模型的参数值。（1分）（4） 检验模型。包括统计检验、经济学检验和计量经济学检验。（1分）（5）应用模型。包括运用模型做经济预测、进行经济结构分析，评价经济政策 和通过政策模拟提供政策的依据等内容。（1分）2 什么是工具变量法？作为工具变量的变量应具备哪些条件？答：工具变量是在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与随机误差项 相关的随机解释变量。（2分）（1）与所替代的随机解释变量高度相关；（1分）（2）与随机误差项不相关；（1分）（

33、3）与模型中其它解释变量不相关以避免出现多重共线性。（1分）3. David将教师工资作为其“生产力”的函数，估计出具有如下系数的回归方 程：Si =11155+230Bi +18A +120Ei +489Di +189Y其中Si为1965-1975年每年某个教授按美元计的工资；Bi为该教授一生中出版书 的数量；A为该教授一生中发表文章的数量；巳为该教授一生发表的“优秀”文章的数量；Di为该教授自1964年起指导的论文数量；Y为该教授的教龄。请 回答以下问题。（1）系数的符号符合你的预期吗？（2）假设一个教授在授课之余所剩时间仅够用来或者写一本书，或者写两 篇优秀文章，或者指导三篇论文，你将建

34、议哪一个为什么？答：（1）符合预期；（2分）（2）我建议他知道三篇论文。因为该教授多写一本书可增加230元的收入；多写两篇优秀文章可增加240元的收入；多指导一篇论文就可增加489元的收入。（3分） 在对一个含有30个厂商的随机样本作的平均薪金（W）对职工人数（X ）的 回归，得到如下的回归结果：W =7.5 0.009Xi(a)2t:(16.10) R =0.90V?/Xi = 0.008 7.8(1/Xi)(b)t:(14.43)(76.58) r2-0.99W =7.5 0.009Xi(a)W =7.5 0.009Xi(a)问：（1）从方程（a）到方程（b）研究者做了什么假定？他是否担心

35、过异方差 性？你怎样知道?（2）什么是异方差性？怎样能把这两个模型的参数估计量联系起来?2 v 2 2答：（1）从方程（a）到方程（b）研究者假定r 一 ；在做此处理的过程 中研究者考虑过异方差性，应为（b）为加权最小二乘估计的结果。（2分）（2）对于模型Y=XB+N如果有E( N) =0Cov(NN ) = E(NN ) = ；： 2W则出现了异方差性。（b）方程斜率是（a）方程的截距项经加权后的估计结果，（b）方程的截距是（a）方程的斜率经加权后的估计结果。（3分）5 经济理论表明，家庭消费支出（Y）不仅取决于可支配收入（X），还取决于 个人财富（K），即有模型：丫 =1X2K；现有10组

36、样本进行回归 分析，得到如下结果：Depe ndent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/15/05 Time: 20:39Sample: 1 10In eluded observati ons: 10VariableCoefficie ntStd. Errort-StatisticProb.C23.779026.7857353.5042660.0099X0.4694410.0764156.1432970.0005K0.0040170.0067580.5944220.5709R-squared0.963885Adjusted R-squared0

37、.953566S.E. of regressi on6.772490Sum squared resid321.0663Log likelihood-31.53470Durb in -Watson stat2.659894Mean depe ndent var111.0000S.D. dependent var31.42893Akaike info criteri on6.906940Schwarz criteri on6.997715F-statistic93.41143Prob(F-statistic)0.000009Depe ndent Variable: YMethod: Least S

38、quaresDate: 12/15/05 Time: 20:44Sample: 1 10In cluded observati ons: 10VariableCoefficie ntStd. Errort-StatisticProb.C24.454556.4138173.8127910.0051X0.5090910.03574314.243170.0000R-squared0.962062Mean depe ndent var111.0000Adjusted R-squared0.957319S.D.dependent var31.42893S.E. of regressi on6.49300

39、3Akaike info criteri on6.756184Sum squared resid337.2727Schwarz criteri on6.816701Log likelihood-31.78092F-statistic202.8679Durb in -Watson stat2.680127Prob(F-statistic)0.000001（1）试写出两次回归的回归方程。（2）第一个模型中存在明显的什么问题，你是怎么知道的？何谓多重共线性？ 多重共线性的后果有哪些？（3）比较两个回归模型，哪个更合理，为什么？ 23.780.47Xi 0.004Ki答：（1）回归方程为：Y = 24

40、.45 0.51Xi（2 分）（2）存在多重共线性，第一个模型的拟和优度接近于1, K的参数不显著,去掉K后，拟和优度没有明显变化。对于模型X2i 一 Xki Ti =1,2, ,n其基本假设之一是解释变量X1, X2，,， Xk是互相独立的。如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。后果: 完全共线性下参数估计量不存在 近似共线性下普通最小二乘法参数估计量有效，但数值较大。 参数估计量经济含义不合理。 变量的显著性检验失去意义。 模型的预测功能失效（3分）6. 根据中国19501972年进出口贸易总额yt （单位亿元）与国内生产总值Xt （单位亿元）的数据，估计进出口贸易总

41、额和国内生产总值之间的关系，结果如下：Dependent Variable: LOG（Y）Method: Least SquaresDate: 12/01/05 Time: 11:02Sample: 1950 1972Included observations: 23VariableCoefficientStd. Errort-StatisticC0.6826740.2354252.8997515LOG(X)0.5140470.0701897.323777R-squared0.718641Mean dependent var4.596044Adjusted R-squared0.705243S.D. dependent var0.301263S.E. of regression0.163560Akaike info criterion-0.700328Sum squared resid0.561792Schwarz criterion-0.601589Log likelihood10.05377F-statistic53.63771Durbin-Watson stat0.518528Prob(F-statistic)（1）根据以上结果，写出回归模型。（