度为n-2=31-2=29的临界值4(29)=2.045.因为(B)=0,982520<1(29)=2.045 所以不能拒绝H:B=0;因为(B,)=20,54026>6(29)=2045,所以应拒绝H,B=0, 这表明，城市人均年可支配收入对人均年消费支出有显著影响。 五、回归预测 由表2.5中可看出，2002年中国西部地区城市居民人均年可支配收入除了西藏外均在 8000以下，人均消费支出也都在7000元以下。在西部大开发的推动下，如果西部地区的 城市居民人均年可支配收入第一步争取达到1000美元（按现有汇率即人民币8270元），第 二步再争取达到1500美元（即人民币12405元），利用所估计的模型可预测这时城市居民可 能达到的人均年消费支出水平。可以注意到，这里的预测是利用截面数据模型对被解释变 量在不同空间状况的空间预测。 用EViews作回归预测，首先在“Workfile”窗口点击“Range”,出现“Change Workfile Range”窗口，将“End data”由“31”改为“33”，点“oK”,将Workfile”中的“Range 扩展为1-33.在“Workfile”窗口点击“sapl”,将“samp"窗口中的“131”改为“133” 点“0K”,将样本区也改为1一33. 为了输入Xn=8270,Xn=l2405在EVicws命今框键入data×/但车，在X数据表 中的“32”位置输入“8270，在“33”的位置输入“12405”，将数据表最小化. 然后在“Equation”柜中，点击“Forecast”,得对话柜。在对话柜中的“Forecast name' (倾测值序列名)键入，回车即得到模型估计值及标准误差的图形。双击“Wkfi1。 窗口中出现的W,在，裁据表中的“32位置出现预测值'n=655132,在33 位置出现'n=9691.577.这是当Xn=8270和Xn=12405时人均消费支出的，点预测值， 为了作区间预测，在X和Y的效据表中，点击“View”选“Descriptive Stats\Cmmon Sample'”,则得到X和Y的描述统计结果，见表2.7： 15 15 度为n - 2 = 31- = 2 29的临界值 0.025 t (29) = 2.045 。因为 ^ 1 0.025 t t (b ) = 0.982520 < = (29) 2.045 ， 所以不能拒绝 0 1 H : 0 b = ；因为 ^ 2 0.025 t t ( ) b = 20.54026 > = (29) 2.045，所以应拒绝 0 2 H : 0 b = 。 这表明，城市人均年可支配收入对人均年消费支出有显著影响。 五、回归预测 由表 2.5 中可看出，2002 年中国西部地区城市居民人均年可支配收入除了西藏外均在 8000 以下，人均消费支出也都在 7000 元以下。在西部大开发的推动下，如果西部地区的 城市居民人均年可支配收入第一步争取达到 1000 美元(按现有汇率即人民币 8270 元)，第 二步再争取达到 1500 美元(即人民币 12405 元)，利用所估计的模型可预测这时城市居民可 能达到的人均年消费支出水平。可以注意到，这里的预测是利用截面数据模型对被解释变 量在不同空间状况的空间预测。 用 EViews 作回归预测，首先在“Workfile”窗口点击“Range”，出现“Change Workfile Range”窗口，将“End data”由“31”改为“33”，点“OK”，将“Workfile”中的“Range” 扩展为 1—33。在“Workfile”窗口点击“sampl”，将“sampl”窗口中的“1 31”改为“1 33”， 点“OK”，将样本区也改为 1—33。 为了输入 1 8270 X f = ， 2 12405 X f = 在 EViews 命令框键入 data x /回车, 在 X 数据表 中的“32”位置输入“8270”，在“33”的位置输入“12405”，将数据表最小化。 然后在“E quation”框中，点击“Forecast”，得对话框。在对话框中的“Forecast name” (预测值序列名)键入“ Yf ”， 回车即得到模型估计值及标准误差的图形。双击“Workfile” 窗口中出现的“Yf ”，在“Yf ”数据表中的“32”位置出现预测值 1 6555.132 Yf = ，在“33” 位置出现 2 9691.577 Yf = 。这是当 1 8270 X f = 和 2 12405 X f = 时人均消费支出的点预测值。 为了作区间预测，在 X 和 Y 的数据表中，点击“View”选“Descriptive Stats\Cmmon Sample”，则得到 X 和 Y 的描述统计结果，见表 2.7: