1996 67884.60 11557.40 1388.33 831.4200 1997 74462.60 1180650 1423.70 828.9800 1998 78345.20 11626.10 1402.37 827.9100 1999 82067.50 13736.40 1656.99 827.8300 2000 89468.10 18638.80 2250.94 827.8400 2001 97314.80 20159.20 2435.53 827.7000 2002105172.3 24430.30 2951.70 827.7000 2003117251.9 34195.60 4127.60 827.7000 数据来源：（中国统计年鉴2004》中国统计出版社 设定如下的模型。 IM,=a+aGDP+u (9.50) 其中，M,是进口总额，GDP,是国内生产总值。 为了分析此模型是否有变量设定误差，进行变量设定误差检验。 有人认为，货物与服务的进口量受到一国的生产规模、货物与服务的进口价格、汇率 等其他影响因素，而不能只仅用GDP来解释商品进口的变化。因此，设定的回归模型应该 为： IM,=B+B:f(GDP)+B,g(Exchange,)+u (9.51) 其中：GDP为内生产总值，f(GDP)为GDP的线性函数，Exchange为美元兑换人民币 的汇率，8(Exchange）为Exchange的线性函数如果是这样，显然设定的回归模型(9.50) 式中可能遗漏了变量GDP、Exchange以及两者的线性组合。那么GDP、Exchange以及两者 的线性组合是否被遗漏的重要变量呢？ 依据表9.3的数据，录入到EViews响应的数据表中，考证M-f(GDP)基本关系图： 36000 300 2500 对(9.50)进行回归，有回归结果 im=-1067.337+0.2307GDP+e 49 1996 67884.60 11557.40 1388.33 831.4200 1997 74462.60 11806.50 1423.70 828.9800 1998 78345.20 11626.10 1402.37 827.9100 1999 82067.50 13736.40 1656.99 827.8300 2000 89468.10 18638.80 2250.94 827.8400 2001 97314.80 20159.20 2435.53 827.7000 2002 105172.3 24430.30 2951.70 827.7000 2003 117251.9 34195.60 4127.60 827.7000 数据来源:《中国统计年鉴 2004》中国统计出版社 设定如下的模型。 t 1 2 t t IM = a a+ + GDP u （9.50） 其中， IMt 是进口总额，GDPt 是国内生产总值。 为了分析此模型是否有变量设定误差，进行变量设定误差检验。 有人认为，货物与服务的进口量受到一国的生产规模、货物与服务的进口价格、汇率 等其他影响因素，而不能只仅用 GDP 来解释商品进口的变化。因此，设定的回归模型应该 为： IMt = b1 + b b 2 3 f (GDPt ) + + g (Exchange u t t ) (9.51) 其中：GDP 为国内生产总值， f (GDP) 为 GDP 的线性函数，Exchange 为美元兑换人民币 的汇率， g (Exchange) 为 Exchange 的线性函数。如果是这样，显然设定的回归模型（9.50） 式中可能遗漏了变量 GDP、Exchange 以及两者的线性组合。那么 GDP、Exchange 以及两者 的线性组合是否被遗漏的重要变量呢？ 依据表 9.3 的数据，录入到 EViews 响应的数据表中，考证 IM=f(GDP)基本关系图： 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 GDP IM 对(9.50)进行回归,有回归结果 1067.337 0.2307 i i i im = - + + GDP e