《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》題集

《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》題集一、選擇題（每題2分，共20分）在回歸分析中，如果模型中的解釋變量之間存在完全的多重共線性，這將導(dǎo)致（）。

A.回歸系數(shù)的估計(jì)值不穩(wěn)定

B.回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤增大

C.模型的R2值降低

D.無(wú)法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)下列哪一項(xiàng)是時(shí)間序列分析中常用的平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法？（）

A.Durbin-Watson檢驗(yàn)

B.ADF檢驗(yàn)（AugmentedDickey-FullerTest）

C.White檢驗(yàn)

D.Hausman檢驗(yàn)在構(gòu)建計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型時(shí)，若遺漏了重要的解釋變量，可能會(huì)導(dǎo)致的后果是（）。

A.模型解釋力度增強(qiáng)

B.回歸系數(shù)偏大

C.殘差項(xiàng)存在異方差性

D.回歸系數(shù)的符號(hào)可能錯(cuò)誤下列哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量用于檢驗(yàn)回歸模型中是否存在自相關(guān)？（）

A.F統(tǒng)計(jì)量

B.t統(tǒng)計(jì)量

C.Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量

D.R2統(tǒng)計(jì)量在多元線性回歸模型中，如果增加一個(gè)不相關(guān)的解釋變量，模型的調(diào)整R2會(huì)（）。

A.增大

B.減小

C.保持不變

D.無(wú)法確定假設(shè)檢驗(yàn)中，第一類錯(cuò)誤是指（）。

A.原假設(shè)為真時(shí)拒絕原假設(shè)

B.原假設(shè)為假時(shí)接受原假設(shè)

C.原假設(shè)為真時(shí)接受原假設(shè)

D.原假設(shè)為假時(shí)拒絕原假設(shè)在處理面板數(shù)據(jù)時(shí)，固定效應(yīng)模型主要用來(lái)處理哪種類型的數(shù)據(jù)問(wèn)題？（）

A.遺漏變量

B.異方差

C.自相關(guān)

D.多重共線性下列哪個(gè)指標(biāo)用于衡量回歸模型的擬合優(yōu)度？（）

A.AIC準(zhǔn)則

B.BIC準(zhǔn)則

C.R2值

D.F值在進(jìn)行時(shí)間序列的預(yù)測(cè)時(shí)，ARMA模型與ARIMA模型的主要區(qū)別在于（）。

A.ARMA模型只考慮自回歸和移動(dòng)平均項(xiàng)，而ARIMA模型還考慮了差分

B.ARIMA模型只適用于平穩(wěn)時(shí)間序列，而ARMA模型則不受此限制

C.ARMA模型適用于長(zhǎng)期趨勢(shì)明顯的數(shù)據(jù)，而ARIMA模型則更適合于周期性數(shù)據(jù)

D.ARIMA模型比ARMA模型更復(fù)雜，因此總是具有更好的預(yù)測(cè)效果在進(jìn)行異方差檢驗(yàn)時(shí)，常用的方法是（）。

A.Breusch-Pagan檢驗(yàn)

B.Durbin-Watson檢驗(yàn)

C.White檢驗(yàn)（一種通用的異方差和自相關(guān)檢驗(yàn)）

D.Jarque-Bera檢驗(yàn)（主要用于正態(tài)性檢驗(yàn)）一、選擇題答案：D。在回歸分析中，如果模型中的解釋變量之間存在完全的多重共線性，這將導(dǎo)致無(wú)法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，因?yàn)榇藭r(shí)回歸系數(shù)的估計(jì)值將不穩(wěn)定且無(wú)法唯一確定。答案：B。ADF檢驗(yàn)（AugmentedDickey-FullerTest）是時(shí)間序列分析中常用的平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法之一。答案：D。在構(gòu)建計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型時(shí)，若遺漏了重要的解釋變量，可能會(huì)導(dǎo)致回歸系數(shù)的符號(hào)錯(cuò)誤，因?yàn)檫z漏的變量可能與其他解釋變量相關(guān)，從而影響回歸系數(shù)的估計(jì)。答案：C。Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量用于檢驗(yàn)回歸模型中是否存在自相關(guān)。答案：B。在多元線性回歸模型中，如果增加一個(gè)不相關(guān)的解釋變量，模型的調(diào)整R2會(huì)減小，因?yàn)檎{(diào)整R2考慮了模型中解釋變量的數(shù)量，以反映模型的真實(shí)擬合優(yōu)度。答案：A。假設(shè)檢驗(yàn)中，第一類錯(cuò)誤是指原假設(shè)為真時(shí)拒絕原假設(shè)。答案：A。在處理面板數(shù)據(jù)時(shí)，固定效應(yīng)模型主要用來(lái)處理遺漏變量問(wèn)題，通過(guò)考慮每個(gè)個(gè)體的固定效應(yīng)來(lái)消除不隨時(shí)間變化的個(gè)體差異對(duì)回歸結(jié)果的影響。答案：C。R2值用于衡量回歸模型的擬合優(yōu)度，表示模型中解釋變量對(duì)因變量的解釋程度。答案：A。ARMA模型只考慮自回歸和移動(dòng)平均項(xiàng)，而ARIMA模型還考慮了差分，因此能夠處理非平穩(wěn)時(shí)間序列。答案：A。Breusch-Pagan檢驗(yàn)是常用的異方差檢驗(yàn)方法之一。二、填空題（每題2分，共20分）在回歸分析中，如果殘差項(xiàng)不滿足正態(tài)分布的假設(shè)，可能會(huì)導(dǎo)致______的估計(jì)不準(zhǔn)確。當(dāng)回歸模型中的解釋變量之間存在高度相關(guān)性時(shí)，我們稱這種現(xiàn)象為_(kāi)_____。在時(shí)間序列分析中，如果數(shù)據(jù)序列的均值和方差隨時(shí)間而變化，則稱該序列為_(kāi)_____。在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，如果拒絕了一個(gè)錯(cuò)誤的原假設(shè)，我們稱這種錯(cuò)誤為_(kāi)_____。在多元線性回歸模型中，如果增加一個(gè)與因變量無(wú)關(guān)的解釋變量，會(huì)導(dǎo)致調(diào)整后的R2值______。在處理面板數(shù)據(jù)時(shí)，隨機(jī)效應(yīng)模型假設(shè)個(gè)體效應(yīng)與解釋變量______。在進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)時(shí)，如果Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量的值接近于______，則表明不存在自相關(guān)。在構(gòu)建計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型時(shí)，如果遺漏了重要的解釋變量且該變量與其他解釋變量相關(guān)，會(huì)導(dǎo)致回歸系數(shù)的估計(jì)值產(chǎn)生______。在時(shí)間序列的預(yù)測(cè)中，ARIMA模型的全稱是______。在進(jìn)行異方差檢驗(yàn)時(shí)，如果Breusch-Pagan檢驗(yàn)的p值小于顯著性水平，則說(shuō)明存在______。二、填空題答案：回歸系數(shù)。在回歸分析中，如果殘差項(xiàng)不滿足正態(tài)分布的假設(shè)，可能會(huì)導(dǎo)致回歸系數(shù)的估計(jì)不準(zhǔn)確。答案：多重共線性。當(dāng)回歸模型中的解釋變量之間存在高度相關(guān)性時(shí)，我們稱這種現(xiàn)象為多重共線性。答案：非平穩(wěn)序列。在時(shí)間序列分析中，如果數(shù)據(jù)序列的均值和方差隨時(shí)間而變化，則稱該序列為非平穩(wěn)序列。答案：第一類錯(cuò)誤。在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，如果拒絕了一個(gè)錯(cuò)誤的原假設(shè)（即原假設(shè)為真時(shí)拒絕了原假設(shè)），我們稱這種錯(cuò)誤為第一類錯(cuò)誤。答案：減小。在多元線性回歸模型中，如果增加一個(gè)與因變量無(wú)關(guān)的解釋變量，會(huì)導(dǎo)致調(diào)整后的R2值減小。答案：不相關(guān)。在處理面板數(shù)據(jù)時(shí)，隨機(jī)效應(yīng)模型假設(shè)個(gè)體效應(yīng)與解釋變量不相關(guān)。答案：2。在進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)時(shí)，如果Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量的值接近于2，則表明不存在自相關(guān)（在樣本量較大時(shí)）。答案：偏差（或“有偏”）。在構(gòu)建計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型時(shí)，如果遺漏了重要的解釋變量且該變量與其他解釋變量相關(guān)，會(huì)導(dǎo)致回歸系數(shù)的估計(jì)值產(chǎn)生偏差。答案：自回歸積分滑動(dòng)平均模型（或“AutoRegressiveIntegratedMovingAverageModel”）。在時(shí)間序列的預(yù)測(cè)中，ARIMA模型的全稱是自回歸積分滑動(dòng)平均模型。答案：異方差性。在進(jìn)行異方差檢驗(yàn)時(shí)，如果Breusch-Pagan檢驗(yàn)的p值小于顯著性水平，則說(shuō)明存在異方差性。三、判斷題（每題2分，共20分）在回歸分析中，如果殘差項(xiàng)存在異方差性，那么使用普通最小二乘法得到的回歸系數(shù)將不再是最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)。在多元線性回歸模型中，增加解釋變量總是能夠提高模型的解釋力度。時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性是指數(shù)據(jù)的均值和方差隨時(shí)間保持不變。在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，如果原假設(shè)為真而拒絕了原假設(shè)，則犯了第二類錯(cuò)誤。在處理面板數(shù)據(jù)時(shí)，固定效應(yīng)模型能夠消除不隨時(shí)間變化的個(gè)體效應(yīng)對(duì)回歸結(jié)果的影響。在回歸分析中，如果解釋變量之間存在多重共線性，那么回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤將會(huì)增大。Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量主要用于檢驗(yàn)回歸模型中是否存在異方差性。在構(gòu)建計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型時(shí)，如果遺漏了重要的解釋變量且該變量與因變量相關(guān)，那么回歸系數(shù)的估計(jì)值將會(huì)偏大。在時(shí)間序列的預(yù)測(cè)中，ARMA模型只能用于平穩(wěn)時(shí)間序列的預(yù)測(cè)。在進(jìn)行異方差檢驗(yàn)時(shí)，如果White檢驗(yàn)的p值小于顯著性水平，則說(shuō)明模型不存在異方差性。三、判斷題答案：對(duì)。在回歸分析中，如果殘差項(xiàng)存在異方差性，那么使用普通最小二乘法得到的回歸系數(shù)將不再是最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)。答案：錯(cuò)。在多元線性回歸模型中，增加解釋變量并不總是能夠提高模型的解釋力度，特別是當(dāng)新增的解釋變量與已有解釋變量高度相關(guān)時(shí)。答案：對(duì)。時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性是指數(shù)據(jù)的均值和方差隨時(shí)間保持不變（或“在一定范圍內(nèi)波動(dòng)”）。答案：錯(cuò)。在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，如果原假設(shè)為真而拒絕了原假設(shè)，則犯了第一類錯(cuò)誤；如果原假設(shè)為假而接受了原假設(shè)，則犯了第二類錯(cuò)誤。答案：對(duì)。在處理面板數(shù)據(jù)時(shí)，固定效應(yīng)模型能夠消除不隨時(shí)間變化的個(gè)體效應(yīng)對(duì)回歸結(jié)果的影響。答案：對(duì)。在回歸分析中，如果解釋變量之間存在多重共線性，那么回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤將會(huì)增大。答案：錯(cuò)。Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量主要用于檢驗(yàn)回歸模型中是否存在自相關(guān)，而不是異方差性。答案：錯(cuò)（或“可能偏大也可能偏小”，但更常見(jiàn)的表述是“有偏”）。在構(gòu)建計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型時(shí)，如果遺漏了重要的解釋變量且該變量與因變量相關(guān)，那么回歸系數(shù)的估計(jì)值將會(huì)產(chǎn)生偏差（可能偏大也可能偏?。?，具體取決于遺漏變量與其他解釋變量的關(guān)系。答案：錯(cuò)。在時(shí)間序列的預(yù)測(cè)中，ARMA模型可以用于平穩(wěn)時(shí)間序列的預(yù)測(cè)，但也可以通過(guò)差分處理非平穩(wěn)時(shí)間序列后使用ARMA模型進(jìn)行預(yù)測(cè)（即ARIMA模型）。答案：錯(cuò)。在進(jìn)行異方差檢驗(yàn)時(shí)，如果White檢驗(yàn)的p值小于顯著性水平，則說(shuō)明模型存在異方差性。四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共10分）請(qǐng)簡(jiǎn)述多重共線性對(duì)回歸分析結(jié)果的影響，并說(shuō)明如何檢測(cè)和處理多重共線性。請(qǐng)解釋時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性概念，并說(shuō)明在進(jìn)行時(shí)間序列分析前為何要進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。四、簡(jiǎn)答題答案：多重共線性會(huì)導(dǎo)致回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤增大、估計(jì)值不穩(wěn)定、t值減小、p值增大等問(wèn)題。可以通過(guò)計(jì)算解釋變量的相關(guān)系數(shù)矩陣、VIF值等方法來(lái)檢測(cè)多重共線性。處理方法包括增加樣本量、剔除相關(guān)性強(qiáng)的解釋變量、使用主成分回歸或嶺回歸等方法。答案：平穩(wěn)性是指時(shí)間序列數(shù)據(jù)的均值和方差隨時(shí)間保持不變。進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)是為了確保時(shí)間序列數(shù)據(jù)滿足建模的前提條件，從而得到準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。常用的平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法包括ADF檢驗(yàn)、KPSS檢驗(yàn)等。五、計(jì)算題（每題10分，共20分）假設(shè)你有一個(gè)包含100個(gè)觀測(cè)值的多元線性回歸模型，其中因變量為Y，解釋變量為X1和X2。請(qǐng)寫出回歸方程的矩陣形式，并說(shuō)明如何使用普通最小二乘法求解回歸系數(shù)。給定一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，請(qǐng)說(shuō)明如何構(gòu)建ARIMA模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，并給出具體的步驟和計(jì)算公式。五、計(jì)算題多元線性回歸模型的矩陣形式及普通最小二乘法求解回歸方程的矩陣形式：

多元線性回歸方程可以表示為矩陣形式Y(jié)=XB+e，其中Y是n×1的因變量向量，X是n×k的解釋變量矩陣（包含常數(shù)項(xiàng)），B是k×1的回歸系數(shù)向量，e是n×1的殘差向量。普通最小二乘法求解：

普通最小二乘法（OLS）的目標(biāo)是最小化殘差平方和，即求解B使得e'e（e的轉(zhuǎn)置乘以e）最小。通過(guò)求導(dǎo)并令導(dǎo)數(shù)為0，可以得到B的估計(jì)值B(-1)X'Y，其中X'是X的轉(zhuǎn)置。ARIMA模型的構(gòu)建與預(yù)測(cè)步驟：平穩(wěn)性檢驗(yàn)：通過(guò)ADF檢驗(yàn)或KPSS檢驗(yàn)等方法判斷時(shí)間序列是否平穩(wěn)。模型定階：根據(jù)ACF和PACF圖或信息準(zhǔn)則（如AIC、BIC）確定ARIMA模型的階數(shù)(p,d,q)。參數(shù)估計(jì)：使用最大似然估計(jì)或最小二乘法等方法估計(jì)模型參數(shù)。模型診斷：通過(guò)殘差檢驗(yàn)（如Ljung-Box檢驗(yàn)）判斷模型是否合適。預(yù)測(cè)：使用估計(jì)好的模型進(jìn)行未來(lái)值的預(yù)測(cè)。計(jì)算公式：

ARIMA(p,d,q)模型的一般形式為：ΔdY_{t-1}+...+φ_pΔd表示d階差分，φ_i和θ_j分別為自回歸和移動(dòng)平均系數(shù)，ε_(tái)t為白噪聲。六、案例分析題（每題10分，共20分）某研究人員收集了某地區(qū)過(guò)去10年的GDP數(shù)據(jù)和人口數(shù)據(jù)，試圖分析GDP與人口之間的關(guān)系。請(qǐng)說(shuō)明在構(gòu)建回歸模型時(shí)應(yīng)考慮哪些因素，并給出具體的模型構(gòu)建步驟。一家公司想要預(yù)測(cè)未來(lái)一個(gè)季度的銷售額，手頭有過(guò)去幾個(gè)季度的銷售額數(shù)據(jù)。請(qǐng)說(shuō)明如何使用時(shí)間序列分析方法進(jìn)行預(yù)測(cè)，并給出具體的預(yù)測(cè)步驟和可能的預(yù)測(cè)結(jié)果。六、案例分析題GDP與人口關(guān)系的回歸模型構(gòu)建考慮因素：數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性、線性關(guān)系、異常值、多重共線性等。步驟：數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗數(shù)據(jù)、處理缺失值和異常值。平穩(wěn)性檢驗(yàn)：對(duì)GDP和人口數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。模型構(gòu)建：根據(jù)數(shù)據(jù)特性選擇合適的回歸模型（如線性回歸、對(duì)數(shù)回歸等）。參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn)：使用OLS等方法估計(jì)參數(shù)，并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。模型診斷與優(yōu)化：通過(guò)殘差分析等方法判斷模型是否合適，并進(jìn)行必要的優(yōu)化。時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)銷售額步驟：數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗數(shù)據(jù)、處理缺失值和異常值。平穩(wěn)性檢驗(yàn)與差分處理：對(duì)銷售額數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，如不平穩(wěn)則進(jìn)行差分處理。模型選擇與定階：根據(jù)數(shù)據(jù)特性選擇合適的時(shí)間序列模型（如ARIMA、SARIMA等），并確定模型階數(shù)。參數(shù)估計(jì)與預(yù)測(cè)：使用最大似然估計(jì)等方法估計(jì)模型參數(shù)，并進(jìn)行未來(lái)值的預(yù)測(cè)。結(jié)果評(píng)估與優(yōu)化：通過(guò)對(duì)比實(shí)際值與預(yù)測(cè)值評(píng)估模型效果，并進(jìn)行必要的優(yōu)化。七、論述題（每題15分，共30分）論述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中的作用和意義，并結(jié)合實(shí)例說(shuō)明計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法在實(shí)際應(yīng)用中的價(jià)值和局限性。請(qǐng)?jiān)敿?xì)闡述在構(gòu)建計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型時(shí)如何選擇合適的解釋變量，并討論解釋變量選擇不當(dāng)可能對(duì)模型結(jié)果產(chǎn)生的影響。七、論述題計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中的作用和意義作用：提供了一套系統(tǒng)的理論和方法來(lái)分析經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中的數(shù)量關(guān)系，為經(jīng)濟(jì)學(xué)研究提供了強(qiáng)有力的工具。意義：通過(guò)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，可以更加準(zhǔn)確地揭示經(jīng)濟(jì)規(guī)律，為政策制定提供科學(xué)依據(jù)；同時(shí)，也可以對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論進(jìn)行驗(yàn)證和修正，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展。實(shí)例：如通過(guò)回歸分析研究消費(fèi)與收入的關(guān)系，可以為制定消費(fèi)政策提供參考；通過(guò)時(shí)間序列分析研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨勢(shì)，可以為制定經(jīng)濟(jì)政策提供依據(jù)。局限性：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法的應(yīng)用受到數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型設(shè)定和假設(shè)條件等多種因素的限制；同時(shí)，經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中的非線性關(guān)系和動(dòng)態(tài)變化也可能導(dǎo)致模型結(jié)果的偏差。解釋變量選擇對(duì)模型結(jié)果的影響選擇合適的解釋變量：應(yīng)根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)特性選擇合適的解釋變量，避免遺漏重要變量和引入無(wú)關(guān)變量。影響：解釋變量選擇不當(dāng)可能導(dǎo)致模型結(jié)果不準(zhǔn)確、解釋力度下降、預(yù)測(cè)能力減弱等問(wèn)題；同時(shí)，還可能引發(fā)多重共線性、異方差性等統(tǒng)計(jì)問(wèn)題。八、設(shè)計(jì)題（每題10分，共20分）設(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)?zāi)撤N經(jīng)濟(jì)政策對(duì)居民消費(fèi)水平的影響。請(qǐng)說(shuō)明實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原理、數(shù)據(jù)收集方法和可能的統(tǒng)計(jì)分析方法。假設(shè)你要研究某地區(qū)房?jī)r(jià)與居民收入之間的關(guān)系，請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)研究方案，包括數(shù)據(jù)收集、模型構(gòu)建和結(jié)果分析等方面的內(nèi)容。八、設(shè)計(jì)題實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)政策對(duì)居民消費(fèi)水平的影響原理：通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組在經(jīng)濟(jì)政策實(shí)施前后的消費(fèi)水平變化，來(lái)評(píng)估經(jīng)濟(jì)政策對(duì)居民消費(fèi)水平的影響。數(shù)據(jù)收集：采用問(wèn)卷調(diào)查、訪談等方法收集實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的消費(fèi)水平數(shù)據(jù)。統(tǒng)計(jì)分析：使用t檢驗(yàn)、方差分析等方法對(duì)實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的消費(fèi)水平進(jìn)行差異分析。研究房?jī)r(jià)與居民收入之間的關(guān)系方案：數(shù)據(jù)收集：通過(guò)政府統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)、房地產(chǎn)中介等渠道收集房?jī)r(jià)和居民收入數(shù)據(jù)。模型構(gòu)建：根據(jù)數(shù)據(jù)特性選擇合適的回歸模型（如