根据以下材料，回答下列各题（2010年)A注册会计师负责审计甲公司20×8年度财务报表。在与甲公司管理

对模型Y_t=β₀+β₁X_1t+β₂X_2t+β₃Y_t-1+μ_t，假设Y_t-1与μ_t相关。为了消除该相关性，采用工具变量法：先求Y_t关于X_1t与X_2t回归，得到，再做如下回归：

试问：这一方法能否消除原模型中Y_t-1与μ_t的相关性？为什么？

对模型Y_t=β₀+β₁X_1t+β₂X_2t+β₃Y_t-1+μ_t，假设Y_t-1与μ_t相关。为了消除该相关性，采用工具变量法：先求Y_t关于X_1t与X_2t回归，得到，再做如下回归：

试问：这一方法能否消除原模型中Y_t-1与μ_t的相关性？为什么？

已知消费模型

Y_t=α₀+α₁X_1t+α₂X_2t+μ_t

其中，Y_t为消费支出，X_1t为个人可支配收入，X_2t为消费者的流动资产，且

E(μ_t)=0

(其中σ²为常数)

对一元线性回归模型

Y_t=β₀+β₁X_t+μ_t

对一元线性回归模型

Y_t=β₀+β₁X_t+μ_t

己知模型

Y_t=β₀+β₁X_1t+β₂X_2t+u_t

其中，Y，X₁，X₂和Z的数据已知。假设给定权数W_t，加权最小二乘法就是求下式中的各β，以使

RSS=∑(w_tu_t)²=∑(w_tY_t-β₀w_t-β₁w_tX_1t-β₂w_tX_2t)²最小。

在研究生产中的劳动在增加值中所占的份额(即劳动份额)的变动时，有以下模型：

模型A：Y_t=β₀+β₁t+u_t

模型B：Y_t=α₀+α₁t+α₂t²+u_t

其中，Y为劳动的份额，t为劳动时间。根据该研究时期内的16年数据进行参数估计，得到模型结果为

模型A：=0.4528-0.0041t

(-3.9608)

R²=0.5284， D.W.=0.8252

模型B：=0.4786-0.0127t+0.0005t²

(-3.272 4)(2.7777)

R²=0.6629， D.W.=1.82

其中，括号中的数字是t检验值。

在如下简单的凯恩斯收入决定模型中：

消费函数： C_t=β₀+β₁Y_t+μ_t

收入恒等式： Y_t=C_t+I_t

你可以对随机干扰项作出满足经典线性回归模型中的如下假设：

E(μ_t)=0，Var(μ_t)=E()=σ²

Cov(μ_t，μ_t+j)=E(μ_tμ_t+j)=0(j≠0)，Cov(I_t，μ_t)=0