1、进口的价格弹性通常表示为需求量变动对价格变动的反应程度。在本模型中，价格P_t的系数是0.8，但要注意这并不直接等于价格弹性。价格弹性的计算需要考虑特定点上的边际变化率，即当相对价格改变百分比时，实际外贸进口额的变化百分比。然而，在线性形式下，我们可将此系数视为在给定GDP水平下的近似弹性值。由于它为正数（0.8），这表明随着本国商品相对于外国商品的价格上升，该国的实际进口量也会增加，这是反直觉的，并且在现实中价格弹性的符号通常应为负号。
2、对总体参数β_1和β_2进行显著性检验，我们需要使用t统计量。给定的模型中，β_1（常数项）的t值是3.7，而β_2（相对价格的影响）的t值是2.8。在α=0.05的水平下，如果t统计量的绝对值大于临界值t_(n-k-1)，其中k为解释变量个数，对于双尾检验通常使用t分布表查得的临界值（例如，在自由度df=n-k-1的情况下），那么参数是显著不等于0。给定的数据点数量n=23，意味着有21个自由度（因为有两个解释变量和一个常数项）。在自由度为21时，t_(21)的临界值大约是±2.086（对于α=0.05的双尾检验），因此β_1和β_2的t统计量都明显大于这个值，表明它们在该显著性水平下都是显著的。
3、F统计量用来检验模型整体的解释力是否显著。公式为：
F = ((ESS/k) / (RSS/(n-k-1)))
其中ESS是回归平方和（即模型所解释的部分），RSS是残差平方和，k是解释变量个数，n是观测值数量。
由于我们没有直接给出ESS或RSS的值，我们需要使用R^2来间接计算。给定的R^2=0.8表示总变异性中有80%被模型解释了。
F统计量也可以通过以下公式获得：
F = (R^2/k) / ((1-R^2)/(n-k-1))
在这个例子中，k=2（两个解释变量），R^2=0.8，n=23。代入这些值进行计算:
F = (0.8/2) / ((1-0.8)/(23-2-1))
= 0.4 / (0.2/20)
= 0.4 / 0.01
= 40
对于α=0.05和k,n条件下，F统计量的临界值可以查表获得或使用统计软件计算。由于我们的F统计量为40远大于查表得到的对应自由度下的F临界值，我们可以拒绝原假设H_0（即所有回归系数均为零），并接受备择假设H_a，确认模型具有显著性。
4、预测实际外贸进口额m_t。当相对价格P_0=1.25，GDP Y_(t,0)=100时：
m_t = 10 + 0.8*P_0 + 0.6*Y_(t,0)
= 10 + 0.8*1.25 + 0.6*100
= 10 + 1 + 60
= 71
预测区间的计算需要估计方差，这通常包括回归模型的残差平方和（RSS）以及自变量的值。由于我们没有这些具体数值，无法直接给出预测区间的确切范围。
然而，在标准假定下（例如正态分布、同方差性等），预测区间为：
m_t ± t_(n-k-1, α/2) * sqrt(σ^2/n + (x_0 - x)^T (X'X)^(-1) (x_0 - x))
其中t是与自由度和显著性水平相关的t临界值，σ^2是残差的方差，n是样本量，x是解释变量平均值，(X'X)^-1是设计矩阵的伪逆矩阵。
由于没有给出模型的具体残差、自变量平均值或协方差矩阵等信息，我们无法直接计算出预测区间的宽度。但如果你有这些数据，在应用上述公式后即可得到预测区间的大致范围。
请注意，在实际操作中需要更精确的信息和工具来完成最后的预测区间计算。
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