6.4 求解释b1 b2是怎么算出来的?

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计量经济学题库1、计量经济学是以为方法、以计算机技术为手段,研究经济关系和经济活动数量规律及其应用,并以 建立计量经济模型 为核心的一门经济学学科。2、 5、(填空)样本观测值与回归理论值之间的偏差,称为____残差项_______,我们用残差估计线性回归模型中的_______随机误差项____。3、 1620(填空)(1)存在近似多重共线性时,回归系数的标准差趋于__0___, T趋于____无穷___。(2) 方差膨胀因子(VIF)越大,OLS估计值的____方差 标准差_________将越大。(3) 存在完全多重共线性时,OLS估计值是______非有效____,它们的方差是______增大_______。(4)(5) 一经济变量之间数量关系研究中常用的分析方法有回归分析、_______相关分析____________、_________________方差分析__等。其中应用最广泛的是回归分析。a) 高斯—马尔可夫定理是指在总体参数的各种线性无偏估计中,最小二乘估计具有_______最小方差的线性无偏估计量____________的特性。b) 检验样本是否存在多重共线性的常见方法有:_________简单系所分析__________和逐步分析检验法。处理。 c) 计量经济模型的计量经济检验通常包括_______序列相关性___________、多重共线性检验、__________异方差性________。、单项选择题(每小题1分)1.计量经济学是下列哪门学科的分支学科(C)。A.统计学 B.数学 C.经济学 D.数理统计学2.计量经济学成为一门独立学科的标志是(B)。A.1930年世界计量经济学会成立B.1933年《计量经济学》会刊出版C.1969年诺贝尔经济学奖设立 D.1926年计量经济学(Economics)一词构造出来3.外生变量和滞后变量统称为(D)。A.控制变量 B.解释变量 C.被解释变量 D.前定变量4.横截面数据是指(A)。A.同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B.同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据C.同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D.同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据5.同一统计指标,同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是(C)。A.时期数据 B.混合数据 C.时间序列数据 D.横截面数据6.在计量经济模型中,由模型系统内部因素决定,表现为具有一定的概率分布的随机变量,其数值受模型中其他变量影响的变量是( B )。A.内生变量 B.外生变量 C.滞后变量 D.前定变量7.描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是( A )。A.微观计量经济模型 B.宏观计量经济模型 C.理论计量经济模型 D.应用计量经济模型8.经济计量模型的被解释变量一定是( C )。A.控制变量 B.政策变量 C.内生变量 D.外生变量9.下面属于横截面数据的是( D )。A.年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值B.年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值C.某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 D.某年某地区20个乡镇各镇的工业产值10.经济计量分析工作的基本步骤是( A )。A.设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B.设定模型→估计参数→检验模型→应用模型C.个体设计→总体估计→估计模型→应用模型D.确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型11.将内生变量的前期值作解释变量,这样的变量称为( D )。A.虚拟变量 B.控制变量 C.政策变量 D.滞后变量12.( B )是具有一定概率分布的随机变量,它的数值由模型本身决定。A.外生变量 B.内生变量 C.前定变量 D.滞后变量13.同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为( B )。A.横截面数据 B.时间序列数据 C.修匀数据 D.原始数据14.计量经济模型的基本应用领域有( A )。A.结构分析、经济预测、政策评价 B.弹性分析、乘数分析、政策模拟C.消费需求分析、生产技术分析、 D.季度分析、年度分析、中长期分析15.变量之间的关系可以分为两大类,它们是( A )。A.函数关系与相关关系 B.线性相关关系和非线性相关关系C.正相关关系和负相关关系 D.简单相关关系和复杂相关关系16.相关关系是指( D )。A.变量间的非独立关系 B.变量间的因果关系C.变量间的函数关系 D.变量间不确定性的依存关系17.进行相关分析时的两个变量( A )。A.都是随机变量 B.都不是随机变量C.一个是随机变量,一个不是随机变量 D.随机的或非随机都可以18.表示x和y之间真实线性关系的是( C )。^??^X B.E(Y)????X C.Y????X?u ^??A.Yt01tt01ttt01tD.Yt??0??1Xt^具备有效性是指( B )19.参数?的估计量?。^)=0 B.var(?^)为最小 C.(?^-?)=0 D.(?^-?)为最小 A.var(?^表示回归值,则( B )^??^X?e,以?^表示估计标准误差,Y20.对于Yi??。 01ii2^)^)^=0时,(^=0时,(A.?0 B.??Yi-Y?Yi-Yi=i=02^)^)^=0时,(^C.? D.为最小?=0时,(Y-Y?Yi-Y?iii为最小^??^X+e,则普通最小二乘法确定的?^的公式中,错误的是( D )21.设样本回归模型为Yi=?。 01iii^=??A.?1Xi???Yi?i??X??2^= B.?1n?XiYi-?Xi?Yin?Xi-??Xi?22^=^=XiYi D.?C.?1122Xin?XiYi-?Xi?Yi?2x^表示估计标准误差,r表示相关系数,则有( D )^??^X+e,以?22.对于Yi=?。 01ii^=0时,r=1 B.?^=0时,r=-1 C.?^=0时,r=0 D.?^=0时,r=1或r=-1 A.?^=356?1.5X,这说明( D )23.产量(X,台)与单位产品成本(Y,元/台)之间的回归方程为Y。A.产量每增加一台,单位产品成本增加356元 B.产量每增加一台,单位产品成本减少1.5元C.产量每增加一台,单位产品成本平均增加356元 D.产量每增加一台,单位产品成本平均减少1.5元^)=???X中,?表示( B )24.在总体回归直线E(Y。 101A.当X增加一个单位时,Y增加?1个单位B.当X增加一个单位时,Y平均增加?1个单位C.当Y增加一个单位时,X增加?1个单位D.当Y增加一个单位时,X平均增加?1个单位25.对回归模型Yi=?0??1Xi+u i进行检验时,通常假定u i 服从( C )。A.N(0,?i2) B. t(n-2) C.N(0,?2) D.t(n)^表示回归估计值,则普通最小二乘法估计参数的准则是使( D )26.以Y表示实际观测值,Y。2^)^)^)A.?(Yi-Y0 B .?(Yi-Y0 C.?(Yi-Yi=i=i=最小2^)(Yi-YD.?i=最小^表示OLS估计回归值,则下列哪项成立( D )27.设Y表示实际观测值,Y。^=Y B.Y^= C.Y=Y D.Y= A.Y28.用OLS估计经典线性模型Yi=?0??1Xi+u i,则样本回归直线通过点___D______。^)^)(X,Y)(,)A. B. (X,Y C. D. (,Y^表示OLS估计回归值,则用OLS得到的样本回归直线Y^??^X满足^=?29.以Y表示实际观测值,Yi01i( A )。2^)A.? B.(Y-)(Yi-Y=0?ii=0 C. i2^(Y-Y)?ii=02^-)D.?(Y0 ii=30.用一组有30个观测值的样本估计模型Yi=?0??1Xi+u i,在0.05的显著性水平下对?1的显著性作t检验,则?1显著地不等于零的条件是其统计量t大于( D )。A.t0.05(30) B.t0.025(30) C.t0.05(28)D.t0.025(28)31.已知某一直线回归方程的判定系数为0.64,则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为( B )。A.0.64 B.0.8 C.0.4 D.0.3232.相关系数r的取值范围是( D )。A.r≤-1 B.r≥1 C.0≤r≤1 D.-1≤r≤133.判定系数R2的取值范围是( C )。A.R2≤-1 B.R2≥1 C.0≤R2≤1 D.-1≤R2≤134.某一特定的X水平上,总体Y分布的离散度越大,即σ2越大,则( A )。A.预测区间越宽,精度越低 B.预测区间越宽,预测误差越小C 预测区间越窄,精度越高 D.预测区间越窄,预测误差越大35.如果X和Y在统计上独立,则相关系数等于( C )。A.1 B.-1 C.0 D.∞36.根据决定系数R2与F统计量的关系可知,当R2=1时,有( D )。A.F=1 B.F=-1 C.F=0 D.F=∞37.在C—D生产函数Y?AL?K?中,( A )。A.?和?是弹性 B.A和?是弹性 C.A和?是弹性 D.A是弹性38.回归模型Yi??0??1Xi?ui中,关于检验H0:?1?0所用的统计量( D )。22A.服从?( B.服从t(n?1) C.服从?( D.服从t(n?2) n?2)n?1)^???11)(?1,下列说法正确的是39.在二元线性回归模型Yi??0??1X1i??2X2i?ui中,?1表示( A )。A.当X2不变时,X1每变动一个单位Y的平均变动。 B.当X1不变时,X2每变动一个单位Y的平均变动。C.当X1和X2都保持不变时,Y的平均变动。 D.当X1和X2都变动一个单位时,Y的平均变动。40.在双对数模型lnYi?ln?0??1lnXi?ui中,?1的含义是( D )。A.Y关于X的增长量 B.Y关于X的增长速度 C Y关于X的边际倾向 D.Y关于X的弹性41.根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型为lnYi?2.00?0.75lnXi,这表明人均收入每增加1%,人均消费支出将增加( C )。A.2% B.0.2% C.0.75% D.7.5%42.按经典假设,线性回归模型中的解释变量应是非随机变量,且( A )。A.与随机误差项不相关 B.与残差项不相关 C.与被解释变量不相关 D.与回归值不相关43.根据判定系数R2与F统计量的关系可知,当R2=1时有( C )。A.F=1 B.F=-1 C.F=∞ D.F=044.下面说法正确的是( D )。A.内生变量是非随机变量 B.前定变量是随机变量 C.外生变量是随机变量 D.外生变量是非随机变量45.在具体的模型中,被认为是具有一定概率分布的随机变量是( A )。A.内生变量 B.外生变量 C.虚拟变量D.前定变量46.回归分析中定义的( B )。A.解释变量和被解释变量都是随机变量 B.解释变量为非随机变量,被解释变量为随机变量C.解释变量和被解释变量都为非随机变量 D.解释变量为随机变量,被解释变量为非随机变量47.计量经济模型中的被解释变量一定是( C )。A.控制变量 B.政策变量C.内生变量 D.外生变量48.在由n?30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中,计算得多重决定系数为0.8500,则调整后的多重决定系数为( D )A. 0.8603 B. 0.8389 C. 0.8655 D.0.832749.下列样本模型中,哪一个模型通常是无效的( B )dCIQA. i(消费)=500+0.8i(收入) B. i(商品需求)=10+0.8Ii(收入)+0.9Pi(价格)s0.60.4PYQLKiiiiiC. (商品供给)=20+0.75(价格) D. (产出量)=0.65(劳动)(资本)50.用一组有30个观测值的样本估计模型yt?b0?b1x1t?b2x2t?ut后,在0.05的显著性水平上对b1的显著性作t检验,则b1显著地不等于零的条件是其统计量t大于等于( C )A. t0.05(30) B. t0.025(28) C. t0.025(27) D. F0.025(1,28)51.模型lnyt?lnb0?b1lnxt?ut中,b1的实际含义是( B )A.x关于y的弹性 B. y关于x的弹性 C. x关于y的边际倾向 D. y关于x的边际倾向52.在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1,则表明模型中存在( C )A.异方差性 B.序列相关 C.多重共线性 D.高拟合优度53.线性回归模型yt?b0?b1x1t?b2x2t?......?bkxkt?ut 中,检验H0:bt?0(i?0,1,2,...k)时,所用的统计量服从( C )A.t(n-k+1) B.t(n-k-2) C.t(n-k-1) D.t(n-k+2)54. 调整的判定系数A.2? 与多重判定系数 之间有如下关系( D ) n?1n?1R2 B. 2?1?R2 n?k?1n?k?1n?1n?1(1?R2) D. 2?1?(1?R2) C. 2?1?n?k?1n?k?155.关于经济计量模型进行预测出现误差的原因,正确的说法是( C )。A.只有随机因素 B.只有系统因素 C.既有随机因素,又有系统因素 D.A、B、C 都不对56.在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是(k 为解释变量个数):( C )A n≥k+1 B n<k+1 C n≥30 或n≥3(k+1) D n≥3057.下列说法中正确的是:( D )A 如果模型的R 很高,我们可以认为此模型的质量较好B 如果模型的R 较低,我们可以认为此模型的质量较差C 如果某一参数不能通过显著性检验,我们应该剔除该解释变量D 如果某一参数不能通过显著性检验,我们不应该随便剔除该解释变量58.半对数模型Y??0??1lnX??中,参数?1的含义是( C )。A.X的绝对量变化,引起Y的绝对量变化 B.Y关于X的边际变化C.X的相对变化,引起Y的期望值绝对量变化 D.Y关于X的弹性59.半对数模型lnY??0??1X??中,参数?1的含义是( A )。A.X的绝对量发生一定变动时,引起因变量Y的相对变化率 B.Y关于X的弹性C.X的相对变化,引起Y的期望值绝对量变化 D.Y关于X的边际变化 2260.双对数模型lnY??0??1lnX??中,参数?1的含义是( D )。A.X的相对变化,引起Y的期望值绝对量变化 B.Y关于X的边际变化C.X的绝对量发生一定变动时,引起因变量Y的相对变化率 D.Y关于X的弹性61.Goldfeld-Quandt方法用于检验( A )A.异方差性 B.自相关性 C.随机解释变量 D.多重共线性62.在异方差性情况下,常用的估计方法是( D )A.一阶差分法 B.广义差分法 C.工具变量法 D.加权最小二乘法63.White检验方法主要用于检验( A )A.异方差性 B.自相关性 C.随机解释变量 D.多重共线性64.Glejser检验方法主要用于检验( A )A.异方差性 B.自相关性 C.随机解释变量 D.多重共线性65.下列哪种方法不是检验异方差的方法( D )A.戈德菲尔特——匡特检验 B.怀特检验 C.戈里瑟检验 D.方差膨胀因子检验66.当存在异方差现象时,估计模型参数的适当方法是 ( A )A.加权最小二乘法 B.工具变量法 C.广义差分法 D.使用非样本先验信息67.加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数,从而提高估计精度,即( B )A.重视大误差的作用,轻视小误差的作用 B.重视小误差的作用,轻视大误差的作用C.重视小误差和大误差的作用 D.轻视小误差和大误差的作用exe?0.28715xi?vi68.如果戈里瑟检验表明,普通最小二乘估计结果的残差i与i有显著的形式i的相v关关系(i满足线性模型的全部经典假设),则用加权最小二乘法估计模型参数时,权数应为( C )1112xxxiiA. B. C. xi D. i69.果戈德菲尔特——匡特检验显著,则认为什么问题是严重的( A )A.异方差问题 B.序列相关问题 C.多重共线性问题 D.设定误差问题2y?bx?uVar(u)??xi,则b的最有效估计量为( C ) iiii70.设回归模型为,其中^?bA. n?xy??x?yxy^yb?^?^?1bbx B. nx?(x) C. D. n?x 22271.如果模型yt=b0+b1xt+ut存在序列相关,则( D )。A. cov(xt, ut)=0 B. cov(ut, us)=0(t≠s) C. cov(xt, ut)≠0 D. cov(ut, us) ≠0(t≠s)72.DW检验的零假设是(ρ为随机误差项的一阶相关系数)( B )。A.DW=0 B.ρ=0 C.DW=1 D.ρ=173.下列哪个序列相关可用DW检验(vt为具有零均值,常数方差且不存在序列相关的随机变量)( A )。A.ut=ρut-1+vt B.ut=ρut-1+ρ2ut-2+,,+vt C.ut=ρvt D.ut=ρvt+ρ2 vt-1 +,,74.DW的取值范围是( D )。A.-1≤DW≤0 B.-1≤DW≤1 C.-2≤DW≤2 D.0≤DW≤475.当DW=4时,说明( D )。A.不存在序列相关 B.不能判断是否存在一阶自相关C.存在完全的正的一阶自相关 D.存在完全的负的一阶自相关76.根据20个观测值估计的结果,一元线性回归模型的DW=2.3。在样本容量n=20,解释变量k=1,显著性水平为0.05时,查得dl=1,du=1.41,则可以决断( A )。A.不存在一阶自相关 B.存在正的一阶自相关 C.存在负的一阶自 D.无法确定77.当模型存在序列相关现象时,适宜的参数估计方法是( C )。A.加权最小二乘法 B.间接最小二乘法 C.广义差分法 D.工具变量法78.对于原模型yt=b0+b1xt+ut,广义差分模型是指( D )。 0?bB. yt=b1xt?utC. yt=b0+b1xt?utD. yt??yt-1=b0(1-?)+b1(xt??xt-1)?(ut??ut-1)79.采用一阶差分模型一阶线性自相关问题适用于下列哪种情况( B )。A.ρ≈0 B.ρ≈1 C.-1<ρ<0 D.0<ρ<180.定某企业的生产决策是由模型St=b0+b1Pt+ut描述的(其中St为产量,Pt为价格),又知:如果该企业在t-1期生产过剩,经营人员会削减t期的产量。由此决断上述模型存在( B )。A.异方差问题 B.序列相关问题 C.多重共线性问题 D.随机解释变量问题^+?^x+e后计算得DW=1.4,81.根据一个n=30的样本估计yt=?已知在5%的置信度下,dl=1.35,du=1.49,01tt则认为原模型( D )。A.存在正的一阶自相关 B.存在负的一阶自相关 C.不存在一阶自相关 D.无法判断是否存在一阶自相关。^+?^x+e,以ρ表示et与et-1之间的线性相关关系(t=1,2,,,T),则下列明显错误的82. 于模型yt=?01tt是( B )。A.ρ=0.8,DW=0.4 B.ρ=-0.8,DW=-0.4 C.ρ=0,DW=2 D.ρ=1,DW=083.同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为( B )。A.横截面数据 B.时间序列数据 C.修匀数据 D.原始数据84.当模型存在严重的多重共线性时,OLS估计量将不具备( D )A.线性 B.无偏性 C.有效性 D.一致性85.经验认为某个解释与其他解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量的VIF( C )。A.大于 B.小于 C.大于5 D.小于586.模型中引入实际上与解释变量有关的变量,会导致参数的OLS估计量方差( A )。A.增大 B.减小 C.有偏 D.非有效87.对于模型yt=b0+b1x1t+b2x2t +ut,与r12=0相比,r12=0.5时,估计量的方差将是原来的( B )。A.1倍 B.1.33倍 C.1.8倍 D.2倍88.如果方差膨胀因子VIF=10,则什么问题是严重的( C )。A.异方差问题 B.序列相关问题 C.多重共线性问题 D.解释变量与随机项的相关性89.在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1,则表明模型中存在( C )。A 异方差 B 序列相关 C 多重共线性 D 高拟合优度90.存在严重的多重共线性时,参数估计的标准差( A )。A.变大 B.变小 C.无法估计 D.无穷大91.完全多重共线性时,下列判断不正确的是( D )。A.参数无法估计 B.只能估计参数的线性组合 C.模型的拟合程度不能判断 D.可以计算模型的拟合程度92.设某地区消费函数yi?c0?c1xi??i中,消费支出不仅与收入x有关,而且与消费者的年龄构成有关,若将年龄构成分为小孩、青年人、成年人和老年人4个层次。假设边际消费倾向不变,则考虑上述构成因素的影响时,该消费函数引入虚拟变量的个数为( C )A.1个 B.2个 C.3个 D.4个93.当质的因素引进经济计量模型时,需要使用( D )A. 外生变量 B. 前定变量 C. 内生变量 D. 虚拟变量94.由于引进虚拟变量,回归模型的截距或斜率随样本观测值的改变而系统地改变,这种模型称为 ( A )A. 系统变参数模型 B.系统模型 C. 变参数模型 D. 分段线性回归模型95.假设回归模型为yi????xi??i,其中Xi为随机变量,Xi与Ui相关则?的普通最小二乘估计量( D D )A.无偏且一致 B.无偏但不一致 C.有偏但一致 D.有偏且不一致96.假定正确回归模型为yi????1x1i??2x2i??i,若遗漏了解释变量X2,且X1、X2线性相关则?1的普通最小二乘法估计量( D )A.无偏且一致 B.无偏但不一致 C.有偏但一致 D.有偏且不一致97.模型中引入一个无关的解释变量( C )A.对模型参数估计量的性质不产生任何影响 B.导致普通最小二乘估计量有偏C.导致普通最小二乘估计量精度下降 D.导致普通最小二乘估计量有偏,同时精度下降?1??东中部98.设消费函数yt?a0?a1D?b1xt?ut,其中虚拟变量D??,如果统计检验表明a1?0成立,?0??西部则东中部的消费函数与西部的消费函数是( D )。A. 相互平行的 B. 相互垂直的 C. 相互交叉的 D. 相互重叠的99.虚拟变量( A )A.主要来代表质的因素,但在有些情况下可以用来代表数量因素 B.只能代表质的因素C.只能代表数量因素 D.只能代表季节影响因素100.分段线性回归模型的几何图形是( D )。A.平行线 B.垂直线 C.光滑曲线 D.折线101.如果一个回归模型中不包含截距项,对一个具有m个特征的质的因素要引入虚拟变量数目为( B )。A.m B.m-1 C.m-2 D.m+1102.设某商品需求模型为yt?b0?b1xt?ut,其中Y是商品的需求量,X是商品的价格,为了考虑全年12个月份季节变动的影响,假设模型中引入了12个虚拟变量,则会产生的问题为( D )。A.异方差性 B.序列相关 C.不完全的多重共线性 D.完全的多重共线性 103.对于模型yt?b0?b1xt?ut,为了考虑“地区”因素(北方、南方),引入2个虚拟变量形成截距变动模型,则会产生( C )。A.序列的完全相关 B.序列不完全相关 C.完全多重共线性 D.不完全多重共线性?1 城镇家庭D???0 农村家庭,当统计检验表明下104. 设消费函数为yi??o??1D?b0xi?b1Dxi?ui,其中虚拟变量列哪项成立时,表示城镇家庭与农村家庭有一样的消费行为( A )。A.a1?o,b1?o B. a1?o,b1?o C. a1?o,b1?o D. a1?o,b1?o 105.设无限分布滞后模型为Yt = ?+ ?0 Xt + ?1 Xt-1 +?2Xt-2 +则长期影响系数为( C )。 + Ut,且该模型满足Koyck变换的假定,?0?? B. 0 C.0 D.不确定 ?1??1??106.对于分布滞后模型,时间序列资料的序列相关问题,就转化为( B )。A.异方差问题 B.多重共线性问题 C.多余解释变量 D.随机解释变量 A.107.在分布滞后模型Yt????0Xt??1Xt?1??2Xt?2?A.。 ?ut中,短期影响乘数为( D )??1 B. ?1 C.0 D.?0 1??1??108.对于自适应预期模型,估计模型参数应采用( D ) 。A.普通最小二乘法 B.间接最小二乘法 C.二阶段最小二乘法 D.工具变量法 109.koyck变换模型参数的普通最小二乘估计量是( D ) 。A.无偏且一致 B.有偏但一致 C.无偏但不一致 D.有偏且不一致 110.下列属于有限分布滞后模型的是( D )。A.Yt????0Xt??1Yt?1??2Yt?2??ut B.Yt????0Xt??1Yt?1??2Yt?2??ut D.Yt????0Xt??1Xt?1??2Xt?2???kYt?k?ut ??kXt?k?ut C. Yt????0Xt??1Xt?1??2Xt?2?^?400?0.5I?0.3I?0.1I,其中I为收入,则当期收入I对未来消费C的影111.消费函数模型Ctt?2ttt?1t?2响是:It增加一单位,Ct?2增加( C )。A.0.5个单位 B.0.3个单位 C.0.1个单位 D.0.9个单位112.下面哪一个不是几何分布滞后模型( D )。A.koyck变换模型 B.自适应预期模型 C.局部调整模型 D.有限多项式滞后模型 113.有限多项式分布滞后模型中,通过将原来分布滞后模型中的参数表示为滞后期i的有限多项式,从而克服了原分布滞后模型估计中的( D )。A.异方差问题 B.序列相关问题 C.多重共性问题 D.参数过多难估计问题 114.分布滞后模型Yt????0Xt??1Xt?1??2Xt?2??3Xt?3?ut中,为了使模型的自由度达到30,必须拥有多少年的观测资料( D )。A.32 B.33 C.34 D.38115.如果联立方程中某个结构方程包含了所有的变量,则这个方程为( C )。A.恰好识别 B.过度识别 C.不可识别 D.可以识别116.下面关于简化式模型的概念,不正确的是( C )。A.简化式方程的解释变量都是前定变量 B.简化式参数反映解释变量对被解释的变量的总影响C.简化式参数是结构式参数的线性函数 D.简化式模型的经济含义不明确117.对联立方程模型进行参数估计的方法可以分两类,即:( B ) 。A.间接最小二乘法和系统估计法 B.单方程估计法和系统估计法C.单方程估计法和二阶段最小二乘法 D.工具变量法和间接最小二乘法118.在结构式模型中,其解释变量( C )。A.都是前定变量 B.都是内生变量 C.可以内生变量也可以是前定变量 D.都是外生变量119.如果某个结构式方程是过度识别的,则估计该方程参数的方法可用( A )。A.二阶段最小二乘法 B.间接最小二乘法 C.广义差分法 D.加权最小二乘法 120.当模型中第i个方程是不可识别的,则该模型是( B ) 。A.可识别的 B.不可识别的 C.过度识别 D.恰好识别121.结构式模型中的每一个方程都称为结构式方程,在结构方程中,解释变量可以是前定变量,也可以是( C )A.外生变量 B.滞后变量C.内生变量 D.外生变量和内生变量?Ct?a0?a1Yt?u1t??It?b0?b1Yt?b2Yt?1?u2t122.在完备的结构式模型 中,外生变量是指( D )。 A.Yt B.Yt – 1 C.It D.Gt?Ct?a0?a1Yt?u1t?123.在完备的结构式模型?It?b0?b1Yt?b2Yt?1?u2t中,随机方程是指( D )。?Y?C?I?Gttt?t A.方程1 B.方程2 C.方程3 D.方程1和2124.联立方程模型中不属于随机方程的是( D )。A.行为方程 B.技术方程 C.制度方程 D.恒等式125.结构式方程中的系数称为( C )。A.短期影响乘数 B.长期影响乘数 C.结构式参数 D.简化式参数 126.简化式参数反映对应的解释变量对被解释变量的( C )。A.直接影响 B.间接影响 C.前两者之和 D.前两者之差127.对于恰好识别方程,在简化式方程满足线性模型的基本假定的条件下,间接最小二乘估计量具备( D )。A.精确性 B.无偏性 C.真实性 D.一致性二、多项选择题(每小题2分)1.计量经济学是以下哪些学科相结合的综合性学科( ADE )。A.统计学 B.数理经济学 C.经济统计学 D.数学 E.经济学2.从内容角度看,计量经济学可分为( AC )。A.理论计量经济学 B.狭义计量经济学 C.应用计量经济学D.广义计量经济学 E.金融计量经济学3.从学科角度看,计量经济学可分为( BD )。A.理论计量经济学 B.狭义计量经济学 C.应用计量经济学D.广义计量经济学 E.金融计量经济学4.从变量的因果关系看,经济变量可分为( AB )。A.解释变量 B.被解释变量 C.内生变量D.外生变量 E.控制变量5.从变量的性质看,经济变量可分为( CD )。A.解释变量 B.被解释变量 C.内生变量D.外生变量 E.控制变量6.使用时序数据进行经济计量分析时,要求指标统计的( ABCDE )。A.对象及范围可比 B.时间可比 C.口径可比D.计算方法可比 E.内容可比7.一个计量经济模型由以下哪些部分构成( ABCD )。A.变量 B.参数 C.随机误差项D.方程式 E.虚拟变量8.与其他经济模型相比,计量经济模型有如下特点( BCD )。A.确定性 B.经验性 C.随机性D.动态性 E.灵活性9.一个计量经济模型中,可作为解释变量的有( ABCDE )。A.内生变量 B.外生变量 C.控制变量D.政策变量 E.滞后变量10.计量经济模型的应用在于( ABCD )。A.结构分析 B.经济预测 C.政策评价D.检验和发展经济理论 E.设定和检验模型11.下列哪些变量属于前定变量( CD )。A.内生变量 B.随机变量 C.滞后变量 D.外生变量 E.工具变量12.经济参数的分为两大类,下面哪些属于外生参数( ABCD )。A.折旧率 B.税率 C.利息率 D.凭经验估计的参数 E.运用统计方法估计得到的参数13.在一个经济计量模型中,可作为解释变量的有( BCDE )。A.内生变量 B.控制变量 C.政策变量 D.滞后变量 E.外生变量14.对于经典线性回归模型,各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有( ABE )。A.无偏性 B.有效性 C.一致性 D.确定性 E.线性特性15.指出下列哪些现象是相关关系( ACD )。A.家庭消费支出与收入 B.商品销售额与销售量、销售价格C.物价水平与商品需求量 D.小麦高产与施肥量E.学习成绩总分与各门课程分数16.一元线性回归模型Yi=?0??1Xi+u i的经典假设包括( ABCDE )。A.E(ut)?0 B.var(ut)??2 C.cov(ut,us)?0 D.Cov(xt,ut)?0 E.ut~N(0,?2)^表示OLS估计回归值,e表示残差,则回归直线满足( ABE )17.以Y表示实际观测值,Y。^ A.通过样本均值点(,) B.?Yi=?Yi22^^-)(Yi-Yi)=0 D.?C.?(Y0 E.cov(Xi,ei)=0 ii=^表示OLS估计回归值,u表示随机误差项,e表示残差。如果Y与X为线性相关关系,则下列哪18.Y些是正确的( AC )。^??^X A.E(Yi)=?0??1Xi B.Yi=?01i^??^X?e D.Y^??^X?e E.E(Y)=?^??^X ^=?C.Yi=?01iii01iii01i^表示OLS估计回归值,u表示随机误差项。如果Y与X为线性相关关系,则下列哪些是正确的19.Y( BE )。A.Yi=?0??1Xi B.Yi=?0??1Xi+ui^??^X?u D.Y^??^X?u E.Y^??^X ^=?^=?C.Yi=?01iii01iii01i20.回归分析中估计回归参数的方法主要有( CDE )。A.相关系数法 B.方差分析法 C.最小二乘估计法 D.极大似然法 E.矩估计法21.用OLS法估计模型Yi=?0??1Xi+u i的参数,要使参数估计量为最佳线性无偏估计量,则要求( ABCDE )。A.E(ui)=0 B.Var(ui)=?2 C.Cov(ui,uj)=0 D.ui服从正态分布E.X为非随机变量,与随机误差项ui不相关。22.假设线性回归模型满足全部基本假设,则其参数的估计量具备( CDE )。A.可靠性 B.合理性 C.线性 D.无偏性 E.有效性23.普通最小二乘估计的直线具有以下特性( ABDE )。^C.?(Y?Y^)2?0 D.?e?0 A.通过样本均值点(,) B.?Yi??YiiiiE.Cov(Xi,ei)?0^??^X估计出来的Y^=?^值( ADE )24.由回归直线Y。 i01iiA.是一组估计值. B.是一组平均值 C.是一个几何级数 D.可能等于实际值Y E.与实际值Y的离差之和等于零25.反映回归直线拟合优度的指标有( ACE )。A.相关系数 B.回归系数 C.样本决定系数 D.回归方程的标准差 E.剩余变差(或残差平方和)^??^X,回归变差可以表示为( ABCDE )^=?26.对于样本回归直线Y。 i01i222^2(X-)^A.  B. (Y-) (-Y-Y)??ii?ii1?ii22^(X-(^-)C.R2? D.? E.? (Yi-i)(YYi-i)ii1?ii)^??^X,?^=?^为估计标准差,下列决定系数的算式中,正确的有27.对于样本回归直线Yi01i( ABCDE )。^-)^)(Y(Y-YA. B.1- (Y-)(Y-)2222iiiiiiii2^(X-(?Yi-i)^(?n-2)1ii)C. D. E. 1-222(Y-)(Y-)(Y-)iiiiii2^2(X-)?1ii28.下列相关系数的算式中,正确的有( ABCDE )。A.XY-?X?Ycov(X,Y)(X-(Yi-i)i) B.i n?X?Y D(X-()Y-) C.?X?YEXY29.判定系数R2可表示为( BCE )。RSSESSRSSESSESSA.R2= B.R2= C.R2=1- D.R2=1- E.R2= TSSTSSTSSTSSESS+RSS30.线性回归模型的变通最小二乘估计的残差ei满足( ACDE )。^=0 D.eX=0 E.cov(X,e)=0 A.?ei=0 B.?eiYi=0 C.?eiYi?iiii31.调整后的判定系数2的正确表达式有( BCD )。^)/(n-k-1)(Y-Y(Y-)/(n-1)A.1- B.1- (Y-)/(n-1)(Y-Y)/(n-k)?222iiiiii2iik(1-R2)(n-1)(n-k)2C.1?(1-R) D.R? E.1?(1+R2) n-k-1(n-k-1)(n-1)232.对总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表示为( BC )。ESS/(n-k)ESS/(k-1)R2/(k-1)(1-R2)/(n-k)R2/(n-k)A. B. C. D. E. RSS/(k-1)RSS/(n-k)(1-R2)/(n-k)R2/(k-1)(1-R2)/(k-1)33.将非线性回归模型转换为线性回归模型,常用的数学处理方法有( AB )A.直接置换法 B.对数变换法 C.级数展开法D.广义最小二乘法 E.加权最小二乘法34.在模型lnYi?ln?0??1lnXi??i中( ABCD )A. Y与X是非线性的 B. Y与?1是非线性的 C. lnY与?1是线性的D. lnY与lnX是线性的 E. Y与lnX是线性的35.对模型yt?b0?b1x1t?b2x2t?ut进行总体显著性检验,如果检验结果总体线性关系显著,则有( BCD )。A. b1?b2?0 B. b1?0,b2?0 C. b1?0,b2?0 D. b1?0,b2?0 E. b1?b2?036. 剩余变差是指( ACDE )。A.随机因素影响所引起的被解释变量的变差B.解释变量变动所引起的被解释变量的变差C.被解释变量的变差中,回归方程不能做出解释的部分D.被解释变量的总变差与回归平方和之差 E.被解释变量的实际值与回归值的离差平方和37.回归变差(或回归平方和)是指( BCD )。A. 被解释变量的实际值与平均值的离差平方和 B. 被解释变量的回归值与平均值的离差平方和C. 被解释变量的总变差与剩余变差之差 D. 解释变量变动所引起的被解释变量的变差 E. 随机因素影响所引起的被解释变量的变差38.设k为回归模型中的参数个数(包括截距项),则总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表示为( BC )。 ^?)2n?k)?(Y^?)2k?1)?(Y(1?R2n?k)R2n?k)R2k?1)ii222?ek?1)(1?R)n?k) D.R2k?1) E.(1?R2)k?1) ?en?k)iiA.B. C.39.在多元线性回归分析中,修正的可决系数与可决系数R之间( AD )。 A.<R B.≥R C.只能大于零 D.可能为负值40.下列计量经济分析中那些很可能存在异方差问题( ABCDE )A.用横截面数据建立家庭消费支出对家庭收入水平的回归模型B.用横截面数据建立产出对劳动和资本的回归模型C.以凯恩斯的有效需求理论为基础构造宏观计量经济模型 D.以国民经济核算帐户为基础构造宏观计量经济模型E.以30年的时序数据建立某种商品的市场供需模型41.在异方差条件下普通最小二乘法具有如下性质( AB )A.线性 B.无偏性 C.最小方差性 D.精确性 E.有效性 42.异方差性将导致( BCDE )。A.普通最小二乘法估计量有偏和非一致 B.普通最小二乘法估计量非有效C.普通最小二乘法估计量的方差的估计量有偏 D.建立在普通最小二乘法估计基础上的假设检验失效 E.建立在普通最小二乘法估计基础上的预测区间变宽43.下列哪些方法可用于异方差性的检验( DE )。A. DW检验 B.方差膨胀因子检验法 C.判定系数增量贡献法 D.样本分段比较法 E.残差回归检验法44.当模型存在异方差现象进,加权最小二乘估计量具备( ABCDE )。A.线性 B.无偏性 C.有效性 D.一致性 E.精确性45.下列说法正确的有( BE )。A.当异方差出现时,最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性B.当异方差出现时,常用的t和F检验失效C.异方差情况下,通常的OLS估计一定高估了估计量的标准差D.如果OLS回归的残差表现出系统性,则说明数据中不存在异方差性E.如果回归模型中遗漏一个重要变量,则OLS残差必定表现出明显的趋势46.DW检验不适用一下列情况的序列相关检验( ABC )。A.高阶线性自回归形式的序列相关B.一阶非线性自回归的序列相关C.移动平均形式的序列相关D.正的一阶线性自回归形式的序列相关E.负的一阶线性自回归形式的序列相关47.以dl表示统计量DW的下限分布,du表示统计量DW的上限分布,则DW检验的不确定区域是( BC )。A.du≤DW≤4-du B.4-du≤DW≤4-dl C.dl≤DW≤du D.4-dl≤DW≤4 E.0≤DW≤dl48.DW检验不适用于下列情况下的一阶线性自相关检验( BCD )。A.模型包含有随机解释变量 B.样本容量太小 C.非一阶自回归模型D.含有滞后的被解释变量 E.包含有虚拟变量的模型49.针对存在序列相关现象的模型估计,下述哪些方法可能是适用的( BDE )。A.加权最小二乘法 B.一阶差分法 C.残差回归法 D.广义差分法 E.Durbin两步法50.如果模型yt=b0+b1xt+ut存在一阶自相关,普通最小二乘估计仍具备( AB )。A.线性 B.无偏性 C.有效性 D.真实性 E.精确性51.DW检验不能用于下列哪些现象的检验( ABCDE )。A.递增型异方差的检验 B.ut=ρut-1+ρ2ut-2+vt形式的序列相关检验^+?^x+?^y+e的一阶线性自相关检验 C.xi=b0+b1xj+ut形式的多重共线性检验 D.yt=?01t2t-1tE.遗漏重要解释变量导致的设定误差检验52.下列哪些回归分析中很可能出现多重共线性问题( AC )。A.资本投入与劳动投入两个变量同时作为生产函数的解释变量B.消费作被解释变量,收入作解释变量的消费函数C.本期收入和前期收入同时作为消费的解释变量的消费函数D.商品价格.地区.消费风俗同时作为解释变量的需求函数E.每亩施肥量.每亩施肥量的平方同时作为小麦亩产的解释变量的模型53.当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时( ACD )。A.各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别B.部分解释变量与随机误差项之间将高度相关C.估计量的精度将大幅度下降D.估计对于样本容量的变动将十分敏感E.模型的随机误差项也将序列相关54.下述统计量可以用来检验多重共线性的严重性( ACD )。A.相关系数 B.DW值 C.方差膨胀因子 D.特征值 E.自相关系数55.多重共线性产生的原因主要有( ABCD )。A.经济变量之间往往存在同方向的变化趋势 B.经济变量之间往往存在着密切的关联C.在模型中采用滞后变量也容易产生多重共线性D.在建模过程中由于解释变量选择不当,引起了变量之间的多重共线性 E.以上都正确56.多重共线性的解决方法主要有( ABCDE )。A.保留重要的解释变量,去掉次要的或替代的解释变量 B.利用先验信息改变参数的约束形式C.变换模型的形式 D.综合使用时序数据与截面数据 E.逐步回归法以及增加样本容量57.关于多重共线性,判断错误的有( ABC )。A.解释变量两两不相关,则不存在多重共线性B.所有的t检验都不显著,则说明模型总体是不显著的C.有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义D.存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析58.模型存在完全多重共线性时,下列判断正确的是( AB )。A.参数无法估计 B.只能估计参数的线性组合C.模型的判定系数为0 D.模型的判定系数为159.下列判断正确的有( ABC )。A.在严重多重共线性下,OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。B.多重共线性问题的实质是样本现象,因此可以通过增加样本信息得到改善。C.虽然多重共线性下,很难精确区分各个解释变量的单独影响,但可据此模型进行预测。D.如果回归模型存在严重的多重共线性,可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性。60.在包含有随机解释变量的回归模型中,可用作随机解释变量的工具变量必须具备的条件有,此工具变量( AE ) 。A.与该解释变量高度相关 B.与其它解释变量高度相关C.与随机误差项高度相关 D.与该解释变量不相关 E.与随机误差项不相关61.关于虚拟变量,下列表述正确的有 ( ABCD )A.是质的因素的数量化 B.取值为l和0C.代表质的因素 D.在有些情况下可代表数量因素 E.代表数量因素62.虚拟变量的取值为0和1,分别代表某种属性的存在与否,其中( BC )A.0表示存在某种属性 B.0表示不存在某种属性 C.1表示存在某种属性D.1表示不存在某种属性 E.0和1代表的内容可以随意设定63.在截距变动模型yi??0??1D??xi??i中,模型系数( AC )A.?0是基础类型截距项 B.?1是基础类型截距项C.?0称为公共截距系数 D.?1称为公共截距系数 E.?1??0为差别截距系数64.虚拟变量的特殊应用有( ACB )A.调整季节波动 B.检验模型结构的稳定性 C.分段回归D.修正模型的设定误差 E.工具变量法65.对于分段线性回归模型yt??0??1xt??2(xt?x*)D??t,其中( BE )A.虚拟变量D代表品质因素 B.虚拟变量D代表数量因素 C.以xt?x*为界,前后两段回归直线的斜率不同D.以xt?x*为界,前后两段回归直线的截距不同 E.该模型是系统变参数模型的一种特殊形式66.下列模型中属于几何分布滞后模型的有( ABC )A.koyck变换模型 B.自适应预期模型 C.部分调整模型 D.有限多项式滞后模型 E.广义差分模型67.对于有限分布滞后模型,将参数?i表示为关于滞后i的多项式并代入模型,作这种变换可以( CD )。A.使估计量从非一致变为一致 B.使估计量从有偏变为无偏 C.减弱多重共线性D.避免因参数过多而自由度不足 E.减轻异方差问题68.在模型Yt????0Xt??1Xt?1??2Xt?2??3Xt?3?ut中,延期过渡性乘数是指( BCD )A.?0 B.?1 C. ?2 D. ?3 E.?1??2??369.对几何分布滞后模型的三种变换模型,即koyck变换模型.自适应预期模型.局部调整模型,其共同特点是( ABCD )A.具有相同的解释变量 B.仅有三个参数需要估计 C.用Yt?1代替了原模型中解释变量的所有滞后变量D.避免了原模型中的多重共线性问题 E.都以一定经济理论为基础70.当结构方程为恰好识别时,可选择的估计方法是( CD )A.最小二乘法 B.广义差分法 C.间接最小二乘法D.二阶段最小二乘法 E.有限信息极大似然估计法71.对联立方程模型参数的单方程估计法包括( ABD )A.工具变量法 B.间接最小二乘法 C.完全信息极大似然估计法D.二阶段最小二乘法 E.三阶段最小二乘法Ct?0a?1atY?72.小型宏观计量经济模型 It?0b?1btY?1tu?2t1个方程是( ABCD ) bY1?中,第t2uYt?Ct?It?GtA.结构式方程 B.随机方程 C.行为方程 D.线性方程 E.定义方程73.结构式模型中的解释变量可以是( ABCDE )A. 外生变量 B.滞后内生变量 C.虚拟变量D.滞后外生变量 E.模型中其他结构方程的被解释变量74.与单方程计量经济模型相比,联立方程计量经济模型的特点是( ADF )。A.适用于某一经济系统的研究 B.适用于单一经济现象的研究 C.揭示经济变量之间的单项因果关系D.揭示经济变量之间相互依存、相互因果的关系 E.用单一方程来描述被解释变量和解释变量的数量关系F.用一组方程来描述经济系统内内生变量和外生变量(先决变量)之间的数量关系75.随机方程包含哪四种方程( ABD )。A.行为方程 B.技术方程 C.经验方程 D.制度方程 E.统计方程76.下列关于联立方程模型的识别条件,表述正确的有( BD )。A.方程只要符合阶条件,就一定符合秩条件 B.方程只要符合秩条件,就一定可以识别C.方程识别的阶条件和秩条件相互独立 D.秩条件成立时,根据阶条件判断方程是恰好识别还是过度识别???77.对于C-D生产函数模型Y?ALKe,下列说法中正确的有( ABC )。A.参数A反映广义的技术进步水平 B.资本要素的产出弹性EK??C.劳动要素的产出弹性EL?? D.???必定等于178.对于线性生产函数模型Y??0??1K??2L??,下列说法中正确的有( ABCD )。A.假设资本K与劳动L之间是完全可替代的B.资本要素的边际产量MPK??1C.劳动要素的边际产量MPL??2 D.劳动和资本要素的替代弹性???279.关于绝对收入假设消费函数模型Ct????0Yt??1Yt??t(t?1,2,?,T),下列说法正确的有( ABCD )。A.参数?表示自发性消费 B.参数?>0 C.参数?0表示边际消费倾向 D.参数?1<080.建立生产函数模型时,样本数据的质量问题包括( BCDE )。A.线性 B.完整性 C.准确性 D.可比性 E.一致性三、名词解释(每小题3分)1.经济变量:经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。(3分)2.解释变量:是用来解释作为研究对象的变量(即因变量)为什么变动、如何变动的变量。(2分)它对因变量的变动做出解释,表现为方程所描述的因果关系中的“因”。(1分)3.被解释变量:是作为研究对象的变量。(1分)它的变动是由解释变量做出解释的,表现为方程所描述的因果关系的果。(2分)4.内生变量:是由模型系统内部因素所决定的变量,(2分)表现为具有一定概率分布的随机变量,是模型求解的结果。(1分)5.外生变量:是由模型系统之外的因素决定的变量,表现为非随机变量。(2分)它影响模型中的内生变量,其数值在模型求解之前就已经确定。(1分)6.滞后变量:是滞后内生变量和滞后外生变量的合称,(1分)前期的内生变量称为滞后内生变量;(1分)前期的外生变量称为滞后外生变量。(1分)7.前定变量:通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量,(1分)即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量。(2分)8.控制变量:在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面的变量,(2分)它一般属于外生变量。(1分)9.计量经济模型:为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型,(2分)是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。(1分)10.函数关系:如果一个变量y的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一地、精确地确定,则y与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。(3分)11.相关关系:如果一个变量y的取值受另一个变量或另一组变量的影响,但并不由它们惟一确定,则y与这个变量或这组变量之间的关系就是相关关系。(3分)12.最小二乘法:用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法,称为最小二乘法。(3分)13.高斯-马尔可夫定理:在古典假定条件下,OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量,这一结论即是高斯-马尔可夫定理。(3分)14.总变差(总离差平方和):在回归模型中,被解释变量的观测值与其均值的离差平方和。(3分)15.回归变差(回归平方和):在回归模型中,因变量的估计值与其均值的离差平方和,(2分)也就是由解释变量解释的变差。(1分)16.剩余变差(残差平方和):在回归模型中,因变量的观测值与估计值之差的平方和,(2分)是不能由解释变量所解释的部分变差。(1分)17.估计标准误差:在回归模型中,随机误差项方差的估计量的平方根。(3分)18.样本决定系数:回归平方和在总变差中所占的比重。(3分)19.点预测:给定自变量的某一个值时,利用样本回归方程求出相应的样本拟合值,以此作为因变量实际值和其均值的估计值。(3分)20.拟合优度:样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。(3分)21.残差:样本回归方程的拟合值与观测值的误差称为回归残差。(3分)22.显著性检验:利用样本结果,来证实一个虚拟假设的真伪的一种检验程序。(3分)23.回归变差:简称ESS,表示由回归直线(即解释变量)所解释的部分(2分),表示x对y的线性影响(1分)。24.剩余变差:简称RSS,是未被回归直线解释的部分(2分),是由解释变量以外的因素造成的影响(1分)。25.多重决定系数:在多元线性回归模型中,回归平方和与总离差平方和的比值(1分),也就是在被解释变量的总变差中能由解释变量所解释的那部分变差的比重,我们称之为多重决定系数,仍用R2表示(2分)。26.调整后的决定系数:又称修正后的决定系数,记为 ,是为了克服多重决定系数会随着解释变量的增加而增大的缺陷提出来的,(2分)其公式为: (1分)。27.偏相关系数:在Y、X1、X2三个变量中,当X1 既定时(即不受X1的影响),表示Y与X2之间相关关系的指标,称为偏相关系数,记做 。(3分)28.异方差性:在线性回归模型中,如果随机误差项的方差不是常数,即对不同的解释变量观测值彼此不同,则称随机项 具有异方差性。(3分)29.戈德菲尔特-匡特检验:该方法由戈德菲尔特(S.M.Goldfeld)和匡特(R.E.Quandt)于1965年提出,用对样本进行分段比较的方法来判断异方差性。(3分)30.怀特检验:该检验由怀特(White)在1980年提出,通过建立辅助回归模型的方式来判断异方差性。(3分)31.戈里瑟检验和帕克检验:该检验法由戈里瑟和帕克于1969年提出,其基本原理都是通过建立残差序列对解释变量的(辅助)回归模型,判断随机误差项的方差与解释变量之间是否存在着较强的相关关系,进而判断是否存在异方差性。(3分)32.序列相关性:对于模型 随机误差项互相独立的基本假设表现为 (1分)如果出现即对于不同的样本点,随机误差项之间不再是完全互相独立,而是存在某种相关性,则认为出现了序列相关性(Serial Correlation)。(2分)33.虚假序列相关:是指模型的序列相关性是由于省略了显著的解释变量而导致的。34.差分法:差分法是一类克服序列相关性的有效方法,被广泛的采用。差分法是将原模型变换为差分模型,分为一阶差分法和广义差分法。35.广义差分法:广义差分法可以克服所有类型的序列相关带来的问题,一阶差分法是它的一个特例。36.自回归模型:37.广义最小二乘法:是最有普遍意义的最小二乘法,普通最小二乘法和加权最小二乘法是它的特例。38. DW检验:德宾和瓦特森与1951年提出的一种适于小样本的检验方法。DW检验法有五个前提条件。39.科克伦-奥克特迭代法:是通过逐次跌代去寻求更为满意的 的估计值,然后再采用广义差分法。具体来说,该方法是利用残差 去估计未知的 。(40. Durbin两步法:当自相关系数 未知,可采用Durbin提出的两步法去消除自相关。第一步对一多元回归模型,使用OLS法估计其参数,第二步再利用广义差分。41.相关系数:度量变量之间相关程度的一个系数,一般用ρ表示。 , ,越接近于1,相关程度越强,越接近于0,相关程度越弱。42.多重共线性:是指解释变量之间存在完全或不完全的线性关系。43.方差膨胀因子:是指解释变量之间存在多重共线性时的方差与不存在多重共线性时的方差之比。44.把质的因素量化而构造的取值为0和1的人工变量。45.在设定模时如果模型中解释变量的构成.模型函数的形式以及有关随机误差项的若干假定等内容的设定与客观实际不一致,利用计量经济学模型来描述经济现象而产生的误差。46.是指与模型中的随机解释变量高度相关,与随机误差项不相关的变量。47.用工具变量替代模型中与随机误差项相关的随机解释变量的方法。48.由于引进虚拟变量,回归模型的截距或斜率随样本观测值的改变而系统地改变。49. 这是虚拟变量的一个应用,当解释变量 低于某个已知的临界水平 时,我们取虚拟变量 设置而成的模型称之为分段线性回归模型。50. 分布滞后模型:如果滞后变量模型中没有滞后因变量,因变量受解释变量的影响分布在解释变量不同时期的滞后值上,则称这种模型为分布滞后模型。51.有限分布滞后模型:滞后期长度有限的分布滞后模型称为有限分布滞后模型。52.无限分布滞后模型:滞后期长度无限的分布滞后模型称为无限分布滞后模型。53.几何分布滞后模型:对于无限分布滞后模型,如果其滞后变量的系数bi是按几何级数列衰减的,则称这种模型为几何分布滞后模型。54.联立方程模型:是指由两个或更多相互联系的方程构建的模型。55. 结构式模型:是根据经济理论建立的反映经济变量间直接关系结构的计量方程系统。56. 简化式模型:是指联立方程中每个内生变量只是前定变量与随机误差项的函数。57. 结构式参数:结构模型中的参数叫结构式参数58. 简化式参数:简化式模型中的参数叫简化式参数。59.识别:就是指是否能从简化式模型参数估计值中推导出结构式模型的参数估计值。60.不可识别:是指无法从简化式模型参数估计值中推导出结构式模型的参数估计值。61. 识别的阶条件:如果一个方程能被识别,那么这个方程不包含的变量的总数应大于或等于模型系统中方程个数减1。62.识别的秩条件:一个方程可识别的充分必要条件是:所有不包含在这个方程中的参数矩阵的秩为m-1。63.间接最小二乘法:先利用最小二乘法估计简化式方程,再通过参数关系体系,由简化式参数的估计值求解得结构式参数的估计值。五、计算与分析题(每小题10分)1 X:年均汇率(日元/美元) Y:汽车出口数量(万辆)问题:(1)画出X与Y关系的散点图。2129.3,=554.2,?(2)计算X与Y的相关系数。其中=(X-)=4432.1,(Y-)=68113.6,??X-??Y-?=16195.4 (3)采用直线回归方程拟和出的模型为 ?2^?81.72?3.65X Yt值 1.7 R2=0.8688 F=52.99 700600500Y400300X (2)rXY?(X?)(Y?)?(3分) (3)截距项81.72表示当美元兑日元的汇率为0时日本的汽车出口量,这个数据没有实际意义;(2分)斜率项3.65表示汽车出口量与美元兑换日元的汇率正相关,当美元兑换日元的汇率每上升1元,会引起日本汽车出口量上升3.65万辆。(3分) 解释参数的经济意义。2.已知一模型的最小二乘的回归结果如下:^=101.4-4.78X 标准差 (45.2) (1.53) n=30 R2=0.31 Yii其中,Y:政府债券价格(百美元),X:利率(%)。^而不是Y; 回答以下问题:(1)系数的符号是否正确,并说明理由;(2)为什么左边是Yii(3)在此模型中是否漏了误差项ui;(4)该模型参数的经济意义是什么(1)系数的符号是正确的,政府债券的价格与利率是负相关关系,利率的上升会引起政府债券价格的下降。(2分)^代表的是给定X的条件下Y的期望值,即Y^?E(Y/X)。此模型是根据样本数据得(2)Yi代表的是样本值,而Yiiiiii^而不是Y。出的回归结果,左边应当是Yi的期望值,因此是Yi(3分) i(3)没有遗漏,因为这是根据样本做出的回归结果,并不是理论模型。(2分)(4)截距项101.4表示在X取0时Y的水平,本例中它没有实际意义;斜率项-4.78表明利率X每上升一个百分点,引起政府债券价格Y降低478美元。(3分) 3.估计消费函数模型Ci=???Yi?ui得^=15?0.81YCii t值 (13.1)(18.7) n=19 R2=0.81其中,C:消费(元) Y:收入(元)已知t0.025(19)?2.0930,t0.05(19)?1.729,t0.025(17)?2.1098,t0.05(17)?1.7396。问:(1)利用t值检验参数?的显著性(α=0.05);(2)确定参数?的标准差;(3)判断一下该模型的拟合情况。答:(1)提出原假设H0:??0,H1:??0。由于t统计量=18.7,临界值t0.025(17)?2.1098,由于18.7>2.1098,故拒绝原假设H0:??0,即认为参数?是显著的。(3分)^0.81^??^(2)由于t?,故sb(?)??(3分) ?0.0433。t18.7sb(?)(3)回归模型R2=0.81,表明拟合优度较高,解释变量对被解释变量的解释能力为81%,即收入对消费的解释能力为81%,回归直线拟合观测点较为理想。(4分) 4.已知估计回归模型得2^=81.1X 且(X-)2Y=4432.1,?(Y-)=68113.6, ii?求判定系数和相关系数。 答:判定系数:R?2b12(X?)2(Y?)23..1=?=0.8688(3分)68113.6相关系数:r?0.9321(2分 12.6,=11.3,X2==146.5,=7.根据容量n=30的样本观测值数据计算得到下列数据:XY164.2,Y2=134.6,试估计Y对X的回归直线。^?、答:b1XY??X2?2?146.5?12.6?11.3?0.757(2分) 2164.2?12.6^??b^?11.3?0.757?12.6?1.762(2分) b01^?1.762?0.757X(1分) 故回归直线为:Y 8.下表中的数据是从某个行业5个不同的工厂收集的,请回答以下问题:总成本Y与产量X的数据Y 80 44 51 70 X 12 4 6 11618^和b^的经济含义是什么? ^+b^X (2)b^=b(1)估计这个行业的线性总成本函数:Y01i01i答:(1)由于?xytt?2700,?xt?41,?yt?306,?xt2?381,(?xt)2?1681,?61.2,?8.2,得nxtyt?xtyt5?^b1???4.26(3分)5?381?1681nxt2?(xt)2^??b^?61.2?4.26?8.2?26.28(2分) b01^=26.28+4.26X(1分) 总成本函数为:Yii^表示当产量X为0时工厂的平均总成本为26.28,也就量工厂的平均固定成本;^表示(2)截距项b(2分)斜率项b01产量每增加1个单位,引起总成本平均增加4.26个单位。(2分) 9.有10户家庭的收入(X,元)和消费(Y,百元)数据如下表:10户家庭的收入(X)与消费(Y)的资料 X 20 30 33 40 15 13 26 38 35 Y 7 9 8 11 5 4 8 10 9 若建立的消费Y对收入X的回归直线的Eviews输出结果如下:Dependent Variable: Y varAdjusted 0.892292 F-statistic R-squaredDurbin-Watson 2.077648 Prob(F-statistic) (143 10275.558980.00002(2)在95%的置信度下检验参数的显著性。(t0.025(10)?2.2281,t0.05(10)?1.8125,t0.025(8)?2.3060,t0.05(8)?1.8595)(3)在9答:(1)回归模型的R2=0.9042,表明在消费Y的总变差中,由回归直线解释的部分占到90%以上,回归直线的代表性及解释能力较好。(2分)^(2)对于斜率项,t?b1?0.4>t0.05(8)?1.8595,即表明斜率项显著不为0,家庭收入对消费有显著)0.0233s(b1^影响。(2分)对于截距项,t?b0?2.7>t0.05(8)?1.8595,即表明截距项也显著不为0,通过了显著性)0.7202s(b0检验。(2分)(3)Yf=2.17+0..2735(2分) t0.025(8)??1.6?4.823(2分)95%置信区间为(11.,11.),即(6.5)。(2分)5%的置信度下,预测当X=45(百元)时,消费(Y)的置信区间。(其中?29.3,?(x)2?992.1)^=8,样本容量n=62。 10.已知相关系数r=0.6,估计标准误差?求:(1)剩余变差;(2)决定系数;(3)总变差。^答:(1)由于?222e?22tn?2,RSS??e2t^2?(62?2)?8?480。(4分) ?(n?2)?(2)R?r?0.6?0.36(2分)RSS480??750(4 1?R21?0.3611.在相关和回归分析中,已知下列资料:(3)TSS?22?X=16,?Y=10,n=20,r=0.9,?(Yi2=2000。(1) 计算Y对X的回归直线的斜率系数。(2)计算回归变差和剩余变差。 (3)计算估计标准误差。1(xt?)(yt?)?0.911.38 答:(1)cov(x,y)??n?1?(x?)(y?)?(20?1)?11.38?216.30(2分) tt?^?斜率系数:b1(x?)(y?)??5.37(2分)(x?)(y?)?216.30?7.50(1分) 5.37(x?)tt22t(2)R2=r2=0.92=0.81, 剩余变差:RSS??e??(y?)2ti2?2000(1分)总变差:TSS=RSS/(1-R2)=.81)=分)^(3)?2e?2tn?2?2000?111.11(2分)20?2 12.根据对某企业销售额Y以及相应价格X的11组观测资料计算:XY=117849,=519,=217,X2=284958,Y2=49046(1)估计销售额对价格的回归直线;(2)当价格为X1=10时,求相应的销售额的平均水平,并求此时销售额的价格弹性。^?答:(1)b1XY??X2?2??217?0.335(3分)2^??b^?217?0.335?519?43.135(2分) b01^?43.135?0.335X, 故回归直线为Y^?43.135?0.335X?43.135?0.335?10?46.485(2分) (2)Y1?YX10??0.335?=0.072(3分 ?XY46.48513.假设某国的货币供给量Y与国民收入X的历史如系下表。 Dependent Variable: Y Variable CoefficieStd. Error t-Statistic Prob.销售额的价格弹性=?var 3Adjusted 0.950392 S.D. dependent 2.29285R-squared var 8 S.E. of regression 0.510684 F-statistic 211.7394Sum squared 2.607979 Prob(F-statistic) 0.00000问:(1义。如果希望1997年国民收入达到15,那么应该把货币供给量定在什么水平?^?0.353?1.968X,由于斜率项p值=0.0000<??0.05,表明斜率项显著不为0,即国民收入对货币回归方程为:Y供给量有显著影响。(2分)截距项p值=0.5444>??0.05,表明截距项与0值没有显著差异,即截距项没有通过显著性检验。(2分)(2)截距项0.353表示当国民收入为0时的货币供应量水平,此处没有实际意义。斜率项1.968表明国民收入每增加1元,将导致货币供应量增加1.968元。(3分)^?0.353?1.968?15?29.873,即应将货币供应量定在29.873的水平。(3)当X=15时,Y(3分)15.下面数据是依据10组X和Y的观察值得到的:,?Xi2?315400,?Yi2?133300 ?Yi?1110,?Xi?1680,?XiYi?204200假定满足所有经典线性回归模型的假设,求?0,?1的估计值;答:由已知条件可知,?Xni?1680Yi??168,?10n10?(X?)(Y?)??(XY??Y?)iiiiii(3分)?0?111?168??111?17720?(X?)??(X?2X?)??X?2?10?102i2i2i2i22(3分)??168?168?33160^??(Xi?)(Yi?)(Xi?)2?17720?0.5344(2分)33160^???^?111?0..22(2分) ?01 16.根据某地年共39年的总产出Y、劳动投入L和资本投入K的年度数据,运用普通最小二乘法估计得出了下列回归方程:(0.237) (0.083) (0.048) ,DW=0.858式下括号中的数字为相应估计量的标准误。(1)解释回归系数的经济含义; (2)系数的符号符合你的预期吗?为什么?答:(1)这是一个对数化以后表现为线性关系的模型,lnL的系数为1.451意味着资本投入K保持不变时劳动—产出弹性为1.451 ;(3分)lnK的系数为0.384意味着劳动投入L保持不变时资本—产出弹性为0.384(2分). (2)系数符号符合预期,作为弹性,都是正值,而且都通过了参数的显著性检验(t检验)(5分,要求能够把t值计算出来)。 17.某计量经济学家曾用年与年(年战争期间略去)美国国内消费C和工资收入W、非工资-非农业收入P、农业收入A的时间序列资料,利用普通最小二乘法估计得出了以下回归方程: ^?8.133?1.059YW?0.452P?0.121A(8.92)(0.17)(0.66)(1.09)R2?0.95F?107.37式下括号中的数字为相应参数估计量的标准误。试对该模型进行评析,指出其中存在的问题。2答:该消费模型的判定系数R?0.95,F统计量的值F?107.37,均很高,表明模型的整体拟合程度很高。(2分)计算各回归系数估计量的t统计量值得:t0?8.133?8.92?0.91,t1?1.059?0.17?6.10t2?0.452?0.66?0.69,t3?0.121?1.09?0.11。除t1外,其余T值均很小。工资收入W的系数t检验值虽然显著,但该系数的估计值却过大,该值为工资收入对消费的边际效应,它的值为1.059意味着工资收入每增加一美元,消费支出增长将超过一美元,这与经济理论和生活常识都不符。(5分)另外,尽管从理论上讲,非工资—非农业收入与农业收入也是消费行为的重要解释变量,但二者各自的t检验却显示出它们的效应与0无明显差异。这些迹象均表明模型中存在严重的多重共线性,不同收入部分之间的相互关系掩盖了各个部分对解释消费行为的单独影响。(3分) 18.计算下面三个自由度调整后的决定系数。这里,R2为决定系数,n为样本数目,k为解释变量个数。 (1)R2?0.75???????n??????????k?2(2)R2?0.35???????n??????????k?3(3)R2?0.95???????n???????????k?5n?18?1(1?R2)?1??(1?0.75)?0.65(3分)n?k?18?2?19?12?(1?0.35)??0.04;负值也是有可能的。(2)?1?(4分)9?3?131?12?(1?0.95)?0.94 (3)?1?31?5?1答: (1)?1?219.设有模型yt?b0?b1x1t?b2x2t?ut,试在下列条件下: ①b1?b2?1 ②b1?b2。分别求出b1,b2的最小二乘估计量。答:当b1?b2?1时,模型变为yt?x2t?b0?b1(x1t?x2t)?ut,可作为一元回归模型来对待b1?n(x1t?x2t)(yt?x2t)?(x1t?x2t)(yt?x2t)n(x1t?x2t)?((x1t?x2t))22(5分)当b1?b2时,模型变为yt?b0?b1(x1t?x2t)?ut,同样可作为一元回归模型来对待b1?n(x1t?x2t)yt?(x1t?x2t)ytn(x1t?x2t)2?((x1t?x2t))2 21.假定以校园内食堂每天卖出的盒饭数量作为被解释变量,盒饭价格、气温、附近餐厅的盒饭价格、学校当日的学生数量(单位:千人)作为解释变量,进行回归分析;假设不管是否有假期,食堂都营业。不幸的是,食堂内的计算机被一次病毒侵犯,所有的存储丢失,无法恢复,你不能说出独立变量分别代表着哪一项!下面是回归结果(括号内为标准差):^?10.6?28.4X?12.7X?0.61X?5.9X Yi1i2i3i4i(2.6) (6.3) (0.61) (5.9) R?0.63 n?35要求:(1)试判定每项结果对应着哪一个变量?(2)对你的判定结论做出说明。答:(1)x1i是盒饭价格,x2i是气温,x3i是学校当日的学生数量,x4i是附近餐厅的盒饭价格。(4分)(2)在四个解释变量中,附近餐厅的盒饭价格同校园内食堂每天卖出的盒饭数量应该是负相关关系,其符号应该为负,应为x4i;学校当日的学生数量每变化一个单位,盒饭相应的变化数量不会是28.4或者12.7,应该是小于1的,应为x3i;至于其余两个变量,从一般经验来看,被解释变量对价格的反应会比对气温的反应更灵敏一些,所以x1i是盒饭价格,2x2i是气温。22.设消费函数为yi?b0?b1xi?ui,其中yi为消费支出,xi为个人可支配收入, ui为随机误差项,22并且E(ui)?0,Var(ui)??xi(其中?2为常数)。试回答以下问题:(1)选用适当的变换修正异方差,要求写出变换过程;(2)写出修正异方差后的参数估计量的表达式。解:(一)原模型:yi?b0?b1xi?ui (1)等号两边同除以xi,(2) (2分)yiui1?b?b? 新模型:01xixixi*iyi*1ui,xi?,vi? 令y?xixixi则:(2)变为yi* ?b1?b0xi*?vi (2分)ui1(2分) )?2(?2xi2)??2新模型不存在异方差性。xixi此时Var(vi)?Var((二)对yi*?b1?b0xi*?vi进行普通最小二乘估计yi*1,xi? 其中y?xixi*i?nxi*yi*?xi*yi*?b0?*2*2n(x)?(x?ii)?**b??b1i0i?(进一步带入计算也可)(4分) 33.以某地区22年的年度数据估计了如下工业就业回归方程Y??3.89?0.51lnX1?0.25lnX2?0.62lnX3 (-0.56)(2.3) (-1.7) (5.8)R?0.996 DW?1.147式中,Y为总就业量;X1为总收入;X2为平均月工资率;X3为地方政府的总支出。 (1) 试证明:一阶自相关的DW检验是无定论的。(2)逐步描述如何使用LM检验\(2) 答:(1)查表得临界值dL?1.05,dU?1.66。DW?1.147正位于1.05和1.66之间,恰是D-W检验的无判定区域,所以一阶自相关的DW检验是无定论的。(3分)(3) (2)对于模型yt?b0?b1x1t?b2x2t?...?bkxkt?ut,设自相关的形式为ut??1ut?1??2ut?2?...??put?p?vt (4) 假设H0:?1??2?...??p?0,(1分)LM检验检验过程如下:首先,利用OLS法估计模型,得到残差序列et;(2分)其次,将et关于残差的滞后值进行回归,并计算出辅助回归模型的判定系数R;(2分)最后,对于显2著水平?,若nR大于临界值??(2分) (p),则拒绝原假设,即存在自相关性。222 34.下表给出三变量模型的回归结果:方差来源 平方和(SS) 来自回归65965 (ESS) 来自残差_— (RSS) 自由度(d.f.) 平方和的均值(MSS) 2要求:(1)样本容量是多少?(2)求RSS?(3)ESS和RSS的自由度各是多少?(4)求R2和R?答:(1)总离差(TSS)的自由度为n-1,因此样本容量为15;(2分) (2)RSS=TSS-ESS==77;(2分) (3)ESS的自由度为2,RSS的自由度为12;(2分)n?114(1?R2)?1?(1?0.6(4分n?k?11235.根据我国1985——2001年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出资料,按照凯恩斯绝对收入假说建立的消费函数计量经济模型为:2(4)R=ESS/TSS==0.9988,R?1?2c?137,422?0.722?y (5.875) (127.09)R2?0.999;S.E.?51.9;DW?1.205;F?16151et??451.9?0.871?y(?0.283) (5.103) R2?0.634508;S.E?3540;DW?1.91;F?26.04061其中:y是居民人均可支配收入,c是居民人均消费性支出 要求:(1) 解释模型中137.422和0.772的意义;(2)简述什么是模型的异方差性;(3)检验该模型是否存在异方差性;答:(1)0.722是指,当城镇居民人均可支配收入每变动一个单位,人均消费性支出资料平均变动0.722个单位,也即指边际消费倾向;137.422指即使没有收入也会发生的消费支出,也就是自发性消费支出。(3分)u(2) 在线性回归模型中,如果随机误差项的方差不是常数,即对不同的解释变量观测值彼此不同,则称随机项i具有异方差性。(3分)2(3) 存在异方差性,因为辅助回归方程R?0.634508,F?26.04061,整体显著;并且回归系数显著性地不为0。戈里瑟检验就是这样的检验过程。43. 试在家庭对某商品的消费需求函数Y????X??中(以加法形式)引入虚拟变量,用以反映季节因素(淡、旺季)和收入层次差距(高、低)对消费需求的影响,并写出各类消费函数的具体形式。答案:引入反映季节因素和收入层次差异的虚拟变量如下:?1,高收入?1,旺季D1??D2?? (3分)?0,淡季,?0,低收入,则原消费需求函数变换为如下的虚拟变量模型:Yi????1Xi??2D1i??3D2i??i (3分)()低收入家庭在某商品的消费淡季对该类商品的平均消费支出为;1E?Yi?????1Xi (1分)(2)高收入家庭在某商品的消费淡季对该类商品的平均消费支出为: E?Yi??(???3)??1Xi (1分)(3)低收入家庭在某商品的消费旺季对该类商品的平均消费支出为:E?Yi??(???2)??1Xi (1分)(4)高收入家庭在某种商品的消费旺季对该类商品的平均消费支出为:E?Yi??(???2??3)??1Xi (1分)44.考察以下分布滞后模型:Yt????0Xt??1Xt?1??2Xt?2??3Xt?3?ut假定我们要用多项式阶数为2的有限多项式估计这个模型,并根据一个有60个观测值的样本求出了^ ( i= 0, 1, 2, 3) ^0=0.3,?^1 =0.51,?^2 =0.1,试计算?二阶多项式系数的估计值为:?i2^??????i??i^0=0.3(3i012根据阶数为2的Almon多项式:,i=0,1,2,3(3分);可计算得到i的估计值:? 0=?^^^???^^^^^^^0+3?^1+9?^2=2.73??????分); 1=0+1+2=0.91(3分); 2=0+21+42=1.72(3分); 3=?(46.已知某商场年库存商品额Y与销售额X的资料,假定最大滞后长度k?2,多项式的阶数m?2。(1)建立分布滞后模型(2)假定用最小二乘法得到有限多项式变换模型的估计式为^??120.63?0.53Z?0.80Z?0.33Z Yt0t1t2t请写出分布滞后模型的估计式(1)分布滞后模型为Yt????0Xt??1Xt?1??2Xt?2?ut(2分)2?????i??i^^^???i012(2)由已知估计式可知:0=0.53,1=0.80,2=-0.33(1分),根据阶数为2的Almon多项式:,^0=0.53(3分)^0+?^1+?^2=1.00(3分)^0i=0,1,2(3分);可计算得到βi的估计值:? 0=?;? 1=?;? 2=?^1+4?^2=0 +2?^^^ Ct?b0?b1Yt?b2Ct?1??t47.考察下面的模型 It?a0?a1Yt?a2Yt?1?a3rt??tYt?Ct?It式中I为投资,Y为收入,C为消费,r为利率。 (1)指出模型的内生变量和前定变量;(2)分析各行为方程的识别状况; (3)选择最适合于估计可识别方程的估计方法。(1)内生变量为It,Yt,Ct,前定变量为Yt?1,Ct?1,rt (6)(2)消费方程为过度识别,投资方程是恰好识别;(6分)(3)消费方程适合用二阶段最小二乘法,投资方程适合用间接最小二乘法(或工具变量法)48.设有联立方程模型:消费函数:Ct?a0?a1Yt??1t 投资函数:It?b0?bY1t?b2Yt?1?u2t 恒等式:Yt?Ct?It?Gt其中,C为消费,I为投资,Y为收入,G为政府支出,u1和u2为随机误差项,请回答:(1)指出模型中的内生变量、外生变量和前定变量 (2)用阶条件和秩条件识别该联立方程模型 (3)分别提出可识别的结构式方程的恰当的估计方法(1)内生变量为It,Yt,Ct(2分);外生变量为Gt(1分);前定变量为Gt和Yt?1(2分) (2)识别方程1:被斥变量的参数矩阵: 1 -b2 0 -1 0 1(1分)秩为2,方程个数减1为2,故方程可识别(2);再根据阶段条件,可得方程1恰好识别(2)。 识别方程2:被斥变量的参数矩阵为 0 -1 0 1(1分)秩为1,小于方程个数减1,故方程2不可识别。(2分) 方程3是恒等式,不存在识别问题(1分); 因此,整个模型不可识别(1分) 49.识别下面模型式1:Qt??0??1Pt??2Yt?u1t(需求方程) 式2:Qt??0??1Pt?u2t(供给方程) 其中,Q为需求或供给的数量,P为价格,Y为收入,Q和P为内生变量,Y为外生变量。49.方程1:由于包含了方程中所有变量,故不可识别。(3分) 方程2:利用秩条件,得被斥变量的参数矩阵(-α2)(2分),其秩为1(2分),与方程个数减1相等,故可知方程2可识别(2分);再利用阶条件,方程2排除的变量个数正好与剩下的方程个数相等(2分),可知方程2恰好识别(2分)。由于方程1不可识别,所以整个模型不可识别(2)。 )。 50.已知结构式模型为式1:Y1??0??1Y2??2X1?u1 式2:Y2??0??1Y1??2X2?u2 其中,Y1和Y2是内生变量,X1和X2是外生变量。(1)分析每一个结构方程的识别状况; (2)如果?2=0,各方程的识别状况会有什么变化?50.(1)方程1:利用秩条件,得被斥变量的参数矩阵(-β2),其秩为1,与方程个数减1相等,故可知方程1可识别(3分);再利用阶条件,方程2排除的变量个数正好与剩下的方程个数相等,可知方程1恰好识别(2分)。 方程2:利用秩条件,得被斥变量的参数矩阵(-α2),其秩为1,与方程个数减1相等,故可知方程2可识别(3分);再利用阶条件,方程2排除的变量个数正好与剩下的方程个数相等,可知方程1恰好识别(2分)。 (2)方程1仍是恰好识别的(3分),但方程2包括了模型中所有变量,故是不可识别的(2分 四、简答题(每小题5分)1.简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。 答:计量经济学是经济理论、统计学和数学的综合。(1分)经济学着重经济现象的定性研究,计量经济学着重于定量方面的研究。(1分)统计学是关于如何收集、整理和分析数据的科学,而计量经济学则利用经济统计所提供的数据来估计经济变量之间的数量关系并加以验证。(1分)数理统计学作为一门数学学科,可以应用于经济领域,也可以应用于其他领域;计量经济学则仅限于经济领域。(1分)计量经济模型建立的过程,是综合应用理论、统计和数学方法的过程,计量经济学是经济理论、统计学和数学三者的统一。 2、计量经济模型有哪些应用? 答:①结构分析。(1分)②经济预测。(1分)③政策评价。(1分)④检验和发展经济理论。(2分) 3、简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。 答:①根据经济理论建立计量经济模型;(1分)②样本数据的收集;(1分)③估计参数;(1分)④模型的检验;(1分)⑤计量经济模型的应用。(1分)4、对计量经济模型的检验应从几个方面入手? 答:①经济意义检验;(2分)②统计准则检验;(1分)③计量经济学准则检验;(1分)④模型预测检验。(1分) 5.计量经济学应用的数据是怎样进行分类的? 答:四种分类:①时间序列数据;(1分)②横截面数据;(1分)③混合数据;(1分)④虚拟变量数据。(2分) 6.在计量经济模型中,为什么会存在随机误差项? 答:随机误差项是计量经济模型中不可缺少的一部分。(1分)产生随机误差项的原因有以下几个方面:①模型中被忽略掉的影响因素造成的误差;(1分)②模型关系认定不准确造成的误差;(1分)③变量的测量误差;(1分)④随机因素。(1分)7.古典线性回归模型的基本假定是什么?答:①零均值假定。(1分)即在给定xt的条件下,随机误差项的数学期望(均值)为0,即E(ut)=0。②同方差假定。(1分)误差项ut的方差与t无关,为一个常数。③无自相关假定。(1分)即不同的误差项相互独立。④解释变量与随机误差项不相关假定。(1分)⑤正态性假定,(1分)即假定误差项ut服从均值为0,方差为?2的正态分布。8.总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。 答:主要区别:①描述的对象不同。(1分)总体回归模型描述总体中变量y与x的相互关系,而样本回归模型描述所观测的样本中变量y与x的相互关系。②建立模型的不同。(1分)总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的,样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。(1分)总体回归模型不是随机模型,样本回归模型是随机模型,它随着样本的改变而改变。主要联系:样本回归模型是总体回归模型的一个估计式,之所以建立样本回归模型,目的是用来估计总体回归模型。(2分)9.试述回归分析与相关分析的联系和区别。答:两者的联系:①相关分析是回归分析的前提和基础;回归分析是相关分析的深入和继续。(1分)②相关分析与回归分析的有关指标之间存在计算上的内在联系。(1分)两者的区别:①回归分析强调因果关系,相关分析不关心因果关系,所研究的两个变量是对等的。(1分)②对两个变量x与y而言,相关分析中:rxy?ryx^?b^?xx^^^^t?by01t和t?a0?a1?yt却是两个完全不同的回归;在回归分析中,方程。(1分)③回归分析对资料的要求是被解释变量y是随机变量,解释变量x是非随机变量;相关分析对资料的要求是两个变量都随机变量。(1分)10.在满足古典假定条件下,一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质?^b^yub0答:①线性,是指参数估计量和1分别为观测值t和随机误差项t的线性函数或线性组合。(1分)②无偏性,指^b^bb(2分)③有效性(最小方差性或最优性)b0参数估计量和1的均值(期望值)分别等于总体参数0和1。,指在所有的线性无偏估计量中,最小二乘估计量^b^b0和1的方差最小。(2分)11.简述BLUE的含义。答:BLUE即最佳线性无偏估计量,是best linear unbiased estimators的缩写。(2分)在古典假定条件下,最小二乘估计量具备线性、无偏性和有效性,是最佳线性无偏估计量,即BLUE,这一结论就是著名的高斯-马尔可夫定理。(3分)12.对于多元线性回归模型,为什么在进行了总体显著性F检验之后,还要对每个回归系数进行是否为0的t检验? 答:多元线性回归模型的总体显著性F检验是检验模型中全部解释变量对被解释变量的共同影响是否显著。(1分)通过了此F检验,就可以说模型中的全部解释变量对被解释变量的共同影响是显著的,但却不能就此判定模型中的每一个解释变量对被解释变量的影响都是显著的。(3分)因此还需要就每个解释变量对被解释变量的影响是否显著进行检验,即进行t检验。(1分)13.给定二元回归模型:yt?b0?b1x1t?b2x2t?ut,请叙述模型的古典假定。解答:(1)随机误差项的期望为零,即E(ut)?0。(2)不同的随机误差项之间相互独立,即。(3)随机误差项的方差与t无关,为一个常数,即cov(ut,us)?E[(ut?E(ut))(us?E(us)]?E(utus)?0(1分)。(4)随机误差项与解释变量不相关,即cov(xjt,ut)?0??(j?1,2,...,k)。通常假var(ut)??2。即同方差假设(1分)定xjt为非随机变量,这个假设自动成立(1分)。(5)随机误差项ut为服从正态分布的随机变量,即utN(0,?2)(1分)。(6)解释变量之间不存在多重共线性,即假定各解释变量之间不存在线性关系,即不存在多重共线性(1分)。14.在多元线性回归分析中,为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度?解答:因为人们发现随着模型中解释变量的增多,多重决定系数R的值往往会变大,从而增加了模型的解释功能。这样就使得人们认为要使模型拟合得好,就必须增加解释变量(2分)。但是,在样本容量一定的情况下,增加解释变量必定使得待估参数的个数增加,从而损失自由度,而实际中如果引入的解释变量并非必要的话可能会产生很多问题,比如,降低预测精确度、引起多重共线性等等。为此用修正的决定系数来估计模型对样本观测值的拟合优度(3分)。15.修正的决定系数及其作用。 解答:222e/n?k?1,(2分)其作用有:(1)用自由度调整后,可以消除拟合优度评价中解释变量多少?1?(y?)/n?12t2t对决定系数计算的影响;(2分)(2)对于包含解释变量个数不同的模型,可以用调整后的决定系数直接比较它们的拟合优度的高低,但不能用原来未调整的决定系数来比较(1分)。16.常见的非线性回归模型有几种情况?解答:常见的非线性回归模型主要有:(1) 对数模型lnyt?b0?b1lnxt?ut(1分)(2) 半对数模型yt?b0?b1lnxt?ut或lnyt?b0?b1xt?ut(1分)(3) 倒数模型y?b0?b1111?u或?b0?b1?u(1分) xyx(4) 多项式模型y?b0?b1x?b2x2?...?bkxk?u(1分)KK?b0b1t(5) 成长曲线模型包括逻辑成长曲线模型yt?和Gompertz成长曲线模型yt?e(1分) ?b1t1?b0e17.观察下列方程并判断其变量是否呈线性,系数是否呈线性,或都是或都不是。①yt?b0?b1xt3?ut ②yt?b0?b1logxt?ut③ logyt?b0?b1logxt?ut ④yt?b0/(b1xt)?ut解答:①系数呈线性,变量非线性;(1分)②系数呈线性,变量非呈线性;(1分)③系数和变量均为非线性;(1分)④系数和变量均为非线性。(2 分)18. 观察下列方程并判断其变量是否呈线性,系数是否呈线性,或都是或都不是。①yt?b0?b1logxt?ut ②yt?b0?b1(b2xt)?ut③ yt?b0/(b1xt)?ut ④yt?1?b0(1?xt1)?ut解答:①系数呈线性,变量非呈线性;(1分)②系数非线性,变量呈线性;(1分)③系数和变量均为非线性;(2分)④系数和变量均为非线性(1分)。19. 异方差性是指模型违反了古典假定中的同方差假定,它是计量经济分析中的一个专门问题。在线性回归模型中,如果随机误差项的方差不是常数,即对不同的解释变量观测值彼此不同,则称随机项ui具有异方差性,即bvar(ui)??t2?常数 (t=1,2,,,,,,n)。(3分)例如,利用横截面数据研究消费和收入之间的关系时,对收入较少的家庭在满足基本消费支出之后的剩余收入已经不多,用在购买生活必需品上的比例较大,消费的分散幅度不大。收入较多的家庭有更多可自由支配的收入,使得这些家庭的消费有更大的选择范围。由于个性、爱好、储蓄心理、消费习惯和家庭成员构成等那个的差异,使消费的分散幅度增大,或者说低收入家庭消费的分散度和高收入家庭消费得分散度相比较,可以认为牵着小于后者。这种被解释变量的分散幅度的变化,反映到模型中,可以理解为误差项方差的变化。(2分)20.产生原因:(1)模型中遗漏了某些解释变量;(2)模型函数形式的设定误差;(3)样本数据的测量误差;(4)随机因素的影响。(2分)产生的影响:如果线性回归模型的随机误差项存在异方差性,会对模型参数估计、模型检验及模型应用带来重大影响,主要有:(1)不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性;(2)参数的最小二乘估计量不是一个有效的估计量;(3)对模型参数估计值的显著性检验失效;(4)模型估计式的代表性降低,预测精度精度降低。(3分)21.检验方法:(1)图示检验法;(1分)(2)戈德菲尔德—匡特检验;(1分)(3)怀特检验;(1分)(4)戈里瑟检验和帕克检验(残差回归检验法);(1分)(5)ARCH检验(自回归条件异方差检验)(1分)22.解决方法:(1)模型变换法;(2分)(2)加权最小二乘法;(2分)(3)模型的对数变换等(1分)23.加权最小二乘法的基本原理:最小二乘法的基本原理是使残差平方和22e?t为最小,在异方差情况下,总体回归直线对于不同的xt,et的波动幅度相差很大。随机误差项方差?t越小,样本点yt对总体回归直线的偏离程度越低,残差et的可信度越高(或者说样本点的代表性越强);而?t较大的样本点可能会偏离总体回归直线很远,et的可信2度较低(或者说样本点的代表性较弱)。(2分)因此,在考虑异方差模型的拟合总误差时,对于不同的et应该区别对待。具体做法:对较小的et给于充分的重视,即给于较大的权数;对较大的et给于充分的重视,即给于较小的权数。2eui)对残差平方和的影响程度,从而改善参数估计的统计性质。(3分) 更好的使?t反映var(22224. 样本分段法(即戈德菲尔特—匡特检验)的基本原理:将样本分为容量相等的两部分,然后分别对样本1和样本2进行回归,并计算两个子样本的残差平方和,如果随机误差项是同方差的,则这两个子样本的残差平方和应该大致相等;如果是异方差的,则两者差别较大,以此来判断是否存在异方差。(3分)使用条件:(1)样本容量要尽可能大,一般而言应该在参数个数两倍以上;(2)ut服从正态分布,且除了异方差条件外,其它假定均满足。(2分)25.简述DW检验的局限性。答:从判断准则中看到,DW检验存在两个主要的局限性:首先,存在一个不能确定的DW..值区域,这是这种检验方法的一大缺陷。(2分)其次:DW..检验只能检验一阶自相关。(2分)但在实际计量经济学问题中,一阶自相关是出现最多的一类序列相关,而且经验表明,如果不存在一阶自相关,一般也不存在高阶序列相关。所以在实际应用中,对于序列相关问题—般只进行DW..检验。(1分)26.序列相关性的后果。答:(1)模型参数估计值不具有最优性;(1分)(2)随机误差项的方差一般会低估;(1分)(3)模型的统计检验失效;(1分)(4)区间估计和预测区间的精度降低。(1分)(全对即加1分)27.简述序列相关性的几种检验方法。答:(1)图示法;(1分)(2)D-W检验;(1分)(3)回归检验法;(1分)(4)另外,偏相关系数检验,布罗斯—戈弗雷检验或拉格朗日乘数检验都可以用来检验高阶序列相关。(2分)28.广义最小二乘法(GLS)的基本思想是什么?答:基本思想就是对违反基本假定的模型做适当的线性变换,使其转化成满足基本假定的模型,从而可以使用OLS方法估计模型。(5分)29.自相关性产生的原因有那些?答:(1)经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关;(1分)(2)经济行为的滞后性引起随机误差项自相关;(1分)(3)一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关;(1分)(4)模型设定误差引起随机误差项自相关;(1分)(5)观测数据处理引起随机误差项自相关。(1分)30.请简述什么是虚假序列相关,如何避免?答:数据表现出序列相关,而事实上并不存在序列相关。(2分)要避免虚假序列相关,就应在做定量分析之间先进行定性分析,看从理论上或经验上是否有存在序列相关的可能,可能性是多大。(3分)31.DW值与一阶自相关系数的关系是什么? ^?1?答:?DW^) 或者DW?2(1??232.答:多重共线性是指解释变量之间存在完全或近似的线性关系。产生多重共线性主要有下述原因:(1)样本数据的采集是被动的,只能在一个有限的范围内得到观察值,无法进行重复试验。(2分)(2)经济变量的共同趋势(1分)(3)滞后变量的引入(1分)(4)模型的解释变量选择不当(1分)33.答:完全多重共线性是指对于线性回归模型Y=?1X1??2X2?......??kXk?u若c1X1j?c2X2j?...?ckXkj=0, j=1,2,...,n其中c1,c2,...,ck是不全为0的常数则称这些解释变量的样本观测值之间存在完全多重共线性。(2分)不完全多重共线性是指对于多元线性回归模型Y=?1X1??2X2?......??kXk?u若c1X1j?c2X2j?...?ckXkj+v=0, j=1,2,...,n其中c1,c2,...,ck是不全为0的常数,v为随机误差项则称这些解释变量的样本观测之间存在不完全多重共线性。(3分)34.答:(1)无法估计模型的参数,即不能独立分辨各个解释变量对因

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