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计量经济学题库(超完整版)及答案 2


计量经济学题库 一、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( ) 。 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.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( ) 。 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( ) 。 A.1991-2003 年各年某地区 20 个乡镇企业的平均工业产值 B.1991-2003 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.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( ) 。 A.虚拟变量 B.控制变量 C.政策变量 D.滞后变 量 12. ( )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( ) 。 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.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.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( ) 。 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.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( ) 。
? ? ? A. Yt ? ? 0 ? ?1 X t

B. E (Yt ) ? ?0 ? ?1 X t

C. Yt ? ?0 ? ?1 X t ? ut

D. Yt ? ? 0 ? ?1 X t
? 19.参数 ? 的估计量 ? 具备有效性是指( ? A. var (? )=0 ? B. var (? )为最小

) 。
? C. (?-? )=0 ? D. (?-? )为最小

? ? ? ? 20.对于 Yi ? ? 0 ? ?1 X i ? ei ,以 ? 表示估计标准误差, Y 表示回归值,则(
? = ? A. ?=0时,(Yi-Yi) 0 ? ? 为最小 ? C. ?=0时,(Yi-Yi) ? ? 2=0 ? B. ?=0时,(Yi-Yi) ? ? 2为最小 ? D. ?=0时,(Yi-Yi) ?

) 。

? ? ? 21.设样本回归模型为 Yi =?0 ? ?1Xi +ei ,则普通最小二乘法确定的 ? i 的公式中,错误的是(

) 。

? ?? A. ?1=

??X

Xi ? X ?? Yi -Y ?
i

? X?

2

? B. ?1=
? D. ?1=

n ? Xi Yi -? Xi ? Yi n ? Xi 2 - ? ? Xi ?
2 ?x

2

? ? X i Yi -nXY C. ?1= ? Xi 2 -nX 2

n ? X i Yi -? X i ? Y i

? ? ? 22.对于 Yi =?0 ? ?1Xi +ei ,以 ? 表示估计标准误差,r 表示相关系数,则有(

) 。
? D. ?=0时,r=1或r=-1

? A. ?=0时,r=1

? B. ?=0时,r=-1

? C. ?=0时,r=0

? 23.产量(X,台)与单位产品成本(Y,元/台)之间的回归方程为 Y=356 ? 1.5X ,这说明(

) 。

A.产量每增加一台,单位产品成本增加 356 元 C.产量每增加一台,单位产品成本平均增加 356 元 元
? 24.在总体回归直线 E(Y)=?0 ? ?1X 中, ?1 表示(

B.产量每增加一台,单位产品成本减少 1.5 元 D.产量每增加一台,单位产品成本平均减少 1.5 ) 。

A.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 A. N(0,? i2 ) B. t(n-2)
i

服从(

) 。 D. t(n) ) 。

C. N(0,? 2 )

? 26.以 Y 表示实际观测值, Y 表示回归估计值,则普通最小二乘法估计参数的准则是使(
? = ( A. ? Yi-Yi) 0 ? 2= ( B . ? Yi-Yi) 0 ? =最小 ( C. ? Yi-Yi)

? 2=最小 ( D. ? Yi-Yi)

? 27.设 Y 表示实际观测值, Y 表示 OLS 估计回归值,则下列哪项成立( ? A. Y=Y ? B. Y=Y
? C. Y=Y

) 。
? D. Y=Y

28.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_________。 A. X,Y) (
? B. (X,Y) ? C. X,Y) (

D. X,Y) (

? ? ? ? 29.以 Y 表示实际观测值, Y 表示 OLS 估计回归值,则用 OLS 得到的样本回归直线 Yi=? 0 ? ?1X i 满足



) 。
2 ( = B. ? Yi-Yi) 0

? = ( A. ? Yi-Yi) 0
2 (? = D. ? Yi-Yi) 0

C.

? ( ? Y-Y)=0
2 i i

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( ) 。

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 ( ) 。 A.0.64 B.0.8 C.0.4 D.0.32 32.相关系数 r 的取值范围是( ) 。 A. r≤-1 B. r≥1 C. 0≤r≤1 D. - 1≤r≤1 33.判定系数 R2 的取值范围是( ) 。 A. R2≤-1 B. R2≥1 C. 0≤R2≤1 D. - 1≤R2≤1 34.某一特定的 X 水平上,总体 Y 分布的离散度越大,即σ 2 越大,则( ) 。 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( ) 。 A. 1 B. -1 C. 0 D. ∞ 2 2 36.根据决定系数 R 与 F 统计量的关系可知,当 R =1 时,有( ) 。 A.F=1 B.F=-1 C.F=0 D.F=∞ 37.在 C—D 生产函数 Y ? AL? K ? 中, ( A. ? 和 ? 是弹性 是弹性 38.回归模型 Yi ? ? 0 ? ?1 X i ? ui 中,关于检验 H 0:?1 ? 0 所用的统计量 ( ) 。 B.服从 t(n ? 1 )
2 ) C.服从 ?(n ? 1

) 。 C.A 和 ? 是弹性 D.A

B.A 和 ? 是弹性

? ?1 ? ?1 ? Var( ?1 )

,下列说法正确的是

2 A.服从 ?(n ? 2)

D.服

从 t(n ? 2)

39.在二元线性回归模型 Yi ? ? 0 ? ?1 X 1i ? ? 2 X 2i ? ui 中, ? 1 表示( A.当 X2 不变时,X1 每变动一个单位 Y 的平均变动。 平均变动。 C.当 X1 和 X2 都保持不变时,Y 的平均变动。 均变动。

) 。

B.当 X1 不变时,X2 每变动一个单位 Y 的 D.当 X1 和 X2 都变动一个单位时,Y 的平 ) 。 D.Y 关于 X

40.在双对数模型 ln Yi ? ln ? 0 ? ?1 ln X i ? u i 中, ? 1 的含义是( A.Y 关于 X 的增长量 的弹性 B.Y 关于 X 的增长速度

C.Y 关于 X 的边际倾向

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 ln Yi ? 2.00 ? 0.75 ln X i ,这表 明人均收入每增加 1%,人均消费支出将增加( ) 。 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.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 2 2 43.根据判定系数 R 与 F 统计量的关系可知,当 R =1 时有( ) 。 A.F=1 B.F=- 1 C.F=∞ D.F=0 44.下面说法正确的是( ) 。 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.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( ) 。 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( ) 。 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( ) A. 0.8603 B. 0.8389 C. 0.8655 49.下列样本模型中,哪一个模型通常是无效的( ) A. C.
Ci
Qis

D.0.8327

I (消费)=500+0.8 i (收入)

B.

Qid

I P (商品需求)=10+0.8 i (收入)+0.9 i (价格) Yi

(商品供给)=20+0.75

Pi

(价格)

D.

(产出量)=0.65

L0.6 i

(劳动)

K i0.4

(资本)

50.用一组有 30 个观测值的样本估计模型

yt ? b0 ? b1 x1t ? b2 x2t ? ut

b 后, 0.05 的显著性水平上对 1 的显著 在

b 性作 t 检验,则 1 显著地不等于零的条件是其统计量 t 大于等于(



A.

t 0.05 (30 )

B.

t 0.025 (28)

C.

t 0.025 (27 )

D.

F0.025 (1,28)

51.模型

ln yt ? ln b0 ? b1 ln xt ? ut

b 中, 1 的实际含义是(

) D. y 关于 x 的

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

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 ( ) 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 ? b1 x1t ? b2 x2t ? ...... ? bk xkt ? ut 中,检验 H 0 : bt ? 0(i ? 0,1, 2,...k ) 时,所用的统计量

服从( A.t(n-k+1) 54. 调整的判定系数 A. R 2 ?

) B.t(n-k-2) 与多重判定系数 C.t(n-k-1) 之间有如下关系( D.t(n-k+2) )

n ?1 n ?1 B. R 2 ? 1 ? R2 R2 n ? k ?1 n ? k ?1 n ?1 n ?1 C. R 2 ? 1 ? D. R 2 ? 1 ? (1 ? R 2 ) (1 ? R 2 ) n ? k ?1 n ? k ?1 55.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( ) 。 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 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): ( ) A n≥k+1 B n<k+1 C n≥30 或 n≥3(k+1) 57.下列说法中正确的是: ( )

D.A、B、C 都

D n≥30

A 如果模型的 R B 如果模型的 R

2

很高,我们可以认为此模型的质量较好 较低,我们可以认为此模型的质量较差

2

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 ? ?1 ln X ? ?

中,参数 ? 1 的含义是(

) 。

A.X 的绝对量变化,引起 Y 的绝对量变化 C.X 的相对变化,引起 Y 的期望值绝对量变化 59.半对数模型
ln Y ? ? 0 ? ?1 X ? ?

B.Y 关于 X 的边际变化 D.Y 关于 X 的弹性 ) 。 B.Y 关于 X 的弹性 D.Y 关于 X 的边际变化 ) 。

中,参数 ? 1 的含义是(

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 C.X 的相对变化,引起 Y 的期望值绝对量变化 60.双对数模型
ln Y ? ? 0 ? ?1 ln X ? ?

中,参数 ? 1 的含义是(

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.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( ) 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.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.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( )

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.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( ) 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

e ? 0.28715 xi ? vi e x 68.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(
A.
xi



1 2 B. xi

1 C. x i

1

D.

xi

69.果戈德菲尔特——匡特检验显著,则认为什么问题是严重的( ) A.异方差问题 B.序列相关问题 C.多重共线性问题 问题 70.设回归模型为

D.设定误差

yi ? bxi ? ui

,其中

Var(u i ) ? ? 2 xi

,则 b 的最有效估计量为(



? b?
A.

? xy ?x
2

B.

? n? xy ? ? x ? y b? n? x 2 ? (? x ) 2

? y b? x C.

y ? 1 b? ? n x D.

71.如果模型 yt=b0+b1xt+ut 存在序列相关,则( ) 。 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) ( ) 。 A.DW=0 B.ρ =0 C.DW=1 D.ρ =1 73. 下列哪个序列相关可用 DW 检验 t 为具有零均值, (v 常数方差且不存在序列相关的随机变量) ( ) 。 2 2 A. t=ρ ut-1+vt u B. t=ρ ut-1+ρ ut-2+?+vt u C. t=ρ vt u D. t=ρ vt+ρ vt-1 +? u 74.DW 的取值范围是( ) 。 A.-1≤DW≤0 B.-1≤DW≤1 C.-2≤DW≤2 D.0≤DW≤4 75.当 DW=4 时,说明( ) 。 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.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( ) 。 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( ) 。 yt xt ut 1 A. =b0 ? b1 ? f(x t ) f(x t ) f(x t ) f(x t )
B. ? y t =b1 ? x t ?? u t C. ? y t =b0 +b1 ? x t ?? u t D. y t ? ? y t-1 =b0 (1-? )+b1 (x t ? ? x t-1 ) ? (u t ? ? u t-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( A.ρ ≈0 B.ρ ≈1 C.-1<ρ <0

) 。 D.0<ρ <1

80.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( ) 。 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
? ? 81. 根据一个 n=30 的样本估计 y t =? 0 +?1x t +e t 后计算得 DW=1.4, 已知在 5%的置信度下, dl=1.35,du=1.49,

则认为原模型( ) 。 A.存在正的一阶自相关 B.存在负的一阶自相关 在一阶自相关。

C.不存在一阶自相关

D.无法判断是否存

? ? 82. 于模型 y t =? 0 +?1x t +e t ,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

是( ) 。 A.ρ =0.8,DW=0.4 B.ρ =-0.8,DW=-0.4 C.ρ =0,DW=2 D.ρ =1, DW=0 83.同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为( ) 。 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( ) 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( ) 。 A.大于 B.小于 C.大于 5 D.小于 5 86.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.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( ) 。 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( ) 。 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 ( )。 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.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( ) 。 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 ? c1 xi ? ? 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( ) 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( ) 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. 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 ( ) 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 ? ? ? ?1 x1i ? ? 2 x2i ? ? 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( ) A.无偏且一致 B.无偏但不一致 97.模型中引入一个无关的解释变量( ) A.对模型参数估计量的性质不产生任何影响 C.导致普通最小二乘估计量精度下降

C.有偏但一致

D.有偏且不一致

B.导致普通最小二乘估计量有偏 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 ? b 1 xt ? 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( )。 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.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( )。 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 ( )。 A.m B.m-1 C.m-2 D.m+1 102.设某商品需求模型为 yt ? b0 ? b 1 xt ? 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( ) 。 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 ? b 1 xt ? 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( A.序列的完全相关 线性 ) 。 B.序列不完全相关 C.完全多重共线性
?1 城镇家庭 D?? ?0 农村家庭

D.不完全多重共

104. 设消费函数为 A. a1 ? o , b1 ? o

yi ?? o ??1 D ? b0 xi ? b1 Dxi ? ui

,其中虚拟变量

,当统计检验表明下 D. a1 ? o , b1 ? o

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( B. a1 ? o , b1 ? o

) 。

C. a1 ? o , b1 ? o

105.设无限分布滞后模型为 Yt = ? + ?0 X t + ?1 X t-1 +?2 X t-2 + ? + U t ,且该模型满足 Koyck 变换的假定, 则长期影响系数为( ) 。 ? ?0 ? A. 0 B. 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( ) 。 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 107.在分布滞后模型 Yt ? ? ? ?0 X t ? ?1 X t ?1 ? ? 2 X t ?2 ? ? ? ut 中,短期影响乘数为( ) 。

? ?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( ) 。 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 109.koyck 变换模型参数的普通最小二乘估计量是( ) 。 A.无偏且一致 B.有偏但一致 C.无偏但不一致 110.下列属于有限分布滞后模型的是( ) 。
A. A. Yt ? ? ? ?0 X t ? ?1Yt ?1 ? ? 2Yt ?2 ? ? ? ut

D.工具变量法 D.有偏且不一致

B. Yt ? ? ? ?0 X t ? ?1Yt ?1 ? ? 2Yt ?2 ? ? ? ? kYt ?k ? ut

C. Yt ? ? ? ?0 X t ? ?1 X t ?1 ? ? 2 X t ?2 ? ? ? ut

D. Yt ? ? ? ?0 X t ? ?1 X t ?1 ? ? 2 X t ?2 ? ? ? ?k X t ?k ? ut

? 111.消费函数模型 Ct ? 400 ? 0.5I t ? 0.3I t ?1 ? 0.1I t ? 2 ,其中 I 为收入,则当期收入 I t 对未来消费 Ct ? 2 的影

响是: I t 增加一单位, Ct ? 2 增加(

) 。

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( ) 。 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( ) 。 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 ? ? ? ?0 X t ? ?1 X t ?1 ? ? 2 X t ?2 ? ?3 X t ?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( ) 。 A.32 B.33 C.34 D.38 115.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( ) 。 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( ) 。 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:( ) 。 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( )。 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.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( ) 。 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( ) 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 122.在完备的结构式模型
?Ct ? a0 ? a1Yt ? u1t ? ? I t ? b0 ? b1Yt ? b2Yt ?1 ? u2 t ?Y ? C ? I ? G t t t ? t B.Yt – 1

中,外生变量是指(

) 。

A.Yt

C.It ) 。

D.Gt

?Ct ? a0 ? a1Yt ? u1t ? 123.在完备的结构式模型 ? I t ? b0 ? b1Yt ? b2Yt ?1 ? u2t 中,随机方程是指( ?Y ? C ? I ? G t t t ? t

A.方程 1 B.方程 2 C.方程 3 124.联立方程模型中不属于随机方程的是( ) 。 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( ) 。 A.短期影响乘数 B.长期影响乘数 C.结构式参数 126.简化式参数反映对应的解释变量对被解释变量的( ) 。

D.方程 1 和 2

D.简化式参数

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 ( ) 。 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( ) 。 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( ) 。 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( ) 。 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( ) 。 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( ) 。 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( ) 。 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( ) 。 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( ) 。 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( ) 。 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( ) 。 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( )。 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( )。 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( )。 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( )。 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( ) 。 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( ) 。

A. E (ut ) ? 0

B. var(ut ) ? ? 2

C. cov(ut , us ) ? 0

D. Cov( xt , ut ) ? 0

E. ut ~ N (0, ? 2 ) ) 。

? 17.以 Y 表示实际观测值, Y 表示 OLS 估计回归值,e 表示残差,则回归直线满足(

A. 通过样本均值点(X,Y)
? 2= ( C. ? Yi-Yi) 0

? B. ? Yi=? Yi
2 (? = D. ? Yi-Yi) 0

E. cov(Xi ,ei )=0

? 18. Y 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

些是正确的(

) 。
? ? B. Yi=? 0 ? ?1X i ? ? ? D. Yi=? 0 ? ?1X i ? ei ? ? E. E(Yi )=? 0 ? ?1X i

A. E(Yi)=?0 ? ?1Xi
? ? C. Yi=? 0 ? ?1X i ? ei

? 19. Y 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



) 。 B. Yi=?0 ? ?1Xi+u i
? ? ? D. Yi=? 0 ? ?1Xi ? u i ? ? ? E. Yi=? 0 ? ?1X i

A. Yi=? 0 ? ?1Xi
? ? C. Yi=? 0 ? ?1Xi ? u i

20.回归分析中估计回归参数的方法主要有( ) 。 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 ( ) 。 B. Var(u i )=? 2 C. Cov(u i ,u j )=0 D. u i 服从正态分布

A. E(u i )=0

E.X 为非随机变量,与随机误差项 u i 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( ) 。 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( ) 。 A.通过样本均值点 ( X , Y ) E. Cov( X i , ei ) ? 0
? ? ? ? 24.由回归直线 Yi=? 0 ? ?1X i 估计出来的 Yi 值(
? ? B. ? Yi ?? Yi C. ? (Yi ? Yi ) 2 ?0

D. ? ei ? 0

) 。

A.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( ) 。 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)
? ? ? 26.对于样本回归直线 Yi=? 0 ? ?1X i ,回归变差可以表示为(
2 ? 2 ( -? A.   Yi-Yi) (Yi-Yi) ? 2 ? ( B. ?12 ? Xi-Xi)

) 。

2 ( C. R 2 ? Yi-Yi)

2 (? D. ? Yi-Yi)

? ( E. ?1 ? X i-X(Yi-Yi) i)

? ? ? ? 27.对于样本回归直线 Yi=? 0 ? ?1X i , ? 为估计标准差,下列决定系数的算式中,正确的有(
(? ? Y-Y) A. ( ? Y-Y)
2 2 i i i i

) 。

? ( ? Y - Y) B. 1- ( ? Y - Y)
2 2 i i i i

C.

2 ? ( ?12 ? X i-X i)

( ? Y - Y)
2 i i

D.

? ( ?1 ? X i-X(Yi-Yi) i) ( ? Y-Y)
2 i i

E. 1-

( ? Y - Y)
2 i i

?2 ?(n-2)

28.下列相关系数的算式中,正确的有( A.
XY-XY

) 。
( ) ? X -X(Y-Y)
i i i i

? X? Y
cov (X,Y)

B.

n? X? Y
i

C.

? X? Y

D.

( ) ? X -X(Y-Y) ( ( ? X -X )? Y-Y)
i i i 2 2 i i i i

E.

? X Y -nX?Y ( ( ? X -X )? Y-Y)
i i 2 2 i i i i

29.判定系数 R2 可表示为( ) 。 RSS ESS A.R 2 = B.R 2 = TSS TSS

C.R 2 =1-

RSS TSS

D.R 2 =1) 。

ESS TSS

E.R 2 =

ESS ESS+RSS

30.线性回归模型的变通最小二乘估计的残差 e i 满足( A. ? ei=0 B. ? ei Yi=0
? C. ? ei Yi =0

D. ? ei X i=0

E. cov(Xi ,ei )=0

31.调整后的判定系数 R 2 的正确表达式有( A. 1( ? Y-Y)/(n-1) ? ( ? Y-Y)/(n-k)
2 2 i i i i

) 。
? ( ? Y-Y)/(n-k-1) ( ? Y-Y)/(n-1)
2 i i 2 i i

B. 1-

C. 1 ? (1-R 2 )

(n-1) (n-k-1)

D. R 2 ?

k(1-R 2 ) n-k-1

E. 1 ? (1+R 2 ) ) 。

(n-k) (n-1)

32.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(
ESS/(n-k) A. RSS/(k-1) ESS/(k-1) B. RSS/(n-k)
R 2 /(k-1) C. (1-R 2 )/(n-k) (1-R 2 )/(n-k) D. R 2 /(k-1)

R 2 /(n-k) E. (1-R 2 )/(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( 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
ln Yi ? ln ? 0 ? ?1 ln X i ? ? i



中(

) C. ln Y 与 ? 1 是线性的

A. Y 与 X 是非线性的 D. ln Y 与 ln X 是线性的 35.对模型

B. Y 与 ? 1 是非线性的 E. Y 与 ln X 是线性的

yt ? b0 ? b1 x1t ? b2 x2t ? 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

( A.

) 。
b1 ? b2 ? 0

B.

b1 ? 0, b2 ? 0

C.

b1 ? 0, b2 ? 0

D.

b1 ? 0, b2 ? 0

E.

b1 ? b2 ? 0

36. 剩余变差是指( ) 。 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( ) 。 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( ? ?(Y ? Y ) 2 (n ? k )
i

) 。
? R 2 (k ? 1) ?(Yi ? Y ) 2 (k ? 1) 2 2 B. ? ei (n ? k ) C. (1 ? R ) ( n ? k )
2 2

( ? R 2)(n ? k ) 1

R 2 (n ? k )
2 E. (1 ? R ) (k ? 1)

A.

? ei2 (k ? 1)

D.

R 2 (k ? 1)

39.在多元线性回归分析中,修正的可决系数 R 与可决系数 R 之间( A. R < R
2 2

) 。

B. R ≥ R

2

2

C. R 只能大于零

2

D. R 可能为负值

2

40.下列计量经济分析中那些很可能存在异方差问题( ) 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( ) 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( ) 。 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( ) 。 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( ) 。 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( ) 。 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( ) 。 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. dl 表示统计量 DW 的下限分布, 表示统计量 DW 的上限分布, DW 检验的不确定区域是 以 du 则 ( ) 。 A.du≤DW≤4-du B.4-du≤DW≤4-dl C.dl≤DW≤du D.4-dl≤DW≤4 E.0≤DW≤dl 48.DW 检验不适用于下列情况下的一阶线性自相关检验( ) 。 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( ) 。 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( ) 。 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( ) 。 A.递增型异方差的检验 B.ut=ρ ut-1+ρ 2ut-2+vt 形式的序列相关检验 C.xi=b0+b1xj+ut 形式的多重共线性检验
? ? ? D. y t =?0 +?1x t +? 2 y t-1 +e t 的一阶线性自相关检验

E.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( ) 。 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( ) 。 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( ) 。 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( ) 。 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( ) 。 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( ) 。 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( ) 。 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 1 59.下列判断正确的有( ) 。 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( ) 。

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 ( ) A.是质的因素的数量化 B.取值为 l 和 0 C.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( ) 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 ? ?1 D ? ?xi ? ?i 中,模型系数( A. ? 0 是基础类型截距项 C. ? 0 称为公共截距系数 64.虚拟变量的特殊应用有( A.调整季节波动 D.修正模型的设定误差 )

B. ? 1 是基础类型截距项 D. ? 1 称为公共截距系数 ) B.检验模型结构的稳定性 E.工具变量法 E.? 1 ? ? 0 为差别截距系数

C.分段回归 )

65.对于分段线性回归模型 yt ? ? 0 ? ?1 xt ? ? 2 ( xt ? x * ) D ? ? t ,其中( A.虚拟变量 D 代表品质因素 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 形式 66.下列模型中属于几何分布滞后模型的有( A.koyck 变换模型 B.自适应预期模型 义差分模型 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

E.该模型是系统变参数模型的一种特殊 ) C.部分调整模型 D.有限多项式滞后模型

E.广

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 ( ) 。 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 D.避免因参数过多而自由度不足 E.减轻异方差问题 C.减弱多重共线性 )

68.在模型 Yt ? ? ? ?0 X t ? ?1 X t ?1 ? ? 2 X t ?2 ? ?3 X t ?3 ? ut 中,延期过渡性乘数是指( A. ? 0 B. ?1 C. ? 2 D. ? 3 E. ?1 ? ? 2 ? ?3

69.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( ) 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( ) 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( ) 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 ? 0 ? 1 t Y? a a

1t

u

72.小型宏观计量经济模型

I t ? 0 ? 1b t Y? b

? t 2

b Y?中,第 1 个方程是( 1 t2 u



Yt ? Ct ? I t ? Gt

A.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( ) 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( ) 。 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( ) 。 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( ) 。 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 ? AL K e ,下列说法中正确的有(

)。

A.参数 A 反映广义的技术进步水平 C.劳动要素的产出弹性 E L ? ?

B.资本要素的产出弹性 E K ? ? D. ? ? ? 必定等于 1 )。

78.对于线性生产函数模型 Y ? ? 0 ? ?1 K ? ? 2 L ? ? ,下列说法中正确的有( 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 ? ?1 C.劳动要素的边际产量 MPL ? ? 2 D.劳动和资本要素的替代弹性 ? ? ?

2 79.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

( ) 。 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<0 80.建立生产函数模型时,样本数据的质量问题包括( ) 。 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 2.解释变量 3.被解释变量 4.内生变量 5.外生变量 6.滞 后变量 7.前定变量 8.控制变量 9.计量经济模型 10.函数关系 11.相关关系 12.最 小二乘法 13.高斯-马尔可夫定理 14.总变量(总离差平方和)15.回归变差(回归平方和) 16.剩余变 差(残差平方和) 17.估计标准误差 18.样本决定系数 19.点预测 20.拟合优度 21.残差 22.显著性检验 23.回归变差 24.剩余变差 25.多重决定系数 26.调整后的决定系数

27.偏相关系数 28.异方差性 29.格德菲尔特-匡特检验 30.怀特检验 31.戈里瑟检验 和帕克检验 32.序列相关性 33.虚假序列相关 34.差分法 35.广义差分法 36. 自回归模型 37.广义最小二乘法 38.DW 检验 39.科克伦-奥克特跌代法 40.Durbin 两步法 41.相关系数 42.多重共线性 43.方差膨胀因子 44.虚拟变量 45.模型设 定误差 46.工具变量 47.工具变量法 48.变参数模型 49.分段 线性回归模型 50.分布滞后模型 51.有限分布滞后模型 52.无限分布滞后模型 53.几何分布滞后模型 54. 联立方程模型 55. 结构式模型 56. 简化式模型 57. 结构式参数 58. 简 化式参数 59.识别 60.不可识别 61.识别的阶条件 62.识别的秩条件 63.间接最小二乘法 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。2.计量经济模型有哪些应用? 3.简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。 4.对计量经济模型的检验应从几个 方面入手? 5.计量经济学应用的数据是怎样进行分类的? 6.在计量经济模型中,为什么会存 在随机误差项? 7.古典线性回归模型的基本假定是什么? 8.总体回归模型与样本回归模型的 区别与联系。 9.试述回归分析与相关分析的联系和区别。 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? 11.简述 BLUE 的含义。 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? 13.给定二元回归模型:
yt ? b0 ? b1 x1t ? b2 x2t ? ut

,请叙述模型的古典假定。

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? 15.修正的决定系数 R 2 及其作用。 16.常见的非线性回归模型有几种情况?

17.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。 ① yt ? b0 ? b1 xt3 ? u t ③ log yt ? b0 ? b1 log xt ? ut ② yt ? b0 ? b1 log xt ? ut ④ yt ? b0 /(b1 xt ) ? ut

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。 ① yt ? b0 ? b1 log xt ? ut ③ yt ? b0 /(b1 xt ) ? ut ② yt ? b0 ? b1 (b2 xt ) ? ut ④ yt ? 1 ? b0 (1 ? xtb1 ) ? ut

19.什么是异方差性?试举例说明经济现象中的异方差性。 20.产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS估计有何影响。 21.检验异方差性的方法有 哪些? 22.异方差性的解决方法有哪些? 23.什么是加权最小二乘法?它的基本思想 是什么? 24.样本分段法(即戈德菲尔特——匡特检验)检验异方差性的基本原理及其使用条件。 25.简述 DW 检验的局限性。 26.序列相关性的后果。 27.简述序列相关性的几种检验方法。 28.广义最小二乘法(GLS)的基本思想是什么? 29.解决序列相关性的问题主要有哪几种方 法? 30.差分法的基本思想是什么? 31.差分法和广义差分法主要区别是什么?

32.请简述什么是虚假序列相关。 33.序列相关和自相关的概念和范畴是否是 一个意思? 34.DW 值与一阶自相关系数的关系是什么? 35.什么是多重共线性?产生多重共线性的原 因是什么? 36.什么是完全多重共线性?什么是不完全多重共线性? 37.完全多重共线性对 OLS 估计量的影 响有哪些? 38.不完全多重共线性对 OLS 估计量的影响有哪些? 39.从哪些症状中可以判断可能存在多 重共线性? 40.什么是方差膨胀因子检验法? 41.模型中引入虚拟变量的作用是什 么? 42.虚拟变量引入的原则是什么? 43.虚拟变量引入的方式及每种方式的 作用是什么? 44.判断计量经济模型优劣的基本原则是什么? 45.模型设定误差的类型有那 些? 46.工具变量选择必须满足的条件是什么? 47.设定误差产生的主要原因 是什么? 48.在建立计量经济学模型时,什么时候,为什么要引入虚拟变量? 49.估计有限分布滞后模型会 遇到哪些困难 50.什么是滞后现像?产生滞后现像的原因主要有哪些? 51.简述 koyck 模型的特点。 52.简述联立方程的类型有哪几种 53.简述联立方程的变量有哪几种类型 54.模型的识别有几种类型? 55.简述识别的条件。 五、计算与分析题(每小题 10 分) 1.下表为日本的汇率与汽车出口数量数据, 年度 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 X 168 145 128 138 145 135 127 111 102 94 Y 661 631 610 588 583 575 567 502 446 379 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。
2 129.3 , Y=554.2 , ? X-X) 4432.1 , (2)计算 X 与 Y 的相关系数。其中 X= ( =

( = ? Y-Y) 68113.6 , ? ? X-X ?? Y-Y ?=16195.4
2

(3)采用直线回归方程拟和出的模型为

? Y ? 81.72 ? 3.65 X
t 值 1.2427 7.2797 R2=0.8688 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:
? Yi =101.4-4.78X i

F=52.99

标准差

(45.2) (1.53)

n=30

R2=0.31

其中,Y:政府债券价格(百美元) ,X:利率(%) 。
? 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 Yi 而不是 Yi ;

(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。 3.估计消费函数模型 Ci =? ? ? Yi ? u i 得
? Ci =15 ? 0.81Yi

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。 4.已知估计回归模型得

? Yi =81.7230 ? 3.6541Xi
求判定系数和相关系数。 5.有如下表数据

2 2 且 ? X-X) 4432.1 , ? Y-Y) 68113.6 , ( = ( =

日本物价上涨率与失业率的关系 年份 物价上涨率(%)P 失业率(%)U 1986 0.6 2.8 1987 0.1 2.8 1988 0.7 2.5 1989 2.3 2.3 1990 3.1 2.1 1991 3.3 2.1 1992 1.6 2.2 1993 1.3 2.5 1994 0.7 2.9 1995 -0.1 3.2 (1)设横轴是 U,纵轴是 P,画出散点图。根据图形判断,物价上涨率与失业率之间是什么样的关系? 拟合什么样的模型比较合适? (2)根据以上数据,分别拟合了以下两个模型: 1 模型一: P ? ?6.32 ? 19.14 模型二: P ? 8.64 ? 2.87U U 分别求两个模型的样本决定系数。
146.5 , X= 7.根据容量 n=30 的样本观测值数据计算得到下列数据: XY= 12.6 , Y= 11.3 , X 2=164.2 ,
Y 2=134.6 ,试估计 Y 对 X 的回归直线。

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 11
? ? ? (1)估计这个行业的线性总成本函数: Yi =b0 +b1Xi

61 8

? ? (2) b0和b1 的经济含义是什么?

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 43 Y 7 9 8 11 5 4 8 10 9 10 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 Variable Coefficient Std. Error X 0.202298 0.023273 C 2.172664 0.720217 R-squared 0.904259 S.D. dependent 2.23358 var 2 Adjusted 0.892292 F-statistic 75.5589

R-squared Durbin-Watson 2.077648 stat (1)说明回归直线的代表性及解释能力。

8 Prob(F-statistic) 0.00002 4

(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) 95%的置信度下, 在 预测当 X=45 百元) 消费 ( 时, (Y) 的置信区间。其中 x ? 29.3 , ( x ?x ) 2 ? 992.1 ) ( ?
? 10.已知相关系数 r=0.6,估计标准误差 ?=8 ,样本容量 n=62。 求: (1)剩余变差; (2)决定系数; (3)总变差。 11.在相关和回归分析中,已知下列资料:
2 2 ? X= ,? Y=10,n=20,r=0.9, (Yi -Y)2 =2000 。 16 ?

(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。 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,X=519,Y=217, 2=284958, 2=49046 X Y

(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。 13.假设某国的货币供给量 Y 与国民收入 X 的历史如系下表。 某国的货币供给量 X 与国民收入 Y 的历史数据 年份 X Y 年份 X Y 年份 X Y 1985 2.0 5.0 1989 3.3 7.2 1993 4.8 9.7 1986 2.5 5.5 1990 4.0 7.7 1994 5.0 10.0 1987 3.2 6 1991 4.2 8.4 1995 5.2 11.2 1988 3.6 7 1992 4.6 9 1996 5.8 12.4 根据以上数据估计货币供给量 Y 对国民收入 X 的回归方程,利用 Eivews 软件输出结果为: Dependent Variable: Y Variable Coefficie Std. Error t-Statistic Prob. nt X 1.968085 0.135252 14.55127 0.0000 C 0.353191 0.562909 0.627440 0.5444 R-squared 0.954902 Mean dependent 8.25833 var 3 Adjusted 0.950392 S.D. dependent 2.29285 R-squared var 8 S.E. of regression 0.510684 F-statistic 211.739 4 Sum squared 2.607979 Prob(F-statistic) 0.00000 resid 0 问: (1)写出回归模型的方程形式,并说明回归系数的显著性( ? ? 0.05 ) 。 (2)解释回归系数的含 义。 (2)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? 14.假定有如下的回归结果
? Yt ? 2.6911 ? 0.4795 X t

其中,Y 表示美国的咖啡消费量(每天每人消费的杯数) 表示咖啡的零售价格(单位:美元/杯) ,X ,t

表示时间。问: (1)这是一个时间序列回归还是横截面回归?做出回归线。 (2)如何解释截距的意义?它有经济含义吗?如何解释斜率?(3)能否救出真实的总体回归函数? X (4)根据需求的价格弹性定义: 弹性=斜率 ? ,依据上述回归结果,你能救出对咖啡需求的价格弹 Y 性吗?如果不能,计算此弹性还需要其他什么信息? 15.下面数据是依据 10 组 X 和 Y 的观察值得到的:
? Yi ? 1110 , ? X i ? 1680 , ? X i Yi ? 204200 , ? X i2 ? 315400 , ? Yi 2 ? 133300

假定满足所有经典线性回归模型的假设,求 ? 0 , ?1 的估计值; 16.根据某地 1961—1999 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? 17.某计量经济学家曾用 1921~1941 年与 1945~1950 年(1942~1944 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: ? Y ? 8.133? 1.059W ? 0.452 P? 0.121 A
(8.92) ( 0.17) ( 0.66) (1.09)

R 2 ? 0.95 F ? 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。 18.计算下面三个自由度调整后的决定系数。这里, R 2 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 ? 5 19.设有模型 ① b1 ? b2 ? 1
yt ? b0 ? b1 x1t ? b2 x2t ? ut

,试在下列条件下:

② b1 ? b2 。分别求出 b1 , b2 的最小二乘估计量。

20.假设要求你建立一个计量经济模型来说明在学校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人数,以便决定 是否修建第二条跑道以满足所有的锻炼者。你通过整个学年收集数据,得到两个可能的解释性方程:
? 方程 A: Y ? 125 .0 ? 15.0 X 1 ? 1.0 X 2 ? 1.5 X 3
? 方程 B: Y ? 123 .0 ? 14.0 X 1 ? 5.5 X 2 ? 3.7 X 4

R 2 ? 0.75
R 2 ? 0.73
X 1 ——该天降雨的英寸数 X 2 ——该天日照的小

其中: Y ——某天慢跑者的人数 时数
X 3 ——该天的最高温度(按华氏温度)

X 4 ——第二天需交学期论文的班级数

请回答下列问题: (1)这两个方程你认为哪个更合理些,为什么? (2)为什么用相同的数据去估计相同变量的系数得到不同的符号? 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) :
? Yi ? 10.6 ? 28.4 X 1i ? 12.7 X 2i ? 0.61 X 3i ? 5.9 X 4i

(2.6)

(6.3)

(0.61)

(5.9)

R ? 0.63

2

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。 22.设消费函数为 yi

? b0 ? b1 xi ? ui ,其中 yi 为消费支出, xi 为个人可支配收入, u i 为随机误差项,
2 2

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。 23.检验下列模型是否存在异方差性,列出检验步骤,给出结论。

yt ? b0 ? b1 x1t ? b2 x2t ? b3 x3t ? ut
样本共40个,本题假设去掉c=12个样本,假设异方差由 x1i 引起,数值小的一组残差平方和为
RSS1 ? 0.466 E ? 17 ,数值大的一组平方和为 RSS2 ? 0.36 E ? 17 。 F0.05 (10,10) ? 2.98

24.假设回归模型为: yi ? a ? ui ,其中: ui ? N (0, ? xi ); E (ui u j ) ? 0, i ? j ;并且 xi 是非随机变量,
2

求模型参数 b 的最佳线性无偏估计量及其方差。 25.现有x和Y的样本观测值如下表: x y 2 4 5 7 10 4 4 5 10 9

假设y对x的回归模型为 yi

? b0 ? b1 xi ? ui ,且 Var (ui ) ? ? 2 xi2 ,试用适当的方法估计此回归模型。

26.根据某地 1961—1999 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 上式下面括号中的数字为相应估计量的标准误差。在 5%的显著性水平之下,由 DW 检验临界值表,得 dL=1.38,du=1.60。问; (1) 题中所估计的回归方程的经济含义; (2) 该回归方程的估计中存在什么问 题?应如何改进? 27.根据我国 1978——2000 年的财政收入 Y 和国内生产总值 X 的统计资料,可建立如下的计量经济模 型: Y ? 556.6477 ? 0.1198 ? X (2.5199) (22.7229) 2 R =0.9609, S.E =731.2086, F =516.3338, D.W =0.3474 请回答以下问题: (1) 何谓计量经济模型的自相关性? (2) 试检验该模型是否存在一阶自相关,为什么? (3) 自相关会给建立的计量经济模型产生哪些影响? (4) 如果该模型存在自相关,试写出消除一阶自相关的方法和步骤。

(临界值 d L ? 1.24 , dU ? 1.43 ) 28.对某地区大学生就业增长影响的简单模型可描述如下:
gEMP ? ? 0 ? ?1 gMIN1t ? ? 2 gPOP ? ? 3 gGDP t ? ? 4 gGDPt ? ? t t 1

式中,为新就业的大学生人数,MIN1 为该地区最低限度工资,POP 为新毕业的大学生人数,GDP1 为该地 区国内生产总值,GDP 为该国国内生产总值;g 表示年增长率。 (1)如果该地区政府以多多少少不易观测的却对新毕业大学生就业有影响的因素作为基础来选择最低 限度工资,则 OLS 估计将会存在什么问题? (2)令 MIN 为该国的最低限度工资,它与随机扰动项相关吗? (3)按照法律,各地区最低限度工资不得低于国家最低工资,哪么 gMIN 能成为 gMIN1 的工具变量吗? 29.下列假想的计量经济模型是否合理,为什么? (1)
GDP ? ? ?

??

i

GDPi ? ?

其中, GDP i (i ? 1,2,3) 是第 i 产业的国内生产总值。 其中, S 1 、 S 2 分别为农村居民和城镇居民年末储蓄存款余

(2) S1 ? ? ? ?S 2 ? ? 额。 (3) Yt ? ? ? ?1 I t ? ? 2 Lt ? ? 职工人数。
t (4) Yt ? ? ? ?P ? ?

其中, Y 、 I 、 L 分别为建筑业产值、建筑业固定资产投资和

其中, Y 、 P 分别为居民耐用消费品支出和耐用消费品物价 (6) 煤炭产量 ? f ( L, K , X 1 , X 2 ) ? ?

指数。
) (5) 财政收入 ? f (财政支出 ? ?

其中, L 、 K 分别为煤炭工业职工人数和固定资产原值, X 1 、 X 2 分别为发电量和钢铁产量。 30.指出下列假想模型中的错误,并说明理由:

. (1) RS t ? 8300.0 ? 0.24 RI t ? 112 IVt
其中, RS t 为第 t 年社会消费品零售总额(亿元) RI t 为第 t 年居民收入总额(亿元) , (城镇居民可支配收 入总额与农村居民纯收入总额之和) IVt 为第 t 年全社会固定资产投资总额(亿元) , 。 (2) (3) 工人数。 31.假设王先生估计消费函数(用模型 Ci ? a ? bYi ? ui 表示) ,并获得下列结果:
Ct ? 180 ? 1.2Yt

其中, C 、 Y 分别是城镇居民消费支出和可支配收入。 其中, Y 、 K 、 L 分别是工业总产值、工业生产资金和职

ln Yt ? 1.15 ? 1.62 ln K t ? 0.28 ln Lt

C i ? 15 ? 0.81Yi ,n=19
(3.1) (18.7) R2=0.98 这里括号里的数字表示相应参数的 T 比率值。 要求: (1)利用 T 比率值检验假设:b=0(取显著水平为 5%,; )(2)确定参数估计量的标准误差; (3)构造 b 的 95%的置信区间,这个区间包括 0 吗? 32.根据我国 1978——2000 年的财政收入 Y 和国内生产总值 X 的统计资料, 可建立如下的计量经济模型:

?

Y ? 556.6477 ? 0.1198 ? X (2.5199) (22.7229)

R 2 =0.9609, S.E =731.2086, F =516.3338, D.W =0.3474
请回答以下问题: (1)何谓计量经济模型的自相关性?(2)试检验该模型是否存在一阶自相关及相关方向,为什么? (3)自相关会给建立的计量经济模型产生哪些影响? (临界值 d L ? 1.24 , dU ? 1.43 ) 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 ? 0.51 ln X 1 ? 0.25 ln X 2 ? 0.62 ln X 3

(-0.56)(2.3)
R ? 0.996
2

(-1.7)

(5.8)

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 34.下表给出三变量模型的回归结果: 自由度 平方和的均值 方差来源 平方和(SS) (d.f.) (MSS) 来自回归 65965 — — (ESS) 来自残差 _— — — (RSS) 总离差(TSS) 66042 14 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 R 2 和 R ? 35.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:
c ? 137 ,422 ? 0.722 ? y (5.875 ) (127 .09)
2

R 2 ? 0.999 ; S.E. ? 51.9 ; DW ? 1.205 ; F ? 16151
et ? ?451 .9 ? 0.871 ? y

(?0.283)

(5.103 )

R 2 ? 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; 36.考虑下表中的数据 Y X1 X2 -10 1 1 -8 2 3 -6 3 5 -4 4 7 -2 5 9 0 6 11 2 7 13 4 8 15 6 9 17 8 10 19 10 11 21

假设你做 Y 对 X1 和 X2 的多元回归,你能估计模型的参数吗?为什么? 37.在研究生产函数时,有以下两种结果: ? ln Q ? ?5.04 ? 0.087 ln k ? 0.893ln l (1) s ? (1.04) (0.087) (0.137) R 2 ? 0.878 n ? 21

? ln Q ? ?8.57 ? 0.0272t ? 0.46 ln k ? 1.258ln l s ? (2.99) (0.0204) (0.333) (0.324) R 2 ? 0.889 n ? 21

(2)

其中,Q=产量,K=资本,L=劳动时数,t=时间,n=样本容量 请回答以下问题: (1)证明在模型(1)中所有的系数在统计上都是显著的(α=0.05) 。 (2)证明在模型(2)中 t 和 lnk 的系数在统计上不显著(α=0.05) 。 (3)可能是什么原因造成模型(2)中 lnk 不显著的? 38. 根据某种商品销售量和个人收入的季度数据建立如下模型:
Yt ?b1 ?b2 D1t ? b3 D2 t ? b4 D3 i ? b5 D4t ? b6 xi ? ut

其中,定义虚拟变量 Dit 为第 i 季度时其数值取 1,其余为 0。这时会发生 什么问题,参数是否能够用最小二乘法进行估计? 39.某行业利润 Y 不仅与销售额 X 有关,而且与季度因素有关。 (1) 如果认为季度因素使利润平均值发生变异,应如何引入虚拟变量? (2) 如果认为季度因素使利润对销售额的变化额发生变异,应如何引入虚拟变量? (3) 如果认为上述两种情况都存在,又应如何引入虚拟变量?对上述三种情况分别设定利润 模型。 40.设我国通货膨胀 I 主要取决于工业生产增长速度 G,1988 年通货膨胀率发生明显变化。 (1) 假设这种变化表现在通货膨胀率预期的基点不同 (2) 假设这种变化表现在通货膨胀率预期的基点和预期都不同 对上述两种情况,试分别确定通货膨胀率的回归模型。 41.一个由容量为 209 的样本估计的解释 CEO 薪水的方程为: ? ln Y ? 4.59 ? 0.257 ln X 1 ? 0.011 X 2 ? 0.158 D1 ? 0.181D2 ? 0.283 D3 (15.3) (8.03) (2.75) (1.775) (2.13) (-2.895)

其中,Y 表示年薪水平(单位:万元), X 1 表示年收入(单位:万元), X 2 表示公司股票收益(单位:万元);
D1,D2,D3 均为虚拟变量,分别表示金融业、消费品工业和公用业。假设对比产业为交通运输业。

(1)解释三个虚拟变量参数的经济含义。 (2)保持 X 1 和 X 2 不变,计算公用事业和交通运输业之间估计薪水的近似百分比差异。这个差异在 1% 的显著性水平上是统计显著吗? (3)消费品工业和金融业之间估计薪水的近似百分比差异是多少? 42.在一项对北京某大学学生月消费支出的研究中,认为学生的消费支出除受其家庭的月收入水平外,还 受在学校是否得奖学金,来自农村还是城市,是经济发达地区还是欠发达地区,以及性别等因素的影响。 试设定适当的模型,并导出如下情形下学生消费支出的平均水平: (1)来自欠发达农村地区的女生,未得奖学金;(2)来自欠发达城市地区的男生,得到奖学金; (3)来自发达地区的农村女生,得到奖学金;(4)来自发达地区的城市男生,未得奖学金. 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。 44.考察以下分布滞后模型:
Yt ? ? ? ?0 X t ? ?1 X t ?1 ? ? 2 X t ?2 ? ?3 X t ?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
? ? ? ? 二阶多项式系数的估计值为: ? 0=0.3, ? 1 =0.51, ? 2 =0.1,试计算 ? i ( i = 0, 1, 2, 3)

45.考察以下分布滞后模型:
Yt ? ? ? ?0 X t ? ?1 X t ?1 ? ? 2 X t ?2 ? ut

假如用 2 阶有限多项式变换模型估计这个模型后得
? Yt ? 0.5 ? 0.71Z 0t ? 0.25Z1t ? 0.30Z 2t

式中, Z 0t ? ? xt ?i , Z1t ? ? ixt ?i , Z 2t ? ? i 2 xt ?i
0 0 0

3

3

3

(1)求原模型中各参数值(2)估计 X 对 Y 的短期影响乘数、长期影响乘数和过渡性影响乘数 46.已知某商场 1997-2006 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
? Yt ? ?120.63 ? 0.53Z 0t ? 0.80Z1t ? 0.33Z 2t

请写出分布滞后模型的估计式
C t ? b0 ? b1Yt ? b2 C t ?1 ? ? t

47.考察下面的模型

I t ? a 0 ? a1Yt ? a 2Yt ?1 ? a 3 rt ? ? t Yt ? C t ? I t

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。 48.设有联立方程模型: 消费函数: Ct ? a0 ? a1Yt ? ?1t
Yt ? Ct ? I t ? Gt

投资函数: I t ? b0 ? b1Yt ? b2Yt ?1 ? u2t

恒等式:

其中, C 为消费, I 为投资, Y 为收入, G 为政府支出, u1 和 u 2 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 (3)分别提出可识别的结构式方程的恰当的估计方法 49.识别下面模型 式 1: Qt ? ? 0 ? ?1Pt ? ? 2Yt ? u1t (需求方程) (2)用阶条件和秩条件识别该联立方程模型

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。 50.已知结构式模型为 式 1: Y1 ? ? 0 ? ?1Y2 ? ? 2 X1 ? u1 式 2: Y2 ? ?0 ? ?1Y1 ? ?2 X 2 ? u2

其中, Y1 和 Y2 是内生变量, X 1 和 X 2 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?

计量经济学题库答案 一、单项选择题(每小题 1 分) 1.C 2.B 3.D 4.A 5.C 6.B 7.A 8.C 9.D 10.A 11.D 12.B 13.B 14.A 15.A 16.D 17.A 18.C 19.B 20.B 21.D 22.D 23.D 24.B 25.C 26.D 27.D 28.D 29.A 30.D 31.B 32.D 33.C 34.A 35.C 36.D 37.A 38.D 39.A 40.D 41.C 42.A 43.C

44. D 45.A 46. 47.C 48. B D 49. B 50.C 51.B 52. C 53. 54. C D 55. C 56.C 57. D 58. 59. 60. C A D 61.A 62. D 63. 64. 65. A A D 66.A 67.B 68. 69.A 70.C 71. C D 72. B 73.A 74.D 75.D 76.A 77.C 78.D 79.B 80.B 81.D 82.B 83.B 84.D 85.C 86.A 87.B 88.C 89.C 90.A 91.D 92.C 93.D 94.A 95.D 96.D 97.C 98.D 99.A 100.D 101.B 102.D 103.C 104.A 105.C 106.B 107.D 108.D 109.D 110.D 111.C 112.D 113.D 114.D 115.C 116.C 117.B 118.C 119.A 120.B 121.C 122.D 123.D 124.D 125.C 126.C 127.D 二、多项选择题(每小题 2 分) 1. ADE 2. AC 3. BD 4. AB 5.CD 6.ABCDE 7. ABCD 8.BCD 9. ABCDE 10.ABCD 11. CD 12. ABCD 13. BCDE 14. ABE 15.ACD 16.ABCDE 17.ABE 18.AC 19. BE 20. CDE 21. ABCDE 22. CDE 23. ABDE 24. ADE 25. ACE 26. ABCDE 27. ABCDE 28.ABCDE 29.BCE 30.ACDE 31.BCD 32.BC 33. AB 34. ABCD 35. BCD 36. ACDE 37. BCD 38. BC 39. AD 40.ABCDE 41.AB 42.BCDE 43.DE 44.ABCDE 45.BE 46.ABC 47.BC 48.BCD 49.BDE 50.AB 51.ABCDE 52. AC 53. ACD 54. ACD 55. ABCD 56. ABCDE 57. ABC 58.AB 59.ABC 60.AE 61.ABCD 62.BC 63.AC 64.ABC 65.BE 66.ABC 67.CD 68.BCD 69.ABCD 70.CD 71.ABD 72. ABCD 73. ABCDE 74.ADF 75.ABD 76.BD 77.ABC 78.ABCD 79.ABCD 80.BCDE 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。 分) (3 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。 分)它对因变量的变动 (2 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。 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 (1 果。 分) (2 4.内生变量:是由模型系统内部因素所决定的变量, 分) (2 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。 分)它影响模型中的内生变量,其数值在 (2 模型求解之前就已经确定。 分) (1 6.滞后变量:是滞后内生变量和滞后外生变量的合称, 分)前期的内生变量称为滞后内生变量; 分)前期的外 (1 (1 生变量称为滞后外生变量。 分) (1 7.前定变量:通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量, 分)即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量。 (1 (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。 分) (1 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, 分)是以数学形式对 (2 客观经济现象所作的描述和概括。 分) (1 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。 分) (3 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。 分) (3 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。 分) (3 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。 分) (3 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。 分) (3 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, 分)也就是由解释变量解释 (2 的变差。 分) (1 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, 分)是不能由解释变量所解 (2 释的部分变差。 分) (1 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。 分) (3 18.样本决定系数:回归平方和在总变差中所占的比重。 分) (3 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。 分) (3

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。 分) (3 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。 分) (3 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。 分) (3 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 2 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 R 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 R 2 ,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, 分) (2 其公式为: R ? 1 ?
2

?e ?(y

2 t t

/(n ? k ? 1) ? y ) /( n ? 1)

(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 RY 2.1 。 分) (3 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

u 项 i 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 yi ? ?0 ? ?1x1i ? ?2 x2i ? ? ? ?k xki ? ?i i ? 1,2,?, n 随机误差项互相独立的基本假设表现为 Cov(?i , ? j ) ? 0 如果出现
Cov(?i , ? j ) ? 0

i ? j, i, j ? 1,2,?, n (1 分)

i ? j, i, j ? 1,2,?, n

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: y t ? ?yt ?1 ? ? t 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 ? t 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。 ? ? 近于 1,相关程度越强,越接近于 0,相关程度越弱。

Cov( ? i ? j ) Var( ? i )Var( ? j )

,0 ? ? ? 1

,越接

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。

?1???? x ? x* ? 49. 这是虚拟变量的一个应用,当解释变量 x 低于某个已知的临界水平 x 时,我们取虚拟变量 D ? ? 设置而 * ?0??? x ? x ?
*

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。 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。 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 (1 方面的研究。 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 (1 估计经济变量之间的数量关系并加以验证。 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 (1 于其他领域;计量经济学则仅限于经济领域。 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 (1 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。 分)②经济预测。 分)③政策评价。 分)④检验和发展经济理论。 分) (1 (1 (1 (2 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; 分)②样本数据的收集; 分)③估计参数; 分)④模型的检验; (1 (1 (1 (1 分)⑤计量经济模型的应用。 分) (1 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; 分)②统计准则检验; 分)③计量经济学准则检验; 分)④模型预测检验。 分) (2 (1 (1 (1 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; 分)②横截面数据; 分)③混合数据; 分)④虚拟变量数据。 分) (1 (1 (1 (2

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。 分)产生随机误差项的原因有以下几个方面:①模型中被忽 (1 略掉的影响因素造成的误差; 分)②模型关系认定不准确造成的误差; 分)③变量的测量误差; 分)④随机因 (1 (1 (1 素。 分) (1 7.古典线性回归模型的基本假定是什么? 答:①零均值假定。 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(u t )=0 。②同方差假定。 (1 (1 分)误差项 u t 的方差与 t 无关,为一个常数。③无自相关假定。 分)即不同的误差项相互独立。④解释变量与 (1 随机误差项不相关假定。 分)⑤正态性假定, 分)即假定误差项 (1 (1

ut

服从均值为 0,方差为 ? 的正态分布。
2

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。 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 (1 观测的样本中变量 y 与 x 的相互关系。②建立模型的不同。 分)总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的,样 (1 本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。 分)总体回归模型不是随机模型,样本回归模型是随机 (1 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。 分)②相关分析与回 (1 归分析的有关指标之间存在计算上的内在联系。 分) (1 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。 分)②对两个变 (1 量 x 与 y 而言,相关分析中:

rxy ? ryx

;在回归分析中,

? ? ? yt ? b0 ? b1 ? xt



? ? ? xt ? a0 ? a1 ? yt

却是两个完全不同的回归

方程。 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 (1 求是两个变量都随机变量。 分) (1 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? 答:①线性,是指参数估计量 参数估计量

? b0



? b1

分别为观测值

yt

和随机误差项

ut

的线性函数或线性组合。 分)②无偏性,指 (1

? b0



? b1

的均值(期望值)分别等于总体参数

b0



b1

。 分)③有效性(最小方差性或最优性) (2 ,指在所有

的线性无偏估计量中,最小二乘估计量

? b0



? b1

的方差最小。 分) (2

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。 分)在古典假定条件下,最小二乘估 (2 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。 分)通 (1 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。 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 (3 验,即进行 t 检验。 分) (1 13.给定二元回归模型:

yt ? b0 ? b1 x1t ? b2 x2t ? 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

cov(ut , us ) ? E[(ut ? E (ut ))(us ? E (us )] ? E (ut us ) ? 0 (1 分)(3)随机误差项的方差与 t 无关,为一个常数,即 。
var(ut ) ? ? 2 。即同方差假设(1 分)(4)随机误差项与解释变量不相关,即 cov( x jt , ut ) ? 0??( j ? 1, 2,..., k ) 。通常假 。

定 x jt 为非随机变量,这个假设自动成立(1 分)(5)随机误差项 u t 为服从正态分布的随机变量,即 ut ? N (0, ? ) (1 。
2

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 2 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 R 2 及其作用。 解答: R
2

? e /n ? k ? 1 , 分)其作用有: ? 1? (2 (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 ? ( y ? y ) / n ?1
2 t 2 t

对决定系数计算的影响; 分) (2 (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 ln yt ? b0 ? b1 ln xt ? ut (1 分) (2) 半对数模型 yt ? b0 ? b1 ln xt ? ut 或 ln yt ? b0 ? b1 xt ? ut (1 分) (3) 倒数模型 y ? b0 ? b1

1 1 1 ? u或 ? b0 ? b1 ? u (1 分) x y x
2 k

(4) 多项式模型 y ? b0 ? b1 x ? b2 x ? ... ? bk x ? u (1 分) (5) 成长曲线模型包括逻辑成长曲线模型 yt ?

K K ? b0b1t 和 Gompertz 成长曲线模型 yt ? e (1 分) ? b1t 1 ? b0 e

17.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。 ① y t ? b0 ? b1 xt ? u t
3

② yt ? b0 ? b1 log xt ? ut ④ yt ? b0 /(b1 xt ) ? u t

③ log yt ? b0 ? b1 log xt ? ut

解答:①系数呈线性,变量非线性; 分)②系数呈线性,变量非呈线性; 分)③系数和变量均为非线性; 分) (1 (1 (1 ④系数和变量均为非线性。 分) (2 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。 ① yt ? b0 ? b1 log xt ? ut ③ yt ? b0 /(b1 xt ) ? u t ② yt ? b0 ? b1 (b2 xt ) ? ut ④ yt ? 1 ? b0 (1 ? xt 1 ) ? u t
b

解答:①系数呈线性,变量非呈线性; 分)②系数非线性,变量呈线性; 分)③系数和变量均为非线性;(2 分) (1 (1 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 u i 具有异方差性,即

var(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
2

?e

2 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 y t 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。 更好的使
2 2

2

?e

2 t

反映 var(ui ) 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)

24. 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) u t 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 D.W . 值区域,这是这种检验方法 的一大缺陷。(2 分)其次: D.W . 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 D.W . 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; 分) (1 (2)经济行为的滞后性引起随机误差项自相关; 分) (1 (3)一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关; 分) (1 (4)模型设定误差引起随机误差项自相关; 分) (1 (5) 观测数据处理引起随机误差项自相关。 分) (1 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。 分)要避免虚假序列相关,就应在做定量分析之间先进行 (2 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。 分) (3

31.DW 值与一阶自相关系数的关系是什么?

? 答: ? ? 1 ?

DW ? 或者 DW ? 2(1 ? ? ) 2

32.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。 分) (2 (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 ? ?2 X2 ? ...... ? ? k X k ? u
若 c1X1j

? c2 X 2j ? ... ? ck X kj =0, j=1,2,...,n

其中c1,c2, k是不全为0的常数 ...,c
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。 分) (2 不完全多重共线性是指对于多元线性回归模型

Y=?1X1 ? ?2 X2 ? ...... ? ? k X k ? u
若 c1X1j

? c2 X 2j ? ... ? ck X kj +v=0, j=1,2,...,n

其中c1,c2, k是不全为0的常数,v为随机误差项 ...,c
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。 分) (3 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变量的影响。 分) (3 (2)参数估计量的方差无 穷大(或无法估计) 分) (2 35.答: (1)可以估计参数,但参数估计不稳定。 分) (2)参数估计值对样本数据的略有变化或样本容量的稍有 (2 增减变化敏感。 分) (3)各解释变量对被解释变量的影响难精确鉴别。 分) (4)t 检验不容易拒绝原假设。 (1 (1 (1 分) 36.答: (1)模型总体性检验 F 值和 R2 值都很高,但各回归系数估计量的方差很大,t 值很低,系数不能通过显著性 检验。 分) (2 (2)回归系数值难以置信或符号错误。 分) (1 (3)参数估计值对删除或增加少量观测值,以及删除一个不显著的解释变量非常敏感。 分) (2 37.答:所谓方差膨胀因子是存在多重共线性时回归系数估计量的方差与无多重共线性时回归系数估计量的方差对比

? 而得出的比值系数。 分) 若 VIF(? i )=1 时,认为原模型不存在“多重共线性问题”(1 分) 若 VIF(? i )>1 时, (2 ;
则认为原模型存在“多重共线性问题”(1 分)若 VIF(? i )>5 时,则模型的“多重共线性问题”的程度是很严重的, ; 而且是非常有害的。 分) (1 38.模型中引入虚拟变量的作用是什么? 答案: (1)可以描述和测量定性因素的影响; 分) (2 (2)能够正确反映经济变量之间的关系,提高模型的精度; 分) (2 (3)便于处理异常数据。 分) (1 39.虚拟变量引入的原则是什么? 答案: (1)如果一个定性因素有 m 方面的特征,则在模型中引入 m-1 个虚拟变量; 分) (1 (2)如果模型中有 m 个定性因素,而每个定性因素只有两方面的属性或特征,则在模型中引入 m 个虚拟变量;如果定 性因素有两个及以上个属性,则参照“一个因素多个属性”的设置虚拟变量。 分) (2 (3)虚拟变量取值应从分析问题的目的出发予以界定; 分) (1 (4)虚拟变量在单一方程中可以作为解释变量也可以作为被解释变量。 分) (1 40.虚拟变量引入的方式及每种方式的作用是什么? 答案: (1)加法方式:其作用是改变了模型的截距水平; 分) (2 (2)乘法方式:其作用在于两个模型间的比较、因素间的交互影响分析和提高模型的描述精度; 分) (2 (3)一般方式:即影响模型的截距有影响模型的斜率。 分) (1 41.判断计量经济模型优劣的基本原则是什么? 答案: (1)模型应力求简单; 分) (1 (2)模型具有可识别性; 分) (1 (3)模型具有较高的拟合优度; 分) (1 (4)模型 应与理论相一致; 分) (1 (5)模型具有较好的超样本功能。 分) (1 42.模型设定误差的类型有那些? 答案: (1)模型中添加了无关的解释变量; 分) (2 (2)模型中遗漏了重要的解释变量; 分) (2 (3)模型使用了不恰当

?

?

的形式。 分) (1 43.工具变量选择必须满足的条件是什么? 答案:选择工具变量必须满足以下两个条件: (1)工具变量与模型中的随机解释变量高度相关; 分) (3 (2)工具变量 与模型的随机误差项不相关。 分) (2 44.设定误差产生的主要原因是什么? 答案:原因有四: (1)模型的制定者不熟悉相应的理论知识; 分) (1 (2)对经济问题本身认识不够或不熟悉前人的相 关工作; 分) (1 (3)模型制定者缺乏相关变量的数据; 分) (1 (4)解释变量无法测量或数据本身存在测量误差。 (2 分) 45.在建立计量经济学模型时,什么时候,为什么要引入虚拟变量? 答案:在现实生活中,影响经济问题的因素除具有数量特征的变量外,还有一类变量,这类变量所反映的并不是数量 而是现象的某些属性或特征,即它们反映的是现象的质的特征。这些因素还很可能是重要的影响因素,这时就需要在 模型中引入这类变量。 分)引入的方式就是以虚拟变量的形式引入。 分) (4 (1 46.直接用最小二乘法估计有限分布滞后模型的有: (1)损失自由度(2 分) (2)产生多重共线性(2 分) (3)滞后长度难确定的问题(1 分) 47.因变量受其自身或其他经济变量前期水平的影响,称为滞后现象。其原因包括: (1)经济变量自身的原因; 分) (2 (2)决策者心理上的原因(1 分)(3)技术上的原因(1 分)(4)制度的原因(1 分) ; ; 。 48.koyck 模型的特点包括: (1)模型中的 λ 称为分布滞后衰退率,λ 越小,衰退速度越快(2 分)(2)模型的长期影 ;

1 响乘数为 b0· 1 ? ? (1 分);(3)模型仅包括两个解释变量,避免了多重共线性(1 分)(4)模型仅有三个参数,解 ;
释了无限分布滞后模型因包含无限个参数无法估计的问题(1 分) 49.联立方程模型中方程有:行为方程式(1 分) ;技术方程式(1 分) ;制度方程式(1 分) ;平衡方程(或均衡条件) (1 分) ;定义方程(或恒等式) 分) (1 。 50.联立方程的变量主要包括内生变量(2 分) 、外生变量(2 分)和前定变量(1 分) 。 51.模型的识别有恰好识别(2 分) 、过渡识别(2 分)和不可识别(1 分)三种。 52. 识别的条件条件包括阶条件和秩条件。阶条件是指,如果一个方程能被识别,那么这个方程不包含的变量总数应 大于或等于模型系统中方程个数减 1(3 分) ;秩条件是指,在一个具有 K 个方程的模型系统中,任何一个方程被识别 的充分必要条件是:所有不包含在这个方程中变量的参数的秩为 K-1(2 分) 。 五、计算分析题(每小题 10 分) 1、答: (2 分)散点图如下: (1)
700

600

500

Y

400

300 80 100 120 X 140 160 180

(2) rXY ?

? ( X ? X )(Y ? Y ) ? ( X ? X ) ? (Y ? Y )
2

2

?

16195.4 =0.9321(3 分) 4432.1? 68113.6

(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; 分)斜率项 3.65 (2 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。 分) (3

2、答: (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)

? ? (2) Yi 代表的是样本值,而 Yi 代表的是给定 X i 的条件下 Yi 的期望值,即 Yi ? E (Yi / X i ) 。此模型是根据样本数据得 ? 出的回归结果,左边应当是 Yi 的期望值,因此是 Yi 而不是 Yi 。 分) (3
(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。 分) (2 (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。 分) (3 3、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。 分) (3 (2)由于 t ?

? ? ? ? 0.81 ? ,故 sb( ? ) ? ? (3 ? 0.0433 。 分) ? t 18.7 sb( ? )

(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。 分) (4 4、答:判定系数: R ?
2

b12 ? ( X ? X ) 2

? (Y ? Y )

2

=?

3.65412 ? 4432.1 =0.8688(3 分) 68113.6

相关系数: r ?

R 2 ? 0.8688 ? 0.9321 (2 分)

5、答: (2 分)散点图如下: (1)
3.5 3 2.5
物价上涨率

2 1.5 1 0.5 0 -0.5 2 2.5 失业率 3 3.5

根据图形可知,物价上涨率与失业率之间存在明显的负相关关系,拟合倒数模型较合适。 分) (2
2 (2)模型一: R ?

? b12 ? ( xt ? x ) 2

?(y

t

? y )2

=0.8554

(3 分)

模型二: R ?
2

? b12 ? ( xt ? x ) 2

?(y
2

t

? y )2

=0.8052

(3 分)

? 7、答: b1 ?

XY ? X ? Y X ?X
2

?

146.5 ? 12.6 ? 11.3 ? 0.757 (2 分) 164.2 ? 12.62

? ? b0 ? Y ? b1 X ? 11.3 ? 0.757 ?12.6 ? 1.762 (2 分)

? 故回归直线为: Y ? 1.762 ? 0.757 X (1 分)
8、答: (1)由于 得

?x y
t

t

? 2700 , ? xt ? 41 , ? yt ? 306 , ? xt2 ? 381 , (? xt ) 2 ? 1681 , y ? 61.2 , x ? 8.2 ,

? n? xt yt ? ? xt ? yt ? 5 ? 2700 ? 41 ? 306 ? 4.26 (3 分) b1 ? 5 ? 381 ? 1681 n? xt2 ? (? xt ) 2
? ? b0 ? y ? b1 x ? 61.2 ? 4.26 ? 8.2 ? 26.28 (2 分)
? 总成本函数为: Yi =26.28+4.26X i (1 分)

? ? (2)截距项 b 0 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; 分)斜率项 b1 表示 (2
产量每增加 1 个单位,引起总成本平均增加 4.26 个单位。 分) (2 2 9、答: (1)回归模型的 R =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。 分) (2
? (2)对于斜率项, t ? b1 ? 0.2023 ? 8.6824 > 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 ? s (b1 ) 0.0233 ? 影响。 分)对于截距项, t ? b0 ? 2.1727 ? 3.0167 > t0.05 (8) ? 1.8595 ,即表明截距项也显著不为 0,通过了显著性 (2 ? s (b0 ) 0.7202

检验。 分) (2 (3)Yf=2.17+0.2023×45=11.2735(2 分)
2 1 (xf ? x ) 1 (45 ? 29.3)2 ? t0.025 (8) ? ? 1 ? ? ? 1.8595 ? 2.2336 ? 1+ ? ? 4.823 (2 分) n ? ( x ?x )2 10 992.1

95%置信区间为(11.2735-4.823,11.2735+4.823) ,即(6.4505,16.0965)(2 分) 。

? 10、答: (1)由于 ?
2 2

2

?e ?

2 t

n?2

, RSS ?

?e

2 t

? ? (n ? 2)? 2 ? (62 ? 2) ? 8 ? 480 。 分) (4

(2) R ? r ? 0.6 ? 0.36 (2 分)
2

RSS 480 ? ? 750 (4 分) 2 1 ? R 1 ? 0.36 1 11、答: (1) cov( x, y ) ? ? ( xt ? x )( yt ? y ) ? r ? x2? y2 = 0.9 ? 16 ?10 =11.38 n ?1
(3) TSS ?

? ( x ? x )( y
t

t

? y ) ? (20 ? 1) ?11.38 ? 216.30 (2 分)

? (x ? x )
t

2

?

? ( x ? x )( y ? y ) ? 216.30 ? 5.37 (2 分) 0.9 ? 2000 r ? ?( y ? y)
t t 2 t

? 斜率系数: b1 ?

? ( x ? x )( y ? y ) ? 216.30 ? 7.50 (1 分) 5.37 ? (x ? x )
t t 2 2 t

(2)R2=r2=0.92=0.81, 剩余变差: RSS ?

? e ? ? ( y ?y )
2 t i

2

? 2000 (1 分)

总变差:TSS=RSS/(1-R2)=2000/(1-0.81)=10526.32(2 分)

? (3) ?

2

?e ?

2 t

n?2

?

2000 ? 111.11 (2 分) 20 ? 2

? 12、答: (1) b1 ?

XY ? X ? Y X2 ?X2

?

117849 ? 519 ? 217 ? 0.335 (3 分) 284958 ? 5192

? ? b0 ? Y ? b1 X ? 217 ? 0.335 ? 519 ? 43.135 (2 分)

? 故回归直线为 Y ? 43.135 ? 0.335 X ,
? (2) Y ? 43.135 ? 0.335 X 1 ? 43.135 ? 0.335 ?10 ? 46.485 (2 分)
销售额的价格弹性= ?

?Y X 10 =0.072(3 分) ? ? 0.335 ? ?X Y 46.485

? 13、 (1)回归方程为: Y ? 0.353 ? 1.968 X ,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
入对货币供给量有显著影响。 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 (2 通过显著性检验。 分) (2 (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。 分) (3

? (3)当 X=15 时, Y ? 0.353 ?1.968 ?15 ? 29.873 ,即应将货币供应量定在 29.873 的水平。 分) (3
14、答: (1)这是一个时间序列回归。 (图略) 分) (2 (2)截距 2.6911 表示咖啡零售价在每磅 0 美元时,美国平均咖啡消费量为每天每人 2.6911 杯,这个没有明显的经济 意义; 分)斜率-0.4795 表示咖啡零售价格与消费量负相关,表明咖啡价格每上升 1 美元,平均每天每人消费量减 (2 少 0.4795 杯。 分) (2 (3)不能。原因在于要了解全美国所有人的咖啡消费情况几乎是不可能的。 分) (2 (4)不能。在同一条需求曲线上不同点的价格弹性不同,若要求价格弹性,须给出具体的 X 值及与之对应的 Y 值。 (2 分) 15、答:由已知条件可知, X ?

?X
n

i

?

1680 ? 168 , Y ? 10

?Y
n

i

?

1110 ? 111 10

? ( X ? X )(Y ? Y ) ? ? ( X Y ? YX ? Y X ? XY )
i i i i i i

(3 分)

? 204200 ? 1680 ?111 ? 168 ?1110 ? 10 ?168 ?111 ? 17720

?(X ? X ) ? ?(X ? 2X X ? X ) ? ? X ? 2 ? 10 X ? 10 X
2 i 2 i 2 i 2 i 2

2

(3 分)

? 315400 ? 10 ?168 ?168 ? 33160
? ??? ( X i ? X )(Yi ? Y )

?(X

i

? X)

2

?

17720 ? 0.5344 (2 分) 33160

? ? ? 0 ? Y ? ?1 X ? 111 ? 0.5344 ?168 ? 21.22 (2 分)
16. 解答: (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 ; 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). (3 (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) 分,要求能够把 t 值计 (5 算出来) 。 17. 解答:该消费模型的判定系数 R 2 ? 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: t 0 ? 8.133 ? 8.92 ? 0.91 , t1 ? 1.059 ? 0.17 ? 6.10

t 2 ? 0.452 ? 0.66 ? 0.69 , t 3 ? 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。 分)另外,尽管从理论上讲,非工资—非农业收入 (5 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。 分) (3 18. 解答: (1) R 2 ? 1 ? (2) R ? 1 ?
2

9 ?1 (4 ? (1 ? 0.35) ? ?0.04 ;负值也是有可能的。 分) 9 ? 3 ?1 31 ? 1 2 (3) R ? 1 ? ? (1 ? 0.95) ? 0.94 (3 分) 31 ? 5 ? 1

n ?1 8 ?1 (1 ? R 2 ) ? 1 ? ? (1 ? 0.75) ? 0.65 (3 分) n ? k ?1 8 ? 2 ?1

19. 解答: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 ) 2 ? (? ( x1t ? x2t )) 2

(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 )? yt n? ( x1t ? x2t ) 2 ? (? ( x1t ? x2t )) 2

(5 分)

20. 解答:(1)第 2 个方程更合理一些, ,因为某天慢跑者的人数同该天日照的小时数应该是正相关的。 分) (4 (2)出现不同符号的原因很可能是由于 X 2 与 X 3 高度相关而导致出现多重共线性的缘故。从生活经验来看也是如此, 日照时间长,必然当天的最高气温也就高。而日照时间长度和第二天需交学期论文的班级数是没有相关性的。 分) (6 21. 解答: (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。 分) (4 (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,

x2i 是气温。
(6 分) 22. 解: (一)原模型: 新模型:

yi ? b0 ? b1 xi ? ui
(2)

(1)等号两边同除以 (2分)

xi ,

yi u 1 ? b0 ? b1 ? i xi xi xi



yi* ?

yi * u 1 , xi ? , vi ? i xi xi xi
(2分)

则: (2)变为

yi* ? b1 ? b0 xi* ? vi

此时 Var (vi ) ? Var (

ui 1 (2分) ) ? 2 (? 2 xi2 ) ? ? 2 新模型不存在异方差性。 xi xi

(二)对

yi* ? b1 ? b0 xi* ? vi 进行普通最小二乘估计
yi * 1 , xi ? xi xi

? n? xi* yi* ? ? xi* ? yi* ?b0 ? n? ( xi* )2 ? (? xi* )2 ? ? b1 ? yi* ? b0 xi* ?
(进一步带入计算也可) 23.解: (1) H 0 : ut为同方差性; (2) F ?

其中

yi* ?

(4分)

H1 : ut为异方差性; (2分)

RSS1 0.466 E ? 17 ? ? 1.29 (3分) RSS2 0.36 E ? 17

(3) F0.05 (10,10) ? 2.98 (2分) (4) F ? F0.05 (10,10) ,接受原假设,认为随机误差项为同方差性。 (3分) 24.解:原模型:

yi ? a ? ui

根据 ui

? N (0, ? 2 xi ); E (uiu j ) ? 0, i ? j

为消除异方差性,模型等号两边同除以

xi
(2分)

模型变为:

yi xi
yi xi

?

u a ? i xi xi



yi* ?

, xi* ?

u 1 , vi ? i xi xi
(2分)

则得到新模型:

yi* ? axi* ? vi
ui xi )?

此时 Var (vi ) ? Var (

1 (? 2 xi ) ? ? 2 新模型不存在异方差性。 (2分) xi

利用普通最小二乘法,估计参数得:

x y ? ? a? ?? x ?

* * * 2

?

?(

1 xi

)(

yi xi

) ?

?( 1x )
i

?y x ?1 x
i i

i

(4分)

25.解:原模型: yi

? b0 ? b1 x1 ? ui



Var (ui ) ? ? 2 x12 模型存在异方差性

为消除异方差性,模型两边同除以 x i ,

得:

yi u 1 ? b0 ? b1 ? i xi xi xi

(2分)



yi* ?

yi * u 1 , xi ? , vi ? i xi xi xi
(2分)

得:

yi* ? b1 ? b0 xi* ? vi

此时 Var (vi ) ? Var (

ui 1 ) ? 2 (? 2 xi2 ) ? ? 2 新模型不存在异方差性 (1分) xi xi

由已知数据,得(2分)

xi
xi*

2 0.5 4 2

5 0.2 7 1.4

10 0.1 4 0.4

4 0.25 5 1.25

10 0.1 9 0.9

yi
yi*

根据以上数据,对

yi* ? b1 ? b0 xi* ? vi 进行普通最小二乘估计得:

? n? xi* yi* ? ? xi* ? yi* ?b0 ? n? ( xi* )2 ? (? xi* )2 ? ? b1 ? yi* ? b0 xi* ?
?

1.77 ? b0 ? ? 3.28 ? ? 0.54 解得 ? (3分) ?b ? 5.95 ? 3.28 ? 1.15 ? 0.44 ?1 5 5 ?

26.答案:(1) 题中所估计的回归方程的经济含义:该回归方程是一个对数线性模型,可还原为指数的形式为:

Y ? ?3.938 L1.451K 0.3841 ,是一个 C-D 函数,1.451 为劳动产出弹性,0.3841 为资本产出弹性。因为 1.451+0.3841〉1,
所以该生产函数存在规模经济。(6 分) (2) 该回归方程的估计中存在什么问题?应如何改进? 因为 DW=0.858, dL=1.38,即 0.858<1.38,故存在一阶正自相关。可利用 GLS 方法消除自相关的影响。(4 分) 27. (1)何谓计量经济模型的自相关性? 答:如果对于不同的样本点,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,则出现序列相关性。如存 在: E( ? i ? i ?1 ) ? 0, 称为一阶序列相关,或自相关。(3 分) (2)试检验该模型是否存在一阶自相关,为什么?答:存在。(2 分) (3)自相关会给建立的计量经济模型产生哪些影响? 答:1 参数估计两非有效;2 变量的显著性检验失去意义。3 模型的预测失效。(3 分) (4)如果该模型存在自相关,试写出消除一阶自相关的方法和步骤。 (临界值 d L ? 1.24 , dU ? 1.43 ) 答:1 构造 D.W 统计量并查表;2 与临界值相比较,以判断模型的自相关状态。(2 分) 28.答: (1)由于地方政府往往是根据过去的经验、当前的经济状况以及期望的经济发展前景来定制地区最低限度工 资水平的, 而这些因素没有反映在上述模型中, 而是被归结到了模型的随机扰动项中, 因此 gMIN1 与 ? 不仅异期相关, 而且往往是同期相关的,这将引起 OLS 估计量的偏误,甚至当样本容量增大时也不具有一致性。(5 分) (2)全国最低限度的制定主要根据全国国整体的情况而定,因此 gMIN 基本与上述模型的随机扰动项无关。(2 分) (3)由于地方政府在制定本地区最低工资水平时往往考虑全国的最低工资水平的要求,因此 gMIN1 与 gMIN 具有较强 的相关性。结合(2)知 gMIN 可以作为 gMIN1 的工具变量使用。(3 分) 29.解答: (1)这是一个确定的关系,各产业生产总值之和等于国内生产总值。作为计量模型不合理。 分) (3) (3 (2)

(4) (5)都是合理的计量经济模型。 分) (4 (6)不合理。发电量和钢铁产量影响对煤炭的需求,但不会影响煤炭的产 量。作为解释变量没有意义。 分) (3 30.解答: (1)模型中 RI t 的系数符号为负,不符合常理。居民收入越多意味着消费越多,二者应该是正相关关系。 (3 分) (2) Y 的系数是 1.2,这就意味着每增加一元钱,居民消费支出平均增加 1.2 元,处于一种入不敷出的状态,这是不 可能的,至少对一个表示一般关系的宏观计量经济模型来说是不可能的。 分) (4 (3) L 的系数符号为负,不合理。职工人数越多工业总产值越少是不合理的。这很可能是由于工业生产资金和职工人 数两者相关造成多重共线性产生的。 分) (3 31.解答: (1)临界值 t =1.7291 小于 18.7,认为回归系数显著地不为 0.(4 分) (2)参数估计量的标准误差:0.81/18.7=0.0433(3 分) (3)不包括。因为这是一个消费函数,自发消费为 15 单位,预测区间包括 0 是不合理的。 分) (3 32.解答: (1)对于 y t ? b0 ? b1 x1t ? b2 x2t ? ... ? bk xkt ? ut 如果随机误差项的各期值之间存在着相关关系,即

cov(ut , u s ) ? E (ut u s ) ? 0(t , s ? 1,2..., k ) 称随机误差项之间存在自相关性。 分) (3
(2)该模型存在一阶正的自相关,因为 0< D.W =0.3474< d L ? 1.24 (3 分) (3)自相关性的后果有以下几个方面:①模型参数估计值不具有最优性;②随机误差项的方差一般会低估;③模型的 统计检验失效;④区间估计和预测区间的精度降低。 分) (4 33.解答: (1)查表得临界值 d L ? 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。 分) (3 (2)对于模型 y t ? b0 ? b1 x1t ? b2 x2t ? ... ? bk xkt ? ut ,设自相关的形式为 ut ? ?1ut ?1 ? ? 2 ut ?2 ? ... ? ? p ut ? p ? vt 假设 H 0:?1 ? ? 2 ? ... ? ? p ? 0 , 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 e t ;(2 (1 分)其次,将 e t 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,对于显著水平 ? ,
2

若 nR 大于临界值 ? ? ( p) ,则拒绝原假设,即存在自相关性。 分) (2
2
2

34.解答: (1)总离差(TSS)的自由度为 n-1,因此样本容量为 15; 分) (2 (2)RSS=TSS-ESS=66042-65965=77; 分) (2 (3)ESS 的自由度为 2,RSS 的自由度为 12; 分) (2 (4) R =ESS/TSS=65965/66042=0.9988, R ? 1 ?
2
2

n ?1 14 (1 ? R 2 ) ? 1 ? (1 ? 0.9988) ? 0.9986 (4 分) n ? k ?1 12

35.解答: (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。 分) (3

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) (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。
2

戈里瑟检验就是这样的检验过程。 分) (4 36.答:不能。 分)因为 X1 和 X2 存在完全的多重共线性,即 X2=2 X1-1,或 X1=0.5(X2+1)(7 分) (3 。 37.答: (1) t0.025 (18) ? 2.1009 Lnk 的 T 检验: t =10.195>2.1009,因此 lnk 的系数显著。

Lnl 的 T 检验: t =6.518>2.1009,因此 lnl 的系数显著。 (4 分) (2) t0.025 (17) ? 2.1098 t 的 T 检验: t =1.333>2.1098,因此 lnk 的系数不显著。 Lnk 的 T 检验: t =1.18>2.1098,因此 lnl 的系数不显著。 (4 分) (3)可能是由于时间变量的引入导致了多重共线性。 (2 分) 38. 解答:这时会发生完全的多重共线性问题; 分)因为有四个季度,该模型则引入了四个虚拟变量。显然,对于 (3 任一季度而言, D1t ? D2t ? D3t ? D4t ? 1 ,则任一变量都是其他变量的线性组合,因此存在完全共线性。当有四个类 别需要区分时,我们只需要引入三个虚拟变量就可以了; 分)参数将不能用最小二乘法进行估计。 分) (5 (2 39. 解答: (1)假设第一季度为基础类型,引入三个虚拟变量 D2 ? ?

?1????第二季度 ?0???其他

; D3 ? ?

?1????第三季度 ?0???其他



?1????第四季度 D4 ? ? , ?0???其他
利润模型为 yt ? b0 ? b1 xt ? a1D2t ? a2 D3t ? a3 D4t ? ut 。 分) (5 (2)利润模型为 yt ? b0 ? b1 xt ? a1D2t xt ? a2 D3t xt ? a3 D4t xt ? ut (2 分) (3 分)利润模型为 yt ? b0 ? b1 xt ? a1D2t xt ? a2 D3t xt ? a3 D4t xt ? a4 D2t ? a5 D3t ? a6 D4t ? ut (3 分) 40. 解答:通货膨胀与工业生产增长速度关系的基本模型为 I t ? b0 ? b1Gt ? ut 引入虚拟变量 D ? ?

?1????????年及以后 ?0????????年以前??

(4 分)

则(1) I t ? b0 ? b1Gt ? aDt ? ut

(3 分) (3 分)

(2) I t ? b0 ? b1Gt ? a1 Dt ? a2 Dt Gt ? ut

41. 解答: (1) D1 的经济含义为:当销售收入和公司股票收益保持不变时,金融业的 CEO 要比交通运输业的 CEO 多获 15.8 个百分点的薪水。其他两个可类似解释。 分) (3 (2)公用事业和交通运输业之间估计薪水的近似百分比差异就是以百分数解释的 D3 参数,即为 28.3%.由于参数的 t 统计值为-2.895,它大于 1%的显著性水平下自由度为 203 的 t 分布 临界值 1.96,因此这种差异统计上是显著的。 4 分) ( (3) 由于消费品工业和金融业相对于交通运输业的薪水百分比差异分别为 15.8%与 18.1%,因此他们之间的差异为 18.1%-15.8%=2.3%。 分) (3 42.解答:记学生月消费支出为 Y,其家庭月收入水平为 X,在不考虑其他因素影响时,有如下基本回归模型:

yi ? ? 0 ? ?1 xi ? ? i (2 分)
其他决定性因素可用如下虚拟变量表示:

?1,有奖学金 ?1,来自城市 ?1,来自发达地区 ?1,男性 D1 ? ? D2 ? ? D3 ? ? D4 ? ? ?0,无奖学金, ?0,来自农村, ?0,来自欠发达地区, ?0,女性 则引入各虚拟变量后的回归模型如下: Yi ? ? 0 ? ?1 X i ? ?1 D1i ? ? 2 D2i ? ? 3 D3i ? ? 4 D4i ? ?i ????????????分? ()来自欠发达农村地区的女生,未得奖学金时的月消费支出; 1 E ?Yi | X i,D1i ? D2i ? D3i ? D4i ? 0 ? ? ? 0 ? ?1 X i ??????????分? (2)来自欠发达城市地区的男生,得到奖学金时的月消费支出: E ?Yi | X i,D1i ? D4i ? 1,D2i ? D3i ? 0 ? ? ? 0 ? ?1 ? ? 4) ?1 X i ??????????分? ( ? (3)来自发达地区的农村女生,得到奖学金时的月消费支出: E ?Yi | X i,D1i ? D3i ? 1,D2i ? D4i ? 0 ? ? ? 0 ? ?1 ? ? 3) ?1 X i ??????????分? ( ? (4)来自发达地区的城市男生,未得到奖学金时的月消费支出: E ?Yi | X i,D2i ? D3i ? D4i ? 1,D1i ? 0 ? ? ? 0 ? ? 2 ? ? 3 ? ? 4) ?1 X i ??????????分? ( ?
43. 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 ? ? ? ?1 X i ? ? 2 D1i ? ? 3 D2i ? ?i E ?Yi ? ? ? ? ?1 X i (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) ?1 X i (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) ?1 X i (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) ?1 X i (1分) ( ?
44.根据阶数为 2 的 Almon 多项式:

(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; 1

? ?i ? ? 0 ? ?1i ? ? 2i 2 , i =0,1,2,3(3 分) ? ? ;可计算得到 i 的估计值: ? 0= ? 0= ? ?

? ? ? ? ? ? ? ? ? 0.3(3 分) ? 1= ? 0+ ? 1+ ? 2=0.91(3 分) ? 2= ? 0+2 ? 1+4 ? 2=1.72(3 分) ? 3= ? 0+3 ? 1+9 ? 2 ; ; ;
=2.73(3 分) 。

?

? ? ? 45. 由已知估计式可知: ? 0=0.71, ? 1=0.25, ? 2=-0.3 分) 根据阶数为 2 的 Almon 多项式: (3 ,
? ?

?i ? ? 0 ? ?1i ? ? 2i 2 ,
?

? ? ? ? ? i=0,1,2(3 分) ;可计算得到β i 的估计值: ? 0= ? 0=0.71(3 分) ? 1= ? 0+ ? 1+ ? 2=0.66(3 分) ? 2= ? 0 ; ; ? ? +2 ? 1+4 ? 2=0.01(3 分) 。
46. (1)分布滞后模型为

Yt ? ? ? ?0 X t ? ?1 X t ?1 ? ? 2 X t ?2 ? ut

(2 分)

? ? ? (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: ( ,
? ?

?i ? ? 0 ? ?1i ? ? 2i 2 ,
?

? ? ? ? ? i=0,1,2(3 分) ;可计算得到β i 的估计值: ? 0= ? 0=0.53(3 分) ? 1= ? 0+ ? 1+ ? 2=1.00(3 分) ? 2= ? 0 ; ; ? ? +2 ? 1+4 ? 2=0

47. (1)内生变量为 I t , 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) (3 分) 48. (1)内生变量为 I t , 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 0 -1 1

(1 分)

秩为 1,小于方程个数减 1,故方程 2 不可识别。 分) (2 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.方程 1:由于包含了方程中所有变量,故不可识别。 分) (3 方程 2:利用秩条件,得被斥变量的参数矩阵(-α2) 分) (2 ,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. (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) 。


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