計(jì)量歷年考題

1、06一、判斷。（5*5m） 1.參數(shù)的t顯著性檢驗(yàn)要求參數(shù)估計(jì)量一定要服從正態(tài)分布。錯，在回歸分析中參數(shù)的t顯著性檢驗(yàn)應(yīng)服從t(n-1)分布。 2.若誤差項(xiàng)不服從正態(tài)分布，OLS仍然無偏。是 3.如果虛擬假設(shè)不能拒絕，那么一定真實(shí)。錯，還有可能是第二類錯誤，接受了虛假的假設(shè)。 4.異方差是由定式誤差引起的，與數(shù)據(jù)無關(guān)。錯誤，異方差分為假性異方差與定式誤差有關(guān)，真性異方差與數(shù)據(jù)有關(guān)。 5.如果誤差項(xiàng)的方差大，參數(shù)估計(jì)值的方差也大。正確。二、10分 誤差項(xiàng)的作用，以及與殘差的關(guān)系。隨機(jī)誤差項(xiàng)是模型刻畫的變量，殘差是數(shù)據(jù)通過某種方法回歸得到參數(shù)估計(jì)量后得出的誤差項(xiàng)的估計(jì)。誤差項(xiàng)方差的似然估計(jì)為ei2

2、/n，回歸殘差ei是誤差項(xiàng)的自然近似。Ei2/(n-2)是誤差項(xiàng)方差的無偏估計(jì)。三、10分 模型為 Yi=a+bX1i+cX2i+ui 當(dāng)數(shù)據(jù)擴(kuò)大2倍時(shí)，殘差和擬和度有何變化：當(dāng)X增大3個(gè)單位，又有何影響。四、填空。10分 Y=#0.0000+#0.0000X SE=(#0.000) ( ) t=( ) (#0.0000) 評價(jià)回歸結(jié)果。五、10分。 當(dāng)分析結(jié)果如下列情況時(shí)，問可能出現(xiàn)的問題，并說出你的理由和建議。1. DW=2.99 du=1.37 dl=1.10序列負(fù)相關(guān)采用廣義差分法回歸 2.5個(gè)解釋變量的方差擴(kuò)大因子為#0.00，#0.00，#0.00，#0.00，#0.00多重共線性

3、增加樣本容量差分模型模型修正分步估計(jì)模型2. R2=0.89 R-2=0.87 F統(tǒng)計(jì)量為34.5模型決定系數(shù)不夠顯著，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量較小六、10分。 根據(jù)殘差序列分布圖，分析問題并提出解決辦法。 附圖：七、15分。兩個(gè)方程構(gòu)成的聯(lián)立方程組。第一個(gè)方程為：Y1t=a1Y2t+a2X1t+ut。第二個(gè)方程中的變量為Y2t,X2t,X3t。試估計(jì)a1,a2的值。 附二階矩矩陣。p.s.記不清的數(shù)據(jù)用#0.00等表示。如有誤，無拍磚The End。07一，判斷題（寫出理由）（4*5）1， 如果一個(gè)模型具有強(qiáng)烈的雙月季節(jié)周期性，那么可以引進(jìn)一個(gè)虛擬變量來解決。是2， 間接最小二乘法和兩階段最小二乘法都是工具

4、變量法。（有點(diǎn)記不清）否，間接變量法是將聯(lián)立方程組化為簡約式后回歸，間接的求得參數(shù)。兩階段最小二乘法第一階段是找到一合適的工具變量，第二階段是用工具變量回歸。3， dw值檢驗(yàn)可以檢驗(yàn)各種序列誤差自相關(guān)的情況。否。如果dw值在dl與du之間，就無法識別誤差序列是否有自相關(guān)的情況。且dw只適用于一階自回歸性的檢驗(yàn)，在樣本數(shù)較小或解釋變量數(shù)較大的時(shí)候不使用。4，如果一個(gè)聯(lián)立方程組中的一個(gè)方程包含了所有的內(nèi)生變量，那么這個(gè)方程一定不可識別。 否，還可以包含多個(gè)外生變量。二，簡答題（10）無偏估計(jì)和有效估計(jì)在參數(shù)估計(jì)中有什么價(jià)值和聯(lián)系？無偏估計(jì)是指估計(jì)值的期望等于估計(jì)量，有效估計(jì)是指估計(jì)值的方差小。在參

5、數(shù)估計(jì)中，有效估計(jì)和無偏估計(jì)都是十分重要的，無偏性保證了參數(shù)估計(jì)的成確性，有效性則保證了參數(shù)估計(jì)值是否集中。在不能同時(shí)保證有效性和無偏性時(shí)，可以引入均方誤，即偏誤的平方加上方差來衡量參數(shù)估計(jì)的的好壞。三，已知科布道格拉斯函數(shù)（10）Y=A*L(b1)*K(b2)找出兩種檢驗(yàn)是否規(guī)模報(bào)酬不變的模型和方法Lny=lna+b1lnL+b2lnk+e泰勒展開四，已知一個(gè)15樣本3變量的多元線性回歸分析的殘差序列如下：14,16,5,-8,-2,-6,1,-25,-7,2,14,12,8,-4,-2分析該殘差序列并寫出進(jìn)一步分析的建議。（15）五，對以下Eviews的回歸報(bào)告，寫出存在的問題和改進(jìn)的方法

6、。略，主要是dw值，常數(shù)項(xiàng)不顯著和系數(shù)差異過大。08一、指出存在的問題并提出建議（10分）1、DW值3.23，dl=1.1,du=1.37；4-1.37=2.63, 4-1.1=2.9 因?yàn)?.232.9所以，存在 殘差序列負(fù)相關(guān)建議使用廣義差分法、柯奧迭代法后者杜賓兩步法，廣義差分法2、方差擴(kuò)大因子（5個(gè)都超過10了）；存在嚴(yán)重的序列相關(guān)性解決辦法有：刪減解釋變量調(diào)整模型，采用差分模型，增加樣本容量，分步估計(jì)參數(shù)法二、簡述時(shí)間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)的區(qū)別和聯(lián)系（10分）時(shí)間序列數(shù)列是被觀測單位在一段時(shí)間內(nèi)的連續(xù)觀測值序列，截面數(shù)據(jù)時(shí)多個(gè)個(gè)體在同一時(shí)點(diǎn)的數(shù)據(jù)。前者是隨機(jī)過程的實(shí)現(xiàn)，后者是隨機(jī)過程重

7、復(fù)抽樣的結(jié)果。前者包含有更多的動態(tài)信息。三、填空（ 根據(jù)回歸直線方程來計(jì)算各個(gè)參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差和t統(tǒng)計(jì)量的值） Y=0.8102+6.2355E SE 0.8911 （ ） t （ ） 9.453并評價(jià)回歸結(jié)果；（10分）四、聯(lián)立方程組模型的參數(shù)估計(jì)方法（10分）第一個(gè)方程過渡可識別（工具變量法或兩階段最小二乘法）第二個(gè)方程恰好可識別（間接最小二乘法）當(dāng)然還要適當(dāng)展開一下五、有下列數(shù)據(jù)，問用這樣的模型估計(jì)結(jié)果如何？能估計(jì)出哪些參數(shù)的值？估計(jì)該方程Y=+X+Z+uY（有10個(gè)數(shù)，都是小數(shù)）X 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10Z 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19（10分）六、一

8、份Eviews的回歸結(jié)果，判斷并分析（10分）本題是兩變量線性回歸模型，主要問題就是DW值趨近于1（誤差序列存在較強(qiáng)的一階正自相關(guān)性）其余指標(biāo)都還不錯；注：本試卷滿分60分，平時(shí)作業(yè)10分，課程小論文30分；學(xué)弟學(xué)妹注意比例09一、判斷并說明理由5×5'1、DW統(tǒng)計(jì)量的取值范圍是0-4，DW越大，相關(guān)性越大錯誤2、異方差是由定式誤差引起的，與數(shù)據(jù)無關(guān)錯誤3、如果一個(gè)聯(lián)立方程組中的一個(gè)方程包含了所有的內(nèi)生變量，那么這個(gè)方程一定不可別。錯誤4、忘記5、忘記二、什么是最有效線性無偏估計(jì)（BLUE）？為什么它有很重要的價(jià)值？Best linear unbiased estimator

9、s，它包含了線形性，無偏性，有效性三大性質(zhì)，分別是指能夠最準(zhǔn)確的去估計(jì)三、DW分別為0.1，1.2，2.1然后又3個(gè)分別的上下限說明問題和處理辦法一個(gè)是正自相關(guān)，一個(gè)無法估計(jì)，一個(gè)無自相關(guān)性四、給了一組數(shù)據(jù)X、Y各10個(gè)模型為（100/100-Y）=b0+b1*(1/x)對模型進(jìn)行回歸，并寫出常見統(tǒng)計(jì)量五、給出一張360個(gè)樣本容量的殘差序列圖，要求分析其問題及處理辦法六、如果要你對國際金融危機(jī)的產(chǎn)生進(jìn)行計(jì)量實(shí)證分析，如何選取變量和數(shù)據(jù)，盡可能詳細(xì)的說明你的思路和理由-時(shí)間有點(diǎn)緊，第4題算到死，后面2道一頓胡扯其他會有人貼的，我來貼計(jì)算(100/100-y)=B1+B2(1/x)的回歸及檢驗(yàn)y

10、86 79 76 69 65 62 52 51 51 48x 3 7 12 17 25 35 45 55 70 12010一 判斷，解釋原因。1、 若誤差項(xiàng)的方差越大，那么系數(shù)估計(jì)量的置信區(qū)間越寬，模型作用越大。錯誤。系數(shù)估計(jì)量的方差與置信區(qū)間無關(guān)，反而模型參數(shù)的估計(jì)量方差大。2、 在聯(lián)立方程組模型的識別性問題上，階條件是識別的充分條件，秩條件是必要條件。錯誤，秩條件是充要條件，階條件是必要條件。3、 兩階段最小二乘法估計(jì)就是工具變量法估計(jì)。正確4、 在多重共線性條件下，t統(tǒng)計(jì)量越大，表明統(tǒng)計(jì)顯著性越明顯。錯誤，多重共線性條件下模型失效 ，各統(tǒng)計(jì)量無確切意義。二、寫出下列結(jié)論的條件，并解釋原因

11、1、可以使用最大似然估計(jì)來估計(jì)回歸參數(shù)已知隨機(jī)變量服從什么概率分布。誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布。2、OLS估計(jì)無偏和一致誤差項(xiàng)同方差，且期望為零。3、OLS估計(jì)有效誤差項(xiàng)5、 t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)三、E(ei)和ei的區(qū)別是什么？為什么回歸要求E（ei）=0？什么情況下該條件不成立？E(ei)是殘差項(xiàng)的期望，ei是殘差。殘差可以用來代表誤差項(xiàng)，因此要求誤差項(xiàng)的期望為零就是要求E(ei)=0，認(rèn)為雖然單次結(jié)果的隨機(jī)擾動會使變量偏離模型，但是多次觀測應(yīng)該能消除隨機(jī)擾動的影響，使函數(shù)符合基本趨勢。當(dāng)模型設(shè)置錯誤，缺少解釋變量時(shí)不成立。四、指出下列方程那些是計(jì)量中所說的線性方程？并給出變換過程。1、m_i = a_

12、0 + a_1 x_i + a_2 x_i2 + a_3 x_i3 + by_i + u_i2、y_i = expa_0 + a_1*(1/x_i) + e_i3、lny = a_0 + a_1 lnx + b + e_i4、y_i = beta_0 + beta_1 e-beta_2 x_i-3 + e_i五、根據(jù)Eviews分析圖，先補(bǔ)充缺少的數(shù)值，分析結(jié)果，指出問題并提出解決方法類似于這個(gè)圖，然后 有的是系數(shù)估計(jì)量沒有，有標(biāo)準(zhǔn)差沒有，還有t統(tǒng)計(jì)量沒有，就像下面把空的補(bǔ)充完整。原理就是第一列除以第二列等于第三列（好多人都不知道。） Variable Coefficient Std. Err

13、or t-Statistic Prob. X2 14.07274 -3.074512 0.0096X3 -89.49806 -5.391724 0.0002C 15049.00 1081.764 0.0000 然后下面給出的DW=0.445，判斷問題吧。 總體來說很文，考的很細(xì)。111 中心極限定理在計(jì)量分析中的作用2 F檢驗(yàn)在計(jì)量中的應(yīng)用回歸模型的整體顯著性檢驗(yàn)F 比值=SSR/SSE=(R/K)/(1-R)/(n-k-1)鄒檢驗(yàn)F=(SSEr-SSEur)/(K+1)/(SSEur/(n1+n2-2K-2)3 個(gè)體異質(zhì)性和時(shí)間異質(zhì)性的來源對回歸分析的影響由于難以觀測而被計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型“忽視”

14、，又對被解釋變量有顯著影響的截面?zhèn)€體或各個(gè)時(shí)點(diǎn)的特質(zhì)，可以成為“異質(zhì)性”，也可以認(rèn)為是一種遺落變量。不同個(gè)體之間的特質(zhì)差被稱為個(gè)體異質(zhì)性，不同時(shí)間的特質(zhì)差被稱為時(shí)間異質(zhì)性。對于回歸結(jié)果分析的有效性會產(chǎn)生很大的影響，可能導(dǎo)致有很大偏誤但表面看起來卻很理想的結(jié)果，從而產(chǎn)生誤導(dǎo)作用。消除異質(zhì)性主要采用面板分析的方法。4 聯(lián)立模型識別性分析并給出估計(jì)方法5 三道小題分析回歸結(jié)果顯示出的問題，分別是dw,vif和給出決定系數(shù)f統(tǒng)計(jì)量還有dw值分析6 觀察殘差序列和殘差序列圖分析問題并給出解決方法12總的來說，他坑了我們！一、 如何判斷解釋變量隨機(jī)性？如何判斷回歸曲線有效性？處理方法？自相關(guān)、聯(lián)立方程組（

15、雙向因果）、測量誤差、工具變量法二、判斷題，并寫理由。聯(lián)立方程組恰好可識別的條件是同時(shí)滿足階條件和秩條件。三、原方程Yi=aXi+Ei, 用Yi=b+aXi+Ei回歸是否有偏差，如何消除偏差？E(a)=aE(b)=0四、甲方程Yi=a0+a1X1+a2X2+a3（D1*X2），引入虛擬變量D1i=1男，D1i=0女；乙方程Yi=b0+b1X1+b2X2+b3（D2*X2），引入虛擬變量D2i=1 女，D2i=0男，現(xiàn)求出b，問能否算出a。大概是這樣的五、ADF檢驗(yàn)參數(shù)平穩(wěn)（給eviews圖）六：1、 Y=a + bE SE c （ ） t （ ） d n=152、分析顯著性3、求決定系數(shù)4、如

16、有50個(gè)5年面板系數(shù)如何改進(jìn)5、如有一筆資金，你還會研究什么？坑爹啊！歷年都考得DW木有了！歷年沒有的ADF出現(xiàn)了！果斷ORZ。13一、判斷題，并說明理由1.若誤差項(xiàng)不服從正態(tài)分布，OLS仍然無偏正確3. 點(diǎn)估計(jì)比區(qū)間估計(jì)更精確，所以點(diǎn)估計(jì)比區(qū)間估計(jì)更有效錯誤4. 異方差是由定式誤差引起的，與數(shù)據(jù)無關(guān)錯誤5. 擴(kuò)大因子是用來判別異方差的錯誤6. 用一階段差分法處理自相關(guān)會使誤差項(xiàng)的方差變大錯誤6.如果一個(gè)聯(lián)立方程組中的一個(gè)方程包含了所有的內(nèi)生變量，那么這個(gè)方程一定不可別（看清啊，是內(nèi)生變量）錯誤7. 分布滯后模型和自回歸模型可以相互轉(zhuǎn)換正確二、聯(lián)立方程中的一個(gè)為 Wt=aRt + bIt +

17、ut另一個(gè)方程含有Rt、It、Et、Pt，其中Et、Pt為外生變量，討論上述參數(shù)的估計(jì)方法三、個(gè)體異質(zhì)性和時(shí)間異質(zhì)性的來源對回歸分析的影響和克服處理方法四、有Yt=B1+B2Xi+e，Xi因?yàn)橛^察原因數(shù)據(jù)全部擴(kuò)大為原來的兩倍，問是否會改變參數(shù)的估計(jì)量的數(shù)值，t統(tǒng)計(jì)量，Y的擬合度和殘差，為什么？五、看一張殘差圖分析問題和處理六、Y=a+bX+cZ+e數(shù)據(jù)為Y 23 31 35 37 43 46 57 66 76 80X 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100Z 10 30 50 70 90 110 130 150 170 190問：用這個(gè)方程做回歸效果如何？能得到哪些參數(shù)值？用最小二乘法估計(jì)參數(shù)1、判斷是否存在多重共線性，克服多