2022年計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模擬考試題

1、第 一 套一、單項(xiàng)選擇題1、雙對數(shù)模型xylnlnln10中，參數(shù)1的含義是 （c ）a. y 關(guān)于 x的增長率 b .y關(guān)于 x的發(fā)展速度c. y 關(guān)于 x的彈性 d. y關(guān)于 x 的邊際變化2、設(shè) k 為回歸模型中的參數(shù)個(gè)數(shù)，n 為樣本容量。則對多元線性回歸方程進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時(shí)，所用的f 統(tǒng)計(jì)量可表示為（b）a. )1()(krsskness b)()1 () 1(22knrkrc)1()1 ()(22krknr d)()1/(kntsskess3、回歸分析中使用的距離是點(diǎn)到直線的垂直坐標(biāo)距離。最小二乘準(zhǔn)則是指（d ）a. 使ntttyy1?達(dá)到最小值 b. 使?miniiyy達(dá)到最小值c

2、. 使ttyy?max達(dá)到最小值 d. 使21?ntttyy達(dá)到最小值4、 對于一個(gè)含有截距項(xiàng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，若某定性因素有 m個(gè)互斥的類型，為將其引入模型中，則需要引入虛擬變量個(gè)數(shù)為（b） a. m b. m-1 c. m+1 d. m-k 5、 回歸模型中具有異方差性時(shí)，仍用ols估計(jì)模型，則以下說法正確的是（a ） a. 參數(shù)估計(jì)值是無偏非有效的 b. 參數(shù)估計(jì)量仍具有最小方差性 c. 常用 f 檢驗(yàn)失效 d. 參數(shù)估計(jì)量是有偏的6、 在一元線性回歸模型中，樣本回歸方程可表示為（ c） a. tttuxy10 b. ittxyey)/( c. ttxy10? d. tttxxye10/7

3、、在經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)生轉(zhuǎn)折時(shí)期， 可以通過引入虛擬變量方法來表示這種變化。例如，研究中國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)函數(shù)時(shí)。1991年前后，城鎮(zhèn)居民商品性實(shí)際支出y對實(shí)際可支配收入x的回歸關(guān)系明顯不同?，F(xiàn)以1991 年為轉(zhuǎn)折時(shí)期，設(shè)虛擬變量年以前，年以后，1991019911td，數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖顯示消費(fèi)函數(shù)發(fā)生了結(jié)構(gòu)性變化：基本精品學(xué)習(xí)資料 可選擇p d f - - - - - - - - - - - - - - 第 1 頁，共 9 頁 - - - - - - - - -精品學(xué)習(xí)資料 可選擇p d f - - - - - - - - - - - - - - 第 1 頁，共 9 頁 - - - - - - - - -消費(fèi)

4、部分下降了， 邊際消費(fèi)傾向變大了。 則城鎮(zhèn)居民線性消費(fèi)函數(shù)的理論方程可以寫作（d ） a. tttuxy10 b. tttttuxdxy210 c. ttttudxy210 d. ttttttuxddxy3210 8、對于有限分布滯后模型tktkttttuxxxxy22110在一定條件下，參數(shù)i可近似用一個(gè)關(guān)于 i 的阿爾蒙多項(xiàng)式表示（mi,2, 1 ,0） ，其中多項(xiàng)式的階數(shù)m必須滿足（a ） akm bkm ckm dkm 9、在自適應(yīng)預(yù)期模型和庫伊克模型中，假定原始模型的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)tu滿足古典線性回歸模型的所有假設(shè)，則對于這兩個(gè)模型中的滯后解釋變量1ty和誤差項(xiàng)*tu，下列說法正確的有（

5、d）a .0),(,0),(*1*1ttttuucovuycovb0),(,0),(*1*1ttttuucovuycovc 0),(,0),(*1*1ttttuucovuycov d0),(,0),(*1*1ttttuucovuycov 10 、設(shè)tu為隨機(jī)誤差項(xiàng)，則一階線性自相關(guān)是指（ b ）1211221.cov(,)0().tsttttttttttau utsbuucuuuduu 11 、 利用德賓 h 檢驗(yàn)自回歸模型擾動(dòng)項(xiàng)的自相關(guān)性時(shí)， 下列命題正確的是（ b ）a. 德賓 h 檢驗(yàn)只適用一階自回歸模型b. 德賓 h 檢驗(yàn)適用任意階的自回歸模型c. 德賓 h 統(tǒng)計(jì)量漸進(jìn)服從t 分布d.

6、 德賓 h 檢驗(yàn)可以用于小樣本問題 12 、關(guān)于聯(lián)立方程組模型，下列說法中錯(cuò)誤的是（b）a. 結(jié)構(gòu)式模型中解釋變量可以是內(nèi)生變量，也可以是前定變量b. 簡化式模型中解釋變量可以是內(nèi)生變量，c. 簡化式模型中解釋變量是前定變量d. 結(jié)構(gòu)式模型中解釋變量可以是內(nèi)生變量精品學(xué)習(xí)資料 可選擇p d f - - - - - - - - - - - - - - 第 2 頁，共 9 頁 - - - - - - - - -精品學(xué)習(xí)資料 可選擇p d f - - - - - - - - - - - - - - 第 2 頁，共 9 頁 - - - - - - - - - 13、以下選項(xiàng)中，正確地表達(dá)了序列相關(guān)的是

7、（a） a. jicovji,0),( b. jicovji,0),( c. (,)0,ijcovxxij d. jixcovji,0),(14、一元線性回歸分析中的回歸平方和ess的自由度是（d） a. n b. n-1 c. n-k d. 1 15、邊際成本函數(shù)為221qqmc（mc 表示邊際成本； q 表示產(chǎn)量） ，則下列說法正確的有（a） a. 模型中可能存在多重共線性 b. 模型中不應(yīng)包括2q作為解釋變量 c. 模型為非線性模型 d. 模型為線性模型 16 、如果某個(gè)結(jié)構(gòu)方程是恰好識(shí)別的，估計(jì)其參數(shù)可用（d）a. 最小二乘法 b. 極大似然法c. 廣義差分法 d. 間接最小二乘法 1

8、7、已知樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)接近于1，則 dw統(tǒng)計(jì)量近似等于( a ) a. 0 b. 1 c. 2 d. 4 18、更容易產(chǎn)生異方差的數(shù)據(jù)為 ( c ) a. 時(shí)序數(shù)據(jù) b. 修勻數(shù)據(jù) c. 橫截面數(shù)據(jù) d. 年度數(shù)據(jù) 19、設(shè)m 為貨幣需求量，y 為收入水平， r 為利率，流動(dòng)性偏好函數(shù)為rym210，又設(shè)1?、2?分別是1、2的估計(jì)值，則根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論，一般來說 ( a ) a. 1?應(yīng)為正值，2?應(yīng)為負(fù)值 b. 1?應(yīng)為正值，2?應(yīng)為正值 c.1?應(yīng)為負(fù)值，2?應(yīng)為負(fù)值 d. 1?應(yīng)為負(fù)值，2?應(yīng)為正值20、對于有限分布滯后模型， 解釋變量的滯后長度每增加一期，可利用的樣本數(shù)

9、據(jù)就會(huì) ( b ) a. 增加 1 個(gè) b. 減少 1 個(gè) c. 增加 2 個(gè) d. 減少 2 個(gè)二、多項(xiàng)選擇題1、對聯(lián)立方程模型參數(shù)的單一方程估計(jì)法包括( a b d f ) a. 工具變量法 b. 間接最小二乘法 c. 完全信息極大似然估計(jì)法 d. 二階段最小二乘法 e. 三階段最小二乘法 f. 有限信息極大似然估計(jì)法2、下列哪些變量一定屬于前定變量( c d ) a. 內(nèi)生變量 b. 隨機(jī)變量 c. 滯后變量 d. 外生內(nèi)生變量 e. 工具變量精品學(xué)習(xí)資料 可選擇p d f - - - - - - - - - - - - - - 第 3 頁，共 9 頁 - - - - - - - - -

10、精品學(xué)習(xí)資料 可選擇p d f - - - - - - - - - - - - - - 第 3 頁，共 9 頁 - - - - - - - - -3、古典線性回歸模型的普通最小二乘估計(jì)量的特性有（a b c ）a. 無偏性 b. 線性性 c. 最小方差性d. 不一致性 e. 有偏性4、 利用普通最小二乘法求得的樣本回歸直線iixy21?的特點(diǎn)（ a c d ）a. 必然通過點(diǎn)),(yx b. 可能通過點(diǎn)),(yxc. 殘差ie的均值為常數(shù) d. iy?的平均值與iy的平均值相等e. 殘差ie與解釋變量ix之間有一定的相關(guān)性5、關(guān)于聯(lián)立方程模型識(shí)別問題，以下說法不正確的有（a b）a. 滿足階條

11、件的方程則可識(shí)別b. 如果一個(gè)方程包含了模型中的全部變量，則這個(gè)方程恰好識(shí)別c. 如果一個(gè)方程包含了模型中的全部變量，則這個(gè)方程不可識(shí)別d. 如果兩個(gè)方程包含相同的變量，則這兩個(gè)方程均不可識(shí)別e. 聯(lián)立方程組中的每一個(gè)方程都是可識(shí)別的，則聯(lián)立方程組才可識(shí)別 f. 聯(lián)立方程組中有一個(gè)方程不可識(shí)別，則聯(lián)立方程組不可識(shí)別三、判斷題（判斷下列命題正誤，并說明理由）1、簡單線性回歸模型與多元線性回歸模型的基本假定是相同的。錯(cuò)在多元線性回歸模型里除了對隨機(jī)誤差項(xiàng)提出假定外，還對解釋變量之間提出無多重共線性的假定。2、在模型中引入解釋變量的多個(gè)滯后項(xiàng)容易產(chǎn)生多重共線性。對在分布滯后模型里多引進(jìn)解釋變量的滯后

12、項(xiàng)，由于變量的經(jīng)濟(jì)意義一樣，只是時(shí)間不一致，所以很容易引起多重共線性。3、d-w檢驗(yàn)中的 d-w值在 0 到 4 之間，數(shù)值越小說明模型隨機(jī)誤差項(xiàng)的自相關(guān)度越小，數(shù)值越大說明模型隨機(jī)誤差項(xiàng)的自相關(guān)度越大。錯(cuò)dw 值在 0 到 4 之間，當(dāng) dw 落在最左邊（ 0ddl） 、最右邊 (4-dld4d) 時(shí)，分別為正自相關(guān)、負(fù)自相關(guān); 精品學(xué)習(xí)資料 可選擇p d f - - - - - - - - - - - - - - 第 4 頁，共 9 頁 - - - - - - - - -精品學(xué)習(xí)資料 可選擇p d f - - - - - - - - - - - - - - 第 4 頁，共 9 頁 - -

13、- - - - - - -中間(dud4.28 ，所以模型存在異方差（2）根據(jù)表 1 所給資料，對給定的顯著性水平05. 0，查2分布表，得臨界值81.7)3(05.0，其中 p=3 為自由度。請你繼續(xù)完成上述工作，并回答所做的是一項(xiàng)什么工作，其結(jié)論是什么？表 1 arch test: f-statistic 6.033649 probability 0.007410 obs*r-squared 10.14976 probability 0.017335 test equation: dependent variable: resid2 method: least squares date:

14、06/04/06 time: 17:02 sample(adjusted): 1981 1998 included observations: 18 after adjusting endpoints variable coefficient std. error t-statistic prob. c 244797.2 373821.3 0.654851 0.5232 resid2(-1) 1.226048 0.330479 3.709908 0.0023 resid2(-2) -1.405351 0.379187 -3.706222 0.0023 resid2(-3) 1.015853 0

15、.328076 3.096397 0.0079 r-squared 0.563876 mean dependent var 971801.3 adjusted r-squared 0.470421 s.d. dependent var 1129283. s.e. of regression 821804.5 akaike info criterion 30.26952 sum squared resid 9.46e+12 schwarz criterion 30.46738 log likelihood -268.4257 f-statistic 6.033649 durbin-watson

16、stat 2.124575 prob(f-statistic) 0.007410 解：該檢驗(yàn)為 arch 檢驗(yàn)由 obs*r-squared=10.14987.81 ，表明模型存在異方差。精品學(xué)習(xí)資料 可選擇p d f - - - - - - - - - - - - - - 第 6 頁，共 9 頁 - - - - - - - - -精品學(xué)習(xí)資料 可選擇p d f - - - - - - - - - - - - - - 第 6 頁，共 9 頁 - - - - - - - - -2、根據(jù)某行業(yè) 19551974年的庫存量（ y）和銷售量（ x）的資料（見表2），運(yùn)用 eviews軟件得如下報(bào)告資料

17、，試根據(jù)所給資料和圖形完成下列問題：（1） 完成表 2 的空白處，由報(bào)告資料寫出估計(jì)模型的表達(dá)式 （用書寫格式）；（2）根據(jù)寫出的模型表達(dá)式求銷售量對庫存量影響的短期乘數(shù)、動(dòng)態(tài)乘數(shù)和長期乘數(shù)，同時(shí)給出經(jīng)濟(jì)解釋；（3）根據(jù)所給資料對估計(jì)模型進(jìn)行評價(jià)（包括經(jīng)濟(jì)意義、擬合效果、顯著性檢驗(yàn)等）。表 2 (17)(13)(12)(17)(13)(12)(4,12)(5,13)(5,17)(0.025)2.110,( . 25)2.160,(0.025)2.176,(0.05)1.740,(0.05)1.771,(0.05)1.782(0.05)3.26,(0.05)3.03,(0.05)2.81tto

18、ottttfffdependent variable: y method: least squares date: 06/04/02 time: 17:42 sample(adjusted): 1958 1974 included observations: 17 after adjusting endpoints variable coefficient std. error t-statistic prob. c -6.419601 2.130157 pdl01 1.156862 0.195928 pdl02 0.065752 0.176055 pdl03 -0.460829 0.1811

19、99 r-squared 0.996230 mean dependent var 81.97653 adjusted r-squared s.d. dependent var 27.85539 s.e. of regression 1.897384 akaike info criterion 4.321154 sum squared resid 46.80087 schwarz criterion 4.517204 log likelihood -32.72981 f-statistic durbin-watson stat 1.513212 prob(f-statistic) 0.00000

20、0 lag distribution of x i coefficient std. error t-statistic . * | 0 0.63028 0.17916 . *| 1 1.15686 0.19593 . * | 2 0.76178 0.17820 * . | 3 -0.55495 0.25562 sum of lags 1.99398 0.06785 精品學(xué)習(xí)資料 可選擇p d f - - - - - - - - - - - - - - 第 7 頁，共 9 頁 - - - - - - - - -精品學(xué)習(xí)資料 可選擇p d f - - - - - - - - - - - - -

21、- 第 7 頁，共 9 頁 - - - - - - - - -解： （1）第一攔的 t 統(tǒng)計(jì)量值：第二攔的 t 統(tǒng)計(jì)量值：adjusted r-squared 0.99536 1- （1-0.996230 ）*（20-1）/ （20-5）=0.99522f-statistic 1145.2016.1145,5132.1,9954. 0)1710.2)(2750.4)(9045. 5)(5180. 3)(0137. 3(5550.07618.01569.16303. 04196.6?2321fdwrxxxxyttttt（2）短期乘數(shù)為0.6303 ，動(dòng)態(tài)乘數(shù)分別為1.1569，0.7618，-0.5550 。長期乘數(shù)為 1.994 （0.6303+1.1569+0.7618-0.555） 。（3）模型整體的擬合效果較好， 可決系數(shù)達(dá)到 0.9963，f統(tǒng)計(jì)量為 1145.16 ，除3tx的系數(shù)的 t 統(tǒng)計(jì)量外，其余均大于在顯著性水平為0.05，自由度為12下的臨界值 2.176 ，說明模型中銷售額在滯后第三期對庫存量影響較小外，其它各均影響顯著。3、根據(jù)某地區(qū)居民對農(nóng)產(chǎn)品的消費(fèi)y 和居民收入 x 的樣本資料，應(yīng)用最小二乘法估計(jì)模型，估計(jì)結(jié)果如下，擬合效果見圖。由所給資料完成以下問題：（1） 在n=16，05.0的 條 件 下 ， 查d-w 表 得 臨 界 值 分 別 為t