計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)2009—第一學(xué)期期末考試試卷A有解

1、廣東外語(yǔ)外貿(mào)大學(xué)國(guó)際經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)20092010學(xué)年第一學(xué)期期末考試試卷（A）考核對(duì)象： 時(shí)間：120分鐘 班級(jí)： 學(xué)號(hào)： 姓名： 成績(jī)： 設(shè)經(jīng)典多元線性回歸模型為：一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共40分）1. 在下列各種數(shù)據(jù)中，（ C ）不應(yīng)作為經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析所用的數(shù)據(jù)。 A時(shí)間序列數(shù)據(jù) B. 橫截面數(shù)據(jù) C計(jì)算機(jī)隨機(jī)生成的數(shù)據(jù) D. 虛擬變量數(shù)據(jù) 2. 對(duì)于經(jīng)典多元線性回歸模型，總離差平方和TSS、回歸平方和ESS與殘差平方和RSS的相互關(guān)系，正確的是（ B ）。 ATSS>RSS+ESS BTSS=RSS+ESS CTSS<RSS+ESS DTSS2=RSS2+ESS2

2、3. 根據(jù)樣本資料估計(jì)得出人均消費(fèi)支出 Y 對(duì)人均收入 X 的回歸模型為，這表明人均收入每增加 1，人均消費(fèi)支出平均來(lái)說(shuō)將增加（ B ）。 A. 0.2% B. 0.75% C. 2% D. 7.5% 4. 如果回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差，則模型參數(shù)的OLS估計(jì)是（ B ）。 A. 無(wú)偏、有效估計(jì)量 B. 無(wú)偏、非有效估計(jì)量C. 有偏、有效估計(jì)量 D. 有偏、非有效估計(jì)量5. 要使經(jīng)典多元回歸模型能夠得出參數(shù)估計(jì)量，所要求的最小樣本容量為（ A ），其中k為解釋變量的個(gè)數(shù)。A. nk+1 B. nk+1C. n30 D. n3(k+1)6. 在多元線性回歸模型中，若某個(gè)解釋變量對(duì)其余解釋

3、變量的相關(guān)系數(shù)接近于1，則表明模型中存在( A ) 。A. 多重共線性 B. 異方差性 C. 序列相關(guān) D. 高擬合優(yōu)度 7. 關(guān)于可決系數(shù)R2，以下說(shuō)法中錯(cuò)誤的是（ D ）。A. 可決系數(shù)R2被定義為回歸方程已經(jīng)解釋的變差與總變差之比 B. C. 可決系數(shù)R2反映了樣本回歸函數(shù)對(duì)樣本觀測(cè)值擬合優(yōu)劣程度的一種描述 D. 可決系數(shù)R2的大小不受到回歸模型中所包含的解釋變量個(gè)數(shù)的影響 8. 若想考察某地區(qū)的邊際消費(fèi)傾向在某個(gè)時(shí)間前后是否發(fā)生顯著變化，則下列那個(gè)模型比較適合（Y 代表消費(fèi)支出；X 代表可支配收入；D 表示虛擬變量）。 （ B ） A. B. C. D. 9. 設(shè)x1,x2為解釋變量，

4、則完全多重共線性是( A ) 。A B. C D. 10. 在 DW 檢驗(yàn)法中，不能判定的區(qū)域是（ C ）。 A. 0<DW <dl，4-dlDW<4 B. duDW4-duC. dl<DW<du，4-du<DW<4-dl D. 上述都不對(duì) 11. 需求函數(shù)與供給函數(shù)構(gòu)成的聯(lián)立方程模型中內(nèi)生變量和先決變量(含常數(shù)項(xiàng))的個(gè)數(shù)分別為（ B ）。A. 3和2 B. 2和4C. 4和1 D. 1和4 12. 先決變量是( A )的合稱(chēng)。A. 外生變量和滯后內(nèi)生變量 B. 內(nèi)生變量和外生變量 C. 外生變量和虛擬變量 D. 解釋變量和被解釋變量 13. 下列說(shuō)法

5、正確的是（ B ） A. 異方差是樣本現(xiàn)象 B. 異方差是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象 C. 異方差是總體現(xiàn)象 D. 時(shí)間序列更易產(chǎn)生異方差 14. 設(shè)k為經(jīng)典多元回歸模型中解釋變量的個(gè)數(shù)，n為樣本容量,則對(duì)總體回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn))時(shí)構(gòu)造的F統(tǒng)計(jì)量為( B )。A. B. C. D. 15. 對(duì)于一個(gè)經(jīng)典多元線性回歸模型，若將一個(gè)具有 m 個(gè)特征的質(zhì)的因素引進(jìn)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，則虛擬變量數(shù)目為( B )。A. m B. m-1 C. m-2 D. m+1 16. 在修正序列自相關(guān)的方法中，不正確的是（ B ）。 A. 廣義差分法 B. 普通最小二乘法 C. 一階差分法 D. Durbin兩步法 1

6、7. 個(gè)人保健支出的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型為：，其中Yi為保健年度支出；Xi 為個(gè)人年度收入；虛擬變量i滿(mǎn)足經(jīng)典模型假定。則大學(xué)以上群體的平均年度保健支出為（ B ）。A. B. C. D. 18. 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M=0+1Y+2r+，又設(shè)、分別為、的估計(jì)值，則根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論，一般來(lái)說(shuō)( A ) 。A. 應(yīng)為正值，應(yīng)為負(fù)值 B. 應(yīng)為正值，應(yīng)為正值 C. 應(yīng)為負(fù)值，應(yīng)為負(fù)值 D. 應(yīng)為負(fù)值，應(yīng)為正值 19. 經(jīng)典多元線性回歸分析中的RSS反映了（ C ）。A應(yīng)變量觀測(cè)值總變差的大小B應(yīng)變量回歸估計(jì)值總變差的大小C應(yīng)變量觀測(cè)值與估計(jì)值之間的總變差DY關(guān)于X的邊際變

7、化20. 加權(quán)最小二乘法是（ C ）的一個(gè)特例。A. 廣義差分法 B. 普通最小二乘法 C. 廣義最小二乘法 D. 兩階段最小二乘法 二、多項(xiàng)選擇題 （每題3分，共15分）1. 一元線性回歸模型Yi=0+1Xi+i的基本假定包括（ ABCE ）。 A. B. C. D. E. 2. 下列說(shuō)法不正確的是（ ABDE ）。 A. 多重共線性是總體現(xiàn)象 B. 多重共線性是完全可以避免的 C. 多重共線性是一種樣本現(xiàn)象D. 在共線性程度不嚴(yán)重的時(shí)候可進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析 E. 只有完全多重共線性一種類(lèi)型 3. 用于進(jìn)行廣義差分變換的自相關(guān)系數(shù)的估計(jì)方法有（ AB ）。A科克倫-奧科特迭代法 B杜賓兩步法C加權(quán)

8、最小二乘法 D回歸法 EDW法 4. 可決系數(shù)的公式為（ BCD ）。 A B. C. D. 5. Goldfeld-Quandt 檢驗(yàn)法的應(yīng)用條件是（ ABCE ）。A. 單調(diào)型異方差 B. 樣本容量盡可能大C. 隨機(jī)誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布 D. 將排列在中間的約1/4的觀測(cè)值刪除掉 E除了異方差外，其它假定條件均滿(mǎn)足 三、判斷題（判斷下列命題正誤，并簡(jiǎn)要說(shuō)明理由）（每題3分，共15分）1. 在經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析中，模型參數(shù)一旦被估計(jì)出來(lái)，就可將估計(jì)模型直接運(yùn)用于實(shí)際的計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析。 錯(cuò)。參數(shù)一經(jīng)估計(jì)，建立了樣本回歸模型，還需要對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，包括經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)專(zhuān)門(mén)檢驗(yàn)等。 2. 假

9、定個(gè)人服裝支出同收入水平和性別有關(guān)，由于性別是具有兩種屬性（男、女）的定性因素，因此，用虛擬變量回歸方法分析性別對(duì)服裝支出的影響時(shí)，需要引入兩個(gè)虛擬變量。 錯(cuò)。是否引入兩個(gè)虛擬變量，應(yīng)取決于模型中是否有截距項(xiàng)。如果有截距項(xiàng)則引入一個(gè)虛擬變量；如果模型中無(wú)截距項(xiàng)，則可引入兩個(gè)虛擬變量。 3. 一元線性回歸模型中，對(duì)樣本回歸函數(shù)整體的顯著性檢驗(yàn)與斜率系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)是一致的。 正確。要求最好能夠?qū)懗鲆辉€性回歸中，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量與T統(tǒng)計(jì)量的關(guān)系，即F=t2的來(lái)歷；或者說(shuō)明一元線性回歸僅有一個(gè)解釋變量，因此對(duì)斜率系數(shù)的T檢驗(yàn)等價(jià)于對(duì)方程的整體性檢驗(yàn)。 4. 在經(jīng)典多元線性回歸分析中，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的方差與隨機(jī)

10、擾動(dòng)項(xiàng)方差的無(wú)偏估計(jì)沒(méi)有區(qū)別。 錯(cuò)。隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的方差反映總體的波動(dòng)情況，對(duì)一個(gè)特定的總體而言，是一個(gè)確定的值。 在最小二乘估計(jì)中，由于總體方差在大多數(shù)情況下并不知道，所以用樣本數(shù)據(jù)去估計(jì)2其中 n 為樣本數(shù)，k為解釋變量的個(gè)數(shù)。是2的線性無(wú)偏估計(jì)，是一個(gè)隨機(jī)變量。 5. 如果經(jīng)典多元線性回歸模型（CLRM）中的隨機(jī)干擾項(xiàng)不服從正態(tài)分布，那么，參數(shù)的OLS估計(jì)量將是有偏的。 錯(cuò)。即使經(jīng)典線性回歸模型（CLRM）中的干擾項(xiàng)不服從正態(tài)分布，OLS 估計(jì)量仍然是無(wú)偏的。 因?yàn)樵摫磉_(dá)式成立與否與的正態(tài)性無(wú)關(guān)。 四、計(jì)算題（每題10分，共30分）1美國(guó)各航空公司業(yè)績(jī)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)公布在華爾街日?qǐng)?bào)1999年年鑒

11、（The Wall Street Journal Almanac 1999）上。航班正點(diǎn)到達(dá)的比率和每 10 萬(wàn)名乘客投訴的次數(shù)的數(shù)據(jù)如下: 航空公司名稱(chēng)航班正點(diǎn)率（%）（X）投訴率（次/10 萬(wàn)名乘客）（Y）西南(Southwest)航空公司81.80.21大陸(Continental)航空公司76.60.58西北(Northwest)航空公司76.60.85美國(guó)(US Airways)航空公司75.70.68聯(lián)合(United)航空公司73.80.74美洲(American)航空公司72.20.93德?tīng)査―elta）航空公司71.20.72美國(guó)西部(Americawest)航空公司70.

12、81.22環(huán)球(TWA)航空公司68.51.25利用 EViews 估計(jì)其參數(shù)結(jié)果為： Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/11/09 Time: 19:12Sample: 1 9Included observations: 9VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C6.0178321.0522605.7189610.0007X-0.0704140.014176-4.9672540.0016R-squared0.778996 Mean dependent var0.79777

13、8Adjusted R-squared0.747424 S.D. dependent var0.319991S.E. of regression0.160818 Akaike info criterion-0.623958Sum squared resid0.181037 Schwarz criterion-0.580130Log likelihood 4.807811F-Statistic24.67361Durbin-Watson stat2.526971Prob(F-Statistic)0.001624(1)求出描述投訴率是如何依賴(lài)航班按時(shí)到達(dá)正點(diǎn)率的估計(jì)的回歸方程；(2)對(duì)估計(jì)的回歸方程

14、的斜率作出解釋?zhuān)?3)如果航班按時(shí)到達(dá)的正點(diǎn)率為 80%，估計(jì)每10萬(wàn)名乘客投訴的次數(shù)是多少？ 解：描述投訴率（Y）依賴(lài)航班按時(shí)到達(dá)正點(diǎn)率（X）的回歸方程： 即 t=(5.718961) (-4.967254) R2=0.778996 F=24.67361 DW=2.526971這說(shuō)明當(dāng)航班正點(diǎn)到達(dá)比率每提高1個(gè)百分點(diǎn), 平均說(shuō)來(lái)每10萬(wàn)名乘客投訴次數(shù)將下降 0.07次。 如果航班按時(shí)到達(dá)的正點(diǎn)率為 80%，估計(jì)每 10 萬(wàn)名乘客投訴的次數(shù)為（次） 2. 經(jīng)濟(jì)理論指出，家庭消費(fèi)支出(Y)不僅取決于可支配收入(X1)，還決定于個(gè)人財(cái)富(X2 )，即可設(shè)定如下回歸模型：據(jù)統(tǒng)計(jì)資料，使用Eviews

15、，可得如下估計(jì)結(jié)果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/11/09 Time: 19:12Sample: 1 20Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C245.515869.523483.5314080.0096X10.5684250.7160980.7937810.4534X2-0.0058330.070294-0.0829750.9362R-squared0.962099 Mean dependent var1110.0

16、00Adjusted R-squared0.951270 S.D. dependent var314.2893S.E. of regression69.37901 Akaike info criterion11.56037Sum squared resid33694.13 Schwarz criterion11.65115Log likelihood -54.80185F-Statistic88.84545Durbin-Watson stat2.908254Prob(F-Statistic)0.000011試回答下列問(wèn)題: （1）模型是否存在多重共線性？為什么？（2）模型中是否存在自相關(guān)？為什

17、么？（3）如果要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷漠惙讲钚?，主要有哪幾種方法？在0.05顯著性水平下，dl和du的顯著性點(diǎn)k=2k=3nd1 dud1 du191.18 1.401.08 1.53201.20 1.411.10 1.54211.22 1.421.13 1.54解：（1）模型存在多重共線性。由F檢驗(yàn)和擬合優(yōu)度知，收入和財(cái)富一起解釋了消費(fèi)支出的96%，模型較顯著，但收入和財(cái)富這兩個(gè)變量的t檢驗(yàn)在5%的顯著性水平下都是不顯著的。不僅如此，財(cái)富變量前的符號(hào)也與經(jīng)濟(jì)理論不相符合，因此，收入和財(cái)富之間存在較高的相關(guān)性，使得無(wú)法分辨二者各自對(duì)消費(fèi)的影響。 （2）n=20，k=3，查表dL=1.10，dU=1.54；

18、4-dL=2.90；4-dU=2.46。DW=2.908254>2.90，因此模型存在一階負(fù)自相關(guān)。（3）圖示法、G-Q檢驗(yàn)，White檢驗(yàn)，還有ARCH LM檢驗(yàn)。3. 考慮以下凱恩斯收入決定模型： 其中，C消費(fèi)支出，I投資支出，Y收入，G政府支出。（1）導(dǎo)出模型的簡(jiǎn)化型方程并判定上述方程中哪些是可識(shí)別的（恰好或過(guò)度）。（2）你將用什么方法估計(jì)第一個(gè)方程和第二個(gè)方程中的參數(shù)？ 解：（1）給定模型的簡(jiǎn)化式為 由模型的結(jié)構(gòu)式，g=3，k=3。下面只對(duì)結(jié)構(gòu)型模型中的第一個(gè)方程和第二個(gè)方程判斷其識(shí)別性。首先用階條件判斷。第一個(gè)方程，已知g1=2，k1=1，因?yàn)閗-k1=3-1=2>g1-1=