計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)練習(xí)題答案

1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)練習(xí)題題型：一、名詞解釋（4題）回歸分析：是研究一個(gè)變量關(guān)于另一個(gè)（些）變量的依賴關(guān)系的計(jì)算方法和理論。其目的在于通過后者的已知或設(shè)定值，去估計(jì)和（或）預(yù)測前者的（總體）均值。普通最小二乘法（OLS法）：給出的判斷標(biāo)準(zhǔn)是：二者之差的平方和最小。加權(quán)最小二乘法：是對原模型的加權(quán)，使之變成一個(gè)新的原來不存在的異方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估計(jì)其參數(shù)。異方差性：對于不同的樣本點(diǎn)，隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差不再是常數(shù)，而是互不相同。則認(rèn)為出現(xiàn)了異方差性。序列相關(guān)性：如果模型的隨機(jī)干擾項(xiàng)違背了相互獨(dú)立的基本假設(shè)，成為存在序列相關(guān)性。多重共線性：如果兩個(gè)或多個(gè)解釋變量之間出現(xiàn)了相關(guān)性，則稱為存在多

2、重共線性。二、單項(xiàng)選擇題（30題）三、判斷題（15題）四、論述題（2題）五、模型分析題（2題）二、單項(xiàng)選擇題1、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n個(gè)互斥的類型，為將其引入模型中，則需要引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為（ C ）A、n B、n+1 C、n-1 D、n-k2、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)量等于（ D ） A、4 B、2 C、1 D、03、Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)法可用于檢驗(yàn)（ A ）A、異方差性 B、多重共線性 C、序列相關(guān)性 D、設(shè)定誤差4、如果回歸模型中解釋變量之間存在完全的多重共線性，則最小二乘估計(jì)量的值為（ A ）A、不確定，方差無

3、限大 B、確定，方差無限大C、不確定，方差最小 D、確定，方差最小5、在序列自相關(guān)的情況下，參數(shù)估計(jì)值仍是無偏的，其原因是（ C ）A、無多重共線性假定成立 B、同方差假定成立C、零均值假定成立 D、解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)假定成立6、應(yīng)用DW檢驗(yàn)方法時(shí)應(yīng)滿足該方法的假定條件，下列不是其假定條件的是（ B ）A、解釋變量是非隨機(jī)的 B、被解釋變量是非隨機(jī)的C、線性回歸模型中不能含有滯后內(nèi)生變量 D、隨機(jī)誤差項(xiàng)服從一階自回歸7、經(jīng)濟(jì)變量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)大多存在序列相關(guān)性，在分布滯后模型中，這種序列相關(guān)性就轉(zhuǎn)化為（ B ）A、異方差問題 B、多重共線性問題 C、序列相關(guān)性問題 D、設(shè)定誤差問題8、

4、廣義差分法是（ B ）的一個(gè)特例。A、加權(quán)最小二乘法 B、廣義最小二乘法C、OLS D、兩階段最小二乘法9、如果回歸模型違背了同方差假定，則最小二乘估計(jì)是（ A ）A、無偏的，非有效的 B、有偏的，非有效的C、無偏的，有效的 D、有偏的，有效的10、加權(quán)最小二乘法是（ C ）的一個(gè)特例。A、廣義差分法 B、OLS C、廣義最小二乘法 D、兩階段最小二乘法11、下列說法正確的是（ 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12、一元線性回歸分析中TSS=ESS+RSS，RSS的自由度為（ D ）A、1 B、n C、n-1 D、n-21

5、3、在一元線性回歸分析中，已知RSS=30，TSS=100，則=（ C ）A、0.1 B、0.4 C、0.7 D、0.9814、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-1 D、115、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)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)16、多元線性回歸分析中的RSS反映了（ C ）A、應(yīng)變量觀測值總變差的大小 B、應(yīng)變量回歸估計(jì)值總變差的大小C、應(yīng)變量觀測值與估計(jì)值之間的總變差 D、Y關(guān)于X的邊際變化17、如果回歸模型中解釋變量之間存在完全的多重共線性，則最小二

6、乘估計(jì)量的值為（ A ）A、不確定，方差無限大 B、確定，方差無限大C、不確定，方差最小 D、確定，方差最小18、在序列自相關(guān)的情況下，參數(shù)估計(jì)值仍是無偏的，其原因是（ C ）A、無多重共線性假定成立 B、同方差假定成立C、零均值假定成立 D、解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)假定成立19、關(guān)于自適應(yīng)預(yù)期模型和局部調(diào)整模型，下列說法錯(cuò)誤的有（ D ）A、它們都是由某種期望模型演變形成的B、它們最終都是一階自回歸模型C、它們的經(jīng)濟(jì)背景不同D、都滿足古典線性回歸模型的所有假設(shè)，故可直接用OLS方法估計(jì)20、對自回歸模型進(jìn)行估計(jì)時(shí)，假定原始模型的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)滿足古典線性回歸模型的所有基本假設(shè)，則估計(jì)量是一致估

7、計(jì)量的模型有（ B ）A、庫伊克模型 B、局部調(diào)整模型C、自適應(yīng)預(yù)期模型 D、自適應(yīng)預(yù)期和局部調(diào)整混合模型21、對模型進(jìn)行對數(shù)變換，其原因是（ B ）A、能使誤差轉(zhuǎn)變?yōu)榻^對誤差 B、能使誤差轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄬φ`差C、更加符合經(jīng)濟(jì)意義 D、大多數(shù)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象可用對數(shù)模型表示三、判斷題（對的打，錯(cuò)的打×）1、虛擬變量可以作為被解釋變量。（ ）2、經(jīng)典線性回歸模型（CLRM）中的隨機(jī)干擾項(xiàng)不服從正態(tài)分布的，OLS估計(jì)量將是有偏的。（ × ）3、通過虛擬變量將屬性因素引入計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，引入虛擬變量的個(gè)數(shù)與模型有無截距項(xiàng)無關(guān)。（ × ）4、當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí)，常用的t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)失效。（

8、）5、異方差性、自相關(guān)性都是隨機(jī)誤差現(xiàn)象，但兩者是有區(qū)別的。（ ）6、DW檢驗(yàn)中的d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。（ × ）7、線性回歸模型意味著因變量是自變量的線性函數(shù)。（ × ）8、在異方差性的情況下，若采用Eviews軟件中常用的OLS法，必定高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤。（ × ）9、隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的方差與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)方差的無偏估計(jì)沒有區(qū)別。（ × ）10、在一元線性回歸模型中可決系數(shù)與斜率系數(shù)的t檢驗(yàn)沒有關(guān)系。（ × ）四、論述題1、論述建立和應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的步驟與要點(diǎn)。建立

9、經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的步驟和要點(diǎn)包括：1.理論模型的設(shè)計(jì)（選擇變量、確定變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系、擬定模型中待估計(jì)參數(shù)的數(shù)值范圍）2.樣本數(shù)據(jù)的收集（時(shí)間序列數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)和虛變量數(shù)據(jù)）3.模型參數(shù)的估計(jì) 4.模型的檢驗(yàn) 5.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型成功三要素（理論、方法、數(shù)據(jù)）。應(yīng)用要點(diǎn)：結(jié)構(gòu)分析（彈性分析、乘數(shù)分析、比較靜力分析）、經(jīng)濟(jì)預(yù)測、政策評價(jià)（工具-目標(biāo)法、政策模擬、最優(yōu)控制方法）、檢驗(yàn)與發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論。2、在總體回歸函數(shù)中引入隨機(jī)干擾項(xiàng)的主要原因是什么？（1）代表未知的影響因素；（2）代表殘缺數(shù)據(jù)；（3）代表眾多細(xì)小影響因素；（4）代表數(shù)據(jù)觀測誤差；（5）代表模型設(shè)定誤差；（6）變量的內(nèi)在隨機(jī)

10、性。3、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)：主要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥?shù)估計(jì)量在經(jīng)濟(jì)意義上的合理性。其主要方法是將模型參數(shù)的估計(jì)量與預(yù)先擬定的理論期望值進(jìn)行比較，包括參數(shù)估計(jì)量的符號(hào)、大小、相互之間的關(guān)系，以判斷其合理性。統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)：目的在于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷慕y(tǒng)計(jì)學(xué)性質(zhì)。應(yīng)用最廣泛的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)準(zhǔn)則有擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、變量和方程的顯著性檢驗(yàn)等。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)：目的在于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)性質(zhì)。最主要的檢驗(yàn)準(zhǔn)則有隨機(jī)干擾項(xiàng)的序列相關(guān)性檢驗(yàn)和異方差檢驗(yàn)，解釋變量的多重共線性檢驗(yàn)等。模型預(yù)測檢驗(yàn)：主要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥?shù)估計(jì)量的穩(wěn)定性以及相對樣本容量變化時(shí)的靈敏度，確定所建立的模型是否可以用于樣本觀測值以外的范圍，即所謂的模型的超樣本特性。4、多重共線性五、請