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1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末考試大全(含答案)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)試題一 課程號(hào): 課序號(hào): 開(kāi)課系: 數(shù)量經(jīng)濟(jì)系 一、判斷題(20分)1 線性回歸模型中;解釋變量是原因;被解釋變量是結(jié)果。()2多元回歸模型統(tǒng)計(jì)顯著是指模型中每個(gè)變量都是統(tǒng)計(jì)顯著的。()3在存在異方差情況下;常用的OLS法總是高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。()4總體回歸線是當(dāng)解釋變量取給定值時(shí)因變量的條件均值的軌跡。( )5線性回歸是指解釋變量和被解釋變量之間呈現(xiàn)線性關(guān)系。 ( )6判定系數(shù)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。( )7多重共線性是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象。 ( )8當(dāng)存在自相關(guān)時(shí);OLS估計(jì)量是有偏的并且也是無(wú)

2、效的。 ( )9在異方差的情況下; OLS估計(jì)量誤差放大的原因是從屬回歸的變大。( )10任何兩個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的都是可以比較的。 ( )二 簡(jiǎn)答題(10)1計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型分析經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的基本步驟。(4分)2舉例說(shuō)明如何引進(jìn)加法模式和乘法模式建立虛擬變量模型。 (6分)三下面是我國(guó)1990-2003年GDP對(duì)M1之間回歸的結(jié)果。(5分)1 求出空白處的數(shù)值;填在括號(hào)內(nèi)。(2分)2 系數(shù)是否顯著;給出理由。(3分)四 試述異方差的后果及其補(bǔ)救措施。 (10分)五多重共線性的后果及修正措施。(10分)六 試述D-W檢驗(yàn)的適用條件及其檢驗(yàn)步驟?(10分)七 (15分)下面是宏觀經(jīng)濟(jì)模型 變量分別為貨幣供給

3、、投資、價(jià)格指數(shù)和產(chǎn)出。1 指出模型中哪些是內(nèi)是變量;哪些是外生變量。(5分)2 對(duì)模型進(jìn)行識(shí)別。(4分)3 指出恰好識(shí)別方程和過(guò)度識(shí)別方程的估計(jì)方法。(6分)八、(20分)應(yīng)用題為了研究我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和國(guó)債之間的關(guān)系;建立回歸模型。得到的結(jié)果如下:Dependent Variable: LOG(GDP)Method: Least SquaresDate: 06/04/05 Time: 18:58Sample: 1985 2003Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C6.030.1443.2

4、0LOG(DEBT)0.650.0232.80R-squared0.981 Mean dependent var10.53Adjusted R-squared0.983 S.D. dependent var0.86S.E. of regression0.11 Akaike info criterion-1.46Sum squared resid0.21 Schwarz criterion-1.36Log likelihood15.8 F-statistic1075.5Durbin-Watson stat0.81 Prob(F-statistic)0其中; GDP表示國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值;DEBT表示國(guó)

5、債發(fā)行量。(1)寫(xiě)出回歸方程。(2分)(2)解釋系數(shù)的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義?(4分)(3)模型可能存在什么問(wèn)題?如何檢驗(yàn)?(7分)(4)如何就模型中所存在的問(wèn)題;對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)?(7分)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)試題一答案一、判斷題(20分)1 線性回歸模型中;解釋變量是原因;被解釋變量是結(jié)果。(F)2多元回歸模型統(tǒng)計(jì)顯著是指模型中每個(gè)變量都是統(tǒng)計(jì)顯著的。(F)3在存在異方差情況下;常用的OLS法總是高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。(F)4總體回歸線是當(dāng)解釋變量取給定值時(shí)因變量的條件均值的軌跡。(Y)5線性回歸是指解釋變量和被解釋變量之間呈現(xiàn)線性關(guān)系。 (F)6判定系數(shù)的大小不受回歸模型中所包含的解釋變量個(gè)數(shù)的影響。( F )7

6、多重共線性是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象。 (F)8當(dāng)存在自相關(guān)時(shí);OLS估計(jì)量是有偏的并且也是無(wú)效的。 ( F )9在異方差的情況下; OLS估計(jì)量誤差放大的原因是從屬回歸的變大。( F )10任何兩個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的都是可以比較的。 ( F )二 簡(jiǎn)答題(10)1計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型分析經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的基本步驟。(4分)答:1)經(jīng)濟(jì)理論或假說(shuō)的陳述2) 收集數(shù)據(jù)3)建立數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)模型 4)建立經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型5)模型系數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)6)模型的選擇7)理論假說(shuō)的選擇8)經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用2舉例說(shuō)明如何引進(jìn)加法模式和乘法模式建立虛擬變量模型。 (6分)答案:設(shè)Y為個(gè)人消費(fèi)支出;X表示可支配收入;定義 如果設(shè)定模型為 此時(shí)模型僅影響

7、截距項(xiàng);差異表現(xiàn)為截距項(xiàng)的和;因此也稱為加法模型。如果設(shè)定模型為此時(shí)模型不僅影響截距項(xiàng);而且還影響斜率項(xiàng)。差異表現(xiàn)為截距和斜率的雙重變化;因此也稱為乘法模型。三下面是我國(guó)1990-2003年GDP對(duì)M1之間回歸的結(jié)果。(5分)3 求出空白處的數(shù)值;填在括號(hào)內(nèi)。(2分)4 系數(shù)是否顯著;給出理由。(3分)答:根據(jù)t統(tǒng)計(jì)量;9.13和23都大于5%的臨界值;因此系數(shù)都是統(tǒng)計(jì)顯著的。四 試述異方差的后果及其補(bǔ)救措施。 (10分)答案:后果:OLS估計(jì)量是線性無(wú)偏的;不是有效的;估計(jì)量方差的估計(jì)有偏。建立在t分布和F分布之上的置信區(qū)間和假設(shè)檢驗(yàn)是不可靠的。補(bǔ)救措施:加權(quán)最小二乘法(WLS)1假設(shè)已知;

8、則對(duì)模型進(jìn)行如下變換:2如果未知(1)誤差與成比例:平方根變換。可見(jiàn);此時(shí)模型同方差;從而可以利用OLS估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。(2) 誤差方差和成比例。即3 重新設(shè)定模型:五多重共線性的后果及修正措施。(10分)1) 對(duì)于完全多重共線性;后果是無(wú)法估計(jì)。對(duì)于高度多重共線性;理論上不影響OLS估計(jì)量的最優(yōu)線性無(wú)偏性。但對(duì)于個(gè)別樣本的估計(jì)量的方差放大;從而影響了假設(shè)檢驗(yàn)。實(shí)際后果:聯(lián)合檢驗(yàn)顯著;但個(gè)別系數(shù)不顯著。估計(jì)量的方差放大;置信區(qū)間變寬;t統(tǒng)計(jì)量變小。對(duì)于樣本內(nèi)觀測(cè)值得微小變化極敏感。某些系數(shù)符號(hào)可能不對(duì)。難以解釋自變量對(duì)應(yīng)變量的貢獻(xiàn)程度。2) 補(bǔ)救措施:剔出不重要變量;增加樣本數(shù)量;改變模型形式

9、;改變變量形式;利用先驗(yàn)信息。六 試述D-W檢驗(yàn)的適用條件及其檢驗(yàn)步驟?(10分)答案:使用條件: 1) 回歸模型包含一個(gè)截距項(xiàng)。2) 變量X是非隨機(jī)變量。3) 擾動(dòng)項(xiàng)的產(chǎn)生機(jī)制: 。4) 因變量的滯后值不能作為解釋變量出現(xiàn)在回歸方程中。檢驗(yàn)步驟1)進(jìn)行OLS回歸;并獲得殘差。2)計(jì)算D值。3)已知樣本容量和解釋變量個(gè)數(shù);得到臨界值。4)根據(jù)下列規(guī)則進(jìn)行判斷:零假設(shè)決策條件無(wú)正的自相關(guān)拒絕無(wú)正的自相關(guān)無(wú)法確定無(wú)負(fù)的自相關(guān)拒絕無(wú)負(fù)的自相關(guān)無(wú)法決定無(wú)正的或者負(fù)的自相關(guān)接受七 (15分)下面是宏觀經(jīng)濟(jì)模型 變量分別為貨幣供給、投資、價(jià)格指數(shù)和產(chǎn)出。4 指出模型中哪些是內(nèi)生變量;哪些是外生變量。(5分

10、)答:內(nèi)生變量為貨幣供給、投資和產(chǎn)出。外生變量為滯后一期的貨幣供給以及價(jià)格指數(shù)5 對(duì)模型進(jìn)行識(shí)別。(4分)答:根據(jù)模型識(shí)別的階條件方程(1):k=0<m-1=2;不可識(shí)別。方程(2):k=2=m-1;恰好識(shí)別。方程(3):k=2=m-1;恰好識(shí)別。6 指出恰好識(shí)別方程和過(guò)度識(shí)別方程的估計(jì)方法。(6分)答:對(duì)于恰好識(shí)別方程;采用間接最小二乘法。首先建立簡(jiǎn)化方程;之后對(duì)簡(jiǎn)化方程進(jìn)行最小二乘估計(jì)。對(duì)于過(guò)度識(shí)別方程;采用兩階段最小二乘法。首先求替代變量(工具變量);再把這個(gè)工具變量作為自變量進(jìn)行回歸。八、(20分)應(yīng)用題為了研究我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和國(guó)債之間的關(guān)系;建立回歸模型。得到的結(jié)果如下:Depe

11、ndent Variable: LOG(GDP)Method: Least SquaresDate: 06/04/05 Time: 18:58Sample: 1985 2003Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C6.030.1443.20LOG(DEBT)0.650.0232.80R-squared0.981 Mean dependent var10.53Adjusted R-squared0.983 S.D. dependent var0.86S.E. of regression0.1

12、1 Akaike info criterion-1.46Sum squared resid0.21 Schwarz criterion-1.36Log likelihood15.8 F-statistic1075.5Durbin-Watson stat0.81 Prob(F-statistic)0其中; GDP表示國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值;DEBT表示國(guó)債發(fā)行量。(1)寫(xiě)出回歸方程。(2分)答: Log(GDP)= 6.03 + 0.65 LOG(DEBT)(2)解釋系數(shù)的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義?(4分)答:截距項(xiàng)表示自變量為零時(shí);因變量的平均期望。不具有實(shí)際的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義。斜率系數(shù)表示GDP對(duì)DEBT的不變彈性為0.

13、65。或者表示增發(fā)1%國(guó)債;國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)0.65%。(3)模型可能存在什么問(wèn)題?如何檢驗(yàn)?(7分)答:可能存在序列相關(guān)問(wèn)題。因?yàn)閐.w = 0.81小于;因此落入正的自相關(guān)區(qū)域。由此可以判定存在序列相關(guān)。(4)如何就模型中所存在的問(wèn)題;對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)?(7分)答:利用廣義最小二乘法。根據(jù)d.w = 0.81;計(jì)算得到;因此回歸方程滯后一期后;兩邊同時(shí)乘以0.6;得方程減去上面的方程;得到利用最小二乘估計(jì);得到系數(shù)。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)試題二一、判斷正誤(20分)1. 隨機(jī)誤差項(xiàng)和殘差項(xiàng)是一回事。( )2. 給定顯著性水平a及自由度;若計(jì)算得到的值超過(guò)臨界的t值;我們將接受零假設(shè)( )3. 利用OLS法求

14、得的樣本回歸直線通過(guò)樣本均值點(diǎn)。( )4. 判定系數(shù)。( )5. 整個(gè)多元回歸模型在統(tǒng)計(jì)上是顯著的意味著模型中任何一個(gè)單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計(jì)顯著的。( )6. 雙對(duì)數(shù)模型的值可以與對(duì)數(shù)線性模型的相比較;但不能與線性對(duì)數(shù)模型的相比較。( )7. 為了避免陷入虛擬變量陷阱;如果一個(gè)定性變量有m類;則要引入m個(gè)虛擬變量。( )8. 在存在異方差情況下;常用的OLS法總是高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。( )9. 識(shí)別的階條件僅僅是判別模型是否可識(shí)別的必要條件而不是充分條件。( )10. 如果零假設(shè)H0:B2=0;在顯著性水平5%下不被拒絕;則認(rèn)為B2一定是0。 ( )二、以一元回歸為例敘述普通最小二乘回歸的基本原

15、理。(10分)三、下面是利用1970-1980年美國(guó)數(shù)據(jù)得到的回歸結(jié)果。其中Y表示美國(guó)咖啡消費(fèi)(杯/日.人);X表示平均零售價(jià)格(美元/磅)。(15分) 注:; 1. 寫(xiě)空白處的數(shù)值。2. 對(duì)模型中的參數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。3. 解釋斜率系數(shù)的含義;并給出其95%的置信區(qū)間。四、若在模型:中存在下列形式的異方差:;你如何估計(jì)參數(shù)(10分)五、考慮下面的模型:其中;Y表示大學(xué)教師的年薪收入;X表示工齡。為了研究大學(xué)教師的年薪是否受到性別、學(xué)歷的影響。按照下面的方式引入虛擬變量:(15分)1. 基準(zhǔn)類是什么?2. 解釋各系數(shù)所代表的含義;并預(yù)期各系數(shù)的符號(hào)。3. 若;你得出什么結(jié)論? 六、什么是自相關(guān)

16、?杜賓瓦爾森檢驗(yàn)的前提條件和步驟是什么?(15分)七、考慮下面的聯(lián)立方程模型: 其中;是內(nèi)生變量;是外生變量;是隨機(jī)誤差項(xiàng)(15分)1、求簡(jiǎn)化形式回歸方程?2、判定哪個(gè)方程是可識(shí)別的(恰好或過(guò)度)?3、對(duì)可識(shí)別方程;你將用哪種方法進(jìn)行估計(jì);為什么? 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)試題二答案一、判斷正誤(20分)1. 隨機(jī)誤差項(xiàng)和殘差項(xiàng)是一回事。( F )2. 給定顯著性水平a及自由度;若計(jì)算得到的值超過(guò)臨界的t值;我們將接受零假設(shè)( F )3. 利用OLS法求得的樣本回歸直線通過(guò)樣本均值點(diǎn)。( T )4. 判定系數(shù)。( F )5. 整個(gè)多元回歸模型在統(tǒng)計(jì)上是顯著的意味著模型中任何一個(gè)單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計(jì)顯著的。(

17、F )6. 雙對(duì)數(shù)模型的值可以與對(duì)數(shù)線性模型的相比較;但不能與線性對(duì)數(shù)模型的相比較。( T )7. 為了避免陷入虛擬變量陷阱;如果一個(gè)定性變量有m類;則要引入m個(gè)虛擬變量。( F )8. 在存在異方差情況下;常用的OLS法總是高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。( T )9. 識(shí)別的階條件僅僅是判別模型是否可識(shí)別的必要條件而不是充分條件。( T )10. 如果零假設(shè)H0:B2=0;在顯著性水平5%下不被拒絕;則認(rèn)為B2一定是0。 ( F )二、以一元回歸為例敘述普通最小二乘回歸的基本原理。(10分) 解:依據(jù)題意有如下的一元樣本回歸模型: (1)普通最小二乘原理是使得殘差平方和最?。患?(2)根據(jù)微積分求極

18、值的原理;可得 (3) (4)將(3)和(4)式稱為正規(guī)方程;求解這兩個(gè)方程;我們可得到: (5)解得:其中;表示變量與其均值的離差。三、下面是利用1970-1980年美國(guó)數(shù)據(jù)得到的回歸結(jié)果。其中Y表示美國(guó)咖啡消費(fèi)(杯/日.人);X表示平均零售價(jià)格(美元/磅)。(15分) 注:; 1. 寫(xiě)空白處的數(shù)值啊a;b。(0.0114;22.066)2. 對(duì)模型中的參數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。3. 解釋斜率系數(shù)的含義;并給出其95%的置信區(qū)間。解:1. (0.0114;22.066)2. 的顯著性檢驗(yàn):;所以是顯著的。的顯著性檢驗(yàn):;所以是顯著的。 3. 表示每磅咖啡的平均零售價(jià)格每上升1美元;每人每天的咖啡消

19、費(fèi)量減少0.479杯。 的95%的置信區(qū)間為:四、若在模型:中存在下列形式的異方差:;你如何估計(jì)參數(shù)(10分)解:對(duì)于模型 (1)存在下列形式的異方差:;我們可以在(1)式左右兩端同時(shí)除以;可得 (2)其中代表誤差修正項(xiàng);可以證明即滿足同方差的假定;對(duì)(2)式使用OLS;即可得到相應(yīng)的估計(jì)量。五、考慮下面的模型:其中;Y表示大學(xué)教師的年薪收入;X表示工齡。為了研究大學(xué)教師的年薪是否受到性別(男、女)、學(xué)歷(本科、碩士、博士)的影響。按照下面的方式引入虛擬變量:(15分)1. 基準(zhǔn)類是什么?2. 解釋各系數(shù)所代表的含義;并預(yù)期各系數(shù)的符號(hào)。3. 若;你得出什么結(jié)論? 解:1. 基準(zhǔn)類為本科女教師

20、。2. 表示工齡對(duì)年薪的影響;即工齡每增加1單位;平均而言;年薪將增加個(gè)單位。預(yù)期符號(hào)為正;因?yàn)殡S著年齡的增加;工資應(yīng)該增加。體現(xiàn)了性別差異。和體現(xiàn)了學(xué)歷差異;預(yù)期符號(hào)為正。 3. 說(shuō)明;博士教師的年薪高于碩士教師的年薪。六、什么是自相關(guān)?杜賓瓦爾森檢驗(yàn)的前提條件和步驟是什么?(15分) 解:自相關(guān);在時(shí)間(如時(shí)間序列數(shù)據(jù))或者空間(如在截面數(shù)據(jù)中)上按順序排列的序列的各成員之間存在著相關(guān)關(guān)系。在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中指回歸模型中隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)之間存在相關(guān)關(guān)系。用符號(hào)表示:杜賓瓦爾森檢驗(yàn)的前提條件為:(1)回歸模型包括截距項(xiàng)。(2)變量X是非隨機(jī)變量。(3)擾動(dòng)項(xiàng)的產(chǎn)生機(jī)制是 上述這個(gè)描述機(jī)制我們稱為一階自

21、回歸模型;通常記為AR(1)。(4)在回歸方程的解釋變量中;不包括把因變量的滯后變量。即檢驗(yàn)對(duì)于自回歸模型是不使用的。杜賓瓦爾森檢驗(yàn)的步驟為: (1)進(jìn)行OLS的回歸并獲得et。(2)計(jì)算d值。(3)給定樣本容量n和解釋變量k的個(gè)數(shù);從臨界值表中查得dL和dU。(4)根據(jù)相應(yīng)的規(guī)則進(jìn)行判斷。七、考慮下面的聯(lián)立方程模型: 其中;是內(nèi)生變量;是外生變量;是隨機(jī)誤差項(xiàng)(15分)1、求簡(jiǎn)化形式回歸方程?2、判定哪個(gè)方程是可識(shí)別的(恰好或過(guò)度)?3、對(duì)可識(shí)別方程;你將用哪種方法進(jìn)行估計(jì);并簡(jiǎn)述基本過(guò)程? 解1. (1) (2)2. 根據(jù)階判斷條件;m = 2;對(duì)于第一個(gè)方程;k=0;k < m-1

22、;所以第一個(gè)方程不可識(shí)別。對(duì)于第二個(gè)方程;k=1;k = m-1;所以第二個(gè)方程恰好識(shí)別。 3. 對(duì)于恰好識(shí)別的方程;可以采用二階段最小二乘法;也可以使用間接最小二乘法。下面將簡(jiǎn)單介紹間接最小二乘法的基本過(guò)程: 步驟1:從結(jié)構(gòu)方程導(dǎo)出簡(jiǎn)化方程;步驟2:對(duì)簡(jiǎn)化方程的每個(gè)方程用OLS方法回歸;步驟3:利用簡(jiǎn)化方程系數(shù)的估計(jì)值求結(jié)構(gòu)方程系數(shù)的估計(jì)值。 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)試題三一、判斷正誤(20分)1. 回歸分析用來(lái)處理一個(gè)因變量與另一個(gè)或多個(gè)自變量之間的因果關(guān)系。( )2. 擬合優(yōu)度R2的值越大;說(shuō)明樣本回歸模型對(duì)總體回歸模型的代表性越強(qiáng)。( )3. 線性回歸是指解釋變量和被解釋變量之間呈現(xiàn)線性關(guān)系。( )

23、4. 引入虛擬變量后;用普通最小二乘法得到的估計(jì)量仍是無(wú)偏的。( )5. 多重共線性是總體的特征。( )6. 任何兩個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的都是可以比較的。( )7. 異方差會(huì)使OLS估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤差高估;而自相關(guān)會(huì)使其低估。( )8. 杜賓瓦爾森檢驗(yàn)?zāi)軌驒z驗(yàn)出任何形式的自相關(guān)。( )9. 異方差值存在于橫截面數(shù)據(jù)中;而自相關(guān)值存在于時(shí)間序列數(shù)據(jù)中。( )10. 內(nèi)生變量的滯后值仍然是內(nèi)生變量。( )二、選擇題(20分)1. 在同一時(shí)間不同統(tǒng)計(jì)單位的相同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)組合;是(  )A. 原始數(shù)據(jù)      B. Pool數(shù)據(jù) 

24、     C. 時(shí)間序列數(shù)據(jù)    D. 截面數(shù)據(jù)2. 下列模型中屬于非線性回歸模型的是(   )A.              B. C.                 D. 3. 半對(duì)數(shù)模型中;參數(shù)的含義是(   

25、   ) A. X的絕對(duì)量變化;引起Y的絕對(duì)量變化B. Y關(guān)于X的邊際變化 C. X的相對(duì)變化;引起Y的期望值絕對(duì)量變化    D. Y關(guān)于X的彈性4. 模型中其數(shù)值由模型本身決定的變量是(  )A、外生變量     B、內(nèi)生變量    C、前定變量     D、滯后變量5. 在模型的回歸分析結(jié)果報(bào)告中;統(tǒng)計(jì)量的;則表明(        )A. 解釋變量對(duì)的

26、影響是顯著的B. 解釋變量對(duì)的影響是顯著的C. 解釋變量和對(duì)的聯(lián)合影響是顯著的D. 解釋變量和對(duì)的聯(lián)合影響不顯著6. 根據(jù)樣本資料估計(jì)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)支出將增加()A. 0.2%      B. 0.75%      C. 2%           D. 7.5%7. 如果回歸模型違背了同方差假定;最小二乘估計(jì)量是()A. 無(wú)偏的;非有效的 

27、        B. 有偏的;非有效的C. 無(wú)偏的;有效的            D. 有偏的;有效的8. 在回歸模型滿足DW檢驗(yàn)的前提條件下;當(dāng)統(tǒng)計(jì)量等于2時(shí);表明(      )A. 存在完全的正自相關(guān)               B.

28、 存在完全的負(fù)自相關(guān)C. 不存在自相關(guān)                     D. 不能判定9. 將一年四個(gè)季度對(duì)被解釋變量的影響引入到包含截距項(xiàng)的回歸模型當(dāng)中;則需要引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為 (      )A.           

29、60;     B.             C.              D. 10. 在聯(lián)立方程結(jié)構(gòu)模型中;對(duì)模型中的每一個(gè)隨機(jī)方程單獨(dú)使用普通最小二乘法得到的估計(jì)參數(shù)是(       )A. 有偏但一致的  B. 有偏且不一致的&#

30、160; C. 無(wú)偏且一致的  D. 無(wú)偏但不一致的三、下表給出了三變量模型的回歸的結(jié)果:(10分)方差來(lái)源平方和自由度(d.f)平方和的均值(MSS)來(lái)自回歸(ESS)106.58來(lái)自殘差(RSS)總離差(TSS)108.3819注:保留3位小數(shù);可以使用計(jì)算器。在5%的顯著性水平下;本題的。1. 完成上表中空白處內(nèi)容。2. 求與。3. 利用F統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)和對(duì)的聯(lián)合影響;寫(xiě)出簡(jiǎn)要步驟。四、考慮下面的模型:其中;Y表示大學(xué)教師的年薪收入;X表示工齡。為了研究大學(xué)教師的年薪是否受到性別、學(xué)歷的影響。按照下面的方式引入虛擬變量:(10分)1. 基準(zhǔn)類是什么?2. 解釋各系數(shù)所代表的含義;并

31、預(yù)期各系數(shù)的符號(hào)。3. 若;你得出什么結(jié)論?五、若在模型:中存在下列形式的異方差:;你如何估計(jì)參數(shù)(10分)六、簡(jiǎn)述自相關(guān)后果。對(duì)于線性回歸模型;如果存在形式的自相關(guān);應(yīng)該采取哪些補(bǔ)救措施?(15分)七、考慮下面的聯(lián)立方程模型: 其中;是內(nèi)生變量;是外生變量;是隨機(jī)誤差項(xiàng)(15分)1、求出簡(jiǎn)化形式的回歸方程?2、利用模型識(shí)別的階條件;判定哪個(gè)方程是可識(shí)別的(恰好或過(guò)度)?3、對(duì)可識(shí)別方程;你將用哪種方法進(jìn)行估計(jì);為什么? 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)試題三答案一、判斷正誤(20分)1. 回歸分析用來(lái)處理一個(gè)因變量與另一個(gè)或多個(gè)自變量之間的因果關(guān)系。( F )2. 擬合優(yōu)度R2的值越大;說(shuō)明樣本回歸模型對(duì)總體回歸

32、模型的代表性越強(qiáng)。( T )3. 線性回歸是指解釋變量和被解釋變量之間呈現(xiàn)線性關(guān)系。( F )4. 引入虛擬變量后;用普通最小二乘法得到的估計(jì)量仍是無(wú)偏的。( T )5. 多重共線性是總體的特征。( F )6. 任何兩個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的都是可以比較的。( F )7. 異方差會(huì)使OLS估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤差高估;而自相關(guān)會(huì)使其低估。( F )8. 杜賓瓦爾森檢驗(yàn)?zāi)軌驒z驗(yàn)出任何形式的自相關(guān)。( F )9. 異方差問(wèn)題總是存在于橫截面數(shù)據(jù)中;而自相關(guān)則總是存在于時(shí)間序列數(shù)據(jù)中。( F )10. 內(nèi)生變量的滯后值仍然是內(nèi)生變量。( F )二、選擇題(20分)1. 在同一時(shí)間不同統(tǒng)計(jì)單位的相同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)

33、組合;是(  D )A. 原始數(shù)據(jù)      B. Pool數(shù)據(jù)      C. 時(shí)間序列數(shù)據(jù)    D. 截面數(shù)據(jù)2. 下列模型中屬于非線性回歸模型的是(  C )A.              B. C.          &

34、#160;      D. 3. 半對(duì)數(shù)模型中;參數(shù)的含義是(   C   ) A. X的絕對(duì)量變化;引起Y的絕對(duì)量變化B. Y關(guān)于X的邊際變化 C. X的相對(duì)變化;引起Y的期望值絕對(duì)量變化    D. Y關(guān)于X的彈性4. 模型中其數(shù)值由模型本身決定的變量是(  B )A、外生變量     B、內(nèi)生變量    C、前定變量     D、滯后變量5. 在模型的

35、回歸分析結(jié)果報(bào)告中;統(tǒng)計(jì)量的;則表明(    C   )A. 解釋變量對(duì)的影響是顯著的B. 解釋變量對(duì)的影響是顯著的C. 解釋變量和對(duì)的聯(lián)合影響是顯著的D. 解釋變量和對(duì)的聯(lián)合影響不顯著6. 根據(jù)樣本資料估計(jì)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)支出將增加(B )A. 0.2%      B. 0.75%      C. 2%       &#

36、160;   D. 7.5%7. 如果回歸模型違背了同方差假定;最小二乘估計(jì)量是(A)A. 無(wú)偏的;非有效的         B. 有偏的;非有效的C. 無(wú)偏的;有效的            D. 有偏的;有效的8. 在回歸模型滿足DW檢驗(yàn)的前提條件下;當(dāng)統(tǒng)計(jì)量等于2時(shí);表明(   C   )A. 存在完全的正自相關(guān)               B. 存在完全的負(fù)自相關(guān)C. 不存在自相關(guān)               

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