計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)習(xí)題和答案0001

1、期中練習(xí)題1、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 ( )nA使(Yt Y?t) 達(dá)到最小值t1nC. 使 (Yt Yt )2 達(dá)到最小值 t1nB.使 Yt Yt 達(dá)到最小值t1nD.使(Yt Y?t)2 達(dá)到最小值t1回歸模型為、 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lnY?i 2.0 0.75ln Xi ，這表明人均收入每增加 1， 人均消費(fèi)支出將增加A. 0.75B. 0.75%C. 2 D. 7.5%3、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(duì)總體回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)量與2可決

2、系數(shù) R2 之間的關(guān)系為 ( )A. F2R2 /(n k)2(1 R2)/(k 1)B.22R2 /(1 R2)(k -1)/(n k)C.R22 (1 R2 )/(n k)D.R2 /(k 1)2(1 R2)6、二元線性回歸分析中 TSS=RSS+ESS 。則 RSS 的自由度為 ( )A.1 B.n-2 C.2 D.n-346 ，則隨機(jī)誤9、 已知五個(gè)解釋變量線形回歸模型估計(jì)的殘差平方和為et2 800，樣本容量為差項(xiàng) 的方差估計(jì)量 ?2 為( )A.33.33 B.40 C.38.09 D. 201、經(jīng)典線性回歸模型運(yùn)用普通最小二乘法估計(jì)參數(shù)時(shí)， 下列哪些假定是正確的 (A. E(u

3、i ) 0 B. Var(u i)i2 C. E(uiuj) 0D.隨機(jī)解釋變量 X與隨機(jī)誤差 ui 不相關(guān) E. ui N(0, i2)2 、對(duì)于二元樣本回歸模型 Yi ? ?1X1i ?2X 2i ei ，下列各式成立的有 (A.ei0B.ei X1i0C.ei X 2i0D.eiYi 0E.X1i X2i04、 能夠檢驗(yàn)多重共線性的方法有 ()A.簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)矩陣法B. t 檢驗(yàn)與 F檢驗(yàn)綜合判斷法C. DW 檢驗(yàn)法D.ARCH 檢驗(yàn)法E.輔助回歸法計(jì)算題1、為了研究我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r ，建立投資 ( X 1 ，億元)與凈出口 ( X 2 ，億元)與國民生產(chǎn)總值(Y ，億元)的線性回歸方程

4、并用 13 年的數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì) ，結(jié)果如下 ：Y?i 3871.805 2.177916X1i 4.051980X2iS.E=(2235.26)(0.12)(1.28)2R2 =0.99F=582n=13問題如下 ：從經(jīng)濟(jì)意義上考察模型估計(jì)的合理性；（3 分）22估計(jì)修正可決系數(shù) R ，并對(duì) R 作解釋 ；（ 3 分）在 5% 的顯著性水平上 ，分別檢驗(yàn)參數(shù)的顯著性 ；在 5%顯著性水平上 ，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷恼w顯著 性。（ t0.025（13） 2.16 , F0.05（2,10） 4.10 ）（4 分）2、已知某市 33 個(gè)工業(yè)行業(yè) 2000 年生產(chǎn)函數(shù)為 ：（ 共 20 分）Q=AL K eu1

5、 說明 、 的經(jīng)濟(jì)意義 。（ 5 分 ）2 寫出將生產(chǎn)函數(shù)變換為線性函數(shù)的變換方法。（ 5 分 ）3 假如變換后的線性回歸模型的常數(shù)項(xiàng)估計(jì)量為0 ，試寫出 A 的估計(jì)式 。（5 分）4 此模型可能不滿足哪些假定條件 ， 可以用哪些檢驗(yàn) （5 分）3、對(duì)于人均存款與人均收入之間的關(guān)系式， 使用美國 36 年的年度數(shù)據(jù) ， 得到如 下估計(jì)模型 （ 括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差 ）(151.105) (0.011)（1）的經(jīng)濟(jì)解釋是什么 ? （ 5 分）（2）（2） 和 的符號(hào)是什么 ? 為什么 ? 實(shí)際的符號(hào)與你的直覺一致嗎 ? 如果有沖突的話 ，你可 以給出可能的原因嗎 ? （ 7 分 ）（3）你對(duì)于 擬合優(yōu)

6、度有 什么看法嗎 ? （ 5 分）（4）檢驗(yàn)是否每一個(gè)回歸系數(shù)都與 零顯著 不同 （ 在 1 水平下 ） 。 同時(shí)對(duì)零假設(shè) 和備擇 假 設(shè)，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值及其分布和自由度 ，以及拒絕零假設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行陳述 。 你的結(jié)論是什么 ? （ 8 分）簡(jiǎn)答題 ： 多重共線性的后果有哪些 ？普通最小二乘法擬合的樣本回歸線的性質(zhì) ？隨機(jī)誤差項(xiàng) 產(chǎn)生的原因是什么 ？一 、 判斷題 （ 20 分）1 隨機(jī)誤差項(xiàng) 和殘差項(xiàng) 是一回事 。（）2 給定顯著性水平及自由度 ， 若計(jì)算得到的值超過臨界的 t 值， 我們將接受零假設(shè) （） 。（） 多元回歸模型中 ，任何一個(gè)單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計(jì)不顯著的 ，則整個(gè)模型在統(tǒng)計(jì)上是不顯著

7、的 （）雙對(duì)數(shù)模型的 值可與線性模型的相比較 ，但不能與對(duì)數(shù) 線性模型的相比較 （）67計(jì)算題 3 答案 ：對(duì)于人均存款與人均收入之間的關(guān)系式， 使用美國 36 年的年度數(shù)據(jù)，得到如下估計(jì)模型（ 括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差 ）(151.105) (0.011)（1）的經(jīng)濟(jì)解釋是什么 ? （ 5 分 ） 答： 為收入的邊際儲(chǔ)蓄傾向 ， 表示人均收入每增加 1 美元時(shí)人均儲(chǔ)蓄的預(yù)期平均變化量? 如果有沖突的話 ， 你可以給（2）和 的符號(hào)是什么 ? 為什么 ? 實(shí)際的符號(hào)與你的直覺一致嗎 出可能的原因嗎 ? （ 7 分 ）答：由于收入為零時(shí) ， 家庭仍會(huì)有支出 ，可預(yù)期零收入時(shí)的平均儲(chǔ)蓄為負(fù) ，因此 符號(hào)應(yīng)為

8、負(fù) 。儲(chǔ) 蓄是收入的一部分 ， 且會(huì)隨著收入的增加而增加 ，因此預(yù)期的符號(hào)為正 。 實(shí)際回歸式中 ， 的符號(hào) 為正 ，與預(yù)期的一致 ；但截距項(xiàng)為正 ，與預(yù)期不符 。這可能是由于模的錯(cuò)誤設(shè)定造成的 。例如，家庭 的人口數(shù)可能影響家庭的儲(chǔ)蓄行為 ，省略該變量將對(duì)截距項(xiàng)的估計(jì)產(chǎn)生影響 ； 另一種可能就是線性設(shè) 定可能不正確 。（3）你對(duì)于 擬合優(yōu)度有 什么看法嗎 ? （ 5 分 ）。 模型中 53.8% 的擬合優(yōu)度表明收入的答 ： 擬合優(yōu)度刻畫解釋變量對(duì)被解釋變量變化的解釋能力 變化可以解釋儲(chǔ)蓄中 53.8% 的變動(dòng) 。（4）檢驗(yàn)是否每一個(gè)回歸系數(shù)都與 零顯著 不同 （ 在 1 水平下 ） 。 同時(shí)

9、對(duì)零假設(shè) 和備擇 假 設(shè)，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值及其分布和自由度 ，以及拒絕零假設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行陳述 。 你的結(jié)論是什么 ? （ 8 分）答：檢驗(yàn)單個(gè)參數(shù)采用 t 檢驗(yàn) ，零假設(shè)為參數(shù)為零 ，備擇假設(shè)為參數(shù)不為零 。雙變量情形下 ，在零 假設(shè)下 t 分布的自由度為 。 由 t 分布表可知 ，雙側(cè) 1% 下的臨界值位于2.750 與 2.704 之間 。斜率項(xiàng)計(jì)算的 f 值為 0.067 0.011=6.09 截距項(xiàng)計(jì)算的 ，值為2.750 與 2.704 之間 。斜率項(xiàng)計(jì)算的 f 值為 0.067 0.011=6.09 截距項(xiàng)計(jì)算的 ，值為384.105 151.105=2.54 。 可見斜率項(xiàng)計(jì)算的t 值大

10、于臨界值 ， 截距項(xiàng)小于臨界值 ，因此拒絕斜率項(xiàng)為零的假設(shè) ， 但不拒絕截距項(xiàng)為零的假設(shè) 。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)練習(xí)題、單項(xiàng)選擇題 (本大題共 20 小題 ，每小題共 20 分 )弗里希將計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)定義為 ( )經(jīng)濟(jì)理論 、 統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)三者的結(jié)合管理學(xué) 、 統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)三者的結(jié)合管理學(xué) 、會(huì)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)三者的結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué) 、 會(huì)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)三者的結(jié)合2.有關(guān)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的描述正確的為(A.經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中各個(gè)因素之間的定性關(guān)系B.經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中各個(gè)因素之間的定量關(guān)系，用確定性的數(shù)學(xué)方程加以描述C.經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中各個(gè)因素之間的定量關(guān)系，用隨機(jī)性的數(shù)學(xué)方程加以描述D.經(jīng)濟(jì)計(jì)量模

11、型揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中各個(gè)因素之間的定性關(guān)系，用隨機(jī)性的數(shù)學(xué)方程加以描述3.系統(tǒng)誤差是由系統(tǒng)因素形成的誤差。 系統(tǒng)因素是指 (A.那些對(duì)被解釋變量的作用顯著B.那些對(duì)被解釋變量的作用顯著，作用方向穩(wěn)定 ， 重復(fù)試驗(yàn)也不可能相互抵消的因素， 作用方向不穩(wěn)定 ， 重復(fù)試驗(yàn)也不可能相互抵消的因素C.那些對(duì)被解釋變量的作用顯著，作用方向不穩(wěn)定 ， 重復(fù)試驗(yàn)相互抵消的因素D.那些對(duì)被解釋變量的作用顯著， 作用方向穩(wěn)定 ，重復(fù)試驗(yàn)可能相互抵消的因素回歸分析的目的為 ( )研究解釋變量對(duì)被解釋變量的依賴關(guān)系研究解釋變量和被解釋變量的相關(guān)關(guān)系A(chǔ).有偏估計(jì)量B.有效估計(jì)量A.有偏估計(jì)量B.有效估計(jì)量研究被解釋變量對(duì)解

12、釋變量的依賴關(guān)系線性回歸模型中的解釋變量應(yīng)為非隨機(jī)變量研究解釋變量之間的依賴關(guān)系在 X 與 Y 的相關(guān)分析中 ( )X 是隨機(jī)變量 ，Y 是非隨機(jī)變量C.X 和 Y 都是隨機(jī)變量隨機(jī)誤差項(xiàng)是指 ( )不可觀測(cè)的因素所形成的誤差C.預(yù)測(cè)值 Y?i 與實(shí)際值 Yi 的偏差按照經(jīng)典假設(shè)Y 是隨機(jī)變量 ，X 是非隨機(jī)變量D.X 和 Y 均為非隨機(jī)變量Yi 的測(cè)量誤差D.個(gè)別的 Xi 圍繞它的期望值的離差， 且()2通過了顯著性R2與 F統(tǒng)計(jì)量的關(guān)系可知，使用普通最小二乘法得到的估計(jì)量是與被解釋變量 Yi 不相關(guān)C.與回歸值值 Y?i 不相關(guān)判定系數(shù) R2 的取值范圍為 ( )0R22C.0R24在一元

13、回歸模型中 ， 回歸系數(shù)2 0C. 2 0， ?2 =0根據(jù)判定系數(shù)F=-1C.F=1當(dāng)存在異方差時(shí)與隨機(jī)誤差項(xiàng) ui 不相關(guān)D.與殘差項(xiàng) ei 不相關(guān)0R21D.1R24t 檢驗(yàn) ， 表示 ()B. ?2 0D. 2=0， ?20當(dāng) R2=1 時(shí) ， 有 ()F=0D.F=( )A.時(shí)間數(shù)據(jù)B.時(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù)A.時(shí)間數(shù)據(jù)B.時(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù)C.無效估計(jì)量D.漸近有效估計(jì)量12. 懷特檢驗(yàn)適用于檢驗(yàn) ( )A.序列相關(guān)B.異方差C.多重共線性D.設(shè)定誤差13. 序列相關(guān)是指回歸模型中 ( )A.解釋變量 X 的不同時(shí)期相關(guān)B.被解釋變量 Y 的不同時(shí)期相關(guān)C.解釋變量 X 與隨機(jī)誤差項(xiàng) u 之間相關(guān)D.隨機(jī)

14、誤差項(xiàng) u 的不同時(shí)期相關(guān)14.DW 檢驗(yàn)適用于檢驗(yàn) ( )A.異方差B.序列相關(guān)C.多重共線性D.設(shè)定誤差設(shè) Yi= 01Xi ui ， Yi=居民消費(fèi)支出 ，Xi=居民收入 ，D=1 代表城鎮(zhèn)居民 ，D=0 代表農(nóng)村居民 ， 則截距變動(dòng)模型為 ( )A.Yi01X i2D uiB.Yi ( 02)1X i uiC.Yi ( 01)1X i uiD.Yi0 1Xi2DX i ui16. 如果聯(lián)立方程模型中兩個(gè)結(jié)構(gòu)方程的統(tǒng)計(jì)形式完全相同 ， 則下列結(jié)論成立的是 ( )A.二者之一可以識(shí)別B.二者均可識(shí)別C.二者均不可識(shí)別D.不確定17. 結(jié)構(gòu)式方程過度識(shí)別是指 ( )A.結(jié)構(gòu)式參數(shù)有唯一數(shù)值B

15、.簡(jiǎn)化式參數(shù)具有唯一數(shù)值C.結(jié)構(gòu)式參數(shù)具有多個(gè)數(shù)值D.簡(jiǎn)化式參數(shù)具有多個(gè)數(shù)值1.同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)按時(shí)間順序記錄的數(shù)據(jù)列是( )C.時(shí)序數(shù)據(jù)D.截面數(shù)據(jù)A.E(ui)=0B.E(ui uj)=0 ，ijC.時(shí)序數(shù)據(jù)D.截面數(shù)據(jù)A.E(ui)=0B.E(ui uj)=0 ，ij在 X 與 Y 的相關(guān)分析中 ()X 是隨機(jī)變量 ，Y 是非隨機(jī)變量X和 Y都是隨機(jī)變量普通最小二乘準(zhǔn)則是 ( )隨機(jī)誤差項(xiàng) ui 的平方和最小Xi 與它的均值 X 的離差平方和最小Y是隨機(jī)變量 ，X 是非隨機(jī)變量X和 Y均為非隨機(jī)變量Yi與它的期望值 Y 的離差平方和最小殘差 ei 的平方和最小反映擬合程度的判定系統(tǒng)數(shù) R2

16、的取值范圍是 ( )0 R22B.0R210R2 4D.1R24在多元線性回歸模型中 ，加入一個(gè)新的假定是 ( )A.隨機(jī)誤差項(xiàng)期望值為零B.不存在異方差不存在自相關(guān)D.無多重共線性在回歸模型 Y=1+2X2+3X3+4X4+u 中，如果假設(shè) H020成立，則意味著 ()A.估計(jì)值 ?20B.X2與 Y無任何關(guān)系回歸模型不成立D.X2與 Y有線性關(guān)系回歸系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時(shí)的 t 統(tǒng)計(jì)量是 ( )下列哪種情況說明存在異方差 ?( )A.二者之一可以識(shí)別B.二者均可識(shí)別A.二者之一可以識(shí)別B.二者均可識(shí)別E(u i2 )= 2 (常數(shù) )D.E( u i2 )= i2異方差情形下 ，常用的估計(jì)方

17、法是 ( )A.一階差分法B.廣義差分法工具變量法D.加權(quán)最小二乘法若計(jì)算的 DW 統(tǒng)計(jì)量為 0，則表明該模型 ( )A. 不存在一階序列相關(guān)B.存在一階正序列相關(guān)C.存在一階負(fù)序列相關(guān)D.存在高階序列相關(guān)模型中包含隨機(jī)解釋變量 ，且與誤差項(xiàng)相關(guān) ，應(yīng)采用的估計(jì)方法是 ( )A.普通最小二乘法B.工具變量法C.加權(quán)最小二乘法D.廣義差分法在多元線性回歸模型中 ， 若某個(gè)解釋變量對(duì)其余解釋變量的判定系數(shù)接近1，則表明模型中存在 ( )B.自相關(guān)D.設(shè)定誤差A(yù).異方差C.多重共線性15.設(shè)個(gè)人消費(fèi)函數(shù) Yi= 1 2Xi ui中，消費(fèi)支出 Y 不僅與收入 X 有關(guān)，而且與年齡構(gòu)成有關(guān) ，年 齡構(gòu)成

18、可以分為老 、中 、青三個(gè)層次 ，假定邊際消費(fèi)傾向不變 ，該消費(fèi)函數(shù)應(yīng)引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為B.2 個(gè)D.4 個(gè)A.1 個(gè)C.3 個(gè)， 則下列結(jié)論成立的是 (如果聯(lián)立方程模型中兩個(gè)結(jié)構(gòu)方程的統(tǒng)計(jì)形式完全相同C.二者均不可識(shí)別D.二者均為恰好識(shí)別A.0.32B.0.4C.二者均不可識(shí)別D.二者均為恰好識(shí)別A.0.32B.0.420.下面關(guān)于簡(jiǎn)化式模型的概念 ，不正確的是 ()A.簡(jiǎn)化式方程的解釋變量都是前定變量B.在同一個(gè)簡(jiǎn)化式模型中 ， 所有簡(jiǎn)化式方程的解釋變量都完全一樣C.如果一個(gè)結(jié)構(gòu)式方程包含一個(gè)內(nèi)生變量和模型系統(tǒng)中的全部前定變量，這個(gè)結(jié)構(gòu)式方程就等同于簡(jiǎn)化式方程D.簡(jiǎn)化式參數(shù)是結(jié)構(gòu)式參數(shù)的

19、線性函數(shù)2.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)起源于對(duì)經(jīng)濟(jì)問題的 (A.理論研究B.應(yīng)用研究C.定量研究D.定性研究3.下列回歸方程中一定錯(cuò)誤的是 (A.Y?i 0.3 0.6 X irXY 0.5B.Y?i 0.2 0.7 X irXY 0.8C.Y?i 0.9 0.2 X irXY 0.5D. Y?i 0.8 0.6 XirXY 0.24.以 Yi 表示實(shí)際觀測(cè)值， Y?i 表示預(yù)測(cè)值， 則普通最小二乘法估計(jì)參數(shù)的準(zhǔn)則是 (A.(Yi一Y?i )2=0B.(Yi- Y )2=0C.(Yi一 Y?i )2最小D.(Yi- Y )2最小5.在對(duì)回歸模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)時(shí) ，通常假定隨機(jī)誤差項(xiàng) ui 服從(A.N(0 ，2

20、)B.t(n-1)C.N(0 ， i2 )D.t(n)6.已知兩個(gè)正相關(guān)變量的一元線性回歸模型的判定系數(shù)為0.64，則解釋變量與被解釋變量間的線性相關(guān)系數(shù)為 (C.0.64D.0.8A.0B.1C.0.64D.0.8A.0B.1， 隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差越大 ，則 ( )B.預(yù)測(cè)區(qū)間越寬 ， 預(yù)測(cè)誤差越小D.預(yù)測(cè)區(qū)間越窄 ， 預(yù)測(cè)誤差越大 ，下面說法中錯(cuò)誤的是 ()B.ei0D.Yi= Y?iA.0.3C.112.如果 d LDW0D.0D.F 0.05(2,20) ，拒絕原假設(shè) 。(3) H 0:B2=0H1: B2 0t=2.8 t0.025 (20)=2.09 ，拒絕原假設(shè) ，Yt 的系數(shù)是統(tǒng)

21、計(jì)顯著H 0:B3 =0H1: B30 t=3.7 t0.025 (20)=2.09 ， 拒絕原假設(shè) ， Pt 的系數(shù)是統(tǒng)計(jì)顯著2、 此模型存在異方差 ，可以將其變?yōu)閯t為同方差模型Y ib1b2XiiX i 2Xi2X i 2X i2Xi 2Xi2X i 2X i23、答：(1)Cov(ui,uj )=0 i j 的古典假設(shè)條件不滿足 ，而其他古典假設(shè)滿足的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型 ， 稱為自相關(guān)性 。因?yàn)?D.W 0.3474dL 1.24 ，D.WX 小于 dL 所以存在自相關(guān) ，且正相關(guān) 。(2)自相關(guān)產(chǎn)生的影響 ：OLS 估計(jì)量不是最好估計(jì)量 ，即不具有方差最小性 ；T 檢驗(yàn)，F(xiàn) 檢 驗(yàn)失效 ；

22、預(yù)測(cè)精測(cè)下降 。YtYt 1 b0 (1) b1(X tXt 1) utut 1令Y* YtYt-1X* X t 從而Y* b0(1) b1X * vt這樣模型滿足古典假設(shè)，可以進(jìn)行 OLS估計(jì)DS4、答：( 1)內(nèi)生變量有 ：QDP 外生變量有 ：Y W 前定變量有 ；Yt 1 Y WQtD 0QS1Pt2Yt 3Yt 10Wt1t( 2)完備型為 ： 0QD QtS1Pt0Yt0Yt 12Wt2tDSQtD QtS 0P 0Yt 0Yt 1 0Wt 03) 識(shí)別第一個(gè)方程 。g i -1=2-1=1階條件K i 市公司績(jī)效值條件分布的均值和方差是多少 ？（ 方差寫出公式即可 ）市公司績(jī)效值

23、條件分布的均值和方差是多少 ？（ 方差寫出公式即可 ）K i g i -1 故階條件滿足 ， 方程可識(shí)別 。101230秩條件 （） 01100211000012（ 0 0 ）（00）010（0 0 ）故秩條件滿足， 方程可識(shí)別 因?yàn)?K i g i -1故第一個(gè)方程為恰好識(shí)別739 家上市公司績(jī)效 （ NER）與基金持股比例 （RATE）關(guān)系的 OLS 估計(jì)結(jié)果與殘差值表如下殘差值表 ：1計(jì)算（1）、（2）、（ 3）、（ 4）、（ 5）劃線處的 5 個(gè)數(shù)字 ，并給出計(jì)算步驟 （保留 4 位小2 根據(jù)計(jì)算機(jī)輸出結(jié)果 ，寫出一元回歸模型表達(dá)式 。假設(shè)上市公司績(jī)效值 （NER）服從正態(tài)分布 ，模型

24、滿足同方差假定條件 。（ 1）作為樣本 ，739 個(gè)上市公司績(jī)效值的 （NER）分布的均值和方差是多少 ？當(dāng)基金持股比例 （ RATE） 為 0.40 時(shí)，上Answer ：(1)t 統(tǒng)計(jì)量 =系數(shù)估計(jì)值 -系數(shù)原假設(shè) /系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤 = 0.097190/0.010555=9.2079;R 2與調(diào)整后的 R2存在關(guān)系式 p85 公式(3.48 )： R2=0.04617(3) 表中 S.E.of regression=ei2 n k ，參看 p91 ， 所以可以 得殘差平 方和=0.238465*0.238465*737=41.909由 p87 公式 ( 3.51 ) 關(guān)于 F 統(tǒng)計(jì) 量和可

25、絕 系數(shù)的關(guān) 系式 ， 得 F 統(tǒng)計(jì)量=(739-2)/(2-1)*0.04617/(1-0.04617)=35.678殘差=實(shí)際值 -擬合值 =-0.065452NER 0.0972 0.0035RATE(9.2079) (5.9728)2 R2 0.0462 F=35.678 DW=2.02說明：括號(hào)中是 t 統(tǒng)計(jì)量1 ) 緊 緊 圍 繞 輸 出 結(jié) 果 ， 表 中 ， 所 以 均 值 為 0.1322 ；，是被解釋變量的標(biāo)準(zhǔn)差 ， 所以方差為 (0.244)2 ；(2)這是一個(gè)點(diǎn)預(yù)測(cè)問題，將解釋變量值代入回歸方程，得條件均值=0.0972+0.0035*0.4=0.0986 ；，即這個(gè)可

26、10，條件方差的計(jì)算復(fù)雜些 ， 由理論知識(shí)知道被解釋變量的方差和擾動(dòng)項(xiàng)的方差相等var(y)=var(u), 所以 p53 公式 (2.78)就是被解釋變量的條件方差 。具體計(jì)算根據(jù)公式 (2.78) ，需要知道 x 的均值 ，以從 p33 公式(2.29 )推出， X (Y 1)/ 2 (0.1322 0.0972)/0.0035Xf=0.4 ，還需要知道， 而系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差為表中給出 0.0006 ， 分 子 是 等 于 0.2385=(0.2385/0.0006)2=158006.25,這樣所以可以得到就得到=0.238521+1/739+(0.4-10)2/158006.25=0.056

27、91、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 ( )nA使(Yt Y?t) 達(dá)到最小值t1nC. 使 (Yt Yt )2 達(dá)到最小值 t1nB.使 Yt Yt 達(dá)到最小值t1nD.使(Yt Y?t)2 達(dá)到最小值t12、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 lnY?i 2.0 0.75ln Xi ，這表明人均收入每增加 1， 人均消費(fèi)支出將增加 ( )A. 0.75B. 0.75%C. 2 D. 7.5%3、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(duì)總體回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)量與可決系數(shù) R2 之間的關(guān)系為 ( )A. F

28、R2 /(n k)2(1 R2)/(k 1)B.R2 /(1 R2)(k -1)/(n k)C.R22(1 R2 )/(n k)D.2R2 /(k 1)2(1 R2)6、二元線性回歸分析中 TSS=RSS+ESS 。則 RSS 的自由度為 ( )A.1 B.n-2 C.2 D.n-39、 已知五個(gè)解釋變量線形回歸模型估計(jì)的殘差平方和為et 800， 樣本容量為 46 ， 則隨機(jī)誤 差項(xiàng) 的方差估計(jì)量 ?2 為( )A.33.33B.40C.38.09D. 20A.33.33B.40C.38.09D. 201、經(jīng)典線性回歸模型運(yùn)用普通最小二乘法估計(jì)參數(shù)時(shí)， 下列哪些假定是正確的 （ ）2A. E

29、（u i） 0 B. Var（u i）i2 C. E（uiuj ） 0D.隨機(jī)解釋變量 X與隨機(jī)誤差 ui 不相關(guān) E. ui N（0, i2）2、對(duì)于二元樣本回歸模型 Yi ? ?1X1i ?2X2i ei ，下列各式成立的有 （ ）A.ei 0B.ei X1i0C.ei X2i 0D.eiYi 0E.X1i X2i 04、能夠檢驗(yàn)多重共線性的方法有 （ ）A.簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)矩陣法C. DW 檢驗(yàn)法B. t 檢驗(yàn)與 F檢驗(yàn)綜合判斷法D.ARCH 檢驗(yàn)法E.輔助回歸法計(jì)算題1、為了研究我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r ，建立投資 （ X 1 ，億元）與凈出口 （ X 2 ，億元）與國民生產(chǎn)總67值（Y ，億元）

30、的線性回歸方程并用 13 年的數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì) ，結(jié)果如下 ：Y?i 3871.805 2.177916X1i 4.051980X2iS.E=（2235.26）（0.12）（1.28）2R2 =0.99F=582n=13問題如下 ：從經(jīng)濟(jì)意義上考察模型估計(jì)的合理性 ；（3 分）22估計(jì)修正可決系數(shù) R ，并對(duì) R 作解釋；（ 3分）在 5% 的顯著性水平上 ，分別檢驗(yàn)參數(shù)的顯著性 ；在 5%顯著性水平上 ，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷恼w顯著 性。（ t0.025（13） 2.16, F0.05（2,10） 4.10）（4 分）2、已知某市 33 個(gè)工業(yè)行業(yè) 2000 年生產(chǎn)函數(shù)為 ：（ 共 20 分）Q=AL K

31、 eu5 說明 、 的經(jīng)濟(jì)意義 。（ 5 分 ）6 寫出將生產(chǎn)函數(shù)變換為線性函數(shù)的變換方法。（ 5 分 ）7假如變換后的線性回歸模型的常數(shù)項(xiàng)估計(jì)量為0 ，試寫出 A 的估計(jì)式 。（5 分）8 此模型可能不滿足哪些假定條件 ， 可以用哪些檢驗(yàn) （5 分）3、對(duì)于人均存款與人均收入之間的關(guān)系式， 使用美國 36 年的年度數(shù)據(jù) ， 得到如下估計(jì)模型 （ 括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差 ） ：（151.105） （0.011）（1）的經(jīng)濟(jì)解釋是什么 ? （ 5 分 ）（2）和 的符號(hào)是什么 ? 為什么 ? 實(shí)際的符號(hào)與你的直覺一致嗎 ? 如果有沖突的話 ， 你可以 給出可能的原因嗎 ? （ 7 分）（3）你對(duì)于 擬合優(yōu)度有 什么看法嗎 ? （ 5 分）（4）檢驗(yàn)是否每一個(gè)回歸系數(shù)都與 零顯著 不同 （ 在 1 水平下 ） 。 同時(shí)對(duì)零假設(shè) 和備擇 假 設(shè)，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值及其分布和自由度 ，以及拒絕零假設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行陳述 。 你的結(jié)論是什么 ? （ 8分）簡(jiǎn)答題 ： 多重共線性的后果有哪些 ？