李子奈-計量經濟學分章習題與答案匯編

學習 好資料第一章導論一、名詞解釋1、截面數(shù)據2、時間序列數(shù)據3、虛變量數(shù)據4、內生變量與外生變量二、單項選擇題1、同一統(tǒng)計指標按時間順序記錄的數(shù)據序列稱為（）A、橫截面數(shù)據 B、虛變量數(shù)據C、時間序列數(shù)據 D、平行數(shù)據2樣本數(shù)據的質量問題可以概括為完整性準確性可比性和 （ ）A、時效性 B、一致性C、廣泛性 D、系統(tǒng)性3、有人采用全國大中型煤炭企業(yè)的截面數(shù)據，估計生產函數(shù)模型，然后用該模型預測未來煤炭行業(yè)的產出量這是違反了數(shù)據的哪一條原則。 （ A、一致性 B、準確性C、可比性 D、完整性4判斷模型參數(shù)估計量的符號大小相互之間關系的合理性屬于什么檢驗？ （ ）A、經濟意義檢驗 B、統(tǒng)計檢驗C、計量經濟學檢驗 D、模型的預測檢驗5對下列模型進行經濟意義檢驗哪一個模型通常被認為沒有實際價值？ （ ）A、Ci

（消費）5000.8Ii

（收入）B、Qdi

（商品需求）100.8Ii

（收入）0.9P（價格）iC、Qsi

（商品供給）200.75P（價格）iD、Y

（產出量）0.65K0.6（資本）L0.4（勞動）i i i6MYrM0

Y1

r，分別為1 2 1

的估計值根據經濟理論有 （ ）A、應為正值，應為負值 、應為正值，應為正值1 2 1 2C、應為負值，應為負值 、應為負值，應為正值1 2 1 2更多精品文檔學習 好資料三、填空題1、在經濟變量之間的關系中， 因果關系 、 相互影響關系最重要，是計量濟分析的重點。2、從觀察單位和時點的角度看，經濟數(shù)據可分為時間序列數(shù)據、截面數(shù)據、面板數(shù)據。3、根據包含的方程的數(shù)量以及是否反映經濟變量與時間變量的關系，經濟模型可分為時間序列模型、單方程模型、聯(lián)立方程模型。四、簡答題1、計量經濟學與經濟理論、統(tǒng)計學、數(shù)學的聯(lián)系是什么？2、模型的檢驗包括哪幾個方面？具體含義是什么？五、計算分析題1、下列假想模型是否屬于揭示因果關系的計量經濟學模型？為什么？St

=112.0+0.12Rt

,St

為第t年農村居民儲蓄增加額（單位：億元，Rt

為第t年城鎮(zhèn)居民可支配收入總額（單位：億元。

t

=4432.0+0.30Rt

t

為第t-1年底農村居民儲蓄余額（單位：億元，R為tt年農村居民純收入總額（單位：億元。2、指出下列假想模型中的錯誤，并說明理由：RS8300.00.24RIt

1.12IVtt其中RS為第t年社會消費品零售總（單位億元RI 為第t年居民收入總（單tt位：億元（指城鎮(zhèn)居民可支配收入總額與農村居民純收入總額之和，IVt

為第t年全社會固定資產投資總額（單位：億元。3、下列設定的計量經濟模型是否合理？為什么？GDP0

3 i1

GDPiGDP（i=1,2,3）為隨機干擾項。i財政收=f（財政支出，為隨機干擾項。更多精品文檔學習 好資料第二章一元線性回歸模型一、名詞解釋1、總體回歸函數(shù)2、最大似然估計法（第二章一元線性回歸模型一、名詞解釋1、總體回歸函數(shù)2、最大似然估計法（ML）3、普通最小二乘估計法（OLS）4、殘差平方和5、擬合優(yōu)度檢驗二、單項選擇題1OLS法得到的樣本回歸直線為Y?Xe（）A、 e0 、 0i iiC、Y 、

eX 0i i2回歸分析中定義的 （ ）A、解釋變量和被解釋變量都是隨機變量B、解釋變量為非隨機變量，被解釋變量為隨機變量C、解釋變量和被解釋變量都為非隨機變量D、解釋變量為隨機變量，被解釋變量為非隨機變量3一元線性回歸分析中的回歸平方和ESS的自由度是 （ ）An 、n-1 C、n-k D14、對于模型Yi

X0 1

，其OLS的特性在以下哪種情況下不會受到影i 1響 （ ）A、觀測值數(shù)目n增加 、Xi

各觀測值差額增加C、Xi

各觀測值基本相等 D、E(2)2i519的樣本估計消費函數(shù)（用模型Ci

Yi

表示，i并獲得下列結果：

15i i（3.1（1.8）

，R2=0.98，

(17)2.110，則下面0.025哪個結論是對的？ （ ）A、Y在顯著性水平下不顯著 B、的估計量的標準差為C、的95%置信區(qū)間不包括0 D、以上都不對更多精品文檔學習 好資料6、在一元線性回歸模型中，樣本回歸方程可表示為： （ ）tA、Yt

0

X tt1tt

B、Yt

E(Y/Xt

)tC、Y X D、E(Y/X)Xt 0 1 t t 0 1 t7最小二乘準則是指按（ 達到最小值的原則確定樣本回歸方程 （ ）Aeii1

B、eii1C、maxeCi

D、e2i2i18設Y表示實際觀測值?表示OLS回歸估計值則下列哪項成立 （ ）A、Y 、YC、

Y D、Y9、最大或然準則是按從模型中得到既得的n組樣本觀測值的（ ）最大的準則確定樣本回歸方程。 （ A、離差平方和 B、均值C、概率 D、方差10Yi

X0 1

的最小二乘回歸結果顯示RSS=40.32,i樣本容量則回歸模型的標準差為 （ ）A1.270 B、1.324 C1.613 D、1.753i

的估計量具備有效性是指 （ ）iA、)0 B、在的所有線性無偏估計中)最小i i iC、0 D、在的所有線性無偏估計中)最小i i i i i12反映由模型中解釋變量所解釋的那部分離差大小的是 （ ）A、總離差平方和 、回歸平方和 C、殘差平方和 D、可決系數(shù)13總離差平方和TSS殘差平方和RSS與回歸平方和ESS三者的關系是 （ ）ATSS>RSS+ESS BTSS=RSS+ESSCTSS<RSS+ESS DTSS2=RSS2+ESS214、對于回歸模型Yi

X0 1

，i=1，2，…，ni檢驗H :0 1

0

1 1服從 （ ）S1A、2(n2) 、t(n1)C、2(n1) D、t(n2)15某一特定的X水平上總體Y分布的離散程度越大即2越大則 （ ）A、預測區(qū)間越寬，精度越低 、預測區(qū)間越寬，預測誤差越小更多精品文檔學習 好資料C、預測區(qū)間越窄，精度越高 D、預測區(qū)間越窄，預測誤差越大三、多項選擇題1Yi

X0 1

的基本假定包括 （ ）iAE(i

0 B、Var(i

)2C、Cov(i j

)0

(ij) Di

~N(0,1)EX為非隨機變量，且CovXi i

)02以Y表示實際觀測值?表示回歸估計值e表示殘差則回歸直線滿足 （ ）A、通過樣本均值點(X，Y)

B、

)20C、Cov(XiE、Y

,e)0i

i iD、 Yi

Y?i3、以帶表示估計值，表示隨機干擾項，如果Y與X為線性關系，則下列哪些是正確的 （ A、Yi

X0 1 i

B、Yi

X0 1 i iC、Yi

X0 1 i i

D、Yi

Xe0 1 i iE、Xi 0 1 i4A、可靠性 、一致性C、線性 D、無偏性（）E、有效性5、下列相關系數(shù)算式中，正確的是（）XYXYA、 x y

(XXB、 i ii(XX)i2i(YY)2i

Y)Cov(X,Y)

(XXY)C、xi iXi iX2nX2iY2nY2i

yX

D、nXY二、判斷題1、滿足基本假設條件下，隨機誤差項i服從正態(tài)分布，但被解釋變量Y不一定服從正態(tài)分布。（）2、總體回歸函數(shù)給出了對應于每一個自變量的因變量的值。（）3、線性回歸模型意味著變量是線性的。（）4、解釋變量是作為原因的變量，被解釋變量是作為結果的變量。（）5、隨機變量的條件均值與非條件均值是一回事。（）更多精品文檔學習 好資料6Yi

X0 1

01i n

0。 （ ）i17如果觀測值X近似相等也不會影響回歸系數(shù)的估計量。 （ ）i8、樣本可決系數(shù)高的回歸方程一定比樣本可決系數(shù)低的回歸方程更能說明解釋變量對被解釋變量的解釋能力。 （ 9、模型結構參數(shù)的普通最小二乘估計量具有線性性、無偏性、有效性，隨機干擾項方差的普通最小二乘估計量也是無偏的。 （ 10、回歸系數(shù)的顯著性檢驗是用來檢驗解釋變量對被解釋變量有無顯著解釋能力的檢驗。（ ）四、簡答題1、為什么計量經濟學模型的理論方程中必須包含隨機干擾項？2、總體回歸函數(shù)和樣本回歸函數(shù)之間有哪些區(qū)別與聯(lián)系？3、為什么用可決系數(shù)R2評價擬合優(yōu)度，而不是用殘差平方和作為評價標準？4、根據最小二乘原理，所估計的模型已經使得擬合誤差達到最小，為什么還要討論模型的擬合優(yōu)度問題？五、計算分析題1、令kids表示一名婦女生育孩子的數(shù)目，educ表示該婦女接受過教育的年數(shù)。生育率對受教育年數(shù)的簡單回歸模型為kids

educ1

包含什么樣的因素？它們可能與受教育水平相關嗎？上述簡單回歸分析能夠揭示教育對生育率在其他條件不變下的影響嗎？請解釋。2、已知回歸模型EN，式中E為某類公司一名新員工的起始薪金（元N為所受教育水平（年。隨機擾動項的分布未知，其他所有假設都滿足。從直觀及經濟角度解釋和。OLS估計量滿足線性性、無偏性及有效性嗎？簡單陳述理由。更多精品文檔學習 好資料對參數(shù)的假設檢驗還能進行嗎？簡單陳述理由。100項有無變化？若解釋變量所受教育水平的度量單位由年改為月3、假設模型為Yt

Xt

。給定n個觀察值X,Yt 1

)，(

,Y)，…，(2 2

,Y)，n n按如下步驟建立的一個估計量：在散點圖上把第1個點和第2個點連接起來并計算該直線的斜率；同理繼續(xù)，最終將第1最后對這些斜率取平均值，稱之為，即的估計值。的代數(shù)表達式。計算判定該估計值與我們以前用OLS方法所獲得的估計值相比的優(yōu)劣，并做具體解釋。4、對于人均存款與人均收入之間的關系式St如下估計模型，括號內為標準差：

Yt

36年的年度數(shù)據得t=384.105+0.067Yt t(151.105) (0.011)R2＝0.538 ?19923的經濟解釋是什么？和可以給出可能的原因嗎？對于擬合優(yōu)度你有什么看法嗎？（在水平下檢驗統(tǒng)計值、其分布和自由度以及拒絕零假設的標準進行陳述。你的結論是什么？5、現(xiàn)代投資分析的特征線涉及如下回歸方程：rt

r0 1

r表示股票t或債券的收益率；rm

表示有價證券的收益率（用市場指數(shù)表示，如標準普爾500指數(shù)；t

被稱為債券的安全系數(shù)，是用來度量市場的風險程度1更多精品文檔學習 好資料的，即市場的發(fā)展對公司的財產有何影響。依據1956~1976年間240個月的數(shù)據，F(xiàn)ogler和Ganpathy得到IBM股票的回歸方程（括號內為標準差立的市場有價證券指數(shù)。要求：

r0.72641.0598rt mt(0.3001) (0.0728)

R20.4710解釋回歸參數(shù)的意義；R2？安全系數(shù)1t驗進行檢驗（5%。6、假定有如下的回歸結果：Yi

2.69110.4795

，其中，Y表示美國的咖啡的消費量i（杯數(shù)人天X表示咖啡的零售價格（杯要求：這是一個時間序列回歸還是橫截面回歸？如何解釋截距的意義，它有經濟含義嗎？如何解釋斜率？能否求出真實的總體回歸函數(shù)？根據需求的價格彈性定義：彈性=斜率×（X/咖啡需求的價格彈性嗎？如果不能，計算此彈性還需要其他什么信息？7、若經濟變量yxyi

A(xi

5)2ei，其中i

為隨機誤差，問能否用一元線性回歸模型進行分析？為什么？8、上海市居民1981~1998 年期間的收入和消費數(shù)據如表所示，回歸模型為yi

x

，其中，被解釋變量yi

為人均消費，解釋變量xi

為人均可支配收入。試用普通最小二乘法估計模型中的參數(shù)0 1

，并求隨機誤差項方差的估計值。年份可支配收入消費年份可支配收入年份可支配收入消費年份可支配收入消費更多精品文檔學習 好資料198163058019902180193019826505701991248021601983680610199230002500198483072019934270353019851070990199458604660198612901170199571705860198714301280199681506760198817201640199784306820198919701810199887706860一、名詞解釋1、多元線性回歸模型2、調整的決定系數(shù)R3、偏回歸系數(shù)4、正規(guī)方程組5、方程顯著性檢驗二、單項選擇題

第三章 多元線性回歸模型1、在模型Yt

X0 1

X

X

的回歸分析結果中，有F462.58，tF的值0.000000則表明 （ ）A、解釋變量X2t

對Y的影響不顯著tB、解釋變量X 對Yt

的影響顯著C、模型所描述的變量之間的線性關系總體上顯著D、解釋變量X2t

和X 對Y

的影響顯著2、設k為回歸模型中的實解釋變量的個數(shù)，n為樣本容量。則對回歸模型進行總體顯著性檢驗(F檢驗)時構造的F統(tǒng)計量為 （ AF

FESSkESS(k1)RSS(nk1) RSS(nkESSkESS(k1)更多精品文檔學習 好資料CFESS

DF1RSSRSS TSS3、已知二元線性回歸模型估計的殘差平方和為 i

800，估計用樣本容量為n23，則隨機誤差項t

的方差的OLS估計值為 （ ）A33.33 、40 C、38.09 D36.364、在多元回歸中，調整后的決定系數(shù)R2與決定系數(shù)R2的關系為（）A、R2R2 B、R2R2C、R2R2 、R2與R2的關系不能確定5、下面說法正確的有（）A、時間序列數(shù)據和橫截面數(shù)據沒有差異BCDR2不可以用于衡量擬合優(yōu)度6R2與FR2

1時有 （ ）A、F=0 B、F=－1 C、F→+∞ D、7線性回歸模型的參數(shù)估計量是隨機向量Y的函數(shù)即(X)1X是（ ）A、隨機向量 B、非隨機向量C、確定性向量 D、常量8下面哪一表述是正確的 （ ）A、線性回歸模型Yi

X0 1

的零均值假設是指1 0i n ii1B、對模型Yi

X0 1

X2

進行方程顯著性檢驗（即F檢驗，檢驗的零假i設是H :0 0

01 2C、相關系數(shù)較大意味著兩個變量存在較強的因果關系D、當隨機誤差項的方差估計量等于零時，說明被解釋變量與解釋變量之間為函數(shù)關系9、對于Yi

X X …X e，如果原模型滿足線性模型的基本假設則0 1 1i 2 2i k ki i在零假設j

0下統(tǒng)計量其中)是j j j

的標準誤差服從 （ ）jA、t(nk) 、t(nk1) C、F(k1,nk) D、F(k,nk1)10下列說法中正確的是 （ ）A、如果模型的R2很高，我們可以認為此模型的質量較好B、如果模型的R2很低，我們可以認為此模型的質量較差C、如果某一參數(shù)不能通過顯著性檢驗，我們應該剔除該解釋變量D、如果某一參數(shù)不能通過顯著性檢驗，我們不應該隨便剔除該解釋變量三、多項選擇題更多精品文檔學習 好資料1殘差平方和是指 （ ）AB、解釋變量變動所引起的被解釋變量的變差CD、被解釋變量的總離差平方和回歸平方之差E、被解釋變量的實際值與擬合值的離差平方和2回歸平方和是指 （ ）A、被解釋變量的觀測值Yi與其均值Y的離差平方和B、被解釋變量的回歸值與其均值Y的離差平方和BiC、被解釋變量的總體平方和 Y2與殘差平方和 e2之差i iDE、隨機因素影響所引起的被解釋變量的離差大小3、對模型滿足所有假定條件的模型Yi

X0 1

X2

i檢驗結果總體線性關系顯著則很可能出現(xiàn) （ ）A1

0 B1

0, 02C1E

0,20,

0 D10

0, 021 24、設k為回歸模型中的參數(shù)個數(shù)（包含截距項）則總體線性回歸模型進行顯著性檢驗時所用的F統(tǒng)計量可以表示為 （ ）?

Y)2/(nk1)

(Y?Y)2/kA、

ie2/ki

i ie2/(nk1)iC、 DR2/k (1R2)/(nkC、 D(1R2)/(nk1) R2/kR2/(nk1)E、(1R2)/k5在多元回歸分析中調整的可決系數(shù)R2與可決系數(shù)R2之間 （ ）AR2

R2

R2

R2C、R2只可能大于零 D、R2可能為負E、R2不可能為負值四、判斷題1、滿足基本假設條件下，樣本容量略大于解釋變量個數(shù)時，可以得到各參數(shù)的唯一確定的估計值但參數(shù)估計結果的可靠性得不到保證 （ 2在多元線性回歸中t檢驗和F檢驗缺一不可。 （ 更多精品文檔學習 好資料3回歸方程總體線性顯著性檢驗的原假設是模型中所有的回歸參數(shù)同時為零 （ ）4多元線性回歸中可決系數(shù)R2是評價模型擬合優(yōu)度好壞的最佳標準。 （ ）5、多元線性回歸模型中的偏回歸系數(shù)，表示在其他解釋變量保持不變的情況下，對應解釋變量每變化一個單位時被解釋變量的變動。 （ 五、簡答題1、多元線性回歸模型與一元線性回歸模型有哪些區(qū)別？2、為什么說最小二乘估計量是最優(yōu)線性無偏估計量？對于多元線性回歸最小二乘估計的正規(guī)方程組，能解出唯一的參數(shù)估計量的條件是什么？六、計算分析題1、某地區(qū)通過一個樣本容量為722的調查數(shù)據得到勞動力受教育年數(shù)的一個回歸方程為edui

10.360.094sibsi

0.131medui

0.210fedui

R2=0.214式中，edu為勞動力受教育年數(shù)，sibs為勞動力家庭中兄弟姐妹的個數(shù)，medu與fedu分別為母親與父親受到教育的年數(shù)。問sibs是否具有預期的影響？為什么？若medu與fedu教育水平減少一年，需要sibs增加多少？請對medu的系數(shù)給予適當?shù)慕忉?。如果兩個勞動力都沒有兄弟姐妹，但其中一個的父母受教育的年數(shù)均為1216年，則兩人受教育的年數(shù)預期相差多少年？2、考慮以下方程（括號內為標準差：W8.5620.364P0.004P t t tt（0.080）(0.072) (0.658) n19 R20.873其中：WtPt

——t年的每位雇員的工資——t年的物價水平Ut年的失業(yè)率t1）進行變量顯著性檢驗；（2）對本模型的正確性進行討論，Pt1

是否應從方程中刪除？為什么？更多精品文檔學習 好資料3、以企業(yè)研發(fā)支出R&）占銷售額的比重（）為被解釋變量Y額）與利潤占銷售額的比重）321 2果如下：Y0.4720.32lnXi

0.05X2i(1.37) (0.22) (0.046)R20.099其中，括號中的數(shù)據為參數(shù)估計值的標準差。ln(X)的參數(shù)。如果X10%Y會變化多少個百分點？這在經濟上1 1是一個很大的影響嗎？R&D和10%上進行這個檢驗。利潤占銷售額的比重X對R&D強度Y是否在統(tǒng)計上有顯著的影響？24、假設你以校園內食堂每天賣出的盒飯數(shù)量作為被解釋變量，以盒飯價格、氣溫、附近餐廳的盒飯價格、學校當日的學生數(shù)量（單位：千人）設你看到如下的回歸結果（括號內為標準差，但你不知道各解釋變量分別代表什么。Y28.4X 12.7X 5.9X R20.63 n35i 2i 3i 4i（2.6） (6.3) (0.61) (5.9)試判定各解釋變量分別代表什么，說明理由。5、下表給出一二元模型的回歸結果。方差來源平方和（SS）自由度（d.f.）來自回歸(ESS)65965—來自殘差(RSS)_——總離差(TSS)6604214（）RSSESS和RSS的自由度各是多少？R2R2？檢驗假設：解釋變量總體上對Y更多精品文檔學習 好資料根據以上信息，你能確定解釋變量各自對Y的貢獻嗎？6、在經典線性回歸模型的基本假定下，對含有三個自變量的多元線性回歸模型：Yi

X

X

X 3i i你想檢驗的虛擬假設是H0 1

22

1。用的方差及其協(xié)方差求出Var。1 2 1 2寫出檢驗H：2 1的t統(tǒng)計量。0如果定義212

1

2

2

0

3

的回歸方程，以便能直接得到估計值?及其樣本標準差。7方程A：125.015.0X 1.0X 1.5X R20.75i 2i 3i方程B：123.014.0X 5.5X 3.7X R20.73i 2i 4i其中：Yi——第i天慢跑者的人數(shù)X i天降雨的英寸數(shù)1iX i天日照的小時數(shù)2iX i天的最高溫度（按華氏溫度）3iX i天的后一天需交學期論文的班級數(shù)4i請回答下列問題：這兩個方程你認為哪個更合理些，為什么？為什么用相同的數(shù)據去估計相同變量的系數(shù)得到不同的符號？8、考慮以下預測的回歸方程：120R20.50t t tYt

為第t年的玉米產量（畝；F為第t年的施肥強度（畝；RSt

為第t年的降雨量（毫米。要求回答下列問題：更多精品文檔學習 好資料FRS對Y的影響方面，說出本方程中系數(shù)0.10和5.33的含義；常數(shù)項120是否意味著玉米的負產量可能存在？假定 的真實值為0.40，則 的估計量是否有偏？為什么？F F假定該方程并不滿足所有的古典模型假設，即參數(shù)估計并不是最佳線性無偏估計，則是否意味著 的真實值絕對不等于5.33？為什么？RS9、已知描述某經濟問題的線性回歸模型為Yi

X0 1

X 2 2i

，并已根據樣本容量為32的觀察數(shù)據計算得2.5 1.3 2.2

4(X)

1.3 4.4 0.8，X2，5.8，TSS26 2.2 .8 50

2查表得F0.05

(2,29)3.33，

0.005

(29)2.756。求模型中三個參數(shù)的最小二乘估計值進行模型的置信度為95%的方程顯著性檢驗2的置信度為99%的置信區(qū)間。104（內為p值（如果某項為空，則意味著模型中沒有此變量。數(shù)據為美國40據。模型如下：

housing0

density1

value

income3

popchangunemplocaltax

statetax式中：housin——實際頒發(fā)的56量；

—每平方英里的人口密度，valu——自由房屋的均值（單位：百美元；incom——平均家庭的收入（元popchan1980~1992unemlocalta——人均交納的地方稅；statetax——人均繳納的州稅。變量模型A模型B模型C模型DC813(0.74)-392(0.81)-1279(0.34)-973(0.44)Density0.075(0.43)0.062(0.32)0.042(0.47)Value-0.855(0.13)-0.873(0.11)-0.994(0.06)-0.778(0.07)Income110.41(0.14)133.03(0.04)125.71(0.05)116.60(0.06)Popchang26.77(0.11)29.19(0.06)29.41(0.001)24.86(0.08)更多精品文檔學習 好資料Unemp-76.55(0.48)Localtax-0.061(0.95)Statetax-1.006(0.40)-1.004(0.37)RSS4.763e+74.843e+74.962e+75.038e+7R2 0.3490.3380.3220.31221.488e+61.424e+61.418e+61.399e+6AIC1.776e+61.634e+61.593e+61.538e+6檢驗模型A中的每一個回歸系數(shù)在10%水平下是否為零（值。根據檢驗結果，你認為應該把變量保留在模型中還是去掉？在模型A中，在水平下檢驗聯(lián)合假設H=0(i=1,5,6,7)。說明被擇假設，計0 i算檢驗統(tǒng)計值，說明其在零假設條件下的分布，拒絕或接受零假設的標準。說明你的結論。哪個模型是“最優(yōu)的”？解釋你的選擇標準。說明你對最優(yōu)模型中參數(shù)符號的預期并解釋原因，確認其是否為正確符號。第四章隨機解釋變量問題一、名詞解釋1、隨機解釋變量2、工具變量二、單項選擇題1、如果模型包含隨機解釋變量，且與隨機干擾項異期相關，則普通最小二乘估計量是 （ ）A、無偏估計量 、有效估計量C、一致估計量 D、最佳線性無偏估計量2、假設回歸模型Yi

X0 1

Xi

為隨機變量，Xi

與相關，則的普通最i小二乘估計量 （ ）A、無偏且一致 、無偏但不一致C、有偏但一致 D、有偏且不一更多精品文檔學習 好資料3隨機解釋變量問題分為三種情況下列哪一種不是 （ ）A、隨機解釋變量與隨機干擾項不相關BC、隨機解釋變量與隨機干擾項同期相關D、隨機解釋變量與隨機干擾項高度相關4當解釋變量中包含隨機被解釋變量時下面哪一種情況不可能出現(xiàn) （ ）A、參數(shù)估計量無偏 、參數(shù)估計量漸進無偏C、參數(shù)估計量有偏 、隨機誤差項的自相關問題仍可用D-W檢驗5在工具變量的選取中下面哪一個條件不是必須的 （ ）A、與所替代的隨機解釋變量高度相關B、與隨機干擾項不相關C、與模型中的其他解釋變量不相關D、與被解釋變量存在因果關系三、判斷題1含有隨機解釋變量的線性回歸模型其普通最小二乘法估計量都是有偏的 （ ）2工具變量替代隨機變量后實際上是工具變量變?yōu)榱私忉屪兞?（ ）3、當隨機解釋變量與隨機干擾項同期相關時，如果仍用最小二乘法估計，則估計量有偏且非一致。 （ 四、簡答題什么是估計的一致性？試通過一元模型證明對于工具變量法的斜率的估計量致估計。五、計算分析題1、一個研究對某地區(qū)大學生就業(yè)的影響的簡單模型可描述如下

是的一1 1EMPt

0

MIN

GDP

GDPt t11式中，EMP學生人數(shù)，GDP為該國國內生產總值。11如果該地區(qū)政府以多多少少不易觀測的卻對新畢業(yè)大學生就業(yè)有影響的因素作為基礎來選擇最低限度工資，則OLS估計將會存在什么問題？令MIN為該國的最低限度工資，它與隨機擾動項相關嗎？1按照法律，各地區(qū)最低限度工資不得低于國家最低工資，那么MIN能成為MIN1的工具變量嗎？更多精品文檔學習 好資料第五章多重共線性一、名詞解釋1、多重共線性2、不完全多重共線性二、單項選擇題1、在線性回歸模型中，若解釋變量X和X 的觀測值成比例，既有X kX ，其中k為1 2 2i非零常數(shù)則表明模型中存在 （ ）A、異方差 B、多重共線性C、序列相關 D、隨機解釋變量2YXi 0 1

X ，與r =0相比，當r =0.15時，估計量的方差2 2i i 12 12 1)將是原來的 （ ）1A1倍 B、1.023倍 C1.96倍 D、2倍3VIF=1（A、異方差問題問題是嚴重的B、序列相關問題（）C、多重共線性問題4、一般多重共線性下參數(shù)估計量A、不存在D、解釋變量與隨機項的相關性B、有無窮多解（）C、唯一5A、唯一D、非有效B、有無窮多解（）C、不存在6A、差分法D、有效B、加權最小二乘法（）C、工具變量法D、廣義最小二乘法三、多項選擇題1多重共線性產生的主要原因有 （ ）A、經濟變量之間往往存在同方向的變化趨勢B、經濟變量之間往往存在密切的關聯(lián)度C、在模型中采用滯后變量也容易產生多重共線性更多精品文檔學習 好資料DE、以上都不正確2檢驗多重共線性嚴重性的方法有 （ ）A、等級相關系數(shù)法 B、方差膨脹因子C、工具變量法 D、判定系數(shù)檢驗E、逐步回歸法3當模型中解釋變量間存在高度的多重共線性時 （ ）A、各個解釋變量對被解釋變量的影響將難于精確鑒別B、部分解釋變量與隨機干擾項之間將高度相關C、估計量的精確度大幅下降D、估計量對于樣本容量的變動將十分敏感E、模型的隨機誤差項也將序列相關4多重共線性解決方法主要有 （ ）A、保留重要的解釋變量，去掉次要的或可替代的解釋變量B、利用先驗信息改變參數(shù)的約束形式C、變換模型的形式D、綜合使用時間數(shù)據與截面數(shù)據E、逐步回歸法以及增加樣本容量四、判斷題1、當用于檢驗方程線性顯著性的F統(tǒng)計量與檢驗單個系數(shù)顯著性的t統(tǒng)計量結果矛盾時，可以認為出現(xiàn)了嚴重的多重共線性 （ 2當存在嚴重的多重共線性時普通最小二乘法往往會低估參數(shù)估計量的方差 （ ）3、變量的兩兩高度相關并不表示高度多重共線性，變量不存在兩兩高度相關表示不存在高度多重共線性 （ 4、由于多重共線性不會影響到隨機干擾項的方差，因此如果分析的目的僅僅是預測，則多重共線性是無害的 （ 五、計算分析題1、某地區(qū)供水部門利用最近15年的用水年度數(shù)據得出如下估計模型：water326.90.305house0.363pop0.005pcy17.87price1.123rain（-1.7）(0.9) (1.4) (-0.6) (-1.2) (-0.8)R20.93 F=38.9（百萬立方米（千戶（千人）,pcy——人均收入（元）,price——價格（/100立方米）,rain——降雨量（毫米更多精品文檔學習 好資料根據經濟理論和直覺,請估計回歸系數(shù)的符號的正負(不包括常量)號與你的直覺相符嗎？檢驗與方程的T檢驗與F檢驗結果有相矛盾的現(xiàn)象嗎？你認為估計值是有偏的、無效的、或不一致的嗎？詳細闡述理由。第六章異方差性一、名詞解釋1、異方差性2、廣義最小二乘法第六章異方差性一、名詞解釋1、異方差性2、廣義最小二乘法二、單項選擇題1Gleiser檢驗法主要用于檢驗（）A、異方差性 B、自相關性C、隨機解釋變量 D、多重共線性2Goldfeld-Quandt檢驗法可用于檢驗（）A、異方差性 、多重共線性C、序列相關 D、設定誤差3、若回歸模型中的隨機誤差項存在異方差性，則估計模型參數(shù)應采用（）A、普通最小二乘法 、加權最小二乘法C、廣義差分法 D、工具變量法4、如果回歸模型中的隨機誤差項存在異方差，則模型參數(shù)的普通最小二乘估計量（）A、無偏且有效 、無偏但非有效C、有偏但有效 D、有偏且非有效5YXVar()2X的最有效估計量為（）

i i XYA、?

BB、

XY X YX2 nX2(X)2CYX

D、1 Xn Y6、對于模型Yi

X0

，如果在異方差檢驗中發(fā)現(xiàn)Var(i

)2X，i則用加權最小二乘法估計模型參數(shù)時權數(shù)應為 （ 更多精品文檔學習 好資料XiXiA、i B、 C

1 1XiXii D、三、多項選擇題1下列哪些方法可克服異方差性 （ ）A、差分法 B、加權最小二乘法C、工具變量法 D、廣義最小二乘法2異方差性的后果包括 （）A、參數(shù)估計量不再滿足無偏性B、變量的顯著性檢驗失去意義C、模型的預測失效D、普通最小二乘法參數(shù)估計量方差較大3下列計量經濟分析中很可能存在異方差問題的有 （ ）AB、用橫截面數(shù)據建立產出對勞動和資本的回歸模型C、以凱恩斯的有效需求理論為基礎構造宏觀計量經濟模型D、以國民經濟核算帳戶為基礎構造宏觀計量經濟模型4異方差的檢驗方法有 （ ）A、圖示檢驗法BGlejserC、white檢驗DD.W.檢驗E、Goldfeld-Quandt檢驗四、判斷題1、存在異方差情況下，普通最小二乘估計量依然是無偏和有效的。（）2、如果存在異方差，通常使用的t檢驗和F檢驗無效。（）3OLS（）4、廣義最小二乘法可消除異方差。（）5、存在異方差時，普通最小二乘法通常會高估參數(shù)估計量的方差（）6Goldfeld-Quandt檢驗異方差時，排序后去掉中間c個變量值越大，檢驗就越高，但過高的會降低檢驗的自由度因而c應該適量近似為樣本容量的1/。 （ 五、簡答題1、簡述異方差對OLS估計量的性質、置信區(qū)間、顯著性t檢驗和F檢驗有何影響。更多精品文檔學習 好資料2、下列哪種情況是異方差性造成的結果？OLS估計量是有偏的tt分布。OLS估計量不再具有最佳線性無偏性。3、已知線性回歸模型：

yi

x

x 2i i存在異方差性，隨機誤差項的方差為2的影響？

2x1i

3，問參數(shù)估計時，如何克服該異方差性六、計算分析題1、已知模型 Yi

X0 1

X u2 2i i式中，Y為某公司在第i個地區(qū)的銷售額；X 為該地區(qū)的總收入；X 為該公司在該i 2i地區(qū)投入的廣告費用i=0,1,,50。由于不同地區(qū)人口規(guī)模P可能影響著該公司在該地區(qū)的銷售，因此有理由懷疑隨機i誤差項ui是異方差的。假設

依賴于P，請逐步描述你如何對此進行檢驗。需說i i明：a、假設和備擇假設；b、要進行的回歸；c、要計算的檢驗統(tǒng)計值及它的分布（包括自由度；、接受或拒絕零假設的標準。假設i

P。逐步描述如何求得BLUE并給出理論依據。i2、已知模型Yt

X0 1

X2

，Var(t

)

2Z2，其中Y，X1，X2和Zt(w(w)2

，加權最小二乘法就是使RSS

t(wYt t t

wwX0 t 1 t

wX2 t

)2最小。求RSS對和0 1

的偏微分并寫出正規(guī)方程。用Z去除遠模型，寫出所得新模型的正規(guī)方程。1把wt Zt

帶入（1）中的正規(guī)方程，并證明它們和在（2）中推導的結果一樣。更多精品文檔學習 好資料第七章序列相關性一、名詞解釋1、序列相關性2、差分法3、DW檢驗二、單項選擇題1DW檢驗主要用于檢驗 （ ）A、異方差性 B、自相關性C、隨機解釋變量 D、多重共線性2在下列引起序列自相關的原因中正確的有幾個？ （ ）經濟變量具有慣性作用經濟行為的滯后性設定偏誤解釋變量之間的共線性A1個 、4個C、2個 D、3個3若回歸模型的隨機誤差項存在一階自回歸形式的序列相關則估計參數(shù)應采用 （ ）A、普通最小二乘法 、加權最小二乘法C、廣義差分法 D、工具變量法4用于檢驗序列相關的DW統(tǒng)計量的取值范圍是 （ ）A0≤DW≤1 B、－1≤DW≤1C、－2≤DW≤2 D、0≤DW≤45已知DW統(tǒng)計量的值接近于則樣本回歸模型殘差的一階自相關系數(shù)A、-1 B0C、1 D、0.5

近似等（ ）6已知樣本回歸模型殘差的一階自相關系數(shù)接近-則DW統(tǒng)計量近似等于 （ ）A0 B、1C、2 D、4L7、在給定的顯著性水平之下，若 DW統(tǒng)計量的下、上臨界值分別為 d 和dLU

,則當d DWd 時可認為隨機誤差項 （ ）L U更多精品文檔學習 好資料A、存在一階正自相關 、存在一階負相關C、不存在序列相關 D、存在序列相關與否不能斷定8．某企業(yè)的生產決策是由模型St

0 1

描述（其中St

為產量，P為價格t1期生產過剩，決策者會削減t期的產量；如果該企t業(yè)在t-1期產出供不應求決策者會增加t期的產量由此判斷上述模型存在 （ ）A、異方差問題 、序列相關問題C、多重共線性問題 D、隨機解釋變量問題9、用矩陣形式表示的廣義最小二乘參數(shù)估計量為

X1X)1X1Y，此估計量為（ ）A、有偏、有效的估計量 、有偏、無效的估計量C、無偏、無效的估計量 無偏、有效的估計量10、對于模型YXN，若存在序列相關，同時存在異方差，即有E(N)0，Cov(N)E(NN)2w w w11 12 w w wn2 nn是一個 （ ）A、退化矩陣 、單位矩陣C、對角矩陣 正定矩陣三、多項選擇題1下列可能導致模型產生序列相關的因素有 （ ）A、模型形式被誤設B、經濟序列本身的慣性C、模型中漏掉了重要的帶有自相關的解釋變量D、數(shù)據的編造E、數(shù)據的規(guī)模差異2關于檢驗下列說法正確的 （ ）AB[0，4]C、當D.W.=2時，對應的相關系數(shù)為0，表明不存在序列相關D、當D.W.統(tǒng)計量的值落在區(qū)間[dL,dU]或者[4-dU,4-dL]上時，無法確定隨機誤差項是否存在自相關。E、當D.W.接近于4時，相關系數(shù)接近1，表明可能存在完全正的一階自相關。更多精品文檔學習 好資料序列相關性的后果包括 （ ）A、參數(shù)估計量不再滿足無偏性B、變量的顯著性檢驗失去意義C、模型的預測失效D、普通最小二乘法參數(shù)估計量方差較大下列哪些方法可克服序列相關性 （ ）A、差分法 、加權最小二乘C、工具變量法 D、廣義最小二乘四、判斷題1當存在序列相關時OLS估計量是有偏的并且也是無效的。 （ ）2、兩個模型，一個是一階差分形式，一個是水平形式，這兩個模型R2是不可以直接比較的。 （ 3當模型存在自相關時可用D-W法進行檢驗不需要任何前提條件 （ ）4值在0和4之間數(shù)值越小說明正相關程度越大數(shù)值越大說明負相關程度越（ ）5用滯后的被解釋變量作解釋變量模型隨機干擾項必然存在序列相關這時D-W檢驗就不適用了。 （ 五、簡答題1、在存在一階自相關的情形下，估計自相關參數(shù)有哪些不同的方法？說明基本思路。2、簡述序列相關帶來的后果。六、計算分析題1、對于模型：Yt

X2

u，問：t如果用變量的一階差分估計該模型，則意味著采用了何種自相關形式？在用一階差分估計時，如果包含一個截距項，其含義是什么？2、對模型YXt 0 1

X

Y ，假設tt

與 相關。為了消除該相關性，tt更多精品文檔學習 好資料采用工具變量法：先求Yt

關于X 與X

回歸，得到，再做如下回歸：tYXt 0 1

X

tt試問：這一方法能否消除原模型中Y 與tt

的相關性？為什么？3、以某地區(qū)22年的年度數(shù)據估計了如下工業(yè)就業(yè)回歸方程Y3.890.51lnX 0.25lnX 0.62lnX1 2 3（-0.56）(2.3) (-1.7) (5.8)R20.996 DW式中，Y為總就業(yè)量；X為總收入；X為平均月工資率；X為地方政府的總支出。1 2 3試證明：一階自相關的DW檢驗是無定論的（0.05。逐步描述如何使用LM統(tǒng)計量進行一階自相關檢驗一、名詞解釋1、虛擬變量2、虛擬變量陷阱

第八章虛擬變量模型二、單項選擇題1、某商品需求函數(shù)為Yi

X0 1

，其中YX為價格。為了i（農村、城市）（春、夏、秋、冬）兩個因素的影響，擬引入虛擬變量則應引入虛擬變量的個數(shù)為 （ ）A2 B、4 C、5 D、62、根據樣本資料建立某消費函數(shù)如下：?t

100.5055.35D0.45X，其中C為消費，t1城鎮(zhèn)家庭X為收入，虛擬變量D0農村家庭，所有參數(shù)均檢驗顯著，則城鎮(zhèn)家庭的消費函數(shù)為 （ ）更多精品文檔學習 好資料A、155.850.45X 、100.500.45Xt t t tC、100.5055.35X D、100.9555.35Xt t t t3、假設某需求函數(shù)為Yi

X0 1

，為了考慮“季節(jié)”因素（春、夏、秋、冬四個不i同的狀態(tài)引入4個虛擬變量形成截距變動模型則模型的 （ ）A、參數(shù)估計量將達到最大精度 、參數(shù)估計量是有偏估計C、參數(shù)估計量是非一致估計量 D、參數(shù)將無法估計4、對于模型Yi

X1

，為了考慮“地區(qū)”因素（北方、南方，引入2個虛擬變i量形成截距變動模型則會產生 （ ）A、序列的完全相關 B、序列的不完全相關C、完全多重共線性 D、不完全多重共線性5、設消費函數(shù)為Yi

0

DX0

DX

1城鎮(zhèn)家庭i，其中虛擬變量D0農村家庭，i當統(tǒng)計檢驗表明下列哪項成立時表示城鎮(zhèn)家庭與農村家庭有一樣的消費行為（ ）A、1C、1

0,10,1

0 B、10 D、1

0,010,016、設消費函數(shù)Yi

0

DXi

1北方i，其中虛擬變量D0南方，如果統(tǒng)計檢驗表i明 1成立則北方的消費函數(shù)與南方的消費函數(shù)是 （ ）1A、相互平行的 B、相互垂直的C、相互交叉的 D、相互重疊的7假定月收入水平在1000元以內時居民邊際消費傾向維持在某一水平當月收入水平達到或超過1000元時，邊際消費傾向將明顯下降，則描述消費依收入變動的線性關系宜采用 （A、Ct

I0 1

DI2

,D0 I<1000元t I1000元B、Ct

0

DI2t

, D0 I<1000元t I1000

0 I<1000元C、Ct

(I0 1

I*)Dt

, I

, DI1000元0 I<1000元D、Ct

I0 1

(I2

I*)Dt

, I

, DI1000元8虛擬變量 （ ）更多精品文檔學習 好資料AB、主能代表質的因素C、只能代表數(shù)量因素D、只能代表季節(jié)影響因素9、如果一個模型中不包含截距項，對一個具有m個特征的質的因素要引入虛擬變量的數(shù)目為 （ A、m Bm-1C、m-2 Dm+110由于引入虛擬變量回歸模型的截距項和斜率都發(fā)生變換則這種模型稱為 （ ）A、平行模型 、重合模型C、匯合模型 相異模型三、多項選擇題1關于虛擬變量下列表述正確的有 （ ）A、是質的因素的數(shù)量變化 、一般情況下取值為1和0C、代表質的因素 D、在有些情況下可以代表數(shù)量因E、代表數(shù)量因素2在線性模型中引入虛擬變量可以反映 （ ）A、截距項變動 B、斜率變C、截距項和斜率同時變動D、分段回E、以上都可以3關于虛擬變量設置原則下列表述正確的有 （）A、當定性因素有m個類別時，引入m-1個虛擬變量B、當定性因素有m個類別時，引入m個虛擬變量，會產生多重共線性問題C、虛擬變量的值只能去0和1D、在虛擬變量的設置中，基礎類別一般取值為E、以上說法都正確四、判斷題，并說明理由1、在回歸模型Yi

X0 1

D2

中，如果虛擬變量Di

的取值為0或2，00理由：更多精品文檔

、、1

的估計值將減半。 （ ）學習 好資料2、在引入虛擬變量后估計量的性質受到了影響。 （ 理由：五、計算分析題1、一個由容量為209的樣本估計的解釋CEO薪水的方程為LnY4.590.257LnX1

0.011X2

0.158D1

0.181D2

0.283D3（15.（8.0） （2.7） （1.77）2.13）（-2.89）其中Y表示年薪水平（單位：萬元，X表示年銷售收入（單位：萬元，X 表示公1 2司股票收益（單位：萬元，D，D，D1 2 3

均為虛擬變量，分別表示金融業(yè)、消費品行業(yè)、公用事業(yè)。假定對比行業(yè)為交通運輸業(yè)。解釋三個虛擬變量參數(shù)的經濟含義保持X和X 不變計算公用事業(yè)和交通運輸業(yè)之間估計薪水的近似百分比差異。1 2這個差異在1%的顯著性水平上是統(tǒng)計顯著的嗎？直接檢驗這個差異是否統(tǒng)計顯著的方程。2、為了研究體重與身高的關系，某學校隨機抽樣調查了51名學生（男生36名，女生15名，并得到如下兩種回歸模型：（a）W232.065515.5662h（-5.21） （8.62）（b）W122.962123.8238D3.7402h（-2.59） （4.01） （5.16）W表示體重（單位：磅，h表示身高（單位：英寸，虛擬變量D=1，表示男， D=0，表示女?；卮鹣旅娴膯栴}：你將選擇哪個模型？為什么？如果模型b確實更好而你選擇了a更多精品文檔學習 好資料（3）D的系數(shù)說明了什么？3、假設利率r0.08時，投資IX；而利率r0.08時，投資I同時取決于利潤X和一個固定的級差利潤R對利率的影響進行檢驗。4、根據美國1961年第一季度至1977年第二季度的季度數(shù)據，我們得到了如下的咖啡需求函數(shù)的回歸方程：lnQ1.27890.1647lnP0.5115lnI0.1483lnPt t t t (2.14) (0.55) (3.36) (3.74)0.1570D 0.0097D2t 3t(0.37)R20.80其中：Q——人均咖啡消費量（單位：磅）P——咖啡的價格I——人均收入P——茶的價格T——時間趨勢變量（1961年第一季度為1，……1977年第二季度為66）==D；D第一季度 ==D；D001 其它 2 00

第二季度 1=；D=0其它 3 0

第三季度其它要求回答下列問題：PIP的系數(shù)的經濟含義是什么？咖啡的價格需求是否很有彈性？咖啡和茶是互補品還是替代品？如何解釋時間變量T的系數(shù)？如何解釋模型中虛擬變量的作用？哪些虛擬變量在統(tǒng)計上是顯著的？咖啡的需求是否存在季節(jié)效應？更多精品文檔學習 好資料一、名詞解釋1、分布滯后模型2、自回歸模型

第九章滯后變量模型二、單項選擇題1、下列屬于有限分布滯后模型的是 ( )A、Y

X

Y t 0

1t1

2t2 tB、Y

X

Y

Y t 0

1t1

2t2

ktk tC、Yt

X0 t

1

t

2

t2 tD、Yt

X0 t

1

t

2

t2

X k tk t2、消費函數(shù)模型C

4000.5I0.3I ，其中I為收入，則當期收入

對未來t t tt2 t消費Ct2

的影響是：I

t2

增加 ( )A0.5單位 B0.3單位C、0.1單位 D0.9單位3、在分布滯后模型Yt

X0 t

1

t

2

t

k

tk

中動態(tài)乘數(shù)（ ）tA、 、 (i=1,2,…,k)0 iC、ki1

D、k i ii04、在分布滯后模型的估計中，使用時間序列資料可能存在的序列相關問題就表現(xiàn)為( A、異方差問題 B、自相關問題C、多重共線性問題 D、隨機解釋變量問題5、自適應預期模型基于如下的理論假設：影響被解釋變量Yt

的因素不是Xt

，而是關于Xt的預期X*，且預期X*形成的過程是X*X* (XX* )，其中01，t t t tt t被稱為 （ ）A、衰減率 B、預期系數(shù)C、調整因子 D、預期誤差6Yt

X0 1

2

t

k

Xtk

t

為 （ ）1A、長期乘數(shù) 、動態(tài)乘數(shù)C、均衡乘數(shù) 、短期乘數(shù)7有限自回歸模型一般不存在下列哪個問題 （ ）A、隨機解釋變量問題 、近似多重共線性問C、序列相關問題 、完全多重共線性問更多精品文檔學習 好資料8、Koyck變換是將無限分布滯后模型Yt

i0

Xi t

轉換為自回歸模型，然后進行t估計這里假設偏回歸系數(shù)按幾何衰減即i1,1稱為 （ ）i 0A、衰減率 、調整速率C、預期系數(shù) 待估參數(shù)9對于Koyck變換后自回歸模型與自適應預期模型估計方法可采用 （ ）A、加權最小二乘法 B、廣義差分法C、普通最小二乘法 D、工具變量法10用于格蘭杰因果檢驗的統(tǒng)計量形式為 （ ）A、t

iSi(RSS

)/m

F

ESS/kRSS/(nk1)CF

RRSSU

U/(nk)

D、同時應用A和C三、多項選擇題1需要用工具變量法進行估計的自回歸分布滯后模型有 （ ）A、不經變換的無限期分布滯后模型B、有限期分布滯后模型C、Koyck變換模型D、自適應預期模型E、局部調整模型2不能直接應用OLS估計分布滯后模型的原因有 （）A、對于無限期滯后模型，沒有足夠的樣本B、對于有限期滯后模型，沒有先驗準則確定滯后期的長度C、可能存在多重共線性問題DE、解釋變量與隨機干擾項相關3有限分布滯后模型的修正估計方法有 （ ）A、經驗加權法 、Almon多項式C、Koyck多項式法 D、工具變量法E、普通最小二乘法4關于自回歸模型下列表述正確的有 （ ）A、估計自回歸模型時的主要問題在于，滯后被解釋變量的存在可能導致它與隨機干擾更多精品文檔學習 好資料項相關，以及隨機干擾項出現(xiàn)序列相關B、Koyck模型和自適應預期模型都存在解釋變量與隨機干擾項同期相關問題C、局部調整模型中解釋變量與隨機干擾項沒有同期相關，因此可以應用OLS估計D、無限期分布滯后模型通過一定的方法可以轉換為一階自回歸模型E、以上都正確四、判斷題1有限分布滯后模型可以采用經驗加權法對滯后變量的系數(shù)賦值這種方法簡單易（ ）2Almon多項式法主要針對無限期分布滯后模型，主要通過Almon變換，定義新變量，減少解釋變量個數(shù)從而估計出參數(shù)。 （ 3、Koyck變換可以將有限期分布滯后模型轉換為一階自回歸模型，從而緩解多重共線性問題。 （ 4、實際中，許多滯后模型都可以轉化為自回歸模型，自回歸模型是經濟生活中更常見的模型。 （ 5格蘭杰因果檢驗的原假設是被檢驗的變量之間存在因果關系。 （ ）五、計算分析題1、假設貨幣需求關系式為M

YR

為時間t的實際現(xiàn)金余額；Yt t t t t為時間t 的“期望”實際收入；R 為時間t 的利率。根據適應規(guī)則，tYY

(1)Y

01修改期望值。已知Y

R的數(shù)據，但Y的t t

tt

t t t t數(shù)據未知。建立一個可以用于推導,估計值的經濟計量模型。E(

)0,E(2)2,E(

)0,s0;Y

,R,M

與都不相t t

t

tt

t

tt關。OLS估計值是1）無偏的；2）一致的嗎？為什么？假設t

=t1

,t

的性質類似（2）部分。那么，本例中OLS估計值是1）無偏的；2）一致的嗎？為什么？2、一個估計某行業(yè)CEO薪水的回歸模型如下：LnY0

LnX1

LnX2

X3

X4

X 5 5其中，Y為年薪，X1

為公司的銷售收入，X2

為公司市值，X3

為利潤占銷售的百分比，X 為其就任當前公司CEOX4

為其在該公司的年數(shù)。177的樣本數(shù)據估計得到R2

0.353 X2X2，R2

0.375。4 5問：此模型中是否有設定誤差？試以10%和5%的顯著性水平進行檢驗。更多精品文檔學習 好資料3、假設某投資函數(shù)

IXt 0

1

t

2

t

5

X t5 ttItXtt何設計權數(shù)估計此模型。

表示t期的銷售量。假定滯后變量的權數(shù)類型為倒V型，如一、名詞解釋1、結構式模型：2、先決變量：3、不可識別：4、間接最小二乘法：

第十章聯(lián)立方程模型二、判斷題1、聯(lián)立方程模型的方程分為隨機方程和恒等方程兩種。 （ ）2先決變量就是外生變量。 （ ）3結構式方程相對于簡化式方程來說更能反映出變量之間的經濟關系。 （ ）4簡化式方程中沒有內生變量作為解釋變量。 （ ）5簡化式參數(shù)與結構式參數(shù)之間的關系被稱為參數(shù)關系體系。 （ ）6、結構式方程的標準形式就是將所有的內生變量表示成外生變量和隨機干擾項的函數(shù)形式。 （ ）7聯(lián)立方程的階條件用于判斷方程是否能夠被識別。 （ ）8、普通OLS方法也可以用來對聯(lián)立方程組的結構式方程進行估計。 （ ）三、單項選擇題1、有以下聯(lián)立方程組：CYt 0 1t IYt 0 1

Y 2t2t更多精品文檔學習 好資料YCt t

IGt tCIt t

、Y、Gt

分別表示當年的消費、投資、產出及政府支出，Yt1

表示上一年的產出在這個聯(lián)立方程組計量經濟學模型中先決變量有幾個？ （ ）A0個 B、1個 、2個 D、3個2、在上題的聯(lián)立方程組中，內生變量是： （ ）A、Y ，Gtt

BIt

，Y，Ct

CYt1

DIt

，Yt13、先決變量是（ ）的合稱。 （ ）A、外生變量和滯后內生變量 、內生變量和外生變量C、外生變量和虛擬變量 、解釋變量和被解釋變4、生產函數(shù)是 （ ）A、恒等方程 、制度方程C、技術方程 、定義方程5、結構式模型中的每一個方程都稱為結構式方程，在結構方程中，解釋變量可以是先決變量，也可以是 （ A、外生變量 、滯后變量C、內生變量 、外生變量和內生變量6簡化式模型就是把結構式模型中的內生變量表示為 （ ）A、外生變量和內生變量的函數(shù)關系B、先決變量和隨機誤差項的函數(shù)模型C、滯后變量和隨機誤差項的函數(shù)模型D7、簡化式模型是用所有（）作為每個內生變量的解釋變量。( )A、外生變量B、先決變量C、虛擬變量D、滯后內生變量8簡化式參數(shù)反映其對應的解釋變量對被解釋變量的 （ ）A、直接影響 、直接影響與間接影響之和C、間接影響 、直接影響與間接影響之差9當模型中第i個方程不可識別則該模型是 （ ）A、可識別的 、不可識別的C、過度識別 、恰好識別10、如果一個模型中的（）隨機方程都是可以識別的，則認為該聯(lián)立方程模型系統(tǒng)是可以識別的。 （ A、一個 、所有C、二個 、三個或以上更多精品文檔學習 好資料在聯(lián)立方程模型中被認為是具有一定概率分布的隨機變量是 （ ）A、內生變量 、外生變量C、虛擬變量 、先決變量12如果聯(lián)立方程模型中兩個結構方程的統(tǒng)計形式完全相同則下列結論成立的是（ ）A、二者之一可以識別 、二者均可以識別C、二者均不可識別 、不確定13在結構式模型中當Г且kkg1時模型的識別狀態(tài)為：（ ）0 0 i iA、不可識別 B、恰好識別C、過度識別 D、無法判斷14下列哪種方法可以用于過度識別模型的估計： （ ）A、二階段最小二乘法 B、普通最小二乘法C、間接最小二乘法 D、狹義工具變量法15（）A、未在方程中出現(xiàn)的外生變量B、任意在方程中出現(xiàn)的外生變量C、未在方程中出現(xiàn)的內生變量D、在方程中出現(xiàn)的內生變量的估計量16、間接最小二乘法是：（ ）A、使用最小二乘法間接估計簡化式參數(shù)B、僅估計得到簡化式參數(shù)C、恰好可識別模型的參數(shù)估計方法D、過度可識別模型的參數(shù)估計方法17、下列方程類型中不存在識別問題的是：（）A、行為方程B、制度方程C、恒等方程D、統(tǒng)計方程18如果直接運用OLS法對聯(lián)立方程組進行估計則估計值是： （ ）A、無偏且一致的 B、無偏但不一致C、有偏但一致 D、有偏且不一致19下面有關聯(lián)立方程計量模型的哪一說法是錯誤的 （ ）影響其他內生變量結構參數(shù)一定是從簡化式參數(shù)計算而來的模型的簡化式是從模型的結構式導出的聯(lián)立方程模型的任何一種估計方法，均要求被估計的模型系統(tǒng)是可識別的20、對聯(lián)立方程模型進行參數(shù)估計的方法可以分兩類，即： （ ）A、間接最小二乘法和系統(tǒng)估計法B、單方程估計法和系統(tǒng)估計法C、單方程估計法和二階段最小二乘法更多精品文檔學習 好資料D、工具變量法和間接最小二乘法21能同時對聯(lián)立方程的全部方程進行估計同時得到所有方程的參數(shù)估計量的方法( A、單方程估計方法 、系統(tǒng)估計方法C、有限信息估計方法 、二階段最小二乘法22如果某個結構方程是恰好識別的估計其參數(shù)可用 （ ）A、最小二乘法 、極大似然法C、廣義差分法 、間接最小二乘法23聯(lián)立方程模型中既可適用于恰好識別的結構方程又可適用于過度識別的結構方程的單方程估計方法是 （ A、狹義的工具變量法 、間接最小二乘法C、二階段最小二乘法 、簡化式方法24間接最小二乘法只適用于下列哪種結構方程的參數(shù)估計。 （ ）A、恰好識別 、過度識別C、不可識別 、充分識別四、多項選擇題1與單方程計量經濟模型相比聯(lián)立方程計量經濟模型的特點是 （ ）A、適用于某一經濟系統(tǒng)的研究B、適用于單一經濟現(xiàn)象的研究C、揭示經濟變量之間的單項因果關系D、揭示經濟變量之間的相互依存、相互因果的關系E、用單一方程來描述被解釋變量和解釋變量的數(shù)量關系、用一組方程來描述被解釋變量和解釋變量的數(shù)量關系CaaYItb0 1t 2、小型宏觀計量模型

bY

中第一個方程是 （ ）t 0 1

2t2tYCIGt t t tA、結構方程B、隨機方程C、行為方程D、線性方程E、包含隨機解釋變量的方程3、完備的結構式聯(lián)立方程模型中（）A、內生變量個數(shù)等于方程個數(shù)B、外生變量只出現(xiàn)在方程的等號右邊C、內生變量只做被解釋變量D、內生變量只出現(xiàn)在方程的等號左邊E、內生變量會做解釋變量4、聯(lián)立方程模型的單方程估計有（）A、間接最小二乘法更多精品文檔學習 好資料B、工具變量法C、二階段最小二乘法D、三階段最小二乘法E五、簡答題1、簡述結構式方程識別的階條件和秩條件的步驟。2、聯(lián)立方程計量經濟學模型中結構式方程的結構參數(shù)為什么不能直接應用OLS估計？3、如何對不可識別的方程進行簡單的修改使之可以識別？六、計算分析題1、如果我們將“供給”與“需求”Y1

、價格Y2

寫成如下的聯(lián)立方程的形式：YYZu1 12 1 1 1YYZ u1 22 2 2 2ZZ1 2

為外生變量。1

0或2

0，解釋為什么存在Y1

的簡化式？若1

0、2

0，寫出Y2的簡化式。若1

0、2

0，且1

，求Y2

的簡化式。這時，Y2

有簡化式嗎？需求”的模型中，1

的條件有可能滿足嗎？請解釋。22、一個由兩個方程組成的聯(lián)立模型的結構形式如下Pt

N

S

Aut tN t

P

M vt t指出該聯(lián)立模型中的內生變量與外生變量。分析每一個方程是否為不可識別的，過度識別的或恰好識別的？μυ相關的解釋變量嗎？如果使用OLSα，β會發(fā)生什么情況？可以使用ILSαβ更多精品文檔學習 好資料22SLS方法。3、一完備的聯(lián)立方程計量經濟學模型如下：M YPut 0 1t 2t Yt

M ut 2t其中，M為貨幣供應量，Y為國內生產總值，P為價格總指數(shù)。指出模型的內生變量、外生變量、先決變量；寫出簡化式模型，并導出結構式參數(shù)與簡化式參數(shù)之間的關系；用結構式條件確定模型的識別狀態(tài)；如果模型不可識別，試作簡單的修改使之可以識別；指出、IV、2SLS、2個方程的參數(shù)估計；4（i）討論宏觀經濟聯(lián)立方程計量經濟學模型 YIt 0 1tI Y

Tt i

t 0 1

t2t 2t Y

稅收函數(shù)t 0 1t 3tYCI G 恒等式t t t tt t t t t 的識別性。其中C為總消費為國民收入為總稅收為總投資為期國民收入為利率t t t t t （稅收方程）的三個方程組成的宏觀經濟聯(lián)立方程計量經濟學模型的識別性。更多精品文檔學習 好資料

期末測試題一本題得分一、單項選擇題（15115分答題要求：選擇一正確答案，將其序號填入題后括弧中本題得分1判斷模型參數(shù)估計量的符號大小相互關系的合理性屬于 （ ）A、經濟意義檢驗 、統(tǒng)計檢驗C、計量經濟學檢驗 D、模型的預測檢驗2OLS法得到的樣本回歸直線為Yi以下說法不正確的是

1

X

e，i（ ）A、e0 、 0? i iiC、YY D、 eX 0i i319的樣本估計消費函數(shù)模型C

Y ，i iCi

15i

，R2=0.98，

(17)2.110，0.025（3.1（18.7）下面哪個結論是對的？ （）A、Y5%顯著性水平下顯著0.072C95%D、以上都不對4（

達到最小的原則確定樣本回歸方程 ( )A、Y

、nY??t ?max

n t 2C、tYYt t

、t

YYt t5根據調整的可決系數(shù)R2與F統(tǒng)計量的關系t1 當R21時有 （ ）A、F=1 B、F=－1 C、F→+∞ D、F=06、在模型Yt

X1 2

X

的回歸分析結果中，t有F的值0.000000則表明 （ ）A、解釋變量X2tB、解釋變量X3t

對Y的影響是顯著的；t對Y的影響是顯著的tC、解釋變量X 和X2t 3tD、解釋變量X 和X2t

對Y的聯(lián)合影響是顯著的t對Y的影響是均不顯著t7、設k為回歸模型中的參數(shù)個數(shù)，n為樣本容量。則對總體回歸ESS(k1)ESS(kESS(k1)ESS(k1)AF更多精品文檔

RSS(nk)

F1

RSS(nk)學習 好資料ESS RSSCF

RSS

DF

ESS8、已知三元線性回歸模型估計的殘差平方和為 e2800，估計用i樣本容量為n24則隨機誤差項的方差的OLS估計為 （ ）tA、33.33 B、40 C、38.09 D、36.369懷Whit檢驗法用于檢驗 （ ）A、自相關性 、異方差性C、隨機解釋變量 D、多重共線性10在下列引起序列自相關的原因中不正確的是 （ ）A、經濟變量具有的慣性 、數(shù)據的生成處理C、重要解釋變量的丟失 D、解釋變量之間的相、已知DW統(tǒng)計量的值接近于2，則樣本回歸模型殘差的一階自相關系數(shù)近似等于 （ ）A、0 B、-1 C、1 D、0.512、如果模型中出現(xiàn)隨機解釋變量并且與隨機誤差項相關時，最常用的估計方法是 （ ）A、廣義最小二乘法 B、加權最小二乘法C、差分法 D、工具變量法13下列屬于有限分布滯后模型的是 （ ）A、Yt

X0 t

1

t

2

t2

k

tk t、YXt 0

Y1t1

Y2t2

Y ktk tC、Yt

X0 t

1

t

2

t

tD、YXt 0

Y1t1

Y 2t2 t14、在分布滯后模型Yt

X0 t

1

t

2

t

k

tk

中，t動態(tài)乘數(shù)為 （ ）A、k0C、 t

BktD、

(t=1,2,…,k)t15聯(lián)立方程模型：

t0CYt 0 1t I Y