第一組計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)試題(含答案) (一)

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懶散是很驚異的東西，它使你以為那是安逸，是休息，是福氣；但

事實(shí)上它所給你的是無(wú)聊，是倦怠，是消沉；它剝奪你對(duì)前途的希望，

割斷你和別人之間的友情，使你心胸日漸狹窄，對(duì)人生也越來(lái)越懷疑。

羅蘭

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)試題

一.推斷題：

1.違反基本架設(shè)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型是不行估計(jì)的。X

2.只有滿足基本假設(shè)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的一般最小二乘參數(shù)估計(jì)量才具

有無(wú)偏性和

有效性J

3.要使得計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型擬合得好，就必需增加說(shuō)明變量。X

4.在擬合優(yōu)度檢驗(yàn)中，擬合優(yōu)度高，則說(shuō)明變量對(duì)被說(shuō)明變量的說(shuō)明程

度就高，可以推想模型總體線性關(guān)系成立；反之亦然。X

5.樣本容量N越小，殘差平方和RSS就越小，模型擬合優(yōu)度越好。X

6.當(dāng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型出現(xiàn)異方差性，其一般最小二乘法參數(shù)估計(jì)量仍具

有無(wú)偏性，但不具有有效性。V

7.實(shí)際問(wèn)題中的多重共線性不是自變量之間存在理論上或事實(shí)上的線性

關(guān)系造成的，而是由于所收集的數(shù)據(jù)之間存在近似的線性關(guān)系所致。V

8.模型的擬合優(yōu)度不是推斷模型質(zhì)量的唯一標(biāo)準(zhǔn)，為了追求模型的經(jīng)濟(jì)

意義，可以犧牲一點(diǎn)擬合優(yōu)度。V

9.假如給定說(shuō)明變量值，依據(jù)模型就可以得到被說(shuō)明變量的預(yù)料值。X

10.異方差問(wèn)題中，隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差與說(shuō)明變量觀測(cè)值之間都是有規(guī)律

可循的。X

二.名詞說(shuō)明

1:一般最小二乘法

為使被說(shuō)明變量的估計(jì)值與觀測(cè)值在總體上最為接近使Q二最小，從而求

出參數(shù)估計(jì)量的方法，即之。

2：總平方和、回來(lái)平方和、殘差平方和的定義

TSS度量Y自身的差異程度，稱為總平方和。TSS除以自由度nT二因變量

的方差，度量因變量自身的變更。

RSS度量因變量Y的擬合值自身的差異程度，稱為回來(lái)平方和。RSS除以

自由度（自變量個(gè)數(shù)-1）二回來(lái)方差，度量由自變量的變更引起的因變量

變更部分。

ESS度量實(shí)際值與擬合值之間的差異程度，稱為殘差平方和。RSS除以自

由度（n-自變量個(gè)數(shù)T）=殘差（誤差）方差，度量由非自變量的變更引

起的因變量變更部分。

3：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是以經(jīng)濟(jì)理論為指導(dǎo)，以事實(shí)為依據(jù)，以數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)為方法,

以電腦技術(shù)為工具，從事經(jīng)濟(jì)關(guān)系與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)數(shù)量規(guī)律的探討，并以建立

和應(yīng)用經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型為核心的一門(mén)經(jīng)濟(jì)學(xué)科。而且必需指出，這些經(jīng)濟(jì)計(jì)

量模型是具有隨機(jī)性特征的。

4：最小樣本容量

即從最小二乘原理和最大似然原理動(dòng)身，欲得到參數(shù)估計(jì)量，不管其質(zhì)量

如何，所要求的樣本容量的下限。

即樣本容量必需不少于模型中說(shuō)明變量的數(shù)目（包擴(kuò)常數(shù)項(xiàng)），即之。

5：序列相關(guān)性

模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)違反了相互獨(dú)立的基本假設(shè)的狀況，稱之。

三.簡(jiǎn)答

1：隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)產(chǎn)生的緣由

（1）客觀現(xiàn)象的隨機(jī)性。引入e的根本緣由，乃是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)是人類參與

的，因此不行能像科學(xué)試驗(yàn)?zāi)菢泳_。

（2）此外還有社會(huì)環(huán)境和自然環(huán)境的隨機(jī)性。

（3）模型省略了變量。被省略的變量包含在隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。中。

（4）測(cè)量與歸并誤差。測(cè)量誤差致使視察值不等于實(shí)際值，匯總也存在

誤差。

（5）數(shù)學(xué)模型形式設(shè)定造成的誤差。由于相識(shí)不足或者簡(jiǎn)化，將非線性

設(shè)定成線性模型。

經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的隨機(jī)性，正是為什么要接受數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法的緣由。

2：接受一般最小二乘法，已經(jīng)保證了模型最好地?cái)M合樣本觀測(cè)值，為何

還要進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗(yàn)？

答：一般最小二乘法所保證的最好擬合，是同一個(gè)問(wèn)題內(nèi)部的比較，擬合

優(yōu)度檢驗(yàn)結(jié)果所表示的優(yōu)劣是不同問(wèn)題之間的比較。兩個(gè)同樣滿足最小二

乘原則的模型，對(duì)樣本觀測(cè)值的擬合程度不愿定相同。

3:針對(duì)一般最小二乘法，線性回來(lái)摸型的基本假設(shè)

答：（1）說(shuō)明變量是確定性變量，而且說(shuō)明變量之間不相關(guān)。

1.EVIEWS計(jì)算選用的說(shuō)明變量是一

2.EVIEWS計(jì)算選用的被說(shuō)明變量是

3.建立的回來(lái)模型方程是

4.回來(lái)模型的擬合優(yōu)度為

5.回來(lái)函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差為

6.回來(lái)參數(shù)估計(jì)值的樣本標(biāo)準(zhǔn)差為

7.回來(lái)參數(shù)估計(jì)值的t統(tǒng)計(jì)量值為

8.殘差平方和為_(kāi)___________________

9.被說(shuō)明變量的平均數(shù)為

10.被說(shuō)明變量的標(biāo)準(zhǔn)差為

答案如下：

1.Log(distance)6.0.000334

2.Log(time)7.4492.202

3.Log(distance)=1.5000338.3.82e-05

Log(time)+u9.2.181016

4.0.99999910.2.587182

5.0.002185

五.計(jì)算題

(中國(guó))國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值與投資與貨物和服務(wù)凈出口

單位：億元

年份國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(Y)資本形成額(XI)貨物和服務(wù)凈出口

(X2)

199121280.407517.000617.5000

199225863.709636.000275.6000

199334500.7014998.00-679.4000

199446690.7019260.60634.1000

199558510.5023877.00998.5000

199668330.4026867.201459.300

199774894.2028457.602857.200

199879003.3029545.903051.500

199982673.1030701.602248.800

200089340.9032499.802240.200

202398592.9037460.802204.700

2023107897.642304.902794.200

2023121511.451382.702686.200

用上述數(shù)據(jù)建立計(jì)量模型并運(yùn)用EVIEWS計(jì)算輸出結(jié)果如下

DependentVariable:Y

Method:LeastSquares

Date:12/19/05Time:21:40

Sample:19912023

Includedobservations:13

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C3871.8052235.2631.7321470.1139

XI2.1779160.12069218.045270.0000

X24.0519801.2824023.1596800.0102

R-squared0.991494Meandependentvar69929.98

AdjustedR-squared0.989793S.D.dependentvar31367.13

S.E.ofregression3168.980Akaikeinfo19.15938

criterion

Sumsquaredresid1.00E+08Schwarzcriterion19.28975

Loglikelihood-121.5360F-statistic582.8439

Durbin-Watsonstat0.926720Prob（F-statistic）0.000000

1.建立投資與凈出口與國(guó)民生產(chǎn)總值的二元線性回來(lái)方程并進(jìn)行估計(jì)，并

說(shuō)明斜率系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義。

解；建立y與為、的之間的線性回來(lái)模型；

v二A+B\%+A&+叨

依據(jù)一般最小二乘法參數(shù)估計(jì)有

%）、’3871.805、

B=（xx）-Ixy=仇=2.177916

、4.051980,

故所求回來(lái)方程為

Y=3871.805+2177916X,+4.051980X2

%的系數(shù)￡尸2.177916表明，假如其他變量保持不變，為使國(guó)民生產(chǎn)總

值增加一億元投資需增加2.18億元，凈出口增加4.05億元也能使國(guó)民

生產(chǎn)總值增加一億元。

2.對(duì)偏回來(lái)系數(shù)與所建立的回來(lái)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，顯著性水平a=0.05o

5(10)=2.2281

解：假設(shè)從：力=0,〃：殘尸（）。在從成立的條件下

檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量/,=婦&=2（n-k-1）「空2=

5（四）5（4）~5（見(jiàn)）S（。）

(n-k-l)

S(/1)=6cli=C,,=0.120692

S（A）=元22=C=1.282402

n-k-\22

其中如是（x/x）7對(duì)角線的值。為殘差平方和。

3\_2.177916

所以=18.04527

S(自)-0.120692

人

4.051980

=3.159680

M）1.282402

給定a=0.05.卬=('N%(〃一2-1)}=MNrOO25(l0)}=M>2.2281}。從

2,

上面結(jié)果看出々、2