計量經(jīng)濟學練習題2015

1、計量經(jīng)濟學練習題一、單項選擇題（20分）1、計量經(jīng)濟學是（ ）的一個分支學科。 a、統(tǒng)計學 b、數(shù)學 c、經(jīng)濟學 d、數(shù)理統(tǒng)計學2、計量經(jīng)濟學的研究方法一般分為以下四個步驟（ ）a. 確定科學的理論依據(jù)、模型設(shè)定、模型修定、模型應用b模型設(shè)定、估計參數(shù)、模型檢驗、模型應用c搜集數(shù)據(jù)、模型設(shè)定、估計參數(shù)、預測檢驗d模型設(shè)定、模型修定、結(jié)構(gòu)分析、模型應用3、在一元線性回歸問題中，因變量為y，自變量為x的總體回歸方程可表示為（ ） a、 b、 c、 d、 4、在一元線性回歸問題中，因變量為y，自變量為x的樣本回歸方程可表示為（ ） a、 b、 c、 d、5、同一統(tǒng)計指標按時間順序記錄的數(shù)據(jù)稱為( )

2、。a、橫截面數(shù)據(jù) b、時間序列數(shù)據(jù) c、修勻數(shù)據(jù) d、原始數(shù)據(jù)6、同一時間，不同單位相同指標組成的觀測數(shù)據(jù)稱為（ ）a原始數(shù)據(jù) b橫截面數(shù)據(jù) c時間序列數(shù)據(jù) d修勻數(shù)據(jù)7、下面屬于橫截面數(shù)據(jù)的是（ ）a、19912003年各年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的平均工業(yè)產(chǎn)值b、19912003年各年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)各鎮(zhèn)的工業(yè)產(chǎn)值c、某年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值的合計數(shù)d、某年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)各鎮(zhèn)的工業(yè)產(chǎn)值8、回歸分析中使用的距離是點到直線的垂直坐標距離。最小二乘準則是指（ ）。a、使達到最小值 b、使達到最小值c、使達到最小值 d、使達到最小值9、對經(jīng)典一元線性回歸模型，用ols法得到的樣本回歸直線為，

3、則點 ( ) a一定不在回歸直線上 b一定在回歸直線上 c不一定在回歸直線上 d在回歸直線上方10、在模型的基本假定方面，多元線性回歸模型與簡單線性回歸模型相比，多了如下哪一 條假定（ ）。 a隨機誤差項零均值 b. 隨機誤差項同方差c隨機誤差項互不相關(guān) d. 解釋變量無多重共線性11、按經(jīng)典假設(shè)，線性回歸模型中的解釋變量應是非隨機變量，且（ ）。a與隨機誤差項不相關(guān) b與殘差項不相關(guān) c與被解釋變量不相關(guān) d與回歸值不相關(guān)12、對于隨機誤差項 ，是指（ ）a隨機誤差項的均值為零 b隨機誤差項有些方差不同c兩個隨機誤差互不相關(guān) d誤差項服從正態(tài)分布13、在古典假設(shè)成立的條件下用ols方法估計線

4、性回歸模型參數(shù)，則參數(shù)估計量具有（ ）的統(tǒng)計性質(zhì)。a有偏特性 b. 非線性特性 c最小方差特性 d. 非一致性特性14、在計量經(jīng)濟學的參數(shù)估計中，哪一項不屬于參數(shù)估計“盡可能接近真實值”的判斷標準是（ ）a 無偏性 b 一致性 c 有效性 d 漸近正態(tài)性15、若一元線性回歸模型滿足經(jīng)典假定，那么參數(shù)、的普通最小二乘估計量、是所有線性估計量中（ ） a、無偏且方差最大的 b、 無偏且方差最小的 c、有偏且方差最大的 d、 有偏且方差最小的16、在一元線性回歸模型中，若回歸系數(shù)通過了t檢驗，則在統(tǒng)計意義上表示（ ） a、 b、 c、 d、17、在二元線性回歸模型中，表示（ ）。a當x2不變時，x1

5、每變動一個單位y的平均變動。 b當x1不變時，x2每變動一個單位y的平均變動。c當x1和x2都保持不變時，y的平均變動。d當x1和x2都變動一個單位時，y的平均變動。18、設(shè)估計的回歸方程為，則回歸系數(shù)0.8表示（ ）a. x增加一個單位時，y平均增加0.8個單位b. x增加1%時，y平均增加0.8個單位c. x增加一個單位時，y平均增加1.2+0.8=2個單位d. x增加1%時，y平均增加0.8%19、設(shè)估計的回歸方程為，則回歸系數(shù)0.6表示（ ）a. x增加一個單位時，y平均增加0.6個單位b. x增加1%時，y平均增加0.6個單位c. x增加一個單位時，y平均增加0.9+0.6=1.5個

6、單位d. x增加1%時，y平均增加0.6%20、雙對數(shù)模型中，參數(shù)的含義是（ ）。ay關(guān)于x的增長率 by關(guān)于x的發(fā)展速度c y關(guān)于x的彈性 dy關(guān)于x的邊際變化21、根據(jù)樣本資料估計得出人均消費支出y對人均收入x的回歸模型為，這表明人均收入每增加1，人均消費支出將增加（ ）a0.2% b0.75% c2% d7.5%22、已知三元線性回歸模型估計的殘差平方和為，估計用樣本容量為n=24，則隨機誤差項的方差估計量是 ( )a33.33 b40 c38.09 d36.3623、相關(guān)關(guān)系是指（ ）。a變量間的非獨立關(guān)系 b變量間的因果關(guān)系c變量間的函數(shù)關(guān)系 d變量間不確定性24、對樣本相關(guān)系數(shù)r，

7、以下結(jié)論中錯誤的是（ ）a越接近于1，y與x之間線性相關(guān)程度越高b越接近于0，y與x之間線性相關(guān)程度越弱c-1r1d若r=0,則x與y獨立25、相比于回歸分析，下面哪一項不屬于相關(guān)分析的局限：（ ）a 相關(guān)系數(shù)不能反映線性相關(guān)關(guān)系的程度b 相關(guān)系數(shù)不能確定變量間的因果關(guān)系c 相關(guān)系數(shù)不能說明相關(guān)關(guān)系具體接近哪條直線d 相關(guān)系數(shù)不能說明一個變量的變動會導致另一個變量變動的具體數(shù)量規(guī)律26、當對模型中變量的顯著性做t檢驗時，若計算出的t統(tǒng)計量絕對值小于顯著性水平為0.05的t分布臨界值時，( )a. p0.05 c. p=0.05 d. p值無法確定27、在滿足古典假定的模型的回歸分析結(jié)果報告中，

8、有的t值等于13.5022，其p值為0.0000，則表明（ ）a、解釋變量的影響是顯著的 b、解釋變量的聯(lián)合影響是顯著的c、解釋變量的影響是顯著的 d、解釋變量的影響是均不顯著28、在滿足古典假定的模型的回歸分析結(jié)果報告中， 有的t值等于8.52，其p值為0.001，則表明（ ）a、解釋變量的影響是顯著的 b、解釋變量的聯(lián)合影響是顯著的c、解釋變量的影響是顯著的 d、解釋變量的影響是均不顯著29、在滿足古典假定的模型的回歸分析結(jié)果報告中， 有f值等于128.52，其p值為0.0000，則表明（ ）a、解釋變量的影響是顯著的 b、解釋變量的聯(lián)合影響是顯著的c、解釋變量的影響是顯著的 d、解釋變量

9、的影響是均不顯著30、對于二元線性回歸模型的總體顯著性檢驗的f統(tǒng)計量，正確的是( )。a. b. c. d.31、在一元回歸中，f檢驗與t檢驗的等價關(guān)系是：( )a b c d 32、多元線性回歸分析中的 rss（剩余平方和）反映了（ ）a應變量觀測值總變差的大小 b應變量回歸估計值總變差的大小 c應變量觀測值與估計值之間的總變差 dy關(guān)于x的邊際變化33、多元線性回歸分析中的 ess（回歸平方和）反映的是（ ）a應變量觀測值總變差的大小 b應變量回歸估計值總變差的大小 c應變量觀測值與估計值之間的總變差 dy關(guān)于x的邊際變化34、可決系數(shù)越高，表明：（ ）a 每個變量都越顯著 b 模型的顯著

10、變量越多 c 模型的預測越準確 d 模型的經(jīng)濟學含義越可靠35、能夠檢驗多重共線性的方法是（ ） a. 簡單相關(guān)系數(shù)矩陣法 b. dw檢驗法 c. white檢驗法 d. arch檢驗法36、檢驗法可用于檢驗 ( ) a異方差性 b多重共線性 c自相關(guān)性 d設(shè)定誤差37、以下選項中，正確表達了序列相關(guān)的是（ ）a， b c d38、如果回歸模型違背了無自相關(guān)假定，最小二乘估計量( )a.無偏的，有效的 b. 有偏的，非有效的 c無偏的，非有效的 d. 有偏的，有效的39、white檢驗可用于檢驗（ ）a自相關(guān)性 b. 異方差性 c解釋變量隨機性 d.多重共線性40、在二元線性回歸模型中，若解釋

11、變量與有關(guān)系，其中為非零常數(shù)，則表明模型中存在( ). a、異方差性 b、多重共線性 c、序列相關(guān) d、設(shè)定誤差 41、dw統(tǒng)計量值接近2時，隨機誤差項為( )。a. 正自相關(guān) b. 負自相關(guān) c. 無自相關(guān) d. 不能確定是否存在自相關(guān)42、在給定的顯著性水平下，若dw統(tǒng)計量的下限、上限臨界值分別為、，則當時，可以認為隨機誤差項（ ） a存在一階正自相關(guān) b存在一階負自相關(guān) c不存在一階自相關(guān) d存在自相關(guān)與否不能斷定43、在模型有異方差的情況下,常用的修正方法是( ) a. 廣義差分法 b. 工具變量法 c. 逐步回歸法 d. 加權(quán)最小二乘法44、檢驗多元線性回歸模型時，發(fā)現(xiàn)各參數(shù)估計量的

12、t值都不顯著，但模型的f值確很顯著，這說明模型存在（ ）a多重共線性 b異方差 c自相關(guān) d設(shè)定偏誤45、arch檢驗可用于檢驗（ ）a自相關(guān)性 b. 異方差性 c解釋變量隨機性 d.多重共線性46、回歸模型中具有異方差性時，仍用最小二乘估計法參數(shù)，則以下（ ）錯誤 a 參數(shù)估計值是無偏非有效的 b 常用t檢驗和f 檢驗失效 c參數(shù)估計量的仍具有最小方差性 d 預測失效47、檢驗多元線性回歸模型時，發(fā)現(xiàn)各參數(shù)估計量的t值都不顯著，但模型的f值確很顯著，這說明模型存在（ ）a多重共線性 b異方差 c自相關(guān) d設(shè)定偏誤48、已知模型的形式為,在用實際數(shù)據(jù)對模型的參數(shù)進行估計的時候,測得dw統(tǒng)計量為

13、0.52,則廣義差分變量是( )a. b. c. d. 49、當定性因素引進經(jīng)濟計量模型時,需要使用( ). a、外生變量 b、前定變量 c、內(nèi)生變量 d、虛擬變量 50、若定性因素有m個互斥的類型，在有截距項的模型中需要引入（ ）個虛擬變量。 a m b m-1 c m+1 d m-k51、若季節(jié)因素有4個互斥的類型，則在有截距項的模型中需要引入（ ）個虛擬變量。 a.1 b.2 c.3 d.452、某商品需求模型為，其中y為商品需求量，x為商品價格，為了考察全年12個月份不同的影響，假定模型中引入12個虛擬變量，則會產(chǎn)生（ ）問題。a異方差 b. 不完全多重共線性 c序列相關(guān)性 d. 完全

14、多重共線性53、設(shè)截距和斜率同時變動模型為，下面哪種情況成立，則該模型為截距變動模型( )a. b. c. d. 54、某一時間序列經(jīng)過兩次差分后成為平穩(wěn)時間序列，此時間序列為（ ）a1階單整 b2階單整 c3階單整 d4階單整55、如果兩個變量是協(xié)整的，則（ ）a 這兩個變量一定都是平穩(wěn)的b 這兩個變量的一階差分一定都是平穩(wěn)的c 這兩個變量的協(xié)整回歸方程一定有dw0d 這兩個變量一定是同階單整的二、簡答題（40-50分）1、簡述在運用計量經(jīng)濟學基本思路分析經(jīng)濟變量間關(guān)系時的基本操作步驟。2、總體回歸模型與樣本回歸模型的區(qū)別與聯(lián)系3、簡述blue的含義4、簡述計量經(jīng)濟分析中參數(shù)估計的準則。5、

15、對于多元線性回歸模型，調(diào)整的可決系數(shù)的作用是什么？為什么在進行了總體顯著性f檢驗之后，還要對每個回歸系數(shù)進行t檢驗？6、什么是自相關(guān)？其修正方法有哪些？7、什么是多重共線性？其檢驗方法有哪些？8、什么是異方差？其后果是什么？9、簡述檢驗法的使用法則10、什么是多重共線性，導致多重共線性的原因有哪些？11、簡述檢驗的運用過程12、什么是異方差性，導致異方差性的原因有哪些？13、簡述自相關(guān)dw檢驗的基本思路14、簡述自相關(guān)性的后果。15、什么是異方差？修正異方差的方法有哪些？16、加權(quán)最小二乘法的基本原理是什么？為什么要使用加權(quán)最小二乘法估計參數(shù)？17、將虛擬變量引入模型的方式主要有哪兩種？其作用

16、分別是什么？三、判斷題 (10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在存在異方差情況下，常用的ols法通常高估了估計量的標準差。（ ）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。 （ ）4多重共線性是一種隨機誤差現(xiàn)象。 （ ）5在異方差的情況下，ols估計量誤差放大的原因是從屬回歸的變大。（ ） 6多元回歸模型統(tǒng)計顯著是指模型中每個變量都是統(tǒng)計顯著的。（ ）7總體回歸線是當解釋變量取給定值時因變量的條件均值的軌跡。（ ）8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數(shù)的影響。（ ）9當存在自相關(guān)時，ols估計量是無偏的并且也是無效的。 （ ）10、 回歸分

17、析用來處理一個因變量與另一個或多個自變量之間的因果關(guān)系。（ ）11、 多重共線性是樣本的特征。（ ）12、異方差會使ols估計量的標準誤差高估，而自相關(guān)會使其低估。（ ）13、 異方差值存在于橫截面數(shù)據(jù)中，而自相關(guān)值存在于時間序列數(shù)據(jù)中。（ ）14、 擬合優(yōu)度r2的值越大，說明樣本回歸模型對總體回歸模型的代表性越強。（ ）15、任何兩個計量經(jīng)濟模型的都是可以比較的。（ ）16、引入虛擬變量后，用普通最小二乘法得到的估計量仍是無偏的。（ ）17、 杜賓瓦爾森檢驗能夠檢驗出任何形式的自相關(guān)。（ ）18、 解釋變量兩兩之間相關(guān)系數(shù)很高，說明模型不存在多重共線。（ ）19違背基本假設(shè)的計量經(jīng)濟學模型是

18、不可估計的。 ( ) 20要使得計量經(jīng)濟學模型擬合得好,就必須增加解釋變量。 ( )21當計量經(jīng)濟學模型出現(xiàn)異方差性，其普通最小二乘法參數(shù)估計量仍具有無偏性，但不 具有有效性。( )22實際問題中的多重共線性不是自變量之間存在理論上或?qū)嶋H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。 ( )23如果給定解釋變量值，根據(jù)模型就可以得到被解釋變量的預測值。 ( )24、如果回歸模型只包含一個質(zhì)的因素，且這個因素僅有兩種特征，則回歸模型中只需引入兩個虛擬變量。 （ ）25、當模型存在高階自相關(guān)時，可用d-w法進行序列相關(guān)檢驗。（ ）26、擬合優(yōu)度檢驗可檢驗模型對樣本觀測值的擬

19、合程度，該值越接近1，模型對樣本觀測值擬合越好。（ ）27、在存在異方差的情況下，普通最小二乘法估計量是有偏和無效的。（ ）28. 給定顯著性水平及自由度，若計算得到的t值超過t的臨界值，我們將接受零假設(shè)。（ ）29. 異方差情況下，通常的ols估計一定高估了估計量的標準差。（ ）30. 如果方差膨脹因子vif大于20，則模型必定存在多重共線。（ ）31. 在杜賓瓦特森檢驗法中，我們假定誤差項的方差為異方差。（ ）32. 在計量經(jīng)濟模型中，定性變量不能作為解釋變量。（ ） 33. 可決系數(shù)等于殘差平方和與總離差平方和之比。（ ）34、為了避免陷入虛擬變量陷阱，如果一個定性變量有m類，則要引入m

20、-2 個虛擬變量。（ ）35、杜賓瓦特森檢驗是用于檢驗模型是否存在異方差的。（ ）36、當模型滿足古典假設(shè)時，最小二乘估計的殘差均值為零。（ ）#二、多項選擇(10分)1、一個計量經(jīng)濟模型由以下哪些部分構(gòu)成（ ）。a、變量 b、參數(shù) c、隨機誤差項 d、方程式 e、虛擬變量2、計量經(jīng)濟模型主要應用于（ ）a經(jīng)濟預測b經(jīng)濟結(jié)構(gòu)分析c評價經(jīng)濟政策d政策模擬e經(jīng)濟決策3、以y表示實際觀測值，表示ols估計回歸值，e表示殘差，則回歸直線滿足（ ）。 a、通過樣本均值點 b、 c、d、 e、4、利用普通最小二乘法求得的樣本回歸直線具有以下特點（ ）a必然通過點（） b殘差ei的均值為常數(shù)c的平均值與的平

21、均值相等 d. 可能通過點（）e殘差ei與xi之間存在一定程度的相關(guān)性5、多重共線性產(chǎn)生的原因主要有（ ）。a經(jīng)濟變量之間往往存在同方向的變化趨勢 b經(jīng)濟變量之間往往存在著密切的關(guān)聯(lián)c在模型中采用滯后變量也容易產(chǎn)生多重共線性d在建模過程中由于解釋變量選擇不當，引起了變量之間的多重共線性 e以上都正確6、回歸變差（或ess）是指（ ）。a. 被解釋變量的實際值與平均值的離差平方和b. 被解釋變量的回歸值與平均值的離差平方和c. 被解釋變量的總變差與剩余變差之差 d. 解釋變量變動所引起的被解釋變量的變差e. 隨機因素影響所引起的被解釋變量的變差7、對總體線性回歸模型進行顯著性檢驗時所用的f統(tǒng)計量

22、可表示為_。a、 b、 c、 d、 e、 8、有關(guān)調(diào)整后的判定系數(shù)與判定系數(shù)之間的關(guān)系敘述正確的有（ ）a. 與均非負 b.模型中包含的解釋個數(shù)越多，與就相差越大. c.只要模型中包括截距項在內(nèi)的參數(shù)的個數(shù)大于1，則. d. 有可能大于e. 有可能小于0，但卻始終是非負9、檢驗序列自相關(guān)的方法是（ ）a. f檢驗法 b. white檢驗法 c. 圖形法 d. arch檢驗法e. dw檢驗法 f. goldfeld-quandt檢驗法10、常用的檢驗異方差的方法有（ ）a戈里瑟檢驗 b戈德菲爾德-匡特檢驗 cwhite檢驗ddw檢驗 e方差膨脹因子檢測11、能夠檢驗多重共線性的方法有（ ）a.簡

23、單相關(guān)系數(shù)矩陣法 b. t檢驗與f檢驗綜合判斷法c. dw檢驗法 d.arch檢驗法 e. white 檢驗 12、 時間序列平穩(wěn)性的檢驗方法有( ) a、df檢驗法 b、white檢驗法 c、方差膨脹因子法d、durbin兩步法 e、adf檢驗法13虛擬變量的取值為0和1，分別代表某種屬性的存在與否，其中（ ）a0表示存在某種屬性 b0表示不存在某種屬性 c1表示存在某種屬性 d1表示不存在某種屬性 e0和1代表的內(nèi)容可以隨意設(shè)定14、在回歸模型中,模型系數(shù)（ ）a是基礎(chǔ)類型截距項b是基礎(chǔ)類型截距項c稱為比較類型的截距系數(shù)d稱為比較類型的截距系數(shù)e為基礎(chǔ)類型與比較類型的差別截距系數(shù)四、計算分

24、析題（10-30分）1、下表是有兩個解釋變量的線性回歸模型的方差分析表：方差來源平方和自由度平方和的均值來自回歸ess65965來自殘差rss來自總離差tss6604214（1）試計算相應的數(shù)據(jù),以填寫上表中的空格（要求有計算過程）； （2）試計算可決系數(shù)。2、某人在計算一元線性回歸方程時，得到以下結(jié)果： , , 試根據(jù)此結(jié)果，填寫下表的空格：來 源平方和自由度方差來自回歸（ ）（ ）2179.56來自殘差99.1122（ ）總離差平方和（ ）233、某公司想決定在何處建造一個新的百貨店，對已有的30個百貨店的銷售額作為其所處地理位置特征的函數(shù)進行回歸分析，并且用該回歸方程作為新百貨店的不同位

25、置的可能銷售額，估計得出（括號內(nèi)為估計的標準差） （0.02） （0.01） （1.0） （1.0）其中：第個百貨店的日均銷售額（百美元）；第個百貨店前每小時通過的汽車數(shù)量（10輛）； 第個百貨店所處區(qū)域內(nèi)的人均收入（美元）； 第個百貨店內(nèi)所有的桌子數(shù)量； 第個百貨店所處地區(qū)競爭店面的數(shù)量；請回答以下問題：（1）說出本方程中系數(shù)0.1和0.01的經(jīng)濟含義。（2）各個變量前參數(shù)估計的符號是否與期望的符號一致？（3）在0.05的顯著性水平下檢驗變量的顯著性。（臨界值，）4、家庭消費支出（y）、可支配收入（）、個人個財富（）設(shè)定模型如下：回歸分析結(jié)果為：ls / dependent variable

26、 is ydate: 18/4/12 time: 15:18sample: 1 10included observations: 10 variable coefficient std. error t-statistic prob. c 24.4070 6.9973 _ 0.0101 - 0.3401 0.4785 _ 0.5002 0.0823 0.0458 0.1152r-squared 0.9615 mean dependent var 111.1256 adjusted r-square _ s.d. dependent var 31.4289 s.e. of regression

27、6.5436 akaike info criterion 4.1338 sum squared resid 342.5486 schwartz criterion 4.2246 log likelihood - 31.8585 f-statistic 87.3336 durbin-watson stat 2.4382 prob(f-statistic) 0.0001回答下列問題（1）請根據(jù)上表中已由數(shù)據(jù)，填寫表中畫線處缺失結(jié)果（注意給出計算步驟）； （2）模型是否存在多重共線性？為什么？ （3）估計自相關(guān)系數(shù)，并判斷模型中是否存在自相關(guān)。為什么？ 5、考慮模型：其中：=實際通貨膨脹率（%）；=

28、失業(yè)率（%）；=預期通貨膨脹率（%）。模型估計結(jié)果如下表根據(jù)輸出結(jié)果完成下列問題：（1）、寫出模型估計式；（2）、失業(yè)率與預期通貨膨脹率是否是影響通貨膨脹率的顯著因素？理由是？（3）、模型的擬合優(yōu)度是多少？擬合效果如何？（4）、如何解釋失業(yè)率的系數(shù)估計值為負值？6、根據(jù)某地區(qū)19782011年個人儲蓄和個人收入的數(shù)據(jù)資料，建立了如下模型： （1）對上述估計模型的擬合效果進行評價（包括經(jīng)濟意義，統(tǒng)計檢驗）；（2）根據(jù)下列殘差平方與時間的圖形，初步判斷模型可能存在異方差性。試運用goldfeld-quandt方法進行檢驗，假定所給資料已按變量x遞增次序排列，并將樣本分別按1978-1994年和1995-2011年分為兩組，已知，在的條件下