計量經(jīng)濟學總題庫

1、第一章 導論一、選擇題4、橫截面數(shù)據(jù)是指_。a同一時點上不同統(tǒng)計單位相同統(tǒng)計指標組成的數(shù)據(jù)b同一時點上相同統(tǒng)計單位相同統(tǒng)計指標組成的數(shù)據(jù)c同一時點上相同統(tǒng)計單位不同統(tǒng)計指標組成的數(shù)據(jù)d同一時點上不同統(tǒng)計單位不同統(tǒng)計指標組成的數(shù)據(jù)5、同一統(tǒng)計指標，同一統(tǒng)計單位按時間順序記錄形成的數(shù)據(jù)列是_。a時期數(shù)據(jù)b混合數(shù)據(jù)c時間序列數(shù)據(jù)d橫截面數(shù)據(jù)8、經(jīng)濟計量模型的被解釋變量一定是_。a 控制變量b 政策變量c 內(nèi)生變量d 外生變量9、下面屬于橫截面數(shù)據(jù)的是_。a19912003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b19912003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

2、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10、經(jīng)濟計量分析工作的基本步驟是_。aa建立模型、收集樣本數(shù)據(jù)、估計參數(shù)、檢驗模型、應(yīng)用模型b設(shè)定模型、估計參數(shù)、檢驗模型、應(yīng)用模型、模型評價c個體設(shè)計、總體設(shè)計、估計模型、應(yīng)用模型、檢驗模型d確定模型導向、確定變量及方程式、估計模型、檢驗模型、應(yīng)用模型11、將內(nèi)生變量的前期值作解釋變量，這樣的變量稱為_。a.虛擬變量 b.控制變量 c.政策變量 d.滯后變量12、_是具有一定概率分布的隨機變量，它的數(shù)值由模型本身決定。a.外生變量 b.內(nèi)生變量 c.前定變量 d.滯后變量15、同一統(tǒng)計指標按時間順序記錄的數(shù)據(jù)列稱為_。a.橫截面數(shù)據(jù) b.時間序列數(shù)

3、據(jù) c.修勻數(shù)據(jù) d.原始數(shù)據(jù)e線性特性2、計量經(jīng)濟模型有哪些應(yīng)用。答：結(jié)構(gòu)分析，即是利用模型對經(jīng)濟變量之間的相互關(guān)系做出研究，分析當其他條件不變時，模型中的解釋變量發(fā)生一定的變動對被解釋變量的影響程度。經(jīng)濟預測，即是利用建立起來的計量經(jīng)濟模型對被解釋變量的未來值做出預測估計或推算。政策評價，對不同的政策方案可能產(chǎn)生的后果進行評價對比，從中做出選擇的過程。檢驗和發(fā)展經(jīng)濟理論，計量經(jīng)濟模型可用來檢驗經(jīng)濟理論的正確性，并揭示經(jīng)濟活動所遵循的經(jīng)濟規(guī)律。6、簡述建立與應(yīng)用計量經(jīng)濟模型的主要步驟。答：一般分為5個步驟：根據(jù)經(jīng)濟理論建立計量經(jīng)濟模型；樣本數(shù)據(jù)的收集；估計參數(shù)；模型的檢驗；計量經(jīng)濟模型的應(yīng)用

4、。7、對計量經(jīng)濟模型的檢驗應(yīng)從幾個方面入手。答：經(jīng)濟意義檢驗；統(tǒng)計準則檢驗；計量經(jīng)濟學準則檢驗；模型預測檢驗。第2章 一元線性回歸模型一、單項選擇題4、表示x和y之間真實線性關(guān)系的是_。a b c d 5、參數(shù)的估計量具備有效性是指_。a b c d 8、對于，以表示估計標準誤差，r表示相關(guān)系數(shù)，則有_。da b c d 9、產(chǎn)量（x，臺）與單位產(chǎn)品成本（y，元/臺）之間的回歸方程為，這說明_。a產(chǎn)量每增加一臺，單位產(chǎn)品成本增加356元b產(chǎn)量每增加一臺，單位產(chǎn)品成本減少1.5元c產(chǎn)量每增加一臺，單位產(chǎn)品成本平均增加356元d產(chǎn)量每增加一臺，單位產(chǎn)品成本平均減少1.5元10、在總體回歸直線中，表

5、示_。a當x增加一個單位時，y增加個單位b當x增加一個單位時，y平均增加個單位c當y增加一個單位時，x增加個單位d當y增加一個單位時，x平均增加個單位11、對回歸模型進行檢驗時，通常假定 服從_。a b c d 12、以y表示實際觀測值，表示回歸估計值，則普通最小二乘法估計參數(shù)的準則是使_。14、用ols估計經(jīng)典線性模型，則樣本回歸直線通過點_。d15、以y表示實際觀測值，表示ols估計回歸值，則用ols得到的樣本回歸直線滿足_。16、用一組有30個觀測值的樣本估計模型，在0.05的顯著性水平下對的顯著性作t檢驗，則顯著地不等于零的條件是其統(tǒng)計量t大于_。at0.05(30) bt0.025(

6、30) ct0.05(28) dt0.025(28)19、判定系數(shù)r2的取值范圍是_。a r2-1b r21c0r21d1r2124、在cd生產(chǎn)函數(shù)中，_。a.和是彈性 b.a和是彈性c.a和是彈性 d.a是彈性25、回歸模型中，關(guān)于檢驗所用的統(tǒng)計量，下列說法正確的是_。a 服從 b 服從c 服從 d 服從26、在二元線性回歸模型中，表示_。a 當x2不變時，x1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。27、在雙對數(shù)模型中，的含義是_。a y關(guān)于x的增長量 b y關(guān)

7、于x的增長速度c y關(guān)于x的邊際傾向 d y關(guān)于x的彈性26、根據(jù)樣本資料已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_。a 2 b 0.2 c 0.75 d 7.528、按經(jīng)典假設(shè)，線性回歸模型中的解釋變量應(yīng)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)二、多項選擇題4、表示ols估計回歸值，u表示隨機誤差項，e表示殘差。如果y與x為線性相關(guān)關(guān)系，則下列哪些是正確的_。5、表示ols估計回歸值，u表示隨機誤差項。如果y與x為線性相關(guān)關(guān)系，則下列哪些是正確的_。7、用ols法估計模型的參數(shù)

8、，要使參數(shù)估計量為最佳線性無偏估計量，則要求_。abcdea b c d 服從正態(tài)分布 ex為非隨機變量，與隨機誤差項不相關(guān)。8、假設(shè)線性回歸模型滿足全部基本假設(shè)，則其參數(shù)的估計量具備_。a可靠性 b合理性c線性 d無偏性e有效性9、普通最小二乘估計的直線具有以下特性_。b同da 通過樣本均值點b c d e 10、由回歸直線估計出來的值_。adea是一組估計值 b是一組平均值c是一個幾何級數(shù) d可能等于實際值ye與實際值y的離差之和等于零15、判定系數(shù)r2可表示為_。a b c d e 16、線性回歸模型的變通最小二乘估計的殘差滿足_。acdea b c d e 四、簡答1、在計量經(jīng)濟模型中

9、，為什么會存在隨機誤差項？答：模型中被忽略掉的影響因素造成的誤差；模型關(guān)系認定不準確造成的誤差；變量的測量誤差；隨機因素。這些因素都被歸并在隨機誤差項中考慮。因此，隨機誤差項是計量經(jīng)濟模型中不可缺少的一部分。2、古典線性回歸模型的基本假定是什么？答：零均值假定。即在給定xt的條件下，隨機誤差項的數(shù)學期望（均值）為0，即。同方差假定。誤差項的方差與t無關(guān)，為一個常數(shù)。無自相關(guān)假定。即不同的誤差項相互獨立。解釋變量與隨機誤差項不相關(guān)假定。正態(tài)性假定，即假定誤差項服從均值為0，方差為的正態(tài)分布。5、在滿足古典假定條件下，一元線性回歸模型的普通最小二乘估計量有哪些統(tǒng)計性質(zhì)？答：線性，是指參數(shù)估計量和分

10、別為觀測值和隨機誤差項的線性函數(shù)或線性組合。無偏性，指參數(shù)估計量和的均值（期望值）分別等于總體參數(shù)和。有效性（最小方差性或最優(yōu)性），指在所有的線性無偏估計量中，最小二乘估計量和的方差最小。6、簡述blue的含義。答：在古典假定條件下，ols估計量和是參數(shù)和的最佳線性無偏估計量，即blue，這一結(jié)論就是著名的高斯馬爾可夫定理。7、對于多元線性回歸模型，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)進行是否為0的t檢驗？答：多元線性回歸模型的總體顯著性f檢驗是檢驗模型中全部解釋變量對被解釋變量的共同影響是否顯著。通過了此f檢驗，就可以說模型中的全部解釋變量對被解釋變量的共同影響是顯著的，但

11、卻不能就此判定模型中的每一個解釋變量對被解釋變量的影響都是顯著的。因此還需要就每個解釋變量對被解釋變量的影響是否顯著進行檢驗，即進行t檢驗。五、綜合題1、下表為日本的匯率與汽車出口數(shù)量數(shù)據(jù)，年度1986198719881989199019911992199319941995xy16866114563112861013858814558313557512756711150210244694379x:年均匯率（日元/美元）y:汽車出口數(shù)量（萬輛）問題：（1）畫出x與y關(guān)系的散點圖。（2）計算x與y的相關(guān)系數(shù)。其中，（3）若采用直線回歸方程擬和出的模型為 t值 1.2427 7.2797 r2=0.

12、8688 f=52.99解釋參數(shù)的經(jīng)濟意義。解答：（1）散點圖如下：（2）=0.9321（3）截距項81.72表示當美元兌日元的匯率為0時日本的汽車出口量，這個數(shù)據(jù)沒有實際意義；斜率項3.65表示汽車出口量與美元兌換日元的匯率正相關(guān)，當美元兌換日元的匯率每上升1元，會引起日本汽車出口量上升3.65萬輛。2、已知一模型的最小二乘的回歸結(jié)果如下：標準差（45.2） （1.53） n=30 r2=0.31其中，y：政府債券價格（百美元），x：利率（%）?；卮鹨韵聠栴}：（1）系數(shù)的符號是否正確，并說明理由；（2）為什么左邊是而不是yi；（3）在此模型中是否漏了誤差項ui；（4）該模型參數(shù)的經(jīng)濟意義是什

13、么。答：（1）系數(shù)的符號是正確的，政府債券的價格與利率是負相關(guān)關(guān)系，利率的上升會引起政府債券價格的下降。（2）（3）（4）常數(shù)項101.4表示在x取0時y的水平，本例中它沒有實際意義；系數(shù)（4.78）表明利率x每上升一個百分點，引起政府債券價格y降低478美元。3、估計消費函數(shù)模型得 t值 （13.1）（18.7）n=19 r2=0.81其中，c：消費（元）y：收入（元） 已知，。問：（1）利用t值檢驗參數(shù)的顯著性（0.05）；（2）確定參數(shù)的標準差；（3）判斷一下該模型的擬合情況。答：（1）提出原假設(shè)h0：，h1：統(tǒng)計量t18.7，臨界值，由于18.7>2.1098，故拒絕原假設(shè)h0：

14、，即認為參數(shù)是顯著的。（2）由于，故。（3）回歸模型r2=0.81，表明擬合優(yōu)度較高，解釋變量對被解釋變量的解釋能力為81%，即收入對消費的解釋能力為81，回歸直線擬合觀測點較為理想。5、有如下表數(shù)據(jù) 日本物價上漲率與失業(yè)率的關(guān)系年份物價上漲率（%）失業(yè)率（%）u19860.62.819870.12.819880.72.519892.32.319903.12.119913.32.119921.62.219931.32.519940.72.91995-0.13.2（1）設(shè)橫軸是u，縱軸是，畫出散點圖。（2）對下面的菲力普斯曲線進行ols估計。已知（3）計算決定系數(shù)。答：（1）散點圖如下：（2）8

15、、表2-4中的數(shù)據(jù)是從某個行業(yè)5個不同的工廠收集的，請回答以下問題：表2-4總成本y與產(chǎn)量x的數(shù)據(jù)y8044517061x1246118（1）估計這個行業(yè)的線性總成本函數(shù)：（2）的經(jīng)濟含義是什么？（3）估計產(chǎn)量為10時的總成本。9、有10戶家庭的收入（x，元）和消費（y，百元）數(shù)據(jù)如表25。表2510戶家庭的收入（x）與消費（y）的資料x20303340151326383543y7981154810910（1）建立消費y對收入x的回歸直線。（2）說明回歸直線的代表性及解釋能力。（3）在95%的置信度下檢驗參數(shù)的顯著性。（4）在95%的置信度下，預測當x45（百元）時，消費（y）的置信區(qū)間。14

16、、假設(shè)某國的貨幣供給量y與國民收入x的歷史如表26。表26某國的貨幣供給量x與國民收入y的歷史數(shù)據(jù)年份xy年份xy年份xy19852.05.019893.37.219934.89.719862.55.519904.07.719945.010.019873.2619914.28.419955.211.219883.6719924.6919965.812.4（1）作出散點圖，然后估計貨幣供給量y對國民收入x的回歸方程，并把回歸直線畫在散點圖上。（2）如何解釋回歸系數(shù)的含義。（3）如果希望1997年國民收入達到15，那么應(yīng)該把貨幣供給量定在什么水平？15、假定有如下的回歸結(jié)果 其中，y表示美國的咖啡

17、消費量（每天每人消費的杯數(shù)），x表示咖啡的零售價格（單位：美元/杯），t表示時間。問：（1）這是一個時間序列回歸還是橫截面回歸？做出回歸線。（2）如何解釋斜率？（3）能否救出真實的總體回歸函數(shù)？（4）根據(jù)需求的價格彈性定義： ，依據(jù)上述回歸結(jié)果，你能救出對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？解答：（1）這是一個時間序列回歸。（圖略）（2）截距2.6911表示咖啡零售價在每磅0美元時，美國平均咖啡消費量為每天每人2.6911杯，這個沒有明顯的經(jīng)濟意義；斜率0.4795表示咖啡零售價格與消費量負相關(guān)，表明咖啡價格每上升1美元，平均每天每人消費量減少0.4795杯。（3）不

18、能。原因在于要了解全美國所有人的咖啡消費情況幾乎是不可能的。（4）不能。在同一條需求曲線上不同點的價格彈性不同，若要求價格彈性，須給出具體的x值及與之對應(yīng)的y值。16、下面數(shù)據(jù)是依據(jù)10組x和y的觀察值得到的：（李子奈書p18），假定滿足所有經(jīng)典線性回歸模型的假設(shè)，求（1），的估計值及其標準差；（2）決定系數(shù)；（3）對，分別建立95的置信區(qū)間。利用置信區(qū)間法，你可以接受零假設(shè)：嗎？57第3章 多元線性回歸模型一、單項選擇題1.在由的一組樣本估計的、包含3個解釋變量的線性回歸模型中，計算得多重決定系數(shù)為0.8500，則調(diào)整后的多重決定系數(shù)為（ d ）a. 0.8603 b. 0.8389 c.

19、0.8655 d.0.83272.下列樣本模型中，哪一個模型通常是無效的（b）a. （消費）=500+0.8（收入）b. （商品需求）=10+0.8（收入）+0.9（價格）c. （商品供給）=20+0.75（價格）d. （產(chǎn)出量）=0.65（勞動）（資本）3.用一組有30個觀測值的樣本估計模型后，在0.05的顯著性水平上對的顯著性作檢驗，則顯著地不等于零的條件是其統(tǒng)計量大于等于（ c ）a. b. c. d. 4.模型中，的實際含義是（ b ）a.關(guān)于的彈性 b. 關(guān)于的彈性c. 關(guān)于的邊際傾向 d. 關(guān)于的邊際傾向5、在多元線性回歸模型中，若某個解釋變量對其余解釋變量的判定系數(shù)接近于，則表明

20、模型中存在（c）a.異方差性b.序列相關(guān)c.多重共線性d.高擬合優(yōu)度6.線性回歸模型 中，檢驗時，所用的統(tǒng)計量 服從( c )a.t(n-k+1) b.t(n-k-2)c.t(n-k-1) d.t(n-k+2)7. 調(diào)整的判定系數(shù) 與多重判定系數(shù) 之間有如下關(guān)系( d ) a. b. c. d. 9在多元線性回歸模型中對樣本容量的基本要求是(k為解釋變量個數(shù))：（ c ）a nk+1 b n<k+1c n30 或n3（k+1） d n3011.半對數(shù)模型中，參數(shù)的含義是（ c ）。 ax的絕對量變化，引起y的絕對量變化by關(guān)于x的邊際變化 cx的相對變化，引起y的期望值絕對量變化

21、0;   dy關(guān)于x的彈性12.半對數(shù)模型中，參數(shù)的含義是（ a ）。a.x的絕對量發(fā)生一定變動時，引起因變量y的相對變化率b.y關(guān)于x的彈性c.x的相對變化，引起y的期望值絕對量變化      d.y關(guān)于x的邊際變化13.雙對數(shù)模型中，參數(shù)的含義是（ d ）。a.x的相對變化，引起y的期望值絕對量變化  b.y關(guān)于x的邊際變化c.x的絕對量發(fā)生一定變動時，引起因變量y的相對變化率   d.y關(guān)于x的彈性   四、簡答 1.給定二元回歸模型：，請敘述模型的

22、古典假定。解答：（1）隨機誤差項的期望為零，即。（2）不同的隨機誤差項之間相互獨立，即。（3）隨機誤差項的方差與t無關(guān)，為一個常數(shù)，即。即同方差假設(shè)。（4）隨機誤差項與解釋變量不相關(guān)，即。通常假定為非隨機變量，這個假設(shè)自動成立。（5）隨機誤差項為服從正態(tài)分布的隨機變量，即。（6）解釋變量之間不存在多重共線性，即假定各解釋變量之間不存在線性關(guān)系，即不存在多重共線性。2.在多元線性回歸分析中，為什么用修正的決定系數(shù)衡量估計模型對樣本觀測值的擬合優(yōu)度？解答：因為人們發(fā)現(xiàn)隨著模型中解釋變量的增多，多重決定系數(shù)的值往往會變大，從而增加了模型的解釋功能。這樣就使得人們認為要使模型擬合得好，就必須增加解釋變

23、量。但是，在樣本容量一定的情況下，增加解釋變量必定使得待估參數(shù)的個數(shù)增加，從而損失自由度，而實際中如果引入的解釋變量并非必要的話可能會產(chǎn)生很多問題，比如，降低預測精確度、引起多重共線性等等。為此用修正的決定系數(shù)來估計模型對樣本觀測值的擬合優(yōu)度。3.修正的決定系數(shù)及其作用。解答：，其作用有：（1）用自由度調(diào)整后，可以消除擬合優(yōu)度評價中解釋變量多少對決定系數(shù)計算的影響；（2）對于包含解釋變量個數(shù)不同的模型，可以用調(diào)整后的決定系數(shù)直接比較它們的擬合優(yōu)度的高低，但不能用原來未調(diào)整的決定系數(shù)來比較。4.常見的非線性回歸模型有幾種情況？解答：常見的非線性回歸模型主要有:(1) 對數(shù)模型(2) 半對數(shù)模型或

24、(3) 倒數(shù)模型(4) 多項式模型(5) 成長曲線模型包括邏輯成長曲線模型和gompertz成長曲線模型2.某計量經(jīng)濟學家曾用19211941年與19451950年（19421944年戰(zhàn)爭期間略去）美國國內(nèi)消費和工資收入、非工資非農(nóng)業(yè)收入、農(nóng)業(yè)收入的時間序列資料，利用普通最小二乘法估計得出了以下回歸方程：式下括號中的數(shù)字為相應(yīng)參數(shù)估計量的標準誤。試對該模型進行評析，指出其中存在的問題。解答：該消費模型的判定系數(shù)，統(tǒng)計量的值，均很高，表明模型的整體擬合程度很高。計算各回歸系數(shù)估計量的t統(tǒng)計量值得：，。除外，其余t值均很小。工資收入的系數(shù)t檢驗值雖然顯著，但該系數(shù)的估計值卻過大，該值為工資收入對消

25、費的邊際效應(yīng)，它的值為1.059意味著工資收入每增加一美元，消費支出增長將超過一美元，這與經(jīng)濟理論和生活常識都不符。另外，盡管從理論上講，非工資非農(nóng)業(yè)收入與農(nóng)業(yè)收入也是消費行為的重要解釋變量，但二者各自的t檢驗卻顯示出它們的效應(yīng)與0無明顯差異。這些跡象均表明模型中存在嚴重的多重共線性，不同收入部分之間的相互關(guān)系掩蓋了各個部分對解釋消費行為的單獨影響。5假設(shè)要求你建立一個計量經(jīng)濟模型來說明在學校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人數(shù)，以便決定是否修建第二條跑道以滿足所有的鍛煉者。你通過整個學年收集數(shù)據(jù)，得到兩個可能的解釋性方程：方程a： 方程b： 其中：某天慢跑者的人數(shù) 該天降雨的英寸數(shù)該天日照的小

26、時數(shù)該天的最高溫度（按華氏溫度）第二天需交學期論文的班級數(shù)請回答下列問題：（1）這兩個方程你認為哪個更合理些，為什么？（2）為什么用相同的數(shù)據(jù)去估計相同變量的系數(shù)得到不同的符號？解答:（1）第2個方程更合理一些，因為某天慢跑者的人數(shù)同該天日照的小時數(shù)應(yīng)該是正相關(guān)的。（2）出現(xiàn)不同符號的原因很可能是由于與高度相關(guān)而導致出現(xiàn)多重共線性的緣故。從生活經(jīng)驗來看也是如此，日照時間長，必然當天的最高氣溫也就高。而日照時間長度和第二天需交學期論文的班級數(shù)是沒有相關(guān)性的。6假定以校園內(nèi)食堂每天賣出的盒飯數(shù)量作為被解釋變量，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）作為解釋變量，進行回

27、歸分析；假設(shè)不管是否有假期，食堂都營業(yè)。不幸的是，食堂內(nèi)的計算機被一次病毒侵犯，所有的存儲丟失，無法恢復，你不能說出獨立變量分別代表著哪一項！下面是回歸結(jié)果（括號內(nèi)為標準差）：（2.6） (6.3) (0.61) (5.9) 要求：（1）試判定每項結(jié)果對應(yīng)著哪一個變量？（2）對你的判定結(jié)論做出說解答：（1）是盒飯價格，是氣溫，是學校當日的學生數(shù)量，是附近餐廳的盒飯價格。（2）在四個解釋變量中，附近餐廳的盒飯價格同校園內(nèi)食堂每天賣出的盒飯數(shù)量應(yīng)該是負相關(guān)關(guān)系，其符號應(yīng)該為負，應(yīng)為；學校當日的學生數(shù)量每變化一個單位，盒飯相應(yīng)的變化數(shù)量不會是28.4或者12.7，應(yīng)該是小于1的，應(yīng)為；至于其余兩個變

28、量，從一般經(jīng)驗來看，被解釋變量對價格的反應(yīng)會比對氣溫的反應(yīng)更靈敏一些，所以是盒飯價格，是氣溫。第4章 異方差性一、單項選擇1.goldfeld-quandt方法用于檢驗（ ）a.異方差性               b.自相關(guān)性c.隨機解釋變量           d.多重共線性2.在異方差性情況下，常用的估計方法是（ ）a.一階差分法  

29、;           b.廣義差分法c.工具變量法             d.加權(quán)最小二乘法3.white檢驗方法主要用于檢驗（ ）a.異方差性               b.自相關(guān)性c.隨機解釋變量   

30、;        d.多重共線性4.glejser檢驗方法主要用于檢驗（ ）a.異方差性               b.自相關(guān)性c.隨機解釋變量           d.多重共線性5.下列哪種方法不是檢驗異方差的方法 （ ）a.戈德菲爾特匡特檢驗 b.懷特檢驗 c.戈里瑟檢驗 d.方差膨

31、脹因子檢驗6.當存在異方差現(xiàn)象時，估計模型參數(shù)的適當方法是 （ ）a.加權(quán)最小二乘法 b.工具變量法 c.廣義差分法 d.使用非樣本先驗信息7.加權(quán)最小二乘法克服異方差的主要原理是通過賦予不同觀測點以不同的權(quán)數(shù)，從而提高估計精度，即 （ ）a.重視大誤差的作用，輕視小誤差的作用b.重視小誤差的作用，輕視大誤差的作用c.重視小誤差和大誤差的作用d.輕視小誤差和大誤差的作用8.如果戈里瑟檢驗表明，普通最小二乘估計結(jié)果的殘差與有顯著的形式的相關(guān)關(guān)系（滿足線性模型的全部經(jīng)典假設(shè)），則用加權(quán)最小二乘法估計模型參數(shù)時，權(quán)數(shù)應(yīng)為 （）a. b. c. d. 9.如果戈德菲爾特匡特檢驗顯著，則認為什么問題是嚴

32、重的 （ ）a.異方差問題 b.序列相關(guān)問題 c.多重共線性問題 d.設(shè)定誤差問題10.設(shè)回歸模型為，其中，則的最有效估計量為（）a. b. c. d. 二、多項選擇1.下列計量經(jīng)濟分析中那些很可能存在異方差問題（ ）a.用橫截面數(shù)據(jù)建立家庭消費支出對家庭收入水平的回歸模型b.用橫截面數(shù)據(jù)建立產(chǎn)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(chǔ)構(gòu)造宏觀計量經(jīng)濟模型d.以國民經(jīng)濟核算帳戶為基礎(chǔ)構(gòu)造宏觀計量經(jīng)濟模型e.以30年的時序數(shù)據(jù)建立某種商品的市場供需模型2.在異方差條件下普通最小二乘法具有如下性質(zhì)（）a、線性 b、無偏性 c、最小方差性d、精確性 e、有效性3.異方差性將導致a、普通

33、最小二乘法估計量有偏和非一致b、普通最小二乘法估計量非有效c、普通最小二乘法估計量的方差的估計量有偏d、建立在普通最小二乘法估計基礎(chǔ)上的假設(shè)檢驗失效e、建立在普通最小二乘法估計基礎(chǔ)上的預測區(qū)間變寬4.下列哪些方法可用于異方差性的檢驗（）a、dw檢驗b、方差膨脹因子檢驗法c、判定系數(shù)增量貢獻法d、樣本分段比較法e、殘差回歸檢驗法5.當模型存在異方差現(xiàn)象進，加權(quán)最小二乘估計量具備（ ）a、線性b、無偏性c、有效性d、一致性e、精確性6.下列說法正確的有（）a、當異方差出現(xiàn)時，最小二乘估計是有偏的和不具有最小方差特性b、當異方差出現(xiàn)時，常用的t和f檢驗失效c、異方差情況下，通常的ols估計一定高估了

34、估計量的標準差d、如果ols回歸的殘差表現(xiàn)出系統(tǒng)性，則說明數(shù)據(jù)中不存在異方差性e、如果回歸模型中遺漏一個重要變量，則ols殘差必定表現(xiàn)出明顯的趨勢三、名詞解釋1.異方差性 2.格德菲爾特-匡特檢驗 3.懷特檢驗 4.戈里瑟檢驗和帕克檢驗 四、簡答題1.什么是異方差性？試舉例說明經(jīng)濟現(xiàn)象中的異方差性。2.產(chǎn)生異方差性的原因及異方差性對模型的ols估計有何影響。3.檢驗異方差性的方法有哪些？4.異方差性的解決方法有哪些？5.什么是加權(quán)最小二乘法？它的基本思想是什么？6.樣本分段法（即戈德菲爾特匡特檢驗）檢驗異方差性的基本原理及其使用條件。五、計算題1.設(shè)消費函數(shù)為，其中為消費支出，為個人可支配收入

35、， 為隨機誤差項，并且（其中為常數(shù)）。試回答以下問題：（1）選用適當?shù)淖儞Q修正異方差，要求寫出變換過程；（2）寫出修正異方差后的參數(shù)估計量的表達式。2.檢驗下列模型是否存在異方差性，列出檢驗步驟，給出結(jié)論。樣本共40個，本題假設(shè)去掉c=12個樣本，假設(shè)異方差由引起，數(shù)值小的一組殘差平方和為，數(shù)值大的一組平方和為。3.假設(shè)回歸模型為：，其中：；并且是非隨機變量，求模型參數(shù)的最佳線性無偏估計量及其方差。4.現(xiàn)有x和y的樣本觀測值如下表: x2510410y47459假設(shè)y對x的回歸模型為，且，試用適當?shù)姆椒ü烙嫶嘶貧w模型。5.某人根據(jù)某區(qū)的有關(guān)資料作如下的回歸模型，結(jié)果為：其中，y表示人口密度，x

36、表示離中心商業(yè)區(qū)的距離（英里）(1)如果存在異方差，異方差的結(jié)構(gòu)是什么？（2）從變換后的（wls）回歸函數(shù)中，你如何知道異方差已被消除或減弱了？（3）你如何解釋回歸結(jié)果？它是否有經(jīng)濟意義？答案一、單選a d a a d a b c a c二、多選1.abcde 2.ab 3.bcde 4.de 5.abcde 6.be三、名詞解釋1.異方差性：在線性回歸模型中，如果隨機誤差項的方差不是常數(shù)，即對不同的解釋變量觀測值彼此不同，則稱隨機項具有異方差性。2.戈德菲爾特-匡特檢驗:該方法由s.m.goldfeld和r.e.quandt于1965年提出，用對樣本進行分段比較的方法來判斷異方差性。3.懷特

37、檢驗:該檢驗由white在1980年提出，通過建立輔助回歸模型的方式來判斷異方差性。4.戈里瑟檢驗和帕克檢驗:該檢驗法由戈里瑟和帕克于1969年提出，其基本原理都是通過建立殘差序列對解釋變量的（輔助）回歸模型，判斷隨機誤差項的方差與解釋變量之間是否存在著較強的相關(guān)關(guān)系，進而判斷是否存在異方差性。四、簡答題1. 異方差性是指模型違反了古典假定中的同方差假定，它是計量經(jīng)濟分析中的一個專門問題。在線性回歸模型中，如果隨機誤差項的方差不是常數(shù)，即對不同的解釋變量觀測值彼此不同，則稱隨機項具有異方差性，即 （t=1，2，n）。例如，利用橫截面數(shù)據(jù)研究消費和收入之間的關(guān)系時，對收入較少的家庭在滿足基本消費

38、支出之后的剩余收入已經(jīng)不多，用在購買生活必需品上的比例較大，消費的分散幅度不大。收入較多的家庭有更多可自由支配的收入，使得這些家庭的消費有更大的選擇范圍。由于個性、愛好、儲蓄心理、消費習慣和家庭成員構(gòu)成等那個的差異，使消費的分散幅度增大，或者說低收入家庭消費的分散度和高收入家庭消費得分散度相比較，可以認為牽著小于后者。這種被解釋變量的分散幅度的變化，反映到模型中，可以理解為誤差項方差的變化。2.產(chǎn)生原因：（1）模型中遺漏了某些解釋變量；（2）模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差；（3）樣本數(shù)據(jù)的測量誤差；（4）隨機因素的影響。產(chǎn)生的影響：如果線性回歸模型的隨機誤差項存在異方差性，會對模型參數(shù)估計、模型檢驗及

39、模型應(yīng)用帶來重大影響，主要有：（1）不影響模型參數(shù)最小二乘估計值的無偏性；（2）參數(shù)的最小二乘估計量不是一個有效的估計量；（3）對模型參數(shù)估計值的顯著性檢驗失效；（4）模型估計式的代表性降低，預測精度精度降低。3.檢驗方法：（1）圖示檢驗法；（2）戈德菲爾德匡特檢驗；（3）懷特檢驗；（4）戈里瑟檢驗和帕克檢驗（殘差回歸檢驗法）；（5）arch檢驗（自回歸條件異方差檢驗）4.解決方法：（1）模型變換法；（2）加權(quán)最小二乘法；（3）模型的對數(shù)變換等5.加權(quán)最小二乘法的基本原理：最小二乘法的基本原理是使殘差平方和為最小，在異方差情況下，總體回歸直線對于不同的的波動幅度相差很大。隨機誤差項方差越小，樣

40、本點對總體回歸直線的偏離程度越低，殘差的可信度越高（或者說樣本點的代表性越強）；而較大的樣本點可能會偏離總體回歸直線很遠，的可信度較低（或者說樣本點的代表性較弱）。因此，在考慮異方差模型的擬合總誤差時，對于不同的應(yīng)該區(qū)別對待。具體做法：對較小的給于充分的重視，即給于較大的權(quán)數(shù)；對較大的給于充分的重視，即給于較小的權(quán)數(shù)。更好的使反映對殘差平方和的影響程度，從而改善參數(shù)估計的統(tǒng)計性質(zhì)。6. 樣本分段法（即戈德菲爾特匡特檢驗）的基本原理：將樣本分為容量相等的兩部分，然后分別對樣本1和樣本2進行回歸，并計算兩個子樣本的殘差平方和，如果隨機誤差項是同方差的，則這兩個子樣本的殘差平方和應(yīng)該大致相等；如果是

41、異方差的，則兩者差別較大，以此來判斷是否存在異方差。使用條件：（1）樣本容量要盡可能大，一般而言應(yīng)該在參數(shù)個數(shù)兩倍以上；（2）服從正態(tài)分布，且除了異方差條件外，其它假定均滿足。六、計算題1. 解：（一）原模型： （1）等號兩邊同除以， 新模型：（2） 令則：（2）變?yōu)榇藭r新模型不存在異方差性。（二）對進行普通最小二乘估計 其中（進一步帶入計算也可）2.解：（1）（2）（3）（4），接受原假設(shè)，認為隨機誤差項為同方差性。3.解：原模型： 根據(jù)為消除異方差性，模型等號兩邊同除以模型變?yōu)椋毫顒t得到新模型：此時新模型不存在異方差性。利用普通最小二乘法，估計參數(shù)得：4.解：原模型： ， 模型存在異方差性

42、 為消除異方差性，模型兩邊同除以，得：令則：（2）變?yōu)榇藭r新模型不存在異方差性由已知數(shù)據(jù)，得25104100.50.20.10.250.14745921.40.41.250.9根據(jù)以上數(shù)據(jù)，對進行普通最小二乘估計得：解得第5章 自相關(guān)性一、 名詞解釋1 序列相關(guān)性 2 虛假序列相關(guān) 3 差分法 4 廣義差分法 5 自回歸模型 6 廣義最小二乘法 7 dw檢驗 8 科克倫-奧克特跌代法 9 durbin兩步法 10 相關(guān)系數(shù) 二、 單項選擇題 1、如果模型yt=b0+b1xt+ut存在序列相關(guān)，則（）a.cov(xt, ut)=0 b.cov(ut, us)=0(ts) c. cov(xt, u

43、t)0 d. cov(ut, us) 0(ts)2、dw檢驗的零假設(shè)是（為隨機誤差項的一階相關(guān)系數(shù)）a、dw0b、0c、dw1d、13、下列哪個序列相關(guān)可用dw檢驗（vt為具有零均值，常數(shù)方差且不存在序列相關(guān)的隨機變量）autut1+vt butut1+2ut2+vtcutvt dutvt+2 vt-1 +4、dw的取值范圍是（）a、-1dw0 b、-1dw1c、-2dw2d、0dw45、當dw4時，說明（）a、不存在序列相關(guān)b、不能判斷是否存在一階自相關(guān)c、存在完全的正的一階自相關(guān)d、存在完全的負的一階自相關(guān)6、根據(jù)20個觀測值估計的結(jié)果，一元線性回歸模型的dw2.3。在樣本容量n=20,解

44、釋變量k=1，顯著性水平為0.05時，查得dl=1,du=1.41,則可以決斷（）a、不存在一階自相關(guān)b、存在正的一階自相關(guān)c、存在負的一階自d、無法確定7、當模型存在序列相關(guān)現(xiàn)象時，適宜的參數(shù)估計方法是（）a、加權(quán)最小二乘法b、間接最小二乘法c、廣義差分法d、工具變量法8、對于原模型yt=b0+b1xt+ut，廣義差分模型是指（）9、采用一階差分模型一階線性自相關(guān)問題適用于下列哪種情況（）a、0b、1c、-10d、0110、假定某企業(yè)的生產(chǎn)決策是由模型st=b0+b1pt+ut描述的（其中st為產(chǎn)量，pt為價格），又知：如果該企業(yè)在t-1期生產(chǎn)過剩，經(jīng)營人員會削減t期的產(chǎn)量。由此決斷上述模型

45、存在（）a、異方差問題b、序列相關(guān)問題c、多重共線性問題d、隨機解釋變量問題11、根據(jù)一個n=30的樣本估計后計算得dw1.4，已知在5%的置信度下，dl=1.35,du=1.49,則認為原模型（）a、存在正的一階自相關(guān)b、存在負的一階自相關(guān)c、不存在一階自相關(guān)d、無法判斷是否存在一階自相關(guān)。12對于模型，以表示et與et-1之間的線性相關(guān)關(guān)系（t=1,2,t）,則下列明顯錯誤的是（）a、0.8，dw0.4b、-0.8，dw-0.4c、0，dw2 d、1，dw013、同一統(tǒng)計指標按時間順序記錄的數(shù)據(jù)列稱為 ( )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)三、 多項選擇題1、d

46、w檢驗不適用一下列情況的序列相關(guān)檢驗（）a、高階線性自回歸形式的序列相關(guān)b、一階非線性自回歸的序列相關(guān)c、移動平均形式的序列相關(guān)d、正的一階線性自回歸形式的序列相關(guān)e、負的一階線性自回歸形式的序列相關(guān)2、以dl表示統(tǒng)計量dw的下限分布，du表示統(tǒng)計量dw的上限分布，則dw檢驗的不確定區(qū)域是（）a、dudw4-du b、4-dudw4-dl c、dldwdu d、4-dldw4 e、0dwdl3、dw檢驗不適用于下列情況下的一階線性自相關(guān)檢驗（）a、模型包含有隨機解釋變量b、樣本容量太小c、非一階自回歸模型d、含有滯后的被解釋變量e、包含有虛擬變量的模型4、針對存在序列相關(guān)現(xiàn)象的模型估計，下述哪

47、些方法可能是適用的（）a、加權(quán)最小二乘法b、一階差分法c、殘差回歸法d、廣義差分法d、durbin兩步法5、如果模型yt=b0+b1xt+ut存在一階自相關(guān)，普通最小二乘估計仍具備（）a、線性b、無偏性c、有效性d、真實性e、精確性6、dw檢驗不能用于下列哪些現(xiàn)象的檢驗a、遞增型異方差的檢驗b、utut1+2ut2+vt形式的序列相關(guān)檢驗c、xi=b0+b1xj+ut形式的多重共線性檢驗d、的一階線性自相關(guān)檢驗e、遺漏重要解釋變量導致的設(shè)定誤差檢驗四、 簡答題1簡述dw檢驗的局限性。2序列相關(guān)性的后果。3簡述序列相關(guān)性的幾種檢驗方法。4廣義最小二乘法（gls）的基本思想是什么？5解決序列相關(guān)性

48、的問題主要有哪幾種方法？6差分法的基本思想是什么？7差分法和廣義差分法主要區(qū)別是什么？8請簡述什么是虛假序列相關(guān)。9序列相關(guān)和自相關(guān)的概念和范疇是否是一個意思？10dw值與一階自相關(guān)系數(shù)的關(guān)系是什么？五、 計算分析題1.根據(jù)某地19611999年共39年的總產(chǎn)出y、勞動投入l和資本投入k的年度數(shù)據(jù)，運用普通最小二乘法估計得出了下列回歸方程： (0.237) (0.083) (0.048) ,dw=0.858 上式下面括號中的數(shù)字為相應(yīng)估計量的標準誤差。在5%的顯著性水平之下，由dw檢驗臨界值表，得dl=1.38,du=1.60。問； (1) 題中所估計的回歸方程的經(jīng)濟含義； (2) 該回歸方程

49、的估計中存在什么問題?應(yīng)如何改進?  2根據(jù)我國19782000年的財政收入和國內(nèi)生產(chǎn)總值的統(tǒng)計資料，可建立如下的計量經(jīng)濟模型： （2.5199） （22.7229） 0.9609，731.2086，516.3338，0.3474請回答以下問題：（1） 何謂計量經(jīng)濟模型的自相關(guān)性？（2） 試檢驗該模型是否存在一階自相關(guān)，為什么？ （3） 自相關(guān)會給建立的計量經(jīng)濟模型產(chǎn)生哪些影響？（4） 如果該模型存在自相關(guān)，試寫出消除一階自相關(guān)的方法和步驟。（臨界值，）3對某地區(qū)大學生就業(yè)增長影響的簡單模型可描述如下式中，為新就業(yè)的大學生人數(shù)，min1為該地區(qū)最低限度工資，pop為新畢業(yè)的大學生人數(shù)

50、，gdp1為該地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值，gdp為該國國內(nèi)生產(chǎn)總值；g表示年增長率。（1）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(chǔ)來選擇最低限度工資，則ols估計將會存在什么問題？（2）令min為該國的最低限度工資，它與隨機擾動項相關(guān)嗎？（3）按照法律，各地區(qū)最低限度工資不得低于國家最低工資，哪么gmin能成為gmin1的工具變量嗎？ 4 下表給出了美國1960-1995年36年間個人實際可支配收入x和個人實際消費支出y的數(shù)據(jù)。美國個人實際可支配收入和個人實際消費支出單位：100億美元年份個人實際可支配收入x個人實際消費支出y年份個人實際可支配收入x個人實際消費支出y1960196119621963196419651966196719681969