計量經(jīng)濟(jì)學(xué)李子奈第七版復(fù)習(xí)題_第1頁
計量經(jīng)濟(jì)學(xué)李子奈第七版復(fù)習(xí)題_第2頁
計量經(jīng)濟(jì)學(xué)李子奈第七版復(fù)習(xí)題_第3頁
計量經(jīng)濟(jì)學(xué)李子奈第七版復(fù)習(xí)題_第4頁
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文檔簡介

1、計量經(jīng)濟(jì)學(xué) 復(fù)習(xí)題一、單選題1、懷特檢驗法可用于檢驗( )。A.異方差性 B.多重共線性 C.序列相關(guān) D.模型設(shè)定誤差2、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析問題的工作程序是( )。A.設(shè)定模型,檢驗?zāi)P停烙嬆P?,改進(jìn)模型B.設(shè)定模型,估計參數(shù),檢驗?zāi)P?,?yīng)用模型C.估計模型,應(yīng)用模型,檢驗?zāi)P停倪M(jìn)模型D.搜集資料,設(shè)定模型,估計參數(shù),應(yīng)用模型3、對下列模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義檢驗,哪一個模型是沒有實際意義的( )。A.(消費)(收入)B.(商品需求)(收入)(價格)C.(商品供給)(價格)D.(產(chǎn)出量)(資本)(勞動)4、戈德菲爾德匡特檢驗法可用于檢驗?zāi)P偷模?)。A.異方差性 B.多重共線性 C.序列相關(guān) D.設(shè)

2、定誤差5、在滿足基本假定的情況下,對單方程計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型而言,下列有關(guān)解釋變量和被解釋變量的說法中正確的有( )。A.被解釋變量和解釋變量均為隨機(jī)變量B.被解釋變量和解釋變量均為非隨機(jī)變量C.被解釋變量為隨機(jī)變量,解釋變量為非隨機(jī)變量D.被解釋變量為非隨機(jī)變量,解釋變量為隨機(jī)變量6、根據(jù)樣本資料估計得到人均消費支出Y對人均收入X的回歸方程為,這表明人均收入每增加,人均消費支出將增加( )。A.2% B.0.75 C.0.75% D.7.5%7、設(shè)k為回歸模型中的解釋變量個數(shù),n為樣本容量,則對總體回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(F檢驗)時構(gòu)造的F統(tǒng)計量為( )。A. B. C. D. 8.下列屬于有限

3、分布滯后模型的是( )。A.B.C.D.9、已知DW統(tǒng)計量的值接近于0,則樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)近似等于( )。A.0 B.-1 C.1 D.0.510、反映由模型中解釋變量所解釋的那部分離差平方和大小的是( )。A.總離差平方和 B.回歸平方和 C.殘差平方和 D.不能計算11、若回歸模型中的隨機(jī)誤差項存在異方差性,則估計模型參數(shù)應(yīng)采用( )。 A.普通最小二乘法 B.加權(quán)最小二乘法 C.廣義差分法 D.工具變量法12、用依據(jù)t檢驗、F檢驗和R2檢驗的綜合統(tǒng)計檢驗法可以檢驗( )。A多重共線性   B.自相關(guān)性 C異方差性   D.非正態(tài)性1

4、3、某商品需求函數(shù)為,其中y為需求量,x為價格。為了考慮“地區(qū)”(農(nóng)村、城市)和“季節(jié)”(春、夏、秋、冬)兩個因素的影響,擬引入虛擬變量,則應(yīng)引入虛擬變量的個數(shù)為( )。 A.2 B.4 C.5 D.614、如果在包含截距項的服裝需求函數(shù)模型中必須包含3個定性變量:季節(jié)(4種狀態(tài))、性別(2種狀態(tài))、職業(yè)(5種狀態(tài)),則應(yīng)該設(shè)置( )個虛擬變量?A.5 B.8 C.10 D.615、對樣本回歸函數(shù),正確的描述是( )A. 在解釋變量給定值下,被解釋變量總體均值的軌跡;B. 在解釋變量給定值下,被解釋變量個值的軌跡;C. 在解釋變量給定值下,被解釋變量樣本均值的軌跡;D. 在解釋變量給定之下,被

5、解釋變量樣本個值的軌跡;16、作white檢驗時,所建立的輔助回歸的為: (1.36) (-0.64) (0.64) (-2.76) (2.90) R2 =0.4374若該輔助回歸所用的樣本數(shù)為31,則White檢驗x2統(tǒng)計量的值為( )A.13.12 B.13.56 C.11.81 D. 11.37 17、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型參數(shù)估計量無偏性的含義是( )。A估計值與真實值相等 B.估計值與真實值相差很小C. 估計量的數(shù)學(xué)期望(平均值)等于真實值 D.估計量的方差為零18、對樣本簡單線性相關(guān)系數(shù)r,以下結(jié)論中錯誤的是( )。A. |r|越近于1,變量之間線性相關(guān)程度越高 B. |r|越近于0,變量

6、之間線性相關(guān)程度越弱C. -1r1 D. 若r=0,則X與Y沒有任何相關(guān)關(guān)系19、設(shè)某地區(qū)對某商品的消費函數(shù)Yi=CO+C1Xi+ui中,消費支出Y不僅與收入X有關(guān),而且與消費者的性別、年齡構(gòu)成以及季節(jié)因素有關(guān),其中,年齡構(gòu)成可分為“青年”、“中年”和“老年”三個類別,季節(jié)可分為“春秋”和“冬夏”兩個類別;假設(shè)邊際消費傾向不變,現(xiàn)在引入性別、年齡以及季節(jié)因素三個變量,分別分析其影響,該消費函數(shù)引入虛擬變量的個數(shù)應(yīng)為:( )A2個 B.3個 C.4個 D.5個20、假設(shè)n為樣本容量,則在二元線性回歸模型中隨機(jī)誤差項的無偏估計量為( )AB C D21、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型總體參數(shù)的估計量具備有效性是指

7、_。A B. C D.22、回歸分析中定義的( )。A.解釋變量和被解釋變量都是隨機(jī)變量B.解釋變量為非隨機(jī)變量,被解釋變量為隨機(jī)變量C.解釋變量和被解釋變量都為非隨機(jī)變量D.解釋變量為隨機(jī)變量,被解釋變量為非隨機(jī)變量23、下面哪一個模型必定是錯誤的( )。A. B. C. D. 24、在線性回歸模型中,若解釋變量和的觀測值成比例,既有,其中為非零常數(shù),則表明模型中存在( )。A.方差非齊性 B.多重共線性 C.序列相關(guān) D.設(shè)定誤差25、虛擬變量陷阱問題,是由于在模型中( )引入虛擬變量造成的。A.過多 B.過少 C.不 D.恰當(dāng)26、多元線性回歸模型的參數(shù)估計量是隨機(jī)變量的函數(shù),即。所以是

8、( )。A.隨機(jī)變量 B.非隨機(jī)變量 C.確定性變量 D.常量27、設(shè)消費函數(shù)為,其中虛擬變量D=,當(dāng)統(tǒng)計檢驗表明下列哪項成立時,表示城鎮(zhèn)家庭與農(nóng)村家庭有一樣的消費行為( )。A. B.C. D.28、用于檢驗序列相關(guān)的DW統(tǒng)計量的取值范圍是()。A.0DW1 B.1DW1 C.2DW2 D.0DW4二、多選題1、在一個存在著隨機(jī)解釋變量的單方程計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中,采用工具變量法進(jìn)行參數(shù)估計,則所選擇的工具變量應(yīng)該具有以下哪些特點( )。A.與所替代的隨機(jī)解釋變量高度相關(guān) B.與隨機(jī)擾動項不相關(guān) C.與模型中的被解釋變量無關(guān) D.與模型中的其他解釋變量相關(guān)E.與模型中的其他解釋變量無關(guān) F.與模

9、型中的被解釋變量高度相關(guān)2、如果一個計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型存在序列相關(guān)問題,我們?nèi)匀徊捎米钚《朔ü烙嬙撃P偷膮?shù),則會出現(xiàn)以下哪些問題( )。A.參數(shù)估計量非有效 B.變量的顯著性檢驗失去意義 C.模型的參數(shù)不能估計 D.不能用該模型進(jìn)行預(yù)測3、異方差性的檢驗方法有( )。A.圖示檢驗法 B.戈里瑟檢驗 C.回歸檢驗法 D.G-Q檢驗法4、序列相關(guān)性的后果有( )。A.參數(shù)估計量非有效 B.變量的顯著性檢驗失去意義 C.模型的預(yù)測失效 D.以上都對5、將非線性回歸模型轉(zhuǎn)換為線性回歸模型,常用的數(shù)學(xué)處理方法有( )。A.直接置換法 B.對數(shù)變換法 C.級數(shù)展開法D.廣義最小二乘法 E.加權(quán)最小二乘法6

10、、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)是以下哪些學(xué)科相結(jié)合的綜合性學(xué)科:_。A統(tǒng)計學(xué) B數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué) C社會學(xué) D數(shù)學(xué) E經(jīng)濟(jì)學(xué)7、下列計量經(jīng)濟(jì)分析中那些很可能存在異方差問題( )。A.用截面數(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(jì)模型D.以30年的時序數(shù)據(jù)建立某種商品的市場供需模型8不滿足OLS基本假定的情況,主要包括:(1234 )。(1)隨機(jī)序列項不是同方差,而是異方差(2)隨機(jī)序列項序列相關(guān),即存在自相關(guān)(3)解釋變量是隨機(jī)變量,且與隨機(jī)擾動項相關(guān)(4)解釋變量之間相關(guān),存在多重共線性(5)因變量是隨機(jī)變量,即存在誤差

11、9、以下哪些方法可以檢驗序列相關(guān)性( )A. White檢驗 B. 杜賓-瓦森檢驗 C. 圖示法 D. 拉格朗日乘數(shù)檢驗 E. 帕克與戈里瑟檢驗F. 逐步回歸法 G. 簡單相關(guān)系數(shù)法 H. 判定系數(shù)檢驗法 I.回歸檢驗法 J.G-Q檢驗法10、計量經(jīng)濟(jì)模型的應(yīng)用領(lǐng)域主要有( )。A.結(jié)構(gòu)分析 B.經(jīng)濟(jì)預(yù)測 C.政策評價D.檢驗和發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論 E.設(shè)定和檢驗?zāi)P?F.政治評價11、不滿足OLS基本假定的情況,主要包括:( )。A.隨機(jī)序列項不是同方差,而是異方差 B.隨機(jī)序列項序列相關(guān),即存在自相關(guān)C.解釋變量是隨機(jī)變量,且與隨機(jī)擾動項相關(guān) D.解釋變量之間相關(guān),存在多重共線性E.因變量是隨機(jī)變

12、量,即存在誤差12、下列模型哪些形式是正確的( )。A. B. C. D. E. F. G. H.I. J.13、下列方程中是線性模型的是( )。A. B.C. D. E.14、一個計量經(jīng)濟(jì)模型由以下哪些部分構(gòu)成_。A.變量 B.參數(shù) C.隨機(jī)誤差項 D.方程式 E.虛擬變量15、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(jī)變量,且_。A.與隨機(jī)誤差項不相關(guān) B.其他解釋變量之間不相關(guān)C.與被解釋變量不相關(guān) D.與回歸值不相關(guān) E.與建立的模型無關(guān)三、判斷題1、在包含有隨機(jī)解釋變量的單方程回歸模型中,不能用杜賓-沃森統(tǒng)計量檢驗是否存在自相關(guān)問題。 ( )2、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型應(yīng)用中的結(jié)構(gòu)分析是對

13、經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中變量之間相互關(guān)系的研究。 ( )3、對于不同的樣本點,一個計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中的隨機(jī)誤差項的方差不再是常數(shù),而是互不相同,這時,該模型就出現(xiàn)了序列相關(guān)問題。 ( )4、在單方程計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中,解釋變量也稱自變量,是用來解釋作為研究對象的變量(即因變量)為什么變動和如何變動的變量。 ( )5、對計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型進(jìn)行異方差檢驗的檢驗思路是檢驗隨機(jī)誤差項的方差與解釋變量觀測值之間的相關(guān)性及其相關(guān)的形式。 ( )6、在一個多元線性回歸模型中,如果各個解釋變量之間存在完全線性相關(guān),則該模型的參數(shù)不能被估計出來。 ( )7、在多元線性回歸中,判定系數(shù)R2隨著解釋變量數(shù)目的增加而增加。 ( ) 8、對

14、經(jīng)典計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型進(jìn)行變量顯著性檢驗,采用的檢驗方法假設(shè)檢驗。( )9、虛擬變量做為解釋變量引入計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的兩種基本方式是加法和乘法。 ( )10、單方程計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的方程顯著性檢驗,旨在對模型中被解釋變量與解釋變量之間的線性關(guān)系在總體上是否顯著成立作出推斷。 ( )11、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型解釋經(jīng)濟(jì)活動中各因素之間的理論關(guān)系,用確定性的數(shù)學(xué)方程加以描述。( )12、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門數(shù)學(xué),而不是一門經(jīng)濟(jì)學(xué)分支學(xué)科。( )13、具有因果關(guān)系的變量之間一定有數(shù)學(xué)上的相關(guān)關(guān)系,具有相關(guān)關(guān)系的變量之間不一定具有因果關(guān)系。( )14、單方程計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型是以多個經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象為研究對象,是應(yīng)用最為普遍的計量經(jīng)

15、濟(jì)學(xué)模型。( )15、對于最小二乘法最合理的參數(shù)估計量應(yīng)該使得從模型中抽取n組樣本觀測值的概率最大。( )16、計量經(jīng)濟(jì)模型的總離差平方和由殘差平方和和回歸平方和組成。( )17、先決變量既能作為解釋變量,也能作為被解釋變量。( )18、可決系數(shù)是一個回歸直線與樣本觀測值擬合優(yōu)劣程度的度量指標(biāo),其值越大,擬合優(yōu)度越好,其值越小,擬合優(yōu)度就越差。( )19、D-W檢驗,即杜賓-瓦爾森檢驗,D.W=,其最大優(yōu)點為簡單易行。如果D.W值接近于零,則說明模型越傾向于無自相關(guān)。( )20已知含有截距項的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,則隨機(jī)誤差項的方差估計量為45( )。21、一元

16、線性回歸模型的擬合優(yōu)度檢驗是檢驗?zāi)P蛯颖居^測值的擬合程度。( )22、在多元線性回歸模型檢驗中,T檢驗與F檢驗等價。( )23、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型如果存在完全共線性,仍然用OLS方法估計模型參數(shù),則無法得到參數(shù)的估計量。( )24、回歸分析是研究一個變量關(guān)于另一個(些)變量的依賴關(guān)系的計算方法與技術(shù)。( )25、在經(jīng)典線性回歸的假定下,最小二乘估計量是具有最小方差的線性無偏估計量。( )26、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)學(xué)的一門分支學(xué)科。( )27、變量的顯著性檢驗所應(yīng)用的方法是數(shù)理統(tǒng)計學(xué)中的假設(shè)檢驗。( )28、單方程計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型可以分為線性模型和非線性模型。( )29、違背基本架設(shè)的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型是不

17、可估計的。( )30、只有滿足基本假設(shè)的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的普通最小二乘參數(shù)估計量才具有無偏性和有效性。( )31、模型的擬合優(yōu)度不是判斷模型質(zhì)量的唯一標(biāo)準(zhǔn),為了追求模型的經(jīng)濟(jì)意義,可以犧牲一點擬合優(yōu)度。( )32、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型解釋經(jīng)濟(jì)活動中各因素之間的理論關(guān)系,用確定性的數(shù)學(xué)方程加以描述。( )四、模型分析題1現(xiàn)收集了某地區(qū)的財政收入(Y)與工業(yè)總產(chǎn)值(X1)、建筑業(yè)總產(chǎn)值(X2)19942006年數(shù)據(jù)(單位為億元人民幣),經(jīng)分析得到如下回歸方程: Y=524.536+0.05265X1+0.454X2 T值 (7.518) (2.695) (3.214) R2=.0.990 F=246.24

18、0要求:(1)對所求得的模型作顯著性檢驗,在=0.05時,你的結(jié)論是什么?(2)對各回歸系數(shù)作顯著性檢驗。 (=0.05)(3)說明回歸方程的經(jīng)濟(jì)意義。(4)若2008年工業(yè)總產(chǎn)值為24502億元,建筑業(yè)總產(chǎn)值為2980億元,試求2008年財政收入的預(yù)測值。(計算結(jié)果保留兩位小數(shù)) (=0.05,F(xiàn)0.05(2,10)=4.1;F0.05(2,13)=3.8;t0.05(10)=1.812; t0.025(10)=2.228)2為了規(guī)劃中國未來旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,需要定量地分析影響中國旅游市場發(fā)展的主要因素。經(jīng)分析,影響國內(nèi)旅游市場收入的主要因素,除了國內(nèi)旅游人數(shù)和旅游支出以外,還可能與相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)

19、施有關(guān)。為此,考慮的影響因素主要有國內(nèi)旅游人數(shù),城鎮(zhèn)居民人均旅游支出,農(nóng)村居民人均旅游支出,并以公路里程和鐵路里程作為相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施的代表。為此設(shè)定了如下形式的計量經(jīng)濟(jì)模型:其中 :第t年我國旅游收入 (億元)國內(nèi)旅游人數(shù)(萬人)城鎮(zhèn)居民人均旅游支出 (元) 農(nóng)村居民人均旅游支出 (元)公路里程(萬公里) 鐵路里程(萬公里)為估計模型參數(shù),收集旅游事業(yè)發(fā)展最快的19942003年的統(tǒng)計數(shù)據(jù),經(jīng)EVIEWS軟件分析,得到如下結(jié)果:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/18/13 Time: 04:53Sample: 1994 2003

20、Included observations: 10VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-274.37731316.690-0.2083840.8451X20.0130880.0126921.0311720.3607X35.4381931.3803953.9395910.0170X43.2717730.9442153.4650730.0257X512.986244.1779293.1082960.0359X6-563.1077321.2830-1.7526850.1545R-squared0.995406 Mean dependent v

21、ar2539.200Adjusted R-squared0.989664 S.D. dependent var985.0327S.E. of regression100.1433 Akaike info criterion12.33479Sum squared resid40114.74 Schwarz criterion12.51634Log likelihood-55.67396 F-statistic173.3525Durbin-Watson stat2.311565 Prob(F-statistic)0.000092請你根據(jù)上述結(jié)果回答以下問題:(1)寫出我國旅游收入的估計模型。(2)

22、請你對該模型的變量顯著性和模型顯著性進(jìn)行檢驗。(3)該模型的可決系數(shù)和調(diào)整的可決系數(shù)分別是多少?由此可以說明什么問題?(4)該模型可能存在什么問題?如何證實所存在的問題? (11分)(當(dāng)=0.05時,t0.025(4)=2.776;t0.025(10)=2.228;t0.05(4)=2.131;F0.05(4,4)=6.39)3、已知回歸模型,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(jī)擾動項的分布未知,其他所有假設(shè)都滿足。(1)從直觀及經(jīng)濟(jì)角度解釋和。 (2)OLS估計量和滿足線性性、無偏性及有效性嗎?簡單陳述理由。 (3)對參數(shù)的假設(shè)檢驗還能進(jìn)行嗎?簡單陳述理由

23、。 4、對于人均存款(S,元)與人均收入(Y,元)之間的關(guān)系式,使用某地區(qū)36年的年度數(shù)據(jù)經(jīng)計算得到如下估計模型(括號內(nèi)為相應(yīng)回歸參數(shù)估計值的標(biāo)準(zhǔn)差):0.538(1)的經(jīng)濟(jì)解釋是什么? (2)和的符號是什么?為什么?實際的符號與你的直覺一致嗎?如果有沖突的話,你可以給出可能的原因嗎? (3)對于擬合優(yōu)度你有什么看法嗎? (4)檢驗是否每一個回歸系數(shù)都與零顯著不同(在1%水平下)。同時對零假設(shè)和備擇假設(shè)、檢驗統(tǒng)計值、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? (臨界值:當(dāng)=0.01時,t0.005(36)位于2.750與2.704之間 t0.005(34) 位于2.750與2

24、.704之間)5、其中, 、分別是城鎮(zhèn)居民消費支出和可支配收入。要求回答:該模型是否正確?如果有錯,指出錯誤之處,并說明理由。6、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(jì)模型: (2.5199) (22.7229) 0.9609, 516.3338,0.3474請回答以下問題:(1)何謂計量經(jīng)濟(jì)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)及相關(guān)方向,為什么?(3)自相關(guān)會給建立的計量經(jīng)濟(jì)模型產(chǎn)生哪些影響?(4)如果該模型存在一階自相關(guān),你認(rèn)為應(yīng)該采取什么方法對模型進(jìn)行修正?(D.W的臨界值,) (11分)7、根據(jù)四川省城鎮(zhèn)居民1978年到201

25、2年的人均消費支出(Y,元)與人均可支配收入(X,元)的數(shù)據(jù),建立計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型,經(jīng)過EVIEWS軟件計算,得到如下回歸分析結(jié)果。Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/17/13 Time: 10:06Sample: 1978 2012Included observations: 35VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C231.151144.565555.1867670.0000X0.7602390.005928128.24300.0000R-squared0.997997

26、 Mean dependent var4253.943Adjusted R-squared0.997937 S.D. dependent var4123.066S.E. of regression187.2797 Akaike info criterion13.35853Sum squared resid1157431. Schwarz criterion13.44741Log likelihood-231.7742 F-statistic16446.27Durbin-Watson stat0.457673 Prob(F-statistic)0.000000要求:1)寫出所估計的模型。 2)對

27、該估計模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義檢驗、統(tǒng)計檢驗和計量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗,經(jīng)過檢驗該估計模型存在什么問題? 3)如果證實該估計模型存在問題,如何進(jìn)行修正?檢驗臨界值如下:DL=,DU=8、根據(jù)四川省21個市(州)的城鎮(zhèn)居民2012年的人均消費支出(Y,元)與人均可支配收入(X,元)的數(shù)據(jù),建立計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型,經(jīng)過EVIEWS軟件計算,得到如下回歸分析結(jié)果。Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/17/13 Time: 10:22Sample: 1 21Included observations: 21VariableCoefficientStd. Er

28、rort-StatisticProb. C1214.5821766.7410.6874700.5001X0.6405750.0876637.3072590.0000R-squared0.737555 Mean dependent var14050.00Adjusted R-squared0.723742 S.D. dependent var1653.760S.E. of regression869.2210 Akaike info criterion16.46346Sum squared resid14355358 Schwarz criterion16.56294Log likelihood

29、-170.8664 F-statistic53.39604Durbin-Watson stat2.408009 Prob(F-statistic)0.000001要求:1)寫出所估計的模型。 2)對該估計模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義檢驗、統(tǒng)計檢驗和計量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗。 3)該估計模型可能存在什么問題?如果證實該估計模型存在問題,應(yīng)該采用什么方法進(jìn)行修正?例舉2種修正方法。9、為了建立我國鋼材產(chǎn)量的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型,我們收集了19781997年我國鋼材產(chǎn)量(Y,萬噸)、生鐵產(chǎn)量(X1,萬噸)、發(fā)電量(X2,億千瓦時)、固定資產(chǎn)投資(X3,億元)、國內(nèi)生產(chǎn)總值(X4,億元)、鐵路運輸量(X5,萬噸)的統(tǒng)計資料。然后

30、用EVIEWS軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,得到以下計算結(jié)果:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/21/08 Time: 16:30Sample: 1978 1997Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C354.5884435.69680.8138420.4294X10.0260410.1200640.2168920.8314X20.9945360.1364740.0000X30.3926760.0864684.5412710.0

31、005X4-0.0854360.016472-5.1866490.0001X5-0.0059980.006034-0.9940190.3371R-squared0.999098 Mean dependent var5153.450Adjusted R-squared0.998776 S.D. dependent var2512.131S.E. of regression87.87969 Akaike info criterion12.03314Sum squared resid108119.8 Schwarz criterion12.33186Log likelihood-114.3314 F

32、-statistic3102.411Durbin-Watson stat1.919746 Prob(F-statistic)0.000000試根據(jù)上述表中的分析結(jié)果,回答以下問題:(1)寫出所估計的模型。(2)計算出X2變量回歸系數(shù)的T統(tǒng)計量。(3)對模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義檢驗和統(tǒng)計檢驗。經(jīng)過檢驗該模型存在什么問題?如果有問題,我們可以才什么方法來予以證實?可以采用什么方法對模型進(jìn)行修正? (4)該模型是否存在序列相關(guān)? (=0.05 t0.025(14)=2.145 t0.025(15)=2.131 F0.025(5,15)=2.90 F0.05(5,14)=2.96 =0.05 dl=0.79

33、du=1.99)1、為了研究某地區(qū)的消費行為,收集了該地區(qū)1984到2004年的居民年人均消費支出(Y,元)與年人均可支配收入(X,元)的歷史數(shù)據(jù)應(yīng)用Eviews軟件進(jìn)行回歸分析,得到如下結(jié)果:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/28/13 Time: 10:47Sample: 1984 2004Included observations: 21VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C47.9459811.702184.0971830.0006X0.8423130.00496

34、5169.65480.0000R-squared0.999340 Mean dependent var1539.000Adjusted R-squared0.999306 S.D. dependent var1343.653S.E. of regression35.40729 Akaike info criterion10.06211Sum squared resid23819.85 Schwarz criterion10.16158Log likelihood-103.6521 F-statistic28782.75Durbin-Watson stat1.363358 Prob(F-stat

35、istic)0.000000要求: (1)試建立該地區(qū)的消費行為的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論模型。(2)根據(jù)上述回歸分析結(jié)果,寫出所估計的模型。(3)給定=0.05,對所估計的模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義檢驗、統(tǒng)計檢驗和計量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗。(4)當(dāng)2014年該地區(qū)的年人均可支配收入為5500元時,預(yù)測該年度該地區(qū)的人均消費支出是多少元?(取=0.05,t0.025(19)=2.093,t0.025(21)=2.08;F0.05(1,19)=4.38,F0.05(2,21)=3.47;n=21,k=2,dl=1.125.du=1.538)11、建立中國居民消費函數(shù)模型 t=1978,1979,2001其中:表示居民消費總額

36、,表示居民收入總額。 問:1) 能否用歷年的人均消費額和人均收入數(shù)據(jù)為樣本觀測值估計模型?為什么?2)人們一般選擇用當(dāng)年價格統(tǒng)計的居民消費總額和居民收入總額作為樣本觀測值,為什么?這樣是否違反樣本數(shù)據(jù)可比性原則?為什么?12、建立城鎮(zhèn)居民食品類需求函數(shù)模型如下: 其中V為人均購買食品支出額、Y為人均收入、為食品類價格、為其它商品類價格。要求指出參數(shù)估計量的經(jīng)濟(jì)意義是否合理,為什么? 答案:對于以購買食品支出額位被解釋變量的需求函數(shù)模型,即參數(shù)、估計量的經(jīng)濟(jì)意義分別為人均收入、食品類價格、其它商品類價格的需求彈性;由于食品為必須品,V為人均購買食品支出額,所以應(yīng)該在0與1之間,應(yīng)該在0與1之間,在0左右,三者之和為1左右。所以,該模型估計結(jié)果中的估計量缺少合理的經(jīng)濟(jì)解釋。13、根據(jù)我國19852001年城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(X)和人均

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