計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)李子奈第七版復(fù)習(xí)題

1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 復(fù)習(xí)題一、單選題1、懷特檢驗(yàn)法可用于檢驗(yàn)（ ）。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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析問(wèn)題的工作程序是（ ）。A.設(shè)定模型，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停烙?jì)模型，改進(jìn)模型B.設(shè)定模型，估計(jì)參數(shù)，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停瑧?yīng)用模型C.估計(jì)模型，應(yīng)用模型，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停倪M(jìn)模型D.搜集資料，設(shè)定模型，估計(jì)參數(shù)，應(yīng)用模型3、對(duì)下列模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)，哪一個(gè)模型是沒(méi)有實(shí)際意義的（ ）。A.（消費(fèi)）（收入）B.（商品需求）（收入）（價(jià)格）C.（商品供給）（價(jià)格）D.（產(chǎn)出量）（資本）（勞動(dòng)）4、戈德菲爾德匡特檢驗(yàn)法可用于檢驗(yàn)?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(duì)單方程計(jì)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(shuō)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(jì)得到人均消費(fèi)支出Y對(duì)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(fèi)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(gè)數(shù)，n為樣本容量，則對(duì)總體回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn))時(shí)構(gòu)造的F統(tǒng)計(jì)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(jì)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(jì)算11、若回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差性，則估計(jì)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(yàn)、F檢驗(yàn)和R2檢驗(yàn)的綜合統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法可以檢驗(yàn)( )。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(jià)格。為了考慮“地區(qū)”（農(nóng)村、城市）和“季節(jié)”（春、夏、秋、冬）兩個(gè)因素的影響，擬引入虛擬變量，則應(yīng)引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為（ ）。 A.2 B.4 C.5 D.614、如果在包含截距項(xiàng)的服裝需求函數(shù)模型中必須包含3個(gè)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(gè)虛擬變量？A.5 B.8 C.10 D.615、對(duì)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(gè)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(gè)值的軌跡；16、作white檢驗(yàn)時(shí)，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(yàn)x2統(tǒng)計(jì)量的值為（ ）A.13.12 B.13.56 C.11.81 D. 11.37 17、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型參數(shù)估計(jì)量無(wú)偏性的含義是（ ）。A估計(jì)值與真實(shí)值相等 B.估計(jì)值與真實(shí)值相差很小C. 估計(jì)量的數(shù)學(xué)期望（平均值）等于真實(shí)值 D.估計(jì)量的方差為零18、對(duì)樣本簡(jiǎn)單線性相關(guān)系數(shù)r，以下結(jié)論中錯(cuò)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(méi)有任何相關(guān)關(guān)系19、設(shè)某地區(qū)對(duì)某商品的消費(fèi)函數(shù)Yi=CO+C1Xi+ui中，消費(fèi)支出Y不僅與收入X有關(guān)，而且與消費(fèi)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(gè)類別，季節(jié)可分為“春秋”和“冬夏”兩個(gè)類別；假設(shè)邊際消費(fèi)傾向不變，現(xiàn)在引入性別、年齡以及季節(jié)因素三個(gè)變量，分別分析其影響，該消費(fèi)函數(shù)引入虛擬變量的個(gè)數(shù)應(yīng)為：（ ）A2個(gè) B.3個(gè) C.4個(gè) D.5個(gè)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(xiàng)的無(wú)偏估計(jì)量為（ ）AB C D21、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型總體參數(shù)的估計(jì)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(gè)模型必定是錯(cuò)誤的（ ）。A. B. C. D. 24、在線性回歸模型中，若解釋變量和的觀測(cè)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(wèn)題，是由于在模型中（ ）引入虛擬變量造成的。A.過(guò)多 B.過(guò)少 C.不 D.恰當(dāng)26、多元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)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(fèi)函數(shù)為，其中虛擬變量D=，當(dāng)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)表明下列哪項(xiàng)成立時(shí)，表示城鎮(zhèn)家庭與農(nóng)村家庭有一樣的消費(fèi)行為（ ）。A. B.C. D.28、用于檢驗(yàn)序列相關(guān)的DW統(tǒng)計(jì)量的取值范圍是()。A.0DW1 B.1DW1 C.2DW2 D.0DW4二、多選題1、在一個(gè)存在著隨機(jī)解釋變量的單方程計(jì)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(jì)，則所選擇的工具變量應(yīng)該具有以下哪些特點(diǎn)（ ）。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(dòng)項(xiàng)不相關(guān) C.與模型中的被解釋變量無(wú)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(wú)關(guān) F.與模

9、型中的被解釋變量高度相關(guān)2、如果一個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型存在序列相關(guān)問(wèn)題，我們?nèi)匀徊捎米钚《朔ü烙?jì)該模型的參數(shù)，則會(huì)出現(xiàn)以下哪些問(wèn)題（ ）。A.參數(shù)估計(jì)量非有效 B.變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義 C.模型的參數(shù)不能估計(jì) D.不能用該模型進(jìn)行預(yù)測(cè)3、異方差性的檢驗(yàn)方法有( )。A.圖示檢驗(yàn)法 B.戈里瑟檢驗(yàn) C.回歸檢驗(yàn)法 D.G-Q檢驗(yàn)法4、序列相關(guān)性的后果有( )。A.參數(shù)估計(jì)量非有效 B.變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義 C.模型的預(yù)測(cè)失效 D.以上都對(duì)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(duì)數(shù)變換法 C.級(jí)數(shù)展開(kāi)法D.廣義最小二乘法 E.加權(quán)最小二乘法6

10、、計(jì)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(jì)學(xué) B數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué) C社會(huì)學(xué) D數(shù)學(xué) E經(jīng)濟(jì)學(xué)7、下列計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析中那些很可能存在異方差問(wèn)題（ ）。A.用截面數(shù)據(jù)建立家庭消費(fèi)支出對(duì)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(duì)勞動(dòng)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(jì)量經(jīng)濟(jì)模型D.以30年的時(shí)序數(shù)據(jù)建立某種商品的市場(chǎng)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(xiàng)不是同方差，而是異方差（2）隨機(jī)序列項(xiàng)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(dòng)項(xiàng)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(yàn)序列相關(guān)性( )A. White檢驗(yàn) B. 杜賓-瓦森檢驗(yàn) C. 圖示法 D. 拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn) E. 帕克與戈里瑟檢驗(yàn)F. 逐步回歸法 G. 簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)法 H. 判定系數(shù)檢驗(yàn)法 I.回歸檢驗(yàn)法 J.G-Q檢驗(yàn)法10、計(jì)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(cè) C.政策評(píng)價(jià)D.檢驗(yàn)和發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論 E.設(shè)定和檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?F.政治評(píng)價(jià)11、不滿足OLS基本假定的情況，主要包括：（ ）。A.隨機(jī)序列項(xiàng)不是同方差，而是異方差 B.隨機(jī)序列項(xiàng)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(dòng)項(xiàng)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(gè)計(jì)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(xiàng) 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(xiàng)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(wú)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(jì)量檢驗(yàn)是否存在自相關(guān)問(wèn)題。 ( )2、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型應(yīng)用中的結(jié)構(gòu)分析是對(duì)

13、經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中變量之間相互關(guān)系的研究。 （ ）3、對(duì)于不同的樣本點(diǎn)，一個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差不再是常數(shù)，而是互不相同，這時(shí)，該模型就出現(xiàn)了序列相關(guān)問(wèn)題。 （ ）4、在單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中，解釋變量也稱自變量，是用來(lái)解釋作為研究對(duì)象的變量（即因變量）為什么變動(dòng)和如何變動(dòng)的變量。 （ ）5、對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型進(jìn)行異方差檢驗(yàn)的檢驗(yàn)思路是檢驗(yàn)隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差與解釋變量觀測(cè)值之間的相關(guān)性及其相關(guān)的形式。 （ ）6、在一個(gè)多元線性回歸模型中，如果各個(gè)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(jì)出來(lái)。 ( )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(duì)

14、經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型進(jìn)行變量顯著性檢驗(yàn)，采用的檢驗(yàn)方法假設(shè)檢驗(yàn)。（ ）9、虛擬變量做為解釋變量引入計(jì)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的方程顯著性檢驗(yàn)，旨在對(duì)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型解釋經(jīng)濟(jì)活動(dòng)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(jì)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型是以多個(gè)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象為研究對(duì)象，是應(yīng)用最為普遍的計(jì)量經(jīng)

15、濟(jì)學(xué)模型。（ ）15、對(duì)于最小二乘法最合理的參數(shù)估計(jì)量應(yīng)該使得從模型中抽取n組樣本觀測(cè)值的概率最大。（ ）16、計(jì)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(gè)回歸直線與樣本觀測(cè)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(yàn)，即杜賓-瓦爾森檢驗(yàn)，D.W=，其最大優(yōu)點(diǎn)為簡(jiǎn)單易行。如果D.W值接近于零，則說(shuō)明模型越傾向于無(wú)自相關(guān)。（ ）20已知含有截距項(xiàng)的三元線性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為，估計(jì)用樣本容量為，則隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差估計(jì)量為45( )。21、一元

16、線性回歸模型的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)樣本觀測(cè)值的擬合程度。( )22、在多元線性回歸模型檢驗(yàn)中，T檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)等價(jià)。( )23、計(jì)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(jì)模型參數(shù)，則無(wú)法得到參數(shù)的估計(jì)量。（ ）24、回歸分析是研究一個(gè)變量關(guān)于另一個(gè)（些）變量的依賴關(guān)系的計(jì)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(jì)量是具有最小方差的線性無(wú)偏估計(jì)量。( )26、計(jì)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(yàn)所應(yīng)用的方法是數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)中的假設(shè)檢驗(yàn)。( )28、單方程計(jì)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型是不

17、可估計(jì)的。（ ）30、只有滿足基本假設(shè)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的普通最小二乘參數(shù)估計(jì)量才具有無(wú)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(diǎn)擬合優(yōu)度。（ ）32、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型解釋經(jīng)濟(jì)活動(dòng)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(cái)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(duì)所求得的模型作顯著性檢驗(yàn)，在=0.05時(shí)，你的結(jié)論是什么?(2)對(duì)各回歸系數(shù)作顯著性檢驗(yàn)。 (=0.05)(3)說(shuō)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(cái)政收入的預(yù)測(cè)值。（計(jì)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(guó)未來(lái)旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，需要定量地分析影響中國(guó)旅游市場(chǎng)發(fā)展的主要因素。經(jīng)分析，影響國(guó)內(nèi)旅游市場(chǎng)收入的主要因素，除了國(guó)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(guó)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(jì)量經(jīng)濟(jì)模型：其中 ：第t年我國(guó)旅游收入 （億元）國(guó)內(nèi)旅游人數(shù)（萬(wàn)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(wàn)公里） 鐵路里程（萬(wàn)公里）為估計(jì)模型參數(shù)，收集旅游事業(yè)發(fā)展最快的19942003年的統(tǒng)計(jì)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(qǐng)你根據(jù)上述結(jié)果回答以下問(wèn)題：（1）寫出我國(guó)旅游收入的估計(jì)模型。（2）

22、請(qǐng)你對(duì)該模型的變量顯著性和模型顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)。（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(shuō)明什么問(wèn)題?(4)該模型可能存在什么問(wèn)題？如何證實(shí)所存在的問(wèn)題？ （11分）（當(dāng)=0.05時(shí),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(dòng)項(xiàng)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(jì)量和滿足線性性、無(wú)偏性及有效性嗎？簡(jiǎn)單陳述理由。 （3）對(duì)參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)還能進(jìn)行嗎？簡(jiǎn)單陳述理由

23、。 4、對(duì)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(jì)算得到如下估計(jì)模型（括號(hào)內(nèi)為相應(yīng)回歸參數(shù)估計(jì)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(hào)是什么？為什么？實(shí)際的符號(hào)與你的直覺(jué)一致嗎？如果有沖突的話，你可以給出可能的原因嗎？ （3）對(duì)于擬合優(yōu)度你有什么看法嗎？ （4）檢驗(yàn)是否每一個(gè)回歸系數(shù)都與零顯著不同（在1%水平下）。同時(shí)對(duì)零假設(shè)和備擇假設(shè)、檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)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(shí),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(fèi)支出和可支配收入。要求回答：該模型是否正確？如果有錯(cuò)，指出錯(cuò)誤之處，并說(shuō)明理由。6、根據(jù)我國(guó)19782000年的財(cái)政收入和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的統(tǒng)計(jì)資料，可建立如下的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型： （2.5199） （22.7229） 0.9609， 516.3338，0.3474請(qǐng)回答以下問(wèn)題：（1）何謂計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的自相關(guān)性？（2）試檢驗(yàn)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(huì)給建立的計(jì)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(duì)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(fèi)支出（Y，元）與人均可支配收入(X，元)的數(shù)據(jù)，建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，經(jīng)過(guò)EVIEWS軟件計(jì)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(jì)的模型。 2）對(duì)

27、該估計(jì)模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)，經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)該估計(jì)模型存在什么問(wèn)題？ 3）如果證實(shí)該估計(jì)模型存在問(wèn)題，如何進(jìn)行修正？檢驗(yàn)臨界值如下：DL=,DU=8、根據(jù)四川省21個(gè)市（州）的城鎮(zhèn)居民2012年的人均消費(fèi)支出（Y，元）與人均可支配收入(X，元)的數(shù)據(jù)，建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，經(jīng)過(guò)EVIEWS軟件計(jì)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(jì)的模型。 2）對(duì)該估計(jì)模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)。 3）該估計(jì)模型可能存在什么問(wèn)題？如果證實(shí)該估計(jì)模型存在問(wèn)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(guó)鋼材產(chǎn)量的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，我們收集了19781997年我國(guó)鋼材產(chǎn)量（Y，萬(wàn)噸）、生鐵產(chǎn)量（X1，萬(wàn)噸）、發(fā)電量（X2，億千瓦時(shí)）、固定資產(chǎn)投資（X3，億元）、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（X4，億元）、鐵路運(yùn)輸量（X5，萬(wàn)噸）的統(tǒng)計(jì)資料。然后

30、用EVIEWS軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，得到以下計(jì)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(wèn)題：(1)寫出所估計(jì)的模型。（2）計(jì)算出X2變量回歸系數(shù)的T統(tǒng)計(jì)量。(3)對(duì)模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)該模型存在什么問(wèn)題？如果有問(wèn)題，我們可以才什么方法來(lái)予以證實(shí)？可以采用什么方法對(duì)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(fèi)行為，收集了該地區(qū)1984到2004年的居民年人均消費(fèi)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(fèi)行為的計(jì)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(jì)的模型。（3）給定=0.05，對(duì)所估計(jì)的模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)。（4）當(dāng)2014年該地區(qū)的年人均可支配收入為5500元時(shí)，預(yù)測(cè)該年度該地區(qū)的人均消費(fèi)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(guó)居民消費(fèi)函數(shù)模型 t=1978,1979,2001其中：表示居民消費(fèi)總額

36、，表示居民收入總額。 問(wèn)：1） 能否用歷年的人均消費(fèi)額和人均收入數(shù)據(jù)為樣本觀測(cè)值估計(jì)模型？為什么？2）人們一般選擇用當(dāng)年價(jià)格統(tǒng)計(jì)的居民消費(fèi)總額和居民收入總額作為樣本觀測(cè)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(gòu)買食品支出額、Y為人均收入、為食品類價(jià)格、為其它商品類價(jià)格。要求指出參數(shù)估計(jì)量的經(jīng)濟(jì)意義是否合理，為什么？ 答案：對(duì)于以購(gòu)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(jì)量的經(jīng)濟(jì)意義分別為人均收入、食品類價(jià)格、其它商品類價(jià)格的需求彈性；由于食品為必須品，V為人均購(gòu)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(jì)結(jié)果中的估計(jì)量缺少合理的經(jīng)濟(jì)解釋。13、根據(jù)我國(guó)19852001年城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（X）和人均