計量經(jīng)濟學(xué)答案整理版(1)

1、計量經(jīng)濟學(xué)期末總復(fù)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)期末總復(fù)習(xí)一、單項選擇題1在雙對數(shù)線性模型InY i=ln 3 0+ 3 ilnXi+Ui中，3 i的含義是（D ）A . Y關(guān)于X的增長量B . Y關(guān)于X的發(fā)展速度C. Y關(guān)于X的邊際傾向D . Y關(guān)于X的彈性2在二元線性回歸模型：Yi Xii -2X2i Ui中，'-i表示（A ）A .當(dāng)X2不變、X1變動一個單位時，Y的平均變動B .當(dāng)Xi不變、X2變動一個單位時，Y的平均變動C.當(dāng)Xi和X2都保持不變時，Y的平均變動D .當(dāng)Xi和X2都變動一個單位時，Y的平均變動3.如果線性回歸模型的隨機誤差項存在異方差，則參數(shù)的普通最小二乘估計量是（A. 無偏的

2、，但方差不是最小的B .有偏的，且方差不是最小的C.無偏的，且方差最小D .有偏的，但方差仍為最小4.DW檢驗法適用于檢驗（B )A.異方差B.序列相關(guān)C.多重共線性D .設(shè)定誤差5.如果X為隨機解釋變量，Xi與隨機誤差項Ui相關(guān)，即有Cov（Xi, uj工0，則普通最小二乘估計?是（B )A .有偏的、致的B .有偏的、非一致的C.無偏的、致的D .無偏的、非一致的X是商品價格，為了6.設(shè)某商品需求模型為 Yt=3 0+ 3 iXt+ ut，其中丫是商品的需求量,考慮全年 4個季節(jié)變動的影響，假設(shè)模型中引入了4個虛擬變量，則會產(chǎn)生的問題為ii7.當(dāng)截距和斜率同時變動模型 通過統(tǒng)計檢驗的是（

3、C ）Yi= a 0+ a 1D+ 3 1Xi+ 3 2 (DX i)+ui退化為截距變動模型時，能A . a 1 工 0，3 2工 0B . a 1=0, 3 2=0C. a 1 工 0，3 2=0D . a 1=0 ,3 2工 0（D ）A異方差性C.不完全的多重共線性B. 序列相關(guān)D .完全的多重共線性&若隨著解釋變量的變動，被解釋變量的變動存在兩個轉(zhuǎn)折點，即有三種變動模式，則在 分段線性回歸模型中應(yīng)引入虛擬變量的個數(shù)為（B ）A . 1個B . 2個C. 3個D . 4個9.對于無限分布滯后模型Yt=a + 3 oXt+ 3 iXt-i+B 2Xt-2 +ut,無法用最小一乘法

4、估計其參數(shù)是因為（B ）A .參數(shù)有無限多個C.存在嚴(yán)重的多重共線性B .沒有足夠的自由度D .存在序列相關(guān)3#10.使用多項式方法估計有限分布滯后模型Yt= a + 3 oXt+ 3 iXt-i + 3 kXt-k+ut時，多項式3 i= a o+ a li+ a 2+ a mi"的階數(shù) m 必須（ A ）A .小于kB.小于等于 kC. 等于kD .大于k11.對于無限分布滯后模型Y t= a + 3 oXt+ 3 1Xt-1 + 3 2Xt-2+ +ut, Koyck 假疋 3 k= 3 0 入，0< 入l，則長期影響乘數(shù)為（DW檢驗，則DW值趨于（A ）12. 對自回歸

5、模型進行自相關(guān)檢驗時，若直接使用A . 0B . 1C. 2D . 413. 對于Koyck變換模型 Yt=a （1-入）+ BoXt+入Yt-i+Vt，其中Vt=ut-入ut-i，則可用作 Yt-i的工具變量為（ B ）A . XtB . Xt-iC. YtD . Vt的是A ）14使用工具變量法估計恰好識別的方程時，下列選項中有關(guān)工具變量的表述錯誤.（A 工具變量可選用模型中任意變量，但必須與結(jié)構(gòu)方程中隨機誤差項不相關(guān)B 工具變量必須與將要替代的內(nèi)生解釋變量高度相關(guān)C.工具變量與所要估計的結(jié)構(gòu)方程中的前定變量之間的相關(guān)性必須很弱，以避免多重共 線性D .若引入多個工具變量，則要求這些工具變

6、量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性15. 根據(jù)實際樣本資料建立的回歸模型是（C ）A 理論模型B回歸模型C.樣本回歸模型D 實際模型16. 下列選項中，不屬于.生產(chǎn)函數(shù)f（L, K）的性質(zhì)是（ D ）A. f（0 , K）=f（L , 0）=0B .專 -0cLdKC.邊際生產(chǎn)力遞減D .投入要素之間的替代彈性小于零17. 關(guān)于經(jīng)濟預(yù)測模型，下面說法中錯誤.的是（C ）A .經(jīng)濟預(yù)測模型要求模型有較高的預(yù)測精度B .經(jīng)濟預(yù)測模型比較注重對歷史數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度C .經(jīng)濟預(yù)測模型比較注重宏觀經(jīng)濟總體運行結(jié)構(gòu)的分析與模擬D .經(jīng)濟預(yù)測模型不太注重對經(jīng)濟活動行為的描述18. 關(guān)于宏觀經(jīng)濟計量模型中的季度模型，

7、下列表述中錯誤的是（ D ）A .季度模型以季度數(shù)據(jù)為樣本C.季度模型主要用于季度預(yù)測B .季度模型一般規(guī)模較大D .季度模型注重長期行為的描述19. 宏觀經(jīng)濟模型的導(dǎo)向是（A ）A .由總供給與總需求的矛盾決定的B. 由國家的經(jīng)濟發(fā)展水平?jīng)Q定的由總供給決定的5D.由總需求決定的20. X與Y的樣本回歸直線為(A . Yi= 3 0 十 B iXi+UiC. E(Yi)= 3 0十 3 iXiB . Yi= Xi - UiD . Yi =、訂 Xj21.在線性回歸模型中，若解釋變量Xi和X2的觀測值成比例，即Xii=KX2i，其中K為常數(shù)，則表明模型中存在（C ）A，方差非齊性B.序列相關(guān)C.

8、多重共線性D .設(shè)定誤差22 .回歸分析中，用來說明擬合優(yōu)度的統(tǒng)計量為(C)A.相關(guān)系數(shù)B.回歸系數(shù)C.判定系數(shù)D .標(biāo)準(zhǔn)差23.若某一正常商品的市場需求曲線向下傾斜，可以斷定（B ）A 它具有不變的價格彈性B 隨價格下降需求量增加C.隨價格上升需求量增加D 需求無彈性24.在判定系數(shù)定義中，ESS表示（A .刀(Y Y)2B .刀(Yi -Y)22C.刀(Y-Y)D .刀(Yi Y )7#DW統(tǒng)計量的取值范圍是（25 .用于檢驗序列相關(guān)的A . O< DWS1C . -2W DWS226 .誤差變量模型是指（A ）A .模型中包含有觀測誤差的解釋變量C.用誤差作解釋變量D ）B. -1

9、 W DWW1D . OW DWW4B.用誤差作被解釋變量D .模型中包含有觀測誤差的被解釋變量#28.將社會經(jīng)濟現(xiàn)象中質(zhì)的因素引入線性模型（C ）A只影響模型的截距B 只影響模型的斜率C.在很多情況下，不僅影響模型截距，還同時會改變模型的斜率D既不影響模型截距，也不改變模型的斜率29.時間序列資料中，大多存在序列相關(guān)問題，對于分布滯后模型，這種序列相關(guān)問題就轉(zhuǎn) 化為（B ）A 異方差問題C.隨機解釋變量問題B 多重共線性問題D 設(shè)定誤差問題8#30根據(jù)判定系數(shù) R2與F統(tǒng)計量的關(guān)系可知，當(dāng)R2=1時有（D ）A F=-1C. F=1B F=0D F=g31 發(fā)達市場經(jīng)濟國家宏觀經(jīng)濟計量模型的

10、核心部分包括總需求、總供給和（C ）A 建模時所依據(jù)的經(jīng)濟理論B .總收入C.關(guān)于總需求，總生產(chǎn)和總收入的恒等關(guān)系D .總投資33.用模型描述現(xiàn)實經(jīng)濟系統(tǒng)的原則是（ B ）A .以理論分析作先導(dǎo)，解釋變量應(yīng)包括所有解釋變量B 以理論分析作先導(dǎo)，模型規(guī)模大小要適度C.模型規(guī)模越大越好，這樣更切合實際情況D 模型規(guī)模大小要適度，結(jié)構(gòu)盡可能復(fù)雜34.下列模型中E（Yi）是參數(shù)r的線性函數(shù)，并且是解釋變量 Xi的非線性函數(shù)的是（B ）A. E(Yi)= p * ：僅2B . E(Y i)= 5：i XiC. E(Yi)= 一：01X i1D EE"。lx35.估計簡單線性回歸模型的最小二乘準(zhǔn)

11、則是：確定'-0、'-1,使得（A ）A .刀（Yi- '-o- -iXi）2 最小B .刀（Yio- Xi-ei）2 最小C.刀（Yi- -o- '-iXi-Ui）2 最小D .刀（Yi-v- -Xi）2 最小36.在模型Yi= -0Xi1eUi中，下列有關(guān)Y對X的彈性的說法中，正確的是（A )A .、是Y關(guān)于X的彈性B .'-0是Y關(guān)于X的彈性C. l nd是Y關(guān)于X的彈性D . In腎是Y關(guān)于X的彈性37.假設(shè)回歸模型為Yi= Xi Ui，其中Xi為隨機變量，且 Xi與山相關(guān)，貝V -的普通最小二乘估計量（D ）A. 無偏且不一致B.無偏但不一致C

12、.有偏但一致D.有偏且不一致38.設(shè)截距和斜率同時變動模型為Yi=:0Xi ：2（DX J - ui ,其中D為虛擬變量。如果經(jīng)檢驗該模型為斜率變動模型，則下列假設(shè)成立的是（D ）A .:j=0 ,2=0B . ： 4= 0 ,2=0c.: 4=0,2 =0d. : 4=0,2 = 0二、多項選擇題1.對于經(jīng)典線性回歸模型，各回歸系數(shù)的普通最小二乘估計具有的優(yōu)良特性有（ABCD）A .無偏性B .線性性C.有效性E.確定性D .一致性2. 序列相關(guān)情形下，常用的參數(shù)估計方法有（AB ）A .一階差分法B .廣義差分法C.工具變量法D .加權(quán)最小二乘法E.普通最小二乘法3. 狹義的設(shè)定誤差主要包

13、括(ABDA .模型中遺漏了重要解釋變量B模型中包含了無關(guān)解釋變量C.模型中有關(guān)隨機誤差項的假設(shè)有誤D .模型形式設(shè)定有誤E.回歸方程中有嚴(yán)重的多重共線性5. 常用的多重共線性檢驗方法有(A.簡單相關(guān)系數(shù)法C方差膨脹因子法E.工具變量法AD )B. 矩陣條件數(shù)法D. 判定系數(shù)增量貢獻法6. 對于Yi=九 rD “Xi2(DX i) 5，其中D為虛擬變量。下面說法正確的有(BCD )A.其圖形是兩條平行線B.基礎(chǔ)類型的截距為:0C. 基礎(chǔ)類型的斜率為 -D.差別截距系數(shù)為E. 差別斜率系數(shù)為冷-打7. 對于有限分布滯后模型Yi = =*oXt JXtXt丄ut，最小二乘法原則上是適用的，但會遇到

14、下列問題中的(ADE )A.多重共線性問題B.異方差問題C隨機解釋變量問題D.最大滯后長度k的確定問題E樣本較小時，無足夠自由度的問題三、問答題1. 建立與應(yīng)用計量經(jīng)濟學(xué)模型的主要步驟是什么？«« 址弓應(yīng)用計(1) ift運U逐牌奧的裁說臉由(可取廉樣本數(shù)廨，餐尋莊樣叢的世鼻忤.可比ft和-fttli苗計模掠參1L mm. 驕樓轎倉義檢驗+址計檢址*計呻講節(jié)椅曲柚櫃室挫測檢鯊*3. 多元線性回歸模型隨機干擾項的假定有哪些? 零均值同方差序列不相關(guān)、服從正態(tài)分布5.簡述異方差性的含義、來源、后果并寫出懷特( White )檢驗方法的檢驗步驟。含義：對于不同的樣本點，隨機誤差項

15、的方差不再是常數(shù) ，而互不相同來源：遺漏解釋變量，模型設(shè)定誤差，樣本測量誤差，隨機因素的影響，使用分組數(shù)據(jù) 后果：參數(shù)估計量非有效，變量顯著性檢驗失去意義，模型預(yù)測失效步驟:(1)對于模型先對該模型作OLS回歸，得到年132 2 2(2)進行輔助回歸nR2Zz2(fi)e =% 乜梯十 “2X21 F3X1 24X0 +口5%21(3)根據(jù)輔助回歸的可決系數(shù)和樣本數(shù)構(gòu)造統(tǒng)計量，進行卡方分布的檢驗檢驗結(jié)果顯著，說明存在異方差性，反之則拒絕這一論斷。6. 簡述選擇解釋變量的逐步回歸法1以Y為被解釋變量，逐個引入解釋變量，構(gòu)成回歸模型，進行模型估計。2根據(jù)擬合優(yōu)度的變化決定新引入的變量是否獨立：如果

16、擬合優(yōu)度變化顯著，則說明新引入的變量是一個獨立解釋變量；如果擬合優(yōu)度變化很不顯著，則說明新引入的變量與其它變量之間存在共線性關(guān)系。9. 教材第186頁，第1題.1 "口襯工旳引人童扭妞的榨用是什盤丁青此呻碁卓和怡人殲史估誓 弦欄空申別人堪削雙-主餐豪了尋找總整運性矯*饗 匯吐方式與集圧方式劉吐蔓的引入才式”睛書主整迢環(huán)十證彷w lUMtlB理尸生鳴曲!(疋.陌療左冥鬲用于宅慷居豪時率瑞嚴(yán)生響曲構(gòu)*燉井珅it占劉事序后苒產(chǎn)的情況N b亠 =10. 教材第186頁，第3題.亂淹姑變嵐盤型耳畔幾種類胞？分亦酣盼樓塑fffll OL.S方總存在購強滯后堡st橫蟄梢分布權(quán)后糧壁和自叵歸用型兩大

17、曼，前古貝殉解釋 的馨帝變，不包含魅癢變it的渝門變作曲煩 型的#?»*：舟后者期戲自陽解算變鬣與null的若®絶哥岳變柞対 篠叩的猝釋仔陸帶席卓型有無爪網(wǎng)的井布梆丘轉(zhuǎn)型和:胃陽娠的井布滯培 自型* fl請攝張期噸型和局希調(diào)整轉(zhuǎn)型最興姜見 骨啣懵后揍型便用OLS法存在T FEt(L)丘眼默的労布粋后慷瓏， 由于樣本觀測逍的勺限r(nóng)t便鋼無法直珪對貳進廳估計.口)對于右籬朗的分 布潘佑貫型.快用QLS力袪釦涮：股有寶臉椎則確定灌啟期比廈.對最大滯 斤朗的碑定祛住帶有主竝兩牲；聲舉幡后朗較fC由丁枠本容毗育限.肖需 疳更賦業(yè)目甲加時.必拯徨得目曲度確少"將統(tǒng)乏足櫓的自山

18、度進打惟計和檢 鯊；同雷變黑幷棧送衙町能樺注鬲廢域豐祖關(guān)即規(guī)蟲町能嚀社高度的姜哦11. 教材第305頁，第1題.1譴ft對序叫兒I地也址廣耳齊生減肌tu果召屋一尊均恒”制 有差.不卡利想武的白|聲ntCD Xr«¥ttKR序科斗丁O> &-武&) 莘蚪閩庫弭軒丁馨需 山*于和虬“斗*.與啊同確甚* fcitxeYeKHWi. 由于比眉;r=s 因it. xr12. 在時間序列數(shù)據(jù)的計量經(jīng)濟分析過程中，(1) 為什么要進行時間序列的平穩(wěn)性檢驗？隨機時間序列的平穩(wěn)性條件是什么？原因：1數(shù)據(jù)非平穩(wěn)，大樣本下的統(tǒng)計推斷基礎(chǔ)一一一致性”要求一一被破懷。2.數(shù)據(jù)非

19、平穩(wěn)，往往導(dǎo)致出現(xiàn)虛假回歸”(Spurious Regression)問題。條件：均值E(Xt)= J是與時間t無關(guān)的常數(shù)；方差Var(Xt)=九是與時間t無關(guān)的常數(shù)；協(xié)方差Cov(Xt,Xt+k)= k是只與時期間隔 k有關(guān)，與時間t無關(guān)的常數(shù)；(2) 請證明隨機游走序列不是平穩(wěn)序列。隨機游走過程 Xt=X t-1 +詭，其中tN(O, ；2)由于Xt=X0+t*出，可得隨機游走序列方差 Var(Xt)=t二2不滿足方差與時間無關(guān)的平穩(wěn)性條件(3) 單位根檢驗為什么從 DF檢驗擴展到ADF檢驗？DF檢驗假定時間序列是由具有白噪聲隨機誤差項的一階自回歸過程AR(1)生成的。但在實際檢驗中，時間

20、序列可能由更高階的自回歸過程生成，或者隨機誤差項并非是白噪聲， 用OLS法進行估計均會表現(xiàn)出隨機誤差項出現(xiàn)自相關(guān)，導(dǎo)致DF檢驗無效。如果時間序列含有明顯的隨時間變化的某種趨勢(如上升或下降)，也容易導(dǎo)致DF檢驗中的自相關(guān)隨機誤差項問題。14.指出下列論文中的主要錯誤之處：在一篇關(guān)于中國石油消費預(yù)測研究的論文中，作者選擇石油年消費量(OIL，單位：萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤)為被解釋變量，國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP，按當(dāng)年價格計算，單位：億元)為解釋變量，19902006年年度數(shù)據(jù)為樣本。首先假定邊際消費傾向不變，建立了線性模型：OILt n1；GDPt 譏 t =1990,1991,2006采用OLS估計模型，得到

21、t =1990,1991,2006t =1990,1991，,2006t = 1990,1991,2006011? =13390.30 0.183125GDR然后假定消費彈性不變，建立了對數(shù)線性模型：In OIL- In GDPtt采用OLS估計模型，得到InOII? -5.122385 0.458338ln GDR分別將2020年國內(nèi)生產(chǎn)總值預(yù)測值(500000億元)代入模型，計算得到兩種不同假定情況 下的2020年石油消費預(yù)測值分別為104953和68656萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤。（Shi老師版）1沒有用格蘭杰因果檢驗或者經(jīng)濟理論討論變量之間的因果關(guān)系2忽略了其他變量，應(yīng)引入其他控制變量3參數(shù)估計后沒

22、有檢驗其顯著性4在選擇模型時沒有進行協(xié)整檢驗5用平面數(shù)據(jù)模型替代時間序列模型是嚴(yán)重的錯誤（網(wǎng)絡(luò)版）模型甬甦戈乘錯i匕不'可猶兩種假定冋時成鬣只能姓正八種揆型°變址選釋錯甌黑響石瓣消玻的因粘除了 GDP外，還應(yīng)該包括嚴(yán)業(yè)站孤能瀏綃抓 技術(shù)水平斡"國內(nèi)生產(chǎn)息值按肖陣價格計購徉本數(shù)據(jù)不良冇可比注-石制年消災(zāi)址釆出實物址草仏 足可比的.時河序死教據(jù)件樣本，前且舍棄了許窯顯裨變址肯定療押序列相關(guān)性.不能來用 怙也 得到的104953和6«松右萬噸標(biāo)禱煤不圧預(yù)測值，而是預(yù)濟置的一個怙訃他時河序駐爺據(jù)卄普鏈沒冇經(jīng)過單也糧檢驗和初繪檢驗：（該何題不怕分，如樂冋答止軸 可t

23、!T0【替前囪）、計算題1.教材第104頁，第9題。*“ w r-» m 0 r p pra v# 9.渥3 1鮒州蘭矍斗齟的冋歸益果.*3 4憂 Qi：0）眾糅*專*軌攤平方和RSS. IMI 甲叮;RS&舷罕方札RSS 的自曲懂.（2）來擁背優(yōu)陽肝屋調(diào)的擬合建度F.0檢竽慣設(shè)* 兒無謬（ft.為業(yè):w ftauifttn樣童吾龍jt上和耐喜fFtfiMPMK iL.i if *1 - IJRSS=TSS- FSS-ft6 (M2 65 勺椚-77ESSfttjfiH 'll <dX 14 URSS的貝痕増<LL=*-1=門(2)“ ESS 45W 介十

24、.TSS 66 M2Jl-I -1 |l - OkOfl 1 2 4輕 G&(3)“F檢IL星曲是兄雪這樽M刻JTjxtAtm.憶】不能* 賓削JKiiilUSrH克* r<J?f tiifXj* T,K WnftM* n*ff)«uniTr«iti9 wj%. 悔和祥mjib歸科.j.a 昨戢旦馥估計恒丄“嗎斷官IB吝件時F的咕h李大2. 已知Y和X滿足如下的總體回歸模型Y= p jX u(1) 根據(jù) Y 和 X 的 5 對觀測值已計算出 Y =3, X =11, (Xj-X)2=74 , (Yj-Y)2=10,、 (Xi -X)( Yi -Y)=27。利用

25、最小二乘法估計'-0和'-1。(2) 經(jīng)計算，該回歸模型的總離差平方和TSS為10，總殘差平方和 RSS為0.14，試計算 判定系數(shù)r2并分析該回歸模型的擬合優(yōu)度。 2(1)B0= ' (Xi -X)( Yi -丫)廣(Xi -X) =74/72=0.3649B1= Y-BO* X =7-11*0.3649=-1.01352 r =1-RSS/TSS=1-0.14/10=0.986擬合優(yōu)度為 98.6%3由12對觀測值估計得消費函數(shù)為：AC =50+0.6Y其中，Y 是可支配收入，已知 Y=800，(Y - Y)2 =8000，e2 =30，當(dāng) Yo=1OOO 時,試計

26、算：(1 )消費支出C的點預(yù)測值；(2)在95%的置信概率下消費支出C的預(yù)測區(qū)間。18(已知： to.o25(1O)=2.23)19#S (6&0-30.1217t 6aO+3O, 1247)-(619. 88.680,12)元出匚時冷9醐的世債槪率卜消費支川C個別值的預(yù)測區(qū)間<619. &8.680.12)JU. V I * * 罰 y ”fW " F 1b* * I'rr oao時.消貫支HiC的點預(yù)測值：c, = 5« ' Q 6 « nmo = 63 (九)(刃平均值的預(yù)測憧闔：T4*1 Y C>300已知：C,

27、 = 65 0 = 2.21 (f 二 =30 .-650-27. 5380, 650+27, 5380）= （622. 46,677, 54）寺和=tnott時在9確的丑臺槪率下消孌支出C平均值的赧測墮間為岱22悔677,別）兀.（3）平別值的預(yù)測赳弧4. 1978-2000年天津市城鎮(zhèn)居民人均可支配銷售收入（Y，元）與人均年度消費支出（CONS ,元）的樣本數(shù)據(jù)、一元線性回歸結(jié)果如下所示：（共30分）#obsCONSY1A78389.3200344JS001979-425.4000305,200019EI0526,9?0047472001981539.52004H5.BB0019B2-57

28、6J2UD49E.56001933GQ4.310D52D 8400I93J72BJ70D59 9. E 4(901935S75.520D77D.E400I93GIDB9.61D949.UB0DiyEf711B7.4901071J4U1U981329.70U1278.8701UU9U7?.77O1291.09019901638.9201440.4701911B44.9S01585.71 Q19922238.3601907.17D19032769.2602322.19019943D82J3D3301.3701映4929.E3D40E41QD1A3659677104679.61 n1937-6606

29、.5605204.2901338_7110.54()M71,0in1S397G49.8305851.530ZijOQ-8140.56 D6121.07010000800060004000200000200040006000800020#Dependent Variable: LNCONSMethod: Least SquaresDate: 06/14/02 Time: 10:04Sample:佃78 2000Included observations: 23VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.064931-3.佃36900.0044L

30、nY1.0508930.0088580.0000R-squared0.998510Mean dependent var7.430699Adjusted R-squaredS.D.dependent var1.021834S.E. of regressionAkaike info criterion-6.336402Sum squared resid0.034224Schwarz criterion-6.237663Log likelihood42.23303F-statistic14074.12Durbin-Watson stat0.842771Prob(F-statistic)0.00000

31、1 在空白處填上相應(yīng)的數(shù)字（共 4處）（計算過程中保留4位小數(shù)）2 根據(jù)輸出結(jié)果，寫出回歸模型的表達式。3 .給定檢驗水平a =0.05,檢驗上述回歸模型的臨界值t0.025=, F0.05=并說明估計參數(shù)與回歸模型是否顯著？4 解釋回歸系數(shù)的經(jīng)濟含義。5. 根據(jù)經(jīng)典線性回歸模型的假定條件，判斷該模型是否明顯違反了某個假定條件？如有違背，應(yīng)該如何解決？ （6分）L 0 207P 11S.C344 0.9984 0 03S4 膳空扮）2. LC&S » 02074 + 1.05JZWT（5分）（-3.19） （i 18.63）i. 2皿 4.32B由回陽結(jié)果可以看出.怙計養(yǎng)數(shù)的

32、謐分別対-和蜿1何礎(chǔ) 具絕對侶坤犬于臨界位2嗣.故估計球均顯備的宙卻joMiz遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于臨界值丄甥 囲比再歸模型的怙計也是顯署的.（盼）4.回歸勞數(shù)E1的經(jīng)濟含義是：當(dāng)人均可支配收凡惜耐，人均年度消費袁出曙加！.2%.反映犬注市改革開啟以來人均消箜支岀的曙加遽度略快于人均邙支 配收人的増加速虧 "如5. 聞娃形回歸棗件之占陋機誤差項應(yīng)滿足無序列相關(guān)的矍求飾不存在自相關(guān)朗規(guī)象，從輸出結(jié)果來看，謨模型的DWvkfi10.84根1E杜賓一瓦薛檢 熱在沙謝顯薯水平下，lc=L ti=23fl% W統(tǒng)計磨的臨界值dj_=h2心心1,4久由于6S4< dL=1.2因此隨機誤差項存在自相關(guān).模

33、型如果存在自相關(guān).應(yīng)廠義差分變換，消除自相關(guān).（晞）5.已知某市羊毛衫的銷售量1995年第一季度到2000年第四季度的數(shù)據(jù)。假定回歸模型為:Yt = 3 0+ 3 i Xit + 3 2 X2 t+ u t式中：丫=羊毛衫的銷售量X 1=居民收入X 2=羊毛衫價格如果該模型是用季度資料估計，試向模型中加入適當(dāng)?shù)淖兞糠从臣竟?jié)因素的影響。（僅考慮截距變動?？梢酝Ｐ屠锛尤敕从臣竟?jié)因素的虛擬變量D。由于共有四個季節(jié)，所以可以將此虛擬變量分為三個類別。設(shè)基礎(chǔ)類別是夏季，于是虛擬變量可以如下引入：1（春）J1（秋）即D<）=匚楓夏、秋、冬）d2=衛(wèi)春、夏、冬）I?。ヾ3=芒春、夏、秋）此時建立的模

34、型為 Yt= 3 0+ 3 iXit+ 3 2X2t+D什D 2+ D3+ut6. 以下是某個案例的 Eviews分析結(jié)果(局部)。Depe nde nt Variable: YMethod: LeastSquaresSample(adjusted): 110In eluded observatio ns: 10 after adjusti ng en dpo intsVariableCoefficie ntStd.Errort-StatisticProb.C4.8267899.217366 0.5236630.6193X10.1783810.3081780.57880.5838X20.688

35、0300.20993.2779100.0169X30.22260.156400-1.4235560.2044R-squared0.852805Mean depe ndent var41.90000Adjusted R-squared0.7792S.D. depe ndent var34.28783S.E.of regressi on16.11137Akaike info criteri on8.686101Sum squared resid1557.457Schwarz criteri on8.807135Log likelihood-39.43051F-statistic11.58741Du

36、rb in-Wats on stat3.579994Prob(F-statistic)0.006579填上（1）、（ 2 ）、（3 ）、（ 4）位置所缺數(shù)據(jù)； 以標(biāo)準(zhǔn)記法寫出回歸方程； 你對分析結(jié)果滿意嗎？為什么？注意：coefficie nt= std.error * t-statisticAdjusted r-squared= 1-（1-r-squared）（ n_1）/（ n-k-1）8.從謹(jǐn)案例的分析數(shù)竭來看.皓果不満盤“因為但從慎型訕擬仃尤咂<R7-0l852S）和總禰線性晝薯 性i FIL5874F sbtis（ic=Oj0066J來看，胡果還專人満奩，但具萍到髦個解釋變顯的

37、M蓍性時呵以打 剎 tM）.57S8 Pi=0.5338）和 x3（t=-l.42A6. FM>.l97i） 44至鄙無注ilil的能善性檢船.卿以這 兩個桃釋變星顯然不鳳著7. 根據(jù)下列Eviews應(yīng)用軟件的運行結(jié)果比較分析選擇哪個模型較好？并說明理由；以標(biāo) 準(zhǔn)形式寫出確定的回歸方程。模型一Method: Least Squares In cludedDepe ndent Variable: YSample: 1 12 observati ons: 12VariableCoefficie nt Std. Errort-StatisticProb.C46.138287.3569906.2

38、713520.00011/X1335.604171.21997.8005220.0000Adjusted R-squared0.844738Akaike info criteri on8.283763Sum squared resid1993.125Schwarz criteri on8.364580Log likelihood-47.70258F-statistic60.84814Durb in-Wats on stat2.154969Prob(F-statistic)0.000015模型二Depe ndent Variable: YMethod:Least SquaresSample: 1

39、In eluded12observati ons: 12Conv erge nee achieved after 6 iteratio nsY=C*C (2) AXCoefficie ntStd. Errort-Statistic Prob.C(1)195.178411.4660017.022370.0000C(2)0.9791320.001888518.58420.0000Adjusted R-squared0.922179Akaike info7.593063criteri on23Sum squared resid999.0044Log likelihood-43.55838Schwar

40、z criterio n 7.673881Durbi n-Wats on2.818195stat24#8. 下圖一是yt的差分變量Dyt的相關(guān)圖和偏相關(guān)圖；圖二是以Dyt為變量建立的時間序列模型的輸出結(jié)果。（20分）AC PAC Q-Stat ProbAutocorrelation Partial Correlation10.602D.G0218.4990.00020.2350.20021.3780.0Q030J180.11222.1160.0004D.06Z0.04522.3220.0D05-D.0140.05522.334O.QDOeD.0750.04722.6570.001圖一Depe nde nt Va