計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)試卷與答案

1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)1一、判斷題（每小題2分，共10分）1. 間接最小二乘法適用于過度識(shí)別方程。（ ）2. 假設(shè)模型存在一階自相關(guān)，其他條件都滿足，則仍用OLS法估計(jì)參數(shù)，得到的估計(jì)量仍是無偏的，不再是有效的，顯著性檢驗(yàn)失效，預(yù)測(cè)失效。（ ）3. 用一階差分法消除自相關(guān)時(shí)，我們假定自相關(guān)系數(shù)等于-1。（ ）4. 當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí)，最小二乘估計(jì)是有偏的和不具有最小方差特性。（ ）5. 在模型中，令虛擬變量D取值為（0，2）而不是（0，1），那么參數(shù)的估計(jì)值也將減半，t值也將減半。（ ）二、選擇題（每小題2分，共20分）1、單一方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型必然包括（  ）。A行為方程  &#

2、160;     B技術(shù)方程     C制度方程      D定義方程2、在同一時(shí)間不同統(tǒng)計(jì)單位的相同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)組合，是（ ）。A原始數(shù)據(jù)      B時(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù)      C時(shí)間序列數(shù)據(jù)    D截面數(shù)據(jù)3、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的被解釋變量一定是（  ）。A控制變量     B政策變量&#

3、160;     C內(nèi)生變量      D外生變量4、同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)按時(shí)間順序記錄的數(shù)據(jù)稱為(      )。A橫截面數(shù)據(jù)     B時(shí)間序列數(shù)據(jù)    C修勻數(shù)據(jù)    D原始數(shù)據(jù)5、模型中其數(shù)值由模型本身決定的變量變是( )。   A外生變量     B內(nèi)生變量    C前定變

4、量     D滯后變量 6、半對(duì)數(shù)模型中，參數(shù)的含義是（       ）。 AX的絕對(duì)量變化，引起Y的絕對(duì)量變化BY關(guān)于X的邊際變化 CX的相對(duì)變化，引起Y的期望值絕對(duì)量變化DY關(guān)于X的彈性7、在一元線性回歸模型中，樣本回歸方程可表示為：（     ）     A    B  C       D  （其中）8、設(shè)OLS法得到的樣

5、本回歸直線為，以下說法不正確的是  (        )。    A                 B在回歸直線上  C               

6、0;  D9、在模型的回歸分析結(jié)果報(bào)告中，有，則表明（       ）。A解釋變量對(duì)的影響是顯著的B解釋變量對(duì)的影響是顯著的C解釋變量和對(duì)的聯(lián)合影響是顯著的D解釋變量和對(duì)的影響是均不顯著10、一元線性回歸分析中的回歸平方和TSS的自由度是（ ）。     An        Bn-1      Cn-k     

7、60; D1 三、簡答題（每小題6分，共24分）1 怎樣理解產(chǎn)生于西方國家的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)能夠在中國的經(jīng)濟(jì)理論和實(shí)踐研究中發(fā)揮重要作用。2 你能分別舉出三個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)、混合數(shù)據(jù)、虛擬變量數(shù)據(jù)的實(shí)際例子嗎？3.為什么在對(duì)參數(shù)進(jìn)行最小二乘估計(jì)之前，要對(duì)模型提出古典假定？4.何謂虛擬變量？四、論述題（25分）1.（10分）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(jià)格、為其它商品類價(jià)格。 指出參數(shù)估計(jì)量的經(jīng)濟(jì)意義是否合理，為什么？（5分） 為什么經(jīng)常采用交叉估計(jì)方法估計(jì)需求函數(shù)模型？（5分） 2.（15分）建立中國居民消費(fèi)函數(shù)模型 t=1978,

8、1979,2001其中表示居民消費(fèi)總額，表示居民收入總額。 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？（5分） 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？（5分） 如果用矩陣方程表示該模型，寫出每個(gè)矩陣的具體內(nèi)容，并標(biāo)明階數(shù)。（5分）五、應(yīng)用題（21分）根據(jù)中國19501972年進(jìn)出口貿(mào)易總額（單位億元）與國內(nèi)生產(chǎn)總值（單位億元）的數(shù)據(jù)，估計(jì)了進(jìn)出口貿(mào)易總額和國內(nèi)生產(chǎn)總值之間的關(guān)系，結(jié)果如下： Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate

9、: 06/05/03 Time: 11:02Sample: 1950 1972Included observations: 23VariableCoefficientStd. Errort-StatisticC0.6826740.2354252.8997515LOG(X)0.5140470.0701897.323777R-squared0.718641 Mean dependent var4.596044Adjusted R-squared0.705243 S.D. dependent var0.301263S.E. of regression0.163560 Akaike info crit

10、erion-0.700328Sum squared resid0.561792 Schwarz criterion-0.601589Log likelihood10.05377 F-statistic53.63771Durbin-Watson stat0.518528 Prob(F-statistic)根據(jù)上述回歸結(jié)果回答下面各題：（1）根據(jù)以上回歸結(jié)果，寫出回歸分析結(jié)果報(bào)告。（7分）（2）分析該結(jié)果的系數(shù)顯著性。（6分）（3）解釋模型擬合優(yōu)度的含義。（4分）（4）試對(duì)模型結(jié)果的經(jīng)濟(jì)意義進(jìn)行解釋。（4分）題號(hào)一二三四五六七八九總分題分1020242521100得分評(píng)閱人一、判斷題（每小題2分，

11、共10分）1.× 2. 3.× 4.× 5.×二、選擇題（每小題2分，共20分）1. A 2. D 3. C 4. B  5.B 6. C   7.  C   8.D 9.C  10. B 三、簡答題（每小題6分，共24分）3答： 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的產(chǎn)生源于對(duì)經(jīng)濟(jì)問題的定量研究，是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定階段的客觀需要。經(jīng)濟(jì)學(xué)從定性研究向定量分析的發(fā)展，是經(jīng)濟(jì)學(xué)向更加精密更加科學(xué)發(fā)展的表現(xiàn)，反映了社會(huì)化大生產(chǎn)對(duì)各種經(jīng)濟(jì)問題和經(jīng)濟(jì)

12、活動(dòng)進(jìn)行精確數(shù)量分析的客觀要求。毫無疑問，我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展需要科學(xué)化和現(xiàn)代化，要真正成為一門科學(xué)，成為一門能夠指導(dǎo)中國社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制的建立和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的科學(xué)，那么重要的內(nèi)容之一就是要學(xué)習(xí)代西方經(jīng)濟(jì)學(xué)先進(jìn)的研究方法。這就需要我們多學(xué)習(xí)多研究計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，把計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法原理運(yùn)用到實(shí)際的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中去，從實(shí)踐中不斷探索和發(fā)展計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。4答： （1）時(shí)間序列數(shù)據(jù)如：每年的國民生產(chǎn)總值、各年商品的零售總額、各年的年均人口增長數(shù)、年出口額、年進(jìn)口額等等； （2）截面數(shù)據(jù)如：西南財(cái)大2002年各位教師年收入、2002年各省總產(chǎn)值、2002年5月成都市各區(qū)罪案發(fā)生率等等； （3）混合數(shù)據(jù)如：1990年20

13、00年各省的人均收入、消費(fèi)支出、教育投入等等； （4）虛擬變量數(shù)據(jù)如：婚否，身高是否大于170厘米，受教育年數(shù)是否達(dá)到10年等等。5答：在古典假定條件下，OLS估計(jì)得到的參數(shù)估計(jì)量是該參數(shù)的最佳線性無偏估計(jì)，具有無偏性、有效性、線性。總之，作古典假定是為了使所作出的估計(jì)具有較好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)和方便地進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。6答：(1)在建立模型時(shí)，有一些影響經(jīng)濟(jì)變量的因素?zé)o法定量描述，如職業(yè)、性別對(duì)收入的影響，教育程度，季節(jié)因素等往往需要用定性變量度量。為了在模型中反映這類因素的影響，并提高模型的精度，需要將這類變量“量化”。根據(jù)這類變量的屬性類型，構(gòu)造僅取“0”或“1”的人工變量，通常稱這類變量為“虛擬變

14、量”。四、論述題（25分）1.(10分)答： 對(duì)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(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。 （5分） 由于該模型中包含長期彈性和短期彈性與，需要分別采用截面數(shù)據(jù)和時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)，所以經(jīng)常采用交叉估計(jì)方法估計(jì)需求函數(shù)模型。 （5分）2.(15分)答： 不可以。因?yàn)闅v年的人均消費(fèi)額和人均收入并不是從居民消費(fèi)總額和居民收入總額的總體中隨機(jī)抽取的樣本，違背了樣本

15、與母體的一致性。 （5分） 因?yàn)闅v年的居民消費(fèi)總額和居民收入總額具有大致相同的“價(jià)格”指數(shù)，是否將它們轉(zhuǎn)換為不變價(jià)數(shù)據(jù)并不重要，不影響數(shù)據(jù)在樣本點(diǎn)之間的可比性。 （5分） 其中 （5分）五、應(yīng)用題（21分）（1）（7分） (0.24) (0.07)，F(xiàn)53.63，d.f.21（2）（6分）首先，常數(shù)項(xiàng)的顯著性分析。因?yàn)椋河杀碇薪Y(jié)果知，系數(shù)顯著性檢驗(yàn)的t統(tǒng)計(jì)量的值為2.90，查表知，；而2.9>1.962，故常數(shù)項(xiàng)是顯著不為零的。其次，斜率的系數(shù)顯著性分析：因?yàn)椋河杀碇薪Y(jié)果知，系數(shù)顯著性檢驗(yàn)的t統(tǒng)計(jì)量的值為7.32，查表知，；而7.32>1.962，故斜率項(xiàng)是顯著不為零的。（3）（4

16、分）由表中結(jié)果可知，模型的調(diào)整的擬合優(yōu)度為0.71，意味著模型解釋了被解釋變量樣本變化的71%。（4）（4分）根據(jù)模型結(jié)果可知：我國在19501972年間，國內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)于進(jìn)出口總額之間具有顯著的相關(guān)性，具體地，進(jìn)出口總額關(guān)于國內(nèi)生產(chǎn)總值的彈性系數(shù)約為0.51，即國內(nèi)生產(chǎn)總值每增加一個(gè)百分點(diǎn)，進(jìn)出口總額平均增加0.51個(gè)百分點(diǎn)。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 一、（10分，每小題1分）判斷正誤（正確的打?qū)μ?hào)，錯(cuò)誤的劃叉，將答案填入下面的表格中）123456789101線性回歸模型中線性指的是變量線性。2在參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)中，若計(jì)算得到的 | t | 值超過臨界的 t 值，我們將接受零假設(shè)。3綜合判定系數(shù)等于殘差平

17、方和與總離差平方和之比。4多元回歸模型中，任何一個(gè)單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計(jì)不顯著的，則整個(gè)模型在統(tǒng)計(jì)上是不顯著的。5雙對(duì)數(shù)模型的R2值可與對(duì)數(shù)線性模型的相比較，但不能與線性模型的相比較。6為了避免陷入虛擬變量陷阱，如果一個(gè)定性變量有m類，則要引入m-2 個(gè)虛擬變量。7在存在異方差情況下， OLS估計(jì)量仍然是最優(yōu)線性無偏估計(jì)量。8杜賓瓦特森檢驗(yàn)是用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诋惙讲畹摹?識(shí)別的階條件是判別模型是否可識(shí)別的充要條件。10當(dāng)模型滿足古典假設(shè)時(shí)，最小二乘估計(jì)的殘差均值為零。二、（20分，每小題2分）選擇題（將所選答案的字母填入下面的表格中）12345678910 1下列說法正確的有：A時(shí)序數(shù)據(jù)和橫截面

18、數(shù)據(jù)沒有差異      B對(duì)總體回歸模型的顯著性檢驗(yàn)沒有必要C總體回歸方程與樣本回歸方程是有區(qū)別的    D判定系數(shù)不可以用于衡量擬合優(yōu)度2在不完全多重共線性不嚴(yán)重的情況下（其它條件不變），則仍可用模型進(jìn)行：A經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)         B政策評(píng)價(jià) C結(jié)構(gòu)分析        D檢驗(yàn)與發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論3在下列產(chǎn)生序列自相關(guān)的原因中，不正確的是： A經(jīng)濟(jì)變量的慣性作用 B數(shù)據(jù)加工C模型設(shè)

19、定偏誤    D截面數(shù)據(jù)4在修正異方差的方法中，不正確的是：A加權(quán)最小二乘法     B對(duì)模型進(jìn)行對(duì)數(shù)變換 C兩階段最小二乘法     D重新設(shè)定模型5二元回歸模型中，經(jīng)計(jì)算有相關(guān)系數(shù)，則表明：A和間存在完全共線性 B和間存在不完全共線性C對(duì)的擬合優(yōu)度等于0.9985 D不能說明和間存在多重共線性6White檢驗(yàn)方法主要用于檢驗(yàn)：A異方差性      B自相關(guān)性    

20、0; C隨機(jī)解釋變量           D多重共線性7一元線性回歸分析中TSS = RSS + ESS。則RSS的自由度為：An        Bn -1      C1        Dn -2 8利用OLS估計(jì)得到的樣本回歸直線 必然通過點(diǎn)：A     

21、    B C             D9在利用月度數(shù)據(jù)構(gòu)建計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型時(shí)，如果一年里的12個(gè)月全部表現(xiàn)出季節(jié)模式，則應(yīng)該引入虛擬變量個(gè)數(shù)為：A12                B4        

22、0;     C3             D1110簡化式模型就是把結(jié)構(gòu)式模型中的內(nèi)生變量表示為：A外生變量和內(nèi)生變量的函數(shù)關(guān)系  B前定變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型C滯后變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型  D外生變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型三、（20分）根據(jù)下面Eviews回歸結(jié)果回答問題。Dependent Variable: DEBTMethod: Least SquaresDate: 05/31/06 Time: 0

23、8:35Sample: 1980 1995Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C155.6083 （ ）0.2690420.7921INCOME（ ）0.06357312.990030.0000COST-56.4332931.45720 （ ） 0.0961R-squared0.989437 Mean dependent var2952.175Adjusted R-squared（ ） S.D. dependent var1132.051S.E. of regression124.9807

24、 Akaike info criterion12.66156Sum squared resid203062.2 Schwarz criterion12.80642Log likelihood-98.29245 F-statistic（ ）Durbin-Watson stat1.940201 Prob(F-statistic)0.000000注：DEBT抵押貸款債務(wù)，單位億美元；INCOME個(gè)人收入，單位億美元；COST抵押貸款費(fèi)用，單位%。1. 完成Eviews回歸結(jié)果中空白處內(nèi)容。（前三空每空2分，后兩空每空3分）2. 說明總體回歸模型和樣本回歸模型的區(qū)別。（5分）3. 寫出回歸分析報(bào)告，并

25、解釋參數(shù)的意義。（3分）四、（10分）性別因素可能對(duì)年薪和工齡之間的關(guān)系產(chǎn)生影響。試問這種影響可能有幾種形式，并設(shè)定出相應(yīng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。五、（10分）多重共線性的實(shí)際后果和理論后果是什么?克服多重共線性的方法有哪些? 六、（6分）下面是一個(gè)回歸模型的檢驗(yàn)結(jié)果。White Heteroskedasticity Test:F-statistic19.41659    Probability0.000022Obs*R-squared16.01986    Probability0.006788Test Equation

26、:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 05/31/06 Time: 10:54Sample: 1 18Included observations: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C693735.72652973.0.2614940.7981X1135.0044107.72441.2532390.2340X12-0.0027080.000790-3.4270090.0050X1*X20.0501100.0207452.4154670.032

27、6X2-1965.7121297.758-1.5146980.1557X22-0.1163870.146629-0.7937520.4428R-squared0.889992    Mean dependent var6167356.Adjusted R-squared0.844155    S.D. dependent var13040908S.E. of regression5148181.    Akaike info criterion34.00739Sum squa

28、red resid3.18E+14    Schwarz criterion34.30418Log likelihood-300.0665    F-statistic19.41659Durbin-Watson stat2.127414    Prob(F-statistic)0.0000221）寫出原回歸模型？（2分）2）檢驗(yàn)結(jié)果說明什么問題？（2分）3）如何修正？（2分）七、（10分）根據(jù)1961年到1985年期間美國個(gè)人消費(fèi)支出和個(gè)人可支配收入數(shù)據(jù)，得到如下的回歸模型：

29、其中：個(gè)人消費(fèi)支出（1982年10億美元），個(gè)人可支配收入（PDI）（1982年10億美元），道.瓊斯工業(yè)平均指數(shù)。（1）在回歸方程的殘差中存在一階自相關(guān)嗎？你是如何知道的。（3分）（2）利用杜賓兩階段回歸，將上述回歸模型進(jìn)行轉(zhuǎn)換，重新進(jìn)行回歸，結(jié)果如下：自相關(guān)問題解決了嗎？你是如何知道的？（3分）（3）比較初始回歸和變換后的回歸，PDI的t值急劇下降，這一變化說明了什么？（2分）（4）初始方程的大于變換后的方程，因此，初始方程的解釋能力比變換后的方程的解釋能力強(qiáng)，這種說法是否正確，為什么？（2分）八、（14分）下列為一完備的聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：其中M為貨幣供應(yīng)量，Y為國內(nèi)生產(chǎn)總值，P為價(jià)

30、格指數(shù)，C為居民消費(fèi)，I為投資。（1） 指出模型中的內(nèi)生變量和外生變量。（3分）（2） 寫出簡化式模型，并導(dǎo)出結(jié)構(gòu)式參數(shù)與簡化式參數(shù)之間的關(guān)系。（3分）（3） 用模型識(shí)別的階條件，確定模型的識(shí)別狀態(tài)。（4分）（4） 對(duì)過渡識(shí)別的方程按二階段最小二乘法簡述估計(jì)步驟。（4分）（10分，每小題1分）判斷正誤（正確的打?qū)μ?hào)，錯(cuò)誤的劃叉，將答案填入下面的表格中）12345678910×××× × ×××二、（20分，每小題2分）選擇題（將所選答案的字母填入下面的表格中）12345678910CA 

31、;D   C BAD A  DD三、（20分）根據(jù)下面Eviews回歸結(jié)果回答問題。1Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C155.6083578.37930.2690420.7921INCOME0.8258160.06357312.990030.0000COST-56.4332931.45720-1.7939710.0961R-squared0.989437 Mean dependent var2952.175Adjusted

32、R-squared0.987811 S.D. dependent var1132.051S.E. of regression124.9807 Akaike info criterion12.66156Sum squared resid203062.2 Schwarz criterion12.80642Log likelihood-98.29245 F-statistic608.8292Durbin-Watson stat1.940201 Prob(F-statistic)0.000000（前三空每空2分，后兩空每空3分）2總體回歸模型和樣本回歸模型都描述了解釋變量和被解釋變量之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，二

33、者的區(qū)別如下： （1）它們都由兩部分組成，確定的總體（樣本）回歸函數(shù)和不確定的隨機(jī)誤差項(xiàng)（殘差項(xiàng)）。 （2）總體回歸函數(shù)表示解釋變量和被解釋變量之間真實(shí)的結(jié)構(gòu)關(guān)系，其中的參數(shù)是常數(shù)；樣本回歸函數(shù)表示解釋變量和被解釋變量之間估計(jì)的關(guān)系，其中的參數(shù)是隨機(jī)變量，隨著樣本的不同而有不同的估計(jì)值。（3）隨機(jī)誤差項(xiàng)和殘差都是隨機(jī)變量，取值可正可負(fù)，表示個(gè)別觀測(cè)值相對(duì)其條件均值的偏離，對(duì)于給定的樣本，殘差是隨機(jī)誤差項(xiàng)的實(shí)現(xiàn)值。（4）總體回歸模型和樣本回歸模型中的參數(shù)具有相同的經(jīng)濟(jì)意義。（5）總體回歸函數(shù)是唯一確定的，樣本回歸函數(shù)不唯一。 （5分）3 s.e. (578.3793) (0.0636) (34.

34、4572) t-值 (0.2690) (12.99) (-1.7939)0.8358表示在其他變量保持不變時(shí)，個(gè)人收入每增加（減少）1美元，抵押貸款債務(wù)平均增加（減少）約83美分；-56.4333表示在其他變量保持不變時(shí)，抵押貸款費(fèi)用每上升（下降）1個(gè)百分點(diǎn)，抵押貸款債務(wù)平均下降（上升）約56億美元。 （3分）四、（10分）令年薪，變量工齡， （2分） 性別因素可能對(duì)年薪和工齡之間的關(guān)系的影響有三種方式。 （2分）第一種，性別只影響職工的初始年薪，設(shè)定模型為： （2分）第二種，性別因素影響職工的加薪機(jī)會(huì)，設(shè)定模型為： （2分） 第三種，性別因素既影響職工的初始年薪也影響加薪機(jī)會(huì)，模型設(shè)定為：

35、（2分） 五、（10分）1）在完全共線性下參數(shù)估計(jì)量不存在，理由是不存在；近似共線性下OLS參數(shù)估計(jì)量非有效，理由是參數(shù)估計(jì)量的方差將可能變得很大；三是參數(shù)估計(jì)量經(jīng)濟(jì)意義不合理，如當(dāng)與存在線性關(guān)系時(shí)，與前的參數(shù)并不能反映各自與被解釋變量之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系：四是變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義，因?yàn)闊o論是檢驗(yàn)還是檢驗(yàn)，都與參數(shù)估計(jì)量的方差有關(guān)；五是模型的預(yù)測(cè)功能失效。 （5分） 2）克服多重共線性的方法主要有：排除引起共線性的變量，差分法，減少參數(shù)估計(jì)量的方差，利用先驗(yàn)信息改變參數(shù)的約束形式，增加樣本容量，嶺回歸法等。 （5分） 六、（6分）1）寫出原回歸模型？ （2分）2）檢驗(yàn)結(jié)果說明什么問題？異方差問題

36、。 （2分） 3）如何修正？加權(quán)最小二乘法，做變量變換。 （2分）七、（10分）（1）存在。因?yàn)椋源嬖谡嚓P(guān)。 （3分）（2）自相關(guān)問題已經(jīng)解決。因?yàn)?，所以不存在自相關(guān)。 （3分） （3）這一變化說明，初始回歸方程中，由于存在自相關(guān)，使得PDI的方差被高估了。 （2分）（4）這種說法不正確。因?yàn)楸唤忉屪兞坎煌?（2分）八、（14分）（1） 內(nèi)生變量：Y和M。 外生變量：C、I、P （3分） （2）簡化式為： 其中： （3分） （3）模型的識(shí)別條件對(duì)于方程1，m=2(模型中的內(nèi)生變量個(gè)數(shù))，k=1（不包含在模型中的變量個(gè)數(shù)）。由于k=1=m-1=1，因此，第一個(gè)方程是恰好識(shí)別。對(duì)于方程2，

37、m=2(模型中的內(nèi)生變量個(gè)數(shù))，k=2（不包含在模型中的變量個(gè)數(shù)）。由于k=2>m-1=1，因此，第二個(gè)方程是過渡識(shí)別。 （4分）（4）為了估計(jì)貨幣供給函數(shù)的參數(shù)，第一步，首先做國內(nèi)生產(chǎn)總值Y對(duì)變量C、I和P的回歸，即簡化式方程，得到國內(nèi)生產(chǎn)總值Y的擬合值。第二步，那國內(nèi)生產(chǎn)總值Y的擬和值估計(jì)第二個(gè)方程貨幣供給函數(shù)即可。 （4分）（10分，每小題1分）判斷正誤（正確的打?qū)μ?hào)，錯(cuò)誤的劃叉，將答案填入下面的表格中）123456789101最小二乘法是使誤差平方和最小化的估計(jì)過程。2在聯(lián)合檢驗(yàn)中，若計(jì)算得到的 F統(tǒng)計(jì)量的值超過臨界的 F值，我們將接受整個(gè)模型在統(tǒng)計(jì)上是不顯著的零假設(shè)。3. 線性

38、對(duì)數(shù)模型的R2值可與對(duì)數(shù)線性模型的相比較，但不能與線性模型的相比較。4. 無論模型中包含多少個(gè)解釋變量，回歸平方和的自由度總等于n-1。5. 總體回歸函數(shù)給出了對(duì)應(yīng)于每一個(gè)自變量的因變量的均值。6. 如果模型中包含虛擬變量，則對(duì)應(yīng)于虛擬變量的樣本數(shù)據(jù)值只能是0或1。7. 在存在自相關(guān)的情況下， OLS估計(jì)量仍然是最優(yōu)線性無偏估計(jì)。8. White異方差檢驗(yàn)的原假設(shè)是模型存在異方差。9. 較高的兩兩相關(guān)系數(shù)表明模型一定存在多重共線性。10. 在聯(lián)立方程模型中，取值獨(dú)立于模型的變量稱為外生變量或前定變量。二、（20分，每小題2分）選擇題（將所選答案的字母填入下面的表格中）123456789101既

39、包含時(shí)間序列數(shù)據(jù)又包含截面數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集合稱為：A原始數(shù)據(jù)      BPool數(shù)據(jù)      C時(shí)間序列數(shù)據(jù)    D截面數(shù)據(jù)2雙對(duì)數(shù)模型中，參數(shù)的含義是：AX的相對(duì)變化，引起Y的期望值絕對(duì)量變化  BY關(guān)于X的邊際變化CX的絕對(duì)量發(fā)生一定變動(dòng)時(shí)，引起因變量Y的相對(duì)變化率      DY關(guān)于X的彈性 3在回歸分析中，下列有關(guān)解釋變量和被解釋變量的說法正確的是：A被解釋變量和解釋變量均為隨機(jī)變量&#

40、160;       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4一元線性回歸分析中的回歸平方和ESS的自由度是：An        Bn - 1      Cn - k       D1 5DW檢驗(yàn)方法用于檢驗(yàn)：A異方差性    

41、60;          B自相關(guān)性 C隨機(jī)解釋變量           D多重共線性6如果回歸模型違背了無自相關(guān)假定，最小二乘估計(jì)量是：A無偏的，非有效的     B有偏的，非有效的C無偏的，有效的      D有偏的，有效的7. 對(duì)于含有截距項(xiàng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，若想將一個(gè)含有m個(gè)互斥類型的定性因素引入到模型中，則應(yīng)該

42、引入虛擬變量個(gè)數(shù)為： Am   Bm -1    Cm +1    Dm - k8在異方差性情況下，常用的估計(jì)方法是：A普通最小二乘法    B廣義差分法 C工具變量法          D加權(quán)最小二乘法9如果聯(lián)立方程模型中的第k個(gè)方程包含了模型中的全部變量，則第k個(gè)方程是：A可識(shí)別的   B恰好識(shí)別    C過度識(shí)別     D不可識(shí)別

43、10前定變量是（ ）的合稱。A外生變量和滯后變量                  B內(nèi)生變量和外生變量C外生變量和虛擬變量                  D解釋變量和被解釋變量三、（20分）根據(jù)下面Eviews回歸結(jié)果回答問題。Dependent Var

44、iable: DEBTMethod: Least SquaresDate: 05/31/06 Time: 08:35Sample: 1980 1995Included observations: 16VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C155.6083578.37930.2690420.7921INCOME0.8258160.06357312.990030.0000COST-56.4332931.45720-1.7939710.0961R-squared0.989437 Mean dependent var2952.175Adjuste

45、d R-squared0.987811 S.D. dependent var1132.051S.E. of regression124.9807 Akaike info criterion12.66156Sum squared resid203062.2 Schwarz criterion12.80642Log likelihood-98.29245 F-statistic608.8292Durbin-Watson stat1.940201 Prob(F-statistic)0.000000注：DEBT抵押貸款債務(wù)，單位億美元；INCOME個(gè)人收入，單位億美元；COST抵押貸款費(fèi)用，單位%。1

46、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥?shù)的顯著性以及模型整體的顯著性，詳細(xì)寫出檢驗(yàn)的過程。（10分）2寫出方差分析表。（10分） 四、（10分）考慮下面的模型：其中，YMBA畢業(yè)生收入，X工齡。所有畢業(yè)生均來自清華大學(xué)，東北財(cái)經(jīng)大學(xué)，沈陽工業(yè)大學(xué)。，（1） 基準(zhǔn)類是什么？（2分）（2） 你預(yù)期各系數(shù)的符號(hào)如何？（3分）（3） 如何解釋截距？（3分）（4） 若，你得出什么結(jié)論？（2分） 五、（6分）舉例說明什么是變量之間的多重共線性？ 完全多重共線性和不完全多重共線性之間的區(qū)別是什么？六、（6分）什么是異方差性?舉例說明經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中的異方差性。七、（13分）根據(jù)改革開放（1978-2000）以來，某市城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)性支出（

47、CONSUM），人均可支配收入（INCOME）以及消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（PRICE），研究人均消費(fèi)與人均可支配收入的關(guān)系。先定義不變價(jià)格（1978=1）的人均消費(fèi)性支出（Yt）和人均可支配收入（Xt）。令Yt = CONSUM / PRICEXt = INCOME / PRICE得散點(diǎn)圖如下圖。顯然Yt和Xt服從線性關(guān)系。 圖1 Yt和Xt散點(diǎn)圖 圖2 殘差圖 Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/05/06 Time: 18:45Sample: 1978 2000Included observations: 23VariableCoef

48、ficientStd. Errort-StatisticProb.  C111.440017.055926.5338040.0000X0.7118290.01689942.122210.0000R-squared0.988303    Mean dependent var769.4035Adjusted R-squared0.987746    S.D. dependent var296.7204S.E. of regression32.84676    

49、Akaike info criterion9.904525Sum squared resid22657.10    Schwarz criterion10.00326Log likelihood-111.9020    F-statistic1774.281Durbin-Watson stat0.60000    Prob(F-statistic)0.000000（1）檢驗(yàn) ut是否存在自相關(guān)？（3分）（2）估計(jì)自相關(guān)系數(shù)？（4分）（3）如果存在自相關(guān)，你使用什么方法進(jìn)行修正

50、？給出具體的步驟。（6分） 八、（15分）考慮下面簡單的宏觀經(jīng)濟(jì)聯(lián)立方程模型： 消費(fèi)方程： 投資方程：定義方程：其中C表示消費(fèi)，I表示投資，Y表示國內(nèi)生產(chǎn)總值，P表示價(jià)格。（1） 指出模型中的內(nèi)生變量和外生變量；（3分）（2） 寫出簡化式模型，并導(dǎo)出結(jié)構(gòu)式參數(shù)與簡化式參數(shù)之間的關(guān)系；（6分）（3） 用模型識(shí)別的階條件，確定模型的識(shí)別狀態(tài)。（6分）、（10分，每小題1分）判斷正誤（正確的打?qū)μ?hào)，錯(cuò)誤的劃叉，將答案填入下面的表格中）12345678910×××× × ×××二、（20分，每小題2分）

51、選擇題（將所選答案的字母填入下面的表格中）12345678910BDCD B A BDDA三、（20分）根據(jù)下面Eviews回歸結(jié)果回答問題。1檢驗(yàn)總體回歸模型中的參數(shù)顯著性，假設(shè) ，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 在零假設(shè)成立的條件下，根據(jù)上述回歸結(jié)果檢驗(yàn)的顯著性水平，即p-值可知，1） 回歸的截距系數(shù)即使在10%的水平下，也是不顯著的，認(rèn)為它和0沒有顯著差異；2） 收入系數(shù)B1的p-值幾乎為0，在0.01%的水平下都是顯著的，認(rèn)為它顯著地不等于0；3） 費(fèi)用系數(shù)B2的p-值介于5%和10%之間，說明它在5%的水平下不顯著，但在10%的水平下是顯著的。對(duì)于模型整體的檢驗(yàn)，假設(shè) 或

52、檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 根據(jù)上述回歸分析的結(jié)果，在零假設(shè)成立的條件下，檢驗(yàn)的顯著性水平，即p-值幾乎為0，所以模型在1%的水平下是統(tǒng)計(jì)顯著的，回歸系數(shù)不同時(shí)為0，或者判斷系數(shù)R2顯著不等于0。2方差分析表 方差來源d.f.平方和MSFProb(F-statistic)RSS2190200279510014608.82921.43E-13ESS13203062.215620.17TSS1519223089四、（10分）（5） 基準(zhǔn)類是東北財(cái)經(jīng)大學(xué)MBA畢業(yè)生。（2分）（6） 預(yù)期的符號(hào)為正；的符號(hào)為正；的符號(hào)為負(fù)。（3分）（7） 截距反應(yīng)了清華大學(xué)MBA畢業(yè)生相對(duì)于東北財(cái)經(jīng)大學(xué)MBA畢業(yè)生收入的差別；截距反

53、應(yīng)了沈陽工業(yè)大學(xué)MBA畢業(yè)生相對(duì)于東北財(cái)經(jīng)大學(xué)MBA畢業(yè)生收入的差別。（3分）（8） 如果，我們可以判斷清華大學(xué)MBA畢業(yè)生的收入平均高于沈陽工業(yè)大學(xué)MBA畢業(yè)生的收入。（2分）五、（6分）1）如果在經(jīng)典回歸模型中，如果基本假定6遭到破壞，則有，此時(shí)稱解釋變量之間存在完全多重共線性。解釋變量之間的完全多重共線性也就是，解釋變量之間存在嚴(yán)格的線性關(guān)系。在實(shí)際中還有另外一種情況，即解釋變量之間雖然不存在嚴(yán)格的線性關(guān)系，卻有近似的線性關(guān)系，即指解釋變量之間高度相關(guān)，這種解釋變量之間高度相關(guān)稱之為不完全多重共線性。完全多重共線性和不完全重共線性，統(tǒng)稱為多重共線性。 （4分）2）完全多重共線性指的是變量

54、之間的線性關(guān)系是準(zhǔn)確的，而不完全多重共線性指的是變量之間的線性關(guān)系是近似的。 （2分）六、（6分）1） 模型，如果出現(xiàn) ，對(duì)于不同的樣本點(diǎn)，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的方差不再是常數(shù)，而且互不相同，則認(rèn)為出現(xiàn)了異方差。 （2分） 2） 在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中，異方差性經(jīng)常出現(xiàn)，尤其是采用截面數(shù)據(jù)作樣本的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題。例如：工業(yè)企業(yè)的研究與發(fā)展費(fèi)用支出同企業(yè)的銷售和利潤之間關(guān)系的函數(shù)模型；服裝需求量與季節(jié)、收入之間關(guān)系的函數(shù)模型；個(gè)人儲(chǔ)蓄與個(gè)人可支配收入之間關(guān)系的函數(shù)模型等。檢驗(yàn)異方差的主要思路就是檢驗(yàn)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的方差與解釋變量觀察值的某種函數(shù)形式之間是否存在相關(guān)性。 （4分）七、（13分）（1）存在自相關(guān)。因?yàn)镈W = 0.60，若給定a = 0.05，查表，dL = 1.26，dU = 1.44。因?yàn)?DW = 0.60 < 1.26, 依據(jù)判別規(guī)則，認(rèn)為擾動(dòng)誤差項(xiàng)ut存在嚴(yán)重的正自相關(guān)。（3分）（2）= 1 - = 1 - = 0.70 （4分）（3）使用廣義最小二乘法估計(jì)回歸參數(shù)。對(duì)原變量做廣義差分變換。 GDYt = Yt - 0.70 Yt -1 GDXt =