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文檔簡介
1、計量經(jīng)濟學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別方程。( )2. 假設模型存在一階自相關(guān),其他條件都滿足,則仍用OLS法估計參數(shù),得到的估計量仍是無偏的,不再是有效的,顯著性檢驗失效,預測失效。( )3. 用一階差分法消除自相關(guān)時,我們假定自相關(guān)系數(shù)等于-1。( )4. 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。( )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、單一方程計量經(jīng)濟模型必然包括( )。A行為方程
2、160; B技術(shù)方程 C制度方程 D定義方程2、在同一時間不同統(tǒng)計單位的相同統(tǒng)計指標組成的數(shù)據(jù)組合,是( )。A原始數(shù)據(jù) B時點數(shù)據(jù) C時間序列數(shù)據(jù) D截面數(shù)據(jù)3、計量經(jīng)濟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)計指標按時間順序記錄的數(shù)據(jù)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)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、半對數(shù)模型中,參數(shù)的含義是( )。 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)果報告中,有,則表明( )。A解釋變量對的影響是顯著的B解釋變量對的影響是顯著的C解釋變量和對的聯(lián)合影響是顯著的D解釋變量和對的影響是均不顯著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)生于西方國家的計量經(jīng)濟學能夠在中國的經(jīng)濟理論和實踐研究中發(fā)揮重要作用。2 你能分別舉出三個時間序列數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)、混合數(shù)據(jù)、虛擬變量數(shù)據(jù)的實際例子嗎?3.為什么在對參數(shù)進行最小二乘估計之前,要對模型提出古典假定?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、為食品類價格、為其它商品類價格。 指出參數(shù)估計量的經(jīng)濟意義是否合理,為什么?(5分) 為什么經(jīng)常采用交叉估計方法估計需求函數(shù)模型?(5分) 2.(15分)建立中國居民消費函數(shù)模型 t=1978,
8、1979,2001其中表示居民消費總額,表示居民收入總額。 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?(5分) 人們一般選擇用當年價格統(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?(5分) 如果用矩陣方程表示該模型,寫出每個矩陣的具體內(nèi)容,并標明階數(shù)。(5分)五、應用題(21分)根據(jù)中國19501972年進出口貿(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),估計了進出口貿(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)試對模型結(jié)果的經(jīng)濟意義進行解釋。(4分)題號一二三四五六七八九總分題分1020242521100得分評閱人一、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: 計量經(jīng)濟學的產(chǎn)生源于對經(jīng)濟問題的定量研究,是社會經(jīng)濟發(fā)展到一定階段的客觀需要。經(jīng)濟學從定性研究向定量分析的發(fā)展,是經(jīng)濟學向更加精密更加科學發(fā)展的表現(xiàn),反映了社會化大生產(chǎn)對各種經(jīng)濟問題和經(jīng)濟
12、活動進行精確數(shù)量分析的客觀要求。毫無疑問,我國經(jīng)濟的發(fā)展需要科學化和現(xiàn)代化,要真正成為一門科學,成為一門能夠指導中國社會主義市場經(jīng)濟體制的建立和經(jīng)濟發(fā)展的科學,那么重要的內(nèi)容之一就是要學習代西方經(jīng)濟學先進的研究方法。這就需要我們多學習多研究計量經(jīng)濟學,把計量經(jīng)濟學的方法原理運用到實際的經(jīng)濟活動中去,從實踐中不斷探索和發(fā)展計量經(jīng)濟學。4答: (1)時間序列數(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、年進口額等等; (2)截面數(shù)據(jù)如:西南財大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)是否達到10年等等。5答:在古典假定條件下,OLS估計得到的參數(shù)估計量是該參數(shù)的最佳線性無偏估計,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具有較好的統(tǒng)計性質(zhì)和方便地進行統(tǒng)計推斷。6答:(1)在建立模型時,有一些影響經(jīng)濟變量的因素無法定量描述,如職業(yè)、性別對收入的影響,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,所以應該在0與1之間,應該在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)和時序數(shù)據(jù)進行估計,所以經(jīng)常采用交叉估計方法估計需求函數(shù)模型。 (5分)2.(15分)答: 不可以。因為歷年的人均消費額和人均收入并不是從居民消費總額和居民收入總額的總體中隨機抽取的樣本,違背了樣本
15、與母體的一致性。 (5分) 因為歷年的居民消費總額和居民收入總額具有大致相同的“價格”指數(shù),是否將它們轉(zhuǎn)換為不變價數(shù)據(jù)并不重要,不影響數(shù)據(jù)在樣本點之間的可比性。 (5分) 其中 (5分)五、應用題(21分)(1)(7分) (0.24) (0.07),F(xiàn)53.63,d.f.21(2)(6分)首先,常數(shù)項的顯著性分析。因為:由表中結(jié)果知,系數(shù)顯著性檢驗的t統(tǒng)計量的值為2.90,查表知,;而2.9>1.962,故常數(shù)項是顯著不為零的。其次,斜率的系數(shù)顯著性分析:因為:由表中結(jié)果知,系數(shù)顯著性檢驗的t統(tǒng)計量的值為7.32,查表知,;而7.32>1.962,故斜率項是顯著不為零的。(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)總值對于進出口總額之間具有顯著的相關(guān)性,具體地,進出口總額關(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)總值每增加一個百分點,進出口總額平均增加0.51個百分點。計量經(jīng)濟學 一、(10分,每小題1分)判斷正誤(正確的打?qū)μ?,錯誤的劃叉,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)的顯著性檢驗中,若計算得到的 | t | 值超過臨界的 t 值,我們將接受零假設。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,任何一個單獨的變量均是統(tǒng)計不顯著的,則整個模型在統(tǒng)計上是不顯著的。5雙對數(shù)模型的R2值可與對數(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,如果一個定性變量有m類,則要引入m-2 個虛擬變量。7在存在異方差情況下, OLS估計量仍然是最優(yōu)線性無偏估計量。8杜賓瓦特森檢驗是用于檢驗模型是否存在異方差的。9識別的階條件是判別模型是否可識別的充要條件。10當模型滿足古典假設時,最小二乘估計的殘差均值為零。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時序數(shù)據(jù)和橫截面
18、數(shù)據(jù)沒有差異 B對總體回歸模型的顯著性檢驗沒有必要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重的情況下(其它條件不變),則仍可用模型進行:A經(jīng)濟預測 B政策評價 C結(jié)構(gòu)分析 D檢驗與發(fā)展經(jīng)濟理論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)濟變量的慣性作用 B數(shù)據(jù)加工C模型設
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對模型進行對數(shù)變換 C兩階段最小二乘法 D重新設定模型5二元回歸模型中,經(jīng)計算有相關(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檢驗方法主要用于檢驗:A異方差性 B自相關(guān)性
20、0; C隨機解釋變量 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估計得到的樣本回歸直線 必然通過點:A
21、 B C D9在利用月度數(shù)據(jù)構(gòu)建計量經(jīng)濟模型時,如果一年里的12個月全部表現(xiàn)出季節(jié)模式,則應該引入虛擬變量個數(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前定變量和隨機誤差項的函數(shù)模型C滯后變量和隨機誤差項的函數(shù)模型 D外生變量和隨機誤差項的函數(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,單位億美元;INCOME個人收入,單位億美元;COST抵押貸款費用,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. 寫出回歸分析報告,并
25、解釋參數(shù)的意義。(3分)四、(10分)性別因素可能對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,并設定出相應的計量經(jīng)濟模型。五、(10分)多重共線性的實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)下面是一個回歸模型的檢驗結(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年期間美國個人消費支出和個人可支配收入數(shù)據(jù),得到如下的回歸模型:
29、其中:個人消費支出(1982年10億美元),個人可支配收入(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,將上述回歸模型進行轉(zhuǎn)換,重新進行回歸,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,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)立方程計量經(jīng)濟學模型:其中M為貨幣供應量,Y為國內(nèi)生產(chǎn)總值,P為價
30、格指數(shù),C為居民消費,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) 用模型識別的階條件,確定模型的識別狀態(tài)。(4分)(4) 對過渡識別的方程按二階段最小二乘法簡述估計步驟。(4分)(10分,每小題1分)判斷正誤(正確的打?qū)μ?,錯誤的劃叉,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)和不確定的隨機誤差項(殘差項)。 (2)總體回歸函數(shù)表示解釋變量和被解釋變量之間真實的結(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的關(guān)系,其中的參數(shù)是隨機變量,隨著樣本的不同而有不同的估計值。(3)隨機誤差項和殘差都是隨機變量,取值可正可負,表示個別觀測值相對其條件均值的偏離,對于給定的樣本,殘差是隨機誤差項的實現(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,個人收入每增加(減少)1美元,抵押貸款債務平均增加(減少)約83美分;-56.4333表示在其他變量保持不變時,抵押貸款費用每上升(下降)1個百分點,抵押貸款債務平均下降(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,設定模型為: (2分)第二種,性別因素影響職工的加薪機會,設定模型為: (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會,模型設定為:
35、(2分) 五、(10分)1)在完全共線性下參數(shù)估計量不存在,理由是不存在;近似共線性下OLS參數(shù)估計量非有效,理由是參數(shù)估計量的方差將可能變得很大;三是參數(shù)估計量經(jīng)濟意義不合理,如當與存在線性關(guān)系時,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失去意義,因為無論是檢驗還是檢驗,都與參數(shù)估計量的方差有關(guān);五是模型的預測功能失效。 (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)估計量的方差,利用先驗信息改變參數(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。因為,所以存在正相關(guān)。 (3分)(2)自相關(guān)問題已經(jīng)解決。因為,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。因為被解釋變量不同。 (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)模型的識別條件對于方程1,m=2(模型中的內(nèi)生變量個數(shù)),k=1(不包含在模型中的變量個數(shù))。由于k=1=m-1=1,因此,第一個方程是恰好識別。對于方程2,
37、m=2(模型中的內(nèi)生變量個數(shù)),k=2(不包含在模型中的變量個數(shù))。由于k=2>m-1=1,因此,第二個方程是過渡識別。 (4分)(4)為了估計貨幣供給函數(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的擬和值估計第二個方程貨幣供給函數(shù)即可。 (4分)(10分,每小題1分)判斷正誤(正確的打?qū)μ?,錯誤的劃叉,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過程。2在聯(lián)合檢驗中,若計算得到的 F統(tǒng)計量的值超過臨界的 F值,我們將接受整個模型在統(tǒng)計上是不顯著的零假設。3. 線性
38、對數(shù)模型的R2值可與對數(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)給出了對應于每一個自變量的因變量的均值。6. 如果模型中包含虛擬變量,則對應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估計量仍然是最優(yōu)線性無偏估計。8. White異方差檢驗的原假設是模型存在異方差。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時間序列數(shù)據(jù) D截面數(shù)據(jù)2雙對數(shù)模型中,參數(shù)的含義是:AX的相對變化,引起Y的期望值絕對量變化 BY關(guān)于X的邊際變化CX的絕對量發(fā)生一定變動時,引起因變量Y的相對變化率 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變量
40、160; B被解釋變量和解釋變量均為非隨機變量C被解釋變量為隨機變量,解釋變量為非隨機變量D被解釋變量為非隨機變量,解釋變量為隨機變量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檢驗方法用于檢驗:A異方差性
41、60; B自相關(guān)性 C隨機解釋變量 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. 對于含有截距項的計量經(jīng)濟模型,若想將一個含有m個互斥類型的定性因素引入到模型中,則應該
42、引入虛擬變量個數(shù)為: Am Bm -1 Cm +1 Dm - k8在異方差性情況下,常用的估計方法是: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個方程包含了模型中的全部變量,則第k個方程是:A可識別的 B恰好識別 C過度識別 D不可識別
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,單位億美元;INCOME個人收入,單位億美元;COST抵押貸款費用,單位%。1
46、檢驗模型參數(shù)的顯著性以及模型整體的顯著性,詳細寫出檢驗的過程。(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,東北財經(jīng)大學,沈陽工業(yè)大學。,(1) 基準類是什么?(2分)(2) 你預期各系數(shù)的符號如何?(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)居民人均消費性支出(
47、CONSUM),人均可支配收入(INCOME)以及消費價格指數(shù)(PRICE),研究人均消費與人均可支配收入的關(guān)系。先定義不變價格(1978=1)的人均消費性支出(Yt)和人均可支配收入(Xt)。令Yt = CONSUM / PRICEXt = INCOME / PRICE得散點圖如下圖。顯然Yt和Xt服從線性關(guān)系。 圖1 Yt和Xt散點圖 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 ut是否存在自相關(guān)?(3分)(2)估計自相關(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)濟聯(lián)立方程模型: 消費方程: 投資方程:定義方程:其中C表示消費,I表示投資,Y表示國內(nèi)生產(chǎn)總值,P表示價格。(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) 用模型識別的階條件,確定模型的識別狀態(tài)。(6分)、(10分,每小題1分)判斷正誤(正確的打?qū)μ枺e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檢驗總體回歸模型中的參數(shù)顯著性,假設 ,檢驗統(tǒng)計量 在零假設成立的條件下,根據(jù)上述回歸結(jié)果檢驗的顯著性水平,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,認為它顯著地不等于0;3) 費用系數(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。對于模型整體的檢驗,假設 或
52、檢驗統(tǒng)計量 根據(jù)上述回歸分析的結(jié)果,在零假設成立的條件下,檢驗的顯著性水平,即p-值幾乎為0,所以模型在1%的水平下是統(tǒng)計顯著的,回歸系數(shù)不同時為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) 基準類是東北財經(jīng)大學MBA畢業(yè)生。(2分)(6) 預期的符號為正;的符號為正;的符號為負。(3分)(7) 截距反應了清華大學MBA畢業(yè)生相對于東北財經(jīng)大學MBA畢業(yè)生收入的差別;截距反
53、應了沈陽工業(yè)大學MBA畢業(yè)生相對于東北財經(jīng)大學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MBA畢業(yè)生的收入平均高于沈陽工業(yè)大學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格的線性關(guān)系。在實際中還有另外一種情況,即解釋變量之間雖然不存在嚴格的線性關(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) ,對于不同的樣本點,隨機擾動項的方差不再是常數(shù),而且互不相同,則認為出現(xiàn)了異方差。 (2分) 2) 在現(xiàn)實經(jīng)濟中,異方差性經(jīng)常出現(xiàn),尤其是采用截面數(shù)據(jù)作樣本的計量經(jīng)濟學問題。例如:工業(yè)企業(yè)的研究與發(fā)展費用支出同企業(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;個人儲蓄與個人可支配收入之間關(guān)系的函數(shù)模型等。檢驗異方差的主要思路就是檢驗隨機擾動項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)。因為DW = 0.60,若給定a = 0.05,查表,dL = 1.26,dU = 1.44。因為 DW = 0.60 < 1.26, 依據(jù)判別規(guī)則,認為擾動誤差項ut存在嚴重的正自相關(guān)。(3分)(2)= 1 - = 1 - = 0.70 (4分)(3)使用廣義最小二乘法估計回歸參數(shù)。對原變量做廣義差分變換。 GDYt = Yt - 0.70 Yt -1 GDXt =
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