第二章單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型理論與方法(上)

1、計(jì)的基本要求的樣本容量為第二章 單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型理論與方法（上）一、填空題：1. 與數(shù)學(xué)中的函數(shù)關(guān)系相比，計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的顯著特點(diǎn)是引入隨機(jī)誤差項(xiàng)u , u包含了豐富的內(nèi)容，主要包括四方面、_ 、_2. 計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型普通最小二乘法的基本假定有、3. 被解釋變量的觀測(cè)值Y與其回歸理論值E（Y）之間的偏差，稱(chēng)為 被解釋變量的觀測(cè)值y與其回歸估計(jì)值Y?之間的偏差，稱(chēng)為。4. 對(duì)線性回歸模型丫 =爲(wèi)+ 3 X + 進(jìn)行最小二乘估計(jì)，最小二乘準(zhǔn)則是。5. 高斯馬爾可夫定理證明在總體參數(shù)的各種無(wú)偏估計(jì)中，普通最小二乘估計(jì)量具有的特性，并由此才使最小二乘法在數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中獲得了最廣泛的應(yīng)用。6.

2、 普通最小二乘法得到的參數(shù)估計(jì)量具有統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。7. 對(duì)于£= ?0+ 3x1i + ?2x2i，在給定置信水平下，減小32的置信區(qū)間的途徑主要有8. 對(duì)包含常數(shù)項(xiàng)的季節(jié)（春、夏、秋、冬）變量模型運(yùn)用最小二乘法時(shí)，如果模型中需要引入季節(jié)虛擬變量，一般引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為。9. 對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型作統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)包括 驗(yàn)、 驗(yàn)、 驗(yàn)。10. 總體平方和 TSS反映 離差的平方和；回歸平方和ESS反映了離差的平方和；殘差平方和RSS反映了差的平方 和。11. 方程顯著性檢驗(yàn)的檢驗(yàn)對(duì)象是。_12. 對(duì)于模型丫 = 3 + X1i + 32X2i +L + 3Xki + 口，i=1,2,n，一般經(jīng)驗(yàn)認(rèn)

3、為，滿(mǎn)足模型估13. 對(duì)于總體線性回歸模型丫=爲(wèi)+B2X2+爲(wèi)X3+卩，運(yùn)用最小二乘法欲得到參數(shù)估計(jì)量，所要求的最小樣本容量n應(yīng)滿(mǎn)足。14. 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、15.在計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模時(shí)，對(duì)非線性模型的處理方法之一是線性化,模型丫二線性化的變5計(jì)的基本要求的樣本容量為#計(jì)的基本要求的樣本容量為a+ fX丫線性化的量變換形式為 變換后的模型形式為。16. 在計(jì)量經(jīng)濟(jì)建模時(shí)，對(duì)非線性模型的處理方法之一是線性化，模型變量變換形式為變換后的模型形式為。17. 在家庭對(duì)某商品的消費(fèi)需求函數(shù)模型丫= （E0 + EX + 中加入虛擬變量反映收入層次差異（高、中、低）對(duì)消

4、費(fèi)需求的影響時(shí)，一般需要引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為。18對(duì)于引入了反映收入層次差異（高、中、低）的虛擬變量的家庭收入對(duì)某商品的消費(fèi)需求函數(shù)模型丫 = B + f1Xi + （32Di +山，運(yùn)用最小二乘法欲得到參數(shù)估計(jì)量， 所要求的最小樣本容量n 應(yīng)滿(mǎn)足。19對(duì)于總體線性回歸模型 丫 = BX1i + E2X2i +曲，運(yùn)用最小二乘法欲得到參數(shù)估計(jì)量，所要求的最小樣本容量n應(yīng)滿(mǎn)足。二、單選題：1. 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2. 最小

5、二乘準(zhǔn)則是指使（）達(dá)到最小值的原則確定樣本回歸方程。C. maxYt - Y?nD. M-）t=1Y?= ?o+ ?xA. 隨機(jī)誤差項(xiàng)B.殘差C. y的離差D.Y?的離差4.最大或然準(zhǔn)則是從模型總體抽取該n組樣本觀測(cè)值的()最大的準(zhǔn)則確定樣本回歸方程。A. 離差平方和B.均值C. 概率D.方差5.參數(shù)估計(jì)量？是Y的線性函數(shù)稱(chēng)為參數(shù)估計(jì)量具有()的性質(zhì)。A. 線性B.無(wú)偏性C.有效性D.致性6. 參數(shù)B的估計(jì)量?具備有效性是指()Var( ?為最小(?- B)為最小(不包括截距項(xiàng))，則要使含有截距項(xiàng)的模型能夠得出wk+1>3(k+1)A. Var ( ?) = 0B.C. ?- B = 0

6、D.7. 設(shè)k為回歸模型中的解釋變量的數(shù)目 參數(shù)估計(jì)量，所要求的最小樣本容量為()A. n >k+1B.nC.n >30D.n8. 已知含有截距項(xiàng)的三元線性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為售 =800，估計(jì)用樣本容量為n = 24，則隨機(jī)誤差項(xiàng)ut的方差估計(jì)量為()B.40A.33.339C.38.09D.36.369. 最常用的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)準(zhǔn)則包括擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、變量的顯著性檢驗(yàn)和（）A.方程的顯著性檢驗(yàn)B.多重共線性檢驗(yàn)C.異方差性檢驗(yàn)D.預(yù)測(cè)檢驗(yàn)10反映由模型中解釋變量所解釋的那部分離差大小的是（）oA.總體平方和B. 回歸平方和 C. 殘差平方和11. 總體平方和TSS殘差平方和 RS

7、S與回歸平方和ESS三者的關(guān)系是（）A.RSS=TSS+ESSB.TSS=RSS+ESSC.ESS=RSS-TSSD.ESS=TSS+RSS12. 下面哪一個(gè)必定是錯(cuò)誤的（）oA. 丫? =30+0.2XirXY =0.8B. 丫? = -75+1.5XirXY = 0.91C. 丫? =5- 2.1XirXY = 0.78D. 丫? = -12- 3.5Xirxy = - 0.96n為樣本容量，ESS為殘差平方和，RSS為F統(tǒng)計(jì)量為（）。13. 產(chǎn)量（X,臺(tái)）與單位產(chǎn)品成本（丫，元/臺(tái)）之間的回歸方程為 Y?= 356- 1.5X，這說(shuō)明（）。A.產(chǎn)量每增加臺(tái)，單位產(chǎn)品成本增加356元B.產(chǎn)

8、量每增加臺(tái)，單位產(chǎn)品成本減少1.5元C.產(chǎn)量每增加-臺(tái)，單位產(chǎn)品成本平均增加356元D.產(chǎn)量每增加臺(tái)，單位產(chǎn)品成本平均減少1.5元14.回歸模型丫 =伍 + §1Xi+ m，i = 1 ，25中，總體方差未知用的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量§S?1L服從（）。A. X(n- 2)B.t (n- 1)C. X(n- 1)D.t (n- 2)15.設(shè)k為回歸模型中的參數(shù)個(gè)數(shù)（包括截距項(xiàng)）,檢驗(yàn)Ho： § =0時(shí)，所回歸平方和。則對(duì)總體回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時(shí)構(gòu)造的11A F = RSS/(k - 1)ESS/( n- k)B.F=1RSS/(k-1)ESS/(n- k)C. F = R

9、SSESSD.F=SSRSS16.根據(jù)可決系數(shù)R 2與F統(tǒng)計(jì)量的關(guān)系可知，當(dāng)R 2=1時(shí)有（）A.F=1B.F=1C.i+xD.F=OA.隨機(jī)變量B.非隨機(jī)變量C.確定性變量D.常量17.線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)量 ?是隨機(jī)變量Y的函數(shù)，即?= （X'X）1X'Y。所以?是（）18.由Y0 = X0 ?可以得到被解釋變量的估計(jì)值，由于模型中參數(shù)估計(jì)量的不確定性及隨機(jī)誤差項(xiàng)的影響，可知Y?是（）A.確定性變量B.C.隨機(jī)變量D.19.下面哪一表述是正確的（）。非隨機(jī)變量常量A.線性回歸模型丫1 n=ft + ftXj +必的零均值假設(shè)是指一 ” m = 0n =B.對(duì)模型Y =伍+

10、 f1X1i +債X2i +曲進(jìn)行方程顯著性檢驗(yàn)（即F檢驗(yàn)），檢驗(yàn)的零假設(shè)是H°: p0 = ft =鳥(niǎo)=0C. 相關(guān)系數(shù)較大意味著兩個(gè)變量存在較強(qiáng)的因果關(guān)系D. 當(dāng)隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差估計(jì)量等于零時(shí)，說(shuō)明被解釋變量與解釋變量之間為函數(shù)關(guān)系20.在雙對(duì)數(shù)線性模型lnY = ft0+ ft I nX+ 中，參數(shù)ft的含義是（）。A.Y關(guān)于X的增長(zhǎng)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21.根據(jù)樣本資料已估計(jì)得出人均消費(fèi)支出丫對(duì)人均收入X的回歸方程為ln丫 = 2.00 + 0.751 nX，這表明人均收入每增加1%，人均消費(fèi)支出將增加（）A.2%B.0.2%C.0

11、.75%D.7.5%#22. 半對(duì)數(shù)模型丫=伍+ ©I nX+ 中，參數(shù)§的含義是（）A. X的絕對(duì)量變化，引起丫的絕對(duì)量變化B. Y關(guān)于X的邊際變化C. X的相對(duì)變化，引起丫的期望值絕對(duì)量變化D. Y關(guān)于X的彈性23. 半對(duì)數(shù)模型InY=血+ 3X+ 中，參數(shù)3的含義是（）。A. X的絕對(duì)量發(fā)生一定變動(dòng)時(shí)，引起因變量 丫的相對(duì)變化率B. Y關(guān)于X的彈性C. X的相對(duì)變化，引起丫的期望值絕對(duì)量變化D. Y關(guān)于X的邊際變化24. 雙對(duì)數(shù)模型lnY= 3+ 3InX+ 中，參數(shù)3的含義是（）A. X的相對(duì)變化，引起丫的期望值絕對(duì)量變化B. Y關(guān)于X的邊際變化C. X的絕對(duì)量發(fā)生

12、一定變動(dòng)時(shí)，引起因變量 丫的相對(duì)變化率D. Y關(guān)于X的彈性25. 以下選項(xiàng)中，正確表達(dá)了序列相關(guān)的是（）oA. Cov（ 口，山）工0i 工 jB.Cov（ w,山）=0i 工 jC. Cov（Xj，Xj） H0i 工jD.Cov（Xi，%） H0i 工j26. 已知不含截距項(xiàng)的三元線性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為售 =800，估計(jì)用樣本容量為 n = 24，則隨機(jī)誤差項(xiàng)ut的方差估計(jì)量為（）B.40A.33.33C.38.09D.36.3627. 下圖中“ ”所指的距離是（）丫13A.隨機(jī)誤差項(xiàng)B.殘差 C. Y的離差 D. Y?的離差28. 設(shè)某地區(qū)消費(fèi)函數(shù)中，消費(fèi)支出丫不僅與收入X有關(guān)，而

13、且與消費(fèi)者的年齡構(gòu)成有關(guān)。若將年齡構(gòu)成分為小孩、青年人、成年人和老年人4個(gè)層次。假設(shè)邊際消費(fèi)傾向不變，考慮上述年齡 構(gòu)成因素的影響時(shí)，該消費(fèi)函數(shù)引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為（）。A.1個(gè) B.2 個(gè) C.3 個(gè) D.4 個(gè)29. 對(duì)于含有截距項(xiàng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型， 若想將含有m個(gè)互斥類(lèi)型的定性因素引入到模型中，則 應(yīng)該引入虛擬變量個(gè)數(shù)為（）A.mB.m-1C.m+1D.m-k三、多選題：1.下列哪些形式是正確的（）。A.Y=伍 + 3XB.丫 = (% + &X +C. 丫 =+ gx + 口D.Y? =+ ?x + 1E. Y?=g+?XF.E(Y)= (0+ 坯G. 丫二?XH.Y= ?o+

14、?X+eI. Y?=+ gx +eJ.E(Y)= ?0+ ?X2.設(shè)k為回歸模型中的參數(shù)個(gè)數(shù)（包括截距項(xiàng)），則調(diào)整后的多重可決系數(shù)R2的正確表達(dá)式有（）A 1刀(Yi - Y)1(n- 1).-"(Yi - W)2 (n- k)B.1Y-Y)/( n-k)2"(Y-Y) (n -1)C.1- (1- R2) n - 1D.1-(1-R2)n-kn - kn- 12 n- kE. 1- (1 + R )n- 13.設(shè)k為回歸模型中的參數(shù)個(gè)數(shù)（包括截距項(xiàng)），則總體線性回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時(shí)所用的F統(tǒng)計(jì)量可表示為（）A 空？ - Y)2/(n- k)2 iMe (k-1)B.M

15、(Y?- Y)2 (k- 1)"e： (n - k)R2 (k- 1)(1- R2) (n- k)D.(1- R2) (n- k)R2 (k- 1)R2 (n- k)(1- R2) (k- 1)4. 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.C.級(jí)數(shù)展開(kāi)法D.E. 加權(quán)最小二乘法5. 在模型InYj = In伍+厲In Xi + 口中（）A. Y與X是非線性的B.C. InY與6是線性的D.E. Y與In X是線性的對(duì)數(shù)變換法廣義最小二乘法Y與6是非線性的In Y與In X是線性的6. 回歸平方和"y?2是指（）A.被解釋變量的觀測(cè)值丫與

16、其平均值Y的離差平方和B.被解釋變量的回歸值Y與其平均值丫的離差平方和C. 被解釋變量的總體平方和"Y2與殘差平方和"e2之差D. 解釋變量變動(dòng)所引起的被解釋變量的離差的大小E. 隨機(jī)因素影響所引起的被解釋變量的離差大小7. 在多元線性回歸分析中，修正的可決系數(shù)R2與可決系數(shù)R2之間（）。A. R2<R2B.R2 > R2C. R2只能大于零D.R2可能為負(fù)值8. 下列方程并判斷模型（）屬于變量呈線性，模型（）屬于系數(shù)呈線性，模型（）既屬于變量 呈線性又屬于系數(shù)呈線性，模型（）既不屬于變量呈線性也不屬于系數(shù)呈線性。A. y 二 + 6Xi3+ 口B.Yi =6

17、+ 6 Iog Xi + 小17C. log Y = Bo + Bi log Xi + 山D.Yi = Bo+ B( BXi) + Me.y 二 Bo /（ Bi Xi ） + MF.Yi =1+ Bo（1- Xi B）+ MG.Y = B +3lXli + B2 X2i + M9. 對(duì)于模型Yt =8300.0- 0.24Xit +1.12X2t，下列錯(cuò)誤的陳述有（）A. Y與X1 一定呈負(fù)相關(guān)B. Y對(duì)X2的變化要比Y對(duì)X1的變化更加敏感C. X2變化一單位，Y將平均變化1.12個(gè)單位D. 若該模型的方程整體顯著性檢驗(yàn)通過(guò)了，則變量的顯著性檢驗(yàn)必然能夠通過(guò)E. 模型修正的可決系數(shù)（R2）一

18、定小于可決系數(shù)（R2）四、簡(jiǎn)答題：1. 隨機(jī)誤差項(xiàng)包含哪些因素影響。P272. 線性回歸模型的基本假設(shè)。違背基本假設(shè)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型是否可以估計(jì)。P30,P56-P573. 最小二乘法和最大似然法的基本原理。P334. 普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)及其含義。P36-P375. 最小樣本容量、滿(mǎn)足基本要求的樣本容量。P64-P656. 在相同的置信概率下如何縮小置信區(qū)間。P727. 非線性計(jì)量模型轉(zhuǎn)化成線性模型數(shù)學(xué)處理方法。P74-p758. 在下面利用給定的樣本數(shù)據(jù)得到的散點(diǎn)圖中，X、Y分別為解釋變量和被解釋變量。問(wèn)：各圖中隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差與解釋變量之間呈什么樣的變化關(guān)系？#YY> X#YY> X#YY> X9. 什么是正規(guī)方程組。10給定一元線性回歸模型：Yt = % + Pi Xt + 他 t = 1,2,L