計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)習(xí)題

1、 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)習(xí)題1、 選擇題1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要開拓者和奠基人是（ c ）A. 克萊因(Klein)B. 馬爾可夫(Markov)C. 弗里希(Frish)D. 拉格朗日(Lagrange)2、樣本回歸方程的表達(dá)式為（ d ）。 A. B. C D. 3、在二元線性回歸模型：中，表示（ ） A當(dāng)X2不變、X1變動(dòng)一個(gè)單位時(shí)，Y的平均變動(dòng) B當(dāng)X1不變、X2變動(dòng)一個(gè)單位時(shí)，Y的平均變動(dòng) C當(dāng)X1和X2都保持不變時(shí)， Y的平均變動(dòng) D當(dāng)X1和X2都變動(dòng)一個(gè)單位時(shí)， Y的平均變動(dòng)4、用于檢驗(yàn)序列相關(guān)的DW統(tǒng)計(jì)量的取值圍是（ ） AODW1 B-1DW1 C-2DW2 DODW45、假設(shè)回歸模型為，其

2、中，則使用加權(quán)最小二乘法估計(jì)模型時(shí)，應(yīng)將模型變換為（ ）。 A. B. C. D. 6、假設(shè)n為樣本容量，則在一元線性回歸模型中隨機(jī)誤差項(xiàng)的無(wú)偏估計(jì)量為（ a ）AB CD7、最常用的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)包括擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、變量的顯著性檢驗(yàn)和（ a ）。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)8、根據(jù)判定系數(shù)與的關(guān)系可知，當(dāng)時(shí)有（ ）。A. B. C. D. 9、下列各回歸方程中，哪一個(gè)必定是錯(cuò)誤的?( )A. Yi=45+0.7XirXY=0.8B.Yi=-4+0.7XirXY =0.78C. Yi=12-1.3XirXY=0.76 D. Yi=-17-4.3XirX

3、Y=-0.8910、方差膨脹因子檢測(cè)法用于檢驗(yàn)（ ）A.是否存在異方差B. 是否存在多重共線性C. 是否存在序列相關(guān)D.回歸方程是否成立11、下列哪種方法不能用來(lái)檢驗(yàn)異方差（ ）。A.戈德菲爾德匡特檢驗(yàn) B.懷特檢驗(yàn)C.戈里瑟檢驗(yàn) D.DW檢驗(yàn)12、對(duì)模型進(jìn)行總體顯著性F檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的零假設(shè)是( )A. 1=2=3=0 B. 1=0C. 2=0 D. 1=0或2=0或3=013、在有限分布滯后模型中，短期影響乘數(shù)是( )A.0.3B.0.7 C.0.5D. 114、某商品需求函數(shù)為其中為需求量，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)

4、引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為（ ）。 A.2 B.4 C.5 D.615、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要開拓者和奠基人是（ ）A. 弗里希(Frish)B. 馬爾可夫(Markov)C. 克萊因(Klein)D. 拉格朗日(Lagrange)16、總體回歸函數(shù)的表達(dá)式為（ ）。 A. B. C D. 17、在二元線性回歸模型：中，表示（ ） A當(dāng)X2不變、X1變動(dòng)一個(gè)單位時(shí)，Y的平均變動(dòng) B當(dāng)X1不變、X2變動(dòng)一個(gè)單位時(shí)，Y的平均變動(dòng) C當(dāng)X1和X2都保持不變時(shí)， Y的平均變動(dòng)D當(dāng)X1和X2都變動(dòng)一個(gè)單位時(shí)， Y的平均變動(dòng)18、 對(duì)于隨機(jī)誤差項(xiàng)ui,Var(ui)=E(u2i)=2涵指（）A隨機(jī)誤差項(xiàng)的均值為零B誤

5、差項(xiàng)服從正態(tài)分布C兩個(gè)隨機(jī)誤差互不相關(guān)D所有隨機(jī)誤差都有一樣的方差19、當(dāng)du<DW<4-du，則認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng)ui（）A不存在一階負(fù)自相關(guān)B存在一階正自相關(guān)C無(wú)一階序列相關(guān)D存在一階負(fù)自相關(guān)20、假設(shè)n為樣本容量，則在一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 CD21、最常用的計(jì)量經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)不包括下列哪種（ ）。 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.序列相關(guān)性檢驗(yàn)22、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（）A減少B增加C不變D變化不定23、下列各回歸方程中，哪一個(gè)必定是錯(cuò)誤的?( )A. Yi=45+0.7XirXY=0.

6、8B.Yi=-4+0.7XirXY =0.78C. Yi=12+1.3XirXY=0.76 D. Yi=-17-4.3XirXY=0.8924、如果回歸模型只包含一個(gè)質(zhì)的因素，且這個(gè)因素僅有二種特征，則回歸模型中只需引入（）A一個(gè)虛擬變量B兩個(gè)虛擬變量C三個(gè)虛擬變量D四個(gè)虛擬變量25、下列哪種方法用來(lái)檢驗(yàn)異方差（ ）。 A.拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn) B.懷特檢驗(yàn) C.布勞殊檢驗(yàn) D.DW檢驗(yàn)26、對(duì)模型進(jìn)行總體顯著性F檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的零假設(shè)是( ) A. 1=2=0 B. 1=0 C. 2=0 D. 0=0或1=0 27、在有限分布滯后模型中，長(zhǎng)期影響乘數(shù)是( )A.0.3B.0.5 C.0.6D. 12

7、8、對(duì)于二元線性回歸模型使用普通最小 二乘法所滿足的基本要求樣本容量是（ ）A. 3 B. 4 C. 5 D. 929、總體回歸方程的表達(dá)式為（ ） A. B. C D. 30、下列哪種模型是自回歸模型（ ） ABCD31、檢驗(yàn)序列相關(guān)的DW統(tǒng)計(jì)量的取值在哪種情形下是負(fù)自相關(guān)（ ） AdLDWdU BdUDW4-dU C0DWdL D4-dUDW432、假設(shè)回歸模型為，其中，則使用加權(quán)最小二乘法估計(jì)模型時(shí)，應(yīng)將模型變換為（ ） A. B. C. D. 33、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 CD34、最常用的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)不包含下列哪個(gè)（ ）A. 方程

8、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. 序列相關(guān)性檢驗(yàn)35、根據(jù)判定系數(shù)與的關(guān)系可知，當(dāng)時(shí)有（ ）A. B. C. D. 36、下列各回歸方程中，哪一個(gè)必定是錯(cuò)誤的?( )A. Yi=45-0.6XirXY=0.7 B.Yi=-4+0.7XirXY =0.78C. Yi=12+0.8XirXY=0.76 D. Yi=-17-4.3XirXY=-0.8937、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型成功的三要素不包括（ ）A. 理論B. 方法C. 模型 D. 數(shù)據(jù)38、下列哪種方法用來(lái)檢驗(yàn)序列相關(guān)（ ）A.戈德菲爾德匡特檢驗(yàn) B. 拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)C.戈里瑟檢驗(yàn) D. 懷特檢驗(yàn)39、對(duì)模型中變量X2進(jìn)

9、行顯著性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的零假設(shè)是( )A. 1=2=3=0 B. 1=0C. 2=0 D. 1=0或2=0或3=040、在有限分布滯后模型中，長(zhǎng)期影響乘數(shù)是( )A.0.3B.0.7 C.0.5D. 141、某商品需求函數(shù)為其中為需求量，為價(jià)格。為了考慮“性別（男、女）”，“地區(qū)”（農(nóng)村、城市）和“季節(jié)”（春、夏、秋、冬）三個(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.3 B.4 C.5 D.642、相關(guān)系數(shù)的取值圍是（ ）A.0<r<1B.0r1C.-1r1D.-1r<043、總體回歸模型的表達(dá)式為（ ）。 A. B. C D. 44、某一特定水平上，總體分

10、布的離散度越大，即越大，則（ ） A. 預(yù)測(cè)區(qū)間越寬，預(yù)測(cè)誤差越小 B. 預(yù)測(cè)區(qū)間越寬，精度越低 C. 預(yù)測(cè)區(qū)間越窄，預(yù)測(cè)誤差越大 D. 預(yù)測(cè)區(qū)間越窄，精度越高45、對(duì)于隨機(jī)誤差項(xiàng)ui,Var(ui)=E(u2i)=2涵指（） A隨機(jī)誤差項(xiàng)的均值為零B誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布 C兩個(gè)隨機(jī)誤差互不相關(guān)D所有隨機(jī)誤差都有一樣的方差46、 當(dāng)dL<DW<du，則認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng)ui（）A不能確定 B存在一階正自相關(guān)C無(wú)一階序列相關(guān)D存在一階負(fù)自相關(guān)47、用普通最小二乘法估計(jì)線性回歸方程，其代表的樣本回歸直線通過(guò)點(diǎn)（ ） A. B. C. D.48、最常用的計(jì)量經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)不包括下列哪種（ ）。 A.

11、序列相關(guān)性檢驗(yàn) B.多重共線性檢驗(yàn) C.異方差性檢驗(yàn) D.方程的顯著性檢驗(yàn)49、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（）A減少B不變C增加D變化不定50、對(duì)于二元線性回歸模型使用普通最小 二乘法所滿足的最小樣本容量是（ ）A. 2 B. 3C. 5 D. 951、如果回歸模型只包含一個(gè)質(zhì)的因素，且這個(gè)因素僅有二種特征，則回歸模型中只需引入（）A一個(gè)虛擬變量B兩個(gè)虛擬變量C三個(gè)虛擬變量D四個(gè)虛擬變量52、 下列哪種方法用來(lái)檢驗(yàn)異方差（ ）。 A.帕克檢驗(yàn) B.拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn) C.布勞殊檢驗(yàn) D.DW檢驗(yàn)53、對(duì)模型進(jìn)行總體顯著性F檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的零假設(shè)是( ) A. 1=0 B.

12、 1=2=0 C. 2=0 D. 0=0或1=0 54、在有限分布滯后模型中，長(zhǎng)期影響乘數(shù)是( )A.0.3B. 0.2 C.0.7D. 0.455、對(duì)于模型，與相比，當(dāng)r12=0.15，估計(jì)量的方差將是原來(lái)的（ ） A. 1倍 B. 倍 C. 倍 D. 2 倍2、 名詞解釋1、擬合優(yōu)度2、 多重共線性3、自回歸模型4、判定系數(shù)5、高斯-馬爾可夫定理6、 分布滯后模型7、高斯-馬爾可夫定理8、普通最小二乘法9、虛擬變量10、截面數(shù)據(jù)11、最大似然原理12、多重共線性13、格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)3、 簡(jiǎn)答題1、 相關(guān)分析與回歸分析的聯(lián)系與區(qū)別？2、 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型出現(xiàn)異方差，如果仍采用普通最小二乘法

13、估計(jì)模型參數(shù)會(huì)產(chǎn)生哪些后果？3、 回歸模型中引入虛擬變量的作用是什么？有哪幾種基本的引入方式？它們各適用于什么情況？4、在多元線性回歸分析中如何才能縮小參數(shù)的置信區(qū)間？5、 在多元線性回歸分析中，t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)有何不同？在一元線性回歸分析中二者是否有等價(jià)的作用？6、在多元線性回歸分析中，t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)有何不同？在一元線性回歸分析中二者是否有等價(jià)的作用？7、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型出現(xiàn)多重共線性，如果仍采用普通最小二乘法估計(jì)模型參數(shù)會(huì)產(chǎn)生哪些后果？8、 回歸分析構(gòu)成計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法論基礎(chǔ)，主要容包括哪些方面？9、相關(guān)分析與回歸分析的聯(lián)系與區(qū)別？10、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型出現(xiàn)異方差，如果仍采用普通最小二乘法估計(jì)模

14、型參數(shù)，會(huì)產(chǎn)生哪些后果？11、用于檢驗(yàn)序列相關(guān)的DW檢驗(yàn)法的假定條件有哪些？4、 證明題1、證明：一元線性回歸總離差平方和的分解式，2、證明：一元線性回歸模型中估計(jì)的Y的均值等于實(shí)測(cè)的Y的均值，五、計(jì)算與分析題1將19782000年中國(guó)商品進(jìn)口（M）與國(guó)生產(chǎn)總值（GDP）進(jìn)行回歸，其一元線性回歸結(jié)果如下所示：（18分）Dependent Variable: MMethod: Least SquaresSample: 1978 2000Included observations: 23VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  

15、;C172.48454.1737550.0004GDP0.0192800.0009860.0000R-squared0.947903    Mean dependent var756.9913Adjusted R-squared    S.D. dependent var585.5810S.E. of regression    Akaike info criterion12.75790Sum squared resid393013.6   &#

16、160;Schwarz criterion12.85663Log likelihood-144.7158    Hannan-Quinn criter.12.78273F-statistic382.0959    Durbin-Watson stat0.841782Prob(F-statistic)0.000000其中t0.025（21）=2.080；F0.05（1，21）=4.32；k=1,n=23時(shí)DW統(tǒng)計(jì)量的臨界值dL=1.26，dU=1.45。（1）在空白處填上相應(yīng)的數(shù)字（計(jì)算過(guò)程中保留4位小數(shù)）（4分）

17、（2）根據(jù)輸出結(jié)果，寫出回歸模型的表達(dá)式。（4分） （3）說(shuō)明估計(jì)參數(shù)與回歸模型是否顯著?（4分） （4）解釋回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義。（2分） （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(gè)假定條件？如有違背，應(yīng)該如何解決？（4分）21990年2001年中國(guó)貨幣供應(yīng)量（M2）和國(guó)生產(chǎn)總值（GDP）的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果如下:（20分）滯后長(zhǎng)度格蘭杰因果性F檢驗(yàn)的P值LM（1）檢驗(yàn)的P值A(chǔ)IC值結(jié)論1M2 GDP0.93780.026019.2796GDP M2056120.357019.66072M2 GDP028940.013418.4032GDP M20.01920.02

18、0317.71443M2 GDP0.10120.109316.2845GDP M20.09900.135317.0751注：表中“”表示“箭頭的變量不是箭頭后變量的格蘭杰原因”。（1）請(qǐng)?jiān)诳瞻滋幪钌稀熬芙^”原假設(shè)或者“不拒絕”原假設(shè)。（6分）（2）寫出M2和GDP的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)的兩個(gè)2階滯后回歸模型。（2分）（3）說(shuō)明LM(1)檢驗(yàn)，根據(jù)上述LM(1)的P值分別寫出上述六個(gè)模型的LM(1)檢驗(yàn)結(jié)果。（8分）（4）指出AIC值的用法，且說(shuō)明幾階滯后的模型更優(yōu)？（4分）3下面數(shù)據(jù)是對(duì)X和Y的觀察值得到的：（共20分）；，n=10假定滿足所有的古典線性回歸模型的假設(shè)，要求：（1）計(jì)算和 （4分

19、） （2）計(jì)算隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差的估計(jì)值（4分）（3）計(jì)算和的標(biāo)準(zhǔn)差（4分）（4）計(jì)算（2分） （5）對(duì)和進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)（）（6分）4將美國(guó)1960-1995年36年間個(gè)人實(shí)際可支配收入X和個(gè)人實(shí)際消費(fèi)支出Y的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸。其一元線性回歸結(jié)果如下所示：（共22分）Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/02/09 Time: 21:48Sample: 1960 1995Included observations: 36VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-

20、9.4287452.5043470.0006X0.935866.125.34110.0000R-squared0.997841    Mean dependent var289.9444Adjusted R-squared    S.D. dependent var95.82125S.E. of regression    Akaike info criterion5.907908Sum squared resid693.9767    

21、;Schwarz criterion5.995881Log likelihood-104.3423    Hannan-Quinn criter.5.938613F-statistic15710.39    Durbin-Watson stat0.523428Prob(F-statistic)0.000000其中t0.025（34）=2.042；F0.05（1，34）=4.13；k=1,n=36時(shí)DW統(tǒng)計(jì)量的臨界值dL=1.41，dU=1.52。（1）在空白處填上相應(yīng)的數(shù)字（共4處）（計(jì)算過(guò)程中保留4位小數(shù)）（8分

22、） （2）根據(jù)輸出結(jié)果，寫出回歸模型的表達(dá)式。（4分） （3）說(shuō)明估計(jì)參數(shù)與回歸模型是否顯著?（4分） （4）解釋回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義。（2分） （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(gè)假定條件？如有違背，應(yīng)該如何解決？（4分）5、下表給出三變量模型的回歸結(jié)果： 方差來(lái)源平方和（SS）自由度（d.f.）平方和的均值(MSS)來(lái)自回歸(ESS)73803來(lái)自殘差(RSS)_25總離差(TSS)79128要求：（1）樣本容量是多少？（2分）（2）求RSS？（2分）（3）ESS和TSS的自由度各是多少？（2分）（4）求和？（4分）6將19601982年間7個(gè)OECD國(guó)家的能源

23、需求指數(shù)（Y）、實(shí)際GDP指數(shù)（X1）、能源價(jià)格指數(shù)（X2）進(jìn)行回歸，結(jié)果如下所示：（18分）Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresSample: 1960 1982Included observations: 23VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C1.5495040.0901130.0000LOG(X1)0.01911052.166340.0000LOG(X2)-0.331364-13.630860.0000R-squared0.994130    Mean dependent var4.412077Adjusted R-squared0.993543    S.D. dependent var0.224107S.E. of regression0.018008    Akaike info criterion-5.074916Sum squared resid    Schwarz criterion-4.926808Log likelihood61.