計量經(jīng)濟學考試習題及答案

1、一、單項選擇題 1、雙對數(shù)模型 中，參數(shù)的含義是（） A.Y關于X的增長率 B.Y關于X的發(fā)展速度 C. Y關于X的彈性 D. Y關于X 的邊際變化2、設k為回歸模型中的參數(shù)個數(shù)，n為樣本容量。則對多元線性回歸方 程進行顯著性檢驗時，所用的F統(tǒng)計量可表示為（） 3、 回歸模型中具有異方差性時，仍用OLS估計模型，則以下說法正確的是（） A. 參數(shù)估計值是無偏非有效的 B. 參數(shù)估計量仍具有最小方差性 C. 常用F 檢驗失效 D. 參數(shù)估計量是有偏的4、利用德賓h檢驗自回歸模型擾動項的自相關性時，下列命題正確的是（） A. 德賓h檢驗只適用一階自回歸模型 B. 德賓h檢驗適用任意階的自回歸模型

2、C. 德賓h 統(tǒng)計量漸進服從t分布 D. 德賓h檢驗可以用于小樣本問題5、一元線性回歸分析中的回歸平方和ESS的自由度是（） A. n B. n-1 C. n-k D. 16、已知樣本回歸模型殘差的一階自相關系數(shù)接近于1，則DW統(tǒng)計量近似等于( ) A. 0 B. 1 C. 2 D. 47、更容易產(chǎn)生異方差的數(shù)據(jù)為 ( ) A. 時序數(shù)據(jù) B. 修勻數(shù)據(jù) C. 橫截面數(shù)據(jù) D. 年度數(shù)據(jù)8、設M為貨幣需求量，Y為收入水平，r為利率，流動性偏好函數(shù)為，又設分別是 、的估計值，則根據(jù)經(jīng)濟理論，一般來說(A ) A. 應為正值，應為負值 B. 應為正值，應為正值 C. 應為負值，應為負值 D. 應為

3、負值，應為正值9、以下選項中，正確地表達了序列相關的是（） 10、在一元線性回歸模型中，樣本回歸方程可表示為（ ） A. B. C. D. 11、對于有限分布滯后模型 在一定條件下，參數(shù) 可近似用一個關于i的阿爾蒙多項式表示（，其中多項式的階數(shù)m必須滿足（ ） Amk D12、設為隨機誤差項，則一階線性自相關是指（ ）A B. C. D. 13、把反映某一總體特征的同一指標的數(shù)據(jù)，按一定的時間順序和時間間隔排列起來，這樣的數(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)14、多元線性回歸分析中，調整后的可決系數(shù)R與可決系數(shù)R2之間的關系（ ）A B. C.

4、D. 15、Goldfeld-Quandt檢驗法可用于檢驗( ) A.異方差性 B.多重共線性 C.序列相關 D.設定誤差16、用于檢驗序列相關的DW統(tǒng)計量的取值范圍是( )A BC D17、如果回歸模型中解釋變量之間存在完全的多重共線性，則最小二乘估計量的值為（ ）A.不確定，方差無限大 B.確定，方差無限大 C.不確定，方差最小 D.確定，方差最小18、應用DW檢驗方法時應滿足該方法的假定條件，下列不是其假定條件的為（ ） A.解釋變量為非隨機的 B.被解釋變量為非隨機的 C.線性回歸模型中不能含有滯后內生變量 D.隨機誤差項服從一階自回歸二、多項選擇題1、古典線性回歸模型的普通最小二乘估

5、計量的特性有（） A. 無偏性 B. 線性性 C. 最小方差性 D. 不一致性 E. 有偏性2、如果模型中存在自相關現(xiàn)象，則會引起如下后果（） A.參數(shù)估計值有偏 B.參數(shù)估計值的方差不能正確確定 C.變量的顯著性檢驗失效 D.預測精度降低 E.參數(shù)估計值仍是無偏的3、利用普通最小二乘法求得的樣本回歸直線的特點（） A. 必然通過點（） B. 可能通過點（） C. 殘差的均值為常數(shù) D. 的平均值與的平均值相等E. 殘差與解釋變量之間有一定的相關性4、廣義最小二乘法的特殊情況是（）A對模型進行對數(shù)變換 B.加權最小二乘法C.數(shù)據(jù)的結合 D.廣義差分法 E.增加樣本容量5、計量經(jīng)濟模型的檢驗一般

6、包括內容有 （） A、經(jīng)濟意義的檢驗 B、統(tǒng)計推斷的檢驗 C、計量經(jīng)濟學的檢驗 D、預測檢驗 E、對比檢驗三、判斷題（判斷下列命題正誤，并說明理由） 1、 在實際中，一元回歸幾乎沒什么用，因為因變量的行為不可能僅由一個解釋變量來解釋。 錯。在實際中，在一定條件下一元回歸是很多經(jīng)濟現(xiàn)象的近似，能夠較好地反映回歸分析的基本思想，在某些情況下還是有用的。 2、簡單線性回歸模型與多元線性回歸模型的基本假定是相同的。錯。在多元線性回歸模型里除了對隨機誤差項提出假定外，還對解釋變量之間提出無多重共線性的假定。3、多重共線性問題是隨機擾動項違背古典假定引起的； 錯。應該是解釋變量之間高度相關引起的。4、DW

7、檢驗中的d值在0到4之間，數(shù)值越小說明模型隨機誤差項的自相關度越小，數(shù)值越 大說明模型隨機誤差項的自相關度越大。錯。DW值在0到4之間，當DW落在最左邊0ddL、最右邊(4-dLd4)時，分別為正自相關，負自相關；中間dud4-du為不存在自相關區(qū)域；其次為兩個不能判定區(qū)域。5、在計量經(jīng)濟模型中，隨機擾動項與殘差項無區(qū)別。 錯。它們均為隨機項，但隨機誤差項表示總體模型的誤差，殘差表示樣本模型的誤差；另外，殘差=隨機誤差項+參數(shù)估計誤差。6、在經(jīng)濟計量分析中，模型參數(shù)一旦被估計出來，就可將估計模型直接運用于實際的計量經(jīng)濟分析。錯。參數(shù)一經(jīng)估計，建立了樣本回歸模型，還需要對模型進行檢驗，包括經(jīng)濟意

8、義檢驗、統(tǒng)計檢驗、計量經(jīng)濟專門檢驗等。7、線性回歸模型意味著因變量是自變量的線性函數(shù)。 錯。線性回歸模型本質上指的是參數(shù)線性，而不是變量線性。同時，模型與函數(shù)不是同一回事。8、雙變量模型中，對樣本回歸函數(shù)整體的顯著性檢驗與斜率系數(shù)的顯著性驗是一致的。 正確。要求最好能夠寫出一元線性回歸中， F統(tǒng)計量與t 統(tǒng)計量的關系， 即F=t2的來歷；或者說明一元線性回歸僅有一個解釋變量，因此對斜率系數(shù)的 t 檢驗等價于對方程的整體性檢驗。 四、計算題 1、（練習題6.2）在研究生產(chǎn)中勞動所占份額的問題時，古扎拉蒂采用如下模型模型1 模型2 其中，Y為勞動投入，t為時間。據(jù)1949-1964年數(shù)據(jù)，對初級金

9、屬工業(yè)得到如下結果：模型1 t = （-3.9608）R2 = 0.5284 DW = 0.8252模型2 t = （-3.2724）(2.7777)R2 = 0.6629DW = 1.82其中，括號內的數(shù)字為t統(tǒng)計量。問：（1）模型1和模型2中是否有自相關；（2）如何判定自相關的存在？ （3）怎樣區(qū)分虛假自相關和真正的自相關。 練習題6.2參考解答:（1）模型1中有自相關，模型2中無自相關。（2）通過DW檢驗進行判斷。模型1：dL=1.077, dU=1.361, DWdU, 因此無自相關。（3）如果通過改變模型的設定可以消除自相關現(xiàn)象，則為虛假自相關，否則為真正自相關。2、根據(jù)某地區(qū)居民對

10、農產(chǎn)品的消費y和居民收入x的樣本資料，應用最小二乘法估計模型，估計結果如下。Se=(1.8690) (0.0055)R2=0.9966 ,DW=0.6800,F=4122.531由所給資料完成以下問題： (1) 在n=16，=0.05的條件下，查D-W表得臨界值分別為=1.106,=1.371，試判斷模型中是否存在自相關； (2) 如果模型存在自相關，求出相關系數(shù)，并利用廣義差分變換寫出無自相關的廣義差分模型。 因為DW=0.681.106，所以模型中的隨機誤差存在正的自相關。由DW=0.68，計算得=0.66，所以廣義差分表達式為3、（練習題2.7）設銷售收入X為解釋變量，銷售成本Y為被解釋

11、變量?，F(xiàn)已根據(jù)某百貨公司某年12個月的有關資料計算出以下數(shù)據(jù)：（單位：萬元） （1） 擬合簡單線性回歸方程，并對方程中回歸系數(shù)的經(jīng)濟意義作出解釋。（2） 計算可決系數(shù)和回歸估計的標準誤差。（3） 對進行顯著水平為5%的顯著性檢驗。練習題2.7參考解答：(1)建立回歸模型: 用OLS法估計參數(shù): 估計結果為: 說明該百貨公司銷售收入每增加1元,平均說來銷售成本將增加0.7863元。(2)計算可決系數(shù)和回歸估計的標準誤差可決系數(shù)為： 由 可得 回歸估計的標準誤差: (3) 對進行顯著水平為5%的顯著性檢驗 查表得 時,，說明該模型的隨機誤差項存在異方差。其次，用White法進行檢驗。具體結果見下表

12、White Heteroskedasticity Test:F-statistic6.301373 Probability0.003370Obs*R-squared10.86401 Probability0.004374Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 08/05/05 Time: 12:37Sample: 1 60Included observations: 60VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-10.03614131.1424-0

13、.0765290.9393X0.1659771.6198560.1024640.9187X20.0018000.0045870.3924690.6962R-squared0.181067 Mean dependent var78.86225Adjusted R-squared0.152332 S.D. dependent var111.1375S.E. of regression102.3231 Akaike info criterion12.14285Sum squared resid596790.5 Schwarz criterion12.24757Log likelihood-361.2

14、856 F-statistic6.301373Durbin-Watson stat0.937366 Prob(F-statistic)0.003370給定，在自由度為2下查卡方分布表，得。比較臨界值與卡方統(tǒng)計量值，即，同樣說明模型中的隨機誤差項存在異方差。 （2）用權數(shù)，作加權最小二乘估計，得如下結果 Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 08/05/05 Time: 13:17Sample: 1 60Included observations: 60Weighting series: W1VariableCoefficientStd.

15、 Errort-StatisticProb. C10.370512.6297163.9435870.0002X0.6309500.01853234.046670.0000Weighted StatisticsR-squared0.211441 Mean dependent var106.2101Adjusted R-squared0.197845 S.D. dependent var8.685376S.E. of regression7.778892 Akaike info criterion6.973470Sum squared resid3509.647 Schwarz criterion7.043282Log likelihood-207.2041 F-statistic1159.176Durbin-Watson stat0.958467 Prob(F-statistic)0.000000Unweighted StatisticsR-squared0.946335 Mean dependent var119.6667Adjusted R-squared0.945410 S.D. dependent var38.68984S.E. of regression9