計量經(jīng)濟(jì)學(xué)練習(xí)題1

1、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)練習(xí)題一、單項選擇題(本大題共20小題，每小題1分，共20分)1.弗里希將計量經(jīng)濟(jì)學(xué)定義為( A )A.經(jīng)濟(jì)理論、統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)三者的結(jié)合B.管理學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)三者的結(jié)合C.管理學(xué)、會計學(xué)和數(shù)學(xué)三者的結(jié)合D.經(jīng)濟(jì)學(xué)、會計學(xué)和數(shù)學(xué)三者的結(jié)合2.有關(guān)經(jīng)濟(jì)計量模型的描述正確的為( C )A.經(jīng)濟(jì)計量模型揭示經(jīng)濟(jì)活動中各個因素之間的定性關(guān)系B.經(jīng)濟(jì)計量模型揭示經(jīng)濟(jì)活動中各個因素之間的定量關(guān)系，用確定性的數(shù)學(xué)方程加以描述C.經(jīng)濟(jì)計量模型揭示經(jīng)濟(jì)活動中各個因素之間的定量關(guān)系，用隨機(jī)性的數(shù)學(xué)方程加以描述D.經(jīng)濟(jì)計量模型揭示經(jīng)濟(jì)活動中各個因素之間的定性關(guān)系，用隨機(jī)性的數(shù)學(xué)方程加以描述3.系統(tǒng)誤差是由

2、系統(tǒng)因素形成的誤差。系統(tǒng)因素是指( A )A.那些對被解釋變量的作用顯著，作用方向穩(wěn)定，重復(fù)試驗也不可能相互抵消的因素B.那些對被解釋變量的作用顯著，作用方向不穩(wěn)定，重復(fù)試驗也不可能相互抵消的因素C.那些對被解釋變量的作用顯著，作用方向不穩(wěn)定，重復(fù)試驗相互抵消的因素D.那些對被解釋變量的作用顯著，作用方向穩(wěn)定，重復(fù)試驗可能相互抵消的因素4.回歸分析的目的為( C )A.研究解釋變量對被解釋變量的依賴關(guān)系B.研究解釋變量和被解釋變量的相關(guān)關(guān)系C.研究被解釋變量對解釋變量的依賴關(guān)系D.研究解釋變量之間的依賴關(guān)系5.在X與Y的相關(guān)分析中( C )A.X是隨機(jī)變量，Y是非隨機(jī)變量B.Y是隨機(jī)變量，X是

3、非隨機(jī)變量C.X和Y都是隨機(jī)變量D.X和Y均為非隨機(jī)變量6.隨機(jī)誤差項是指( A )A.不可觀測的因素所形成的誤差B.Yi的測量誤差C.預(yù)測值與實際值的偏差D.個別的圍繞它的期望值的離差7.按照經(jīng)典假設(shè)，線性回歸模型中的解釋變量應(yīng)為非隨機(jī)變量，且( B )A.與被解釋變量Yi不相關(guān)B.與隨機(jī)誤差項ui不相關(guān)C.與回歸值值不相關(guān)D.與殘差項ei不相關(guān)8.判定系數(shù)R2的取值范圍為( B )A.0R22B.0R21C.0R24D.1R249.在一元回歸模型中，回歸系數(shù)通過了顯著性t檢驗，表示( A )A.0B.0C.0，=0D.=0，010.根據(jù)判定系數(shù)R2與F統(tǒng)計量的關(guān)系可知，當(dāng)R2=1時，有(

4、D )A.F=-1B.F=0C.F=1D.F=11.當(dāng)存在異方差時，使用普通最小二乘法得到的估計量是( C )A.有偏估計量B.有效估計量C.無效估計量D.漸近有效估計量12.懷特檢驗適用于檢驗( B )A.序列相關(guān)B.異方差C.多重共線性D.設(shè)定誤差13.序列相關(guān)是指回歸模型中( D )A.解釋變量X的不同時期相關(guān)B.被解釋變量Y的不同時期相關(guān)C.解釋變量X與隨機(jī)誤差項u之間相關(guān)D.隨機(jī)誤差項u的不同時期相關(guān)14.DW檢驗適用于檢驗( B )A.異方差B.序列相關(guān)C.多重共線性D.設(shè)定誤差15.設(shè)Yi=，Yi=居民消費支出，Xi=居民收入，D=1代表城鎮(zhèn)居民，D=0代表農(nóng)村居民，則截距變動模

5、型為( A )A.B.C.D.16.如果聯(lián)立方程模型中兩個結(jié)構(gòu)方程的統(tǒng)計形式完全相同，則下列結(jié)論成立的是( C )A.二者之一可以識別B.二者均可識別C.二者均不可識別D.不確定17.結(jié)構(gòu)式方程過度識別是指( C )A.結(jié)構(gòu)式參數(shù)有唯一數(shù)值B.簡化式參數(shù)具有唯一數(shù)值C.結(jié)構(gòu)式參數(shù)具有多個數(shù)值D.簡化式參數(shù)具有多個數(shù)值1.同一統(tǒng)計指標(biāo)按時間順序記錄的數(shù)據(jù)列是( C )A.時間數(shù)據(jù)B.時點數(shù)據(jù)C.時序數(shù)據(jù)D.截面數(shù)據(jù)2.普通最小二乘準(zhǔn)則是( D )A.隨機(jī)誤差項ui的平方和最小B.Yi與它的期望值的離差平方和最小C.Xi與它的均值的離差平方和最小D.殘差ei的平方和最小4.反映擬合程度的判定系統(tǒng)數(shù)

6、R2的取值范圍是( B )A.0R22B.0R21C.0R24D.1R245.在多元線性回歸模型中，加入一個新的假定是( D )A.隨機(jī)誤差項期望值為零B.不存在異方差C.不存在自相關(guān)D.無多重共線性6.在回歸模型Y=1+2X2+3X3+4X4+u中，如果假設(shè)H020成立，則意味著( D )A.估計值0B.X2與Y無任何關(guān)系C.回歸模型不成立D.X2與Y有線性關(guān)系7.回歸系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗時的t統(tǒng)計量是( D )A. B. C. D.8.下列哪種情況說明存在異方差?( D )A.E(ui)=0B.E(ui uj)=0，ijC.E()= (常數(shù))D.E()=9.異方差情形下，常用的估計方法是(

7、D )A.一階差分法B.廣義差分法C.工具變量法D.加權(quán)最小二乘法10.若計算的DW統(tǒng)計量為0，則表明該模型( B )A.不存在一階序列相關(guān)B.存在一階正序列相關(guān)C.存在一階負(fù)序列相關(guān)D.存在高階序列相關(guān)11.模型中包含隨機(jī)解釋變量，且與誤差項相關(guān)，應(yīng)采用的估計方法是( B )A.普通最小二乘法B.工具變量法C.加權(quán)最小二乘法D.廣義差分法12.在多元線性回歸模型中，若某個解釋變量對其余解釋變量的判定系數(shù)接近1，則表明模型中存在( C )A.異方差B.自相關(guān)C.多重共線性D.設(shè)定誤差15.設(shè)個人消費函數(shù)Yi=中，消費支出Y不僅與收入X有關(guān)，而且與年齡構(gòu)成有關(guān)，年齡構(gòu)成可以分為老、中、青三個層次

8、，假定邊際消費傾向不變，該消費函數(shù)應(yīng)引入虛擬變量的個數(shù)為( B )A.1個B.2個C.3個D.4個20.下面關(guān)于簡化式模型的概念，不正確的是( D )A.簡化式方程的解釋變量都是前定變量B.在同一個簡化式模型中，所有簡化式方程的解釋變量都完全一樣C.如果一個結(jié)構(gòu)式方程包含一個內(nèi)生變量和模型系統(tǒng)中的全部前定變量，這個結(jié)構(gòu)式方程就等同于簡化式方程D.簡化式參數(shù)是結(jié)構(gòu)式參數(shù)的線性函數(shù)2.計量經(jīng)濟(jì)學(xué)起源于對經(jīng)濟(jì)問題的( C )A.理論研究B.應(yīng)用研究C.定量研究D.定性研究3.下列回歸方程中一定錯誤的是( C )A.B.C.D. 4.以Yi表示實際觀測值，表示預(yù)測值，則普通最小二乘法估計參數(shù)的準(zhǔn)則是(

9、 C )A.(Yi一)2=0B.(Yi-)2=0C.(Yi一)2最小D.(Yi-)2最小5.在對回歸模型進(jìn)行統(tǒng)計檢驗時，通常假定隨機(jī)誤差項ui服從( A )A.N(0，2)B.t(n-1)C.N(0，)D.t(n)6.已知兩個正相關(guān)變量的一元線性回歸模型的判定系數(shù)為0.64，則解釋變量與被解釋變量間的線性相關(guān)系數(shù)為( D )A.0.32C.0.64D.0.87.在利用線性回歸模型進(jìn)行區(qū)間預(yù)測時，隨機(jī)誤差項的方差越大，則( A )A.預(yù)測區(qū)間越寬，精度越低B.預(yù)測區(qū)間越寬，預(yù)測誤差越小C.預(yù)測區(qū)間越窄，精度越高D.預(yù)測區(qū)間越窄，預(yù)測誤差越大8.對于利用普通最小二乘法得到的樣本回歸直線，下面說法中

10、錯誤的是( B )A.ei=0B.ei0C. eiXi=0D.Yi=9.下列方法中不是用來檢驗異方差的是( D )A.ARCH檢驗B.懷特檢驗C.戈里瑟檢驗D.方差膨脹因子檢驗10.如果線性回歸模型的隨機(jī)誤差項的方差與某個變量Zi成比例，則應(yīng)該用下面的哪種方法估計模型的參數(shù)?( B ) A.普通最小二乘法B.加權(quán)最小二乘法（異方差）C.間接最小二乘法D.工具變量法（解釋變量間序列相關(guān)）11.如果一元線性回歸模型的殘差的一階自相關(guān)系數(shù)等于0.3，則DW統(tǒng)計量等于( D )A.0.312.如果dL<DW<du，則( D )A.隨機(jī)誤差項存在一階正自相關(guān)B.隨機(jī)誤差項存在一階負(fù)自相關(guān)C.

11、隨機(jī)誤差項不存在一階自相關(guān)D.不能判斷隨機(jī)誤差項是否存在一階自相關(guān)13.記為回歸方程的隨機(jī)誤差項的一階自相關(guān)系數(shù)，一階差分法主要適用的情形是( B )A.0B.1C.>0D.<014.方差膨脹因子的計算公式為( A )A. B.C.D. 17.在聯(lián)立方程模型中，識別的階條件是( C )A.充分條件B.充要條件C.必要條件D.等價條件18.在簡化式模型中，其解釋變量都是( D )A.外生變量B.內(nèi)生變量C.滯后變量D.前定變量二、多項選擇題(本大題共5小題，每小題2分，共10分)22.多元回歸模型通過了整體顯著性F檢驗，則可能的情況為( B C D )A.B.0，0C.=0，0D.0

12、，=0E.=0，=0，=023.計量經(jīng)濟(jì)模型中存在多重共線性的主要原因為( C D E )A.模型中存在異方差B.模型中存在虛擬變量C.經(jīng)濟(jì)變量相關(guān)的共同趨勢D.滯后變量的引入E.樣本資料的限制27.常用的處理多重共線性的方法有( A B C D E )A.追加樣本信息B.使用非樣本先驗信息C.進(jìn)行變量形式的轉(zhuǎn)換D.嶺回歸估計法E.主成分回歸估計法28.在消費(Y)對收入(X)的回歸分析中考慮性別的影響，則下列回歸方程可能正確的有(BCE )A.Y=+X+uB.Y=+D+X+uC.Y=+uD. Y=+(DX)+uE. Y=+D+X+u五、簡單應(yīng)用題(本大題共3小題，每小題7分，共21分)36.

13、以19781997年中國某地區(qū)進(jìn)口總額Y(億元)為被解釋變量，以地區(qū)生產(chǎn)總值X(億元)為解釋變量進(jìn)行回歸，得到回歸結(jié)果如下：t=-261.09+0.2453XtSe=(31.327) ( )t=( ) (16.616)R2=0.9388 n=20要求：(1)將括號內(nèi)缺失的數(shù)據(jù)填入；(計算結(jié)果保留三位小數(shù))(2)如何解釋系數(shù)0.2453；(3)檢驗斜率系數(shù)的顯著性。(=5，t0.025(18)=2.101)37.設(shè)消費函數(shù)為，若月收入Xt在1000元以內(nèi)和1000元以上的邊際消費傾向存在顯著差異，如何修改原來的模型?分別寫出兩種收入群體的回歸模型。38.考慮下述模型Ct= (消費方程) (投資方

14、程)Pt=Ct+It+2t其中，C=消費支出，D=收入，I=投資，Z=自發(fā)支出；C、I和D為內(nèi)生變量。要求：(1)寫出消費方程的簡化式方程；(2)用階條件研究各方程的識別問題。六、綜合應(yīng)用題(本大題共1小題，9分)39.經(jīng)濟(jì)學(xué)家提出假設(shè)，能源價格上升導(dǎo)致資本產(chǎn)出率下降。據(jù)30年的季度數(shù)據(jù)，得到如下回歸模型： Ln(Y/K)=1.5492+0.7135Ln(L/K)-0.1081LnP+0.0045t (16.35) (21.69) (-6.42) (15.86) R2=0.98其中，Y=產(chǎn)出，K=資本流量，L=勞動投入，Pt=能源價格，t=時間。括號內(nèi)的數(shù)字為t統(tǒng)計量。(計算結(jié)果保留三位小數(shù))

15、問：(1)回歸分析的結(jié)果是否支持經(jīng)濟(jì)學(xué)家的假設(shè)；(2)如果在樣本期內(nèi)價格P增加60，據(jù)回歸結(jié)果，資本產(chǎn)出率下降了多少?(3)如何解釋系數(shù)0.7135?四、簡答題(本大題共4小題，每小題5分,共20分)36試述一元線性回歸模型的經(jīng)典假定。37多重共線性補救方法有哪幾種？1. 剔除變量法；2. 增大樣本容量；3. 變換模型形式；4. 利用非樣本先驗信息5. 橫截面數(shù)據(jù)與時序數(shù)據(jù)并用；6. 變量變換；7. 逐步回歸法；8. 嶺回歸法39試述間接最小二乘法的計算步驟。六、分析題(本大題共1小題，10分)42.根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)得到了如下的咖啡需求函數(shù)方程：Lnl+0.5115LnX2+0.1483LnX31-