經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)習(xí)題

1、經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)1一、判斷題（每小題2分，10分）1. 給定顯著性水平及自由度，若計(jì)算得到的值超過t的臨界值，我們將拒絕零假設(shè)。（）2. 異方差情況下，通常的OLS估計(jì)一定高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。（）3. 如果回歸模型中遺漏一個(gè)重要變量，則OLS殘差必定表現(xiàn)出明顯的趨勢(shì)。（）4. 在杜賓瓦特森檢驗(yàn)法中，我們假定誤差項(xiàng)的方差為同方差。（）5. 如果一個(gè)方程不可識(shí)別，則可以用2OLS對(duì)這個(gè)方程進(jìn)行估計(jì)。（）二、選擇題（每小題2分，共20分）1、將內(nèi)生變量的前期值作解釋變量,這樣的變量稱為（          ）A虛擬變量

2、60;           B控制變量  C政策變量            D滯后變量 2、在簡(jiǎn)單線性回歸模型中，認(rèn)為具有一定概率分布的隨機(jī)數(shù)量是(          )   A內(nèi)生變量        

3、;    B外生變量C虛擬變量            D前定變量3、半對(duì)數(shù)模型中，參數(shù)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Y的相對(duì)變化率BY關(guān)于X的彈性CX的相對(duì)變化，引起Y的期望值絕對(duì)量變化      DY關(guān)于X的邊際變化4、對(duì)多元線性回歸方程的顯著性檢驗(yàn)，所用的F統(tǒng)計(jì)量可表示為（   &#

4、160;  ）                              A         B     C       

5、;D5、設(shè)OLS法得到的樣本回歸直線為，則點(diǎn)  (      ) A一定不在回歸直線上     B一定在回歸直線上C不一定在回歸直線上     D在回歸直線上方6、用模型描述現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的原則是(      )A以理論分析作先導(dǎo)，解釋變量應(yīng)包括所有解釋變量B以理論分析作先導(dǎo)，模型規(guī)模大小要適度C模型規(guī)模越大越好；這樣更切合實(shí)際情況D模型規(guī)模大小要適度，結(jié)構(gòu)盡可能復(fù)雜7、根據(jù)樣本資料估計(jì)得出人均消費(fèi)

6、支出Y對(duì)人均收入X的回歸模型為=2.00+0.75lnXi，這表明人均收入每增加1，人均消費(fèi)支出將增加（）      A0.2%                  B0.75%          C2%        &

7、#160;           D7.5% 8、回歸分析中使用的距離是點(diǎn)到直線的垂直坐標(biāo)距離。最小二乘準(zhǔn)則是指（       ）A使達(dá)到最小值    B使達(dá)到最小值C使達(dá)到最小值     D使達(dá)到最小值9、已知三元線性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為，估計(jì)用樣本容量為，則隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差估計(jì)量為 (        

8、 )A33.33     B40    C38.09     D36.3610、多元線性回歸分析中的 RSS反映了（       ）A應(yīng)變量觀測(cè)值總變差的大小        B應(yīng)變量回歸估計(jì)值總變差的大小              C應(yīng)變量

9、觀測(cè)值與估計(jì)值之間的總變差    DY關(guān)于X的邊際變化三、問答題（40分）1.（12分）以一元回歸模型為例，寫出線性模型，雙對(duì)數(shù)模型以及兩個(gè)半對(duì)數(shù)模型，并對(duì)解釋變量的系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義加以解釋。2.（12分）下列假想模型是否屬于揭示因果關(guān)系的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，為什么?（1） 其中為第t年農(nóng)村居民儲(chǔ)蓄增加額(單位：億元)，為第t年城鎮(zhèn)居民可支配收入總額(單位：億元)。（2），其中為第t-1年農(nóng)村居民儲(chǔ)蓄余額(單位：億元)， 為第t年農(nóng)村居民純收入總額(單位：億元)。3.（8分）建立城鎮(zhèn)居民食品類需求函數(shù)模型如下： 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

10、支出額、Y為人均收入、為食品類價(jià)格、為其它商品類價(jià)格。指出參數(shù)估計(jì)量的經(jīng)濟(jì)意義是否合理，為什么？4.（8分） 有n組觀測(cè)值（Xi ，Yi）i=1,2,n，用最小二乘法將Y對(duì)X回歸得，將X對(duì)Y回歸得，這兩條直線是否一致？在什么條件下一致？四、應(yīng)用題（30分）為研究某國生產(chǎn)函數(shù)，得出如下結(jié)果：Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 06/17/04 Time: 22:19Sample: 1980 2001Included observations: 22VariableCoefficientStd. Errort-Statistic

11、Prob. LOG(K)0.7598760.05249114.476210.0000LOG(L)0.6394970.3502581.8257890.0836C-3.6976463.406631-1.0854260.2913R-squared0.994199 Mean dependent var10.00433Adjusted R-squared0.993588 S.D. dependent var1.064755S.E. of regression0.085260 Akaike info criterion-1.960088Sum squared resid0.138118 Schwarz c

12、riterion-1.811310Log likelihood24.56097 F-statistic1628.046Durbin-Watson stat0.674900 Prob(F-statistic)0.000000其中，Y代表國內(nèi)生產(chǎn)總值（單位：億元），K代表資本投入（單位：億元）和L代表勞動(dòng)力投入（單位：人）。LOG(.)表示自然對(duì)數(shù)函數(shù)。（1）根據(jù)以上回歸結(jié)果，寫出回歸分析結(jié)果報(bào)告。（7分）（2）檢驗(yàn)勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性是否顯著（顯著性水平為0.05）。（6分）（3）有人說資本的產(chǎn)出彈性為0.5，請(qǐng)利用假設(shè)檢驗(yàn)的方法對(duì)這一說明進(jìn)行判斷。（7分）（4）對(duì)模型的總體顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)（顯著性水平

13、為0.05）。（4分）（5）利用模型結(jié)果，分析該國的投入產(chǎn)出行為。（6分）一、判斷題（每小題2分，共10分）1. 2.× 3. 4. 5.×二、選擇題（每小題2分，共20分）1.D  2. A  3. A  4. B    5.B    6.B  7.B  8. D   9.B   10.C    三、問答題（40分）1.(12分)答：（1）線性模型：X變化

14、一個(gè)單位Y變化B1個(gè)單位； （3分）(2) 雙對(duì)數(shù)模型： 雙對(duì)數(shù)模型，又稱常彈性模型，X變化一個(gè)百分點(diǎn)，Y變化B2個(gè)百分點(diǎn)；（4分）（3）對(duì)數(shù)線性模型：對(duì)數(shù)線性模型又稱增長模型，X變化一個(gè)單位，Y變化B2個(gè)百分點(diǎn)； （4分）（4）線性對(duì)數(shù)模型：X變化一個(gè)百分點(diǎn)，Y變化0.01×B2個(gè)單位。 （4分）2.(12分)答：(1)不是。因?yàn)檗r(nóng)村居民儲(chǔ)蓄增加額應(yīng)與農(nóng)村居民可支配收入總額有關(guān)，而與城鎮(zhèn)居民可支配收入總額之間沒有因果關(guān)系。(2)不是。第年農(nóng)村居民純收入對(duì)當(dāng)年及以后年份的農(nóng)村居民儲(chǔ)蓄有影響，但不對(duì)第年的儲(chǔ)蓄產(chǎn)生影響。3.(8分) 答：不合理。V為人均購買食品支出額，為價(jià)值量，當(dāng)價(jià)格提

15、高時(shí)，雖然實(shí)物量下降，但價(jià)值量仍將上升，所以的參數(shù)應(yīng)該為正。4.(8分) 答：不一定一致。當(dāng)二者互為反函數(shù)時(shí)，即當(dāng)=1/，=-/時(shí)是一致的。四、應(yīng)用題（30分）（1） (3.40) (0.05) (0.35) （4分）0.99，F(xiàn)=1628.04，d.f.19 （3分）（2由上表中的結(jié)果，可知：對(duì)勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)的尾概率為0.08，大于0.05；相應(yīng)的t統(tǒng)計(jì)量值為1.826，查表得1.826小于2。 （4分）故勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性不顯著。 （2分）（3）令：資本的產(chǎn)出彈性記為B。H0：B=0.5，H1：B0.5查表得：而5.2>1.96， （5分）所以拒絕H0：B=0.5，接受H

16、1：B0.5。 （2分）（4）由上表結(jié)果，可知F統(tǒng)計(jì)量的值為1628，相應(yīng)的尾概率為0.0000<0.05，故模型是總體顯著的。 （5）根據(jù)模型結(jié)果可知：某國在19802001年間，資本的產(chǎn)出彈性約為0.76，即在其他情況不變的條件下，資本投入每增加一個(gè)百分點(diǎn)，產(chǎn)出平均提高0.76個(gè)百分點(diǎn)。 （3分）勞動(dòng)投入的產(chǎn)出彈性為0.64，即在其他條件不變的條件下，勞動(dòng)投入每增加一個(gè)百分點(diǎn)，產(chǎn)出平均提高0.64個(gè)百分點(diǎn)。 （3分）一、判斷題（1-6每小題1分，7-8每小題2分，共10分）1. 當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí)，常用的t和F檢驗(yàn)失效。（）2. 當(dāng)模型存在高階自相關(guān)時(shí)，可用杜賓瓦特森檢驗(yàn)法進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)

17、。（）3. 存在多重共線性時(shí)，一定會(huì)使參數(shù)估計(jì)值的方差增大，從而造成估計(jì)效率的損失。（）4. 在引入虛擬變量后，普通最小二乘法的估計(jì)量只有大樣本時(shí)才是無偏的。（ ）5. 給定顯著性水平及自由度，若計(jì)算得到的值超過t的臨界值，我們將拒絕零假設(shè)。（）6. 如果回歸模型中遺漏一個(gè)重要變量，則OLS殘差必定表現(xiàn)出明顯的趨勢(shì)。（）7. 如果一個(gè)方程不可識(shí)別，則可以用2SLS對(duì)這個(gè)方程進(jìn)行估計(jì)。（）8. 對(duì)于變量之間是線性的模型而言，斜率系數(shù)是一個(gè)常數(shù)，彈性系數(shù)是一個(gè)變量；對(duì)于雙對(duì)數(shù)模型，彈性系數(shù)是一個(gè)常數(shù)，斜率系數(shù)是一個(gè)變量。（ ）二、簡(jiǎn)答題（每小題6分，共36分）1.回歸模型中引入虛擬變量的作用是什么

18、？有哪幾種基本的引入方式，它們適用于什么情況？2.說明顯著性檢驗(yàn)的意義和過程。3.簡(jiǎn)述什么是異方差?為什么異方差的出現(xiàn)總是與模型中某個(gè)解釋變量的變化有關(guān)？4.聯(lián)立方程模型有幾種估計(jì)方法？并簡(jiǎn)述它們的特點(diǎn)。5.為什么說對(duì)模型參數(shù)施加約束條件后，其回歸的殘差平方和一定不比未施加約束的殘差平方和小?在什么樣的條件下，受約束回歸與無約束回歸的結(jié)果相同?6.在多元線性回歸分析中，檢驗(yàn)與檢驗(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?三、論述題（每小題14分，共28分）1. 假設(shè)已經(jīng)得到關(guān)系式的最小二乘估計(jì)，試回答： (1)假設(shè)決定把X變量的單位擴(kuò)大10倍，這樣對(duì)原回歸的斜率和截距會(huì)有什么樣的影響

19、?如果把Y變量的單位擴(kuò)大10倍，又會(huì)怎樣? （7分）(2)假定給X的每個(gè)觀測(cè)值都增加2，對(duì)原回歸的斜率和截距會(huì)有什么樣的影響?如果給Y的每個(gè)觀測(cè)值都增加2，又會(huì)怎樣? （7分）2. 多元線性單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型 i=1,2,.n （1）分別寫出該問題的總體回歸函數(shù)、總體回歸模型、樣本回歸函數(shù)和樣本回歸模型。（7分） （2） 當(dāng)模型滿足基本假設(shè)時(shí)，寫出普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)量的矩陣表達(dá)式，并寫出每個(gè)矩陣的具體內(nèi)。（7分）四、應(yīng)用題（20分）現(xiàn)代投資分析的特征線涉及如下回歸方程： 其中，表示股票或債券的收益率，表示有價(jià)證券的收益率(用市場(chǎng)指數(shù)表示，如標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù))，t表示時(shí)間。在投資分析中，

20、被稱為債券的安全系數(shù)，是用來度量市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)程度的，即市場(chǎng)的發(fā)展對(duì)公司的財(cái)產(chǎn)有何影響。依據(jù)19561976年間240個(gè)月的數(shù)據(jù)，F(xiàn)ogler和Ganpathy得到IBM股票收益率的回歸方程如下：(0.3001) (0.072 8) (1)解釋回歸參數(shù)的意義。（5分） (2)如何解釋?（5分） (3)安全系數(shù)的證券稱為不穩(wěn)定證券，建立適當(dāng)?shù)牧慵僭O(shè)及備選假設(shè)，檢驗(yàn)IBM的股票是否是易變股票()。（10分）一、判斷題（1-6每小題1分，7-8每小題2分，共10分）1. 2.× 3.× 4.× 5. 6. 7.× 8.二、簡(jiǎn)答題（每小題6分，共36分）1.答：在模

21、型中引入虛擬變量，主要是為了尋找某些定性因素對(duì)解釋變量的影響。加法方式和乘法方式是最主要的引入方式，前者主要適用于定性因素對(duì)截距項(xiàng)產(chǎn)生影響的情況，后者主要適用于定性因素對(duì)斜率項(xiàng)產(chǎn)生影響的情況，除此以外，還可以加法與乘法組合的方式引入虛擬變量，這時(shí)可測(cè)度定性因素對(duì)截距項(xiàng)和斜率項(xiàng)同時(shí)產(chǎn)生的影響。2. 答：顯著性檢驗(yàn)分模型的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)和變量的顯著性檢驗(yàn)。前者主要指標(biāo)為可決系數(shù)以及修正可決系數(shù)，后者主要通過計(jì)算變量斜率系數(shù)的t統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行檢驗(yàn)3. 答：異方差性是指模型違反古典假定中的同方差性，即各殘差項(xiàng)的方差并非相等。一般地，由于數(shù)據(jù)觀測(cè)質(zhì)量、數(shù)據(jù)異常值、某些經(jīng)濟(jì)變化的特性、模型設(shè)定形式的偏誤等原因，

22、導(dǎo)致了異方差的出現(xiàn)。主要原因往往是重要變量的遺漏，所以很多情況下，異方差表現(xiàn)為殘差方差隨著某個(gè)（未納入模型的）解釋變量的變化而變化。4. 答：（1）間接二乘法適用于恰好識(shí)別方程，而兩階段最小二乘法不僅適用于恰好識(shí)別方程，也適用于過度識(shí)別方程；（2）間接最小二乘法得到無偏估計(jì)，而兩階段最小二乘法得到有偏的一致估計(jì)；都是有限信息估計(jì)法。5 答：對(duì)模型參數(shù)施加約束條件后，就限制了參數(shù)的取值范圍，尋找到的參數(shù)估計(jì)值也是在此條件下使殘差平方和達(dá)到最小，它不可能比未施加約束條件時(shí)找到的參數(shù)估計(jì)值使得殘差平方達(dá)到的最小值還要小。但當(dāng)約束條件為真時(shí)，受約束回歸與無約束回歸的結(jié)果就相同了。6.答：在多元線性回歸

23、分析中，檢驗(yàn)常被用作檢驗(yàn)回歸方程中各個(gè)參數(shù)的顯著性，而檢驗(yàn)則被用作檢驗(yàn)整個(gè)回歸關(guān)系的顯著性。各解釋變量聯(lián)合起來對(duì)被解釋變量有顯著的線性關(guān)系，并不意味著每一個(gè)解釋變量分別對(duì)被解釋變量有顯著的線性關(guān)系。在一元線性回歸分析中，二者具有等價(jià)作用，因?yàn)槎叨际菍?duì)共同的假設(shè)解釋變量的參數(shù)等于零進(jìn)行檢驗(yàn)。三、論述題（每小題14分，共28分）1. 答： (1) 記X*為原變量X擴(kuò)大10倍的變量，則，于是 可見，解釋變量的單位擴(kuò)大10倍時(shí)，回歸的截距項(xiàng)不變，而斜率項(xiàng)將會(huì)成為原來回歸系數(shù)的1/10。同樣地，記為原變量Y擴(kuò)大10倍的變量，則，于是 即 可見，解釋變量的單位擴(kuò)大10倍時(shí)，回歸的截距項(xiàng)和斜率項(xiàng)都會(huì)比原來

24、回歸系數(shù)的擴(kuò)大10倍。(7分)(2) 記，則原回歸模型變?yōu)?記，則原回歸模型變?yōu)榭梢姡瑹o論解釋變量還是被解釋變量以加法的形式變化，都會(huì)造成原回歸模型的截距項(xiàng)變化，而斜率項(xiàng)不變。 (7分)2. 答：（1）總體回歸函數(shù)為總體回歸模型為樣本回歸函數(shù)為樣本回歸模型為 (7分)（2） 矩陣表達(dá)式為，其中 (7分) 四、應(yīng)用題（20分）答：(1)回歸方程的截距0.7264表明當(dāng)rm為0時(shí)的股票或債券收益率，它本身沒有經(jīng)濟(jì)意義；回歸方程的斜率1.0598表明當(dāng)有價(jià)證券的收益率每上升(或下降)1個(gè)點(diǎn)將使股票或債券收益率上升(或下降)1.059 8個(gè)點(diǎn)。 (5分)(2) R2為可決系數(shù)，是度量回歸方程擬合優(yōu)度的

25、指標(biāo)，它表明該回歸方程中47.1%的股票或債券收益率的變化是由rm的變化引起的。當(dāng)然R2=0.4710也表明回歸方程對(duì)數(shù)據(jù)的擬合效果不是很好。 (5分)(3)建立零假設(shè)，備擇假設(shè)，置信水平0.05，n=240，查表得臨界值1.645，由于 故接受零假設(shè)，拒絕備擇假設(shè)。說明此期間IBM的股票不是易變證券。 (10分) 經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)3一、判斷題（每小題2分，共20分）1.在實(shí)際中，一元回歸沒什么用，因?yàn)橐蜃兞康男袨椴豢赡軆H由一個(gè)解釋變量來解釋。( )2.OLS方法不適用于估計(jì)聯(lián)立方程模型中的結(jié)構(gòu)方程。（）3.D-W值在0和4之間，數(shù)值越小說明正相關(guān)的程度越大，數(shù)值越大說明負(fù)相關(guān)的程度越大。

26、4.在線性回歸模型中，解釋變量是原因，被解釋變量是結(jié)果。（）5.當(dāng)存在序列相關(guān)時(shí)，OLS估計(jì)量是有偏的并且也是無效的。（ ）6. 存在完全多重共線性時(shí)，模型參數(shù)無法估計(jì)。（）7.識(shí)別的階條件僅僅是判別模型是否可識(shí)別的必要條件而不是充分條件。（）8.為了避免陷入虛擬變量陷阱，如果一個(gè)定性變量有類，則要引入個(gè)虛擬變量。（）9.消除自相關(guān)的一階差分變換假定自相關(guān)系數(shù)必須等于1。（）10.雙對(duì)數(shù)模型的值可以與對(duì)數(shù)線性模型的相比較，但不能與線性對(duì)數(shù)模型的相比較。1.× 2.× 3. 4.× 5.6. 7. 8.× 9. 10.×二、簡(jiǎn)答題（每小題6分，共

27、24分）1.可決系數(shù)說明了什么？在簡(jiǎn)單線性回歸中它與斜率系數(shù)的t檢驗(yàn)的關(guān)系是什么？2.什么是隨機(jī)誤差項(xiàng)和殘差，它們之間的區(qū)別是什么？3.什么是總體回歸函數(shù)和樣本回歸函數(shù)，它們之間的區(qū)別是什么？4.假如你是中國人民銀行的顧問，需要你對(duì)增加貨幣供應(yīng)量促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長提出建議，你將考慮哪些因素？你認(rèn)為可以怎樣運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究方法？1. 答：可決系數(shù)是對(duì)模型擬合優(yōu)度的綜合度量，其值越大，說明在Y的總變差中由模型作出了解釋的部分占得比重越大，模型的擬合優(yōu)度越高，模型總體線性關(guān)系的顯著性越強(qiáng)。反之亦然。斜率系數(shù)的t檢驗(yàn)是對(duì)回歸方程中的解釋變量的顯著性的檢驗(yàn)。在簡(jiǎn)單線性回歸中，由于解釋變量只有一個(gè)，當(dāng)t檢驗(yàn)

28、顯示解釋變量的影響顯著時(shí)，必然會(huì)有該回歸模型的可決系數(shù)大，擬合優(yōu)度高。2. 答：隨機(jī)誤差項(xiàng)=-。當(dāng)把總體回歸函數(shù)表示成時(shí)，其中的就是殘差。它是用估計(jì)時(shí)帶來的誤差，是對(duì)隨機(jī)誤差項(xiàng)的估計(jì)。3.答：將總體應(yīng)變量的條件期望表示為解釋變量的某種函數(shù)，這個(gè)函數(shù)就稱為總體回歸函數(shù)，其一般表達(dá)式為：，當(dāng)然通常的表達(dá)式為：，其中為隨即擾動(dòng)項(xiàng)。樣本回歸函數(shù)：將應(yīng)變量Y的樣本觀測(cè)值的條件均值表示為解釋變量的某種函數(shù)。樣本回歸函數(shù)是總體回歸函數(shù)的一個(gè)近似?？傮w回歸函數(shù)具有理論上的意義，但其具體的參數(shù)不可能真正知道，只能通過樣本估計(jì)。樣本回歸函數(shù)就是總體回歸函數(shù)的參數(shù)用估計(jì)的值替代之后的形式。4. 答：可以考慮以下因素

29、：投資規(guī)模、通貨膨脹、物價(jià)總水平、失業(yè)率、就業(yè)者人數(shù)及其受教育程度、資本存量、技術(shù)進(jìn)步，國民生產(chǎn)總值等等；我們從這些所有因素中選擇一些因素，比如投資規(guī)模、勞動(dòng)人口數(shù)、技術(shù)進(jìn)步速度、通貨膨脹率對(duì)國民生產(chǎn)總值回歸，建立回歸方程；收集數(shù)據(jù)；作回歸；然后檢驗(yàn)、修正。三、（20分）為什么對(duì)已經(jīng)估計(jì)出參數(shù)的模型還要進(jìn)行檢驗(yàn)？你能舉一個(gè)例子說明各種檢驗(yàn)的必要性嗎？答： 首先，這是因?yàn)槲覀冊(cè)谠O(shè)定模型時(shí)，對(duì)所研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的規(guī)律性可能認(rèn)識(shí)并不充分，所依據(jù)的得經(jīng)濟(jì)理論對(duì)研究對(duì)象也許還不能做出正確的解釋和說明?；蛘唠m然經(jīng)濟(jì)理論是正確的，但可能我們對(duì)問題的認(rèn)識(shí)只是從某些局部出發(fā)，或者只是考察了某些特殊的樣本，以局部去

30、說明全局的變化規(guī)律，必然會(huì)導(dǎo)致偏差。 （6分）其次，我們用以及參數(shù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或其他信息可能并不十分可靠，或者較多采用了經(jīng)濟(jì)突變時(shí)期的數(shù)據(jù)，不能真實(shí)代表所研究的經(jīng)濟(jì)關(guān)系，也可能由于樣本太小，所估計(jì)的參數(shù)只是抽樣的某些偶然結(jié)果。 （4分）另外，我們所建立的模型，所用的方法，所用的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，還可能違反計(jì)量經(jīng)濟(jì)的基本假定，這是也會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論。從上面可以看出，檢驗(yàn)時(shí)必要的。 （4分）舉個(gè)例子：建立居民消費(fèi)和居民儲(chǔ)蓄、居民的收入的一個(gè)消費(fèi)函數(shù)模型：從已經(jīng)認(rèn)識(shí)的經(jīng)濟(jì)理論出發(fā)，選擇居民的儲(chǔ)蓄余額合居民的收入作為居民的消費(fèi)的解釋變量，會(huì)覺得是完全合理的，但是我們作變量的協(xié)整檢驗(yàn)就會(huì)知道，居民消費(fèi)和居民儲(chǔ)蓄的

31、單整階數(shù)是不同的，所以它們不是協(xié)整的，即它們之間不存在一個(gè)長期穩(wěn)定的比例關(guān)系。從而以上模型是不合理的。四、（16分）假設(shè)某人通過一容量為19的樣本估計(jì)了消費(fèi)函數(shù)，并獲得下列 (3.1) (18.7) (1)利用值檢驗(yàn)假設(shè)(取顯著水平為5%)。 (2)確定參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。 (3)構(gòu)造的95%的置信區(qū)間，這個(gè)區(qū)間包括0嗎?五、（20分）試指出在目前建立中國宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型時(shí)，下列內(nèi)生變量應(yīng)由哪些變量來解釋，簡(jiǎn)單說明理由，并擬定關(guān)于每個(gè)解釋變量的待估參數(shù)的正負(fù)號(hào)。 輕工業(yè)增加值 衣著類商品價(jià)格指數(shù) 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料進(jìn)口額四、（16分）答：(1) t值的絕對(duì)值為18.7，明顯大于2，故拒絕零假設(shè)，從而

32、在統(tǒng)計(jì)上是顯著的。(2) 參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差為4.84，參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差為0.043. （5分）(3) 由(2)的結(jié)果知b的95的置信區(qū)間為 顯然這個(gè)區(qū)間不包括0。 （6分）五、答： 輕工業(yè)增加值應(yīng)該由反映需求的變量解釋。包括居民收入（反映居民對(duì)輕工業(yè)的消費(fèi)需求，參數(shù)符號(hào)為正）、國際市場(chǎng)輕工業(yè)品交易總額（反映國際市場(chǎng)對(duì)輕工業(yè)的需求，參數(shù)符號(hào)為正）等。 衣著類商品價(jià)格指數(shù)應(yīng)該由反映需求和反映成本的兩類變量解釋。主要包括居民收入（反映居民對(duì)衣著類商品的消費(fèi)需求，參數(shù)符號(hào)為正）、國際市場(chǎng)衣著類商品交易總額（反映國際市場(chǎng)對(duì)衣著類商品的需求，參數(shù)符號(hào)為正）、棉花的收購價(jià)格指數(shù)（反映成本對(duì)價(jià)格的影響，參

33、數(shù)符號(hào)為正）等。 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料進(jìn)口額應(yīng)該由國內(nèi)第一產(chǎn)業(yè)增加值（反映國內(nèi)需求，參數(shù)符號(hào)為正）、國內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料生產(chǎn)部門增加值（反映國內(nèi)供給，參數(shù)符號(hào)為負(fù)）、國際市場(chǎng)價(jià)格（參數(shù)符號(hào)為負(fù)）、出口額（反映外匯支付能力，參數(shù)符號(hào)為正）等變量解釋。 經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)4一、（10分，每小題1分）判斷正誤（正確的打?qū)μ?hào)，錯(cuò)誤的劃叉，將答案填入下面的表格中）12345678910×××× × ×××1最小二乘法是使誤差平方和最小化的估計(jì)過程。2在聯(lián)合檢驗(yàn)中，若計(jì)算得到的 F統(tǒng)計(jì)量的值超過臨界的 F值，我們將接受整個(gè)模型

34、在統(tǒng)計(jì)上是不顯著的零假設(shè)。3. 線性對(duì)數(shù)模型的R2值可與對(duì)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(gè)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(duì)應(yīng)于每一個(gè)自變量的因變量的均值。6. 如果模型中包含虛擬變量，則對(duì)應(yīng)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(jì)量仍然是最優(yōu)線性無偏估計(jì)。8. White異方差檢驗(yàn)的原假設(shè)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(dú)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

35、的表格中）12345678910BDCD B A BDDA1既包含時(shí)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(shí)間序列數(shù)據(jù)    D截面數(shù)據(jù)2雙對(duì)數(shù)模型中，參數(shù)的含義是：AX的相對(duì)變化，引起Y的期望值絕對(duì)量變化  BY關(guān)于X的邊際變化CX的絕對(duì)量發(fā)生一定變動(dòng)時(shí)，引起因變量Y的相對(duì)變化率      DY關(guān)于X的彈性 3在回

36、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(jī)變量        B被解釋變量和解釋變量均為非隨機(jī)變量C被解釋變量為隨機(jī)變量，解釋變量為非隨機(jī)變量D被解釋變量為非隨機(jī)變量，解釋變量為隨機(jī)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       D

37、1 5DW檢驗(yàn)方法用于檢驗(yàn)：A異方差性               B自相關(guān)性 C隨機(jī)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(jì)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

38、7. 對(duì)于含有截距項(xiàng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，若想將一個(gè)含有m個(gè)互斥類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： Am   Bm -1    Cm +1    Dm - k8在異方差性情況下，常用的估計(jì)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(gè)方程包含了模型中的全部變量，則第k個(gè)方程是：A可識(shí)別的   B恰好

39、識(shí)別    C過度識(shí)別     D不可識(shí)別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

40、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 Variable: 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-squ

41、ared0.989437 Mean dependent var2952.175Adjusted 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

42、抵押貸款債務(wù)，單位億美元；INCOME個(gè)人收入，單位億美元；COST抵押貸款費(fèi)用，單位%。1檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥?shù)的顯著性以及模型整體的顯著性，詳細(xì)寫出檢驗(yàn)的過程。（10分）2寫出方差分析表。（10分） 三、（20分）根據(jù)下面Eviews回歸結(jié)果回答問題。1檢驗(yàn)總體回歸模型中的參數(shù)顯著性，假設(shè) ，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 在零假設(shè)成立的條件下，根據(jù)上述回歸結(jié)果檢驗(yàn)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(rèn)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(rèn)為它顯著地不等于0；3） 費(fèi)用系數(shù)B2的p-值介于5%和10%之間，說明它在5%

43、的水平下不顯著，但在10%的水平下是顯著的。對(duì)于模型整體的檢驗(yàn)，假設(shè) 或 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 根據(jù)上述回歸分析的結(jié)果，在零假設(shè)成立的條件下，檢驗(yàn)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(jì)顯著的，回歸系數(shù)不同時(shí)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）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(xué)，東北財(cái)經(jīng)大學(xué)，沈陽工業(yè)大學(xué)。，（1） 基準(zhǔn)

44、類是什么？（2分）基準(zhǔn)類是東北財(cái)經(jīng)大學(xué)MBA畢業(yè)生（2） 你預(yù)期各系數(shù)的符號(hào)如何？（3分）預(yù)期的符號(hào)為正；的符號(hào)為正；的符號(hào)為負(fù)。（3分）（3） 如何解釋截距？（3分）截距反應(yīng)了清華大學(xué)MBA畢業(yè)生相對(duì)于東北財(cái)經(jīng)大學(xué)MBA畢業(yè)生收入的差別；截距反應(yīng)了沈陽工業(yè)大學(xué)MBA畢業(yè)生相對(duì)于東北財(cái)經(jīng)大學(xué)MBA畢業(yè)生收入的差別。（3分）（4） 若，你得出什么結(jié)論？（2分） （2分）如果，我們可以判斷清華大學(xué)MBA畢業(yè)生的收入平均高于沈陽工業(yè)大學(xué)MBA畢業(yè)生的收入。（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？1）如果在經(jīng)典回歸模型中，如果基本假定

45、6遭到破壞，則有，此時(shí)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(yán)格的線性關(guān)系。在實(shí)際中還有另外一種情況，即解釋變量之間雖然不存在嚴(yán)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之間的線性關(guān)系是準(zhǔn)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。 六、（6分）什么是異方差性?舉例說明經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中的異方差性。1） 模型，如果出現(xiàn)，對(duì)于不同的樣本點(diǎn)，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的方差不再是常數(shù)，而且互不相同，則認(rèn)為出現(xiàn)

46、了異方差。 （2分） 2）在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題。例如：工業(yè)企業(yè)的研究與發(fā)展費(fèi)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(gè)人儲(chǔ)蓄與個(gè)人可支配收入之間關(guān)系的函數(shù)模型等。檢驗(yàn)異方差的主要思路就是檢驗(yàn)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)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。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(fèi)性支出（CONSUM），人均可支配收入（INCOME）以及消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（PRICE），研究人均消費(fèi)與人均可支配收入的關(guān)系。先定義不變價(jià)格（1978=1）的人均消費(fèi)性支出（Y

47、t）和人均可支配收入（Xt）。令Yt = CONSUM / PRICEXt = INCOME / PRICE得散點(diǎn)圖如下圖。顯然Yt和Xt服從線性關(guān)系。 圖1 Yt和Xt散點(diǎn)圖 圖2 殘差圖 Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/05/06 Time: 18:45Sample: 1978 2000Included observations: 23VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C111.440017.055926.5338040.0000X0.711

48、8290.01689942.122210.0000R-squared0.988303    Mean dependent var769.4035Adjusted R-squared0.987746    S.D. dependent var296.7204S.E. of regression32.84676    Akaike info criterion9.904525Sum squared resid22657.10    Schw

49、arz criterion10.00326Log likelihood-111.9020    F-statistic1774.281Durbin-Watson stat0.60000    Prob(F-statistic)0.000000（1）檢驗(yàn) ut是否存在自相關(guān)？（3分）（2）估計(jì)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(jìn)行修正？給出具體的步驟。（6分）七、（13分）（1）存在自相關(guān)。因?yàn)镈W = 0.60，若給定a = 0.05，查表，dL = 1.26，dU = 1.44。因?yàn)?DW

50、= 0.60 < 1.26, 依據(jù)判別規(guī)則，認(rèn)為擾動(dòng)誤差項(xiàng)ut存在嚴(yán)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(jì)回歸參數(shù)。對(duì)原變量做廣義差分變換。 GDYt = Yt - 0.70 Yt -1 GDXt = Xt - 0.70 Xt 1以GDYt, GDYt，t = 2 , 3 , 22, 為樣本再次回歸，得 （6分）GDYt =B1 +B2 GDXt 八、（15分）考慮下面簡(jiǎn)單的宏觀經(jīng)濟(jì)聯(lián)立方程模型： 消費(fèi)方程： 投資方程：定義方程：其中C表示消費(fèi)，I表示投資，Y表示國內(nèi)生產(chǎn)總值，P表示價(jià)格。（1） 指出模型中的內(nèi)生變量和外生變量

51、；（3分）（2） 寫出簡(jiǎn)化式模型，并導(dǎo)出結(jié)構(gòu)式參數(shù)與簡(jiǎn)化式參數(shù)之間的關(guān)系；（6分）（3） 用模型識(shí)別的階條件，確定模型的識(shí)別狀態(tài)。（6分） 八、（15分）（1）模型中的內(nèi)生變量為：C、I、Y （3分） 模型中的內(nèi)生變量為：、 （2）該系統(tǒng)的簡(jiǎn)化式為： 其中： （6分） （3）模型的識(shí)別條件對(duì)于方程1，m=2(模型中的內(nèi)生變量個(gè)數(shù))，k=1（不包含在模型中的變量個(gè)數(shù)）。由于k=1=m-1=1，因此，第一個(gè)方程是恰好識(shí)別。對(duì)于方程2，m=2(模型中的內(nèi)生變量個(gè)數(shù))，k=2（不包含在模型中的變量個(gè)數(shù)）。由于k=2>m-1=1，因此，第二個(gè)方程是過度識(shí)別。對(duì)于方程3，m=3(模型中的內(nèi)生變量個(gè)數(shù)

52、)，k=3（不包含在模型中的變量個(gè)數(shù)）。由于k=3>m-1=2，因此，第三個(gè)方程是過度識(shí)別。 （6分） 經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)5一、（10分，每小題1分）判斷正誤（正確的打?qū)μ?hào)，錯(cuò)誤的劃叉，將答案填入下面的表格中）1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(yàn)中，若計(jì)算得到的 | t | 值超過臨界的 t 值，我們將接受零假設(shè)。3綜合判定系數(shù)等于殘差平方和與總離差平方和之比。4多元回歸模型中，任何一個(gè)單獨(dú)的變量均是統(tǒng)計(jì)不顯著的，則整個(gè)模型在統(tǒng)計(jì)上是不顯著的。5雙對(duì)數(shù)模型的R2值可與對(duì)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(gè)定性變量有m類，則要引入m

53、-2 個(gè)虛擬變量。7在存在異方差情況下， OLS估計(jì)量仍然是最優(yōu)線性無偏估計(jì)量。8杜賓瓦特森檢驗(yàn)是用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诋惙讲畹摹?識(shí)別的階條件是判別模型是否可識(shí)別的充要條件。10當(dāng)模型滿足古典假設(shè)時(shí)，最小二乘估計(jì)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）一、（10分，每小題1分）判斷正誤（正確的打?qū)μ?hào)，錯(cuò)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）1234

54、5678910CA D   C BAD A  DD 1下列說法正確的有：A時(shí)序數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)沒有差異      B對(duì)總體回歸模型的顯著性檢驗(yàn)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(yán)重的情況下（其它條件不變），則仍可用模型進(jìn)行：A經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)         B政策評(píng)價(jià) C結(jié)構(gòu)分析  

55、      D檢驗(yàn)與發(fā)展經(jīng)濟(jì)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(jì)變量的慣性作用 B數(shù)據(jù)加工C模型設(shè)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(duì)模型進(jìn)行對(duì)數(shù)變換 C兩階段最小二乘法     D重新設(shè)定模型5二元回歸模型中，經(jīng)計(jì)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(duì)的擬合優(yōu)度等于0.9985 D不能說明和間存在多重共線性6W

56、hite檢驗(yàn)方法主要用于檢驗(yàn)：A異方差性      B自相關(guān)性      C隨機(jī)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    &

57、#160;   Dn -2 8利用OLS估計(jì)得到的樣本回歸直線 必然通過點(diǎn)：A         B C             D9在利用月度數(shù)據(jù)構(gòu)建計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型時(shí)，如果一年里的12個(gè)月全部表現(xiàn)出季節(jié)模式，則應(yīng)該引入虛擬變量個(gè)數(shù)為：A12           

58、     B4              C3             D1110簡(jiǎn)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(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型C滯后變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型  D外生變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)6一、判斷題（每小

59、題2分，共10分）1. 間接最小二乘法適用于過度識(shí)別方程。（ ）2. 假設(shè)模型存在一階自相關(guān)，其他條件都滿足，則仍用OLS法估計(jì)參數(shù)，得到的估計(jì)量仍是無偏的，不再是有效的，顯著性檢驗(yàn)失效，預(yù)測(cè)失效。（）3. 用一階差分法消除自相關(guān)時(shí)，我們假定自相關(guān)系數(shù)等于-1。（ ）4. 當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí)，最小二乘估計(jì)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(jì)值也將減半，t值也將減半。（ ）1.× 2. 3.× 4.× 5.×二、選擇題（每小題2分，共20分）1、單一方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型必然包括（ 

60、 ）。A行為方程        B技術(shù)方程     C制度方程      D定義方程2、在同一時(shí)間不同統(tǒng)計(jì)單位的相同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)組合，是（ ）。A原始數(shù)據(jù)      B時(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù)      C時(shí)間序列數(shù)據(jù)    D截面數(shù)據(jù)3、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的被解釋變量一定是（  ）。A控制變量     B政策變量      C內(nèi)生變量      D外生變量4、同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)按時(shí)間順序記錄的數(shù)據(jù)稱為(