計量經(jīng)濟(jì)學(xué)試題及答案解析

1、1.計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：揭示經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中客觀存在的因果關(guān)系，主要采用回歸分析方法的經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型。2.參數(shù)估計的無偏性：它的均值或期望值是否等于總體的真實值。3.參數(shù)估計量的有效性：它是否在所有線性無偏估計量中具有最小方差。 估計量的期望方差越大說明用其估計值代表相應(yīng)真值的有效性越差；否則越好，越有效。不同的估計量具有不同的方差，方差最小說明最有效。4.序列相關(guān)：即模型的隨即干擾項違背了相互獨(dú)立的基本假設(shè)。5.工具變量：在模型估計過程中被作為工具使用，以替代與隨即干擾項相關(guān)的隨機(jī)解釋變量。6.結(jié)構(gòu)式模型：根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論和行為規(guī)律建立的描述經(jīng)濟(jì)變量之間直接關(guān)系結(jié)構(gòu)的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方程系統(tǒng)。7內(nèi)生變量：具有某種

2、概率分布的隨機(jī)變量，它的參數(shù)是聯(lián)立方程系統(tǒng)估計的元素，內(nèi)生變量是由模型系統(tǒng)決定的，同時也對模型系統(tǒng)產(chǎn)生影響。內(nèi)生變量一般都是經(jīng)濟(jì)變量。8.異方差：對于不同的樣本點(diǎn)，隨機(jī)干擾項的方差不再是常數(shù)，而是互不相同，則認(rèn)為出現(xiàn)了異方差性。9. 回歸分析 ：研究一個變量關(guān)于另一個（些）變量的依賴關(guān)系的計算方法和理論 。其目的在于通過后者的已知或設(shè)定值，去估計和預(yù)測前者的（總體）均值。前一變量稱為被解釋變量或應(yīng)變量，后一變量稱為解釋變量或自變量。1下列不屬于線性回歸模型經(jīng)典假設(shè)的條件是（ A ）A被解釋變量確定性變量，不是隨機(jī)變量。B隨機(jī)擾動項服從均值為0，方差恒定，且協(xié)方差為0。C隨機(jī)擾動項服從正態(tài)分布。

3、D解釋變量之間不存在多重共線性。2參數(shù)的估計量具備有效性是指（ B ）A B為最小CD 為最小3設(shè)Q為居民的豬肉需求量，I為居民收入，PP為豬肉價格，PB為牛肉價格，且牛肉和豬肉是替代商品，則建立如下的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型： 根據(jù)理論預(yù)期，上述計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中的估計參數(shù)、和應(yīng)該是（ C ）A<0，<0，B<0，>0，C>0，<0，D>0，>0，4利用OLS估計模型求得的樣本回歸線，下列哪些結(jié)論是不正確的（ D ）A樣本回歸線通過（）點(diǎn)B=0CD5用一組有20個觀測值的樣本估計模型后，在0.1的顯著性水平下對的顯著性作t檢驗，則顯著地不等于零的條件是t統(tǒng)

4、計量絕對值大于（ D ）A. t0.1(20)B. t0.05(20)C. t0.1(18)D. t0.05(18)6對模型進(jìn)行總體線性顯著性檢驗的原假設(shè)是（ C ）AB，其中C D，其中7.對于如下的回歸模型中，參數(shù)的含義是（ D ）AX的相對變化,引起Y的期望值的絕對變化量BY關(guān)于X的邊際變化率CX的絕對量發(fā)生一定變動時,引起Y的相對變化率DY關(guān)于X的彈性8.如果回歸模型為背了無序列相關(guān)的假定，則OLS估計量（ A ）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9. 下列檢驗方法中，不能用來檢驗異方差的是（ D ）A格里瑟檢驗B戈德菲爾德-匡特檢驗C懷特檢驗D杜賓-

5、沃森檢驗10在對多元線性回歸模型進(jìn)行檢驗時，發(fā)現(xiàn)各參數(shù)估計量的t檢驗值都很低，但模型的擬合優(yōu)度很高且F檢驗顯著，這說明模型很可能存在（ C ）A方差非齊性B序列相關(guān)性C多重共線性D模型設(shè)定誤差11.包含截距項的回歸模型中包含一個定性變量，且這個定性變量有3種特征，則，如果我們在回歸模型中納入3個虛擬變量將會導(dǎo)致模型出現(xiàn)（ A ）A序列相關(guān)B異方差C完全共線性D隨機(jī)解釋變量12.下列條件中，哪條不是有效的工具變量需要滿足的條件（ B ）A與隨機(jī)解釋變量高度相關(guān)B與被解釋變量高度相關(guān)C與其它解釋變量之間不存在多重共線性D與隨機(jī)誤差項不同期相關(guān)13當(dāng)模型中存在隨機(jī)解釋變量時，OLS估計參數(shù)仍然是無偏

6、的要求（ A ）A隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項獨(dú)立B隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項同期不相關(guān)，而異期相關(guān)C隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項同期相關(guān)D不論哪種情況，OLS估計量都是有偏的14在分布滯后模型中，解釋變量對被解釋變量的長期影響乘數(shù)為（ C ）A. B. C. D15在聯(lián)立方程模型中，外生變量共有多少個（ B ）A. 1B. 2C. 3D. 41普通最小二乘法確定一元線性回歸模型的參數(shù)和的準(zhǔn)則是使（ B ）Aei最小Bei2最小Cei最大Dei2最大2、普通最小二乘法(OLS)要求模型誤差項滿足某些基本假定。下列不正確的是( B )ABCD3調(diào)整后的判定系數(shù)與判定系數(shù)R2的關(guān)系是(k是待估參數(shù)的個數(shù))（

7、 B ）A=1-(1-)B=1-(1-R2)C=(1-R2) D. =(1-)4在含有截距項的二元線性回歸模型中隨機(jī)誤差項的無偏估計量是（ D ）A B C D5設(shè)OLS法得到的樣本回歸直線為，以下說法不正確的是 ( D ) AB落在回歸直線上C D6根據(jù)樣本資料估計得到如下的人均產(chǎn)出Y對人均資本存量K的樣本回歸模型:。這表明人均資本存量每增加1，人均產(chǎn)出預(yù)期將增加（ B ）A. 0.3%B. 0.7%C. 3%D. 7%7. 設(shè)M為貨幣需求量，Y為收入水平，r為利率。根據(jù)凱恩斯流動性偏好理論，建立如下的貨幣需求計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型： 根據(jù)理論預(yù)期，上述計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中的估計參數(shù)和應(yīng)該是（ C ）A

8、<0，<0B<0，>0C>0，<0D>0，>08. 逐步回歸法既可檢驗又可修正（ D ）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9. 懷特檢驗方法可以檢驗（ C ）A多重共線性B自相關(guān)性C異方差性D隨機(jī)解釋變量10. DW檢驗中，存在負(fù)自相關(guān)的區(qū)域是（ A ）A4-dL<DW值<4B0< DW值<dLCdu< DW值<4-duDdL< DW值<du，4-du< DW值<4-dL11.沒有截距項的回歸模型中包含一個定性變量，并且這個變量有三種特征，則回歸模型中需引入（ C

9、）A一個虛擬變量B二個虛擬變量C三個虛擬變量D四個虛擬變量12.工具變量法可以用來克服（ B ）A多重共線性B隨機(jī)解釋變量C自相關(guān)D異方差13如果回歸模型為背了同方差的假定，則OLS估計量（ A ）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14. 在有限分布滯后模型Yt=0.9+0.6Xt-0.5Xt-1+ut中，長期影響乘數(shù)是（ D ）A.0.6 B.0.5 C.0.1 D.1.115在聯(lián)立方程模型中，不屬于外生變量的前定變量共有多少個（ A ）A. 1B. 2C. 3D. 41現(xiàn)有2008年中國31個省（自治區(qū)、直轄市）的居民收入（Y）和居民消費(fèi)支出（X）數(shù)據(jù)。如

10、果我們以上述樣本數(shù)據(jù)來估計中國居民的消費(fèi)函數(shù)，問：怎樣設(shè)定回歸方程來能夠完全捕捉到中國東部、中部和西部地區(qū)居民消費(fèi)函數(shù)的差異？2有如下的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：，且。請問上述計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型違背了哪條經(jīng)典假設(shè)？我們應(yīng)該如何修正上述模型？3對于如下的有限分布滯后模型：，我們在估計這樣的模型時，面臨著哪些主要的困難？請你說明有哪些方法可以克服上述困難？4、有如下的聯(lián)立方程模型：其中，C消費(fèi)；I投資；Y總收入；r利率；G政府支出。請寫出上述聯(lián)立方程模型的結(jié)構(gòu)式參數(shù)矩陣。1考慮如下過原點(diǎn)的線性回歸：。對上述模型，是否仍然能夠得到如下的結(jié)論：2在如下的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中：，存在，請問如何修正上述計量模型才能使得其系

11、數(shù)的OLS估計量具有BLUE的性質(zhì)。3有如下的消費(fèi)計量模型:(其中為居民儲蓄,為居民收入)。如果農(nóng)村居民和城鎮(zhèn)居民的邊際儲蓄傾向是不同的，則我們應(yīng)該如何修正上述模型。4請將如下的隨機(jī)生產(chǎn)函數(shù)轉(zhuǎn)化為線性的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，并說明參數(shù)和的經(jīng)濟(jì)意義。1下面的數(shù)據(jù)是對X和Y的觀察值得到的：,；,其中分別為的離差；觀測值個數(shù)為31。問：（1） 用普通最小二乘法計算完成如下二元線性回歸模型的參數(shù)估計 （2） 求擬合優(yōu)度R2 （3） 在0.05的顯著性水平下檢驗估計參數(shù)是否顯著 （4） 求出和在0.95置信度下的置信區(qū)間 (附:2現(xiàn)有2006年中國31個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的火災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失Y(單位：億元)和保費(fèi)

12、收入X（單位：億元）的數(shù)據(jù)。我們的目的是估計中國的保費(fèi)收入對火災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失的影響，因此，我們建立了如下的回歸方程：進(jìn)一步的，我們借助Eviews軟件完成了上述回歸方程的估計，Eviews軟件的輸出結(jié)果如下：Dependent Variable: LN(Y)Method: Least SquaresSample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-4.0547381.414064 0.0076LN(X) 0.1852866.2383440.0000R-squ

13、ared0.573008    Mean dependent var4.718545Adjusted R-squared0.558284    S.D. dependent var1.235830S.E. of regression0.821354    Akaike info criterion2.506616Sum squared resid19.56404    Schwarz criterion2.599131Log likel

14、ihood-36.85254    F-statistic38.91693Durbin-Watson stat0.951182    Prob(F-statistic)0.000001問：（1）將上述結(jié)果中的空缺處補(bǔ)充完整（保留3位小數(shù)） （2）寫出樣本回歸函數(shù)（保留3位小數(shù)） （3）解釋估計系數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義 （4）分析上述估計結(jié)果是否符合理論預(yù)期？為什么？ 2、考察如下的聯(lián)立方程模型：C消費(fèi)；I投資；Y總收入；r利率；G政府支出。1) 寫出上述聯(lián)立方程模型的簡化式模型并表述為矩陣形式（4分）2) 用矩陣的形式表達(dá)出上述聯(lián)立方程模型的結(jié)構(gòu)式參數(shù)矩陣與簡化式參數(shù)矩陣間的關(guān)系？（6分）3) 消費(fèi)方程是否可以識別？如果其是可識別的，請問可用哪些方