計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 模擬考試題第7套

1、第七套一、單項(xiàng)選擇題 1、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2、ARCH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      &

2、#160;    D. 多重共線性3、在古典假設(shè)成立的條件下用OLS方法估計(jì)線性回歸模型參數(shù)，則參數(shù)估計(jì)量具有（    ）的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。A有偏特性                B. 非線性特性 C最小方差特性           D. 非一致性特性 4、將一年四個(gè)季度對(duì)因變量的影響引入到模型中，則需

3、要引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為（ ） A. 4          B. 3           C. 2          D. 15、廣義差分法是對(duì)( )用最小二乘法估計(jì)其參數(shù)。6、在序列自相關(guān)的情況下，參數(shù)估計(jì)值的方差不能正確估計(jì)的原因是（ ） 7、設(shè)回歸模型為，下列表明變量之間具有不完全多重共線性的是( ) 8

4、、在有M個(gè)方程的完備聯(lián)立方程組中，當(dāng)識(shí)別的階條件為（H為聯(lián)立方程組中內(nèi)生變量和前定變量的總數(shù)，為第i個(gè)方程中內(nèi)生變量和前定變量的總數(shù)）時(shí)，則表示(      )      A.第i個(gè)方程恰好識(shí)別    B.第i個(gè)方程不可識(shí)別    C.第i個(gè)方程過度識(shí)別   D.第i個(gè)方程識(shí)別狀態(tài)不能確定在有9、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

5、. 外生變量和隨機(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. 前定變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型 10、在DW檢驗(yàn)中，當(dāng)d統(tǒng)計(jì)量為4時(shí)，表明（ ）A.存在完全的正自相關(guān)               B.存在完全的負(fù)自相關(guān)C.不存在自相關(guān)                 

6、60;   D.不能判定11、輔助回歸法（又待定系數(shù)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12、對(duì)自回歸模型進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)時(shí)，下列說法正確的有（     ）A使用DW檢驗(yàn)有效    &

7、#160;           B使用DW檢驗(yàn)時(shí)，DW值往往趨近于0C使用DW檢驗(yàn)時(shí)，DW值往往趨近于2 D使用DW檢驗(yàn)時(shí)，DW值往往趨近于413、雙對(duì)數(shù)模型 中，參數(shù)的含義是 （ ）A. Y關(guān)于X的增長(zhǎng)率 B .Y關(guān)于X的發(fā)展速度C. Y關(guān)于X的彈性 D. Y關(guān)于X 的邊際變化14、線設(shè)OLS法得到的樣本回歸直線為，以下說法不正確的是( ) A B一定在回歸直線上 C D 15、在有M個(gè)方程的完備聯(lián)立方程組中，當(dāng)識(shí)別的階條件為（H為聯(lián)立方程組中內(nèi)生變量和前定變量的總數(shù)，為第i個(gè)方程中內(nèi)生變量和

8、前定變量的總數(shù)）時(shí)，則表示(      )      A.第i個(gè)方程不可識(shí)別    B.第i個(gè)方程恰好識(shí)別 C.第i個(gè)方程過度識(shí)別    D.第i個(gè)方程的識(shí)別狀態(tài)不能確定16、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)原模型變換的方法C.對(duì)模型的對(duì)數(shù)變換法 &

9、#160;         D.兩階段最小二乘法17、下列說法正確的是（ ）A.序列自相關(guān)是樣本現(xiàn)象      B.序列自相關(guān)是一種隨機(jī)誤差現(xiàn)象C.序列自相關(guān)是總體現(xiàn)象      D.截面數(shù)據(jù)更易產(chǎn)生序列自相關(guān)18、回歸分析中定義的(     ) A、解釋變量和被解釋變量都是隨機(jī)變量B、解釋變量為非隨機(jī)變量，被解釋變量為隨機(jī)變量C、解釋變量和被解釋

10、變量都為非隨機(jī)變量D、解釋變量為隨機(jī)變量，被解釋變量為非隨機(jī)變量 19、對(duì)樣本的相關(guān)系數(shù)，以下結(jié)論錯(cuò)誤的是（       ）A. 越接近0，與之間線性相關(guān)程度高 B. 越接近1，與之間線性相關(guān)程度高 C. D、，則與相互獨(dú)立 20、在經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)生轉(zhuǎn)折時(shí)期，可以通過引入虛擬變量方法來表示這種變化。例如，研究中國(guó)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)函數(shù)時(shí)。1991年前后，城鎮(zhèn)居民商品性實(shí)際支出Y對(duì)實(shí)際可支配收入X的回歸關(guān)系明顯不同。現(xiàn)以1991年為轉(zhuǎn)折時(shí)期，設(shè)虛擬變量 ，數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖顯示消費(fèi)函數(shù)發(fā)生了結(jié)構(gòu)性變化：基本消費(fèi)部分下降了，邊際消費(fèi)傾向變大了。則城鎮(zhèn)居民線性消費(fèi)函數(shù)

11、的理論方程可以寫作（    ）       A.         B.   C.  D.二、多項(xiàng)選擇題 1、如果模型中存在異方差現(xiàn)象，則會(huì)引起如下后果（ ）A. 參數(shù)估計(jì)值有偏             B. 參數(shù)估計(jì)值的方差不能正確確定C. 變量的顯著性檢驗(yàn)失效

12、0;      D. 預(yù)測(cè)精度降低E. 參數(shù)估計(jì)值仍是無偏的 2、廣義最小二乘法的特殊情況是（ ）A. 對(duì)模型進(jìn)行對(duì)數(shù)變換                B. 加權(quán)最小二乘法C. 數(shù)據(jù)的結(jié)合                

13、0;       D. 廣義差分法E. 增加樣本容量 3、調(diào)整后的判定系數(shù)與判定系數(shù)之間的關(guān)系敘述正確的有（ ）A.與均非負(fù)B.有可能大于C.判斷多元回歸模型擬合優(yōu)度時(shí)，使用D.模型中包含的解釋變量個(gè)數(shù)越多，與就相差越大E.只要模型中包括截距項(xiàng)在內(nèi)的參數(shù)的個(gè)數(shù)大于1，則4、關(guān)于聯(lián)立方程模型識(shí)別問題，以下說法不正確的有 （ ）A. 滿足階條件的方程則可識(shí)別B. 如果一個(gè)方程包含了模型中的全部變量，則這個(gè)方程恰好識(shí)別 C. 如果一個(gè)方程包含了模型中的全部變量，則這個(gè)方程不可識(shí)別 D. 如果兩個(gè)方程包含相同的變量，則這兩個(gè)方程均不可識(shí)別 E

14、. 聯(lián)立方程組中的每一個(gè)方程都是可識(shí)別的，則聯(lián)立方程組才可識(shí)別 F. 聯(lián)立方程組中有一個(gè)方程不可識(shí)別，則聯(lián)立方程組不可識(shí)別 5、下列說法不正確的是（ ）A. 多重共線性是總體現(xiàn)象         B. 多重共線性是完全可以避免的C. 多重共線性是一種樣本現(xiàn)象     D. 在共線性程度不嚴(yán)重的時(shí)候可進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析E. 只有完全多重共線性一種類型三、判斷題（判斷下列命題正誤，并說明理由）1、 在異方差性的情況下，常用的OLS法必定高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤。2、 即使經(jīng)典線性回歸模型（

15、CLRM）中的干擾項(xiàng)不服從正態(tài)分布的，OLS估計(jì)量仍然是無偏的。3、 變量模型中，對(duì)樣本回歸函數(shù)整體的顯著性檢驗(yàn)與斜率系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)是一致的。4、 多重共線性問題是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)違背古典假定引起的；5、秩條件是充要條件，因此利用秩條件就可以完成聯(lián)立方程識(shí)別狀態(tài)的確定。四、計(jì)算題1、組合證券理論的資本市場(chǎng)線（CML）表明期望收益與風(fēng)險(xiǎn)之間存在線性關(guān)系如下：根據(jù)19902000年間美國(guó)34只共同基金的期望回報(bào)及其標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)據(jù)，得出如下回歸結(jié)果，請(qǐng)根據(jù)有關(guān)運(yùn)算關(guān)系填寫表中空白處的數(shù)值，并判斷此結(jié)果是否支持了上述理論。Dependent Variable: YMethod: Least SquaresSa

16、mple: 134Included observations: 34VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C5.5409400.9686080.0000X0.4745140.0550770.0000R-squared Mean dependent var13.64118Adjusted R-squared S.D. dependent var2.436480S.E. of regression Akaike info criterion3.506937Sum squared resid59.01394 Schwarz criterion3.

17、596723Log likelihood-57.61793 F-statisticDurbin-Watson stat1.796718 Prob(F-statistic)0.0000002、下面結(jié)果是利用某地財(cái)政收入對(duì)該地第一、二、三產(chǎn)業(yè)增加值的回歸結(jié)果。根據(jù)這一結(jié)果試判斷該模型是否存在多重共線性，說明你的理由。Dependent Variable: REVMethod: Least SquaresSample: 1 10Included observations: 10VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C17414.6314135.1

18、01.2320130.2640GDP1-0.2775100.146541-1.8937430.1071GDP20.0848570.0935320.9072520.3992GDP30.1905170.1516801.2560480.2558R-squared0.993798 Mean dependent var63244.00Adjusted R-squared0.990697 S.D. dependent var54281.99S.E. of regression5235.544 Akaike info criterion20.25350Sum squared resid1.64E+08 Sc

19、hwarz criterion20.37454Log likelihood-97.26752 F-statistic320.4848Durbin-Watson stat1.208127 Prob(F-statistic)0.0000013、 以廣東省東莞市的財(cái)政支出作為被解釋變量、財(cái)政收入作為解釋變量做計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，即，方程估計(jì)、殘差散點(diǎn)圖及ARCH檢驗(yàn)輸出結(jié)果分別如下：方程估計(jì)結(jié)果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/31/03 Time: 12:42Sample: 1980 1997Included observations

20、: 18VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-2457.310680.5738-3.6106440.0023X0.7193080.01115364.497070.0000R-squared0.996168 Mean dependent var25335.11Adjusted R-squared0.995929 S.D. dependent var35027.97S.E. of regression2234.939 Akaike info criterion18.36626Sum squared resid79919268 Schwarz

21、 criterion18.46519Log likelihood-163.2963 F-statistic4159.872Durbin-Watson stat2.181183 Prob(F-statistic)0.000000殘差與殘差滯后1期的散點(diǎn)圖： ARCH檢驗(yàn)輸出結(jié)果：ARCH Test:F-statistic2.886465 Probability0.085992Obs*R-squared7.867378 Probability0.096559Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 06/10/03 Time: 00:33Sample(adjusted): 1984 19