計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)試卷B

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上一、 單項(xiàng)選擇題（每題2分，共40分）1、雙對(duì)數(shù)模型中，參數(shù)的含義是（ C ）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2、在一元線性回歸模型中，樣本回歸方程可表示為：（ C ） A、 B、 C、 D、  （其中）3、一元線性回歸分析中的回歸平方和ESS的自由度是 （ D ） A、n B、n-1 C、n-k D、k 4、在多元回歸中，調(diào)整后的判定系數(shù)與判定系數(shù)的關(guān)系為（ A ） A、 B、 C、 D、 與的關(guān)系不能確定5、在異方差性情況下，常用的估計(jì)方法是（ D ）A、一階差分法 B、廣義差分法C、工具變量法 D

2、、加權(quán)最小二乘法6、在以下選項(xiàng)中，正確表達(dá)了序列自相關(guān)的是（ A ）A、 B、C、 D、7、White檢驗(yàn)方法主要用于檢驗(yàn)（ A ）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8、在D.W.檢驗(yàn)中，當(dāng)d統(tǒng)計(jì)量為4時(shí)，表明（ B ）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) D、不能判定9、在序列自相關(guān)的情況下，參數(shù)估計(jì)值仍是無(wú)偏的，其原因是（ D ）A、零均值假定成立 B、同方差假定成立C、無(wú)多重共線性假定成立 D、解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)假定成立10、 如果回歸模型違背了同方差性,參數(shù)的最小二乘估計(jì)量是(   A  

3、 )A、 無(wú)偏的,非有效的        B、 有偏的，非有效的C、 無(wú)偏的,有效的          D、 有偏的,有效的11、所謂異方差是指（ A ）A、 B、C、 D、12、在修正序列自相關(guān)的方法中，不正確的是（ B ）A、廣義差分法 B、普通最小二乘法C、一階差分法 D、Durbin兩步法13、廣義差分法是（ B ）的一個(gè)特例A、加權(quán)最小二乘法 B、廣義最小二乘法C、普通最小二乘法 D、兩階段最小二乘法14.  在線性回歸模型中

4、,若解釋變量和的觀測(cè)值成比例,即有,其中k為非零常數(shù),則表明模型中存在( B )A、 異方差 B、 多重共線性 C、 序列自相關(guān) D、 設(shè)定誤差15、在分布滯后模型中,短期影響乘數(shù)為( D )A、 B、 C、 D、16、經(jīng)濟(jì)變量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)大多存在序列相關(guān)性，在分布滯后模型中，這種序列相關(guān)性就轉(zhuǎn)化為（ B ）A異方差問(wèn)題 B. 多重共線性問(wèn)題C序列相關(guān)性問(wèn)題 D. 設(shè)定誤差問(wèn)題17、對(duì)于含有截距項(xiàng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，若想將含有m個(gè)互斥類(lèi)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 （ B ）A、m B、m-1 C、m+1 D、m-k18、設(shè)某計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型為：，其中大學(xué)教授年薪，則對(duì)于參數(shù)的

5、含義，下列解釋正確的是 （ C ）A、 表示大學(xué)女教授的平均年薪 B、 表示大學(xué)男教授的平均年薪 C、 表示大學(xué)男教授與女教授平均年薪的差異 D、 表示大學(xué)男教授和女教授平均年薪19、前定變量是( A )的合稱(chēng)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、解釋變量和被解釋變量20、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( B ) 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 二、多項(xiàng)選擇題 （每題2分，共10分）1、古典線性回歸模型的普通最小二乘估計(jì)量的特性有（ A

6、BCD ）A、無(wú)偏性 B、線性性 C、最小方差性 D、一致性 E、有偏性2、判定系數(shù)的公式為( BCD )A、 B、C、 D、 E、3、有關(guān)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（ BC ）A、與均非負(fù) B、模型中包含的解釋個(gè)數(shù)越多，與就相差越大C、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D、有可能大于E、有可能小于0，但卻始終是非負(fù)4、多重共線性產(chǎn)生的原因有（ BCE ）A、遺漏或刪除變量 B、經(jīng)濟(jì)變量存在共同變化的趨勢(shì)C、模型中大量采用了滯后變量 D、殘差的均值為零E、認(rèn)識(shí)上的局限造成選擇變量不當(dāng)5、當(dāng)結(jié)構(gòu)方程為恰好識(shí)別時(shí)，可選擇的估計(jì)方法是（ CDE ）A、最小二乘法 B

7、、廣義差分法 C、間接最小二乘法 D、二階段最小二乘法 E、有限信息最大似然估計(jì)法三、判斷改錯(cuò)題，先判斷題中說(shuō)法是否正確，若錯(cuò)誤，請(qǐng)指出錯(cuò)誤之處。（每題3分，共15分）1、在經(jīng)典多元線性回歸中，對(duì)于（隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差）的最小二乘估計(jì)量和極大似然估計(jì)量是一樣的。答：錯(cuò)誤。的OLS估計(jì)量為，而ML估計(jì)量為2、經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法中所涉及的線性函數(shù)是指解釋變量是線性的。答：錯(cuò)誤。因?yàn)榻?jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法中所涉及的線性函數(shù)，指回歸系數(shù)是線性的，即回歸系數(shù)只以它的一次方出現(xiàn)，對(duì)解釋變量則可以不是線性的。3、 在存在異方差情況下，常用的OLS法總是高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差答：錯(cuò)誤。有可能高估也有可能低估4、一旦模

8、型中的解釋變量是隨機(jī)變量，則違背了基本假設(shè)，使得模型的OLS估計(jì)量有偏且不一致。答：錯(cuò)誤。模型中的基本假設(shè)是，當(dāng)解釋變量是隨機(jī)變量時(shí)，進(jìn)一步假設(shè)它們與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相關(guān)。事實(shí)上，當(dāng)解釋變量是隨機(jī)變量且與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期相關(guān)時(shí)，才會(huì)使得OLS估計(jì)量有偏且不一致。5、對(duì)于聯(lián)立方程模型，可以用OLS方法分別對(duì)每個(gè)方程進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。答：錯(cuò)誤。聯(lián)立方程模型存在隨機(jī)解釋變量問(wèn)題、損失變量信息問(wèn)題和損失方程之間的相關(guān)性信息問(wèn)題，如果忽略這些問(wèn)題并采用OLS進(jìn)行估計(jì)，則估計(jì)量有偏且不一致。因此，要采用別的估計(jì)方法，如狹義的工具變量法、間接最小二乘法和二階段最小二乘法。四、計(jì)算分析題（共35分）1、下表給出了二元回

9、歸模型的回歸結(jié)果（共10分）方差來(lái)源平方和自由度來(lái)自回歸（ESS）65965來(lái)自殘差（RSS）來(lái)自總離差（TSS）66042141）不全表中的空格（每空2分） 77 2 12 2）計(jì)算可決系數(shù)和調(diào)整的可決系數(shù)（4分）答：2、下面是我國(guó)出口(export)對(duì)GDP的回歸結(jié)果（共17分）Dependent Variable: EXPORTMethod: Least SquaresDate: 11/25/09 Time: 22:21Sample: 1978 2001Included observations: 24VariableCoefficientStd. Errort-StatisticPro

10、b.  C152.90573.0.0031GDP0.0.0.0000R-squared0.    Mean dependent var826.9542Adjusted R-squared0.    S.D. dependent var667.4365S.E. of regression154.9600    Akaike info criterion13.00387Sum squared resid.4    Sch

11、warz criterion13.10204Log likelihood-154.0464    F-statisticDurbin-Watson stat0.    Prob(F-statistic)0.1）請(qǐng)補(bǔ)充表中的空格（每空2分） 46.08 20.12 404.692）判斷回歸模型中是否存在自相關(guān)？說(shuō)明理由（4分）。（n=24,k=2時(shí)，）答，因?yàn)镈.W.統(tǒng)計(jì)量為0.，因此存在正自相關(guān)。3）要判斷回歸模型中是否存在異方差性，可以用哪些方法進(jìn)行檢驗(yàn)？（3分）答：檢驗(yàn)異方差性的方法主要有：圖示法、帕克-戈里瑟

12、檢驗(yàn)、G-Q檢驗(yàn)和White檢驗(yàn)4）下表是序列相關(guān)的LM檢驗(yàn)結(jié)果：Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic12.37576    Probability0.Obs*R-squared15.87561    Probability0.Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 12/12/09 Time: 20:21Presample missing value

13、lagged residuals set to zero.VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C6.29.319490.0.8219GDP-0.0.-0.0.6251RESID(-1)1.0.4.0.0002RESID(-2)-0.0.-1.0.0811RESID(-3)0.0.0.0.9320R-squared0.    Mean dependent var-1.28E-13Adjusted R-squared0.    S.D. de

14、pendent var151.5539S.E. of regression97.01614    Akaike info criterion12.17068Sum squared resid.5    Schwarz criterion12.41611Log likelihood-141.0482    F-statistic9.Durbin-Watson stat1.    Prob(F-statistic)0.判斷模型中存在幾階序列相關(guān)？（4分）答：在回