西南大學計量經(jīng)濟學期末考試題庫

1、計量經(jīng)濟學練習冊計量經(jīng)濟學教研室第一章導論一、名詞解釋1、截面數(shù)據(jù)2、時間序列數(shù)據(jù)3、虛變量數(shù)據(jù)4、內(nèi)生變量與外生變量二、單項選擇題1、同一統(tǒng)計指標按時間順序記錄的數(shù)據(jù)序列稱為（）A、橫截面數(shù)據(jù)B、虛變量數(shù)據(jù)C、時間序列數(shù)據(jù)D、平行數(shù)據(jù)2、樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題，可以概括為完整性、準確性、可比性和（）A、時效性B、一致性C、廣泛性D、系統(tǒng)性3、有人采用全國大中型煤炭企業(yè)的截面數(shù)據(jù)，估計生產(chǎn)函數(shù)模型，然后用該模型預測未來煤炭行業(yè)的產(chǎn)出量，這是違反了數(shù)據(jù)的哪一條原則。（）A、一致性B、準確性C、可比性D、完整性4、判斷模型參數(shù)估計量的符號、大小、相互之間關系的合理性屬于什么檢驗（）A、經(jīng)濟意義檢驗B、

2、統(tǒng)計檢驗C、計量經(jīng)濟學檢驗D、模型的預測檢驗5、對下列模型進行經(jīng)濟意義檢驗，哪一個模型通常被認為沒有實際價值（）ACi（消費）：5000.81j（收入）B、Qdi（冏品需求）100.8Ij（收入）0.9R（價格）CQsi（商品供給）200.75R（價格）DYi（產(chǎn)出量）0.65Ki0.6（資本）L：4（勞動）6、設M為貨幣需求量，Y為收入水平，r為利率，流動性偏好函數(shù)為M0$2r，?和?2分別為1、2的估計值，根據(jù)經(jīng)濟理論有（）A?1應為正值，?,應為負值B、?i應為正值，?2應為正值C?1應為負值，?應為負值D、?1應為負值，?2應為正值三、填空題1、在經(jīng)濟變量之間的關系中，、最重要，是計量

3、經(jīng)濟分析的重點。2、從觀察單位和時點的角度看，經(jīng)濟數(shù)據(jù)可分為3、根據(jù)包含的方程的數(shù)量以及是否反映經(jīng)濟變量與時間變量的關系，經(jīng)濟模型可分為、四、簡答題1、計量經(jīng)濟學與經(jīng)濟理論、統(tǒng)計學、數(shù)學的聯(lián)系是什么2、模型的檢驗包括哪幾個方面具體含義是什么五、計算分析題1、下列假想模型是否屬于揭示因果關系的計量經(jīng)濟學模型為什么（1）St=+Rt,其中S為第t年農(nóng)村居民儲蓄增加額（單位：億元）可支配收入總額（單位：億元）。（2）St1=+Rt，其中Sm為第t-1年底農(nóng)村居民儲蓄余額（單位：億元）居民純收入總額（單位：億元）。Rt為第t年城鎮(zhèn)居民，Rt為第t年農(nóng)村2、指出下列假想模型中的錯誤，并說明理由：RS83

4、00.00.24Rlt1.12IVt其中，RSt為第t年社會消費品零售總額（單位：億元），Rlt為第位：億元）（指城鎮(zhèn)居民可支配收入總額與農(nóng)村居民純收入總額之和）社會固定資產(chǎn)投資總額（單位：億元）。t年居民收入總額（單，IVt為第t年全3、下列設定的計量經(jīng)濟模型是否合理為什么3（1）GDP0i1iGDR其中，GDPi（i=1,2,3）是第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)增加值,（2）財政收入=f（財政支出）+，為隨機干擾項。為隨機干擾項。第一章導論、名詞解釋1、截面數(shù)據(jù)：截面數(shù)據(jù)是許多不同的觀察對象在同一時間點上的取值的統(tǒng)計數(shù)據(jù)集合，可理解為對一個隨機變量重復抽樣獲得的數(shù)據(jù)。2、時間序列數(shù)據(jù)：時間序

5、列數(shù)據(jù)是同一觀察對象在不同時間點上的取值的統(tǒng)計序列，可理解為隨時間變化而生成的數(shù)據(jù)。3、虛變量數(shù)據(jù)：虛擬變量數(shù)據(jù)是人為設定的虛擬變量的取值。是表征政策、條件等影響研究對象的定性因素的人工變量，其取值一般只取“0”或“1”。4、內(nèi)生變量與外生變量：。內(nèi)生變量是由模型系統(tǒng)決定同時可能也對模型系統(tǒng)產(chǎn)生影響的變量，是具有某種概率分布的隨機變量，外生變量是不由模型系統(tǒng)決定但對模型系統(tǒng)產(chǎn)生影響的變量，是確定性的變量。二、單項選擇題1、C2、B3、A4、A5、B6、A三、填空題1、因果關系、相互影響關系2、時間序列數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù)3、時間序列模型、單方程模型、聯(lián)立方程組模型四、簡答題1、計量經(jīng)濟學與

6、經(jīng)濟理論、統(tǒng)計學、數(shù)學的聯(lián)系主要體現(xiàn)在計量經(jīng)濟學對經(jīng)濟理論、統(tǒng)計學、數(shù)學的應用方面，分別如下：1）計量經(jīng)濟學對經(jīng)濟理論的利用主要體現(xiàn)在以下幾個方面（1）計量經(jīng)濟模型的選擇和確定（2）對經(jīng)濟模型的修改和調(diào)整（3）對計量經(jīng)濟分析結(jié)果的解讀和應用2）計量經(jīng)濟學對統(tǒng)計學的應用（1）數(shù)據(jù)的收集、處理、（2）參數(shù)估計（3）參數(shù)估計值、模型和預測結(jié)果的可靠性的判斷3）計量經(jīng)濟學對數(shù)學的應用（1）關于函數(shù)性質(zhì)、特征等方面的知識（2）對函數(shù)進行對數(shù)變換、求導以及級數(shù)展開（3）參數(shù)估計（4）計量經(jīng)濟理論和方法的研究2、模型的檢驗主要包括：經(jīng)濟意義檢驗、統(tǒng)計檢驗、計量經(jīng)濟學檢驗、模型的預測檢驗。 在經(jīng)濟意義檢驗中，

7、需要檢驗模型是否符合經(jīng)濟意義，檢驗求得的參數(shù)估計值的符號大小、參數(shù)之間的關系是否與根據(jù)人們的經(jīng)驗和經(jīng)濟理論所擬訂的期望值相符合； 在統(tǒng)計檢驗中，需要檢驗模型參數(shù)估計值的可靠性，即檢驗模型的統(tǒng)計學性質(zhì)，有擬合優(yōu)度檢驗、變量顯著檢驗、方程顯著性檢驗等； 在計量經(jīng)濟學檢驗中，需要檢驗模型的計量經(jīng)濟學性質(zhì)，包括隨機擾動項的序列相關檢驗、異方差性檢驗、解釋變量的多重共線性檢驗等； 模型的預測檢驗，主要檢驗模型參數(shù)估計量的穩(wěn)定性以及對樣本容量變化時的靈敏度，以確定所建立的模型是否可以用于樣本觀測值以外的范圍。五、計算分析題1、（1）不是。因為農(nóng)村居民儲蓄增加額應與農(nóng)村居民可支配收入總額有關，而與城鎮(zhèn)居民可

8、支配收入總額沒有因果關系。（2）不是。第t年農(nóng)村居民的純收入對當年及以后年份的農(nóng)村居民儲蓄有影響，但并不對第t-1的儲蓄產(chǎn)生影響。2、一是居民收入總額RIt前參數(shù)符號有誤，應是正號；二是全社會固定資產(chǎn)投資總額IVt這一解釋變量的選擇有誤，它對社會消費品零售總額應該沒有直接的影響。3、（1）不合理，因為作為解釋變量的第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的增加值是GDP的構成部分，三部分之和正為GDP的值，因此三變量與GDF之間的關系并非隨機關系，也非因果關系。（2）不合理，一般來說財政支出影響財政收入，而非相反，因此若建立兩者之間的模型，解釋變量應該為財政收入，被解釋變量應為財政支出；另外，模型沒有給出

9、具體的數(shù)學形式，是不完整的。第二章一元線性回歸模型一、名詞解釋1、總體回歸函數(shù)2、最大似然估計法（ML3、普通最小二乘估計法（OLS4、殘差平方和5、擬合優(yōu)度檢驗、單項選擇題1、設OLS法得到的樣本回歸直線為a、e0Y?Y2、回歸分析中定義的A、B、C、YeY?解釋變量和被解釋變量都是隨機變量?Xje，以下說法正確的是ex：0解釋變量為非隨機變量，被解釋變量為隨機變量解釋變量和被解釋變量都為非隨機變量解釋變量為隨機變量，被解釋變量為非隨機變量3、一元線性回歸分析中的回歸平方和ESS的自由度是A、nn-1C、n-k4、對于模型YOLS的估計量?的特性在以下哪種情況下不會受到影A、觀測值數(shù)目n增加

10、、Xi各觀測值差額增加、E（2）c、Xi各觀測值基本相等5、某人通過一容量為19的樣本估計消費函數(shù)（用模型Ci并獲得下列結(jié)果：Ci150.81Yi,R2=,t°.025（17）Yii表示）,2.110,則下面()()哪個結(jié)論是對的A、Y在5%顯著性水平下不顯著的估計量的標準差為C、的95%置信區(qū)間不包括0、以上都不對6、在一元線性回歸模型中，樣本回歸方程可表示為:A、Y0?0C、1Xt?Xt7、最小二乘準則是指按使、YtE(Y/Xt)、E(Y/Xt)達到最小值的原則確定樣本回歸方程1XtA、nei1C、maxeD、&設Y表示實際觀測值,A、Y?YY?YY?表示OLS回歸估計值

11、，則下列哪項成立Y?9、最大或然準則是按從模型中得到既得的回歸方程。A、離差平方和B、均值C10、一元線性回歸模型Y01Xi樣本容量n=25,則回歸模型的標準差A、1.324n組樣本觀測值的(最大的準則確定樣本、概率、方差i的最小二乘回歸結(jié)果顯示，殘差平方和RSS=,11、參數(shù)i的估計量AVar(約0C?i0?具備有效性是指i(、在i的所有線性無偏估計中Var(?)最小、在i的所有線性無偏估計中(?12、反映由模型中解釋變量所解釋的那部分離差大小的是i)最小(A、總離差平方和B、回歸平方和C、殘差平方和D、可決系數(shù)13、總離差平方和TSS殘差平方和RSS與回歸平方和ESS三者的關系是A、TSS

12、>RSS+ESSTSS=RSS+ESSC、TSS<RSS+ESStsS=rsS+es§14、對于回歸模型1Xii,i=1,檢驗H0:?0時，所用的統(tǒng)計量一11S?服從A、2(n15、某一特定的、t(n1)C、2)X水平上，總體Y分布的離散程度越大,A、預測區(qū)間越寬，精度越低2(n1)即2越大，則、預測區(qū)間越寬，預測誤差越小D、t(n2)(C、預測區(qū)間越窄，精度越高、預測區(qū)間越窄，預測誤差越大、多項選擇題1、元線性回歸模型y01XiA、E(i)0C、Cov(i,j)0(ij)E、X為非隨機變量，且Cov(Xi,i)i的基本假定包括2BVar(JD、iN(0,1)0。()A、

13、通過樣本均值點(X，Y)B、(YY)20C、Cov(Xi,ej0DYY?E、YY以帶“A”表示估計值，表示隨機干擾項，如果Y與X為線性關系，則下列哪些是正確的(A、Y01XiB、Y01Xiic、Y0?XiiDY?0彳人ee、Y?Xie表示殘差，則回歸直線滿足()則其最小二乘回歸得到的參數(shù)估計量具備(3、2、以Y表示實際觀測值，Y?表示回歸估計值,4、假設線性回歸模型滿足全部基本假設,A、可靠性B致性C、線性D、無偏性E、有效性5、下列相關系數(shù)算式中，正確的是E、XYXYCov(X,Y)XiYinXYX：nXY2nY(Xix)(YY)(Xix)(YY)(Xi2X)(YY)、判斷題Y不一定服從正態(tài)

14、分1、滿足基本假設條件下，隨機誤差項i服從正態(tài)分布，但被解釋變量布。2、總體回歸函數(shù)給出了對應于每一個自變量的因變量的值。3、線性回歸模型意味著變量是線性的。4、解釋變量是作為原因的變量，被解釋變量是作為結(jié)果的變量。5、隨機變量的條件均值與非條件均值是一回事。16、線性回歸模型Y01Xii的0均值假設可以表示為ni17、如果觀測值Xi近似相等，也不會影響回歸系數(shù)的估計量。&樣本可決系數(shù)高的回歸方程一定比樣本可決系數(shù)低的回歸方程更能說明解釋變量對被解釋變量的解釋能力。9、模型結(jié)構參數(shù)的普通最小二乘估計量具有線性性、無偏性、有效性，隨機干擾項方差的普通最小二乘估計量也是無偏的。（）10、回

15、歸系數(shù)的顯著性檢驗是用來檢驗解釋變量對被解釋變量有無顯著解釋能力的檢驗。（）四、簡答題1、為什么計量經(jīng)濟學模型的理論方程中必須包含隨機干擾項2、總體回歸函數(shù)和樣本回歸函數(shù)之間有哪些區(qū)別與聯(lián)系3、為什么用可決系數(shù)R2評價擬合優(yōu)度，而不是用殘差平方和作為評價標準4、根據(jù)最小二乘原理，所估計的模型已經(jīng)使得擬合誤差達到最小，為什么還要討論模型的擬合優(yōu)度問題五、計算分析題1、令kids表示一名婦女生育孩子的數(shù)目，educ表示該婦女接受過教育的年數(shù)。生育率對受教育年數(shù)的簡單回歸模型為kids01educ（1）隨機擾動項包含什么樣的因素它們可能與受教育水平相關嗎（2）上述簡單回歸分析能夠揭示教育對生育率在其

16、他條件不變下的影響嗎請解釋。2、已知回歸模型EN，式中E為某類公司一名新員工的起始薪金（元），N為所受教育水平（年）。隨機擾動項的分布未知，其他所有假設都滿足。（1）從直觀及經(jīng)濟角度解釋和。（2）OLS估計量？和？滿足線性性、無偏性及有效性嗎簡單陳述理由。（3）對參數(shù)的假設檢驗還能進行嗎簡單陳述理由。（4）如果被解釋變量新員工起始薪金的計量單位由元改為100元，估計的截距項、斜率項有無變化(5)若解釋變量所受教育水平的度量單位由年改為月，估計的截距項與斜率項有無變化3、假設模型為YtXtt。給定n個觀察值(Xi,YJ,以2,丫2)，(Xn,Yn),按如下步驟建立的一個估計量：在散點圖上把第1個

17、點和第2個點連接起來并計算該直線的斜率；同理繼續(xù)，最終將第1個點和最后一個點連接起來并計算該條線的斜率；最后對這些斜率取平均值，稱之為?，即的估計值。(1)畫出散點圖，推出?的代數(shù)表達式。(2)計算?的期望值并對所做假設進行陳述。這個估計值是有偏還是無偏的解釋理由。(3) 判定該估計值與我們以前用OLS方法所獲得的估計值相比的優(yōu)劣，并做具體解釋。4、對于人均存款與人均收入之間的關系式StYtt使用美國36年的年度數(shù)據(jù)得如下估計模型，括號內(nèi)為標準差：S?t=384.105+0.067Yt(151.105)(0.011)2R=?199.023(1)的經(jīng)濟解釋是什么(2)和的符號是什么為什么實際的符

18、號與你的直覺一致嗎如果有沖突的話，你可以給出可能的原因嗎(3)對于擬合優(yōu)度你有什么看法嗎(4)檢驗是否每一個回歸系數(shù)都與零顯著不同(在1%水平下)。同時對零假設和備擇假設、檢驗統(tǒng)計值、其分布和自由度以及拒絕零假設的標準進行陳述。你的結(jié)論是什么5、現(xiàn)代投資分析的特征線涉及如下回歸方程：rt01rmtt；其中：r表示股票或債券的收益率；rm表示有價證券的收益率（用市場指數(shù)表示，如標準普爾500指數(shù)）；t表示時間。在投資分析中，1被稱為債券的安全系數(shù)，是用來度量市場的風險程度的，即市場的發(fā)展對公司的財產(chǎn)有何影響。依據(jù)19561976年間240個月的數(shù)據(jù)，F(xiàn)ogler和Ganpathy得到IBM股票的

19、回歸方程（括號內(nèi)為標準差），市場指數(shù)是在芝加哥大學建立的市場有價證券指數(shù)。r?t0.72641.0598rmtR20.4710要求：（1）解釋回歸參數(shù)的意義；（2）如何解釋R2（3）安全系數(shù)1的證券稱為不穩(wěn)定證券，建立適當?shù)牧慵僭O及備選假設，并用t檢驗進行檢驗（5%）。6、假定有如下的回歸結(jié)果：Y2.69110.4795Xj，其中，Y表示美國的咖啡的消費量（杯數(shù)/人天），X表示咖啡的零售價格（美元/杯）。要求：（1）這是一個時間序列回歸還是橫截面回歸（2）如何解釋截距的意義，它有經(jīng)濟含義嗎如何解釋斜率（3）能否求出真實的總體回歸函數(shù)（4）根據(jù)需求的價格彈性定義：彈性=斜率X（X/Y）,依據(jù)上述

20、回歸結(jié)果，你能求出對咖啡需求的價格彈性嗎如果不能，計算此彈性還需要其他什么信息7、若經(jīng)濟變量y和x之間的關系為yA(x5)'ei，其中A為參數(shù)，i為隨機誤差,問能否用一元線性回歸模型進行分析為什么8、上海市居民19811998年期間的收入和消費數(shù)據(jù)如表所示，回歸模型為yi0Mi其中，被解釋變量yi為人均消費，解釋變量Xi為人均可支配收入。試用普通最小二乘法估計模型中的參數(shù)0,1，并求隨機誤差項方差的估計值。上海市居民19811998年間的收入和消費數(shù)據(jù)年份可支配收入消費年份可支配收入消費19816305801990218019301982650570199124802160198368

21、0610199230002500198483072019934270353019851070990199458604660198612901170199571705860198714301280199681506760198817201640199784306820198919701810199887706860六、上機練習題1、下表給出了美國30所知名學校的MBA學生1994年基本年薪（ASF）、GPA分數(shù)（從14共四個等級）、GMA分數(shù)以及每年學費的數(shù)據(jù)。學校ASP/美元GPAGMAT學費/美元Harvard10263065023894Stanford10080066521189Colum

22、bian10048064021400Dartmouth9541066021225Wharton8993065021050Northwestern8464064020634Chicago8321065021656MIT8050065021690Virginia7428064317839UCLA7401064014496Berkeley7197064714361Cornell7197063020400NUY7066063020276Duke7049062321910CarnegieMellon5989063520600NorthCarolina6988062110132Michigan678206

23、3020960Texas618906258580Indiana5852061514036Purdue547205819556CaseWestern5720059117600Georgetown6983061919584MichiganState4182059016057PennState4912058011400Southern6091060018034Tulane4408060019550Illinois4713061612628Lowa416205909361Minnesota4825060012618Washington4414061711436要求：（1）用雙變量回歸模型分析GPA是否

24、對ASP有影響（2）用合適的回歸模型分析GMAT分數(shù)是否與ASP有關（3）每年的學費與ASP有關嗎你是如何知道的如果兩變量之間正相關，是否意味著進到最高費用的商業(yè)學校是有利的；（4）你同意高學費的商業(yè)學校意味著高質(zhì)量的MBA成績嗎為什么2、下表給出了19901996年間的CPI指數(shù)與S&P500指數(shù)。年份CPIS&P500指數(shù)1990199119921993199419951996要求：（1）以CPI指數(shù)為橫軸、S&P指數(shù)為縱軸做圖；（2）你認為CPI指數(shù)與S&P指數(shù)之間關系如何（3）考慮下面的回歸模型：（S&P）tB,B2CPItut，根據(jù)表中的數(shù)據(jù)運

25、用OLS估計上述方程，并解釋你的結(jié)果；你的結(jié)果有經(jīng)濟意義嗎第二章一元線性回歸模型一、名詞解釋1、總體回歸函數(shù)：是指在給定X下Y分布的總體均值與X所形成的函數(shù)關系（或者說將總體被解釋變量的條件期望表示為解釋變量的某種函數(shù)）2、最大似然估計法（ML:又叫最大或然法，指用產(chǎn)生該樣本概率最大的原則去確定樣本回歸函數(shù)的方法。3、OLS估計法：指根據(jù)使估計的剩余平方和最小的原則來確定樣本回歸函數(shù)的方法。4、殘差平方和：用RSS表示，用以度量實際值與擬合值之間的差異，是由除解釋變量之外的其他因素引起的被解釋變量變化的部分。25、擬合優(yōu)度檢驗：指檢驗模型對樣本觀測值的擬合程度，用R表示，該值越接近1表示擬合程

26、度越好。二、單項選擇題1、D2、B3、D4、D5、A6、C7、D8、C9、C10、B11、B12、B13、B14、D15、A三、多項選擇題1、ABCE2、ACDE3、BDE4、BCDE5、ABCDE四、判斷題1、X2、X3、X4、“5、X6、X7、X8、x9、V10、V五、簡答分析題1、答：計量經(jīng)濟學模型考察的是具有因果關系的隨機變量間的具體聯(lián)系方式。由于是隨機變量，意味著影響被解釋變量的因素是復雜的，除了解釋變量的影響外，還有其他無法在模型中獨立列出的各種因素的影響。這樣，理論模型中就必須使用一個稱為隨機干擾項的變量來代表所有這些無法在模型中獨立表示出來的影響因素，以保證模型在理論上的科學性

27、。2、答：將總體被解釋變量的條件期望表示為解釋變量的某種函數(shù)，這個函數(shù)就稱為總體回歸函數(shù)，其一般表達式為：E（YXJf（XJ，一元線性總體回歸函數(shù)為E（YXJ01Xi；樣本回歸函數(shù)：將被解釋變量Y的樣本觀測值的擬和值表示為解釋變量的某種函數(shù)Y?f（XJ，元線性樣本回歸函數(shù)為Y?Xj。樣本回歸函數(shù)是總體回歸函數(shù)的一個近似?？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。樣本回歸函數(shù)就是總體回歸函數(shù)的參數(shù)用其估計值替代之后的形式，即?0，?為0,1的估計值。3、答：可決系數(shù)R2=ESS/TSS=1-RSS/TSS含義為由解釋變量引起的被解釋變量的變化占被解釋變量總變化

28、的比重，用來判定回歸直線擬合的優(yōu)劣，該值越大說明擬合的越好；而殘差平方和與樣本容量關系密切，當樣本容量比較小時，殘差平方和的值也比較小，尤其是不同樣本得到的殘差平方和是不能做比較的。此外，作為檢驗統(tǒng)計量的一般應是相對量而不能用絕對量，因而不能使用殘差平方和判斷模型的擬合優(yōu)度。4、答：普通最小二乘法所保證的最好擬合是同一個問題內(nèi)部的比較，即使用給出的樣本數(shù)據(jù)滿足殘差的平方和最小；擬合優(yōu)度檢驗結(jié)果所表示的優(yōu)劣可以對不同的問題進行比較，即可以辨別不同的樣本回歸結(jié)果誰好誰壞。五、計算分析題1、解：（1）收入、年齡、家庭狀況、政府的相關政策等也是影響生育率的重要的因素，在上述簡單回歸模型中，它們被包含在

29、了隨機擾動項之中。有些因素可能與受教育水平相關，如收入水平與教育水平往往呈正相關、年齡大小與教育水平呈負相關等。（2）當歸結(jié)在隨機擾動項中的重要影響因素與模型中的教育水平educ相關時，上述回歸模型不能夠揭示教育對生育率在其他條件不變下的影響，因為這時出現(xiàn)解釋變量與隨機擾動項相關的情形，基本假設3不滿足。2、解：（1）N為接受過N年教育的員工的總體平均起始薪金。當N為零時，平均薪金為，因此表示沒有接受過教育員工的平均起始薪金。是N每變化一個單位所引起的E的變化，即表示每多接受一年教育所對應的薪金增加值。（2）OLS估計量？和仍？滿足線性性、無偏性及有效性，因為這些性質(zhì)的的成立無需隨機擾動項的正

30、態(tài)分布假設。（3）如果t的分布未知，則所有的假設檢驗都是無效的。因為t檢驗與F檢驗是建立在的正態(tài)分布假設之上的。（4）考察被解釋變量度量單位變化的情形。以E*表示以百元為度量單位的薪金，則EE*100由此有如下新模型E*(/100)(/100)N(/100)或E*N*這里*/100,*/100。所以新的回歸系數(shù)將為原始模型回歸系數(shù)的1/100(5) 再考慮解釋變量度量單位變化的情形。設N*為用月份表示的新員工受教育的時間長度，則N*=12N,于是(N*/12)(/12)N*可見，估計的截距項不變,而斜率項將為原回歸系數(shù)的1/12。3、解：(1)散點圖如下圖所示。首先計算每條直,YJ的直線斜率為

31、(YY)/(XtX1)。由于共有n1條這樣的直線，因此?1七Y丫1n1t2XtX1(2)因為X非隨機且E(t)0，因此XtX1XtX1EtXt1X1這意味著求和中的每一項都有期望值，所以平均值也會有同樣的期望值，則表明是無偏的。(3) 根據(jù)高斯-馬爾可夫定理，只有的OLS估計量是最佳線性無偏估計量，因此，這里得到的？的有效性不如的OLS估計量，所以較差。4、解：(1) 為收入的邊際儲蓄傾向，表示人均收入每增加1美元時人均儲蓄的預期平均變化量。(2) 由于收入為零時，家庭仍會有支出，可預期零收入時的平均儲蓄為負，因此符號應為負。儲蓄是收入的一部分，且會隨著收入的增加而增加，因此預期的符號為正。實

32、際的回歸式中，的符號為正，與預期的一致。但截距項為正，與預期不符。這可能是模型的錯誤設定造成的。如家庭的人口數(shù)可能影響家庭的儲蓄行為，省略該變量將對截距項的估計產(chǎn)生了影響；另外線性設定可能不正確。(3) 擬合優(yōu)度刻畫解釋變量對被解釋變量變化的解釋能力。模型中勺擬合優(yōu)度，表明收入的變化可以解釋儲蓄中的變動。(4) 檢驗單個參數(shù)采用t檢驗，零假設為參數(shù)為零，備擇假設為參數(shù)不為零。在零假設下t分布的自由度為n-2=36-2=34。由t分布表知，雙側(cè)1%F的臨界值位于與之間。斜率項的t值為=,截距項的t值為=?？梢娦甭薯椀膖值大于臨界值，截距項小于臨界值，因此拒絕斜率項為零的假設，但不拒絕截距項為零的

33、假設。5、解：(1)回歸方程的截距表示當rm0時的股票或債券收益率，本身沒有經(jīng)濟意義；回歸方程的斜率表明當有價證券的收益率每上升(或下降)1個點將使得股票或債券收益率上升(或下降)個點。2(2) R為可決系數(shù)，是度量回歸方程擬合優(yōu)度的指標，它表明該回歸方程中勺股票或債券收益率的變化是由rm變化引起的。當然R20.4710也表明回歸方程對數(shù)據(jù)的擬合效果不是很好。(3) 建立零假設H。：!1，備擇假設H-!1,0.05,n240，查表可得臨(11105981界值t°°5(238)1.645，由于t0.82141.645，所以接受零假Si0.0728設H。：11，拒絕備擇假設11

34、。說明此期間IBM股票不是不穩(wěn)定證券。6、解：(1)這是一個橫截面序列回歸。(2) 截距表示咖啡零售價為每磅0美元時，每天每人平均消費量為杯，這個數(shù)字沒有經(jīng)濟意義；斜率表示咖啡零售價與消費量負相關，價格上升1美元/磅，則平均每天每人消費量減少杯；(3) 不能；(4) 不能；在同一條需求曲線上不同點的價格彈性不同，若要求出，須給出具體的X值及與之對應的Y值。7、解：能用一元線性回歸模型進行分析。因為：對方程左右兩邊取對數(shù)可得：lnyilnAIn(人5)i2令lnyiInA0、-1>ln(Xi5)xi可得一元線性回歸模型：yi01xii&解：列表計算得據(jù)此可計算出?'1x33

35、65.556y2802.778nxy116951422.22i1n2x148063044.44i1nxyi1n2xi111695142222148063044440.789876?x2802.7780.7898763365.556144.4067回歸直線方程為：?144.40670.789876人n進一步列表計算得：e2153857.8i1這里,n=18，所以:1153857.81829616.11六、上機練習題1、解：（1）使用Eviews軟件，ASP對GPA分數(shù)的回歸結(jié)果如表所示。DependentVariable:ASPVariableCoefficientStd.Errort-Stat

36、isticProb.GPACR-squaredMeandependentvar68260AdjustedR-squared.dependentvar.ofregressionAkaikeinfocriterionSumsquaredresid+09SchwarzcriterionLoglikelihoodF-statisticDurbin-WatsonstatProb(F-statistic)從回歸結(jié)果看，GPA分數(shù)的系數(shù)是統(tǒng)計顯著的，對ASP有正的影響。(2)使用Eviews軟件，ASP對GMA分數(shù)的回歸結(jié)果如表所示。DependentVariable:ASPVariableCoeffici

37、entStd.Errort-StatisticProb.GMAT0C0R-squaredMeandependentvar68260AdjustedR-squared.dependentvar.ofregressionAkaikeinfocriterionSumsquaredresid+09SchwarzcriterionLoglikelihoodF-statisticDurbin-WatsonstatProb(F-statistic)0從回歸結(jié)果看，GMAT分數(shù)與ASP顯著正相關。(3)使用Eviews軟件，ASP對學費X的回歸結(jié)果如表所示。DependentVariable:ASPVaria

38、bleCoefficientStd.Errort-StatisticProb.XCR-squaredMeandependentvar68260AdjustedR-squared.dependentvar.ofregressionAkaikeinfocriterionSumsquaredresid+09SchwarzcriterionLoglikelihoodF-statisticDurbin-WatsonstatProb(F-statistic)從計算結(jié)果看，每年的學費與ASP顯著正相關。學費高，ASP就高；但學費僅解釋了ASP變化的一部分(不到50%，明顯還有其他因素影響著ASP(1)使用E

39、views軟件回歸結(jié)果如表所示DependentVariable:GPAVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.XC0R-squaredMeandependentvarAdjustedR-squared.dependentvar.ofregressionAkaikeinfocriterionSumsquaredresidSchwarzcriterionLoglikelihoodF-statisticDurbin-WatsonstatProb(F-statistic)GPA分數(shù)的主要原因的結(jié)論。學費是影響從回歸結(jié)果看，盡管高學費的商業(yè)學校與高質(zhì)量的

40、MBA成績略有正縣相關性，但學費對GPA680分數(shù)的影響是不顯著的，而也無法得出560,520.480_440.400_360_320_1302、解:(1)利用所給數(shù)據(jù)做圖，如圖所示135140145150155160CPI(2) 從上圖可見，CPI指數(shù)與S&P指數(shù)正相關，且呈近似的新線性關系。(3) 使用Eviews軟件回歸結(jié)果如表所示。DependentVariable:S&PVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.CPICR-squaredMeandependentvarAdjustedR-squared.dependent

41、var.ofregressionAkaikeinfocriterionSumsquaredresidSchwarzcriterionLoglikelihoodF-statisticDurbin-WatsonstatProb(F-statistic)回歸結(jié)果顯示，CPI指數(shù)與S&P指數(shù)正相關，斜率表示當CPI指數(shù)變化1個點，會使S&P指數(shù)變化個點；截距表示當CPI指數(shù)為0時，S&P指數(shù)為，此數(shù)據(jù)沒有明顯的經(jīng)濟意義。第三章多元線性回歸模型、名詞解釋1、多元線性回歸模型、調(diào)整的決定系數(shù)R23、偏回歸系數(shù)、正規(guī)方程組5、方程顯著性檢驗、單項選擇題1、在模型Yt01X1t2X2t

42、F的p值0.000000，則表明解釋變量X2t對Y的影響不顯著解釋變量X1t對Y的影響顯著3X3tt的回歸分析結(jié)果中，有F462.58，A、B、C、模型所描述的變量之間的線性關系總體上顯著解釋變量X2t和X1t對Y的影響顯著2、設k為回歸模型中的實解釋變量的個數(shù)，n為樣本容量。則對回歸模型進行總體顯著性檢驗(F檢驗)時構造的F統(tǒng)計量為A、FESSkRSS(nk1)ESS(k1)RSS(nk)ESSRSS3、已知二元線性回歸模型估計的殘差平方和為C、F800，F(xiàn)1竺TSS估計用樣本容量為23，則隨機誤差項t的方差的OLS估計值為A、B、404、在多元回歸中，調(diào)整后的決定系數(shù)R2與決定系數(shù)R2的關

43、系為A、R2R2B、R2R2C、R2R2與R2的關系不能確定()DR2()A時間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)沒有差異B、對回歸模型的總體顯著性檢驗沒5、下面說法正確的有有必要C、總體回歸方程與樣本回歸方程是有區(qū)別的D決定系數(shù)R2不可以用于衡量擬合優(yōu)度6、根據(jù)調(diào)整的可決系數(shù)R2與F統(tǒng)計量的關系可知，當R21時，有（）A、F=0B、F=1C、F+8D、F=-°°7、線性回歸模型的參數(shù)估計量？是隨機向量Y的函數(shù)，即？（XX）1XY。?是（）A、隨機向量B、非隨機向量C、確定性向量D、常量&下面哪一表述是正確的（）A、線性回歸模型Y0iXii的零均值假設是指i進行方程顯著性檢驗（即

44、F檢驗）,檢驗的零假B、對模型Y01X1i2X2i設是H0:0120C、相關系數(shù)較大意味著兩個變量存在較強的因果關系D當隨機誤差項的方差估計量等于零時，說明被解釋變量與解釋變量之間為函數(shù)關系9、對于y?乂們?x2i?kXkie，如果原模型滿足線性模型的基本假設則在零假設j0下，統(tǒng)計量？j：s（?j）（其中s（?）是j的標準誤差）服從（）A、t（nk）B、t（nk1）C、F（k1,nk）D、F（k,nk1）10、下列說法中正確的是（）A、如果模型的F2很高，我們可以認為此模型的質(zhì)量較好B、如果模型的於很低，我們可以認為此模型的質(zhì)量較差C、如果某一參數(shù)不能通過顯著性檢驗，我們應該剔除該解釋變量D如

45、果某一參數(shù)不能通過顯著性檢驗，我們不應該隨便剔除該解釋變量三、多項選擇題1、殘差平方和是指（）A、隨機因素影響所引起的被解釋變量的變差B、解釋變量變動所引起的被解釋變量的變差C、被解釋變量的變差中，回歸方程不能作出解釋的部分D被解釋變量的總離差平方和回歸平方之差E、被解釋變量的實際值與擬合值的離差平方和2、回歸平方和是指A、被解釋變量的觀測值Y與其均值Y的離差平方和b、被解釋變量的回歸值Y?與其均值Y的離差平方和c、被解釋變量的總體平方和丫：與殘差平方和e2之差d解釋變量變動所引起的被解釋變量的離差的大小E、隨機因素影響所引起的被解釋變量的離差大小2X2i進行總體顯著性檢驗，如果3、對模型滿足

46、所有假定條件的模型Y0iXii(丫？£)2/(nk1)e2/kc、R2/k(1R2)/(nk1)(Y?Y)2/k2e/(nk1)2(1R)/(nk1)R2/k檢驗結(jié)果總體線性關系顯著，則很可能出現(xiàn)A、120B、10,20C、10,20D、10,20E、10,204、設k為回歸模型中的參數(shù)個數(shù)（包含截距項）則總體線性回歸模型進行顯著性檢驗時所用的F統(tǒng)計量可以表示為匚R2/(nk1)5、在多元回歸分析中，調(diào)整的可決系數(shù)(1R2)/kA、R2R2B、R2R2C、R2只可能大于零D、R2可能為負值E、R2不可能為負值R2與可決系數(shù)R2之間四、判斷題1、滿足基本假設條件下，樣本容量略大于解釋變

47、量個數(shù)時，可以得到各參數(shù)的唯一確定的估計值，但參數(shù)估計結(jié)果的可靠性得不到保證（）2、在多元線性回歸中，t檢驗和F檢驗缺一不可。（）3、回歸方程總體線性顯著性檢驗的原假設是模型中所有的回歸參數(shù)同時為零（）4、多元線性回歸中，可決系數(shù)R2是評價模型擬合優(yōu)度好壞的最佳標準。（）5、多元線性回歸模型中的偏回歸系數(shù)，表示在其他解釋變量保持不變的情況下，對應解釋變量每變化一個單位時，被解釋變量的變動。（）五、簡答題1、多元線性回歸模型與一元線性回歸模型有哪些區(qū)別2、為什么說最小二乘估計量是最優(yōu)線性無偏估計量對于多元線性回歸最小二乘估計的正規(guī)方程組，能解出唯一的參數(shù)估計量的條件是什么六、計算分析題1、某地區(qū)

48、通過一個樣本容量為722的調(diào)查數(shù)據(jù)得到勞動力受教育年數(shù)的一個回歸方程為edui10.360.094sibsi0.131medui0.210feduiR=式中，edu為勞動力受教育年數(shù)，sibs為勞動力家庭中兄弟姐妹的個數(shù)，medu與fedu分別為母親與父親受到教育的年數(shù)。問(1) sibs是否具有預期的影響為什么若medu與fedu保持不變，為了使預測的受教育水平減少一年，需要sibs增加多少(2) 請對medu的系數(shù)給予適當?shù)慕忉尅?3) 如果兩個勞動力都沒有兄弟姐妹，但其中一個的父母受教育的年數(shù)均為12年，另一個的父母受教育的年數(shù)均為16年，則兩人受教育的年數(shù)預期相差多少年2、考慮以下方程

49、(括號內(nèi)為標準差)：W?t8.5620.364Pt0.004Pt12.560Ut()n19R20.873其中：Wtt年的每位雇員的工資Ptt年的物價水平Utt年的失業(yè)率要求：(1) 進行變量顯著性檢驗；(2) 對本模型的正確性進行討論，R1是否應從方程中刪除為什么3、以企業(yè)研發(fā)支出(R&D占銷售額的比重(單位：%為被解釋變量(Y,以企業(yè)銷售額(X)與利潤占銷售額的比重(X2)為解釋變量，一個容量為32的樣本企業(yè)的估計結(jié)果如下：Y0.4720.321nX,0.05X2i(1.37)(0.22)(0.046)R20.099其中，括號中的數(shù)據(jù)為參數(shù)估計值的標準差。(1) 解釋ln(Xi)的參

50、數(shù)。如果Xi增長10%估計Y會變化多少個百分點這在經(jīng)濟上是一個很大的影響嗎(2) 檢驗R&D雖度不隨銷售額的變化而變化的假設。分別在5呀口10%的顯著性水平上進行這個檢驗。(3) 利潤占銷售額的比重X2對R&D雖度Y是否在統(tǒng)計上有顯著的影響4、假設你以校園內(nèi)食堂每天賣出的盒飯數(shù)量作為被解釋變量，以盒飯價格、氣溫、附近餐廳的盒飯價格、學校當日的學生數(shù)量(單位：千人)作為解釋變量，進行回歸分析。假設你看到如下的回歸結(jié)果(括號內(nèi)為標準差)，但你不知道各解釋變量分別代表什么。Y?10.628.4X1i12.7X2i0.61X3i5.9X4iR0.63n35()試判定各解釋變量分別代表什么，說明理由。5、下表給出一二元模型的回歸結(jié)果。方差來源平方和(SS自由度()來自回歸(ESS)659