《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》期末考試模擬試卷(C卷)【精選文檔】-☆精品word☆

1、4/4計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末考試模擬試卷(C卷）一、(15分）請(qǐng)說(shuō)明經(jīng)典線性回歸模型（clrm）的估計(jì)是最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)（BLUE）二、（10分）考慮下列模型： (1） （2)(Se) （0。5） （1.2） r2=0。85其中 100， 200。請(qǐng)問(wèn)模型(1)的有關(guān)統(tǒng)計(jì)量的取值是多少？三、（15分)用kids表示一名婦女生育的孩子的數(shù)目,edu表示該婦女接受教育的年數(shù)。有人用如下模型（1)分析生育率與婦女受教育程度的關(guān)系，回歸結(jié)果如模型（2)所示。 （1) (2）Df=12 R2=0.912問(wèn)：（1)u包含哪些因素?它們是否可能與教育相關(guān)? （2）請(qǐng)你對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。 （3）該模型能否提示在其它

2、條件不同時(shí)，教育對(duì)生育率的影響嗎?四、（15分)下表給出了三變量模型的回歸結(jié)果方差來(lái)源平方和（SS）自由度(df）ESS65。965RSS-TSS66。04214問(wèn)：（1）樣本容量是多少？ （2)求RSS? （3) ESS和RSS的自由度各是多少？ （4）求R2和 （5） 你用什么假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè):X2和X3對(duì)Y影響。五、（15分）考慮以下模型：其中，Y消費(fèi),X收入，t時(shí)間。1 請(qǐng)你解釋該模型的含義。2 該模型在估計(jì)中可能會(huì)遇到哪些問(wèn)題？3 如何克服以上問(wèn)題?六、（15分）用季度數(shù)據(jù)估計(jì)某地區(qū)市場(chǎng)的汽油銷售量，結(jié)果如下：其中Q為銷售量，P為價(jià)格，Y為可支配收入，Si為第i季度虛擬變量。P和Y的下一

3、年度的預(yù)期值如下表：季度1234P110116122114Y1001021041031 計(jì)算下一年度各季汽油銷售的預(yù)期值。2 如果你用同樣的數(shù)據(jù)和模型，但采用S2、S3、S4這三個(gè)虛擬變量，你估計(jì)的模型是什么？3 如果去掉截距項(xiàng)而用上四個(gè)季節(jié)虛擬變量，估計(jì)結(jié)果如何？七、(15分）請(qǐng)你敘述異方差問(wèn)題解決的基本思路和相應(yīng)方法。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末考試模擬試卷（C卷）參考答案一、根據(jù)高斯馬爾可夫定理:在給定經(jīng)典線性回歸模型的假定下,最小二乘估計(jì)量，在無(wú)偏估計(jì)量一類中，有最小方差,就是說(shuō),它們是BLUE。1 它是線性的： 、是關(guān)于yi的線性組合。2它是無(wú)偏的： 同理可以得到：3 它在所有這類線性無(wú)偏估計(jì)量中

4、具有最小方差如: 因此說(shuō)經(jīng)典線性回歸模型的估計(jì)量是最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)量.二 解： （1) （2）模型（1）可轉(zhuǎn)化為： (）將（*)式和（2）式的系數(shù)比較得: 可見(jiàn)兩模型斜率系數(shù)相同，截距不同.易知值保持不變。三（1） U包含了除了模型中的解釋變量edu外所有影響kids而沒(méi)有被反映在模型中的其他因素，它可能和edu相關(guān)。(2） 由回歸的結(jié)果可以看出:婦女生育孩子的數(shù)目和她們接收教育的年數(shù)呈負(fù)相關(guān),每當(dāng)她們受教育年數(shù)增加一年，她們生育小孩的數(shù)目平均將下降0。325個(gè)單位。截距項(xiàng)表示沒(méi)有文化婦女平均生育孩子的數(shù)目，它沒(méi)有什么實(shí)際的經(jīng)濟(jì)意義.另外，0.912的模型擬合優(yōu)度表明婦女受教育的年數(shù)大致解釋了

5、婦女生育孩子的數(shù)目的91.2，因此，單從回歸結(jié)果看，該模型擬合的很好。（3) 由于這個(gè)模型為簡(jiǎn)單的雙變量回歸模型，只能反映出教育對(duì)生育率的影響，要想其他條件不同時(shí)教育對(duì)生育率的影響,必須還要將其他因素考慮到模型中來(lái),建立多變量回歸模型。四 （1）由的自由度為得到:樣本容量為；（2）由得到 ：（3) 和的自由度分別為和,即為；為;（4） （5）利用檢驗(yàn)整體顯著性的F檢驗(yàn)：很明顯得到這樣的F值的P為零.所以得到結(jié)論：我們應(yīng)該拒絕原虛擬假設(shè):和 對(duì)沒(méi)有影響，即和 對(duì)有顯著的影響。五（1） 該模型是一個(gè)分布滯后模型，它的含義:當(dāng)期消費(fèi)的平均水平不僅取決于當(dāng)期收入，而且和前幾期(題中為前四期)的收入有關(guān)

6、.截距項(xiàng)表示收入為零時(shí)消費(fèi)的平均水平。（2） 由于該模型中存在收入的幾期滯后值，所以可能出現(xiàn)多重共線性;且由于模型中可能滯后期的選擇上會(huì)出現(xiàn)誤差,從而導(dǎo)致模型缺少應(yīng)該含有的變量，最終導(dǎo)致誤差項(xiàng)自相關(guān)性出現(xiàn)。(3) 為了克服多重共線性，我們可以：1根據(jù)先驗(yàn)信息估計(jì)模型；2利用一階差分方法進(jìn)行數(shù)據(jù)變換；3橫截面和時(shí)間序列數(shù)據(jù)并用；4刪除變量與設(shè)定偏誤；5或者利用補(bǔ)充新數(shù)據(jù)；6用多項(xiàng)式回歸降低共線性.為了克服自相關(guān)，在已知的情況下我們可以直接利用廣義差分方程；當(dāng)未知的情況下我們可以用一階差分法和BG檢驗(yàn)來(lái)消除自相關(guān)。六(1) 下一年度第一季度預(yù)期值: （2）以第一季度為基準(zhǔn),估計(jì)的模型為：（3） 如果去掉截距項(xiàng)而用上四個(gè)季度虛擬變量，估計(jì)的結(jié)果為：七 異方差問(wèn)題解決的基本思路和相應(yīng)的方法：（1） 當(dāng)為已知時(shí)，我們可以用加權(quán)最小二乘法來(lái)消除異方差性。(2） 當(dāng)為未知時(shí)，我們可以根據(jù)模型中表現(xiàn)出來(lái)的可能的異方差性模式,來(lái)修正異方差.（I）當(dāng)誤差方差正比于時(shí)，可對(duì)原模型進(jìn)行如下變換：用通除原模型;(II)當(dāng)誤差方差正比于時(shí),可對(duì)原模型進(jìn)行如下變換：用通除原模型;（III）當(dāng)誤差方差正比于Y均值的平方成正比，可對(duì)原模型進(jìn)行如下