湖南商學(xué)院計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)試卷B

1、第 頁 共8頁課程名稱：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)A學(xué) 分：3考核學(xué)期：第一學(xué)期考核形式：閉卷年級、專業(yè)、層次：時(shí) 量：120分鐘題號-一-二二三四五六七八總分合分人應(yīng)得分201216161620100實(shí)得分復(fù)查人評卷人名姓裝 訂線考生答題不要超過此裝訂線-得分“評卷人_O二、單選題（每小題 1分，共20 分）1在線性回歸模型中，如果由于模型忽略了一些解釋變量，則此時(shí) 的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在自相關(guān)，這種自相關(guān)被稱為（）A、純自相關(guān)B、非純自相關(guān)C、高階自相關(guān)D、一階自相關(guān)2、在經(jīng)典回歸分析中，定義的是（）A.解釋變量和被解釋變量都是隨機(jī)的;B.解釋變量和被解釋變量都是非隨機(jī)的;號學(xué)C.解釋變量為非隨機(jī)的， 被解釋變

2、量為隨機(jī)；D.解釋變量是隨機(jī)而被解釋變量非隨機(jī)；若回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差性，則估計(jì)模型參數(shù)應(yīng)采用（）A、普通最小二乘法B、加權(quán)最小二乘法C、廣義差分法D、分部回歸估計(jì)法在多元線性回歸分析中，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ涂傮w上線性關(guān)系是否顯著成立，應(yīng)采用（ ）A、t檢驗(yàn)；B、F檢驗(yàn)； C、D-W檢驗(yàn)；D、回歸檢驗(yàn)法；5、 對于有限分布滯后模型，解釋變量的滯后長度每增加一期，則t檢驗(yàn)的自由度就會 （ ）A.增加一個(gè)；B.減少一個(gè)；C.增加兩個(gè)；D.減少兩個(gè)；6、若回歸模型中隨機(jī)誤差項(xiàng)存在一階自回歸形式的相關(guān)，則估計(jì)該模型時(shí)應(yīng)采用（）法來估計(jì)A. OLS估計(jì)； B. WLS估計(jì)； C.廣義差分法；D.其他回歸

3、法；7、當(dāng)模型存在多重共線性時(shí)，可用（）來估計(jì)該模型參數(shù)A.-WLS-估計(jì)-B-逐步回歸法；C.廣義差分法；D. OLS估計(jì)；8、以下（）情況不滿足回歸模型的基本假定A.X為非隨機(jī)變量;B干擾項(xiàng)無自相關(guān)存在;C.干擾項(xiàng)為正態(tài)分布；9、將解釋變量的前期或過去值作解釋變量,A、虛擬變量B、控制變量D.干擾項(xiàng)具有異方差;這樣的變量稱為（C、政策變量）D、滯后變量10、在回歸模型Y =檢驗(yàn)Ho： II” = 2時(shí)，所用的統(tǒng)計(jì)量一?身2服S&?）從（）,其中n為樣本容量。2A、 (n -1) ; B、t(n-1);C、2(n-2)；D、t(n-2);11、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型是指（A.投入產(chǎn)出模型B.數(shù)學(xué)規(guī)劃模

4、型C包含隨機(jī)誤差項(xiàng)的經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型D.模糊數(shù)學(xué)模型12、X為任意的變量（隨機(jī)變量或非隨機(jī)變量n），現(xiàn)抽取X的n個(gè)樣本Xj =1,2，n ,其樣本均值為 X，則v （Xi -X）的值是（i 1A. 1B. 2C. -1D. 013、修正的判定系數(shù)R2與判定系數(shù)R2之間有如下關(guān)系（）其中K為回歸模型中未知回歸參數(shù)個(gè)數(shù)。1 _ （1 _ R2）歸1n - k22 n -1C. R =1 -（1 R ） n k14、同一經(jīng)濟(jì)指標(biāo)按時(shí)間順序記錄的數(shù)據(jù)列稱為A. R2 =B. R22D. RA、橫截面數(shù)據(jù)B、時(shí)間序列數(shù)據(jù)C、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)D、面板數(shù)據(jù)15、設(shè)有一元樣本回歸線 Y?二?） ？1X , X、丫為樣本均

5、值，則點(diǎn)（X,Y）（）定在樣本回歸線上;B、定不在樣本回歸線上;C、不一定在樣本回歸線上;定在樣本回歸線下方;16、對于線性回歸模型:Yt-X Yt4 Jt，檢驗(yàn)隨機(jī)干擾項(xiàng)是否存在自相關(guān)的檢驗(yàn)是（）A. D-W檢驗(yàn)C. White 檢驗(yàn)B.高階自相關(guān)LM檢驗(yàn)D. Goldfeld-Quandt 檢驗(yàn)17、在多元線性回歸模型中，關(guān)于擬合優(yōu)度系數(shù)2R說法不正確的是（衡量了變量Y與某一 X變量之間的樣本相關(guān)系數(shù)擬合優(yōu)度是回歸平方和除以總體平方和的值擬合優(yōu)度的值一定在0-1之間衡量了解釋變量對被解釋變量的解釋程度）不是OLS估計(jì)量的性質(zhì)D.不一致性）18、如果線性回歸模型滿足基本假定，則下列 （線性性

6、B.無偏性 C.有效性19、 任意兩個(gè)線性回歸模型的擬合優(yōu)度系數(shù)R2 （可以比較，R2高的說明解釋能力強(qiáng)可以比較，R2低的說明解釋能力強(qiáng)不可以比較，除非解釋變量都一樣不可以比較，除非被解釋變量都一樣20、如果在含截距的線性回歸模型中，隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差具有異方差性，則OLS估計(jì)量是（ ）A.線性有偏的；B.線性無偏的；C非線性有偏的；D.非線性無偏的;二、名詞解釋（每小題1、自相關(guān)4分，共12分）2、判定系數(shù)R23、最小二乘估計(jì)（OLS）三、簡答題（每小題 8分，共16分）1存在異方差的線性回歸模型，OLS估計(jì)量的后果是什么?2、簡述高斯-馬爾可夫（Gauss-Markov）定理的主要內(nèi)容。四、

7、計(jì)算題（本題滿分 16分）1假設(shè)A先生估計(jì)的消費(fèi)函數(shù)（用模型G =札+ EY +氣，其中,C表示消費(fèi)支出，Y表示可支配收入）獲得下列結(jié)果：C? = 15 + 0.81 Yt2 TOC o 1-5 h z t= （3.1） （28.8）R =0.98n=19請回答下列問題，其中顯著性水平a = 0.05, t0.025（17） =2.1098 :（1）利用t值檢驗(yàn)假設(shè)Ho： M -0 （斜率系數(shù)），并計(jì)算其標(biāo)準(zhǔn)誤；（4分）（2）請解釋回歸參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義，并解釋擬合優(yōu)度系數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義。（4分）（3）參數(shù)估計(jì)的符號與你的預(yù)期一致嗎？為什么？（4分）（4）如果要你計(jì)算該模型的F統(tǒng)計(jì)量，你認(rèn)為能夠通過計(jì)

8、算得到嗎？如果能，（4分）五、計(jì)算應(yīng)用題（本題滿分16分）假設(shè)投資函數(shù)模型估計(jì)的回歸方程如下，括號中的數(shù)字表示 值：I? =5 0.40.6R2 =0.8 D.W = 2.05請計(jì)算之。t統(tǒng)計(jì)量n=24(4.0)(3.2)其中It和Yt分別表示第t期投資和國民收入。對回歸參數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，已知顯著性水平為5% , to.025（21） =2.08 ; （4分） TOC o 1-5 h z （2）若總體平方和TSS=25，試求隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差估計(jì)值；（4分）如果你對模型進(jìn)行一階自相關(guān)檢驗(yàn)，你認(rèn)為該采用什么方法檢驗(yàn)，為什么？ （4分）（4）如何解釋回歸模型所包含的經(jīng)濟(jì)含義。（4分）六、實(shí)驗(yàn)分析題

9、（共計(jì) 20分）1、（滿分5分）利用回歸參數(shù)的顯著性檢驗(yàn) （t檢驗(yàn)）簡述P-值的含義。2、(滿分15分)下面是有關(guān)我國城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與人均交通和通信支出的關(guān)系分析，X是在1998年各地區(qū)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入，Y是1998年人均交通和通信支出。(1)先對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行 OLS估計(jì)，得到樣本回歸線是：Y = -56.920.0581Xt = (-1.57)(8.96)懷特(White)檢驗(yàn)的Eviews輸出結(jié)果如下：White Heteroskedasticity Test:Obs*R-squared13.15399 Prob. Chi-Square(2) 0.001392請回答：在顯著性水平為0.05時(shí)，模型是否存在異方差現(xiàn)象，為什么？ (5分)(2)下圖是殘差平方與X序列的散點(diǎn)圖，已知橫坐標(biāo)為X，縱坐標(biāo)canchp表示殘差平方。第8頁 共8頁35000 i30000 r25000 -H20000 一C15000 -10000 - . TOC o 1-5 h z 5000 -*1IIII|3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000X從圖中，你能得出什么結(jié)論？簡述你的理由。（4分）(3)如果通過一些變換，得到如下的新的估計(jì)模型：Y - -56.610.05812X