2020-2021某大學(xué)《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》期末課程考試試卷A

1、2020-2021計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末課程考試試卷AA、yxt12ttB、yt1x12t1t1C、yxt12ttD、yytt1(1)(xx)12tt1tt1C、11XUY：號(hào)適用專業(yè)：學(xué)考試日期：考試方式：閉卷考試時(shí)間：120分鐘總分：100分題號(hào)一二三四五六總分線分?jǐn)?shù)評(píng)卷人一、單選題（共15小題，每小題2分，共30分）1、需求函數(shù)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型為Q=a-bP+u，其中Q是需求量，P是價(jià)格，a和b是參數(shù)，u為：隨機(jī)干擾。最小二乘估計(jì)是（）名A、使用a，b的數(shù)據(jù)估計(jì)P和QB、使用P，Q的數(shù)據(jù)估計(jì)a和b姓C、使用a，b，Q、P的數(shù)據(jù)估計(jì)uD、以上都不正確2、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（

2、）8、下列不屬于線性模型的是：（）A、InYInXUB、YX3U01011D、YInXU0019、擬合優(yōu)度R20.8，說明回歸直線能解釋被解釋變量總變差的：()（A、80%B、64%C、20%D、89%10、當(dāng)DW處于下列哪種情形時(shí)，說明模型存在一階正自相關(guān)。）A、ddB、dddC、d4dD、4dd4dllulul11、將一年四個(gè)季度對(duì)因變量的影響引入到含截距的回歸模型中，則需要引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為（）訂A、外生變量和內(nèi)生變量的函數(shù)關(guān)系B、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A、4B、3C、2D、112、一元經(jīng)典線性回歸模型中，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)方差的無偏估計(jì)量是（）eee

3、e2n2n2n系7、廣義差分法是對(duì)（）用最小二乘法估計(jì)其參數(shù)。10。nD、先決變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型3、高斯馬爾可夫（Gauss-Markov）定理的內(nèi)容是：在基本假設(shè)下，線性回歸模型的最小二乘估計(jì)是（）A、最佳線性無偏估計(jì)B、在無偏估計(jì)中方差最大：C、A和B都對(duì)D、A和B都不對(duì)級(jí)4、在DW檢驗(yàn)中，當(dāng)d統(tǒng)計(jì)量為4時(shí)，表明（）班A、存在完全的正自相關(guān)B、存在完全的負(fù)自相關(guān)業(yè)C、不存在自相關(guān)D、不能判斷專5、簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)矩陣方法主要用于檢驗(yàn)（）A、異方差性B、自相關(guān)性C、隨機(jī)解釋變量D、多重共線性裝6、根據(jù)樣本資料建立某消費(fèi)函數(shù)如下：Ct=100.50+0.45Xt+55.35D，其中C為消費(fèi)

4、，X為收入，虛擬變量D=1城市，所有參數(shù)均檢驗(yàn)顯著，則城市的消費(fèi)函數(shù)為：()0農(nóng)村A、Ct=155.85+0.45XtB、Ct=100.50+0.45XtC、Ct=100.50+55.35DD、Ct=100.95+55.35D：院n2iiiii1i1i1i1A、n1B、nC、n2D、n313、回歸方程是：y200.75x，數(shù)據(jù)點(diǎn)（x=100，y=90）的殘差是（）A、5B、-5C、0D、1514、已知模型的形式為yx，在用實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)的時(shí)候，測(cè)得12DW統(tǒng)計(jì)量為0.6453,則廣義差分變量是()A、y0.6453y，x0.6453xB、y0.6774y，x0.6774xtt1t

5、t1tt1tt1C、yy，xxD、y0.05y，x0.05xtt1tt1tt1tt115、在作殘差檢驗(yàn)時(shí)，如果發(fā)現(xiàn)殘差平方項(xiàng)與自變量有顯著關(guān)系，則認(rèn)為存在（）A、異方差性B、自相關(guān)C、多重共線性D、以上說法都不正確二、判斷題（共10小題，每小題1分，共10分）1、工具變量替代隨機(jī)解釋變量后，實(shí)際上是工具變量變?yōu)榱私忉屪兞俊?、線性回歸模型YX的0均值假設(shè)可以表示為i01iiii1：號(hào)學(xué)：名姓線3、格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)的原假設(shè)是被檢驗(yàn)的變量之間存在因果關(guān)系。4、總體回歸函數(shù)給出了對(duì)應(yīng)于每一個(gè)自變量的因變量的值。5、當(dāng)模型存在自相關(guān)時(shí)，可用DW法進(jìn)行檢驗(yàn)，不需任何前提條件。6、只要解釋變量個(gè)數(shù)大于1

6、，調(diào)整的樣本可決系數(shù)的值一定比未調(diào)整的樣本可決系數(shù)小，且可能為負(fù)值。7、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。8、OLS法不適用于估計(jì)聯(lián)立方程模型中的結(jié)構(gòu)方程。9、虛擬變量系數(shù)顯著性的檢驗(yàn)與其他數(shù)量變量是一樣的。10、對(duì)于滿足基本假定的多元線性回歸模型來說，普通最小二乘估計(jì)、極大似然估計(jì)與矩估計(jì)的結(jié)果是一樣的，原理也是相同的。三、簡(jiǎn)答題：（共4小題，每小題5分，共20分）1、簡(jiǎn)述DW檢驗(yàn)的假定條件。2、一元線性回歸模型的基本假設(shè)主要有哪些？違背基本假設(shè)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型是否就不可以估計(jì)？3、簡(jiǎn)述戈德菲爾德匡特（Goldfeld-Quandt）的檢驗(yàn)步驟。4、模型中引入虛擬變量的作用是什么

7、？有哪幾種基本的引入方式，它們各適用于什么情況？四、模型識(shí)別（共1小題，每小題15分，共15分）一個(gè)由三個(gè)方程組成的完備的聯(lián)立模型的結(jié)構(gòu)形式如下：（1）利用T值檢驗(yàn)假設(shè)：0（取顯著水平為5%）；（2）確定參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差；（3）構(gòu)造的95%的置信區(qū)間，這個(gè)區(qū)間包括0嗎？（4）進(jìn)行F檢驗(yàn)。六、計(jì)算分析題（共1小題，每小題10分，共10分）下表給出三變量模型YXX的回歸結(jié)果：t011t22tt方差來源平方和自由度來自回歸65965來自殘差來自總離差6604214（1）求樣本容量n，殘差平方和RSS，回歸平方和ESS及殘差平方和RSS的自由度。（2）求擬合優(yōu)度R2及調(diào)整的擬合優(yōu)度R2。（3）假設(shè)檢

8、驗(yàn)：X和X對(duì)Y無影響。應(yīng)采用什么假設(shè)檢驗(yàn)？為什么？12YCI訂CYCPt01t2t13t11tIt01Yt2Yt12ttttt1,2,n（4）根據(jù)以上信息，你能否確定X和X各自對(duì)Y的影響。12：級(jí)班業(yè)專1、指出該聯(lián)立模型中的內(nèi)生變量與先決變量。2、分析每一個(gè)方程是否為不可識(shí)別，過度識(shí)別或恰好識(shí)別的？整個(gè)模型系統(tǒng)是否可以識(shí)別？五、計(jì)算分析題（共1小題，每小題15分，共15分）某人采用模型CYU（C表示消費(fèi)，Y表示收入）估計(jì)消費(fèi)函數(shù)，得如下結(jié)果：C150.81Y，n=19裝（3.1）(18.7)R20.98括號(hào)里的值表示相應(yīng)參數(shù)的T檢驗(yàn)值。（t0.025(17)2.110，t0.025(18)2.

9、101，t0.05(17)1.740，t0.05(18)1.734，F(xiàn)(1,17)4.45）0.5試回答以下問題：系院（4）建立統(tǒng)計(jì)量：F2F(nck1,2/(2020-2021計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末課程考試試卷A答案2inc2/(k1)nc21i2k1)nc2k1)（1分）2k1,2k1)則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為具有異方差；一、單選題（共15小題，每小題2分，共30分）1、B2、D3、A4、B5、D6、A7、D8、D9、A10、A11、B12、C13、B14、B15、A二、判斷題（共10小題，每小題1分，共10分）1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、三、簡(jiǎn)答題：（共4小題，每小題5分，共20分）1、

10、簡(jiǎn)述DW檢驗(yàn)的假定條件。答：（1）解釋變量X非隨機(jī)。（1分）ncnc（5）作出結(jié)論：若FF(否則，認(rèn)為具有同方差。（1分）（4、模型中引入虛擬變量的作用是什么？有哪幾種基本的引入方式，它們各適用于什么情況？答：在模型中引入虛擬變量，主要是為了尋找某些定性因素對(duì)解釋變量的影響。1分）加法方式與乘法方式是最主要的引入方式，（2分）前者主要適用于定性因素對(duì)截距項(xiàng)產(chǎn)生影響的情況，后者主要適用于定性因素對(duì)斜率項(xiàng)產(chǎn)生影響的情況。除此之外，還可以加法與乘法組合的方式引入虛擬變量，這是可測(cè)度定性因素對(duì)截距項(xiàng)與斜率項(xiàng)同時(shí)產(chǎn)生影響的情況。2分）四、模型識(shí)別（15分）（2）隨機(jī)干擾項(xiàng)為一階自回歸形式t解：1、內(nèi)生變

11、量：C、I、Y；先決變量1、Ctttt1、P、Y。（2分）t1t1tt1t2、容易寫出聯(lián)立模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)矩陣：0111110000（3）回歸模型中不應(yīng)含有滯后因變量作為解釋變量，即不應(yīng)出現(xiàn)下列形式：YXXXYt011t22tkktt1t（1分）10100020023（5分）對(duì)第一個(gè)方程，因此，秩(00)2g1，即等于內(nèi)生變量個(gè)10（4）回歸模型含有截距項(xiàng)。（1分）（2分）0012對(duì)第二個(gè)方程，()，因此，秩(00)2g1，即等于內(nèi)1002、一元線性回歸模型的基本假設(shè)主要有哪些？違背基本假設(shè)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型是否就不可以估計(jì)？答：線性回歸模型的基本假設(shè)有兩大類：一類是關(guān)于隨機(jī)干擾項(xiàng)的，包括零均值，

12、同方差，不序列相關(guān)，滿足正態(tài)分布等假設(shè)；另一類是關(guān)于解釋變量的，主要有：解釋變量是非隨機(jī)：的，如果是隨機(jī)變量，則與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相關(guān)。實(shí)際上，這些假設(shè)都是針對(duì)普通最小二乘法號(hào)的。在違背這些假設(shè)的情況下，普通最小二乘估計(jì)量就不再是最佳線性無偏估計(jì)量，因此使學(xué)用普通最小二乘法進(jìn)行估計(jì)已無多大意義。但模型本身還是可以估計(jì)的，尤其是可以通過最大似然法等其他原理進(jìn)行估計(jì)。數(shù)減1，該方程可以識(shí)別。又因?yàn)閗k1g1，因此第一個(gè)方程恰好識(shí)別。11（3分）12300生變量個(gè)數(shù)減1，該方程可以識(shí)別。進(jìn)一步，kk2g1，因此第二個(gè)方程是過度識(shí)22線3、答：（1）建立對(duì)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的統(tǒng)計(jì)假設(shè)，H：同方差，H：異方差。（1

13、分）1i和（3）對(duì)每組數(shù)據(jù)建立線性回歸方程，分別求得殘差平方和2i。（1分）0.025(17)2.110，所以拒絕原假設(shè)：0，認(rèn)為收入對(duì)消費(fèi)的影響是顯著：名姓訂01（2）將某個(gè)解釋變量的觀測(cè)值由小到大順序排序，去居中的c個(gè)觀測(cè)值，分成兩組。（1分）22別的。（3分）第三個(gè)方程是平衡方程，不存在識(shí)別問題。（1分）（綜合以上結(jié)果，該聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型是可以識(shí)別的。1分）五、計(jì)算分析題（共1小題，每小題15分，共15分）解：（1）tt的。（2分）（2）se()/t15/3.14.84se()/t0.81/18.70.043（6分）2、R2ESS（3）的95%的置信區(qū)間為：t(17)se(),t(17)se()0.0250.025即：（0.81-0.091,0.81+0.091）(0.719,0.901)顯然這個(gè)區(qū)間不包括0。（4分）R2（4）F(n2)=833，模型顯然顯著。（3分）1R2六、計(jì)算分析題（共1小題，每小題10分，共10分）解：1、樣本容量為：14+1=15（0.5分）RSS=TSS-ESS=66042-65965=77（0.5分）ESS的自由度為：14-2=12（0.5分）RSS的自由度為：n-