計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末考試試題兩套及答案

1、 17模型Yi=a0+a1D+Xi+Ui，其中D=。為虛擬變量，模型中的差別截距系數(shù)是指：（）A.a。B.a1C.a0+a1Drs假定某企業(yè)的生產(chǎn)決策是由模型S=bbPu描述的（其中S為產(chǎn)量，P為價(jià)格），又知：如果t01tttt該企業(yè)在t-1期生產(chǎn)過(guò)剩，經(jīng)濟(jì)人員會(huì)削減t期的產(chǎn)量。由此判斷上述模型存在（）A異方差問(wèn)題B序列相關(guān)問(wèn)題C多重共線性問(wèn)題D隨機(jī)解釋變量問(wèn)題下列經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析回歸模型中哪些可能存在異方差問(wèn)題（）用時(shí)間序列數(shù)據(jù)建立的家庭消費(fèi)支出對(duì)家庭收入水平的回歸模型；用橫截面數(shù)據(jù)建立的產(chǎn)出對(duì)勞動(dòng)和資本的回歸模型；以21年資料建立的某種商品的市場(chǎng)供需模型；以20年資料建立的總支出對(duì)總收入的回歸

2、模型在結(jié)構(gòu)式模型中，具有統(tǒng)計(jì)形式的唯一性的結(jié)構(gòu)式方程是【】A不可識(shí)別的B恰好識(shí)別的C過(guò)度識(shí)別的D可識(shí)別的15BBCAA610.DBBBB二、判斷題（10小題，每題1分,共10分，對(duì)的打“V”，錯(cuò)的打“X”）經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)是以經(jīng)濟(jì)理論為前提，利用數(shù)學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法與計(jì)算技術(shù)，根據(jù)實(shí)際觀測(cè)資料來(lái)研究確定經(jīng)濟(jì)數(shù)量關(guān)系和規(guī)律的一門(mén)學(xué)科。最小二乘準(zhǔn)則就是對(duì)模型Y.=b0+bX.+u.確定X.和Y.使殘差平方和Ee.2=E（Yi-（b+bX.）2達(dá)到最i01iiiii01小。在殘差et和滯后一期殘差et1的散點(diǎn)圖上，如果，殘差et在連續(xù)幾個(gè)時(shí)期中，逐次值不頻繁的改變符號(hào)，而是幾個(gè)負(fù)的殘差et以后跟著幾個(gè)正的殘

3、差et，然后又是幾個(gè)負(fù)的殘差et，那么殘差et具有負(fù)自相關(guān)。結(jié)構(gòu)模型直接反映了經(jīng)濟(jì)變量之間各種關(guān)系的完整結(jié)構(gòu)，其方程稱(chēng)為結(jié)構(gòu)方程。若判定系數(shù)R2越趨近于1,則回歸直線擬合越好。增大樣本容量有可能減弱多重共線性，因?yàn)槎嘀毓簿€性具有樣本特征。秩識(shí)別條件就是在由G個(gè)方程組成的結(jié)構(gòu)模型中，任一特定方程可識(shí)別的充分必要條件是該程不包含而為其他方程所包含的那些變量的系數(shù)矩陣的秩等于G-1。R2調(diào)整的思想是將回歸平方和與總離差平方和之比的分子分母分別用各自的自由度去除，變成均方差之比，以剔除變量個(gè)數(shù)對(duì)擬合優(yōu)度的影響?？蓻Q系數(shù)R2越大，說(shuō)明模型中各個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響程度越大。簡(jiǎn)化式模型中每一個(gè)方程的

4、右端可以出現(xiàn)內(nèi)生變量，但只有前定變量作為解釋變量。15.VXXVV610.VVVXX三、簡(jiǎn)答題（3小題，每題10分，共30分）為什么要進(jìn)行同方差變換？寫(xiě)出其過(guò)程，并證實(shí)之。答：進(jìn)行同方差變換是為了處理異方差，寫(xiě)出其過(guò)程如下：我們考慮一元總體回歸函數(shù)=b0+bX.+叫假設(shè)誤差嚀是已知的，也就是說(shuō)，每個(gè)觀察值的誤差是已知的。對(duì)模型作如下“變換”：Y./。.=b0/o.+b,X./o.+u./o.0.這里將回歸等式的兩邊都除以“已知”的OjOj是方差Oj2的平方根。令vi=ui/oi我們將V|稱(chēng)作是“變換”后的誤差項(xiàng)。vi滿(mǎn)足同方差嗎？如果是，則變換后的回歸方程就不存在異方差問(wèn)題了。假設(shè)古典線性回歸

5、模型中的其他假設(shè)均能滿(mǎn)足，則方程中各參數(shù)的OLS估計(jì)量將是最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)量，我們就可以按常規(guī)的方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析了。證明誤差項(xiàng)Vi同方差性并不困難。根據(jù)方程有：E（v.2）=E（u.2/O.2）=E（u.2）/O.2=O.2/O2=1顯然它是一個(gè)常量。簡(jiǎn)言之，變換后的誤差項(xiàng)匕是同方差的。因此；變換后的模型不存在異方差問(wèn)題,我們可以用常規(guī)的OLS方法加以估計(jì)。1什么是工具變量法？并說(shuō)出選擇工具變量的標(biāo)準(zhǔn)。答：所謂工具變量法，就是在進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的過(guò)程中選擇適當(dāng)?shù)墓ぞ咦兞?，代替回歸模型中同隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)存在相關(guān)性的解釋變量。工具變量的選擇標(biāo)準(zhǔn)為：1）與所代替的解釋變量高度相關(guān)；2）與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不相關(guān)；3

6、）與其它解釋變量不相關(guān)，以免出現(xiàn)多重共線性。聯(lián)立方程模型中的方程可以分為幾類(lèi)？其含義各是什么？答：聯(lián)立方程模型中，結(jié)構(gòu)模型中的每一個(gè)方程都是結(jié)構(gòu)方程，簡(jiǎn)化模型中每個(gè)方程稱(chēng)為簡(jiǎn)化方程，結(jié)構(gòu)方程的方程類(lèi)型有：行為方程描述經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中變量之間的行為關(guān)系，主要是因果關(guān)系，例如用收入作為消費(fèi)的解釋變量建立的方程；技術(shù)方程描述由技術(shù)決定的變量之間的關(guān)系，例如用總產(chǎn)值作為凈產(chǎn)值的解釋變量建立的方程；制度方程描述由制度決定的變量之間的關(guān)系，例如用進(jìn)口總額作為關(guān)稅收入的解釋變量建立的方程。平衡方程是由變量所代表的指標(biāo)之間的平衡關(guān)系決定的，例如政府消費(fèi)等于消費(fèi)總額減去居民消費(fèi)。四、分析變換題（5題，共40分）1.因

7、果關(guān)系分析PairwiseGrangerCausalityTestsDate:11/27/08Time:20:18Sample:19781995Lags:2NullHypothesis:ObsF-StatisticProbabilityREVdoesnotGrangerCauseGDP168.159130.00672GDPdoesnotGrangerCauseREV1.941000.18968根據(jù)上述輸出結(jié)果，對(duì)REV和GDP進(jìn)行Granger因果關(guān)系分析（顯著性性水平為0.05）（5分）解釋輸出結(jié)果DependentVariable:CSMethod:LeastSquaresDate:12/

8、13/08Time:10:10Sample:19782000Includedobservations:23VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.CZ0.7846290.01702146.098370.0000C18.294377.3675332.4831070.0215R-squared0.990215Meandependentvar246.0617AdjustedR-squared0.989749S.D.dependentvar258.8672S.E.ofregression26.21003Akaikeinfocriterion9.45310

9、2Sumsquaredresid14426.28Schwarzcriterion9.551841Loglikelihood-106.7107F-statistic2125.060Durbin-Watsonstat1.495140Prob(F-statistic)0.000000解釋粗體各部分的含義及其作用？（5分）觀察下列輸出結(jié)果，分析變量間出現(xiàn)了什么問(wèn)題？(5分)DependentVariable:TZGMethod:LeastSquaresDate:12/14/08Time:17:54Sample:19782000Includedobservations:23VariableCoeffic

10、ientStd.Errort-StatisticProb.ZJ0.5053520.7701360.6561860.5196YY0.7504740.2039583.6795460.0016CZ1.2644511.0388741.2171360.2385C-34.6399540.25855-0.8604370.4003R-squared0.991894Meandependentvar938.7587AdjustedR-squared0.990614S.D.dependentvar1082.535S.E.ofregression104.8795Akaikeinfocriterion12.30027S

11、umsquaredresid208994.5Schwarzcriterion12.49775Loglikelihood-137.4531F-statistic774.9423Durbin-Watsonstat1.523939Prob(F-statistic)0.000000變量間相關(guān)系數(shù)ZJYYCZZJ10.97460.9973YY0.974610.9648CZ0.99730.96481利用東莞數(shù)據(jù)財(cái)政收入REV（億元），國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP（億元）資料，建立回歸方程，Eviews結(jié)果如下：DependentVariable:REVMethod:LeastSquaresDate:12/14/08

12、Time:23:16Sample(adjusted):19791995Includedobservations:17afteradjustmentsConvergenceachievedafter8iterationsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-22624.1522196.63-1.0192600.3254GDP0.0965210.00649214.867880.0000AR0.8931820.1222957.3035040.0000R-squared0.994327Meandependentvar40522.06Adjusted

13、R-squared0.993517S.D.dependentvar49416.84S.E.ofregression3979.013Akaikeinfocriterion19.57424Sumsquaredresid2.22E+08Schwarzcriterion19.72128Loglikelihood-163.3810F-statistic1226.926Durbin-Watsonstat1.698346Prob(F-statistic)0.000000要求：（1）把回歸分析結(jié)果報(bào)告出來(lái)；（5分）（2）進(jìn)行經(jīng)濟(jì)、擬合優(yōu)度、參數(shù)顯著性、方程顯著性和經(jīng)濟(jì)計(jì)量等檢驗(yàn)；（5分）（3）說(shuō)明系數(shù)經(jīng)濟(jì)含義

14、。（2分）5.根據(jù)廣東數(shù)據(jù)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP（億元）資料，建立與時(shí)間t的回歸，Eviews結(jié)果如下:DependentVariable:LOG(GDP)Method:LeastSquaresDate:12/14/08Time:22:57Sample:19782000Includedobservations:23VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.T0.1951810.00436744.696280.0000C4.8879780.05987581.636590.0000R-squared0.989598Meandependentvar7.230

15、146AdjustedR-squared0.989102S.D.dependentvar1.330719S.E.ofregression0.138917Akaikeinfocriterion-1.026937Sumsquaredresid0.405257Schwarzcriterion-0.928199Loglikelihood13.80978F-statistic1997.757Durbin-Watsonstat0.353401Prob(F-statistic)0.000000假設(shè)模型誤差存在一階自相關(guān)，要求：（1）怎樣得到自相關(guān)系數(shù)P的值，計(jì)算其值=?（5分）（2）寫(xiě)出上述進(jìn)行的廣義差分變

16、換，說(shuō)明變換后的模型不存在自相關(guān)。（8分）第一個(gè)零假設(shè)是REV不是GDP的Granger原因，其F統(tǒng)計(jì)量的P值為0.00672,小于顯著性水平0.05,拒絕零假設(shè)，所以REV是GDP的Granger原因。（2）第二個(gè)零假設(shè)是GDP不是REV的Granger原因，其F統(tǒng)計(jì)量的P值為0.18968,大于顯著性水平0.05，不能拒絕零假設(shè)，所以GDP不是REV的Granger原因。2.t-Statistic是對(duì)應(yīng)解釋變量系數(shù)的t統(tǒng)計(jì)量的值，用于檢驗(yàn)系數(shù)是否等于0；R-squared表示方程的R2，說(shuō)明回歸方程的解釋程度；S.E.ofregression回歸的標(biāo)準(zhǔn)誤差，用于估計(jì)方程中誤差的標(biāo)準(zhǔn)差；F-

17、statistic是F統(tǒng)計(jì)量，用于檢驗(yàn)回歸方程的顯著性；Durbin-Watsonstat是DW檢驗(yàn)量，用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭惺欠翊嬖谝浑A自相關(guān)。（5分）從結(jié)果看，判定系數(shù)R2很高，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的值很大，方程很顯著，但三個(gè)參數(shù)t檢驗(yàn)值只有一個(gè)較顯著,顯然解釋變量間出現(xiàn)了多重共線性，另外解釋變量間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)都很高也驗(yàn)證了這一點(diǎn)。(5分)解：(1)把回歸分析結(jié)果報(bào)告出來(lái)(5分)回歸分析結(jié)果的報(bào)告格式為：REV=-22624.15+0.096521GDP+AR(1)=0.893182(22196.63)(0.006492)(0.1222295)或(-1.019)(14.868)(7.304)R2=0.994

18、327SE=3979.013DW=1.6983F=1226.926在上述方程中，第一組括號(hào)內(nèi)的數(shù)表示估計(jì)的回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，第二組括號(hào)內(nèi)的數(shù)表示在零假設(shè)：每個(gè)回歸系數(shù)的真實(shí)值為零下，估計(jì)的t值的T值。R2為判定系數(shù)，SE為回歸標(biāo)準(zhǔn)差，DW為DW檢驗(yàn)值，F(xiàn)為F檢驗(yàn)值，AR(1)是殘差服從一階自回歸模型的系數(shù)。進(jìn)行經(jīng)濟(jì)、擬合優(yōu)度、參數(shù)顯著性、方程顯著性和經(jīng)濟(jì)計(jì)量等檢驗(yàn)(5分)檢驗(yàn)主要是進(jìn)行經(jīng)濟(jì)、擬合優(yōu)度、參數(shù)顯著性和方程顯著性、自相關(guān)的DW等檢驗(yàn)，回歸并不意味存在因果關(guān)系，解釋變量是否與應(yīng)變量存在因果關(guān)系，必須根據(jù)相關(guān)理論來(lái)判定。關(guān)系確定之后，我們來(lái)驗(yàn)證估計(jì)的模型是否有經(jīng)濟(jì)含義，以及用模型估計(jì)的結(jié)果是否與經(jīng)濟(jì)理論相符，這稱(chēng)為經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)。經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)主要涉及到參數(shù)的符合和大小，即看估計(jì)的參數(shù)是否符合經(jīng)濟(jì)理論。統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)值表明擬合優(yōu)度的判定系數(shù)R2檢驗(yàn)和參數(shù)顯著性t檢驗(yàn)和和方程顯著性