計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)試題及答案

經(jīng)典word整理文檔，僅參考，雙擊此處可刪除頁(yè)眉頁(yè)腳。本資料屬于網(wǎng)絡(luò)整理，如有侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系刪除，謝謝！.濟(jì)數(shù)學(xué)模型。2.參數(shù)估計(jì)的無(wú)偏性：它的均值或期望值是否等于總體的真實(shí)值。3.參數(shù)估計(jì)量的有效性：它是否在所有線性無(wú)偏估計(jì)量中具有最小方差。估計(jì)量的期計(jì)量具有不同的方差，方差最小說(shuō)明最有效。4.序列相關(guān)：即模型的隨即干擾項(xiàng)違背了相互獨(dú)立的根本假設(shè)。變量。經(jīng)濟(jì)學(xué)方程系統(tǒng)。量。8.異方差：對(duì)于不同的樣本點(diǎn)，隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差不再是常數(shù)，而是互不一樣，則認(rèn)為出現(xiàn)了異方差性。9.回歸分析：研究一個(gè)變量關(guān)于另一個(gè)〔些〕變量的依賴關(guān)系的計(jì)算方法和理論。其目的在于通過(guò)后者的或設(shè)定值，去估計(jì)和預(yù)測(cè)前者的〔總體〕均值。前一變量稱為被解釋變量或應(yīng)變量，后一變量稱為解釋變量或自變量。1．以下不屬于線性回歸模型經(jīng)典假設(shè)的條件是〔A〕．．．A．被解釋變量確定性變量，不是隨機(jī)變量。且協(xié)方差為0。C．隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)服從正態(tài)分布。?D．解釋變量之間不存在多重共線性。2．參數(shù)的估計(jì)量具備有效性是指〔B〕?Var()0A．?Var()B．D．為最小??E()0()EC．為最小3．設(shè)Q為牛肉價(jià)格，且牛肉QIPPPB根it01i2i3i???據(jù)理論預(yù)期，上述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中的估計(jì)參數(shù)、和應(yīng)該是〔C3〕12???0???0A．<0，<0，2B．<0，>0，21313???0???0C．>0，<0，2D．>0，>0，23311YX4．利用OLS估計(jì)模型求得的樣本回歸線，以下哪些結(jié)論是不正確的ii01i〔D〕X,Y?A．樣本回歸線通過(guò)〔?〕點(diǎn)B．=0i??XYC．YD．Yi01i5．用一組有20個(gè)觀測(cè)值的樣本估計(jì)模型XYi01ii.>.性水平下對(duì)的顯著性作t顯著地不等于零的條件是t統(tǒng)計(jì)量11絕對(duì)值大于〔D〕A.t(20)B.t(20)0.1C.t(18)0.1D.t(18)6．對(duì)模型YXX進(jìn)展總體線性顯著性檢驗(yàn)的原假設(shè)是i01i22ii〔C〕A．0B．0，其中2j012jC．0D．0，其中2j12jlnYlnX中，參數(shù)的含義是〔D1〕i01iiY的期望值B．Y關(guān)于*的邊際變化率的絕對(duì)變化量D．Y關(guān)于*的彈性起Y的相對(duì)變化率8.如果回歸模型為背了無(wú)序列相關(guān)的假定，則OLS估計(jì)量〔A〕A．無(wú)偏的，非有效的C．無(wú)偏的，有效的B．有偏的，非有效的D．有偏的，有效的9.以下檢驗(yàn)方法中，不能用來(lái)檢驗(yàn)異方差的是〔D〕A．格里瑟檢驗(yàn)C．懷特檢驗(yàn)B．戈德菲爾德-匡特檢驗(yàn)D．杜賓-沃森檢驗(yàn)t檢驗(yàn)值都很低，但模型的擬合優(yōu)度很高且F檢驗(yàn)顯著，這說(shuō)明模型很可能存在〔C〕A．方差非齊性C．多重共線性B．序列相關(guān)性D．模型設(shè)定誤差11.包含截距項(xiàng)的回歸模型中包含一個(gè)定性變量，且這個(gè)定性變量有3種特征，則，如果我們?cè)诨貧w模型中納入3個(gè)虛擬變量將會(huì)導(dǎo)致模型出現(xiàn)〔A〕A．序列相關(guān)B．異方差C．完全共線性D．隨機(jī)解釋變量12.以下條件中，哪條不是有效的工具變量需要滿足的條件〔BA．與隨機(jī)解釋變量高度相關(guān)B．與被解釋變量高度相關(guān)〕C．與其它解釋變量之間不存在多D．與隨機(jī)誤差項(xiàng)不同期相關(guān)重共線性A〕A．隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)獨(dú)B．隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)同立期不相關(guān)，而異期相關(guān)C．隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)同D．不管哪種情況，OLS估計(jì)量都.>.期相關(guān)是有偏的.>.YXX14．在分布滯后模型中，解釋變量對(duì)被解釋變量的長(zhǎng)期影響tt01t2t1乘數(shù)為〔C〕A.B.C.D．012121215．在聯(lián)立方程模型中，外生變量共有多少個(gè)〔BA.1B.2C.3〕D.4??Xe??1．普通最小二乘法確定一元線性回歸模型i〔B〕的參數(shù)和的準(zhǔn)則是使i01i01A．∑ei最小B．∑ei2最小C．∑ei最大D．∑ei2最大2、普通最小二乘法(OLS)要求模型誤差項(xiàng)滿足*些根本假定。以下不正確的選項(xiàng)是i(B)10E(2)2A．niB．D．iE()ij~N(0,)2C．iji3．調(diào)整后的判定系數(shù)R2與判定系數(shù)R2的關(guān)系是(k是待估參數(shù)的個(gè)數(shù))〔B〕n1n1A．R=1-(1-R2)nkB．R2=1-(1-R)nk2n1nkn1222nkC．R=(1-R)D.R=(1-R)224．在含有截距項(xiàng)的二元線性回歸模型中隨機(jī)誤差項(xiàng)的無(wú)偏估計(jì)量是〔D〕eeee2i2i2i2iA．nB．n1C．n2D．n3??YXe5．設(shè)OLS法得到的樣本回歸直線為，以下說(shuō)法不正確的選項(xiàng)是ii01i(D)e0XY(,)A．B．落在回歸直線上i(X,e)0?D．CovYC．Yii6．根據(jù)樣本資料估計(jì)得到如下的人均產(chǎn)出Y對(duì)人均資本存量K的樣本回歸模lnY50.7lnK型:。這說(shuō)明人均資本存量每增加1％，人均產(chǎn)出預(yù)期將增加〔B〕iiA.%B.0.7%C.3%D.7%7.設(shè)M為利率。根據(jù)凱恩斯流動(dòng)性偏好理論，建立如MYr下的貨幣需求計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：??根據(jù)理論預(yù)期，上述計(jì)量經(jīng)濟(jì)tt01t2t學(xué)模型中的估計(jì)參數(shù)和應(yīng)該是〔C2〕?1???A．<0，<02B．<0，>0112????C．>0，<02D．>0，>02118.逐步回歸法既可檢驗(yàn)又可修正〔D〕9.懷特檢驗(yàn)方法可以檢驗(yàn)〔CA．多重共線性〕B．自相關(guān)性C．異方差性D．隨機(jī)解釋變量10.DW檢驗(yàn)中，存在負(fù)自相關(guān)的區(qū)域是〔A〕A．4-dL<DW值<4B．0<DW值<dL.>.C．du<DW值<4-duD．dL<DW值<du，4-du<DW值<4-dL11.沒(méi)有截距項(xiàng)的回歸模型中包含一個(gè)定性變量，并且這個(gè)變量有三種特征，則回歸模型中需引入〔C〕A．一個(gè)虛擬變量C．三個(gè)虛擬變量B．二個(gè)虛擬變量D．四個(gè)虛擬變量法可以用來(lái)抑制〔B〕A．多重共線性B．隨機(jī)解釋變量D．異方差C．自相關(guān)13．如果回歸模型為背了同方差的假定，則OLS估計(jì)量〔A〕A．無(wú)偏的，非有效的C．無(wú)偏的，有效的B．有偏的，非有效的D．有偏的，有效的14.在有限分布滯后模型Yt=0.9+0.6*t-0.5*t-1+ut中，長(zhǎng)期影響乘數(shù)是〔D〕A.0.6B.0.5C.0.1D.15．在聯(lián)立方程模型中，不屬于外生變量的前定變量共有多少個(gè)〔A〕A.1B.2C.3D.41．現(xiàn)有2008年中國(guó)31能夠完全捕捉到中國(guó)東部、中部和西部地區(qū)居民消費(fèi)函數(shù)的差異？()f(X)YX2．有如下的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：，且Var。請(qǐng)問(wèn)上述計(jì)量ii01iii經(jīng)濟(jì)學(xué)模型違背了哪條經(jīng)典假設(shè)？我們應(yīng)該如何修正上述模型？63．對(duì)于如下的有限分布滯后模型：YX，我們?cè)诠烙?jì)這樣的模型時(shí)，titit面臨著哪些主要的困難？請(qǐng)你說(shuō)明有哪些方法0可以抑制上述困難？i4、有如下的聯(lián)立方程模型：其中，C—消費(fèi)；I—投資；Y—總收入；r—利率；G—政府支出。請(qǐng)寫出上述聯(lián)立方程模型的構(gòu)造式參數(shù)矩陣。??1．考慮如下過(guò)原點(diǎn)的線性回歸：YXXe。對(duì)上述模型，是否仍然能i1i22ii夠得到如下的結(jié)論：2．在如下的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中：YX，存在，請(qǐng)問(wèn)如何修t正上述計(jì)量模型才能使得其系數(shù)的OLS估計(jì)量具有BLUE的性質(zhì)。01tttt1tSYiS(其中為居民儲(chǔ)蓄,為居民收入)。如Yi3．有如下的消費(fèi)計(jì)量模型:01iii果農(nóng)村居民和城鎮(zhèn)居民的邊際儲(chǔ)蓄傾向是不同的，則我們應(yīng)該如何修正上述模型。4．請(qǐng)將如下的隨機(jī)生產(chǎn)函數(shù)YAKLe轉(zhuǎn)化為線性的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，并說(shuō)明參iiiii數(shù)和的經(jīng)濟(jì)意義。1．下面的數(shù)據(jù)是對(duì)*和Y的觀察值得到的：2Y,X,YX,Yiiiii,y2X2；xy4.708,x2iiiii.>.其中x,y分別為X,Y的離差；觀測(cè)值個(gè)數(shù)為31。問(wèn)：iiii（1）用普通最小二乘法計(jì)算完成如下二元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)YXi01ii（2）求擬合優(yōu)度R2（3）在0.05的顯著性水平下檢驗(yàn)估計(jì)參數(shù)是否顯著（4）求出和在0.95置信度下的置信區(qū)間01(附:t(30)2.042,t(30)1.697;t(29)2.045,t(29)1.6992．現(xiàn)有2006年中國(guó)31個(gè)省〔自治區(qū)、直轄市〕的火災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失Y(單位：億元)和保費(fèi)收入*〔單位：億元〕的數(shù)據(jù)。我們的目的是估計(jì)中國(guó)的保費(fèi)收入對(duì)火災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失的影響，因此，我們建立了如下的回歸方程：lnYlnXi01ii進(jìn)一步的，我們借助Eviews軟件的輸出結(jié)果如下：DependentVariable:LN(Y)Method:LeastSquaresSample:131Includedobservations:31CoefficientStd.Errort-StatisticProb.VariableCLN(*)MeandependentvarS.D.dependentvarAkaikeinfoR-squaredAdjustedR-squaredS.E.ofregressionSumsquaredresidLoglikelihoodcriterionSchwarzcriterionF-statisticProb