計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)題

2????Σ(Y-Y(Y-Y??2?=155.85+0.45X=100.50+0.45X???2????Σ(Y-Y(Y-Y??2?=155.85+0.45X=100.50+0.45X??????0.60.42判系數(shù)調(diào)后定系數(shù)C.規(guī)范誤差D.估計(jì)規(guī)范誤差線模Y=+βX+βX+μ不滿足哪一假定稱為異方差現(xiàn)象?()i11i22iiA.Cov(,μ)=σiji,)=0D.Cov(X,X)=0ii1i2i由歸線YX所估計(jì)出來的Y值足：)i1i??2iiiiC.Σ(Y-Y)最小D.(Y-Y)最小iiii加最二乘法克服異方差的主要原理是通過賦予不同誤差的觀測(cè)點(diǎn)以不的權(quán)數(shù)，以提高估計(jì)精度，即：()重大誤差的作用，輕視小誤差的作用重小差的作用，輕視大誤差的作用C.重視小誤差的作用，更重視大差的作用輕大誤差的作用，更輕視小差的作用根個(gè)觀測(cè)值估計(jì)的結(jié)果，一元線性回歸模型的DW=2.6,α=0.05的著性水平下查得樣本容量n=20，解變量k=1時(shí)，=1.41，可以判斷：()LU不在一階自相關(guān)存正的一階自相關(guān)C.存在負(fù)的一階自相關(guān)D.無確定根樣資料建立某消費(fèi)函數(shù)如下：C=100.50+0.45X，其中為費(fèi)X為入，虛擬變量ttD=

農(nóng)村

，所有參數(shù)均檢查顯著，則城市的消費(fèi)函數(shù)為：)??ttttC.C=100.50+55.35DD.C=100.95+55.35Dtt聯(lián)方模型中的非隨機(jī)方程是：()行方程B.技術(shù)方程C.度方程作中期模型的樣本數(shù)據(jù)一般為：()月數(shù)據(jù)B.度數(shù)據(jù)C.年度數(shù)據(jù)下哪個(gè)必定是錯(cuò)誤的（）

平方程五規(guī)劃數(shù)據(jù)A.

Yi

i

rXY

B.

Yii

r

0.91C.

Y2.1Xii

rXY

D.

Yi

i

r

10.在元線性回歸模型，若某個(gè)解釋變量對(duì)其余解釋變量的判定系數(shù)接近于1，表明模型中存在（）A.多共線性B.異方差性C.序相關(guān)D.擬合優(yōu)度11.下列樣本模中，哪一個(gè)模型通常是無效的()消費(fèi)=500-0.8I(入)iiB.Q(商品需求=10+0.8I(收入-0.9P(價(jià)格)Diii(商品供給=20+0.75P價(jià)格)sii產(chǎn)出量)=0.65K(本)L(勞動(dòng))iii12.判系數(shù)，明回歸直線能解釋被解釋變量總變的：()A.80%B.64%C.20%D.89%13.當(dāng)型中的解釋變量在完全多重共線性時(shí)，參數(shù)估計(jì)量的方差為：)A.0B.1C.∞D(zhuǎn).最取值范圍是：)≤≤0B.-1≤≤C.-2DW2D.0≤DW≤4/

????=155.85+0.45X=100.50+0.45X??215.模Yi=α+βXi+i，其中為擬變量，模型中的差別截距系數(shù)是指：)αB.αC.α+αD.αα0110116.對(duì)模型YββX+β=α+αZ,果為擬變量，則上述模型就是一個(gè)：()t1t2tt1tt常參數(shù)模型截與斜率同時(shí)變動(dòng)模型C.截距變動(dòng)模型分線回歸模型17.考下述聯(lián)立方程模：

YbYZCZ11221YY113第一個(gè)結(jié)構(gòu)方程中的Y是()2前變量B.外生變量C.解變量D.被解釋變量18.t檢是根據(jù)分理論所作的假設(shè)檢驗(yàn)，下列哪項(xiàng)可作t檢?()單回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)B.性關(guān)系的總體顯著性檢驗(yàn)C.一階線性自相關(guān)的顯著性檢驗(yàn)多個(gè)預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間差異的顯著性檢驗(yàn)19.產(chǎn)（，）與單位產(chǎn)品成本（，元/臺(tái)）之間的回歸方程為A.產(chǎn)每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成增加356元B.產(chǎn)每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成減少1.5元C.產(chǎn)每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成平均增加356元D.產(chǎn)每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成平均減少1.5元

Y356

，這說明（）20.若歸模型中的隨機(jī)差項(xiàng)存在異方差性，則估計(jì)模型參數(shù)應(yīng)采用（）A.普最小二乘法B.權(quán)最小二乘法C.廣差分法D.工具變量法21.在數(shù)線性模型)=+ln(Xμ，度了()i01iiA.X變動(dòng)％時(shí)，Y變動(dòng)的百分比；B.Y動(dòng)1時(shí)，X變動(dòng)的百分比；變一個(gè)單位時(shí)，Y變的數(shù)量；D.Y變一個(gè)單位時(shí)，X變的數(shù)量22.下哪種方法不是檢異方差的方法（）A殘差圖分析法；等相關(guān)系數(shù)法；檢；D.DW檢法23.根25個(gè)測(cè)值估計(jì)的結(jié)果一元線性回歸模型的DW=2.6,在α=0.05的顯著性水平下查得樣本容量n=25，解變量k=2時(shí)，=1.206,d=1.55，可以判斷：)LU不在一階自相關(guān)存正的一階自相關(guān)C.存在負(fù)的一階自相關(guān)D.無確定24.根樣本資料建立某費(fèi)函數(shù)如下：C=100.50+0.45X+55.35D，其中C為費(fèi)，X為收入，虛擬變tt量D=

城市農(nóng)

，所有參數(shù)均檢查顯著，則城市的消費(fèi)函數(shù)為：)??ttttC.C=100.50+55.35DC=100.95+55.35Dtt25.關(guān)內(nèi)生變量的表述錯(cuò)誤的是()內(nèi)變量都是隨機(jī)變量；內(nèi)變受模型中其它內(nèi)生變量和前定變量的影響，同時(shí)又影響其它內(nèi)生變量C.在結(jié)構(gòu)方程中，解釋變量可以前定變量，也可以是內(nèi)生變量；滯內(nèi)生變量與內(nèi)生變量具有同性質(zhì)。26.在性回歸模型中，解釋變量X1和X2觀測(cè)值成比例，即有，中非零常數(shù)，則表明模型中存在()異差B.重共線性C.序列相關(guān)設(shè)誤差27.在性回歸模型YββX+βX+μ中β的義為（）i11i2iiA指所有未包含到模型中來的變量對(duì)Y平均影響；B．的平均水平；iC．，X不的條件下，Y的均水平；D．X＝0X＝0時(shí)，Y的真實(shí)水平。1i2ii1i2ii28.判系數(shù)，明回歸直線能解釋被釋變量總變差的：()15%B.72.25%C.85%D.89%/

22??212??驗(yàn)的22??212??B.DW=1C.

=0D.

=130.下哪個(gè)模型的一階性自相關(guān)問題可用DW檢()有多項(xiàng)式分布滯后模型；自應(yīng)期模型；庫伊克變換模型局部調(diào)整模型31.設(shè)人消費(fèi)函數(shù)YββX+μ中，消費(fèi)支出Y不與收入X有，而且與消費(fèi)者的性別、年齡構(gòu)i11ii成有關(guān)，年齡構(gòu)成可以分為老、中、青三個(gè)層次，假定邊際消費(fèi)傾向不變，該消費(fèi)函數(shù)引入虛變量的個(gè)數(shù)為（）B.2C.D.432.下經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析回模型中哪些可能存在異方差問題（）A.用間序列數(shù)據(jù)建立的家庭消支出對(duì)家庭收入水平的回歸模型；B.用橫截面數(shù)據(jù)建立的產(chǎn)出對(duì)勞和資本的回歸模型；C.以年資料建立的某種商品市場(chǎng)供需模型；D.以20年資料建立的總支出對(duì)收入的回歸模型33.簡(jiǎn)式模型中的簡(jiǎn)化參數(shù)表示（）A.內(nèi)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響；B.內(nèi)生解釋變量對(duì)被解釋變量的直接影響；C.前變量對(duì)被解釋變量的總影；D.前定變量對(duì)被解釋變量的直接影響二、判斷題（題，每題，共10分對(duì)的打“√”，錯(cuò)的打“×”）經(jīng)計(jì)量學(xué)是以經(jīng)濟(jì)理論為前提利數(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)資料來研究確定經(jīng)濟(jì)數(shù)量關(guān)系和規(guī)律的一門學(xué)科。

^^最小方差特性就是參數(shù)估量的方差)≤)，其中是某一方得到的線性無11偏估計(jì)量。若判定系數(shù)R越趨近于，回歸直線擬合越差。

最小二乘準(zhǔn)則就是對(duì)模型Y=b+bX+u確Xi0ii小。

i

和

Y使殘差平方和∑eii

∑(Y-(b+bX))ii

達(dá)到最10.11.

柯依克（）變換可以把分布滯后模型無條件變成自回歸模型。完全多重共線性模型的參數(shù)估計(jì)是不確定的。在殘差和后一期殘差的點(diǎn)圖上，如果，殘差在連續(xù)幾個(gè)時(shí)期中，逐次值不頻繁的改變符tt-1t號(hào)，而是幾個(gè)負(fù)的殘差以跟著幾個(gè)正的殘差e，后又是幾個(gè)負(fù)的殘差，那么殘差e具有負(fù)自tttt相關(guān)。結(jié)構(gòu)方程可以識(shí)別且求解結(jié)構(gòu)參數(shù)值唯一，則稱過度識(shí)別。階識(shí)別條件就是在由G個(gè)程組成的結(jié)構(gòu)模型中，任一特定方程可識(shí)別的必要條件是該方程所不包含的變量數(shù)不小于G-1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)，其方程稱為結(jié)構(gòu)方程。經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)是以數(shù)學(xué)為前提利數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法與計(jì)算技術(shù)根據(jù)實(shí)際觀測(cè)資料來研究帶有隨機(jī)影的經(jīng)濟(jì)數(shù)量關(guān)系和規(guī)律的一門學(xué)科。^^12.無性是參數(shù)OLS計(jì)量的值)=b。113.若定數(shù)R越趨近于1，回歸直線擬合越好。14.最二準(zhǔn)則就是對(duì)模型Y=b+bX+u確b使差和∑達(dá)到最小。i0iii15.柯克）變換可以把有限分布滯模型變成自回歸模型。16.增樣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。17.在差e和滯后一期殘差的點(diǎn)圖上如果殘差在連續(xù)幾個(gè)時(shí)期中逐值頻繁的改變符號(hào)，tt-1t即圖形呈鋸齒狀，那么殘差e具正自相關(guān)。t18.結(jié)方可以識(shí)別，則稱恰好識(shí)別。19.秩別件就是在由個(gè)程組成結(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。20.簡(jiǎn)模型就是把結(jié)構(gòu)型中的全部?jī)?nèi)生變量表示成前定變量和隨機(jī)項(xiàng)的函數(shù)。21.可系需要修正的原因是因?yàn)榻忉屪兞块g存在共線性。22.當(dāng)用義差分法時(shí)，不一定要求自相關(guān)系數(shù)已的。/

2223.R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。2224.在于個(gè)解釋變量的回歸模型中，有時(shí)較低的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)也可能存在多重共線性。25.可系R越大，說明模型中各個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響程度越大。26.在化模型中每一個(gè)方程的右端可以出現(xiàn)內(nèi)生變量，但只有前定變量作為解釋變量。27.模識(shí)的秩條件是充分必要條件，而模型識(shí)別的階條件是充分條件。三簡(jiǎn)題1.古線性回歸模型的假定有哪些?并對(duì)中兩個(gè)進(jìn)行評(píng)述。2.為么要進(jìn)行同方差變換？寫出其過程，并證實(shí)之。3.聯(lián)立方程模型中的變量可以分幾類？其含義各是什么？聯(lián)方程模型中的方程可以分為幾類？其含義各是什么？5.最二乘法估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)有哪些？各性質(zhì)的含義是什么？6.為么要進(jìn)行廣義差分變換？寫出其過程。7.什是工具變量法？并說出選擇工具變量的規(guī)范。8.什么是逐步回歸法？簡(jiǎn)述其步。9.請(qǐng)自回歸模型的估計(jì)存在什么困難？如何來解決這些困難？10.什是遞歸模型？四分變題因關(guān)系分析PairwiseGrangerCausalityTestsDate:11/27/08Time:20:18Sample:19781995Lags:2NullHypothesis:ObsF-StatisticProbabilitydoesnotGrangerCauseGDP168.159130.00672GDPdoesnotGrangerCauseREV1.941000.18968根據(jù)上述輸結(jié)果，對(duì)REV和GDP進(jìn)行Granger因關(guān)系分析(顯著性性水平為（）輸結(jié)果解釋DependentVariable:GDPMethod:LeastSquaresDate:11/27/08Time:20:23Sample:19781995Includedobservations:Variable

CoefficientStd.Errort-Statistic

Prob.11.514080.44968925.60453C79577.4927441.822.899862

0.00000.0104R-squared

0.976176Meandependentvar

524455.5AdjustedR-squared0.974687S.D.dependentvar

566411.2S.E.ofregressionSumresid

90116.32Akaikeinfocriterion1.30E+11Schwarzcriterion

25.7600325.85896Loglikelihood-229.8403

F-statistic

655.5922Durbin-Watson

0.305441

Prob(F-statistic)

0.000000/

解釋粗體各分的含義指出它們計(jì)算方法？1.收1978-2001年消額XF億元），國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（元）資料，立消費(fèi)函數(shù)，Eviews結(jié)果如下：DependentVariable:LOG(XF)Method:LeastSquaresDate:12/13/07Time:10:16Sample:19782001Includedobservations:24CoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-0.0426620.033247-1.2831770.2128LOG(GDP)0.9364170.004454210.26280.0000R-squared0.999503Meandependentvar6.829620AdjustedR-squared0.999480S.D.dependentvar1.308850S.E.ofregression0.029846Akaikeinfocriterion-4.105890Sumsquaredresid0.019597Schwarzcriterion-4.007719Loglikelihood51.27068Hannan-Quinncriter.-4.079845F-statistic44210.44Durbin-Watsonstat1.682476Prob(F-statistic)0.000000要求：(1)把回歸分析結(jié)果報(bào)告出來；（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)說系數(shù)經(jīng)濟(jì)含義。（5分.收集年消費(fèi)額XF億元），國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP億元）資料，建立消費(fèi)函數(shù)，結(jié)果如下：DependentVariable:XFMethod:LeastSquaresDate:12/13/07Time:10:11Sample(adjusted):19792001Includedobservations:23afteradjustmentsConvergenceachievedafter9iterationsCoefficientStd.Errort-StatisticC121.789483.876501.452009GDP0.5181220.01524033.99645AR(1)0.6906610.2588282.668417R-squared0.998998MeandependentvarAdjustedR-squared0.998898S.D.dependentvarS.E.ofregression67.44404AkaikeinfocriterionSumsquaredresid90973.96SchwarzcriterionLoglikelihood-127.8882Hannan-Quinncriter./

Prob.0.16200.00000.01481958.2642031.28111.3815811.5296911.41883

3/F-statistic3/Prob(F-statistic)InvertedARRoots要求：

9968.049Durbin-Watsonstat0.000000.69

1.577384(1)把回歸分析結(jié)果報(bào)告出來；（5分）(2)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)、擬合優(yōu)度、參數(shù)