計量經(jīng)濟(jì)學(xué)題(答案)

word《計量濟(jì)學(xué)》要點一、單選擇題知識點第一章若干定、概念時間序數(shù)據(jù)定義橫截面據(jù)定義1.同一統(tǒng)計指標(biāo)按時間順記錄的據(jù)稱為(B)。A、橫截數(shù)據(jù)、時間序列數(shù)據(jù)C、修勻數(shù)據(jù)D、原始數(shù)據(jù)

6.在回歸分析中，下列有關(guān)解釋變量和被解釋變量的說法正確的有（C）A、被解釋變量和解釋變量均為隨機(jī)變量B、被解釋變量和解釋變量均為非隨機(jī)變量C、被解釋變量為隨機(jī)變量，解釋變量為非隨機(jī)變量D、被解釋變量為非隨機(jī)變量，解釋變量為隨機(jī)變量雙對數(shù)型中參數(shù)的義；2.同一時間，不同單位相同指標(biāo)組成的觀測數(shù)據(jù)稱為（B）

7.雙對數(shù)模型

Y

X1

中數(shù)A．原始據(jù)．橫截面數(shù)據(jù)C．時間序列數(shù)據(jù)D．修勻數(shù)據(jù)

的含義是（D）變量定（被解釋變、解釋量、內(nèi)生變、外生變）單方程可以作為被釋變量是（控制變、內(nèi)生變、外生變3.在回歸分析中，下列有關(guān)解釋變量和被解釋變

A的相對變化起Y的期望值絕對量變化B.Y關(guān)于X邊際變化C.X的絕對量發(fā)生一定變動時，引起因變量Y的相對變化率關(guān)于X彈性量的說法正確的（）A、被解變量和解釋變量均為隨機(jī)變量

8.雙對數(shù)模型lnln

ln，參數(shù)0B、被解釋變量和解釋變量均為非隨機(jī)變量C、被解釋變量為隨機(jī)變量，解釋變量為非隨機(jī)

的含義是（C）變量D、被解釋變量為非隨機(jī)變量，解釋變量為隨機(jī)變量什么是釋變量、被釋變量從變量的因果關(guān)系上，模型中變量可分為解釋變被解釋變量。在模型中，解釋變量是變動的原因，被解釋變量是變動的結(jié)果。被解釋變量是模型要分析研究的對象，也常稱為變量”(Dependent回”（）等。解釋變量也常稱為“自(Independent歸元Regressor）等，是說明應(yīng)變量變動主要原因的變量。因此，被解釋變量只能由內(nèi)生變量擔(dān)任，不能由非內(nèi)生變量擔(dān)任。4.單方程計量經(jīng)濟(jì)模型中可以作為被解釋變量的是（C）A、控制量、前定變量C、內(nèi)生變量D、外生變量5.單方程計量經(jīng)濟(jì)模型的被解釋變量是（A）A、內(nèi)生量、政策變量C、控制變量D、外生變量

A.Y關(guān)于X的增長率B.Y關(guān)于X的發(fā)展速度C.Y關(guān)于X的彈性D.Y關(guān)于X的邊際變化計量經(jīng)學(xué)研究方法般步驟四步12點9.計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究方法一般分為以下四個步驟（B）A確定科學(xué)的理論依據(jù)模型設(shè)定模型修定、模型應(yīng)用．模型設(shè)定、估計參數(shù)、模型檢驗、模型應(yīng)用C．搜集數(shù)據(jù)、模型設(shè)定、估計參數(shù)、預(yù)測檢驗D．模型設(shè)定、檢驗、結(jié)構(gòu)分析、模型應(yīng)用對計量濟(jì)模型應(yīng)當(dāng)行哪些面的檢驗？經(jīng)濟(jì)意檢驗檢驗?zāi)Ｐ凸烙嫿Y(jié)果，尤其是參數(shù)估計，是否符合經(jīng)濟(jì)理論。統(tǒng)計推檢驗檢驗參數(shù)估計值是否抽樣的偶然結(jié)果，運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計中的統(tǒng)計推斷方法，對模型及參數(shù)的統(tǒng)計可靠性做出說明。主要有t，F(xiàn)，R等驗；計量經(jīng)學(xué)檢驗檢驗?zāi)Ｐ褪欠穹嫌嬃拷?jīng)濟(jì)方

???word???法的基本假定，例如檢驗?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诙嘀毓簿€性，檢驗?zāi)Ｐ椭械碾S機(jī)擾動項是否存在自相關(guān)和異方差性等等。預(yù)測檢：模型預(yù)測的結(jié)果與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的實際結(jié)果相對比，以此檢驗?zāi)Ｐ偷挠行?。在使用量?jīng)濟(jì)模型析問題，常會使用哪些類型據(jù)？使用這類型數(shù)各自應(yīng)該注哪些問？（1時序列數(shù)（TimeSeries把反映某一總體特征的同一指標(biāo)的數(shù)據(jù)，按照一定的時間順序和時間間隔（如月度、季度、年度）排列起來，這樣的統(tǒng)計數(shù)據(jù)稱為時間序列數(shù)據(jù)；（2）截面數(shù)據(jù)(同一時間（時期或時點）某個指標(biāo)在不同空間的觀測數(shù)據(jù)，稱為截面數(shù)據(jù)；（3）面板數(shù)據(jù)（PanelData）面板數(shù)據(jù)指時間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)相結(jié)合的數(shù)據(jù)，對若干個體進(jìn)

預(yù)測檢驗：模型預(yù)測的結(jié)果與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的實際結(jié)果相對比，以此檢驗?zāi)Ｐ偷挠行?。第二章若干基概念總體、本回歸方程模型古典線回歸模型的通最小乘估計量滿的統(tǒng)計質(zhì)（最佳線無偏估；1.古典線性回歸模型的普通最小二乘估計量滿足的統(tǒng)計性質(zhì)(A)計B.僅性C.非有效性D.有偏性樣本回直線(X,Y)2.設(shè)法的歸線為行多期觀測。例如在居民收支調(diào)查中收集的對各個固定調(diào)查戶在不同時期的調(diào)查數(shù)據(jù)，又如全國各省市不同年份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，就

Xeiii(B)A、一定在回歸直線上

，則點

(,都是面板數(shù)據(jù)；（4）虛擬變量數(shù)據(jù)(DummyData)。時間序列數(shù)據(jù)若是非平穩(wěn)的，可能造成“偽回歸截面數(shù)據(jù)往往存在異方差；利用面板數(shù)據(jù)的計量經(jīng)濟(jì)模型已成為計量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的專門問題，容易產(chǎn)生異方差、自相關(guān)性。計量經(jīng)模型檢驗通包含哪檢驗？每種驗基本想是什么？

B、一定在回歸直線上C、不一定在回歸直線上D、在回歸直線上方經(jīng)典線計量模型的定有哪？假定：零均值假定;假定：同方差假;假定3：無自相假;假定4：隨機(jī)擾與解釋i變量不相關(guān);假定5：正態(tài)性假定定6：i無多重共線性）3.下圖中符號”所代表的是（B）經(jīng)濟(jì)意義檢驗：檢驗?zāi)Ｐ凸烙嫿Y(jié)果，尤其是參數(shù)估計，是否符合經(jīng)濟(jì)理論。統(tǒng)計推斷檢驗：檢驗參數(shù)估計值是否抽樣的偶然結(jié)果，運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計中的統(tǒng)計推斷方法，對模型及參數(shù)的統(tǒng)計可靠性作出說明。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗：檢驗?zāi)Ｐ褪欠穹嫌嬃拷?jīng)濟(jì)方法的基本假定，例如檢驗?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诙嘀毓簿€性，檢驗?zāi)Ｐ椭械碾S機(jī)擾動項是否存在自相關(guān)和異方差性等等。

i

YX0XA.隨機(jī)誤差項B.殘差的離差Y的離差ii

i1iiiD、，則表明（tt???wordi1iiiD、，則表明（tt???t檢驗通?？梢杂糜跈z驗（D）

多元線性回歸分析中的

的自由度是A模型擬合優(yōu)度B模型整體顯著性C正態(tài)性D個體參數(shù)顯著性4.以下模型中于變量線性回歸是(A)。

(D）A．KB．nC．n-KD．調(diào)整后判定系數(shù)R與判定系數(shù)R之間的關(guān)Y)XA、ii1iXYiB、2Y)C、ii2iX)X1i5.用最小二乘法作回歸分析時提出了古典假定，

有關(guān)調(diào)整后的判定系數(shù)與判定系數(shù)R之間的關(guān)系敘述正確的是（C）A等于B與沒有數(shù)量關(guān)系C一般情況下這是為了（B）使回歸方程更簡化B.得到總體回歸系數(shù)的最佳線性無偏估計C.使解釋變量更容易控制

D在模型

RR大于t2

t

t

t

的回歸D.使被解釋變量更容易控制

分析結(jié)果告中有F2634.23

，6.在一元線性回歸模型中，樣本回歸方程可表示

的p

D

）為c）A、

Xt1t

t

A、解釋變量

t

對

t

的影響是顯著的B、(/)

i

、解釋變量

t

對

t

的影響是顯著的C、

t01

t

C、解釋變量

t

和

t

對

t

的影響是均不顯著D、Xt

D解釋變量

t

和

對

t

的聯(lián)合影響是顯著的第三章多元線回歸模型整的讀（對回結(jié)果全過程的讀分析）根據(jù)F值斷整體著性的規(guī)則p值接近于零表示整顯著；多元線回歸模型RSS反映了應(yīng)量觀值與估計值間的總變差多元線性回歸分析中的（剩余平方和）反映了（C）A．應(yīng)變觀測值總變差的大小B．應(yīng)變量回歸估計值總變差的大小C．應(yīng)變量觀測值與估計值之間的總變差D．Y關(guān)于X的邊際變化多元線回歸模型自由度為

第四章多重共性定義產(chǎn)生原）果（）檢測（）彌補(bǔ)。參數(shù)的小二乘估計的性質(zhì)簡單相關(guān)系數(shù)矩陣方法主要用于檢驗（D）A．異方性B.相關(guān)性C．隨機(jī)解釋變量D.多重共線性能夠檢驗多重共線性的方法有＿A＿＿＿簡單相關(guān)系數(shù)矩陣法DW檢驗法C.White檢驗D.ARCH檢驗法如果模型中的解釋變量存完全多重共線性，參數(shù)的最小二乘估計量是（）A．無偏B.有偏的C.無法估計D.無正確答案如果模型中的解釋變量存不完全的多重共線性，參數(shù)的最小二乘估計量是（A）A．無偏的B.有偏的

?????word?????C.無法估計D.無正確答案如果模型中的解釋變量存完全多重共線性，參數(shù)的最小二乘估計量是）A．無偏的B.有偏的

什么是異方差性？有哪些方法可以檢驗?zāi)Ｐ椭惺欠翊嬖诋惙讲钚赃`背同方差假定，擾動項的方差會隨著某個（些）因素而發(fā)生變化。觀察殘差圖、檢驗、ARCH檢驗、Golden-Quant驗等。C.無法估計

D.確定的

回歸模型具有異方差性時，仍用最小二乘法估計參數(shù)，則以下（B）錯誤。第五章異方差（）定義、生原因2）果（3）檢測（4）彌補(bǔ)。檢驗異差的方法；修正異差的方法；ARCH檢驗方法主要用于檢驗（A）A．異方性B.自相關(guān)性C．隨機(jī)解釋變量D.多重共線性下列方法可以用于檢驗?zāi)Ｐ椭挟惙讲钚缘姆椒ㄓ校―）ADW檢驗B相關(guān)系數(shù)矩陣C判定系數(shù)法DWhite檢驗Goldfeld-Quandt方法用于檢驗（A）A．異方性B.自相關(guān)性C．隨機(jī)解釋變量D.多重共線性在模型有異方差的情況下常的估計方法是(D)廣義差分法B.工具變量法C.逐步回歸法D.加權(quán)最小二乘法

A、參數(shù)估計值是無偏非有效的BVar仍具有最小方差iC、常用的t和F檢驗失效D、預(yù)測區(qū)間增大，精度下降第六章自相關(guān)（）定義、生原因2）果（）檢測（）彌補(bǔ)。違背自關(guān)造成后果無偏非效；在檢中，d統(tǒng)量為2表明無自相關(guān)性存；DW判斷區(qū)規(guī)則DW驗中統(tǒng)計量2時C）存在完全的正自相關(guān)B.存在完全的負(fù)自相關(guān)C.不存在自相關(guān)D.能判定White檢驗可用于檢驗（B）A．自關(guān)性B.異方差性C．解釋變量隨機(jī)性D.多重共線性權(quán)最小二乘可解決下列哪個問題(D)A．多共線性B.誤差項非正態(tài)性C．自相關(guān)性D.異方差性

如果回歸模型違背了無自相關(guān)假定，最小二乘估計量是(A)A．無偏，非有效的B.有偏的，非有效的C．無偏的，有效的D.有偏的，有效的關(guān)于檢驗下列說法正確的是（C）

如果在模型

t2t

t

中隨機(jī)擾動A．它檢驗?zāi)Ｐ褪欠翊嬖谧韵嚓P(guān)B.該檢驗所需要的樣本量較小C．該檢驗需要去掉部分樣本D.它是檢驗?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诙嘀毓簿€性下列方法可以用于檢驗?zāi)Ｐ椭挟惙讲钚缘姆椒ㄓ校―）ADW檢驗B相關(guān)系數(shù)矩陣C判定系數(shù)法DWhite檢驗

項違背了無自相關(guān)假定，則下列說法正確的是(A)A．最小二乘估計是無偏的且非有效B.最小二乘估計是有偏的且有效C．最小二乘估計量是無偏的且有效

如果模型中存在異方差現(xiàn)象，則普通最小二乘估計量仍然滿足的性質(zhì)（A）無偏性B.最小方差性

D.最小二乘估計量是偏的但非有效在DW驗中，不能判定的區(qū)域是（

）C.有效性D非線性性

0,LL

iiB.dUUC.,d4LD.上述都不對

L

第八章虛擬變的定義、作以及規(guī)虛擬變量()要來代表質(zhì)的因素，但在有些情況下可已知樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)接近于1，則DW統(tǒng)計量近似等于(A)A.0B.1C.2D.4

以用來代表數(shù)量因素B.只能代表質(zhì)的因素只能代表數(shù)量因素D.只能代表季節(jié)影響因素對于含有截距項的計量經(jīng)濟(jì)模型，若想將含有m個互斥類型的定性因素引入到模型中，則應(yīng)該引入虛擬變量個數(shù)為（）AmBCm+1Dm-k簡述虛擬變量設(shè)置規(guī)則什么是虛擬變量？在設(shè)定虛擬變量時，應(yīng)該注意什么問題？設(shè)置規(guī)則是什么？虛擬變量是將定性因素數(shù)量化取值為01的一類特殊人工變量。主要作用：在模型中引入定性第七章分布滯模型的意義分布滯模型的分類各個類的特點分布滯模型短期影乘數(shù)設(shè)無限分布滯后模型為tt1tt，則短期影響乘數(shù)為（）

t

因素；分段回歸等。注意避免虛擬變量陷阱。虛擬變量個數(shù)的設(shè)置規(guī)則是定性因素有m個相互排斥的類型（或?qū)傩?、水平，在有截距項的模型中只能引入m－1個虛擬變量，否則會陷入所謂“虛擬變量陷阱產(chǎn)生完全的多重共線性在無截距項的模型中定性因素有m個相互排斥的類型時入m個擬變量不會導(dǎo)致完全多重共線性，不過這時虛擬變量參數(shù)的估計結(jié)果，實際上是D=1時的樣本均值。A．

B、

0

設(shè)某計量經(jīng)濟(jì)模型為：

ii

i

，

1C、D、01對于有限分布滯后模型YXXXt0t1tttt

其Y大學(xué)教授年薪，，i則對于參數(shù)β的含義下列解釋不正確是（）A.α表示大學(xué)女教授的平均年薪；B.β表示大學(xué)男教授的平均年薪；在一定條件下，參數(shù)

i

可近似用一個關(guān)于i

C.α+β表示大學(xué)男教授的平均年薪；D.β表示大學(xué)男教授和女教授平均年薪的差額的多項式表示（i=0，1，2，K列說法中不正確的是（）A、多項式的階數(shù)m小于KB、可采用Almon法對此模型進(jìn)行估計C、該模型比較容易產(chǎn)生多重共線性D、以上說法都不對

對于一個含有截距項的計量經(jīng)濟(jì)模型，若某定性因素有m個互斥的屬性，對于一個含有截距項的計量經(jīng)濟(jì)模型，若某定性因素有m互斥的類型，為將其引入模型中，則需要引入虛擬變量個數(shù)為（）AmBm-1Cm+1Dm-k

word第十章時間序數(shù)據(jù)特有屬平穩(wěn)的念、產(chǎn)生的果、檢的方法非平穩(wěn)間序列數(shù)據(jù)建模技要點某一時間序列經(jīng)一次差分變換成平穩(wěn)時間序列，此時間序列稱為（）A．1階單整B．2單整C．K階單整D．以上答案均不正確簡述時間序列平穩(wěn)性的含義時間序列平穩(wěn)性分嚴(yán)格平穩(wěn)和廣義平穩(wěn)性。嚴(yán)格平穩(wěn)是指隨機(jī)過程的聯(lián)合分布函數(shù)與時間的位移無關(guān)；廣義平穩(wěn)性是指隨機(jī)過程的均值、方差不隨時間變化，自協(xié)方差函數(shù)僅是時間間隔的函數(shù)，又稱為弱平穩(wěn)性什么是偽回歸？其產(chǎn)生的原因是？所謂“偽回歸是指變量間本來不存在有意義的關(guān)系，但回歸結(jié)果卻得出存在有意義關(guān)系的錯誤結(jié)論。造成“偽回歸”的根本原因在于時間序列變量的非平穩(wěn)性。下列方法可以用于檢驗時間序列平穩(wěn)性的是（）ARCH檢驗B.White檢驗C.ADF檢驗D.檢驗二、簡題1、量經(jīng)濟(jì)型檢驗通常含哪些驗？種檢驗基思想是什么經(jīng)濟(jì)意義檢驗：檢驗?zāi)Ｐ凸烙嫿Y(jié)果，尤其是參數(shù)估計，是否符合經(jīng)濟(jì)理論。統(tǒng)計推斷檢驗：檢驗參數(shù)估計值是否抽樣的偶然結(jié)果，運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計中的統(tǒng)計推斷方法，對模型及參數(shù)的統(tǒng)計可靠性作出說明。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗：檢驗?zāi)Ｐ褪欠穹嫌嬃拷?jīng)濟(jì)方法的基本假定，例如檢驗?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诙嘀毓簿€性，檢驗?zāi)Ｐ椭械碾S機(jī)擾動項是否存在自相關(guān)和異方差性等等。預(yù)測檢驗：模型預(yù)測的結(jié)果與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的實際結(jié)果相對比，以此檢驗?zāi)Ｐ偷挠行浴?/p>

2、使用計經(jīng)濟(jì)模型分問題時通常會使用哪些型數(shù)據(jù)？使這些類數(shù)據(jù)各自應(yīng)注意哪問題？（間序列數(shù)據(jù)（TimeSeriesData）把反映某一總體特征的同一指標(biāo)的數(shù)據(jù)，按照一定的時間順序和時間間隔（如月度、季度、年度）排列起來，這樣的統(tǒng)計數(shù)據(jù)稱為時間序列數(shù)據(jù)截面數(shù)據(jù)(Data)同一時期或時點）某個指標(biāo)在不同空間的觀測數(shù)據(jù)，稱為截面數(shù)據(jù)3板數(shù)據(jù)（PanelData）面板數(shù)據(jù)指時間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)相結(jié)合的數(shù)據(jù)，對若干個體進(jìn)行多期觀測。例如在居民收支調(diào)查中收集的對各個固定調(diào)查戶在不同時期的調(diào)查數(shù)據(jù)，又如全國各省市不同年份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，就都是面板數(shù)據(jù)。4擬變量數(shù)據(jù)(DummyVariables。時間序列數(shù)據(jù)若是非平穩(wěn)的，可能造成“偽回歸截面數(shù)據(jù)往往存在方差；利用面板數(shù)據(jù)的計量經(jīng)濟(jì)模型已成為計量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的專門問題，容易產(chǎn)生異方差、自相關(guān)性。3、么是解變量、被解變量？從變量的因果關(guān)系上，模型中變量可分為解釋變量（variable和被解釋變量(Explainedvariable)。在模型中，解釋變量是變動的原因，被解釋變量是變動的結(jié)果。被解釋變量是模型要分析研究的對象，也常稱為“應(yīng)變量”variable)“回歸（Regressand等解釋變量也常稱“自變量”(Independentvariable)）等，是說明應(yīng)變量變動主要原因的變量。4、典線性量模型的假有哪些假定：零均值假定;假定：同方差假;假定3：無自相假;假定4：隨機(jī)擾與解釋i變量不相關(guān);假定5：正態(tài)性假定；假定6：i無多重共線性

word5、什是異方性？有哪些法可以驗?zāi)Ｐ椭惺欠裨诋惙讲钚赃`背同方差假定，擾動項的方差隨某個解釋變量在變化。觀察殘差圖、White驗、ARCH檢驗、Goldenfeld-Quandt檢驗等。6、述虛擬量設(shè)置規(guī)則虛擬變量個數(shù)的設(shè)置規(guī)則是：若定性因素m個相互排斥的類型（或?qū)?、水平有截距項的模型中只能引入m1個虛擬變量，否則會陷入所謂“虛擬變量陷阱生完全的多重共線性。在無截距項的模型中，定性因素有個相互排斥的類型時，引入個虛擬變量不會導(dǎo)致完全多重共線性，不過這時虛擬變量參數(shù)的估計結(jié)果，實際上是D=1時的樣本均。7、么是虛變量、設(shè)置擬變量該注意什么虛擬變量是將定性因素數(shù)量化取值為0或1的一類特殊人工變量主要作用在模型中引入定性因素；分段回歸等。注意避免虛擬變量陷阱。8、虛擬變引入到模型，通常哪些方式？自具有么作用？加入虛擬解釋變量的途徑有兩種基本類型一是加法類型二是乘法類型不同的途徑引入虛擬變量有不同的作用，加法方式引入虛擬變量改變的是截距；乘法方式引入虛擬變量改變的是斜率。9、么是偽歸？其產(chǎn)生原因是所謂“偽回歸指變量間本來不存在有意義的關(guān)系，但回歸結(jié)果卻得出存在有意義關(guān)系的錯誤結(jié)論。造成“偽回歸”的根本原因在于時間序列變量的非平穩(wěn)性。10簡述時間列平穩(wěn)的含義時間序列平穩(wěn)性分嚴(yán)格平穩(wěn)和廣義平穩(wěn)性。嚴(yán)格平穩(wěn)是指隨機(jī)過程的聯(lián)合分布函數(shù)與時間的位移無關(guān)；廣義平穩(wěn)性是指隨機(jī)過程的均值、方差不隨時間變化，自協(xié)方差函數(shù)僅是時間間隔的函數(shù)，又稱為弱平穩(wěn)性。

?2?i?2?i三、計題題干已出一個估計果，問系數(shù)的經(jīng)濟(jì)義；估出來的系數(shù)否符合濟(jì)意義；t值算（已出系數(shù)及標(biāo)誤或者根據(jù)已的值F值判斷顯著性不需要查表根據(jù)經(jīng)即可判斷根據(jù)已出的RY的離差中回歸方程解的部分未被回歸方解釋的分所占比例別是多少；模型中否存在多重線性（用綜合判斷；模型是存在自相關(guān)會看表）為研究國各地區(qū)入旅游狀建立了省市旅游外收（Y百萬美元行社工人（X1，人國際旅游人（，萬人次的模型，用年31個省市截面數(shù)估計結(jié)果如：151.02630.1179X1.5452Xii

2iR

(6.652983)(3.378064)=0.934331（）從經(jīng)意義上察估計模型合理性（）X、X兩個變量是否顯？模型整體是否顯？理由？1某公司決定在何處造一個的百貨店，已有的個百貨店的售額作其所地理位特征的函數(shù)行回歸分析并且用回歸方程作新百貨的不同位置可能銷額，估計得（括號內(nèi)為估的標(biāo)準(zhǔn)差）Xt12t3t（0.02（0.01）（1.0（）其中：

t

＝第i個百貨店的均銷售（百美元；

t

＝第個百貨店每小時過的汽車數(shù)（；

ttt

＝第i個貨店所區(qū)域內(nèi)的人收入（元；＝第i個貨店內(nèi)有的桌子數(shù)；＝第i個貨店所地區(qū)競爭店的數(shù)量請回答下問題：1、出本方中系數(shù)和0.01的濟(jì)含義。2、個變量參數(shù)估計的號是否期望的符號致？3、＝0.05顯著性水平檢驗變

t

的顯著。

，，，，，，（臨界

wordtt(26)2.056t1.7080.0250.050.05

）運(yùn)用計量模型研1990年到年我國糧食產(chǎn)量與主要影響因素之間的數(shù)量關(guān)系設(shè)定如下：Y=a+aX+aX+aX+aX+aX+aX+ut0233t6tY------我國歷年糧食總產(chǎn)量單位：萬噸)tX農(nóng)業(yè)化肥施用量（萬噸）1tX糧食播種面積（千公頃）2tX成災(zāi)面積（千公頃）3tX農(nóng)業(yè)機(jī)械年末擁有量（億瓦特）4tX農(nóng)林牧漁業(yè)總勞動力（萬人）5tX有效灌溉面積（千公頃）6tU------其它影響糧食產(chǎn)量的因素（隨機(jī)誤差項）t模型估計結(jié)果如下：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:05/25/09Time:21:03Sample:19902007Includedobservations:18VariableCoefficieStd.Errort-StatisticProb.ntX15.1837341.657000（）0.0096X20.3922160.2215751.7701230.1044X3-0.226070.107385-2.1052430.05912X4-0.067810.148659-0.4561900.65716X5-0.111080.401499-0.2766850.78729X60.2967090.4869080.6093750.5547C-17495.327898.47-0.6271070.54343R-squared0.952012Meandependent44127.1var3Adjusted0.925837S.D.dependent4408.96R-squaredvar7S.E.ofregression1200.687Akaikeinfo17.3044criterion8Sumsquared1585813Schwarzcriterion17.6507resid33Loglikelihood-148.740F-statistic36.370934Durbin-Watson2.019087Prob(F-statistic)0.00000stat1根據(jù)此估計結(jié)果，是回答下列問題：（1）計算X的t統(tǒng)計量值；1（2）模型整體是否顯著？理是？

word（3）各變量的系數(shù)估計值是否符合經(jīng)濟(jì)意義？果不符合，你覺得是什么原因造成的？家庭消費(fèi)支出（Y支配收入（X家庭財富（）設(shè)定模型如下：1Yii2i

i回歸分析結(jié)果為：LS//DependentVariableisYDate:Time:15:18Sample:110Includedobservations:VariableCoefficientT-StatisticC24.4070________0.0101X

1

-0.4785

________X

2

0.9615MeanvarAdjusted0.9505S.D.var31.4289of________Akaike4.1338Sumsquaredresid-31.85852.4382Prob(F-statistic)0.0001回答下列問題（11分①、②、③、

請根據(jù)上表中已由數(shù)據(jù)，填寫表中畫線處缺失結(jié)果（注意給出計算步驟模型是否存在多重共線性？為什么？模型中是否存在自相關(guān)？為什么？在.05顯著性水平下，dl和u的k`=1ndldldu91011

0.8241.320.6291.6990.8791.320.6971.6410.9271.3240.6581.604下表是三因素Fama&French型估計輸出結(jié)果模型中被解釋變（R1是某證券投資基金收益率，解釋變量有三個，RM市場組合收益率，