計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)各章作業(yè)習(xí)題(后附答案)

習(xí)題集d第一章緒論1、變量之間的關(guān)系可以分為兩大類，它們是【】A函數(shù)關(guān)系和相關(guān)關(guān)系C正相關(guān)關(guān)系和負(fù)相關(guān)關(guān)系2、相關(guān)關(guān)系是指【】A變量間的依存關(guān)系C變量間的函數(shù)關(guān)系B線性相關(guān)關(guān)系和非線性相關(guān)關(guān)系D簡單相關(guān)關(guān)系和復(fù)雜相關(guān)關(guān)系B變量間的因果關(guān)系D變量間表現(xiàn)出來的隨機(jī)數(shù)學(xué)關(guān)系3、進(jìn)行相關(guān)分析時(shí)，假定相關(guān)的兩個(gè)變量【】A都是隨機(jī)變量B都不是隨機(jī)變量C一個(gè)是隨機(jī)變量，一個(gè)不是隨機(jī)變量D隨機(jī)或非隨機(jī)都可以4、計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究中的數(shù)據(jù)主要有兩類：一類是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，另一類是【】A總量數(shù)據(jù)B橫截面數(shù)據(jù)C平均數(shù)據(jù)D相對(duì)數(shù)據(jù)5、下面屬于截面數(shù)據(jù)的是【】A3年各年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的平均工業(yè)產(chǎn)值B3年各年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的各鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值D某年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)各鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值6、同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)按時(shí)間順序記錄的數(shù)據(jù)列稱為【】A橫截面數(shù)據(jù)B時(shí)間序列數(shù)據(jù)C修勻數(shù)據(jù)D原始數(shù)據(jù)7、經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析的基本步驟是【】A設(shè)定理論模型收集樣本資料估計(jì)模型參數(shù)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ虰設(shè)定模型估計(jì)參數(shù)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛻?yīng)用模型C個(gè)體設(shè)計(jì)總體設(shè)計(jì)估計(jì)模型應(yīng)用模型D確定模型導(dǎo)向確定變量及方程式估計(jì)模型應(yīng)用模型8、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的基本應(yīng)用領(lǐng)域有【】A結(jié)構(gòu)分析、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、政策評(píng)價(jià)D季度分析、年度分析、中長期分析9、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型是指【】A投入產(chǎn)出模型B數(shù)學(xué)規(guī)劃模型dC包含隨機(jī)方程的經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型D模糊數(shù)學(xué)模型10、回歸分析中定義【】A解釋變量和被解釋變量都是隨機(jī)變量B解釋變量為非隨機(jī)變量，被解釋變量為隨機(jī)變量C解釋變量和被解釋變量都是非隨機(jī)變量D解釋變量為隨機(jī)變量，被解釋變量為非隨機(jī)變量11、下列選項(xiàng)中，哪一項(xiàng)是統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)基礎(chǔ)上的再檢驗(yàn)(亦稱二級(jí)檢驗(yàn))準(zhǔn)則【】A.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)準(zhǔn)則B經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則C統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則D統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則和經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則12、理論設(shè)計(jì)的工作，不包括下面哪個(gè)方面【】A選擇變量B確定變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系C收集數(shù)據(jù)D擬定模型中待估參數(shù)的期望值13、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型成功的三要素不包括【】A理論B應(yīng)用C數(shù)據(jù)D方法14、在經(jīng)濟(jì)學(xué)的結(jié)構(gòu)分析中，不包括下面那一項(xiàng)【】A彈性分析C比較靜力分析B乘數(shù)分析D方差分析1、一個(gè)模型用于預(yù)測(cè)前必須經(jīng)過的檢驗(yàn)有【】A經(jīng)濟(jì)準(zhǔn)則檢驗(yàn)D模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn)B統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則檢驗(yàn)C計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)準(zhǔn)則檢驗(yàn)2、經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析工作的四個(gè)步驟是【】A理論研究B設(shè)計(jì)模型C估計(jì)參數(shù)D檢驗(yàn)?zāi)Ｐ虴應(yīng)用模型3、對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)準(zhǔn)則檢驗(yàn)包括【】A誤差程度檢驗(yàn)D超一致性檢驗(yàn)B異方差檢驗(yàn)E多重共線性檢驗(yàn)C序列相關(guān)檢驗(yàn)4、對(duì)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，采用的準(zhǔn)則有【】A經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則B統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則C經(jīng)濟(jì)計(jì)量準(zhǔn)則D模型識(shí)別準(zhǔn)則E模型簡單準(zhǔn)則1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)2、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型3、時(shí)間序列數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)5、彈性6、乘數(shù)d2、用作經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型通常要具備哪些性質(zhì)?d第二章一元線性回歸模型1、表示X與Y之間真實(shí)線性關(guān)系的是【】A=?+?Xt01tBE(YX)=+Xt01tCY=+X+ut01ttDY=+Xt01t2、參數(shù)的估計(jì)量?具備有效性是指【】CD(?－)為最小3、設(shè)樣本回歸模型為Y=?+?X+e，則普通最小二乘法確定的?的公式中，錯(cuò)誤的是【】i01iiiiiiixi01iir5、產(chǎn)量(X，臺(tái))與單位產(chǎn)品成本(Y，元/臺(tái))之間的回歸方程為X，這說明【】A產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本增加356元C6、在總體回歸直線E(YX)=+X中，表示【】01111117、對(duì)回歸模型Y=+X+u進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)時(shí)，通常假定u服從【】t01tttid8、以Y表示實(shí)際觀測(cè)值，表示回歸估計(jì)值，則普通最小二乘法估計(jì)參數(shù)的準(zhǔn)則是使【】A(Y)＝0B(Y)2＝0iiiiC(Y)為最小D(Y)2為最小iiiiYOLS】A=YB=YC=YD=Y10、用普通最小二乘法估計(jì)經(jīng)典線性模型Y=+X+u，則樣本回歸線通過點(diǎn)【】t01ttA(X，Y)B(X，)11、以Y表示實(shí)際觀測(cè)值，表示回歸估計(jì)值，則用普通最小二乘法得到的樣本回歸直線=?+?X滿足【】i01iAYBY0iiiCYD(YY)2＝0iii12、用一組有30個(gè)觀測(cè)值的樣本估計(jì)模型Y=+X+u的顯著性作t檢驗(yàn)，則顯著地不等于t01tt11零的條件是其統(tǒng)計(jì)量t大于【】At(30)Bt(30)Ct(28)Dt(28)13、已知某一直線回歸方程的判定系數(shù)為0.64，則解釋變量與被解釋變量間的相關(guān)系數(shù)可能為【】Ar－1Br>1C0r1D－1r115、判定系數(shù)R2的取值范圍是【】AR2－1BR2>1C0R21D－1R21A預(yù)測(cè)區(qū)間越寬，精度越低B預(yù)測(cè)區(qū)間越寬，預(yù)測(cè)誤差越小C預(yù)測(cè)區(qū)間越窄，精度越高D預(yù)測(cè)區(qū)間越窄，預(yù)測(cè)誤差越大17、在縮小參數(shù)估計(jì)量的置信區(qū)間時(shí)，我們通常不采用下面的那一項(xiàng)措施【】A增大樣本容量nC提高模型的擬合優(yōu)度B提高置信水平D提高樣本觀測(cè)值的分散度d19、對(duì)樣本相關(guān)系數(shù)r，以下結(jié)論中錯(cuò)誤的是【】Ar越接近于1，Y與X之間線性相關(guān)程度越高Br越接近于0，Y與X之間線性相關(guān)程度越弱C-1≤r≤1xy個(gè)變量之間【】A低度相關(guān)B不完全相關(guān)C弱正相關(guān)D完全相關(guān)ui】。iiiCE(uu)=0(i士j)Du~N(0，G2)iji似形成為一條直線，則適宜配合下面哪一模型形式?【】i01iii01iiui01iii01iii01iiAEu0iijiDuii服從正態(tài)分布A與隨機(jī)誤差ui不相關(guān)B與殘差ei不相關(guān)C與被解釋變量Yi不相關(guān)D與回歸值i不相關(guān)i01iAxYBxY1iiiiCx(Y一)最小Dx(Y一)2最小iiii26、用一元線性回歸模型進(jìn)行區(qū)間預(yù)測(cè)時(shí)，干擾項(xiàng)μ方差的無偏估計(jì)量應(yīng)為【】AG?2=xe2BG?2=xe2CGxeDG?2=xe227、一元線性回歸方程的斜率系數(shù)b?與方程中兩變量的線性相關(guān)系數(shù)r的關(guān)系是【】1dA=rSXB=rSYC=r2SXD=r2SY1S1S1S1SYXYX28、下列各回歸方程中，哪一個(gè)必定是錯(cuò)誤的?【】AYiirXYBYiirXYCYiirXYDYiirXY^29、根據(jù)樣本資料估計(jì)得出人均消費(fèi)支出Y對(duì)人均收入X的回歸模型為lnYii，這表明人均收入每增加1％，人均消費(fèi)支出將平均增加【】A0.2%B5%C2%D7.5%A家庭消費(fèi)支出與收入C物價(jià)水平與商品需求量】B商品銷售額和銷售量、銷售價(jià)格D小麥畝產(chǎn)量與施肥量E學(xué)習(xí)成績總分與各門課程成績分?jǐn)?shù)YbbXu假設(shè)包括【】t01ttttCcov(u,u)=0(i豐j)Du~N(0，1)ijtEX為非隨機(jī)變量，且cov(X,u)=0tt3、以Y表示實(shí)際觀測(cè)值，表示回歸估計(jì)值，e表示殘差，則回歸直線滿足【】A通過樣本均值點(diǎn)(X,Y)BxY=xttCcov(X,e)=0Dx(Y-)2＝0ttttEx(-Y)2=0tt01tt01ttt01ttt01ttt01t正確的【】Xt01tt01tt01ttt01ttEEYX)=+Xt01t6、回歸分析中估計(jì)回歸參數(shù)的方法主要有【】dA相關(guān)系數(shù)法C最小二乘估計(jì)法B方差分析法D極大似然法E矩估計(jì)法7、用普通最小二乘法估計(jì)模型Y=+X+u的參數(shù)，要使參數(shù)估計(jì)量具備最佳線性無偏估計(jì)性質(zhì)，t01ttAE(u)=0BVar(u)=2(常數(shù))ttCcov(u,u)=0(ij)Du服從正態(tài)分布ijtEX為非隨機(jī)變量，且cov(X,u)=0tt8、假設(shè)線性回歸模型滿足全部基本假設(shè)，則其參數(shù)估計(jì)量具備【】A可靠性B合理性C線性D無偏性9、普通最小二乘直線具有以下特性【】eDeiiiit01ttA是一組估計(jì)值C是一個(gè)幾何級(jí)數(shù)B是一組平均值D可能等于實(shí)際值11、對(duì)于樣本回歸直線=?+?X，回歸平方和可以表示為(R2為決定系數(shù))【】t01tXXt1t1ttttt12、對(duì)于經(jīng)典線性回歸模型，各回歸系數(shù)的OLS估計(jì)量具有的優(yōu)良特性有【】A無偏性B有效性C一致性D確定性13、對(duì)于樣本相關(guān)系數(shù)r，下列結(jié)論正確的是【】A0≤r≤1B對(duì)稱性d)用，因?yàn)橐蜃兞康男袨椴豢赡軆H由一個(gè)解釋變量來解釋。()5、最佳線性無偏估計(jì)量性函數(shù)模型線性化： (1)S型函數(shù)y=1/(+ex+u)01 (2)Y=sinx+cosx+sin2x+cos2x+u12342、對(duì)下列模型進(jìn)行適當(dāng)變換化為標(biāo)準(zhǔn)線性模型：11 (1)y=+++u01x2x2(2)Q=AKaLeu (3)Y=exp(+x+u)01(4)Y=3、假設(shè)A先生估計(jì)消費(fèi)函數(shù)(用模型C=a+Y+u表示)，并獲得下列結(jié)果：iiiiid(2)確定參數(shù)統(tǒng)計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)方差；(3)構(gòu)造的95％的置信區(qū)間，這個(gè)區(qū)間包括0嗎？總成本(y)8044517061產(chǎn)量(x)1246118(3)估計(jì)產(chǎn)量為10時(shí)的總成本。ii其中：Y＝第i年美國政府債券價(jià)格(每100美元債券)iX＝第i年聯(lián)邦資金利率(按百分比)。請(qǐng)回答以下問題：i(1)解釋兩個(gè)所估系數(shù)的意義。所估的符號(hào)與你期望的符號(hào)一樣嗎？(2)為何方程左邊的變量是而不是Y？i(3)你朋友在估計(jì)的方程中是否遺漏了隨機(jī)誤差項(xiàng)？(4)此方程的經(jīng)濟(jì)意義是什么？對(duì)此模型你有何評(píng)論？(提示：聯(lián)邦資金利率是一種適用于在銀行隔6、假如有如下的回歸結(jié)果：tt其中：Y表示美國的咖啡的消費(fèi)量(每人每天消費(fèi)的杯數(shù))X表示咖啡的零售價(jià)格(美元/磅)t表示時(shí)間(1)這是一個(gè)時(shí)間序列回歸還是橫截面序列回歸？(2)畫出回歸線。(4)如何解釋斜率？(5)需求的價(jià)格彈性定義為：價(jià)格每變動(dòng)百分之一所引起的需求量變動(dòng)的百分比，用數(shù)學(xué)形式表示為：彈性=斜率*(X/Y)能求出對(duì)咖啡需求的價(jià)格彈性嗎？如果不能，計(jì)算此彈性還需要其它什么信息？d7、設(shè)回歸模型指定為Y=βX+uiii這里u滿足所有的基本假設(shè)。現(xiàn)提出了β的三個(gè)估計(jì)量：i12iii3iii(1)證明三個(gè)估計(jì)量都是β的無偏估計(jì)量；(2)推導(dǎo)各個(gè)估計(jì)量的方差，并確定哪個(gè)是最小的(如果有的話)？8、利用下表給出的我國人均消費(fèi)支出與人均可支配收入數(shù)據(jù)回答下列問題：(1)這是一個(gè)時(shí)間序列回歸還是橫截面序列回歸？(2)建立回歸方程；(3)如何解釋斜率？(4)對(duì)參數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。(5)如果某人可支配收入是1000元，求出該人的消費(fèi)支出的點(diǎn)預(yù)測(cè)值。(6)求出該人消費(fèi)支出95℅置信水平的區(qū)間預(yù)測(cè)。1998年我國城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與人均消費(fèi)性支出單位：元地地區(qū)可支配收消費(fèi)性支入(inc)出(consum)地區(qū)可支配收消費(fèi)性支入(inc)出(consum)北京河南天津湖北河北湖南廣東海南重慶黑龍江四川上海貴州江蘇云南浙江陜西4747.07甘肅福建5青海d新疆 國家名義利率通脹率國家名義利率通脹率為縱Y(%)X(%)Y(%)X(%)軸，通澳大利亞墨西哥貨膨加拿大瑞典脹率法國7.5英國為橫德國美國軸作意大利(2)用OLS方法進(jìn)行回歸分析，寫出求解步驟.。(3)如果實(shí)際利率不變，則名義利率與通貨膨脹率的關(guān)系如何？即在Y對(duì)X的回歸中，斜率如何？10、假設(shè)某國的貨幣數(shù)量與國民收入的歷史數(shù)據(jù)如下表所示：年份貨幣數(shù)量(y)國民收入(x)年份貨幣數(shù)量(y)國民收入(x)19911992199319941995(1)做出散點(diǎn)圖，然后估計(jì)貨幣數(shù)量y對(duì)國民收入x的回歸方程，并把回歸直線畫在散點(diǎn)圖上。(2)如何解釋回歸系數(shù)的含義？GMAT分?jǐn)?shù)以及每年學(xué)費(fèi)的數(shù)據(jù)。(3)每年的學(xué)費(fèi)與ASP有關(guān)嗎？你是如何知道的？如果兩變量之間正相關(guān)，是否意味著進(jìn)最高費(fèi)用的利的。(4)你同意高學(xué)費(fèi)的商業(yè)學(xué)校意味著高質(zhì)量的MBA成績嗎？為什么？學(xué)費(fèi)學(xué)費(fèi)/美元ATdMITUCLANYUIllinoisd第三章多元線性回歸模型1、決定系數(shù)R2是指【】A剩余平方和占總離差平方和的比重B總離差平方和占回歸平方和的比重C回歸平方和占總離差平方和的比重D回歸平方和占剩余平方和的比重則調(diào)整后的決定系數(shù)為【】CD3、設(shè)k為模型中的參數(shù)個(gè)數(shù)，則回歸平方和是指【】An(YY)2Bn(Y)2iiii=1i=1Cn(Y)2Dn(YY)2/(k1)iii=1i=14、下列樣本模型中，哪一個(gè)模型通常是無效的【】ACI(收入)iiBQdIP(價(jià)格)iiiiiDYL0.6(勞動(dòng))K0.4(資本)iiiiiAt(n-k)Bt(n-k-1)CF(k-1,n-k)DF(k,n-k-1)?t=i服從【】iAt(n-k-1)Bt(n-k-2)Ct(n-k+1)Dt(n-k+2)7、調(diào)整的判定系數(shù)與多重判定系數(shù)之間有如下關(guān)系【】dARRBR2=1R2nk18、用一組有30個(gè)觀測(cè)值的樣本估計(jì)模型Y=+X+X+u的顯著性作t檢驗(yàn)，則顯著i011i22ii11地不等于零的條件是其統(tǒng)計(jì)量t大于【】At(30)Bt(28)Ct(27)9、如果兩個(gè)經(jīng)濟(jì)變量X與Y間的關(guān)系近似地表現(xiàn)為當(dāng)X發(fā)生一個(gè)絕對(duì)量變動(dòng)(X)時(shí)，Y有一個(gè)固定地相對(duì)量(Y/Y)變動(dòng)，則適宜配合的回歸模型是【】AY=+X+ui01iiBlnY=+X+ui01iiCY=++uDlnY=+lnX+ui01Xii01iiii011i22ikkiij＝0下，統(tǒng)計(jì)量?/s(?)(其中s()是的標(biāo)準(zhǔn)誤差)服從【】jjjjAtnkBtnkCF(k-1，n-k)DF(k，n-k-1)11、下列哪個(gè)模型為常數(shù)彈性模型【】AlnY=ln+lnX+ui01iiBlnY=ln+X+ui01iiCY=+lnX+uDY=++ui01iii01XiiY+lnX+u中，Y關(guān)于X的彈性為【】i01iiA1A1BXC1DYX1iY1iiii01ii1AX關(guān)于Y的彈性CX關(guān)于Y的邊際傾向BY關(guān)于X的彈性DY關(guān)于X的邊際傾向14、關(guān)于經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型進(jìn)行預(yù)測(cè)出現(xiàn)誤差的原因，正確的說法是【】A.只有隨機(jī)因素C.既有隨機(jī)因素，又有系統(tǒng)因素B.只有系統(tǒng)因素D.A、B、C都不對(duì)型中對(duì)樣本容量的基本要求是(k為解釋變量個(gè)數(shù))：【】An≥k+1Bn<k+1dF統(tǒng)計(jì)量F大于【】AF(3,30)BF(3,30)CF(2,27)DF(2,27)17、對(duì)小樣本回歸系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)，所用統(tǒng)計(jì)量是()A正態(tài)統(tǒng)計(jì)量Bt統(tǒng)計(jì)量Cχ2統(tǒng)計(jì)量DF統(tǒng)計(jì)量18、在多元回歸中，調(diào)整后的判定系數(shù)R2與判定系數(shù)R2的關(guān)系有【】BRR2RFR】AF1BF＝0CF＝1DF＝∞20、回歸分析中，用來說明擬合優(yōu)度的統(tǒng)計(jì)量為【】A相關(guān)系數(shù)B判定系數(shù)C回歸系數(shù)D標(biāo)準(zhǔn)差SAF=BF=CF=ESS/2AnBn-1Cn-2Dn-323、在多元線性回歸中，判定系數(shù)R2隨著解釋變量數(shù)目的增加而【】A減少B增加C不變D變化不定24、對(duì)模型Y=+X+X+u進(jìn)行總體顯著性F檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的零假設(shè)是【】i011i22iiCDβ1=0A判定系數(shù)B調(diào)整后判定系數(shù)C標(biāo)準(zhǔn)誤差D估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差t】At(20)Bt(18)Ct(17)DF(2,17)dA80%B64%C20%D89%1、對(duì)模型Y=+X+X+u進(jìn)行總體顯著性檢驗(yàn)，如果檢驗(yàn)結(jié)果總體線性關(guān)系顯著，則有i011i22ii【】A=＝0121212E=0122、剩余變差(即殘差平方和)是指【】A隨機(jī)因素影響所引起的被解釋變量的變差B解釋變量變動(dòng)所引起的被解釋變量的變差C被解釋變量的變差中，回歸方程不能作出解釋的部分D被解釋變量的總變差與回歸平方和之差E被解釋變量的實(shí)際值與擬合值的離差平方和3、回歸平方和是指【】C被解釋變量的總變差與剩余變差之差D解釋變量變動(dòng)所引起的被解釋變量的變差E隨機(jī)因素影響所引起的被解釋變量的變差4、下列哪些非線性模型可以通過變量替換轉(zhuǎn)化為線性模型【】1AY=+X2+uBY=++ui01iii01XiiClnY=+lnX+uDY=+2X+ui01iii01iiEY=+X+ui0iii5、在模型lnY=+lnX+u中【】i01iiAY與X是非線性的BY與是非線性的1ClnY與是線性的DlnY與lnX是線性的1Ey與lnX是線性的1、偏回歸系數(shù)2、多重決定系數(shù)3、調(diào)整的決定系數(shù)；2、在多元線性回歸分析中，為什么用修正的決定系數(shù)衡量估計(jì)模型對(duì)樣本觀測(cè)值的擬合優(yōu)度？d總體顯著性檢驗(yàn)與參數(shù)顯著性檢驗(yàn)相同嗎？是否可以互相替代？ttt其中，Y＝第t年的玉米產(chǎn)量(蒲式耳/畝)；F＝第t年的施肥強(qiáng)度(磅/畝)；ttt(1)從F和RS對(duì)Y的影響方面，仔細(xì)說出本方程中系數(shù)和的含義。(2)常數(shù)項(xiàng)-120是否意味著玉米的負(fù)產(chǎn)量可能存在？(4)假定該方程并不滿足所有的古典模型假設(shè)，即并不是最佳線性無偏估計(jì)量，則是否意味著的2、為了解釋牙買加對(duì)進(jìn)口的需求，根據(jù)19年的數(shù)據(jù)得到下面的回歸結(jié)果:t1t2t 其中：Y=進(jìn)口量(百萬美元)，X1=個(gè)人消費(fèi)支出(美元/年)，X2=進(jìn)口價(jià)格/國內(nèi)價(jià)格。(1)解釋截距項(xiàng)，及X1和X2系數(shù)的意義；(2)Y的總離差中被回歸方程解釋的部分，未被回歸方程解釋的部分；(3)對(duì)回歸方程進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),并解釋檢驗(yàn)結(jié)果；(4)對(duì)參數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),并解釋檢驗(yàn)結(jié)果。ii2i3ii2ii3i2i3i小寫字母代表了各值與其樣本均值的離差。(1)估計(jì)三個(gè)多元回歸系數(shù)；(2)估計(jì)它們的標(biāo)準(zhǔn)差；(3)求R2和R2；(4)估計(jì)B，B95%的置信區(qū)間。23(5)在α=5%下，檢驗(yàn)估計(jì)的每個(gè)回歸系數(shù)的統(tǒng)計(jì)顯著性(雙邊檢驗(yàn))；d2dXXX，R2i2i3i4iX——能量效率3X——設(shè)定數(shù)4(1)解釋回歸結(jié)果。(2)該回歸結(jié)果有經(jīng)濟(jì)意義嗎？(3)在顯著水平α=5%下，檢驗(yàn)零假設(shè)：BTU比率對(duì)空調(diào)的價(jià)格無影響，備擇假設(shè)檢驗(yàn)：BTU比率。(4)你會(huì)接受零假設(shè)：三個(gè)解釋變量在很大程度上解釋了空調(diào)價(jià)格的變動(dòng)嗎？詳細(xì)寫出計(jì)算過程。修建第二條跑道以滿足所有的鍛煉者。你通過整個(gè)學(xué)年搜集數(shù)據(jù)，得到兩個(gè)可能的解釋性方程：方程A：XXX123124 22X——該天降雨的英寸數(shù)1X2——該天日照的小時(shí)數(shù)X3——該天的最高溫度(按華氏溫度)X——第二天需交學(xué)期論文的班級(jí)數(shù)4請(qǐng)回答以下問題：(1)這兩個(gè)方程你認(rèn)為哪個(gè)個(gè)合適些？(2)為什么用相同的數(shù)據(jù)去估計(jì)相同變量的系數(shù)能得到不同的符號(hào)。系的最小二乘估計(jì)：1模型T：XXR22232X——聯(lián)邦預(yù)算赤字(以10億美元為單位)dX——通貨膨脹率(按百分比計(jì))3(1)“最小二乘估計(jì)”是什么意思？什么被估計(jì)，什么被平方？在什么意義下平方“最小”？ (3)計(jì)算兩個(gè)方程的R2值。(4)比較兩個(gè)方程，哪個(gè)模型的估計(jì)值符號(hào)與你的預(yù)期一致？模型T是否自動(dòng)的優(yōu)于模型A，因?yàn)樗昴攴軨LFPRMCLFPRFUNRMUNRFAHE82AHE(1)建立一個(gè)合適的回歸模型解釋城市男性勞動(dòng)力參與率與城市男性失業(yè)率及真實(shí)的平均小時(shí)工資之(2)重復(fù)(1)過程，但此時(shí)的變量為女性城市勞動(dòng)力參與率。d(3)重復(fù)(1)過程，但此時(shí)的變量為當(dāng)前平均小時(shí)工資。(4)重復(fù)(2)過程，但此時(shí)的變量為當(dāng)前平均小時(shí)工資。(5)如果(1)和(3)的回歸結(jié)果不同，你如何解釋？(6)如果(2)和(4)的回歸結(jié)果不同，你如何使回歸結(jié)果合理化？，職工平均收入和生活費(fèi)用價(jià)格指數(shù)：平平均收入(x)年份23456789生活費(fèi)用價(jià)格指數(shù)(x)2t平均消費(fèi)支出(y)t試根據(jù)模型y=+x+x+u作回歸分析。t011t22ttY23439999788978721111替代產(chǎn)品銷售量X4dOLS線性回歸模型，并對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)。10、為了研究中國各旅游區(qū)的旅游狀況，根據(jù)下表的數(shù)據(jù)，建立以下模型：Y=b+bX+bX+ε1122述模型，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。旅旅行社職工人數(shù)(人)外匯收入(百萬美元)區(qū)河北江蘇江福建西河南湖北湖南東西海南慶(萬人次)d甘肅海411、某產(chǎn)品的產(chǎn)量與科技投入之間呈二次函數(shù)模型y=a+ax+ax2+u012年份年份1(1990)2345678910投入x23457810試對(duì)模型進(jìn)行回歸分析。d第四章放寬基本假定的模型4.1異方差性1、下列哪種方法不是檢驗(yàn)異方差的方法【】A戈德菲爾特——匡特檢驗(yàn)B懷特檢驗(yàn)C戈里瑟檢驗(yàn)D方差膨脹因子檢驗(yàn)2、當(dāng)存在異方差現(xiàn)象時(shí)，估計(jì)模型參數(shù)的適當(dāng)方法是【】A加權(quán)最小二乘法CB工具變量法D使用非樣本先驗(yàn)信息3、加權(quán)最小二乘法克服異方差的主要原理是通過賦予不同觀測(cè)點(diǎn)以不同的權(quán)數(shù)，從而提高估計(jì)精度，即【】A重視大誤差的作用，輕視小誤差的作用B重視小誤差的作用，輕視大誤差的作用C重視小誤差和大誤差的作用D輕視小誤差和大誤差的作用4、如果戈里瑟檢驗(yàn)表明，普通最小二乘估計(jì)結(jié)果的殘差e與X有顯著的形式為||=0.28715X的相關(guān)iiii關(guān)系，則用加權(quán)最小二乘法估計(jì)模型參數(shù)時(shí)，權(quán)數(shù)應(yīng)為【】11X2XXAXiBX2XXiii5、如果戈德菲爾特——匡特檢驗(yàn)顯著，則認(rèn)為什么問題是嚴(yán)重的【】A異方差問題C多重共線性問題B序列相關(guān)問題D設(shè)定誤差問題6、容易產(chǎn)生異方差的數(shù)據(jù)是【】A時(shí)間序列數(shù)據(jù)C橫截面數(shù)據(jù)B修勻數(shù)據(jù)D年度數(shù)據(jù)iiiii型變換為【】AY=a+X+uBy=a++uXXXXXXdYauC=++YauXXXyauD=++X2X2XX28、設(shè)回歸模型為Y=X+u，其中var(u)=2X2，則的普通最小二乘估計(jì)量為【】iiiiiA無偏且有效B無偏但非有效C有偏但有效D有偏且非有效iiiA隨機(jī)誤差項(xiàng)的均值為零C兩個(gè)隨機(jī)誤差互不相關(guān)B所有隨機(jī)誤差都有相同的方差D誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布2的戈德菲爾德—匡特檢驗(yàn)法的零假設(shè)是【】ABC0D2=212121211、線性模型Y=+X+X+u不滿足哪一假定稱為異方差現(xiàn)象?【】i011i22iiaruijiCCov(X，u)=0DCov(X，X)=0ii1i2i12、異方差條件下普通最小二乘估計(jì)量是【】A無偏估計(jì)量CB有偏估計(jì)量D最佳無偏估計(jì)量1、在異方差條件下普通最小二乘法具有如下性質(zhì)【】A線性B無偏性C最小方差性D精確性E有效性2、異方差性將導(dǎo)致【】A普通最小二乘估計(jì)量有偏和非一致B普通最小二乘估計(jì)量非有效C普通最小二乘估計(jì)量的方差的估計(jì)量有偏D建立在普通最小二乘估計(jì)基礎(chǔ)上的假設(shè)檢驗(yàn)失效E建立在普通最小二乘估計(jì)基礎(chǔ)上的預(yù)測(cè)區(qū)間變寬3、下列哪些方法可以用于異方差性的檢驗(yàn)【】ADW檢驗(yàn)法D戈里瑟檢驗(yàn)B戈德菲爾德——匡特檢驗(yàn)C懷特檢驗(yàn)4、當(dāng)模型存在異方差性時(shí)，加權(quán)最小二乘估計(jì)量具備【】A線性B無偏性C有效性D一致性E精確性d)2、加權(quán)最小二乘法3、樣本分段法檢驗(yàn)(即戈德菲爾特——匡特檢驗(yàn))異方差性的基本原理及其適用條件。1、已知消費(fèi)模型：y=+x+x+，其中：y＝消費(fèi)支出；x＝個(gè)人可支配收入；x＝消t011t22ttt1t2txtt1t請(qǐng)回答以下問題：(1)請(qǐng)進(jìn)行適當(dāng)變換變換消除異方差，并證明之。(2)寫出消除異方差后，模型參數(shù)估計(jì)量的表達(dá)式。2、附表給出了20個(gè)國家的股票價(jià)格和消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)年百分率變化的一個(gè)橫截面數(shù)據(jù)。第二次世界大戰(zhàn)后(直至1969年)期間股票價(jià)格與消費(fèi)者價(jià)格澳大利亞加拿大丹麥序號(hào)1234567股票價(jià)格變化率Y消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)變化率Xd88法國9德國(1)利用數(shù)據(jù)描繪出Y與X的散點(diǎn)圖。(2)將Y對(duì)X回歸并分析回歸中的殘差。你觀察到什么？(3)因智利的數(shù)據(jù)看起來有些異常(異常值)，去掉智利數(shù)據(jù)后，重作(2)中的回歸。分析從此回歸得到的殘差，你會(huì)看到什么？根據(jù)(2)的結(jié)論你將得到有異方差的結(jié)論，而根據(jù)(3)中的結(jié)號(hào)YX號(hào)YX123456789d序號(hào)XY序號(hào)XY(1)用Goldfeld—Quandt檢驗(yàn)分析異方差性(不必刪除觀測(cè)值)； (3)假設(shè)Var(u)=2X2，其中2為未知常數(shù)，估計(jì)Y關(guān)于X的回歸方程。ii序號(hào)行業(yè)銷售額研發(fā)費(fèi)用支出利潤 容器與包裝非銀行金融機(jī)構(gòu)11626.4服務(wù)行業(yè)4金屬與采掘業(yè)2828.15住房與建筑業(yè)6一般制造業(yè)7閑暇時(shí)間行業(yè)8紙與林產(chǎn)品行業(yè)食品行業(yè)健康護(hù)理業(yè)電器與電子產(chǎn)品 d辦公設(shè)備與計(jì)算機(jī)燃料汽車行業(yè)ii(1)根據(jù)表中數(shù)據(jù)，驗(yàn)證這個(gè)回歸結(jié)果。(2)分別將殘差的絕對(duì)值和殘差平方值對(duì)銷售量描圖。是否表明存在著異方差？ParkGlejser結(jié)論？(4)如果在對(duì)數(shù)回歸模型中發(fā)現(xiàn)了異方差，你會(huì)選擇用哪種WLS變換來消除它？ 年齡/歲中值工資/美元年齡/歲中值工資/美元0(1)建立適當(dāng)?shù)哪Ｐ徒忉屍骄べY與年齡間的關(guān)系。為了分析的方便，假設(shè)中值工資齡區(qū)間中點(diǎn)的工資。(2)假設(shè)誤差與年齡成比例，變換數(shù)據(jù)求得WLS回歸方程。(3)現(xiàn)假設(shè)誤差與年齡的平方比例，求WLS回歸方程。(4)哪一個(gè)假設(shè)看來更可行？美國制造業(yè)平均賠償與就業(yè)規(guī)模所決定的生產(chǎn)率之間的關(guān)系就業(yè)規(guī)模平均賠償平均生產(chǎn)率賠償?shù)臉?biāo)準(zhǔn)方差(平均就業(yè)人數(shù))Y/美元X/美元/美元id(1)估計(jì)OLS回歸方程：Y=B+BX+ui12ii(2)估計(jì)WLSY1Xui=B+Bi+i12iiii9、下表給出了20個(gè)國家五項(xiàng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的有關(guān)數(shù)據(jù)，根據(jù)這些數(shù)據(jù)建立一個(gè)多元回歸模型用以解釋表中所示的20個(gè)國家的每日卡路里吸入量。該模型是否存在著異方差問題？試用Park檢驗(yàn)法進(jìn)行檢驗(yàn)。20個(gè)國家的嬰兒死亡率IMOR坦桑尼亞尼泊爾尼日利亞加納科地瓦爾威地馬拉土耳其馬來西亞阿爾及利亞烏拉圭韓國希臘委內(nèi)瑞拉班牙9澳大利亞9國9IMOR——嬰兒死亡率(每千個(gè)嬰兒中)，1988年；d1、如果模型Y=b+bX+u存在序列相關(guān)，則【】t01tttttsttts2、DW檢驗(yàn)的零假設(shè)是(p為隨機(jī)項(xiàng)的一階自相關(guān)系數(shù))【】ADW=0Bp=0CDW=1Dp=13、下列哪種形式的序列相關(guān)可用DW統(tǒng)計(jì)量來檢驗(yàn)(v為具有零均值，常數(shù)方差，且不存在序列相關(guān)的i隨機(jī)變量)【】Au=pu+vBu=pu+p2u+…+vCu=pvttDu=pv+p2v+…ttt一1DW范圍是【】A－1DW0B－1DW1CDW2D0DW4WA不存在序列相關(guān)C存在完全的正的一階自相關(guān)B不能判斷是否存在一階自相關(guān)D存在完全的負(fù)的一階自相關(guān)性水平a=0.05時(shí)，查得d＝1，d＝1.41，則可以判斷【】LUA不存在一階自相關(guān)C存在負(fù)的一階自相關(guān)B存在正的一階自相關(guān)D