計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)題(答案)

概念 數(shù)據(jù)定義 1.同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)按時(shí)間順序記錄的數(shù)據(jù)稱為(B)。A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)2.同一時(shí)間，不同單位相同指標(biāo)組成的觀測(cè)數(shù)據(jù)稱為(B)A數(shù)據(jù)B．橫截面數(shù)據(jù) 、 3.在回歸分析中，下列有關(guān)解釋變量和被解釋變量的說(shuō)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量和解釋變量均為非隨機(jī)變量 變量變動(dòng)主要原因的變量。4.單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中可以作為被解釋變量的是(C)A、控制變量B、前定變量5.單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的被解釋變量是(A)A、內(nèi)生變量B、政策變量量的說(shuō)法正確的有(C)雙對(duì)數(shù)模型中參數(shù)的含義；7.雙對(duì)數(shù)模型lnY=ln+lnX+中，參數(shù)01的含義是(D)18.雙對(duì)數(shù)模型lnY=ln+lnX+中，參數(shù)01的含義是(C)1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究方法一般步驟 9.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究方法一般分為以下四個(gè)步驟(B)對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型應(yīng)當(dāng)進(jìn)行哪些方面的檢驗(yàn)？計(jì)可靠性做出說(shuō)明。主要有t，F(xiàn)， 些類型數(shù)據(jù)？使用這些類型數(shù)據(jù)各自應(yīng)該注意 CrossSectionData一時(shí)間(時(shí)(3)面板數(shù)據(jù)(PanelData)面板數(shù)據(jù)指時(shí)間序a利用面板數(shù)據(jù)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型已成為計(jì)量計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型檢驗(yàn)通常包含哪些檢驗(yàn)？每種檢 本思想是什么？ 性回歸模型的普通最小二乘估計(jì)量滿足A.最佳線性無(wú)偏估計(jì)B.僅滿足線性性DY=+X+e，則點(diǎn)(X,Y)i12ii(B)A、一定不在回歸直線上3：無(wú)自相關(guān)假定;假定4：隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)u與解釋iiY=+iY=+i+u3.下圖中符號(hào)“{”所代表的是(B)01iYYXA.隨機(jī)誤差項(xiàng)B.殘差C.Y的離差D.Y的離差iit驗(yàn)通?？梢杂糜跈z驗(yàn)(D)A模型擬合優(yōu)度B模型整體顯著性C正態(tài)性D個(gè)體參數(shù)顯著性(A)。Aii12iE(YX)Aii12iXBi1i1iE(YX)=+2E(YX)=+2XE(YX)=+X這是為了(B)A.使回歸方程更簡(jiǎn)化B.得到總體回歸系數(shù)的最佳線性無(wú)偏估計(jì)C.使解釋變量更容易控制D.使被解釋變量更容易控制A、Y=+X+ut01ttt01t多元線性回歸模型整體的讀解(對(duì)回歸結(jié)果全過(guò) 根據(jù)F值判斷整體顯著性的規(guī)則(p值接近于零 線性回歸模型RSS反映了應(yīng)變量觀測(cè)值與 值之間的總變差 反映了(C)C．應(yīng)變量觀測(cè)值與估計(jì)值之間的總變差D．Y關(guān)于X的邊際變化多元線性回歸分析中的ESS的自由度是(D) 調(diào)整后的判定系數(shù)R2與判定系數(shù)R2之間的關(guān)系 有關(guān)調(diào)整后的判定系數(shù)R2與判定系數(shù)R2之間的關(guān)系敘述正確的是(C) BR2與R2沒有數(shù)量關(guān)系DR2大于R2在模型Y=+X+X+u的回歸t122t33ttFpD) 參數(shù)的最小二乘估計(jì)量的性質(zhì) 簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)矩陣方法主要用于檢驗(yàn)(D)D能夠檢驗(yàn)多重共線性的方法有_A___如果模型中的解釋變量存在完全的多重共線性，參數(shù)的最小二乘估計(jì)量是(C)A．無(wú)偏的B.有偏的C.無(wú)法估計(jì)D.無(wú)正確答案如果模型中的解釋變量存在不完全的多重共線性，參數(shù)的最小二乘估計(jì)量是(A)A．無(wú)偏的B.有偏的C無(wú)法估計(jì)D.無(wú)正確答案如果模型中的解釋變量存在完全的多重共線性，參數(shù)的最小二乘估計(jì)量是(C)A．無(wú)偏的B.有偏的C.無(wú)法估計(jì)D.確定的 異方差性(1)定義、產(chǎn)生原因；(2)后果；(3) ARCH檢驗(yàn)方法主要用于檢驗(yàn)(A)下列方法可以用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭挟惙讲钚缘姆椒ㄓ?D)ADW檢驗(yàn)B相關(guān)系數(shù)矩陣Goldfeld-Quandt方法用于檢驗(yàn)(A)在模型有異方差的情況下,常用的估計(jì)方法是(D)A.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White檢驗(yàn)可用于檢驗(yàn)(B)A．自相關(guān)性B.異方差性(D)AB性C．自相關(guān)性D.異方差性是(C)A．它是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖谧韵嚓P(guān)D.它是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诙嘀毓簿€性下列方法可以用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭挟惙讲钚缘姆椒ㄓ?D)如果模型中存在異方差現(xiàn)象，則普通最小二乘估計(jì)量仍然滿足的性質(zhì)(A)A.無(wú)偏性B.最小方差性C.有效性D非線性性什么是異方差性？有哪些方法可以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭惺欠翊嬖诋惙讲钚? (些)因素而發(fā)生變化。觀察殘差圖、White檢回歸模型具有異方差性時(shí)，仍用最小二乘法估計(jì)參數(shù)，則以下(B)是錯(cuò)誤的。A效的BVariD、預(yù)測(cè)區(qū)間增大，精度下降1)定義、產(chǎn)生原因；(2)后果；(3) 違背自相關(guān)造成后果(無(wú)偏非有效)；A.存在完全的正自相關(guān)如果回歸模型違背了無(wú)自相關(guān)假定，最小二乘估計(jì)量是(A)B.有偏的，非有效的D.有偏的，有效的如果在模型y=+x+u中，隨機(jī)擾動(dòng)t12tt項(xiàng)違背了無(wú)自相關(guān)假定，則下列說(shuō)法正確的2222在DW檢驗(yàn)中，不能判定的區(qū)域是(C)A.0<d<d,4d<d<4LLUUC.d<d<d,4d<d<4dLUULD.上述都不對(duì)已知樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)接A.0B.1C.2D.4型的意義 分布滯后模型的分類及各個(gè)類型的特點(diǎn) 后模型短期影響乘數(shù)設(shè)無(wú)限分布滯后模型為t0t1t12t2+utY=t0t1t12t2+ut，則短期影響乘數(shù)為()0000對(duì)于有限分布滯后模型Y=+X+X+X+^+X+ut0t1t12t2stKti法中不正確的是()虛擬變量()A.主要來(lái)代表質(zhì)的因素，但在有些情況下可以用來(lái)代表數(shù)量因素則應(yīng)該引入虛擬變量個(gè)數(shù)為()AmBm-1Cm+1Dm-k規(guī)則相互排斥的類型(或?qū)傩?、水?，在有截距項(xiàng)的模型中只能引入m－1個(gè)虛擬變量，否則會(huì)陷多重共線性，不過(guò)這時(shí)虛擬變量參數(shù)的估計(jì)結(jié)果，實(shí)際上是D=1時(shí)的樣本均值。設(shè)某計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型為：其中Y大學(xué)教授年薪，iY=a+D+u，iii，D=〈，i是()對(duì)于一個(gè)含有截距項(xiàng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，若某對(duì)于一個(gè)含有截距項(xiàng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，若某AmBm-1Cm+1Dm-k平穩(wěn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的建模技術(shù)要點(diǎn)某一時(shí)間序列經(jīng)一次差分變換成平穩(wěn)時(shí)間序列，此時(shí)間序列稱為()C．K階單整D．以上答案均不正確簡(jiǎn)述時(shí)間序列平穩(wěn)性的含義時(shí)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(guò)程的聯(lián)合分布函數(shù)與時(shí)間的位移無(wú)關(guān)；下列方法可以用于檢驗(yàn)時(shí)間序列平穩(wěn)性的是()teCADFDDW檢驗(yàn)1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型檢驗(yàn)通常包含哪些檢驗(yàn)？每種使用哪些類型數(shù)據(jù)？使用這些類型數(shù)據(jù)各自應(yīng)該間順序和時(shí)間間隔(如月度、季度、年度)排列點(diǎn))某個(gè)指標(biāo)在不同空間的觀測(cè)數(shù)據(jù)，稱為截面如全國(guó)各省市不同年份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，就都是面板數(shù)據(jù)。(4)、虛擬變量數(shù)據(jù)據(jù)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型已成為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的專門問(wèn)題，容易產(chǎn)生異方差、自相關(guān)性。 假定1：零均值假定;假定2：同方差假定;假定ii5、什么是異方差性？有哪些方法可以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ妥兞?Explanatoryvariable)和被解釋變量e素；分段回歸等。注意避免虛擬變量陷阱。時(shí)間間隔的函數(shù)，t值計(jì)算(已給出系數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)誤)；或者根據(jù)已給的t值、F值判斷顯著性(不需要查表，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)即根據(jù)已給出的R2，Y的總離差中被回歸方程解釋的部分及未被回歸方程解釋的部分所占比例分別是模型中是否存在多重共線性(利用綜合判斷法)；模型是否存在自相關(guān)(會(huì)看DW表)人)、國(guó)際旅游人數(shù)(X2，萬(wàn)人次)的模型，用某年31個(gè)省市的截面數(shù)據(jù)估計(jì)結(jié)果如下：i1i2i(1)從經(jīng)濟(jì)意義上考察估計(jì)模型的合理性。的函數(shù)進(jìn)行回歸分析，并且用該回歸方程作為新百貨店的不同位置的可能銷售額，估計(jì)得出(括號(hào)t1t2t3t4t)Yti；X1t＝第i個(gè)百貨店前每小時(shí)通過(guò)的汽車數(shù)量(10輛)；X2t＝第i個(gè)百貨店所處區(qū)域內(nèi)的人均收入(美元)；ti以下問(wèn)題：2、各個(gè)變量前參數(shù)估計(jì)的符號(hào)是否與期望的符號(hào)一致？t011t22t33t44t55t66ttYt011t22t33t44t55t66ttYt------我國(guó)歷年糧食總產(chǎn)量(單位：萬(wàn)噸)X1t-----農(nóng)業(yè)化肥施用量(萬(wàn)噸)X2t-----糧食播種面積(千公頃)X3t-----成災(zāi)面積(千公頃)X4t----農(nóng)業(yè)機(jī)械年末擁有量(億瓦特)Xt動(dòng)力(萬(wàn)人)X6t-----有效灌溉面積(千公頃)Ut的因素(隨機(jī)誤差項(xiàng))Date:05/25/09Time:21:03Sample7edobservationsrortStatistic1.657000()0.00960.104420.107385-2.1052430.059160.148659-0.4561900.657190.401499-0.2766850.78720.5547C95.3327898.47-0.6271070.5434R-squaredMeandependent44127.1var3Adjusted0.925837S.D.dependent4408.96R-squaredvar7SEofregression1200.687Akaikeinfo17.3044criterion833Schwarzcriterion17.6507341家庭消費(fèi)支出(Y)、可支配收入(X)、家庭財(cái)富(X)設(shè)定模型如下：2Y=+X+X+i011i22iiCX1X2 在0.05顯著性水平下，dl和du的顯著性點(diǎn)kk1k2ndldudldu90.8241.320.6291.6990.8791.320.6971.6410.9271.3240.6581.604Date:04/23/08Time:09:18SampleM62005M05ionsNewey-WestHACStandardErrors&Covariance(lagtruncationicProbRM0.899910.08348110.779960.0000