計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課后習(xí)題答案

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)練習(xí)題第一章導(dǎo)論一、單項(xiàng)選擇題⒈計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究中常用的數(shù)據(jù)重要有兩類(lèi)：一類(lèi)是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，另一類(lèi)是【B】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)⒉橫截面數(shù)據(jù)是指【A】A同一時(shí)點(diǎn)上不一樣記錄單位相似記錄指標(biāo)構(gòu)成的數(shù)據(jù)B同一時(shí)點(diǎn)上相似記錄單位相似記錄指標(biāo)構(gòu)成的數(shù)據(jù)C同一時(shí)點(diǎn)上相似記錄單位不一樣記錄指標(biāo)構(gòu)成的數(shù)據(jù)D同一時(shí)點(diǎn)上不一樣記錄單位不一樣記錄指標(biāo)構(gòu)成的數(shù)據(jù)⒊下面屬于截面數(shù)據(jù)的是【D】A1991-各年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的平均工業(yè)產(chǎn)值B1991-各年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的各鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值C某年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值的合計(jì)數(shù)D某年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)各鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值⒋同一記錄指原則時(shí)間次序記錄的數(shù)據(jù)列稱為【B】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)⒌回歸分析中定義【B】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)變量二、填空題⒈計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)學(xué)的一種分支學(xué)科，是對(duì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題進(jìn)行定量實(shí)證研究的技術(shù)、措施和有關(guān)理論，可以理解為數(shù)學(xué)、記錄學(xué)和_經(jīng)濟(jì)學(xué)_三者的結(jié)合?，F(xiàn)代計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)已經(jīng)形成了包括單方程回歸分析，聯(lián)立方程組模型，時(shí)間序列分析三大支柱。經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的最基本措施是回歸分析。計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析的基本環(huán)節(jié)是：理論（或假說(shuō)）陳說(shuō)、建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型、搜集數(shù)據(jù)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型參數(shù)的估計(jì)、檢查和模型修正、預(yù)測(cè)和政策分析。常用的三類(lèi)樣本數(shù)據(jù)是截面數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)。經(jīng)濟(jì)變量間的關(guān)系有不有關(guān)關(guān)系、有關(guān)關(guān)系、因果關(guān)系、互相影響關(guān)系和恒等關(guān)系。三、簡(jiǎn)答題⒈什么是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)？它與記錄學(xué)的關(guān)系是怎樣的？計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)就是對(duì)經(jīng)濟(jì)規(guī)律進(jìn)行數(shù)量實(shí)證研究，包括預(yù)測(cè)、檢查等多方面的工作。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一種定量分析，是以解釋經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中客觀存在的數(shù)量關(guān)系為內(nèi)容的一門(mén)經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)科。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與記錄學(xué)親密聯(lián)絡(luò)，如數(shù)據(jù)搜集和處理、參數(shù)估計(jì)、計(jì)量分析措施設(shè)計(jì)，以及參數(shù)估計(jì)值、模型和預(yù)測(cè)成果可靠性和可信程度分析判斷等?？梢哉f(shuō)，記錄學(xué)的知識(shí)和措施不僅貫穿計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析過(guò)程，并且現(xiàn)代記錄學(xué)自身也與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)有不少相似之處。例如，記錄學(xué)也通過(guò)對(duì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的處理分析，得出經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的數(shù)字化特性和結(jié)論，也有對(duì)經(jīng)濟(jì)參數(shù)的估計(jì)和分析，也進(jìn)行經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)，并運(yùn)用多種記錄量對(duì)分析預(yù)測(cè)的結(jié)論進(jìn)行判斷和檢查等，記錄學(xué)的這些內(nèi)容與計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的內(nèi)容都很相似。反過(guò)來(lái)，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)也常常使用多種記錄分析措施，篩選數(shù)據(jù)、選擇變量和檢查有關(guān)結(jié)論，記錄分析是計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析的重要內(nèi)容和重要基礎(chǔ)之一。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與記錄學(xué)的主線區(qū)別在于，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是問(wèn)題導(dǎo)向和以經(jīng)濟(jì)模型為關(guān)鍵的，而記錄學(xué)則是以經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)為關(guān)鍵，且常常是數(shù)據(jù)導(dǎo)向的。經(jīng)典的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析從詳細(xì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題出發(fā)，先建立經(jīng)濟(jì)模型，參數(shù)估計(jì)、判斷、調(diào)整和預(yù)測(cè)分析等都是以模型為基礎(chǔ)和出發(fā)點(diǎn)；經(jīng)典的記錄學(xué)研究則并不一定需要從詳細(xì)明確的問(wèn)題出發(fā)，雖然也有某些目的，但可以是模糊不明確的。雖然記錄學(xué)并不排斥經(jīng)濟(jì)理論和模型，有時(shí)也會(huì)運(yùn)用它們，但記錄學(xué)一般不一定需要特定的經(jīng)濟(jì)理論或模型作為基礎(chǔ)和出發(fā)點(diǎn)，常常是通過(guò)對(duì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的記錄處理直接得出結(jié)論，記錄學(xué)側(cè)重的工作是經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的采集、篩選和處理。此外，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)不僅是通過(guò)數(shù)據(jù)處理和分析獲得經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的某些數(shù)字特性，并且是借助于經(jīng)濟(jì)思想和數(shù)學(xué)工具對(duì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題作深刻剖析。通過(guò)計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析實(shí)證檢查的經(jīng)濟(jì)理論和模型，可以對(duì)分析、研究和預(yù)測(cè)更廣泛的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題起重要作用。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)從經(jīng)濟(jì)理論和經(jīng)濟(jì)模型出發(fā)進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析的過(guò)程，也是對(duì)經(jīng)濟(jì)理論證明或證偽的過(guò)程。這些是以處理數(shù)據(jù)為主，與經(jīng)濟(jì)理論關(guān)系比較松散記錄學(xué)研究不能比擬的功能，也是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與記錄學(xué)的區(qū)別。⒉經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)在計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析中的作用是什么？經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)是計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析的材料。經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)是通過(guò)對(duì)經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)行觀測(cè)和記錄，從現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)和經(jīng)濟(jì)歷史中得到的，反應(yīng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)水平的數(shù)字特性。從本質(zhì)上說(shuō)，經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)都是由有關(guān)的經(jīng)濟(jì)規(guī)律生成的，因此是反應(yīng)經(jīng)濟(jì)規(guī)律的信息載體，確定經(jīng)濟(jì)規(guī)律的基本材料。經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量，對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析的有效性和價(jià)值有舉足輕重輕重的影響。⒊試分別舉出時(shí)間序列數(shù)據(jù)、橫截面數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù)的實(shí)例。時(shí)間序列數(shù)據(jù)指對(duì)同一種觀測(cè)單位，在不一樣步點(diǎn)的多種觀測(cè)值構(gòu)成的觀測(cè)值序列，或者以時(shí)間為序搜集記錄和排列的數(shù)據(jù)，如浙江某省從1980年到各年的GDP；橫截面數(shù)據(jù)是指在現(xiàn)一時(shí)點(diǎn)上，對(duì)不一樣觀測(cè)單位觀測(cè)得到的多種數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)集，如全國(guó)31個(gè)省自治區(qū)直轄市的GDP；面板數(shù)據(jù)就是由對(duì)許多種體構(gòu)成的同一種橫截面，在不一樣步點(diǎn)的觀測(cè)值構(gòu)成的數(shù)據(jù)，如從1980年到各年的全國(guó)31個(gè)省自治區(qū)直轄市GDP。第二章兩變量線性回歸一、單項(xiàng)選擇題⒈表達(dá)x與y之間真實(shí)線性關(guān)系的是【C】ABECD⒉參數(shù)?的估計(jì)量具有有效性是指【B】AVar()=0BVar()為最小C(－?)＝0D(－?)為最小⒊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＝356－1.5x，這闡明【B】A產(chǎn)量每增長(zhǎng)一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本增長(zhǎng)356元B產(chǎn)量每增長(zhǎng)一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本減少1.5元C產(chǎn)量每增長(zhǎng)一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本平均增長(zhǎng)356元D產(chǎn)量每增長(zhǎng)一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本平均減少1.5元⒋對(duì)回歸模型進(jìn)行記錄檢查時(shí)，一般假定服從【C】AN（0，）Bt(n-2)CN（0，）Dt(n)⒌以y表達(dá)實(shí)際觀測(cè)值，表達(dá)回歸估計(jì)值，則一般最小二乘法估計(jì)參數(shù)的準(zhǔn)則是使【D】A＝0B＝0C為最小D為最?、兑訶為解釋變量，Y為被解釋變量，將X、Y的觀測(cè)值分別取對(duì)數(shù)，假如這些對(duì)數(shù)值描成的散點(diǎn)圖近似形成為一條直線，則合適配合下面哪一模型形式?(D)A.Yi=β0+β1Xi+μi B.lnYi=β0+β1Xi+μiC.Yi=β0+β1lnXi+μi D.lnYi=β0+β1lnXi+μi⒎下列各回歸方程中，哪一種必然是錯(cuò)誤的?(C)A.Yi=50+0.6XirXY=0.8 B.Yi=-14+0.8XirXY=0.87C.Yi=15-1.2XirXY=0.89 D.Yi=-18-5.3XirXY=-0.96⒏已知某一直線回歸方程的鑒定系數(shù)為0.81，則解釋變量與被解釋變量間的線性有關(guān)系數(shù)為(B)A.0.81 B.0.90C.0.66 D.0.32⒐對(duì)于線性回歸模型Yi=β0+β1Xi+μi，要使一般最小二乘估計(jì)量具有無(wú)偏性，則模型必須滿足(A)A.E(μi)=0 B.Var(μi)=σ2C.Cov(μi,μj)=0 D.μi服從正態(tài)分布⒑用一組有30個(gè)觀測(cè)值的樣本估計(jì)模型，在0.05的顯著性水平下對(duì)的顯著性作t檢查，則顯著地不等于零的條件是其記錄量t不小于【D】A（30）B（30）C（28）D（28）⒒某一特定的x水平上，總體y分布的離散度越大，即越大，則【A】A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⒓對(duì)于總體平方和TSS、回歸平方和RSS和殘差平方和ESS的互相關(guān)系，對(duì)的的是【B】ATSS>RSS+ESSBTSS=RSS+ESSCTSS<RSS+ESSDTSS=RSS+ESS⒔對(duì)于隨機(jī)誤差項(xiàng)εi,Var(εi)=E(ε)=2內(nèi)涵指（B）A．隨機(jī)誤差項(xiàng)的均值為零 B．所有隨機(jī)誤差均有相似的方差C．兩個(gè)隨機(jī)誤差互不有關(guān) D．誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布二、判斷題⒈隨機(jī)誤差項(xiàng)εi與殘差項(xiàng)ei是一回事。（×）⒉對(duì)兩變量回歸模型，假定誤差項(xiàng)εi服從正態(tài)分布。（∨）⒊線性回歸模型意味著因變量是自變量的線性函數(shù)。（∨）⒋在線性回歸模型中，解釋變量是原因，被解釋變量是成果。（∨）⒌在實(shí)際中，兩變量回歸沒(méi)什么用，由于因變量的行為不也許僅由一種解釋變量來(lái)解釋。（×）三、填空題⒈在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中引入誤差項(xiàng)，是由于經(jīng)濟(jì)變量關(guān)系一般是隨機(jī)函數(shù)關(guān)系。⒉樣本觀測(cè)值與回歸理論值之間的偏差，稱為殘差，我們用殘差估計(jì)線性回歸模型中的誤差項(xiàng)。⒊__SST__反應(yīng)樣本觀測(cè)值總體離差的大?。籣__SSR__反應(yīng)由模型中解釋變量所解釋的那部分離差的大?。籣__SSE___反應(yīng)樣本觀測(cè)值與估計(jì)值偏離的大小，也是模型中解釋變量未解釋的那部分離差的大小。⒋擬合優(yōu)度（鑒定系數(shù)）。它是由___回歸___引起的離差占總體離差的____比重____。若擬合優(yōu)度越趨近于_1____，則回歸直線擬合越好；反之，若擬合優(yōu)度越趨近于__0___，則回歸直線擬合越差。⒌在兩變量回歸中，是的無(wú)偏估計(jì)。四、簡(jiǎn)答題⒈什么是隨機(jī)誤差項(xiàng)？影響隨機(jī)誤差項(xiàng)的重要原因有哪些？它和殘差之間的區(qū)別是什么？影響Y的較小原因的集合；被忽視的原因、測(cè)量誤差、隨機(jī)誤差等；通過(guò)殘差對(duì)誤差項(xiàng)的方差進(jìn)行估計(jì)。⒉決定系數(shù)闡明了什么？它與有關(guān)系數(shù)的區(qū)別和聯(lián)絡(luò)是什么？P53和P56⒊最小二乘估計(jì)具有什么性質(zhì)？P37線性、無(wú)偏性和有效性（或最小方差性）⒋在回歸模型的基本假定中，的意義是什么？該假設(shè)的含義是：假如兩變量之間確實(shí)是線性趨勢(shì)占主導(dǎo)地位，隨機(jī)誤差只是次要原因時(shí)，那么雖然隨機(jī)擾動(dòng)會(huì)使個(gè)別觀測(cè)值偏離線性函數(shù)，但給定解釋變量時(shí)多次反復(fù)觀測(cè)被解釋變量，概率均值會(huì)消除隨機(jī)擾動(dòng)的影響，符合線性函數(shù)趨勢(shì)。第三章多元線性回歸模型一、單項(xiàng)選擇題⒈決定系數(shù)是指【C】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⒉在由n=30的一組樣本估計(jì)的、包括3個(gè)解釋變量的線性回歸模型中，計(jì)算的決定系數(shù)為0.8500，則調(diào)整后的決定系數(shù)為【D】A0.8603B0.8389C0.8655D0.8327⒊對(duì)于，檢查H0:時(shí)，所用的記錄量服從【A】At(n-k-1)Bt(n-k-2)Ct(n-k+1)Dt(n-k+2)⒋調(diào)整的鑒定系數(shù)與多重鑒定系數(shù)之間有如下關(guān)系【D】ABCD⒌用一組有30個(gè)觀測(cè)值的樣本估計(jì)模型后，在0.05的顯著性水平下對(duì)的顯著性作t檢查，則顯著地不等于零的條件是其記錄量不小于等于【C】A（30）B（28）C（27）D（1，28）⒍對(duì)模型Yi=β0+β1X1i+β2X2i+μi進(jìn)行總體顯著性F檢查，檢查的零假設(shè)是(A)A.β1=β2=0 B.β1=0C.β2=0 D.β0=0或β1=0⒎在多元線性回歸中，鑒定系數(shù)R2伴隨解釋變量數(shù)目的增長(zhǎng)而（B）A．減少 B．增長(zhǎng)C．不變 D．變化不定二、判斷題⒈在多元回歸模型的檢查中，鑒定系數(shù)R2一定不小于調(diào)整的R2。（∨）⒉在EVIEWS中，genr命令是生成新的變量。（∨）⒊在EVIEWS中，建立非線性模型的措施只有將非線性模型線性化的措施。（×）三、填空題⒈調(diào)整的可決系數(shù)的作用是消除由解釋變量數(shù)目差異導(dǎo)致的影響。⒉在多元線性回歸模型中，F(xiàn)記錄量與可決系數(shù)之間有如下關(guān)系：。⒊有k個(gè)解釋變量的多元回歸模型的誤差項(xiàng)方差σ2的無(wú)偏估計(jì)是。⒋在總體參數(shù)的多種線性無(wú)偏估計(jì)中，最小二乘估計(jì)量具有___最小方差________的特性。四、簡(jiǎn)答題⒈在多元線性回歸分析中，為何用修正的決定系數(shù)衡量估計(jì)模型對(duì)樣本觀測(cè)值的擬合優(yōu)度？P121由于沒(méi)調(diào)整的決定系數(shù)只與被解釋變量的觀測(cè)值，以及回歸殘差有關(guān)，而與解釋變量無(wú)直接關(guān)系。但多元線性回歸模型解釋變量的數(shù)目有多有少，數(shù)學(xué)上可以證明，決定系數(shù)是解釋變量數(shù)目的增函數(shù)，意味著不管增長(zhǎng)的解釋變量與否真是影響被解釋變量的重要原因，都會(huì)提高決定系數(shù)的數(shù)值，解釋變量個(gè)數(shù)越多，決定系數(shù)一定會(huì)越大。因此，用該決定系數(shù)衡量多元線性回歸模型的擬合程度是有問(wèn)題的，會(huì)導(dǎo)致片面追求解釋變量數(shù)量的錯(cuò)誤傾向。正是由于存在這種缺陷，決定系數(shù)在多元線性回歸分析擬合度評(píng)價(jià)方面的作用受到很大限制，需要修正。⒉回歸模型的總體顯著性檢查與參數(shù)顯著性檢查相似嗎？與否可以互相替代？多元線性回歸模型每個(gè)參數(shù)的顯著性與模型總體的顯著性并不一定一致，因此除了各個(gè)參數(shù)的顯著性檢查以處，，還需要進(jìn)行模型總體顯著性，也就是全體解釋變量總體對(duì)被解釋變量與否存在明顯影響的檢查，稱為“回歸顯著性檢查”?？傮w顯著性檢查是多元回歸分析特有的，兩變量線性回歸解釋變量系數(shù)的顯著性檢查與模型的總體顯著性檢查一致，不需要進(jìn)行總體顯著性檢查。第四章異方差性一、單項(xiàng)選擇題⒈下列哪種措施不是檢查異方差的措施【D】A戈德菲爾特——夸特檢查B殘差序列圖檢查C戈里瑟檢查D方差膨脹因子檢查⒉當(dāng)存在異方差現(xiàn)象時(shí)，估計(jì)模型參數(shù)的合適措施是【A】A加權(quán)最小二乘法B工具變量法C廣義差分法D使用非樣本先驗(yàn)信息⒊加權(quán)最小二乘法克服異方差的重要原理是通過(guò)賦予不一樣觀測(cè)點(diǎn)以不一樣的權(quán)數(shù)，從而提高估計(jì)精度，即【A】A重視方差較小樣本的信息，輕視方差較大樣本的信息B重視方差較大樣本的信息，輕視方差較小樣本的信息C重視方差較大和方差較小樣本的信息D輕視方差較大和方差較小樣本的信息⒋假如戈里瑟檢查表明，一般最小二乘估計(jì)成果的殘差與有顯著的形式為的有關(guān)關(guān)系（滿足線性模型的所有經(jīng)典假設(shè)），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【C】ABCD⒌假如戈德菲爾特——夸特檢查顯著，則認(rèn)為何問(wèn)題是嚴(yán)重的【A】A異方差問(wèn)題B序列有關(guān)問(wèn)題C多重共線性問(wèn)題D設(shè)定誤差問(wèn)題⒍輕易產(chǎn)生異方差的數(shù)據(jù)是【C】A時(shí)間序列數(shù)據(jù)B面板數(shù)據(jù)C橫截面數(shù)據(jù)D年度數(shù)據(jù)⒎若回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差性，則估計(jì)模型參數(shù)應(yīng)采用【B】A一般最小二乘法B加權(quán)最小二乘法C廣義差分法D工具變量法⒏假設(shè)回歸模型為，其中var()=，則使用加權(quán)最小二乘法估計(jì)模型時(shí)，應(yīng)將模型變換為【C】ABCD⒐設(shè)回歸模型為，其中var()=，則?的最小二乘估計(jì)量為【B】A.無(wú)偏且有效B無(wú)偏但非有效C有偏但有效D有偏且非有效三、判斷題⒈當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí)，最小二乘估計(jì)是有偏的和不具有最小方差特性。（×）⒉在異方差狀況下，一般預(yù)測(cè)失效。（∨）⒊在異方差狀況下，一般OLS估計(jì)一定高估了估計(jì)量的原則差。（×）⒋假如OLS回歸的殘差體現(xiàn)出系統(tǒng)性，則闡明數(shù)據(jù)中有異方差性。（×）⒌假如回歸模型遺漏一種重要的變量，則OLS殘差必然體現(xiàn)出明顯的趨勢(shì)。（∨）⒍當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí)，常用的t檢查和F檢查失效。（∨）⒎用截面數(shù)據(jù)建立模型時(shí)，一般比時(shí)間序列資料更輕易產(chǎn)生異方差性。（∨）四、簡(jiǎn)答題⒈什么是異方差性？試舉例闡明經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中的異方差性。兩變量和多元回歸線性回歸模型的第三條假設(shè)都規(guī)定誤差項(xiàng)是同方差的，就是誤差項(xiàng)的方差是常數(shù)，即不隨t變化。這條假設(shè)也不一定滿足，也就是線性回歸模型誤差項(xiàng)的方差有也許隨t變化，這時(shí)候稱線性回歸模型存在“異方差”或“異方差性”。舉例P162經(jīng)濟(jì)中不一樣收入家庭消費(fèi)的分散度。⒉怎樣發(fā)現(xiàn)和判斷線性回歸模型與否存在異方差問(wèn)題？P166—P174⒊克服和處理異方差問(wèn)題有哪些措施？P174—P180第五章自有關(guān)性一、單項(xiàng)選擇題⒈假如模型存在序列有關(guān)，則【D】Acov（，）=0Bcov（，）=0（t?s）Ccov（，）?0Dcov（，）?0（t?s）⒉D－W檢查的零假設(shè)是（?為隨機(jī)項(xiàng)的一階自有關(guān)系數(shù)）【B】ADW=0B?=0CDW=1D?=1⒊DW的取值范圍是【D】A－1?DW?0B－1?DW?1C－2?DW?2D0?DW?4⒋當(dāng)DW＝4是時(shí)，闡明【D】A不存在序列有關(guān)B不能判斷與否存在一階自有關(guān)C存在完全的正的一階自有關(guān)D存在完全的負(fù)的一階自有關(guān)⒌根據(jù)20個(gè)觀測(cè)值估計(jì)的成果，一元線性回歸模型的DW＝2.3。在樣本容量n=20，解釋變量k=1，顯著性水平?=0.05時(shí)，查得＝1，＝1.41，則可以判斷【A】A不存在一階自有關(guān)B存在正的一階自有關(guān)C存在負(fù)的一階自有關(guān)D無(wú)法確定⒍當(dāng)模型存在序列有關(guān)現(xiàn)象時(shí)，合適的參數(shù)估計(jì)措施是【C】A加權(quán)最小二乘法B間接最小二乘法C廣義差分法D工具變量法⒎采用一階差分模型克服一階線性自有關(guān)問(wèn)題使用于下列哪種狀況【B】A??0B??1C－1<?<0D0<?<1⒏假定某企業(yè)的生產(chǎn)決策是由模型描述的（其中為產(chǎn)量，為價(jià)格），又知：假如該企業(yè)在t-1期生產(chǎn)過(guò)剩，經(jīng)濟(jì)人員會(huì)削減t期的產(chǎn)量。由此判斷上述模型存在【B】A異方差問(wèn)題B序列有關(guān)問(wèn)題C多重共線性問(wèn)題D隨機(jī)解釋變量問(wèn)題⒐根據(jù)一種n=30的樣本估計(jì)后計(jì)算得DW=1.4，已知在5％得的置信度下，＝1.35，＝1.49，則認(rèn)為原模型【B】A不存在一階序列自有關(guān)B不能判斷與否存在一階自有關(guān)C存在完全的正的一階自有關(guān)D存在完全的負(fù)的一階自有關(guān)⒑對(duì)于模型，以?表達(dá)與之間的線性有關(guān)系數(shù)（t=1，2，?，n），則下面明顯錯(cuò)誤的是【B】A?=0.8，DW=0.4B?=－0.8，DW=－0.4C?=0，DW=2D?=1，DW=0⒒已知DW記錄量的值靠近于2，則樣本回歸模型殘差的一階自有關(guān)系數(shù)?近似等于【A】A0B-1C1D0.5 ⒓已知樣本回歸模型殘差的一階自有關(guān)系數(shù)靠近于-1，則DW記錄量近似等于【D】A0??B1?C2?D4⒔戈德菲爾德—夸特檢查法可用于檢查【A】A異方差性B多重共線性??C序列有關(guān)D設(shè)定誤差⒕在給定的顯著性水平之下，若DW記錄量的下和上臨界值分別為dL和du,則當(dāng)dL<DW<du時(shí)，可認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng)【D】A存在一階正自有關(guān)??B存在一階負(fù)有關(guān)C不存在序列有關(guān)??D存在序列有關(guān)與否不能斷定三、判斷題⒈當(dāng)模型存在高階自有關(guān)時(shí)，可用D-W法進(jìn)行自有關(guān)檢查。（×）⒉DW值在0和4之間，數(shù)值越小闡明正有關(guān)程度越大，數(shù)值越大闡明負(fù)有關(guān)程度越大。（∨）⒊假設(shè)模型存在一階自有關(guān)，其他條件均滿足，則仍用OLS法估計(jì)未知參數(shù)，得到的估計(jì)量是無(wú)偏的，不再是有效的，顯著性檢查失效，預(yù)測(cè)失效。（∨）⒋當(dāng)存在自有關(guān)時(shí)，OLS估計(jì)量是有偏的，并且也是無(wú)效的。（×）⒌消除自有關(guān)的一階差分變換假定自有關(guān)系數(shù)必須等于－1。（×）⒍發(fā)現(xiàn)模型中存在誤差自有關(guān)時(shí)，都可以運(yùn)用差分法來(lái)消除自有關(guān)。（×）四、簡(jiǎn)答題⒈自相性對(duì)線性回歸分析有什么影響？P196—P198⒉發(fā)現(xiàn)和檢查自有關(guān)性有哪些措施？P198—P2088⒊克服自有關(guān)性有哪些措施？P208—P215第六章多重共線性一、單項(xiàng)選擇題⒈當(dāng)模型存在嚴(yán)重的多重共線性時(shí)，OLS估計(jì)量將不具有【C】A線性B無(wú)偏性C有效性D一致性⒉經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為，某個(gè)解釋變量與其他解釋變量間多重共線性嚴(yán)重的狀況是這個(gè)解釋變量的VIF【C】A不小于1B不不小于1C不小于10D不不小于5⒊假如方差膨脹因子VIF＝10，則認(rèn)為何問(wèn)題是嚴(yán)重的【C】A異方差問(wèn)題B序列有關(guān)問(wèn)題C多重共線性問(wèn)題D解釋變量與隨機(jī)項(xiàng)的有關(guān)性⒋在多元線性回歸模型中，若某個(gè)解釋變量對(duì)其他解釋變量的鑒定系數(shù)靠近于1，則表明模型中存在【A】A多重共線性?B異方差性??C序列有關(guān)?D高擬合優(yōu)度⒌在線性回歸模型中，若解釋變量和的觀測(cè)值成比例，即有，其中k為非零常數(shù)，則表明模型中存在【B】A方差非齊性B多重共線性C序列有關(guān)D設(shè)定誤差二、判斷題⒈盡管有完全的多重共線性，OLS估計(jì)量仍然是最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)量。（×）⒉變量的兩兩高度有關(guān)并不表達(dá)高度多重共線性。（×）⒊在多元回歸中，根據(jù)一般的t檢查，每個(gè)參數(shù)都是記錄上不顯著的，你就不會(huì)得到一種高的值。(×)⒋變量不存在兩兩高度有關(guān)表達(dá)不存在高度多重共線性。(×)三、填空題⒈強(qiáng)的近似多重共線性會(huì)對(duì)多元線性回歸的有效性產(chǎn)生嚴(yán)重的不利影響。⒉第k個(gè)解釋變量與其他解釋變量之間有關(guān)系數(shù)平方越大，方差膨脹因子（VIF）越大。⒊存在完全多重共線性時(shí)，多元回歸分析是無(wú)法進(jìn)行。⒋檢查樣本與否存在多重共線性的常見(jiàn)措施有：__方差擴(kuò)大因子法_和逐漸回歸檢查法。⒌處理多重共線性的措施有：保留重要解釋變量、去掉不重要解釋變量、__增長(zhǎng)樣本容量_、_____差分模型______________。四、簡(jiǎn)答題⒈什么是多重共線性？多重共線性是由什么原因?qū)е碌?？多重共線性是指多元線性回歸模型中，模型的解釋變量之間存在某種程度的線性關(guān)系（或P226—P227），原因見(jiàn)P227—228）。⒉怎樣發(fā)現(xiàn)和判斷多重共線性？P230—P235⒊克服多重共線性有哪些措施？P235—P244第七章計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析建模與應(yīng)用一、單項(xiàng)選擇題⒈某商品需求函數(shù)為，其中y為需求量，x為價(jià)格。為了考慮“地區(qū)”（農(nóng)村、都市）和“季節(jié)”（春、夏、秋、冬）兩個(gè)原因的影響，擬引入虛擬變量，則應(yīng)引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為【B】A2B4C5D6⒉根據(jù)樣本資料建立某消費(fèi)函數(shù)如下：=100.50+55.35+0.45，其中C為消費(fèi)，x為收入，虛擬變量D＝，所有參數(shù)均檢查顯著，則城鎮(zhèn)家庭的消費(fèi)函數(shù)為【A】A=155.85+0.45B=100.50+0.45C=100.50+55.35D=100.95+55.35二、填空題⒈在計(jì)量經(jīng)濟(jì)建摸時(shí)，對(duì)非線性模型的處理措施之一是_線性化_________。⒉虛擬變量不一樣的引入方式有兩種。若要描述多種類(lèi)型的模型在截距水平的差異，則以加法方式引入虛擬解釋變量；若要反應(yīng)多種類(lèi)型的模型的不一樣相對(duì)變化率時(shí)，則以乘法引入虛擬解釋變量。⒊對(duì)于有m個(gè)不一樣屬性的定性原因，應(yīng)當(dāng)設(shè)置m-1個(gè)虛擬變量來(lái)反應(yīng)當(dāng)原因的影響。三、簡(jiǎn)答題⒈什么是虛擬變量？它在模型中有什么作用？P255⒉引入虛擬解釋變量的兩種基本方式是什么？它們各合用于什么狀況？P258—P260四、綜合分析計(jì)算題㈠設(shè)某商品的需求量（百件），消費(fèi)者平均收入（百元），該商品價(jià)格（元）。經(jīng)Eviews軟件對(duì)觀測(cè)的10個(gè)月份的數(shù)據(jù)用最小二乘法估計(jì)，成果如下：（被解釋變量為）VARIABLECOEFFICIENTSTD.ERRORT-STAT2-TAILSIGC99.46929513.4725717.38309650.000X12.50189540.7536147（3.3199）X2-6.58074301.3759059（-4.7828）R-squared0.949336Meanofdependentvar80.00000AdjustedR-squared（）S.D.ofdependentvar19.57890S.Eofregression4.997021Sumofsquaredresid174.7915Durbin-Watsonstat（）F–statistics（）完畢如下問(wèn)題：（至少保留三位小數(shù)）1．寫(xiě)出需求量對(duì)消費(fèi)者平均收入、商品價(jià)格的線性回歸估計(jì)方程。2．解釋偏回歸系數(shù)的記錄含義和經(jīng)濟(jì)含義。3．對(duì)該模型做經(jīng)濟(jì)意義檢查。4．估計(jì)調(diào)整的可決系數(shù)。5．在95%的置信度下對(duì)方程整體顯著性進(jìn)行檢查。6．在95%的置信度下檢查偏回歸系數(shù)(斜率)的顯著性。7．檢查隨機(jī)誤差項(xiàng)的一階自有關(guān)性。（，，）解：⒈⒉需求量和收入正有關(guān)，和價(jià)格負(fù)有關(guān)，收入每增長(zhǎng)一種單位，需求量上升2.5個(gè)單位，價(jià)格每增長(zhǎng)一種單位，需求量下降6.58個(gè)單位；⒊該模型經(jīng)濟(jì)意義檢查通過(guò)；⒋⒌，F(xiàn)檢查通過(guò)⒍t1=3.3199,t2=-4.7828,t檢查通過(guò)7．檢查隨機(jī)誤差項(xiàng)的一階自有關(guān)性。,，,不存在一階自有關(guān)。㈡設(shè)某地區(qū)機(jī)電行業(yè)銷(xiāo)售額（萬(wàn)元）和汽車(chē)產(chǎn)量（萬(wàn)輛）以及建筑業(yè)產(chǎn)值（千萬(wàn)元）。經(jīng)Eviews軟件對(duì)1981年——1997年的數(shù)據(jù)分別建立線性模型和雙對(duì)數(shù)模型進(jìn)行最小二乘估計(jì)，成果如下：表1DependentVariable:YVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-57.4549681.02202-0.7091280.4899X145.7055815.668852.9169710.0113X211.933391.5165537.8687610.0000R-squared0.903899Meandependentvar545.5059AdjustedR-squared0.890170S.D.dependentvar193.3659S.E.ofregression64.08261Akaikeinfocriterion11.31701Sumsquaredresid57492.12Schwarzcriterion11.46405Loglikelihood-93.19457F-statistic65.83991Durbin-Watsonstat2.103984Prob(F-statistic)0.000000表2DependentVariable:Ln(Y)V