李子奈-計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分章習(xí)題與答案

第一章導(dǎo)論一、名詞解釋1、截面數(shù)據(jù)2、時(shí)間序列數(shù)據(jù)3、虛變量數(shù)據(jù)4、內(nèi)生變量與外生變量二、單項(xiàng)選擇題1、同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)按時(shí)間順序記錄的數(shù)據(jù)序列稱(chēng)為〔〕A、橫截面數(shù)據(jù)B、虛變量數(shù)據(jù)C、時(shí)間序列數(shù)據(jù)D、平行數(shù)據(jù)2、樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量問(wèn)題，可以概括為完整性、準(zhǔn)確性、可比性和〔〕A、時(shí)效性B、一致性C、廣泛性D、系統(tǒng)性3、有人采用全國(guó)大中型煤炭企業(yè)的截面數(shù)據(jù)，估計(jì)生產(chǎn)函數(shù)模型，然后用該模型預(yù)測(cè)未來(lái)煤炭行業(yè)的產(chǎn)出量，這是違反了數(shù)據(jù)的哪一條原那么?！病矨、一致性B、準(zhǔn)確性C、可比性D、完整性4、判斷模型參數(shù)估計(jì)量的符號(hào)、大小、相互之間關(guān)系的合理性屬于什么檢驗(yàn)？〔〕A、經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)B、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)C、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)D、模型的預(yù)測(cè)檢驗(yàn)5、對(duì)以下模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)，哪一個(gè)模型通常被認(rèn)為沒(méi)有實(shí)際價(jià)值？〔〕A、〔消費(fèi)〕〔收入〕B、〔商品需求〕〔收入〕〔價(jià)格〕C、〔商品供給〕〔價(jià)格〕D、〔產(chǎn)出量〕〔資本〕〔勞動(dòng)〕6、設(shè)M為貨幣需求量，Y為收入水平，r為利率，流動(dòng)性偏好函數(shù)為，和分別為、的估計(jì)值，根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論有〔〕A、應(yīng)為正值，應(yīng)為負(fù)值B、應(yīng)為正值，應(yīng)為正值C、應(yīng)為負(fù)值，應(yīng)為負(fù)值D、應(yīng)為負(fù)值，應(yīng)為正值三、填空題1、在經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系中，因果關(guān)系、相互影響關(guān)系最重要，是計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析的重點(diǎn)。2、從觀察單位和時(shí)點(diǎn)的角度看，經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)可分為時(shí)間序列數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù)。3、根據(jù)包含的方程的數(shù)量以及是否反映經(jīng)濟(jì)變量與時(shí)間變量的關(guān)系，經(jīng)濟(jì)模型可分為時(shí)間序列模型、單方程模型、聯(lián)立方程模型。四、簡(jiǎn)答題1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)理論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)的聯(lián)系是什么？模型的檢驗(yàn)包括哪幾個(gè)方面？具體含義是什么？五、計(jì)算分析題1、以下假想模型是否屬于揭示因果關(guān)系的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型？為什么？〔1〕=112.0+0.12,其中為第t年農(nóng)村居民儲(chǔ)蓄增加額〔單位：億元〕，為第t年城鎮(zhèn)居民可支配收入總額〔單位：億元〕?！?〕=4432.0+0.30，其中為第t-1年底農(nóng)村居民儲(chǔ)蓄余額〔單位：億元〕，為第t年農(nóng)村居民純收入總額〔單位：億元〕。指出以下假想模型中的錯(cuò)誤，并說(shuō)明理由：其中，為第t年社會(huì)消費(fèi)品零售總額〔單位：億元〕，為第t年居民收入總額〔單位：億元〕〔指城鎮(zhèn)居民可支配收入總額與農(nóng)村居民純收入總額之和〕，為第t年全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額〔單位：億元〕。以下設(shè)定的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型是否合理？為什么？〔1〕其中，〔i=1,2,3〕是第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)增加值，為隨機(jī)干擾項(xiàng)?！?〕財(cái)政收入=f〔財(cái)政支出〕+，為隨機(jī)干擾項(xiàng)。第二章一元線(xiàn)性回歸模型一、名詞解釋1、總體回歸函數(shù)2、最大似然估計(jì)法〔ML〕3、普通最小二乘估計(jì)法〔OLS〕4、殘差平方和5、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)二、單項(xiàng)選擇題1、設(shè)OLS法得到的樣本回歸直線(xiàn)為，以下說(shuō)法正確的選項(xiàng)是〔〕A、B、C、D、2、回歸分析中定義的〔〕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為非隨機(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3、一元線(xiàn)性回歸分析中的回歸平方和ESS的自由度是〔〕A、nB、n-1C、n-kD、14、對(duì)于模型，其OLS的估計(jì)量的特性在以下哪種情況下不會(huì)受到影響〔〕A、觀測(cè)值數(shù)目n增加B、各觀測(cè)值差額增加C、各觀測(cè)值根本相等D、5、某人通過(guò)一容量為19的樣本估計(jì)消費(fèi)函數(shù)〔用模型表示〕，并獲得以下結(jié)果：，=0.98，，那么下面〔3.1〕〔1.87〕哪個(gè)結(jié)論是對(duì)的？〔〕A、在5%顯著性水平下不顯著B(niǎo)、的估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差為0.072C、的95%置信區(qū)間不包括0D、以上都不對(duì)6、在一元線(xiàn)性回歸模型中，樣本回歸方程可表示為：〔〕A、B、C、D、7、最小二乘準(zhǔn)那么是指按使〔〕到達(dá)最小值的原那么確定樣本回歸方程〔〕A、B、C、D、8、設(shè)Y表示實(shí)際觀測(cè)值，表示OLS回歸估計(jì)值，那么以下哪項(xiàng)成立〔〕A、B、C、D、9、最大或然準(zhǔn)那么是按從模型中得到既得的n組樣本觀測(cè)值的〔〕最大的準(zhǔn)那么確定樣本回歸方程?！病矨、離差平方和B、均值C、概率D、方差10、一元線(xiàn)性回歸模型的最小二乘回歸結(jié)果顯示，殘差平方和RSS=40.32,樣本容量n=25，那么回歸模型的標(biāo)準(zhǔn)差為〔〕A、1.270B、1.324C、1.613D、11、參數(shù)的估計(jì)量具備有效性是指〔〕A、B、在的所有線(xiàn)性無(wú)偏估計(jì)中最小C、D、在的所有線(xiàn)性無(wú)偏估計(jì)中最小12、反映由模型中解釋變量所解釋的那局部離差大小的是〔〕A、總離差平方和B、回歸平方和C、殘差平方和D、可決系數(shù)13、總離差平方和TSS、殘差平方和RSS與回歸平方和ESS三者的關(guān)系是〔〕A、TSS>RSS+ESSB、TSS=RSS+ESSC、TSS<RSS+ESSD、TSS2=RSS2+ESS214、對(duì)于回歸模型，=1，2，…，n檢驗(yàn)時(shí)，所用的統(tǒng)計(jì)量服從〔〕A、B、C、D、15、某一特定的X水平上，總體Y分布的離散程度越大，即越大，那么〔〕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)誤差越大三、多項(xiàng)選擇題1、一元線(xiàn)性回歸模型的根本假定包括〔〕A、B、C、D、E、X為非隨機(jī)變量，且2、以Y表示實(shí)際觀測(cè)值，表示回歸估計(jì)值，e表示殘差，那么回歸直線(xiàn)滿(mǎn)足〔〕A、通過(guò)樣本均值點(diǎn)B、C、D、E、3、以帶“^”表示估計(jì)值，表示隨機(jī)干擾項(xiàng)，如果Y與X為線(xiàn)性關(guān)系，那么以下哪些是正確的〔〕A、B、C、D、E、4、假設(shè)線(xiàn)性回歸模型滿(mǎn)足全部根本假設(shè)，那么其最小二乘回歸得到的參數(shù)估計(jì)量具備〔〕A、可靠性B、一致性C、線(xiàn)性D、無(wú)偏性E、有效性5、以下相關(guān)系數(shù)算式中，正確的選項(xiàng)是〔〕A、B、C、D、E、二、判斷題1、滿(mǎn)足根本假設(shè)條件下，隨機(jī)誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布，但被解釋變量Y不一定服從正態(tài)分布?！病?、總體回歸函數(shù)給出了對(duì)應(yīng)于每一個(gè)自變量的因變量的值?！病?、線(xiàn)性回歸模型意味著變量是線(xiàn)性的?！病?、解釋變量是作為原因的變量，被解釋變量是作為結(jié)果的變量。〔〕5、隨機(jī)變量的條件均值與非條件均值是一回事?！病?、線(xiàn)性回歸模型的0均值假設(shè)可以表示為?！病?、如果觀測(cè)值近似相等，也不會(huì)影響回歸系數(shù)的估計(jì)量。〔〕8、樣本可決系數(shù)高的回歸方程一定比樣本可決系數(shù)低的回歸方程更能說(shuō)明解釋變量對(duì)被解釋變量的解釋能力?！病?、模型結(jié)構(gòu)參數(shù)的普通最小二乘估計(jì)量具有線(xiàn)性性、無(wú)偏性、有效性，隨機(jī)干擾項(xiàng)方差的普通最小二乘估計(jì)量也是無(wú)偏的?！病?0、回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)是用來(lái)檢驗(yàn)解釋變量對(duì)被解釋變量有無(wú)顯著解釋能力的檢驗(yàn)。〔〕四、簡(jiǎn)答題1、為什么計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論方程中必須包含隨機(jī)干擾項(xiàng)？2、總體回歸函數(shù)和樣本回歸函數(shù)之間有哪些區(qū)別與聯(lián)系？3、為什么用可決系數(shù)評(píng)價(jià)擬合優(yōu)度，而不是用殘差平方和作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)？4、根據(jù)最小二乘原理，所估計(jì)的模型已經(jīng)使得擬合誤差到達(dá)最小，為什么還要討論模型的擬合優(yōu)度問(wèn)題？五、計(jì)算分析題1、令表示一名婦女生育孩子的數(shù)目，表示該婦女接受過(guò)教育的年數(shù)。生育率對(duì)受教育年數(shù)的簡(jiǎn)單回歸模型為〔1〕隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)包含什么樣的因素？它們可能與受教育水平相關(guān)嗎？〔2〕上述簡(jiǎn)單回歸分析能夠揭示教育對(duì)生育率在其他條件不變下的影響嗎？請(qǐng)解釋。2、回歸模型，式中E為某類(lèi)公司一名新員工的起始薪金〔元〕，N為所受教育水平〔年〕。隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的分布未知，其他所有假設(shè)都滿(mǎn)足。〔1〕從直觀及經(jīng)濟(jì)角度解釋和。〔2〕OLS估計(jì)量和滿(mǎn)足線(xiàn)性性、無(wú)偏性及有效性嗎？簡(jiǎn)單陳述理由。〔3〕對(duì)參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)還能進(jìn)行嗎？簡(jiǎn)單陳述理由。〔4〕如果被解釋變量新員工起始薪金的計(jì)量單位由元改為100元，估計(jì)的截距項(xiàng)、斜率項(xiàng)有無(wú)變化？〔5〕假設(shè)解釋變量所受教育水平的度量單位由年改為月，估計(jì)的截距項(xiàng)與斜率項(xiàng)有無(wú)變化？3、假設(shè)模型為。給定個(gè)觀察值，，…，，按如下步驟建立的一個(gè)估計(jì)量：在散點(diǎn)圖上把第1個(gè)點(diǎn)和第2個(gè)點(diǎn)連接起來(lái)并計(jì)算該直線(xiàn)的斜率；同理繼續(xù)，最終將第1個(gè)點(diǎn)和最后一個(gè)點(diǎn)連接起來(lái)并計(jì)算該條線(xiàn)的斜率；最后對(duì)這些斜率取平均值，稱(chēng)之為，即的估計(jì)值?！?〕畫(huà)出散點(diǎn)圖，推出的代數(shù)表達(dá)式?！?〕計(jì)算的期望值并對(duì)所做假設(shè)進(jìn)行陳述。這個(gè)估計(jì)值是有偏還是無(wú)偏的？解釋理由?！?〕判定該估計(jì)值與我們以前用OLS方法所獲得的估計(jì)值相比的優(yōu)劣，并做具體解釋。4、對(duì)于人均存款與人均收入之間的關(guān)系式使用美國(guó)36年的年度數(shù)據(jù)得如下估計(jì)模型，括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差：＝0.538〔1〕的經(jīng)濟(jì)解釋是什么？〔2〕和的符號(hào)是什么？為什么？實(shí)際的符號(hào)與你的直覺(jué)一致嗎？如果有沖突的話(huà)，你可以給出可能的原因嗎？〔3〕對(duì)于擬合優(yōu)度你有什么看法嗎？〔4〕檢驗(yàn)是否每一個(gè)回歸系數(shù)都與零顯著不同〔在1%水平下〕。同時(shí)對(duì)零假設(shè)和備擇假設(shè)、檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值、其分布和自由度以及拒絕零假設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行陳述。你的結(jié)論是什么？5、現(xiàn)代投資分析的特征線(xiàn)涉及如下回歸方程：；其中：表示股票或債券的收益率；表示有價(jià)證券的收益率〔用市場(chǎng)指數(shù)表示，如標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)〕；表示時(shí)間。在投資分析中，被稱(chēng)為債券的平安系數(shù)，是用來(lái)度量市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)程度的，即市場(chǎng)的開(kāi)展對(duì)公司的財(cái)產(chǎn)有何影響。依據(jù)1956~1976年間240個(gè)月的數(shù)據(jù)，F(xiàn)ogler和Ganpathy得到IBM股票的回歸方程〔括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差〕，市場(chǎng)指數(shù)是在芝加哥大學(xué)建立的市場(chǎng)有價(jià)證券指數(shù)。(0.3001)(0.0728)要求：〔1〕解釋回歸參數(shù)的意義；〔2〕如何解釋?zhuān)俊?〕平安系數(shù)的證券稱(chēng)為不穩(wěn)定證券，建立適當(dāng)?shù)牧慵僭O(shè)及備選假設(shè)，并用檢驗(yàn)進(jìn)行檢驗(yàn)〔〕。6、假定有如下的回歸結(jié)果：，其中，Y表示美國(guó)的咖啡的消費(fèi)量〔杯數(shù)/人天〕，X表示咖啡的零售價(jià)格〔美元/杯〕。要求：〔1〕這是一個(gè)時(shí)間序列回歸還是橫截面回歸？〔2〕如何解釋截距的意義，它有經(jīng)濟(jì)含義嗎？如何解釋斜率？〔3〕能否求出真實(shí)的總體回歸函數(shù)？〔4〕根據(jù)需求的價(jià)格彈性定義：彈性=斜率×〔X/Y〕，依據(jù)上述回歸結(jié)果，你能求出對(duì)咖啡需求的價(jià)格彈性嗎？如果不能，計(jì)算此彈性還需要其他什么信息？7、假設(shè)經(jīng)濟(jì)變量y和x之間的關(guān)系為，其中A、為參數(shù)，為隨機(jī)誤差，問(wèn)能否用一元線(xiàn)性回歸模型進(jìn)行分析？為什么？8、上海市居民1981~1998年期間的收入和消費(fèi)數(shù)據(jù)如表所示，回歸模型為，其中，被解釋變量為人均消費(fèi)，解釋變量為人均可支配收入。試用普通最小二乘法估計(jì)模型中的參數(shù)，并求隨機(jī)誤差項(xiàng)方差的估計(jì)值。上海市居民1981~1998年間的收入和消費(fèi)數(shù)據(jù)年份可支配收入消費(fèi)年份可支配收入消費(fèi)198119821983198419851986198719881989630650680830107012901430172019705805706107209901170128016401810199019911992199319941995199619971998218024803000427058607170815084308770193021602500353046605860676068206860第三章多元線(xiàn)性回歸模型一、名詞解釋1、多元線(xiàn)性回歸模型2、調(diào)整的決定系數(shù)3、偏回歸系數(shù)4、正規(guī)方程組5、方程顯著性檢驗(yàn)二、單項(xiàng)選擇題1、在模型的回歸分析結(jié)果中，有，，那么說(shuō)明〔〕A、解釋變量對(duì)的影響不顯著B(niǎo)、解釋變量對(duì)的影響顯著C、模型所描述的變量之間的線(xiàn)性關(guān)系總體上顯著D、解釋變量和對(duì)的影響顯著2、設(shè)為回歸模型中的實(shí)解釋變量的個(gè)數(shù)，為樣本容量。那么對(duì)回歸模型進(jìn)行總體顯著性檢驗(yàn)(檢驗(yàn))時(shí)構(gòu)造的統(tǒng)計(jì)量為〔〕A、B、C、D、3、二元線(xiàn)性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為，估計(jì)用樣本容量為，那么隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差的OLS估計(jì)值為〔〕A、33.33B、40C、38.09D、36.364、在多元回歸中，調(diào)整后的決定系數(shù)與決定系數(shù)的關(guān)系為〔〕A、B、C、D、與的關(guān)系不能確定5、下面說(shuō)法正確的有〔〕A、時(shí)間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)沒(méi)有差異B、對(duì)回歸模型的總體顯著性檢驗(yàn)沒(méi)有必要C、總體回歸方程與樣本回歸方程是有區(qū)別的D、決定系數(shù)不可以用于衡量擬合優(yōu)度6、根據(jù)調(diào)整的可決系數(shù)與F統(tǒng)計(jì)量的關(guān)系可知，當(dāng)時(shí)，有〔〕A、F=0B、F=－1C、F→+∞D(zhuǎn)、F=-∞7、線(xiàn)性回歸模型的參數(shù)估計(jì)量是隨機(jī)向量的函數(shù)，即。是〔〕A、隨機(jī)向量B、非隨機(jī)向量C、確定性向量D、常量8、下面哪一表述是正確的〔〕A、線(xiàn)性回歸模型的零均值假設(shè)是指B、對(duì)模型進(jìn)行方程顯著性檢驗(yàn)〔即檢驗(yàn)〕，檢驗(yàn)的零假設(shè)是C、相關(guān)系數(shù)較大意味著兩個(gè)變量存在較強(qiáng)的因果關(guān)系D、當(dāng)隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差估計(jì)量等于零時(shí)，說(shuō)明被解釋變量與解釋變量之間為函數(shù)關(guān)系9、對(duì)于，如果原模型滿(mǎn)足線(xiàn)性模型的根本假設(shè)那么在零假設(shè)下，統(tǒng)計(jì)量〔其中是的標(biāo)準(zhǔn)誤差〕服從〔〕A、B、C、D、10、以下說(shuō)法中正確的選項(xiàng)是〔〕A、如果模型的R2很高，我們可以認(rèn)為此模型的質(zhì)量較好B、如果模型的R2很低，我們可以認(rèn)為此模型的質(zhì)量較差C、如果某一參數(shù)不能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，我們應(yīng)該剔除該解釋變量D、如果某一參數(shù)不能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，我們不應(yīng)該隨便剔除該解釋變量三、多項(xiàng)選擇題1、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局部D、被解釋變量的總離差平方和回歸平方之差E、被解釋變量的實(shí)際值與擬合值的離差平方和2、回歸平方和是指〔〕A、被解釋變量的觀測(cè)值與其均值的離差平方和B、被解釋變量的回歸值與其均值的離差平方和C、被解釋變量的總體平方和與殘差平方和之差D、解釋變量變動(dòng)所引起的被解釋變量的離差的大小E、隨機(jī)因素影響所引起的被解釋變量的離差大小3、對(duì)模型滿(mǎn)足所有假定條件的模型進(jìn)行總體顯著性檢驗(yàn)，如果檢驗(yàn)結(jié)果總體線(xiàn)性關(guān)系顯著，那么很可能出現(xiàn)〔〕A、B、C、D、E、4、設(shè)k為回歸模型中的參數(shù)個(gè)數(shù)〔包含截距項(xiàng)〕那么總體線(xiàn)性回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)時(shí)所用的F統(tǒng)計(jì)量可以表示為〔〕A、B、C、D、E、5、在多元回歸分析中，調(diào)整的可決系數(shù)與可決系數(shù)之間〔〕A、B、C、只可能大于零D、可能為負(fù)值E、不可能為負(fù)值四、判斷題1、滿(mǎn)足根本假設(shè)條件下，樣本容量略大于解釋變量個(gè)數(shù)時(shí)，可以得到各參數(shù)的唯一確定的估計(jì)值，但參數(shù)估計(jì)結(jié)果的可靠性得不到保證〔〕2、在多元線(xiàn)性回歸中，t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)缺一不可?！病?、回歸方程總體線(xiàn)性顯著性檢驗(yàn)的原假設(shè)是模型中所有的回歸參數(shù)同時(shí)為零〔〕4、多元線(xiàn)性回歸中，可決系數(shù)是評(píng)價(jià)模型擬合優(yōu)度好壞的最正確標(biāo)準(zhǔn)?！病?、多元線(xiàn)性回歸模型中的偏回歸系數(shù)，表示在其他解釋變量保持不變的情況下，對(duì)應(yīng)解釋變量每變化一個(gè)單位時(shí)，被解釋變量的變動(dòng)?！病澄?、簡(jiǎn)答題1、多元線(xiàn)性回歸模型與一元線(xiàn)性回歸模型有哪些區(qū)別？2、為什么說(shuō)最小二乘估計(jì)量是最優(yōu)線(xiàn)性無(wú)偏估計(jì)量？對(duì)于多元線(xiàn)性回歸最小二乘估計(jì)的正規(guī)方程組，能解出唯一的參數(shù)估計(jì)量的條件是什么？六、計(jì)算分析題1、某地區(qū)通過(guò)一個(gè)樣本容量為722的調(diào)查數(shù)據(jù)得到勞動(dòng)力受教育年數(shù)的一個(gè)回歸方程為R2=0.214式中，為勞動(dòng)力受教育年數(shù)，為勞動(dòng)力家庭中兄弟姐妹的個(gè)數(shù)，與分別為母親與父親受到教育的年數(shù)。問(wèn)〔1〕sibs是否具有預(yù)期的影響？為什么？假設(shè)與保持不變，為了使預(yù)測(cè)的受教育水平減少一年，需要增加多少？〔2〕請(qǐng)對(duì)的系數(shù)給予適當(dāng)?shù)慕忉尅！?〕如果兩個(gè)勞動(dòng)力都沒(méi)有兄弟姐妹，但其中一個(gè)的父母受教育的年數(shù)均為12年，另一個(gè)的父母受教育的年數(shù)均為16年，那么兩人受教育的年數(shù)預(yù)期相差多少年？2、考慮以下方程〔括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差〕：〔0.080〕(0.072)(0.658)其中：——年的每位雇員的工資——年的物價(jià)水平——年的失業(yè)率要求：〔1〕進(jìn)行變量顯著性檢驗(yàn)；〔2〕對(duì)本模型的正確性進(jìn)行討論，是否應(yīng)從方程中刪除？為什么？3、以企業(yè)研發(fā)支出〔R&D〕占銷(xiāo)售額的比重〔單位：%〕為被解釋變量〔Y〕，以企業(yè)銷(xiāo)售額〔X1〕與利潤(rùn)占銷(xiāo)售額的比重〔X2〕為解釋變量，一個(gè)容量為32的樣本企業(yè)的估計(jì)結(jié)果如下：其中，括號(hào)中的數(shù)據(jù)為參數(shù)估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)差?！?〕解釋ln(X1)的參數(shù)。如果X1增長(zhǎng)10%，估計(jì)Y會(huì)變化多少個(gè)百分點(diǎn)？這在經(jīng)濟(jì)上是一個(gè)很大的影響嗎？〔2〕檢驗(yàn)R&D強(qiáng)度不隨銷(xiāo)售額的變化而變化的假設(shè)。分別在5%和10%的顯著性水平上進(jìn)行這個(gè)檢驗(yàn)。〔3〕利潤(rùn)占銷(xiāo)售額的比重X2對(duì)R&D強(qiáng)度Y是否在統(tǒng)計(jì)上有顯著的影響？4、假設(shè)你以校園內(nèi)食堂每天賣(mài)出的盒飯數(shù)量作為被解釋變量，以盒飯價(jià)格、氣溫、附近餐廳的盒飯價(jià)格、學(xué)校當(dāng)日的學(xué)生數(shù)量〔單位：千人〕作為解釋變量，進(jìn)行回歸分析。假設(shè)你看到如下的回歸結(jié)果〔括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差〕，但你不知道各解釋變量分別代表什么?！?.6〕(6.3)(0.61)(5.9)試判定各解釋變量分別代表什么，說(shuō)明理由。5、下表給出一二元模型的回歸結(jié)果。方差來(lái)源平方和〔SS〕自由度〔d.f.〕來(lái)自回歸(ESS)65965—來(lái)自殘差(RSS)_——總離差(TSS)6604214求：〔1〕樣本容量是多少？RSS是多少？ESS和RSS的自由度各是多少？〔2〕和？〔3〕檢驗(yàn)假設(shè)：解釋變量總體上對(duì)無(wú)影響。你用什么假設(shè)檢驗(yàn)？為什么？〔4〕根據(jù)以上信息，你能確定解釋變量各自對(duì)的奉獻(xiàn)嗎？6、在經(jīng)典線(xiàn)性回歸模型的根本假定下，對(duì)含有三個(gè)自變量的多元線(xiàn)性回歸模型：你想檢驗(yàn)的虛擬假設(shè)是：?！?〕用的方差及其協(xié)方差求出?！?〕寫(xiě)出檢驗(yàn)H0：的t統(tǒng)計(jì)量?！?〕如果定義，寫(xiě)出一個(gè)涉及0、、2和3的回歸方程，以便能直接得到估計(jì)值及其樣本標(biāo)準(zhǔn)差。7、假設(shè)要求你建立一個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型來(lái)說(shuō)明在學(xué)校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人數(shù)，以便決定是否修建第二條跑道以滿(mǎn)足所有的鍛煉者。你通過(guò)整個(gè)學(xué)年收集數(shù)據(jù)，得到兩個(gè)可能的解釋性方程：方程A：方程B：其中：——第i天慢跑者的人數(shù)——第i天降雨的英寸數(shù)——第i天日照的小時(shí)數(shù)——第i天的最高溫度〔按華氏溫度〕——第i天的后一天需交學(xué)期論文的班級(jí)數(shù)請(qǐng)答復(fù)以下問(wèn)題：〔1〕這兩個(gè)方程你認(rèn)為哪個(gè)更合理些，為什么？〔2〕為什么用相同的數(shù)據(jù)去估計(jì)相同變量的系數(shù)得到不同的符號(hào)？8、考慮以下預(yù)測(cè)的回歸方程：其中：為第t年的玉米產(chǎn)量〔噸/畝〕；為第t年的施肥強(qiáng)度〔千克/畝〕；為第t年的降雨量〔毫米〕。要求答復(fù)以下問(wèn)題：〔1〕從和對(duì)的影響方面，說(shuō)出本方程中系數(shù)和的含義；〔2〕常數(shù)項(xiàng)是否意味著玉米的負(fù)產(chǎn)量可能存在？〔3〕假定的真實(shí)值為，那么的估計(jì)量是否有偏？為什么？〔4〕假定該方程并不滿(mǎn)足所有的古典模型假設(shè)，即參數(shù)估計(jì)并不是最正確線(xiàn)性無(wú)偏估計(jì)，那么是否意味著的真實(shí)值絕對(duì)不等于？為什么？9、描述某經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的線(xiàn)性回歸模型為，并已根據(jù)樣本容量為32的觀察數(shù)據(jù)計(jì)算得，，，查表得，?！?〕求模型中三個(gè)參數(shù)的最小二乘估計(jì)值〔2〕進(jìn)行模型的置信度為95%的方程顯著性檢驗(yàn)〔3〕求模型參數(shù)2的置信度為99%的置信區(qū)間。10、下表為有關(guān)經(jīng)批準(zhǔn)的私人住房單位及其決定因素的4個(gè)模型的估計(jì)和相關(guān)統(tǒng)計(jì)值〔括號(hào)內(nèi)為p值〕〔如果某項(xiàng)為空，那么意味著模型中沒(méi)有此變量〕。數(shù)據(jù)為美國(guó)40個(gè)城市的數(shù)據(jù)。模型如下：式中：housing——實(shí)際頒發(fā)的建筑許可證數(shù)量；density——每平方英里的人口密度，value——自由房屋的均值〔單位：百美元〕；income——平均家庭的收入〔單位：千美元〕；popchang——1980~1992年的人口增長(zhǎng)百分比；unemp——失業(yè)率；localtax——人均交納的地方稅；statetax——人均繳納的州稅。變量模型A模型B模型C模型DC813(0.74)-392(0.81)-1279(0.34)-973(0.44)Density0.075(0.43)0.062(0.32)0.042(0.47)Value-0.855(0.13)-0.873(0.11)-0.994(0.06)-0.778(0.07)Income110.41(0.14)133.03(0.04)125.71(0.05)116.60(0.06)Popchang26.77(0.11)29.19(0.06)29.41(0.001)24.86(0.08)Unemp-76.55(0.48)Localtax-0.061(0.95)Statetax-1.006(0.40)-1.004(0.37)RSS4.763e+74.843e+74.962e+75.038e+7R20.3490.3380.3220.3121.488e+61.424e+61.418e+61.399e+6AIC1.776e+61.634e+61.593e+61.538e+6〔1〕檢驗(yàn)?zāi)Ｐ虯中的每一個(gè)回歸系數(shù)在10%水平下是否為零〔括號(hào)中的值為雙邊備擇p-值〕。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，你認(rèn)為應(yīng)該把變量保存在模型中還是去掉？〔2〕在模型A中，在5%水平下檢驗(yàn)聯(lián)合假設(shè)H0：i=0(i=1,5,6,7)。說(shuō)明被擇假設(shè)，計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值，說(shuō)明其在零假設(shè)條件下的分布，拒絕或接受零假設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)。說(shuō)明你的結(jié)論?！?〕哪個(gè)模型是“最優(yōu)的”？解釋你的選擇標(biāo)準(zhǔn)。〔4〕說(shuō)明你對(duì)最優(yōu)模型中參數(shù)符號(hào)的預(yù)期并解釋原因，確認(rèn)其是否為正確符號(hào)。第四章隨機(jī)解釋變量問(wèn)題一、名詞解釋1、隨機(jī)解釋變量2、工具變量二、單項(xiàng)選擇題1、如果模型包含隨機(jī)解釋變量，且與隨機(jī)干擾項(xiàng)異期相關(guān)，那么普通最小二乘估計(jì)量是〔〕A、無(wú)偏估計(jì)量B、有效估計(jì)量C、一致估計(jì)量D、最正確線(xiàn)性無(wú)偏估計(jì)量2、假設(shè)回歸模型，其中為隨機(jī)變量，與相關(guān)，那么的普通最小二乘估計(jì)量〔〕A、無(wú)偏且一致B、無(wú)偏但不一致C、有偏但一致D、有偏且不一致3、隨機(jī)解釋變量問(wèn)題分為三種情況，以下哪一種不是〔〕A、隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相關(guān)B、隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期不相關(guān)，不同期相關(guān)C、隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期相關(guān)D、隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)高度相關(guān)4、當(dāng)解釋變量中包含隨機(jī)被解釋變量時(shí)，下面哪一種情況不可能出現(xiàn)〔〕A、參數(shù)估計(jì)量無(wú)偏B、參數(shù)估計(jì)量漸進(jìn)無(wú)偏C、參數(shù)估計(jì)量有偏D、隨機(jī)誤差項(xiàng)的自相關(guān)問(wèn)題仍可用D-W檢驗(yàn)5、在工具變量的選取中，下面哪一個(gè)條件不是必須的〔〕A、與所替代的隨機(jī)解釋變量高度相關(guān)B、與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相關(guān)C、與模型中的其他解釋變量不相關(guān)D、與被解釋變量存在因果關(guān)系三、判斷題1、含有隨機(jī)解釋變量的線(xiàn)性回歸模型，其普通最小二乘法估計(jì)量都是有偏的〔〕2、工具變量替代隨機(jī)變量后，實(shí)際上是工具變量變?yōu)榱私忉屪兞俊病?、當(dāng)隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期相關(guān)時(shí)，如果仍用最小二乘法估計(jì)，那么估計(jì)量有偏且非一致。〔〕四、簡(jiǎn)答題什么是估計(jì)的一致性？試通過(guò)一元模型證明對(duì)于工具變量法的斜率的估計(jì)量是的一致估計(jì)。五、計(jì)算分析題1、一個(gè)研究對(duì)某地區(qū)大學(xué)生就業(yè)的影響的簡(jiǎn)單模型可描述如下式中，EMP為新就業(yè)的大學(xué)生人數(shù)，MIN1為該地區(qū)最低限度工資，POP為新畢業(yè)的大學(xué)生人數(shù)，GDP1為該地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，GDP為該國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值?！?〕如果該地區(qū)政府以多多少少不易觀測(cè)的卻對(duì)新畢業(yè)大學(xué)生就業(yè)有影響的因素作為根底來(lái)選擇最低限度工資，那么OLS估計(jì)將會(huì)存在什么問(wèn)題？〔2〕令MIN為該國(guó)的最低限度工資，它與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān)嗎？〔3〕按照法律，各地區(qū)最低限度工資不得低于國(guó)家最低工資，那么MIN能成為MIN1的工具變量嗎？第五章多重共線(xiàn)性一、名詞解釋1、多重共線(xiàn)性2、不完全多重共線(xiàn)性二、單項(xiàng)選擇題1、在線(xiàn)性回歸模型中，假設(shè)解釋變量和的觀測(cè)值成比例，既有，其中為非零常數(shù)，那么說(shuō)明模型中存在〔〕A、異方差B、多重共線(xiàn)性C、序列相關(guān)D、隨機(jī)解釋變量2、對(duì)于模型，與r12=0相比，當(dāng)r12=0.15時(shí)，估計(jì)量的方差將是原來(lái)的〔〕A、1倍B、1.023倍C、1.96倍D、2倍3、如果方差膨脹因子VIF=15，那么認(rèn)為〔〕問(wèn)題是嚴(yán)重的〔〕A、異方差問(wèn)題B、序列相關(guān)問(wèn)題C、多重共線(xiàn)性問(wèn)題D、解釋變量與隨機(jī)項(xiàng)的相關(guān)性4、一般多重共線(xiàn)性下參數(shù)估計(jì)量〔〕A、不存在B、有無(wú)窮多解C、唯一D、非有效5、完全多重共線(xiàn)性下參數(shù)估計(jì)量〔〕A、唯一B、有無(wú)窮多解C、不存在D、有效6、以下方法中，可克服多重共線(xiàn)性的是〔〕A、差分法B、加權(quán)最小二乘法C、工具變量法D、廣義最小二乘法三、多項(xiàng)選擇題1、多重共線(xiàn)性產(chǎn)生的主要原因有〔〕A、經(jīng)濟(jì)變量之間往往存在同方向的變化趨勢(shì)B、經(jīng)濟(jì)變量之間往往存在密切的關(guān)聯(lián)度C、在模型中采用滯后變量也容易產(chǎn)生多重共線(xiàn)性D、在建模過(guò)程中由于解釋變量選擇不當(dāng)，引起了變量之間的多重共線(xiàn)性E、以上都不正確2、檢驗(yàn)多重共線(xiàn)性嚴(yán)重性的方法有〔〕A、等級(jí)相關(guān)系數(shù)法B、方差膨脹因子C、工具變量法D、判定系數(shù)檢驗(yàn)法E、逐步回歸法3、當(dāng)模型中解釋變量間存在高度的多重共線(xiàn)性時(shí)〔〕A、各個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響將難于精確鑒別B、局部解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)之間將高度相關(guān)C、估計(jì)量的精確度大幅下降D、估計(jì)量對(duì)于樣本容量的變動(dòng)將十分敏感E、模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)也將序列相關(guān)4、多重共線(xiàn)性解決方法主要有〔〕A、保存重要的解釋變量，去掉次要的或可替代的解釋變量B、利用先驗(yàn)信息改變參數(shù)的約束形式C、變換模型的形式D、綜合使用時(shí)間數(shù)據(jù)與截面數(shù)據(jù)E、逐步回歸法以及增加樣本容量四、判斷題1、當(dāng)用于檢驗(yàn)方程線(xiàn)性顯著性的F統(tǒng)計(jì)量與檢驗(yàn)單個(gè)系數(shù)顯著性的t統(tǒng)計(jì)量結(jié)果矛盾時(shí)，可以認(rèn)為出現(xiàn)了嚴(yán)重的多重共線(xiàn)性〔〕2、當(dāng)存在嚴(yán)重的多重共線(xiàn)性時(shí)，普通最小二乘法往往會(huì)低估參數(shù)估計(jì)量的方差〔〕3、變量的兩兩高度相關(guān)并不表示高度多重共線(xiàn)性，變量不存在兩兩高度相關(guān)表示不存在高度多重共線(xiàn)性〔〕4、由于多重共線(xiàn)性不會(huì)影響到隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差，因此如果分析的目的僅僅是預(yù)測(cè)，那么多重共線(xiàn)性是無(wú)害的〔〕五、計(jì)算分析題1、某地區(qū)供水部門(mén)利用最近15年的用水年度數(shù)據(jù)得出如下估計(jì)模型：〔-1.7〕(0.9)(1.4)(-0.6)(-1.2)(-0.8) F=38.9式中，water——用水總量〔百萬(wàn)立方米〕,house——住戶(hù)總數(shù)〔千戶(hù)〕,pop——總?cè)丝凇睬恕?pcy——人均收入〔元〕,price——價(jià)格〔元/100立方米〕,rain——降雨量〔毫米〕?！?〕根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論和直覺(jué),請(qǐng)估計(jì)回歸系數(shù)的符號(hào)的正負(fù)(不包括常量)，為什么？觀察符號(hào)與你的直覺(jué)相符嗎？〔2〕在5%的顯著性水平下，請(qǐng)進(jìn)行變量的t-檢驗(yàn)與方程的F-檢驗(yàn)。T檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)結(jié)果有相矛盾的現(xiàn)象嗎？〔3〕你認(rèn)為估計(jì)值是有偏的、無(wú)效的、或不一致的嗎？詳細(xì)闡述理由。第六章異方差性一、名詞解釋1、異方差性2、廣義最小二乘法二、單項(xiàng)選擇題1、Gleiser檢驗(yàn)法主要用于檢驗(yàn)〔〕A、異方差性

B、自相關(guān)性C、隨機(jī)解釋變量

D、多重共線(xiàn)性2、Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)法可用于檢驗(yàn)〔〕A、異方差性B、多重共線(xiàn)性C、序列相關(guān)D、設(shè)定誤差3、假設(shè)回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差性，那么估計(jì)模型參數(shù)應(yīng)采用〔〕A、普通最小二乘法B、加權(quán)最小二乘法C、廣義差分法D、工具變量法4、如果回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差，那么模型參數(shù)的普通最小二乘估計(jì)量〔〕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5、設(shè)回歸模型為，其中，那么的最有效估計(jì)量為〔〕A、B、C、D、6、對(duì)于模型，如果在異方差檢驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，那么用加權(quán)最小二乘法估計(jì)模型參數(shù)時(shí)，權(quán)數(shù)應(yīng)為〔〕A、B、C、D、三、多項(xiàng)選擇題1、以下哪些方法可克服異方差性〔〕A、差分法B、加權(quán)最小二乘法C、工具變量法D、廣義最小二乘法2、異方差性的后果包括〔〕A、參數(shù)估計(jì)量不再滿(mǎn)足無(wú)偏性B、變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義C、模型的預(yù)測(cè)失效D、普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)量方差較大3、以下計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析中，很可能存在異方差問(wèn)題的有〔〕A、用橫截面數(shù)據(jù)建立家庭消費(fèi)支出對(duì)家庭收入水平的回歸模型B、用橫截面數(shù)據(jù)建立產(chǎn)出對(duì)勞動(dòng)和資本的回歸模型C、以凱恩斯的有效需求理論為根底構(gòu)造宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型D、以國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算帳戶(hù)為根底構(gòu)造宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型4、異方差的檢驗(yàn)方法有〔〕A、圖示檢驗(yàn)法B、Glejser檢驗(yàn)C、white檢驗(yàn)D、D.W.檢驗(yàn)E、Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)四、判斷題1、存在異方差情況下，普通最小二乘估計(jì)量依然是無(wú)偏和有效的?！病?、如果存在異方差，通常使用的t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)無(wú)效?！病?、如果OLS法估計(jì)的殘差呈現(xiàn)系統(tǒng)模式，那么意味著存在著異方差?！病?、廣義最小二乘法可消除異方差?！病?、存在異方差時(shí)，普通最小二乘法通常會(huì)高估參數(shù)估計(jì)量的方差〔〕6、Goldfeld-Quandt檢驗(yàn)異方差時(shí)，排序后去掉中間c個(gè)變量，c值越大，檢驗(yàn)就越高，但過(guò)高的c，會(huì)降低檢驗(yàn)的自由度，因而c應(yīng)該適量，近似為樣本容量的1/4?！病澄濉⒑?jiǎn)答題1、簡(jiǎn)述異方差對(duì)OLS估計(jì)量的性質(zhì)、置信區(qū)間、顯著性t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)有何影響。2、以下哪種情況是異方差性造成的結(jié)果？〔1〕OLS估計(jì)量是有偏的〔2〕通常的變量顯著性檢驗(yàn)的t統(tǒng)計(jì)量不再服從t分布。〔3〕OLS估計(jì)量不再具有最正確線(xiàn)性無(wú)偏性。3、線(xiàn)性回歸模型：存在異方差性，隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差為，問(wèn)參數(shù)估計(jì)時(shí)，如何克服該異方差性的影響？六、計(jì)算分析題1、模型式中，為某公司在第i個(gè)地區(qū)的銷(xiāo)售額；為該地區(qū)的總收入；為該公司在該地區(qū)投入的廣告費(fèi)用〔i=0,1,2……,50〕?！?〕由于不同地區(qū)人口規(guī)?？赡苡绊懼摴驹谠摰貐^(qū)的銷(xiāo)售，因此有理由疑心隨機(jī)誤差項(xiàng)ui是異方差的。假設(shè)依賴(lài)于，請(qǐng)逐步描述你如何對(duì)此進(jìn)行檢驗(yàn)。需說(shuō)明：a、假設(shè)和備擇假設(shè)；b、要進(jìn)行的回歸；c、要計(jì)算的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值及它的分布〔包括自由度〕；d、接受或拒絕零假設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)?！?〕假設(shè)。逐步描述如何求得BLUE并給出理論依據(jù)。2、模型，，其中Y，X1，X2和Z的數(shù)據(jù)。假定給定權(quán)數(shù)，加權(quán)最小二乘法就是使最小?！?〕求RSS對(duì)和的偏微分并寫(xiě)出正規(guī)方程。〔2〕用Z去除遠(yuǎn)模型，寫(xiě)出所得新模型的正規(guī)方程?！?〕把帶入〔1〕中的正規(guī)方程，并證明它們和在〔2〕中推導(dǎo)的結(jié)果一樣。第七章序列相關(guān)性一、名詞解釋1、序列相關(guān)性2、差分法3、DW檢驗(yàn)二、單項(xiàng)選擇題1、DW檢驗(yàn)主要用于檢驗(yàn)〔〕A、異方差性

B、自相關(guān)性C、隨機(jī)解釋變量

D、多重共線(xiàn)性2、在以下引起序列自相關(guān)的原因中，正確的有幾個(gè)？〔〕〔1〕經(jīng)濟(jì)變量具有慣性作用〔2〕經(jīng)濟(jì)行為的滯后性〔3〕設(shè)定偏誤〔4〕解釋變量之間的共線(xiàn)性A、1個(gè)

B、4個(gè)C、2個(gè)

D、3個(gè)3、假設(shè)回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在一階自回歸形式的序列相關(guān)，那么估計(jì)參數(shù)應(yīng)采用〔〕A、普通最小二乘法B、加權(quán)最小二乘法C、廣義差分法D、工具變量法4、用于檢驗(yàn)序列相關(guān)的DW統(tǒng)計(jì)量的取值范圍是〔〕A、0≤DW≤1B、－1≤DW≤1C、－2≤DW≤2D、0≤DW≤45、DW統(tǒng)計(jì)量的值接近于0，那么樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)近似等于〔〕A、-1B、0C、1D、0.56、樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)接近于-1，那么DW統(tǒng)計(jì)量近似等于〔〕A、0B、1C、2D、47、在給定的顯著性水平之下，假設(shè)DW統(tǒng)計(jì)量的下、上臨界值分別為和,那么當(dāng)時(shí)，可認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng)〔〕A、存在一階正自相關(guān)B、存在一階負(fù)相關(guān)C、不存在序列相關(guān)D、存在序列相關(guān)與否不能斷定8．某企業(yè)的生產(chǎn)決策是由模型描述〔其中為產(chǎn)量，為價(jià)格〕，又知：如果該企業(yè)在期生產(chǎn)過(guò)剩，決策者會(huì)削減期的產(chǎn)量；如果該企業(yè)在t-1期產(chǎn)出供不應(yīng)求，決策者會(huì)增加期的產(chǎn)量。由此判斷上述模型存在〔〕A、異方差問(wèn)題B、序列相關(guān)問(wèn)題C、多重共線(xiàn)性問(wèn)題D、隨機(jī)解釋變量問(wèn)題9、用矩陣形式表示的廣義最小二乘參數(shù)估計(jì)量為，此估計(jì)量為〔〕A、有偏、有效的估計(jì)量B、有偏、無(wú)效的估計(jì)量C、無(wú)偏、無(wú)效的估計(jì)量D、無(wú)偏、有效的估計(jì)量10、對(duì)于模型，假設(shè)存在序列相關(guān)，同時(shí)存在異方差，即有，是一個(gè)〔〕A、退化矩陣B、單位矩陣C、對(duì)角矩陣D、正定矩陣三、多項(xiàng)選擇題1、以下可能導(dǎo)致模型產(chǎn)生序列相關(guān)的因素有〔〕A、模型形式被誤設(shè)B、經(jīng)濟(jì)序列本身的慣性C、模型中漏掉了重要的帶有自相關(guān)的解釋變量D、數(shù)據(jù)的編造E、數(shù)據(jù)的規(guī)模差異2、關(guān)于D.W.檢驗(yàn)以下說(shuō)法正確的〔〕A、只適用于一階線(xiàn)性自回歸形式的序列相關(guān)檢驗(yàn)，且樣本容量要充分大B、D.W.統(tǒng)計(jì)量的取值區(qū)間是[0，4]C、當(dāng)D.W.=2時(shí)，對(duì)應(yīng)的相關(guān)系數(shù)為0，說(shuō)明不存在序列相關(guān)D、當(dāng)D.W.統(tǒng)計(jì)量的值落在區(qū)間[dL,dU]或者[4-dU,4-dL]上時(shí)，無(wú)法確定隨機(jī)誤差項(xiàng)是否存在自相關(guān)。E、當(dāng)D.W.接近于4時(shí)，相關(guān)系數(shù)接近1，說(shuō)明可能存在完全正的一階自相關(guān)。3．序列相關(guān)性的后果包括〔〕A、參數(shù)估計(jì)量不再滿(mǎn)足無(wú)偏性B、變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義C、模型的預(yù)測(cè)失效D、普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)量方差較大4．以下哪些方法可克服序列相關(guān)性〔〕A、差分法B、加權(quán)最小二乘法C、工具變量法D、廣義最小二乘法四、判斷題1、當(dāng)存在序列相關(guān)時(shí)，OLS估計(jì)量是有偏的并且也是無(wú)效的?！病?、兩個(gè)模型，一個(gè)是一階差分形式，一個(gè)是水平形式，這兩個(gè)模型的是不可以直接比擬的。〔〕3、當(dāng)模型存在自相關(guān)時(shí)，可用D-W法進(jìn)行檢驗(yàn)，不需要任何前提條件〔〕4、D.W.值在0和4之間，數(shù)值越小說(shuō)明正相關(guān)程度越大，數(shù)值越大說(shuō)明負(fù)相關(guān)程度越大〔〕5、用滯后的被解釋變量作解釋變量，模型隨機(jī)干擾項(xiàng)必然存在序列相關(guān)，這時(shí)D-W檢驗(yàn)就不適用了?！病澄濉⒑?jiǎn)答題1、在存在一階自相關(guān)的情形下，估計(jì)自相關(guān)參數(shù)有哪些不同的方法？說(shuō)明根本思路。2、簡(jiǎn)述序列相關(guān)帶來(lái)的后果。六、計(jì)算分析題1、對(duì)于模型：，問(wèn)：〔1〕如果用變量的一階差分估計(jì)該模型，那么意味著采用了何種自相關(guān)形式？〔2〕在用一階差分估計(jì)時(shí)，如果包含一個(gè)截距項(xiàng)，其含義是什么？2、對(duì)模型，假設(shè)與相關(guān)。為了消除該相關(guān)性，采用工具變量法：先求關(guān)于與回歸，得到，再做如下回歸：試問(wèn)：這一方法能否消除原模型中與的相關(guān)性？為什么？3、以某地區(qū)22年的年度數(shù)據(jù)估計(jì)了如下工業(yè)就業(yè)回歸方程〔-0.56〕(2.3)(-1.7)(5.8)式中，Y為總就業(yè)量；X1為總收入；X2為平均月工資率；X3為地方政府的總支出?！?〕試證明：一階自相關(guān)的DW檢驗(yàn)是無(wú)定論的〔取顯著性水平〕。〔2〕逐步描述如何使用LM統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行一階自相關(guān)檢驗(yàn)第八章虛擬變量模型一、名詞解釋1、虛擬變量2、虛擬變量陷阱二、單項(xiàng)選擇題1、某商品需求函數(shù)為，其中為需求量，為價(jià)格。為了考慮“地區(qū)”〔農(nóng)村、城市〕和“季節(jié)”〔春、夏、秋、冬〕兩個(gè)因素的影響，擬引入虛擬變量，那么應(yīng)引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為〔〕A、2B、4C、5D、62、根據(jù)樣本資料建立某消費(fèi)函數(shù)如下：，其中C為消費(fèi)，X為收入，虛擬變量，所有參數(shù)均檢驗(yàn)顯著，那么城鎮(zhèn)家庭的消費(fèi)函數(shù)為〔〕A、B、C、D、3、假設(shè)某需求函數(shù)為，為了考慮“季節(jié)”因素〔春、夏、秋、冬四個(gè)不同的狀態(tài)〕，引入4個(gè)虛擬變量形成截距變動(dòng)模型，那么模型的〔〕A、參數(shù)估計(jì)量將到達(dá)最大精度B、參數(shù)估計(jì)量是有偏估計(jì)量C、參數(shù)估計(jì)量是非一致估計(jì)量D、參數(shù)將無(wú)法估計(jì)4、對(duì)于模型，為了考慮“地區(qū)”因素〔北方、南方〕，引入2個(gè)虛擬變量形成截距變動(dòng)模型，那么會(huì)產(chǎn)生〔〕A、序列的完全相關(guān)B、序列的不完全相關(guān)C、完全多重共線(xiàn)性D、不完全多重共線(xiàn)性5、設(shè)消費(fèi)函數(shù)為，其中虛擬變量，當(dāng)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)說(shuō)明以下哪項(xiàng)成立時(shí)，表示城鎮(zhèn)家庭與農(nóng)村家庭有一樣的消費(fèi)行為〔〕A、B、C、D、6、設(shè)消費(fèi)函數(shù)，其中虛擬變量，如果統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)說(shuō)明成立，那么北方的消費(fèi)函數(shù)與南方的消費(fèi)函數(shù)是〔〕A、相互平行的B、相互垂直的C、相互交叉的D、相互重疊的7、假定月收入水平在1000元以?xún)?nèi)時(shí)，居民邊際消費(fèi)傾向維持在某一水平，當(dāng)月收入水平到達(dá)或超過(guò)1000元時(shí)，邊際消費(fèi)傾向?qū)⒚黠@下降，那么描述消費(fèi)〔C〕依收入〔I〕變動(dòng)的線(xiàn)性關(guān)系宜采用〔〕A、B、C、D、8、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B、主能代表質(zhì)的因素C、只能代表數(shù)量因素D、只能代表季節(jié)影響因素9、如果一個(gè)模型中不包含截距項(xiàng)，對(duì)一個(gè)具有m個(gè)特征的質(zhì)的因素要引入虛擬變量的數(shù)目為〔〕A、mB、m-1C、m-2D、m+110、由于引入虛擬變量，回歸模型的截距項(xiàng)和斜率都發(fā)生變換，那么這種模型稱(chēng)為〔〕A、平行模型B、重合模型C、集合模型D、相異模型三、多項(xiàng)選擇題1、關(guān)于虛擬變量，以下表述正確的有〔〕A、是質(zhì)的因素的數(shù)量變化B、一般情況下取值為1和0C、代表質(zhì)的因素D、在有些情況下可以代表數(shù)量因素E、代表數(shù)量因素2、在線(xiàn)性模型中引入虛擬變量，可以反映〔〕A、截距項(xiàng)變動(dòng)B、斜率變動(dòng)C、截距項(xiàng)和斜率同時(shí)變動(dòng)D、分段回歸E、以上都可以3、關(guān)于虛擬變量設(shè)置原那么，以下表述正確的有〔〕A、當(dāng)定性因素有m個(gè)類(lèi)別時(shí)，引入m-1個(gè)虛擬變量B、當(dāng)定性因素有m個(gè)類(lèi)別時(shí)，引入m個(gè)虛擬變量，會(huì)產(chǎn)生多重共線(xiàn)性問(wèn)題C、虛擬變量的值只能去0和1D、在虛擬變量的設(shè)置中，根底類(lèi)別一般取值為0E、以上說(shuō)法都正確四、判斷題，并說(shuō)明理由1、在回歸模型中，如果虛擬變量的取值為0或2，而非通常情況下的0或1，那么，參數(shù)、、的估計(jì)值將減半?！病忱碛桑?、在引入虛擬變量后，OLS估計(jì)量的性質(zhì)受到了影響。〔〕理由：五、計(jì)算分析題1、一個(gè)由容量為209的樣本估計(jì)的解釋CEO薪水的方程為〔15.3〕〔8.03〕〔2.75〕〔1.775〕〔2.130〕〔-2.895〕其中，Y表示年薪水平〔單位：萬(wàn)元〕，表示年銷(xiāo)售收入〔單位：萬(wàn)元〕，表示公司股票收益〔單位：萬(wàn)元〕，，，均為虛擬變量，分別表示金融業(yè)、消費(fèi)品行業(yè)、公用事業(yè)。假定比照行業(yè)為交通運(yùn)輸業(yè)。〔1〕解釋三個(gè)虛擬變量參數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義〔2〕保持和不變，計(jì)算公用事業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)之間估計(jì)薪水的近似百分比差異。這個(gè)差異在1%的顯著性水平上是統(tǒng)計(jì)顯著的嗎？〔3〕消費(fèi)品行業(yè)和金融業(yè)之間的估計(jì)薪水的近似百分比差異是多少？寫(xiě)出一個(gè)使你能直接檢驗(yàn)這個(gè)差異是否統(tǒng)計(jì)顯著的方程。2、為了研究體重與身高的關(guān)系，某學(xué)校隨機(jī)抽樣調(diào)查了51名學(xué)生〔男生36名，女生15名〕，并得到如下兩種回歸模型：〔a〕〔-5.21〕〔8.62〕〔b〕〔-2.59〕〔4.01〕〔5.16〕其中，W表示體重〔單位：磅〕，h表示身高〔單位：英寸〕，虛擬變量D=1，表示男，D=0，表示女。答復(fù)下面的問(wèn)題：〔1〕你將選擇哪個(gè)模型？為什么？〔2〕如果模型b確實(shí)更好而你選擇了a，你犯了什么錯(cuò)誤？〔3〕D的系數(shù)說(shuō)明了什么？3、假設(shè)利率時(shí)，投資取決于利潤(rùn)；而利率時(shí)，投資同時(shí)取決于利潤(rùn)和一個(gè)固定的級(jí)差利潤(rùn)。試用一個(gè)可以檢驗(yàn)的模型來(lái)表達(dá)上述關(guān)系，并簡(jiǎn)述如何對(duì)利率的影響進(jìn)行檢驗(yàn)。4、根據(jù)美國(guó)1961年第一季度至1977年第二季度的季度數(shù)據(jù)，我們得到了如下的咖啡需求函數(shù)的回歸方程：其中：——人均咖啡消費(fèi)量〔單位：磅〕——咖啡的價(jià)格——人均收入——茶的價(jià)格——時(shí)間趨勢(shì)變量〔1961年第一季度為1，……1977年第二季度為66〕=；=；=要求答復(fù)以下問(wèn)題：〔1〕模型中、和的系數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義是什么？〔2〕咖啡的價(jià)格需求是否很有彈性？〔3〕咖啡和茶是互補(bǔ)品還是替代品？〔4〕如何解釋時(shí)間變量的系數(shù)？〔5〕如何解釋模型中虛擬變量的作用？〔6〕哪些虛擬變量在統(tǒng)計(jì)上是顯著的？〔7〕咖啡的需求是否存在季節(jié)效應(yīng)？第九章滯后變量模型一、名詞解釋1、分布滯后模型2、自回歸模型二、單項(xiàng)選擇題1、以下屬于有限分布滯后模型的是()A、B、C、D、2、消費(fèi)函數(shù)模型，其中為收入，那么當(dāng)期收入對(duì)未來(lái)消費(fèi)的影響是：增加一單位，增加()A、0.5單位B、0.3單位C、0.1單位D、0.9單位3、在分布滯后模型中，動(dòng)態(tài)乘數(shù)為〔〕A、B、(i=1,2,…,k)C、D、4、在分布滯后模型的估計(jì)中，使用時(shí)間序列資料可能存在的序列相關(guān)問(wèn)題就表現(xiàn)為()A、異方差問(wèn)題B、自相關(guān)問(wèn)題C、多重共線(xiàn)性問(wèn)題D、隨機(jī)解釋變量問(wèn)題5、自適應(yīng)預(yù)期模型基于如下的理論假設(shè)：影響被解釋變量的因素不是，而是關(guān)于的預(yù)期，且預(yù)期形成的過(guò)程是，其中，被稱(chēng)為〔〕A、衰減率B、預(yù)期系數(shù)C、調(diào)整因子D、預(yù)期誤差6、在模型中中，系數(shù)為〔〕A、長(zhǎng)期乘數(shù)B、動(dòng)態(tài)乘數(shù)C、均衡乘數(shù)D、短期乘數(shù)7、有限自回歸模型一般不存在以下哪個(gè)問(wèn)題〔〕A、隨機(jī)解釋變量問(wèn)題B、近似多重共線(xiàn)性問(wèn)題C、序列相關(guān)問(wèn)題D、完全多重共線(xiàn)性問(wèn)題8、Koyck變換是將無(wú)限分布滯后模型轉(zhuǎn)換為自回歸模型，然后進(jìn)行估計(jì)，這里假設(shè)偏回歸系數(shù)按幾何衰減即，稱(chēng)為〔〕A、衰減率B、調(diào)整速率C、預(yù)期系數(shù)D、待估參數(shù)9、對(duì)于Koyck變換后自回歸模型與自適應(yīng)預(yù)期模型，估計(jì)方法可采用〔〕A、加權(quán)最小二乘法B、廣義差分法C、普通最小二乘法D、工具變量法10、用于格蘭杰因果檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量形式為〔〕A、B、C、D、同時(shí)應(yīng)用A和C三、多項(xiàng)選擇題1、需要用工具變量法進(jìn)行估計(jì)的自回歸分布滯后模型有〔〕A、不經(jīng)變換的無(wú)限期分布滯后模型B、有限期分布滯后模型C、Koyck變換模型D、自適應(yīng)預(yù)期模型E、局部調(diào)整模型2、不能直接應(yīng)用OLS估計(jì)分布滯后模型的原因有〔〕A、對(duì)于無(wú)限期滯后模型，沒(méi)有足夠的樣本B、對(duì)于有限期滯后模型，沒(méi)有先驗(yàn)準(zhǔn)那么確定滯后期的長(zhǎng)度C、可能存在多重共線(xiàn)性問(wèn)題D、滯后期較長(zhǎng)的分布滯后模型，缺乏足夠的自由度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)E、解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)相關(guān)3、有限分布滯后模型的修正估計(jì)方法有〔〕A、經(jīng)驗(yàn)加權(quán)法B、Almon多項(xiàng)式法C、Koyck多項(xiàng)式法D、工具變量法E、普通最小二乘法4、關(guān)于自回歸模型，以下表述正確的有〔〕A、估計(jì)自回歸模型時(shí)的主要問(wèn)題在于，滯后被解釋變量的存在可能導(dǎo)致它與隨機(jī)干擾項(xiàng)相關(guān)，以及隨機(jī)干擾項(xiàng)出現(xiàn)序列相關(guān)B、Koyck模型和自適應(yīng)預(yù)期模型都存在解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期相關(guān)問(wèn)題C、局部調(diào)整模型中解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)沒(méi)有同期相關(guān)，因此可以應(yīng)用OLS估計(jì)D、無(wú)限期分布滯后模型通過(guò)一定的方法可以轉(zhuǎn)換為一階自回歸模型E、以上都正確四、判斷題1、有限分布滯后模型可以采用經(jīng)驗(yàn)加權(quán)法對(duì)滯后變量的系數(shù)賦值，這種方法簡(jiǎn)單易行〔〕2、Almon多項(xiàng)式法主要針對(duì)無(wú)限期分布滯后模型，主要通過(guò)Almon變換，定義新變量，減少解釋變量個(gè)數(shù)，從而估計(jì)出參數(shù)?！病?、Koyck變換可以將有限期分布滯后模型轉(zhuǎn)換為一階自回歸模型，從而緩解多重共線(xiàn)性問(wèn)題?！病?、實(shí)際中，許多滯后模型都可以轉(zhuǎn)化為自回歸模型，自回歸模型是經(jīng)濟(jì)生活中更常見(jiàn)的模型。〔〕5、格蘭杰因果檢驗(yàn)的原假設(shè)是被檢驗(yàn)的變量之間存在因果關(guān)系?！病澄濉⒂?jì)算分析題1、假設(shè)貨幣需求關(guān)系式為，式中，為時(shí)間t的實(shí)際現(xiàn)金余額；為時(shí)間t的“期望”實(shí)際收入；為時(shí)間t的利率。根據(jù)適應(yīng)規(guī)那么，，修改期望值。，，的數(shù)據(jù)，但的數(shù)據(jù)未知?！?〕建立一個(gè)可以用于推導(dǎo)估計(jì)值的經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型?！?〕假設(shè)和與都不相關(guān)。OLS估計(jì)值是1〕無(wú)偏的；2〕一致的嗎？為什么？〔3〕假設(shè)=的性質(zhì)類(lèi)似〔2〕局部。那么，本例中OLS估計(jì)值是1〕無(wú)偏的；2〕一致的嗎？為什么？2、一個(gè)估計(jì)某行業(yè)CEO薪水的回歸模型如下：其中，Y為年薪，為公司的銷(xiāo)售收入，為公司市值，為利潤(rùn)占銷(xiāo)售的百分比，為其就任當(dāng)前公司CEO的年數(shù)，為其在該公司的年數(shù)。用一容量為177的樣本數(shù)據(jù)估計(jì)得到。如果添加和，。問(wèn)：此模型中是否有設(shè)定誤差？試以10%和5%的顯著性水平進(jìn)行檢驗(yàn)。3、假設(shè)某投資函數(shù)其中，為t期的投資，表示t期的銷(xiāo)售量。假定滯后變量的權(quán)數(shù)類(lèi)型為倒V型，如何設(shè)計(jì)權(quán)數(shù)估計(jì)此模型。第十章聯(lián)立方程模型一、名詞解釋1、結(jié)構(gòu)式模型：2、先決變量：3、不可識(shí)別：4、間接最小二乘法：二、判斷題1、聯(lián)立方程模型的方程分為隨機(jī)方程和恒等方程兩種?！病?、先決變量就是外生變量?！病?、結(jié)構(gòu)式方程相對(duì)于簡(jiǎn)化式方程來(lái)說(shuō)更能反映出變量之間的經(jīng)濟(jì)關(guān)系?！病?、簡(jiǎn)化式方程中沒(méi)有內(nèi)生變量作為解釋變量?！病?、簡(jiǎn)化式參數(shù)與結(jié)構(gòu)式參數(shù)之間的關(guān)系被稱(chēng)為參數(shù)關(guān)系體系。〔〕6、結(jié)構(gòu)式方程的標(biāo)準(zhǔn)形式就是將所有的內(nèi)生變量表示成外生變量和隨機(jī)干擾項(xiàng)的函數(shù)形式?！病?、聯(lián)立方程的階條件用于判斷方程是否能夠被識(shí)別?！病?、普通OLS方法也可以用來(lái)對(duì)聯(lián)立方程組的結(jié)構(gòu)式方程進(jìn)行估計(jì)?！病橙雾?xiàng)選擇題1、有以下聯(lián)立方程組：其中，、、、分別表示當(dāng)年的消費(fèi)、投資、產(chǎn)出及政府支出，表示上一年的產(chǎn)出，在這個(gè)聯(lián)立方程組計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中，先決變量有幾個(gè)？〔〕A、0個(gè)B、1個(gè)C、2個(gè)D、3個(gè)2、在上題的聯(lián)立方程組中，內(nèi)生變量是：〔〕A、，B、，，C、，D、，3、先決變量是〔〕的合稱(chēng)?！病矨、外生變量和滯后內(nèi)生變量B、內(nèi)生變量和外生變量C、外生變量和虛擬變量D、解釋變量和被解釋變量4、生產(chǎn)函數(shù)是〔〕A、恒等方程B、制度方程C、技術(shù)方程D、定義方程5、結(jié)構(gòu)式模型中的每一個(gè)方程都稱(chēng)為結(jié)構(gòu)式方程，在結(jié)構(gòu)方程中，解釋變量可以是先決變量，也可以是〔〕A、外生變量B、滯后變量C、內(nèi)生變量D、外生變量和內(nèi)生變量6、簡(jiǎn)化式模型就是把結(jié)構(gòu)式模型中的內(nèi)生變量表示為〔〕A、外生變量和內(nèi)生變量的函數(shù)關(guān)系B、先決變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型C、滯后變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型D、外生變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)模型7、簡(jiǎn)化式模型是用所有〔〕作為每個(gè)內(nèi)生變量的解釋變量。()A、外生變量B、先決變量C、虛擬變量D、滯后內(nèi)生變量8、簡(jiǎn)化式參數(shù)反映其對(duì)應(yīng)的解釋變量對(duì)被解釋變量的〔〕A、直接影響B(tài)、直接影響與間接影響之和C、間接影響D、直接影響與間接影響之差9、當(dāng)模型中第i個(gè)方程不可識(shí)別，那么該模型是〔〕A、可識(shí)別的B、不可識(shí)別的C、過(guò)度識(shí)別D、恰好識(shí)別10、如果一個(gè)模型中的〔〕隨機(jī)方程都是可以識(shí)別的，那么認(rèn)為該聯(lián)立方程模型系統(tǒng)是可以識(shí)別的。〔〕A、一個(gè)B、所有C、二個(gè)D、三個(gè)或以上11、在聯(lián)立方程模型中，被認(rèn)為是具有一定概率分布的隨機(jī)變量是〔〕A、內(nèi)生變量B、外生變量C、虛擬變量D、先決變量12、如果聯(lián)立方程模型中兩個(gè)結(jié)構(gòu)方程的統(tǒng)計(jì)形式完全相同，那么以下結(jié)論成立的是〔〕A、二者之一可以識(shí)別B、二者均可以識(shí)別C、二者均不可識(shí)別D、不確定13、在結(jié)構(gòu)式模型中，當(dāng)R〔B0Г0〕=g-1且時(shí)，模型的識(shí)別狀態(tài)為：〔〕A、不可識(shí)別B、恰好識(shí)別C、過(guò)度識(shí)別D、無(wú)法判斷14、以下哪種方法可以用于過(guò)度識(shí)別模型的估計(jì)：〔〕A、二階段最小二乘法B、普通最小二乘法C、間接最小二乘法D、狹義工具變量法15、在二階段最小二乘法中，作為工具變量的是：〔〕A、未在方程中出現(xiàn)的外生變量B、任意在方程中出現(xiàn)的外生變量C、未在方程中出現(xiàn)的內(nèi)生變量D、在方程中出現(xiàn)的內(nèi)生變量的估計(jì)量16、間接最小二乘法是：〔〕A、使用最小二乘法間接估計(jì)簡(jiǎn)化式參數(shù)B、僅估計(jì)得到簡(jiǎn)化式參數(shù)C、恰好可識(shí)別模型的參數(shù)估計(jì)方法D、過(guò)度可識(shí)別模型的參數(shù)估計(jì)方法17、以下方程類(lèi)型中不存在識(shí)別問(wèn)題的是：〔〕A、行為方程B、制度方程C、恒等方程D、統(tǒng)計(jì)方程18、如果直接運(yùn)用OLS法對(duì)聯(lián)立方程組進(jìn)行估計(jì)，那么估計(jì)值是：〔〕A、無(wú)偏且一致的B、無(wú)偏但不一致C、有偏但一致D、有偏且不一致19、下面有關(guān)聯(lián)立方程計(jì)量模型的哪一說(shuō)法是錯(cuò)誤的〔〕A.在聯(lián)立方程模型中，內(nèi)生變量受模型中的其他內(nèi)生變量和先決變量的影響，同時(shí)又影響其他內(nèi)生變量B.結(jié)構(gòu)參數(shù)一定是從簡(jiǎn)化式參數(shù)計(jì)算而來(lái)的C.模型的簡(jiǎn)化式是從模型的結(jié)構(gòu)式導(dǎo)出的D.聯(lián)立方程模型的任何一種估計(jì)方法，均要求被估計(jì)的模型系統(tǒng)是可識(shí)別的20、對(duì)聯(lián)立方程模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的方法可以分兩類(lèi)，即：〔〕A、間接最小二乘法和系統(tǒng)估計(jì)法B、單方程估計(jì)法和系統(tǒng)估計(jì)法C、單方程估計(jì)法和二階段最小二乘法D、工具變量法和間接最小二乘法21、能同時(shí)對(duì)聯(lián)立方程的全部方程進(jìn)行估計(jì)，同時(shí)得到所有方程的參數(shù)估計(jì)量的方法是()A、單方程估計(jì)方法B、系統(tǒng)估計(jì)方法C、有限信息估計(jì)方法D、二階段最小二乘法22、如果某個(gè)結(jié)構(gòu)方程是恰好識(shí)別的，估計(jì)其參數(shù)可用〔〕A、最小二乘法B、極大似然法C、廣義差分法D、間接最小二乘法23、聯(lián)立方程模型中既可適用于恰好識(shí)別的結(jié)構(gòu)方程，又可適用于過(guò)度識(shí)別的結(jié)構(gòu)方程的單方程估計(jì)方法是〔〕A、狹義的工具變量法B、間接最小二乘法C、二階段最小二乘法D、簡(jiǎn)化式方法24、間接最小二乘法只適用于以下哪種結(jié)構(gòu)方程的參數(shù)估計(jì)。〔〕A、恰好識(shí)別B、過(guò)度識(shí)別C、不可識(shí)別D、充分識(shí)別四、多項(xiàng)選擇題1、與單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型相比，聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的特點(diǎn)是〔〕A、適用于某一經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的研究B、適用于單一經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的研究C、揭示經(jīng)濟(jì)變量之間的單項(xiàng)因果關(guān)系D、揭示經(jīng)濟(jì)變量之間的相互依存、相互因果的關(guān)系E、用單一方程來(lái)描述被解釋變量和解釋變量的數(shù)量關(guān)系F、用一組方程來(lái)描述被解釋變量和解釋變量的數(shù)量關(guān)系2、小型宏觀計(jì)量模型中，第一個(gè)方程是〔〕A、結(jié)構(gòu)方程B、隨機(jī)方程C、行為方程D、線(xiàn)性方程E、包含隨機(jī)解釋變量的方程3、完備的結(jié)構(gòu)式聯(lián)立方程模型中〔〕A、內(nèi)生變量個(gè)數(shù)等于方程個(gè)數(shù)B、外生變量只出現(xiàn)在方程的等號(hào)右邊C、內(nèi)生變量只做被解釋變量D、內(nèi)生變量只出現(xiàn)在方程的等號(hào)左邊E、內(nèi)生變量會(huì)做解釋變量4、聯(lián)立方程模型的單方程估計(jì)有〔〕A、間接最小二乘法B、工具變量法C、二階段最小二乘法D、三階段最小二乘法E、有限信息最大似然法五、簡(jiǎn)答題1、簡(jiǎn)述結(jié)構(gòu)式方程識(shí)別的階條件和秩條件的步驟。2、聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中結(jié)構(gòu)式方程的結(jié)構(gòu)參數(shù)為什么不能直接應(yīng)用OLS估計(jì)？3、如何對(duì)不可識(shí)別的方程進(jìn)行簡(jiǎn)單的修改使之可以識(shí)別？六、計(jì)算分析題1、如果我們將“供給”與“需求”、價(jià)格寫(xiě)成如下的聯(lián)立方程的形式：其中，、為外生變量。〔1〕假設(shè)或，解釋為什么存在的簡(jiǎn)化式？假設(shè)、，寫(xiě)出的簡(jiǎn)化式。〔2〕假設(shè)、，且，求的簡(jiǎn)化式。這時(shí)，有簡(jiǎn)化式嗎？〔3〕在“供給-需求”的模型中，的條件有可能滿(mǎn)足嗎？請(qǐng)解釋。2、一個(gè)由兩個(gè)方程組成的聯(lián)立模型的結(jié)構(gòu)形式如下〔1〕指出該聯(lián)立模型中的內(nèi)生變量與外生變量?！?〕分析每一個(gè)方程是否為不可識(shí)別的，過(guò)度識(shí)別的或恰好識(shí)別的？〔3〕有與μ相關(guān)的解釋變量嗎？有與υ相關(guān)的解釋變量嗎？〔4〕如果使用OLS方法估計(jì)α，β會(huì)發(fā)生什么情況？〔5〕可以使用ILS方法估計(jì)α嗎？如果可以，推導(dǎo)出估計(jì)值。對(duì)β答復(fù)同樣的問(wèn)題。〔6〕逐步解釋如何在第2個(gè)方程中使用2SLS方法。3、一完備的聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型如下：其中，M為貨幣供給量，Y為國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，P為價(jià)格總指數(shù)?！?〕指出模型的內(nèi)生變量、外生變量、先決變量；〔2〕寫(xiě)出簡(jiǎn)化式模型，并導(dǎo)出結(jié)構(gòu)式參數(shù)與簡(jiǎn)化式參數(shù)之間的關(guān)系；〔3〕用結(jié)構(gòu)式條件確定模型的識(shí)別狀態(tài)；〔4〕如果模型不可識(shí)別，試作簡(jiǎn)單的修改使之可以識(shí)別；〔5〕指出ILS、IV、2SLS中哪些可用于原模型第1、2個(gè)方程的參數(shù)估計(jì)；4、〔i〕討論宏觀經(jīng)濟(jì)聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的識(shí)別性。其中Ct為總消費(fèi)，Yt為國(guó)民收入，Tt為總稅收，It為總投資，Yt-1為前期國(guó)民收入，it為利率，Gt為政府支出。〔ii〕將〔i〕中的聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的第三個(gè)方程〔稅收方程〕刪去，討論由剩下的三個(gè)方程組成的宏觀經(jīng)濟(jì)聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的識(shí)別性。期末測(cè)試題一此題此題得分一、單項(xiàng)選擇題〔共15小題，每題1分，共計(jì)15分〕答題要求：選擇一正確答案，將其序號(hào)填入題后括弧中1、判斷模型參數(shù)估計(jì)量的符號(hào)、大小、相互關(guān)系的合理性屬于〔〕A、經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)B、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)C、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)D、模型的預(yù)測(cè)檢驗(yàn)2、設(shè)OLS法得到的樣本回歸直線(xiàn)為，以下說(shuō)法不正確的選項(xiàng)是〔〕A、B、C、D、3、某人通過(guò)一容量為19的樣本估計(jì)消費(fèi)函數(shù)模型，獲得以下結(jié)果：，=0.98，，〔3.1〕〔18.7〕下面哪個(gè)結(jié)論是對(duì)的？〔〕A、在5%顯著性水平下顯著B(niǎo)、的估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差為0.072C、的95%的置信區(qū)間包括0D、以上都不對(duì)4、最小二乘法按使〔〕到達(dá)最小的原那么確定樣本回歸方程()A、B、C、D、5、根據(jù)調(diào)整的可決系數(shù)與F統(tǒng)計(jì)量的關(guān)系可知，當(dāng)時(shí)有〔〕A、F=1B、F=－1C、F→+∞D(zhuǎn)、F=06、在模型的回歸分析結(jié)果中，有，，那么說(shuō)明〔〕A、解釋變量對(duì)的影響是顯著的；B、解釋變量對(duì)的影響是顯著的C、解釋變量和對(duì)的聯(lián)合影響是顯著的D、解釋變量和對(duì)的影響是均不顯著7、設(shè)為回歸模型中的參數(shù)個(gè)數(shù)，為樣本容量。那么對(duì)總體回歸模型進(jìn)行方程顯著性檢驗(yàn)時(shí)構(gòu)造的統(tǒng)計(jì)量為()A、B、C、D、8、三元線(xiàn)性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為，估計(jì)用樣本容量為，那么隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差的OLS估計(jì)為〔〕A、33.33B、40C、38.09D、36.369、懷特〔White〕檢驗(yàn)法用于檢驗(yàn)〔〕A、自相關(guān)性B、異方差性C、隨機(jī)解釋變量D、多重共線(xiàn)性10、在以下引起序列自相關(guān)的原因中，不正確的選項(xiàng)是〔〕A、經(jīng)濟(jì)變量具有的慣性B、數(shù)據(jù)的生成處理C、重要解釋變量的喪失D、解釋變量之間的相關(guān)11、DW統(tǒng)計(jì)量的值接近于2，那么樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)近似等于〔〕A、0B、-1C、1D、0.512、如果模型中出現(xiàn)隨機(jī)解釋變量并且與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)時(shí)，最常用的估計(jì)方法是〔〕A、廣義最小二乘法B、加權(quán)最小二乘法C、差分法D、工具變量法13、以下屬于有限分布滯后模型的是〔〕A、B、C、D、14、在分布滯后模型中，動(dòng)態(tài)乘數(shù)為〔〕A、B、(t=1,2,…,k)C、D、15、有以下聯(lián)立方程模型：在這個(gè)聯(lián)立方程組計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中，外生變量是：〔〕A、B、C、D、此題得分二、判斷題〔共10小題，每題1分，共計(jì)10此題得分答題要求：正確的在題后括弧中打，錯(cuò)誤的打1、隨機(jī)誤差項(xiàng)和殘差項(xiàng)是一回事?！病?、模型結(jié)構(gòu)參數(shù)的最大似然估計(jì)量具有線(xiàn)性性、無(wú)偏性、有效性，隨機(jī)干擾項(xiàng)方差的最大似然估計(jì)量是有偏的?！病?、在一元線(xiàn)性回歸中，t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)具有等價(jià)的作用。〔〕4、對(duì)參數(shù)施加約束條件后，回歸殘差平方和有可能比未施加約束的回歸殘差平方和小。〔〕5、存在異方差情況下，線(xiàn)性回歸模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)的普通最小二乘估計(jì)量是有偏的和非有效的。〔〕6、消除序列相關(guān)的一階差分變換假定自相關(guān)系數(shù)等于1。〔〕7、在引入虛擬變量后，OLS估計(jì)量只有在大樣本的時(shí)候才是無(wú)偏的?！病?、在回歸模型中，如果虛擬變量的取值為0或2，而非通常情況下的0或1，那么參數(shù)的估計(jì)值將減半，對(duì)應(yīng)的t值也減半。〔〕9、聯(lián)立方程模型的簡(jiǎn)化式參數(shù)與結(jié)構(gòu)式參數(shù)之間的關(guān)系被稱(chēng)為參數(shù)關(guān)系體系。〔〕10、聯(lián)立方程模型的變量分為內(nèi)生變量和外生變量?jī)煞N?！病炒祟}得分三、名詞解釋題〔共6小題，每題2分，共計(jì)12此題得分橫截面數(shù)據(jù)擬合優(yōu)度檢驗(yàn)工具變量序列相關(guān)性5、分布滯后模型6、結(jié)構(gòu)式模型此題得分四、問(wèn)答題〔共3小題，每題6分，共計(jì)18此題得分在回歸模型中，假設(shè)用不為零的常數(shù)去乘每一個(gè)X值，會(huì)不會(huì)改變Y的擬合值及殘差？為什么？2、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)的區(qū)別是什么？3、對(duì)于出現(xiàn)了異方差性的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，仍采用OLS法估計(jì)模型參數(shù)，會(huì)產(chǎn)生什么不良后果？為什么？此題得分五、計(jì)算分析題〔共3小題，每題15分，共計(jì)45此題得分1、下表給出了一含有3個(gè)實(shí)解釋變量的模型的回歸結(jié)果：方差來(lái)源平方和〔SS〕自由度〔d.f.〕來(lái)自回歸(ESS)65965—來(lái)自殘差(RSS)——總離差(TSS)6605643〔1〕求樣本容量n、RSS、ESS的自由度、RSS的自由度〔2〕求可決系數(shù)和調(diào)整的可決系數(shù)〔3〕在5%的顯著性水平下檢驗(yàn)、和總體上對(duì)的影響的顯著性〔〕〔4〕根據(jù)以上信息能否確定、和各自對(duì)的奉獻(xiàn)？為什么？以某地區(qū)22年的年度數(shù)據(jù)估計(jì)了如下工業(yè)就業(yè)模型回歸方程如下：〔-0.56〕(2.3)(-1.7)(5.8)式中，Y為總就業(yè)量；X1為總收入；X2為平均月工資率；X3為地方政府的總支出。，且，，時(shí)，，。在5%的顯著性水平下〔1〕檢驗(yàn)變量對(duì)Y的影響的顯著性〔2〕求的置信區(qū)間〔3〕判斷模型是否存在一階自相關(guān)，假設(shè)存在，說(shuō)明類(lèi)型〔4〕將模型中不顯著的變量剔除，其他變量的參數(shù)的估計(jì)值會(huì)不會(huì)改變？3、討論聯(lián)立方程模型的識(shí)別性。期末測(cè)試題二此題得分一、選擇題〔共15小題，每題2分，共計(jì)30此題得分答題要求：選擇一正確答案，將其序號(hào)填入題后括弧中1．檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥?shù)估計(jì)量的穩(wěn)定性以及相對(duì)樣本容量變化的靈敏性，確定模型是否可以用于樣本觀察值以外的范圍，屬于什么檢驗(yàn)？〔〕A．經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)B．統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)C．計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)D．模型的預(yù)測(cè)檢驗(yàn)2．用樣本容量為n的數(shù)據(jù)，對(duì)含有k個(gè)實(shí)解釋變量的多元線(xiàn)性回歸模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，得到的殘差平方和的自由度是〔〕A．kB．n-k-1C．n-1D．n-13．對(duì)于用OLS法得到的樣本回歸模型，以下關(guān)于殘差的等式不正確的選項(xiàng)是〔〕A．B．C．D．4．通過(guò)一容量為19的樣本估計(jì)消費(fèi)函數(shù)〔〕得：，=0.68，，以下結(jié)論錯(cuò)誤的選項(xiàng)是〔〕〔3.1〕〔1.87〕A．在5%顯著性水平下不顯著B(niǎo)．邊際消費(fèi)傾向?yàn)?.81C．的95%的