《計量經(jīng)濟學(xué)》期末試卷09-10(1)1

/第一學(xué)期期末考試試卷《計量經(jīng)濟學(xué)》試卷一、單項選擇題(1分×20題＝20分)1．在回歸分析中以下有關(guān)解釋變量和被解釋變量的說法中正確的選項是(c)A.被解釋變量和解釋變量均為隨機變量B.被解釋變量和解釋變量均為非隨機變量C.被解釋變量為隨機變量,解釋變量為非隨機變量D.被解釋變量為非隨機變量,解釋變量為隨機變量2.下面哪一個必定是錯誤的（a）。A.B.C.D.3．判斷模型參數(shù)估計量的符號、大小、相互之間關(guān)系的合理性屬于（b）準(zhǔn)則。A.計量經(jīng)濟B.經(jīng)濟理論C.統(tǒng)計D.統(tǒng)計和經(jīng)濟理論4.判定系數(shù)r2=0.8，說明回歸直線能解釋被解釋變量總變差的：(a)A.80%B.64%C.20%D.89%5.以下圖中“{〞所指的距離是（b）A.隨機誤差項B.殘差C.的離差D.的離差6.DW統(tǒng)計量的值接近于2，則樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)近似等于（a）。A.0B.-1C.1D.0.57.含有截距項的三元線性回歸模型估計的殘差平方和為，估計用樣本容量為n=24，則隨機誤差項的方差估計量為(b)。A.33.3B.40C.38.09D.36.368.反映由模型中解釋變量所解釋的那局部離差大小的是(b)。A.總體平方和B.回歸平方和C.殘差平方和D.離差和9.某企業(yè)的生產(chǎn)決策是由模型描述（其中為產(chǎn)量，為價格），又知：如果該企業(yè)在期生產(chǎn)過剩，決策者會削減期的產(chǎn)量。由此判斷上述模型存在（b）。A.異方差問題B.序列相關(guān)問題C.多重共線性問題D.隨機解釋變量問題10.產(chǎn)量（X，臺）與單位產(chǎn)品本錢（Y，元/臺）之間的回歸方程為，這說明（d）。A.產(chǎn)量每增加一臺，單位產(chǎn)品本錢增加356元B.產(chǎn)量每增加一臺，單位產(chǎn)品本錢減少1.5元C.產(chǎn)量每增加一臺，單位產(chǎn)品本錢平均增加356元D.產(chǎn)量每增加一臺，單位產(chǎn)品本錢平均減少1.5元11.回歸模型，中，總體方差未知，檢驗時，所用的檢驗統(tǒng)計量服從（d）。A.B.C.D.12.線性回歸模型的參數(shù)估計量是隨機變量的函數(shù)，即。所以是（a）。A.隨機變量B.非隨機變量C.確定性變量D.常量13.如果回歸模型中的隨機誤差項存在異方差，則模型參數(shù)的普通最小二乘估計量（b）。A.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14.G-Q檢驗法可用于檢驗（a）。A.異方差性B.多重共線性C.序列相關(guān)D.隨機解釋變量15.當(dāng)模型中的解釋變量存在完全多重共線性時，參數(shù)估計量的方差為：(c)A.0B.1C.∞D(zhuǎn).最小16.（b）是具有一定概率分布的隨機變量，它的數(shù)值由模型本身決定。A.外生變量B.內(nèi)生變量C.先決變量D.滯后變量17.在Eviews命令中，Ｘ（－１）表示（c）A.Ｘ乘以－１B.Ｘ減１C.Ｘ的滯后一期變量D.Ｘ的倒數(shù)18.在雙對數(shù)線性模型中，參數(shù)的含義是（d）。A.Y關(guān)于X的增長量B.Y關(guān)于X的開展速度C.Y關(guān)于X的邊際傾向D.Y關(guān)于X的彈性19.根據(jù)20個觀測值估計的結(jié)果，一元線性回歸模型的DW=2.6,在α=0.05的顯著性水平下查得樣本容量n=20，解釋變量k=1個時，dL=1.20,dU=1.41，則可以判斷：(d)A.不存在一階自相關(guān)B.存在正的一階自相關(guān)C.存在負(fù)的一階自相關(guān)D.無法確定20.以下模型中不屬于線性模型的是（

c

）A.B.C.D.二、填空題（1分×20空＝20分）1．計量經(jīng)濟學(xué)是以經(jīng)濟理論和經(jīng)濟數(shù)據(jù)的事實為依據(jù)，運用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)的方法，通過建立來研究經(jīng)濟數(shù)量關(guān)系和規(guī)律的一門經(jīng)濟學(xué)科。2.計量經(jīng)濟學(xué)不僅要尋求經(jīng)濟計量分析的方法，而且要對實際經(jīng)濟問題加以研究，要解決到達上述目的的理論和方法問題。這樣計量經(jīng)濟學(xué)分成了兩種類型：__________和__________兩大類。3.研究經(jīng)濟問題時，可用于參數(shù)估計的數(shù)據(jù)主要有：__________數(shù)據(jù)、__________數(shù)據(jù)、__________數(shù)據(jù)和。4.計量經(jīng)濟學(xué)模型的檢驗主要從__________檢驗、__________檢驗、__________檢驗和__________檢驗這么四個方面進行。5.被解釋變量的觀測值與其回歸理論值之間的偏差，稱為__________；被解釋變量的觀測值與其回歸估計值之間的偏差，稱為__________。6.對線性回歸模型進行最小二乘估計，最小二乘準(zhǔn)則是____________________。7.方程顯著性檢驗的檢驗對象是________________________________________。8.以雙變量線性回歸模型為例，總體回歸函數(shù)均值形式為：，個別值形式為：；樣本回歸函數(shù)的均值形式為：，個別值形式為：。9.在回歸分析中，解釋變量一般是按照變量來處理的。三、判斷題（1分×5＝5分）1.回歸模型方程的顯著性檢驗與方程的擬合優(yōu)度檢驗是相同的()。2.參數(shù)估計量的優(yōu)良性指的是線性、無偏性最有效性，簡稱BLUE()。3.可決系數(shù)和相關(guān)系數(shù)是兩個不同的概念，無任何聯(lián)系()。4.在多元線性回歸分析中，調(diào)整樣本決定系數(shù)與樣本決定系數(shù)之間的關(guān)系是()。5.在多元回歸中，根據(jù)通常的t檢驗，如果每個參數(shù)都是統(tǒng)計上不顯著的，就不會得到一個高的值。()。四、簡答題（17分）1.（7分）請簡要敘述計量經(jīng)濟學(xué)的研究步驟。2.（10分）什么是OLS估計量的線性性和無偏性？試加以證明（以一元線性回歸模型為例）。五、計算題（18分）1.（10分）從某公司分布在11個地區(qū)的銷售點的銷售量（Y）和銷售價格（X）觀測值得出以下結(jié)果：（1）作銷售額對價格的回歸分析，并解釋其結(jié)果。（2）回歸直線未解釋的銷售變差局部是多少？2.（8分）消費模型，其中：：個人消費支出；：個人可支配收入；請進行適當(dāng)?shù)淖儞Q消除異方差，并給與證明。六、案例分析題（20分）分析財政支農(nóng)資金結(jié)構(gòu)對農(nóng)民收入的影響，令Y（元）表示農(nóng)民人均純收入。X1（億元）表示財政用于農(nóng)業(yè)根本建設(shè)的支出，X2（億元）表示財政用于農(nóng)村根本建設(shè)支出，X3（億元）表示農(nóng)業(yè)科技三項費用，X4（億元）表示農(nóng)村救濟費。建立如下回歸模型Eviews輸出結(jié)果如下：表1：DependentVariable:YSample:19852003Includedobservations:19VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C134.5734200.64290.6707110.5133X11.6474470.6098502.7013980.0172X2-0.3540372.199568-0.1609580.8744X314.73859127.54320.1155580.9096X415.076487.9863291.8877860.0800R-squared0.920517Meandependentvar1391.353AdjustedR-squared0.897807S.D.dependentvar822.1371S.E.ofregression262.8173Akaikeinfocriterion14.20173Sumsquaredresid967021.0Schwarzcriterion14.45027Loglikelihood-129.9164F-statistic40.53451Durbin-Watsonstat0.507406Prob(F-statistic)0.000000表2：DependentVariable:YSample:19852003Includedobservations:19VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C159.6613114.22261.3978090.1813X11.6280360.3905284.1688050.0007X414.851556.8869522.1564760.0466R-squared0.920351Meandependentvar1391.353AdjustedR-squared0.910394S.D.dependentvar822.1371S.E.ofregression246.1002Akaikeinfocriterion13.99329Sumsquaredresid969044.5Schwarzcriterion14.14242Loglikelihood-129.9363F-statistic92.44012Durbin-Watsonstat0.542200Prob(F-statistic)0.000000表3：WhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic5.668786Probability0.006293Obs*R-squared11.74713Probability0.019334DependentVariable:RESID^2Sample:19852003Includedobservations:19VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C32945.3352208.470.6310340.5382X168.27213434.51690.1571220.8774X1^2-0.0779200.279599-0.2786860.7846X4-2938.7807375.757-0.3984380.6963X4^278.4699068.936751.1382880.2741R-squared0.618270Meandependentvar51002.34AdjustedR-squared0.509204S.D.dependentvar80097.16S.E.ofregression56113.51Akaikeinfocriterion24.92908Sumsquaredresid4.41E+10Schwarzcriterion25.17761Loglikelihood-231.8262F-statistic5.668786Durbin-Watsonstat2.872506Prob(F-statistic)0.006293表4：DependentVariable:LOG(Y)Sample:19852003Includedobservations:19VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C2.1209820.2701817.8502210.0000LOG(X1)0.6563810.1142575.7447830.0000LOG(X4)0.3172810.1485442.1359390.0485R-squared0.971233Meandependentvar7.036373AdjustedR-squared0.967637S.D.dependentvar0.683879S.E.ofregression0.123028Akaikeinfocriterion-1.208867Sumsquaredresid0.242175Schwarzcriterion-1.059745Loglikelihood14.48424F-statistic270.0943Durbin-Watsonstat0.679633Prob(F-statistic)0.000000表5：WhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic2.767883Probability0.069259Obs*R-squared8.390358Probability0.078281DependentVariable:RESID^2Sample:19852003Includedobservations:19VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-0.0079910.245682-0.0325270.9745LOG(X1)0.0039990.1264100.0316320.9752(LOG(X1))^2-0.0020280.010324-0.1964730.8471LOG(X4)-0.0010510.145599-0.0072150.9943(LOG(X4))^20.0064710.0202990.3187850.7546R-squared0.441598Meandependentvar0.012746AdjustedR-squared0.282054S.D.dependentvar0.017859S.E.ofregression0.015132Akaikeinfocriterion-5.323050Sumsquaredresid0.003206Schwarzcriterion-5.074514Loglikelihood55.56898F-statistic2.767883Durbin-Watsonstat2.009847Prob(F-statistic)0.069259表6：DependentVariable:LOG(Y)Sample(adjusted):19892003Includedobservations:15afteradjustingendpointsConvergenceachievedafter6iterationsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C1.5741420.2582166.0962330.0001LOG(X1)0.9094980.069043（1）0.0000LOG(X4)0.032630（2）6.4846390.0001AR(1)0.8380050.1315846.3685970.0001AR(4)-0.5881520.170344-3.4527230.0062R-squared0.990491Meandependentvar7.281261AdjustedR-squared（3）S.D.dependentvar0.540474S.E.ofregression0.062359Akaikeinfocriterion-2.450609Sumsquaredresid0.038887Schwarzcriterion-2.214592Loglikelihood23.37957F-statistic260.4156Durbin-Watsonstat2.112045Prob(F-statistic)0.000000問題：1.通過表1的結(jié)果能初步發(fā)現(xiàn)什么問題？為什么？應(yīng)該用什么方法處理該問題？2.如果理想的方程如表2所示，寫出該方程。3.表3的意義何在？結(jié)果怎樣？4.表4和表5意圖是什么？是如何處理的？結(jié)果怎樣？5.表6對什么問題作了處理？如何處理的？結(jié)果怎么樣？6.填寫表6中（1）、（2）、（3）空，寫出最終的理想方程，并解釋各系數(shù)的經(jīng)濟意義。一、單項選擇題(1分×20＝20分)1-5:CCBAB6-10:ABBBD11-15:DABAC16-20:BCDDC二、填空題（1分×20空＝20分）1、數(shù)學(xué)模型2、理論計量經(jīng)濟學(xué)，應(yīng)用計量經(jīng)濟學(xué)3、時間序列，截面，面板、虛擬變量4、經(jīng)濟意義，統(tǒng)計，計量經(jīng)濟學(xué)、預(yù)測5、隨機擾動項，殘差6、7、模型中被解釋變量與解釋變量之間的線性關(guān)系在總體上是否顯著成立8、，，，9、確定性三、判斷題（1