版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
/第一學期期末考試試卷《計量經(jīng)濟學》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、統(tǒng)計學的方法,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)濟學科。2.計量經(jīng)濟學不僅要尋求經(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?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)學模型2、理論計量經(jīng)濟學,應(yīng)用計量經(jīng)濟學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、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
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 2024年6月浙江省高考生物試卷真題(含答案解析)
- 中國戶外廣告投光燈行業(yè)市場調(diào)查研究報告
- 2024至2030年中國射頻前端接收濾波放大單元數(shù)據(jù)監(jiān)測研究報告
- 2024至2030年中國凸面平焊法蘭數(shù)據(jù)監(jiān)測研究報告
- 2024至2030年中國HDPE再生顆粒數(shù)據(jù)監(jiān)測研究報告
- 2024年中國耐熱硅橡膠屏蔽軟電纜市場調(diào)查研究報告
- 2024年中國彩照模塊市場調(diào)查研究報告
- 2024年中國手機外殼塑膠無塵噴涂線市場調(diào)查研究報告
- 程力勞動合同
- 倉單轉(zhuǎn)賣合同
- 化學實驗室安全應(yīng)急智慧系統(tǒng)建設(shè)和實驗規(guī)范
- 老年抑郁量表
- 幼教培訓課件:《幼兒園班級區(qū)域創(chuàng)設(shè)》
- 行政辦公室行政辦公管理檢查開展情況匯報
- 特殊過程確認報告
- 大課間跑操評分表
- BJ單身日記-英文臺詞劇本解析
- 幼兒園好習慣好性格養(yǎng)成繪本:壞脾氣的蛋糕
- 老舊小區(qū)改造室外給排水工程施工方案和技術(shù)措施
- CPK-數(shù)據(jù)自動生成器
- 食品的感官檢驗-感官檢驗的常用方法(食品檢測技術(shù)課件)
評論
0/150
提交評論