2023年《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》期末試卷

第一學(xué)期期末考試試卷

《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》試卷

一、單項(xiàng)選擇題(1分x2()題=2()分)

1.在回歸分析中下列有關(guān)解釋變量和被解釋變量的說法中正確的是(c)

A.被解釋變量和解釋變量均為隨機(jī)變量

B.被解釋變量和解釋變量均為非隨機(jī)變量

C.被解釋變量為隨機(jī)變量，解釋變量為非隨機(jī)變量

D.被解釋變量為非隨機(jī)變量,解釋變量為隨機(jī)變量

2.下面哪一個(gè)必定是錯(cuò)誤的(a)o

AA

A.y=30+0.2XjrXY=0.8B.y=75+1.5X：rxr=0.91

AA

C.y=5-2.1XzrXY=0.78D.y=-12-3.5X/rXY=-0.96

3.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(b)準(zhǔn)則。

A.計(jì)量經(jīng)濟(jì)B.經(jīng)濟(jì)理論

C.統(tǒng)計(jì)D.統(tǒng)計(jì)和經(jīng)濟(jì)理論

4.判定系數(shù)「2=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.下圖中“{”所指的距離是(b)

/\A.

匕Y=B°”\X

Y

X

A.隨機(jī)誤差項(xiàng)B.殘差

c.Yj的離差D.*的離差

6.已知DW統(tǒng)計(jì)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)o

A.OB.-1C.lD.0.5

7.已知含有截距項(xiàng)的三元線性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為工5-800,估計(jì)用

樣本容量為n=24,則隨機(jī)誤差項(xiàng)％的方差估計(jì)量為(b)o

A.33.3B.40C.38.09D.36.36

8.反映由模型中解釋變量所解釋的那部分離差大小的是(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S,=凡+注Q+U,描述(其中S,為產(chǎn)量，，為價(jià)

格)，又知：如果該企業(yè)在期生產(chǎn)過剩，決策者會(huì)削減f期的產(chǎn)量。由此判斷

上述模型存在(b)0

A.異方差相關(guān)問題氏序列相關(guān)相關(guān)問題

C.多重共線性相關(guān)問題D.隨機(jī)解釋變量相關(guān)問題

10產(chǎn)量(X,臺(tái))與單位產(chǎn)品成本(Y,元/臺(tái))之間的回歸方程為寸=356—L5X,

這說明(d)o

A.產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本增加356兀

B.產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本減少1.5元

C.產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本平均增加356元

D.產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本平均減少1.5元

11.回歸模型丫=4+夕兇+反」=1/-25,中，總體方差未知，檢驗(yàn)H。：4=0

時(shí)，所用的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量生乩服從(d)o

S3)

A./2(n-2)B.t(n-l)

C./(n-l)D.t(n-2)

12.線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)量液是隨機(jī)變量Yj的函數(shù)，即￡=(X'X)TX'Y。所

以彳是(a)o

A.隨機(jī)變量B.非隨機(jī)變量

C.確定性變量D.常量

13.如果回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差，則琪型參數(shù)的普通最小二乘估計(jì)量

(b)o

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(yàn)法可用于檢驗(yàn)(a)0

A.異方差性B.多重共線性C.序列相關(guān)D.隨機(jī)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(shí)，參數(shù)估計(jì)量的方差為：(c)

A.OB.1

C.8D.最小

16.(b)是具有一定概率分布的隨機(jī)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乘以一1B.X減1

C.X的滯后一期變量D.X的倒數(shù)

18.在雙對(duì)數(shù)線性模型lny=/?o+/?JnX+〃中，參數(shù)4的含義是(d)。

A.Y關(guān)于X的增長(zhǎng)量B.Y關(guān)于X的發(fā)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(gè)觀測(cè)值估計(jì)的結(jié)果，一元線性回歸模型的D32.6,在a=0.05的顯著

性水平下查得樣本容量n=20,解釋變量k=l個(gè)時(shí)，d,=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.下列模型中不屬于線性模型的是(c)

A.Y—0。+尸]InX+NB.Y—0。+Q[X++u

c.y=/o+x"i+〃D.y=△)+￡+〃

二、填空題(1分X20空=20分)

1.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是以經(jīng)濟(jì)理論和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的事實(shí)為依據(jù)，運(yùn)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)的方式

方法，通過建立來研究經(jīng)濟(jì)數(shù)量關(guān)系和規(guī)律的一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科。

2.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)不僅要尋求經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析的方式方法，而且要對(duì)實(shí)際經(jīng)濟(jì)相關(guān)問題加

以研究，要解決達(dá)到上述目的的理論和方式方法相關(guān)問題。這樣計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分成了

兩種類型：知兩大類。

3.研究經(jīng)濟(jì)相關(guān)問題時(shí)，可用于參數(shù)估計(jì)的數(shù)據(jù)主要有：數(shù)據(jù)、

數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)和。

4.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的檢驗(yàn)主要從檢驗(yàn)、檢驗(yàn)、檢

驗(yàn)和檢驗(yàn)這么四個(gè)方面進(jìn)行。

5.被解釋變量的觀測(cè)值Yj與其回歸理論值E（Y）之間的偏差，稱為；被

解釋變量的觀測(cè)值K與其回歸估計(jì)值用之間的偏差，稱為o

6.對(duì)線性回歸模型丫=&+4Xi+"i進(jìn)行最小二乘估計(jì)，最小二乘準(zhǔn)則是

7.方程顯著性檢驗(yàn)的檢驗(yàn)對(duì)象是o

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(gè)

別值形式為：;樣本回歸函數(shù)的均值形式為：，

個(gè)別值形式為：o

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X5=5分）

1.回歸模型方程的顯著性檢驗(yàn)與方程的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)是相同的（）o

2.參數(shù)估計(jì)量的優(yōu)良性指的是線性、無偏性最有效性，簡(jiǎn)稱BLUE（）o

3.可決系數(shù)和相關(guān)系數(shù)是兩個(gè)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)丁與樣本決定系數(shù)R?之間的關(guān)系

是RWR?（）o

5.在多元回歸中，根據(jù)通常的t檢驗(yàn)，如果每個(gè)參數(shù)都是統(tǒng)計(jì)上不顯著的，就不會(huì)

得到一個(gè)高的R2值。（）。

四、簡(jiǎn)答題（17分）

1.（7分）請(qǐng)簡(jiǎn)要敘述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究步驟。

2.（10分）什么是OLS估計(jì)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(jì)算題（18分）

1.（10分）從某公司分布在11個(gè)地區(qū)的俏售點(diǎn)的銷售量（Y）和銷售價(jià)格（X）觀

測(cè)值得出以下結(jié)果：

X=519.8F=217.82^X,2=3134543

ZXj=1296836Z尸=539512

（1）作銷售額對(duì)價(jià)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部分是多少？

2.（8分）已知消費(fèi)模型、=&+6不析+%"=1「-11,其中：Yi：個(gè)人消費(fèi)

支出；Xh：個(gè)人可支配收入；已知E（%）=O;E（如_）=O;var（%）=。2乂；

請(qǐng)進(jìn)行適當(dāng)?shù)淖儞Q消除異方差，并給與證明。

六、項(xiàng)目案例分析題（20分）

分析財(cái)政支農(nóng)資金結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)民收入的影響，令Y（元）表示農(nóng)民人均純收入。XI

（億元）表示財(cái)政用于農(nóng)業(yè)基本建設(shè)的支出，X2（億元）表示財(cái)政用丁農(nóng)村基本

建設(shè)支出，X3（億元）表示農(nóng)業(yè)科技三項(xiàng)費(fèi)用，X4（億元）表示農(nóng)村救濟(jì)費(fèi)。建

立如下回歸模型

自+/%+

Y=AX2+AX3+￡4X4+￡

Eviews輸出結(jié)果如下：

表1：

DependentVariable:Y

Sample:19852003

Includedobservations:19

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C134.5734200.64290.6707110.5133

XI1.6474470.6098502.7013980.0172

X2-0.3540372.199568-0.1609580.8744

X314.73859127.54320.1155580.9096

X415.076487.9863291.8877860.0800

R-squared0.920517Meandependentvar1391.353

AdjustedR-squared0.897807S.D.dependentvar822.1371

S.E.ofregression262.8173Akaikeinfbcriterion14.20173

Sumsquaredresid967021.0Schwarzcriterion14.45027

Loglikelihood-129.9164F-statistic40.53451

Durbin-Watsonstat0.507406Prob(F-statistic)0.000000

表2：

DependentVariable:Y

Sample:19852003

Includedobservations:19

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

c159.6613114.22261.3978090.1813

XI1.6280360.3905284.1688050.0007

X414.851556.8869522.1564760.0466

R-squarcd0.920351Meandependentvar1391.353

AdjustedR-squared0.910394S.D.dependentvar822.1371

S.E.ofregression246.1002Akaikeinfocriterion13.99329

Sumsquaredresid969044.5Schwarzcriterion14.14242

Loglikelihood-129.9363F-statistic92.44012

Durbin-Watsonstat0.542200Prob(F-statistic)O.OOOOOO

表3：

WhiteHetcroskedasticityTest:

F-statistic5.668786Probability0.006293

Obs*R-squared11.74713Probability0.019334

DependentVariable:RESIDA2

Sample:19852003

Includedobservations:19

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C32945.3352208.470.6310340.5382

XI68.27213434.51690.1571220.8774

X1A2-0.0779200.279599-0.2786860.7846

X4-2938.7807375.757-0.3984380.6963

X4A278.4699068.936751.1382880.2741

R-squared0.618270Meandependentvar51002.34

AdjustedR-squared0.5092()4S.D.dependentvar80097.16

S.E.ofregression56113.51Akaikeinfbcriterion24.92908

Sumsquaredresid4.41E+10Schwarzcriterion25.17761

Loglikelihood-231.8262F-statistic5.668786

Durbin-Watsonstat2.872506Prob(F-statistic)0.006293

表4：

DependentVariable:LOG(Y)

Sample:19852003

Includedobservations:19

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C2.1209820.2701817.8502210.0000

LOG(Xl)0.6563810.1142575.7447830.0000

LOG(X4)0.3172810.1485442.1359390.0485

R-squarcd0.971233Meandependentvar7.036373

AdjustedR-squared0.967637S.D.dependentvar0.683879

S.E.ofregression0.123028Akaikeinfocriterion-1.208867

Sumsquaredresid0.242175Schwarzcriterion-1.059745

Loglikelihood14.48424F-statistic270.0943

Durbin-Watsonstat0.679633Prob(F-statistic)0.000000

表5：

WhiteHeteroskedasticityTest:

F-statistic2.767883Probability0.069259

Obs*R-squared8.390358Probability0.078281

DependentVariable:RESIDA2

Sample:19852003

Includedobservations:19

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-0.0079910.245682-0.0325270.9745

LOG(Xl)0.0039990.1264100.0316320.9752

(LOG(X1))A2-0.0020280.010324-0.1964730.8471

LOG(X4)-0.0010510.145599-0.0072150.9943

(LOG(X4))A20.0064710.0202990.3187850.7546

R-squared0.441598Meandependentvar0.012746

AdjustedR-squared0.282054S.D.dependentvar0.017859

S.E.ofregression0.015132Akaikeinfocriterion-5323050

Sumsquaredresid0.003206Schwarzcriterion-5.074514

Loglikelihood55.56898F-statistic2.767883

Durbin-Watsonstat2.009847Prob(F-statistic)0.069259

表6：

DependentVariable:LOG(Y)

Samplc(adjustcd):19892003

Includedobservations:15afteradjustingendpoints

Convergenceachievedafter6iterations

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C1.5741420.2582166.0962330.0001

LOG(Xl)0.9094980.069043(1)().0000

LOG(X4)0.032630(2)6.4846390.0001

AR(1)0.8380050.1315846.368597().0001

AR(4)-0.5881520.170344-3.4527230.0062

R-squared0.990491Meandependentvar7.281261

AdjustedR-squared(3)S.D.dependentvar0.540474

S.E.ofregression0.062359Akaikeinfocriterion-2.450609

Sumsquaredresid0.038887Schwarzcriterion-2.214592

Loglikelihood23.37957F-statistic260.4156

Durbin-Watsonstat2.112045Prob(F-statistic)0.000000

相關(guān)問題：

1.通過表1的結(jié)果能初步發(fā)現(xiàn)什么相關(guān)問題？為什么？應(yīng)該用什么方式方法處理該

相關(guān)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(duì)什么相關(guān)問題化了處理？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(jì)意

義。

一、單項(xiàng)選擇題（1分X20=20分）

1-5:CCBAB6-10:ABBBD11-15:DABAC16-20:BC

DDC

二、填空題（1分X20空=20分）

1、數(shù)學(xué)模型

2、理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

3、時(shí)間序列，截面，面板、虛擬變量

4、經(jīng)濟(jì)意義，統(tǒng)計(jì)，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、預(yù)測(cè)

5、隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，殘差

aminX/=minXC^-K）2=minZ（y-氐一Rx）?

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、E（Y）=S、+/3?X,匕=4+凡X,+4,￡=6+Ax,,X=2+Ax,+g

9、確定性

三、判斷題（1分義5=5分）

1-5：義、J、義、J、X

四、簡(jiǎn)答題（19分）

1（7分）.

答：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究步驟是:

第一步：設(shè)定模型

第二步：估計(jì)參數(shù)

第三步：檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

第四步：應(yīng)用模型

2.（10分）

答：一元線性回歸模型匕=4+?+4的最小二乘估計(jì)量具有線性、無偏性和

最小方差性，簡(jiǎn)稱BLUE。

線性是指估計(jì)量是被解釋變量的線性函數(shù)。

證明：化

￥X；

無偏性是指估計(jì)量的均值等于參數(shù)本身。即E（Bk）=A

證明：

??.A=2＞工4也）=0臣*盧'必=區(qū)+Z攵典

E（A）=E（B?+）=河+ZkjEg=，2

同理E（?）=A

五、計(jì)算題（18分）

1.（10分）（1）總體回歸模型為：Yi=b（）+b]Xi+ui

4=P-^,X=217.82-0.3119x519.18=55.84

1296836-11x