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文檔簡介

計量經(jīng)濟學總復(fù)習題庫

一、單項選擇題

1.計量經(jīng)濟學成為一門獨立學科的標志是(B)o

A.1930年世界計量經(jīng)濟學會成立B.1933年《計量經(jīng)濟學》會刊出

C.1969年諾貝爾經(jīng)濟學獎設(shè)立D.1926年計量經(jīng)濟學(Economics)

一詞構(gòu)造出來

2.在計量經(jīng)濟模型中,由模型系統(tǒng)內(nèi)部因素決定,表現(xiàn)為具有一定

的概率分布的隨機變量,其數(shù)值受模型中其他變量影響的變量是

(B)o

A.內(nèi)生變量B.外生變量C.滯后變量

D.前定變量

3.下面屬于橫截面數(shù)據(jù)的是(D)。

A.1991-2003年各年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的平均工業(yè)產(chǎn)值

B.1991-2003年各年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)各鎮(zhèn)的工業(yè)產(chǎn)值

C.某年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值的合計數(shù)D.某年某地區(qū)20

個鄉(xiāng)鎮(zhèn)各鎮(zhèn)的工業(yè)產(chǎn)值

4.經(jīng)濟計量分析工作的基木步驟是(A)。

A.設(shè)定理論模型一收集樣本資料一估計模型參數(shù)一檢驗?zāi)P虰.設(shè)

定模型一估計參數(shù)f檢驗?zāi)P鸵粦?yīng)用模型

C.個體設(shè)計一總體估計一估計模型一應(yīng)用模型D.確定模型導(dǎo)向一

確定變量及方程式一估計模型一應(yīng)用模型

5.將內(nèi)生變量的前期值作解釋變量,這樣的變量稱為(D)o

A.虛擬變量B.控制變量C.政策變量

D.滯后變量

6.同一統(tǒng)計指標按時間順序記錄的數(shù)據(jù)列稱為(B)o

A.橫截面數(shù)據(jù)B.時間序列數(shù)據(jù)C.修勻數(shù)

據(jù)D.原始數(shù)據(jù)

7.進行相關(guān)分析時的兩個變量(A)o

A.都是隨機變量B.都不是隨機變量

C.一個是隨機變量,一個不是隨機變量D.隨機的或非隨機都可以

8.表示x和y之間真實線性關(guān)系的是(C)。

A.B?C.9=4+用”+〃,

D.ax,

9.參數(shù)夕的估計量力具備有效性是指(B)o

A.var(8)=OB.var(6)為最小C.⑺一/3)K

D.(/-/?)為最小

10.對于匕=A+£x,+C,以w表示估計標準誤差,?表示回歸值,則

(B)o

A.40時,Z(XT=OR.時,^(工一寸尸:。

C.A0時,£(丫一*訥最小D.A0時,Z(Y=*)2為最小

11.產(chǎn)量(X,臺)與單位產(chǎn)品成本(Y,元/臺)之間的回歸方程為

Y=356-1.5X,這說明(D)o

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

加一臺,單位產(chǎn)品成本減少1.5元

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

加一臺,單位產(chǎn)品成本平均減少L5元

12.在總體回歸直線E(寸)=4+用X中,片表示(B)o

A.當X增加一個單位時,Y增加4個單位B.當X增加一個單位時,

Y平均增加4個單位

C.當Y增加一個單位時,X增加四個單位D.當Y增加一個單位時,

X平均增加四個單位

13.以Y表示實際觀測值,寸表示回歸估計值,則普通最小二乘法估

計參數(shù)的準則是使(D)。

A.^(Y-YjM)B.工(¥—*)2=0C.工(丫1\片最小

D.2(丫一幻」最小

14.用OLS估計經(jīng)典線性模型Y尸片+g'+ui,則樣本回歸直線通過

點_____D_o

A.(X,Y)B.(X,Y)C.(X,Y)

D.(X,Y)

15.用一組有30個觀測值的樣本估計模型丫=鳳+片Xj+uj,在0.05

的顯著性水平下對用的顯著性作t檢驗,則川顯著地不等于零的條件

是其統(tǒng)計量t大于(D)。

A.to.05(30)B.to,025(30)C.to.05(28)

D.to,025(28)

16.判定系數(shù)R2的取值范圍是(C)o

A.R2WTB.R221C.0WR2

W1D.-1WR2W1

17.根據(jù)決定系數(shù)R,與F統(tǒng)計量的關(guān)系可知,當R2=l時,有(D)。

A.F=1B.F=-lC.F=0

D.F=8

18.回歸模型中,關(guān)于檢驗/:4=0所用的統(tǒng)計量

A

Ri,下列說法正確的是(D)。

《Var(灰)

A.服從/(〃-2)B.服從/(〃-1)C.服從

D.服從/(〃-2)

19.在二元線性回歸模型工.=&+笈X.+%中,4表示(A)o

A.當X2不變時,XI每變動一個單位Y的平均變動。B.當XI

不變時,X2每變動一個單位Y的平均變動。

C.當XI和X2都保持不變時,Y的平均變動。D.當XI

和X2都變動一個單位時,Y的平均變動。

20.按經(jīng)典假設(shè),線性回歸模型中的解釋變量應(yīng)是非隨機變量,且

(A)o

A.與隨機誤差項不相關(guān)B.與殘差項不相關(guān)C.與被解釋變量

不相關(guān)D.與回歸值不相關(guān)

21.下面說法正確的是(D)。

A.內(nèi)生變量是非隨機變量B.前定變量是隨機變量C.外生變量

是隨機變量D.外生變量是非隨機變量

22.回歸分析中定義的(B)。

A.解釋變量和被解釋變量都是隨機變量B.解釋變量為非隨機變量,

被解釋變量為隨機變量

C.解釋變量和被解釋變量都為非隨機變量D.解釋變量為隨機變量,

被解釋變量為非隨機變量

23.用一組有30個觀測值的樣本估計模型后,在

0.05的顯著性水平上對々的顯著性作/檢驗,則々顯著地不等于零的

條件是其統(tǒng)計量/大于等于(C)

A.%05(3。)B,’0.025(28)C,,O.O25(27)D.乙.O25(L28)

24.在多元線性回歸模型中,若某個解釋變量對其余解釋變量的判定

系數(shù)接近于1,則表明模型中存在(C)

A.異方差性B.序列相關(guān)C.多重共線性D.高擬合優(yōu)度

25.線性回歸模型y=4+6再+4電/+……+bk4+%中,檢驗

A

%:"O(i=O,12..4)時,所用的統(tǒng)計量由屈服從(C)

A.t(n-k+l)B.t(n-k-2)C.t(n-k-1)

D.t(n-k+2)

26.調(diào)整的判定系數(shù)鏟與多重判定系數(shù)R。之間有如下關(guān)系

(D)

A.R2=ZLJR2B.*=

n-k-\n-k-\

C.R2=\-一匕二(1+R2)D.不=]一

n-k-\n-k-\

27.在多元線性回歸模型中對樣本容量的基本要求是(k為解釋變量

個數(shù)):(C)

An^k+1Bn<k+lCn》30或n

23(k+1)Dn230

28.下列說法中正確的是:(D)

A如果模型的心很高,我們可以認為此模型的質(zhì)量較好

B如果模型的內(nèi)較低,我們可以認為此模型的質(zhì)量較差

C如果某一參數(shù)不能通過顯著性檢驗,我們應(yīng)該剔除該解釋變量

D如果某一參數(shù)不能通過顯著性檢驗,我們不應(yīng)該隨便剔除該解釋變

29.Goldfeld-Quandt方法用于檢驗(A)

A.異方差性B.自相關(guān)性C.隨

機解釋變量D.多重共線性

30.在異方差性情況下,常用的估計方法是(D)

A.一階差分法B.廣義差分法C.

工具變量法D.加權(quán)最小二乘法

31.White檢驗方法主要用于檢驗(A)

A.異方差性B.自相關(guān)性

C.隨機解釋變量D.多重共線性

32.Glejser檢驗方法主要用于檢驗(A)

A.異方差性B.自相關(guān)性

C.隨機解釋變量D.多重共線性

33.下列哪種方法不是檢驗異方差的方法(D)

A.戈德菲爾特一一匡特檢驗B.懷特檢驗C.戈里瑟

(Glejser)檢驗D.方差膨脹因子檢驗

34.當存在異方差現(xiàn)象時,估計模型參數(shù)的適當方法是(A)

A.加權(quán)最小二乘法B.工具變量法C.廣義差分法

D.使用非樣本先驗信息

35.如果戈德菲爾特一一匡特檢驗顯著,則認為什么問題是嚴重的

(A)

A.異方差問題B.序列相關(guān)問題C.多重共線性

問題D.設(shè)定誤差問題

36.如果模型yLbo+biXi+i存在序列相關(guān),貝ij(D)。

A.cov(xt,ut)=0B.cov(ut,us)=0(tHs)C.cov(xt,

ut)7^0D.cov(ut,us)WO(tWs)

37.DW檢驗的零假設(shè)是(P為隨機誤差項的一階相關(guān)系數(shù))(B)。

A.DW=OB.P=0C.DW=1D,P

=1

38.DW的取值范圍是(D)o

A.TWDWWOB.-1WDWW1C.-2WDWW2

D.0WDWW4

39.當模型存在嚴重的多重共線性時,OLS估計量將不具備(D)

A.線性B.無偏性C.有效性

D.一致性

40.模型中引入實際上與解釋變量有關(guān)的變量,會導(dǎo)致參數(shù)的OLS估

計量方差(A)o

A.增大B.減小C.有偏

D.非有效

41.如果方差膨脹因子VIF=10,則什么問題是嚴重的(C)o

A.異方差問題B.序列相關(guān)問題C.多重共線性問題

D.解釋變量與隨機項的相關(guān)性

42.在多元線性回歸模型中,若某個解釋變量對其余解釋變量的判定

系數(shù)接近于1,則表明模型中存在(C)。

A異方差B序列相關(guān)C多重共線性

D高擬合優(yōu)度

43.存在嚴重的多重共線性時,參數(shù)估計的標準差(A)o

A.變大B.變小C.無法估計

D.無窮大

44.完全多重共線性時,下列判斷不正確的是(D)。

A.參數(shù)無法估計B.只能估計參數(shù)的線性組合C.模型的擬合

程度不能判斷D.可以計算模型的擬合程度

45.當質(zhì)的因素引進經(jīng)濟計量模型時?,需要使用(D)

A.外生變量B.前定變量C.內(nèi)生變量D.

虛擬變量

46.假設(shè)回歸模型為y產(chǎn)a+為+M,其中Xi為隨機變量,Xi與Ui

相關(guān)則P的普通最八二乘估計量(D)

A.無偏且一致B.無偏但不一致C.有偏但一致

D.有偏且不一致

47.設(shè)消費函數(shù)力+d為+《,其中虛擬變量。=[窯:部,如

果統(tǒng)計檢驗表明4=0成立,則東中部的消費函數(shù)與西部的消費函數(shù)

是(D)c

A.相互平行的B.相互垂直的C.相互交叉的

D.相互重疊的

48.如果一個回歸模型中不包含截距項,對一個具有m個特征的質(zhì)的

因素要引入虛擬變量數(shù)目為(B)。

A.mB.m-lC.m_2D.m+1

49.設(shè)某商品需求模型為y其中Y是商品的需求量,X

是商品的價格,為了考慮全年12個月份季節(jié)變動的影響,假設(shè)模型

中引入了12個虛擬變量,則會產(chǎn)生的問題為(D)。

A.異方差性B.序列相關(guān)C.不完全的多重共

線性D.完全的多重共線性

50.如果聯(lián)立方程中某個結(jié)構(gòu)方程包含了所有的變量,則這個方程為

(C)o

A.恰好識別B.過度識別C.不可識別D.可以識別

51.對聯(lián)立方程模型進行參數(shù)估計的方法可以分兩類,即:

(B)o

A.間接最小二乘法和系統(tǒng)估計法

B.單方程估計法和系統(tǒng)估計法

C.單方程估計法和二階段最小二乘法

D.工具變量法和間接最小二乘法

52.在結(jié)構(gòu)式模型中,其解釋變量(C)。

A.都是前定變量B.都是內(nèi)生變量

C.可以內(nèi)生變量也可以是前定變量D.都是外生變量

53.如果某個結(jié)構(gòu)式方程是過度識別的,則估計該方程參數(shù)的方法可

用(A)。

A.二階段最小二乘法B.間接最小二乘法C.廣義差分

法D.加權(quán)最小二乘法

54.當模型中第i個方程是不可識別的,則該模型是

B)o

A.可識別的B.不可識別的

C.過度識別D.恰好識別

55.結(jié)構(gòu)式模型中的每一個方程都稱為結(jié)構(gòu)式方程,在結(jié)構(gòu)方程中,

解釋變量可以是前定變量,也可以是(C)

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

二、多項選擇題

1.從變量的因果關(guān)系看,經(jīng)濟變量可分為(AB)o

A.解釋變量B.被解釋變量C.內(nèi)生變量D.外

生變量E.控制變量

2.從變量的性質(zhì)看,經(jīng)濟變量可分為(CD)o

A.解釋變量B.被解釋變量C.內(nèi)生變量D.外

生變量E.控制變量

3.在一個經(jīng)濟計量模型中,可作為解釋變量的有

(BCDE)o

A.內(nèi)生變量B.控制變量C.政策變量D.滯

后變量E.外生變量

4.對于經(jīng)典線性回歸模型,各回歸系數(shù)的普通最小二乘法估計量具

有的優(yōu)良特性有(ABE

A.無偏性B.有效性C.一致性D.確

定性E.線性特性

5.一元線性回歸模型丫=4+/7X+uj的經(jīng)典假設(shè)包括(ABCDE)。

A.E(%)=0B.var(q)=/C.cov(wz,wv)=0D.Cov(x,,wz)=0

E.%?

6.以Y表示實際觀測值,寸表示OLS估計回歸值,e表示殘差,則回

歸直線滿足(ABE)o

A.通過樣本均值點(又,Y)B?

,XT)』

C.D.YA。

E.cov(Xj,Cj)=0

7.假設(shè)線性回歸模型滿足全部基本假設(shè),則其參數(shù)的估計量具.備

CDE)o

A.可靠性B.合理性C.線性D.無

偏性E.有效性

8.普通最小二乘估計的直線具有以下特性(ABDE)。

A.通過樣本均值點(用力B.zz=XRc.

D.E.C6>v(X?ez)=0

9.判定系數(shù)R2可表示為(BCE)o

A.R2二里B.R2=—C.

TSSTSS

D.R2=l--E.R2.ESS

TSS'ESS+RSS

R2/(n-k)

(l-R2)/(k-l)

io.對模型,廣為+病+4芍+勺進行總體顯著性檢驗,如果檢驗結(jié)果總

體線性關(guān)系顯著,則有(BCD)。

CZ?=0也w0

Ab、=A=0Bbk0也=0D.

h*0也00h=h±0

xE.}y

11.剩余變差是指(ACDE)o

A.隨機因素影響所引起的被解釋變量的變差B.解釋變量變動所引起

的被解釋變量的變差

C.被解釋變量的變差中,回歸方程不能做出解釋的部分D.被解釋變

量的總變差與回歸平方和之差

E.被解釋變量的實際值與回歸值的離差平方和

12.回歸變差(或回歸平方和)是指(BCD)。

A.被解釋變量的實際值與平均值的離差平方和B.被解

釋變量的回歸值與平均值的離差平方和

C.被解釋變量的總變差與剩余變差之差D.解釋變

量變動所引起的被解釋變量的變差

E.隨機因素影響所引起的被解釋變量的變差

13.在異方差條件下普通最小二乘法具有如下性質(zhì)(AB)

A.線性B.無偏性C.最小方差性D.精確性

E.有效性

14.異方差性將導(dǎo)致(BCDE)o

A.普通最小二乘法估計量有偏和非一致B.普通最小

二乘法估計量非有效

C.普通最小二乘法估計量的方差的估計量有偏D.建立在普通最小

二乘法估計基礎(chǔ)上的假設(shè)檢驗失效

E.建立在普通最小二乘法估計基礎(chǔ)上的預(yù)測區(qū)間變寬

15.下列哪些方法可用于異方差性的檢驗(DE)。

A.DIV檢驗B.方差膨脹因子檢驗法C.判定系數(shù)增量貢獻法

D.樣本分段比較法E.殘差回歸檢驗法

16.下列說法正確的有(BE)。

A.當異方差出現(xiàn)時,最小二乘估計是有偏的和不具有最小方差特性

B.當異方差出現(xiàn)時,常用的t和F檢驗失效

C.異方差情況下,通常的OLS估計一定高估了估計量的標準差

D.如果OLS回歸的殘差表現(xiàn)出系統(tǒng)性,則說明數(shù)據(jù)中不存在異方差性

E.如果回歸模型中遺漏一個重要變量,則OLS殘差必定表現(xiàn)出明顯的

趨勢

17.DW檢驗不適用于下列情況下的一階線性自相關(guān)檢驗(BCD)。

A.模型包含有隨機解釋變量B.樣本容量太小C.非

一階自回歸模型

D.含有滯后的被解釋變量E.包含有虛擬變量的模型

18.當模型中解釋變量間存在高度的多重共線性時(ACD

A.各個解釋變量對被解釋變量的影響將難以精確鑒別B.部分解釋

變量與隨機誤差項之間將高度相關(guān)

C.估計量的精度將大幅度下降D.估計對于樣本容量的變動將十分

敏感

E.模型的隨機誤差項也將序列相關(guān)

19.下述統(tǒng)計量可以用來檢驗多重共線性的嚴重性(ACD)。

A.相關(guān)系數(shù)B.DW值C.方差膨脹因子D.特征值E.自

相關(guān)系數(shù)

20.多重共線性產(chǎn)生的原因主要有(ABCD)。

A.經(jīng)濟變量之間往往存在同方向的變化趨勢B.經(jīng)濟變

量之間往往存在著密切的關(guān)聯(lián)

C.在模型中采用滯后變量也容易產(chǎn)生多重共線性

D.在建模過程中由于解釋變量選擇不當,引起了變量之間的多重共

線性E.以上都正確

21.虛擬變量的取值為。和1,分別代表某種屬性的存在與否,其中

(BC)

A.0表示存在某種屬性B.0表示不存在某種屬性

C.1表示存在某種屬性

D.1表示不存在某種屬性E.0和1代表的內(nèi)容可以隨意設(shè)定

22.對于分段線性回歸模型y=4+回8+£式%-%*)。+4,其中

(BE)

A.虛擬變量D代表品質(zhì)因素B.虛擬變量D代表數(shù)量因素C.以

為=/為界,前后兩段回歸直線的斜率不同

D.以為二/為界,前后兩段回歸直線的截距不同E.該模

型是系統(tǒng)變參數(shù)模型的一種特殊形式

23.當結(jié)構(gòu)方程為恰好識別時,可選擇的估計方法是(CD)

A.最小二乘法B.廣義差分法C.間

接最小二乘法

D.二階段最小二乘法E.有限信息極大似然估計法

三、名詞解釋

1.解釋變量:是用來解釋作為研究對象的變量(即因變量)為什么

變動、如何變動的變量。它對因變量的變動做出解釋,表現(xiàn)為方程所

描述的因果關(guān)系中的“因工

2.被解釋變量:是作為研究對象的變量。它的變動是由解釋變量做

出解釋的,表現(xiàn)為方程所描述的因果關(guān)系的果。

3.內(nèi)生變量:是由模型系統(tǒng)內(nèi)部因素所決定的變量,表現(xiàn)為具有一

定概率分布的隨機變量,是模型求解的結(jié)果。

4.外生變量:是由模型系統(tǒng)之外的因素決定的變量,表現(xiàn)為非隨機

變量。它影響模型中的內(nèi)生變量,其數(shù)值在模型求解之前就已經(jīng)確定。

5.最小二乘法:用使估計的剩余平方和最小的原則確定樣本回歸函

數(shù)的方法,稱為最小二乘法。

6.高斯一馬爾可夫定理.:在古典假定條件下,OLS估計量是模型參

數(shù)的最佳線性無偏估計量,這一結(jié)論即是高斯一馬爾可夫定理。

7.剩余變差(殘差平方和):在回歸模型中,因變量的觀測值與估計

值之差的平方和,是不能由解釋變量所解釋的部分變差。

8.擬合優(yōu)度:樣本回歸直線與樣本觀測數(shù)據(jù)之間的擬合程度。

9.回歸變差:簡稱ESS,表示由回歸直線(即解釋變量)所解釋的部

分,表示x對y的線性影響。

10.剩余變差:簡稱RSS,是未被回歸直線解釋的部分,是由解釋變

量以外的因素造成的影響。

11.多重決定系數(shù):在多元線性回歸模型中,回歸平方和與總離差平

方和的比值,也就是在被解釋變量的總變差中能由解釋變量所解釋的

那部分變差的比重,我們稱之為多重決定系數(shù),仍用R2表示。

12.異方差性:在線性回歸模型中,如果隨機誤差項的方差不是常數(shù),

即對不同的解釋變量觀測值彼此不同,則稱隨機項應(yīng)具有異方差性。

13.序列相關(guān)性:對于模型

方=A)+〃內(nèi),+…+成£/內(nèi)+4i=1,2,…,”

隨機誤差項互相獨立的基本假設(shè)表現(xiàn)為C。5,勺)=0"川,/=1,2,…,〃

(1分)

如果出現(xiàn)C°V(〃”/)H0iwj,i,j=1,2,

即對于不同的樣本點,隨機誤差項之間不再是完全互相獨立,而是存

在某種相關(guān)性,則認為出現(xiàn)了序列相關(guān)性(SerialCorrelation)o

14.自回歸模型:x=ow+〃

15.DW檢驗:德賓和瓦特森與1951年提出的一種適于小樣本的檢驗

方法。DW檢驗法有五個前提條件。(請大家自己查書)

16.多重共線性:是指解釋變量之間存在完全或不完全的線性關(guān)系。

17.方差膨脹因子:是指解釋變量之間存在多重共線性時的方差與不

存在多重共線性時的方差之比。

18.虛擬變量:把質(zhì)的因素量化而構(gòu)造的取值為0和1的人工變量。

19.聯(lián)立方程模型:是指由兩個或更多相互聯(lián)系的方程構(gòu)建的模型。

20.結(jié)構(gòu)式模型:是根據(jù)經(jīng)濟理論建立的反映經(jīng)濟變量間直接關(guān)系

結(jié)構(gòu)的計量方程系統(tǒng)。

21.戈德菲爾特-匡特檢驗:該方法由戈德菲爾特(S.M.Goldfeld)和

匡特(R.E.Quandt)于1965年提出,用對樣本進行分段比較的方法來

判斷異方差性。

22.懷特檢驗:該檢驗由懷特(White)在1980年提出,通過建立輔助

HI歸模型的方式來判斷異方差性。

23.識別的階條件:如果一個方程能被識別,那么這個方程不包含的

變量的總數(shù)應(yīng)大于或等于模型系統(tǒng)中方程個數(shù)減lo

24.識別的秩條件:一個方程可識別的充分必要條件是:所有不包含

在這個方程中的參數(shù)矩陣的秩為m-lo

四、簡答題

1.古典線性回歸模型的基本假定是什么?

答:①零均值假定。即在給定X,的條件下,隨機誤差項的數(shù)學期望(均

值)為0,即E(uJ=0。②同方差假定。誤差項u.的方差與t無關(guān),為

一個常數(shù)。③無自相關(guān)假定。即不同的誤差項相互獨立。④解釋變量

與隨機誤差項不相關(guān)假定。⑤正態(tài)性假定,即假定誤差項5服從均值

為0,方差為標的正態(tài)分布。

2.總體回歸模型與樣本回歸模型的區(qū)別與聯(lián)系。

答:主要區(qū)別:①描述的對象不同??傮w回歸模型描述總體中變量y

與x的相互關(guān)系,而樣木回歸模型描述所觀測的樣木中變量y與x的

相互關(guān)系。②建立模型的不同??傮w回歸模型是依據(jù)總體全部觀測資

料建立的,樣本回歸模型是依據(jù)樣本觀測資料建立的。③模型性質(zhì)不

同??傮w回歸模型不是隨機模型,樣本回歸模型是隨機模型,它隨著

樣本的改變而改變。

主要聯(lián)系:樣本回歸模型是總體回歸模型的一個估計式,之所以建立

樣本回歸模型,目的是用來估計總體回歸模型。

3.簡述BLUE的含義。

答:BLUE即最佳線性無偏估計量,是bestlinearunbiased

estimators的縮寫。在古典假定條件下,最小二乘估計量具備線性、

無偏性和有效性,是最佳線性無偏估計量,即BLUE,這一結(jié)論就是

著名的高斯一馬爾可夫定理。

4.對于多元線性回歸模型,為什么在進行了總體顯著性F檢驗之后,

還要對每個回歸系數(shù)進行是否為0的t檢驗?

答:多元線性回歸模型的總體顯著性F檢驗是檢驗?zāi)P椭腥拷忉屪?/p>

量對被解釋變量的共同影響是否顯著。通過了此F檢驗,就可以說模

型中的全部解釋變量對被解釋變量的共同影響是顯著的,但卻不能就

此判定模型中的每一個解釋變量對被解釋變量的影響都是顯著的。因

此還需要就每個解釋變量對被解釋變量的影響是否顯著進行檢驗,即

進行t檢驗。

5.在多元線性回歸分析中,為什么用修正的決定系數(shù)衡量估計模型對

樣本觀測值的擬合優(yōu)度?

解答:因為人們發(fā)現(xiàn)隨著模型中解釋變量的增多,多重決定系數(shù)川的

值往往會變大,從而增加了模型的解釋功能。這樣就使得人們認為要

使模型擬合得好,就必須增加解釋變量。但是,在樣本容量一定的情

況下,增加解釋變量必定使得待估參數(shù)的個數(shù)增加,從而損失自由度,

而實際中如果引入的解釋變量并非必要的話可能會產(chǎn)生很多問題,比

如,降低預(yù)測精確度、引起多重共線性等等。為此用修正的決定系數(shù)

來估計模型對樣本觀測值的擬合優(yōu)度。

6.修正的決定系數(shù)可及其作用。

Ze;In-k-\

解答:偏=1其作用有:(1)用自由度調(diào)整后,可

Z(X一力2/〃一1

以消除擬合優(yōu)度評價中解釋變量多少對決定系數(shù)計算的影響;(2)對

于包含解釋變量個數(shù)不同的模型,可以用調(diào)整后的決定系數(shù)直接比較

它們的擬合優(yōu)度的高低,但不能用原來未調(diào)整的決定系數(shù)來比較。

7,什么是異方差,產(chǎn)生的原因是什么?

異方差性是指模型違反了古典假定中的同方差假定,它是計量經(jīng)

濟分析中的一個專門問題。在線性回歸模型中,如果隨機誤差項的方

差不是常數(shù),即對不同的解釋變量觀測值彼此不同,則稱隨機項%具

有異方差性,即var如)=b:工常數(shù)1二1,2,....,n)。例如,

利用橫截面數(shù)據(jù)研究消費和收入之間的關(guān)系時,對收入較少的家庭在

滿足基本消費支出之后的剩余收入已經(jīng)不多,用在購買生活必需品上

的比例較大,消費的分散幅度不大。收入較多的家庭有更多可自由支

配的收入,使得這些家庭的消費有更大的選擇范圍。由于個性、愛好、

儲蓄心理、消費習慣和家庭成員構(gòu)成等那個的差異,使消費的分散幅

度增大,或者說低收入家庭消費的分散度和高收入家庭消費得分散度

相比較,可以認為牽著小于后者。這種被解釋變量的分散幅度的變化,

反映到模型中,可以理解為誤差項方差的變化。

產(chǎn)生原因:(1)模型中遺漏了某些解釋變量;(2)模型函數(shù)形

式的設(shè)定誤差;(3)樣本數(shù)據(jù)的測量誤差;(4)隨機因素的影響。

8.異方差產(chǎn)生的影響是什么?

如果線性回歸模型的隨機誤差項存在異方差性,會對模型參數(shù)估計、

模型檢驗及模型應(yīng)用帶來重大影響,主要有:(1)不影響模型參數(shù)

最小二乘估計值的無偏性;(2)參數(shù)的最小二乘估計量不是一個有

效的估計量;(3)對模型參數(shù)估計值的顯著性檢驗失效;模型估計

式的代表性降低,預(yù)測精度精度降低。

9.簡述DW檢驗的局限性。

答:從判斷準則中看到,DW檢驗存在兩個主要的局限性:首先,存

在一個不能確定的DW.值區(qū)域,這是這種檢驗方法的一大缺陷。其次:

小憶檢驗只能檢驗一階自相關(guān)。但在實際計量經(jīng)濟學問題中,一階自

相關(guān)是出現(xiàn)最多的一類序列相關(guān),而且經(jīng)驗表明,如果不存在一階自

相關(guān),一般也不存在高階序列相關(guān)。所以在實際應(yīng)用中,對于序列相

關(guān)問題一般只進行DW.檢驗。

10.序列相關(guān)性的后果。

答:(1)模型參數(shù)估計值不具有最優(yōu)性;(2)隨機誤差項的方差一般

會低估;(3)模型的統(tǒng)計檢驗失效;(4)區(qū)間估計和預(yù)測區(qū)間的精度

降低。(全對即加1分)

11.自相關(guān)性產(chǎn)生的原因有那些?

答:(1)經(jīng)濟變量慣性的作用引起隨機誤差項自相關(guān);(2)經(jīng)濟行為

的滯后性引起隨機誤差項自相關(guān);(3)一些隨機因素的干擾或影峋引

起隨機誤差項自相關(guān);(4)模型設(shè)定誤差引起隨機誤差項自相關(guān);(5)

觀測數(shù)據(jù)處理引起隨機誤差項自相關(guān)。

12.虛擬變量引入的原則是什么?

答案:(1)如果一個定性因素有m方面的特征,則在模型中引入mT

個虛擬變量;

(2)如果模型中有m個定性因素,而每個定性因素只有兩方面的屬

性或特征,則在模型中引入m個虛擬變量;如果定性因素有兩個及以

上個屬性,則參照“一個因素多個屬性”的設(shè)置虛擬變量。

(3)虛擬變量取值應(yīng)從分析問題的目的出發(fā)予以界定;

(4)虛擬變量在單一方程中可以作為解釋變量也可以作為被解釋變

量。

13.異方差的檢驗方法有哪些?

檢驗方法:(1)圖示檢驗法;(2)戈德菲爾德一匡特檢驗;(3)懷特

檢驗;(4)戈里瑟檢驗和帕克檢驗(殘差回歸檢驗法);(5)ARCH檢

驗(自回歸條件異方差檢驗)

14.聯(lián)立方程識別的條件包括哪些?

條件包括階條件和秩條件。階條件是指,如果一個方程能被識別,那

么這個方程不包含的變量總數(shù)應(yīng)大于或等于模型系統(tǒng)中方程個數(shù)減1;

秩條件是指,在一個具有K個方程的模型系統(tǒng)中,任何一個方程被識

別的充分必要條件是:所有不包含在這個方程中變量的參數(shù)的秩為K

—10

15.什么是多重共線性,產(chǎn)生的原因是什么?

答:多重共線性是指解釋變量之間存在完全或近似的線性關(guān)系。

產(chǎn)生多重共線性主要有下述原因:(1)樣本數(shù)據(jù)的采集是被動的,只

能在?個有限的范圍內(nèi)得到觀察值,無法進行重復(fù)試驗。(2)經(jīng)濟變

量的共同趨勢(3)滯后變量的引入(4)模型的解釋變量選擇不當

五、計算與分析題

1.根據(jù)容量n=30的樣本觀測值數(shù)據(jù)計算得到下列數(shù)據(jù):石=146.5,

X=12.6,Y=11.3,爐=164.2,YI=134.6,洪估計Y對X的回歸直線。

內(nèi);~XY-XY146.5-12.6x11.3八—

合:b.=-----=------------—=0.757

1X2-X2164.2-12.62

b()=Y-b]X=11.3-0.757x12.6=1.762

故回歸直線為:P=1.762+0.757%

2.估計消費函數(shù)模型G=,+//X+Ui得

G=15+O.81Xt值(13.1)(18.7)n=19RM.81

其中,C:消費(元)Y:收入(元)

已知ho25(19)=2.0930,ZOO5(19)=1.729,rOO25(17)=2.1098,ZOO5(17)=1.7396。

問:(1)利用t值檢驗參數(shù)月的顯著性(Q=0.05);(2)確定參數(shù)月

的標準差;(3)判斷一下該模型的擬合情況。

答:(1)提出原假設(shè)H°:0=0,Hl:0手0。由于t統(tǒng)計量=18.7,

臨界值%.025(17)=2.1098,由于18.7>2.1098,故拒絕原假設(shè)H。:0=0,

即認為參數(shù)夕是顯著的。

人A

(2)由于7=—^,故必(應(yīng)=2=幽=0.0433。

姐(夕)t18.7

(3)回歸模型RJ0.81,表明擬合優(yōu)度較高,解釋變量對被解釋變量

的解釋能力為81%,即收入對消費的解釋能力為81%,回歸直線擬合

觀測點較為理想。

3.己知估計回歸模型得

*=81.7230+3.6541X1且工(X—又>=4432.1,

£(丫一丫)2=68113.6,

求判定系數(shù)和相關(guān)系數(shù)。

答:判定系數(shù):R?=0(、==二3質(zhì)療X443Z1=0.8688

Z(y-y)268H3.6

相關(guān)系數(shù):/-=VF=7(18688=0.9321

4.某計量經(jīng)濟學家曾用192廣1941年與1945~1950年(1942?1944

年戰(zhàn)爭期間略去)美國國內(nèi)消費C和工資收入W、非工資一非農(nóng)業(yè)收

入P、農(nóng)業(yè)收入A的時間序列資料,利用普通最小二乘法估計得出了

以下回歸方程:

聲=8.13%1.05W+0.452P+0.12L4

(8.92)(0.17)(0.66)(1.09)

R2=0.95F=107.37

式下括號中的數(shù)字為相應(yīng)參數(shù)估計量的標準誤。試對該模型進行評析,

指出其中存在的問題。

解答:該消費模型的判定系數(shù)改=0.95,F統(tǒng)計量的值尸=107.37,均

很高,表明模型的整體擬合程度很高。

計算各回歸系數(shù)估計量的t統(tǒng)計量值得:/0=8.133+8.92=0.91,

八=1.0594-0.17=6.10

4=0.452+0.66=0.69,〃=0121+1.09=0.11。除乙夕卜,其余T值均很小。

工資收入W的系數(shù)t檢驗值雖然顯著,但該系數(shù)的估計值卻過大,該

值為工資收入對消費的邊際效應(yīng),它的值為1.059意味著工資收入每

增加一美元,消費支出增長將超過一美元,這與經(jīng)濟理論和生活常識

都不符。另外,盡管從理論上講,非工資一非農(nóng)業(yè)收入與農(nóng)業(yè)收入也

是消費行為的重要解釋變量,但二者各自的t檢驗卻顯示出它們的效

應(yīng)與0無明顯差異C這些跡象均表明模型中存在嚴重的多重共線性,

不同收入部分之間的相互關(guān)系掩蓋了各個部分對解釋消費行為的單

獨影響。

5.設(shè)消費函數(shù)為》%其中M為消費支出,巧為個人可支

配收入,出為隨機誤差項,并且E(%)=0,死〃<%)=<72茗2(其中人為

常數(shù))。試回答以下問題:

(1)選用適當?shù)淖儞Q修正異方差,要求寫出變換過程;(2)寫出修

正異方差后的參數(shù)估計量的表達式。

解:(一)原模型:》=%+自若+%(1)等號兩邊同除以七,

新模型:—=(2)

xtxfx(

*y*1u

令y=-,%=—,匕=—i

X-X-X1

則:(2)變?yōu)閥;=a+%x;+]

-22

此時Va/(匕)=V4zr(—)=(o^)=CT2新模型不存在異方差性。

xiXT

(二)對y*=4+%x:+匕進行普通最小二乘估計

,°一巨dZX其中義=乂苫=’

、4=工-病玉玉

6.檢驗下列模型是否存在異方差性,列出檢驗步驟,給出結(jié)論。

y=%+與j+2%+%

樣本共40個,本題假設(shè)去掉c=12個樣本,假設(shè)異方差由與引起,數(shù)

值小的一組殘差平方和為RSS\=0.466E-17,數(shù)值大的一組平方和為

/?SS2=0.36E-17O405(1°,1°)=2.98

解:(1)為同方差性;乩:%為異方差性;

RSS]_0.466石-17_1

(2)29

~RSS1~0.36E-17一

(3)(1(),10)=2.98

(4)F<^(10,10),接受原假設(shè),認為隨機誤差項為同方差性。

7.根據(jù)我國1985——2001年城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和人均消費性

支出資料,按照凱恩斯絕對收入假說建立的消費函數(shù)計量經(jīng)濟模型為:

c=137,422+0.722xy

(5.875)(127.09)

2

R=0.999.?9S.E=5L9.D9W=1.205.尸=16151

同=-451.9+0.87lxy

(-0.283)(5.103

店=0.634503,S.E=35409.DVV=1.91,.F=26.04061

其中:)'是居民人均可支配收入,。是居民人均消費性支出

要求:

(1)解釋模型中137.422和0

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