计量模拟题.doc

装 订 线考 生 信 息 栏 学院 专业 班级 姓名 学号 一、单项选择题(共20分，每小题1分, 在每小题给出的选项中只有一个符合题目要求)。1、计量经济学模型分为单方程模型和（ B）A、随机方程模型 B、联立方程模型 C、行为方程模型 D、非随机方程模型2、按照经典假设，线性回归模型中的解释变量应为非随机变量，且( C ) A.与被解释变量Yi不相关 B. 与Yi的回归值不相关 C. 与随机误差项ui不相关 D.与残差项ei不相关3、对样本的相关系数，以下结论错误的是（B ）A、越接近1，与之间线性相关程度高 B、越接近0，与之间线性相关程度高C、 D、 ，则与相互独立4、多元线性回归分析中的 RSS反映了（C） A、因变量观测值总变差的大小 B、因变量回归估计值总变差的大小 C、因变量观测值与估计值之间的总变差 D、自变量观测值总变差的大小5、已知三元线性回归模型估计的残差平方和为，估计用样本容量为，则随机误差项的方差估计量为(B) A、33.33 B、 40 C、 38.09 D 、36.366、下列哪项可作t检验?( A ) A、单个回归系数的显著性检验 B、线性关系的总体显著性检验 C、一阶线性自相关的显著性检验 D、多个预测值与实际值之间差异的显著性检验 7、在下列多重共线性产生的原因中，不正确的是（ D ） A、经济变量大多存在共同变化趋势B、模型中大量采用滞后变量C、由于认识上的局限使得选择变量不当 D、解释变量与随机误差项相关 8、如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（ A ） A、不确定，方差无限大 B、确定，方差无限大 C、不确定，方差最小 D、确定，方差最小 9、经验认为，某个解释变量与其他解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量的VIF（ C ） A、大于1 B、小于1 C、大于5 D、小于510、在检验异方差的方法中，不正确的是（ A ） A、方差膨胀因子检验 B、Glejser检验法 C、White检验法 D、Goldfeld-Quandt方法 11、利用辅助回归模型判断方差与解释变量之间是否有明显的因果关系,这种检验异方差的方法为（ C ） A、Glejser检验法 B、G-Q检验法 C、White检验 D、Park检验 12、 在具体运用加权最小二乘法时，如果变换的结果是 , 则Var(u)是下列形式中的哪一种? （ B ） A、xB、 C、D、 Log(x) 13、如果随机误差项前后期存在自相关，即有Cov(ui，uj)0，则普通最小二乘估计是（ D ）A、有偏的、一致的 B、有偏的、非一致的 C、无偏的、一致的 D、无偏的、非一致的14、在DW检验中要求有假定条件，在下列条件中不正确的是（ D ）A、解释变量为非随机的的B、随机误差项为一阶自回归形式C、线性回归模型中不应含有滞后内生变量为解释变量 D、线性回归模型为一元回归形式15、在DW检验中，存在不能判定的区域是（ C ）A. 0,4-4 B. 4-C. ,4-4-D. 上述都不对16、根据样本资料建立某消费函数如下：，其中C为消费，x为收入，虚拟变量，所有参数均检验显著，则城镇家庭的消费函数为( A )。A、 B、 C、 D、 17、设某商品需求模型为Yt=0+1Xt+ ut，其中Y是商品的需求量，X是商品价格，为了考虑全年4个季节变动的影响，假设模型中引入了4个虚拟变量，则会产生的问题为（ D ）A、异方差性 B、序列相关 C、不完全的多重共线性D、完全的多重共线性18、设M为货币需求量，Y为收入水平，r为利率，流动性偏好函数为 ，又设、 分别是、的估计值，则根据经济理论，一般来说( A )A、 应为正值， 应为负值 B、 应为正值， 应为正值 C、应为负值，应为负值 D、 应为负值， 应为正值19、调整后的判定系数与判定系数之间的关系叙述不正确的有（ A ）A、均非负 B、判断多元回归模型拟合优度时，使用前者C、模型中包含的解释变量个数越多，两者相差越大D、只要模型中包括截距项在内的参数的个数大于1，前者小于后者20、在联立方程结构模型中，对模型中的每一个随机方程单独使用普通最小二乘法得到的估计参数是（B） A、有偏且一致的 B、有偏不一致的 C、无偏但一致的 D、无偏且不一致的模二 一、单项选择题(共20分，每小题1分, 在每小题给出的选项中只有一个符合题目要求)。1、计量经济学模型是指（ C ）A、投入产出模型 B、数学规划模型 C、包含随机方程的经济数学模型 D、模糊数学模型2、同一时间某个指标在不同空间的观测数据，这样的数据称为（ B ） A、时间序列数据 B、截面数据 C、修匀数据 D、原始数据 3、对数模型中，参数的含义是（ A ） A、Y 关于 X 的弹性 B、X 的绝对量变动，引起Y 的绝对量变动 C、Y 关于X 的发展速度 D、X 的相对变动，引起Y 的期望值绝对量变动 4、在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为（ C ） A、 B、 C、 D、5、简单相关系数矩阵方法主要用于检验（ D ） A、异方差性 B、自相关性 C、随机解释变量 D、多重共线性6、如果回归模型中随即误差项出现异方差，则普通最小二乘估计量的值（ B ） A、具有最小方差性 B、无偏非有效 C、无偏且有效 D、有偏非有效 7、若想考察某两个地区的自发性消费水平是否存在显著差异，则下列那个模型比较适合（Y代表消费支出；X代表可支配收入；D2、D3表示虚拟变量）（ D ）A、 B、 C、 D、8、设k为回归模型中的参数个数，n为样本容量。则对多元线性回归方程进行显著性检验时，所用的F统计量可表示为（ B ） A. B C D9、对于DW检验法描述错误的是（ A ） A、线性模型的解释变量可以包含滞后的被解释变量 B、解释变量X时非随机变量 C、随机误差项为一阶自回归形式 D、DW检验有两不能确定的区域10、某地区消费函数中，消费支出不仅与收入X有关，而且与消费者年龄构成有关，若年龄构成分为未成年人、中青人和老年人3个层次。则该消费函数引入虚拟变量个数为（ B ）A、1个 B、2个 C、3个 D、4个11、设为随机误差项，则一阶线性自相关是指（ B ）A、 B、 C、 D、12、更容易产生异方差的数据为（ C ）A、时间序列数据 B、面板数据 C、横截面数据 D、年度数据13、合称为前定变量的是（ A ）A外生变量和滞后变量 B内生变量和外生变量 C外生变量和虚拟变量D解释变量和被解释变量14、在线性回归模型中，若解释变量X1和X2的观测值成比例，即X1i=KX2i，其中K为常数，则表明模型中存在（ C ）A，方差非齐性 B序列相关 C多重共线性 D设定误差15、相关系数的取值范围是（ D ）A.0r1 B.0r1 C.-1r4-dL，则认为随机误差项ui（ D）A不存在一阶负自相关 B无一阶序列相关 C存在一阶正自相关D存在一阶负自相关18、在回归分析中下列有关解释变量和被解释变量的说法中正确的是( D )A.被解释变量和解释变量均为随机变量 B.被解释变量和解释变量均为非随机变量C.被解释变量为随机变量，解释变量为非随机变量 D.被解释变量为非随机变量，解释变量为随机变量19、利用普通最小二乘法估计得到的样本回归直线 ，必然通过( A )A.点() B.点(0，0) C.点(，) D.点(1，1)20、从长期看，消费与收入之间存在一个均衡比例，消费与收入的关系虽然有时会偏离这个比例，但这种偏离只是随机的、暂时的。消费与收入的这种关系称为( C )A.相关关系 B.函数关系 C.不确定关系 D.协整关系二、判断题(共10分，每小题1分)。1、违背基本假定的计量经济学模型是不可估计的。( X )2、简单线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的。（ X ） 3、在多元回归中，根据通常的t检验，每个参数都是统计上不显著的，你就不会得到一个高的R2值。( X ) 4、在存在异方差情况下，普通最小二乘法（OLS）估计量是有偏的和线性的。（X ）5、戈里瑟检验法检验异方差，不仅能判断是否存在异方差现象，同时还提供关于异方差形式的信息。（ ）6、DW 检验中的d 值在0 到4 之间，数值越小说明模型随机误差项的自相关度越小，数值越大说明模型随机误差项的自相关度越大。（ X ）7、加权最小二乘法是解决多重共线性的有效方法。（ X ）8、如果给定解释变量值，根据模型就可以得到被解释变量的预测值。（X ）9、要使得计量经济学模型拟合得好，就必须增加解释变量。( X) 10、联立方程组模型不能直接用OLS方法估计参数。( X )模二 二、判断题(共10分，每小题1分)。1、线性回归模型意味着变量是线性的。（ X）2、在线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。（ ）3、随机变量的条件均值与非条件均值是一回事。（X ）4、拟合优度检验和F检验是有区别的。（ ）5、多重共线性、自相关性都是随机误差现象，但两者是有区别的。（ ）6、只有满足基本假定的计量经济学模型的普通最小二乘参数估计才具备无偏性和最小方差性。（ ）7、模型的拟合优度不是判断模型质量的唯一标准，有时为了追求模型的经济意义，可以牺牲一点拟合优度。（ ）8、要使得计量经济学模型拟合得好，就必须增加解释变量。（ X）9、在经济计量分析中，模型参数一旦被估计出来，就可将估计模型直接运用于实际的计量经济分析。（X ）10、联立方程组模型一般情况下不能直接用OLS方法估计参数。（ ）四、计算题（共3题，第1题12分，第2题9分，第3题14分，共35分）1、设Y和X存在如下关系： Yt = a + bXt + ut，现有5期观测值如下表所示：序列YtXt 11410-8-2016040021820-4-1040100323301000425403103010053050820160400合计 110150003901000（1） 估计a 、b的值。（共3分） (2)填写表中空格部分。（共5分）(3)说明回归线的特征。（共4分）（3）回归线的特征（选4个）：回归线通过样本均值；估计值 的均值等于实际值Yi的均值；剩余项ei的均值为零；被解释变量估计值 与剩余值ei 不相关 ；解释变量Xi与剩余项ei不相关2、某公司想决定在何处建造一个新的百货店，对已有的30个百货店的销售额作为其所处地理位置特征的函数进行回归分析，并且用该回归方程作为新百货店的不同位置的可能销售额，估计得出（括号内为估计的标准差） 标准差 （0.02） （0.01） （1.0） （1.0） R2 = 0.9其中：第个百货店的日均销售额（百美元）；第个百货店前每小时通过的汽车数量（10辆）； 第个百货店所处区域内的人均收入（美元）； 第个百货店内所有的桌子数量； 第个百货店所处地区竞争店面的数量；请回答以下问题：（1） 说出本方程中系数0.1和0.01的经济含义。（2分）（2） 各个变量前参数估计的符号是否与期望的符号一致？ （2分）（3） 在0.05的显著性水平下检验变量、X2t的显著性?（3分）（4） 估计调整的可决系数。（2分）（临界值，）（1）0.1的经济含义：在其余解释变量不变的情况下，百货店前每小时通过的汽车数量每增加10辆，会导致百货店的日均销售额增加0.1百美元。 0.01的经济含义：在其余解释变量不变的情况下，百货店所处区域内的人均收入每增加1美元，会导致百货店的日均销售额增加0.01百美元。（1分）（2）前三个参数估计的符号与预期一致（1分），最后一个不一致，应该为负值。（1分）（3）（4）（2分）3、Y、，设定模型如下：，回归分析结果为：LS / Dependent Variable is YSample: 1984 2003Included observations: 20Variable Coefficient T-Statistic Prob. C -47.3373 3.6689 0.0101 0.013088 1.1442 0.5002 -2.04381 -2.5295 0.0152R-squared 0.9954 Mean dependent var 2539.2 Adjusted R-squared 0.9896 S.D. dependent var 985.032 S.E. of regression 100.1433 Akaike info criterion 12.3345 Sum squared resid 40114.74 Schwartz criterion 12.5163 Log likelihood -55.6750 F-statistic （ ） Durbin-Watson stat 0.6856 Prob(F-statistic) 0.0092回答下列问题:（1）填空，并指出模型是否存在多重共线性？为什么？（5分）（2）若模型存在多重共线性，试举出一种方法说明如何进行修正？（3分）（3）请检验模型中是否存在自相关？如果存在，请用广义差分法进行修正（提示：自相关系数可用DW值来估计） 在0.05的显著水平下，dl和du的临界值ndldudldu191.0741.5360.9671.685201.1001.5370.9981.676211.1251.5381.0261.669t0.025(17)=2.11 t0.025(18)=2.101 t0.025(19)=2.093 F0.05(2,18)=3.55 F0.05(2,17)=3.59 F0.05(3,17)=3.20 答： 存在多重共线性；F统计量（大于临界值3.59）和R方显示模型很显著，（1分）但x3的经济含义不对（1分），X2的T检验值偏小。（小于2.11）（1分）（2）逐步回归法（1分）用被解释变量对每一个所考虑的解释变量做简单回归。（1分）以对被解释变量贡献最大的解释变量所对应的回归方程为基础，按对被解释变量贡献大小的顺序逐个引入其余的解释变量。（1分）（3）n=20,k/=2，查表dl=1.100；du=1.537； DW=0.6856 dl=1.100，（2分）因此判断模型存在正自相关。自相关系数=1-d/2=0.6572（1分）广义差分模型为模二 四、计算题1、美国各航空公司业绩的统计数据公布在华尔街日报1999年年鉴（The Wall Street Journal Almanac 1999）上。航班正点到达的比率和每10万名乘客投诉的次数的数据如下：航空公司名称航班正点率（%）X投诉率（次/10万名乘客）Y西南(Southwest)航空公司818021大陆(Continental)航空公司766058西北(Northwest)航空公司766085美国(US Airways)航空公司757068联合(United)航空公司738074美洲(American)航空公司722093德尔塔（Delta）航空公司712072美国西部(Americawest)航空公司708122环球(TWA)航空公司685125利用EViews估计其参数结果为：(1)求出描述投诉率是如何依赖航班按时到达正点率的估计的回归方程。(2)对估计的回归方程的斜率作出解释。(3)如果航班按时到达的正点率为80%，估计每10万名乘客投诉的次数是多少？（4）在该模型中，F和tb2值有什么关系？并对变量是否显著进行检验。（3分）（5）判断是否存在自相关？（3分）（1）估计的回归方程为 （2分）（2）这说明当航班正点到达比率每提高1个百分点, 平均说来每10万名乘客投诉次数将下降0.07次。 (2分)（3）如果航班按时到达的正点率为80%，估计每10万名乘客投诉的次数为 （次） （3分）（4）F检验与t检验是一致的，。（1分）（5）n=9,k/=1，查表dl=0.824；du=1.32(1分)； duDW=2.526971，说明该模型的随机误差项存在异方差。该种方法为G-Q（戈德菲尔德-夸特检验）检验法。（1分）3、房地产价格问题一直是人们关注的焦点，因此以我国1995-2009年房地产价格（Y）为因变量，城镇居民人均可支配收入（X2），物价指数（X3），城镇化水平（X3，城镇人口/总人口）为解释变量进行回归，结果如下：模型1Dependent Variable: YVariable Coefficient Std. Error t-Stat C -292.6358 755.1797 -0.3875 X2 0.1164 0.0786 1.4807 X3 2.5462 0.6405 3.9754 X4 12.8756 29.0820 - R-squared 0.9830 Mean dependent var 1,753.3190 Adjusted R-squared - S.D. dependent var 600.9562 S.E. of regression 88.4239 AIC 12.0253 Sum squared resid 86,006.6800 Schwarz criterion 12.2142 Log likelihood -86.1901 F-statistic - Durbin-Watson stat 1.3992 Prob(F-statistic) 0.00 模型2Dependent Variable: YVariableCoefficientStd. Errort-StatC37.5767114.30260.3287X20.15010.01927.8346X32.35580.45845.1396R-squared0.9827 Mean dependent var1,753.3190Adjusted R-squared0.9798 S.D. dependent var600.9562S.E. of regression85.4104 AIC11.9097Sum squared resid87,539.2600 Schwarz criterion12.0513Log likelihood-86.3225 F-statistic340.5469Durbin-Watson stat1.408