《计量经济学》题库考试复习资料

计量经济学计量经济学 要点要点 一 单项选择题 每小题一 单项选择题 每小题 2 分 共分 共 20 分 分 二 简答题 每题二 简答题 每题 10 分 共分 共 40 分 分 三 计算分析题 三 计算分析题 20 分分 2 40 分 分 涉及第涉及第 1 2 3 4 5 6 7 8 10 11 章的内容 章的内容 讲课方式 按照考试题型 逐章逐个知识点 考点 进行讲课方式 按照考试题型 逐章逐个知识点 考点 进行 讲解 讲解 一 单项选择题一 单项选择题 知识点 知识点 第一章第一章 时间序列数据定义时间序列数据定义 横截面数据定义横截面数据定义 同一统计指标按时间顺序记录的数据称为 b A 横截面数据 B 时间序列数据 C 修匀数据 D 原始 数据 同一时间 不同单位相同指标组成的观测数据称为 b A 原始数据 B 横截面数据 C 时间序列数据 D 修匀数据 变量定义 被解释变量 解释变量 内生变量 外生变量 变量定义 被解释变量 解释变量 内生变量 外生变量 前定变量 前定变量 单方程中可以作为被解释变量的是 控制变量 前定变量单方程中可以作为被解释变量的是 控制变量 前定变量 内生变量内生变量 外生变量 外生变量 在回归分析中 下列有关解释变量和被解释变量的说法正确的有 c 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 什么是解释变量 被解释变量 什么是解释变量 被解释变量 从变量的因果关系上 模型中变量可分为解释变量 Explanatory variable 和被解释变量 Explained variable 在模型中 解释变量是变动的原因 被解释变量是变动的结果 被解释变量是模型要分析研究的对象 也常称为 应变量 Dependent variable 回归子 Regressand 等 解释变量也常称为 自变量 Independent variable 回归元 Regressor 等 是说明应变量变动主要原因的变量 因此 被解释变量只能由内生变量担任 不能由非内生变量担任 单方程计量经济模型中可以作为被解释变量的是 c A 控制变量 B 前定变量 C 内生变量 D 外生变量 单方程计量经济模型的被解释变量是 A A 内生变量 B 政策变量 C 控制变量 D 外生变量 在回归分析中 下列有关解释变量和被解释变量的说法正确的有 C 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 双对数模型中参数的含义双对数模型中参数的含义 双对数模型中 参数的含义是 d 01 lnlnlnYX 1 A X 的相对变化 引起 Y 的期望值绝对量变化 B Y 关于 X 的边际变化 C X 的绝对量发生一定变动时 引起因变量 Y 的相对变化率 D Y 关于 X 的弹性 双对数模型 中 参数的含义是 c XYlnlnln 101 A Y 关于 X 的增长率 B Y 关于 X 的发展速度 C Y 关于 X 的弹性 D Y 关于 X 的边际变化 计量经济学研究方法一般步骤计量经济学研究方法一般步骤 计量经济学的研究方法一般分为以下四个步骤 b A 确定科学的理论依据 模型设定 模型修定 模型应用 B 模型设定 估计参数 模型检验 模型应用 C 搜集数据 模型设定 估计参数 预测检验 D 模型设定 检验 结构分析 模型应用 对计量经济模型应当进行哪些方面的检验 对计量经济模型应当进行哪些方面的检验 经济意义检验经济意义检验 检验模型估计结果 尤其是参数估计 是否符合经 济理论 统计推断检验统计推断检验 检验参数估计值是否抽样的偶然结果 运用数理统 计中的统计推断方法 对模型及参数的统计可靠性做出说明 主要 有 t F R2等检验 计量经济学检验计量经济学检验 检验模型是否符合计量经济方法的基本假定 例 如检验模型是否存在多重共线性 检验模型中的随机扰动项是否存 在自相关和异方差性等等 预测检验预测检验 模型预测的结果与经济运行的实际结果相对比 以此检 验模型的有效性 在使用计量经济模型分析问题时 通常会使用哪些类型数在使用计量经济模型分析问题时 通常会使用哪些类型数 据 使用这些类型数据各自应该注意哪些问题 据 使用这些类型数据各自应该注意哪些问题 1 时间序列数据 Time Series Data 把反映某一总体特征的同一 指标的数据 按照一定的时间顺序和时间间隔 如月度 季度 年 度 排列起来 这样的统计数据称为时间序列数据 2 截面数据 Cross Section Data 同一时间 时期或时点 某个指 标在不同空间的观测数据 称为截面数据 3 面板数据 Panel Data 面板数据指时间序列数据和截面数据 相结合的数据 对若干个体进行多期观测 例如在居民收支调查中 收集的对各个固定调查户在不同时期的调查数据 又如全国各省市 不同年份的经济发展状况的统计数据 就都是面板数据 4 虚拟变量数据 Dummy Variables Data 表示客观存在的定性现 象 时间序列数据若是非平稳的 可能造成 伪回归 截面数据往往存在异方差 利用面板数据的计量经济模型已成为计量经济学研究的专门问 题 容易产生异方差 自相关性 计量经济模型检验通常包含哪些检验 每种检验基本思想计量经济模型检验通常包含哪些检验 每种检验基本思想 是什么 是什么 经济意义检验 检验模型估计结果 尤其是参数估计 是否符合经 济理论 统计推断检验 检验参数估计值是否抽样的偶然结果 运用数理统 计中的统计推断方法 对模型及参数的统计可靠性作出说明 计量经济学检验 检验模型是否符合计量经济方法的基本假定 例 如检验模型是否存在多重共线性 检验模型中的随机扰动项是否存 在自相关和异方差性等等 预测检验 模型预测的结果与经济运行的实际结果相对比 以此检 验模型的有效性 第一章第一章 1 把反映某一总体特征的同一指标的数据 按一定的时间顺序和时间间隔排列起来 这样 的数据称为 b A 横截面数据 B 时间序列数据 C 修匀数据 D 原始数据 2 同一统计指标按时间顺序记录的数据称为 b A 横截面数据 B 时间序列数据 C 修匀数据 D 原始数据 3 同一时间 不同单位相同指标组成的观测数据称为 b A 原始数据 B 横截面数据 C 时间序列数据 D 修匀数据 4 在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据组合 是 d A 原始数据 B 时点数据 C 时间序列数据 D 截面数据 5 计量经济学的研究方法一般分为以下四个步骤 b A 确定科学的理论依据 模型设定 模型修定 模型应用 B 模型设定 估计参数 模型检验 模型应用 C 搜集数据 模型设定 估计参数 预测检验 D 模型设定 模型修定 结构分析 模型应用 6 模型中其数值由模型本身决定的变量变是 b A 外生变量 B 内生变量 C 前定变量 D 滞后变量 7 将内生变量的前期值作解释变量 这样的变量称为 d A 虚拟变量 B 控制变量 C 政策变量 D 滞后变量 8 在下列各种数据中 c 不应作为经济计量分析所用的数据 A 时间序列数据 B 横截面数据 C 计算机随机生成的数据 D 虚拟变量数据 9 在简单线性回归模型中 认为具有一定概率分布的随机变量是 a A 内生变量 B 外生变量 C 虚拟变量 D 前定变量 10 在回归分析中 下列有关解释变量和被解释变量的说法正确的有 c 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 11 用模型描述现实经济系统的原则是 b A 以理论分析作先导 包括的解释变量越多越好 B 以理论分析作先导 模型规模大小要适度 C 模型规模越大越好 这样更切合实际情况 D 模型规模大小要适度 结构尽可能复杂 12 经济计量模型是指 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 用 13 模型中其数值由模型本身决定的变量变是 b A 外生变量 B 内生变量 C 前定变量 D 滞后变量 第二章第二章 若干基本概念若干基本概念 总体 样本回归方程 模型总体 样本回归方程 模型 古典线性回归模型的普通最小二乘估计量满足的统计性质古典线性回归模型的普通最小二乘估计量满足的统计性质 最佳线性无偏估计 最佳线性无偏估计 古典线性回归模型的普通最小二乘估计量满足的统计性质 A A 最佳线性无偏估计 B 仅满足线性性 C 非有效性 D 有偏性 样本回归直线样本回归直线 X Y 设 OLS 法得到的样本回归直线为 则点 12iii YXe YX b A 一定不在回归直线上 B 一定在回归直线上 C 不一定在回归直线上 D 在回归直线上方 经典线性计量模型的假定有哪些 经典线性计量模型的假定有哪些 假定 1 零均值假定 假定 2 同方差假定 假定 3 无自相关假定 假定 4 随机扰动项与解释变量不相关 假定 5 正态性假定 i u i X 假定 6 无多重共线性 下图中符号 所代表的是 b A 随机误差项 B 残差 C 的离差 D 的离差 i Y i Y t 检验通常可以用于检验 d A 模型拟合优度 B 模型整体显著性 C 正态性 D 个体参数显著性 以下模型中不属于变量线性回归模型是 a A B 2 12 iii E Y XX 1 2 i ii X Yu C D 2 12 iii E Y XX 12 iii E Y XX 用最小二乘法作回归分析时提出了古典假定 这是为了 b A 使回归方程更简化 B 得到总体回归系数的最佳线性 无偏估计 C 使解释变量更容易控制 D 使被解释变量更容易控制 在一元线性回归模型中 样本回归方程可表示为 c A B ttt uXY 10 ittXYEY C D tt XY 10 tttXXYE10 XY 10 Y i Y X 第三章第三章 多元线性回归模型整体的读解 对回归结果全过程的读解多元线性回归模型整体的读解 对回归结果全过程的读解 分析 分析 根据根据 F 值判断整体显著性的规则 值判断整体显著性的规则 p 值接近于零表示整体显值接近于零表示整体显 著 著 多元线性回归模型多元线性回归模型 RSS 反映了应变量观测值与估计值之间反映了应变量观测值与估计值之间 的总变差的总变差 多元线性回归分析中的 RSS 剩余平方和 反映了 c A 应变量观测值总变差的大小 B 应变量回归估计值总变差的大 小 C 应变量观测值与估计值之间的总变差 D Y 关于 X 的边际变化 多元线性回归模型多元线性回归模型 ESS 自由度为自由度为 k 1 多元线性回归分析中的 ESS 的自由度是 d A K B n C n K D k 1 调整后的判定系数调整后的判定系数与判定系数与判定系数之间的关系之间的关系 2 R 2 R 有关调整后的判定系数与判定系数之间的关系叙述正确的是 2 R 2 R c A 等于 2 R 2 R B 与没有数量关系 2 R 2 R C 一般情况下 22 RR D 大于 2 R 2 R 在模型的回归分析结果报告中 有 12233tttt YXXu 则表明 d 2634 23F 0 0000Fp 的值 A 解释变量对的影响是显著的 t X2 t Y B 解释变量对的影响是显著的 t X3 t Y C 解释变量和对的影响是均不显著 t X2 t X3 t Y D 解释变量和对的联合影响是显著的 t X2 t X3 t Y 第二三章第二三章 1 根据样本资料估计得出人均消费支出 Y 对人均收入 X 的回归模型为 iY ln 2 00 0 75lnXi 这表明人均收入每增加 1 人均消费支出将增加 b A 0 2 B 0 75 C 2 D 7 5 2 半对数模型 XYln 10中 参数1 的含义是 c A X 的绝对量变化 引起 Y 的绝对量变化 B Y 关于 X 的边际变化 C X 的相对变化 引起 Y 的期望值绝对量变化 D Y 关于 X 的弹性 3 半对数模型 XY 10 ln 中 参数1 的含义是 a A X 的绝对量发生一定变动时 引起因变量 Y 的相对变化率 B Y 关于 X 的弹性 C X 的相对变化 引起 Y 的期望值绝对量变化 D Y 关于 X 的边际变化 4 双对数模型 中 参数的含义是 c XYlnlnln 101 A Y 关于 X 的增长率 B Y 关于 X 的发展速度 C Y 关于 X 的弹性 D Y 关于 X 的边际变化 5 双对数模型中 参数的含义是 d XYlnlnln 101 A X 的相对变化 引起 Y 的期望值绝对量变化 B Y 关于 X 的边际变化 C X 的绝对量发生一定变动时 引起因变量 Y 的相对变化率 D Y 关于 X 的弹性 6 设 OLS 法得到的样本回归直线为 则点 b iii eXY 21 YX A 一定不在回归直线上 B 一定在回归直线上 C 不一定在回归直线上 D 在回归直线上方 7 关于可决系数 2 R 以下说法中错误的是 d A 可决系数 2 R的定义为被回归方程已经解释的变差与总变差之比 B 10 2 R C 可决系数 2 R反映了样本回归线对样本观测值拟合优劣程度的一种描述 D 可决系数 2 R的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响 8 有关调整后的判定系数与判定系数之间的关系叙述正确的是 c 2 R 2 R A 等于 2 R 2 R B 与没有数量关系 2 R 2 R C 一般情况下 22 RR D 大于 2 R 2 R 9 在多元回归中 调整后的判定系数 2 R与判定系数 2 R的关系为 a A 2 R 2 R B 2 R 2 R D 2 R与 2 R的关系不能确定 10 在古典假设成立的条件下用 OLS 方法估计线性回归模型参数 则参数估计量具有 c 的统计性质 A 有偏特性 B 非线性特性 C 最小方差特性 D 非一致性特性 11 在模型的回归分析结果中 设统计量对应的值为 12233tttt YXXu Fp 给定显著性水平 则下列说法正确的是 c F p0 01 A 若 解释变量对的影响是显著的0 05 F p 2t X t Y B 若 解释变量和对的联合影响是显著的0 05 F p 2t X 3t X t Y C 若 解释变量和对的联合影响是显著的 0 01 F p 2t X 3t X t Y D 若 则解释变量对的影响不显著0 01 F p 3t X t Y 12 对多元线性回归方程的显著性检验 所用的 F 统计量可表示为 b A 1 kRSS knESS B 1 knRSS kESS C 1 1 2 2 kR knR D knRSS ESS 13 下图中符号 显示的距离表示的是 b A 随机误差项 B 残差 C 的离差 D 的离差 i Y i Y 14 以下模型中不属于变量线性回归模型是 a A B 2 12 iii E Y XX 1 2 i ii X Yu C D 2 12 iii E Y XX 12 iii E Y XX XY 10 Y i Y X 15 在一元线性回归模型中 样本回归方程可表示为 c A ttt uXY 10 B itt XYEY C tt XY 10 D ttt XXYE 10 其中 nt 2 1 16 设 OLS 法得到的样本回归直线为 iii eXY 21 以下说法不正确的是 d A 0 i e B YX 在回归直线上 C YY D 0 ii eXCOV 1 一元线性回归分析中的回归平方和 ESS 的自由度是 d A n B n 1 C n k D 1 17 古典线性回归模型的普通最小二乘估计量满足的统计性质 a A 最佳线性无偏估计 B 仅满足线性性 C 非有效性 D 有偏性 18 对多元线性回归方程的显著性检验 所用的 F 统计量可表示为 b A 1 kRSS knESS B 1 knRSS kESS C 1 1 2 2 kR knR D knRSS ESS 19 在模型的回归分析结果报告中 有 tttt uXXY 33221 23 2634 F 则表明 d 0000 0 值的pF A 解释变量对的影响是显著的 t X2 t Y B 解释变量对的影响是显著的 t X3 t Y C 解释变量和对的影响是均不显著 t X2 t X3 t Y D 解释变量和对的联合影响是显著的 t X2 t X3 t Y 20 多元线性回归分析中的 RSS 反映了 c A 应变量观测值总变差的大小 B 应变量回归估计值总变差的大小 C 应变量观测值与估计值之间的总变差 D Y 关于 X 的边际变化 第四章第四章 多重共线性 多重共线性 1 定义 产生原因 定义 产生原因 2 后果 后果 3 检测 检测 4 弥补 弥补 参数的最小二乘估计量的性质参数的最小二乘估计量的性质 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 能够检验多重共线性的方法有 a A 简单相关系数矩阵法 B DW 检验法 C White 检验 D ARCH 检验 法 如果模型中的解释变量存在完全完全的多重共线性 参数的最小二乘估 计量是 c A 无偏的 B 有偏的 C 无法估计 D 无正确答 案 如果模型中的解释变量存在不完全不完全的多重共线性 参数的最小二乘 估计量是 a A 无偏的 B 有偏的 C 无法估计 D 无正确答案 如果模型中的解释变量存在完全完全的多重共线性 参数的最小二乘估 计量是 c A 无偏的 B 有偏的 C 无法估计 D 确定 的 第五章第五章 异方差性 异方差性 1 定义 产生原因 定义 产生原因 2 后果 后果 3 检测 检测 4 弥补 弥补 检验异方差的方法 检验异方差的方法 修正异方差的方法 修正异方差的方法 ARCH 检验方法主要用于检验 a A 异方差性 B 自相关性 C 随机解释变量 D 多重共线性 下列方法可以用于检验模型中异方差性的方法有 d A DW 检验 B 相关系数矩阵 C 判定系数法 D White 检验 Goldfeld Quandt 方法用于检验 a A 异方差性 B 自相关性 C 随机解释变量 D 多重共线性 在模型有异方差的情况下 常用的估计方法是 d A 广义差分法 B 工具变量法 C 逐步回归法 D 加权最小二乘 法 White 检验可用于检验 b A 自相关性 B 异方差性 C 解释变量随机性 D 多重共线 性 加权最小二乘可以解决下列哪个问题 d A 多重共线性 B 误差项非正态性 C 自相关性 D 异方差 性 关于 Goldfeld Quandt 检验 下列说法正确的是 c A 它是检验模型是否存在自相关 B 该检验所需要的样本容量较小 C 该检验需要去掉部分样本 D 它是检验模型是否存在多重共线 性 下列方法可以用于检验模型中异方差性的方法有 d A DW 检验 B 相关系数矩阵 C 判定系数法 D White 检验 如果模型中存在异方差现象 则普通最小二乘估计量仍然满足的性 质 a A 无偏性 B 最小方差性 C 有效性 D 非线性性 什么是异方差性 有哪些方法可以检验模型中是否存在异方差性 违背同方差假定 扰动项的方差会随着某个 些 因素而发生变 化 观察残差图 White 检验 ARCH 检验 Golden Quant 检验 Glejser 方法等 回归模型具有异方差性时 仍用最小二乘法估计参数 则以下 b b 是错误错误的 A 参数估计值是无偏非有效的 B 仍具有最小方差 i Var C 常用的 t 和 F 检验失效 D 预测区间增大 精度下降 第六章第六章 自相关性 自相关性 1 定义 产生原因 定义 产生原因 2 后果 后果 3 检测 检测 4 弥补 弥补 违背自相关造成后果 无偏非有效 违背自相关造成后果 无偏非有效 在在 DW 检验中 当检验中 当 d 统计量为统计量为 2 时 表明无自相关性存在 时 表明无自相关性存在 DW 判断区域规则 判断区域规则 在 DW 检验中 当 d 统计量为 2 时 表明 c A 存在完全的正自相关 B 存在完全的负自相关 C 不存在自相关 D 不能判定 如果回归模型违背了无自相关假定 最小二乘估计量是 a A 无偏的 非有效的 B 有偏的 非有效的 C 无偏的 有效的 D 有偏的 有效的 如果在模型中 随机扰动项违背了无自相关假定 则 12ttt yxu 下列说法正确的是 a A 最小二乘估计量是无偏的且非有效 2 B 最小二乘估计量是有偏的且有效 2 C 最小二乘估计量是无偏的且有效 2 D 最小二乘估计量是有偏的但非有效 2 在 DW 检验中 不能判定的区域是 c A B 0 44 LL dddd 4 UU ddd C D 上述都不对 44 LUUL dddddd 已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于 1 则 DW 统计量近似 等于 a A 0 B 1 C 2 D 4 第四五六章第四五六章 1 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 2 设21 x x 为解释变量 则完全多重共线性是 a 0 0 2 1 0 0 2 1 2 2 121 121 x x exDvvxxC exBxxA 为随机误差项 3 用 t 检验与 F 检验综合法可以检验 a A 多重共线性 B 自相关性 C 异方差性 D 非正态性 4 能够检验多重共线性的方法有 a A 简单相关系数矩阵法 B DW 检验法 C White 检验 D ARCH 检验法 5 多重共线性是一种 a A 样本现象 B 随机误差现象 C 被解释变量现象 D 总体现象 6 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 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 7 在 DW 检验中 当 d 统计量为 2 时 表明 c A 存在完全的正自相关 B 存在完全的负自相关 C 不存在自相关 D 不能判定 8 在 DW 检验中 当 d 统计量为 4 时 表明 b A 存在完全的正自相关 B 存在完全的负自相关 C 不存在自相关 D 不能判定 9 在给定的显著性水平之下 若 DW 统计量的上和下临界值分别为和 则当 dw dL 时 可以为随机误差项 a A 存在一阶正自相关 B 存在一阶负相关 C 不存在序列相关 D 存在序列相关与否不能断定 10 下列说法不正确的是 c A 自相关是一种随机误差现象 B 自相关产生的原因有经济变量的惯性作用 C 检验自相关的方法有 F 检验法 D 修正自相关的方法有广义差分法 11 在 DW 检验中 不能判定的区域是 c A B 0 44 LL dddd 4 UU ddd C D 上述都不对 44 LUUL dddddd 12 DW 检验方法用于检验 b A 异方差性 B 自相关性 C 随机解释变量 D 多重共线性 13 以下选项中 正确表达了序列相关的是 a A jiCov ji 0 B jiCov ji 0 C jiXXCov ji 0 D jiXCov ji 0 14 如果回归模型违背了无自相关假定 最小二乘估计量 a a A 无偏的 非有效的 B 有偏的 非有效的 C 无偏的 有效的 D 有偏的 有效的 15 在自相关性情况下 常用的估计方法是 b b A 一阶差分法 B 广义差分法 C 工具变量法 D 加权最小二乘法 16 设 22 21iiiiii xfuVaruxy 则对原模型变换的正确形式为 b 21 22 2 2 1 2 2 1 21 iiiiiii i i i i ii i i i i i ii i iii xfuxfxxfxfyD xf u xf x xfxf y C xf u xf x xfxf y BuxyA 17 ARCH 检验方法主要用于检验 a A 异方差性 B 自相关性 C 随机解释变量 D 多重共线性 18 在修正异方差的方法中 不正确的是 d A 加权最小二乘法 B 对原模型变换的方法 C 对模型的对数变换法 D 两阶段最小二乘法 19 Goldfeld Quandt 方法用于检验 a A 异方差性 B 自相关性 C 随机解释变量 D 多重共线性 20 在异方差性情况下 常用的估计方法是 d A 一阶差分法 B 广义差分法 C 工具变量法 D 加权最小二乘法 21 在异方差的情况下 参数估计值的方差不能正确估计的原因是 a 0 0 0 22 iii jii uEDuxEC jiuuEBuEA 22 White 检验方法主要用于检验 a A 异方差性 B 自相关性 C 是否遗漏解释变量 D 多重共线性 23 在具体运用加权最小二乘法时 如果变换的结果是x u x x x 1 x y 21 则 Var u 是下 列形式中的哪一种 b A 2 x B 2 2 x c 2 x D 2 Log x 24 在异方差性情况下 常用的估计方法是 d A 一阶差分法 B 广义差分法 C 工具变量法 D 加权最小二乘法 25 加权最小二乘法是 b 的一个特例 A 广义差分法 B 广义最小二乘法 C 普通最小二乘法 D 两阶段最小二乘法 第七章第七章 分布滞后模型的意义分布滞后模型的意义 分布滞后模型的分类及各个类型的特点分布滞后模型的分类及各个类型的特点 分布滞后模型短期影响乘数分布滞后模型短期影响乘数 设无限分布滞后模型为 则短期影响乘数为 a 01122ttttt YXXXu A B C D 0 0 k 0 1 1 k 0 1 对于有限分布滞后模型 tKtstttt uXXXXY 22110 在一定条件下 参数可近似用一个关于 i 的多项式表示 i i 0 1 2 K 下列说法中不正确的是 d A 多项式的阶数小于 mK B 可采用 Almon 法对此模型进行估计 C 该模型比较容易产生多重共线性 D 以上说法都不对 第七章第七章 8 检验自回归模型扰动项的自相关性 常用德宾 h 检验 下列命题正确的是 b A 德宾 h 检验只适用一阶自回归模型 B 德宾 h 检验适用任意阶的自回归模型 C 德宾 h 统计量服从 t 分布 D 德宾 h 检验可以用于小样本问题 1 在自适应预期模型和库伊克模型中 假定原始模型的随机扰动项 t u 满足古典线性回归 模型的所有假设 则对于这两个模型中的滞后随机解释变量 1 t Y 和误差项 t u 下列说法正 确的有 d A 0 0 1 1 tttt uuCovuYCov B 0 0 1 1 tttt uuCovuYCov C 0 0 1 1 tttt uuCovuYCov D 0 0 1 1 tttt uuCovuYCov 2 下列说法正确的有 c A 时序数据和截面数据没有差异 B 对总体回归模型的显著性检验没有必要 C 总体回归方程与样本回归方程是有区别的 D 判定系数不可以用于衡量拟合优度 第八章第八章 虚拟变量的定义 作用以及规则虚拟变量的定义 作用以及规则 虚拟变量 a A 主要来代表质的因素 但在有些情况下可以用来代表数量因素 B 只能代表质的因素 C 只能代表数量因素 D 只能代表季节影响因素 对于含有截距项的计量经济模型 若想将含有 m 个互斥类型的定性因 素引入到模型中 则应该引入虚拟变量个数为 b A m B m 1 C m 1 D m k 简述虚拟变量设置规则 什么是虚拟变量 在设定虚拟变量时 应该注意什么问题 设置规则 是什么 虚拟变量是将定性因素数量化取值为 0 或 1 的一类特殊人工变量 主 要作用 在模型中引入定性因素 分段回归等 注意避免虚拟变量陷 阱 虚拟变量个数的设置规则是 若定性因素有 m 个相互排斥的类型 或 属性 水平 在有截距项的模型中只能引入 m 1 个虚拟变量 否则 会陷入所谓 虚拟变量陷阱 产生完全的多重共线性 在无截距项的 模型中 定性因素有 m 个相互排斥的类型时 引入 m 个虚拟变量不会 导致完全多重共线性 不过这时虚拟变量参数的估计结果 实际上是 D 1 时的样本均值 设某计量经济模型为 其中大学教授年薪 iii YDu i Y 则对于参数 的含义 下列解释不正确不正确的是 1 0 i D 男教授 女教授 b A 表示大学女教授的平均年薪 B 表示大学男教授的平均年薪 C 表示大学男教授的平均年薪 D 表示大学男教授和女教授平均年薪的差额 对于一个含有截距项的计量经济模型 若某定性因素有 m 个互斥的属 性 对于一个含有截距项的计量经济模型 若某定性因素有 m 个互斥的类 型 为将其引入模型中 则需要引入虚拟变量个数为 b A m B m 1 C m 1 D m k 第八章第八章 1 虚拟变量 a A 主要来代表质的因素 但在有些情况下可以用来代表数量因素 B 只能代表质的因素 C 只能代表数量因素 D 只能代表季节影响因素 2 对于一个回归模型中不包含截距项 若将一个具有 m 个特征的质的因素引入进计量经 济模型 则虚拟变量数目为 a A B C D 3 对于含有截距项的计量经济模型 若想将含有 m 个互斥类型的定性因素引入到模型中 则应该引入虚拟变量个数为 b A m B m 1 C m 1 D m k 4 对于含有截距项的计量经济模型 若想将含有 m 个互斥类型的定性因素引入到模型中 则应该引入虚拟变量个数为 b A m B m 1 C m 1 D m k 5 设某计量经济模型为 其中大学教授年薪 iii uDY i Y 则对于参数 的含义 下列解释不正确的是 b 女教授 男教授 0 1 i D A 表示大学女教授的平均年薪 B 表示大学男教授的平均年薪 C 表示大学男教授的平均年薪 D 表示大学男教授和女教授平均年薪的差 额 6 将一年四个季度对因变量的影响引入到模型中 则需要引入虚拟变量的个数为 b A 4 B 3 C 2 D 1 7 在利用月度数据构建计量经济模型时 如果一年里的 1 3 5 9 四个月表现出季节模 式 则应该引入虚拟变量个数为 a A 4 B 12 C 11 D 6 8 在经济发展发生转折时期 可以通过引入虚拟变量方法来表示这种变化 例如 研究中 国城镇居民消费函数时 1991 年前后 城镇居民商品性实际支出 Y 对实际可支配收入 X 的回归关系明显不同 现以 1991 年为转折时期 设虚拟变量 年以后 年以前 19910 19911 t D 数据散点图显示消费函数发生了结构性变化 基本消费部分下降了 边际消费倾向变大了 则城镇居民线性消费函数的理论方程可以写作 d A ttt uXY 10 B ttttt uXDXY 210 C tttt uDXY 210 D tttttt uXDDXY 3210 9 设某地区消费函数中 消费支出不仅与收入 x 有关 而且与消费者的年龄构成有关 若 将年龄构成分为小孩 青年人 成年人和老年人 4 个层次 假设边际消费倾向不变 考虑 上述年龄构成因素的影响时 该消费函数引入虚拟变量的个数为 c A 1 个 B 2 个 C 3 个 D 4 个 第十章第十章 时间序列数据特有属性时间序列数据特有属性 平稳的概念 产生的后果 检验的方法平稳的概念 产生的后果 检验的方法 非平稳时间序列数据的建模技术要点非平稳时间序列数据的建模技术要点 某一时间序列经一次差分变换成平稳时间序列 此时间序列称为 a A 1 阶单整 B 2 阶单整 C K 阶单整 D 以上答案均不 正确 简述时间序列平稳性的含义 时间序列的统计规律 时间序列平稳性分严格平稳和广义平稳性 严格平稳是指随机过程的联合分布函数与时间的位移无关 广义平稳性是指随机过程的均值 方差和协方差不随时间变化 自协 方差函数仅是时间间隔的函数 又称为弱平稳性 什么是伪回归 其产生的原因是 所谓 伪回归 是指变量间本来不存在有意义的关系 但回归结果却 得出存在有意义关系的错误结论 造成 伪回归 的根本原因在于时 间序列变量的非平稳性 下列方法可以用于检验时间序列平稳性的是 c A ARCH 检验 B White 检验 C ADF 检验 D DW 检验 第十章第十章 1 某一时间序列经一次差分变换成平稳时间序列 此时间序列称为 a A 1 阶单整 B 2 阶单整 C K 阶单整 D 以上答案均不正确 8 属于平稳性检验的方法是 c A ARCH 检验 B G Q 检验 C 单位根检验 D 德宾 h 检验 10 某一时间序列经两次差分变换成平稳时间序列 此时间序列称为 2 A 1 阶单整 B 2 阶单整 C K 阶单整 D 以上答案均不正确 10 如果两个变量都是一阶单整的 则 d A 这两个变量一定存在协整关系 B 这两个变量一定不存在协整关系 C 相应的误差修正模型一定成立 D 还需对误差项进行检验 第十一章第十一章 1 简化式模型就是把结构式模型中的内生变量表示为 b A 外生变量和内生变量的函数关系 B 前定变量和随机误差项的函数模型 C 滞后变量和随机误差项的函数模型 D 外生变量和随机误差项的函数模型 2 单方程计量经济模型的被解释变量是 a A 内生变量 B 政策变量 C 控制变量 D 外生变量 3 前定变量是 a 的合称 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 二 简答题二 简答题 1 计量经济模型检验通常包含哪些检验 每种检验基本思 计量经济模型检验通常包含哪些检验 每种检验基本思 想是什么 想是什么 经济意义检验 检验模型估计结果 尤其是参数估计 是否符合经济理论 统计推断检验 检验参数估计值是否抽样的偶然结果 运用数理统计中的统计 推断方法 对模型及参数的统计可靠性作出说明 计量经济学检验 检验模型是否符合计量经济方法的基本假定 例如检验模型 是否存在多重共线性 检验模型中的随机扰动项是否存在自相关和异方差性等 等 模型预测检验 模型预测的结果与经济运行的实际结果相对比 以此检验模型 的有效性 2 在使用计量经济模型分析问题时 通常会使用哪些类型 在使用计量经济模型分析问题时 通常会使用哪些类型 数据 使用这些类型数据各自应该注意哪些问题 数据 使用这些类型数据各自应该注意哪些问题 1 时间序列数据 Time Series Data 把反映某一总体特征的同一指标的数据 按照 一定的时间顺序和时间间隔 如月度 季度 年度 排列起来 这样的统计数据称为时间 序列数据 2 截面数据 Cross Section Data 同一时间 时期或时点 某个指标在不同空间的观测 数据 称为截面数据 3 面板数据 Panel Data 面板数据指时间序列数据和截面数据相结合的数据 对若干 个体进行多期观测 例如在居民收支调查中收集的对各个固定调查户在不同时期的调查数 据 又如全国各省市不同年份的经济发展状况的统计数据 就都是面板数据 4 虚拟变量数据 Dummy Variables Data 人为构造的表示定性因素的数据 将定性因 素数量化取值为 0 或 1 的一类特殊人工变量 时间序列数据若是非平稳的 可能造成 伪回归 截面数据往往存在异方差 利用面板数据的计量经济模型已成为计量经济学研究的专门问题 容易产生异方差 自相 关性 虚拟变量数据避免陷入虚拟变量陷阱 3 什么是解释变量 被解释变量 什么是解释变量 被解释变量 从变量的因果关系上 模型中变量可分为解释变量 Explanatory variable 和被解释 变量 Explained variable 在模型中 解释变量是变动的原因 被解释变量是变动的结 果 被解释变量是模型要分析研究的对象 也常称为 应变量 Dependent variable 回归子 Regressand 等 解释变量也常称为 自变量 Independent variable 回归元 Regressor 等 是说明应变量变动主要原因的变量 4 经典线性计量模型的假定有哪些 经典线性计量模型的假定有哪些 假定 1 零均值假定 假定 2 同方差假定 假定 3 无自相关假定 假定 4 随机扰动项 与解释变量不相关 假定 5 正态性假定 假定 6 无多重共线性 i u i X 5 5 什么是异方差性 有哪些方法可以检验模型中是否存在 什么是异方差性 有哪些方法可以检验模型中是否存在 异方差性异方差性 违背同方差假定 随机扰动项的方差随某个解释变量在变化 观察残差图 White 检验 ARCH 检验 G Q 检验等 6 简述虚拟变量设置规则 简述虚拟变量设置规则 虚拟变量个数的设置规则是 若定性因素有 m 个相互排斥的类型 或属性 水平 在有截距项的模型中只能引入 m 1 个虚拟变量 否则会陷入所谓 虚拟变量陷阱 产生 完全的多重共线性 在无截距项的模型中 定性因素有 m 个相互排斥的类型时 引入 m 个虚拟变量不会导致完全多重共线性 不过这时虚拟变量参数的估计结果 实际上是 D 1 时的样本均值 7 什么是虚拟变量 设置虚拟变量应该注意什么 什么是虚拟变量 设置虚拟变量应该注意什么 虚拟变量是将定性因素数量化取值为 0 或 1 的一类特殊人工变量 主要作用 在模型中 引入定性因素 分段回归等 注意避免虚拟变量陷阱 8 将虚拟变量引入到模型中 通常有哪些方式 各自具有 将虚拟变量引入到模型中 通常有哪些方式 各自具有 什么作用 什么作用 加入虚拟解释变量的途径有两种基本类型 一是加法类型 二是乘法类型 不同的途径引 入虚拟变量有不同的作用 加法方式引入虚拟变量改变的是截距 乘法方式引入虚拟变量 改变的是斜率 9 什么是伪回归 其产生的原因是 什么是伪回归 其产生的原因是 所谓 伪回归 是指变量间本来不存在有意义的关系 但回归结果却得出存在有意义关系 的错误结论 造成 伪回归 的根本原因在于时间序列变量的非平稳性 1010 简述时间序列平稳性的含义 简述时间序列平稳性的含义 时间序列平稳性分严格平稳和广义平稳性 严格平稳是指随机过程的联合分布函数 与时间的位移无关 广义平稳性是指随机过程的均值 方差不随时间变化 自协方差函数 仅是时间间隔的函数 又称为弱平稳性 二 简答题二 简答题 每题 每题 10 分 共分 共 40 分 分 1 在使用计量经济模型分析问题时 通常会使用哪些类型数据 使用这些类型数据各自应 该注意哪些问题 2 计量经济模型检验通常包含哪些检验 每种检验基本思想是什么 对计量经济模型应当 进行哪些方面的检验 3 什么是多重共线性 多个解释变量中存在精确的线性关系或仅是的线性关系 4 试述 D W 检验的适用条件及其检验步骤 请简要回答 DW 检验的基本步骤 请说出 DW 检验检验自相关的基本步骤 解释变量非随机 随机误差项为一阶自回归 线性模型中不含滞后的被解释变量 截距项不为零 数据序列不缺失 5 什么是异方差性 有哪些方法可以检验模型中是否存在异方差性 列举检验异方差性主 要方法 违背同方差假定 随机扰动项的方差随某个解释变量在变化 观察残差图 White 检验 ARCH 检验 G Q 检验等 6 经典线性计量模型的假定有哪些 简述线性回归模型的经典假 经典线性回归模型中 对随机扰动项作了哪些基本 古典 假定 在线性回归模型中 经典计量经济学的假定都 有哪些 7 将虚拟变量引入到模型中 通常有哪些方式 各自具有什么作用 简述虚拟变量设置规 则 简述虚拟变量含义及作用 8 简述时间序列平稳性的含义 9 什么是伪回归 其产生的原因是 10 什么叫协整 说明 EG 两步法检验协整的步骤 三 计算题三 计算题 题干已给出一个估计结果 问 系数的经济意义 估计出题干已给出一个估计结果 问 系数的经济意义 估计出 来的系数是否符合经济意义 来的系数是否符合经济意义 t 值计算 已给出系数及标准误 值计算 已给出系数及标准误 或者根据已给的 或者根据已给的 t 值 值 F 值判断显著性 不需要查表 根据经验即可判断 值判断显著性 不需要查表 根据经验即可判断 根据已给出的根据已给出的 Y 的总离差中被回归方程解释的部分及的总离差中被回归方程解释的部分及 2 R 未被回归方程解释的部分所占比例分别是多少 未被回归方程解释的部分所占比例分别是多少 模型中是否存在多重共线性 利用综合判断法 模型中是否存在多重共线性 利用综合判断法 模型是否存在自相关 会看模型是否存在自相关 会看 DW 表 表 为研究中国各地区入境旅游状况 建立了各省市旅游外汇收入 为研究中国各地区入境旅游状况 建立了各省市旅游外汇收入 Y 百万美元 百万美元 旅行社职工人数 旅行社职工人数 X1 人 人 国际旅游人数 国际旅游人数 X2 万人次 的模型 用某年 万人次 的模型 用某年 31 个省市的截面数据估计结果如下 个省市的截面数据估计结果如下 iii XXY 21 5452 1 1179 0 0263 151 t 3 6 3 R2 0 F 191 1894 n 31 1 从经济意义上考察估计模型的合理性 从经济意义上考察估计模型的合理性 2 X1 X2两个变量是否显著 模型的整体是否显著 理由是 两个变量是否显著 模型的整体是否显著 理由是 运用计量模型研究 1990 年到 2007 年我国粮食产量与主要影响因素之间的数 量关系 模型设定如下 Yt a0 a1X1t a2X2t a3X3t a4X4t a5X5t a6X6t ut Yt 我国历年粮食总产量 单位 万吨 X1t 农业化肥施用量 万吨 X2t 粮食播种面积 千公顷 X3t 成灾面积 千公顷 X4t 农业机械年末拥有量 亿瓦特 X5t 农林牧渔业总劳动力 万人 X6t 有效灌溉面积 千公顷 Ut 其它影响粮食产量的因素 随机误差项 模型估计结果如下 Dependent Variable Y Method Least Squares Date 05 25 09 Time 21 03 Sample 1990 2007 Included observations 18 VariableCoefficientStd Errort StatisticProb X15 1 0 0096 X20 0 1 0 1044 X3 0 0 2 0 0591 X4 0 0 0 0 6571 X5 0 0 0 0 7872 X60 0 0 0 5547 C 17495 3327898 47 0 0 5434 R squared0 Mean dependent var44127 13 Adjusted R squared0 S D dependent var4408 967 S E of regression1200 687 Akaike info criterion17 30448 Sum squared resid Schwarz criterion17 65073 Log likelihood 148 7403 F statistic36 37094 Durbin Watson stat2 Prob F statistic 0 根据此估计结果 是回答下列问题 1 计算 X1的