计量经济学谢识予分章练习试题

1、 专业资料整理分享 计量经济学分章练习题 题习第一章 一、判断题 ） 1. 投入产出模型和数学规划模型都是计量经济模型。（ ） 2. 弗里希因创立了计量经济学从而获得了诺贝尔经济学奖。（ 个计量经济学应用模型从而获得了诺贝尔经济学 13. 丁伯根因创立了建立了第 ） 奖。（ ） 格兰杰因在协整理论上的贡献而获得了诺贝尔经济学奖。（ 4. ） 赫克曼因在选择性样本理论上的贡献而获得了诺贝尔经济学奖。（ 5. 二、名词解释 计量经济学，经济学的一个分支学科，是对经济问题进行定量实证研究的技1 术、方法和相关理论。 计量经济学模型，是一个或一组方程表示的经济变量关系以及相关条件或假2 设，是经济问题

2、相关方面之间数量联系和制约关系的基本描述。 计量经济检验，由计量经济学理论决定的，目的在于检验模型的计量经济学3 性质。通常最主要的检验准则有随机误差项的序列相关检验和异方差性检验， 解释变量的多重共线性检验等。 截面数据，指在同一个时点上，对不同观测单位观测得到的多个数据构成的4 数据集。 面板数据，是由对许多个体组成的同一个横截面，在不同时点的观测数据构5 成的数据。 三、单项选择题 把反映某一单位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 1. ）起来，这样的数据称为（ B B. 横截面数据时间序列数据A. D. 原始数据C. 面板数据 2. 同一时间、不同单位按同一统计指标排

3、列的观测数据称为（ C ） 时间序列数据原始数据AB 面板数据DC截面数据 3. 不同时间、不同单位按同一统计指标排列的观测数据称为（ D ） 时间序列数据原始数据AB 格式编辑 WORD 完美 专业资料整理分享 面板数据截面数据DC ）D 4. 对计量经济模型进行的结构分析不包括（ 弹性分析乘数分析BA 随机分析比较静态分析DC ）B 5. 一个普通家庭的每月所消费的水费和电费是（ 相关关系BA因果关系 不相关关系DC恒等关系 ） GDP 是（ C 6.中国的居民消费和 相关关系因果关系BA 不相关关系相互影响关系DC ）是计量经济模型 下列（ B7. BAXXYY? i11i0 i 0 投

4、入产出模型其他DC ）经济变量 投资是（ A8. 流量AB存量 派生虚拟变量CD ）经济变量 B9. 资本是（ 流量存量AB 派生D虚拟变量C ） 对定性因素进行数量化处理，需要定义和引进（C10. 宏观经济变量微观经济变量AB 虚拟变量派生变量DC 四、计算分析题 ?这种说法正确吗，为什么1.“计量经济模型就是数学” 计量经济学模型不是数学式子，相比数学式子多了一个随机误差项，是随机性 的函数关系。 请尝试建立大学生消费函数模型。2. income+consumption=+ 10 五、简答题 什么是计量经济学。1 计量经济学是经济学的一个分支学科，是对经济问题进行定量实证研究的技术、 方法

5、和相关理论。 格式编辑 WORD 完美 专业资料整理分享 试述计量经济分析的基本方法与步骤。2 分析、预测(5)(4)检验和修正模型，准备数据，(3) 估计参数，(1)建模，(2) 和下结论 计量经济学模型必须通过哪些检验。3 预测检验计量经济学检验，d.经济意义检验，b.统计学检验，c.a. 经济变量之间的一般有哪几种关系。4. 恒等关系e. c.因果关系，d.相互影响关系，a.不相关关系，b.相关关系， 题第二章习 一、判断题 2?）（分布1.是对称分布。 ） 最大似然估计是根据生成样本的可能性最大来估计参数。（ 2. ） （ 3. t 分布是有偏斜的分布。 ） （ 4. F 分布是有偏斜

6、的分布。 ） （ 5. 独立、同分布正态随机变量的任意线性组合仍服从正态分布。 2（）,=t1 6. ）。（k kF ） 均方 7.误就是方差。（ 二、名词解释 线性性，参数估计量是随机变量观测值的线性组合。1 无偏性2 有效性3 一致性4 随机变量5 三、单项选择题 个独立的服从标准正态分布的随机变量，则它们的平方k,Z,Z为令11.Z k21）分布。的（k 和服从自由度为 2分布F 分布DC正态分布Bt 分布A ）分布是对称分布。 下列哪些（12. 2分布 B正态分布和F正态分布和A分布 2分布t D 分布和F分布 C正态分布和 ）分布是有偏斜的分布。下列哪些（13. 格式编辑 WORD

7、完美 专业资料整理分享 2分布 正态分布和 正态分布和F 分布BA 2分布 F 分布和DC正态分布和 t 分布 。 显著性检验是（）14. 经济意义检验DC预测检验A计量检验B统计检验 分布可以看做是（ ）相除。 F15. 2分布F 分布B正态分布和A正态分布和 222分布Ct 分布和分布 分布和D 分布可以看做是（ 16. t）相除。 2分布F 分布B正态分布和A正态分布和 222分布D标准正态分布和 分布C 分布和 个独立的服从同一正态分布的随机变量，则它们的任意为kZ,Z,Z17.令 k21）分布。线性组合服从（ 2分布 D分布CF 分布A正态分布Bt 。）t 分布的方差是（自由度为 k

8、2 的 18. ）k-1k/（k-2）DAkB2kCk/ 分布的数学期望是（ t k2 的）。19. 自由度为 0D2kC1AkB 2分布的方差是（ 的20. 自由度为 ）。k2 ）k-1k/（k/（k-2）DCAkB2k 四、计算分析题 掷两枚硬币，请指出至少出现一个正面的概率是多少？1 2服从什么分布？ 分布，那么 y=x x服从自由度为 20 的 t 2.随机变量 五、简答题 什么是概率的古典定义。1 试述契约贝晓夫不等式。2 。 独立同分布场合的大数定理3试述 什么是统计检验。4. 题习第三章 一、判断题 8. 数学模型不是计量经济模型。（） 格式编辑 WORD 完美 专业资料整理分享

9、 ） 9. 决定系数与相关系数的含义是相同的。（ ）（ 在计量经济模型中，随机扰动项与残差项无区别。10. ）（11. 投入产出模型和数学规划模型都是经济计量模型。 ）（ 高斯马尔科夫定律假设随机误差项服从正态分布。12. 二、名词解释 估计 Blue1 球形扰动2 拟合度3 决定系数4 点预测5 三、选择题 ）单选（1 。下面属于面板数据的是（）1. 个乡镇的平均工业产值20 1991-2003 年各年某地区 A、 个乡镇的各镇工业产值20 年各年某地区 B、1991-2003 个乡镇工业产值的合计数20 C、某年某地区 个乡镇各镇工业产值20 D、某年某地区 。线性回归分析中的基本假设定义

10、（）2. 解释变量和被解释变量都是随机变量A 解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量B 解释变量和被解释变量都为非随机变量C 解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量D ）达到最小值的原则确定样本回归方程。最小二乘原理是指使（3. ?B.A.? ? nn YY?YY? tttt 1tt?1? 2 ?nD.? ?C.Y?Y Y?maxY tttt 1?t ）对线性回归模型单个参数进行显著性检验的是（4. 2标准差检验DCF 决定系数A R Bt检验 ） 衡量样本回归直线对数据拟合程度的是（5. 2D标准差Bt 检验CA决定系数 RF 检验 6. 同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（）

11、B、时间序列数据、横截面数据C、面板数据D、时间数据A 格式编辑 WORD 完美 专业资料整理分享 时所用的统7.在回归模型中，n为样本容量，检验0:HYX? 1 0i1i0 ? 。）计量服从的分布为 （ 1 ?Var() 1 22(n-2)t(n-2)A、B、t(n-1)C、D(n-1)、 ）多选2（ 最小二乘估计量的统计性质有（8） 线性性 最小方差性B.A. 无偏性C. D.有偏性E. 不一致性 ? X?Y? ） 9利用普通最小二乘法求得的样本回归直线 的特点（ i01i )XX,Y)(,Y( B.A.必然通过点 可能通过点 ? YYe的平均值相等 的平均值与C. 残差 的均值为常数 D

12、. iiieX 之间有一定的相关性与解释变量 E. 残差 ii u 中一般包括那些因素（）随机变量（随机误差项） 10 iA回归模型中省略的变量 B人们的随机行为 C建立的数学模型的形式不够完善。 D经济变量之间的合并误差。 E测量误差。 四、计算分析题 1.某线性回归的结果如下： YVariable: Dependent SquaresLeast Method: 20021981 Sample: 22 Included observations: Coefficie Prob. t-StatisticntErrorStd.Variable C0.0024)3.478200237.7530(

13、X0.0000)(0.751089 0.010396 dependent Mean 3975.000varR-squared0.996183 dependentS.D. 3310.257 0.995992R-squared varAdjusted 13.71371878414.7resid squaredSum Schwarz 格式编辑 WORD 完美 专业资料整理分享 criterion 5219.299Log likelihoodF-statistic-147.7598 Prob(F-statistic 0.000000) stat1.287765Durbin-Watson （1）计算括号

14、内的值 （2）判断解释变量X对被解释变量Y是否有显著性影响并给出理由 2的估计值。（3）计算随机误差项的方差 2.下表给出了含截距项的一元线性回归模型的回归的结果： 方差来源 平方和 自由度（df） 平方和的均值（MSS）来自回归(ESS) 106.58 1 来自残差(RSS) （ ） 17 (TSS)总离差 108.38 （ ） 5%的显著性水平下。 注：保留3位小数，可以使用计算器。在 完成上表中空白处内容。1. 2.此回归模型包含多少个样本？ 2R 3.求。 五、简答题 1什么 BLUE 估计。 2什么是球形扰动。 3. 什么是高斯马尔科夫定律？ 4. 什么是最小二乘估计量的线性性？ 第

15、四章习题 一、判断题 13. 要使得计量经济学模型拟合得好，就必须增加解释变量。（） 14. 一元线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的。（） 15. 决定系数与相关系数的含义是相同的。（） ）16. 线性回归模型中增加解释变量，调整的决定系数将变大。（ 5线性回归模型中检验回归显著性时结果显著，则所有解释变量对被解释 ）变量都没有解释力。（ 格式编辑 WORD 完美 专业资料整理分享 二、名词解释 决定系数1 调整的决定系数2 参数显著性检验3 模型总体显著性检验4 多元线性回归模型5 三、选择题 ）单选（1 为了分析随着解释变量变动一个单位，因变量的增长率变化的情况，模型应8.

16、。()该设定为 、AXlnlnY? 21 、BXlnY? 21 、CXYln? 212e 、D ，样本容=1200YX? i 21? 元线性回归模型估计的残差平方和为 9. 已知含截距项的 3 2） （ S为 量为 n=24，则误差项方差的无偏估计量 8060、 D 400B、 40C、A、 多元线性回归模型满足六个基本假设，其最小二乘估计量服从（10.） 2分布F 分布D 分布C 正态分布ABt 满足某些基本假定，下u,11.普通最小二乘法要求线性回归模型的随机误差项 i。列错误的是（） 2)uN(0,u)=0，ijDCAE(u)=0BE(u)=E(u iii2i2ji（解释平方和）反映了（

17、ESS多元线性回归分析中的 12. ） 因变量回归估计值总变差的大小BA因变量观测值总变差的大小 的边际变化 XY 关于C因变量观测值与估计值之间的总变差 D ?X?X?X?Y? ，并 个观测值的样本估计模型用一组有13. 30 ii3302i21i1i 的显著性水平下对总体显著性进行检验，则检验拒绝零假设的条件是统 0.05在 。(大于)计量 F 、CB、A、(3,30)tF(3,26) 0.0250.05、D(2,26)t(3,30)F 0.0250.05（总的离差平方和）的自由度为（TSS多元线性回归分析中的14.） kDn-k-1CnBAn-1 格式编辑 WORD 完美 专业资料整理分

18、享 ）多选（2 为残差平 为解释平方和，RSS）15. 对于 ols，下列式子中正确的是（ESS 方和） 222=ESS/RSS CARR =RSS/TSSBR=ESS/TSS 以上都不对TSS=ESS+RSSED 2内涵指（Var()=E()=16.）对于线性回归模型的随机误差项, ? ? i2ii所有随机误差都有相同的方差B随机误差项的期望为零 A 以上都不对E误差项服从正态分布 C两个随机误差互不相关 D 进行总体显著性检验，如果检验结果总体线X+17.对模型Y=X+ i1i2ii201。 ）性关系显著，则有可能（ ，0=0C=0A=0B 112120 2以上都对D0，0E 21 四、计

19、算分析题 某线性回归的结果如下：1 YVariable: Dependent SquaresLeast Method: 13:4711/30/08Time: Date: 16Sample: 1 16Included observations: Prob. Std.Variablet-Statistic CoefficienError t 0.0001-176.277830.62414-5.756170C ）62.78936 X1（ 0.00001.026137 ）0.0039（0.6699640.191239X2 R-squared0.999726 varMean 5468.869depend

20、ent R-squared 3659.889varAdjusted0.99968S.D. dependent regressionof 11.35731infoAkaike65.10726 S.E. criterion 11.50217criterion55106.42Sum squared resid Schwarz ）-87.85848 （ LoglikelihoodF-statistic 0.000000stat1.345305Prob(F-statistic) Durbin-Watson ）计算括号内的值。（1 ）写出回归模型方程。2（ 格式编辑 WORD 完美 专业资料整理分享 是否

21、有显著性影响，并给出理由。）判断解释变量对被解释变量（3 YX12的估计值。（4）计算随机误差项的方差 3) 下表给出了用最小二乘法对三元线性模型回归的结果(解释变量个数为2. ）自由度（df方差来源平方和（SS） ）（900 来自回归 ESS ） （来自残差 RSS） （ 181000总离差 TSS ）计算括号里的值（1 22 RR 和（2）求 =3.29)）对回归显著性进行检验(F（3 0.05 五、简答题 试述多元线性回归模型的基本假设。1 试述多元线性回归模型的基本假设与一元线性回归模型的不同之处。2. 试述多元线性回归模型的基本假设与一元线性回归模型的相同之处。 3. 多元线性回归模

22、型为什么采用调整的决定系数？ 4. 题习第五章 一、判断题 ）（ 邹检验是检验线性回归模型是否出现异常值问题。17. ） 18.国籍变量是虚拟变量。（ 通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与样本容 19. ）量大。（小有关 经济数据出现脱离基本趋势的异常值时，则会违反线性回归模型的基本假设 20. （）。0为随机误差项）（E()? ii（非线性回归需要对待估参数赋初始值。21.） 二、名词解释 解释变量缺落1 格式编辑 WORD 完美 专业资料整理分享 异常值2 规律性扰动3 虚拟变量4 参数改变5 三、选择题 ）单选（1 有关，而且与消不仅同收入XX+u中，消费支出Y1

23、8.设个人消费函数Y=C+C i0i1i费者年龄构成有关，年龄构成可分为青年、中年和老年三个层次，假设边际消费 为数应变量的个费函数引入虚拟变，则考虑年龄因素的影响，该消倾向不 )( 个4 个D2 个CA1 个3 B 东部沿海、中部、西部、”因素(，为了考虑“区域需求函数Y=+X+19. ii10i个虚拟变量，则模型的5 )的影响，引入 珠江三角洲、北部 5 种不同的状态 )( 参数估计量将达到最大精度参数估AB 计量是有偏估计量 参数估计量是非一致估计量参数将CD 无法估计 邹检验是检验多元线性回归模型出现了（ ）问题。20. 误差序列相关D异方差C参数发生改变A异常值B ? ?DXYXD?

24、 为虚拟变量，当上式为斜 D，其中21. 设模型i i110 i2 。)率变动模型时，统计检验结果应为( 、BAC、00,00,0,0? 221121 、D00,? 21 ? ?DXXYD? i2 10 ii1为虚拟变量，当上式为截 D设模型22. ，其中 。)距变动模型时，统计检验结果应为( 、BAC、00,000,0,? 221121 、D00,? 21 ? DXDXY? ii1 0i12为虚拟变量，当上式为截 23.设模型，其中 D 。()距和斜率同时变动模型时，统计检验结果应为 格式编辑 WORD 完美 专业资料整理分享 、CB、A、00,00,00,? 212112 、D00,? 2

25、1 ）多项（2 ) 为随机误差项0(?i24. 下列哪种情况会违反线性回归模型的基本假设 E(?i) 估计ols A非线性随机函数关系仍用线性模型进行 以上都不对 E D异常值B模型参数发生改变 C遗漏重要变量 。下列属于模型设定偏误的是（）25. 、模型设定没有考虑到参数变化、模型遗漏重要的解释变量BA 、把非线性模型设定为线性模型DC、模型形式设定有误 、模型预测值与实际值的误差E ）方法处理。已知多元线性回归模型参数发生改变，可以采用（26. 检验 VIFB分段回归C引入虚拟变量DA邹检验 ）方法处理。27. 变量关系非线性可以采用（ 、DC、分段回归、初等数学变换化为线性模型AB、非线

26、性回归 逐步回归 四、计算分析题 的关系时，还考虑到职称可能也对与工龄WageExper1.用线性回归模型估计工资 、个层次，将职称以虚拟变量D工资有影响，职称分为中级及以下与高级共2 1等表示。、D 2）请解释虚拟变量的设置原则？（1 ）需要设置几个虚拟变量？请对虚拟变量进行赋值。（2 ）写出考虑职称因素的可能的线性回归模型。（3 名男， 名员工（其中 3605102、为研究学历与工资的关系，我们随机抽样调查了 ，并得到如下两种回归模型：名女）150 ?W 5.662EDU ? 5 ? 232.06551）2.1（ (8.6246)t=(5.2066) ? W? D ? 23 .823834

27、.02 EDU.9621 ?122 2) (2. (5.1613)(4.0149)t=(2.5884) 其中，W(wage)=工资 （单位：千元）；EDU(education)=受教育年限 格式编辑 WORD 完美 专业资料整理分享 男 1? D ? 女0 ? 请回答以下问题： 分） 你将选择哪一个模型？为什么？（5（1） 分） 的系数说明了什么？（52） D （ 五、简答题 哪些情况可能引起线性回归模型误差项均值非零？分别该如何处理1 处理参数改变的方法有哪些？2 虚拟变量的设置原则是什么？3 软件做非线性回归的三个步骤是什么？Eviews 4用 题第六章习 一、判断题 ）处理异方差的方法是

28、加入虚拟变量。（22. （线性回归模型存在异方差，最小二乘估计量仍然是无偏的。23.） （）线性回归模型存在异方差，最小二乘估计量仍然是有效的。24. ）（戈德菲尔德-夸特检验可以检验复杂性异方差。25. ）（26. 怀特检验可以检验异方差。 二、名词解释 同方差1 异方差2 加权最小二乘法3 戈里瑟检验4 怀特检验5 三、选择题 ）单选1（ ）检验线性回归模型是否存在异方差的方法是（1. CDW 检验 BA怀特检验T检验D邹检验 2. 戈德-夸特检验构造一个服从（）的统计量来对线性回归模型进行异方 差检验。 格式编辑 WORD 完美 专业资料整理分享 2分布 分布DA正态分布Bt 分布CF

29、）不仅可以判断线性回归模型是否存在异方差，而且可以下列方法中（3. 得出具体的异方差形式。 残差序列图分析DB怀特检验 C戈里瑟检验A戈德-夸特检验 2，则用Var(u)=X，4.对于模型Y=+X+u，如果在异方差检验中发现 i4iii01i。加权最小二乘法处理异方差估计模型参数时，权数应为（） X1/BXC1/XDAX i2ii2i估计模型，则以下说法正确的是 5. 回归模型中具有异方差性时，仍用 OLS ）（ 参数估计量仍具有最小方差性A. 参数估计值是无偏非有效的 B. 参数估计量是有偏的 检验失效D.C. 常用 F )( 更容易产生异方差的数据为 6. 年度数据横截面数据 B. 修匀数

30、据D.C. A.时序数据 检验线性回归模型是否存在异方差的方法是（ 7.） 夸特检验邹检验DCDW -T 检验检验B戈德菲尔德A 检验线性回归模型是否存在异方差的方法是（） 8. 邹检验DWT 检验 检验DCA戈里瑟检验B ）多选（2 ）9 如果模型中存在异方差现象，则会引起如下后果（ 参数估计值的方差不能正确确定B.A. 参数估计值有偏 参数估计值仍是无偏的E. C. 变量的显著性检验失效D.预测精度降低 。常用的检验异方差的方法有（）10 、怀特检验CBA、戈里瑟检验、戈德菲尔德-匡特检验 、方差膨胀因子检测检验E D、DW 四、计算分析题 进行怀特异方LOG(Y)=-1.95+0.60*

31、LOG(L)+0.67* LOG(K)+e 1. 对样本回归方程 差检验， White Heteroskedasticity Test: 0.15098.099182Obs*R-squaredProb 0.65023.324059SSScaled explained Prob Equation:Test RESID2 Dependent Variable: 格式编辑 WORD 完美 专业资料整理分享 Squares Least Method: 16:53Time:Date: 11/20/11 19941978 Sample: 17observations: Included Coefficie

32、n Prob. Errortt-StatisticStd. 15.563201.19514613.022010.2572C -5.032351LOG(L)4.278733-1.1761310.2644 0.4131090.351760(LOG(L)20.26501.174407 -0.2093590.2779-1.141463(LOG(L)*(LOG(K)0.183413 1.2186261.0935220.2975LOG(K)1.114405 0.0298670.24071.2402680.024081(LOG(K)2 var 0.4764220.000623 dependentR-squa

33、redMean var Adjusted0.238433 0.000707R-squareddependentS.D. infoAkaike criterion0.000617S.E.-11.67327 of regression criterionSchwarzresid4.19E-06-11.37919 Sumsquared Hannan-Quinn criter.105.2228Log-11.64404 likelihood 2.001861F-statistic Durbin-Watsonstat2.585670 0.156732Prob(F-statistic) （1）请写出估计的辅

34、助回归方程？ （2）请指出怀特统计量的值并判断样本回归方程是否存在异方差？ 2.对某含截距项的线性模型（4 个解释变量）进行最小二乘法回归。将样本容量 为 60 的样本按从小到大的顺序排列后，去掉中间的 20 个样本后在均分为两组， 分别回归后e=896.6，e=147.2，在=95%的置信水平下判断是否存在异 22i2方差。如果存在，判断是递增还是递减的异方差。（F（10，10）=2.98，F 0.050.05（12，12）=2.69，F（15，15）=2.4） 0.05 五、问答题 1试述异方差的影响。 2试述克服异方差的方法。 3试述常用的检验异方差的方法。 4试述怀特检验的步骤。 第七

35、章习题 格式编辑 WORD 完美 专业资料整理分享 一、判断题 ）（ 任何情况下都可以用一阶差分法消除序列相关。27. ）（存在误差序列相关时，OLS 估计量仍然是无偏的。28. 。 说明模型误差项的自相关度越小 之间，数值趋于 4 检验值在 0 到 429. DW ）（ 误差一阶相关是最常见的误差序列相关（）。30. 。检验的所有数值区域均可作出误差序列相关或不相关的判断（）31. DW 二、名词解释 误差序列相关1 误差序列一阶相关2 广义差分法3 柯奥迭代法4 杜宾两步法5 三、选择题 ）单选（1 u） 设为随机误差项，则一阶线性自相关是指（ 28. t ?uu?Bt?s).,A.cov

36、(uu)?0(? tt?1ts t 2?uu?D.?u?u?uC.? t tt?1 t1 t ?1 t? t22 在序列自相关的情况下，参数估计值仍是无偏的，其原因是（） 29. 无多重共线性假定成立 A. 同方差假定成立 B. 零均值假定成立 C. 解释变量与随机误差项不相关假定成立D. 检验方法时应满足该方法的假定条件，下列不是其假定条件的为DW 30. 应用 ）（ 解释变量为非随机的 A. 被解释变量为非随机的 B. 线性回归模型中不能含有滞后内生变量 C. 随机误差项服从一阶自回归 D. ） 在下列引起序列自相关的原因中，不正确的是（31. B. 经济行为的滞后性经济变量具有惯性作用A

37、. D. 解释变量之间的共线性设定偏误C. 格式编辑 WORD 完美 专业资料整理分享 ） 时，表明（ 检验中，当 d 统计量为 232. 在 DW 存在完全的负自相关A. 存在完全的正自相关B. 不能判定 不存在自相关D. C. 是 计 的 原 因方 差 不 能 正 确 估 数相 列 自 关 的 情 况 下 ， 参 估 计 值 的 在33. 序 ）（ 22? )?0(i?jB.E(uu? )A.E(u j ii0?.E(xu)C0.E(u)?D iii (34.) 如果回归模型违背了无自相关假定，最小二乘估计量是 有偏的，非有效的A无偏的，有效的B. 有偏的，有效的C无偏的，非有效的 D.

38、）多选2（ ）如果模型中存在序列自相关现象，则有如下后果（35. 参数估计值的方差不能正确确定参数估计值有偏 B.A. 预测精度降低 变量的显著性检验失效D.C. 参数估计值仍是无偏的E ）在 DW 检验中，存在不能判定的区域是（36. ddddd 4- d d B.A. 0 d C. uluulddd4 d ED. 4- d 4- 4- llu ）检验序列自相关的方法是（37. 检验法 C.图形法F 检验法B.White A. 检验检验法F. Goldfeld-Quandt D. ARCH 检验法EDW 法 四、计算分析题 ： 型 模 如 下X2) (X1) 、 个人 财 富 ( 设 定 1

39、. 用家 庭消 费支 出(Y) 、可 支配 收入 回归分析结果为：,XYX? i02ii121i YVariable: Dependent Squares Least Method: 10 Includedobservations: Prob. Coefficient-StatisticStd. ErrorVariable t 0.01013.4881C24.40706.9973 0.5002-0.3401-0.7108X10.4785 格式编辑 WORD 完美 专业资料整理分享 0.11521.79690.08230.0458X2 vardependentMean0.9615111.1256

40、 R-squared var 0.9505Adjusted31.4289 R-squareddependentS.D. regressionof4.1338info S.E.Akaike 6.5436 criterion 4.2246342.5486criterionSchwarzSum squared resid 87.3336F-statisticlikelihood-31.8585Log 0.000000 Prob(F-statistic)stat2.4382Durbin-Watson 其中已知 dd=1.641=0.697,? UL 0.05(2.10)0.05(2.10) （1）在0

41、.05的显著性水平下，判断模型中随机误差项是否存在自相关性，要求 把DW检验的临界值和区域图画出来。 （2）计算随机误差项的一阶自相关系数的估计值。 2某线性回归的结果如下： Y Dependent Variable: Squares Method: Least 20:4511/17/11 Time:Date: 1999 1981Sample: 19 observations:Included Prob.t-Statistic Std. ErrorVariableCoefficien t 0.11591.662421C1.4307110.860619 0.13120.170940G0.2719

42、601.590969 0.00000.0238570.416152S17.44372 var 5.407480R-squared0.986920 dependentMean var AdjustedR-squared 0.496602 dependent0.985285S.D. regressionof0.060241info S.E.-2.636977 Akaike criterion criterion-2.487855 Sum squared residSchwarz0.058064 F-statistic Loglikelihood603.603228.05128 Prob(F-sta

43、tistic)stat0.000000Durbin-Watson 0.553242 （d=1.704d=1.536） UL判断模型中随机误差项是否存在自相关性，简述如何消除序列相关的方法。 五、问答题 1什么是序列相关？ 格式编辑 WORD 完美 专业资料整理分享 试述序列相关的影响。 2. 试述克服序列相关的方法。 3. 试述检验序列相关的方法 4. 题习第八章 一、判断题 ）（32. 存在多重共线性时，模型参数无法估计。 （ 33.多重共线性问题是随机扰动项违背古典假设引起的。） ）（34. 方差膨胀因子可以检验多重共线性。 ）（35. 工具变量法可以解决多重共线性问题。 ）逐步回归法可以

44、解决多重共线性问题。36. （ 二、名词解释 严格多重共线性1 近似多重共线性2 方差膨胀因子检验3 删减解释变量法4 分布估计参数法5 三、选择题 ）单选（1 值都不显著，但模型的 t1多元线性回归模型中，发现各参数估计量的 22很大或,R)R(）值确很显著，这说明模型存在（F 自相关B异方差设定偏误A多重共线性CD 逐步回归法既检验又修正了（）2 自相关性异方差性B.A 多重共线性D.随机解释变量C 如果模型中解释变量存在完全的多重共线性，参数的最小二乘估计量是3 ）（ 确定的 D.不确定的有偏的A无偏的B. C. 简单相关系数矩阵方法主要用于检验（）4 自相关性异方差性AB. 格式编辑

45、WORD 完美 专业资料整理分享 多重共线性随机解释变量D.C x,x)(5设 为解释变量，则完全多重共线性是 21 1 x?xx?00?xe.A.B2 2112 1 x）项机误差随为0?x?e?xDx?v?0(v.2 .C 1212 xx,(6设 为解释变量，则近似多重共线性是) 21 1 x?x?0x0?xe.AB.2 2112 1 x）项误为随机差0?xv?0(x?exD.?v?2 .C 1212 ()检验近似多重共线性的方法是7 邹检验B.AVIF 检验 检验戈里瑟检验 D.DWC )(8处理近似多重共线性的方法是 异方差自相关稳健标准误A加权最小二乘法B. 删减解释变量加入虚拟变量D

46、.C ）多选（2 ）9能够检验多重共线性的方法有（ 检验综合判断法 t 检验与FB.A. 简单相关系数矩阵法 检验法 D. 检验法C. DW ARCH 检验E. White ）10如果模型中解释变量之间存在完全共线性，则会引起如下后果（ 参数估计值的方差趋于无限大参数估计值不确定 C. B.A.参数估计值确定 统计量落在了不能判定的区域 D.参数的经济意义不正确E.DW 四、计算分析题 下面结果是利用某地财政收入对该地第一、二、三产业增加值的回归结果。根1. 据这一结果试判断该模型是否存在多重共线性，说明你的理由。 REVVariable: Dependent Squares Method:

47、Least 101Sample: 10 observations: Included Coefficient Std. VariableError t-StatisticProb. 格式编辑 WORD 完美 专业资料整理分享 0.264014135.10C1.23201317414.63 0.1071-1.893743-0.277510GDP10.146541 0.3992GDP20.0935320.0848570.907252 0.25580.190517GDP31.2560480.151680 dependentMeanR-squared 63244.000.993798 var S.D.

48、 dependentAdjusted 0.990697R-squared54281.99 var 5235.544 Akaike S.E.of regression info20.25350 criterion 20.37454 squaredresidcriterion1.64E+08SchwarzSum 320.4848-97.26752 LoglikelihoodF-statistic 0.000001statDurbin-Watson 1.208127Prob(F-statistic) 2. 用 家 庭 消 费 支 出 (Y) 、 可 支 配 收 入 (X1) 、 个 人 财 富 (X2) 设 定 模 型 如 下 ： ,回归分析结果为：XXY? i 2i21i01i Y Dependent Variable: Squares Method: Least 10 observations:Included Prob. Coefficient-StatisticStd. VariableError t 0.010124.40706.997