计量经济学习题

1、第 i 页，共 9 页计量经济学试题一名词解释经典线性回归模型加权最小二乘法（wls 普通最小二乘法面板数据异方差二填空1 经典线性回归模型yi= bo + bixi + b的最小二乘估计量bi满足 e （ bi ） = bi, 这表示估计量 bi具备 _ 性。2 ?广义差分法适用于估计存在 _ 问题的经济计量模型。3 ?在区间预测中，在其它条件不变的情况下，预测的置信概率越高，预测的精度越 _ 。4 ?普通最小二乘法估计回归参数的基本准则是使 _ 达到最小。5 ?以 x 为解释变量， y 为被解释变量，将x、y 的观测值分别取对数，如果这些对数值描成的散点图近似形成为一条直线，则适宜配合 _

2、 模型。6. 当杜宾 -瓦尔森统计量d = 4 时，? = _ ，说明 _ 7?对于模型yj = 一：0 ?f ，为了考虑“地区”因素（北方、南方两种状态）引入 2 个虚拟变量，则会产生_ 现象。8.经典线性回归模型yi= bo + bixi +卩的最小二乘估计量bo、bi的关系可用数学式子表示为 。三单项选择题1 ?截面数据是指 - - （）a . 同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据。b. 同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据。c? 同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据。d . 同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据。2 ?参数估计量？具备有效性是指 - -

3、（）a ? var（?） = 0 b.var（ ?）为最小c （ ? - j = 0 d.（ ）为最小3 . 如果两个经济变量间的关系近似地表现为：当x 发生一个绝对量（x ）变动时 , y 以一个固定的相对量（y/y）变动，则适宜配合的回归模型是（）a. yj 二二厂 次 和b.ln 丫厂xj 人第2页，共 9 页1 c. yj id. ln yj - : - in x j 亠 | j xi 4 ?在一元线性回归模型中，不可能用到的假设检验是- ( ) a . 置信区间检验b.t 检验 c.f 检验d.游程检验5. 如果戈里瑟检验表明，普通最小二乘估计的残差项有显著的如下性质：2 ej =1

4、.25+0.4xi，则用加权最小二乘法估计模型时，权数应选择- - ( ) 5 （y? _y）2/ 2 f = # - =8.56，而理论分布值f0.05（2,27）=3.35 , 则可以判断（）、yj - ）/27a. -1 = 0成立b. = 0 成立c.， 1 = ： 2 = 0 成立d. 二冷 =0 不成立7 . 为描述单位固定成本( y) 依产量 ( x ) 变化的相关关系，适宜配合的回归模型是：a. yj八xj十b.yj = ：in xj jc. 1yj jxjd. in yj = ：in xj j8?根据- 个 n-30 的样本估计y ?0x je匚后计算得 d-1.4 ，已知在

5、 95% 的置信度下，d l - 1.35, du =1.49，则认为原模型- - ( ) a ?存在正的一阶线性自相关b.存在负的一阶线性自相关c ?不存在一阶线性自相关d.无法判断是否存在一阶线性自相关9. 对于yj=氏+冈 xj +ej，判定系数为0.8 是指 - ()a ?说明 x 与 y 之间为正相关b.说明 x 与 y 之间为负相关c. y 变异的 80%能由回归直线作出解释d . 有 80%的样本点落在回归直线上10. 线性模型y =卩0 + p1x1 p2x2j+片不满足下列哪一假定，称为异方差现象- ( ) a. c v(f j) =0 b.var(j)=匚2(常数)1 xj

6、 b. xj2c. 1d. 1.25 0.4x2 1 2 1.25 0.4xj26 . 对于yj = y泌十2x2j，利用30 组样本观察值估计后得第3页，共 9 页1 北万11. 设消费函数yj =口0 + bxj +比，其中虚拟变量d =亠、，如果统计0 南方检验表明宀统计显著，则北方的消费函数与南方的消费函数是-( ) a ?相互平行的b.相互垂直的c.相互交叉的d.相互重叠的12. 在建立虚拟变量模型时，如果一个质的变量有m 种特征或状态，则一般引入几个虚拟变量： - ( ) a. m b.m+1 c.m 1 d. 前三项均可13. 在模型in yi=l n 0.1 nxj . + 中

7、， -1为 - ( ) a. x 关于 y 的弹性b.x 变动一个绝对量时y 变动的相对量c. y 关于 x 的弹性d.y 变动一个绝对量时x 变动的相对量14. 对于yj二？? e，以 s 表示估计标准误差，y?i表示回归值，则 ( ) 15. - 经济计量分析工作的基本工作步骤是 ( ) a . 设定理论模型t收集样本资料t估计模型参数t检验模型b. 设定模型t估计参数t检验模型t应用模型c. 理论分析t数据收集t计算模拟t修正模型d. 确定模型导向t确定变量及方程式t应用模型c cov(xi)= 0 d. cov (x1i , x2i ) = 0a. s=0 时， (yj yt) =0

8、n b.s=0 时， (丫_y?)2 =0 i吕c. s=0 时， (yi -y?)为最小d.s=0 时，j (yi-y?)2为最小i=1 第4页，共 9 页16. 产量 (x，台 )与单位产品成本(y, 元/台) 之间的回归方程为: 这说明 ( ) a. 产量每增加一口，单位产品成本平均减少1.5 个百分点b. 产量每增加一口，单位产品成本减少1.5 元c. 产量每增加一口，单位产品成本减少1.5 个百分点d. 产量每增加口，单位产品成本平均减少1.5 元17. 下列各回归方程中，哪一个必定是错误的( ) a.w=30 0.2xirxy = 0.8 b.y? - -75 1.5xc. y =

9、5 -2.%4丫=0.78 d.y? = -12 -3.5xj4 356-1.5x ,xy = 0.91 rxy - -0.96 第5页，共 9 页18. 用一组有 28 个观测值的样本估计模型yj = yxj ?叫后，在 0.05 的显著性水平下对 : 1的显著性作 t 检验，则 :1显著地不等于0 的条件是统计量t 大于（）c. to.o25（26）d. to.o5（26）dw 统计量来检验（ vt为具有零均值、常数方差, 且不存在序列相关的随机变量）yt 八“o（1 1 （xt -xt）（ 匕 八八 ）四、简答计算题1. 简述 f 检验的意图及其与t 检验的关系。2. 简述计量回归中存在

10、高度多重共线性（不是完全共线性）的后果。3. 某样本的容量为20 （包含 20 个观察值），采用y=b+b2x1t+ t作回归，根据回归结果已知： ess=602.2 , tss=678.6 ，求： rss; ess 与 rss 的自由度； 求 f 值 检验零假设： b2= ba=0o （提示： ess 是分子自由度， rss 是分母自由度）4.1980 到 1999 年我国的进口支出（y）与个人可支配收入（x）的数据如下表：根据一元线性回归模型yt=b+bx+ 卩t，得到拟合直线及相关数据如下：y （h）t=-261+0.25xt r 2=0.9388 注：y （ h）表示y 的拟合值。se

11、= （31.327 ） （ 0.015 ）（括号内数据表示对应估计量的标准差）1980-1999 年我国进口支出与个人可支配收入数据表单位： 10 亿元年份yx年份yx1980135155119902742167198114415991991277221219821501668199225322141983166172819932582248a. to.o25(28) b. to.o5(28) 19?下列哪种形式的序列相关可用a. 叫- - tj vtb. 叫二 3 八叫八 -m 20. 对于原模型yt b. vt d. 叫=qvt . 2vt_!- yt = 一 o ,f(xt) 1xt o

12、.f(xt) ?，一阶差分模型是指（xt - -11.f(xt) . f(xt) c.：yt =20 uxt 第6页，共 9 页198418017971994249226119852081916199528223311986211189619963512469198718719311997367254219882512001199841226401989259206619994392686对 xt的回归系数作假设检验。（为了简单起见，只考虑双边检验）对 b2建立一个 95%的置信区间，并检验零假设：b2=0；对 x 的回归系数作t 检验，检验零假设：b=0; 对 x 的回归系数作t 检验，检验

13、零假设：b=0.2 。（已知置信水平为95%时：d.f=17,t 临界=2.11 ； d.f=18,t 临界=2.10 ； d.f=19,t 临界=2.09 ；d.f=20,t 临界=2.08 ）5、家庭消费支出（ y ）、可支配收入（x,）、个人个财富（x2）设定模型如下 : y 二札 ? -xi ? -2x2i - ji 回归分析结果为 : ls / depe ndent variable is ydate: 18/4/02 time: 15:18sample: 1 10in cluded observati ons: 10variablecoefficie ntstd. error t-

14、statisticprob.c24.40706.9973 30.0101x2-0.34010.4785 0.5002x20.08230.0458 30.1152r-squared0.9653mean depe ndent var111.1256adjusted r-squared0.9320s.d. dependent var31.4289s.e. of regressi on6.5436akaike info criterion4.1338sum squared resid342.5486schwartz criteri on4.2246log likelihood-31.8585f-sta

15、tistic87.3336durbin-wats on stat2.4382prob(f-statistic)0.0001回答下列问题（1 ）请根据上表中已由数据，填写表中画线处缺失结果。（2）模型是否存在多重共线性？为什么？（3） 模型中是否存在自相关？为什么？在 0.05 显著性水平下， dl 和 du 的显著性点k=1k=2第7页，共 9 页ndldudldu90.8241.320.6291.699100.8791.320.6971.641110.9271.3240.6581.604备注：上表中的k 是指不包含常数项的解释变量的个数。6、多重共线性的实际后果。7、列举说明异方差的诊断方法

16、。&叙述对数线性模型的特点及其应用。9、简要叙述用计量经济学研究问题的若干步骤。10、 以样本容量为30 的样本为分析对象，做二元线性回归，试完成下列表格。1-3 题只需将答案填在空格即可， 4-5 题需写出简单计算过程。方差来源平方和（ ss）自由度（ d.f）ess103.50（1）rss（2）tss110.00（3）判定系数氏（4）联合假设检验统计量f 值（5）五、判断1. 总离差平方和可分解为回归平方和与残差平方和。（）2. 整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的解释变量均是统计显著的。（）3. 多重共线性只有在多元线性回归中才可能发生。（）4. 通过作解释

17、变量对时间的散点图可大致判断是否存在自相关。（）5. 在计量回归中，如果估计量的方差有偏，则可推断模型应该存在异方差（）6. 存在异方差时，可以用广义差分法来进行补救。（）7. 当经典假设不满足时，普通最小二乘估计一定不是最优线性无偏估计量。（）8. 判定系数检验中，回归平方和占的比重越大，判定系数也越大。（）9. 可以作残差对某个解释变量的散点图来大致判断是否存在自相关。（）10. 遗漏变量会导致计量估计结果有偏。（）参考答案一名词解释1. 当线性回归模型中随机误差项ui满足下列五个条件时，该模型被称为古典线性回第8页，共 9 页归模型。 (1) e(卩 i)=0 ( 2) covg i,

18、xi )=0 ( 3) var(卩 i)= s 2 =常数(4) cov( u i,卩 j )=0 ( 5) ui服从正态分布2. 是回归模型中存在异方差时的补救措施。基本思路为：对回归模y =b+bx+u，设误差项ui的方差与解释变量x 存在相关性，且var( u i)= s i2=s 2* f(xi), 用 f(xi)去除原模型两边得：y 1 x 丄b1 b2 ,f(xi) . 、f(xi) . f (xi) . f(x由于: 1 12 2 var(i ) varli) - f(xjt .f(xi) f(xi) f(xi) 为常数，因此，新回归模型是一个没有截距项的满足所有经典假设的线性模

19、型。普通最小二乘法中，对每一观察点的残差赋予同样的权数对不同观察点的残差赋予不同的权数，通过相对重视小误差的观察点，轻视大误差的观察点，以达到提高估计精度的目的。3、普通最小二乘法是选择合适的参数使得观察值的残差平方和最小。4、面板数据是时间序列数据与横截面数据的综合。5、异方差是误差项方差随着某个解释变量的变化而变化。二填空n co 1. 无偏 2. 自相关 3?低 4. a (yi-y? )25. 双对数 6. -1 , 存在完全负的自相关7. 多i勻重共线性8. b1 = y-b2x 三单项选择题i. a 2. b 3. b 4. d 5. c 6. d 7. c 8. d 9. c 1

20、0. b ii. a 12. c 13. c 14 . b 15. b 16. d 17. c 18 . c 19 . a 20 . b 四简答计算题1.基本意图： ( 1)计算 f 统计量； ( 2)查表得出 f 临界值； ( 3) 作出判断：若f 值大于等于 f 临界值，则拒绝零假设。f 检验与 t 检验的关系：f 检验和 t 检验的对象不同：1, 而加权最小二乘法中, 第9页，共 9 页f 检验的对象是：h 6 卜 1 = ：2 = 0 t 检验的对象是：h0j =0,（j =1, 2 ） 当对参数二和辽的 t 检验均显著时， f 检验一定是显著的。 但是，当 f 检验显著时，并不意味着对打和- 的 t 检验一定是显著的，可能 的情况有三种：对 、的检验显著，但对一：2的检验不显著；对-1的检验不显著，但对一：2的 检验显著；对 | 亠和一：2的检验均显著。2.（1）普通最小儿乘法估计量的方差较大；（2）