西南大学计量经济学期末考试题库

1、计量经济学练习册计量经济学教研室第一章导论一、名词解释1、截面数据2、时间序列数据3、虚变量数据4、内生变量与外生变量二、单项选择题1、同一统计指标按时间顺序记录的数据序列称为（）A、横截面数据B、虚变量数据C、时间序列数据D、平行数据2、样本数据的质量问题，可以概括为完整性、准确性、可比性和（）A、时效性B、一致性C、广泛性D、系统性3、有人采用全国大中型煤炭企业的截面数据，估计生产函数模型，然后用该模型预测未来煤炭行业的产出量，这是违反了数据的哪一条原则。（）A、一致性B、准确性C、可比性D、完整性4、判断模型参数估计量的符号、大小、相互之间关系的合理性属于什么检验（）A、经济意义检验B、

2、统计检验C、计量经济学检验D、模型的预测检验5、对下列模型进行经济意义检验，哪一个模型通常被认为没有实际价值（）ACi（消费）：5000.81j（收入）B、Qdi（冏品需求）100.8Ij（收入）0.9R（价格）CQsi（商品供给）200.75R（价格）DYi（产出量）0.65Ki0.6（资本）L：4（劳动）6、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M0$2r，?和?2分别为1、2的估计值，根据经济理论有（）A?1应为正值，?,应为负值B、?i应为正值，?2应为正值C?1应为负值，?应为负值D、?1应为负值，?2应为正值三、填空题1、在经济变量之间的关系中，、最重要，是计量

3、经济分析的重点。2、从观察单位和时点的角度看，经济数据可分为3、根据包含的方程的数量以及是否反映经济变量与时间变量的关系，经济模型可分为、四、简答题1、计量经济学与经济理论、统计学、数学的联系是什么2、模型的检验包括哪几个方面具体含义是什么五、计算分析题1、下列假想模型是否属于揭示因果关系的计量经济学模型为什么（1）St=+Rt,其中S为第t年农村居民储蓄增加额（单位：亿元）可支配收入总额（单位：亿元）。（2）St1=+Rt，其中Sm为第t-1年底农村居民储蓄余额（单位：亿元）居民纯收入总额（单位：亿元）。Rt为第t年城镇居民，Rt为第t年农村2、指出下列假想模型中的错误，并说明理由：RS83

4、00.00.24Rlt1.12IVt其中，RSt为第t年社会消费品零售总额（单位：亿元），Rlt为第位：亿元）（指城镇居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和）社会固定资产投资总额（单位：亿元）。t年居民收入总额（单，IVt为第t年全3、下列设定的计量经济模型是否合理为什么3（1）GDP0i1iGDR其中，GDPi（i=1,2,3）是第一产业、第二产业、第三产业增加值,（2）财政收入=f（财政支出）+，为随机干扰项。为随机干扰项。第一章导论、名词解释1、截面数据：截面数据是许多不同的观察对象在同一时间点上的取值的统计数据集合，可理解为对一个随机变量重复抽样获得的数据。2、时间序列数据：时间序

5、列数据是同一观察对象在不同时间点上的取值的统计序列，可理解为随时间变化而生成的数据。3、虚变量数据：虚拟变量数据是人为设定的虚拟变量的取值。是表征政策、条件等影响研究对象的定性因素的人工变量，其取值一般只取“0”或“1”。4、内生变量与外生变量：。内生变量是由模型系统决定同时可能也对模型系统产生影响的变量，是具有某种概率分布的随机变量，外生变量是不由模型系统决定但对模型系统产生影响的变量，是确定性的变量。二、单项选择题1、C2、B3、A4、A5、B6、A三、填空题1、因果关系、相互影响关系2、时间序列数据、截面数据、面板数据3、时间序列模型、单方程模型、联立方程组模型四、简答题1、计量经济学与

6、经济理论、统计学、数学的联系主要体现在计量经济学对经济理论、统计学、数学的应用方面，分别如下：1）计量经济学对经济理论的利用主要体现在以下几个方面（1）计量经济模型的选择和确定（2）对经济模型的修改和调整（3）对计量经济分析结果的解读和应用2）计量经济学对统计学的应用（1）数据的收集、处理、（2）参数估计（3）参数估计值、模型和预测结果的可靠性的判断3）计量经济学对数学的应用（1）关于函数性质、特征等方面的知识（2）对函数进行对数变换、求导以及级数展开（3）参数估计（4）计量经济理论和方法的研究2、模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。 在经济意义检验中，

7、需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号大小、参数之间的关系是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合； 在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质，有拟合优度检验、变量显著检验、方程显著性检验等； 在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等； 模型的预测检验，主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。五、计算分析题1、（1）不是。因为农村居民储蓄增加额应与农村居民可支配收入总额有关，而与城镇居民可

8、支配收入总额没有因果关系。（2）不是。第t年农村居民的纯收入对当年及以后年份的农村居民储蓄有影响，但并不对第t-1的储蓄产生影响。2、一是居民收入总额RIt前参数符号有误，应是正号；二是全社会固定资产投资总额IVt这一解释变量的选择有误，它对社会消费品零售总额应该没有直接的影响。3、（1）不合理，因为作为解释变量的第一产业、第二产业和第三产业的增加值是GDP的构成部分，三部分之和正为GDP的值，因此三变量与GDF之间的关系并非随机关系，也非因果关系。（2）不合理，一般来说财政支出影响财政收入，而非相反，因此若建立两者之间的模型，解释变量应该为财政收入，被解释变量应为财政支出；另外，模型没有给出

9、具体的数学形式，是不完整的。第二章一元线性回归模型一、名词解释1、总体回归函数2、最大似然估计法（ML3、普通最小二乘估计法（OLS4、残差平方和5、拟合优度检验、单项选择题1、设OLS法得到的样本回归直线为a、e0Y?Y2、回归分析中定义的A、B、C、YeY?解释变量和被解释变量都是随机变量?Xje，以下说法正确的是ex：0解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量解释变量和被解释变量都为非随机变量解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量3、一元线性回归分析中的回归平方和ESS的自由度是A、nn-1C、n-k4、对于模型YOLS的估计量?的特性在以下哪种情况下不会受到影A、观测值数目n增加

10、、Xi各观测值差额增加、E（2）c、Xi各观测值基本相等5、某人通过一容量为19的样本估计消费函数（用模型Ci并获得下列结果：Ci150.81Yi,R2=,t°.025（17）Yii表示）,2.110,则下面()()哪个结论是对的A、Y在5%显著性水平下不显著的估计量的标准差为C、的95%置信区间不包括0、以上都不对6、在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为:A、Y0?0C、1Xt?Xt7、最小二乘准则是指按使、YtE(Y/Xt)、E(Y/Xt)达到最小值的原则确定样本回归方程1XtA、nei1C、maxeD、&设Y表示实际观测值,A、Y?YY?YY?表示OLS回归估计值

11、，则下列哪项成立Y?9、最大或然准则是按从模型中得到既得的回归方程。A、离差平方和B、均值C10、一元线性回归模型Y01Xi样本容量n=25,则回归模型的标准差A、1.324n组样本观测值的(最大的准则确定样本、概率、方差i的最小二乘回归结果显示，残差平方和RSS=,11、参数i的估计量AVar(約0C?i0?具备有效性是指i(、在i的所有线性无偏估计中Var(?)最小、在i的所有线性无偏估计中(?12、反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是i)最小(A、总离差平方和B、回归平方和C、残差平方和D、可决系数13、总离差平方和TSS残差平方和RSS与回归平方和ESS三者的关系是A、TSS

12、>RSS+ESSTSS=RSS+ESSC、TSS<RSS+ESStsS=rsS+es§14、对于回归模型1Xii,i=1,检验H0:?0时，所用的统计量一11S?服从A、2(n15、某一特定的、t(n1)C、2)X水平上，总体Y分布的离散程度越大,A、预测区间越宽，精度越低2(n1)即2越大，则、预测区间越宽，预测误差越小D、t(n2)(C、预测区间越窄，精度越高、预测区间越窄，预测误差越大、多项选择题1、元线性回归模型y01XiA、E(i)0C、Cov(i,j)0(ij)E、X为非随机变量，且Cov(Xi,i)i的基本假定包括2BVar(JD、iN(0,1)0。()A、

13、通过样本均值点(X，Y)B、(YY)20C、Cov(Xi,ej0DYY?E、YY以带“A”表示估计值，表示随机干扰项，如果Y与X为线性关系，则下列哪些是正确的(A、Y01XiB、Y01Xiic、Y0?XiiDY?0彳人ee、Y?Xie表示残差，则回归直线满足()则其最小二乘回归得到的参数估计量具备(3、2、以Y表示实际观测值，Y?表示回归估计值,4、假设线性回归模型满足全部基本假设,A、可靠性B致性C、线性D、无偏性E、有效性5、下列相关系数算式中，正确的是E、XYXYCov(X,Y)XiYinXYX：nXY2nY(Xix)(YY)(Xix)(YY)(Xi2X)(YY)、判断题Y不一定服从正态

14、分1、满足基本假设条件下，随机误差项i服从正态分布，但被解释变量布。2、总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值。3、线性回归模型意味着变量是线性的。4、解释变量是作为原因的变量，被解释变量是作为结果的变量。5、随机变量的条件均值与非条件均值是一回事。16、线性回归模型Y01Xii的0均值假设可以表示为ni17、如果观测值Xi近似相等，也不会影响回归系数的估计量。&样本可决系数高的回归方程一定比样本可决系数低的回归方程更能说明解释变量对被解释变量的解释能力。9、模型结构参数的普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性、有效性，随机干扰项方差的普通最小二乘估计量也是无偏的。（）10、回

15、归系数的显著性检验是用来检验解释变量对被解释变量有无显著解释能力的检验。（）四、简答题1、为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项2、总体回归函数和样本回归函数之间有哪些区别与联系3、为什么用可决系数R2评价拟合优度，而不是用残差平方和作为评价标准4、根据最小二乘原理，所估计的模型已经使得拟合误差达到最小，为什么还要讨论模型的拟合优度问题五、计算分析题1、令kids表示一名妇女生育孩子的数目，educ表示该妇女接受过教育的年数。生育率对受教育年数的简单回归模型为kids01educ（1）随机扰动项包含什么样的因素它们可能与受教育水平相关吗（2）上述简单回归分析能够揭示教育对生育率在其

16、他条件不变下的影响吗请解释。2、已知回归模型EN，式中E为某类公司一名新员工的起始薪金（元），N为所受教育水平（年）。随机扰动项的分布未知，其他所有假设都满足。（1）从直观及经济角度解释和。（2）OLS估计量？和？满足线性性、无偏性及有效性吗简单陈述理由。（3）对参数的假设检验还能进行吗简单陈述理由。（4）如果被解释变量新员工起始薪金的计量单位由元改为100元，估计的截距项、斜率项有无变化(5)若解释变量所受教育水平的度量单位由年改为月，估计的截距项与斜率项有无变化3、假设模型为YtXtt。给定n个观察值(Xi,YJ,以2,丫2)，(Xn,Yn),按如下步骤建立的一个估计量：在散点图上把第1个

17、点和第2个点连接起来并计算该直线的斜率；同理继续，最终将第1个点和最后一个点连接起来并计算该条线的斜率；最后对这些斜率取平均值，称之为?，即的估计值。(1)画出散点图，推出?的代数表达式。(2)计算?的期望值并对所做假设进行陈述。这个估计值是有偏还是无偏的解释理由。(3) 判定该估计值与我们以前用OLS方法所获得的估计值相比的优劣，并做具体解释。4、对于人均存款与人均收入之间的关系式StYtt使用美国36年的年度数据得如下估计模型，括号内为标准差：S?t=384.105+0.067Yt(151.105)(0.011)2R=?199.023(1)的经济解释是什么(2)和的符号是什么为什么实际的符

18、号与你的直觉一致吗如果有冲突的话，你可以给出可能的原因吗(3)对于拟合优度你有什么看法吗(4)检验是否每一个回归系数都与零显著不同(在1%水平下)。同时对零假设和备择假设、检验统计值、其分布和自由度以及拒绝零假设的标准进行陈述。你的结论是什么5、现代投资分析的特征线涉及如下回归方程：rt01rmtt；其中：r表示股票或债券的收益率；rm表示有价证券的收益率（用市场指数表示，如标准普尔500指数）；t表示时间。在投资分析中，1被称为债券的安全系数，是用来度量市场的风险程度的，即市场的发展对公司的财产有何影响。依据19561976年间240个月的数据，Fogler和Ganpathy得到IBM股票的

19、回归方程（括号内为标准差），市场指数是在芝加哥大学建立的市场有价证券指数。r?t0.72641.0598rmtR20.4710要求：（1）解释回归参数的意义；（2）如何解释R2（3）安全系数1的证券称为不稳定证券，建立适当的零假设及备选假设，并用t检验进行检验（5%）。6、假定有如下的回归结果：Y2.69110.4795Xj，其中，Y表示美国的咖啡的消费量（杯数/人天），X表示咖啡的零售价格（美元/杯）。要求：（1）这是一个时间序列回归还是横截面回归（2）如何解释截距的意义，它有经济含义吗如何解释斜率（3）能否求出真实的总体回归函数（4）根据需求的价格弹性定义：弹性=斜率X（X/Y）,依据上述

20、回归结果，你能求出对咖啡需求的价格弹性吗如果不能，计算此弹性还需要其他什么信息7、若经济变量y和x之间的关系为yA(x5)'ei，其中A为参数，i为随机误差,问能否用一元线性回归模型进行分析为什么8、上海市居民19811998年期间的收入和消费数据如表所示，回归模型为yi0Mi其中，被解释变量yi为人均消费，解释变量Xi为人均可支配收入。试用普通最小二乘法估计模型中的参数0,1，并求随机误差项方差的估计值。上海市居民19811998年间的收入和消费数据年份可支配收入消费年份可支配收入消费19816305801990218019301982650570199124802160198368

21、0610199230002500198483072019934270353019851070990199458604660198612901170199571705860198714301280199681506760198817201640199784306820198919701810199887706860六、上机练习题1、下表给出了美国30所知名学校的MBA学生1994年基本年薪（ASF）、GPA分数（从14共四个等级）、GMA分数以及每年学费的数据。学校ASP/美元GPAGMAT学费/美元Harvard10263065023894Stanford10080066521189Colum

22、bian10048064021400Dartmouth9541066021225Wharton8993065021050Northwestern8464064020634Chicago8321065021656MIT8050065021690Virginia7428064317839UCLA7401064014496Berkeley7197064714361Cornell7197063020400NUY7066063020276Duke7049062321910CarnegieMellon5989063520600NorthCarolina6988062110132Michigan678206

23、3020960Texas618906258580Indiana5852061514036Purdue547205819556CaseWestern5720059117600Georgetown6983061919584MichiganState4182059016057PennState4912058011400Southern6091060018034Tulane4408060019550Illinois4713061612628Lowa416205909361Minnesota4825060012618Washington4414061711436要求：（1）用双变量回归模型分析GPA是否

24、对ASP有影响（2）用合适的回归模型分析GMAT分数是否与ASP有关（3）每年的学费与ASP有关吗你是如何知道的如果两变量之间正相关，是否意味着进到最高费用的商业学校是有利的；（4）你同意高学费的商业学校意味着高质量的MBA成绩吗为什么2、下表给出了19901996年间的CPI指数与S&P500指数。年份CPIS&P500指数1990199119921993199419951996要求：（1）以CPI指数为横轴、S&P指数为纵轴做图；（2）你认为CPI指数与S&P指数之间关系如何（3）考虑下面的回归模型：（S&P）tB,B2CPItut，根据表中的数据运

25、用OLS估计上述方程，并解释你的结果；你的结果有经济意义吗第二章一元线性回归模型一、名词解释1、总体回归函数：是指在给定X下Y分布的总体均值与X所形成的函数关系（或者说将总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数）2、最大似然估计法（ML:又叫最大或然法，指用产生该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。3、OLS估计法：指根据使估计的剩余平方和最小的原则来确定样本回归函数的方法。4、残差平方和：用RSS表示，用以度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量之外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。25、拟合优度检验：指检验模型对样本观测值的拟合程度，用R表示，该值越接近1表示拟合程

26、度越好。二、单项选择题1、D2、B3、D4、D5、A6、C7、D8、C9、C10、B11、B12、B13、B14、D15、A三、多项选择题1、ABCE2、ACDE3、BDE4、BCDE5、ABCDE四、判断题1、X2、X3、X4、“5、X6、X7、X8、x9、V10、V五、简答分析题1、答：计量经济学模型考察的是具有因果关系的随机变量间的具体联系方式。由于是随机变量，意味着影响被解释变量的因素是复杂的，除了解释变量的影响外，还有其他无法在模型中独立列出的各种因素的影响。这样，理论模型中就必须使用一个称为随机干扰项的变量来代表所有这些无法在模型中独立表示出来的影响因素，以保证模型在理论上的科学性

27、。2、答：将总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数，这个函数就称为总体回归函数，其一般表达式为：E（YXJf（XJ，一元线性总体回归函数为E（YXJ01Xi；样本回归函数：将被解释变量Y的样本观测值的拟和值表示为解释变量的某种函数Y?f（XJ，元线性样本回归函数为Y?Xj。样本回归函数是总体回归函数的一个近似。总体回归函数具有理论上的意义，但其具体的参数不可能真正知道，只能通过样本估计。样本回归函数就是总体回归函数的参数用其估计值替代之后的形式，即?0，?为0,1的估计值。3、答：可决系数R2=ESS/TSS=1-RSS/TSS含义为由解释变量引起的被解释变量的变化占被解释变量总变化

28、的比重，用来判定回归直线拟合的优劣，该值越大说明拟合的越好；而残差平方和与样本容量关系密切，当样本容量比较小时，残差平方和的值也比较小，尤其是不同样本得到的残差平方和是不能做比较的。此外，作为检验统计量的一般应是相对量而不能用绝对量，因而不能使用残差平方和判断模型的拟合优度。4、答：普通最小二乘法所保证的最好拟合是同一个问题内部的比较，即使用给出的样本数据满足残差的平方和最小；拟合优度检验结果所表示的优劣可以对不同的问题进行比较，即可以辨别不同的样本回归结果谁好谁坏。五、计算分析题1、解：（1）收入、年龄、家庭状况、政府的相关政策等也是影响生育率的重要的因素，在上述简单回归模型中，它们被包含在

29、了随机扰动项之中。有些因素可能与受教育水平相关，如收入水平与教育水平往往呈正相关、年龄大小与教育水平呈负相关等。（2）当归结在随机扰动项中的重要影响因素与模型中的教育水平educ相关时，上述回归模型不能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响，因为这时出现解释变量与随机扰动项相关的情形，基本假设3不满足。2、解：（1）N为接受过N年教育的员工的总体平均起始薪金。当N为零时，平均薪金为，因此表示没有接受过教育员工的平均起始薪金。是N每变化一个单位所引起的E的变化，即表示每多接受一年教育所对应的薪金增加值。（2）OLS估计量？和仍？满足线性性、无偏性及有效性，因为这些性质的的成立无需随机扰动项的正

30、态分布假设。（3）如果t的分布未知，则所有的假设检验都是无效的。因为t检验与F检验是建立在的正态分布假设之上的。（4）考察被解释变量度量单位变化的情形。以E*表示以百元为度量单位的薪金，则EE*100由此有如下新模型E*(/100)(/100)N(/100)或E*N*这里*/100,*/100。所以新的回归系数将为原始模型回归系数的1/100(5) 再考虑解释变量度量单位变化的情形。设N*为用月份表示的新员工受教育的时间长度，则N*=12N,于是(N*/12)(/12)N*可见，估计的截距项不变,而斜率项将为原回归系数的1/12。3、解：(1)散点图如下图所示。首先计算每条直,YJ的直线斜率为

31、(YY)/(XtX1)。由于共有n1条这样的直线，因此?1七Y丫1n1t2XtX1(2)因为X非随机且E(t)0，因此XtX1XtX1EtXt1X1这意味着求和中的每一项都有期望值，所以平均值也会有同样的期望值，则表明是无偏的。(3) 根据高斯-马尔可夫定理，只有的OLS估计量是最佳线性无偏估计量，因此，这里得到的？的有效性不如的OLS估计量，所以较差。4、解：(1) 为收入的边际储蓄倾向，表示人均收入每增加1美元时人均储蓄的预期平均变化量。(2) 由于收入为零时，家庭仍会有支出，可预期零收入时的平均储蓄为负，因此符号应为负。储蓄是收入的一部分，且会随着收入的增加而增加，因此预期的符号为正。实

32、际的回归式中，的符号为正，与预期的一致。但截距项为正，与预期不符。这可能是模型的错误设定造成的。如家庭的人口数可能影响家庭的储蓄行为，省略该变量将对截距项的估计产生了影响；另外线性设定可能不正确。(3) 拟合优度刻画解释变量对被解释变量变化的解释能力。模型中勺拟合优度，表明收入的变化可以解释储蓄中的变动。(4) 检验单个参数采用t检验，零假设为参数为零，备择假设为参数不为零。在零假设下t分布的自由度为n-2=36-2=34。由t分布表知，双侧1%F的临界值位于与之间。斜率项的t值为=,截距项的t值为=。可见斜率项的t值大于临界值，截距项小于临界值，因此拒绝斜率项为零的假设，但不拒绝截距项为零的

33、假设。5、解：(1)回归方程的截距表示当rm0时的股票或债券收益率，本身没有经济意义；回归方程的斜率表明当有价证券的收益率每上升(或下降)1个点将使得股票或债券收益率上升(或下降)个点。2(2) R为可决系数，是度量回归方程拟合优度的指标，它表明该回归方程中勺股票或债券收益率的变化是由rm变化引起的。当然R20.4710也表明回归方程对数据的拟合效果不是很好。(3) 建立零假设H。：!1，备择假设H-!1,0.05,n240，查表可得临(11105981界值t°°5(238)1.645，由于t0.82141.645，所以接受零假Si0.0728设H。：11，拒绝备择假设11

34、。说明此期间IBM股票不是不稳定证券。6、解：(1)这是一个横截面序列回归。(2) 截距表示咖啡零售价为每磅0美元时，每天每人平均消费量为杯，这个数字没有经济意义；斜率表示咖啡零售价与消费量负相关，价格上升1美元/磅，则平均每天每人消费量减少杯；(3) 不能；(4) 不能；在同一条需求曲线上不同点的价格弹性不同，若要求出，须给出具体的X值及与之对应的Y值。7、解：能用一元线性回归模型进行分析。因为：对方程左右两边取对数可得：lnyilnAIn(人5)i2令lnyiInA0、-1>ln(Xi5)xi可得一元线性回归模型：yi01xii&解：列表计算得据此可计算出?'1x33

35、65.556y2802.778nxy116951422.22i1n2x148063044.44i1nxyi1n2xi111695142222148063044440.789876?x2802.7780.7898763365.556144.4067回归直线方程为：?144.40670.789876人n进一步列表计算得：e2153857.8i1这里,n=18，所以:1153857.81829616.11六、上机练习题1、解：（1）使用Eviews软件，ASP对GPA分数的回归结果如表所示。DependentVariable:ASPVariableCoefficientStd.Errort-Stat

36、isticProb.GPACR-squaredMeandependentvar68260AdjustedR-squared.dependentvar.ofregressionAkaikeinfocriterionSumsquaredresid+09SchwarzcriterionLoglikelihoodF-statisticDurbin-WatsonstatProb(F-statistic)从回归结果看，GPA分数的系数是统计显著的，对ASP有正的影响。(2)使用Eviews软件，ASP对GMA分数的回归结果如表所示。DependentVariable:ASPVariableCoeffici

37、entStd.Errort-StatisticProb.GMAT0C0R-squaredMeandependentvar68260AdjustedR-squared.dependentvar.ofregressionAkaikeinfocriterionSumsquaredresid+09SchwarzcriterionLoglikelihoodF-statisticDurbin-WatsonstatProb(F-statistic)0从回归结果看，GMAT分数与ASP显著正相关。(3)使用Eviews软件，ASP对学费X的回归结果如表所示。DependentVariable:ASPVaria

38、bleCoefficientStd.Errort-StatisticProb.XCR-squaredMeandependentvar68260AdjustedR-squared.dependentvar.ofregressionAkaikeinfocriterionSumsquaredresid+09SchwarzcriterionLoglikelihoodF-statisticDurbin-WatsonstatProb(F-statistic)从计算结果看，每年的学费与ASP显著正相关。学费高，ASP就高；但学费仅解释了ASP变化的一部分(不到50%，明显还有其他因素影响着ASP(1)使用E

39、views软件回归结果如表所示DependentVariable:GPAVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.XC0R-squaredMeandependentvarAdjustedR-squared.dependentvar.ofregressionAkaikeinfocriterionSumsquaredresidSchwarzcriterionLoglikelihoodF-statisticDurbin-WatsonstatProb(F-statistic)GPA分数的主要原因的结论。学费是影响从回归结果看，尽管高学费的商业学校与高质量的

40、MBA成绩略有正县相关性，但学费对GPA680分数的影响是不显著的，而也无法得出560,520.480_440.400_360_320_1302、解:(1)利用所给数据做图，如图所示135140145150155160CPI(2) 从上图可见，CPI指数与S&P指数正相关，且呈近似的新线性关系。(3) 使用Eviews软件回归结果如表所示。DependentVariable:S&PVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.CPICR-squaredMeandependentvarAdjustedR-squared.dependent

41、var.ofregressionAkaikeinfocriterionSumsquaredresidSchwarzcriterionLoglikelihoodF-statisticDurbin-WatsonstatProb(F-statistic)回归结果显示，CPI指数与S&P指数正相关，斜率表示当CPI指数变化1个点，会使S&P指数变化个点；截距表示当CPI指数为0时，S&P指数为，此数据没有明显的经济意义。第三章多元线性回归模型、名词解释1、多元线性回归模型、调整的决定系数R23、偏回归系数、正规方程组5、方程显著性检验、单项选择题1、在模型Yt01X1t2X2t

42、F的p值0.000000，则表明解释变量X2t对Y的影响不显著解释变量X1t对Y的影响显著3X3tt的回归分析结果中，有F462.58，A、B、C、模型所描述的变量之间的线性关系总体上显著解释变量X2t和X1t对Y的影响显著2、设k为回归模型中的实解释变量的个数，n为样本容量。则对回归模型进行总体显著性检验(F检验)时构造的F统计量为A、FESSkRSS(nk1)ESS(k1)RSS(nk)ESSRSS3、已知二元线性回归模型估计的残差平方和为C、F800，F1竺TSS估计用样本容量为23，则随机误差项t的方差的OLS估计值为A、B、404、在多元回归中，调整后的决定系数R2与决定系数R2的关

43、系为A、R2R2B、R2R2C、R2R2与R2的关系不能确定()DR2()A时间序列数据和横截面数据没有差异B、对回归模型的总体显著性检验没5、下面说法正确的有有必要C、总体回归方程与样本回归方程是有区别的D决定系数R2不可以用于衡量拟合优度6、根据调整的可决系数R2与F统计量的关系可知，当R21时，有（）A、F=0B、F=1C、F+8D、F=-°°7、线性回归模型的参数估计量？是随机向量Y的函数，即？（XX）1XY。?是（）A、随机向量B、非随机向量C、确定性向量D、常量&下面哪一表述是正确的（）A、线性回归模型Y0iXii的零均值假设是指i进行方程显著性检验（即

44、F检验）,检验的零假B、对模型Y01X1i2X2i设是H0:0120C、相关系数较大意味着两个变量存在较强的因果关系D当随机误差项的方差估计量等于零时，说明被解释变量与解释变量之间为函数关系9、对于y?乂们?x2i?kXkie，如果原模型满足线性模型的基本假设则在零假设j0下，统计量？j：s（?j）（其中s（?）是j的标准误差）服从（）A、t（nk）B、t（nk1）C、F（k1,nk）D、F（k,nk1）10、下列说法中正确的是（）A、如果模型的F2很高，我们可以认为此模型的质量较好B、如果模型的於很低，我们可以认为此模型的质量较差C、如果某一参数不能通过显著性检验，我们应该剔除该解释变量D如

45、果某一参数不能通过显著性检验，我们不应该随便剔除该解释变量三、多项选择题1、残差平方和是指（）A、随机因素影响所引起的被解释变量的变差B、解释变量变动所引起的被解释变量的变差C、被解释变量的变差中，回归方程不能作出解释的部分D被解释变量的总离差平方和回归平方之差E、被解释变量的实际值与拟合值的离差平方和2、回归平方和是指A、被解释变量的观测值Y与其均值Y的离差平方和b、被解释变量的回归值Y?与其均值Y的离差平方和c、被解释变量的总体平方和丫：与残差平方和e2之差d解释变量变动所引起的被解释变量的离差的大小E、随机因素影响所引起的被解释变量的离差大小2X2i进行总体显著性检验，如果3、对模型满足

46、所有假定条件的模型Y0iXii(丫？£)2/(nk1)e2/kc、R2/k(1R2)/(nk1)(Y?Y)2/k2e/(nk1)2(1R)/(nk1)R2/k检验结果总体线性关系显著，则很可能出现A、120B、10,20C、10,20D、10,20E、10,204、设k为回归模型中的参数个数（包含截距项）则总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可以表示为匚R2/(nk1)5、在多元回归分析中，调整的可决系数(1R2)/kA、R2R2B、R2R2C、R2只可能大于零D、R2可能为负值E、R2不可能为负值R2与可决系数R2之间四、判断题1、满足基本假设条件下，样本容量略大于解释变

47、量个数时，可以得到各参数的唯一确定的估计值，但参数估计结果的可靠性得不到保证（）2、在多元线性回归中，t检验和F检验缺一不可。（）3、回归方程总体线性显著性检验的原假设是模型中所有的回归参数同时为零（）4、多元线性回归中，可决系数R2是评价模型拟合优度好坏的最佳标准。（）5、多元线性回归模型中的偏回归系数，表示在其他解释变量保持不变的情况下，对应解释变量每变化一个单位时，被解释变量的变动。（）五、简答题1、多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别2、为什么说最小二乘估计量是最优线性无偏估计量对于多元线性回归最小二乘估计的正规方程组，能解出唯一的参数估计量的条件是什么六、计算分析题1、某地区

48、通过一个样本容量为722的调查数据得到劳动力受教育年数的一个回归方程为edui10.360.094sibsi0.131medui0.210feduiR=式中，edu为劳动力受教育年数，sibs为劳动力家庭中兄弟姐妹的个数，medu与fedu分别为母亲与父亲受到教育的年数。问(1) sibs是否具有预期的影响为什么若medu与fedu保持不变，为了使预测的受教育水平减少一年，需要sibs增加多少(2) 请对medu的系数给予适当的解释。(3) 如果两个劳动力都没有兄弟姐妹，但其中一个的父母受教育的年数均为12年，另一个的父母受教育的年数均为16年，则两人受教育的年数预期相差多少年2、考虑以下方程

49、(括号内为标准差)：W?t8.5620.364Pt0.004Pt12.560Ut()n19R20.873其中：Wtt年的每位雇员的工资Ptt年的物价水平Utt年的失业率要求：(1) 进行变量显著性检验；(2) 对本模型的正确性进行讨论，R1是否应从方程中删除为什么3、以企业研发支出(R&D占销售额的比重(单位：%为被解释变量(Y,以企业销售额(X)与利润占销售额的比重(X2)为解释变量，一个容量为32的样本企业的估计结果如下：Y0.4720.321nX,0.05X2i(1.37)(0.22)(0.046)R20.099其中，括号中的数据为参数估计值的标准差。(1) 解释ln(Xi)的参

50、数。如果Xi增长10%估计Y会变化多少个百分点这在经济上是一个很大的影响吗(2) 检验R&D虽度不随销售额的变化而变化的假设。分别在5呀口10%的显著性水平上进行这个检验。(3) 利润占销售额的比重X2对R&D虽度Y是否在统计上有显著的影响4、假设你以校园内食堂每天卖出的盒饭数量作为被解释变量，以盒饭价格、气温、附近餐厅的盒饭价格、学校当日的学生数量(单位：千人)作为解释变量，进行回归分析。假设你看到如下的回归结果(括号内为标准差)，但你不知道各解释变量分别代表什么。Y?10.628.4X1i12.7X2i0.61X3i5.9X4iR0.63n35()试判定各解释变量分别代表什么，说明理由。5、下表给出一二元模型的回归结果。方差来源平方和(SS自由度()来自回归(ESS)659