计量经济学期末试卷09-101

1、第一学期期末考试试卷计量经济学试卷一、单项选择题（1分X 20题=20分）1.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（ 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Co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2。下面哪一个必定是错误的（a）。 TOC o 1-5 h z AAAo Y 30 0.2Xi rXY 0.8 B。Y 75 1.5XjrXY 0.91AAC。Y 5 2.1XirXY 0.78D。Y 12 3.5XirXY0.96.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

2、（b）准则。A.计量经济B.经济理论Co统计D。统计和经济理论.判定系数 产=0。8,说明回归直线能解释被解释变量总变差的：（a ）Ao 80 %Bo 64%Co 20%D. 89%5。下图中“ ”所指的距离是（b）A.随机误差项C. Yi的离差B.残差Do W的离差第1页共11页 （2010年1月）6。已知DW院计量的值接近于 2,则样本回归模型残差的一阶自相关系数.近似等 于（a）.Ao 0B. 1Co 1Do 0.57.已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为e2800,估计用样本容量为n=24,则随机误差项t的方差估计量为（b ）。A.33。3Bo 40C.38.09D。36

3、。368。反映由模型中解释变量所解释的那部分离差大小的是（ b ）。A。总体平方和Bo回归平方和Co残差平方和D.离差和9.某企业的生产决策是由模型St0Pt ut描述（其中St为产量，P为价格），又知：如果该企业在 述模型存在（b）。t 1期生产过剩，决策者会削减t期的产量.由此判断上Ao异方差问题Co多重共线性问题B.序列相关问题D.随机解释变量问题10。产量（X,台）与单位产品成本（Y,元/台）之间的回归方程为Y? 356 1.5X,这说明（d）。 TOC o 1-5 h z Ao产量每增加一台，单位产品成本增加356元B。产量每增加一台，单位产品成本减少1.5元C.产量每增加一台，单位

4、产品成本平均增加356元Do产量每增加一台，单位产品成本平均减少1。5元11。回归模型Yi0 凶 i,i 1, 25,中，总体方差未知，检3H0: 1 0?.时，所用的检验统计量 1 c 1服从（d）。S（?）2B. t(n 1)Ao 2(n 2)Co2(n 1)D. t(n 2)12.线性回归模型的参数估计量？是随机变量 Yi的函数，即？ （X X） 1X Y .所以是（a） o第2页共11页 （2010年1月）Ao随机变量B.非随机变量Co确定性变量D.常量13。如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量（b）。A.无偏且有效B。无偏但非有效C.有偏但有效D。有偏

5、且非有效14。G-Q检验法可用于检验（a）。Ao异方差性Bo多重共线性Co序列相关D.随机解释变量 15.当模型中的解释变量存在完全多重共线性时，参数估计量的方差为：（c ）Ao 0Bo 1C. 8Do最小16.（b）是具有一定概率分布的随机变量，它的数值由模型本身决定。A.外生变量B.内生变量C.先决变量D。滞后变量17。在Eviews命令中，X （ 1 ）表示（ c ）A. X乘以一1B. X减1C. X的滞后一期变量D. X的倒数18.在双对数线性模型lnY 011nx u中，参数 1的含义是（d）。A. Y关于X的增长量B. Y关于X的发展速度C. Y关于X的边际倾向D. Y关于X的弹

6、性.根据20个观测值估计的结果，一元线性回归模型的DW=2 6,在a =0.05的显著性水平下查得样本容量 n=20,解释变量k=1个时,dL=1。20,d u=1。41,则可以判 断：（d ）A.不存在一阶自相关B.存在正的一阶自相关C.存在负的一阶自相关Do无法确定.下列模型中不属于线性模型的是（ c ）A. Y 011n X u Bo Y 01X 2Z uCo Y 0 X 1 uD o Y 0 uX二、填空题（1分X 20空=20分）.计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法， TOC o 1-5 h z 通过建立 来研究经济数量关系和规律的一门经济学科.计量

7、经济学不仅要寻求经济计量分析的方法，而且要对实际经济问题加以研究，要解决达到上述目的的理论和方法问题.这样计量经济学分成了两种类型：第3页共11页 （2010年1月） 和 两大类。3。研究经济问题时，可用于参数估计的数据主要有： 数据、数据、数据和。.计量经济学模型的检验主要从 检验、检验、检 验和 检验这么四个方面进行。.被解释变量的观测值 丫与其回归理论值 E（Y）之间的偏差，称为 ;被解释变量的观测值 Yi与其回归估计值Y?i之间的偏差，称为 。.对线性回归模 型Yi0 iXi ui进行最小 二乘估计，最小二乘准 则是 7。方程显著性检验的检验对象是 。.以双变量线性回归模型为例，总体回

8、归函数均值形式为： ,个别 值形式为： ;样本回归函数的均值形式为 ：,个 别值形式为：。9。在回归分析中，解释变量一般是按照 变量来处理的。 三、判断题（1分X 5= 5分） TOC o 1-5 h z 1.回归模型方程的显著性检验与方程的拟合优度检验是相同的（）。2。参数估计量的优良性指的是线性、无偏性最有效性，简称 BLUE （）。3。可决系数和相关系数是两个不同的概念，无任何联系（）。224.在多元线性回归分析中，调整样本决定系数R与样本决定系数 R之间的关系是 R2 R2 （）.5。在多元回归中，根据通常的t检验，如果每个参数都是统计上不显著的，就不会2得到一个局的R值。（）。四、简

9、答题（17分）（7分）请简要叙述计量经济学的研究步骤。（10分）什么是OLS估计量的线性性和无偏性 7M加以证明（以一元线性回归模 型为例）。五、计算题（18分）（10分）从某公司分布在 11个地区的销售点的销售量（Y）和销售价格（X）观测 值得出以下结果：第4页共11页 （2010年1月）X 519.8Y 217.822 XiY 1296836539512（1）作销售额对价格的回归分析，并解释其结果。（2）回归直线未解释的销售变差部分是多少？Xi2 3134543支出；X1i:个人可支配收入；已知 E（ui）220； E(ui,i s) Qvar(ui) Xi请进行适当的变换消除异方差，并给

10、与证明 六、案例分析题（20分）分析财政支农资金结构对农民收入的影响， 元）表示财政用于农业基本建设的支出， 支出，X3（亿元）表示农业科技三项费用， 归模型令Y（元）表示农民人均纯收入。X1 （亿X2 （亿元）表示财政用于农村基本建设X4 （亿元）表示农村救济费.建立如下回（8分）已知消费模型 Yi 0iX, ui,i 1, n,其中：Yi：个人消费Y 01X12X23X34X4Eviews输出结果如下：表1:Dependent Variable： YSample：1985 2003Included observations: 19VariableCoefficientStd.Errort-

11、StatisticProb.CX1X2X3X4134。 5734 200。 64291。 647447 0。 609850-0。 3540372。 19956814。73859 127.543215.076487。9863290。 6707112。 701398-0.1609580。 1155581。 8877860。 51330.01720。 87440.90960。 0800R- squaredAdjusted R-squaredSo E。 of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat0.9205170。

12、 897807262。 8173967021。 0 129.9164 0.507406Mean dependent var1391.353So Do dependent var 822.1371 Akaike info criterion14。20173Schwarz criterion14.45027F-statistic40。53451Prob (F-statistic)0.000000第5页共11页 （2010年1月）表2:Dependent Variable： YSample：1985 2003Included observations :19VariableCoefficientSt

13、doError t StatisticProb.C159.6613114。 22261.3978090.1813X11。 6280360.3905284.1688050.0007X414.851556。 8869522。 1564760.0466R-squared0。 920351Mean dependent var1391。 353Adjusted R-squared0.910394S.D.dependent var822。 1371So E。 of regression246。 1002Akaike info criterion13.99329Sum squared resid969044

14、。 5Schwarz criterion14.14242Log likelihood-129。9363F statistic92。 44012Durbin-Watson stat0。 542200Prob (F statistic)0.000000表3:White Heteroskedasticity Test:Fstatistic5。 668786Probability0.006293Obs*R-squared11.74713Probability0。 019334Dependent Variable：RESIDA2Sample: 1985 2003Included observations

15、 :19VariableCoefficientStd Error t-StatisticProb。C32945.3352208。47 0.6310340。 5382X168。 27213434。 51690。 1571220。 8774X1A20o0。 279599-0。 2786860。 7846077920X4-2938.7807375.757-0.3984380.6963X4A278.4699068。 936751。 1382880.2741R-squared0。 618270Mean dependent var51002。 34Adjusted Rsquared0。 509204So

16、D。dependent var 80097。 16S.Eo of regression56113.51Akaike info criterion24.92908Sum squared resid4。 41E+10Schwarz criterion25.17761Log likelihood 231.8262F statistic5。 668786Durbin Watson stat2.872506Prob (F statistic)0。 006293表4:Dependent Variable： LOG (Y)第6页共11页 （2010年1月）Sample：1985 2003Included o

17、bservations :19VariableCoefficientStd.Error t-StatisticProbC2。 1209820.2701817。8502210.0000LOG (X1)0。 6563810.1142575。7447830.0000LOG (X4)0。 3172810。1485442.1359390。 0485R-squared0.971233Mean dependent var7.036373Adjusted Rsquared0。 967637S.D.dependent var0.683879So E. of regression0。 123028Akaike i

18、nfo criterion1o208867Sum squared resid0.242175Schwarz criterion-1。059745Log likelihood14.48424F-statistic270。 0943Durbin-Watson stat0。 679633Prob (F-statistic)0.000000表5:White Heteroskedasticity Test :F-statistic2.767883Probability0.069259Obs* R-squared8.390358Probability0.078281Dependent Variable：R

19、ESIDA2Sample: 1985 2003Included observations: 19VariableCoefficientStd。Error t StatisticProbC0.0079910.2456820。032527 0.9745LOG (X1)0.0039990.1264100.0316320.9752(LOG (X1)A2-0.0020280。0103240。196473 0.8471LOG(X4 )-0.0010510。1455990.0072150。 9943(LOG(X4) ) A20.0064710.0202990。3187850.7546R-squared0。

20、441598Mean dependent var0.012746Adjusted R-squared0。 282054So D。dependent var 0。017859So E。 of regression0.015132Akaike info criterion-5.32305nSum squared resid0。 003206Schwarz criterion0-5.074514Log likelihood55。 56898F statistic2.767883Durbin-Watson stat2。 009847Prob(F-statistic)0。 069259表6:Depend

21、ent Variable: LOG ( Y) Sample (adjusted): 1989 2003第7页共11页 （2010年1月）Included observations : 15 after adjusting endpointsConvergence achieved after 6 iterationsVariableCoefficientStd Errort- StatisticProb.C1。 5741420.2582166。 0962330.0001LOG(X1 )0。 9094980.0690430。 0000LOG (X4)0.032630(2)6.4846390.00

22、01AR (1)0.8380050。 1315846。 3685970。 0001AR (4)-0.5881520.170344-3.4527230。 0062Rsquared0。 990491Mean dependent var7.281261Adjusted R-squared(3)S.D. dependent var0。 540474S.E。 of regression0。 062359Akaike info criterion-2.450609Sum squared resid0.038887Schwarz criterion-2.214592Log likelihood23。 379

23、57F-statistic260.4156Durbin-Watson stat2。 112045Prob(F-statistic)0。 000000问题：1.通过表1的结果能初步发现什么问题？为什么 ？应该用什么方法处理该问题 ？2。如果理想的方程如表 2所示写出该方程。3。表3的意义何在？结果怎样？4。表4和表5意图是什么？是如何处理的？结果怎样？5。表6对什么问题作了处理 被口何处理的？卫果怎么样 ？6。填写表6中（1）、（2）、（3）空，写出最终的理想方程，并解释各系数的经济意 义。一、单项选择题(1分X 20= 20分)15: C C B A B 6-10: A B B B D 11-

24、15: D A B A C 16-20C D D C二、填空题（1分X 20空=20分）1、数学模型2、理论计量经济学，应用计量经济学3、时间序列，截面,面板、虚拟变量4、经济意义，统计，计量经济学、预测5、随机扰动项，残差6 min e2 min （Y Y）2 min （Y ?0 Zx）27、模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立8、E(Y) 12X , Y12Xii，Y?彳ZXi,Y?1?2Xi ei第8页共11页 （2010年1月）9、确定性三、判断题（1分X 5= 5分）1-5：X、/ X、/ X四、简答题（19分）1（7 分）.答：计量经济学的研究步骤是：第一步

25、：设定模型第二步：估计参数第三步：检验模型第四步：应用模型2。 （10分）答：一元线性回归模型 y 12Xj的最小二乘估计量具有线性、无偏性和最小方差性，简称 BLUE线性是指估计量是被解释变量的线性函数。XYiY)2Xi2XixY-2XiXiY-2XiX：KY(K 4)X无偏性是指估计量的均值等于参数本身.即E（ ?k）k证明:kiYki ( 12X i i)1ki2 kXiki i 2kiE（幻 E（ 2 k i）2 KE（ i）2同理E（ ?）1五、计算题（18分）1。（10分）（1）总体回归模型为： Y b0 b1Xi Uib0 Y b?X 217.82 0.3119 519.18 55.84Xi Yi2XiXM nXYXi2一2nX1296836 11 519.18 217.8223134543 11 (519.18)20.312第9页共11页 （2010年1月）则样本回归直线为：Y ? RXj 55.84 0.3