计量经济学题(答案)

word《计量济学》要点一、单选择题知识点第一章若干定、概念时间序数据定义横截面据定义1.同一统计指标按时间顺记录的据称为(B)。A、横截数据、时间序列数据C、修匀数据D、原始数据

6.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型中参数的义；2.同一时间，不同单位相同指标组成的观测数据称为（B）

7.双对数模型

Y

X1

中数A．原始据．横截面数据C．时间序列数据D．修匀数据

的含义是（D）变量定（被解释变、解释量、内生变、外生变）单方程可以作为被释变量是（控制变、内生变、外生变3.在回归分析中，下列有关解释变量和被解释变

A的相对变化起Y的期望值绝对量变化B.Y关于X边际变化C.X的绝对量发生一定变动时，引起因变量Y的相对变化率关于X弹性量的说法正确的（）A、被解变量和解释变量均为随机变量

8.双对数模型lnln

ln，参数0B、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

的含义是（C）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释变量、被释变量从变量的因果关系上，模型中变量可分为解释变被解释变量。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，也常称为变量”(Dependent回”（）等。解释变量也常称为“自(Independent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。4.单方程计量经济模型中可以作为被解释变量的是（C）A、控制量、前定变量C、内生变量D、外生变量5.单方程计量经济模型的被解释变量是（A）A、内生量、政策变量C、控制变量D、外生变量

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的边际变化计量经学研究方法般步骤四步12点9.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．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、模型应用对计量济模型应当行哪些面的检验？经济意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，R等验；计量经学检验检验模型是否符合计量经济方

ˆˆˆwordˆˆˆ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：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。在使用量经济模型析问题，常会使用哪些类型据？使用这类型数各自应该注哪些问？（1时序列数（TimeSeries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(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（PanelData）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

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。第二章若干基概念总体、本回归方程模型古典线回归模型的通最小乘估计量满的统计质（最佳线无偏估；1.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)计B.仅性C.非有效性D.有偏性样本回直线(X,Y)2.设法的归线为行多期观测。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

Xeiii(B)A、一定在回归直线上

，则点

(,都是面板数据；（4）虚拟变量数据(DummyData)。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。计量经模型检验通包含哪检验？每种验基本想是什么？

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计量模型的定有哪？假定：零均值假定;假定：同方差假;假定3：无自相假;假定4：随机扰与解释i变量不相关;假定5：正态性假定定6：i无多重共线性）3.下图中符号”所代表的是（B）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。

i

YX0XA.随机误差项B.残差的离差Y的离差ii

i1iiiD、，则表明（ttˆˆˆwordi1iiiD、，则表明（ttˆˆˆt检验通常可以用于检验（D）

多元线性回归分析中的

的自由度是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4.以下模型中于变量线性回归是(A)。

(D）A．KB．nC．n-KD．调整后判定系数R与判定系数R之间的关Y)XA、ii1iXYiB、2Y)C、ii2iX)X1i5.用最小二乘法作回归分析时提出了古典假定，

有关调整后的判定系数与判定系数R之间的关系叙述正确的是（C）A等于B与没有数量关系C一般情况下这是为了（B）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在模型

RR大于t2

t

t

t

的回归D.使被解释变量更容易控制

分析结果告中有F2634.23

，6.在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示

的p

D

）为c）A、

Xt1t

t

A、解释变量

t

对

t

的影响是显著的B、(/)

i

、解释变量

t

对

t

的影响是显著的C、

t01

t

C、解释变量

t

和

t

对

t

的影响是均不显著D、Xt

D解释变量

t

和

对

t

的联合影响是显著的第三章多元线回归模型整的读（对回结果全过程的读分析）根据F值断整体著性的规则p值接近于零表示整显著；多元线回归模型RSS反映了应量观值与估计值间的总变差多元线性回归分析中的（剩余平方和）反映了（C）A．应变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的边际变化多元线回归模型自由度为

第四章多重共性定义产生原）果（）检测（）弥补。参数的小二乘估计的性质简单相关系数矩阵方法主要用于检验（D）A．异方性B.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＿＿＿简单相关系数矩阵法DW检验法C.White检验D.ARCH检验法如果模型中的解释变量存完全多重共线性，参数的最小二乘估计量是（）A．无偏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

ˆˆˆˆˆwordˆˆˆˆˆC.无法估计D.无正确答案如果模型中的解释变量存完全多重共线性，参数的最小二乘估计量是）A．无偏的B.有偏的

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、检验、ARCH检验、Golden-Quant验等。C.无法估计

D.确定的

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）错误。第五章异方差（）定义、生原因2）果（3）检测（4）弥补。检验异差的方法；修正异差的方法；ARCH检验方法主要用于检验（A）A．异方性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）ADW检验B相关系数矩阵C判定系数法DWhite检验Goldfeld-Quandt方法用于检验（A）A．异方性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的估计方法是(D)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

A、参数估计值是无偏非有效的BVar仍具有最小方差iC、常用的t和F检验失效D、预测区间增大，精度下降第六章自相关（）定义、生原因2）果（）检测（）弥补。违背自关造成后果无偏非效；在检中，d统量为2表明无自相关性存；DW判断区规则DW验中统计量2时C）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.能判定White检验可用于检验（B）A．自关性B.异方差性C．解释变量随机性D.多重共线性权最小二乘可解决下列哪个问题(D)A．多共线性B.误差项非正态性C．自相关性D.异方差性

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，非有效的B.有偏的，非有效的C．无偏的，有效的D.有偏的，有效的关于检验下列说法正确的是（C）

如果在模型

t2t

t

中随机扰动A．它检验模型是否存在自相关B.该检验所需要的样本量较小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）ADW检验B相关系数矩阵C判定系数法DWhite检验

项违背了无自相关假定，则下列说法正确的是(A)A．最小二乘估计是无偏的且非有效B.最小二乘估计是有偏的且有效C．最小二乘估计量是无偏的且有效

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）无偏性B.最小方差性

D.最小二乘估计量是偏的但非有效在DW验中，不能判定的区域是（

）C.有效性D非线性性

0,LL

iiB.dUUC.,d4LD.上述都不对

L

第八章虚拟变的定义、作以及规虚拟变量()要来代表质的因素，但在有些情况下可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.0B.1C.2D.4

以用来代表数量因素B.只能代表质的因素只能代表数量因素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（）AmBCm+1Dm-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01的一类特殊人工变量。主要作用：在模型中引入定性第七章分布滞模型的意义分布滞模型的分类各个类的特点分布滞模型短期影乘数设无限分布滞后模型为tt1tt，则短期影响乘数为（）

t

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入m个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。A．

B、

0

设某计量经济模型为：

ii

i

，

1C、D、01对于有限分布滞后模型YXXXt0t1tttt

其Y大学教授年薪，，i则对于参数β的含义下列解释不正确是（）A.α表示大学女教授的平均年薪；B.β表示大学男教授的平均年薪；在一定条件下，参数

i

可近似用一个关于i

C.α+β表示大学男教授的平均年薪；D.β表示大学男教授和女教授平均年薪的差额的多项式表示（i=0，1，2，K列说法中不正确的是（）A、多项式的阶数m小于KB、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

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（）AmBm-1Cm+1Dm-k

word第十章时间序数据特有属平稳的念、产生的果、检的方法非平稳间序列数据建模技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．1阶单整B．2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（）ARCH检验B.White检验C.ADF检验D.检验二、简题1、量经济型检验通常含哪些验？种检验基思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。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、使用计经济模型分问题时通常会使用哪些型数据？使这些类数据各自应注意哪问题？（间序列数据（TimeSeriesData）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截面数据(Data)同一时期或时点）某个指标在不同空间的观测数据，称为截面数据3板数据（PanelData）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拟变量数据(DummyVariables。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。3、么是解变量、被解变量？从变量的因果关系上，模型中变量可分为解释变量（variable和被解释变量(Explainedvariable)。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”variable)“回归（Regressand等解释变量也常称“自变量”(Independentvariable)）等，是说明应变量变动主要原因的变量。4、典线性量模型的假有哪些假定：零均值假定;假定：同方差假;假定3：无自相假;假定4：随机扰与解释i变量不相关;假定5：正态性假定；假定6：i无多重共线性

word5、什是异方性？有哪些法可以验模型中是否在异方差性违背同方差假定，扰动项的方差随某个解释变量在变化。观察残差图、White验、ARCH检验、Goldenfeld-Quandt检验等。6、述虚拟量设置规则虚拟变量个数的设置规则是：若定性因素m个相互排斥的类型（或属、水平有截距项的模型中只能引入m1个虚拟变量，否则会陷入所谓“虚拟变量陷阱生完全的多重共线性。在无截距项的模型中，定性因素有个相互排斥的类型时，引入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。7、么是虚变量、设置拟变量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、虚拟变引入到模型，通常哪些方式？自具有么作用？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、么是伪归？其产生原因是所谓“伪回归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。10简述时间列平稳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。

ˆ2ˆiˆ2ˆi三、计题题干已出一个估计果，问系数的经济义；估出来的系数否符合济意义；t值算（已出系数及标误或者根据已的值F值判断显著性不需要查表根据经即可判断根据已出的RY的离差中回归方程解的部分未被回归方解释的分所占比例别是多少；模型中否存在多重线性（用综合判断；模型是存在自相关会看表）为研究国各地区入旅游状建立了省市旅游外收（Y百万美元行社工人（X1，人国际旅游人（，万人次的模型，用年31个省市截面数估计结果如：151.02630.1179X1.5452Xii

2iR

(6.652983)(3.378064)=0.934331（）从经意义上察估计模型合理性（）X、X两个变量是否显？模型整体是否显？理由？1某公司决定在何处造一个的百货店，已有的个百货店的售额作其所地理位特征的函数行回归分析并且用回归方程作新百货的不同位置可能销额，估计得（括号内为估的标准差）Xt12t3t（0.02（0.01）（1.0（）其中：

t

＝第i个百货店的均销售（百美元；

t

＝第个百货店每小时过的汽车数（；

ttt

＝第i个货店所区域内的人收入（元；＝第i个货店内有的桌子数；＝第i个货店所地区竞争店的数量请回答下问题：1、出本方中系数和0.01的济含义。2、个变量参数估计的号是否期望的符号致？3、＝0.05显著性水平检验变

t

的显著。

，，，，，，（临界

wordtt(26)2.056t1.7080.0250.050.05

）运用计量模型研1990年到年我国粮食产量与主要影响因素之间的数量关系设定如下：Y=a+aX+aX+aX+aX+aX+aX+ut0233t6tY------我国历年粮食总产量单位：万吨)tX农业化肥施用量（万吨）1tX粮食播种面积（千公顷）2tX成灾面积（千公顷）3tX农业机械年末拥有量（亿瓦特）4tX农林牧渔业总劳动力（万人）5tX有效灌溉面积（千公顷）6tU------其它影响粮食产量的因素（随机误差项）t模型估计结果如下：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:05/25/09Time:21:03Sample:19902007Includedobservations:18VariableCoefficieStd.Errort-StatisticProb.ntX15.1837341.657000（）0.0096X20.3922160.2215751.7701230.1044X3-0.226070.107385-2.1052430.05912X4-0.067810.148659-0.4561900.65716X5-0.111080.401499-0.2766850.78729X60.2967090.4869080.6093750.5547C-17495.327898.47-0.6271070.54343R-squared0.952012Meandependent44127.1var3Adjusted0.925837S.D.dependent4408.96R-squaredvar7S.E.ofregression1200.687Akaikeinfo17.3044criterion8Sumsquared1585813Schwarzcriterion17.6507resid33Loglikelihood-148.740F-statistic36.370934Durbin-Watson2.019087Prob(F-statistic)0.00000stat1根据此估计结果，是回答下列问题：（1）计算X的t统计量值；1（2）模型整体是否显著？理是？

word（3）各变量的系数估计值是否符合经济意义？果不符合，你觉得是什么原因造成的？家庭消费支出（Y支配收入（X家庭财富（）设定模型如下：1Yii2i

i回归分析结果为：LS//DependentVariableisYDate:Time:15:18Sample:110Includedobservations:VariableCoefficientT-StatisticC24.4070________0.0101X

1

-0.4785

________X

2

0.9615MeanvarAdjusted0.9505S.D.var31.4289of________Akaike4.1338Sumsquaredresid-31.85852.4382Prob(F-statistic)0.0001回答下列问题（11分①、②、③、

请根据上表中已由数据，填写表中画线处缺失结果（注意给出计算步骤模型是否存在多重共线性？为什么？模型中是否存在自相关？为什么？在.05显著性水平下，dl和u的k`=1ndldldu91011

0.8241.320.6291.6990.8791.320.6971.6410.9271.3240.6581.604下表是三因素Fama&French型估计输出结果模型中被解释变（R1是某证券投资基金收益率，解释变量有三个，RM市场组合收益率，