计量经济学总题库

PAGE97计量经济学总题库第一章导论一、单项选择题1、计量经济学是__________的一个分支学科。CA统计学B数学C经济学D数理统计学2、计量经济学成为一门独立学科的标志是__________。BA1930年世界计量经济学会成立B1933年《计量经济学》会刊出版C1969年诺贝尔经济学奖设立D1926年计量经济学（Economics）一词构造出来3、外生变量和滞后变量统称为__________。DA控制变量B解释变量C被解释变量D前定变量4、横截面数据是指__________。AA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5、同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是__________。CA时期数据B混合数据C时间序列数据D横截面数据6、在计量经济模型中，由模型系统内部因素决定，表现为具有一定的概率分布的随机变量，其数值受模型中其他变量影响的变量是__________。BA内生变量B外生变量C滞后变量D前定变量7、描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是__________。AA微观计量经济模型B宏观计量经济模型C理论计量经济模型D应用计量经济模型8、经济计量模型的被解释变量一定是__________。CA控制变量B政策变量C内生变量D外生变量9、下面属于横截面数据的是__________。DA1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值B1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值C某年某地区20个乡镇工业产值的合计数D某年某地区20个乡镇各镇的工业产值10、经济计量分析工作的基本步骤是__________。AA建立模型、收集样本数据、估计参数、检验模型、应用模型B设定模型、估计参数、检验模型、应用模型、模型评价C个体设计、总体设计、估计模型、应用模型、检验模型D确定模型导向、确定变量及方程式、估计模型、检验模型、应用模型11、将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为__________。DA.虚拟变量B.控制变量C.政策变量D.滞后变量12、__________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。BA.外生变量B.内生变量C.前定变量D.滞后变量15、同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为__________。BA.横截面数据B.时间序列数据C.修匀数据D.原始数据二、多项选择题1、计量经济学是以下哪些学科相结合的综合性学科__________。ADEA统计学B数理经济学C经济统计学D数学E经济学2、从内容角度看，计量经济学可分为__________。ACA理论计量经济学B狭义计量经济学C应用计量经济学D广义计量经济学E金融计量经济学3、从学科角度看，计量经济学可分为__________。BDA理论计量经济学B狭义计量经济学C应用计量经济学D广义计量经济学E金融计量经济学4、从变量的因果关系看，经济变量可分为__________。ABA解释变量B被解释变量C内生变量D外生变量E控制变量5、从变量的性质看，经济变量可分为__________。CDA解释变量B被解释变量C内生变量D外生变量E控制变量6．使用时序数据进行经济计量分析时，要求指标统计的（）。A．对象及范围可比B．时间可比C．口径可比D．计算方法可比E．内容可比7、一个计量经济模型由以下哪些部分构成__________。ABCDA变量B参数C随机误差项D方程式E虚拟变量8、与其他经济模型相比，计量经济模型有如下特点__________。BCDA确定性B经验性C随机性D动态性E灵活性9、一个计量经济模型中，可作为解释变量的有__________。ABCDEA内生变量B外生变量C控制变量D政策变量E滞后变量10、计量经济模型的应用在于__________。ABCDA结构分析B经济预测C政策评价D检验和发展经济理论E设定和检验模型11.下列哪些变量属于前定变量()。CDA.内生变量B.随机变量C.滞后变量D.外生变量E.工具变量12.经济参数的分为两大类，下面哪些属于外生参数(

)A.折旧率

B.税率

C.利息率D.凭经验估计的参数

E.运用统计方法估计得到的参数13．在一个经济计量模型中，可作为解释变量的有（）A．内生变量B．控制变量C．政策变量D．滞后变量E．外生变量14．对于经典线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有（）A．无偏性B．有效性C．一致性D．确定性E．线性特性三、名词解释经济变量：经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。解释变量：解释变量也称自变量，是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量。它对因变量的变动作出解释，表现为议程所描述的因果关系中的“因”。被解释变量：被解释变量也称因变量或应变量，是作为研究对象的变量。它的变动是由解释变量作出解释的，表现为议程所描述的因果关系的果。内生变量：内生变量是由模型系统内部因素所决定的变量，表现为具有一定概率颁的随机变量，其数值受模型中其他变量的影响，是模型求解的结果。外生变量：外生变量是由模型统计之外的因素决定的变量，不受模型内部因素的影响，表现为非随机变量，但影响模型中的内生变量，其数值在模型求解之前就已经确定。滞后变量：滞后变量是滞后内生变量和滞后外生变量的合称，前期的内生变量称为滞后内生变量；前期的外生变量称为滞后外生变量。前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量，即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量。控制变量：控制变量是为满足描绘和深入研究经济活动的需要，在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面的变量，它一般属于外生变量。计量经济模型：计量经济模型是为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型，是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。四、简答题1、简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。答：计量经济学是经济理论、统计学和数学的综合。经济学着重经济现象的定性研究，而计量经济学着重于定量方面的研究。统计学是关于如何惧、整理和分析数据的科学，而计量经济学则利用经济统计所提供的数据来估计经济变量之间的数量关系并加以验证。数量统计各种数据的惧、整理与分析提供切实可靠的数学方法，是计量经济学建立计量经济模型的主要工具，但它与经济理论、经济统计学结合而形成的计量经济学则仅限于经济领域。计量经济模型建立的过程，是综合应用理论、统计和数学方法的过程。因此计量经济学是经济理论、统计学和数学三者的统一。2、计量经济模型有哪些应用。答：①结构分析，即是利用模型对经济变量之间的相互关系做出研究，分析当其他条件不变时，模型中的解释变量发生一定的变动对被解释变量的影响程度。②经济预测，即是利用建立起来的计量经济模型对被解释变量的未来值做出预测估计或推算。③政策评价，对不同的政策方案可能产生的后果进行评价对比，从中做出选择的过程。④检验和发展经济理论，计量经济模型可用来检验经济理论的正确性，并揭示经济活动所遵循的经济规律。6、简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。答：一般分为5个步骤：①根据经济理论建立计量经济模型；②样本数据的收集；③估计参数；④模型的检验；⑤计量经济模型的应用。7、对计量经济模型的检验应从几个方面入手。答：①经济意义检验；②统计准则检验；③计量经济学准则检验；④模型预测检验。第2章一元线性回归模型一、单项选择题1、变量之间的关系可以分为两大类__________。AA函数关系与相关关系B线性相关关系和非线性相关关系C正相关关系和负相关关系D简单相关关系和复杂相关关系2、相关关系是指__________。DA变量间的非独立关系B变量间的因果关系C变量间的函数关系D变量间不确定性的依存关系3、进行相关分析时的两个变量__________。AA都是随机变量B都不是随机变量C一个是随机变量，一个不是随机变量D随机的或非随机都可以4、表示x和y之间真实线性关系的是__________。CABCD5、参数的估计量具备有效性是指__________。BABCD6、对于，以表示估计标准误差，表示回归值，则__________。BABCD7、设样本回归模型为，则普通最小二乘法确定的的公式中，错误的是__________。DABCD8、对于，以表示估计标准误差，r表示相关系数，则有__________。DABCD9、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__________。DA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，单位产品成本平均增加356元D产量每增加一台，单位产品成本平均减少1.5元10、在总体回归直线中，表示__________。BA当X增加一个单位时，Y增加个单位B当X增加一个单位时，Y平均增加个单位C当Y增加一个单位时，X增加个单位D当Y增加一个单位时，X平均增加个单位11、对回归模型进行检验时，通常假定服从__________。CABCD12、以Y表示实际观测值，表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使__________。D13、设Y表示实际观测值，表示OLS估计回归值，则下列哪项成立__________。D14、用OLS估计经典线性模型，则样本回归直线通过点_________。D15、以Y表示实际观测值，表示OLS估计回归值，则用OLS得到的样本回归直线满足__________。A16、用一组有30个观测值的样本估计模型，在0.05的显著性水平下对的显著性作t检验，则显著地不等于零的条件是其统计量t大于__________。DAt0.05(30)Bt0.025(30)Ct0.05(28)Dt0.025(28)17、已知某一直线回归方程的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为__________。BA0.64B0.8C0.4D0.3218、相关系数r的取值范围是__________。DAr≤-1Br≥1C0≤r≤1D－1≤r≤119、判定系数R2的取值范围是__________。CAR2≤-1BR2≥1C0≤R2≤1D－1≤R2≤120、某一特定的X水平上，总体Y分布的离散度越大，即σ2越大，则__________。AA预测区间越宽，精度越低B预测区间越宽，预测误差越小C预测区间越窄，精度越高D预测区间越窄，预测误差越大22、如果X和Y在统计上独立，则相关系数等于__________。CA1B－1C0D∞23、根据决定系数R2与F统计量的关系可知，当R2＝1时，有__________。DAF＝1BF＝-1CF＝0DF＝∞24、在C—D生产函数中，__________。AA.和是弹性B.A和是弹性C.A和是弹性D.A是弹性25、回归模型中，关于检验所用的统计量，下列说法正确的是__________。DA服从B服从C服从D服从26、在二元线性回归模型中，表示__________。AA当X2不变时，X1每变动一个单位Y的平均变动。B当X1不变时，X2每变动一个单位Y的平均变动。C当X1和X2都保持不变时，Y的平均变动。D当X1和X2都变动一个单位时，Y的平均变动。27、在双对数模型中，的含义是__________。DAY关于X的增长量BY关于X的增长速度CY关于X的边际倾向DY关于X的弹性26、根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型为，这表明人均收入每增加1％，人均消费支出将增加__________。CA2％B0.2％C0.75％D7.5％28、按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，且__________。AA与随机误差项不相关B与残差项不相关C与被解释变量不相关D与回归值不相关29、根据判定系数R2与F统计量的关系可知，当R2=1时有__________。CA.F=1

B.F=－1

C.F=∞

D.F=030、下面说法正确的是__________。DA.内生变量是非随机变量

B.前定变量是随机变量C.外生变量是随机变量

D.外生变量是非随机变量31、在具体的模型中，被认为是具有一定概率分布的随机变量是__________。AA.内生变量B.外生变量C.虚拟变量D.前定变量32、回归分析中定义的__________。BA.解释变量和被解释变量都是随机变量B.解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量C.解释变量和被解释变量都为非随机变量D.解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量33、计量经济模型中的被解释变量一定是__________。CA．控制变量B．政策变量C．内生变量D．外生变量二、多项选择题1、指出下列哪些现象是相关关系__________。ACDA家庭消费支出与收入B商品销售额与销售量、销售价格C物价水平与商品需求量D小麦高产与施肥量E学习成绩总分与各门课程分数2、一元线性回归模型的经典假设包括__________。ABCDEABCDE3、以Y表示实际观测值，表示OLS估计回归值，e表示残差，则回归直线满足__________。ABE4、表示OLS估计回归值，u表示随机误差项，e表示残差。如果Y与X为线性相关关系，则下列哪些是正确的__________。AC5、表示OLS估计回归值，u表示随机误差项。如果Y与X为线性相关关系，则下列哪些是正确的__________。BE6、回归分析中估计回归参数的方法主要有__________。CDEA相关系数法B方差分析法C最小二乘估计法D极大似然法E矩估计法7、用OLS法估计模型的参数，要使参数估计量为最佳线性无偏估计量，则要求__________。ABCDEABCD服从正态分布EX为非随机变量，与随机误差项不相关。8、假设线性回归模型满足全部基本假设，则其参数的估计量具备__________。CDEA可靠性B合理性C线性D无偏性E有效性9、普通最小二乘估计的直线具有以下特性__________。ABDEA通过样本均值点BCDE10、由回归直线估计出来的值__________。ADEA是一组估计值B是一组平均值C是一个几何级数D可能等于实际值YE与实际值Y的离差之和等于零11、反映回归直线拟合优度的指标有__________。A相关系数B回归系数C样本决定系数D回归方程的标准差E剩余变差（或残差平方和）12、对于样本回归直线，回归变差可以表示为__________。ABCDEABCDE13对于样本回归直线，为估计标准差，下列决定系数的算式中，正确的有__________。ABCDEABCDE14、下列相关系数的算式中，正确的有__________。ABCDEABCDE15、判定系数R2可表示为__________。BCEABCDE16、线性回归模型的变通最小二乘估计的残差满足__________。ACDEABCDE17、调整后的判定系数的正确表达式有__________。BCDABCDE18、对总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表示为__________。BCABCDE三、名词解释函数关系与相关关系线性回归模型总体回归模型与样本回归模型最小二乘法高斯－马尔可夫定理总变量（总离差平方和）回归变差（回归平方和）剩余变差（残差平方和）估计标准误差样本决定系数相关系数显著性检验t检验经济预测点预测区间预测拟合优度残差四、简答1、在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？答：①模型中被忽略掉的影响因素造成的误差；②模型关系认定不准确造成的误差；③变量的测量误差；④随机因素。这些因素都被归并在随机误差项中考虑。因此，随机误差项是计量经济模型中不可缺少的一部分。2、古典线性回归模型的基本假定是什么？答：①零均值假定。即在给定xt的条件下，随机误差项的数学期望（均值）为0，即。②同方差假定。误差项的方差与t无关，为一个常数。③无自相关假定。即不同的误差项相互独立。④解释变量与随机误差项不相关假定。⑤正态性假定，即假定误差项服从均值为0，方差为的正态分布。3、总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。答：主要区别：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y与x的相互关系，而样本回归模型描述所观测的样本中变量y与x的相互关系。②建立模型的不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型，样本回归模型是随机模型，它随着样本的改变而改变。主要联系：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。4、试述回归分析与相关分析的联系和区别。答：两者的联系：①相关分析是回归分析的前提和基础；②回归分析是相关分析的深入和继续；③相关分析与回归分析的有关指标之间存在计算上的内在联系。两者的区别：①回归分析强调因果关系，相关分析不关心因果关系，所研究的两个变量是对等的。②对两个变量x与y而言，相关分析中：；但在回归分析中，和却是两个完全不同的回归方程。③回归分析对资料的要求是：被解释变量y是随机变量，解释变量x是非随机变量。相关分析对资料的要求是两个变量都随机变量。5、在满足古典假定条件下，一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质？答：①线性，是指参数估计量和分别为观测值和随机误差项的线性函数或线性组合。②无偏性，指参数估计量和的均值（期望值）分别等于总体参数和。③有效性（最小方差性或最优性），指在所有的线性无偏估计量中，最小二乘估计量和的方差最小。6、简述BLUE的含义。答：在古典假定条件下，OLS估计量和是参数和的最佳线性无偏估计量，即BLUE，这一结论就是著名的高斯－马尔可夫定理。7、对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0的t检验？答：多元线性回归模型的总体显著性F检验是检验模型中全部解释变量对被解释变量的共同影响是否显著。通过了此F检验，就可以说模型中的全部解释变量对被解释变量的共同影响是显著的，但却不能就此判定模型中的每一个解释变量对被解释变量的影响都是显著的。因此还需要就每个解释变量对被解释变量的影响是否显著进行检验，即进行t检验。五、综合题1、下表为日本的汇率与汽车出口数量数据，年度1986198719881989199019911992199319941995XY16866114563112861013858814558313557512756711150210244694379X:年均汇率（日元/美元）Y:汽车出口数量（万辆）问题：（1）画出X与Y关系的散点图。（2）计算X与Y的相关系数。其中，，，，（3）若采用直线回归方程拟和出的模型为t值1.24277.2797R2=0.8688F=52.99解释参数的经济意义。解答：（1）散点图如下：（2）=0.9321（3）截距项81.72表示当美元兑日元的汇率为0时日本的汽车出口量，这个数据没有实际意义；斜率项3.65表示汽车出口量与美元兑换日元的汇率正相关，当美元兑换日元的汇率每上升1元，会引起日本汽车出口量上升3.65万辆。2、已知一模型的最小二乘的回归结果如下：标准差（45.2）（1.53）n=30R2=0.31其中，Y：政府债券价格（百美元），X：利率（%）。回答以下问题：（1）系数的符号是否正确，并说明理由；（2）为什么左边是而不是Yi；（3）在此模型中是否漏了误差项ui；（4）该模型参数的经济意义是什么。答：（1）系数的符号是正确的，政府债券的价格与利率是负相关关系，利率的上升会引起政府债券价格的下降。（2）（3）（4）常数项101.4表示在X取0时Y的水平，本例中它没有实际意义；系数（－4.78）表明利率X每上升一个百分点，引起政府债券价格Y降低478美元。3、估计消费函数模型得t值（13.1）（18.7）n=19R2=0.81其中，C：消费（元）Y：收入（元）已知，，，。问：（1）利用t值检验参数的显著性（α＝0.05）；（2）确定参数的标准差；（3）判断一下该模型的拟合情况。答：（1）提出原假设H0：，H1：统计量t＝18.7，临界值，由于18.7>2.1098，故拒绝原假设H0：，即认为参数是显著的。（2）由于，故。（3）回归模型R2=0.81，表明拟合优度较高，解释变量对被解释变量的解释能力为81%，即收入对消费的解释能力为81％，回归直线拟合观测点较为理想。4、已知估计回归模型得且，，求判定系数和相关系数。答：判定系数：==0.8688相关系数：5、、有如下表数据日本物价上涨率与失业率的关系年份物价上涨率（%）失业率（%）U19860.62.819870.12.819880.72.519892.32.319903.12.119913.32.119921.62.219931.32.519940.72.91995-0.13.2（1）设横轴是U，纵轴是，画出散点图。（2）对下面的菲力普斯曲线进行OLS估计。已知（3）计算决定系数。答：（1）散点图如下：（2）7、根据容量n=30的样本观测值数据计算得到下列数据：试估计Y对X的回归直线。8、表2-4中的数据是从某个行业5个不同的工厂收集的，请回答以下问题：表2-4总成本Y与产量X的数据Y8044517061X1246118（1）估计这个行业的线性总成本函数：（2）的经济含义是什么？（3）估计产量为10时的总成本。9、有10户家庭的收入（X，元）和消费（Y，百元）数据如表2－5。表2－510户家庭的收入（X）与消费（Y）的资料X20303340151326383543Y7981154810910（1）建立消费Y对收入X的回归直线。（2）说明回归直线的代表性及解释能力。（3）在95%的置信度下检验参数的显著性。（4）在95%的置信度下，预测当X＝45（百元）时，消费（Y）的置信区间。10、已知相关系数r＝0.6，估计标准误差，样本容量n=62。求：（1）剩余变差；（2）决定系数；（3）总变差。11、在相关和回归分析中，已知下列资料：（1）计算Y对绵回归直线的斜率系数。（2）计算回归变差和剩余变差。（3）计算估计标准误差。12、已知：n=6,。（1）计算相关系数；（2）建立Y对的回归直线；（3）在5%的显著性水平上检验回归方程的显著性。13、根据对某企业销售额Y以及相应价格X的11组观测资料计算：（1）估计销售额对价格的回归直线；（2）销售额的价格弹性是多少？14、假设某国的货币供给量Y与国民收入X的历史如表2－6。表2－6某国的货币供给量X与国民收入Y的历史数据年份XY年份XY年份XY19852.05.019893.37.219934.89.719862.55.519904.07.719945.010.019873.2619914.28.419955.211.219883.6719924.6919965.812.4（1）作出散点图，然后估计货币供给量Y对国民收入X的回归方程，并把回归直线画在散点图上。（2）如何解释回归系数的含义。（3）如果希望1997年国民收入达到15，那么应该把货币供给量定在什么水平？15、假定有如下的回归结果其中，Y表示美国的咖啡消费量（每天每人消费的杯数），X表示咖啡的零售价格（单位：美元/杯），t表示时间。问：（1）这是一个时间序列回归还是横截面回归？做出回归线。（2）如何解释截距的意义？它有经济含义吗？如何解释斜率？（3）能否救出真实的总体回归函数？（4）根据需求的价格弹性定义：，依据上述回归结果，你能救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？解答：（1）这是一个时间序列回归。（图略）（2）截距2.6911表示咖啡零售价在每磅0美元时，美国平均咖啡消费量为每天每人2.6911杯，这个没有明显的经济意义；斜率－0.4795表示咖啡零售价格与消费量负相关，表明咖啡价格每上升1美元，平均每天每人消费量减少0.4795杯。（3）不能。原因在于要了解全美国所有人的咖啡消费情况几乎是不可能的。（4）不能。在同一条需求曲线上不同点的价格弹性不同，若要求价格弹性，须给出具体的X值及与之对应的Y值。16、下面数据是依据10组X和Y的观察值得到的：（李子奈书P18），，，，假定满足所有经典线性回归模型的假设，求（1），的估计值及其标准差；（2）决定系数；（3）对，分别建立95％的置信区间。利用置信区间法，你可以接受零假设：吗？第3章多元线性回归模型一、单项选择题1.在由的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算得多重决定系数为0.8500，则调整后的多重决定系数为（D）A.0.8603B.0.8389C2.下列样本模型中，哪一个模型通常是无效的（B）A.（消费）=500+0.8（收入）B.（商品需求）=10+0.8（收入）+0.9（价格）C.（商品供给）=20+0.75（价格）D.（产出量）=0.65（劳动）（资本）3.用一组有30个观测值的样本估计模型后，在0.05的显著性水平上对的显著性作检验，则显著地不等于零的条件是其统计量大于等于（C）A.B.C.D.4.模型中，的实际含义是（B）A.关于的弹性B.关于的弹性C.关于的边际倾向D.关于的边际倾向5、在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于１，则表明模型中存在（C）A.异方差性B.序列相关C.多重共线性D.高拟合优度6.线性回归模型中，检验时，所用的统计量服从(C)A.t(n-k+1)B.t(n-k-2)C.t(n-k-1)D.t(n-k+2)7.调整的判定系数与多重判定系数之间有如下关系(D)A.B.C.D.8．关于经济计量模型进行预测出现误差的原因，正确的说法是（C）。A.只有随机因素B.只有系统因素C.既有随机因素，又有系统因素D.A、B、C都不对9．在多元线性回归模型中对样本容量的基本要求是(k为解释变量个数)：（C）An≥k+1Bn<k+1Cn≥30或n≥3（k+1）Dn≥3010、下列说法中正确的是：（D）A如果模型的很高，我们可以认为此模型的质量较好B如果模型的较低，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11.半对数模型中，参数的含义是（C）。A．X的绝对量变化，引起Y的绝对量变化B．Y关于X的边际变化C．X的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化

D．Y关于X的弹性12.半对数模型中，参数的含义是（A）。A.X的绝对量发生一定变动时，引起因变量Y的相对变化率B.Y关于X的弹性C.X的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化

D.Y关于X的边际变化13.双对数模型中，参数的含义是（D）。A.X的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化

B.Y关于X的边际变化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

D.Y关于X的弹性

二、多项选择题1.将非线性回归模型转换为线性回归模型，常用的数学处理方法有（?）A.直接置换法B.对数变换法C.级数展开法D.广义最小二乘法E.加权最小二乘法2.在模型中（ABCD）A.与是非线性的B.与是非线性的C.与是线性的D.与是线性的E.与是线性的3.对模型进行总体显著性检验，如果检验结果总体线性关系显著，则有（BCD）A.B.C.D.E.4.剩余变差是指（ACDE）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，回归方程不能做出解释的部分D.被解释变量的总变差与回归平方和之差E.被解释变量的实际值与回归值的离差平方和5.回归变差（或回归平方和）是指（BCD）A.被解释变量的实际值与平均值的离差平方和B.被解释变量的回归值与平均值的离差平方和C.被解释变量的总变差与剩余变差之差D.解释变量变动所引起的被解释变量的变差E.随机因素影响所引起的被解释变量的变差3.设为回归模型中的参数个数（包括截距项），则总体线性回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表示为（）。A.B.C.D.E.7.在多元线性回归分析中，修正的可决系数与可决系数之间（）。A.<B.≥C.只能大于零D.可能为负值三、名词解释偏回归系数；回归变差、剩余变差；多重决定系数、调整后的决定系数、偏相关系数名词解释答案1.偏回归系数：2.回归变差：简称ESS,表示由回归直线（即解释变量）所解释的部分，表示x对y的线性影响。3.剩余变差：简称RSS，是未被回归直线解释的部分，是由解释变量以外的因素造成的影响。4.多重决定系数：在多元线性回归模型中，回归平方和与总离差平方和的比值，也就是在被解释变量的总变差中能由解释变量所解释的那部分变差的比重，我们称之为多重决定系数，仍用R2表示。5.调整后的决定系数：又称修正后的决定系数，记为，是为了克服多重决定系数会随着解释变量的增加而增大的缺陷提出来的，其公式为：。6.偏相关系数:在Y、X1、X2三个变量中，当X1既定时（即不受X1的影响），表示Y与X2之间相关关系的指标，称为偏相关系数，记做。四、简答1.给定二元回归模型：，请叙述模型的古典假定。解答：（1）随机误差项的期望为零，即。（2）不同的随机误差项之间相互独立，即。（3）随机误差项的方差与t无关，为一个常数，即。即同方差假设。（4）随机误差项与解释变量不相关，即。通常假定为非随机变量，这个假设自动成立。（5）随机误差项为服从正态分布的随机变量，即。（6）解释变量之间不存在多重共线性，即假定各解释变量之间不存在线性关系，即不存在多重共线性。2.在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？解答：因为人们发现随着模型中解释变量的增多，多重决定系数的值往往会变大，从而增加了模型的解释功能。这样就使得人们认为要使模型拟合得好，就必须增加解释变量。但是，在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得待估参数的个数增加，从而损失自由度，而实际中如果引入的解释变量并非必要的话可能会产生很多问题，比如，降低预测精确度、引起多重共线性等等。为此用修正的决定系数来估计模型对样本观测值的拟合优度。3.修正的决定系数及其作用。解答：，其作用有：（1）用自由度调整后，可以消除拟合优度评价中解释变量多少对决定系数计算的影响；（2）对于包含解释变量个数不同的模型，可以用调整后的决定系数直接比较它们的拟合优度的高低，但不能用原来未调整的决定系数来比较。4.常见的非线性回归模型有几种情况？解答：常见的非线性回归模型主要有:对数模型半对数模型或倒数模型多项式模型成长曲线模型包括逻辑成长曲线模型和Gompertz成长曲线模型5.观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。①②③④解答：①系数呈线性，变量非线性；②系数呈线性，变量非呈线性；③系数和变量均为非线性；④系数和变量均为非线性。6.观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。①②③④解答：①系数呈线性，变量非呈线性；②系数非线性，变量呈线性③系数和变量均为非线性；④系数和变量均为非线性。五、计算和分析题1.根据某地1961—1999年共39年的总产出Y、劳动投入L和资本投入K的年度数据，运用普通最小二乘法估计得出了下列回归方程：(0.237)(0.083)(0.048)，DW=0.858式下括号中的数字为相应估计量的标准误。(1)解释回归系数的经济含义；(2)系数的符号符合你的预期吗？为什么？解答：（1）这是一个对数化以后表现为线性关系的模型，lnL的系数为1.451意味着资本投入K保持不变时劳动—产出弹性为1.451；lnK的系数为0.384意味着劳动投入L保持不变时资本—产出弹性为0.384.（2）系数符号符合预期，作为弹性，都是正值。2.某计量经济学家曾用1921~1941年与1945~1950年（1942~1944年战争期间略去）美国国内消费Ｃ和工资收入Ｗ、非工资－非农业收入Ｐ、农业收入Ａ的时间序列资料，利用普通最小二乘法估计得出了以下回归方程：式下括号中的数字为相应参数估计量的标准误。试对该模型进行评析，指出其中存在的问题。解答：该消费模型的判定系数，Ｆ统计量的值，均很高，表明模型的整体拟合程度很高。计算各回归系数估计量的t统计量值得：，，。除外，其余T值均很小。工资收入Ｗ的系数t检验值虽然显著，但该系数的估计值却过大，该值为工资收入对消费的边际效应，它的值为1.059意味着工资收入每增加一美元，消费支出增长将超过一美元，这与经济理论和生活常识都不符。另外，尽管从理论上讲，非工资—非农业收入与农业收入也是消费行为的重要解释变量，但二者各自的t检验却显示出它们的效应与0无明显差异。这些迹象均表明模型中存在严重的多重共线性，不同收入部分之间的相互关系掩盖了各个部分对解释消费行为的单独影响。3.计算下面三个自由度调整后的决定系数。这里，为决定系数，为样本数目，为解释变量个数。（1）（2）（3）解答:(1)(2)(3)4.设有模型，试在下列条件下:=1\*GB3①=2\*GB3②。分别求出，的最小二乘估计量。解答：当时，模型变为，可作为一元回归模型来对待当时，模型变为,同样可作为一元回归模型来对待5．假设要求你建立一个计量经济模型来说明在学校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人数，以便决定是否修建第二条跑道以满足所有的锻炼者。你通过整个学年收集数据，得到两个可能的解释性方程：方程A：方程B：其中：——某天慢跑者的人数——该天降雨的英寸数——该天日照的小时数——该天的最高温度（按华氏温度）——第二天需交学期论文的班级数请回答下列问题：（1）这两个方程你认为哪个更合理些，为什么？（2）为什么用相同的数据去估计相同变量的系数得到不同的符号？解答:（1）第2个方程更合理一些，，因为某天慢跑者的人数同该天日照的小时数应该是正相关的。（2）出现不同符号的原因很可能是由于与高度相关而导致出现多重共线性的缘故。从生活经验来看也是如此，日照时间长，必然当天的最高气温也就高。而日照时间长度和第二天需交学期论文的班级数是没有相关性的。6．假定以校园内食堂每天卖出的盒饭数量作为被解释变量，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；假设不管是否有假期，食堂都营业。不幸的是，食堂内的计算机被一次病毒侵犯，所有的存储丢失，无法恢复，你不能说出独立变量分别代表着哪一项！下面是回归结果（括号内为标准差）：（2.6）(6.3)(0.61)(5.9)要求：（1）试判定每项结果对应着哪一个变量？（2）对你的判定结论做出说解答：（1）是盒饭价格，是气温，是学校当日的学生数量，是附近餐厅的盒饭价格。（2）在四个解释变量中，附近餐厅的盒饭价格同校园内食堂每天卖出的盒饭数量应该是负相关关系，其符号应该为负，应为；学校当日的学生数量每变化一个单位，盒饭相应的变化数量不会是28.4或者12.7，应该是小于1的，应为；至于其余两个变量，从一般经验来看，被解释变量对价格的反应会比对气温的反应更灵敏一些，所以是盒饭价格，是气温。第4章异方差性一、单项选择1.Goldfeld-Quandt方法用于检验（）A.异方差性

B.自相关性C.随机解释变量

D.多重共线性2.在异方差性情况下，常用的估计方法是（）A.一阶差分法

B.广义差分法C.工具变量法

D.加权最小二乘法3.White检验方法主要用于检验（）A.异方差性

B.自相关性C.随机解释变量

D.多重共线性4.Glejser检验方法主要用于检验（）A.异方差性

B.自相关性C.随机解释变量

D.多重共线性5.下列哪种方法不是检验异方差的方法（）A.戈德菲尔特——匡特检验B.怀特检验C.戈里瑟检验D.方差膨胀因子检验6.当存在异方差现象时，估计模型参数的适当方法是（）A.加权最小二乘法B.工具变量法C.广义差分法D.使用非样本先验信息7.加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数，从而提高估计精度，即（）A.重视大误差的作用，轻视小误差的作用B.重视小误差的作用，轻视大误差的作用C.重视小误差和大误差的作用D.轻视小误差和大误差的作用8.如果戈里瑟检验表明，普通最小二乘估计结果的残差与有显著的形式的相关关系（满足线性模型的全部经典假设），则用加权最小二乘法估计模型参数时，权数应为（）A.B.C.D.9.如果戈德菲尔特——匡特检验显著，则认为什么问题是严重的（）A.异方差问题B.序列相关问题C.多重共线性问题D.设定误差问题10.设回归模型为，其中，则的最有效估计量为（）A.B.C.D.二、多项选择1.下列计量经济分析中那些很可能存在异方差问题（）A.用横截面数据建立家庭消费支出对家庭收入水平的回归模型B.用横截面数据建立产出对劳动和资本的回归模型C.以凯恩斯的有效需求理论为基础构造宏观计量经济模型D.以国民经济核算帐户为基础构造宏观计量经济模型E.以30年的时序数据建立某种商品的市场供需模型2.在异方差条件下普通最小二乘法具有如下性质（）A、线性B、无偏性C、最小方差性D、精确性E、有效性3.异方差性将导致A、普通最小二乘法估计量有偏和非一致B、普通最小二乘法估计量非有效C、普通最小二乘法估计量的方差的估计量有偏D、建立在普通最小二乘法估计基础上的假设检验失效E、建立在普通最小二乘法估计基础上的预测区间变宽4.下列哪些方法可用于异方差性的检验（）A、DW检验B、方差膨胀因子检验法C、判定系数增量贡献法D、样本分段比较法E、残差回归检验法5.当模型存在异方差现象进，加权最小二乘估计量具备（）A、线性B、无偏性C、有效性D、一致性E、精确性6.下列说法正确的有（）A、当异方差出现时，最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性B、当异方差出现时，常用的t和F检验失效C、异方差情况下，通常的OLS估计一定高估了估计量的标准差D、如果OLS回归的残差表现出系统性，则说明数据中不存在异方差性E、如果回归模型中遗漏一个重要变量，则OLS残差必定表现出明显的趋势三、名词解释1.异方差性2.格德菲尔特-匡特检验3.怀特检验4.戈里瑟检验和帕克检验四、简答题1.什么是异方差性？试举例说明经济现象中的异方差性。2.产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS估计有何影响。3.检验异方差性的方法有哪些？4.异方差性的解决方法有哪些？5.什么是加权最小二乘法？它的基本思想是什么？6.样本分段法（即戈德菲尔特——匡特检验）检验异方差性的基本原理及其使用条件。五、计算题1.设消费函数为，其中为消费支出，为个人可支配收入，为随机误差项，并且（其中为常数）。试回答以下问题：（1）选用适当的变换修正异方差，要求写出变换过程；（2）写出修正异方差后的参数估计量的表达式。2.检验下列模型是否存在异方差性，列出检验步骤，给出结论。样本共40个，本题假设去掉c=12个样本，假设异方差由引起，数值小的一组残差平方和为，数值大的一组平方和为。3.假设回归模型为：，其中：；并且是非随机变量，求模型参数的最佳线性无偏估计量及其方差。4.现有x和Y的样本观测值如下表:x2510410y47459假设y对x的回归模型为，且，试用适当的方法估计此回归模型。5.某人根据某区的有关资料作如下的回归模型，结果为：其中，Y表示人口密度，X表示离中心商业区的距离（英里）(1)如果存在异方差，异方差的结构是什么？（2）从变换后的（WLS）回归函数中，你如何知道异方差已被消除或减弱了？（3）你如何解释回归结果？它是否有经济意义？答案一、单选ADAADABCAC二、多选1.ABCDE2.AB3.BCDE4.DE5.ABCDE6.BE三、名词解释1.异方差性：在线性回归模型中，如果随机误差项的方差不是常数，即对不同的解释变量观测值彼此不同，则称随机项具有异方差性。2.戈德菲尔特-匡特检验:该方法由S.M.Goldfeld和R.E.Quandt于1965年提出，用对样本进行分段比较的方法来判断异方差性。3.怀特检验:该检验由White在1980年提出，通过建立辅助回归模型的方式来判断异方差性。4.戈里瑟检验和帕克检验:该检验法由戈里瑟和帕克于1969年提出，其基本原理都是通过建立残差序列对解释变量的（辅助）回归模型，判断随机误差项的方差与解释变量之间是否存在着较强的相关关系，进而判断是否存在异方差性。四、简答题1.异方差性是指模型违反了古典假定中的同方差假定，它是计量经济分析中的一个专门问题。在线性回归模型中，如果随机误差项的方差不是常数，即对不同的解释变量观测值彼此不同，则称随机项具有异方差性，即（t=1，2，……，n）。例如，利用横截面数据研究消费和收入之间的关系时，对收入较少的家庭在满足基本消费支出之后的剩余收入已经不多，用在购买生活必需品上的比例较大，消费的分散幅度不大。收入较多的家庭有更多可自由支配的收入，使得这些家庭的消费有更大的选择范围。由于个性、爱好、储蓄心理、消费习惯和家庭成员构成等那个的差异，使消费的分散幅度增大，或者说低收入家庭消费的分散度和高收入家庭消费得分散度相比较，可以认为牵着小于后者。这种被解释变量的分散幅度的变化，反映到模型中，可以理解为误差项方差的变化。2.产生原因：（1）模型中遗漏了某些解释变量；（2）模型函数形式的设定误差；（3）样本数据的测量误差；（4）随机因素的影响。产生的影响：如果线性回归模型的随机误差项存在异方差性，会对模型参数估计、模型检验及模型应用带来重大影响，主要有：（1）不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性；（2）参数的最小二乘估计量不是一个有效的估计量；（3）对模型参数估计值的显著性检验失效；（4）模型估计式的代表性降低，预测精度精度降低。3.检验方法：（1）图示检验法；（2）戈德菲尔德—匡特检验；（3）怀特检验；（4）戈里瑟检验和帕克检验（残差回归检验法）；（5）ARCH检验（自回归条件异方差检验）4.解决方法：（1）模型变换法；（2）加权最小二乘法；（3）模型的对数变换等5.加权最小二乘法的基本原理：最小二乘法的基本原理是使残差平方和为最小，在异方差情况下，总体回归直线对于不同的的波动幅度相差很大。随机误差项方差越小，样本点对总体回归直线的偏离程度越低，残差的可信度越高（或者说样本点的代表性越强）；而较大的样本点可能会偏离总体回归直线很远，的可信度较低（或者说样本点的代表性较弱）。因此，在考虑异方差模型的拟合总误差时，对于不同的应该区别对待。具体做法：对较小的给于充分的重视，即给于较大的权数；对较大的给于充分的重视，即给于较小的权数。更好的使反映对残差平方和的影响程度，从而改善参数估计的统计性质。6.样本分段法（即戈德菲尔特—匡特检验）的基本原理：将样本分为容量相等的两部分，然后分别对样本1和样本2进行回归，并计算两个子样本的残差平方和，如果随机误差项是同方差的，则这两个子样本的残差平方和应该大致相等；如果是异方差的，则两者差别较大，以此来判断是否存在异方差。使用条件：（1）样本容量要尽可能大，一般而言应该在参数个数两倍以上；（2）服从正态分布，且除了异方差条件外，其它假定均满足。六、计算题1.解：（一）原模型：（1）等号两边同除以，新模型：（2）令则：（2）变为此时新模型不存在异方差性。（二）对进行普通最小二乘估计其中（进一步带入计算也可）2.解：（1）（2）（3）（4），接受原假设，认为随机误差项为同方差性。3.解：原模型：根据为消除异方差性，模型等号两边同除以模型变为：令则得到新模型：此时新模型不存在异方差性。利用普通最小二乘法，估计参数得：4.解：原模型：，模型存在异方差性为消除异方差性，模型两边同除以，得：令则：（2）变为此时新模型不存在异方差性由已知数据，得25104100.50.20.10.250.14745921.40.41.250.9根据以上数据，对进行普通最小二乘估计得：解得第5章自相关性名词解释1序列相关性2虚假序列相关3差分法4广义差分法5自回归模型6广义最小二乘法7DW检验8科克伦-奥克特跌代法9Durbin两步法10相关系数单项选择题1、如果模型yt=b0+b1xt+ut存在序列相关，则（）A.cov(xt,ut)=0B.cov(ut,us)=0(t≠s)C.cov(xt,ut)≠0D.cov(ut,us)≠0(t≠s)2、DW检验的零假设是（ρ为随机误差项的一阶相关系数）A、DW＝0B、ρ＝0C、DW＝1D、ρ＝13、下列哪个序列相关可用DW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）A．ut＝ρut－1+vtB．ut＝ρut－1+ρ2ut－2+…+vtC．ut＝ρvtD．ut＝ρvt+ρ2vt-1+…4、DW的取值范围是（）A、-1≤DW≤0B、-1≤DW≤1C、-2≤DW≤2D、0≤DW≤45、当DW＝4时，说明（）A、不存在序列相关B、不能判断是否存在一阶自相关C、存在完全的正的一阶自相关D、存在完全的负的一阶自相关6、根据20个观测值估计的结果，一元线性回归模型的DW＝2.3。在样本容量n=20,解释变量k=1，显著性水平为0.05时，查得dl=1,du=1.41,则可以决断（）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D、无法确定7、当模型存在序列相关现象时，适宜的参数估计方法是（）A、加权最小二乘法B、间接最小二乘法C、广义差分法D、工具变量法8、对于原模型yt=b0+b1xt+ut，广义差分模型是指（）9、采用一阶差分模型一阶线性自相关问题适用于下列哪种情况（）A、ρ≈0B、ρ≈1C、-1＜ρ＜0D、0＜ρ＜110、假定某企业的生产决策是由模型St=b0+b1Pt+ut描述的（其中St为产量，PA、异方差问题B、序列相关问题C、多重共线性问题D、随机解释变量问题11、根据一个n=30的样本估计后计算得DW＝1.4，已知在5%的置信度下，dl=1.35,du=1.49,则认为原模型（）A、存在正的一阶自相关B、存在负的一阶自相关C、不存在一阶自相关D、无法判断是否存在一阶自相关。12对于模型，以ρ表示et与et-1之间的线性相关关系（t=1,2,…T）,则下列明显错误的是（）A、ρ＝0.8，DW＝0.4B、ρ＝-0.8，DW＝-0.4C、ρ＝0，DW＝2D、ρ＝1，DW＝013、同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为()A.横截面数据B.时间序列数据C.修匀数据D.原始数据多项选择题1、DW检验不适用一下列情况的序列相关检验（）A、高阶线性自回归形式的序列相关B、一阶非线性自回归的序列相关C、移动平均形式的序列相关D、正的一阶线性自回归形式的序列相关E、负的一阶线性自回归形式的序列相关2、以dl表示统计量DW的下限分布，du表示统计量DW的上限分布，则DW检验的不确定区域是（）A、du≤DW≤4-duB、4-du≤DW≤4-dlC、dl≤DW≤duD、4-dl≤DW≤4E、0≤DW≤dl3、DW检验不适用于下列情况下的一阶线性自相关检验（）A、模型包含有随机解释变量B、样本容量太小C、非一阶自回归模型D、含有滞后的被解释变量E、包含有虚拟变量的模型4、针对存在序列相关现象的模型估计，下述哪些方法可能是适用的（）A、加权最小二乘法B、一阶差分法C、残差回归法D、广义差分法D、Durbin两步法5、如果模型yt=b0+b1xt+ut存在一阶自相关，普通最小二乘估计仍具备（）A、线性B、无偏性C、有效性D、真实性E、精确性6、DW检验不能用于下列哪些现象的检验A、递增型异方差的检验B、ut＝ρut－1+ρ2ut－2+vt形式的序列相关检验C、xi=b0+b1xj+ut形式的多重共线性检验D、的一阶线性自相关检验E、遗漏重要解释变量导致的设定误差检验简答题1．简述DW检验的局限性。2．序列相关性的后果。3．简述序列相关性的几种检验方法。4．广义最小二乘法（GLS）的基本思想是什么？5．解决序列相关性的问题主要有哪几种方法？6．差分法的基本思想是什么？7．差分法和广义差分法主要区别是什么？8．请简述什么是虚假序列相关。9．序列相关和自相关的概念和范畴是否是一个意思？10．DW值与一阶自相关系数的关系是什么？计算分析题1.根据某地1961—1999年共39年的总产出Y、劳动投入L和资本投入K的年度数据，运用普通最小二乘法估计得出了下列回归方程：(0.237)(0.083)(0.048),DW=0.858上式下面括号中的数字为相应估计量的标准误差。在5%的显著性水平之下，由DW检验临界值表，得dL=1.38,du=1.60。问；(1)题中所估计的回归方程的经济含义；(2)该回归方程的估计中存在什么问题?应如何改进?

2．根据我国1978——2000年的财政收入和国内生产总值的统计资料，可建立如下的计量经济模型：（2.5199）（22.7229）＝0.9609，＝731.2086，＝516.3338，＝0.3474请回答以下问题：何谓计量经济模型的自相关性？试检验该模型是否存在一阶自相关，为什么？自相关会给建立的计量经济模型产生哪些影响？如果该模型存在自相关，试写出消除一阶自相关的方法和步骤。（临界值，）3．对某地区大学生就业增长影响的简单模型可描述如下式中，为新就业的大学生人数，MIN1为该地区最低限度工资，POP为新毕业的大学生人数，GDP1为该地区国内生产总值，GDP为该国国内生产总值；g表示年增长率。（1）如果该地区政府以多多少少不易观测的却对新毕业大学生就业有影响的因素作为基础来选择最低限度工资，则OLS估计将会存在什么问题？（2）令MIN为该国的最低限度工资，它与随机扰动项相关吗？（3）按照法律，各地区最低限度工资不得低于国家最低工资，哪么gMIN能成为gMIN1的工具变量吗？4下表给出了美国1960-1995年36年间个人实际可支配收入X和个人实际消费支出Y的数据。美国个人实际可支配收入和个人实际消费支出 单位：100亿美元年份个人实际可支配收入X个人实际消费支出Y年份个人实际可支配收入X个人实际消费支出Y196019611962196319641965196619671968196919701971197219731974197519761977157162169176188200211220230237247256268287285290301311143146153160169180190196207215220228242253251257271283197819791980198119821983198419851986198719881989199019911992199319941995326335337345348358384396409415432440448449461467478493295302301305308324341357371382397406413411422434447458注：资料来源于EconomicReportofthePresident，数据为1992年价格。要求：（1）用普通最小二乘法估计收入—消费模型； （2）检验收入—消费模型的自相关状况（5%显著水平）； （3）用适当的方法消除模型中存在的问题。5在研究生产中劳动所占份额的问题时，古扎拉蒂采用如下模型模型1模型2其中，Y为劳动投入，t为时间。据1949-1964年数据，对初级金属工业得到如下结果：模型1 t=（-3.9608）R2=0.5284DW=0.8252模型2 t=（-3.2724）(2.7777) R2=0.6629 DW=1.82其中，括号内的数字为t统计量。问：（1）模型1和模型2中是否有自相关； （2）如何判定自相关的存在？（3）怎样区分虚假自相关和真正的自相关。6下表是北京市连续19年城镇居民家庭人均收入与人均支出的数据。北京市19年来城镇居民家庭收入与支出数据表（单位：元）年份顺序人均收入(元)人均生活消费支出(元)商品零售物价指数(%)人均实际收入(元)人均实际支出(元)12345678910111213141516171819450.18491.54599.40619.57668.06716.60837.651158.841317.331413.241767.671899.572067.332359.882813.103935.395585.886748.687945.78359.86408.66490.44511.43534.82574.06666.75923.321067.381147.601455.551520.411646.051860.172134.652939.604134.125019.765729.45100.00101.50108.60110.20112.30113.00115.40136.80145.90158.60193.30229.10238.50258.80280.30327.70386.40435.10466.90450.18484.28551.93562.22594.89634.16725.87847.11902.90891.07914.47829.14866.81911.851003.601200.911445.621551.061701.82359.86402.62451.60464.09476.24508.02577.77674.94731.58723.58753.00663.64690.17718.77761.56897.041069.911153.701227.13要求：（1）建立居民收入—消费函数； （2）检验模型中存在的问题，并采取适当的补救措施预以处理； （3）对模型结果进行经济解释。7下表给出了日本工薪家庭实际消费支出与可支配收入数据日本工薪家庭实际消费支出与实际可支配收入 单位：1000日元年份个人实际可支配收入X个人实际消费支出Y年份个人实际可支配收入X个人实际消费支出Y1970197119721973197419751976197719781979198019811982239248258272268280279282285293291294302300311329351354364360366370378374371381198319841985198619871988198919901991199219931994304308310312314324326332334336334330384392400403411428434441449451449449注：资料来源于日本银行《经济统计年报》数据为1990年价格。要求：（1）建立日本工薪家庭的收入—消费函数； （2）检验模型中存在的问题，并采取适当的补救措施预以处理； （3）对模型结果进行经济解释。8下表给出了中国进口需求(Y)与国内生产总值(X)的数据。1985~2003年中国实际GDP、进口需求单位:亿元年份实际GDP（X,亿元）实际进口额（Y,亿元）19851986198719881989199019911992199319941995199619971998199920002001200220038964.409753.2710884.6512114.6212611.3213090.5514294.8816324.7518528.5920863.1923053.8325267.0027490.4929634.7531738.8234277.9236848.7639907.2143618.582543.22983.43450.13571.63045.92950.43338.04182.25244.46311.97002.27707.28305.49301.39794.810842.512125.614118.817612.2注：表中数据来源于《中国统计年鉴2004》光盘。实际GDP和实际进口额均为1985年可比价指标。要求：（1）检测进口需求模型的自相关性；（2）采用科克伦－奥克特迭代法处理模型中的自相关问题。9下表给出了某地区1980-2000年的地区生产总值(Y)与固定资产投资额(X)的数据。地区生产总值(Y)与固定资产投资额(X)单位：亿元年份地区生产总值(Y)固定资产投资额(X)年份地区生产总值(Y)固定资产投资额(X)19801981198219831984198519861987198819891402162413821285166520802375251727412730216254187151246368417412438436199019911992199319941995199619971998199920003124315835784067448348975120550660887042875654452354866869974566784595111851180要求：（1）使用对数线性模型进行回归，并检验回归模型的自相关性；（2）采用广义差分法处理模型中的自相关问题。(3)令（固定资产投资指数），（地区生产总值增长指数），使用模型，该模型中是否有自相关？计量经济学题库（自相关）答案名词解释1．序列相关性：对于模型随机误差项互相独立的基本假设表现为如果出现即对于不同的样本点，随机误差项之间不再是完全互相独立，而是存在某种相关性，则认为出现了序列相关性(SerialCorrelation)。2．虚假序列相关：是指模型的序列相关性是由于省略了显著的解释变量而导致的。3差分法：差分法是一类克服序列相关性的有效方法，被广泛的采用。差分法是将原模型变换为差分模型，分为一阶差分法和广义差分法。4广义差分法：广义差分法可以克服所有类型的序列相关带来的问题，一阶差分法是它的一个特例。5自回归模型：6广义最小二乘法：是最有普遍意义的最小二乘法，普通最小二乘法和加权最小二乘法是它的特例。7DW检验：德宾和瓦特森与1951年提出的一种适于小样本的检验方法。DW检验法有五个前提条件（略）8科克伦-