计量经济学习题集及答案

学而不思则惘，思而不学则殆学而不思则惘，思而不学则殆学而不思则惘，思而不学则殆第一章导论=1\*GB1⒈单项选择题=1\*GB2⑴计量经济学是一门（）学科。A.测量B.经济C.统计D.数学=2\*GB2⑵狭义计量经济模型是指（）。A.投入产出模型B.生产函数模型C.包含随机方程的经济数学模型D.模糊数学模型=3\*GB2⑶计量经济模型分为单方程模型和（）。A.随机方程模型B.行为方程模型C.联立方程模型D.非随机方程模型=4\*GB2⑷计量经济研究中的数据主要有两类：一类是时间序列数据，另一类是（）。A.总量数据B.横截面数据C.平均数据D.相对数据=5\*GB2⑸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.虚拟变量数据D.混合数据=6\*GB2⑹横截面数据是指（）。同一时点上不同统计的单位、相同统计指标组成的数据同一时点上相同统计的单位、相同统计指标组成的数据同一时点上相同统计的单位、不同统计指标组成的数据同一时点上不同统计的单位、不同统计指标组成的数据=7\*GB2⑺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=8\*GB2⑻对模型参数估计值的符号和大小合理性进行的检验，属于（）。A.经济意义检验B.计量经济准则检验C.统计准则检验D.稳定性检验=9\*GB2⑼在计量经济学中，通常所说的二级检验指的是（）。A.经济意义检验B.计量经济准则检验C.统计准则检验D.稳定性检验=10\*GB2⑽计量经济模型的应用领域主要有（）。A.结构分析、经济预测、政策评价、验证和发展经济理论B.弹性分析、乘数分析、政策模拟C.结构分析、生产技术分析、市场均衡分析D.季度分析、年度分析、中长期分析=2\*GB1⒉多项选择题=1\*GB2⑴使用时间序列数据进行经济计量分析时，要求指标统计（）。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=2\*GB2⑵一个计量经济模型主要由以下几部分构成（）。A.变量B.参数C.随机误差项D.方程的形式E.数据=3\*GB2⑶计量经济模型成功的三要素包括（）。A.理论B.应用C.数据D.方法E.检验=4\*GB2⑷以下可以作为单方程计量经济模型解释变量的有（）。A.外生经济变量B.外生政策变量C.滞后解释变量D.滞后被解释变量E.内生变量=5\*GB2⑸一个计量经济模型用于预测前必须经过的检验有（）。A.经济意义检验B.统计准则检验C.计量经济准则检验D.模型预测检验E.实践检验=6\*GB2⑹经济结构分析主要包括（）。A.弹性分析B.乘数分析C.比较静态分析D.方差分析E.动态分析=3\*GB1⒊什么是计量经济学？计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？=4\*GB1⒋计量经济学的研究对象和内容是什么？计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征？=5\*GB1⒌建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？=6\*GB1⒍模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？=7\*GB1⒎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\*GB3①，其中为第年农村居民储蓄增加额（单位：亿元），为第年城镇居民可支配收入总额（单位：亿元）。=2\*GB3②，其中为第年底农村居民储蓄余额（单位：亿元），为第年农村居民纯收入总额（单位：亿元）。=8\*GB1⒏指出下列假想模型中的错误，并说明理由：=+，其中，为第年社会消费品零售总额，为第年居民收入总额，为第年全社会固定资产投资总额。第二章回归分析中的几个基本概念=1\*GB1⒈单项选择题=1\*GB2⑴变量之间的关系可以分为两大类，它们是（）。A.函数关系和相关关系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\*GB2⑵相关关系是指（）。A.变量之间的非独立关系B.变量之间的因果关系C.变量之间的函数关系D.变量之间的不确定性的依存关系=3\*GB2⑶进行相关分析时，假定相关的两个变量（）。A.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.随机的或不随机的都可以=4\*GB2⑷在回归分析中，定义的变量满足（）。A.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=5\*GB2⑸相关系数的取值范围是（）。A.r≤-1B.r≥1C=2\*GB1⒉多项选择题=1\*GB2⑴指出下列哪些现象是相关关系（）。A.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.小麦亩产量与施肥量E.学习成绩总分与各门课程成绩分数=2\*GB2⑵设与为和的标准差，以下相关系数的算式中正确的有（）。A.B.C.D.E.=3\*GB1⒊回归的现代含义？=4\*GB1⒋相关分析与回归分析的异同点有哪些？=5\*GB1⒌课本P25第6题。=6\*GB1⒍课本P26第7题。第三章一元线性回归模型=1\*GB1⒈单项选择题=1\*GB2⑴表示变量与之间的真实线性关系的是（）。A.B.C.D.=2\*GB2⑵样本回归方程表达式为（）。A.B.C.D.=3\*GB2⑶对于，以表示估计标准误差，表示回归值，则（）。A.=0时，B.=0时，C.=0时，为最小D.=0时，为最小=4\*GB2⑷对于，以表示估计标准误差，表示相关系数，则有（）。A.=0时，=1B.=0时，=-1C.=0时,=0D.=0时,=+1或=-1=5\*GB2⑸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绝对值为（）。A.0.64B.0.8C.0.4D.0.32=6\*GB2⑹考察某地区农作物种植面积与农作物产值的关系，建立一元线性回归模型，采用30个样本，根据普通最小二乘法得，对应的标准差，那么，对应的统计量为（）。A.12B.0.0243C.2.048D.1.701=7\*GB2⑺一元线性回归模型的普通最小二乘法回归结果显示，残差平方和，样本容量，则回归模型的标准差为（）。A.1.270B.1.324C.1.613D.1.753=8\*GB2⑻应用某市1978-20XX年人均可支配收入与年均消费支出的数据资料建立简单的一元线性消费函数，估计结果得到样本决定系数，总离差平方和，则随机误差项的标准差估计值为（）。A.4.284B.0.326C.0.338D.0.345=9\*GB2⑼用一组有30个观测值的样本估计模型后，在0.05的显著性水平下，对的显著性水平作检验，则显著地不等于零的条件是其统计量的绝对值大于（）。A.B.C.D.=10\*GB2⑽解释变量在某一特定的水平上，总体分布的离散程度越大，即越大，则（）。A.预测区间越宽，预测精度越高B.预测区间越宽，预测误差越大C.预测区间越窄，预测精度越高D.预测区间越窄，预测误差越大=2\*GB1⒉多项选择题=1\*GB2⑴一元线性回归模型的经典假设包括（）。A.B.（常数）C.D.E.为非随机变量，且=2\*GB2⑵以表示实际观测值，表示回归估计值，表示残差，则回归直线满足（）。A.通过样本均值点,B.C.D.E.=3\*GB2⑶如果与满足一元线性关系，则下列表达式正确的有（）。A.B.C.D.E.=4\*GB2⑷如果与满足一元线性关系（表示残差），则下列表达式正确的有（）。A.B.C.E.D.=5\*GB2⑸回归分析中估计回归参数的方法主要有（）。A.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=6\*GB2⑹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（）。A.可靠性B.一致性C.线性D.无偏性E.有效性=7\*GB2⑺由回归直线所估计出来的值（）。A.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E.与实际值的离差平方和等于零=8\*GB2⑻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.决定系数D.回归方程的标准误差E.残差平方和=9\*GB2⑼对于样本回归直线，为回归方程的标准误差，以下决定系数的算式中正确的有（）。A.B.C.D.E.=3\*GB1⒊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？=4\*GB1⒋一元线性回归模型的基本假设主要有哪些？违背基本假设的计量经济学模型是否就不可以估计？=5\*GB1⒌线性回归模型：的零均值假设是否可以表示为？为什么？=6\*GB1⒍证明题对于过原点回归模型试证明：=1\*GB3①的最小二乘估计量；=2\*GB3②是的无偏估计量；=3\*GB3③。=7\*GB1⒎给定一元回归模型：=1\*GB3①叙述模型的古典假定；=2\*GB3②写出参数估计值及随机扰动项的方差的估计，并简述参数估计量的性质。=8\*GB1⒏请用公式填写一元线性模型的方差分析表离差名称平方和自由度平方和的平均值回归剩余总计=9\*GB1⒐证明：仅当时，对的线性回归的斜率估计量等于对的线性回归的斜率估计量的倒数。=10\*GB1⒑证明：相关系数的另一个表达式是：，其中为一元线性回归模型一次项系数的估计值，分别为样本标准差。=11\*GB1⒒设回归模型为这里满足所有的基本假定。现提出了的三个估计量：请回答以下问题：=1\*GB2⑴证明三个估计量都是的无偏估计量；=2\*GB2⑵推倒各个估计量的方差，并确定那个是最小的（如果有的话）？第四章多元线性回归模型=1\*GB1⒈单项选择题=1\*GB2⑴样本决定系数是指（）。A.残差平方和占总离差平方和的比重B.总离差平方和占回归平方和的比重C.回归平方和占总离差平方和的比重D.回归平方和占残差平方和的比重=2\*GB2⑵调整的多重样本决定系数与多重样本决定系数之间有如下关系（）。A.B.C.D.=3\*GB2⑶在有的一组样本、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算得到多重决定系数为0.8500，则调整后的多重决定系数为（）。A.0.8603B.0.8389C.0.8655D.0.8327=4\*GB2⑷设为模型中的参数个数，则回归平方和是指（）。A.B.C.D.=5\*GB2⑸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800，估计用的样本容量为24，则随机误差项的方差估计量为（）。A.33.33B.40C.38.09D.36.36=6\*GB2⑹模型的最小二乘回归结果显示，样本决定系数为0.98，样本容量为28，总离差平方和为455，则回归方程的标准差为（）。A.0.325B.0.603C.0.364D.0.570=7\*GB2⑺要使模型能够得出参数估计量，所要求的最小样本容量为（）。A.B.C.D.=8\*GB2⑻设为回归模型中的解释变量个数，为样本容量，RSS为残差平方和，ESS为回归平方和。则对总体回归模型进行显著性检验时构造的统计量为（）。A.B.C.D.=9\*GB2⑼根据样本决定系数与统计量的关系可知，当时有（）。A.B.C.D.=10\*GB2⑽多重样本决定系数、调整的多重样本决定系数与用于回归方程显著性检验的统计量的关系是（）。A.B.C.D.=11\*GB2⑾假设一元回归方程为,其回归系数对应的统计量为3.44，样本容量为20，则在5%显著性水平下，该方程对应的方程显著性检验的统计量为（）。A.11.8336B.1.8547C.61.92D.无法计算=12\*GB2⑿对于，统计量服从（）。A.B.C.D.=13\*GB2⒀对于,如果原模型满足线性模型的基本假定，则在零假设下，统计量服从（）。A.B.C.D.=14\*GB2⒁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的绝对值大于等于（）。A.B.C.D.=2\*GB1⒉多项选择题=1\*GB2⑴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，则可能有如下结果（）。A.B.C.D.E.与一定相等，且不等于零=2\*GB2⑵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=3\*GB2⑶回归平方和是指（）。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=4\*GB2⑷设为样本决定系数，设为调整的样本决定系数，则有如下结果（）。A.B.C.只能大于零D.可能为负值D.不可能为负值=5\*GB2⑸设为回归模型中的解释变量个数，则对总体线性回归模型进行显著性检验时所用的统计量可表示为（）。A.B.C.D.E.=6\*GB2⑹以下关于回归模型检验说法正确的有（）。A.拟合优度检验可以通过样本决定系数、施瓦茨准则、赤池信息准则来检验B.拟合优度高的模型一定比拟合优度低的模型更好，更适合于各种应用C.虽说样本决定系数并没给出具体的临界值对拟合优度的好坏作出判定，但可以根据其与统计量的关系进行推导判定D.对于一元线性回归模型来说，回归方程的显著性检验与回归参数的显著性检验是等价的E.模型参数的线性约束检验、若干个回归系数同时为零的检验以及方程稳定性检验用到的统计量均为统计量=7\*GB2⑺在线性回归分析中，就检验与检验而言，以下阐述正确的有（）。A.在一元线性回归模型中，检验与检验是等价的，统计量等于统计量的平方B.在多元线性回归模型中，检验与检验是不同的C.检验常被用于检验回归方程单个参数的显著性，而检验则被用作检验整个回归模型的显著性D.当回归方程各个参数检验均显著时，检验一定是显著的E.当检验显著时，并不意味着对每一个回归系数的检验都是显著的=3\*GB1⒊在多元线性回归分析中，检验与检验有何不同？在一元线性回归分析中二者是否有等价的作用？=4\*GB1⒋在一项调查大学生一学期平均成绩（）与每周在学习（）、睡觉（）、娱乐（）与其他（）各种活动所用时间的关系的研究中，建立如下回归模型：如果这些活动所用时间的总和为一周的总小时数168。问：保持其他变量不变，而改变其中一个变量的说法是否有意义？该模型是否有违背基本假定的情况？如何修改此模型以使其更加合理？=5\*GB1⒌考虑以下过原点回归：=1\*GB3①求参数的估计量；=2\*GB3②对该模型，是否仍有以下结论=6\*GB1⒍根据下述资料写出相关矩阵Numberofobservations:10SeriesMeanS.D.MaximumMinimum844.94001353.635861388.4000423.1000031697.25019356.72367559.70011934.500958.70498958.240622747.4100181.9700010425.5207275.511122974.0003791.7000CovarianceCorrelation,112552.491.0000000,6032244.20.9791478,291783.860.9567267,2287184.70.9877316,3372144631.0000000,165166660.9894036,1257014910.9917508,826402.571.0000000,6189133.90.9863914,476397551.0000000=7\*GB1⒎证明题对于一元线性回归模型试证明，用于方程总体线性显著性检验的统计量与用于斜率参数显著性检验的统计量有如下关系：。=8\*GB1⒏已知线性回归模型式中且（为样本容量，为参数的个数），由二次型的最小化得到如下线性方程组：要求：=1\*GB3①把问题写成矩阵向量的形式，用求逆矩阵的方法求解之；=2\*GB3②如果求；=3\*GB3③求出的方差-协方差矩阵。=9\*GB1⒐在经典线性模型基本假定下，对含有三个自变量的多元回归模型：你想检验的虚拟假设是。=1\*GB3①用的方差及其协方差求出；=2\*GB3②写出检验的统计量；=3\*GB3③如果定义，写出一个涉及、、和的回归方程，以便能直接得到估计值及其标准误差。=10\*GB1⒑下表给出了二元线性回归模型方差分析结果：方差来源平方和（SS）自由度（df）平方和的均值（MSS）来自回归（ESS）来自残差（RSS）总离差（TSS）65965——66042————14————样本的容量是多少？求RSS求第五章异方差性=1\*GB1⒈单项选择题=1\*GB2⑴容易产生异方差性的数据是（）。A.时间序列数据B.虚拟变量数据C.横截面数据D.年度数据=2\*GB2⑵下列哪种方法不是检验异方差性的方法（）。A.戈德菲尔德-匡特检验B.怀特检验C.戈里瑟检验D.方差膨胀因子检验=3\*GB2⑶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.普通最小二乘法=4\*GB2⑷如果回归模型中的随机误差项存在异方差性，则模型参数的普通最小二乘估计量是（）。A.无偏、有效估计量B.无偏、非有效估计量C.有偏、有效估计量D.有偏、非有效估计量=5\*GB2⑸加权最小二乘法克服异方差性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=6\*GB2⑹设回归模型为，其中，则的最有效估计量为（）。A.B.C.D.=7\*GB2⑺如果戈里瑟检验表明，普通最小二乘法估计结果的残差与有显著的形式为的相关关系（满足线性模型的经典假设），则用加权最小二乘法估计模型参数时，权数应为（）。A.B.C.D.=8\*GB2⑻设线性回归模型为，其中，则使用加权最小二乘法估计模型时，应将模型变换为（）。A.B.C.D.=9\*GB2⑼如果戈德菲尔德-匡特检验显著，则认为什么问题是严重的（）。A.异方差问题B.自相关问题C.多重共线性问题D.模型设定误差问题=2\*GB1⒉多项选择题=1\*GB2⑴在计量经济研究中，产生异方差性的原因主要有（）。A.模型中遗漏了某些解释变量B.模型函数形式的设定误差C.样本数据的测量误差D.随机因素的影响E.非随机因素的影响=2\*GB2⑵在异方差性条件下，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\*GB2⑶异方差性的影响主要有（）A.普通最小二乘估计量是有偏的B.普通最小二乘估计量是无偏的C.普通最小二乘估计量不再具有最小方差性D.建立在普通最小二乘估计基础上的假设检验失效E.建立在普通最小二乘估计基础上的预测区间变宽=4\*GB2⑷异方差性的检验方法有（）。A.图示检验法B.怀特检验C.戈里瑟检验D.样本分段比较检验E.帕克检验=5\*GB2⑸当模型存在异方差现象时，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\*GB2⑹异方差性的解决方法主要有（）。A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法D.广义最小二乘法E.模型变换法=3\*GB1⒊对一元回归模型=1\*GB3①假如其他基本假设全部满足，但，试证明估计的斜率项仍是无偏的，但方差变为=2\*GB3②如果，试证明上述方差的表达式为该表达式与同方差假定下的方差之间有何关系？分大于1与小于1两种情况讨论。=4\*GB1⒋对题1中的一元线性回归模型，如果已知，则可对原模型以权相乘后变换成如下的二元模型：对该模型进行估计就是加权最小二乘法。试证明该模型的随机干扰项是同方差的，并求出的上述加权最小二乘估计量。=5\*GB1⒌下表列出了2000年中国部分省市城镇居民每个家庭平均全年可支配收入（）与消费性支出（）的统计数据。地区可支配收入消费性支出地区可支配收入消费性支出北京10349.698493.49河北5661.164348.47天津8140.506121.04山西4724.113941.87内蒙古5129.053927.75河南4766.263830.71辽宁5357.794356.06湖北5524.544644.50吉林4810.004020.87湖南6218.735218.79黑龙江4912.883824.44广东9761.578016.91上海11718.018868.19陕西5124.244276.67江苏6800.235323.18甘肃4916.254126.47浙江9279.167020.22青海5169.964185.73山东6489.975022.00新疆5644.864422.93=1\*GB3①试用法建立居民人均消费支出与可支配收入的线性模型；=2\*GB3②检验模型是否存在异方差性；=3\*GB3③如果存在异方差性，试采用适当的方法估计模型参数。第六章自相关性=1\*GB1⒈序列相关违背了哪项基本假定?其来源有哪些?检验方法有哪些,都适用于何种形式的序列相关检验?=2\*GB1⒉简述序列相关性检验方法的共同思路。=3\*GB1⒊简述序列相关带来的后果。=4\*GB1⒋以某地区22年的年度数据估计了如下工业就业回归方程：式中，为总就业量；为总收入；为平均月工资；为地方政府的总支出。=1\*GB3①试证明：一阶自相关的检验是无定论的；=2\*GB3②逐步描述如何使用检验=5\*GB1⒌为研究劳动力在制造业中所占比率的变化趋势，根据美国1949-1964年的年度数据，得到以下两种回归方程：方程A：方程B：其中，代表劳动力比率，代表时间。请回答以下问题：=1\*GB3①根据的值判断两个回归方程是否存在自相关？=2\*GB3②从=1\*GB3①式的结果，解释自相关产生的原因。=3\*GB3③如何区分“纯粹”的自相关和模型形式误设产生的自相关？=6\*GB1⒍下表给出了1981-20XX年我国国债规模（亿元）与国内生产总值（亿元）数据。时间国债规模（）国内生产总值（）时间国债规模（）国内生产总值（）198173.085934.51993739.2234634.4198283.867171.019941175.2546759.4198379.418964.419951549.7658478.1198477.3410202.219961967.2867884.6198589.8511962.519972476.8274462.61986138.2514928.319983310.9378345.21987223.5516909.219993715.0382067.51988270.7818547.920004180.189468.11989407.9721617.820014604.097314.81990375.4526638.120025679.0105172.31991461.45934.520036153.53117390.21992669.687171.020046879.34136875.9依据所给数据分析下列问题:=1\*GB3①估计回归模型,并说明对数模型有什么好处。=2\*GB3②根据检验检验模型是否存在一阶自相关。=3\*GB3③根据杜宾两步法对模型进行广义差分变换，估计模型参数，并检验残差项是否仍存在序列相关。=4\*GB3④利用的项进行广义差分变换，与=3\*GB3③中得到的结果进行比较。并解释其参数的经济含义。=7\*GB1⒎中国1980-2000年投资总额与工业总产值的统计资料如下表所示。年份全社会固定资产投资（）工业增加值（）年份全社会固定资产投资（）工业增加值（）1980910.91966.519915594.58087.11981961.02048.419928080.110284.519821230.42162.3199313072.314143.819831430.12375.6199417042.119359.619841832.92789.0199520019.324718.319852543.23448.7199622913.529082.619863120.63967.0199724941.132412.119873791.74585.8199828406.233387.919884753.85777.2199929854.735087.219894410.46484.0200032917.739570.319904517.06858.0试问：=1\*GB3①当设定模型为时，是否存在序列相关？=2\*GB3②若按一阶自相关假设，试用杜宾两步法与广义最小二乘法估计模型。=3\*GB3③采用差分形式与作为新数据，估计模型，该模型是否存在序列相关？第七章多重共线性=1\*GB1⒈什么是多重共线性?产生多重共线性的经济背景是什么?=2\*GB1⒉多重共线性的危害是什么?为什么会造成这些危害?=3\*GB1⒊检验多重共线性的方法思路是什么?有哪些克服方法?=4\*GB1⒋经济理论指出,家庭消费支出不仅取决于可支配收入,还决定于个人财富,即可设定如下回归模型:试根据下表的资料进行回归分析,并说明估计的模型是否可靠,给出你的分析。编号编号170080081006115018001876026501000100907120020002052039001200127308140022002201049501400142509155024002435051100160016930101500260026860第八章单方程回归模型的几个专题=1\*GB1⒈试将下列非线性函数模型线性化：=1\*GB3①=2\*GB3②=3\*GB3③=4\*GB3④=5\*GB3⑤=2\*GB1⒉P204课后习题2练习题全解第一章导论本章练习题解答=1\*GB1⒈=1\*GB2⑴B=2\*GB2⑵C=3\*GB2⑶C=4\*GB2⑷B=5\*GB2⑸B=6\*GB2⑹A=7\*GB2⑺B=8\*GB2⑻A=9\*GB2⑼B=10\*GB2⑽A=2\*GB1⒉=1\*GB2⑴ABCDE=2\*GB2⑵ABCD=3\*GB2⑶ACD=4\*GB2⑷ABCD=5\*GB2⑸ABC=6\*GB2⑹ABC=3\*GB1⒊答：计量经济学是经济学的一个分支学科，是用定量的方法研究经济关系和经济活动规律及其应用的科学，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。计量经济学方法通过建立随机的数学方程来描述经济活动，并通过对模型中参数的估计来揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，是对经济理论赋予经验内容；而一般经济数学方法是以确定性的数学方程来描述经济活动，揭示的是经济活动中各个因素之间的理论关系。=4\*GB1⒋答：计量经济学的研究对象是经济现象，研究的是经济现象中的具体数量规律（也可以说，计量经学是利用数学方法，依据统计方法所收集和整理到的经济数据，对反映经济现象本质的经济数量关系进行研究）。计量经济学的内容大致包括两个方面：一是方法论，即计量经济学方法或理论计量经济学；二是应用计量经济学；无论是理论计量经济学还是应用计量经济学，都包括理论、方法和数据三种要素。计量经济学模型研究的经济关系的两个基本特征是随机性和因果性。=5\*GB1⒌计量经济学的建模过程主要有四步：=1\*GB3①设计理论模型，包括模型中变量及模型形式的确定，且有必要拟定模型参数的理论期望值；=2\*GB3②收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和一致性；=3\*GB3③估计参数；=4\*GB3④对模型进行检验，检验包括经济意义的检验、统计检验（模型参数的检验）、计量经济学检验（模型假定条件的检验）、模型预测检验（模型稳定性检验）。=6\*GB1⒍答：计量经济学模型的检验包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型的预测检验四个方面。=1\*GB3①经济意义检验，是对模型参数估计值大小和符号进行检验，看其是否符合经济理论或人们的经验期望；=2\*GB3②统计检验，也称一级检验。是对模型参数显著性的检验，包括检验和检验；=3\*GB3③计量经济学检验，也称二级检验。是对模型是否满足假定条件的检验，包括是否存在异方差、自相关、多重共线性的检验以及模型设定偏误性的检验等；=4\*GB3④预测检验，该检验主要检验模型的稳定性，即通过检验模型对样本容量变化反应的灵敏度来进行分析和判定模型是否可以用于样本观测值之外的范围。=7\*GB1⒎=1\*GB3①不是，因为表示的是农村居民的储蓄增加额，而表示的是城镇居民的可支配收入总额，农村居民的储蓄增加额与城镇居民的可支配收入之间不存在因果关系，影响农村居民储蓄增加额的应该是农村居民的可支配收入额。=2\*GB3②不是，第年的农村居民纯收入总额不会影响到上一年的农村居民储蓄余额，因此该模型中的解释变量对被解释变量之间不存在因果关系，解释变量对被解释变量没有解释能力。=8\*GB1⒏答：该假想模型有以下两处不妥之处，一是在解释变量的选取上，全社会固定资产投资总额对社会消费品零售总额没有直接影响，因此，不宜作为的解释变量；二是居民收入总额的系数符号与经济理论和实际情况不符，该符号应该取正号。第二章回归分析中的几个基本概念本章练习题解答=1\*GB1⒈=1\*GB2⑴A=2\*GB2⑵D=3\*GB2⑶A=4\*GB2⑷B=5\*GB2⑸D=2\*GB1⒉=1\*GB2⑴ACD=2\*GB2⑵CD=3\*GB1⒊答：回归分析是研究一个变量（称为被解释变量或因变量）对另一个或多个变量（称为解释变量或自变量）的依赖关系，其目的在于通过解释变量的给定值来预测被解释变量的平均值或某个特定值。=4\*GB1⒋答：相关分析与回归分析既有联系又有区别。首先，两者都是研究非确定性变量间的统计依赖关系，并能测度线性依赖程度的大小。其次，两者间又有明显地区别。相关分析仅仅是从统计数据上测度变量间的相关程度，而无需考察两者之间是否有因果关系，因此，变量的地位在相关分析中是对称的，而且都是随机变量；回归分析则更关注具有统计相关关系的变量间的因果关系分析，变量的地位是不对称的，有解释变量与被解释变量之分，而且解释变量也往往被假设为非随机变量。再次，相关分析只关注变量之间的联系程度，不关注具体的依赖关系；而回归分析则更加关注变量之间的具体依赖关系，因此可以进一步通过解释变量的变化来估计或预测被解释变量的变化，达到深入分析变量之间依存关系，掌握其运动规律的目的。=5\*GB1⒌答：线性回归模型有：=1\*GB2⑴、=2\*GB2⑵、=4\*GB2⑷、=6\*GB2⑹、=7\*GB2⑺，其余的均为非线性回归模型。=6\*GB1⒍（略）第三章一元线性回归模型本章练习题解答=1\*GB1⒈=1\*GB2⑴C=2\*GB2⑵D=3\*GB2⑶B=4\*GB2⑷A=5\*GB2⑸B=6\*GB2⑹A=7\*GB2⑺B=8\*GB2⑻C=9\*GB2⑼D=10\*GB2⑽B=2\*GB1⒉=1\*GB2⑴ABCDE=2\*GB2⑵ABC=3\*GB2⑶BE=4\*GB2⑷AC=5\*GB2⑸CD=6\*GB2⑹CDE=7\*GB2⑺AD=8\*GB2⑻CDE=9\*GB2⑼ABCE=3\*GB1⒊答：计量经济学所研究的变量是具有因果关系的随机变量，变量之间是相关关系，而非确定性的函数关系，作为被解释的变量除了受解释变量的影响之外，还受到其他各种因素的影响，而在一个回归模型中，不可能反映所有的对被解释变量有影响的变量，因而理论模型就要求有一个变量来代表那些所有无法在模型中列出来且对被解释变量有影响的随机变量，这个变量就是随机干扰项。=4\*GB1⒋答：线性回归模型的基本假设（实际上是针对普通最小二乘法的基本假设）是：解释变量是确定性变量；随机干扰项具有零均值和同方差；随机干扰项在不同样本点之间不存在序列相关；随机干扰项与解释变量之间不相关；随机干扰项服从零均值、同方差的正态分布。违背基本假设的计量经济学模型还是可以估计的，只是不能使用普通最小二乘法进行估计。=5\*GB1⒌答：线性回归模型中的零均值假设不可以表示为。因为前者表示的随机干扰项的期望，是总体随机误差的平均数；实际上表示的是，即在取特定值的条件下，随机干扰项代表的因素对的平均影响为0。而后者只是随机干扰项一个样本的平均值，样本平均值只是总体平均值（期望）的一个估计量，不能简单将两者等同起来。=6\*GB1⒍=1\*GB3①根据最小二乘原理，为求参数估计量，需使残差平方和为最小：根据微积分知识，对上式求偏导，并令偏导值为0，得如下正规方程：即：则线性回归模型的参数的估计量为：=2\*GB3②==3\*GB3③=7\*GB1⒎=1\*GB3①线性回归模型的基本假设是：解释变量是确定性变量；随机干扰项具有零均值和同方差；随机干扰项在不同样本点之间不存在序列相关；随机干扰项与解释变量之间不相关；随机干扰项服从零均值、同方差的正态分布。=2\*GB3②()=()=参数估计量具有线性、无偏性和最小方差性。=8\*GB1⒏离差名称平方和自由度平方和的平均值回归1剩余总计=9\*GB1⒐证明：设以上两个方程的估计量分别为：与于是所以，即两斜率互为倒数。=10\*GB1⒑证明：=11\*GB1⒒证明：=1\*GB3①满足所有的基本假定即三个估计量都是的无偏估计量。=2\*GB3②比较三者大小，容易得出估计量的方差最小。第四章多元线性回归模型本章练习题解答=1\*GB1⒈=1\*GB2⑴C=2\*GB2⑵D=3\*GB2⑶D=4\*GB2⑷C=5\*GB2⑸B=6\*GB2⑹B=7\*GB2⑺D=8\*GB2⑻B=9\*GB2⑼C=10\*GB2⑽A=11\*GB2⑾A=12\*GB2⑿D=13\*GB2⒀B=14\*GB2⒁C=2\*GB1⒉=1\*GB2⑴BCD=2\*GB2⑵ACDE=3\*GB2⑶BCD=4\*GB2⑷AD=5\*GB2⑸BC=6\*GB2⑹ACDE=7\*GB2⑺ABCDE=3\*GB1⒊用于检验回归方程各个参数的显著性，是单一检验；而检验则被用作检验整个回归关系的显著性，是对回归参数的联合检验。在多元线性回归中，若检验拒绝原假设，意味着解释变量与被解释变量之间线性关系是显著的，但具体是哪个解释变量与被解释变量之间关系显著则需要通过检验来进一步验证，但若检验接受原假设，则意味着所有的检验均不显著。在一元线性回归模型中，由于解释变量只有一个，因此检验的联合假设等同于检验的单一假设，两检验作用是等价的。=4\*GB1⒋答：由于模型中四个解释变量之和为168小时是固定的，因此当一个解释变量发生变化时，至少有另一个变量也要发生变化才能维持总和不变，因而，保持其他变量不变，而改变其中一个变量的说法是毫无意义的。如上所述，说明四个解释变量存在完全的线性关系，因此违背了不存在完全多重共线性的假定。可以考虑去掉其中的一个解释变量，如去掉第四个解释变量，用剩下的三个变量作为解释变量进行回归分析，这样就不会存在完全多重共线性的问题，因而也就可以在保持其他变量不变的情况下，用其中一个解释变量对一学期平均成绩的影响进行解释了。=5\*GB1⒌解：=1\*GB3①根据最小二乘原理，为求参数估计量，需使残差平方和最小：根据微积分知识，对上式与分别求偏导，并令偏导值为0，得如下正规方程组：即解之得：=2\*GB3②由=1\*GB3①中的正规方程组知，对该模型，仍有但不存在即由原点的线性方程，残差和不一定为零。=6\*GB1⒍；（其中表示解释变量的简单相关系数）又：；；；=7\*GB1⒎证明：=8\*GB1⒏解：=1\*GB3①该方程组的矩阵向量形式为：=2\*GB3②=3\*GB3③的方差-协方差矩阵为：=9\*GB1⒐解：=1\*GB3①由数理统计学易知：=2\*GB3②由数理统计学易知：=3\*GB3③由知，代入原模型得：这就是所需的模型，其中估计值及其标准差都能通过对该模型进行估计得到。=10\*GB1⒑解：=1\*GB3①=2\*GB3②=3\*GB3③第五章异方差性本章练习题解答=1\*GB1⒈=1\*GB2⑴C=2\*GB2⑵D=3\*GB2⑶A=4\*GB2⑷B=5\*GB2⑸B=6\*GB2⑹A=7\*GB2⑺C=8\*GB2⑻C=9\*GB2⑼A=2\*GB1⒉=1\*GB2⑴ABCD=2\*GB2⑵AB=3\*GB2⑶BCDE=4\*GB2⑷ABCDE=5\*GB2⑸ABCD=6\*GB2⑹BE=3\*GB1⒊解:=1\*GB3①在一元线性回归模型中,有:则:=2\*GB3②由=1\*GB3①中的结果,可得:在同方差下,,它与相差一个乘子,显然,当时,则该乘子大于1,有>;时,则有<。=4\*GB1⒋解：变换后的模型的随机干扰项为，其方差为：可见变换后的模型是同方差的。为简化推导过程，记，则变换后的模型可记为：为求得最佳估计值，根据最小二乘估计的原则，加权最小二乘估计要求最小化加权残差平方和：其中，为加权最小二乘估计量，对求偏导得：令上式为零，即得以下两个正规方程：（注意这两个正规方程与不加权的最小二乘正规方程的相似性），解该方程可得：即为参数的加权最小二乘估计量。=5\*GB1⒌解：=1\*GB3①居民人均消费性支出与可支配收入的线性方程如下所示：（）（）=2\*GB3②White检验因为，检验统计量的值为,查分布表可得，因而拒绝原假设，认为模型存在异方差性。=3\*GB3③采用加权最小二乘法估计得到的回归方程为：（）（）可以看出，加权最小二乘估计的结果与不加权最小二乘估计的结果有较大的区别。第六章自相关性本章练习题解答=1\*GB1⒈答：模型的序列相关性违背的基本假定是出现了。序列相关的来源有：=1\*GB3①经济变量固有的惯性；=2\*GB3②模型设定的偏误；=3\*GB3③模型中遗漏了重要的带有自相关的解释变量；=4\*GB3④数据的“编造”。序列相关的检验有：=1\*GB3①图示法，适合于大致判断是否存在序列相关；=2\*GB3②检验，适合于检验一阶自回归形式的序列相关；=3\*GB3③回归检验法，适合于各种类型的序列相关检验；=4\*GB3④拉格朗日乘数（）检验，适合于高阶序列相关及模型中存在滞后被解释变量的情形。=2\*GB1⒉答：由于自相关性，相对于不同的样本点，随机干扰项之间不再是相互独立的，而是存在相关关系，那么检验自相关性，首先根据法估计残差，将残差作为随机干扰项的近似估计值，然后检验这些近似估计值之间的相关性以判定随机干扰项是否存在序列相关。各种检验方法就是在这个思路下发展起来的。=3\*GB1⒊答：与异方差带来的后果类似，当模型存在序列相关时，根据普通最小二乘法估计出的参数估计量仍具有线性和无偏性，但不再具有有效性；用于参数显著性检验的统计量，要涉及到参数估计量的标准差，因而参数检验也失去意义；相应的模型预测功能也就失效了。=4\*GB1⒋答：=1\*GB3①由于样本容量，解释变量个数，在的显著性水平下，相应的上下临界值为。由于位于这两个值之间，所以检验是无定论的。=2\*GB3②进行检验：=1\*romani.做关于常数项、、和的回归并保存残差项；=2\*romanii.做关于常数项、、和及的回归并计算；=3\*romaniii.计算检验统计量；=4\*romaniv.由于在不存在一阶序列相关的零假设下，服从自由度为的分布。在的显著性水平下，该分布的相应临界值为由于，因而拒绝零假设，意味着原模型随机干扰项存在一阶序列相关。=5\*GB1⒌答：=1\*GB3①对于方程A，样本容量，解释变量个数，在的显著性水平下，查临界值表得：，，根据判定规则可知存在正的一阶自相关；对于方程B，样本容量，解释变量个