第一组计量经济学试题(含答案) (一)

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懒散是很惊异的东西，它使你以为那是安逸，是休息，是福气；但

事实上它所给你的是无聊，是倦怠，是消沉；它剥夺你对前途的希望，

割断你和别人之间的友情，使你心胸日渐狭窄，对人生也越来越怀疑。

罗兰

计量经济学试题

一.推断题：

1.违反基本架设的计量经济学模型是不行估计的。X

2.只有满足基本假设的计量经济学模型的一般最小二乘参数估计量才具

有无偏性和

有效性J

3.要使得计量经济学模型拟合得好，就必需增加说明变量。X

4.在拟合优度检验中，拟合优度高，则说明变量对被说明变量的说明程

度就高，可以推想模型总体线性关系成立；反之亦然。X

5.样本容量N越小，残差平方和RSS就越小，模型拟合优度越好。X

6.当计量经济学模型出现异方差性，其一般最小二乘法参数估计量仍具

有无偏性，但不具有有效性。V

7.实际问题中的多重共线性不是自变量之间存在理论上或事实上的线性

关系造成的，而是由于所收集的数据之间存在近似的线性关系所致。V

8.模型的拟合优度不是推断模型质量的唯一标准，为了追求模型的经济

意义，可以牺牲一点拟合优度。V

9.假如给定说明变量值，依据模型就可以得到被说明变量的预料值。X

10.异方差问题中，随机误差项的方差与说明变量观测值之间都是有规律

可循的。X

二.名词说明

1:一般最小二乘法

为使被说明变量的估计值与观测值在总体上最为接近使Q二最小，从而求

出参数估计量的方法，即之。

2：总平方和、回来平方和、残差平方和的定义

TSS度量Y自身的差异程度，称为总平方和。TSS除以自由度nT二因变量

的方差，度量因变量自身的变更。

RSS度量因变量Y的拟合值自身的差异程度，称为回来平方和。RSS除以

自由度（自变量个数-1）二回来方差，度量由自变量的变更引起的因变量

变更部分。

ESS度量实际值与拟合值之间的差异程度，称为残差平方和。RSS除以自

由度（n-自变量个数T）=残差（误差）方差，度量由非自变量的变更引

起的因变量变更部分。

3：计量经济学

计量经济学是以经济理论为指导，以事实为依据，以数学和统计学为方法,

以电脑技术为工具，从事经济关系与经济活动数量规律的探讨，并以建立

和应用经济计量模型为核心的一门经济学科。而且必需指出，这些经济计

量模型是具有随机性特征的。

4：最小样本容量

即从最小二乘原理和最大似然原理动身，欲得到参数估计量，不管其质量

如何，所要求的样本容量的下限。

即样本容量必需不少于模型中说明变量的数目（包扩常数项），即之。

5：序列相关性

模型的随机误差项违反了相互独立的基本假设的状况，称之。

三.简答

1：随机扰动项产生的缘由

（1）客观现象的随机性。引入e的根本缘由，乃是经济活动是人类参与

的，因此不行能像科学试验那样精确。

（2）此外还有社会环境和自然环境的随机性。

（3）模型省略了变量。被省略的变量包含在随机扰动项。中。

（4）测量与归并误差。测量误差致使视察值不等于实际值，汇总也存在

误差。

（5）数学模型形式设定造成的误差。由于相识不足或者简化，将非线性

设定成线性模型。

经济计量模型的随机性，正是为什么要接受数理统计方法的缘由。

2：接受一般最小二乘法，已经保证了模型最好地拟合样本观测值，为何

还要进行拟合优度检验？

答：一般最小二乘法所保证的最好拟合，是同一个问题内部的比较，拟合

优度检验结果所表示的优劣是不同问题之间的比较。两个同样满足最小二

乘原则的模型，对样本观测值的拟合程度不愿定相同。

3:针对一般最小二乘法，线性回来摸型的基本假设

答：（1）说明变量是确定性变量，而且说明变量之间不相关。

1.EVIEWS计算选用的说明变量是一

2.EVIEWS计算选用的被说明变量是

3.建立的回来模型方程是

4.回来模型的拟合优度为

5.回来函数的标准差为

6.回来参数估计值的样本标准差为

7.回来参数估计值的t统计量值为

8.残差平方和为____________________

9.被说明变量的平均数为

10.被说明变量的标准差为

答案如下：

1.Log(distance)6.0.000334

2.Log(time)7.4492.202

3.Log(distance)=1.5000338.3.82e-05

Log(time)+u9.2.181016

4.0.99999910.2.587182

5.0.002185

五.计算题

(中国)国内生产总值与投资与货物和服务净出口

单位：亿元

年份国内生产总值(Y)资本形成额(XI)货物和服务净出口

(X2)

199121280.407517.000617.5000

199225863.709636.000275.6000

199334500.7014998.00-679.4000

199446690.7019260.60634.1000

199558510.5023877.00998.5000

199668330.4026867.201459.300

199774894.2028457.602857.200

199879003.3029545.903051.500

199982673.1030701.602248.800

200089340.9032499.802240.200

202398592.9037460.802204.700

2023107897.642304.902794.200

2023121511.451382.702686.200

用上述数据建立计量模型并运用EVIEWS计算输出结果如下

DependentVariable:Y

Method:LeastSquares

Date:12/19/05Time:21:40

Sample:19912023

Includedobservations:13

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C3871.8052235.2631.7321470.1139

XI2.1779160.12069218.045270.0000

X24.0519801.2824023.1596800.0102

R-squared0.991494Meandependentvar69929.98

AdjustedR-squared0.989793S.D.dependentvar31367.13

S.E.ofregression3168.980Akaikeinfo19.15938

criterion

Sumsquaredresid1.00E+08Schwarzcriterion19.28975

Loglikelihood-121.5360F-statistic582.8439

Durbin-Watsonstat0.926720Prob（F-statistic）0.000000

1.建立投资与净出口与国民生产总值的二元线性回来方程并进行估计，并

说明斜率系数的经济意义。

解；建立y与为、的之间的线性回来模型；

v二A+B\%+A&+叨

依据一般最小二乘法参数估计有

%）、’3871.805、

B=（xx）-Ixy=仇=2.177916

、4.051980,

故所求回来方程为

Y=3871.805+2177916X,+4.051980X2

%的系数£尸2.177916表明，假如其他变量保持不变，为使国民生产总

值增加一亿元投资需增加2.18亿元，净出口增加4.05亿元也能使国民

生产总值增加一亿元。

2.对偏回来系数与所建立的回来模型进行检验，显著性水平a=0.05o

5(10)=2.2281

解：假设从：力=0,〃：残尸（）。在从成立的条件下

检验统计量/,=妇&=2（n-k-1）「空2=

5（四）5（4）~5（见）S（。）

(n-k-l)

S(/1)=6cli=C,,=0.120692

S（A）=元22=C=1.282402

n-k-\22

其中如是（x/x）7对角线的值。为残差平方和。

3\_2.177916

所以=18.04527

S(自)-0.120692

人

4.051980

=3.159680

M）1.282402

给定a=0.05.卬=('N%(〃一2-1)}=MNrOO25(l0)}=M>2.2281}。从

2,

上面结果看出々、2