计量经济学题（答案解析）

?计量经济学?要点C、被解释变量为随机变量，解符变量为非随机

一、单项选择题变量

知识点：D^被解释变量为非随机变量，解释变量为随机

第一章变量

假设千定义、概念什么是解释变量、被解释变量？

时间序列数据定义从变量的因果关系上，模型中变量可分为解释变

横截面数据定义量［Explanatoryvariable］和被解释变量(Explained

1.同一统计指标按时间顺序记录的数据称为variable)o

(B)。在模型中，解释变量是变动的原因，被解释变量

A、横截面数据B、时间序列数据是变动的结果。

C、修匀数据D、原始数据被解释变量是模型要分析研究的对象，也常称为

2.同一时间，不同单位一样指标组成的观测数据"应变量"(D①endentvariable)N"回归子"

称为〔B〕LRegressand等。

A.原始数据B.横裁面数据解释变量也常称为“自变量"(Independent

C.时间序列数据D.修匀数据variable)、“回归元”〔Regressor〕等，是说明应

变量定义〔被解释变量、解释变量、内生变量、变量变动主要原因的变量。

外生变量〕因此，被解释变量只能由内生变量担任，不能由

单方程中可以作为被解释变量的是〔控制变量、非内生变量担任。

内生变量、外生变量〕;4.单方程计量经济模型中可以作为被解释变量的

3.在回归分析中，以下有关解释变量和被解释变是〔C〕

量的说法正确的有〔C〕A、控制变量B、前定变量

A、被解释变量和解释变量均为随机变量C、内生变量D、外生变量

B、被解释变量和解释变量均为非随机变量5.单方程计量经济模型的被解释变量是〔A〕

A、内生变量B、政策变量D.Y关于X的边际变化

C、控制变量D^外生变量计量经济学研究方法一般步骤

6.在回归分析中，以下有关解释变量和被解释变四步12点

量的说法正确的有〔C：9.计量经济学的研究方法一般分为以下四个步骤

A、被解释变量和解释变量均为随机变量

13、被解释变量和解释变量均为非随机变量A.确定科学的理论依据、模型设定、模型修定、

C、被解释变量为随机变量，解释变量为非随机模型应用

变量B.模型设定、估计参数、模型检验、模型应用

D、被解释变量为非随机变量，解释变量为随机C.搜集数据、模型设定、估计参数、预测检验

变量D.模型设定、检脸、构造分析、模型应用

双对数模型中参数的含义;对计量经济模型应当进展哪些方面的检验？

7.双对数模型Iny=ln片+4JnX+〃中，参数经济意义检验：检验模型估计结果，尤其是参数

四的含义是〔D〕估计，是否符合经济理论。

A.X的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化统计推断检验：检验参数估计值是否抽样的偶然

B.Y关于X的边际变化结果，运用数理统计中的统计推断方法，对模型

C.X的绝对量发生一定变动时，引起因变量Y及参数的统计可靠性做出说明。主要有1,F,

的相对变化率外等检脸；

D.Y关于X的弹性计量经济学检验：检验模型是否符合计量经济方

8.双对数模型111丫=1]1尸。+4111'+〃中，参数法的根本假定，例如检验模型是否存在多重共线

A的含义是〔C〕性，检脸模型中的随机扰动项是否存在自相关和

A.Y关于X的增长率异方差性等等。

B.Y关于X的开展速度预测检验：模型预测的结果与经济运行的实际结

CY关于X的弹性果相比照，以此检脸模型的有效性。

在使用计量经济模型分析问题时，通常会使用哪计量经济模型检验通常包含哪些检验？每种检

些类型数据？使用这些类型数据各自应该注意验根本思想是什么？

哪些问题？经济意义检验：检验模型估计结果，尤其是参

⑴时间序列数据［TimeSeriesDataJ把反映某数估计，是否符合经济理论。

一总体特征的同一指标的数据，按照一定的时间统计推断检验：检验参数估计值是否抽样的偶然

顺序和时间间隔〔如月度、季度、年度〕排列起结果，运用数理统计中的统计推断方法，对模型

来，这样的统计数据称为时间序列数据；及参数的统计可靠性作出说明。

［2］截面数据(Cress-SectionData)同一时间〔时计量经济学检验：检脸模型是否符合计量经济方

期或时点〕某个指标在不同空间的观测数据，称法的根本假定，例如检验模型是否存在多重共线

为截面数据；性，检脸模型中的随机扰动项是否存在自相关和

〔3〕面板数据fPanelData］面板数据指时间序异方差性等等。

列数据和截面数据相结合的数据，对假设干个体

预测检验：模型预测的结果与经济运行的实际结

进展多期观测。例如在居民收支调查中收集的对

果相比照，以此检验模型的有效性。

各个固定调查户在不同时期的调查数据，又如全

第二章

国各省市不同年份的经济开展状，兄的统计数据,

假设干根本概念

就都是面板数据；

总体、样本回归方程、模型

1.4］虚拟变量数据(DummyVariablesData)

o古典线性回归模型的普通最小二乘估计量满足

时间序列数据假设是非平稳的，可能造成

的统计性质〔最正确线性无偏估计〕；

“伪回归”；

1.古典线性回以模型的普通最小二乘估计量满足

截面数据往往存在异方差；

的统计性质(A)

利用面板数据的计量经济模型已成为计量

A.最正确线性无偏估计B.仅满足线性性

经济学研究的专门问题，容易产生异方差、自相

C.非有效性D.有偏性

关性。样本回归直线(又.7)

2.设OLS法得到的样本回归直线为E闻X,）=4+6X,

D、E邓,.）号+屈X,

匕=笈1+笈jX,.+q,那么点

（又了）（B）5.用最小二乘法作回归分析时提出了古典假定，

A、一定不在回归直线上这是为了〔B〕

B、一定在回归直线上A.使回归方程更简化

C、不一定在回归直线上B.卷到总体回归系数的最正确线性无偏估计

D、在回归直线上方C.便解释变量更容易控制

经典线性计量模型的假定有哪些？D.使被解释变量更容易控制

假定1：零均值假定；假定2:同方差假定；假定6.在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示

3：无自相关假定；假定4:随机扰动项勺与解释为：〔c〕

变量七不相关；假定5:正态性假定；〔假定6:A、Yt=PQ+pxXt+ut

无多重共线性〕B、K=E（K/X）+〃

3.以下图中符号“{”所代表的是〔B〕c、Z=A+2x

D、£（K/Xr）=/70+/?lXr

第三章

多元线性回归模型整体的读解〔对回归结果全过

程的读解分析〕

A模型拟合优度B模型整体显著性根据F值判断整体显著性的规那么〔P值接近于

C正态性D个体参数显著性零表示整体显著〕；

4.以下模型中不属于变量线性回归模型是多元线性回归模型RSS反映了应变量观测值与估

A)°计值之间的总变差

E(Y\X)=fl^pX

A、it•多元线性回归分析中的RSS〔剩余平方和〕

V

z=片+才+%反映了〔C〕

B、Pl

A.应变量观测值总变差的大小多重共线性〔1〕定义、产生原因；〔2〕后果；〔3〕

B.应变量回归估计值总变差的大小检测；〔4〕弥补。

C.应变量观测值与估计值之间的总变差参数的最小二乘估计量的性质

D.Y关于X的边际变化•简单相关系数矩阵方法主要用于检脸〔D〕

多元线性回归模型ESS自由度为k-1A.异方差性B.自相关性

•多元线性回归分析中的ESS的自由度是（D〕C.随机解释变量D.多重共线性

A.KB.n•能够检验多重共线性的方法有_A______

C.n-KD.k-1A.简单相关系数矩阵法B.D*检验法

调整后的判定系数严与判定系数*之间的关系C.White检脸D.ARCH检险法

•有关调整后的判定系数正与判定系数川之•如果模型中的解释变量存在完全的多重共线

间的关系表达正确的选项是〔C〕性：参数的最小二乘估计量是〔C〕

A后等于R?A.无偏的B.有偏的

B尹与*没有数量关系C.无法估计D.无正确答案

c一般情况下方＜内•如果模型中的解释变量存在不完全的多重共

D片大于霜线性，参数的最小二乘估计量是〔A〕

•在模型匕=以++Z?3X3/+Ut的回归A.无偏的B.有偏的

分析结果报告中，有b=2634.23,C.无法估计D.无正确答案

砸〃值=0.0000,那么说明〔D〕•如果模型中的解释变量存在完全的多重共线

A、解释变量“2,对匕的影响是显著的性，参数的最小二乘估计量是〔C〕

B、解释变量、力对匕的影响是显著的A.无偏的B.有偏的

C、解释变量入Y2,和人Y，对乙V的影响是均不显著C.无法估计D.确定的

D、解释变量和对匕的联合影响是显著的第五章

第四章异方差性〔1〕定义、产生原国工〔2〕后是工〔3〕

检测；〔4〕弥补。C.自相关性D.异方差性

检验异方差的方法；•关于Goldfeld-Quandt检验，以下说法正确的

修正异方差的方法；选项是〔C〕

•ARCH检险方法主要用于检验〔A〕A.它是检验模型是否存在自相关

A.异方差性B.自相关性B.该检验所需要的样本容量较小

C.随机解释变量D.多重共线性C.该检验需要■去掉局郃样本

•以下方法可以用于检脸模型中异方差性的方1＞它是检验模型是否存在多重共线性

法有〔D〕•以下方法可以用于检脸模型中异方差性的方

ADW检验B相关系数矩阵法有〔D〕

C判定系数法DWhite检脸ADW'检脸B相关系数矩阵

•Goldfeld-Quandt方法用于检验〔A〕C判定系数法DWhite检验

A.异方差性B.自相关性•如果模型中存在异方差现象，那么普通最小

C.随机解释变量D.多重共线性二乘估计量仍然满足的性质〔A〕

•在模型有异方差的情况下，常用的估计方法A.无偏性B.最小方差性

是(D)C.有效性D非线性性

A.广义差分法B.工具变量法什么是异方差性？有哪些方法可以检脸模型中

C逐步回归法D.加权最小二乘法是否存在异方差性？

•Wnite检脸可用于检验〔B〕违背同方差假定，扰动项的方差会随着某个

A.自相关性B.异方差性〔些〕因素而发生变化。观察残差图、White检

C.解释变量随机性D.多重共线性验、ARCH检验、Golden-Quant检验等。

•加权最小二乘可以解决以下哪个问题•回归模型具有异方差性时，仍用最小二乘法

(D)估计参数，那么以下〔B〕是错误的。

A.多重共线性B.误差项非正态性A、参数估计值是无偏非有效的

B、幺戊仍具有最小方差A.最小二乘估计量次是无偏的且非有效

C、常用的t和F检验失效B.最小二乘估计量A是有偏的且有效

D、预测区间增大，精度下降c.最小二乘估计量A是无偏的且有效

第六章D.最小二乘估计量A是有偏的但非有效

自相关性〔1〕定义、产生原因；〔2〕后果；〔3〕•在DW检验中，不能判定的区域是〔C〕

检测；〔4〕弥补。A.0cde4,4-4<dv4

违背自相关造成后果〔无偏非有效〕；B.&j<d<4-4

在DW检验中，当d统计量为2时，说明无自相C.dL<d<duy^-dv<d<4-dL

关性存在；D.上述都不对

DW判断区域规那么；•样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于

•在DW'检验中，当d统计量为2时，说明〔C〕1,那么DW统计量近似等于［A}

A.存在完全的正自相关A.OB.1C.2D.4

B.存在完全的负自相关第七章

C不存在自相关D.不能判定分布滞后模型的意义

•如果回归模型违背了无自相关假定，最小二分布滞后模型的分类及各个类型的特点

乘估计量是（A）分布滞后模型短期影响乘数

A.无偏的，非有效的•设无限分布滞后模型为

B.有偏的，非有效的Y,=a+0°X,+0\X,7+02X.2-・.+u,

C.无偏的，有效的,那么短期影响乘数为〔〕

I〉有偏的，有效的A.A）B、3片

•如果在模型%=户1+（32xt+%中，随机扰动

项违背了无自相关假定，那么以下说法正确

•对于有限分布滞后模型

的选项是（A）

在一定条件下，参数氏可近似用一个关于i

的多项式表示ti=O,1,2,•••,K〕，以下说虚拟变量个数的设置规那么是：假设定性因素有

法中不正确的选项是〔〕m个相互排斥的类型〔或属性、7K平〕，在有截

A、多项式的阶数〃？小于K距项的模型中只能引入m—1个虚拟变量，否那

B、可采用Almon法对此模型进展估计么会陷入所谓“虚拟变量陷阱”，产生完全的多

C、该模型比拟容易产生多宜共线性重共线性。在无截距项的模型中，定性因素有m

D、以上说法都不对个相互排斥的类型时，引入m个虚拟变量不会导

第八章致完全多重共线性，不过这时虚拟变量参数的估

虚拟变量的定义、作用以及规那么计结果，实际上是D=1时的样本均值。

•虚拟变量（）•设某计量经济模型为：%=。+/?0+%,

[

A.主要来代表质的因素，但在有些情况下可以其中匕大学教授年薪，D=[男教授，

'[（）女教授

用来代表数量因素

那么对于参数a、B的含义，以下解释不正确

B.只能代表质的因素C.只能代表数量因素

的选项是C]

I）只能代表季节影响因素

A.”表示大学女教授的平均年薪；

•对于含有截距项的计量经济模型，假设想将

B.3表示大学男教授的平均年薪；

含有m个互斥类型的定性因素引入到模型

C.a+（3表示大学男教授的平均年薪；

中，那么应该引入虚拟变量个数为〔〕

D邛表示大学男教授和女教授平均年薪的差额

AmBm-1Cm+1Dm-k

•对于一个含有截距项的计量经济模型，假设

简述虚拟变量设置规那么

某定性因素有m个互斥的属性，

什么是虚拟变量？在设定虚拟变量时，应该注意

对于一个含有截距项的计量经济模型，假设

什么问题？设置规那么是什么？

某龟性因素有m个互斥的类型，为将其引入

虚拟变量是将定性因素数量化取值为。或1的一

模型中，那么需要引入虚拟变量个数为

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。注意防止虚拟变量陷阱。

AmBm-1Cm+1Dm-k

第十章C.ADF检验D.DW检脸

时间序列数据特有属性二、简答题

平稳的概念、产生的后果、检验的方法1、计量经济模型检验通常包含哪些检验？每种

非平稳时间序列数据的建模技术要点检验根本思想是什么？

•某一时间序列经一次差分变换成平稳时间序经济意义检验：检验模型估计结果，尤其是参

列，此时间序列称为〔〕数估计，是否符合经济理论。

A.1阶单整B.2阶单整统计推断检验：检验参数估计值是否抽样的偶然

C.K阶单整D.以上答案均不正确结果，运用数理统计中的统计推断方法，对模型

简述时间序列平稳性的含义及参数的统计可靠性作出说明。

时间序列平稳性分严格平稳和广义平稳性。计量经济学检验：检脸模型是否符合计量经济方

严格平稳是指随机过程的联合分布函数与时间法的根本假定，例如检验模型是否存在多重共线

的位移无关；性，检脸模型中的随机扰动项是否存在自相关和

广义平稳性是指随机过程的均值、方差不随时间异方差性等等。

变化，自协方差函数仅是时间间隔的函数，又称

预测检脸：模型预测的结果与经济运行的实际结

为弱平稳性

果相比照，以此检脸模型的有效性。

什么是伪回归？其产生的原因是？

2、在使用计量经济模型分析问题时，通常会使

所谓“伪回归”，是指变量间本来不存在有意义

用哪些类型数据？使用这些类型数据各自应该

的关系，但回归结果却得出存在有意义关系的错

注意哪些问题？

误结论。造成“伪回归”的根本原因在于时间序

⑴、时间序列数据〔TimeSeriesData］把反映

列变量的非平稳性。

某一总体特征的同一指标的数据，按照一定的时

•以下方法可以用于检验时间序列平稳性的是

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〕、

A.ARCH检脸B.White检脸

截面数据(Cross-SectionData)同一时间〔时期或时

点〕某个指标在不同空间的观测数据，称为截面的原因，被解释变量是变动的结果。被解释变量

数据。〔3〕、面板数据［PanelData〕面板数据指是模型要分析研究的对象，也常称为“应变量”

时间序列数据和截面数据相结合的数据，对假设(Dependentvariable)%回归子”〔Regressand〕等。

干个体进展多期观测。例如在居民收支调查中收解释变量也常称为“自变量”(Independent

集的对各个固定调查户在不同时期的调查数据，variable)s“回归元”〔Regressor〕等，是说明应

又如全国各省市不同年份的经济开展状况的统变量变动主要原因的变量。

计数据，就都是面板数据。〔4〕、虚拟变量数据4、经典线性计量模型的假定有哪些？

(DummyVariablesData)o假定1：零均值假定；假定2:同方差假定；假定

时间序列数据假设是非平稳的，可能造成3：无自相关假定；假定4:随机扰动项《与解释

“伪回归”；截面数据往往存在异方差；利用面变量X,不相关；假定5:正态性假定；假定6:无

板数据的计量经济模型已成为计量经济学研究多重共线性

的专门问题，容易产生异方差、自相关性。5、什么是异方差性？有哪些方法可以检验模型

3、什么是解释变量、被解释变量？中是否存在异方差性？

从变量的因果关系上，模型中变量可分为解释违背同方差假定，扰动项的方差随某个解释变量

变量〔Explanatoryvariable〕和被解释变量在变化。观察残差图、White检脸、ARCH检验、

(Explainedvariable)o在模型中，解释变量是变动Goldcnfeld-Quandt检验等0

6、简述虚拟变量设置规那么

虚拟变量个数的设置规那么是：假设定性因素有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，否那么会陷入所谓“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，引入m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时的样本均值。

7、什么是虚拟变量、设置虚拟变量应该注意什么？

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。注意防止虚拟变量陷阱。

8、将虚拟变量引入到模型中，通常有哪些方式？各自具有什么作用？

参加虚拟解释变量的途径有两种根本类型：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、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。

10、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。

三、计算题

题干已给出一个估计结果，问：系数的经济意义；估计出来的系数是否符合经济意义；

t值计算〔已给出系数及标准误〕；或者根据已给的t值、F值判断显著性〔不需要查表，根据经历即

可判断〕；

根据已给出的Y的总离差中被回归方程解释的局部及未被回归方程解释的局部所占比例分别是

多少；

模型中是否存在多重共线性〔利用综合判断法〕；

模型是否存在自相关〔会看DW表〕

为研究中国各地区入境旅游状况，建立了各省市旅游外汇收入〔Y,百万美元〕、旅行社职工人数〔XI,

人〕、国际旅游人数〔X2,万人次〕的模型，用某年31个省市的截面数据估计结果如下：

t=(-3.066806)(6.652983)(3.378064)

R2=0.934331F=191.1894n=31

〔1〕从经济意义上考察估计模型的合理性。

〔2〕XI、X2两个变量是否显著？模型的整体是否显著？理由是？

某公司想决定在何处建造一个新的百货店，对已有的30个百货店的销售额作为其所处地理位置特征

的函数进展回归分析，并且用该回归方程作为新百货店的不同位置的可能销售额，估计得出〔括号内

为估计的标准差〕

〔0.02〕〔0.01〕[1.0]〔1.0〕

其中：匕=第》个百货店的日均销售额〔百美元〕；

x"=第，•个百货店前每小时通过的汽车数量〔1。辆〕；

、2，=第'个百货店所处区域内的人均收入〔美元〕；

=第i个百货店内所有的桌子数量；

、4，=第i个百货店所处地区竞争店面的数量；

请答复以下问题：

1、说出本方程中系数0.1和0.01的经济含义。

2、各个变量前参数估计的符号是否与期望的符号一致？

3、在==0.05的显著性水平下检验变量X1，的显著性。

025

〔临齐tt/。'”）=2,%.025（为）=2.056，力oo5（25）=1.708/005（26）=1.706]

运用计量模型研究1990年到2007年我国粮食产量与主要影响因素之间的数量关系，模型设定如下：

Yt=/+t+a2X2t+a3X3t+a4X4t+公5念+6t+.

Y「--我国历年粮食总产量（单位：万吨）

X]t--农业化肥施用量〔万吨〕

X2t--粮食播种面积〔千公顷〕

X3「一成灾面积〔千公顷〕

一农业机械年末拥有量〔亿瓦特）

Xs「一农林牧渔业总劳动力〔万人〕

Xe---有效灌溉面积〔千公顷〕

Ut——其它影响粮食产量的因素〔随机误差项〕

模型估计结果如下：

DependentVariable:Y

Method;T.easiSquares

Date:05/25/09Time:21:03

Sample:19902007

Includedobservations:18

VariableCoefficienStd.Errort-StatisticProb.

t

XI5.1837341.657003(〕0.0096

X20.3922160.2215751.7701230.1044

X3-0.2260720.107385-2.1052430.0591

X4-0.0678160.148659-0.4561900.6571

X5-0.1110890.401499-0.2766850.7872

X60.2967090.4869080.6093750.5547

C-17495.3327898.47-0.6271070.5434

Rsquared0.952021Meandependent44127.13

var

AdjustedR-squarcd0.925837S.D.dependentvar4408.967

S.E.ofregression1200.687Akaikeinfb17.30448

criterion

Sumsquaredresid15858133Schwarzcriterion17.65073

Loglikelihood-148.7403F-stanstic36.37094

Durbin-Watsonstat2.019087Prob(F-statistic)0.000001

根据此估计结果，是答复以下问题：

〔1〕计算X1的t统计量值；

〔2〕模型整体是否显著？理由是？

〔3〕各变量的系数估计值是否符合经济意义？如果不符合，你觉得是什么原因造成的？

家庭消费支出〔丫〕、可支配收入〔X1〕、家庭财富〔X2〕设定模型如下：

回归分析结果为：

LS//DependentVariableisY

Date:18/11/09Time:15:18

Sample:11()

Includedobservations:10

VariableCoefficientStd.ErrorT-StatisticProb.

C24.40706.9973________0.0101

-0.34010.4785_________0.5002

X?0.08230.0458_________0.1152

R-squared0.9615Meandepencentvar111.1256

AdjustedR-squared0.9505