計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)題庫(kù).pdf

1 計(jì)量計(jì)量經(jīng)經(jīng)濟(jì)濟(jì)學(xué)學(xué)復(fù)習(xí)復(fù)習(xí)題題庫(kù)庫(kù) 一 單項(xiàng)選擇題一 單項(xiàng)選擇題 下列各題 A B C D 四個(gè)選項(xiàng)中 只有一個(gè)選項(xiàng)是正確的 1 下列說(shuō)法中哪一項(xiàng)不屬于應(yīng)用經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)的研究目的 A 經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析 B 經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè) C 經(jīng)濟(jì)政策評(píng)價(jià) D 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)估計(jì)和檢驗(yàn)方法研究 2 構(gòu)造行為方程式的最重要依據(jù)為 A 政策法規(guī) B 經(jīng)濟(jì)恒等式 C 經(jīng)濟(jì)行為 D 變量間的技術(shù)關(guān)系 3 總體回歸線是指 A 樣本觀測(cè)值擬合的最好的曲線 B 使殘差平方和最小的曲線 C 解釋變量 X 取給定值時(shí) 被解釋變量 Y 的樣本均值的軌跡 D 解釋變量 X 取給定值時(shí) 被解釋變量 Y 的條件均值或期望值的軌跡 4 若一元線性回歸模型 Y 1 2X u 滿足經(jīng)典假定 那么參數(shù) 1 2的普通最小二乘估計(jì)量 1 2是所有線性估計(jì)量中 A 無(wú)偏且方差最大的 B 無(wú)偏且方差最小的 C 有偏且方差最大的 D 有偏且方差最小的 5 在一元線性回歸模型 Y 1 2X u 中 若回歸系數(shù) 2通過(guò)了 t 檢驗(yàn) 則表示 A 2 0 B 2 0 C 2 0 D 0 6 在回歸模型 Y 1 2X2 3X3 u 中 如果 X2 與X3高度線性相關(guān) 則與經(jīng)典模型相比 2的 方差 A 不受影響 B 變小 C 變大 D 不確定 7 模型 lnYt 1 2t ut中 Yt代表國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 t 代表時(shí)間變量 則斜率 2代表 A 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率 B 經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度 C 經(jīng)濟(jì)逐期增長(zhǎng)量 D 經(jīng)濟(jì)總增長(zhǎng)量 8 在線性回歸模型中 根據(jù)判定系數(shù) R 2與 F 統(tǒng)計(jì)量的關(guān)系可知 當(dāng) R2 0 時(shí) 有 A F 1 B F 0 C F 1 D F 9 在多元線性回歸模型 Y 1 2X2 3X3 4X4 u 中 對(duì)回歸系數(shù) j j 2 3 4 進(jìn)行顯著 性檢驗(yàn)時(shí) t 統(tǒng)計(jì)量為 A j j Se B j j Se C j j Var D j j Var 10 下面不能用來(lái)檢驗(yàn)異方差的方法是 A 等級(jí)相關(guān)系數(shù)法 B DW 檢驗(yàn)法 C 殘差圖分析法 D 樣本分段比檢驗(yàn) 11 在線性回歸模型中 若 ei 與 i X之間存在線性關(guān)系 則異方差形式為 2 A ii X 22 B ii X 22 C 22 i D 222 ii X 12 下面不能用來(lái)檢驗(yàn)序列相關(guān)的方法為 A DW 檢驗(yàn)法 B 殘差圖分析法 C 自相關(guān)系數(shù)法 D 方差擴(kuò)大因子法 13 采用一階差分法估計(jì)隨機(jī)誤差項(xiàng)為一階自相關(guān)的線性回歸模型 的取值為 A 1 0 B 0 C 0 1 D 1 14 在 DW 檢驗(yàn)中 無(wú)序列相關(guān)的區(qū)間為 A 0 DW du B du DW 4 du C 4 du DW 4 dL D 4 du DW 4 15 在分布滯后模型 Yt a 0Xt 1Xt 1 2Xt 2 3Xt 3 ut中 延期過(guò)渡性影響乘數(shù)是指 A 1 2 3 B 1 2 3 C 0 D 0 1 2 3 16 無(wú)限分布滯后模型為 Yt a 0Xt 1Xt 1 ut 若該模型滿足庫(kù)伊克 koyck 提出的兩 個(gè)假設(shè) 則衰減率 越小 X 滯后的遠(yuǎn)期值對(duì)當(dāng)期 Y 值的影響就 A 越小 B 越大 C 沒(méi)有影響 D 不確定 17 若一個(gè)回歸模型包含截距項(xiàng) 對(duì)一個(gè)具有 m 個(gè)特征的質(zhì)的因素需要引入的虛擬變量個(gè)數(shù) 為 A m 2 B m 1 C m D m 1 18 設(shè)消費(fèi)函數(shù)為 Yi 0 1D 2Xi ui 式中 Yi 第 i 個(gè)居民的消費(fèi)水平 Xi 第 i 個(gè)居民 的收入水平 D 為虛擬變量 D 1 表示正常年份 D 0 表示非正常年份 則該模型為 A 截距變動(dòng)模型 B 分布滯后模型 C 截距 斜率同時(shí)變動(dòng)模型 D 時(shí)間序列模型 19 若聯(lián)立方程模型中某個(gè)結(jié)構(gòu)方程包含了模型中所有的變量 則這個(gè)方程 A 不可識(shí)別 B 恰好識(shí)別 C 過(guò)度識(shí)別 D 不確定 20 使用間接最小二乘法估計(jì)參數(shù) 結(jié)構(gòu)式參數(shù)估計(jì)量的性質(zhì)為 A 有偏 非一致 B 有偏 一致 C 無(wú)偏 非一致 D 無(wú)偏 一致 21 回歸分析中定義的 A 解釋變量和被解釋變量都是隨機(jī)變量 B 解釋變量為非隨機(jī)變量 被解釋變量為隨機(jī)變量 C 解釋變量和被解釋變量都為非隨機(jī)變量 D 解釋變量為隨機(jī)變量 被解釋變量為非隨機(jī)變量 22 最小二乘準(zhǔn)則是指使 達(dá)到最小值的原則確定樣本回歸方程 A 1 n tt t YY B 1 n tt t YY C max tt YY D 2 1 n tt t YY 23 下圖中 所指的距離是 A 隨機(jī)誤差項(xiàng) B 殘差 C i Y的離差 D i Y的離差 3 24 參數(shù)估計(jì)量 是 i Y的線性函數(shù)稱為參數(shù)估計(jì)量具有 的性質(zhì) A 線性 B 無(wú)偏性 C 有效性 D 一致性 25 參數(shù)的估計(jì)量具備最佳性是指 A B 為最小 C D 為最小 26 反映由模型中解釋變量所解釋的那部分離差大小的是 A 總體平方和 B 回歸平方和 C 殘差平方和 D 樣本平方和 27 總體平方和 TSS 殘差平方和 RSS 與回歸平方和 ESS 三者的關(guān)系是 A RSS TSS ESS B TSS RSS ESS C ESS RSS TSS D ESS TSS RSS 28 下面哪一個(gè)必定是錯(cuò)誤的 A B C D 29 產(chǎn)量 X 臺(tái) 與單位產(chǎn)品成本 Y 元 臺(tái) 之間的回歸方程為 356 1 5YX 這說(shuō) 明 A 產(chǎn)量每增加一臺(tái) 單位產(chǎn)品成本增加 356 元 B 產(chǎn)量每增加一臺(tái) 單位產(chǎn)品成本減少 1 5 元 C 產(chǎn)量每增加一臺(tái) 單位產(chǎn)品成本平均增加 356 元 D 產(chǎn)量每增加一臺(tái) 單位產(chǎn)品成本平均減少 1 5 元 30 回歸模型 i 1 n 中 總體方差未知 檢驗(yàn)時(shí) 所用的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量服從 0 Var Var 0 ii XY2 030 8 0 XY r ii XY5 175 91 0 XY r ii XY1 25 78 0 XY r ii XY5 312 96 0 XY r iii XY 10 0 10 H 1 11 S XY 10 Y i Y X 4 A B C D 31 對(duì)下列模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn) 哪一個(gè)模型通常被認(rèn)為沒(méi)有實(shí)際價(jià)值的 A 消費(fèi) 收入 B 商品需求 收入 價(jià)格 C 商品供給 價(jià)格 D 產(chǎn)出量 資本 勞動(dòng) 32 進(jìn)行相關(guān)分析時(shí) 假定相關(guān)的兩個(gè)變量 A 都是隨機(jī)變量 B 都不是隨機(jī)變量 C 一個(gè)是隨機(jī)變量 一個(gè)不是隨機(jī)變量 D 隨機(jī)或非隨機(jī)都可以 33 假設(shè)用OLS法得到的樣本回歸直線為 iii eXY 21 以下說(shuō)法不正確的是 A 0 i e B YX一定在回歸直線上 C YY D 0 ii eXCOV 34 對(duì)樣本的相關(guān)系數(shù) 以下結(jié)論錯(cuò)誤的是 A 越接近 0 X 和 Y 之間的線性相關(guān)程度越高 B 越接近 1 X 和 Y 之間的線性相關(guān)程度越高 C 11 D 0 則在一定條件下 X 與 Y 相互獨(dú)立 二 多項(xiàng)選擇題二 多項(xiàng)選擇題 下列各題 A B C D E 四個(gè)選項(xiàng)中 至少有兩個(gè)答案是正確的 1 下列關(guān)于判定系數(shù) R 2的說(shuō)法 正確的有 A 對(duì)于一元線性回歸而言 R 2 0 9 意味著解釋變量與被解釋變量的相關(guān)系數(shù)為 0 9 B R 2測(cè)度在因變量的總變異中由回歸模型解釋的部分所占的比例 C 取值范圍在 1 和 1 之間 D 取值范圍在 0 和 1 之間 E 當(dāng)每個(gè)回歸方程包含的解釋變量數(shù)目不一樣時(shí) 不能使用 R 2來(lái)比較兩個(gè)方程的擬合 優(yōu)度 2 2 n 1 nt 1 2 n 2 nt i C i I8 0500 di Q i I8 010 i P9 0 si Q i P75 020 i Y 6 0 65 0 i K 4 0 i L 5 2 在用普通最小二乘法估計(jì)回歸模型時(shí) 存在異方差問(wèn)題將導(dǎo)致 A 參數(shù)估計(jì)量有偏 B 參數(shù)估計(jì)量不是最小方差線性無(wú)偏的 C t 檢驗(yàn)失效 D F 檢驗(yàn)失效 E 預(yù)測(cè)失效 3 二次多項(xiàng)式模型適合于擬合 A 倒 U 形曲線 B 正 U 形曲線 C 平均成本曲線 D 總成本曲線 E 邊際成本曲線 4 某多元線性回歸模型的部分檢驗(yàn)結(jié)果如下 DW 檢驗(yàn)值為 3 6 其中一個(gè)解釋變量的方差擴(kuò) 大因子為 20 則該模型 A 存在正的序列相關(guān) B 存在負(fù)的序列相關(guān) C 不存在序列相關(guān) D 存在嚴(yán)重多重共線性問(wèn)題 E 存在異方差問(wèn)題 5 下列關(guān)于自回歸模型的方法正確的是 A 模型僅包含解釋變量的滯后項(xiàng) B 不能使用 DW 檢驗(yàn)來(lái)診斷是否存在序列相關(guān) C 普通最小二乘估計(jì)量將有偏 D 如果隨機(jī)誤差項(xiàng)與滯后被解釋變量相關(guān) 普通最小二乘估計(jì)量將是有偏且非一致的 E 肯定違背了經(jīng)典線性回歸模型的假設(shè) 6 利用普通最小二乘法求得的樣本回歸直線 12 ii YX 的特點(diǎn) A 必然過(guò)點(diǎn) X Y B 可能通過(guò)點(diǎn) X Y C 殘差 i e的均值為常數(shù) D i Y的均值與 i Y的均值相等 E 殘差 i e與解釋變量之間有一定的相關(guān)性 7 古典線性回歸模型的普通最小二乘估計(jì)量的特性有 A 無(wú)偏性 B 線性 C 最小方差 D 不一致性 E 有偏性 8 指出下列哪些現(xiàn)象是相關(guān)關(guān)系 A 家庭消費(fèi)支出與收入 B 商品銷售額和銷售量 銷售價(jià)格 C 物價(jià)水平與商品需求量 D 小麥畝產(chǎn)量與施肥量 E 學(xué)習(xí)成績(jī)總分與各門(mén)課程成績(jī)分?jǐn)?shù) 9 一元線性回歸模型 01 iii YXe 的經(jīng)典假設(shè)包括 A 0 i E e B 2 i Var e 常數(shù) C cov 0 ij e e D i e N 0 1 E X 為非隨機(jī)變量 且cov 0 ii X e 10 以 Y 表示實(shí)際觀測(cè)值 Y表示回歸估計(jì)值 e 表示殘差 則回歸直線滿足 A 通過(guò)樣本均值點(diǎn) X Y B ii YY C cov 0 ii X e D 2 0 ii YY 6 E 2 0 i YY 11 反映回歸直線擬合優(yōu)度的指標(biāo)有 A 相關(guān)系數(shù) B 回歸系數(shù) C 樣本決定系數(shù) D 回歸方程的標(biāo)準(zhǔn)誤差 E 剩余變差 或殘差平方和 三三 名詞解釋 名詞解釋 1 回歸平方和 2 擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 3 相關(guān)關(guān)系 4 高斯 馬爾可夫定理 四四 辨析 辨析 1 即使經(jīng)典線性回歸模型 CLRM 中的干擾項(xiàng)不服從正態(tài)分布的 OLS估計(jì)量仍然是 無(wú)偏的 2 隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的方差與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)方差的無(wú)偏估計(jì)沒(méi)有區(qū)別 3 在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中 隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)與殘差項(xiàng)無(wú)區(qū)別 五五 計(jì)算分析 計(jì)算分析 1 某農(nóng)產(chǎn)品試驗(yàn)產(chǎn)量 公斤 畝 和施肥量 公斤 畝 7 塊地的數(shù)據(jù)資料匯總 如下 后來(lái)發(fā)現(xiàn)遺漏的第八塊地的數(shù)據(jù) 要求匯總?cè)?8 塊地?cái)?shù)據(jù)后進(jìn)行以下各項(xiàng)計(jì)算 并對(duì)計(jì)算結(jié)果的經(jīng)濟(jì)意義和統(tǒng)計(jì)意義 做簡(jiǎn)要的解釋 1 該農(nóng)產(chǎn)品試驗(yàn)產(chǎn)量對(duì)施肥量 X 公斤 畝 回歸模型YabXu 進(jìn)行估計(jì) 2 對(duì)回歸系數(shù) 斜率 進(jìn)行統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn) 信度為 0 05 3 估計(jì)可決系數(shù)并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn) 信度為 0 05 所需臨界值在以下簡(jiǎn)表中選取 t0 025 6 2 447 t0 025 7 2 365 t0 025 8 2 306 t0 005 6 3 707 t0 005 7 3 499 t0 005 8 3 355 F0 05 1 7 5 59 F0 05 2 7 4 74 F0 05 3 7 4 35 F0 05 1 6 5 99 F0 05 2 6 5 14 F0 05 3 6 4 76 YX 255 i X 3050 i Y 71 1217 2 i x 429 8371 2 i y 857 3122 iiy x 20 8 X400 8 Y 7 2 試將下列非線性函數(shù)模型的線性化 1 01 1 x yeu 2 1234 sincossin2cos2yxxxxu 3 利用 中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒 2006 中提供的有關(guān)數(shù)據(jù) 可以對(duì) 2005 年國(guó)內(nèi)各地區(qū)居民 消費(fèi)進(jìn)行分析 如果以各省 自治區(qū) 直轄市 居民可支配收入 X 單位 元 作為解釋 變量 以居民消費(fèi)性支出 Y 單位 元 作為被解釋變量 利用 Eviews 軟件 可以得到以 下估計(jì)結(jié)果 Dependent Variable Y Method Least Squares Sample 1 31 Included observations 31 Variable Coefficie nt Std Error t Statistic Prob C 346 0459 a 1 131693 X 0 728453 0 028858 b R squared 0 956468 Mean dependent var 7773 217 Adjusted R squared 0 954966 S D dependent var 2183 308 S E of regression 463 3222 Akaike info criterion 15 17706 Sum squared resid 6225356 Schwarz criterion 15 26958 Log likelihood 233 2445 F statistic 637 1699 Durbin Watson stat 1 372727 Prob F statistic 0 000000 要求 1 將表中 a 和 b 兩項(xiàng)空缺的數(shù)字填出 2 分 2 已知 0 0250 050 050 025 29 2 045 29 1 699 30 1 607 30 2 042tttt 2222 0 050 050 0250 025 29 42 5569 30 43 77 29 45 72 30 46 98 請(qǐng)對(duì) 模型參數(shù)的顯著性做出判斷 5 分 3 利用回歸結(jié)果進(jìn)行簡(jiǎn)要分析 5 分 4 多元線性回歸模型 ikikiii XXXY 22110 0 2 N i ni 2 1 其矩陣形式為 X Y 滿足所有基本假設(shè) 分別寫(xiě)出 2 的分布 2 Y的分布和 2 Y的分布 8 指出 偏回歸系數(shù) 2 的含義 并指出解釋變量滿足什么條件時(shí)可以用一元回歸 模型得到相同的 2 的估計(jì)結(jié)果 如果 22 12 iii Varxx 采用 WLS 估計(jì)得到 111 X W XX W Y 寫(xiě)出 其中W的具體表達(dá)式 證明 1 2 kn XYXY 是 2 的無(wú)偏估計(jì) 5 指出下列論文中的主要錯(cuò)誤之處 在一篇關(guān)于中國(guó)石油消費(fèi)預(yù)測(cè)研究的論文中 作者選擇石油年消費(fèi)量 OIL 單位 萬(wàn) 噸標(biāo)準(zhǔn)煤 為被解釋變量 國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 GDP 按當(dāng)年價(jià)格計(jì)算 單位 億元 為解釋變 量 1990 2006 年年度數(shù)據(jù)為樣本 首先假定邊際消費(fèi)傾向不變 建立了線性模型 2006 1991 1990 tGDPOIL ttt 采用 OLS 估計(jì)模型 得到 2006 1991 1990183125 030 13390 tGDPLOI tt 然后假定消費(fèi)彈性不變 建立了對(duì)數(shù)線性模型 2006 1991 1990lnln tGDPOIL ttt 采用 OLS 估計(jì)模型 得到 2006 1991 1990ln458338 0122385 5 ln tGDPLOI tt 分別將 2020 年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值預(yù)測(cè)值 500000 億元 代入模型 計(jì)算得到兩種不同假定情況 下的 2020 年石油消費(fèi)預(yù)測(cè)值分別為 104953 和 68656 萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤 6 下列聯(lián)立方程模型是一個(gè)完備的結(jié)構(gòu)式模型 tttt tttt ttttt yyy yyy yyyy 3621103 2421102 153322101 指出每個(gè)結(jié)構(gòu)方程和該聯(lián)立方程模型的識(shí)別狀態(tài) 指出分別采用 OLS 和 2SLS 估計(jì)第一個(gè)方程的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn) 如果采用2SLS估計(jì)第二個(gè)方程 分別寫(xiě)出第1階段和第2階段所估計(jì)的模型形式 7 考察以下模型 Ct 0 1Yt ut 消費(fèi)函數(shù) Yt Ct St 收入恒等式 9 C 消費(fèi) Y 收入 S 儲(chǔ)蓄 C