計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)試卷匯總

1 試卷試卷 一一 課程名稱 課程名稱 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 課程號(hào) 課程號(hào) 考核方式 試考核方式 試 一二三四四五五總分總分統(tǒng)分人統(tǒng)分人復(fù)核人復(fù)核人 選擇題 單選題選擇題 單選題 1 10 每題每題 1 分 多選題分 多選題 11 15 每題每題 2 分 共分 共 20 分 分 1 在多元線性回歸中 判定系數(shù) R2隨著解釋變量數(shù)目的增加而 B A 減少 B 增加 C 不變 D 變化不定 2 在多元線性回歸模型中 若某個(gè)解釋變量對(duì)其余解釋變量的判定系數(shù)接近 1 則表明模型中存在 C A 異方差性 B 序列相關(guān) C 多重共線性 D 擬合優(yōu)度低 3 經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型是指 D A 投入產(chǎn)出模型 B 數(shù)學(xué)規(guī)劃模 C 模糊數(shù)學(xué)模型 D 包含隨機(jī)方程的經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型 4 當(dāng)質(zhì)的因素引進(jìn)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型時(shí) 需要使用 D A 外生變量 B 前定變量 C 內(nèi)生變量 D 虛擬變量 5 將內(nèi)生變量的前期值作解釋變量 這樣的變量稱為 D A 虛擬變量 B 控制變量 C 政策變量 D 滯后變量 6 根據(jù)樣本資料已估計(jì)得出人均消費(fèi)支出 Y 對(duì)人均收入 X 的回歸模型 Ln Y 5 0 75LnX 這表明人均收入每增加 1 人均消費(fèi)支出將預(yù)期增加 B A 0 2 B 0 75 C 5 D 7 5 7 對(duì)樣本相關(guān)系數(shù) r 以下結(jié)論中錯(cuò)誤的是 D D A 越接近于 1 Y 與 X 之間線性相關(guān)程度越高 B 越接近于 0 Y 與 X 之間線性相關(guān)程度越弱 2 C 1 r 1 D 若 r 0 則 X 與 Y 獨(dú)立 8 當(dāng) DW 4 dL 則認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng) i A 不存在一階負(fù)自相關(guān) B 無(wú)一階序列相關(guān) C 存在一階正自相關(guān) D 存在一階負(fù)自相關(guān) 9 如果回歸模型包含二個(gè)質(zhì)的因素 且每個(gè)因素有兩種特征 則回歸模型中需要引入 A 一個(gè)虛擬變量 B 兩個(gè)虛擬變量 C 三個(gè)虛擬變量 D 四個(gè)虛擬變量 10 線性回歸模型 中 檢驗(yàn) H0 0 i 1 2 k 時(shí) 所用的統(tǒng)計(jì)量 服從 i var i i t A t n k 1 B t n k 2 C t n k 1 D t n k 2 11 對(duì)于經(jīng)典的線性回歸模型 各回歸系數(shù)的普通最小二乘法估計(jì)量具有的優(yōu)良特性有 ABC A 無(wú)偏性 B 有效性 C 一致性 D 確定性 E 線性特性 12 經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型主要應(yīng)用于ABCD A 經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè) B 經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)分析 C 評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)政策 D 政策模擬 13 常用的檢驗(yàn)異方差性的方法有 ABC A 戈里瑟檢驗(yàn) B 戈德菲爾德 匡特檢驗(yàn) C 懷特檢驗(yàn) D DW 檢驗(yàn) E 方差膨脹因子檢測(cè) 14 對(duì)分布滯后模型直接采用普通最小二乘法估計(jì)參數(shù)時(shí) 會(huì)遇到的困難有BCE A 不能有效提高模型的擬合優(yōu)度 B 難以客觀確定滯后期的長(zhǎng)度 C 滯后期長(zhǎng)而樣本小時(shí)缺乏足夠自由度 D 滯后的解釋變量存在序列相關(guān)問題 E 解釋變量間 存在多重共線性問題 3 15 常用的檢驗(yàn)自相關(guān)性的方法有BCD A 特征值檢驗(yàn) B 偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn) C 布羅斯 戈弗雷檢驗(yàn) D DW 檢驗(yàn) E 懷特檢驗(yàn) 二 判斷正誤 正確打二 判斷正誤 正確打 錯(cuò)誤打 錯(cuò)誤打 每題 每題 1 分 共分 共 10 分 分 答案填入下表 答案填入下表 1 在存異方差情況下采用的普通最小二乘回歸估計(jì)是有偏估計(jì) 2 DW 統(tǒng)計(jì)量的值接近于 2 則樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)近似等于 0 3 方差膨脹因子檢測(cè)法可以檢測(cè)模型的多重共線性 4 設(shè)有樣本回歸直線為均值 則點(diǎn) 一定在回歸直線上YXXY 10 5 回歸模型中 檢驗(yàn)時(shí) 所用的統(tǒng)計(jì)量服從于 iiii XbXbbY 22110 0 10 bH 1 11 bs bb 2 2 n 6 用一階差分變換消除自相關(guān)性是假定自相關(guān)系數(shù)為 1 7 解釋變量 x 為非隨機(jī)變量 則解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān) 8 在 Eviews 中 常利用 SCAT 命令繪制趨勢(shì)圖 9 懷特檢驗(yàn)是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖谧韵嚓P(guān)性的方法之一 10 多重共線性的存在會(huì)降低 OLS 估計(jì)的方差 三 填空題 每空三 填空題 每空 2 分 共分 共 20 分 分 1 古典回歸模型假定中的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的方差等于常數(shù)的假定被破壞 則稱模型出現(xiàn)了 異方差性 2 方差膨脹因子 VIF 的倒數(shù)稱為 容許度 3 采用 DW 檢驗(yàn)自相關(guān)時(shí) DW 值的范圍是 0 dL 時(shí) 認(rèn)為存在正自相關(guān) 4 判定系數(shù) R2可以判定回歸直線擬合的優(yōu)劣 又稱為 模型的可解釋程度 5 在 Eviews 軟件中 建立工作文件的命令是 create 6 在古典回歸模型假定中 要求隨機(jī)誤差項(xiàng)之間 互不相關(guān) 7 若一元線性回歸模型 存在一階 二階自相關(guān)性 使用廣義差分變換 變換后的 iii XbbY 10 4 被解釋變量 Y Y 1Yt 1 2Yt 2 8 對(duì)于有限分布滯后模型 解釋變量的滯后長(zhǎng)度每增加一期 可利用的樣本數(shù)據(jù)的容量就會(huì) 減少一個(gè) 9 設(shè)某城市的微波爐需求函數(shù)為 其中 Y 為需求 X 為消費(fèi)者收PXYln2 0ln5 0120 ln 入 P 為價(jià)格 在 P 上漲 10 的情況下 收入必須 4 才能保持原有的需求水平 10 若有若干年的某經(jīng)濟(jì)變量月度數(shù)據(jù) 假定一年有 1 月 5 月 10 月 12 月表現(xiàn)出季節(jié)變動(dòng) 則應(yīng)引 入的虛擬變量個(gè)數(shù)為 4 四 分析題 四 分析題 40 分 分 1 根據(jù) 8 個(gè)企業(yè)的廣告支出 X 和銷售收入 Y 的資源 求得 試用普通最小二乘法確定銷售收入 Y 對(duì)廣告支出 X 的回歸直線 并說明其經(jīng)濟(jì)含義 6 分 2 根據(jù)某地共 39 年的總產(chǎn)出 Y 勞動(dòng)投入 L 和資本投入 K 的年度數(shù)據(jù) 運(yùn)用普通最小二乘法估計(jì)得出了 下列回歸方程 6 分 16 616 17 470 8 000 R2 0 9946 DW 0 858 式下括號(hào)中的數(shù)字為相應(yīng)估計(jì)量的 t 檢驗(yàn)值 在 5 的顯著性水平之下 查 t 分布表 t0 025 36 2 030 由 DW 檢驗(yàn)臨界值表 得 dL 1 38 du 1 60 問 1 題中所估計(jì)的回歸方程的經(jīng)濟(jì)含義 2 該回歸方程的估計(jì)中存在什么問題 3 應(yīng)如何改進(jìn) 5 3 樣本點(diǎn)共 28 個(gè) 本題假設(shè)去掉樣本點(diǎn) c 8 個(gè) xi 數(shù)值小的一組回歸殘差平方 iii bxay 和為 RSS1 2579 59 xi 數(shù)值大的一組回歸殘差平方和為 RSS2 63769 67 查表 F0 05 10 10 3 44 問 6 分 1 這是何種方法 作用是什么 2 簡(jiǎn)述該方法的基本思想 3 寫出計(jì)算過程 并給出結(jié)論 4 為研究體重與身高的關(guān)系 我們隨機(jī)抽樣調(diào)查了 51 名學(xué)生 其中 36 名男生 l5 名女生 并得到如下 兩種回歸模型 其中 w 為體重 單位 磅 h 為身高 單位 英寸 6 分 W 232 0655l 十 5 5662 h 模型 1 t 5 2066 8 6246 W 122 9621 十 23 8238 D 十 3 7402 h 模型 2 t 2 5884 4 0149 5 1613 女生 男生 0 1 D 請(qǐng)回答以下問題 1 你將選擇哪一個(gè)模型 為什么 2 如果選擇了另外一個(gè)模型 將會(huì)犯什么錯(cuò)誤 3 D 的系數(shù)說明了什么 5 利用某地區(qū)的有關(guān)統(tǒng)計(jì)資料 建立糧食生產(chǎn)函數(shù)如下 10 分 Dependent Variable Y Variable Coefficient Std Errort Statistic Prob C 8128 791 24 95130 1 0 1029 L 0 0 1 0 0875 S 3 0 25 79812 0 0000 R squared 0 F statistic 787 8341 6 Adjusted R squared 0 Prob F statistic 0 Durbin Watson stat 1 其中 Y 糧食產(chǎn)量 億斤 L 農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力 萬(wàn)人 S 播種面積 萬(wàn)畝 1 寫出生成該回歸方程窗口的 Eviews 命令 2 寫出所建立的糧食生產(chǎn)函數(shù)模型 3 對(duì)模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 并說明檢驗(yàn)的意義 4 對(duì)模型進(jìn)行自相關(guān)性檢驗(yàn) dL 1 224 dU 1 553 5 若存在自相關(guān)性 簡(jiǎn)述消除方法 寫出 Eviews 命令 6 利用我國(guó)城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款年底余額 Y 與 GDP 指數(shù) X 的歷年統(tǒng)計(jì)資料建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型之后 再利用 EViews 軟件有關(guān)命令輸出殘差檢驗(yàn)的以下結(jié)果 6 分 1 寫出產(chǎn)生該窗口的 Eviews 命令 該結(jié)果說明了什么問題 2 采用什么方法修正模型 3 寫出使用 EViews 軟件估計(jì)模型時(shí)的有關(guān)命令 五 論述題 五 論述題 10 分 分 根據(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究的步驟 論述如何建立和應(yīng)用糧食需求回歸模型 答案答案 一一 四 分析計(jì)算題四 分析計(jì)算題 1 1 分 41 2 8 108 1620 8 480108 6870 22 2 n X X n YX YX b i i ii ii 7 1 分 465 2741 2 n X n Y xbya ii 估計(jì)回歸方程為 2 分 xy41 2 465 27 解釋經(jīng)濟(jì)意義 2 分 2 1 L 增長(zhǎng) 變化 1 Y 增長(zhǎng) 變化 1 451 K 增長(zhǎng) 變化 1 Y 增長(zhǎng) 變化 0 384 2 分 2 DW dl 模型存在一階正自相關(guān) 2 分 3 應(yīng)采用廣義差分法修正 2 分 3 1 這是 G Q 檢驗(yàn) 檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诋惙讲钚?2 分 2 略 2 分 3 構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量 F RSS2 RSS1 24 72 比較統(tǒng)計(jì)量 F 與臨界值 F0 05 10 10 F F0 05 10 10 說明 模型存在異方差性 2 分 4 1 因?yàn)槟Ｐ?2 中 D 的系數(shù)估計(jì)值在統(tǒng)計(jì)上顯著 所以選擇模型 2 2 分 2 遺漏了對(duì)被解釋變量有顯著影響的變量 不能反映性別因素對(duì)身高的影響 2 分 3 總體上講 男生的體重大于女生的體重 2 分 5 1 LS Y C L S 1 分 2 2 分 SLY3 49240 54338128 791 3 R2 0 9913 表明模型有較高的擬合優(yōu)度 1 分 F 的概率近似為 0 表明模型對(duì)總體擬合顯著 1 分 T 檢驗(yàn) L 影響不顯著 S 影響較顯著 1 分 4 由于 0 DW dL 1 224 故模型存在一階自相關(guān)性 2 分 5 采用廣義差分法修正模型 LS C X AR 1 2 分 6 1 IDENT RESID 該結(jié)果說明模型存在二階自相關(guān)性 2 分 2 采用廣義差分法來(lái)修正投資函數(shù)模型 2 分 3 LS Y C X AR 2 2 分 8 試卷試卷 二二 選擇題選擇題 單選題單選題 1 10 每題每題 1 分 多選題分 多選題 11 15 每題每題 2 分 共分 共 20 分 分 1 在 C D 生產(chǎn)函數(shù) KALY A 和是彈性 B A 和是彈性 C A 和是彈性 D A 是彈性 2 同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)按時(shí)間順序記錄的數(shù)據(jù)列稱為 A 橫截面數(shù)據(jù) B 時(shí)間序列數(shù)據(jù) C 修勻數(shù)據(jù) D 原始數(shù)據(jù) 3 回歸分析中 用來(lái)說明擬合優(yōu)度的統(tǒng)計(jì)量為 A 相關(guān)系數(shù) B 回歸系數(shù) C 判定系數(shù) D 標(biāo)準(zhǔn)差 4 回歸模型中 檢驗(yàn)時(shí) 所用統(tǒng)計(jì)量 iii xbby 10 0 10 bH 1 11 bS bb A 服從 B 服從 C 服從 D 服從 2 2 n 1 nt 1 2 n 2 nt 5 如果回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差 則模型參數(shù)的普通最小二乘估計(jì)量 A 無(wú)偏且有效 B 無(wú)偏但非有效 C 有偏但有效 D 有偏且非有效 6 若回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差性 則估計(jì)模型參數(shù)應(yīng)采用 A 普通最小二乘法 B 廣義差分法 C 加權(quán)最小二乘法 D 工具變量法 7 已知 DW 統(tǒng)計(jì)量的值接近于 2 則樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)近似等于 A 1 B 1 C 0 D 0 5 8 在線性回歸模型中 若解釋變量和的觀測(cè)值成比例 即有 其中為非零常數(shù) 1 X 2 X ii kXX 21 k 則表明模型中存在 A 多重共線性 B 方差非齊性 C 序列相關(guān) D 設(shè)定誤差 9 設(shè)個(gè)人消費(fèi)函數(shù)中 消費(fèi)支出 Y 不僅同收入 X 有關(guān) 而且與消費(fèi)者年齡構(gòu)成有關(guān) iii xbby 10 年齡構(gòu)成可分為青年 中年和老年三個(gè)層次 假設(shè)邊際消費(fèi)傾向不變 則考慮年齡因素的影響 該消費(fèi)函 數(shù)引入虛擬變量的個(gè)數(shù)應(yīng)為 A 1 個(gè) B 2 個(gè) C 3 個(gè) D 4 個(gè) 10 在分布滯后模型中 短期影響乘數(shù)為 ttttt xbxbxbay 22110 A B C D a b 1 1 1 b a b 1 0 0 b 11 計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型主要應(yīng)用于 ABCD A 經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè) B 經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)分析 C 評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)政策 9 D 實(shí)證分析 12 若表示隨即誤差項(xiàng) 表示殘差 則下列計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的表述形式正確的有 BDE e A B C ii xbby 10 iii xbby 10ii xbby 10 D E ii xbby 10 iii exbby 10 13 常用的檢驗(yàn)異方差性的方法有 ABC A 戈里瑟檢驗(yàn) B 戈德菲爾德 匡特檢驗(yàn) C 懷特檢驗(yàn) D DW 檢驗(yàn) E 方差膨脹因子檢測(cè) 14 對(duì)自回歸模型進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)時(shí) 直接用 DW 檢驗(yàn) 則一般 CE A DW 值趨近于 0 B DW 值趨近于 4 C DW 值趨近于 2 D DW 檢驗(yàn)有效 E DW 檢驗(yàn)無(wú)效 15 對(duì)分布滯后模型直接采用普通最小二乘法估計(jì)參數(shù)時(shí) 會(huì)遇到的困難有 ABCDE A 無(wú)法估計(jì)無(wú)限分布滯后模型參數(shù) B 難以客觀確定滯后期長(zhǎng)度 C 滯后期長(zhǎng)而樣本小時(shí)缺乏足夠自由度 D 滯后的解釋變量存在序列相關(guān)問題 E 解釋變量間存在多重共線性問題 二 填空 二 填空 2020 分 分 1 使用 OLS 法估計(jì)古典回歸模型 若 則 或 iii xbby 10i 2 0 N 1 b xx S bN 2 1 2 2 1 xx bN i 2 估計(jì)線性回歸模型時(shí) 可以將總平方和分解為回歸平方和與殘差平方和 其中回歸平方和表示被解釋變 量的變化中可以用回歸模型來(lái)解釋的部分 3 設(shè)某商品需求函數(shù)為 其中為需求量 為消費(fèi)者收入 為PXYln2 0ln5 0120 ln YXP 該商品價(jià)格 若價(jià)格上漲 10 則需求將 下降 2 此時(shí)收入應(yīng)增加 4 才能保持原有 的需求水平 4 若所建模型的殘差分布呈現(xiàn)出周期性波動(dòng) 或誤差有逐漸擴(kuò)大的趨勢(shì) 則表明模型可能存在 自相關(guān)性 或 異方差性 5 戈德菲爾德 匡特檢驗(yàn)適用于檢驗(yàn)樣本容量較大 異方差性呈 遞增或遞減 趨勢(shì)變化的情況 10 6 若使用偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷淖韵嚓P(guān)性 則在 EVIEWS 軟件中 其命令為 IDENT RESID 7 在模型中引入多個(gè)虛擬變量時(shí) 虛擬變量的個(gè)數(shù)應(yīng)按下列原則確定 如果有 M 個(gè)互斥的屬性類型 則在 模型中引入 M 1 個(gè)虛擬變量 8 估計(jì)模型 假設(shè)可用一個(gè)二次多項(xiàng)式逼近 則利 tttttt xbxbxbxbay 3322110i b 用阿爾蒙法估計(jì)模型的 EVIEWS 軟件命令為 Y C PDL X 3 2 三 判斷正誤 正確打三 判斷正誤 正確打 錯(cuò)誤打 錯(cuò)誤打 每題 每題 1 分 共分 共 10 分 分 答案填入下表 答案填入下表 1 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)通過建立模型定量分析經(jīng)濟(jì)變量之間的確定性關(guān)系 2 總體回歸直線是解釋變量取各給定值時(shí)被解釋變量條件均值的軌跡 3 使用普通最小二乘法估計(jì)模型時(shí) 所選擇的回歸模型使得所有觀察值的殘差和達(dá)到最小 4 若建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的目的是用于預(yù)測(cè) 則要求模型的遠(yuǎn)期擬合誤差較小 5 當(dāng)確定時(shí) 越小 表明模型的擬合優(yōu)度越好 2 yyi 2 yyi 6 在模型中增加解釋變量會(huì)使得判定系數(shù)增大 但調(diào)整的判定系數(shù)不一定增大 7 使用高斯 牛頓迭代法估計(jì)非線性回歸模型時(shí) 只有誤差精度的設(shè)定不同會(huì)影響迭代估計(jì)的結(jié)果 8 當(dāng)模型存在異方差性 自相關(guān)性或多重共線性時(shí) OLS 估計(jì)都不再是有效估計(jì) 9 隨著多重共線性程度的增強(qiáng) 方差膨脹因子以及系數(shù)估計(jì)誤差都在增大 10 EVIEWS 中 利用葛蘭杰方法檢驗(yàn)變量 X 是否為 Y 變化的原因時(shí) 若 F 統(tǒng)計(jì)量大于給定顯著水平下的 臨界值 則 X 不是 Y 變化的原因 F 五 計(jì)算分析 五 計(jì)算分析 4040 分 分 1 假設(shè)已經(jīng)得到關(guān)系式的最小二乘估計(jì) 試問 6 分 XbbY 10 1 假設(shè)決定把 X 變量的單位擴(kuò)大 10 倍 這樣對(duì)原回歸的斜率和截距項(xiàng)會(huì)有什么樣的影響 如果把 Y 變 量的單位擴(kuò)大 10 倍 又會(huì)怎樣 11 2 假定給 X 的每個(gè)觀測(cè)值都增加 2 對(duì)原回歸的斜率和截距會(huì)有什么樣的影響 如果給 Y 的每個(gè)觀測(cè)值 都增加 2 又會(huì)怎樣 2 現(xiàn)有根據(jù)中國(guó) 1980 2000 年投資總額 X 與工業(yè)總產(chǎn)值 Y 的統(tǒng)計(jì)資料 用 EVIEWS 軟件估計(jì)的結(jié)果如圖 1 請(qǐng)根據(jù)要求依次答題 18 分 圖圖 1 1 1 寫出能得到圖 1 估計(jì)結(jié)果的 EVIEWS 命令 2 根據(jù)圖 1 估計(jì)結(jié)果寫出相應(yīng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型 3 對(duì)模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn) 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 并解釋各種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的意義 4 模型中 解釋變量前的系數(shù)有什么含義 在經(jīng)濟(jì)學(xué)中它表示什么 5 若給定顯著性水平 檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷淖韵嚓P(guān)性 05 0 22 1 L d42 1 U d 6 若本模型存在自相關(guān)性 應(yīng)該用什么方法解決 寫出本題中解決模型自相關(guān)性的 EVIEWS 命令 7 用 DW 法檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷淖韵嚓P(guān)性有什么局限性 若存在高階自相關(guān) 可以用什么方法檢驗(yàn) 3 已知根據(jù)我國(guó)城鎮(zhèn)居民家庭 1955 1985 年人均收入和人均儲(chǔ)蓄的數(shù)據(jù)資料 可以建立并估計(jì)出如下 A B 兩種儲(chǔ)蓄模型 6 分 A tt XS17 0 4 33 2 9 4 1 t 12 0 833 DW 0 398 2 R B ttt DXDXS252 0 7 55256 0 7 61 2 8 8 1 3 9 9 2 t DW 1 67967 0 2 R 式中 為人均儲(chǔ)蓄 為人均收入 且以1955年的物價(jià)水平為100 從和中扣除了物價(jià)上漲因 t S t X t S t X 素 代表年份 t 19790 19791 t t D 試回答以下問題 1 你將選擇哪一個(gè)模型 為什么 2 若 D 與 DXt的影響是顯著的 則代表了什么含義 2 寫出該儲(chǔ)蓄模型的等價(jià)形式 分析其經(jīng)濟(jì)含義 4 現(xiàn)有某地區(qū)制造行業(yè)歷年庫(kù)存 Y 與銷售額 X 的統(tǒng)計(jì)資料 使用分布滯后模型建立庫(kù)存函數(shù) 若在 EVIEWS 軟件中使用阿爾蒙法估計(jì)模型 設(shè)有圖2和圖3輸出 請(qǐng)依次回答問題 10分 圖圖2 2 13 圖圖3 3 1 寫出能得到圖2的 EVIEWS 命令 并說明此命令的作用 2 根據(jù)圖2寫出庫(kù)存函數(shù)的設(shè)定形式 3 若假定該模型為解釋變量滯后3期的分布滯后模型 系數(shù)可以用二次多項(xiàng)式逼近 寫出能得到圖3 i b 的 EVIEWS 命令 4 根據(jù)圖3分別寫出阿爾蒙變化之后的模型以及原分布滯后模型 5 根據(jù)估計(jì)出的分布滯后模型分別求短期乘數(shù) 延期乘數(shù) 長(zhǎng)期乘數(shù) 并解釋各種乘數(shù)的含義 答案答案 二二 四 計(jì)算分析 四 計(jì)算分析 4040 分 分 1 1 記為原變量 X 單位擴(kuò)大 10 倍的變量 則 X 于是 X 10 X XbbY 10 10 10 X bb 1 0 10 X b b 可見 解釋變量的單位擴(kuò)大 10 倍時(shí) 回歸的截距項(xiàng)不變 而斜率項(xiàng)將會(huì)成為原回歸系數(shù)的 1 10 1 14 分 分 同樣地 記為原變量 Y 單位擴(kuò)大 10 倍的變量 則 Y 于是 Y 10 Y Xbb Y 10 10 即 YXbb 10 1010 可見 被解釋變量的單位擴(kuò)大 10 倍時(shí) 截距項(xiàng)與斜率項(xiàng)都會(huì)比原回歸系數(shù)擴(kuò)大 10 倍 1 分 分 2 記 X 2 則原回歸模型為 X XbbY 10 2 10 Xbb 110 2Xbbb 記 Y 2 則原回歸模型為 Y XbbY 10 2 即 XbbY 10 2 可見 無(wú)論解釋變量還是被解釋變量以加法的形式變化 都會(huì)造成原回歸模型的截距項(xiàng)變化 而斜 率不變 4 4 分 分 2 1 LS LNY C LNX 2 2 分 分 2 LNY 1 4521 0 8704LNX 2 2 分 分 3 經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn) 解釋變量前的系數(shù)值在 0 到 1 之間 是合理的 1 1 分 分 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 模型的擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 判定系數(shù)值為 0 9883 接近 1 表明模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)的近似 2 R 程度較好 方程的顯著性檢驗(yàn) F 統(tǒng)計(jì)量值為 1604 95 大于給定顯著性水平下的臨界值 顯著性概率為 0 小于給定顯著性水平 0 05 表明解釋變量與被解釋變量的線性關(guān)系在總體上是顯著的 變量的顯著 性檢驗(yàn) 模型中 常數(shù)項(xiàng)和解釋變量的 T 檢驗(yàn)值分別為 7 6 40 06 都大于給定顯著性水平下的臨界值 顯著性概率小于 0 05 說明其對(duì)被解釋變量的單獨(dú)影響是顯著的 3 3 分 分 4 表示當(dāng)投資增加 1 時(shí) 工業(yè)總產(chǎn)值將增加 0 8704 在經(jīng)濟(jì)學(xué)中 這個(gè)系數(shù)表示投入產(chǎn)出彈性 2 2 分 分 5 DW 0 4517 0 DW 所以模型存在一階正自相關(guān)性 2 2 分 分 22 1 L d 6 采用廣義差分法解決 LS LOG Y C LOG X AR 1 2 2 分 分 15 7 局限性 只能檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖谝浑A自相關(guān) 有兩個(gè)無(wú)法判定的區(qū)域 若解釋變量中有被解 釋變量的滯后項(xiàng) 則不能用 DW 法檢驗(yàn) 3 3 分 分 高階自相關(guān)可以用偏相關(guān)系數(shù)法或 BG 法檢驗(yàn) 1 1 分 分 3 1 將選擇 B 模型 因?yàn)?B 的解釋變量都通過了顯著性檢驗(yàn) 且擬合優(yōu)度較模型 A 高 DW 值接近2 模型不存在一階自相關(guān) 而模型 A 擬合優(yōu)度較 B 低 且 DW 值很小 存在一階自相關(guān) 2 2分 分 2 表明制度因素對(duì)儲(chǔ)蓄模型的截距和斜率的影響都是顯著的 即儲(chǔ)蓄模型的截距和斜率在1979年前后有 顯著差異 2 2分 分 3 等價(jià)形式 1979年以前 D 1 tt XS004 0 0 6 1979年以后 D 0 tt XS256 0 7 61 可以看出 儲(chǔ)蓄模型的截距和斜率在1979年前后有顯著差異 1979年之前 我國(guó)城鎮(zhèn)居民的邊際儲(chǔ)蓄 傾向僅為0 004 即收入增加一元儲(chǔ)蓄平均增加4厘 而在1979一1985年期間 城鎮(zhèn)居民的邊際儲(chǔ)蓄傾向高 達(dá)0 256 2 2分 分 4 1 CROSS Y X 作用 輸入此命令后 系統(tǒng)將輸出 y 與 x 以及 x 滯后 1 2 3 p 期的各期相關(guān)系數(shù) 可以初步判斷 滯后期長(zhǎng)度 k 2 2 分 分 2 1 1 分 分 tttt xbxbay 110 3 LS Y C PDL X 3 2 1 1 分 分 4 阿爾蒙變換的模型 1 1 分 分 tttt ZZZy 210 4322 0 0377 0 1311 1 75 7140 原模型 2 2 分 分 321 5220 0 7367 0 1311 1 6612 0 75 7140 ttttt xxxxy 5 短期乘數(shù)為 0 6612 表示銷售額變化一個(gè)單位對(duì)同期庫(kù)存的影響 1 1 分 分 延期乘數(shù)為 1 1311 0 7367 0 5220 表示銷售額在各滯后期的單位變化對(duì)庫(kù)存的影響 即銷售額 的滯后影響 1 1 分 分 長(zhǎng)期乘數(shù)為 2 007 表示銷售變動(dòng)一個(gè)單位對(duì)庫(kù)存產(chǎn)生的累計(jì)總影響 1 1 分 分 試卷試卷 三三 選擇題 單選題選擇題 單選題 1 1 1010 每題每題 1 1 分 多選題分 多選題 1111 1515 每題每題 2 2 分 共分 共 2020 分 答案填入下表 分 答案填入下表 16 1 1 回歸分析中定義 回歸分析中定義 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 2 2 下面哪一項(xiàng)不能用于回歸模型高階自相關(guān)的檢驗(yàn) 下面哪一項(xiàng)不能用于回歸模型高階自相關(guān)的檢驗(yàn) A D W 檢驗(yàn) B 偏自相關(guān)檢驗(yàn) C B G 檢驗(yàn) D 拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn) 3 設(shè) M 為貨幣需求量 Y 為收入水平 r 為利率 流動(dòng)性偏好函數(shù) M M 0 0 1 1Y Y 2 2r r 又設(shè)又設(shè) a ba b 分別是分別是 1 1 2 2的估計(jì)值 則根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論 一般來(lái)說的估計(jì)值 則根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論 一般來(lái)說 A a 應(yīng)為正值 b 應(yīng)為負(fù)值 B a 應(yīng)為正值 b 應(yīng)為正值 C a 應(yīng)為負(fù)值 b 應(yīng)為負(fù)值 D a 應(yīng)為負(fù)值 b 應(yīng)為正值 4 4 利用容量大于 利用容量大于 3030 的年度數(shù)據(jù)樣本對(duì)某市的年度數(shù)據(jù)樣本對(duì)某市 20052005 年年 GNPGNP 進(jìn)行預(yù)測(cè)得點(diǎn)預(yù)測(cè)值為進(jìn)行預(yù)測(cè)得點(diǎn)預(yù)測(cè)值為 1840018400 萬(wàn) 回歸標(biāo)準(zhǔn)差為萬(wàn) 回歸標(biāo)準(zhǔn)差為 183183 該市 該市 20052005 年年 GNPGNP 的的 95 95 置信區(qū)間 置信區(qū)間 A 18217 18583 B 18034 18766 C 18126 18583 D 18126 18675 5 下列哪種檢驗(yàn) 不僅能夠檢驗(yàn)異方差的存在性 而且通過 試驗(yàn) 可以探測(cè)異方差的具體形式 A Park 檢驗(yàn) B Gleiser 檢驗(yàn) C Park 檢驗(yàn)和 Gleiser 檢驗(yàn) D White 檢驗(yàn) 6 6 模型變換法可用于解決模型中存在 模型變換法可用于解決模型中存在 A 異方差 B 自相關(guān) C 多重共線性 D 滯后效應(yīng) 7 7 變量的顯著性檢驗(yàn)主要使用 變量的顯著性檢驗(yàn)主要使用 A F 檢驗(yàn) B t 檢驗(yàn) C DW 檢驗(yàn) D 檢驗(yàn) 2 8 8 下列屬于統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的是 下列屬于統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的是 A 多重共線性檢驗(yàn) B 自相關(guān)性檢驗(yàn) C F 檢驗(yàn) D 異方差性檢驗(yàn) 9 9 當(dāng)回歸模型存在自相關(guān)性時(shí) 當(dāng)回歸模型存在自相關(guān)性時(shí) t t 檢驗(yàn)的可靠性會(huì)檢驗(yàn)的可靠性會(huì) A 降低 B 增大 C 不變 D 無(wú)法確定 1010 分布滯后模型中 反映中期乘數(shù)的是 分布滯后模型中 反映中期乘數(shù)的是 A B C D 0 bbi s i i b 0 0i i b 1111 自相關(guān)系數(shù)的估計(jì)方法有 自相關(guān)系數(shù)的估計(jì)方法有 ABCD A 近似估計(jì)法 B 迭代估計(jì)法 C Durbin 估計(jì)法 D 搜索估計(jì)法 1212 構(gòu)造模型時(shí) 若遺漏了重要的解釋變量 則模型可能出現(xiàn) 構(gòu)造模型時(shí) 若遺漏了重要的解釋變量 則模型可能出現(xiàn) BC A 多重共線性 B 異方差性 C 自相關(guān)性 D 滯后效應(yīng) 1313 關(guān)于多重共線性的影響 下面哪些不正確 關(guān)于多重共線性的影響 下面哪些不正確 ABCD A 增大回歸標(biāo)準(zhǔn)差 B 難以區(qū)分單個(gè)自變量的影響 C t 統(tǒng)計(jì)量增大 D 回歸模型不穩(wěn)定 1414 虛擬變量的作用有 虛擬變量的作用有 ABC A 描述定性因素 B 提高模型精度 C 便于處理異常數(shù)據(jù) D 便于測(cè)定誤差 17 1515 產(chǎn)生滯后效應(yīng)的原因有 產(chǎn)生滯后效應(yīng)的原因有 ABD A 心理因素 B 技術(shù)因素 C 隨機(jī)因素 D 制度因素 二 判斷正誤 正確打二 判斷正誤 正確打 錯(cuò)誤打 錯(cuò)誤打 每題 每題 1 1 分 共分 共 1010 分 分 答案填入下表 答案填入下表 1 回歸模型中 檢驗(yàn)時(shí) 所用的統(tǒng)計(jì)量服從 iiii XbXbbY 22110 0 10 bH 1 11 bs bb 于 2 2 n 2 用一階差分變換消除自相關(guān)性是假定自相關(guān)系數(shù)為 1 3 解釋變量 x 為非隨機(jī)變量 則解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān) 4 在 Eviews 中 常利用 SCAT 命令繪制趨勢(shì)圖 5 懷特檢驗(yàn)是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖谧韵嚓P(guān)性的方法之一 6 橫截面數(shù)據(jù)容易產(chǎn)生自相關(guān)性 7 當(dāng)模型存在異方差時(shí) 普通最小二乘法不是最佳線性估計(jì) 8 可以證明 判定系數(shù) R2是關(guān)于解釋變量個(gè)數(shù)的單調(diào)遞增函數(shù) 9 多重共線性的存在會(huì)降低 OLS 估計(jì)的方差 10 阿爾蒙法是用來(lái)對(duì)自回歸模型進(jìn)行估計(jì)的 三 填空題 每空三 填空題 每空 2 分 共分 共 20 分 分 1 在 Eviews 軟件中 建立工作文件的命令是 CREATE 2 可以利用雙對(duì)數(shù)模型的系數(shù)直接進(jìn)行 彈性彈性 分析 3 在古典回歸模型假定中 要求隨機(jī)誤差項(xiàng)之間 互不相關(guān)互不相關(guān) 4 模型中若存在多重共線性 則難以區(qū)分每個(gè) 解釋變量解釋變量 的單獨(dú)影響 5 若一元線性回歸模型 存在一階 二階自相關(guān)性 使用廣義差分變換 變換后的 iii XbbY 10 被解釋變量 Y Y 1Yt 1 2Yt 2 6 對(duì)于有限分布滯后模型 解釋變量的滯后長(zhǎng)度每增加一期 可利用的樣本數(shù)據(jù)的容量就會(huì) 減少一個(gè)減少一個(gè) 7 設(shè)某城市的微波爐需求函數(shù)為 其中 Y 為需求 X 為消費(fèi)者收PXYln2 0ln5 0120 ln 入 P 為價(jià)格 在 P 上漲 10 的情況下 收入必須 4 才能保持原有的需求水平 8 戈德菲爾德 匡特 G Q 檢驗(yàn)適用于異方差呈 遞減或遞增 變化的情況 9 若有若干年的某經(jīng)濟(jì)變量月度數(shù)據(jù) 假定一年有 1 月 5 月 10 月 12 月表現(xiàn)出季節(jié)變動(dòng) 則應(yīng)引入 的虛擬變量個(gè)數(shù)為 4 個(gè) 10 如果模型中的滯后變量只是解釋變量 x 的過去各期值 則稱該模型為 分布滯后模型 模型 四 分析題 四 分析題 40 分 分 1 利用某地區(qū)的有關(guān)統(tǒng)計(jì)資料 建立糧食生產(chǎn)函數(shù)如下 12 分 Dependent Variable Y Variable Coefficient Std Errort Statistic Prob 18 C 8128 791 24 95130 1 0 1029 L 0 0 1 0 0875 S 3 0 25 79812 0 0000 R squared 0 F statistic 787 8341 Adjusted R squared 0 Prob F statistic 0 Durbin Watson stat 1 其中 Y 糧食產(chǎn)量 億斤 L 農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力 萬(wàn)人 S 播種面積 萬(wàn)畝 1 寫出生成該回歸方程窗口的 Eviews 命令 2 寫出所建立的糧食生產(chǎn)函數(shù)模型 3 對(duì)模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 并說明檢驗(yàn)的意義 4 對(duì)模型進(jìn)行自相關(guān)性檢驗(yàn) dL 1 224 dU 1 553 5 若存在自相關(guān)性 簡(jiǎn)述消除方法 2 現(xiàn)有如下畢業(yè)生就業(yè)率的估計(jì)模型 4 分 iiii XDDxy4531 1 689746599 69875 814231 86012 t 24 69 8 24 4 32 9951 0 2 R 583 2 17 025 0 t 其中 Y X 分別為就業(yè)率和畢業(yè)人數(shù) Di 為虛擬變量 學(xué)歷本科以上 D 1 大專以下 D 0 XDi Xi Di 要 求 1 分析學(xué)歷因素對(duì)就業(yè)產(chǎn)生的影響情況 2 寫出模型的等價(jià)形式 3 根據(jù)下列檢驗(yàn)結(jié)果 0 05 說明 6