計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)試題及答案

1、1.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：揭示經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中客觀存在的因果關(guān)系，主要采用回歸分析方法的經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型。2.參數(shù)估計(jì)的無(wú)偏性：它的均值或期望值是否等于總體的真實(shí)值。3.參數(shù)估計(jì)量的有效性：它是否在所有線性無(wú)偏估計(jì)量中具有最小方差。 估計(jì)量的期望方差越大說(shuō)明用其估計(jì)值代表相應(yīng)真值的有效性越差；否則越好，越有效。不同的估計(jì)量具有不同的方差，方差最小說(shuō)明最有效。4.序列相關(guān)：即模型的隨即干擾項(xiàng)違背了相互獨(dú)立的基本假設(shè)。5.工具變量：在模型估計(jì)過(guò)程中被作為工具使用，以替代與隨即干擾項(xiàng)相關(guān)的隨機(jī)解釋變量。6.結(jié)構(gòu)式模型：根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論和行為規(guī)律建立的描述經(jīng)濟(jì)變量之間直接關(guān)系結(jié)構(gòu)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方程系統(tǒng)。7內(nèi)生變量：具有某種

2、概率分布的隨機(jī)變量，它的參數(shù)是聯(lián)立方程系統(tǒng)估計(jì)的元素，內(nèi)生變量是由模型系統(tǒng)決定的，同時(shí)也對(duì)模型系統(tǒng)產(chǎn)生影響。內(nèi)生變量一般都是經(jīng)濟(jì)變量。8.異方差：對(duì)于不同的樣本點(diǎn)，隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差不再是常數(shù)，而是互不相同，則認(rèn)為出現(xiàn)了異方差性。9. 回歸分析 ：研究一個(gè)變量關(guān)于另一個(gè)（些）變量的依賴關(guān)系的計(jì)算方法和理論 。其目的在于通過(guò)后者的已知或設(shè)定值，去估計(jì)和預(yù)測(cè)前者的（總體）均值。前一變量稱為被解釋變量或應(yīng)變量，后一變量稱為解釋變量或自變量。1下列不屬于線性回歸模型經(jīng)典假設(shè)的條件是（ a ）a被解釋變量確定性變量，不是隨機(jī)變量。b隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)服從均值為0，方差恒定，且協(xié)方差為0。c隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)服從正態(tài)分布。

3、d解釋變量之間不存在多重共線性。2參數(shù)的估計(jì)量具備有效性是指（ b ）a b為最小cd 為最小3設(shè)q為居民的豬肉需求量，i為居民收入，pp為豬肉價(jià)格，pb為牛肉價(jià)格，且牛肉和豬肉是替代商品，則建立如下的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型： 根據(jù)理論預(yù)期，上述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中的估計(jì)參數(shù)、和應(yīng)該是（ c ）a<0，<0，b<0，>0，c>0，<0，d>0，>0，4利用ols估計(jì)模型求得的樣本回歸線，下列哪些結(jié)論是不正確的（ d ）a樣本回歸線通過(guò)（）點(diǎn)b=0cd5用一組有20個(gè)觀測(cè)值的樣本估計(jì)模型后，在0.1的顯著性水平下對(duì)的顯著性作t檢驗(yàn)，則顯著地不等于零的條件是t統(tǒng)

4、計(jì)量絕對(duì)值大于（ d ）a. t0.1(20)b. t0.05(20)c. t0.1(18)d. t0.05(18)6對(duì)模型進(jìn)行總體線性顯著性檢驗(yàn)的原假設(shè)是（ c ）ab，其中c d，其中7.對(duì)于如下的回歸模型中，參數(shù)的含義是（ d ）ax的相對(duì)變化,引起y的期望值的絕對(duì)變化量by關(guān)于x的邊際變化率cx的絕對(duì)量發(fā)生一定變動(dòng)時(shí),引起y的相對(duì)變化率dy關(guān)于x的彈性8.如果回歸模型為背了無(wú)序列相關(guān)的假定，則ols估計(jì)量（ a ）a無(wú)偏的，非有效的b有偏的，非有效的c無(wú)偏的，有效的d有偏的，有效的9. 下列檢驗(yàn)方法中，不能用來(lái)檢驗(yàn)異方差的是（ d ）a格里瑟檢驗(yàn)b戈德菲爾德-匡特檢驗(yàn)c懷特檢驗(yàn)d杜賓-

5、沃森檢驗(yàn)10在對(duì)多元線性回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)，發(fā)現(xiàn)各參數(shù)估計(jì)量的t檢驗(yàn)值都很低，但模型的擬合優(yōu)度很高且f檢驗(yàn)顯著，這說(shuō)明模型很可能存在（ c ）a方差非齊性b序列相關(guān)性c多重共線性d模型設(shè)定誤差11.包含截距項(xiàng)的回歸模型中包含一個(gè)定性變量，且這個(gè)定性變量有3種特征，則，如果我們?cè)诨貧w模型中納入3個(gè)虛擬變量將會(huì)導(dǎo)致模型出現(xiàn)（ a ）a序列相關(guān)b異方差c完全共線性d隨機(jī)解釋變量12.下列條件中，哪條不是有效的工具變量需要滿足的條件（ b ）a與隨機(jī)解釋變量高度相關(guān)b與被解釋變量高度相關(guān)c與其它解釋變量之間不存在多重共線性d與隨機(jī)誤差項(xiàng)不同期相關(guān)13當(dāng)模型中存在隨機(jī)解釋變量時(shí)，ols估計(jì)參數(shù)仍然是無(wú)偏

6、的要求（ a ）a隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)獨(dú)立b隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)同期不相關(guān)，而異期相關(guān)c隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)同期相關(guān)d不論哪種情況，ols估計(jì)量都是有偏的14在分布滯后模型中，解釋變量對(duì)被解釋變量的長(zhǎng)期影響乘數(shù)為（ c ）a. b. c. d15在聯(lián)立方程模型中，外生變量共有多少個(gè)（ b ）a. 1b. 2c. 3d. 41普通最小二乘法確定一元線性回歸模型的參數(shù)和的準(zhǔn)則是使（ b ）aei最小bei2最小cei最大dei2最大2、普通最小二乘法(ols)要求模型誤差項(xiàng)滿足某些基本假定。下列不正確的是( b )abcd3調(diào)整后的判定系數(shù)與判定系數(shù)r2的關(guān)系是(k是待估參數(shù)的個(gè)數(shù))（

7、 b ）a=1-(1-)b=1-(1-r2)c=(1-r2) d. =(1-)4在含有截距項(xiàng)的二元線性回歸模型中隨機(jī)誤差項(xiàng)的無(wú)偏估計(jì)量是（ d ）a b c d5設(shè)ols法得到的樣本回歸直線為，以下說(shuō)法不正確的是 ( d ) ab落在回歸直線上c d6根據(jù)樣本資料估計(jì)得到如下的人均產(chǎn)出y對(duì)人均資本存量k的樣本回歸模型:。這表明人均資本存量每增加1，人均產(chǎn)出預(yù)期將增加（ b ）a. 0.3%b. 0.7%c. 3%d. 7%7. 設(shè)m為貨幣需求量，y為收入水平，r為利率。根據(jù)凱恩斯流動(dòng)性偏好理論，建立如下的貨幣需求計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型： 根據(jù)理論預(yù)期，上述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中的估計(jì)參數(shù)和應(yīng)該是（ c ）a

8、<0，<0b<0，>0c>0，<0d>0，>08. 逐步回歸法既可檢驗(yàn)又可修正（ d ）a異方差性 b.自相關(guān)性 c隨機(jī)解釋變量 d.多重共線性9. 懷特檢驗(yàn)方法可以檢驗(yàn)（ c ）a多重共線性b自相關(guān)性c異方差性d隨機(jī)解釋變量10. dw檢驗(yàn)中，存在負(fù)自相關(guān)的區(qū)域是（ a ）a4-dl<dw值<4b0< dw值<dlcdu< dw值<4-duddl< dw值<du，4-du< dw值<4-dl11.沒(méi)有截距項(xiàng)的回歸模型中包含一個(gè)定性變量，并且這個(gè)變量有三種特征，則回歸模型中需引入（ c

9、）a一個(gè)虛擬變量b二個(gè)虛擬變量c三個(gè)虛擬變量d四個(gè)虛擬變量12.工具變量法可以用來(lái)克服（ b ）a多重共線性b隨機(jī)解釋變量c自相關(guān)d異方差13如果回歸模型為背了同方差的假定，則ols估計(jì)量（ a ）a無(wú)偏的，非有效的b有偏的，非有效的c無(wú)偏的，有效的d有偏的，有效的14. 在有限分布滯后模型yt=0.9+0.6xt-0.5xt-1+ut中，長(zhǎng)期影響乘數(shù)是（ d ）a.0.6 b.0.5 c.0.1 d.1.115在聯(lián)立方程模型中，不屬于外生變量的前定變量共有多少個(gè)（ a ）a. 1b. 2c. 3d. 41現(xiàn)有2008年中國(guó)31個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）的居民收入（y）和居民消費(fèi)支出（x）數(shù)據(jù)。如

10、果我們以上述樣本數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)中國(guó)居民的消費(fèi)函數(shù)，問(wèn)：怎樣設(shè)定回歸方程來(lái)能夠完全捕捉到中國(guó)東部、中部和西部地區(qū)居民消費(fèi)函數(shù)的差異？2有如下的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：，且。請(qǐng)問(wèn)上述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型違背了哪條經(jīng)典假設(shè)？我們應(yīng)該如何修正上述模型？3對(duì)于如下的有限分布滯后模型：，我們?cè)诠烙?jì)這樣的模型時(shí)，面臨著哪些主要的困難？請(qǐng)你說(shuō)明有哪些方法可以克服上述困難？4、有如下的聯(lián)立方程模型：其中，c消費(fèi)；i投資；y總收入；r利率；g政府支出。請(qǐng)寫出上述聯(lián)立方程模型的結(jié)構(gòu)式參數(shù)矩陣。1考慮如下過(guò)原點(diǎn)的線性回歸：。對(duì)上述模型，是否仍然能夠得到如下的結(jié)論：2在如下的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中：，存在，請(qǐng)問(wèn)如何修正上述計(jì)量模型才能使得其系

11、數(shù)的ols估計(jì)量具有blue的性質(zhì)。3有如下的消費(fèi)計(jì)量模型:(其中為居民儲(chǔ)蓄,為居民收入)。如果農(nóng)村居民和城鎮(zhèn)居民的邊際儲(chǔ)蓄傾向是不同的，則我們應(yīng)該如何修正上述模型。4請(qǐng)將如下的隨機(jī)生產(chǎn)函數(shù)轉(zhuǎn)化為線性的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，并說(shuō)明參數(shù)和的經(jīng)濟(jì)意義。1下面的數(shù)據(jù)是對(duì)x和y的觀察值得到的：,；,其中分別為的離差；觀測(cè)值個(gè)數(shù)為31。問(wèn)：（1） 用普通最小二乘法計(jì)算完成如下二元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì) （2） 求擬合優(yōu)度r2 （3） 在0.05的顯著性水平下檢驗(yàn)估計(jì)參數(shù)是否顯著 （4） 求出和在0.95置信度下的置信區(qū)間 (附:2現(xiàn)有2006年中國(guó)31個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）的火災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失y(單位：億元)和保費(fèi)

12、收入x（單位：億元）的數(shù)據(jù)。我們的目的是估計(jì)中國(guó)的保費(fèi)收入對(duì)火災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失的影響，因此，我們建立了如下的回歸方程：進(jìn)一步的，我們借助eviews軟件完成了上述回歸方程的估計(jì)，eviews軟件的輸出結(jié)果如下：dependent variable: ln(y)method: least squaressample: 1 31included observations: 31variablecoefficientstd. errort-statisticprob.  c-4.0547381.414064 0.0076ln(x) 0.1852866.2383440.0000r-squ

13、ared0.573008    mean dependent var4.718545adjusted r-squared0.558284    s.d. dependent var1.235830s.e. of regression0.821354    akaike info criterion2.506616sum squared resid19.56404    schwarz criterion2.599131log likelihood-36.85254    f-statistic38.91693durbin-watson stat0.951182    prob(f-statistic)0.000001問(wèn)：（1）將上述結(jié)果中的空缺處補(bǔ)充完整（保留3位小數(shù)