計(jì)量經(jīng)濟(jì)復(fù)習(xí)2014答案

1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)復(fù)習(xí)一、簡答題1、簡述模型誤設(shè)定包含哪幾種情況。答：（1）選擇錯(cuò)誤的函數(shù)形式；（2）遺漏有關(guān)的解釋變量；（3）包括無關(guān)的解釋變量。2、簡述間接最小二乘法的具體步驟。答：（1）首先求出簡化式方程；（2）對每一個(gè)簡化式方程分別施用OLS法，得出簡化式系數(shù)的一致估計(jì)值； （3）由上一步估計(jì)出的簡化式系數(shù)導(dǎo)出原結(jié)構(gòu)系數(shù)的估計(jì)值。3、簡述一元線性回歸模型運(yùn)用OLS法估計(jì)的基本假定。答：（1）擾動項(xiàng)零均值假定；（2）擾動項(xiàng)同方差假定；（3）擾動項(xiàng)無自相關(guān)假定；（4）解釋變量是非隨機(jī)變量或者說解釋變量與擾動項(xiàng)不相關(guān)假定；（5）各期擾動項(xiàng)服從正態(tài)分布。4、簡述二階段最小二乘法的具體步驟。答：（1）第一

2、階段：將要估計(jì)的方程中作為解釋變量的每一個(gè)內(nèi)生變量對聯(lián)立方程系統(tǒng)中全部前定變量回歸（即估計(jì)簡化式方程），然后計(jì)算這些內(nèi)生變量的估計(jì)值。（2）第二階段：用第一階段得出的內(nèi)生變量的估計(jì)值代替方程右端的內(nèi)生變量（即用它們作為這些內(nèi)生變量的工具變量），對原方程應(yīng)用OLS法，以得到結(jié)構(gòu)參數(shù)的估計(jì)值。5、簡述根據(jù)回歸結(jié)果判別多重共線性的方法。答：如果發(fā)現(xiàn): (1)系數(shù)估計(jì)值的符號不對；(2)某些重要的解釋變量t值低，而R2不低；(3)當(dāng)一不太重要的解釋變量被刪除后，回歸結(jié)果顯著變化。則可能存在多重共線性。上述第二種現(xiàn)象是多重共線性存在的典型跡象。6、簡述計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的應(yīng)用。答：（1）結(jié)構(gòu)分析：將估計(jì)好的計(jì)

3、量經(jīng)濟(jì)模型用于經(jīng)濟(jì)關(guān)系的數(shù)量研究 （2）預(yù)測：用估計(jì)好的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型去預(yù)測一些變量在實(shí)際觀測的樣本之外的數(shù)量值。（3）政策評價(jià)：用估計(jì)好的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型在不同政策方案之間進(jìn)行選擇。7、簡述異方差的后果答：參數(shù)OLS估計(jì)量不再具有最小方差的性質(zhì)；系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)失去意義。8、簡述工具變量法的基本思路答：（1）當(dāng)擾動項(xiàng)u與解釋變量X高度相關(guān)時(shí)，設(shè)法找到另一個(gè)變量Z，Z與X高度相關(guān)，而與擾動u不相（2）在模型中，用Z替換X，然后用OLS法估計(jì)，變量Z稱為工具變量。9、簡述選擇解釋變量的四條原則。P9510、簡述計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析的步驟。答：陳述理論（或假說）；建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型收集數(shù)據(jù)；估計(jì)參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)；預(yù)測

4、和政策分析。11、簡述消除異方差的基本思路。答：變換原模型，使經(jīng)過變換后的模型具有同方差性，然后再用OLS法進(jìn)行估計(jì)；變換后模型的OLS估計(jì)量，對原模型而言，已不是OLS估計(jì)量，稱為廣義最小二乘估計(jì)量（GLS估計(jì)量）。12、簡述DW法檢驗(yàn)擾動項(xiàng)自相關(guān)的局限。P121二、單選1、在對X與Y的相關(guān)分析中（）CX和Y都是隨機(jī)變量 2、經(jīng)濟(jì)計(jì)量研究中的數(shù)據(jù)有兩類，一類是時(shí)序數(shù)據(jù)，另一類是( )B.橫截面數(shù)據(jù)3、根據(jù)樣本資料估計(jì)得出人均消費(fèi)支出Y對人均收入X的回歸模型為lni=2.00+0.75lnXi，這表明人均收入每增加1，人均消費(fèi)支出將增加（）B0.75%4、序列相關(guān)是指回歸模型中( )D.隨機(jī)誤

5、差項(xiàng)u的不同時(shí)期相關(guān)5、回歸分析中，用來說明擬合優(yōu)度的統(tǒng)計(jì)量為( )B.決定系數(shù)6、按照經(jīng)典假設(shè)，線性回歸模型中的解釋變量應(yīng)為非隨機(jī)變量，且( )B.與隨機(jī)誤差項(xiàng)ui不相關(guān)7、DW檢驗(yàn)法適用于檢驗(yàn)（）B序列相關(guān)8、如果線性回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差與某個(gè)變量Zi成比例，則應(yīng)該用下面的哪種方法估計(jì)模型的參數(shù)?( ) B.加權(quán)最小二乘法9、在一元回歸模型中，回歸系數(shù)通過了顯著性t檢驗(yàn)，表示( )A.010、判定系數(shù)R2的取值范圍為( )B.0R2111、設(shè)Yi=，Yi=居民消費(fèi)支出，Xi=居民收入，D=1代表城鎮(zhèn)居民，D=0代表農(nóng)村居民，則截距變動模型為( )A. 12、根據(jù)判定系數(shù)R2與F統(tǒng)計(jì)量

6、的關(guān)系可知，當(dāng)R2=1時(shí)有( ) C. F=13、回歸分析的目的為( )C.研究被解釋變量對解釋變量的依賴關(guān)系14、設(shè)某商品需求模型為Yt=b0+b1Xt+Ut，其中Y是商品的需求量，X是商品的價(jià)格，為了考慮全年12個(gè)月份季節(jié)變動的影響，假設(shè)模型中引入了12個(gè)虛擬變量，則會產(chǎn)生的問題為（）D完全的多重共線性15、對于分布滯后模型，時(shí)間序列資料的序列相關(guān)問題，就轉(zhuǎn)化為（）D多重共線性問題16、在多元回歸中，調(diào)整后的決定系數(shù)與決定系數(shù)的關(guān)系有（）B>17、以Yi表示實(shí)際觀測值，表示估計(jì)值，則普通最小二乘法估計(jì)參數(shù)的準(zhǔn)則是( )B.(Yi一)2最小18、當(dāng)模型中第i個(gè)方程是不可識別的，則該模型

7、是 ( ) B.不可識別的19、將社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中質(zhì)的因素引入線性模型( )C.在很多情況下，不僅影響模型截距，還同時(shí)會改變模型的斜率20、序列相關(guān)是指回歸模型中( )D.隨機(jī)誤差項(xiàng)u的不同時(shí)期相關(guān)21、在對回歸模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)時(shí)，通常假定隨機(jī)誤差項(xiàng)ui服從( )A.N(0，2)22、在多元線性回歸模型中，若某個(gè)解釋變量對其余解釋變量的決定系數(shù)接近1，則表明模型中存在（）C多重共線性23、在利用線性回歸模型進(jìn)行區(qū)間預(yù)測時(shí)，隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差越大，則( )A.預(yù)測區(qū)間越寬，精度越低24、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（ ）。B. 無偏但非有效25、戈德菲爾德匡特

8、檢驗(yàn)法可用于檢驗(yàn) ( )。B.異方差性 26、用于檢驗(yàn)序列相關(guān)的DW統(tǒng)計(jì)量的取值范圍是 ( ) C. 0DW4 27、如果一元線性回歸模型的殘差的一階自相關(guān)系數(shù)等于0.3，則DW統(tǒng)計(jì)量等于( )D.1.428、在給定的顯著性水平之下，若DW統(tǒng)計(jì)量的下和上臨界值分別為dL和du,則當(dāng)dL<DW<du時(shí)，可認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng)( ) D.存在序列相關(guān)與否不能斷定29、設(shè)個(gè)人消費(fèi)函數(shù)Yi=C0+C1Xi+ui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)，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( )B.2個(gè)

9、30、對于利用普通最小二乘法得到的樣本回歸直線，下面說法中錯(cuò)誤的是( )B.ei031、對聯(lián)立方程模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的方法可以分兩類，即：( ) B.單方程估計(jì)法和系統(tǒng)估計(jì)法32、合稱為前定變量的是（ ）A外生變量和滯后變量33、當(dāng)模型中第i個(gè)方程是不可識別的，則該模型是 ( ) B.不可識別的 34、結(jié)構(gòu)式模型中的每一個(gè)方程都稱為結(jié)構(gòu)式方程，在結(jié)構(gòu)方程中，解釋變量可以是前定變量，也可以是 ( ) C.內(nèi)生變量 35、如果某個(gè)結(jié)構(gòu)方程是恰好識別的，估計(jì)其參數(shù)可用（ ）C. 間接最小二乘法 36、（ ）。A.一定在回歸直線上 37、（ ）。A.0 38、在線性回歸模型中，若解釋變量X1和X2的觀測

10、值成比例，即X1i=KX2i，其中K為非0數(shù)常，則表明模型中存在（ ）。A. 多重共線性39、假設(shè)正確回歸模型為Y=b1X1+u，若又引入了一個(gè)無關(guān)解釋變量X2，則b1的普通最小二乘估計(jì)量( )A.無偏但方差增大40、戈德菲爾德匡特檢驗(yàn)法可用于檢驗(yàn) ( )。B.異方差性 41、用于檢驗(yàn)序列相關(guān)的DW統(tǒng)計(jì)量的取值范圍是 ( ) C. 0DW4 42、根據(jù)判定系數(shù)R2與F統(tǒng)計(jì)量的關(guān)系可知，當(dāng)R2=1時(shí)有( ) C. F= 43、在給定的顯著性水平之下，若DW統(tǒng)計(jì)量的下和上臨界值分別為dL和du,則當(dāng)dL<DW<du時(shí)，可認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng)( ) D.存在序列相關(guān)與否不能斷定44、設(shè)k為回歸

11、模型中的參數(shù)個(gè)數(shù), n為樣本容量。則對總體回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)(F檢驗(yàn))時(shí)構(gòu)造的F統(tǒng)計(jì)量為( ) D. 45、在有限分布滯后模型Yt=0.9+0.6Xt0.5Xt-1+0.2Xt-2+ut中，短期影響乘數(shù)是（ ）D.0.646、用線性回歸模型做預(yù)測時(shí)，預(yù)測點(diǎn)離樣本分布中心越近，預(yù)測誤差（ ）B.越小47、方差膨脹因子檢測法用于檢驗(yàn)（ ）C.是否存在多重共線性48、經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)的主要開拓者和奠基人是（ ）B.費(fèi)里希(Friseh)49、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（ ）。B. 無偏但非有效50、在模型Yi=中，下列有關(guān)Y對X的彈性的說法中，正確的是（ ）A

12、是Y關(guān)于X的彈性51、在判定系數(shù)定義中，ESS表示（ ）B52、在分布滯后模型Yt=中，短期影響乘數(shù)為（ ）A.0 53、若單方程線性回歸模型違背了同方差性假定，則回歸系數(shù)的最小二乘估計(jì)量是（ ）A無偏的，非有效的54、如果一個(gè)回歸模型中包含截距項(xiàng)，對一個(gè)具有m個(gè)特征的質(zhì)的因素要引入虛擬變量數(shù)目為( ) D.m-155、下列模型中E(Yi)是參數(shù)的線性函數(shù)，并且是解釋變量Xi的非線性函數(shù)的是（ ）BE(Yi)= 56、對于部分調(diào)整模型，若ut不存在自相關(guān)，則估計(jì)模型參數(shù)可使用( ) C. 普通最小二乘法57、在簡化式模型中，其解釋變量（ ）C都是前定變量 58、在對多元線性回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)，

13、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F檢驗(yàn)值卻很高，這說明模型存在（ ）C多重共線性 59、已知樣本回歸模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)接近于-1，則DW統(tǒng)計(jì)量近似等于( ) D. 460、設(shè)截距和斜率同時(shí)變動模型為Yi=,其中D為虛擬變量。如果經(jīng)檢驗(yàn)該模型為斜率變動模型，則下列假設(shè)成立的是（ ）D，61、在具體的模型中，被認(rèn)為是具有一定概率分布的隨機(jī)變量是( ) A.內(nèi)生變量62、已知三元線性回歸模型估計(jì)的殘差平方和為，估計(jì)用樣本容量為，則隨機(jī)擾動項(xiàng)ut的方差估計(jì)量為( )。A、4063、對于有限分布滯后模型，解釋變量的滯后長度每增加一期，可利用的樣本數(shù)據(jù)就會( )A. 減少1個(gè)64、在某個(gè)結(jié)

14、構(gòu)方程過度識別的條件下，不適用的估計(jì)方法是( ) B.間接最小二乘法65、容易產(chǎn)生異方差的數(shù)據(jù)為( ) B. 橫截面數(shù)據(jù)66、假定正確回歸模型為，若遺漏了解釋變量X2，且X1、X2線性相關(guān)則的普通最小二乘法估計(jì)量( ) C. 有偏且不一致 67、對于自適應(yīng)預(yù)期模型，估計(jì)模型參數(shù)應(yīng)采用( ) C. 工具變量法68、將內(nèi)生變量的前期值作解釋變量，這樣的變量稱為 ( )D.滯后變量69、如果一個(gè)回歸模型中包含截距項(xiàng)，對一個(gè)具有m個(gè)特征的質(zhì)的因素要引入虛擬變量數(shù)目為( ) D.m-170、調(diào)整的判定系數(shù)與多重判定系數(shù)之間有如下關(guān)系( )(k為參數(shù)個(gè)數(shù)) D. 71、對于部分調(diào)整模型，若ut不存在自相關(guān)

15、，則估計(jì)模型參數(shù)可使用( ) C. 普通最小二乘法72、若回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在一階自回歸形式的序列相關(guān)，則估計(jì)模型參數(shù)應(yīng)采用( ) C.廣義差分法73、假設(shè)回歸模型為 ，其中 則使用加權(quán)最小二乘法估計(jì)模型時(shí)，應(yīng)將模型變換為( ) C. 74、若使用普通最小二乘法估計(jì)的模型殘差的一階自相關(guān)系數(shù)為0.8，則DW統(tǒng)計(jì)量的值近似為（ ）B0.4 75、在經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)生轉(zhuǎn)折時(shí)期，可以通過引入虛擬變量方法來表示這種變化。例如，研究中國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)函數(shù)時(shí)。1991年前后，城鎮(zhèn)居民商品性實(shí)際支出Y對實(shí)際可支配收入X的回歸關(guān)系明顯不同?，F(xiàn)以1991年為轉(zhuǎn)折時(shí)期，設(shè)虛擬變量，數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖顯示消費(fèi)函數(shù)發(fā)生了結(jié)構(gòu)性

16、變化：基本消費(fèi)部分下降了，邊際消費(fèi)傾向變大了。則城鎮(zhèn)居民線性消費(fèi)函數(shù)的理論方程可以寫作：（ ）。D、三、計(jì)算及分析1.根據(jù)8個(gè)企業(yè)的廣告支出X和銷售收入Y的數(shù)據(jù)資料，求得：, , , , ，試用普通最小二乘法估計(jì)Y對X的線性回歸方程，并計(jì)算決定系數(shù)。2.設(shè)有國民經(jīng)濟(jì)的一個(gè)簡單宏觀模型為：式中Y、C、I分別為國民收入、消費(fèi)和投資，其中投資I為外生變量?，F(xiàn)根據(jù)該國民經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)近9年的統(tǒng)計(jì)資料已計(jì)算得出： , , , ，試用間接最小二乘法估計(jì)該模型。3.根據(jù)某市居民貨幣收入X（單位：億元）與購買消費(fèi)品支出Y（單位：億元）的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，求得：=13.51，=15.21，=53.35，=35.05，()=4

17、3.11。試用普通最小二乘法確定Y對X的線性回歸方程Y=，并計(jì)算樣本相關(guān)系數(shù)r。4.某國連續(xù)五年個(gè)人消費(fèi)支出(Y)和個(gè)人可支配收入(X)的數(shù)據(jù)如下：Y（千億美元）6.77.07.47.77.6X（千億美元）7.57.88.18.68.6計(jì)算可用的數(shù)據(jù)資料為N=5, ，試求個(gè)人消費(fèi)支出(Y)關(guān)于個(gè)人可支配收入（X）的線性回歸方程并解釋系數(shù)b估計(jì)值的經(jīng)濟(jì)含義。5. 根據(jù)北京市19781996年的國民生產(chǎn)總值和總消費(fèi)資料，使用普通最小二乘法估計(jì)北京市的總消費(fèi)函數(shù)為：式中Y為總消費(fèi)額，X為國民生產(chǎn)總值，且已知?dú)埐钇椒胶?，試判斷該模型是否存在一階自相關(guān)。（注：在5的顯著水平下，當(dāng)樣本容量n=19,解釋變

18、量時(shí)，有du=1.4）6. 下式是由12個(gè)觀測值估計(jì)得出的消費(fèi)函數(shù)：式中Y是可支配收入，已知650，當(dāng)Y01000時(shí)，試計(jì)算：（1）消費(fèi)支出C的點(diǎn)預(yù)測；（2）在95的置信概率下消費(fèi)支出C的預(yù)測區(qū)間。（t0.025(10)=2.23）7. 根據(jù)某地區(qū)居民過去10年的人均年儲蓄額(Y)和人均年收入額(X)的歷史數(shù)據(jù)，計(jì)算得：Xi=293，Yi=81，(Xi)(Yi)=200.7，(Xi)2=992.1，(Yi)2=44.9。求：(1)人均年儲蓄額(Y)關(guān)于人均年收入額(X)的線性回歸方程Yi=a+bXi+ui；(2)該回歸方程的決定系數(shù)。8.現(xiàn)有x和Y的樣本觀測值如下表。 x2 5 10 4 10Y4 7 4 5 9假設(shè)Y對X的回歸模型為Yi=a+bXi+ui,且Var(ui)=s2Xi2.9. .以197819