放寬基本假定的計量經(jīng)濟(jì)模型.

1、放寬基本假定的計量經(jīng)濟(jì)模型( 異方差、自相關(guān)和多重共公線性模型 )一、單選題1.容易產(chǎn)生異方差的數(shù)據(jù)是（ ）A、時間序列數(shù)據(jù) B、虛變量數(shù)據(jù) C、橫截面數(shù)據(jù) D、年度數(shù)據(jù) 2.下列哪種方法不能用來檢驗異方差（ ）A、檢驗 B、H.White檢驗C、Glejser 檢驗 D、檢驗 3.如果回歸模型中的隨機(jī)誤差項存在異方差，則模型參數(shù)的普通最小二乘估計量是（ ）A、無偏、有效估計 B、無偏、非有效估計量 C、有偏、有效估計量 D、無偏、非有效估計量4.設(shè)回歸模型為，其中則的有效估計量為（ ） A、 B、 C、 D、5. 當(dāng)模型中出現(xiàn)異方差現(xiàn)象時，估計參數(shù)的適當(dāng)方法是（ ）A、加權(quán)最小二乘估計法 B

2、、工具變量法 C、廣義差分法 D、使用非樣本先驗信息6. 若Glejser 檢驗表明，普通最小二乘估計結(jié)果的殘差與有顯著的形式為的相關(guān)關(guān)系（滿足線性模型中的全部景點假設(shè)），則用加權(quán)最小二乘估計法估計模型參數(shù)時勸說應(yīng)為（ ）A、 B、 C、 D、7.設(shè)回歸模型為，其中則用加權(quán)最小二乘估計法估計模型時，應(yīng)將模型變換為（ ） A、 B、 C、 D、8.下列哪種形式的序列相關(guān)可用統(tǒng)計量來檢驗，（為具有零均值、常數(shù)方差，且不存在序列相關(guān)的隨機(jī)變量）（ ） A、 B、 C、 D、9.給定顯著水平，若統(tǒng)計量的下和尚臨界值分別為和來檢驗，則當(dāng)時，可以認(rèn)為隨機(jī)誤差項（ ） A、存在一階正自相關(guān) B、存在一階負(fù)自

3、相關(guān) C、不存在序列相關(guān) D、存在序列相關(guān)與否不能斷定10.采用一階差分模型克服一階線性自相關(guān)問題是用于下列哪種情況（ ） A、 B、 C、 D、11.根據(jù)一個的樣本估計后計算得，已知在5%的顯著水平下，則認(rèn)為原模型（ ） A、不存在一序列自相關(guān) B、不能斷定是否存在一階自相關(guān) C、存在正的一階自相關(guān) D、存在負(fù)一階自相關(guān)12.對于模型，以表示與之間的線性相關(guān)系數(shù)，則下面明顯錯誤的是（ ）A、 B、 C、 D、13.對于回歸模型，檢驗隨機(jī)誤差項是否存在自相關(guān)的統(tǒng)計量為（ ）A、 B、 C、 D、14.應(yīng)用檢驗須滿足的條件不包括（ ） A、模型包含截距項 B、模型解釋變量不能包含被解釋變量的滯后

4、項 C、樣本容量足夠大 D、解釋變量為隨機(jī)變量15.若回歸模型中的隨機(jī)干擾項存在異芥子回歸形式的序列相關(guān)，則估計模型參數(shù)應(yīng)采用（ ） A、普通最小二乘估計法 B、最小二乘估計法C、廣義差分法 D、工具變量法16.在線性回歸模型中，若解釋變量和的觀測值成比例，即，其中為非零常數(shù)，則表明模型中存在（ ） A、異方差 B、多重共線性C、序列相關(guān) D、設(shè)定誤差17.若模型包含隨機(jī)解釋變量，且與隨機(jī)干擾項不獨立葉不線性相關(guān)，則普通最小二乘估計量和工具變量估計量都是（ ） A、無偏估計量 B、有效估計量C、一致估計量 D、最佳線性無偏估計量18假設(shè)回歸模型為，其中 為隨機(jī)變量，與相關(guān)，則的普通最小二乘估計

5、量（ ） A、無偏且一致 B、無偏但不一致C、有偏但一致 D、有偏且不一致二、多選題1. 異方差的檢驗方法有（ ） A、圖示檢驗法 B、Glejser 檢驗C、H.White檢驗 D、檢驗E、檢驗 2. 針對存在異方差現(xiàn)象的模型進(jìn)行估計，下列可能使用的方法有（ ） A、加權(quán)最小二乘法 B、工具變量分法C、廣義差分法 D、最小二乘法E、普通最小二乘法 3. 下列可能導(dǎo)致模型產(chǎn)生序列相關(guān)的因素有（ ） A、模型形式被誤設(shè) B、經(jīng)濟(jì)序列本省的慣性C、模型中漏掉了重要的帶有自相關(guān)的解釋變量D、數(shù)據(jù)的編造 E、數(shù)據(jù)的規(guī)律差異 4. 序列相關(guān)的檢驗方法有（ ） A、Glejser 檢驗 B、H.White

6、檢驗C、圖示檢驗法 D、回歸檢驗E、檢驗5. 當(dāng)模型存在序列相關(guān)時，對參數(shù)估計量的影響包括（ ） A、參數(shù)估計量非有效 B、變量的顯著性檢驗失去意義C、模型的預(yù)測失敗 D、參數(shù)估計量的方差被低估E、參數(shù)估計量的方差被高估6. 多重共線性產(chǎn)生的主要原因有（ ） A、經(jīng)濟(jì)變量之間往往存在同方向的變化趨勢 B、經(jīng)濟(jì)變量之間往往存在密切的關(guān)聯(lián)度C、在模型中采用滯后變量也容易引起多重共線性D、在建模過程中由于解釋變量選擇不當(dāng)，引起了變量之間的多重共線性E、以上都不正確7. 檢驗多重共線性嚴(yán)重的方法有（ ） A、等級相關(guān)系數(shù)法 B、方差膨脹因子法C、工具變量分法 D、判定系數(shù)檢驗法E、逐步回歸法6. 多重

7、共線性解決的主要方法有（ ） A、保留重要的解釋變量，去掉次要的或可代替的解釋變量 B、利用先驗信息改變參數(shù)的約束形式C、變換模型的形式D、綜合使用時序數(shù)據(jù)與截面數(shù)據(jù)E、逐步回歸法以及增加樣本容量7. 當(dāng)模型中解釋變量間存在高度的多重共線性時（ ） A、各個解釋變量對被解釋變量的影響將難于精確鑒定 B、部分解釋變量與隨機(jī)干擾項之間將高度相關(guān)C、估計量的精度將大幅下降D、估計量對于樣本容量的變動將十分敏感E、模型的隨機(jī)誤差項也將序列相關(guān)8. 下列計量經(jīng)濟(jì)分析，中很可能存在異方差問題的有（ ） A、用橫截面數(shù)據(jù)建立家庭消費收入水平的回歸模型 B、用橫截面數(shù)據(jù)建立產(chǎn)出隊勞動和資本的回歸模型C、以30

8、年的時序數(shù)據(jù)建立某種商品的市場供需模型D、以國民經(jīng)濟(jì)核算帳戶為基礎(chǔ)構(gòu)造宏觀計量經(jīng)濟(jì)模型9. 關(guān)于檢驗下列說法正確的有（ ）A、檢驗知識用于一階線性自回歸形式的序列相關(guān)檢驗，且樣本容量要充分大；B、統(tǒng)計量的取值區(qū)間是0，4；C、當(dāng)時，對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)為零，表明不存在序列相關(guān)；D、當(dāng)統(tǒng)計量的直落在區(qū)間或上時，無法確定隨機(jī)誤差項是否存在自相關(guān)性；E、當(dāng)接近4時，相關(guān)系數(shù)接近于1，表明存在完全正的一階自相關(guān)。三、判斷題1.當(dāng)模型中出現(xiàn)異方差、自相關(guān)和多重共線性時，最小二乘估計將是有偏的，并不在具有有效性。 （ ）2.存在異方差時，普通最小二乘估計通常會高估參數(shù)的方差。 （ ）3.Goldfled-Qua

9、ndt檢驗是用來檢驗異方差的，可用于檢驗各種類型的異方差。（ ）4.當(dāng)模型存在自相關(guān)時，可用法進(jìn)行檢驗，不需任何前提條件。（ ）5. 值在0和4之間，數(shù)值越小說明正相關(guān)程度越大，數(shù)值越大說明負(fù)相關(guān)程度越大。（ ）6. 用滯后的被解釋變量作解釋變量，模型隨機(jī)干擾項必然存在序列相關(guān)，這時檢驗就不是用了。（ ）7. 發(fā)現(xiàn)模型中存在隨機(jī)干擾項序列相關(guān)時，都可以利用差分法來消除自相關(guān)。（ ）8. 當(dāng)用于檢驗方程線性顯著的統(tǒng)計量與單個系數(shù)顯著性的統(tǒng)計量結(jié)果矛盾時，可以認(rèn)為出現(xiàn)了嚴(yán)重的多重共線性。（ ）9.當(dāng)存在嚴(yán)重的多重共線性時，普通最小二乘估計往往會低估參數(shù)估計量的方差。（ ）10.變量的兩兩高度相關(guān)并

10、不表示高度多重共線性，變量不存在兩兩高度相關(guān)表示不存在高度多重共線性。（ ）11.由于多重共線性不會影響到隨機(jī)干擾項的方差，因此如果分析的目的僅僅是預(yù)測，則多重共線性是無害的。（ ）12.含有隨機(jī)解釋變量的線性回歸模型，其普通最小二乘估計量都是有偏的。（ ）13.工具變量替代隨機(jī)解釋變量后，實際上是工具變量變?yōu)榱私忉屪兞?。?）14.當(dāng)隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項相關(guān)時，如果仍用最小二乘法估計，則估計量有偏且非一致。（ ）四、簡答題與證明題1.什么是異方差？異方差的來源是什么？2.模型存在異方差時，會對回歸參數(shù)的估計與檢驗產(chǎn)生什么影響？3.簡述異方差性檢驗方法的共同思路。4.簡述加權(quán)最小二乘估計方

11、法的原理。5.序列相關(guān)違背了哪項基本假定？其來源有哪些？檢驗方法有哪些，都是用于何種形式的序列相關(guān)檢驗？6.簡述序列相關(guān)性檢驗方法的共同思路。7.簡述序列相關(guān)帶來的后果。8.什么是多重共線性？產(chǎn)生多重共線性的經(jīng)濟(jì)背景是什么？ 多重共線性的危害是什么？為什么會造成這些危害？檢驗多重共線性的方法思路是什么？有哪些克服方法？9.設(shè)模型，其中為觀測值向量，為觀測值矩陣，為參數(shù)向量，為隨機(jī)向量，并且， 證明：加權(quán)變換后的隨機(jī)干擾項具有同方差性，且平方和為：。10.模型，隨機(jī)干擾項存在一階自回歸形式的序列相關(guān)，即，隨機(jī)干擾項的訪差矩陣為。證明廣義最小二乘估計的協(xié)方差矩陣為：。五、計算題和分析題1.檢驗下列

12、模型是否存在異方差性，列出檢驗步驟，給出結(jié)論。其中樣本共40個，本題假設(shè)去掉個樣本，假設(shè)異方差由引起，數(shù)值小的一組殘差平方和為數(shù)值大的一組殘差平方和為。2.建立住房支出模型：，樣本數(shù)據(jù)下如表所示，是收入，是住房支出，單位：千美元。1.853.5105.0152.053.5104.8202.053.6105.0202.054.2155.7202.154.2156.0203.0104.5156.2203.2104.815 （1）用最小二乘法估計的估計值、標(biāo)準(zhǔn)差、擬合優(yōu)度；（2）用G-Q檢驗異方差性，??；（3）如果存在異方差性，假設(shè)??；用加權(quán)最小二乘法重新估計的估計值、標(biāo)準(zhǔn)差、擬合優(yōu)度。3.現(xiàn)有20

13、個家庭的年收入和消費支出資料如下表（單位：千克）。（1）用普通最小二乘法估計家庭消費函數(shù)：；（2）用戈德菲爾特-匡特檢驗異方差性；（3）用懷特檢驗、戈里瑟檢驗和帕克檢驗進(jìn)行異方差性檢驗；（4）用加權(quán)最小二乘法估計家庭消費函數(shù)：。20個家庭的年收入和消費支出資料年收入額年消費額年收入額年消費額22.319.98.18.032.231.234.533.136.631.83833.512.112.114.113.142.340.716.414.86.26.124.121.644.238.630.129.326.125.528.325.010.310.318.217.940.238.820.119.8 4.現(xiàn)有x和Y的樣本觀測值如下表。（10分） x0.09 0.16 0.25 0.36 0.64Y3 5 8 9 12假設(shè)Y對X的回歸模型為，且（）。 試求該模型中的最佳線性無偏估計值。5.有一個如下回歸方程，共95個樣本點： 寫出D-W檢驗法的步驟，并根據(jù)給出的數(shù)據(jù)，判斷該模型是否存在自相關(guān)。6.下面的回歸方程是由OLS法估計得到的，樣本點24個： 。判斷該模型是否存在自相關(guān)。7.在研究生產(chǎn)中勞動服價值所占份額的變動時，根據(jù)美國1949-1964年數(shù)據(jù)，對初級金屬工業(yè)得到如下結(jié)果： 模型A：