題庫試題-證券投資學習題及答案(霍文文)

PAGEPAGE22計量經(jīng)濟學1一、判斷題（每小題2分，共10分）1.間接最小二乘法適用于過度識別方程。（）2.假設模型存在一階自相關，其他條件都滿足，則仍用OLS法估計參數(shù)，得到的估計量仍是無偏的，不再是有效的，顯著性檢驗失效，預測失效。（）3.用一階差分法消除自相關時，我們假定自相關系數(shù)等于-1。（）4.當異方差出現(xiàn)時，最小二乘估計是有偏的和不具有最小方差特性。（）5.在模型中，令虛擬變量D取值為（0，2）而不是（0，1），那么參數(shù)的估計值也將減半，t值也將減半。（）二、選擇題（每小題2分，共20分）1、單一方程計量經(jīng)濟模型必然包括（

）。A．行為方程

B．技術方程

C．制度方程

D．定義方程2、在同一時間不同統(tǒng)計單位的相同統(tǒng)計指標組成的數(shù)據(jù)組合，是（）。A．原始數(shù)據(jù)

B．時點數(shù)據(jù)

C．時間序列數(shù)據(jù)

D．截面數(shù)據(jù)3、計量經(jīng)濟模型的被解釋變量一定是（

）。A．控制變量

B．政策變量

C．內(nèi)生變量

D．外生變量4、同一統(tǒng)計指標按時間順序記錄的數(shù)據(jù)稱為(

)。A．橫截面數(shù)據(jù)

B．時間序列數(shù)據(jù)

C．修勻數(shù)據(jù)

D．原始數(shù)據(jù)5、模型中其數(shù)值由模型本身決定的變量變是()。

A．外生變量

B．內(nèi)生變量

C．前定變量

D．滯后變量6、半對數(shù)模型中，參數(shù)的含義是（

）。A．X的絕對量變化，引起Y的絕對量變化B．Y關于X的邊際變化C．X的相對變化，引起Y的期望值絕對量變化D．Y關于X的彈性7、在一元線性回歸模型中，樣本回歸方程可表示為：（

）

A．

B．

C．

D．

（其中）8、設OLS法得到的樣本回歸直線為，以下說法不正確的是

(

)。

A．

B．在回歸直線上

C．

D．9、在模型的回歸分析結(jié)果報告中，有，，則表明（

）。A．解釋變量對的影響是顯著的B．解釋變量對的影響是顯著的C．解釋變量和對的聯(lián)合影響是顯著的D．解釋變量和對的影響是均不顯著10、一元線性回歸分析中的回歸平方和TSS的自由度是（）。

A．n

B．n-1

C．n-k

D．1三、簡答題（每小題6分，共24分）怎樣理解產(chǎn)生于西方國家的計量經(jīng)濟學能夠在中國的經(jīng)濟理論和實踐研究中發(fā)揮重要作用。你能分別舉出三個時間序列數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)、混合數(shù)據(jù)、虛擬變量數(shù)據(jù)的實際例子嗎？3.為什么在對參數(shù)進行最小二乘估計之前，要對模型提出古典假定？4.何謂虛擬變量？四、論述題（25分）1.（10分）建立城鎮(zhèn)居民食品類需求函數(shù)模型如下：其中V為人均購買食品支出額、Y為人均收入、為食品類價格、為其它商品類價格。⑴指出參數(shù)估計量的經(jīng)濟意義是否合理，為什么？（5分）⑵為什么經(jīng)常采用交叉估計方法估計需求函數(shù)模型？（5分）2.（15分）建立中國居民消費函數(shù)模型t=1978,1979,…,2001其中表示居民消費總額，表示居民收入總額。⑴能否用歷年的人均消費額和人均收入數(shù)據(jù)為樣本觀測值估計模型？為什么？（5分）⑵人們一般選擇用當年價格統(tǒng)計的居民消費總額和居民收入總額作為樣本觀測值，為什么？這樣是否違反樣本數(shù)據(jù)可比性原則？為什么？（5分）⑶如果用矩陣方程表示該模型，寫出每個矩陣的具體內(nèi)容，并標明階數(shù)。（5分）五、應用題（21分）根據(jù)中國1950—1972年進出口貿(mào)易總額（單位億元）與國內(nèi)生產(chǎn)總值（單位億元）的數(shù)據(jù)，估計了進出口貿(mào)易總額和國內(nèi)生產(chǎn)總值之間的關系，結(jié)果如下：DependentVariable:LOG(Y)Method:LeastSquaresDate:06/05/03Time:11:02Sample:19501972Includedobservations:23VariableCoefficientStd.Errort-StatisticC0.6826740.2354252.8997515LOG(X)0.5140470.0701897.323777R-squared0.718641Meandependentvar4.596044AdjustedR-squared0.705243S.D.dependentvar0.301263S.E.ofregression0.163560Akaikeinfocriterion-0.700328Sumsquaredresid0.561792Schwarzcriterion-0.601589Loglikelihood10.05377F-statistic53.63771Durbin-Watsonstat0.518528Prob(F-statistic)根據(jù)上述回歸結(jié)果回答下面各題：（1）根據(jù)以上回歸結(jié)果，寫出回歸分析結(jié)果報告。（7分）（2）分析該結(jié)果的系數(shù)顯著性。（6分）（3）解釋模型擬合優(yōu)度的含義。（4分）（4）試對模型結(jié)果的經(jīng)濟意義進行解釋。（4分）題號一二三四五六七八九總分題分1020242521100得分評閱人一、判斷題（每小題2分，共10分）1.×2.√3.×4.×5.×二、選擇題（每小題2分，共20分）1.

A2.

D3.

C4.

B

5.B6.

C

7.

C

8.D9.C

10.

B三、簡答題（每小題6分，共24分）答：計量經(jīng)濟學的產(chǎn)生源于對經(jīng)濟問題的定量研究，是社會經(jīng)濟發(fā)展到一定階段的客觀需要。經(jīng)濟學從定性研究向定量分析的發(fā)展，是經(jīng)濟學向更加精密更加科學發(fā)展的表現(xiàn)，反映了社會化大生產(chǎn)對各種經(jīng)濟問題和經(jīng)濟活動進行精確數(shù)量分析的客觀要求。毫無疑問，我國經(jīng)濟的發(fā)展需要科學化和現(xiàn)代化，要真正成為一門科學，成為一門能夠指導中國社會主義市場經(jīng)濟體制的建立和經(jīng)濟發(fā)展的科學，那么重要的內(nèi)容之一就是要學習代西方經(jīng)濟學先進的研究方法。這就需要我們多學習多研究計量經(jīng)濟學，把計量經(jīng)濟學的方法原理運用到實際的經(jīng)濟活動中去，從實踐中不斷探索和發(fā)展計量經(jīng)濟學。答：（1）時間序列數(shù)據(jù)如：每年的國民生產(chǎn)總值、各年商品的零售總額、各年的年均人口增長數(shù)、年出口額、年進口額等等；（2）截面數(shù)據(jù)如：西南財大2002年各位教師年收入、2002年各省總產(chǎn)值、2002年5月成都市各區(qū)罪案發(fā)生率等等；（3）混合數(shù)據(jù)如：1990年~2000年各省的人均收入、消費支出、教育投入等等；（4）虛擬變量數(shù)據(jù)如：婚否，身高是否大于170厘米，受教育年數(shù)是否達到10年等等。答：在古典假定條件下，OLS估計得到的參數(shù)估計量是該參數(shù)的最佳線性無偏估計，具有無偏性、有效性、線性。總之，作古典假定是為了使所作出的估計具有較好的統(tǒng)計性質(zhì)和方便地進行統(tǒng)計推斷。答：(1)在建立模型時，有一些影響經(jīng)濟變量的因素無法定量描述，如職業(yè)、性別對收入的影響，教育程度，季節(jié)因素等往往需要用定性變量度量。為了在模型中反映這類因素的影響，并提高模型的精度，需要將這類變量“量化”。根據(jù)這類變量的屬性類型，構(gòu)造僅取“0”或“1”的人工變量，通常稱這類變量為“虛擬變量”。四、論述題（25分）1.(10分)答：⑴對于以購買食品支出額位被解釋變量的需求函數(shù)模型，即參數(shù)、、估計量的經(jīng)濟意義分別為人均收入、食品類價格、其它商品類價格的需求彈性；由于食品為必須品，V為人均購買食品支出額，所以應該在0與1之間，應該在0與1之間，在0左右，三者之和為1左右。所以，該模型估計結(jié)果中的估計量缺少合理的經(jīng)濟解釋。（5分）⑵由于該模型中包含長期彈性和短期彈性與，需要分別采用截面數(shù)據(jù)和時序數(shù)據(jù)進行估計，所以經(jīng)常采用交叉估計方法估計需求函數(shù)模型。（5分）2.(15分)答：⑴不可以。因為歷年的人均消費額和人均收入并不是從居民消費總額和居民收入總額的總體中隨機抽取的樣本，違背了樣本與母體的一致性。（5分）⑵因為歷年的居民消費總額和居民收入總額具有大致相同的“價格”指數(shù)，是否將它們轉(zhuǎn)換為不變價數(shù)據(jù)并不重要，不影響數(shù)據(jù)在樣本點之間的可比性。（5分）⑶其中（5分）五、應用題（21分）（1）（7分）(0.24)(0.07)，F(xiàn)＝53.63，d.f.＝21（2）（6分）首先，常數(shù)項的顯著性分析。因為：由表中結(jié)果知，系數(shù)顯著性檢驗的t統(tǒng)計量的值為2.90，查表知，；而2.9>1.962，故常數(shù)項是顯著不為零的。其次，斜率的系數(shù)顯著性分析：因為：由表中結(jié)果知，系數(shù)顯著性檢驗的t統(tǒng)計量的值為7.32，查表知，；而7.32>1.962，故斜率項是顯著不為零的。（3）（4分）由表中結(jié)果可知，模型的調(diào)整的擬合優(yōu)度為0.71，意味著模型解釋了被解釋變量樣本變化的71%。（4）（4分）根據(jù)模型結(jié)果可知：我國在1950—1972年間，國內(nèi)生產(chǎn)總值對于進出口總額之間具有顯著的相關性，具體地，進出口總額關于國內(nèi)生產(chǎn)總值的彈性系數(shù)約為0.51，即國內(nèi)生產(chǎn)總值每增加一個百分點，進出口總額平均增加0.51個百分點。計量經(jīng)濟學一、（10分，每小題1分）判斷正誤（正確的打?qū)μ?，錯誤的劃叉，將答案填入下面的表格中）123456789101．線性回歸模型中線性指的是變量線性。2．在參數(shù)的顯著性檢驗中，若計算得到的|t|值超過臨界的t值，我們將接受零假設。3．綜合判定系數(shù)等于殘差平方和與總離差平方和之比。4．多元回歸模型中，任何一個單獨的變量均是統(tǒng)計不顯著的，則整個模型在統(tǒng)計上是不顯著的。5．雙對數(shù)模型的R2值可與對數(shù)－線性模型的相比較，但不能與線性模型的相比較。6．為了避免陷入虛擬變量陷阱，如果一個定性變量有m類，則要引入m-2個虛擬變量。7．在存在異方差情況下，OLS估計量仍然是最優(yōu)線性無偏估計量。8．杜賓——瓦特森檢驗是用于檢驗模型是否存在異方差的。9．識別的階條件是判別模型是否可識別的充要條件。10．當模型滿足古典假設時，最小二乘估計的殘差均值為零。二、（20分，每小題2分）選擇題（將所選答案的字母填入下面的表格中）123456789101．下列說法正確的有：A．時序數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)沒有差異

B．對總體回歸模型的顯著性檢驗沒有必要C．總體回歸方程與樣本回歸方程是有區(qū)別的

D．判定系數(shù)不可以用于衡量擬合優(yōu)度2．在不完全多重共線性不嚴重的情況下（其它條件不變），則仍可用模型進行：A．經(jīng)濟預測

B．政策評價C．結(jié)構(gòu)分析

D．檢驗與發(fā)展經(jīng)濟理論3．在下列產(chǎn)生序列自相關的原因中，不正確的是：A．經(jīng)濟變量的慣性作用B．數(shù)據(jù)加工C．模型設定偏誤

D．截面數(shù)據(jù)4．在修正異方差的方法中，不正確的是：A．加權最小二乘法

B．對模型進行對數(shù)變換

C．兩階段最小二乘法

D．重新設定模型5．二元回歸模型中，經(jīng)計算有相關系數(shù)，則表明：A．和間存在完全共線性

B．和間存在不完全共線性C．對的擬合優(yōu)度等于0.9985

D．不能說明和間存在多重共線性6．White檢驗方法主要用于檢驗：A．異方差性

B．自相關性

C．隨機解釋變量

D．多重共線性7．一元線性回歸分析中TSS=RSS+ESS。則RSS的自由度為：A．n

B．n-1

C．1

D．n-28．利用OLS估計得到的樣本回歸直線必然通過點：A．

B．C．

D．9．在利用月度數(shù)據(jù)構(gòu)建計量經(jīng)濟模型時，如果一年里的12個月全部表現(xiàn)出季節(jié)模式，則應該引入虛擬變量個數(shù)為：A．12

B．4

C．3

D．1110．簡化式模型就是把結(jié)構(gòu)式模型中的內(nèi)生變量表示為：A．外生變量和內(nèi)生變量的函數(shù)關系

B．前定變量和隨機誤差項的函數(shù)模型C．滯后變量和隨機誤差項的函數(shù)模型

D．外生變量和隨機誤差項的函數(shù)模型三、（20分）根據(jù)下面Eviews回歸結(jié)果回答問題。DependentVariable:DEBTMethod:LeastSquaresDate:05/31/06Time:08:35Sample:19801995Includedobservations:16VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C155.6083（）0.2690420.7921INCOME（）0.06357312.990030.0000COST-56.4332931.45720（）0.0961R-squared0.989437Meandependentvar2952.175AdjustedR-squared（）S.D.dependentvar1132.051S.E.ofregression124.9807Akaikeinfocriterion12.66156Sumsquaredresid203062.2Schwarzcriterion12.80642Loglikelihood-98.29245F-statistic（）Durbin-Watsonstat1.940201Prob(F-statistic)0.000000注：DEBT——抵押貸款債務，單位億美元；INCOME——個人收入，單位億美元；COST——抵押貸款費用，單位%。1.完成Eviews回歸結(jié)果中空白處內(nèi)容。（前三空每空2分，后兩空每空3分）2.說明總體回歸模型和樣本回歸模型的區(qū)別。（5分）3.寫出回歸分析報告，并解釋參數(shù)的意義。（3分）四、（10分）性別因素可能對年薪和工齡之間的關系產(chǎn)生影響。試問這種影響可能有幾種形式，并設定出相應的計量經(jīng)濟模型。五、（10分）多重共線性的實際后果和理論后果是什么?克服多重共線性的方法有哪些?六、（6分）下面是一個回歸模型的檢驗結(jié)果。WhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic19.41659

Probability0.000022Obs*R-squared16.01986

Probability0.006788TestEquation:DependentVariable:RESID^2Method:LeastSquaresDate:05/31/06Time:10:54Sample:118Includedobservations:18VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C693735.72652973.0.2614940.7981X1135.0044107.72441.2532390.2340X1^2-0.0027080.000790-3.4270090.0050X1*X20.0501100.0207452.4154670.0326X2-1965.7121297.758-1.5146980.1557X2^2-0.1163870.146629-0.7937520.4428R-squared0.889992

Meandependentvar6167356.AdjustedR-squared0.844155

S.D.dependentvar13040908S.E.ofregression5148181.

Akaikeinfocriterion34.00739Sumsquaredresid3.18E+14

Schwarzcriterion34.30418Loglikelihood-300.0665

F-statistic19.41659Durbin-Watsonstat2.127414

Prob(F-statistic)0.0000221）寫出原回歸模型？（2分）2）檢驗結(jié)果說明什么問題？（2分）3）如何修正？（2分）七、（10分）根據(jù)1961年到1985年期間美國個人消費支出和個人可支配收入數(shù)據(jù)，得到如下的回歸模型：其中：個人消費支出（1982年10億美元），個人可支配收入（PDI）（1982年10億美元），道.瓊斯工業(yè)平均指數(shù)。（1）在回歸方程的殘差中存在一階自相關嗎？你是如何知道的。（3分）（2）利用杜賓兩階段回歸，將上述回歸模型進行轉(zhuǎn)換，重新進行回歸，結(jié)果如下：自相關問題解決了嗎？你是如何知道的？（3分）（3）比較初始回歸和變換后的回歸，PDI的t值急劇下降，這一變化說明了什么？（2分）（4）初始方程的大于變換后的方程，因此，初始方程的解釋能力比變換后的方程的解釋能力強，這種說法是否正確，為什么？（2分）八、（14分）下列為一完備的聯(lián)立方程計量經(jīng)濟學模型：其中M為貨幣供應量，Y為國內(nèi)生產(chǎn)總值，P為價格指數(shù)，C為居民消費，I為投資。指出模型中的內(nèi)生變量和外生變量。（3分）寫出簡化式模型，并導出結(jié)構(gòu)式參數(shù)與簡化式參數(shù)之間的關系。（3分）用模型識別的階條件，確定模型的識別狀態(tài)。（4分）（4）對過渡識別的方程按二階段最小二乘法簡述估計步驟。（4分）（10分，每小題1分）判斷正誤（正確的打?qū)μ?，錯誤的劃叉，將答案填入下面的表格中）12345678910××××√

×

×××√二、（20分，每小題2分）選擇題（將所選答案的字母填入下面的表格中）12345678910CA

D

C

BAD

A

DD三、（20分）根據(jù)下面Eviews回歸結(jié)果回答問題。1．Includedobservations:16VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C155.6083578.37930.2690420.7921INCOME0.8258160.06357312.990030.0000COST-56.4332931.45720-1.7939710.0961R-squared0.989437Meandependentvar2952.175AdjustedR-squared0.987811S.D.dependentvar1132.051S.E.ofregression124.9807Akaikeinfocriterion12.66156Sumsquaredresid203062.2Schwarzcriterion12.80642Loglikelihood-98.29245F-statistic608.8292Durbin-Watsonstat1.940201Prob(F-statistic)0.000000（前三空每空2分，后兩空每空3分）2．總體回歸模型和樣本回歸模型都描述了解釋變量和被解釋變量之間的結(jié)構(gòu)關系，二者的區(qū)別如下：（1）它們都由兩部分組成，確定的總體（樣本）回歸函數(shù)和不確定的隨機誤差項（殘差項）。（2）總體回歸函數(shù)表示解釋變量和被解釋變量之間真實的結(jié)構(gòu)關系，其中的參數(shù)是常數(shù)；樣本回歸函數(shù)表示解釋變量和被解釋變量之間估計的關系，其中的參數(shù)是隨機變量，隨著樣本的不同而有不同的估計值。（3）隨機誤差項和殘差都是隨機變量，取值可正可負，表示個別觀測值相對其條件均值的偏離，對于給定的樣本，殘差是隨機誤差項的實現(xiàn)值。（4）總體回歸模型和樣本回歸模型中的參數(shù)具有相同的經(jīng)濟意義。（5）總體回歸函數(shù)是唯一確定的，樣本回歸函數(shù)不唯一。（5分）3．s.e.(578.3793)(0.0636)(34.4572)t-值(0.2690)(12.99)(-1.7939)0.8358表示在其他變量保持不變時，個人收入每增加（減少）1美元，抵押貸款債務平均增加（減少）約83美分；-56.4333表示在其他變量保持不變時，抵押貸款費用每上升（下降）1個百分點，抵押貸款債務平均下降（上升）約56億美元。（3分）四、（10分）令Ｙ＝年薪，變量Ｘ＝工齡，（2分）性別因素可能對年薪和工齡之間的關系的影響有三種方式。（2分）第一種，性別只影響職工的初始年薪，設定模型為：（2分）第二種，性別因素影響職工的加薪機會，設定模型為：（2分）第三種，性別因素既影響職工的初始年薪也影響加薪機會，模型設定為：（2分）五、（10分）1）在完全共線性下參數(shù)估計量不存在，理由是不存在；近似共線性下OLS參數(shù)估計量非有效，理由是參數(shù)估計量的方差將可能變得很大；三是參數(shù)估計量經(jīng)濟意義不合理，如當與存在線性關系時，與前的參數(shù)并不能反映各自與被解釋變量之間的結(jié)構(gòu)關系：四是變量的顯著性檢驗失去意義，因為無論是檢驗還是檢驗，都與參數(shù)估計量的方差有關；五是模型的預測功能失效。（5分）2）克服多重共線性的方法主要有：排除引起共線性的變量，差分法，減少參數(shù)估計量的方差，利用先驗信息改變參數(shù)的約束形式，增加樣本容量，嶺回歸法等。（5分）六、（6分）1）寫出原回歸模型？（2分）2）檢驗結(jié)果說明什么問題？異方差問題。（2分）3）如何修正？加權最小二乘法，做變量變換。（2分）七、（10分）（1）存在。因為，，所以存在正相關。（3分）（2）自相關問題已經(jīng)解決。因為，，所以不存在自相關。（3分）（3）這一變化說明，初始回歸方程中，由于存在自相關，使得PDI的方差被高估了。（2分）（4）這種說法不正確。因為被解釋變量不同。（2分）八、（14分）（1）內(nèi)生變量：Y和M。外生變量：C、I、P（3分）（2）簡化式為：其中：（3分）（3）模型的識別條件對于方程1，m=2(模型中的內(nèi)生變量個數(shù))，k=1（不包含在模型中的變量個數(shù)）。由于k=1=m-1=1，因此，第一個方程是恰好識別。對于方程2，m=2(模型中的內(nèi)生變量個數(shù))，k=2（不包含在模型中的變量個數(shù)）。由于k=2>m-1=1，因此，第二個方程是過渡識別。（4分）（4）為了估計貨幣供給函數(shù)的參數(shù)，第一步，首先做國內(nèi)生產(chǎn)總值Y對變量C、I和P的回歸，即簡化式方程，得到國內(nèi)生產(chǎn)總值Y的擬合值。第二步，那國內(nèi)生產(chǎn)總值Y的擬和值估計第二個方程貨幣供給函數(shù)即可。（4分）（10分，每小題1分）判斷正誤（正確的打?qū)μ?，錯誤的劃叉，將答案填入下面的表格中）123456789101．最小二乘法是使誤差平方和最小化的估計過程。2．在聯(lián)合檢驗中，若計算得到的F統(tǒng)計量的值超過臨界的F值，我們將接受整個模型在統(tǒng)計上是不顯著的零假設。3.線性－對數(shù)模型的R2值可與對數(shù)－線性模型的相比較，但不能與線性模型的相比較。4.無論模型中包含多少個解釋變量，回歸平方和的自由度總等于n-1。5.總體回歸函數(shù)給出了對應于每一個自變量的因變量的均值。6.如果模型中包含虛擬變量，則對應于虛擬變量的樣本數(shù)據(jù)值只能是0或1。7.在存在自相關的情況下，OLS估計量仍然是最優(yōu)線性無偏估計。8.White異方差檢驗的原假設是模型存在異方差。9.較高的兩兩相關系數(shù)表明模型一定存在多重共線性。10.在聯(lián)立方程模型中，取值獨立于模型的變量稱為外生變量或前定變量。二、（20分，每小題2分）選擇題（將所選答案的字母填入下面的表格中）123456789101．既包含時間序列數(shù)據(jù)又包含截面數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集合稱為：A．原始數(shù)據(jù)

B．Pool數(shù)據(jù)

C．時間序列數(shù)據(jù)

D．截面數(shù)據(jù)2．雙對數(shù)模型中，參數(shù)的含義是：A．X的相對變化，引起Y的期望值絕對量變化

B．Y關于X的邊際變化C．X的絕對量發(fā)生一定變動時，引起因變量Y的相對變化率

D．Y關于X的彈性

3．在回歸分析中，下列有關解釋變量和被解釋變量的說法正確的是：A．被解釋變量和解釋變量均為隨機變量

B．被解釋變量和解釋變量均為非隨機變量C．被解釋變量為隨機變量，解釋變量為非隨機變量D．被解釋變量為非隨機變量，解釋變量為隨機變量4．一元線性回歸分析中的回歸平方和ESS的自由度是：A．n

B．n-1

C．n-k

D．15．DW檢驗方法用于檢驗：A．異方差性

B．自相關性C．隨機解釋變量

D．多重共線性6．如果回歸模型違背了無自相關假定，最小二乘估計量是：A．無偏的，非有效的

B．有偏的，非有效的C．無偏的，有效的

D．有偏的，有效的7.對于含有截距項的計量經(jīng)濟模型，若想將一個含有m個互斥類型的定性因素引入到模型中，則應該引入虛擬變量個數(shù)為：

A．m

B．m-1

C．m+1

D．m-k8．在異方差性情況下，常用的估計方法是：A．普通最小二乘法

B．廣義差分法C．工具變量法

D．加權最小二乘法9．如果聯(lián)立方程模型中的第k個方程包含了模型中的全部變量，則第k個方程是：A．可識別的

B．恰好識別

C．過度識別

D．不可識別10．前定變量是（）的合稱。A．外生變量和滯后變量

B．內(nèi)生變量和外生變量C．外生變量和虛擬變量

D．解釋變量和被解釋變量三、（20分）根據(jù)下面Eviews回歸結(jié)果回答問題。DependentVariable:DEBTMethod:LeastSquaresDate:05/31/06Time:08:35Sample:19801995Includedobservations:16VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C155.6083578.37930.2690420.7921INCOME0.8258160.06357312.990030.0000COST-56.4332931.45720-1.7939710.0961R-squared0.989437Meandependentvar2952.175AdjustedR-squared0.987811S.D.dependentvar1132.051S.E.ofregression124.9807Akaikeinfocriterion12.66156Sumsquaredresid203062.2Schwarzcriterion12.80642Loglikelihood-98.29245F-statistic608.8292Durbin-Watsonstat1.940201Prob(F-statistic)0.000000注：DEBT——抵押貸款債務，單位億美元；INCOME——個人收入，單位億美元；COST——抵押貸款費用，單位%。1．檢驗模型參數(shù)的顯著性以及模型整體的顯著性，詳細寫出檢驗的過程。（10分）2．寫出方差分析表。（10分）四、（10分）考慮下面的模型：其中，Y——MBA畢業(yè)生收入，X——工齡。所有畢業(yè)生均來自清華大學，東北財經(jīng)大學，沈陽工業(yè)大學。，基準類是什么？（2分）你預期各系數(shù)的符號如何？（3分）如何解釋截距？（3分）若，你得出什么結(jié)論？（2分）五、（6分）舉例說明什么是變量之間的多重共線性？完全多重共線性和不完全多重共線性之間的區(qū)別是什么？六、（6分）什么是異方差性?舉例說明經(jīng)濟現(xiàn)象中的異方差性。七、（13分）根據(jù)改革開放（1978-2000）以來，某市城鎮(zhèn)居民人均消費性支出（CONSUM），人均可支配收入（INCOME）以及消費價格指數(shù)（PRICE），研究人均消費與人均可支配收入的關系。先定義不變價格（1978=1）的人均消費性支出（Yt）和人均可支配收入（Xt）。令Yt=CONSUM/PRICEXt=INCOME/PRICE得散點圖如下圖。顯然Yt和Xt服從線性關系。圖1Yt和Xt散點圖圖2殘差圖DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/05/06Time:18:45Sample:19782000Includedobservations:23VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C111.440017.055926.5338040.0000X0.7118290.01689942.122210.0000R-squared0.988303

Meandependentvar769.4035AdjustedR-squared0.987746

S.D.dependentvar296.7204S.E.ofregression32.84676

Akaikeinfocriterion9.904525Sumsquaredresid22657.10

Schwarzcriterion10.00326Loglikelihood-111.9020

F-statistic1774.281Durbin-Watsonstat0.60000

Prob(F-statistic)0.000000（1）檢驗ut是否存在自相關？（3分）（2）估計自相關系數(shù)？（4分）（3）如果存在自相關，你使用什么方法進行修正？給出具體的步驟。（6分）八、（15分）考慮下面簡單的宏觀經(jīng)濟聯(lián)立方程模型：消費方程：投資方程： 定義方程：其中C表示消費，I表示投資，Y表示國內(nèi)生產(chǎn)總值，P表示價格。（1）指出模型中的內(nèi)生變量和外生變量；（3分）（2）寫出簡化式模型，并導出結(jié)構(gòu)式參數(shù)與簡化式參數(shù)之間的關系；（6分）（3）用模型識別的階條件，確定模型的識別狀態(tài)。（6分）、（10分，每小題1分）判斷正誤（正確的打?qū)μ枺e誤的劃叉，將答案填入下面的表格中）12345678910××××√

×

×××√二、（20分，每小題2分）選擇題（將所選答案的字母填入下面的表格中）12345678910BDCD

B

A

BDDA三、（20分）根據(jù)下面Eviews回歸結(jié)果回答問題。1．檢驗總體回歸模型中的參數(shù)顯著性，假設，檢驗統(tǒng)計量在零假設成立的條件下，根據(jù)上述回歸結(jié)果檢驗的顯著性水平，即p-值可知，回歸的截距系數(shù)即使在10%的水平下，也是不顯著的，認為它和0沒有顯著差異；收入系數(shù)B1的p-值幾乎為0，在0.01%的水平下都是顯著的，認為它顯著地不等于0；費用系數(shù)B2的p-值介于5%和10%之間，說明它在5%的水平下不顯著，但在10%的水平下是顯著的。對于模型整體的檢驗，假設或檢驗統(tǒng)計量根據(jù)上述回歸分析的結(jié)果，在零假設成立的條件下，檢驗的顯著性水平，即p-值幾乎為0，所以模型在1%的水平下是統(tǒng)計顯著的，回歸系數(shù)不同時為0，或者判斷系數(shù)R2顯著不等于0。2．方差分析表方差來源d.f.平方和MSFProb(F-statistic)RSS2190200279510014608.82921.43E-13ESS13203062.215620.17TSS1519223089四、（10分）基準類是東北財經(jīng)大學MBA畢業(yè)生。（2分）預期的符號為正；的符號為正；的符號為負。（3分）截距反應了清華大學MBA畢業(yè)生相對于東北財經(jīng)大學MBA畢業(yè)生收入的差別；截距反應了沈陽工業(yè)大學MBA畢業(yè)生相對于東北財經(jīng)大學MBA畢業(yè)生收入的差別。（3分）如果，我們可以判斷清華大學MBA畢業(yè)生的收入平均高于沈陽工業(yè)大學MBA畢業(yè)生的收入。（2分）五、（6分）1）如果在經(jīng)典回歸模型中，如果基本假定6遭到破壞，則有，此時稱解釋變量之間存在完全多重共線性。解釋變量之間的完全多重共線性也就是，解釋變量之間存在嚴格的線性關系。在實際中還有另外一種情況，即解釋變量之間雖然不存在嚴格的線性關系，卻有近似的線性關系，即指解釋變量之間高度相關，這種解釋變量之間高度相關稱之為不完全多重共線性。完全多重共線性和不完全重共線性，統(tǒng)稱為多重共線性。（4分）2）完全多重共線性指的是變量之間的線性關系是準確的，而不完全多重共線性指的是變量之間的線性關系是近似的。（2分）六、（6分）1）模型，如果出現(xiàn)，對于不同的樣本點，隨機擾動項的方差不再是常數(shù)，而且互不相同，則認為出現(xiàn)了異方差。（2分）2）在現(xiàn)實經(jīng)濟中，異方差性經(jīng)常出現(xiàn)，尤其是采用截面數(shù)據(jù)作樣本的計量經(jīng)濟學問題。例如：工業(yè)企業(yè)的研究與發(fā)展費用支出同企業(yè)的銷售和利潤之間關系的函數(shù)模型；服裝需求量與季節(jié)、收入之間關系的函數(shù)模型；個人儲蓄與個人可支配收入之間關系的函數(shù)模型等。檢驗異方差的主要思路就是檢驗隨機擾動項的方差與解釋變量觀察值的某種函數(shù)形式之間是否存在相關性。（4分）七、（13分）（1）存在自相關。因為DW=0.60，若給定a=0.05，查表，dL=1.26，dU=1.44。因為DW=0.60<1.26,依據(jù)判別規(guī)則，認為擾動誤差項ut存在嚴重的正自相關。（3分）（2）=1-=1-=0.70（4分）（3）使用廣義最小二乘法估計回歸參數(shù)。對原變量做廣義差分變換。GDYt=Yt-0.70Yt-1GDXt=Xt-0.70Xt–1以GDYt,GDYt，t=2,3,…22,為樣本再次回歸，得（6分）GDYt=B1+B2GDXt八、（15分）（1）模型中的內(nèi)生變量為：C、I、Y（3分）模型中的內(nèi)生變量為：、、（2）該系統(tǒng)的簡化式為：其中：（6分）（3）模型的識別條件對于方程1，m=2(模型中的內(nèi)生變量個數(shù))，k=1（不包含在模型中的變量個數(shù)）。由于k=1=m-1=1，因此，第一個方程是恰好識別。對于方程2，m=2(模型中的內(nèi)生變量個數(shù))，k=2（不包含在模型中的變量個數(shù)）。由于k=2>m-1=1，因此，第二個方程是過度識別。對于方程3，m=3(模型中的內(nèi)生變量個數(shù))，k=3（不包含在模型中的變量個數(shù)）。由于k=3>m-1=2，因此，第三個方程是過度識別。（6分）一、判斷題（每小題2分，10分）1.給定顯著性水平及自由度，若計算得到的值超過t的臨界值，我們將拒絕零假設。（）2.異方差情況下，通常的OLS估計一定高估了估計量的標準差。（）3.如果回歸模型中遺漏一個重要變量，則OLS殘差必定表現(xiàn)出明顯的趨勢。（）4.在杜賓——瓦特森檢驗法中，我們假定誤差項的方差為同方差。（）5.如果一個方程不可識別，則可以用2OLS對這個方程進行估計。（）二、選擇題（每小題2分，共20分）1、將內(nèi)生變量的前期值作解釋變量,這樣的變量稱為（

）A．虛擬變量

B．控制變量

C．政策變量

D．滯后變量2、在簡單線性回歸模型中，認為具有一定概率分布的隨機數(shù)量是(

)

A．內(nèi)生變量

B．外生變量C．虛擬變量

D．前定變量3、半對數(shù)模型中，參數(shù)的含義是（

）A．

X的絕對量發(fā)生一定變動時，引起因變量Y的相對變化率B．Y關于X的彈性C．X的相對變化，引起Y的期望值絕對量變化

D．Y關于X的邊際變化4、對多元線性回歸方程的顯著性檢驗，所用的F統(tǒng)計量可表示為（

）

A．

B．

C．

D．5、設OLS法得到的樣本回歸直線為，則點

(

)A．一定不在回歸直線上

B．一定在回歸直線上C．不一定在回歸直線上

D．在回歸直線上方6、用模型描述現(xiàn)實經(jīng)濟系統(tǒng)的原則是(

)A．以理論分析作先導，解釋變量應包括所有解釋變量B．以理論分析作先導，模型規(guī)模大小要適度C．模型規(guī)模越大越好；這樣更切合實際情況D．模型規(guī)模大小要適度，結(jié)構(gòu)盡可能復雜7、根據(jù)樣本資料估計得出人均消費支出Y對人均收入X的回歸模型為=2.00+0.75lnXi，這表明人均收入每增加1％，人均消費支出將增加（）

A．0.2%

B．0.75%

C．2%

D．7.5%

8、回歸分析中使用的距離是點到直線的垂直坐標距離。最小二乘準則是指（

）A．使達到最小值

B．使達到最小值C．使達到最小值

D．使達到最小值9、已知三元線性回歸模型估計的殘差平方和為，估計用樣本容量為，則隨機誤差項的方差估計量為(

)A．33.33

B．40

C．38.09

D．36.3610、多元線性回歸分析中的RSS反映了（

）A．應變量觀測值總變差的大小

B．應變量回歸估計值總變差的大小

C．應變量觀測值與估計值之間的總變差

D．Y關于X的邊際變化三、問答題（40分）1.（12分）以一元回歸模型為例，寫出線性模型，雙對數(shù)模型以及兩個半對數(shù)模型，并對解釋變量的系數(shù)的經(jīng)濟意義加以解釋。2.（12分）下列假想模型是否屬于揭示因果關系的計量經(jīng)濟學模型，為什么?（1）其中為第t年農(nóng)村居民儲蓄增加額(單位：億元)，為第t年城鎮(zhèn)居民可支配收入總額(單位：億元)。（2），其中為第t-1年農(nóng)村居民儲蓄余額(單位：億元)，為第t年農(nóng)村居民純收入總額(單位：億元)。3.（8分）建立城鎮(zhèn)居民食品類需求函數(shù)模型如下：建立城鎮(zhèn)居民食品類需求函數(shù)模型如下：其中V為人均購買食品支出額、Y為人均收入、為食品類價格、為其它商品類價格。指出參數(shù)估計量的經(jīng)濟意義是否合理，為什么？4.（8分）有n組觀測值（Xi，Yi）i=1,2,…,n，用最小二乘法將Y對X回歸得，將X對Y回歸得，這兩條直線是否一致？在什么條件下一致？四、應用題（30分）為研究某國生產(chǎn)函數(shù)，得出如下結(jié)果：DependentVariable:LOG(Y)Method:LeastSquaresDate:06/17/04Time:22:19Sample:19802001Includedobservations:22VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.LOG(K)0.7598760.05249114.476210.0000LOG(L)0.6394970.3502581.8257890.0836C-3.6976463.406631-1.0854260.2913R-squared0.994199Meandependentvar10.00433AdjustedR-squared0.993588S.D.dependentvar1.064755S.E.ofregression0.085260Akaikeinfocriterion-1.960088Sumsquaredresid0.138118Schwarzcriterion-1.811310Loglikelihood24.56097F-statistic1628.046Durbin-Watsonstat0.674900Prob(F-statistic)0.000000其中，Y代表國內(nèi)生產(chǎn)總值（單位：億元），K代表資本投入（單位：億元）和L代表勞動力投入（單位：人）。LOG(.)表示自然對數(shù)函數(shù)。（1）根據(jù)以上回歸結(jié)果，寫出回歸分析結(jié)果報告。（7分）（2）檢驗勞動的產(chǎn)出彈性是否顯著（顯著性水平為0.05）。（6分）（3）有人說資本的產(chǎn)出彈性為0.5，請利用假設檢驗的方法對這一說明進行判斷。（7分）（4）對模型的總體顯著性進行檢驗（顯著性水平為0.05）。（4分）（5）利用模型結(jié)果，分析該國的投入產(chǎn)出行為。（6分）一、判斷題（每小題2分，共10分）1.√2.×3.√4.√5.×二、選擇題（每小題2分，共20分）1.D

2.

A

3.

A

4.

B

5.B

6.B

7.B

8.

D

9.B

10.C

三、問答題（40分）1.(12分)答：（1）線性模型：X變化一個單位Y變化B1個單位；（3分）(2)雙對數(shù)模型：雙對數(shù)模型，又稱常彈性模型，X變化一個百分點，Y變化B2個百分點；（4分）（3）對數(shù)—線性模型：對數(shù)—線性模型又稱增長模型，X變化一個單位，Y變化B2個百分點；（4分）（4）線性—對數(shù)模型：X變化一個百分點，Y變化0.01×B2個單位。（4分）2.(12分)答：(1)不是。因為農(nóng)村居民儲蓄增加額應與農(nóng)村居民可支配收入總額有關，而與城鎮(zhèn)居民可支配收入總額之間沒有因果關系。(2)不是。第年農(nóng)村居民純收入對當年及以后年份的農(nóng)村居民儲蓄有影響，但不對第年的儲蓄產(chǎn)生影響。3.(8分)答：不合理。V為人均購買食品支出額，為價值量，當價格提高時，雖然實物量下降，但價值量仍將上升，所以的參數(shù)應該為正。4.(8分)答：不一定一致。當二者互為反函數(shù)時，即當=1/，=-/時是一致的。四、應用題（30分）（1）(3.40)(0.05)(0.35)（4分）0.99，F(xiàn)=1628.04，d.f.＝19（3分）（2）由上表中的結(jié)果，可知：對勞動的產(chǎn)出彈性系數(shù)的顯著性檢驗的尾概率為0.08，大于0.05；相應的t統(tǒng)計量值為1.826，查表得1.826小于2。（4分）故勞動的產(chǎn)出彈性不顯著。（2分）（3）令：資本的產(chǎn)出彈性記為B。H0：B=0.5，H1：B0.5查表得：而5.2>1.96，（5分）所以拒絕H0：B=0.5，接受H1：B0.5。（2分）（4）由上表結(jié)果，可知F統(tǒng)計量的值為1628，相應的尾概率為0.0000<0.05，故模型是總體顯著的。（4分）（5）根據(jù)模型結(jié)果可知：某國在1980—2001年間，資本的產(chǎn)出彈性約為0.76，即在其他情況不變的條件下，資本投入每增加一個百分點，產(chǎn)出平均提高0.76個百分點。（3分）勞動投入的產(chǎn)出彈性為0.64，即在其他條件不變的條件下，勞動投入每增加一個百分點，產(chǎn)出平均提高0.64個百分點。（3分）一、判斷題（1-6每小題1分，7-8每小題2分，共10分）1.當異方差出現(xiàn)時，常用的t和F檢驗失效。（）2.當模型存在高階自相關時，可用杜賓—瓦特森檢驗法進行自相關檢驗。（）3.存在多重共線性時，一定會使參數(shù)估計值的方差增大，從而造成估計效率的損失。（）4.在引入虛擬變量后，普通最小二乘法的估計量只有大樣本時才是無偏的。（）5.給定顯著性水平及自由度，若計算得到的值超過t的臨界值，我們將拒絕零假設。（）6.如果回歸模型中遺漏一個重要變量，則OLS殘差必定表現(xiàn)出明顯的趨勢。（）7.如果一個方程不可識別，則可以用2SLS對這個方程進行估計。（）8.對于變量之間是線性的模型而言，斜率系數(shù)是一個常數(shù)，彈性系數(shù)是一個變量；對于雙對數(shù)模型，彈性系數(shù)是一個常數(shù)，斜率系數(shù)是一個變量。（）二、簡答題（每小題6分，共36分）1.回歸模型中引入虛擬變量的作用是什么？有哪幾種基本的引入方式，它們適用于什么情況？2.說明顯著性檢驗的意義和過程。3.簡述什么是異方差?為什么異方差的出現(xiàn)總是與模型中某個解釋變量的變化有關？4.聯(lián)立方程模型有幾種估計方法？并簡述它們的特點。5.為什么說對模型參數(shù)施加約束條件后，其回歸的殘差平方和一定不比未施加約束的殘差平方和小?在什么樣的條件下，受約束回歸與無約束回歸的結(jié)果相同?6.在多元線性回歸分析中，檢驗與檢驗有何不同?在一元線性回歸分析中二者是否有等價的作用?三、論述題（每小題14分，共28分）1.假設已經(jīng)得到關系式的最小二乘估計，試回答：(1)假設決定把X變量的單位擴大10倍，這樣對原回歸的斜率和截距會有什么樣的影響?如果把Y變量的單位擴大10倍，又會怎樣?（7分）(2)假定給X的每個觀測值都增加2，對原回歸的斜率和截距會有什么樣的影響?如果給Y的每個觀測值都增加2，又會怎樣?（7分）2.多元線性單方程計量經(jīng)濟學模型i=1,2,….n（1）分別寫出該問題的總體回歸函數(shù)、總體回歸模型、樣本回歸函數(shù)和樣本回歸模型。（7分）（2）當模型滿足基本假設時，寫出普通最小二乘法參數(shù)估計量的矩陣表達式，并寫出每個矩陣的具體內(nèi)。（7分）四、應用題（20分）現(xiàn)代投資分析的特征線涉及如下回歸方程：其中，表示股票或債券的收益率，表示有價證券的收益率(用市場指數(shù)表示，如標準普爾500指數(shù))，t表示時間。在投資分析中，被稱為債券的安全系數(shù)，是用來度量市場的風險程度的，即市場的發(fā)展對公司的財產(chǎn)有何影響。依據(jù)1956—1976年間240個月的數(shù)據(jù)，F(xiàn)ogler和Ganpathy得到IBM股票收益率的回歸方程如下：(0.3001)(0.0728)(1)解釋回歸參數(shù)的意義。（5分）(2)如何解釋?（5分）(3)安全系數(shù)的證券稱為不穩(wěn)定證券，建立適當?shù)牧慵僭O及備選假設，檢驗IBM的股票是否是易變股票()。（10分）一、判斷題（1-6每小題1分，7-8每小題2分，共10分）1.√2.×3.×4.×5.√6.√7.×8.√二、簡答題（每小題6分，共36分）1.答：在模型中引入虛擬變量，主要是為了尋找某些定性因素對解釋變量的影響。加法方式和乘法方式是最主要的引入方式，前者主要適用于定性因素對截距項產(chǎn)生影響的情況，后者主要適用于定性因素對斜率項產(chǎn)生影響的情況，除此以外，還可以加法與乘法組合的方式引入虛擬變量，這時可測度定性因素對截距項和斜率項同時產(chǎn)生的影響。2.答：顯著性檢驗分模型的擬合優(yōu)度檢驗和變量的顯著性檢驗。前者主要指標為可決系數(shù)以及修正可決系數(shù)，后者主要通過計算變量斜率系數(shù)的t統(tǒng)計量進行檢驗……3.答：異方差性是指模型違反古典假定中的同方差性，即各殘差項的方差并非相等。一般地，由于數(shù)據(jù)觀測質(zhì)量、數(shù)據(jù)異常值、某些經(jīng)濟變化的特性、模型設定形式的偏誤等原因，導致了異方差的出現(xiàn)。主要原因往往是重要變量的遺漏，所以很多情況下，異方差表現(xiàn)為殘差方差隨著某個（未納入模型的）解釋變量的變化而變化。4.答：（1）間接二乘法適用于恰好識別方程，而兩階段最小二乘法不僅適用于恰好識別方程，也適用于過度識別方程；（2）間接最小二乘法得到無偏估計，而兩階段最小二乘法得到有偏的一致估計；都是有限信息估計法。5.答：對模型參數(shù)施加約束條件后，就限制了參數(shù)的取值范圍，尋找到的參數(shù)估計值也是在此條件下使殘差平方和達到最小，它不可能比未施加約束條件時找到的參數(shù)估計值使得殘差平方達到的最小值還要小。但當約束條件為真時，受約束回歸與無約束回歸的結(jié)果就相同了。6.答：在多元線性回歸分析中，檢驗常被用作檢驗回歸方程中各個參數(shù)的顯著性，而檢驗則被用作檢驗整個回歸關系的顯著性。各解釋變量聯(lián)合起來對被解釋變量有顯著的線性關系，并不意味著每一個解釋變量分別對被解釋變量有顯著的線性關系。在一元線性回歸分析中，二者具有等價作用，因為二者都是對共同的假設——解釋變量的參數(shù)等于零——進行檢驗。三、論述題（每小題14分，共28分）1.答：(1)記X*為原變量X擴大10倍的變量，則，于是可見，解釋變量的單位擴大10倍時，回歸的截距項不變，而斜率項將會成為原來回歸系數(shù)的1/10。同樣地，記為原變量Y擴大10倍的變量，則，于是即可見，解釋變量的單位擴大10倍時，回歸的截距項和斜率項都會比原來回歸系數(shù)的擴大10倍。(7分)(2)記，則原回歸模型變?yōu)橛洠瑒t原回歸模型變?yōu)榭梢?，無論解釋變量還是被解釋變量以加法的形式變化，都會造成原回歸模型的截距項變化，而斜率項不變。(7分)2.答：（1）總體回歸函數(shù)為總體回歸模型為樣本回歸函數(shù)為樣本回歸模型為(7分)（2）矩陣表達式為，其中(7分)四、應用題（20分）答：(1)回歸方程的截距0.7264表明當rm為0時的股票或債券收益率，它本身沒有經(jīng)濟意義；回歸方程的斜率1.0598表明當有價證券的收益率每上升(或下降)1個點將使股票或債券收益率上升(或下降)1.0598個點。(5分)(2)R2為可決系數(shù)，是度量回歸方程擬合優(yōu)度的指標，它表明該回歸方程中47.1%的股票或債券收益率的變化是由rm的變化引起的。當然R2=0.4710也表明回歸方程對數(shù)據(jù)的擬合效果不是很好。(5分)(3)建立零假設，備擇假設，置信水平0.05，n=240，查表得臨界值1.645，由于故接受零假設，拒絕備擇假設。說明此期間IBM的股票不是易變證券。(10分)一、判斷題（每小題2分，共20分）1.在實際中，一元回歸沒什么用，因為因變量的行為不可能僅由一個解釋變量來解釋。(

)2.OLS方法不適用于估計聯(lián)立方程模型中的結(jié)構(gòu)方程。（）3.D-W值在0和4之間，數(shù)值越小說明正相關的程度越大，數(shù)值越大說明負相關的程度越大。（）4.在線性回歸模型中，解釋變量是原因，被解釋變量是結(jié)果。（）5.當存在序列相關時，OLS估計量是有偏的并且也是無效的。（）6.存在完全多重共線性時，模型參數(shù)無法估計。（）7.識別的階條件僅僅是判別模型是否可識別的必要條件而不是充分條件。（）8.為了避免陷入虛擬變量陷阱，如果一個定性變量有類，則要引入個虛擬變量。（）9.消除自相關的一階差分變換假定自相關系數(shù)必須等于1。（）10.雙對數(shù)模型的值可以與對數(shù)線性模型的相比較，但不能與線性對數(shù)模型的相比較。（）二、簡答題（每小題6分，共24分）1.可決系數(shù)說明了什么？在簡單線性回歸中它與斜率系數(shù)的t檢驗的關系是什么？2.什么是隨機誤差項和殘差，它們之間的區(qū)別是什么？3.什么是總體回歸函數(shù)和樣本回歸函數(shù)，它們之間的區(qū)別是什么？4.假如你是中國人民銀行的顧問，需要你對增加貨幣供應量促進經(jīng)濟增長提出建議，你將考慮哪些因素？你認為可以怎樣運用計量經(jīng)濟學的研究方法？三、（20分）為什么對已經(jīng)估計出參數(shù)的模型還要進行檢驗？你能舉一個例子說明各種檢驗的必要性嗎？四、（16分）假設某人通過一容量為19的樣本估計了消費函數(shù)，并獲得下列結(jié)果：(3.1)(18.7)(1)利用值檢驗假設(取顯著水平為5%)。(2)確定參數(shù)估計量的標準差。(3)構(gòu)造的95%的置信區(qū)間，這個區(qū)間包括0嗎?五、（20分）試指出在目前建立中國宏觀計量經(jīng)濟模型時，下列內(nèi)生變量應由哪些變量來解釋，簡單說明理由，并擬定關于每個解釋變量的待估參數(shù)的正負號。⑴輕工業(yè)增加值⑵衣著類商品價格指數(shù)⑶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料進口額一、判斷題（每小題2分，共20分）1.×2.×3.√4.×5.√6.√7.√8.×9.√10.×二、簡答題（每小題6分，共24分）1.答：可決系數(shù)是對模型擬合優(yōu)度的綜合度量，其值越大，說明在Y的總變差中由模型作出了解釋的部分占得比重越大，模型的擬合優(yōu)度越高，模型總體線性關系的顯著性越強。反之亦然。斜率系數(shù)的t檢驗是對回歸方程中的解釋變量的顯著性的檢驗。在簡單線性回歸中，由于解釋變量只有一個，當t檢驗顯示解釋變量的影響顯著時，必然會有該回歸模型的可決系數(shù)大，擬合優(yōu)度高。2.答：隨機誤差項=-。當把總體回歸函數(shù)表示成時，其中的就是殘差。它是用估計時帶來的誤差，是對隨機誤差項的估計。3.答：將總體應變量的條件期望表示為解釋變量的某種函數(shù)，這個函數(shù)就稱為總體回歸函數(shù)，其一般表達式為：，當然通常的表達式為：，其中為隨即擾動項。樣本回歸函數(shù)：將應變量Y的樣本觀測值的條件均值表示為解釋變量的某種函數(shù)。樣本回歸函數(shù)是總體回歸函數(shù)的一個近似?？傮w回歸函數(shù)具有理論上的意義，但其具體的參數(shù)不可能真正知道，只能通過樣本估計。樣本回歸函數(shù)就是總體回歸函數(shù)的參數(shù)用估計的值替代之后的形式。4.答：可以考慮以下因素：投資規(guī)模、通貨膨脹、物價總水平、失業(yè)率、就業(yè)者人數(shù)及其受教育程度、資本存量、技術進步，國民生產(chǎn)總值等等；我們從這些所有因素中選擇一些因素，比如投資規(guī)模、勞動人口數(shù)、技術進步速度、通貨膨脹率對國民生產(chǎn)總值回歸，建立回歸方程；收集數(shù)據(jù)；作回歸；然后檢驗、修正。三、（20分）為什么對已經(jīng)估計出參數(shù)的模型還要進行檢驗？你能舉一個例子說明各種檢驗的必要性嗎？答：首先，這是因為我們在設定模型時，對所研究的經(jīng)濟現(xiàn)象的規(guī)律性可能認識并不充分，所依據(jù)的得經(jīng)濟理論對研究對象也許還不能做出正確的解釋和說明?；蛘唠m然經(jīng)濟理論是正確的，但可能我們對問題的認識只是從某些局部出發(fā)，或者只是考察了某些特殊的樣本，以局部去說明全局的變化規(guī)律，必然會導致偏差。（6分）其次，我們用以及參數(shù)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)或其他信息可能并不十分可靠，或者較多采用了經(jīng)濟突變時期的數(shù)據(jù)，不能真實代表所研究的經(jīng)濟關系，也可能由于樣本太小，所估計的參數(shù)只是抽樣的某些偶然結(jié)果。（4分）另外，我們所建立的模型，所用的方法，所用的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，還可能違反計量經(jīng)濟的基本假定，這是也會導致錯誤的結(jié)論。從上面可以看出，檢驗時必要的。（4分）舉個例子：建立居民消費和居民儲蓄、居民的收入的一個消費函數(shù)模型：從已經(jīng)認識的經(jīng)濟理論出發(fā)，選擇居民的儲蓄余額合居民的收入作為居民的消費的解釋變量，會覺得是完全合理的，但是我們作變量的協(xié)整檢驗就會知道，居民消費和居民儲蓄的單整階數(shù)是不同的，所以它們不是協(xié)整的，即它們之間不存在一個長期穩(wěn)定的比例關系。從而以上模型是不合理的。（6分）四、（16分）答：(1)t值的絕對值為18.7，明顯大于2，故拒絕零假設，從而在統(tǒng)計上是顯著的。（5分）(2)參數(shù)估計量的標準差為4.84，參數(shù)估計量的標準差為0.043.（5分）(3)由(2)的結(jié)果知b的95％的置信區(qū)間為顯然這個區(qū)間不包括0。（6分）五、（20分）答：⑴輕工業(yè)增加值應該由反映需求的變量解釋。包括居民收入（反映居民對輕工業(yè)的消費需求，參數(shù)符號為正）、國際市場輕工業(yè)品交易總額（反映國際市場對輕工業(yè)的需求，參數(shù)符號為正）等。（6分）⑵衣著類商品價格指數(shù)應該由反映需求和反映成本的兩類變量解釋。主要包括居民收入（反映居民對衣著類商品的消費需求，參數(shù)符號為正）、國際市場衣著類商品交易總額（反映國際市場對衣著類商品的需求，參數(shù)符號為正）、棉花的收購價格指數(shù)（反映成本對價格的影響，參數(shù)符號為正）等。（8分）⑶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料進口額應該由國內(nèi)第一產(chǎn)業(yè)增加值（反映國內(nèi)需求，參數(shù)符號為正）、國內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料生產(chǎn)部門增加值（反映國內(nèi)供給，參數(shù)符號為負）、國際市場價格（參數(shù)符號為負）、出口額（反映外匯支付能力，參數(shù)符號為正）等變量解釋。（6分）模擬試題一單項選擇題一元線性樣本回歸直線可以表示為（）A．B.C.D.如果回歸模型中的隨機誤差存在異方差性，則參數(shù)的普通最小二乘估計量是（）A．無偏的，但方差不是最小的B.有偏的，且方差不少最小C．無偏的，且方差最小D.有偏的，但方差仍最小如果一個回歸模型中包含截距項，對一個具有k個特征的質(zhì)的因素需要引入（）個虛擬變量A．（k-2）B.(k-1)C.kD.K+1如果聯(lián)立方程模型中某結(jié)構(gòu)方程包含了模型系統(tǒng)中所有的變量，則這個方程是（）A．恰好識別的B．不可識別的C．過渡識別的D．不確定平穩(wěn)時間序列的均值和方差是固定不變的，自協(xié)方差只與（）有關A．所考察的兩期間隔長度B．與時間序列的上升趨勢C．與時間序列的下降趨勢D．與時間的變化對于某樣本回歸模型，已求得DW統(tǒng)計量的值為1，則模型殘差的自相關系數(shù)近似等于（）A．0B．0.5C．-0.5D．1對于自適應預期模型，估計參數(shù)應采取的方法為（）A．普通最小二乘法B．甲醛最小二乘法C．工具變量法D．廣義差分法如果同階單整變量的線性組合是平穩(wěn)時間序列，則這些變量之間的關系就是（）A．協(xié)整關系