計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)各章作業(yè)習(xí)題后附答案

《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》習(xí)題集

第一章緒論一、單項(xiàng)選擇題1、變量之間的關(guān)系可以分為兩大類，它們是【】A函數(shù)關(guān)系和相關(guān)關(guān)系B線性相關(guān)關(guān)系和非線性相關(guān)關(guān)系C正相關(guān)關(guān)系和負(fù)相關(guān)關(guān)系D簡(jiǎn)單相關(guān)關(guān)系和復(fù)雜相關(guān)關(guān)系2、相關(guān)關(guān)系是指【】A變量間的依存關(guān)系B變量間的因果關(guān)系C變量間的函數(shù)關(guān)系D變量間表現(xiàn)出來(lái)的隨機(jī)數(shù)學(xué)關(guān)系3、進(jìn)行相關(guān)分析時(shí)，假定相關(guān)的兩個(gè)變量【】A都是隨機(jī)變量B都不是隨機(jī)變量C一個(gè)是隨機(jī)變量，一個(gè)不是隨機(jī)變量D隨機(jī)或非隨機(jī)都可以4、計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究中的數(shù)據(jù)主要有兩類：一類是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，另一類是【】A總量數(shù)據(jù)B橫截面數(shù)據(jù)C平均數(shù)據(jù)D相對(duì)數(shù)據(jù)5、下面屬于截面數(shù)據(jù)的是【】A1991-2003年各年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的平均工業(yè)產(chǎn)值B1991-2003年各年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的各鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值C某年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值的合計(jì)數(shù)D某年某地區(qū)20個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)各鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值6、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)7、經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析的基本步驟是【】A設(shè)定理論模型?收集樣本資料?估計(jì)模型參數(shù)?檢驗(yàn)?zāi)Ｐ虰設(shè)定模型?估計(jì)參數(shù)?檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?應(yīng)用模型C個(gè)體設(shè)計(jì)?總體設(shè)計(jì)?估計(jì)模型?應(yīng)用模型D確定模型導(dǎo)向?確定變量及方程式?估計(jì)模型?應(yīng)用模型8、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的基本應(yīng)用領(lǐng)域有【】A結(jié)構(gòu)分析、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、政策評(píng)價(jià)B彈性分析、乘數(shù)分析、政策模擬C消費(fèi)需求分析、生產(chǎn)技術(shù)分析、市場(chǎng)均衡分析D季度分析、年度分析、中長(zhǎng)期分析9、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型是指【】A投入產(chǎn)出模型B數(shù)學(xué)規(guī)劃模型C包含隨機(jī)方程的經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型D模糊數(shù)學(xué)模型10、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是非隨機(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11、下列選項(xiàng)中，哪一項(xiàng)是統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)基礎(chǔ)上的再檢驗(yàn)(亦稱二級(jí)檢驗(yàn))準(zhǔn)則【】A.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)準(zhǔn)則B經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則C統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則D統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則和經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則12、理論設(shè)計(jì)的工作，不包括下面哪個(gè)方面【】A選擇變量B確定變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系C收集數(shù)據(jù)D擬定模型中待估參數(shù)的期望值13、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型成功的三要素不包括【】A理論B應(yīng)用C數(shù)據(jù)D方法14、在經(jīng)濟(jì)學(xué)的結(jié)構(gòu)分析中，不包括下面那一項(xiàng)【】A彈性分析B乘數(shù)分析C比較靜力分析D方差分析二、多項(xiàng)選擇題1、一個(gè)模型用于預(yù)測(cè)前必須經(jīng)過(guò)的檢驗(yàn)有【】A經(jīng)濟(jì)準(zhǔn)則檢驗(yàn)B統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則檢驗(yàn)C計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)準(zhǔn)則檢驗(yàn)D模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn)E實(shí)踐檢驗(yàn)2、經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析工作的四個(gè)步驟是【】A理論研究B設(shè)計(jì)模型C估計(jì)參數(shù)D檢驗(yàn)?zāi)Ｐ虴應(yīng)用模型3、對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)準(zhǔn)則檢驗(yàn)包括【】A誤差程度檢驗(yàn)B異方差檢驗(yàn)C序列相關(guān)檢驗(yàn)D超一致性檢驗(yàn)E多重共線性檢驗(yàn)4、對(duì)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，采用的準(zhǔn)則有【】A經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則B統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則C經(jīng)濟(jì)計(jì)量準(zhǔn)則D模型識(shí)別準(zhǔn)則E模型簡(jiǎn)單準(zhǔn)則三、名詞解釋1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)2、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型3、時(shí)間序列數(shù)據(jù)4、截面數(shù)據(jù)5、彈性6、乘數(shù)四、簡(jiǎn)述1、簡(jiǎn)述經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析工作的程序。2、用作經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型通常要具備哪些性質(zhì)?3、對(duì)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型進(jìn)行評(píng)價(jià)所依據(jù)的準(zhǔn)則有哪些？4、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型主要有哪些應(yīng)用領(lǐng)域？

第二章一元線性回歸模型一、單項(xiàng)選擇題1、表示X與Y之間真實(shí)線性關(guān)系的是【】ABECD2、參數(shù)?的估計(jì)量具備有效性是指【】AVar()=0BVar()為最小C(－?)＝0D(－?)為最小3、設(shè)樣本回歸模型為，則普通最小二乘法確定的的公式中，錯(cuò)誤的是【】ABCD4、對(duì)于，以表示估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差，r表示相關(guān)系數(shù)，則有【】A=0時(shí)，r＝1B=0時(shí)，r＝－1C=0時(shí)，r＝0D=0時(shí)，r＝1或r＝－15、產(chǎn)量（X，臺(tái)）與單位產(chǎn)品成本（Y，元/臺(tái)）之間的回歸方程為＝356－1.5X，這說(shuō)明【】A產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本增加356元B產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本減少1.5元C產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本平均增加356元D產(chǎn)量每增加一臺(tái)，單位產(chǎn)品成本平均減少1.5元6、在總體回歸直線E中，表示【】A當(dāng)X增加一個(gè)單位時(shí)，Y增加個(gè)單位B當(dāng)X增加一個(gè)單位時(shí)，Y平均增加個(gè)單位C當(dāng)Y增加一個(gè)單位時(shí)，X增加個(gè)單位D當(dāng)Y增加一個(gè)單位時(shí)，X平均增加個(gè)單位7、對(duì)回歸模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)時(shí)，通常假定服從【】AN（0，）Bt(n-2)CN（0，）Dt(n)8、以Y表示實(shí)際觀測(cè)值，表示回歸估計(jì)值，則普通最小二乘法估計(jì)參數(shù)的準(zhǔn)則是使【】A＝0B＝0C為最小D為最小9、設(shè)Y表示實(shí)際觀測(cè)值，表示OLS回歸估計(jì)值，則下列哪項(xiàng)成立【】ABCD10、用普通最小二乘法估計(jì)經(jīng)典線性模型，則樣本回歸線通過(guò)點(diǎn)【】A（X，Y）B(X，)C(，)D(，)11、以Y表示實(shí)際觀測(cè)值，表示回歸估計(jì)值，則用普通最小二乘法得到的樣本回歸直線滿足【】A＝0B＝0C＝0D＝012、用一組有30個(gè)觀測(cè)值的樣本估計(jì)模型，在0.05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其統(tǒng)計(jì)量大于【】A（30）B（30）C（28）D（28）13、已知某一直線回歸方程的判定系數(shù)為0.64，則解釋變量與被解釋變量間的相關(guān)系數(shù)可能為【】A0.64B0.8C0.4D0.3214、相關(guān)系數(shù)r的取值范圍是【】Ar?－1Br?1C0?r?1D－1?r?115、判定系數(shù)的取值范圍是【】A?－1B?1C0??1D－1??116、某一特定的X水平上，總體Y分布的離散度越大，即越大，則【】A預(yù)測(cè)區(qū)間越寬，精度越低B預(yù)測(cè)區(qū)間越寬，預(yù)測(cè)誤差越小C預(yù)測(cè)區(qū)間越窄，精度越高D預(yù)測(cè)區(qū)間越窄，預(yù)測(cè)誤差越大17、在縮小參數(shù)估計(jì)量的置信區(qū)間時(shí)，我們通常不采用下面的那一項(xiàng)措施【】A增大樣本容量nB提高置信水平C提高模型的擬合優(yōu)度D提高樣本觀測(cè)值的分散度18、對(duì)于總體平方和TSS、回歸平方和ESS和殘差平方和RSS的相互關(guān)系，正確的是【】ATSS>RSS+ESSBTSS=RSS+ESSCTSS<RSS+ESSDTSS=RSS+ESS19、對(duì)樣本相關(guān)系數(shù)r，以下結(jié)論中錯(cuò)誤的是【】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C-1≤r≤1D若r=0，則X與Y獨(dú)立20、若兩變量x和y之間的相關(guān)系數(shù)為-1，這說(shuō)明兩個(gè)變量之間【】A低度相關(guān)B不完全相關(guān)C弱正相關(guān)D完全相關(guān)21、普通最小二乘法要求模型誤差項(xiàng)ui滿足某些基本假定，下列結(jié)論中錯(cuò)誤的是【】。ABCD～N(0，)22、以X為解釋變量，Y為被解釋變量，將X、Y的觀測(cè)值分別取對(duì)數(shù)，如果這些對(duì)數(shù)值描成的散點(diǎn)圖近似形成為一條直線，則適宜配合下面哪一模型形式?【】A BCD23、對(duì)于線性回歸模型，要使普通最小二乘估計(jì)量具備無(wú)偏性，則模型必須滿足【】ABCDi服從正態(tài)分布24、按照經(jīng)典假設(shè)，線性回歸模型中的解釋變量應(yīng)是非隨機(jī)變量，且【】A與隨機(jī)誤差ui不相關(guān)B與殘差ei不相關(guān)C與被解釋變量Yi不相關(guān)D與回歸值不相關(guān)25、由回歸直線所估計(jì)出來(lái)的值滿足：【】A=1B=1C最小D最小26、用一元線性回歸模型進(jìn)行區(qū)間預(yù)測(cè)時(shí)，干擾項(xiàng)μ方差的無(wú)偏估計(jì)量應(yīng)為【】A BC D27、一元線性回歸方程的斜率系數(shù)與方程中兩變量的線性相關(guān)系數(shù)r的關(guān)系是【】ABCD28、下列各回歸方程中，哪一個(gè)必定是錯(cuò)誤的?【】AYi=50+0.6XirXY=0.8 BYi=-14+0.8XirXY=0.87CYi=15-1.2XirXY=0.89 DYi=-18-5.3XirXY=-0.9629、根據(jù)樣本資料估計(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)支出將平均增加【】A0.2% B0.75%C2% D7.5%二、多項(xiàng)選擇題1、指出下列哪些現(xiàn)象是相關(guān)關(guān)系【】A家庭消費(fèi)支出與收入B商品銷售額和銷售量、銷售價(jià)格C物價(jià)水平與商品需求量D小麥畝產(chǎn)量與施肥量E學(xué)習(xí)成績(jī)總分與各門課程成績(jī)分?jǐn)?shù)2、一元線性回歸模型的經(jīng)典假設(shè)包括【】AB（常數(shù)）CD～N(0，1)EX為非隨機(jī)變量，且3、以Y表示實(shí)際觀測(cè)值，表示回歸估計(jì)值，e表示殘差，則回歸直線滿足【】A通過(guò)樣本均值點(diǎn)BCD＝0E4、以帶“?”表示估計(jì)值，u表示隨機(jī)誤差項(xiàng)，如果Y與X為線性相關(guān)關(guān)系，則下列哪些是正確的【】ABCDE5、以帶“?”表示估計(jì)值，u表示隨機(jī)誤差項(xiàng)，e表示殘差，如果Y與X為線性相關(guān)關(guān)系，則下列哪些是正確的【】ABCDE6、回歸分析中估計(jì)回歸參數(shù)的方法主要有【】A相關(guān)系數(shù)法B方差分析法C最小二乘估計(jì)法D極大似然法E矩估計(jì)法7、用普通最小二乘法估計(jì)模型的參數(shù)，要使參數(shù)估計(jì)量具備最佳線性無(wú)偏估計(jì)性質(zhì)，則要求：【】AB（常數(shù)）CD服從正態(tài)分布EX為非隨機(jī)變量，且8、假設(shè)線性回歸模型滿足全部基本假設(shè)，則其參數(shù)估計(jì)量具備【】A可靠性B合理性C線性D無(wú)偏性E有效性9、普通最小二乘直線具有以下特性【】A通過(guò)點(diǎn)BCD＝0E＝010、由回歸直線估計(jì)出來(lái)的值【】A是一組估計(jì)值B是一組平均值C是一個(gè)幾何級(jí)數(shù)D可能等于實(shí)際值E與實(shí)際值y的離差和等于零11、對(duì)于樣本回歸直線，回歸平方和可以表示為（為決定系數(shù)）【】ABCDE12、對(duì)于經(jīng)典線性回歸模型，各回歸系數(shù)的OLS估計(jì)量具有的優(yōu)良特性有【】A無(wú)偏性 B有效性C一致性 D確定性E線性13、對(duì)于樣本相關(guān)系數(shù)r，下列結(jié)論正確的是【】A0≤r≤1B對(duì)稱性C當(dāng)X和Y獨(dú)立，則r=0D若r=0，則X與Y獨(dú)立E若r≠0，則X與Y不獨(dú)立三、判斷題1、隨機(jī)誤差項(xiàng)ui與殘差項(xiàng)ei是一回事。（）2、總體回歸函數(shù)給出了對(duì)應(yīng)于每一個(gè)自變量的因變量的值。（）3、線性回歸模型意味著因變量是自變量的線性函數(shù)。（）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、在實(shí)際中，一元回歸沒(méi)什么用，因?yàn)橐蜃兞康男袨椴豢赡軆H由一個(gè)解釋變量來(lái)解釋。()四、名詞解釋1、相關(guān)分析2、回歸分析3、隨機(jī)干擾項(xiàng)4、殘差項(xiàng)5、最佳線性無(wú)偏估計(jì)量五、簡(jiǎn)述1、敘述回歸分析與相關(guān)分析的聯(lián)系與區(qū)別。2、試述最小二乘法估計(jì)原理。3、為什么計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論方程中必須包含隨機(jī)干擾性？4、一元線性回歸模型的基本假設(shè)主要有哪些？5、總體回歸模型函數(shù)和樣本回歸模型之間有哪些區(qū)別與聯(lián)系？6、什么是隨機(jī)誤差項(xiàng)？影響隨機(jī)誤差項(xiàng)的主要因素有哪些？它和殘差之間的區(qū)別是什么？7、決定系數(shù)說(shuō)明了什么？它與相關(guān)系數(shù)的區(qū)別和聯(lián)系是什么？六、計(jì)算與分析題1、試將下列非線性函數(shù)模型線性化：S型函數(shù)y=1/(+u)Y=sinx+cosx+sin2x+cos2x+u2、對(duì)下列模型進(jìn)行適當(dāng)變換化為標(biāo)準(zhǔn)線性模型：y=+++uQ=AY=exp(+x+u)Y=3、假設(shè)A先生估計(jì)消費(fèi)函數(shù)（用模型表示），并獲得下列結(jié)果：t＝（3.1）（18.7）n=19；＝0.98括號(hào)里的數(shù)字表示相應(yīng)參數(shù)的t值，請(qǐng)回答以下問(wèn)題：（1） 利用t值經(jīng)驗(yàn)假設(shè)：?＝0（取顯著水平為5％）（2）確定參數(shù)統(tǒng)計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)方差；（3）構(gòu)造?的95％的置信區(qū)間，這個(gè)區(qū)間包括0嗎？4、下面的數(shù)據(jù)是從某個(gè)行業(yè)的5個(gè)不同的工廠收集的?？偝杀荆▂）8044517061產(chǎn)量（x）1246118請(qǐng)回答以下問(wèn)題：估計(jì)這個(gè)行業(yè)的線性總成本函數(shù)=+x；和的經(jīng)濟(jì)含義是什么？估計(jì)產(chǎn)量為10時(shí)的總成本。5、你的朋友將不同年度的債券價(jià)格作為該年利率（在相等的風(fēng)險(xiǎn)水平下）的函數(shù)，估計(jì)出的簡(jiǎn)單方程如下：其中：＝第i年美國(guó)政府債券價(jià)格（每100美元債券）＝第i年聯(lián)邦資金利率（按百分比）。請(qǐng)回答以下問(wèn)題：（1）解釋兩個(gè)所估系數(shù)的意義。所估的符號(hào)與你期望的符號(hào)一樣嗎？（2）為何方程左邊的變量是而不是Y？（3） 你朋友在估計(jì)的方程中是否遺漏了隨機(jī)誤差項(xiàng)？（4）此方程的經(jīng)濟(jì)意義是什么？對(duì)此模型你有何評(píng)論？（提示：聯(lián)邦資金利率是一種適用于在銀行隔夜持有款項(xiàng)的利率。）6、假如有如下的回歸結(jié)果：=2.6911-0.4795其中：Y表示美國(guó)的咖啡的消費(fèi)量（每人每天消費(fèi)的杯數(shù)）X表示咖啡的零售價(jià)格（美元/磅）t表示時(shí)間問(wèn)：（1）這是一個(gè)時(shí)間序列回歸還是橫截面序列回歸？（2）畫(huà)出回歸線。（3）如何解釋截距的意義？它有經(jīng)濟(jì)含義嗎？（4）如何解釋斜率？（5）需求的價(jià)格彈性定義為：價(jià)格每變動(dòng)百分之一所引起的需求量變動(dòng)的百分比，用數(shù)學(xué)形式表示為：彈性=斜率*（X/Y）即，彈性等于斜率與X與Y比值之積，其中X表示價(jià)格，Y表示需求量。根據(jù)上述回歸結(jié)果，你能求出對(duì)咖啡需求的價(jià)格彈性嗎？如果不能，計(jì)算此彈性還需要其它什么信息？7、設(shè)回歸模型指定為=β+這里滿足所有的基本假設(shè)?，F(xiàn)提出了β的三個(gè)估計(jì)量：請(qǐng)回答以下問(wèn)題：證明三個(gè)估計(jì)量都是β的無(wú)偏估計(jì)量；推導(dǎo)各個(gè)估計(jì)量的方差，并確定哪個(gè)是最小的（如果有的話）？8、利用下表給出的我國(guó)人均消費(fèi)支出與人均可支配收入數(shù)據(jù)回答下列問(wèn)題：（1）這是一個(gè)時(shí)間序列回歸還是橫截面序列回歸？（2）建立回歸方程；（3）如何解釋斜率？（4）對(duì)參數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。（5）如果某人可支配收入是1000元，求出該人的消費(fèi)支出的點(diǎn)預(yù)測(cè)值。（6）求出該人消費(fèi)支出95℅置信水平的區(qū)間預(yù)測(cè)。1998年我國(guó)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與人均消費(fèi)性支出單位：元地區(qū)可支配收入(inc)消費(fèi)性支出(consum)地區(qū)可支配收入(inc)消費(fèi)性支出(consum)北京8471.986970.83河南4219.423415.65天津7110.545471.01湖北4826.364074.38河北5084.643834.43湖南5434.264370.95山西4098.733267.70廣東8839.687054.09內(nèi)蒙古4353.023105.74廣西5412.244381.09遼寧4617.243890.74海南4852.873832.44吉林4206.643449.74重慶5466.574977.26黑龍江4268.503303.15四川5127.084382.59上海8773.106866.41貴州4565.393799.38江蘇6017.854889.43云南6042.785032.67浙江7836.766217.93陜西4220.243538.52安徽4747.073777.41甘肅4009.613099.36福建6485.635181.45青海4240.133580.47江西4251.423266.81寧夏4112.413379.82山東5380.084143.96新疆5000.793714.109、下表給出了1988年9個(gè)工業(yè)國(guó)的名義利率(y)與通貨膨脹(X)的數(shù)據(jù)：國(guó)家名義利率Y(%)通脹率X(%)國(guó)家名義利率Y(%)通脹率X(%)澳大利亞11.97.7墨西哥66.351.0加拿大9.44.0瑞典2.22.0法國(guó)7.53.1英國(guó)10.36.8德國(guó)4.01.6美國(guó)7.64.4意大利11.34.8以利率為縱軸，通貨膨脹率為橫軸作圖。用OLS方法進(jìn)行回歸分析，寫出求解步驟.。如果實(shí)際利率不變，則名義利率與通貨膨脹率的關(guān)系如何？即在Y對(duì)X的回歸中，斜率如何？10、假設(shè)某國(guó)的貨幣數(shù)量與國(guó)民收入的歷史數(shù)據(jù)如下表所示：年份貨幣數(shù)量(y)國(guó)民收入(x)年份貨幣數(shù)量(y)國(guó)民收入(x)19852.05.019914.28.419862.55.519924.69.019873.26.019934.89.719883.67.019945.010.019893.37.219955.211.219904.07.719965.812.4請(qǐng)回答以下問(wèn)題：做出散點(diǎn)圖，然后估計(jì)貨幣數(shù)量y對(duì)國(guó)民收入x的回歸方程，并把回歸直線畫(huà)在散點(diǎn)圖上。如何解釋回歸系數(shù)的含義？如果希望1997年國(guó)民收入達(dá)到15.0，那么應(yīng)該把貨幣供應(yīng)量定在什么水平上？11、下表給出了美國(guó)30所知名學(xué)校的MBA學(xué)生1994年基本年薪（ASP），GPA分?jǐn)?shù)（從1~4共四個(gè)等級(jí)），GMAT分?jǐn)?shù)以及每年學(xué)費(fèi)的數(shù)據(jù)。用一元線性回歸模型分析GPA是否對(duì)ASP有影響？用合適的回歸模型分析GMAT分?jǐn)?shù)是否與ASP有關(guān)系？每年的學(xué)費(fèi)與ASP有關(guān)嗎？你是如何知道的？如果兩變量之間正相關(guān)，是否意味著進(jìn)最高費(fèi)用的商業(yè)學(xué)校是有利的。你同意高學(xué)費(fèi)的商業(yè)學(xué)校意味著高質(zhì)量的MBA成績(jī)嗎？為什么？1994年MBA畢業(yè)生平均初職薪水學(xué)校ASP/美元GPAGMAT學(xué)費(fèi)/美元Harvard1026303.465023894Stanford1008003.366521189Columbian1004803.364021400Dartmouth954103.466021225Wharton899303.465021050Northwestern846403.364020634Chicago832103.365021656MIT805003.565021690Virginia742803.264317839UCLA740103.564014496Berkeley719703.264714361Cornell719703.263020400NYU706603.263020276Duke704903.362321910CarriegieMellon598903.263520600NorthCarolina698803.262110132Michigan678203.263020960Texas618903.36258580Indiana585203.261514036Purdue547203.25819556CaseWestern572003.159117600Georgetown698303.261919584MichiganState418203.259016057PennState491203.258011400SouthernMethodist609103.160018034TuLane440803.160019550Illinois471303.261612628Lowa416203.25909361Minnesota482503.260012618Washington441403.361711436

第三章多元線性回歸模型一、單項(xiàng)選擇題1、決定系數(shù)是指【】A剩余平方和占總離差平方和的比重B總離差平方和占回歸平方和的比重C回歸平方和占總離差平方和的比重D回歸平方和占剩余平方和的比重2、在由n=30的一組樣本估計(jì)的、包含3個(gè)解釋變量的線性回歸模型中，計(jì)算的多重決定系數(shù)為0.8500，則調(diào)整后的決定系數(shù)為【】A0.8603B0.8389C0.8655D0.83273、設(shè)k為模型中的參數(shù)個(gè)數(shù)，則回歸平方和是指【】ABCD4、下列樣本模型中，哪一個(gè)模型通常是無(wú)效的【】A（消費(fèi)）＝500＋0.8（收入）B（商品需求）＝10＋0.8（收入）＋0.9（價(jià)格）C（商品供給）＝20＋0.75（價(jià)格）D（產(chǎn)出量）＝0.65（勞動(dòng)）（資本）5、對(duì)于，統(tǒng)計(jì)量服從【】At(n-k)Bt(n-k-1)CF(k-1,n-k)DF(k,n-k-1)6、對(duì)于，檢驗(yàn)H0:時(shí)，所用的統(tǒng)計(jì)量服從【】At(n-k-1)Bt(n-k-2)Ct(n-k+1)Dt(n-k+2)7、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【】ABCD8、用一組有30個(gè)觀測(cè)值的樣本估計(jì)模型后，在0.05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其統(tǒng)計(jì)量大于【】A（30）B（28）C（27）D（1，28）9、如果兩個(gè)經(jīng)濟(jì)變量X與Y間的關(guān)系近似地表現(xiàn)為當(dāng)X發(fā)生一個(gè)絕對(duì)量變動(dòng)（?X）時(shí)，Y有一個(gè)固定地相對(duì)量（?Y/Y）變動(dòng)，則適宜配合的回歸模型是【】ABlnCDln10、對(duì)于，如果原模型滿足線性模型的基本假設(shè)，則在零假設(shè)＝0下，統(tǒng)計(jì)量（其中s()是的標(biāo)準(zhǔn)誤差）服從【】At（n-k）Bt(n-k-1)CF（k-1，n-k）DF（k，n-k-1）11、下列哪個(gè)模型為常數(shù)彈性模型【】AlnBlnCD12、模型中，Y關(guān)于X的彈性為【】ABCD13、模型ln中，的實(shí)際含義是【】AX關(guān)于Y的彈性BY關(guān)于X的彈性CX關(guān)于Y的邊際傾向DY關(guān)于X的邊際傾向14、關(guān)于經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型進(jìn)行預(yù)測(cè)出現(xiàn)誤差的原因，正確的說(shuō)法是【】A.只有隨機(jī)因素???B.只有系統(tǒng)因素C.既有隨機(jī)因素，又有系統(tǒng)因素?D.A、B、C都不對(duì)15、在多元線性回歸模型中對(duì)樣本容量的基本要求是(k為解釋變量個(gè)數(shù))：【】An≥k+1Bn<k+1Cn≥30或n≥3（k+1）Dn≥3016、用一組有30個(gè)觀測(cè)值的樣本估計(jì)模型i，并在0.05的顯著性水平下對(duì)總體顯著性作F檢驗(yàn)，則檢驗(yàn)拒絕零假設(shè)的條件是統(tǒng)計(jì)量F大于【】AF0.05(3,30)BF0.025(3,30)CF0.05(2,27)DF0.025(2,27)17、對(duì)小樣本回歸系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)，所用統(tǒng)計(jì)量是()A正態(tài)統(tǒng)計(jì)量Bt統(tǒng)計(jì)量Cχ2統(tǒng)計(jì)量DF統(tǒng)計(jì)量18、在多元回歸中，調(diào)整后的判定系數(shù)與判定系數(shù)的關(guān)系有【】A< B>C= D與的關(guān)系不能確定19、根據(jù)判定系數(shù)與F統(tǒng)計(jì)量的關(guān)系可知，當(dāng)＝1時(shí)有【】AF＝－1 BF＝0CF＝1 DF＝∞20、回歸分析中，用來(lái)說(shuō)明擬合優(yōu)度的統(tǒng)計(jì)量為【】A相關(guān)系數(shù)B判定系數(shù)C回歸系數(shù)D標(biāo)準(zhǔn)差21、對(duì)于二元線性回歸模型的總體顯著性檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)量，正確的是【】。AF=BF=CF=DF=22、在二元線性回歸模型中，回歸系數(shù)的顯著性t檢驗(yàn)的自由度為【】。AnBn-1Cn-2Dn-323、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【】A減少 B增加C不變 D變化不定24、對(duì)模型進(jìn)行總體顯著性F檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的零假設(shè)是【】Aβ1=β2=0 Bβ1=0Cβ2=0 Dβ0=0或β1=025、對(duì)兩個(gè)包含的解釋變量個(gè)數(shù)不同的回歸模型進(jìn)行擬合優(yōu)度比較時(shí)，應(yīng)比較它們的：【】A判定系數(shù)B調(diào)整后判定系數(shù)C標(biāo)準(zhǔn)誤差D估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差26、用一組20個(gè)觀測(cè)值的樣本估計(jì)模型后，在0.1的顯著性水平上對(duì)β1的顯著性作t檢驗(yàn)，則β1顯著地不等于0的條件是統(tǒng)計(jì)量大于【】At0.1(20)Bt0.05(18)Ct0.05(17)DF0.1(2,17)27、判定系數(shù)R2=0.8，說(shuō)明回歸直線能解釋被解釋變量總變差的：【】A80%B64%C20%D89%二、多項(xiàng)選擇題1、對(duì)模型進(jìn)行總體顯著性檢驗(yàn)，如果檢驗(yàn)結(jié)果總體線性關(guān)系顯著，則有【】A=＝0B?0，＝0C?0，?0D=0，?0E=?02、剩余變差（即殘差平方和）是指【】A隨機(jī)因素影響所引起的被解釋變量的變差B解釋變量變動(dòng)所引起的被解釋變量的變差C被解釋變量的變差中，回歸方程不能作出解釋的部分D被解釋變量的總變差與回歸平方和之差E被解釋變量的實(shí)際值與擬合值的離差平方和3、回歸平方和是指【】A被解釋變量的實(shí)際值y與平均值的離差平方和B被解釋變量的回歸值與平均值的離差平方和C被解釋變量的總變差與剩余變差之差D解釋變量變動(dòng)所引起的被解釋變量的變差E隨機(jī)因素影響所引起的被解釋變量的變差4、下列哪些非線性模型可以通過(guò)變量替換轉(zhuǎn)化為線性模型【】ABClnDE5、在模型ln中【】AY與X是非線性的BY與是非線性的ClnY與是線性的DlnY與lnX是線性的Ey與lnX是線性的三、名詞解釋1、偏回歸系數(shù)2、多重決定系數(shù)3、調(diào)整的決定系數(shù)；四、簡(jiǎn)述1、調(diào)整后的判定系數(shù)及其作用。2、在多元線性回歸分析中，為什么用修正的決定系數(shù)衡量估計(jì)模型對(duì)樣本觀測(cè)值的擬合優(yōu)度？3、決定系數(shù)與總體線性關(guān)系顯著性F之間的關(guān)系；F檢驗(yàn)與t檢驗(yàn)之間的關(guān)系。4、回歸模型的總體顯著性檢驗(yàn)與參數(shù)顯著性檢驗(yàn)相同嗎？是否可以互相替代？五、計(jì)算與分析題1、考慮以下預(yù)測(cè)的回歸方程：；＝0.50其中，＝第t年的玉米產(chǎn)量（蒲式耳/畝）；＝第t年的施肥強(qiáng)度（磅/畝）；＝第t年的降雨量（寸）。請(qǐng)回答以下問(wèn)題：（1） 從F和RS對(duì)Y的影響方面，仔細(xì)說(shuō)出本方程中系數(shù)0.10和5.33的含義。（2） 常數(shù)項(xiàng)-120是否意味著玉米的負(fù)產(chǎn)量可能存在？（3） 假定的真實(shí)值為0.4，則估計(jì)值是否有偏？為什么？（4） 假定該方程并不滿足所有的古典模型假設(shè)，即并不是最佳線性無(wú)偏估計(jì)量，則是否意味著的真實(shí)值絕對(duì)不等于5.33？為什么？2、為了解釋牙買加對(duì)進(jìn)口的需求，J.Gafar根據(jù)19年的數(shù)據(jù)得到下面的回歸結(jié)果:se=(0.0092)(0.084)R2=0.96=0.96其中：Y=進(jìn)口量（百萬(wàn)美元），X1=個(gè)人消費(fèi)支出（美元/年），X2=進(jìn)口價(jià)格/國(guó)內(nèi)價(jià)格。（1）解釋截距項(xiàng)，及X1和X2系數(shù)的意義；（2）Y的總離差中被回歸方程解釋的部分，未被回歸方程解釋的部分；（3）對(duì)回歸方程進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),并解釋檢驗(yàn)結(jié)果；（4）對(duì)參數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),并解釋檢驗(yàn)結(jié)果。3、下面給出依據(jù)15個(gè)觀察值計(jì)算到的數(shù)據(jù)：=367.693，=402.760，=8.0，=66042.269=84855.096，=280.0，=74778.346=4250.9，=4796.0小寫字母代表了各值與其樣本均值的離差。（1）估計(jì)三個(gè)多元回歸系數(shù)；（2）估計(jì)它們的標(biāo)準(zhǔn)差；（3）求和；（4）估計(jì)，95%的置信區(qū)間。（5）在α=5%下，檢驗(yàn)估計(jì)的每個(gè)回歸系數(shù)的統(tǒng)計(jì)顯著性（雙邊檢驗(yàn)）；=-68.26+0.023+19.729+7.653，=0.84se=(0.005)(8.992)(3.082)其中，Y——空調(diào)的價(jià)格/美元；——空調(diào)的BTU比率——能量效率——設(shè)定數(shù)（1）解釋回歸結(jié)果。（2）該回歸結(jié)果有經(jīng)濟(jì)意義嗎？（3）在顯著水平α=5%下，檢驗(yàn)零假設(shè)：BTU比率對(duì)空調(diào)的價(jià)格無(wú)影響，備擇假設(shè)檢驗(yàn)：BTU比率對(duì)價(jià)格有正向影響。（4）你會(huì)接受零假設(shè)：三個(gè)解釋變量在很大程度上解釋了空調(diào)價(jià)格的變動(dòng)嗎？詳細(xì)寫出計(jì)算過(guò)程。5、假設(shè)要求你建立一個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型來(lái)說(shuō)明在學(xué)校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人數(shù)，以便決定是否修建第二條跑道以滿足所有的鍛煉者。你通過(guò)整個(gè)學(xué)年搜集數(shù)據(jù)，得到兩個(gè)可能的解釋性方程：方程A：=125.0-15.0-1.0+1.5=0.75方程B：=1230-14.0+5.5-3.7=0.73其中：Y——某天慢跑者人數(shù)——該天降雨的英寸數(shù)——該天日照的小時(shí)數(shù)——該天的最高溫度（按華氏溫度）——第二天需交學(xué)期論文的班級(jí)數(shù)請(qǐng)回答以下問(wèn)題：（1）這兩個(gè)方程你認(rèn)為哪個(gè)個(gè)合適些？（2）為什么用相同的數(shù)據(jù)去估計(jì)相同變量的系數(shù)能得到不同的符號(hào)。6、考慮下列利率和美國(guó)聯(lián)邦預(yù)算赤字關(guān)系的最小二乘估計(jì)：模型A：=0.103-0.079=0.00其中：——Aaa級(jí)公司債卷的利率——聯(lián)邦赤字占GNP的百分比（季度模型：1970——1983）模型T：=0.089+0.369+0.887=0.40其中：——三個(gè)月國(guó)庫(kù)卷的利率——聯(lián)邦預(yù)算赤字（以10億美元為單位）——通貨膨脹率（按百分比計(jì)）（季度模型：1970年4月——1979年9月）請(qǐng)回答以下問(wèn)題：（1）“最小二乘估計(jì)”是什么意思？什么被估計(jì)，什么被平方？在什么意義下平方“最小”？（2）為0.00是什么意思？它可能為負(fù)嗎？（3）計(jì)算兩個(gè)方程的值。（4）比較兩個(gè)方程，哪個(gè)模型的估計(jì)值符號(hào)與你的預(yù)期一致？模型T是否自動(dòng)的優(yōu)于模型A，因?yàn)樗闹蹈撸咳舨皇?，你認(rèn)為哪個(gè)模型更好，為什么？7、下表給出了1980~1996年美國(guó)的城市勞動(dòng)參與率、失業(yè)率等數(shù)據(jù)。年份CLFPRMCLFPRFUNRMUNRFAHE82AHE198077.451.56.97.47.786.66198177.052.17.47.97.697.25198276.652.69.99.47.687.68198376.453.99.99.27.798.02198476.453.67.47.67.808.32198576.354.57.07.47.778.57198676.355.36.97.17.818.76198776.256.06.26.27.738.98198876.256.65.55.67.699.28198976.457.45.25.47.649.66199076.457.55.75.57.5210.01199175.857.47.26.47.4510.32199275.857.87.97.07.4110.57199375.457.97.26.67.3910.83199475.158.86.26.07.4011.12199575.058.95.65.67.4011.441996274.959.35.45.47.4311.82其中：CLFPRM——城市勞動(dòng)力參與率，男性，（%）。CLFPRF——城市勞動(dòng)力參與率，女性，（%）。UNRM——城市失業(yè)率，男性，（%）。UNRF——城市失業(yè)率，女性，（%）。AHE82——平均小時(shí)工資，（1982年美元價(jià)）。AHE——平均小時(shí)工資，（當(dāng)前美元價(jià)）。（1）建立一個(gè)合適的回歸模型解釋城市男性勞動(dòng)力參與率與城市男性失業(yè)率及真實(shí)的平均小時(shí)工資之間的關(guān)系。（2）重復(fù)（1）過(guò)程，但此時(shí)的變量為女性城市勞動(dòng)力參與率。（3）重復(fù)（1）過(guò)程，但此時(shí)的變量為當(dāng)前平均小時(shí)工資。（4）重復(fù)（2）過(guò)程，但此時(shí)的變量為當(dāng)前平均小時(shí)工資。（5）如果（1）和（3）的回歸結(jié)果不同，你如何解釋？（6）如果（2）和（4）的回歸結(jié)果不同，你如何使回歸結(jié)果合理化？8、下表給出了某地區(qū)職工平均消費(fèi)水平，職工平均收入和生活費(fèi)用價(jià)格指數(shù)：平均消費(fèi)支出（）平均收入（）生活費(fèi)用價(jià)格指數(shù)（）1（1985）21.1030.001.00222.3035.001.02330.5041.201.20428.2051.301.20532.0055.201.50640.1060.401.05742.1065.200.90848.8070.000.95950.5080.001.101060.1092.100.951170.00102.001.0212（1996）75.00120.301.05試根據(jù)模型=+++作回歸分析。9、某種商品的價(jià)格指數(shù)，售后服務(wù)支出，替代產(chǎn)品銷售量，影響銷售額Y。數(shù)據(jù)如下表所示：銷售額Y價(jià)格指數(shù)售后服務(wù)支出替代產(chǎn)品銷售量231100.420190.5221110.419190.4201.1100.6181.190.4191.1100.4181.190.5151.170.3161.280.5171.280.4181.290.4151.270.3161.280.3141.270.2161.380.2121.360.2141.370.2131.360.2151.370.2試用OLS方法估計(jì)此多元線性回歸模型，并對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)。10、為了研究中國(guó)各旅游區(qū)的旅游狀況，根據(jù)下表的數(shù)據(jù)，建立以下模型：Y=+++ε其中，Y表示外匯收入，表示旅行社職工人數(shù)，表示國(guó)際旅游人數(shù)，樣本量N=31。試估計(jì)上述模型，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。地區(qū)外匯收入旅行社職工人數(shù)國(guó)際旅游人數(shù)（百萬(wàn)美元）（人）（萬(wàn)人次）北京249616000252.39天津209127232.08河北12498737.09山西43236613.78內(nèi)蒙古12062836.84遼寧304218649.13吉林4583115.95黑龍江148218340.71上68江蘇6206430134.41浙江410552094.78安徽67292325.12福建7254994135.69江西50204413.86山東265393562.20河南114308730.01湖北105291430.54湖南185191238.58廣東327218395876.02廣西202588877.07海南105150945.65重慶97198518.49四川97254937.34貴州5583116.70云南3504631104.00西臧3661610.08陜西272250163.03甘肅37155714.46青海42382.05寧夏21850.60新疆86165822.3811、某產(chǎn)品的產(chǎn)量與科技投入之間呈二次函數(shù)模型y=其統(tǒng)計(jì)資料如下表所示：年份1(1990)2345678910產(chǎn)量y2040486080100120150200300投入x22.833.5455.57810試對(duì)模型進(jìn)行回歸分析。

第四章放寬基本假定的模型4.1異方差性一、單項(xiàng)選擇題1、下列哪種方法不是檢驗(yàn)異方差的方法【】A戈德菲爾特——匡特檢驗(yàn)B懷特檢驗(yàn)C戈里瑟檢驗(yàn)D方差膨脹因子檢驗(yàn)2、當(dāng)存在異方差現(xiàn)象時(shí)，估計(jì)模型參數(shù)的適當(dāng)方法是【】A加權(quán)最小二乘法B工具變量法C廣義差分法D使用非樣本先驗(yàn)信息3、加權(quán)最小二乘法克服異方差的主要原理是通過(guò)賦予不同觀測(cè)點(diǎn)以不同的權(quán)數(shù)，從而提高估計(jì)精度，即【】A重視大誤差的作用，輕視小誤差的作用B重視小誤差的作用，輕視大誤差的作用C重視小誤差和大誤差的作用D輕視小誤差和大誤差的作用4、如果戈里瑟檢驗(yàn)表明，普通最小二乘估計(jì)結(jié)果的殘差與有顯著的形式為的相關(guān)關(guān)系，則用加權(quán)最小二乘法估計(jì)模型參數(shù)時(shí)，權(quán)數(shù)應(yīng)為【】ABCD5、如果戈德菲爾特——匡特檢驗(yàn)顯著，則認(rèn)為什么問(wèn)題是嚴(yán)重的【】A異方差問(wèn)題B序列相關(guān)問(wèn)題C多重共線性問(wèn)題D設(shè)定誤差問(wèn)題6、容易產(chǎn)生異方差的數(shù)據(jù)是【】A時(shí)間序列數(shù)據(jù)B修勻數(shù)據(jù)C橫截面數(shù)據(jù)D年度數(shù)據(jù)7、假設(shè)回歸模型為，其中var()=，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【】ABCD8、設(shè)回歸模型為，其中var()=，則?的普通最小二乘估計(jì)量為【】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9、對(duì)于隨機(jī)誤差項(xiàng)，內(nèi)涵指【】A隨機(jī)誤差項(xiàng)的均值為零 B所有隨機(jī)誤差都有相同的方差C兩個(gè)隨機(jī)誤差互不相關(guān) D誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布10、以表示包含較小解釋變量的子樣本方差，表示包含較大解釋變量的子樣本方差，則檢驗(yàn)異方差的戈德菲爾德—匡特檢驗(yàn)法的零假設(shè)是【】A=0 B=0C≠=0 D=11、線性模型不滿足哪一假定稱為異方差現(xiàn)象?【】ABCD12、異方差條件下普通最小二乘估計(jì)量是【】A無(wú)偏估計(jì)量 B有偏估計(jì)量C有效估計(jì)量 D最佳無(wú)偏估計(jì)量二、多項(xiàng)選擇題1、在異方差條件下普通最小二乘法具有如下性質(zhì)【】A線性B無(wú)偏性C最小方差性D精確性E有效性2、異方差性將導(dǎo)致【】A普通最小二乘估計(jì)量有偏和非一致B普通最小二乘估計(jì)量非有效C普通最小二乘估計(jì)量的方差的估計(jì)量有偏D建立在普通最小二乘估計(jì)基礎(chǔ)上的假設(shè)檢驗(yàn)失效E建立在普通最小二乘估計(jì)基礎(chǔ)上的預(yù)測(cè)區(qū)間變寬3、下列哪些方法可以用于異方差性的檢驗(yàn)【】ADW檢驗(yàn)法B戈德菲爾德——匡特檢驗(yàn)C懷特檢驗(yàn)D戈里瑟檢驗(yàn)E帕克檢驗(yàn)4、當(dāng)模型存在異方差性時(shí)，加權(quán)最小二乘估計(jì)量具備【】A線性B無(wú)偏性C有效性D一致性E精確性三、判斷說(shuō)明題1、當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí)，最小二乘估計(jì)是有偏的和不具有最小方差特性。（）2、當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí)，常用的t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)失效。（）3、如果OLS回歸的殘差表現(xiàn)出系統(tǒng)性，則說(shuō)明數(shù)據(jù)中可能有異方差性。（）4、如果回歸模型遺漏一個(gè)重要的變量，則OLS殘差必定表現(xiàn)出異方差的特點(diǎn)。（）5、在異方差情況下，通常預(yù)測(cè)失效。（）四、名詞解釋1、異方差2、加權(quán)最小二乘法五、簡(jiǎn)述1、簡(jiǎn)述加權(quán)最小二乘法的思想。2、產(chǎn)生異方差性的原因及異方差性對(duì)模型的OLS估計(jì)有何影響？3、樣本分段法檢驗(yàn)（即戈德菲爾特——匡特檢驗(yàn)）異方差性的基本原理及其適用條件。4、戈里瑟檢驗(yàn)異方差性的基本原理及優(yōu)點(diǎn)。5、檢驗(yàn)異方差性的GQ檢驗(yàn)和懷特檢驗(yàn)是否相同？試述懷特檢驗(yàn)、帕克檢驗(yàn)和戈里瑟檢驗(yàn)的異同之處。6、加權(quán)最小二乘法及其基本原理，它與普通最小二乘法有何差異？六、計(jì)算與分析題1、已知消費(fèi)模型：，其中：＝消費(fèi)支出；＝個(gè)人可支配收入；＝消費(fèi)者的流動(dòng)資產(chǎn)；E()=0；(其中為常數(shù)）。請(qǐng)回答以下問(wèn)題：（1）請(qǐng)進(jìn)行適當(dāng)變換變換消除異方差，并證明之。（2）寫出消除異方差后，模型參數(shù)估計(jì)量的表達(dá)式。2、附表給出了20個(gè)國(guó)家的股票價(jià)格和消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)年百分率變化的一個(gè)橫截面數(shù)據(jù)。第二次世界大戰(zhàn)后（直至1969年）期間股票價(jià)格與消費(fèi)者價(jià)格序號(hào)國(guó)家%每年股票價(jià)格變化率Y消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)變化率X1澳大利亞5.04.32奧地利11.14.63比利時(shí)3.22.44加拿大7.92.45智力25.526.46丹麥3.84.27芬蘭11.15.58法國(guó)9.94.79德國(guó)13.32.210印度1.54.011愛(ài)爾蘭6.44.012以色列8.98.413意大利8.13.314日本13.54.715墨西哥4.75.216荷蘭7.53.617新西蘭4.73.618瑞典8.04.019英國(guó)7.53.920美國(guó)9.02.1資料來(lái)源:PhillipCaganCommonStockValuesandInflation:TheHistoricalRecordofManyCountries《普通股票價(jià)格與通貨膨脹：多國(guó)的歷史紀(jì)錄》NationalBureauofEconomicResearch.Suppl.1974年3月，表1，第四頁(yè)。（1）利用數(shù)據(jù)描繪出Y與X的散點(diǎn)圖。（2） 將Y對(duì)X回歸并分析回歸中的殘差。你觀察到什么？（3） 因智利的數(shù)據(jù)看起來(lái)有些異常（異常值）， 去掉智利數(shù)據(jù)后，重作（2）中的回歸。分析從此回歸得到的殘差，你會(huì)看到什么？根據(jù)（2）的結(jié)論你將得到有異方差的結(jié)論，而根據(jù)（3）中的結(jié)果你又得到相反的結(jié)論。那么你能得出什么一般性的結(jié)論呢？3、下表是儲(chǔ)蓄與收入的樣本觀測(cè)值，試建立儲(chǔ)蓄Y關(guān)于收入X的線性回歸模型并進(jìn)行分析。序號(hào)YX序號(hào)YX126487771715782421721059210181654256043909954191400265004131105082018292767051221097921220028300610711912222017274307406127472321052956085031349924160028150943114269252250321001058815522262420325001189816730272570325001295017663281720335001377918575291900360001481919635302100362001512222116331230038200161702228804、某地區(qū)年人均可支配收入X，年人均生活費(fèi)支出Y的截面數(shù)據(jù)如下表所示：序號(hào)XY序號(hào)XY13547294011362628562276923221222481846323341898132839234141957156014191915775189315851525151947623141977161963160971953159617245020488196016601826882087942973530194632377710277423112028952303用Goldfeld—Quandt檢驗(yàn)分析異方差性（不必刪除觀測(cè)值）；用Spearman等級(jí)相關(guān)檢驗(yàn)分析異方差性；假設(shè)Var()=，其中為未知常數(shù)，估計(jì)Y關(guān)于X的回歸方程。5、下表是美國(guó)1988年的研發(fā)費(fèi)用，試用Spearman等級(jí)相關(guān)檢驗(yàn)其是否存在異方差性。序號(hào)行業(yè)銷售額研發(fā)費(fèi)用支出利潤(rùn)1容器與包裝6375.362.61851.12非銀行金融機(jī)構(gòu)11626.492.91569.53服務(wù)行業(yè)14655.1178.3274.84金屬與采掘業(yè)21896.2258.42828.15住房與建筑業(yè)26408.3494.7225.96一般制造業(yè)32405.61083.03751.97閑暇時(shí)間行業(yè)35107.71620.62884.18紙與林產(chǎn)品行業(yè)40295.4421.74645.79食品行業(yè)70761.6509.25036.410健康護(hù)理業(yè)80552.86620.113869.911宇航業(yè)95294.03918.64487.812消費(fèi)品101314.11595.310278.913電器與電子產(chǎn)品116141.36107.58787.314化學(xué)工業(yè)122315.74454.116438.815聚合物141649.93163.89761.416辦公設(shè)備與計(jì)算機(jī)175025.813210.719774.517燃料230614.51703.822626.618汽車行業(yè)293543.09528.218415.46、美國(guó)1988年的研發(fā)費(fèi)用的數(shù)據(jù)如題6，回歸方程給出了對(duì)數(shù)形式的研發(fā)費(fèi)用支出和銷售的回歸結(jié)果。ln=-7.3647+1.3222ln根據(jù)表中數(shù)據(jù)，驗(yàn)證這個(gè)回歸結(jié)果。分別將殘差的絕對(duì)值和殘差平方值對(duì)銷售量描圖。是否表明存在著異方差？對(duì)回歸的殘差進(jìn)行Park檢驗(yàn)和Glejser檢驗(yàn)。你得出什么結(jié)論？如果在對(duì)數(shù)回歸模型中發(fā)現(xiàn)了異方差，你會(huì)選擇用哪種WLS變換來(lái)消除它？7、1964年，對(duì)9966名經(jīng)濟(jì)學(xué)家的調(diào)查數(shù)據(jù)如下：年齡/歲中值工資/美元年齡/歲中值工資/美元20~24780035~391150025~29840040~441300030~34970045~491480050~541500065~691450055~591500070~1200060~6415000建立適當(dāng)?shù)哪Ｐ徒忉屍骄べY與年齡間的關(guān)系。為了分析的方便，假設(shè)中值工資是年齡區(qū)間中點(diǎn)的工資。假設(shè)誤差與年齡成比例，變換數(shù)據(jù)求得WLS回歸方程?，F(xiàn)假設(shè)誤差與年齡的平方比例，求WLS回歸方程。哪一個(gè)假設(shè)看來(lái)更可行？8、考慮下表中的數(shù)據(jù)：美國(guó)制造業(yè)平均賠償與就業(yè)規(guī)模所決定的生產(chǎn)率之間的關(guān)系就業(yè)規(guī)模（平均就業(yè)人數(shù)）平均賠償Y/美元平均生產(chǎn)率X/美元賠償?shù)臉?biāo)準(zhǔn)方差/美元1~4339693357445~93787858485110~194013796272820~494104827580550~9941468389930100~249424194181081250~499438797951243500~99945381028113081000~24994843117501112估計(jì)OLS回歸方程：估計(jì)WLS計(jì)算兩個(gè)回歸方程的結(jié)果。你認(rèn)為哪個(gè)回歸方程更好？為什么？9、下表給出了20個(gè)國(guó)家五項(xiàng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的有關(guān)數(shù)據(jù)，根據(jù)這些數(shù)據(jù)建立一個(gè)多元回歸模型用以解釋表中所示的20個(gè)國(guó)家的每日卡路里吸入量。該模型是否存在著異方差問(wèn)題？試用Park檢驗(yàn)法進(jìn)行檢驗(yàn)。20個(gè)國(guó)家的嬰兒死亡率國(guó)家IMORPCGNPPEDUPOPGROWTHCSPC坦桑尼亞104160663.52092尼泊爾126180822.62052馬里168230232.42073尼日利亞103290773.32146加納88400713.41759菲律賓44630182.52372科地瓦爾53770224.02562威地馬拉57900772.92307土耳其7512801172.33229馬來(lái)西亞2319401022.62730阿爾及利亞752360963.12715烏拉圭2324701100.62648韓國(guó)2436001011.22907希臘1248001040.53688委內(nèi)瑞拉2532501072.82494西班牙977401130.57740以色列118650951.73061澳大利亞9123401061.43326英國(guó)9128101060.23256美國(guó)10198401001.03645IMOR——嬰兒死亡率（每千個(gè)嬰兒中），1988年；PCGNP——人均GNP（1988年美元）；PEDU——初等教育入學(xué)年齡集團(tuán)所占百分率，1987年；POPGROWTH——人口增長(zhǎng)率，1980~1988年平均值；CSPC——人均每日卡路里供應(yīng)量，1986年。4.2自相關(guān)性一、單項(xiàng)選擇題1、如果模型存在序列相關(guān)，則【】Acov（，）=0Bcov（，）=0（t?s）Ccov（，）?0Dcov（，）?0（t?s）2、DW檢驗(yàn)的零假設(shè)是（?為隨機(jī)項(xiàng)的一階自相關(guān)系數(shù)）【】ADW=0B?=0CDW=1D?=13、下列哪種形式的序列相關(guān)可用DW統(tǒng)計(jì)量來(lái)檢驗(yàn)（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）【】ABCD4、DW值的取值范圍是【】A－1?DW?0B－1?DW?1C－2?DW?2D0?DW?45、當(dāng)DW＝4是時(shí)，說(shuō)明【】A不存在序列相關(guān)B不能判斷是否存在一階自相關(guān)C存在完全的正的一階自相關(guān)D存在完全的負(fù)的一階自相關(guān)6、根據(jù)20個(gè)觀測(cè)值估計(jì)的結(jié)果，一元線性回歸模型的DW＝2.3。在樣本容量n=20，解釋變量k=1，顯著性水平?=0.05時(shí)，查得＝1，＝1.41，則可以判斷【】A不存在一階自相關(guān)B存在正的一階自相關(guān)C存在負(fù)的一階自相關(guān)D無(wú)法確定7、當(dāng)模型存在序列相關(guān)現(xiàn)象時(shí)，適宜的參數(shù)估計(jì)方法是【】A加權(quán)最小二乘法B間接最小二乘法C廣義差分法D工具變量法8、對(duì)于原模型，一階廣義差分模型是指【】ABCD9、采用一階差分模型克服一階線性自相關(guān)問(wèn)題適用于下列哪種情況【】A??0B??1C－1<?<0D0<?<110、假定某企業(yè)的生產(chǎn)決策由模型描述（其中為產(chǎn)量，為價(jià)格），如果該企業(yè)在t-1期生產(chǎn)過(guò)剩，經(jīng)濟(jì)人員會(huì)削減t期的產(chǎn)量。由此判斷上述模型存在【】A異方差問(wèn)題B序列相關(guān)問(wèn)題C多重共線性問(wèn)題D隨機(jī)解釋變量問(wèn)題11、根據(jù)一個(gè)n=30的樣本估計(jì)后計(jì)算得DW=1.4，已知在5％得的置信度下，＝1.35，＝1.49，則認(rèn)為原模型【】A不存在一階序列自相關(guān)B不能判斷是否存在一階自相關(guān)C存在完全的正的一階自相關(guān)D存在完全的負(fù)的一階自相關(guān)12、對(duì)于模型，以?表示與之間的線性相關(guān)系數(shù)（t=1，2，?，n），則下面明顯錯(cuò)誤的是【】A?=0.8，DW=0.4B?=－0.8，DW=－0.4C?=0，DW=2D?=1，DW=013、假設(shè)回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)具有一階自回歸形式，其中，E()=0，var()=。則的方差var()為【】ABCD14、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)模型應(yīng)采用【】A普通最小二乘法B加權(quán)最小二乘法C廣義差分法D工具變量法15、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【】A0B-1C1D0.5 16、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【】A0??B1?C2?D417、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)【】A存