計量經(jīng)濟學題庫

計量經(jīng)濟學總復習題庫

一、單項選擇題

1.計量經(jīng)濟學成為一門獨立學科的標志是(B)o

A.1930年世界計量經(jīng)濟學會成立B.1933年《計量經(jīng)濟學》會刊出

版

C.1969年諾貝爾經(jīng)濟學獎設立D.1926年計量經(jīng)濟學(Economics)

一詞構造出來

2.在計量經(jīng)濟模型中，由模型系統(tǒng)內(nèi)部因素決定，表現(xiàn)為具有一定

的概率分布的隨機變量，其數(shù)值受模型中其他變量影響的變量是

(B)o

A.內(nèi)生變量B.外生變量C.滯后變量

D.前定變量

3.下面屬于橫截面數(shù)據(jù)的是(D)。

A.1991-2003年各年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的平均工業(yè)產(chǎn)值

B.1991-2003年各年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)各鎮(zhèn)的工業(yè)產(chǎn)值

C.某年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值的合計數(shù)D.某年某地區(qū)20

個鄉(xiāng)鎮(zhèn)各鎮(zhèn)的工業(yè)產(chǎn)值

4.經(jīng)濟計量分析工作的基木步驟是(A)。

A.設定理論模型一收集樣本資料一估計模型參數(shù)一檢驗模型B.設

定模型一估計參數(shù)f檢驗模型一應用模型

C.個體設計一總體估計一估計模型一應用模型D.確定模型導向一

確定變量及方程式一估計模型一應用模型

5.將內(nèi)生變量的前期值作解釋變量，這樣的變量稱為（D)o

A.虛擬變量B.控制變量C.政策變量

D.滯后變量

6.同一統(tǒng)計指標按時間順序記錄的數(shù)據(jù)列稱為（B)o

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)

7.進行相關分析時的兩個變量（A)o

A.都是隨機變量B.都不是隨機變量

C.一個是隨機變量，一個不是隨機變量D.隨機的或非隨機都可以

8.表示x和y之間真實線性關系的是（C）。

A.B?C.9=4+用”+〃,

D.ax,

9.參數(shù)夕的估計量力具備有效性是指（B)o

A.var(8)=OB.var(6)為最小C.⑺一/3)K

D.（/-/?）為最小

10.對于匕=A+￡x,+C，以w表示估計標準誤差，？表示回歸值，則

(B)o

A.40時，Z(XT=OR.時，^（工一寸尸：。

C.A0時,￡（丫一*訥最小D.A0時,Z（Y=*）2為最小

11.產(chǎn)量（X,臺）與單位產(chǎn)品成本（Y,元/臺）之間的回歸方程為

Y=356-1.5X,這說明(D)o

A.產(chǎn)量每增加一臺，單位產(chǎn)品成本增加356元B.產(chǎn)量每增

加一臺，單位產(chǎn)品成本減少1.5元

C.產(chǎn)量每增加一臺，單位產(chǎn)品成本平均增加356元D.產(chǎn)量每增

加一臺，單位產(chǎn)品成本平均減少L5元

12.在總體回歸直線E(寸)=4+用X中，片表示(B)o

A.當X增加一個單位時，Y增加4個單位B.當X增加一個單位時，

Y平均增加4個單位

C.當Y增加一個單位時，X增加四個單位D.當Y增加一個單位時,

X平均增加四個單位

13.以Y表示實際觀測值，寸表示回歸估計值，則普通最小二乘法估

計參數(shù)的準則是使(D)。

A.^(Y-YjM)B.工(￥—*)2=0C.工(丫1\片最小

D.2(丫一幻」最小

14.用OLS估計經(jīng)典線性模型Y尸片+g'+ui，則樣本回歸直線通過

點_____D_o

A.(X,Y)B.(X,Y)C.(X,Y)

D.(X,Y)

15.用一組有30個觀測值的樣本估計模型丫=鳳+片Xj+uj,在0.05

的顯著性水平下對用的顯著性作t檢驗，則川顯著地不等于零的條件

是其統(tǒng)計量t大于(D)。

A.to.05(30)B.to,025(30)C.to.05(28)

D.to,025(28)

16.判定系數(shù)R2的取值范圍是(C)o

A.R2WTB.R221C.0WR2

W1D.-1WR2W1

17.根據(jù)決定系數(shù)R，與F統(tǒng)計量的關系可知，當R2=l時，有（D）。

A.F=1B.F=-lC.F=0

D.F=8

18.回歸模型中，關于檢驗/：4=0所用的統(tǒng)計量

A

Ri,下列說法正確的是（D）。

《Var（灰）

A.服從/（〃-2）B.服從/（〃-1）C.服從

D.服從/（〃-2）

19.在二元線性回歸模型工.=&+笈X.+%中，4表示（A）o

A.當X2不變時，XI每變動一個單位Y的平均變動。B.當XI

不變時，X2每變動一個單位Y的平均變動。

C.當XI和X2都保持不變時，Y的平均變動。D.當XI

和X2都變動一個單位時，Y的平均變動。

20.按經(jīng)典假設，線性回歸模型中的解釋變量應是非隨機變量，且

（A）o

A.與隨機誤差項不相關B.與殘差項不相關C.與被解釋變量

不相關D.與回歸值不相關

21.下面說法正確的是（D）。

A.內(nèi)生變量是非隨機變量B.前定變量是隨機變量C.外生變量

是隨機變量D.外生變量是非隨機變量

22.回歸分析中定義的（B）。

A.解釋變量和被解釋變量都是隨機變量B.解釋變量為非隨機變量，

被解釋變量為隨機變量

C.解釋變量和被解釋變量都為非隨機變量D.解釋變量為隨機變量，

被解釋變量為非隨機變量

23.用一組有30個觀測值的樣本估計模型后，在

0.05的顯著性水平上對々的顯著性作/檢驗，則々顯著地不等于零的

條件是其統(tǒng)計量/大于等于(C)

A.%05（3。）B,’0.025（28）C,，O.O25（27）D.乙.O25（L28）

24.在多元線性回歸模型中，若某個解釋變量對其余解釋變量的判定

系數(shù)接近于1,則表明模型中存在(C)

A.異方差性B.序列相關C.多重共線性D.高擬合優(yōu)度

25.線性回歸模型y=4+6再+4電/+……+bk4+%中,檢驗

A

%："O(i=O,12..4)時，所用的統(tǒng)計量由屈服從(C)

A.t(n-k+l)B.t(n-k-2)C.t(n-k-1)

D.t(n-k+2)

26.調(diào)整的判定系數(shù)鏟與多重判定系數(shù)R。之間有如下關系

(D)

A.R2=ZLJR2B.*=

n-k-\n-k-\

C.R2=\-一匕二（1+R2）D.不=］一

n-k-\n-k-\

27.在多元線性回歸模型中對樣本容量的基本要求是(k為解釋變量

個數(shù))：(C)

An^k+1Bn<k+lCn》30或n

23（k+1）Dn230

28.下列說法中正確的是：（D）

A如果模型的心很高，我們可以認為此模型的質(zhì)量較好

B如果模型的內(nèi)較低，我們可以認為此模型的質(zhì)量較差

C如果某一參數(shù)不能通過顯著性檢驗，我們應該剔除該解釋變量

D如果某一參數(shù)不能通過顯著性檢驗，我們不應該隨便剔除該解釋變

量

29.Goldfeld-Quandt方法用于檢驗（A）

A.異方差性B.自相關性C.隨

機解釋變量D.多重共線性

30.在異方差性情況下，常用的估計方法是（D）

A.一階差分法B.廣義差分法C.

工具變量法D.加權最小二乘法

31.White檢驗方法主要用于檢驗（A）

A.異方差性B.自相關性

C.隨機解釋變量D.多重共線性

32.Glejser檢驗方法主要用于檢驗（A）

A.異方差性B.自相關性

C.隨機解釋變量D.多重共線性

33.下列哪種方法不是檢驗異方差的方法（D）

A.戈德菲爾特一一匡特檢驗B.懷特檢驗C.戈里瑟

(Glejser)檢驗D.方差膨脹因子檢驗

34.當存在異方差現(xiàn)象時，估計模型參數(shù)的適當方法是(A)

A.加權最小二乘法B.工具變量法C.廣義差分法

D.使用非樣本先驗信息

35.如果戈德菲爾特一一匡特檢驗顯著，則認為什么問題是嚴重的

(A)

A.異方差問題B.序列相關問題C.多重共線性

問題D.設定誤差問題

36.如果模型yLbo+biXi+i存在序列相關，貝ij(D)。

A.cov(xt,ut)=0B.cov(ut,us)=0(tHs)C.cov(xt,

ut)7^0D.cov(ut,us)WO(tWs)

37.DW檢驗的零假設是(P為隨機誤差項的一階相關系數(shù))(B)。

A.DW=OB.P=0C.DW=1D,P

=1

38.DW的取值范圍是(D)o

A.TWDWWOB.-1WDWW1C.-2WDWW2

D.0WDWW4

39.當模型存在嚴重的多重共線性時,OLS估計量將不具備(D)

A.線性B.無偏性C.有效性

D.一致性

40.模型中引入實際上與解釋變量有關的變量，會導致參數(shù)的OLS估

計量方差(A)o

A.增大B.減小C.有偏

D.非有效

41.如果方差膨脹因子VIF=10,則什么問題是嚴重的(C)o

A.異方差問題B.序列相關問題C.多重共線性問題

D.解釋變量與隨機項的相關性

42.在多元線性回歸模型中，若某個解釋變量對其余解釋變量的判定

系數(shù)接近于1,則表明模型中存在（C）。

A異方差B序列相關C多重共線性

D高擬合優(yōu)度

43.存在嚴重的多重共線性時，參數(shù)估計的標準差（A）o

A.變大B.變小C.無法估計

D.無窮大

44.完全多重共線性時，下列判斷不正確的是（D）。

A.參數(shù)無法估計B.只能估計參數(shù)的線性組合C.模型的擬合

程度不能判斷D.可以計算模型的擬合程度

45.當質(zhì)的因素引進經(jīng)濟計量模型時?，需要使用（D）

A.外生變量B.前定變量C.內(nèi)生變量D.

虛擬變量

46.假設回歸模型為y產(chǎn)a+為+M，其中Xi為隨機變量，Xi與Ui

相關則P的普通最八二乘估計量（D）

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

47.設消費函數(shù)力+d為+《，其中虛擬變量。=［窯：部，如

果統(tǒng)計檢驗表明4=0成立，則東中部的消費函數(shù)與西部的消費函數(shù)

是（D）c

A.相互平行的B.相互垂直的C.相互交叉的

D.相互重疊的

48.如果一個回歸模型中不包含截距項，對一個具有m個特征的質(zhì)的

因素要引入虛擬變量數(shù)目為（B）。

A.mB.m-lC.m_2D.m+1

49.設某商品需求模型為y其中Y是商品的需求量，X

是商品的價格，為了考慮全年12個月份季節(jié)變動的影響，假設模型

中引入了12個虛擬變量，則會產(chǎn)生的問題為（D）。

A.異方差性B.序列相關C.不完全的多重共

線性D.完全的多重共線性

50.如果聯(lián)立方程中某個結(jié)構方程包含了所有的變量，則這個方程為

（C）o

A.恰好識別B.過度識別C.不可識別D.可以識別

51.對聯(lián)立方程模型進行參數(shù)估計的方法可以分兩類，即：

（B）o

A.間接最小二乘法和系統(tǒng)估計法

B.單方程估計法和系統(tǒng)估計法

C.單方程估計法和二階段最小二乘法

D.工具變量法和間接最小二乘法

52.在結(jié)構式模型中，其解釋變量（C）。

A.都是前定變量B.都是內(nèi)生變量

C.可以內(nèi)生變量也可以是前定變量D.都是外生變量

53.如果某個結(jié)構式方程是過度識別的，則估計該方程參數(shù)的方法可

用（A）。

A.二階段最小二乘法B.間接最小二乘法C.廣義差分

法D.加權最小二乘法

54.當模型中第i個方程是不可識別的，則該模型是

B)o

A.可識別的B.不可識別的

C.過度識別D.恰好識別

55.結(jié)構式模型中的每一個方程都稱為結(jié)構式方程,在結(jié)構方程中,

解釋變量可以是前定變量，也可以是（C)

A.外生變量B.滯后變量C.內(nèi)生變量D.外

生變量和內(nèi)生變量

二、多項選擇題

1.從變量的因果關系看，經(jīng)濟變量可分為（AB)o

A.解釋變量B.被解釋變量C.內(nèi)生變量D.外

生變量E.控制變量

2.從變量的性質(zhì)看，經(jīng)濟變量可分為（CD)o

A.解釋變量B.被解釋變量C.內(nèi)生變量D.外

生變量E.控制變量

3.在一個經(jīng)濟計量模型中，可作為解釋變量的有

(BCDE)o

A.內(nèi)生變量B.控制變量C.政策變量D.滯

后變量E.外生變量

4.對于經(jīng)典線性回歸模型，各回歸系數(shù)的普通最小二乘法估計量具

有的優(yōu)良特性有（ABE

A.無偏性B.有效性C.一致性D.確

定性E.線性特性

5.一元線性回歸模型丫=4+/7X+uj的經(jīng)典假設包括（ABCDE）。

A.E(%)=0B.var(q)=/C.cov(wz,wv)=0D.Cov(x,,wz)=0

E.%?

6.以Y表示實際觀測值，寸表示OLS估計回歸值，e表示殘差，則回

歸直線滿足（ABE)o

A.通過樣本均值點（又，Y）B?

,XT)』

C.D.YA。

E.cov(Xj,Cj)=0

7.假設線性回歸模型滿足全部基本假設，則其參數(shù)的估計量具.備

CDE)o

A.可靠性B.合理性C.線性D.無

偏性E.有效性

8.普通最小二乘估計的直線具有以下特性（ABDE）。

A.通過樣本均值點（用力B.zz=XRc.

D.E.C6>v(X?ez)=0

9.判定系數(shù)R2可表示為（BCE)o

A.R2二里B.R2=—C.

TSSTSS

D.R2=l--E.R2.ESS

TSS'ESS+RSS

R2/(n-k)

(l-R2)/(k-l)

io.對模型，廣為+病+4芍+勺進行總體顯著性檢驗，如果檢驗結(jié)果總

體線性關系顯著，則有（BCD）。

CZ?=0也w0

Ab、=A=0Bbk0也=0D.

h*0也00h=h±0

xE.}y

11.剩余變差是指（ACDE）o

A.隨機因素影響所引起的被解釋變量的變差B.解釋變量變動所引起

的被解釋變量的變差

C.被解釋變量的變差中，回歸方程不能做出解釋的部分D.被解釋變

量的總變差與回歸平方和之差

E.被解釋變量的實際值與回歸值的離差平方和

12.回歸變差（或回歸平方和）是指（BCD）。

A.被解釋變量的實際值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

量變動所引起的被解釋變量的變差

E.隨機因素影響所引起的被解釋變量的變差

13.在異方差條件下普通最小二乘法具有如下性質(zhì)（AB）

A.線性B.無偏性C.最小方差性D.精確性

E.有效性

14.異方差性將導致（BCDE）o

A.普通最小二乘法估計量有偏和非一致B.普通最小

二乘法估計量非有效

C.普通最小二乘法估計量的方差的估計量有偏D.建立在普通最小

二乘法估計基礎上的假設檢驗失效

E.建立在普通最小二乘法估計基礎上的預測區(qū)間變寬

15.下列哪些方法可用于異方差性的檢驗（DE）。

A.DIV檢驗B.方差膨脹因子檢驗法C.判定系數(shù)增量貢獻法

D.樣本分段比較法E.殘差回歸檢驗法

16.下列說法正確的有（BE）。

A.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

B.當異方差出現(xiàn)時，常用的t和F檢驗失效

C.異方差情況下，通常的OLS估計一定高估了估計量的標準差

D.如果OLS回歸的殘差表現(xiàn)出系統(tǒng)性，則說明數(shù)據(jù)中不存在異方差性

E.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

17.DW檢驗不適用于下列情況下的一階線性自相關檢驗（BCD）。

A.模型包含有隨機解釋變量B.樣本容量太小C.非

一階自回歸模型

D.含有滯后的被解釋變量E.包含有虛擬變量的模型

18.當模型中解釋變量間存在高度的多重共線性時（ACD

A.各個解釋變量對被解釋變量的影響將難以精確鑒別B.部分解釋

變量與隨機誤差項之間將高度相關

C.估計量的精度將大幅度下降D.估計對于樣本容量的變動將十分

敏感

E.模型的隨機誤差項也將序列相關

19.下述統(tǒng)計量可以用來檢驗多重共線性的嚴重性（ACD）。

A.相關系數(shù)B.DW值C.方差膨脹因子D.特征值E.自

相關系數(shù)

20.多重共線性產(chǎn)生的原因主要有（ABCD）。

A.經(jīng)濟變量之間往往存在同方向的變化趨勢B.經(jīng)濟變

量之間往往存在著密切的關聯(lián)

C.在模型中采用滯后變量也容易產(chǎn)生多重共線性

D.在建模過程中由于解釋變量選擇不當，引起了變量之間的多重共

線性E.以上都正確

21.虛擬變量的取值為。和1,分別代表某種屬性的存在與否，其中

（BC）

A.0表示存在某種屬性B.0表示不存在某種屬性

C.1表示存在某種屬性

D.1表示不存在某種屬性E.0和1代表的內(nèi)容可以隨意設定

22.對于分段線性回歸模型y=4+回8+￡式%-%*）。+4，其中

（BE）

A.虛擬變量D代表品質(zhì)因素B.虛擬變量D代表數(shù)量因素C.以

為=/為界，前后兩段回歸直線的斜率不同

D.以為二/為界，前后兩段回歸直線的截距不同E.該模

型是系統(tǒng)變參數(shù)模型的一種特殊形式

23.當結(jié)構方程為恰好識別時，可選擇的估計方法是（CD）

A.最小二乘法B.廣義差分法C.間

接最小二乘法

D.二階段最小二乘法E.有限信息極大似然估計法

三、名詞解釋

1.解釋變量：是用來解釋作為研究對象的變量（即因變量）為什么

變動、如何變動的變量。它對因變量的變動做出解釋，表現(xiàn)為方程所

描述的因果關系中的“因工

2.被解釋變量：是作為研究對象的變量。它的變動是由解釋變量做

出解釋的，表現(xiàn)為方程所描述的因果關系的果。

3.內(nèi)生變量：是由模型系統(tǒng)內(nèi)部因素所決定的變量，表現(xiàn)為具有一

定概率分布的隨機變量，是模型求解的結(jié)果。

4.外生變量：是由模型系統(tǒng)之外的因素決定的變量，表現(xiàn)為非隨機

變量。它影響模型中的內(nèi)生變量，其數(shù)值在模型求解之前就已經(jīng)確定。

5.最小二乘法：用使估計的剩余平方和最小的原則確定樣本回歸函

數(shù)的方法，稱為最小二乘法。

6.高斯一馬爾可夫定理.：在古典假定條件下，OLS估計量是模型參

數(shù)的最佳線性無偏估計量，這一結(jié)論即是高斯一馬爾可夫定理。

7.剩余變差（殘差平方和）：在回歸模型中，因變量的觀測值與估計

值之差的平方和，是不能由解釋變量所解釋的部分變差。

8.擬合優(yōu)度：樣本回歸直線與樣本觀測數(shù)據(jù)之間的擬合程度。

9.回歸變差：簡稱ESS,表示由回歸直線（即解釋變量）所解釋的部

分，表示x對y的線性影響。

10.剩余變差：簡稱RSS,是未被回歸直線解釋的部分，是由解釋變

量以外的因素造成的影響。

11.多重決定系數(shù)：在多元線性回歸模型中，回歸平方和與總離差平

方和的比值，也就是在被解釋變量的總變差中能由解釋變量所解釋的

那部分變差的比重，我們稱之為多重決定系數(shù)，仍用R2表示。

12.異方差性：在線性回歸模型中，如果隨機誤差項的方差不是常數(shù),

即對不同的解釋變量觀測值彼此不同，則稱隨機項應具有異方差性。

13.序列相關性：對于模型

方=A)+〃內(nèi)，+…+成￡/內(nèi)+4i=1，2,…，”

隨機誤差項互相獨立的基本假設表現(xiàn)為C。5,勺)=0"川,/=1,2,…,〃

(1分)

如果出現(xiàn)C°V(〃”/)H0iwj,i,j=1,2,

即對于不同的樣本點，隨機誤差項之間不再是完全互相獨立，而是存

在某種相關性，則認為出現(xiàn)了序列相關性(SerialCorrelation)o

14.自回歸模型：x=ow+〃

15.DW檢驗：德賓和瓦特森與1951年提出的一種適于小樣本的檢驗

方法。DW檢驗法有五個前提條件。(請大家自己查書)

16.多重共線性：是指解釋變量之間存在完全或不完全的線性關系。

17.方差膨脹因子：是指解釋變量之間存在多重共線性時的方差與不

存在多重共線性時的方差之比。

18.虛擬變量：把質(zhì)的因素量化而構造的取值為0和1的人工變量。

19.聯(lián)立方程模型：是指由兩個或更多相互聯(lián)系的方程構建的模型。

20.結(jié)構式模型：是根據(jù)經(jīng)濟理論建立的反映經(jīng)濟變量間直接關系

結(jié)構的計量方程系統(tǒng)。

21.戈德菲爾特-匡特檢驗：該方法由戈德菲爾特(S.M.Goldfeld)和

匡特(R.E.Quandt)于1965年提出，用對樣本進行分段比較的方法來

判斷異方差性。

22.懷特檢驗:該檢驗由懷特（White）在1980年提出，通過建立輔助

HI歸模型的方式來判斷異方差性。

23.識別的階條件：如果一個方程能被識別，那么這個方程不包含的

變量的總數(shù)應大于或等于模型系統(tǒng)中方程個數(shù)減lo

24.識別的秩條件：一個方程可識別的充分必要條件是：所有不包含

在這個方程中的參數(shù)矩陣的秩為m-lo

四、簡答題

1.古典線性回歸模型的基本假定是什么？

答：①零均值假定。即在給定X,的條件下，隨機誤差項的數(shù)學期望（均

值）為0,即E（uJ=0。②同方差假定。誤差項u.的方差與t無關，為

一個常數(shù)。③無自相關假定。即不同的誤差項相互獨立。④解釋變量

與隨機誤差項不相關假定。⑤正態(tài)性假定，即假定誤差項5服從均值

為0,方差為標的正態(tài)分布。

2.總體回歸模型與樣本回歸模型的區(qū)別與聯(lián)系。

答：主要區(qū)別：①描述的對象不同。總體回歸模型描述總體中變量y

與x的相互關系，而樣木回歸模型描述所觀測的樣木中變量y與x的

相互關系。②建立模型的不同?？傮w回歸模型是依據(jù)總體全部觀測資

料建立的，樣本回歸模型是依據(jù)樣本觀測資料建立的。③模型性質(zhì)不

同?？傮w回歸模型不是隨機模型，樣本回歸模型是隨機模型，它隨著

樣本的改變而改變。

主要聯(lián)系：樣本回歸模型是總體回歸模型的一個估計式，之所以建立

樣本回歸模型，目的是用來估計總體回歸模型。

3.簡述BLUE的含義。

答：BLUE即最佳線性無偏估計量，是bestlinearunbiased

estimators的縮寫。在古典假定條件下，最小二乘估計量具備線性、

無偏性和有效性，是最佳線性無偏估計量，即BLUE,這一結(jié)論就是

著名的高斯一馬爾可夫定理。

4.對于多元線性回歸模型，為什么在進行了總體顯著性F檢驗之后，

還要對每個回歸系數(shù)進行是否為0的t檢驗？

答：多元線性回歸模型的總體顯著性F檢驗是檢驗模型中全部解釋變

量對被解釋變量的共同影響是否顯著。通過了此F檢驗，就可以說模

型中的全部解釋變量對被解釋變量的共同影響是顯著的，但卻不能就

此判定模型中的每一個解釋變量對被解釋變量的影響都是顯著的。因

此還需要就每個解釋變量對被解釋變量的影響是否顯著進行檢驗，即

進行t檢驗。

5.在多元線性回歸分析中，為什么用修正的決定系數(shù)衡量估計模型對

樣本觀測值的擬合優(yōu)度？

解答：因為人們發(fā)現(xiàn)隨著模型中解釋變量的增多，多重決定系數(shù)川的

值往往會變大，從而增加了模型的解釋功能。這樣就使得人們認為要

使模型擬合得好，就必須增加解釋變量。但是，在樣本容量一定的情

況下，增加解釋變量必定使得待估參數(shù)的個數(shù)增加，從而損失自由度,

而實際中如果引入的解釋變量并非必要的話可能會產(chǎn)生很多問題，比

如，降低預測精確度、引起多重共線性等等。為此用修正的決定系數(shù)

來估計模型對樣本觀測值的擬合優(yōu)度。

6.修正的決定系數(shù)可及其作用。

Ze；In-k-\

解答:偏=1其作用有：（1）用自由度調(diào)整后，可

Z(X一力2/〃一1

以消除擬合優(yōu)度評價中解釋變量多少對決定系數(shù)計算的影響；（2）對

于包含解釋變量個數(shù)不同的模型，可以用調(diào)整后的決定系數(shù)直接比較

它們的擬合優(yōu)度的高低，但不能用原來未調(diào)整的決定系數(shù)來比較。

7,什么是異方差，產(chǎn)生的原因是什么？

異方差性是指模型違反了古典假定中的同方差假定，它是計量經(jīng)

濟分析中的一個專門問題。在線性回歸模型中，如果隨機誤差項的方

差不是常數(shù)，即對不同的解釋變量觀測值彼此不同，則稱隨機項％具

有異方差性,即var如）=b：工常數(shù)1二1,2,....,n）。例如,

利用橫截面數(shù)據(jù)研究消費和收入之間的關系時，對收入較少的家庭在

滿足基本消費支出之后的剩余收入已經(jīng)不多，用在購買生活必需品上

的比例較大，消費的分散幅度不大。收入較多的家庭有更多可自由支

配的收入，使得這些家庭的消費有更大的選擇范圍。由于個性、愛好、

儲蓄心理、消費習慣和家庭成員構成等那個的差異，使消費的分散幅

度增大，或者說低收入家庭消費的分散度和高收入家庭消費得分散度

相比較，可以認為牽著小于后者。這種被解釋變量的分散幅度的變化,

反映到模型中，可以理解為誤差項方差的變化。

產(chǎn)生原因：（1）模型中遺漏了某些解釋變量；（2）模型函數(shù)形

式的設定誤差；（3）樣本數(shù)據(jù)的測量誤差；（4）隨機因素的影響。

8.異方差產(chǎn)生的影響是什么？

如果線性回歸模型的隨機誤差項存在異方差性，會對模型參數(shù)估計、

模型檢驗及模型應用帶來重大影響，主要有：（1）不影響模型參數(shù)

最小二乘估計值的無偏性；（2）參數(shù)的最小二乘估計量不是一個有

效的估計量；（3）對模型參數(shù)估計值的顯著性檢驗失效；模型估計

式的代表性降低，預測精度精度降低。

9.簡述DW檢驗的局限性。

答：從判斷準則中看到，DW檢驗存在兩個主要的局限性：首先，存

在一個不能確定的DW.值區(qū)域，這是這種檢驗方法的一大缺陷。其次：

小憶檢驗只能檢驗一階自相關。但在實際計量經(jīng)濟學問題中，一階自

相關是出現(xiàn)最多的一類序列相關，而且經(jīng)驗表明，如果不存在一階自

相關，一般也不存在高階序列相關。所以在實際應用中，對于序列相

關問題一般只進行DW.檢驗。

10.序列相關性的后果。

答：（1）模型參數(shù)估計值不具有最優(yōu)性；（2）隨機誤差項的方差一般

會低估；（3）模型的統(tǒng)計檢驗失效；（4）區(qū)間估計和預測區(qū)間的精度

降低。（全對即加1分）

11.自相關性產(chǎn)生的原因有那些？

答：（1）經(jīng)濟變量慣性的作用引起隨機誤差項自相關；（2）經(jīng)濟行為

的滯后性引起隨機誤差項自相關；（3）一些隨機因素的干擾或影峋引

起隨機誤差項自相關；（4）模型設定誤差引起隨機誤差項自相關；（5）

觀測數(shù)據(jù)處理引起隨機誤差項自相關。

12.虛擬變量引入的原則是什么？

答案：（1）如果一個定性因素有m方面的特征，則在模型中引入mT

個虛擬變量；

（2）如果模型中有m個定性因素，而每個定性因素只有兩方面的屬

性或特征，則在模型中引入m個虛擬變量；如果定性因素有兩個及以

上個屬性，則參照“一個因素多個屬性”的設置虛擬變量。

（3）虛擬變量取值應從分析問題的目的出發(fā)予以界定；

（4）虛擬變量在單一方程中可以作為解釋變量也可以作為被解釋變

量。

13.異方差的檢驗方法有哪些？

檢驗方法：（1）圖示檢驗法；（2）戈德菲爾德一匡特檢驗；（3）懷特

檢驗；（4）戈里瑟檢驗和帕克檢驗（殘差回歸檢驗法）；（5）ARCH檢

驗（自回歸條件異方差檢驗）

14.聯(lián)立方程識別的條件包括哪些？

條件包括階條件和秩條件。階條件是指，如果一個方程能被識別，那

么這個方程不包含的變量總數(shù)應大于或等于模型系統(tǒng)中方程個數(shù)減1；

秩條件是指，在一個具有K個方程的模型系統(tǒng)中，任何一個方程被識

別的充分必要條件是：所有不包含在這個方程中變量的參數(shù)的秩為K

—10

15.什么是多重共線性，產(chǎn)生的原因是什么？

答：多重共線性是指解釋變量之間存在完全或近似的線性關系。

產(chǎn)生多重共線性主要有下述原因：（1）樣本數(shù)據(jù)的采集是被動的，只

能在?個有限的范圍內(nèi)得到觀察值，無法進行重復試驗。（2）經(jīng)濟變

量的共同趨勢（3）滯后變量的引入（4）模型的解釋變量選擇不當

五、計算與分析題

1.根據(jù)容量n=30的樣本觀測值數(shù)據(jù)計算得到下列數(shù)據(jù)：石=146.5,

X=12.6,Y=11.3,爐=164.2,YI=134.6,洪估計Y對X的回歸直線。

內(nèi)；~XY-XY146.5-12.6x11.3八—

合：b.=-----=------------—=0.757

1X2-X2164.2-12.62

b()=Y-b]X=11.3-0.757x12.6=1.762

故回歸直線為：P=1.762+0.757%

2.估計消費函數(shù)模型G=,+//X+Ui得

G=15+O.81Xt值（13.1）（18.7）n=19RM.81

其中，C：消費（元）Y：收入（元）

已知ho25（19）=2.0930,ZOO5（19）=1.729，rOO25（17）=2.1098,ZOO5（17）=1.7396。

問：（1）利用t值檢驗參數(shù)月的顯著性（Q=0.05）；（2）確定參數(shù)月

的標準差；（3）判斷一下該模型的擬合情況。

答：（1）提出原假設H°：0=0,Hl：0手0。由于t統(tǒng)計量=18.7,

臨界值%.025（17）=2.1098,由于18.7>2.1098,故拒絕原假設H。：0=0,

即認為參數(shù)夕是顯著的。

人A

（2）由于7=—^,故必（應=2=幽=0.0433。

姐（夕）t18.7

（3）回歸模型RJ0.81,表明擬合優(yōu)度較高，解釋變量對被解釋變量

的解釋能力為81%,即收入對消費的解釋能力為81%,回歸直線擬合

觀測點較為理想。

3.己知估計回歸模型得

*=81.7230+3.6541X1且工(X—又>=4432.1,

￡(丫一丫)2=68113.6，

求判定系數(shù)和相關系數(shù)。

答：判定系數(shù)：R?=0(、==二3質(zhì)療X443Z1=0.8688

Z(y-y)268H3.6

相關系數(shù)：/-=VF=7(18688=0.9321

4.某計量經(jīng)濟學家曾用192廣1941年與1945~1950年(1942?1944

年戰(zhàn)爭期間略去)美國國內(nèi)消費C和工資收入W、非工資一非農(nóng)業(yè)收

入P、農(nóng)業(yè)收入A的時間序列資料，利用普通最小二乘法估計得出了

以下回歸方程：

聲=8.13%1.05W+0.452P+0.12L4

(8.92)(0.17)(0.66)(1.09)

R2=0.95F=107.37

式下括號中的數(shù)字為相應參數(shù)估計量的標準誤。試對該模型進行評析,

指出其中存在的問題。

解答：該消費模型的判定系數(shù)改=0.95,F統(tǒng)計量的值尸=107.37,均

很高，表明模型的整體擬合程度很高。

計算各回歸系數(shù)估計量的t統(tǒng)計量值得：/0=8.133+8.92=0.91,

八=1.0594-0.17=6.10

4=0.452+0.66=0.69,〃=0121+1.09=0.11。除乙夕卜,其余T值均很小。

工資收入W的系數(shù)t檢驗值雖然顯著，但該系數(shù)的估計值卻過大，該

值為工資收入對消費的邊際效應，它的值為1.059意味著工資收入每

增加一美元，消費支出增長將超過一美元，這與經(jīng)濟理論和生活常識

都不符。另外，盡管從理論上講，非工資一非農(nóng)業(yè)收入與農(nóng)業(yè)收入也

是消費行為的重要解釋變量，但二者各自的t檢驗卻顯示出它們的效

應與0無明顯差異C這些跡象均表明模型中存在嚴重的多重共線性,

不同收入部分之間的相互關系掩蓋了各個部分對解釋消費行為的單

獨影響。

5.設消費函數(shù)為》%其中M為消費支出，巧為個人可支

配收入，出為隨機誤差項，并且E(%)=0,死〃<%)=<72茗2(其中人為

常數(shù))。試回答以下問題：

(1)選用適當?shù)淖儞Q修正異方差，要求寫出變換過程；(2)寫出修

正異方差后的參數(shù)估計量的表達式。

解：(一)原模型：》=%+自若+%(1)等號兩邊同除以七,

新模型：—=(2)

xtxfx(

*y*1u

令y=-，%=—，匕=—i

X-X-X1

則：(2)變?yōu)閥；=a+%x；+]

-22

此時Va/(匕)=V4zr(—)=(o^)=CT2新模型不存在異方差性。

xiXT

(二)對y*=4+%x：+匕進行普通最小二乘估計

，°一巨dZX其中義=乂苫=’

、4=工-病玉玉

6.檢驗下列模型是否存在異方差性，列出檢驗步驟，給出結(jié)論。

y=%+與j+2%+%

樣本共40個，本題假設去掉c=12個樣本，假設異方差由與引起，數(shù)

值小的一組殘差平方和為RSS\=0.466E-17,數(shù)值大的一組平方和為

/?SS2=0.36E-17O405(1°，1°)=2.98

解：(1)為同方差性；乩：%為異方差性;

RSS]_0.466石-17_1

(2)29

~RSS1~0.36E-17一

(3)(1(),10)=2.98

(4)F<^(10,10),接受原假設,認為隨機誤差項為同方差性。

7.根據(jù)我國1985——2001年城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和人均消費性

支出資料，按照凱恩斯絕對收入假說建立的消費函數(shù)計量經(jīng)濟模型為:

c=137,422+0.722xy

(5.875)(127.09)

2

R=0.999.?9S.E=5L9.D9W=1.205.尸=16151

同=-451.9+0.87lxy

(-0.283)(5.103

店=0.634503，S.E=35409.DVV=1.91，.F=26.04061

其中：)'是居民人均可支配收入，。是居民人均消費性支出

要求：

(1)解釋模型中137.422和0