计量经济学试卷A卷
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第一学期计量经济学期末试卷A全校统考Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】A.普通最小二乘法 B.广义差分法C.工具变量法 D.加权最小二乘法10. 在模型t122t33t tY X X=β+β+β+μ的回归分析结果报告中,F统计量的p值=,则表明【】A.解释变量X2t 对Yt的影响是显着的B.解释变量X3t 对Yt的影响是显着的C.解释变量X2t 和X3t对Yt的联合影响是显着的D.解释变量X2t 和X3t对Yt的联合影响不显着11. DW检验法适用于检验【】A.异方差B.序列相关C.多重共线性D.设定误差12. 如果回归模型违背了无自相关假定,最小二乘估计量是【】A.无偏的,非有效的 B.有偏的,非有效的C.无偏的,有效的 D.有偏的,有效的13. 经验认为,某个解释变量与其它解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量的方差膨胀因子【】A. 大于1B. 小于1C. 大于5D. 小于514. 当模型中的解释变量存在完全多重共线性时,参数估计量的方差为:【】C.∞D.最小15. 随机解释变量xi 与随机误差项ui相互独立时,回归系数的普通最小二乘估计量是【】。
A. 无偏,一致估计B. 有偏,一致估计C. 无偏,不一致估计D. 有偏,不一致估计16. 在分布滞后模型Yt =α+βXt+β1Xt-1+β2Xt-2+…+μt中,β称为【】。
A. 早期影响乘数B. 短期影响乘数C. 延期的过渡性影响乘数D. 长期影响乘数17. 对自回归模型进行估计时,假若随机误差项满足古典线性回归模型的基本假定,则估计量是一致估计量的模型有【】。
A. Koyck变换模型B. 局部调整模型C. 自适应预期模型D. 自适应预期和局部调整混合模型18.对于无限分布滞后模型,科伊克(Koyck)提出的假定是【】A.参数符号不同但按几何数列衰减 B.参数符号不同但按几何数列递增C.参数符号相同且按几何数列衰减 D.参数符号相同且按几何数列递增19. 某一时间数列经过一次差分后为平稳时间序列,则这个时间数列是几阶单整的【 】A. 0阶B. 1阶C. 2阶D. 3阶 20. 在Z t =aX t +bY t 中,a 、b 为常数,如果X t ~I(2),X 与Y 之间是协整的,且Z t 是一个平稳时间序列,则【 】A. Y t ~I(0)B. Y t ~I(1)C. Y t ~I(2)D. Y t ~I(3)二、多选题(每题有2~5个正确选项,多选、少选、错选均不得分;每题2分,共10分)1、计量经济模型的检验一般包括内容有【 】A 、经济意义的检验B 、统计推断的检验C 、计量经济学的检验D 、预测检验E 、对比检验2、利用普通最小二乘法求得的样本回归直线01ˆˆˆY X ββ=+的特点【 】A. 必然通过点(,)X YB. 可能通过点(,)X YC. 残差i e 的均值为常数D. ˆiY 的平均值与i Y 的平均值相等 E. 残差i e 与解释变量i X 之间有一定的相关性3、对于二元样本回归模型ii i i e X X Y +++=332211ˆˆˆβββ,下列各式成立的有 【 】A. 0=i e ∑B.02=i i X e ∑C.03=i i X e ∑D.0=i i Y e ∑E.023=i i X X ∑4、广义最小二乘法的特殊情况是【 】 A. 对模型进行对数变换 B. 加权最小二乘法 C. 数据的结合 D. 广义差分法 E. 增加样本容量5、设一阶自回归模型是科伊克模型或自适应预期模型,估计模型时可用工 具变量替代滞后内生变量,该工具变量应该满足的条件有【 】 A.与该滞后内生变量高度相关 B.与其它解释变量高度相关 C.与随机误差项高度相关 D.与该滞后内生变量不相关三、判断并改错(每题2分,共24分)( )1、在经济计量分析中,模型参数一旦被估计出来,就可将估计模型直接运用于实际的计量经济分析。
湖南商学院课程考核试卷(A)卷课程名称:计量经济学A 学分: 3A. WLS 估计;B. 逐步回归法;C. 广义差分法;D. OLS 估计; 8、以下( )情况不满足回归模型的基本假定A.X 为确定性变量,即非随机变量;B.干扰项无自相关存在;C.干扰项为正态分布;D.干扰项具有异方差; 9、在一个多元线性回归模型中,样本容量为n ,回归参数个数为k ,则在回归模型的矩阵表示式中,矩阵X 的阶数是( )A 、n ×(k-1)B 、n ×(k+1)C 、n ×kD 、(n+1)×k 10、不管X 的取值如何,1()i nii XX ==-∑的值是( ),其中n 表示样本容量,X 为X的样本均值。
A 、0B 、1C 、-1D 、不能确定 11、计量经济模型是指( )A.投入产出模型B.数学规划模型C.包含随机误差项的经济数学模型D.模糊数学模型12、在多元线性回归模型中,关于拟合优度系数2R 说法不正确的是( )A.衡量了变量Y 与某一X 变量之间的样本相关系数B.拟合优度是回归平方和除以总体平方和的值C.拟合优度的值一定在0-1之间D.衡量了解释变量对被解释变量的解释程度13、设k 为回归模型中的回归参数个数,n 为样本容量,则对总体回归模型进行显著性检验(F 检验)时构造的F 统计量为( ),RSS 表示残差的平方和,ESS 表示回归平方和。
A./(1)/()ESS k F RSS n k -=-B. /(1)1/()ESS k F RSS n k -=-- C. RSS F ESS = D. ESSF TSS =14、同一经济指标按时间顺序记录的数据列称为( )A 、横截面数据B 、时间序列数据C 、转换数据D 、面板数据15、设有一元样本回归线X Y 10ˆˆˆββ+=,X 、Y 为样本均值,则点(Y X ,)( ) A 、一定在样本回归线上; B 、一定不在样本回归线上; C 、不一定在样本回归线上; D 、一定在样本回归线下方;16、已知D.W 统计量的值接近于2,则样本残差的一阶自相关系数ρˆ近似等于( )A 、0B 、1C 、-1D 、0.517、假设回归模型为:i i i X Y μβα++=,其中22)(i i X Var σμ=,则使用加权最小二乘法估计模型时,应将模型变换为( )A.i iii iX i X XY X μαβ++=B.iiii i X X X Y μαβ++=C. i iiii X X X Y μαβ++=D. 222i iii i iX X X X Y μβα++=18、在线性回归模型中,如果由于模型忽略了一些解释变量,则此时的随机误差项存在自相关,这种自相关被称为( )A 、纯自相关B 、非纯自相关C 、高阶自相关D 、一阶自相关 19、如果多元线性回归模型存在不完全的多重共线性,则模型( )A.已经违背了基本假定;B.仍然没有违背基本假定;C.高斯-马尔可夫定理不成立;D.OLS 估计量是有偏的; 20、任意两个线性回归模型的拟合优度系数R 2 ( ) A. 可以比较,R 2高的说明解释能力强 B. 可以比较,R 2低的说明解释能力强 C. 不可以比较,除非解释变量都一样 D. 不可以比较,除非被解释变量都一样二、名词解释(每小题 4分,共 12 分)1、高斯-马尔可夫定理 满足经典假设的线性回归模型,它的OLS 估计量一定是在所有线性估计量当中,具有最小的方差,即OLS 估计量是最佳线性无偏估计量2、多重共线性 01122t t t k k t tY X XX ββββμ=+++++ 如果解释变量之间不再是相互独立的,而是存在某种相关性,则认为该模型具有多重共线性3、广义最小二乘估计 当不符合经典假设的线性回归模型,通过一定的变换得到一个新的符合经典假设的模型,然后再对新的符合经典假设的模型进行OLS 估计 三、简答题(每小题 8 分,共 16 分)1、回归参数的显著性检验和回归模型的显著性检验有何区别和联系?回归系数的显著性检验是对回归系数进行是否等于0或等于某个常数的假设检验;而回归方程的显著性检验是指方程是否显著存在的假设检验;在一元线性回归中,回归系数的显著性检验和回归方程的显著性检验是等价的;而在多元线性回归中两者不同。
计量经济学试题与答案一、选择题(每题5分,共25分)1. 以下哪个选项是计量经济学的基本任务?A. 建立经济模型B. 进行经济预测C. 分析经济现象的规律性D. 所有以上选项答案:D2. 以下哪个方法不属于计量经济学的研究方法?A. 最小二乘法B. 最大似然法C. 线性规划D. 广义矩估计答案:C3. 在线性回归模型中,以下哪个选项表示随机误差项的方差?A. σ²B. μC. εD. β答案:A4. 在计量经济学模型中,以下哪个选项表示解释变量与被解释变量之间的关系?A. 相关性B. 因果关系C. 联合分布D. 条件分布答案:B5. 在实证研究中,以下哪个选项可以用来检验模型的稳定性?A. 残差分析B. 异方差性检验C. 单位根检验D. 联合检验答案:C二、填空题(每题5分,共25分)1. 计量经济学是一门研究______、______和______的科学。
答案:经济模型、经济数据、经济预测2. 最小二乘法的原理是使______的平方和最小。
答案:回归残差3. 在线性回归模型中,回归系数的估计值是______的线性函数。
答案:解释变量4. 异方差性检验的方法有______检验、______检验和______检验。
答案:Breusch-Pagan检验、White检验、Goldfeld-Quandt检验5. 在实证研究中,单位根检验的目的是检验______。
答案:时间序列数据的平稳性三、计算题(每题20分,共40分)1. 设线性回归模型为:Y = β0 + β1X + ε,其中Y表示被解释变量,X表示解释变量,ε表示随机误差项。
给定以下数据:Y: 2, 3, 4, 5, 6X: 1, 2, 3, 4, 5求:回归系数β0和β1的估计值。
答案:首先,计算X和Y的均值:X̄ = (1 + 2 + 3 + 4 + 5) / 5 = 3Ȳ = (2 + 3 + 4 + 5 + 6) / 5 = 4然后,计算回归系数β1的估计值:β1̄= Σ[(Xi - X̄)(Yi - Ȳ)] / Σ[(Xi - X̄)²]= [(1-3)(2-4) + (2-3)(3-4) + (3-3)(4-4) + (4-3)(5-4) + (5-3)(6-4)] / [(1-3)² + (2-3)² + (3-3)² + (4-3)² + (5-3)²]= 4 / 10= 0.4最后,计算回归系数β0的估计值:β0̄ = Ȳ - β1̄X̄= 4 - 0.4 3= 2.2所以,回归系数β0和β1的估计值分别为2.2和0.4。
院、部 班 级 姓名 学号………………………………………………密………………………线………………………………………………河南农业大学2011—2012学年第一学期 《计量经济学》考试试卷(A 卷)题号 一 二 三 总分 分数得分 评卷人一、 单项选择(每题2分,共20分)1.在二元线性回归模型中,回归系数的显著性t 检验的自由度为( C )。
A. n-1B. n-2C. n-3D. n-42.价格X (元)与需求量Y (吨)之间的回归方程为tt X Y 4.1356ˆ-=,说明( D ) A. 价格每上涨一元,需求量增加356吨 B. 价格每上涨一元,需求量减少1.4吨 C. 价格每上涨一元,需求量平均增加356吨 D. 价格每上涨一元,需求量平均减少1.4吨3.对模型i i i i u X X Y +++=22110βββ进行总体显著性F 检验,检验的零假设为( A )。
A .021==ββ B. 01=β C. 02=β D. 01=β或02=β 4.德宾—沃森统计量的取值范围为(B )。
A.-1≤DW ≤1B. 0≤DW ≤4C.0≤DW ≤2D. 1≤DW ≤45.利用普通最小二乘法估计得到的样本回归直线ii X Y 10ˆˆˆββ+=,必然通过( D )。
A. 点),(Y X B. 点)0,0( C. 点)0,(X D. 点),0(Y6.随机解释变量X 与随机误差项u 线性相关时,寻找的工具变量Z ,正确的是( B )。
A. Z 与X 高度相关,同时也跟u 高度相关B. Z 与X 高度相关,但与u 不相关C. Z 与X 不相关,同时跟u 高度相关D. Z 与X 不相关,同时跟u 不相关7.某商品需求函数为:i i i u X Y ++=10ββ,其中Y 为需求量,X 为价格,为了考虑“(男性、女性)和“(东部、中部、西部)”两个因素的影响,考虑引入虚拟变量,则应引入虚拟变量的个数为( C )。
《计量经济学》2009—2010学年第二学期期末考试试卷(A )一、单项选择题(每题2分,共30分)1.在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据组合是( ) A .原始数据 B .时点数据 C .时间序列数据 D .截面数据2.最大似然估计的准则是从模型总体中抽取该n 组样本观测值的( )最大的准则确定样本回归方程。
A .离差平方和 B .均值 C .概率 D .方差3.在一元线性回归模型中,参数β的估计量βˆ具备有效性是指在所有β的线性无偏估计量中( ) A .0)ˆ(=βVar B .)ˆ(βVar 为最小 C .0ˆ=-ββD .ββ-ˆ为最小 4.对于ii i e X Y ++=10ˆˆββ,以σˆ表示估计标准误差,r 表示样本相关系数,则有( ) A .0ˆ=σ时,r=1 B .0ˆ=σ时,r= -1 C .0ˆ=σ时,r=0 D .0ˆ=σ时,r=1或者r= -1 5.用一组20个观测值的样本估计模型i i i X Y μββ++=10,在0.05的显著性水平下对解释变量X 的显著性作t 检验,则1β显著地不等于零的条件是其统计量t 的绝对值大于( ) A .)20(05.0t B .)20(025.0t C .)18(05.0t D .)18(025.0t6.设k 为回归模型中的参数个数(不包括截距项),n 为样本容量,RSS 为残差平方和,ESS 为回归平方和。
则对总体回归模型进行显著性检验时构造的F 统计量为( )A .TSSESS F = B .1--=k n RSS k ESSFC .11---=k n TSS k ESSF D .TSSRSS F =7.需求量与价格的回归方程为ii X Q 45.044.32ˆ-=,且已知某个样本点对应的价格为2.4元,则在该点的需求弹性的估计值为( )A .–0.034B .0.034C .–0.45D .0.458.对于iki k i i i e X X X Y ++++=ββββˆˆˆˆ22110 ,如果原模型满足线性模型的基本假设则在零假设0=j β下,统计量)ˆ(ˆj js ββ(其中)ˆ(j s β是j β的标准误差)服从( )A .)(k n t -B .)1(--k n tC .),1(k n k F --D .)1,(--k n k F9.下列哪种形式的序列相关可用D.W .统计量来检验(t ε具有零均值、常数方差,且不存在序列相关的随机变量)( )A .t t t ερμμ+=-1B .t t t t εμρμρμ+++=-- 2211C .t t ρεμ=D . ++=-12t t t ερρεμ10.对于模型i i i i X X Y μβββ+++=22110,12r 为变量i X 1和i X 2的相关系数,当12r =0.15时,此时方差膨胀因子(VIF )为( )A .1B .1.023C .1.96D .211.假设回归模型为i i i X Y μββ++=10,其中i X 为随机变量,且i X 与i μ相关,则β的普通最小二乘估计量( )A .无偏且一致B .无偏且不一致C .有偏但一致D .有偏且不一致 12.在工具变量的选取中,下面哪一个条件不是必需的( ) A .与所替代的随机解释变量高度相关 B .与随机干扰项不相关C .与模型中的其他解释变量不相关D .与被解释变量存在因果关系13.下列属于有限分布滞后模型的是( ) A .t t t t X X Y μβββ++++=- 1210 B .t t t t t Y Y X Y μββββ++++=--231210 C .t t t t Y Y Y μβββ++++=- 1210D .t k t k t t t X X X Y μββββ+++++=+--1121014.消费函数模型2112.032.040.052.0ˆ--+++=t t t t I I I C ,其中I 为收入,C 为消费,当收入增加1单位时,从长期来看,消费平均增加( ) A .0.40单位 B .0.44单位 C .0.84单位 D .0.32单位15.大学教授薪金回归方程:i i i i i X D D Y μβααα++++=33221,其中i Y 为大学教授年薪,i X 为教龄,⎩⎨⎧=女性男性012i D ,⎩⎨⎧=其他白种人01D 3i ,则白种人男性教授平均薪金为 ( ) A.()()i i i i X X D D βαα++===2132i ,0,1Y EB.()i i i i X X D D βα+===132i ,0,0Y EC.()()i i i i X X D D βααα+++===32132i ,1,1Y ED.()()i i i i X X D D βαα++===3132i ,1,0Y E二、多项选择题(每题2分,共10分) 1.残差平方和是指( )A .随机因素影响所引起的被解释变量的变差B .解释变量变动所引起的被解释变量的变差C .被解释变量的变差中,回归方程不能作解释的部分D .被解释变量的总离差平方和与回归平方和之差E .被解释变量的实际值与拟合值的离差平方和2.对模型满足所有假定条件的模型i i i i X X Y μβββ+++=22110进行总体显著性检验,如果检验结果总体线性关系显著,则很可能出现( )A .021==ββB .0,021=≠ββC .0,021≠≠ββ D .0,021≠=ββE .021≠=ββ3.如果模型中存在序列自相关现象,则会引起如下后果( )A. 参数估计值有偏B. 参数估计值的方差不能正确确定C. 变量的显著性检验失效D. 预测精度降低E. 参数估计值仍是无偏的4.对美国储蓄与收入关系的计量经济模型分成两个时期分别建模,重建时期是1946—1954;重建后时期是1955—1963,模型如下:重建时期:t t t X Y 121μλλ++=重建后时期:t t t X Y 243μλλ++=关于上述模型,下列说法正确的是( )A. 4231;λλλλ==时则称为重合回归B. 4231;λλλλ=≠时称为平行回归C. 4231;λλλλ≠=时称为汇合回归D. 4231;λλλλ≠≠时称为相异回归E. 4231;λλλλ=≠时,表明两个模型没有差异5.科伊克模型存在的问题有( )A.增加了解释变量的个数B.加重了解释变量的多重共线性C.随机干扰项的一阶自相关性D.解释变量与随机干扰项独立E.解释变量与随机干扰项不独立三、判断改错题(每题3分,共15分) 1、 随机干扰项i μ和残差项i e 是一回事?2、 总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值?3、 在存在自相关的情况下,普通最小二乘法(OLS )估计量是有偏的和无效的?4、 一旦模型中的解释变量是随机变量,则违背了基本假设,使得模型的OLS 估计量有偏且不一致?5、 在回归模型中i i i D Y μββ++=21中,如果虚拟变量i D 的取值为0或2,而非通常情况下的0或1,那么参数2β的估计值将减半,其t 值也将减半?四、分析计算题(共45分)1、 在研究生产函数时,得到以下两种结果:tt t L K Y ln 893.0ln 887.004.5ˆln ++-= (A ) s.e= (1.40) (0.087) (0.137)878.02=R n=21 DW=1.98t t tL K t Y ln 285.1ln 460.00272.057.8ˆln +++-= (B) s.e= (2.99) (0.0204) (0.333) (0.324)889.02=R n=21 DW=2.08其中:Y 代表产量 K 代表资本 L 代表劳动 t 代表时间 n 为样本容量。
诚实考试吾心不虚 , 公平竞争方显实力, 考试失败尚有机会 , 考试舞弊前功尽弃。
上海财经大学《计量经济学 》课程考试卷(A )闭卷课程代码 课程序号2008—2009 学年第 1 学期姓名 学号 班级一、单选题(每小题2分, 共计40分)1.如果模型中变量在10%的显著性水平下是显著的, 则( D )A. 该变量在5%的显著性水平下是也显著的B. 该变量在1%和5%的显著性水平下都是显著的C. 如果P 值为12%, 则该变量在15%的显著性水平下也是显著的 D 、 如果P 值为2%, 则该变量在5%的显著性水平下也是显著的 2.高斯-马尔可夫是( D )A.摇滚乐.B.足球运动.C.鲜美的菜.D.估计理论中的著名定理, 来自于著名的统计学家: Johan.Car.Friedric.Gauss 和Andre.Andreevic.Markov 。
3.以下关于工具变量的说法不正确的是( B )。
A.与随机干扰项不相关B. 与所替代的随机解释变量不相关C.与所替代的随机解释变量高度相关D.与模型中其他解释变量不相关4.在含有截距项的多元回归中, 校正的判定系数 与判定系数R2的关系有: ( B ) A.R2< B.R2> C.R2= D.R2与 的关系不能确定5.根据样本资料估计得出人均消费支出Y 对人均收入X 的回归模型为lnYi=2.00+0.75lnXi+ei, 这表明人均收入每增加1%, 人均消费支出将大约增加( B )A.0.2..B.0.75..C.2..D.7.5%6.在存在异方差的情况下, 普通最小二乘法(OLS )估计量是( B ) A.有偏的, 非有效的 B.无偏的, 非有效的 C.有偏的, 有效的 D.无偏的, 有效的7.已知模型的普通最小二乘法估计残差的一阶自相关系数为0, 则DW 统计量的近似值为( C )A.0B.1C.2D.48.在多元回归模型中, 若某个解释变量对其余解释变量回归后的判定系数接近1, 则表明原模型中存在(C)A.异方差性B.自相关C.多重共线性D.拟合优度低9.设某商品需求模型为: Yi=β0+β1Xi+Ui, 其中Y是商品的需求量, X是商品的价格, 为了考虑全年12个月份季节变动的影响, 假设模型中引入了12个虚拟变量, 则会产生的问题是(D)A.异方差性B.自相关C.不完全的多重共线性D.完全的多重共线性10.下列表述不正确的是(D)A.尽管存在不完全的多重共线性, 普通最小二乘估计量仍然是最优线性无偏估计量B.双对数模型的R2可以与对数-线性模型的R2相比较, 但不能与线性-对数模型的R2相比较。
计量经济学-计量经济学考试卷A 及答案【考试试卷答案】《计量经济学》考试卷A适用专业:一、单选题(共15小题,每小题2分,共30分)1、需求函数的计量经济模型为Q=a-bP+u ,其中Q 是需求量,P 是价格,a 和b 是参数,u 为随机干扰。
最小二乘估计是( )A 、使用a ,b 的数据估计P 和QB 、使用P ,Q 的数据估计a 和bC 、使用a ,b ,Q 、P 的数据估计uD 、以上都不正确 2、简化式模型就是把结构式模型中的内生变量表示为( ) A 、外生变量和内生变量的函数关系 B 、外生变量和随机误差项的函数模型 C 、滞后变量和随机误差项的函数模型 D 、先决变量和随机误差项的函数模型3、高斯马尔可夫(Gauss-Markov )定理的内容是:在基本假设下,线性回归模型的最小二乘估计是( )A 、最佳线性无偏估计B 、在无偏估计中方差最大C 、A 和B 都对D 、A 和B 都不对 4、在DW 检验中,当d 统计量为4时,表明( )A 、存在完全的正自相关B 、存在完全的负自相关C 、不存在自相关D 、不能判断 5、简单相关系数矩阵方法主要用于检验( )A 、异方差性B 、自相关性C 、随机解释变量D 、多重共线性6、根据样本资料建立某消费函数如下:t C ˆ =100.50+0.45tX +55.35D ,其中C 为消费,X 为收入,虚拟变量D=⎩⎨⎧农村城市01,所有参数均检验显著,则城市的消费函数为:( )A 、t Cˆ=155.85+0.45X t B 、t C ˆ=100.50+0.45X t C 、t Cˆ=100.50+55.35D D 、t C ˆ=100.95+55.35D 7、广义差分法是对( )用最小二乘法估计其参数。
A 、12t t t y x ββμ=++B 、11211t t t y x ββμ---=++C 、12t t t y x ρρβρβρμ=++D 、11211(1)()t t t t t t y y x x ρβρβρμρμ----=-+-+- 8、下列不属于线性模型的是:( )A 、01InY InX U ββ=++B 、301Y X U ββ=++C 、0111U Y Xββ=++ D 、 01Y In X U ββ=+⋅+ 9、拟合优度8.02=R ,说明回归直线能解释被解释变量总变差的:( ) A 、80% B 、64% C 、20% D 、89% 10、当DW 处于下列哪种情形时,说明模型存在一阶正自相关。
广东外语外贸大学国际经济贸易学院《计量经济学》2008—2009学年第二学期期末考试试卷(A )考核对象:所有专业 时间: 2小时 班级: 学号: 姓名: 成绩:一、选择题(不定向选择题,每题2分,共20分)1. 在多元回归中,调整后的判定系数 2R 与判定系数2R 的关系有:( A )A . 2R < 2R B .2R >2RC . 2R = 2R D . 2R 与2R 的关系不能确定2. 要想将季节影响纳入回归模型,需要引入虚拟变量的个数是:( C ) A. 1个 B. 2个 C. 3个 D. 4个3. 下列模型正确的是:( D )A.i i t X Y E μββ++=21)(B. i i i X Y μββ++=21ˆC. i i i X Y μββˆˆ21++=D. ii X Y 21ˆˆˆββ+= 4. 计量模型的干扰项i μ包含哪些因素:( ABCD )A. 模型中没有显含的影响Y 的因素B. 模型关系不准确造成的误差C. 解释变量的观察值的误差D. 经济变量本身的随机性 5.根据判定系数R 2 与F 统计量的关系可知,当 R 2=0时有:( B )A .F =-1B .F =0C .F =1D .F =∞ 6. 离差是指:( B )A.i Y 与i Y ∧的差 B. i Y 与Y 的差 C. i Y ∧与Y 的差 D. Y 与i Y ∧的差7. 设M 为货币需求量,Y 为收入水平,r 为利率,流动性偏好函数为: M=β0+β1Y+β2r+u那么根据经济理论,β1、β2的估计值1ˆβ、2ˆβ,一般来说:( A ) A. 1ˆβ应为正值, 2ˆβ应为负值 B. 1ˆβ 应为正值,2ˆβ 应为正值 C. 1ˆβ应为负值,2ˆβ 应为负值 D. 1ˆβ 应为负值,2ˆβ应为正值8. 假设回归模型为i i i X Y μββ++=21,其中i i X 2)var(σμ=则使用加权最小二乘法估计模型时,应将模型变换为:( A )A.iii iii X X X X Y μββ++=21B.iiiii X X X Y μββ++=21C.i i i i i X X X Y μββ++=21 D. 222121i i i ii i X X X X Y μββ++= 9. F 检验的目的是:( CD )A. 单个解释变量的系数是否等于零B. 模型的截距是否显著异于零C. 全部解释变量的系数是否同时等于零D. 模型整体的显著性10. 如果定义性别虚拟变量,女性:D=1,男性:D =0。
《计量经济学》课程期末考试试卷参考答案及评分标准卷别: A 卷一、名词解释题(每小题 2 分,共 10 分)1、Time Series Data(时间系列数据):A time series is a set of observations on the values that a variable takes at different times. (3分)2. Unbiasedness(无偏性):The estimator of β, say^β, is said to be unbiased if its average or expected value, ^()E β, is equal to the true value of, β. (3分)3. Goodness of Fit(拟合优度): A measure of how “well ” the sample regression line fits the data. (3分)4. Point Estimator(点估计量):The estimator ^θ is said to be point estimator if it provides a single (point) estimate of θ. (2分) 5. Type Ⅰ Error (Ⅰ类错误): Reject the Null Hypothesis when it is, in fact, true. (3分)二、问答题(每小题 5分,共 20 分)1. Assumptions underline the method of least squares.(1) ()0E u = (1分)(2) 2(')E uu I σ= (1分)(3) X is non-stochastic (1分)(4) ()Rank X K n =< (1分)(5) 2(0,)u N I σ (1分)2. Given the assumptions of CLRM, the OLS estimators are best, linear, unbiased estimators (BLUE). (5分)3.(每空0.5分)4. ˆ1,025.3260.3215YX =-+ (2分) se= (257.5874) (0.0399) 2r =0.8775 (3分)三、证明题(第一小题5分,第二小题5分,第三小题15分,共 25 分)1. Prove: 111ˆ(')'(')'()(')'()X X X y X X X X u X X X u Linearity βββ---==+=+⇒ (5分) 2. Prove:111ˆ(')'ˆ()()[(')']ˆ()(')'()ˆ()()X X X u E E E X X X u E X X X E u E Unbiasedness ββββββββ---=+⇒=+⇒=+⇒=⇒ (5分)3. Prove:111112121ˆˆˆ()[()()'][(')''(')](')'(')(')(')'(')(')n V E E X X X uu X X X X X X E uu X X X X X X I X X X X X βββββσσ-------=--==== (2分)Linearity of ˆβ⇒111ˆ(')'(')'()(')'X X X y Ay X X X X u X X X u Au ββββ---===+=+=+ where, 1(')'A X X X -= (1分)Consider any other linear estimator say()Cy C X u ββ==+ That is also unbiased so()()()()()I E E Cy E CX Cu E CX E Cu CX ICX Cu Cuββββββββ==⇒+=+=⇒=⇒=+=+(2分)22()[()()']['](')''nI V E E Cuu C C E uu C CC σβββββσ=--===* (2分)To relate ()V β to ˆ()V β, let 11(')'(')'ˆK nD C A C X X X C D X X X Dy ββ-⨯-=-=-=+-= (2分)and recall that11((')')(')'0CX ID X X X X IDX X X X X IDX --=⇒+=⇒+=⇒= (2分)Replace C in * by 1(')'D X X X -+ and use 0DX = 22112212()'((')')((')')'ˆ'(')'()ˆ()()non negative definiteV CC D X X X D X X X DD X X DD V V V βσσσσσβββ-----==++=+=+⇒ (4分)ˆβ⇒ has minimum variance. 四、综合应用题(第一小题 15 分,第二小题25分,共 40分)1.(1)11223344i i i i i i Q QT QT QT South u αββββ=+++++ (4分)Where i Q represents quantity of car sold. 1i QT to 3i QT captures the factors of quarters. 4i South is adummy represent the regions in the country. i u is the random disturbance captures the factors that affectquantity of cars sold but out of the model.1i QT =1 if the quantity of cars sold in quarter 1=0 otherwise2i QT =1 if the quantity of cars sold in quarter 2=0 otherwise3i QT =1 if the quantity of cars sold in quarter 3=0 otherwise4i South =1 if the quantity of cars sold in the South of the country=0 otherwise(2) I use three dummy variables to represent the four quarters in a year and one dummy to represents the tworegions in a country. We can only introduce m-1 dummy variables if a qualitative variable has m categories.(4分)(3) If I use 4 dummy variables to indicate 4 quarters in a year and also an intercept in the model, perfectcollinearity would be result. However, if I use 4 dummy variables in absence of intercept, nothing will happen.(4分)(4) Quantity of cars sold in north in quarter 4. (3分)2.(1)(5分)ˆ3840.832.163423211.713328.696676.128435487.75243s l e e p t o t w r k e d u c a g e a g e s q m a l =---++ t= (16.34) (-9.01) (-2.00) (-0.78) (0.96) (2.56)P=(0.000) (0.000) (0.046) (0.438) (0.338) (0.011)2706,.1228n R ==(2)(5分) keep other constant, as number of totwrk increased by 1, the sleep will decrease by .163 minutes;keep other constant, as a person receive 1 more years of schooling, he tends to sleep about 11 min less per week; keep other constant, as people get 1 year older, he tends to sleep about 9 min less per week; keep other constant,a male tends to sleep 88 min more than female per week.(3) (5分)01:0H β= 1:0a H β≠Since the estimated 1β is -.1634 is located in the 95% confidence interval (-.199,-.128), therefore reject 0Hand conclude that totwrk significantly affects child ’s education at 95% confidence interval.(4) (5分)012345:0H βββββ==== :a H Not all slope coefficients are simultaneously 0Since P=0.000 for the test, thus reject 0H and conclude that not all slope coefficients are simultaneously 0.(5) (5分)2.1228R = means that about 12 percent of the variation in the sleep time per week is explained bytotwrk, educ,age, agesq,male.。
计量经济学试卷A卷
量个数对拟合优度的影响。
3、杜宾—瓦尔森检验能够检验出任何形式的自相关。
错误
杜宾—瓦尔森检验只适用于有常数项的具有一
阶自相关的回归模型,并不能检验多阶自相关和解释变量中含滞后被解释变量的回归模型。
二(24分)通过收集某省1990~2010年的白酒销量调查数据,考察白酒需求(C )与居民的可支配收入(Y )、白酒价格(P )之间的依赖关系,回归得到如下模型: t
t
t
y p c ln 34.0ln 58.180.5ln +-=
se =()0.9321 ()0.3105 ( ① ) t =()6.2225( ② ) ()1.0267 2
0.9538R = 78.0..=W D 321.07F =
请回答以下问题:
(1)填出括号中的数字,并写出你的计算过程(保留4位小数)(4分)
①=3312.00267.134.0= ②=089.53105
.058.1-=-(4分)
(2)回归系数(不包括截距项)是否统计显著(6分)
21=n ,3=k ,查表临界值101.2)18(2
/05.0=t
;(2分) 101
.2)18(0886.52/05.01=>=t t ,所以否定0
:10
=βH
,认为1
β显著不
等于零,即认为白酒的价格对白酒的需求量有显著的影响;(2分)
101
.2)18(3312.02/05.02=<=t t ,所以不否定0
:20
=βH
,即认为
居民可支配收入对白酒的需求量没有显著的影响。
(2分)
(3)检验回归方程的显著性(3分)
查表得临界值55.3)18,2(),1(05
.0==--F k n k F α
,因为55.30754.321>=F ,所以否定0
H ,总体回归方程存在显著的线性关系。
即白酒的需求量与白酒的价格和居民的可支配收入之间的线性关系是显著的。
(3分)
(4)请判断该模型是否存在着一阶序列相关(5分) 21=n ,2'
=k ,查表得13.1=L d ,54.1=U d ,因为13.178.0=<=L
d DW ,
依据判别规则,认为误差项i
u 存在正的一阶自相关。
(5
分)
(5)如果模型存在自相关,求出相关系数ρ,并利用广义差分变换写出无自相关的广义差分模型。
(6分)
61.02
78
.0121=--
=DW ρ (3分)
其广义差分模型为:(3分)
三(18分)2011年中国31省建筑业总产值(X )和建筑业企业利润总额(Y )关系的OLS 估计结果
1
13121161.0)ln 61.0(ln )
ln 61.0(ln 39.0ln 61.0ln -----+-+--=-t t t t t t t t u u y y p p c c βββ
如下表:(单位:元)(模型为i
i i
u x y
++=21ββ
对该问题进行异方差的怀特检验,结果如下: ()2
2
000045.0158176.0334.498ˆi
i
t
x x u
⨯+-= 650032.02
=R 请回答问题:
(1)、解释回归系数(不包括截距项,下同)(4分) 平均来说,建筑企业总产值每提高1元,其总利润提高0.034980元。
(4分)
(2)、试判断原回归式误差项中是否存在异方差。
(8分)
给定05.0=α和自由度为2,得临界值9915
.522
05
.0=)(χ,而white
统计量 )
2(151.20650032.0312
05.02χ>=⨯=nR ,则拒绝原假设,原方程
存在异方差。
(8分)
(3)、修正异方差的方法有哪些?(6分)
异方差性的主要方法是加权最小二乘法,也可以用变量变换法和对数变换法。
(6分)
四(16分)2005年中国各省市区城镇居民人均年可支配收入(X)与人均年交通通讯消费支出(Y)
关系的OLS估计结果如下表:
元)
将样本数据X递增排序,去掉中间7个数据, 分为“1-12”和“20-31”两个样本分别回归。
得到如下:
样本区间1-12的回归样本区间20-31的回归
请解决以下问题:
(1)用Goldfeld-Quanadt 检验上述模型是否存在异方差?(8分)
计算F 统计量,即575.20/21
22
==∑∑e e F ,对给定的05.0=α,查F 分布表,得临界值98.2)10,10(=F ,因为98.2575.20>=F ,
所以模型存在异方差,而且为递增型的异方差。
(8分)
(2)根据下表所给的资料,请回答所做的是一项什么工作,其结论是什么(8分)
这是用BG (LM )检验自相关。
给定05.0=α和自由度为2,得临界值9915
.52205
.0=)(χ,而
LM 检验统计量 )
2(138412.02
05.02χ<=TR ,则不拒绝原假设,原方程不存在
自相关。
(8分)
五(10分)已知某市空调的销售量1995年第一季度到2014年第四季度的数据。
假定回归模型为:
Y t =β0+β 1 X 1t +β 2 X 2 t + u t
式中:Y =空调的销售量
X 1=居民收入 X 2=空调价格
如果该模型是用季度资料估计,试向模型中加入适当的变量反映季节因素的影响。
(仅考虑截距变动,不考虑交互影响。
)
可以往模型里加入反映季节因素的虚拟变量D 。
由于共有四个季节,所以可以将此虚拟变量分为三个类别。
设基础类别是冬季,于是虚拟变量可以如下引入: 即
⎩⎨
⎧=(夏,秋,冬)春)
(11D ,
⎩⎨⎧=(春,秋,冬)夏)0(12D ⎩⎨
⎧=(春,夏,冬)秋)
(13D
此时建立的模型为t
t t t t t t
u D D D X X Y ++++++=35241322110
ββββββ
六(17分)对1985~2011年财政收入(CZSR )及影响因素进行分析,其中影响因素包括财政支出 (CZZC )、国内生产总值(GDP )、税收总额(SSZE ),其OLS 结果如下表:
Dependent Variable: CZSR
Method: Least Squares
Date: 06/23/15 Time: 21:48
Sample: 1985 2011
Included observations: 27
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -221.8540 130.6532 -1.698038 0.1030
CZZC 0.090114 0.044367 2.031129 0.0540
GDP -0.025334 0.005069 -4.998036 0.0000
SSZE 1.176894 0.062162 18.93271 0.0000
R-squared 0.999857 Mean dependent var 22572.56
Adjusted R-squared 0.999838 S.D. dependent var 27739.49
S.E. of regression 353.0540 Akaike info criterion 14.70707
Sum squared resid 2866884. Schwarz criterion 14.89905
Log likelihood -194.5455 Hannan-Quinn criter. 14.76416
F-statistic 53493.93 Durbin-Watson stat 1.458128
Prob(F-statistic) 0.000000
(1)、请问上述模型可能存在什么问题?说明理由。
(6分)
上述模型可能存在多重共线性,因为该模型的拟合度非常高,方程的显著性也相当高,但有系数不显著(CZZC)和经济意义不相符(GDP的符号相反)。
(6分)
(2)、解决上述问题的方法有哪些?(6分)
答:采用降低多重共线性的经验方法主要有(6分)
(1)利用外部或先验信息;
(2)横截面与时间序列数据并用;
(3)剔除高度共线性的变量(如逐步回归);
(4)数据转换;
(5)获取补充数据或新数据;
(6)选择有偏估计量(如岭回归)。
经验方法的效果取决于数据的性质和共线性的严重程度。
(3)、上述模型出现的问题,主要是由随机误差项与解释变量相关导致的。
这话对吗?(5分)
多重共线性主要是由于回归模型中的解释变量之间存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。
(5分)。