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计量经济学题库（超完整版）及答案.详解计量经济学题库计算与分析题（每⼩题10分）1X:年均汇率（⽇元/美元） Y:汽车出⼝数量（万辆）问题：（1）画出X 与Y 关系的散点图。
（2）计算X 与Y 的相关系数。
其中X 129.3＝，Y 554.2＝，2X X 4432.1∑（－）＝，2Y Y 68113.6∑（－）＝，()()X X Y Y ∑－－＝16195.4 （3）采⽤直线回归⽅程拟和出的模型为 ?81.72 3.65YX =+ t 值 1.2427 7.2797 R 2=0.8688 F=52.99解释参数的经济意义。
2．已知⼀模型的最⼩⼆乘的回归结果如下：i i ?Y =101.4-4.78X 标准差（45.2）（1.53） n=30 R 2=0.31 其中，Y ：政府债券价格（百美元），X ：利率（%）。
回答以下问题：（1）系数的符号是否正确，并说明理由；（2）为什么左边是iY ⽽不是i Y ；（3）在此模型中是否漏了误差项i u ；（4）该模型参数的经济意义是什么。
3．估计消费函数模型i i i C =Y u αβ++得i i ?C =150.81Y + t 值（13.1）（18.7） n=19 R 2=0.81 其中，C ：消费（元） Y ：收⼊（元）已知0.025(19) 2.0930t =，0.05(19) 1.729t =，0.025(17) 2.1098t =，0.05(17) 1.7396t =。
问：（1）利⽤t 值检验参数β的显著性（α＝0.05）；（2）确定参数β的标准差；（3）判断⼀下该模型的拟合情况。
4．已知估计回归模型得i i ?Y =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑（－）＝，2Y Y 68113.6∑（－）＝，求判定系数和相关系数。
5．有如下表数据（1拟合什么样的模型⽐较合适？（2）根据以上数据，分别拟合了以下两个模型：模型⼀：16.3219.14P U=-+ 模型⼆：8.64 2.87P U =-分别求两个模型的样本决定系数。
计量经济学试题⼀答案汇总计量经济学试题⼀答案⼀、判断题（20分）1．线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。
（F）2．多元回归模型统计显著是指模型中每个变量都是统计显著的。
（F）3．在存在异⽅差情况下，常⽤的OLS法总是⾼估了估计量的标准差。
（F）4．总体回归线是当解释变量取给定值时因变量的条件均值的轨迹。
（Y）（F）5．线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。
2R（F）6．判定系数的⼤⼩不受回归模型中所包含的解释变量个数的影响。
7．多重共线性是⼀种随机误差现象。
（F）（F）8．当存在⾃相关时，OLS估计量是有偏的并且也是⽆效的。
2R变⼤。
（估计量误差放⼤的原因是从属回归的F）9．在异⽅差的情况下，OLS 2R都是可以⽐较的。
（F10．任何两个计量经济模型的）⼆．简答题（10）1．计量经济模型分析经济问题的基本步骤。
（4分）答：1）经济理论或假说的陈述2)收集数据3）建⽴数理经济学模型4）建⽴经济计量模型5）模型系数估计和假设检验6）模型的选择7）理论假说的选择8）经济学应⽤2．举例说明如何引进加法模式和乘法模式建⽴虚拟变量模型。
（6分）表⽰可⽀配收⼊，定义X为个⼈消费⽀出；Y答案：设季季季其其其如果设定模型此时模型仅影响截距项，差异表现为截距项的和，因此也称为加法模型如果设定模型此时模型不仅影响截距项，⽽且还影响斜率项。
差异表现为截距和斜率的双重变化，因也称为乘法模型三．下⾯是我1990-200GDM间归结果分lnGD1.30.7ln1s(0.150.039.12⾃由度10.051.78求出空⽩处的数值，填在括号内分分系数是否显著，给出理由都⼤9.125的临界值，因此系数都是统计显著的答：根统计量分试述异⽅差的后果及其补救措施1四答案分布后果OL估计量是线性⽆偏的，不是有效的，估计量⽅差的估计有偏。
建⽴分布之上的置信区间和假设检验是不可靠的补救措施：加权最⼩⼆乘法WL已知，则对模型进⾏如下变换．假．如未iDependenVariableLOG(GDP MethodLeasSquareDate06/04/0Time18:5Sample198200Includeobservations1VariablCoefficienStdErrot-StatistiProb43.0.16.00.632.0.0LOG(DEBT10.50.98MeadependenR-squarevaS.D0.98AdjusteR-squaredependenva 0.8criterioS.Eoregressio-1.4Akaikinf0.1Schwarcriterio-1.3Susquareresi0.215.1075.F-statistiLolikelihooProb(F-statistic0.8Durbin-Watsosta1若显著性191.0741.5360.0其中GD表⽰国内⽣产总值DEB表⽰国债发⾏量写回⽅分LoGD6.00.6LOG(DEBT答）解释系数的经济学含义？分答截距项表⽰⾃变量为零时，因变量的平均期望。
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。
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。
2．已知一模型的最小二乘的回归结果如下：i iˆY =101.4-4.78X 标准差 （45.2） （1.53） n=30 R 2=0.31其中，Y ：政府债券价格（百美元），X ：利率（%）。
回答以下问题：（1）系数的符号是否正确，并说明理由；（2）为什么左边是iˆY 而不是i Y ； （3）在此模型中是否漏了误差项i u ；（4）该模型参数的经济意义是什么。
13．假设某国的货币供给量Y 与国民收入X 的历史如系下表。
某国的货币供给量X 与国民收入Y 的历史数据年份 X Y 年份 X Y 年份 X Y 1985 2.0 5.0 1989 3.3 7.2 1993 4.8 9.7 1986 2.5 5.5 1990 4.0 7.7 1994 5.0 10.0 1987 3.2 6 1991 4.2 8.4 1995 5.2 11.2 19883.6719924.6919965.812.4根据以上数据估计货币供给量Y 对国民收入X 的回归方程，利用Eivews 软件输出结果为：Dependent Variable: Y Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X 1.968085 0.135252 14.55127 0.0000 C 0.353191 0.5629090.6274400.5444 R-squared0.954902 Mean dependent var 8.258333 Adjusted R-squared 0.950392 S.D. dependent var 2.292858 S.E. of regression 0.510684 F-statistic 211.7394 Sum squared resid2.607979Prob(F-statistic)0.000000问：（1）写出回归模型的方程形式，并说明回归系数的显著性（0.05α=）。
计量经济学复习题及答案(超完整版)C ．正相关关系和负相关关系D ．简单相关关系和复杂相关关系16．相关关系是指（ ）。
A ．变量间的非独立关系B ．变量间的因果关系C ．变量间的函数关系D ．变量间不确定性的依存关系17．进行相关分析时的两个变量（ ）。
A ．都是随机变量B ．都不是随机变量C ．一个是随机变量，一个不是随机变量D ．随机的或非随机都可以18．表示x 和y 之间真实线性关系的是（ ）。
A ．01ˆˆˆt tY X ββ=+ B ．01()t t E Y X ββ=+ C ．01t t t Y X u ββ=++ D ．01t t Y X ββ=+19．参数β的估计量ˆβ具备有效性是指（ ）。
A ．ˆvar ()=0βB ．ˆvar ()β为最小C ．ˆ()0ββ－＝D ．ˆ()ββ－为最小 20．对于01ˆˆi i iY X e ββ=++，以σˆ表示估计标准误差，Y ˆ表示回归值，则（ ）。
A ．i i ˆˆ0Y Y 0σ∑＝时，（－）＝ B ．2i i ˆˆ0Y Y σ∑＝时，（－）＝0C ．i i ˆˆ0Y Y σ∑＝时，（－）为最小D ．2i i ˆˆ0Y Y σ∑＝时，（－）为最小21．设样本回归模型为i 01i i ˆˆY =X +e ββ+，则普通最小二乘法确定的iˆβ的公式中，错误的是（ ）。
A ．()()()i i 12i X X Y -Y ˆX X β--∑∑＝ B ．()i i i i 122i i n X Y -X Y ˆn X -X β∑∑∑∑∑＝C ．i i 122i X Y -nXY ˆX -nX β∑∑＝D ．i i i i12x n X Y -X Y ˆβσ∑∑∑＝22．对于i 01i iˆˆY =X +e ββ+，以ˆσ表示估计标准误差，r 表示相关系数，则有（ ）。
A ．ˆ0r=1σ＝时， B ．ˆ0r=-1σ＝时， C ．ˆ0r=0σ＝时， D ．ˆ0r=1r=-1σ＝时，或 23．产量（X ，台）与单位产品成本（Y ，元/台）之间的回归方程为ˆY 356 1.5X -＝，这说明（ ）。
东北财经大学研究生期末考试试题一、判断正误（每小题1分，共10分。
请将正确的答案填在下面对应的空格内，正确用T 表示，错误用F 表示）1． 总体回归函数给出了与自变量每个取值相应的应变量的值。
错、应该是条件均值 2． 普通最小二乘法就是使误差平方和最小化的估计过程。
错误，残差平方和 3． 对数线性回归模型和双对数模型的判决系数可以相比较。
正确4． 多元线性回归模型的总体显着性意味着模型中任何一个变量都是统计显着的。
错， 5． 在线性回归模型中解释变量是原因，被解释变量是结果。
错 6． 双对数模型的回归系数和弹性系数相同。
正确7． 当存在自相关时，OLS 估计量既是有偏的也是无效的。
错，无偏、线性 8． 在高度多重共线性情况下，估计量的标准误差减小，t 值增大。
错，说反了 9． 如果分析的目的仅仅是为了预测，则多重共线性并无大碍。
正确 10．无论模型中包括多少个解释变量，总平方和的自由度总为n-1。
正确 二、填空题（每小题1分，共10分。
把正确答案填在空格内）。
1． 当回归系数t 统计量的绝对值大于给定的临界值时，表明该系数 显着 。
2．线性回归模型意味着模型中 参数 是线性的。
3．高斯马尔科夫定理说明如果线性回归模型满足古典假设，则OLS 估计量具有 最小方差 性。
即最优线性无偏性BLUE.4．多元回归的总体显着性检验的原假设为 02=R 。
5．如果对于二元线性回归模型在样本容量为11时有4500,90TSS RSS ==，则其校正的判决系数=2R()45442-11111504911k -n 1n 112=-⎪⎭⎫ ⎝⎛--=---R 。
6．模型12ln t t y B B t u =++的参数2B 表示 t 的绝对量增加一个单位时，y 的相对量增加B2个单位 。
7． 倒数 模型最适合用来描述恩格尔消费曲线 。
8．在多元回归模型中较高的2R 值与多个不显着的t 值并存，表明模型可能存在 多重共线性 。
9自相关 。
10．在分析季度数据的季节性时需要引入 3 个虚拟变量。
M-1 三、简答题（共15分）1、 简述经济计量分析的基本步骤。
（8分） 1.理论分析； 2.收集数据； 3.建立数学模型；4.建立统计或经济计量模型；5.经济计量模型的参数估计；6.检查模型的准确性；7.检验来自模型的假说；8.运用模型进行预测；2、以双变量线性回归模型为例简述普通最小二乘原理，并写出双变量线性回归模型参数的最小二乘估计量。
（7分）普通最小二乘法原理：残差平方和最小由随机样本回归函数：Yi=b1+b2Xi+ei 来估计总体回归函数：Yi=B1+B2Xi+μi 的一种方法。
它估计总体回归函数的原理是：选择B1，B2的估计量b1，b2，使得残差ei 尽可能的小（ei=iiY Y ˆ-(样本函数b1+b2xi)）。
残差ei 的定义为ei=实际的Yi - 估计的Yi= Yi - Yˆ = Yi - b1- b2Xi OLS 估计过程的数学形式表示为：∑∑∑--=-=22122)()ˆ(:m in i iiii X b b YY Ye 应用微积分求极值的方法，可得下面方程组，称为正规方程组， 进一步可求得∑∑=-=2221iii xyx b X b Y b即最小二乘估计量i x =Xi-X i y = Yi- Y 即小写字母代表了变量与其均值之间的偏差四、（15分）如果考虑用居民的可支配收入INCOME （元），贷款购车的贷款利率R （%），汽油的价格P （元）来解释汽车的销售额SALE （万元），估计得到如下方程： 如果给定显着性水平0.05α=，单边临界值为0.05 1.645t =,0.05 2.65F =。
回答：1． 方程中回归系数的含义（3分）0.28表示汽车销售额对居民可支配收入的弹性-0.0017表示贷款购车的贷款利率变动一个单位，汽车销售额的相对量变动0.0017单位 -0.11表示汽车的销售额对汽油的价格的弹性2． 利用显着性检验法检验每个回归系数的显着性。
（6分）对于回归系数0.28的显着检验，t 值为0.28/0.035=8>0.05 1.645t =,系数显着对于回归系数-0.0017的显着检验，t 值为0.0017/0.00041=4.14>0.05 1.645t =,系数显着 对于回归系数-0.11的显着检验，t 值为0.11/0.012=9.16>0.05 1.645t =,系数显着3． 如何检验自变量一起对汽车的销售额SALE 有显着的解释能力？请写出原假设及检验过程。
（注2211n k R F k R-=--）（4分） 对于总体显着性检验一般用F 检验，首先计算出F 值，2211n k R F k R -=--=164096.0-196.01-44-209=>0.05 2.65F =,拒绝原假设， 所以，自变量一起对汽车的销售额SALE 有显着的解释能力。
4．你是否会在汽车销售额预测模型中包括汽油价格P 这一变量？为什么？（2分）会的，因为汽油和汽车属于互补商品，两者之间有较强的相互关系，因此模型应该包括此重要的变量。
五、（10分）下面的模型研究的是金融业，消费品行业、公用事业和交通运输业等四个行业的CEO 薪水SALARY 和企业年销售额SALE ，股本回报率ROE 的关系。
估计的方程为：其中11D =表示金融业，21D =表示消费品行业，31D =表示公用事业。
根据问题回答： 1．本模型的基准类是什么？（1分） 交通运输业2．为什么模型中没有引用4个虚拟变量来表示4个行业？（1分） 为了避免出现多重共线性，应引入m-1个虚拟变量3．解释模型中虚拟变量系数的含义？哪个行业的CEO 的薪水最少？（2分） 0.16表示金融业的平均CEO 薪水比交通运输业高0.18表示消费品行业的平均CEO 薪水比交通运输业高 -0.28表示公用事业的平均CEO 薪水比交通运输业低 公用事业最少4．虚拟变量系数都是统计显着的，这表示什么含义？你如何解释行业间CEO 薪水存在的这种显着差异？（3分）表示虚拟变量设置合理， 不同行业的效益不一样六、（15分）利用EViews 软件以2004年全国31个省市自治区的农业总产值Y （亿元）和农作物播种面积4分）注意：此检验是针对异方差的检验。
原假设：不存在异方差 说明存在异方差2．当模型存在上述问题时将出现那些后果？（4分）即异方差的后果：必须知道 第一，OLS 估计量让然是线性的，无偏的第二，OLS 估计量不具有最小方差性，即不再是有效的，不再是BLUE 了第三，OLS 估计量的方差通常情况是有偏了，因为OLS 估计量可能会高估或者低估其方差第四，建立在t 分布和F 分布的假设检验与置信区间不在可靠了。
因此往往寻找其他的检验方法，例如本题的怀特检验第五，由于以上四条的存在，往往导致模型预测精度下降甚至失效。
3．解决该问题的办法是什么？（2分）解决异方差的方法一般有：加权最小二乘法WLS （对模型进行加权，一般是所有变量除以i σ，是模型变成一个不存在异方差的模型，然后就可以再次使用OLS 估计其系数了）,注意此方法是在i2σ已知的情况下，当i2σ未知时，通过观察误差项与i X 的关系或者与2i X 的关系来进行变换如果以上方法仍然解决不掉异方差，换一个模型试试吧，即重新设定模型4．如果通过检验知道，X E i 22)(σμ=，则如何进行修正？写出修正的步骤。
（5分）一般是方程各项除以X , 平方根变换七、（共25分）利用1970—1987年的纽约股票交易所的综合指数（Y ）和美国GNP （X ）的数据，对综合指数和国内生产总值之间的对数线性模型进行估计，具体结果如下：Dependent Variable: LOG(Y) Method: Least Squares Date: 03/11/07 Time: 16:48 Sample: 1970 1987 Included observations: 18 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.??LOG(X) 0.652319 0.103454 6.305383 0.0000 C-0.8090620.80027-1.0109820.3271R-squared0.713045 ????Mean dependent var 4.227425 Adjusted R-squared 0.695110 ????S.D. dependent var 0.377945 S.E. of regression 0.208689 ????Akaike info criterion -0.191499 Sum squared resid 0.696821 ????Schwarz criterion -0.092569 Log likelihood 3.723495 ????F-statistic 39.75785 Durbin-Watson stat0.448152 ????Prob(F-statistic)0.000010（1） 根据以上结果，写出回归分析结果报告？（4分）LOG(Y)=-0.809062+0.652319LOG(X) S.e (0.103454) (0.80027)T (6.305383) (-1.010982)0.7130452=R F=39.75785（2）该模型是否存在自相关？为什么？（3分）存在正的自相关，因为 D.W.=0.448152，n=18，k=2 在5%的显着水平下 1.535d 1.046d u L ==， d=0.448< 1.046d L =（3）自相关会给模型带来哪些后果?（4分）自相关的后果， 第一，OLS 估计量是线性的，无偏的 第二，OLS 估计量不再是有效的，第三，OLS 估计量的方差有偏的，通常是低估呀，这个一般考个选择题，不要和异方差搞混了 第四，t 检验和f 检验不再是有效的， 第五，2R 不能测度真实的2R第六，误差方差是真实的有偏估计量，原因是由于第三 第七，预测失效（4）在通常使用D —W 统计量需要有那些基础假设？（5分）p240 第一，回归模型应该包括截距项，过原点的回归模型第二，变量x 是非随机变量，即再重复抽样中，变量x 取值固定第三，扰动项生成机制t 1-t t u u υρ+= -1《ρ《1 其中vt 是满足古典假定的随机误差项。
第四，解释变量中不包含应变量的滞后值（5）估计自相关系数？（3分）（6）如何对该模型进行改进？（6分）。
