计量经济学分析计算题
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计量经济学分析计算题(每题10分)1.下表为日本的汇率与汽车出口数量数据,X: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)采纳直线回归方程拟和出的模型为ˆ81.72 3.65YX =+ t 值 R 2=0.8688 F= 说明参数的经济意义。
2.已知一模型的最小二乘的回归结果如下:i iˆY =101.4-4.78X 标准差 () () n=30 R 2= 其中,Y :政府债券价钱(百美元),X :利率(%)。
回答以下问题:(1)系数的符号是不是正确,并说明理由;(2)什么缘故左侧是iˆY 而不是i Y ; (3)在此模型中是不是漏了误差项i u ;(4)该模型参数的经济意义是什么。
3.估量消费函数模型i i i C =Y u αβ++得i i ˆC =150.81Y + t 值 ()() n=19 R 2= 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 值查验参数β的显著性(α=);(2)确信参数β的标准差;(3)判定一下该模型的拟合情形。
4.已知估量回归模型得i i ˆY =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑(-)=,2Y Y 68113.6∑(-)=, 求判定系数和相关系数。
5.有如下表数据日本物价上涨率与失业率的关系(1)设横轴是U ,纵轴是P ,画出散点图。
依照图形判定,物价上涨率与失业率之间是什么样的关系?拟合什么样的模型比较适合? (2)依照以上数据,别离拟合了以下两个模型: 模型一:16.3219.14P U=-+ 模型二:8.64 2.87P U =- 别离求两个模型的样本决定系数。
三、判断题(判断下列命题正误,并说明理由)1、简单线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的。
2、在模型中引入解释变量的多个滞后项容易产生多重共线性。
3、D-W 检验中的D-W 值在0到4之间,数值越小说明模型随机误差项的自相关度越小,数值越大说明模型随机误差项的自相关度越大。
4、在计量经济模型中,随机扰动项与残差项无区别。
5、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.6、线性回归模型意味着因变量是自变量的线性函数。
7、多重共线性问题是随机扰动项违背古典假定引起的。
8、通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型,引入虚拟变量的个数与样本容量大小有关.9、双变量模型中,对样本回归函数整体的显著性检验与斜率系数的显著性检验是一致的。
10、如果联立方程模型中某个结构方程包含了所有的变量, 则这个方程不可识别。
11、在实际中,一元回归没什么用,因为因变量的行为不可能仅由一个解释变量来解释.12、多重共线性问题是随机扰动项违背古典假定引起的13、在异方差性的情况下,常用的OLS 法必定高估了估计量的标准误。
14、虚拟变量只能作为解释变量。
15、随机扰动项的方差与随机扰动项方差的无偏估计没有区别.16、经典线性回归模型(CLRM )中的干扰项不服从正态分布的,OLS 估计量将有偏的。
17、虚拟变量的取值只能取0或1。
18、拟合优度检验和F 检验是没有区别的。
19、联立方程组模型不能直接用OLS 方法估计参数。
20、双变量模型中,对样本回归函数整体的显著性检验与斜率系数的显著性 检验是一致的;21、多重共线性问题是随机扰动项违背古典假定引起的。
22、在模型t t t t u X X Y +++=33221βββ的回归分析结果报告中,有23.263489=F ,000000.0=值的p F ,则表明解释变量t X 2 对t Y 的影响是显著的。
23、结构型模型中的每一个方程都称为结构式方程,结构方程中,解释变量只可以是前定变量.24、通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型,引入虚拟变量的个数与模型有无截距项无关。
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。
计量经济学计算题计量经济学是经济学的一个分支,它研究经济现象之间的数量关系,并通过数理统计方法进行经济数据的分析和解释。
计量经济学的核心是建立经济理论模型,并利用实证分析来检验和验证这些模型。
在计量经济学中,经济学家通常面临着许多计算问题。
这些问题涉及到对经济数据的处理、参数估计、模型拟合等方面。
下面我们来看一个计量经济学中的计算题,以加深我们对计量经济学的理解。
假设我们有一个简单的线性回归模型:Y = β0 + β1*X + ε,其中Y表示因变量,X表示自变量,β0和β1为未知参数,ε为误差项。
我们希望通过最小二乘法来估计参数β0和β1。
现在给定一个数据集,包含了Y和X的观测值。
我们需要计算出最小二乘估计量来得到β0和β1的估计值。
最小二乘估计量的计算公式为:β1 = Σ((Xi - X_bar)(Yi - Y_bar)) / Σ((Xi - X_bar)^2)β0 = Y_bar - β1*X_bar其中,Xi表示第i个观测值的自变量,Yi表示第i个观测值的因变量,X_bar表示自变量的平均值,Y_bar表示因变量的平均值。
通过计算,我们可以得到β0和β1的估计值,进而可以通过这个线性回归模型来预测因变量Y在给定自变量X的情况下的取值。
除了最小二乘法,计量经济学中还有许多其他的计算方法,例如面板数据模型、时间序列模型等。
这些方法在经济学研究中起到了至关重要的作用,能够帮助我们理解经济现象之间的关系。
总而言之,计量经济学计算题是经济学研究中不可或缺的一部分。
通过这些计算题,我们可以运用数理统计方法来估计经济模型中的参数,并通过模型预测和解释经济现象。
这些计算题的解答不仅可以加深我们对计量经济学的理解,还可以为经济学研究提供有力的支持。
计量经济学计算题汇总————————————————————————————————作者:————————————————————————————————日期:计量经济学计算题总结1、表中所列数据是关于某种商品的市场供给量Y和价格水平X的观察值:①用OLS法拟合回归直线;②计算拟合优度R2;③确定β1是否与零有区别。
2、求下列模型的参数估计量,3、设某商品需求函数的估计结果为(n=18):解:(1)45、模型式下括号中的数字为相应回归系数估计量的标准误。
又由t分布表和F分布表得知:t0.025(5)=2.57,t0.025(6)=2.45;F0.05(3,6)=4.76,F0.05(4,5)=5.19,试根据上述资料,对所给出的两个模型进行检验,并选择出一个合适的模型。
解:(1)总离差平方和的自由度为n-1,所以样本容量为35。
(2)(3)7.某商品的需求函数为其中,Y 为需求量,X1为消费者收入,X2为该商品价格。
(1)解释参数的经济意义。
(2)若价格上涨10%将导致需求如何变化?(3)在价格上涨10%情况下,收入增加多少才能保持需求不变。
(4)解释模型中各个统计量的含义。
220.6114384126783/(1)10.587/(1)ESS R TSS RSS n k R TSS n ===--=-=-ESS/k解:(1)由样本方程的形式可知,X1的参数为此商品的收入弹性,表示X2的参数为此商品的价格弹性。
(2)由弹性的定义知,如果其它条件不变,价格上涨10%,那么对此商品的需求量将下降1.8%。
8、 现有X 和Y 的样本观察值如下表: X 2 5 10 4 10 Y 4 7 4 5 9假设Y 对X 的回归模型为:试用适当的方法估计此回归模型。
9、10112、某地区家庭消费C,除依赖于收入Y之外,还同下列因素有关:(1)民族:汉,少数民族(2)家庭月收入:500元以下,500—1000元,1000元以上(3)家庭的文化程度:高中以下,高中,大专以上试设定该地区消费函数的回归模型。
第3章 多元线性回归模型3.4.3 简答题、分析与计算题1.给定二元回归模型:t t t t u x b x b b y +++=22110 (t=1,2,…n)(1) 叙述模型的古典假定;(2)写出总体回归方程、样本回归方程与样本回归模型;(3)写出回归模型的矩阵表示;(4)写出回归系数及随机误差项方差的最小二乘估计量,并叙述参数估计量的性质;(5)试述总离差平方和、回归平方和、残差平方和之间的关系及其自由度之间的关系。
2.在多元线性回归分析中,为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度?3.决定系数2R 与总体线性关系显著性F 检验之间的关系;在多元线性回归分析中,F 检验与t 检验有何不同?在一元线性回归分析中二者是否有等价的作用?4.为什么说对模型施加约束条件后,其回归的残差平方和一定不比未施加约束的残差平方和小?在什么样的条件下,受约束回归与无约束回归的结果相同?5.观察下列方程并判断其变量是否呈线性,系数是否呈线性,或都是或都不是。
(1) t t t u x b b y ++=310(2) t t t u x b b y ++=log 10(3)t t t u x b b y ++=log log 10 (4) t t t u x b b b y +⋅+=)(210(5) t t t u x b b y +=)/(10(6) t bt t u x b y +−+=)1(110(7)t t t t u x b x b b y +++=10/22110 6.常见的非线性回归模型有几种情况?7.指出下列模型中所要求的待估参数的经济意义:(1)食品类需求函数:u P P I Y ++++=231210ln ln ln ln αααα中的321,,ααα(其中Y为人均食品支出额,I 为人均收入,为食品类价格,为其他替代商品类价格)。
1P 2P (2)消费函数:t t t t u Y Y C +++=−1210βββ中的1β和2β(其中C 为人均消费额,Y 为人均收入)。
四、简答题(每小题5分)1.简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间得关系。
2.计量经济模型有哪些应用?3.简述建立与应用计量经济模型得主要步骤。
4.对计量经济模型得检验应从几个方面入手?5.计量经济学应用得数据就是怎样进行分类得? 6.在计量经济模型中,为什么会存在随机误差项?7.古典线性回归模型得基本假定就是什么?8.总体回归模型与样本回归模型得区别与联系。
9.试述回归分析与相关分析得联系与区别。
10.在满足古典假定条件下,一元线性回归模型得普通最小二乘估计量有哪些统计性质?11.简述BLUE得含义。
12.对于多元线性回归模型,为什么在进行了总体显著性F检验之后,还要对每个回归系数进行就是否为0得t检验?13、给定二元回归模型:,请叙述模型得古典假定。
14、在多元线性回归分析中,为什么用修正得决定系数衡量估计模型对样本观测值得拟合优度?15、修正得决定系数及其作用。
16、常见得非线性回归模型有几种情况?17、观察下列方程并判断其变量就是否呈线性,系数就是否呈线性,或都就是或都不就是。
①②③④18、观察下列方程并判断其变量就是否呈线性,系数就是否呈线性,或都就是或都不就是。
①②③④19、什么就是异方差性?试举例说明经济现象中得异方差性。
20、产生异方差性得原因及异方差性对模型得OLS估计有何影响。
21、检验异方差性得方法有哪些?22、异方差性得解决方法有哪些?23、什么就是加权最小二乘法?它得基本思想就是什么?24、样本分段法(即戈德菲尔特——匡特检验)检验异方差性得基本原理及其使用条件。
25.简述DW检验得局限性。
26.序列相关性得后果。
27.简述序列相关性得几种检验方法。
28.广义最小二乘法(GLS)得基本思想就是什么? 29.解决序列相关性得问题主要有哪几种方法?30.差分法得基本思想就是什么? 31.差分法与广义差分法主要区别就是什么?32.请简述什么就是虚假序列相关。
33.序列相关与自相关得概念与范畴就是否就是一个意思?34.DW值与一阶自相关系数得关系就是什么? 35.什么就是多重共线性?产生多重共线性得原因就是什么?36.什么就是完全多重共线性?什么就是不完全多重共线性? 37.完全多重共线性对OLS估计量得影响有哪些?38.不完全多重共线性对OLS估计量得影响有哪些?39.从哪些症状中可以判断可能存在多重共线性?40.什么就是方差膨胀因子检验法?41.模型中引入虚拟变量得作用就是什么?42.虚拟变量引入得原则就是什么? 43.虚拟变量引入得方式及每种方式得作用就是什么?44.判断计量经济模型优劣得基本原则就是什么? 45.模型设定误差得类型有那些?46.工具变量选择必须满足得条件就是什么? 47.设定误差产生得主要原因就是什么?48.在建立计量经济学模型时,什么时候,为什么要引入虚拟变量?49.估计有限分布滞后模型会遇到哪些困难50.什么就是滞后现像?产生滞后现像得原因主要有哪些? 51.简述koyck模型得特点。
计量经济学习题及答案 IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】期中练习题1、回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离。
最小二乘准则是指( )A .使∑=-n t tt Y Y 1)ˆ(达到最小值 B.使∑=-nt t t Y Y 1达到最小值 C. 使∑=-nt t tY Y12)(达到最小值 D.使∑=-nt tt Y Y 12)ˆ(达到最小值 2、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ˆln 2.00.75ln i iY X =+,这表明人均收入每增加 1%,人均消费支出将增加 ( )A. B. % C. 2 D. %3、设k 为回归模型中的参数个数,n 为样本容量。
则对总体回归模型进行显着性检验的F 统计量与可决系数2R 之间的关系为( )A.)1/()1()/(R 22---=k R k n F B. )/(1)-(k )R 1/(R 22k n F --= C. )/()1(22k n R R F --= D. )1()1/(22R k R F --=6、二元线性回归分析中 TSS=RSS+ESS 。
则 RSS 的自由度为( )9、已知五个解释变量线形回归模型估计的残差平方和为8002=∑te,样本容量为46,则随机误差项μ的方差估计量2ˆσ为( ) 1、经典线性回归模型运用普通最小二乘法估计参数时,下列哪些假定是正确的( )A.0)E(u i =B. 2i )V ar(u i σ= C. 0)u E(u j i ≠ D.随机解释变量X 与随机误差i u 不相关 E. i u ~),0(2i N σ2、对于二元样本回归模型ii i i e X X Y +++=2211ˆˆˆββα,下列各式成立的有( ) A.0=∑ieB. 01=∑ii Xe C. 02=∑iiXeD.=∑ii Ye E.21=∑i iX X4、能够检验多重共线性的方法有( )A.简单相关系数矩阵法B. t 检验与F 检验综合判断法C. DW 检验法 检验法 E.辅助回归法 计算题1、为了研究我国经济发展状况,建立投资(1X ,亿元)与净出口(2X ,亿元)与国民生产总值(Y ,亿元)的线性回归方程并用13年的数据进行估计,结果如下:=2R = F=582 n=13问题如下:①从经济意义上考察模型估计的合理性;(3分) ②估计修正可决系数2R ,并对2R 作解释;(3分)③在5%的显着性水平上,分别检验参数的显着性;在5%显着性水平上,检验模型的整体显着性。
1、某农产品试验产量Y (公斤/亩)和施肥量X (公斤/亩)7块地的数据资料汇总如下:∑=255iX ∑=3050i Y∑=71.12172ix∑=429.83712i y ∑=857.3122i i y x后来发现遗漏的第八块地的数据:208=X ,4008=Y 。
要求汇总全部8块地数据后进行以下各项计算,并对计算结果的经济意义和统计意义做简要的解释。
(1)该农产品试验产量对施肥量X(公斤/亩)回归模型Y a bX u =++进行估计; (2)对回归系数(斜率)进行统计假设检验,信度为0.05; (3)估计可决系数并进行统计假设检验,信度为0。
05。
解:首先汇总全部8块地数据:87181X X X i i i i +=∑∑== =255+20 =275 n X X i i ∑==81)8(375.348275==2)7(7127127Xx Xi i i i+=∑∑== =1217.71+7⨯27255⎪⎭⎫⎝⎛=1050728712812X X Xi i i i+=∑∑== =10507+202= 109072)8(8128128XX xi ii i+=∑∑== = 10907-8⨯28275⎪⎭⎫⎝⎛=1453.8887181Y Y Y i i i i +=∑∑===3050+400=3450 25.4318345081)8(===∑=n Y Y i i 2)7(7127127Y y Y i ii i +=∑∑== =8371.429+7⨯273050⎪⎭⎫⎝⎛=1337300 28712812Y YY i ii i +=∑∑== =1337300+4002= 14973002)8(8128128Y Y y i i i i +=∑∑== =1497300 -8⨯(83450)2== 9487。
5 )7()7(71717Y X yx Y X i iii ii +=∑∑== ==3122.857+7⎪⎭⎫ ⎝⎛7255⨯⎪⎭⎫⎝⎛73050=114230 887181Y X YX Y X i ii i ii +=∑∑== =114230+20⨯400 =122230)8()8(81818Y X YX y x i ii i ii -=∑∑== =122230-8⨯34。
计量经济学习题四一、单选题1、容易产生异方差的数据是( )A 、时间序列数据B 、虚变量数据C 、横截面数据D 、年度数据2、下列哪种方法不能检验异方差( )A 、哥德费尔特—夸特检验B 、怀特检验C 、戈里瑟检验D 、D-W 检验3、如果回归模型中的随机误差项存在异方差,则模型参数的OLS 估计量是( )A 、无偏、有效估计B 、无偏、非有效估计C 、有偏、有效估计D 、有偏、非有效估计4、设回归模型i i i X Y μβ+=,其中i i X Var 2)(σμ=,则β的最有效估计量为( )A 、∑∑=2ˆX XY βB 、∑∑∑∑∑--=22)(ˆX X n Y X XY n β C 、X Y =βˆ D 、∑=XY n 1ˆβ 5、当模型出现异方差现象时,估计模型参数的适当方法是( )A 、加权最小二乘法B 、工具变量法C 、广义差分法D 、使用非样本先验信息6、加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权重,从而提高估计精确度,即( )A 、重视大误差的作用,轻视小误差的作用B 、重视小误差的作用,轻视大误差的作用C 、重视小误差和大误差的作用D 、轻视小误差和大误差的作用7、如果Glejser 检验表明,OLS 估计结果的残差与解释变量有显著的形式为i i i X e ε+=457.0||的相关关系,则用WLS 估计模型参数时,权数为( )A 、i XB 、21i XC 、i X 1D 、iX 1 8、假设回归模型为i i i X Y μββ++=10,其中22)(i i X Var σμ=,则用WLS 估计模型时,应将模型变为( )A 、X X X X Yμββ++=10B 、X X X Yμββ++=10C 、X X X Y μββ++=10D 、21202X X XX Y μββ++= 9、下列哪种形式的序列相关可用D.W.统计量(i ε为具有零均值,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、假定某企业的生产决策是由模型t t t P S μββ++=10描述的(其中S 为产量,P 为价格),又知如果该企业在t-1期生产过剩,经济人员会削减t 期的产量,由此判断上述模型存在( )A 、异方差问题B 、序列相关问题C 、多重共线性问题D 、随机解释变量问题11、给定的显著性水平,若D.W.统计量的下和上临界值分别为L d 和U d ,则当U L d W D d <<..时,可认为随机误差项( )A 、存在一阶正相关B 、存在一阶负相关C 、不存在序列相关D 、存在序列相关与否不能确定12、采用一阶差分模型克服一阶线性自相关问题适用于下列哪种情况( )A 、0≈ρB 、1≈ρC 、01<<-ρD 、10<<ρ13、根据一个样本容量为30的样本估计i i i e X Y ++=^1^0ββ后计算得到2.1..=W D ,已知在5%的显著性水平下,35.1=L d ,49.1=U d ,则认为原模型( )A 、不存在一阶序列自相关B 、不能判断是否存在一阶自相关C 、存在正的一阶自相关D 、存在负的一阶自相关14、对于原模型i i i X Y μββ++=10广义差分模型是指( )A 、)()()(1)(10t tt t t t tX f X f X X f X f Y μββ++=B 、t t t X Y μβ∆+∆=∆1 B 、t t t X Y μββ∆+∆+=∆10D 、)()()1(11101----+-+-=-t t t t t t X X Y Y ρμμρβρβρ15、用矩阵形式表示的广义最小二乘参数估计量为Y X X X B 111)(ˆ---Ω'Ω'=,此估计量为( )A 、有偏、有效的估计量B 、有偏、非有效的估计量C 、无偏、非有效的估计量D 、无偏、有效的估计量16、对于模型i i i e X Y ++=^1^0ββ,以ρ表示t e 与1-t e 之间的线性相关系数(n t ,,2,1 =),则下面明显错误的是( )A 、4.0..,8.0==W D ρB 、4.0..,8.0-=-=W D ρC 、2..,0==WD ρ D 、0..,1==W D ρ17、采用GLS 关键的一步是得到随机误差项的方差协方差矩阵Ω,这就需要对原模型μ+=XB Y 首先采用( )以求得随机误差项的近似估计值,从而构成矩阵Ω的估计量。
一、判断题(每空1分,共10分,请在各小题的括号内标明,正确打√,错误打х)1.可决系数2TSS R ESS=。
( X )2.给定显著性水平及自由度,若计算得到的t 值超过临界的t 值,我们将接受原假设。
( X )3.为了避免陷入虚拟变量陷阱,如果一个定性变量有m 类,则引入m-1个虚拟变量。
( √ ) 4.杜宾—瓦尔森检验能够检验出任何形式的自相关。
( X ) 5.拟合优度R 2的值越大,说明样本回归模型对总体回归模型的代表性越强。
( √ )6.在实际中,一元回归没什么用,因为因变量的行为不可能仅由一个解释变量来解释。
( X ) 7.简单线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的。
( X ) 8. 存在完全多重共线性时,模型参数无法估计; ( √ ) 9. 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中。
( X )10.整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中每一个单独的变量均是统计显著。
(X )二、填空题(每题1分,共5分)1、相关系数的取值范围是 [-1,1] 。
2、在古典假定条件成立的情况下,多元线性回归模型参数的最小二乘估计具有一致性、无偏性和 有效性 等优良性质。
3、取值为0和1的人工变量称为 虚拟变量 。
4、 自相关 又称为序列相关,是指总体回归模型的随机误差项i u 之间存在相关关系。
5、计量经济模型的检验包括经济意义检验、统计推断检验、 计量经济学检验 、模型预测检验。
三、单项选择题(每题2分,共30分)1.根据样本资料已估计得出人均消费支出Y 对人均收入X 的回归模型为ˆln 1.20.81ln i iY X =+,这表明人均收入每增加1%,人均消费支出将增加 ( C ) A 、1.2% B 、81% C 、0.81% D 、8.1%2、已知模型的DW 统计量值为3, 1.21,L d = 1.55U d =,判断该模型的自相关情况( C ) A 、不相关 B 、存在一阶正相关 C 、存在一阶负相关 D 、不能确定3、Goldfeld-Quandt 检验法可用于检验 ( A ) A 、异方差性 B 、多重共线性 C 、自相关性 D 、设定误差4 、回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离。
一 、单项选择题二、多项选择题三、计算分析题设某地区机电行业产出Y (万元),劳动力投入成本1X (万元)以及固定资产投入成本2X (万元)。
经Eviews 软件对2001年——2017年的数据分别建立双对数模型进行最小二乘估计,结果如下:Dependent Variable: Ln (Y)Ln(X1) 0.3879290.1378422.814299 0.0138 Ln(X2)0.568470 ( 0.05567710.210060.0000R-squared 0.934467 Mean dependent var6.243029 Adjusted R-squared ( 0.925105 ) S.D. dependent var0.356017 S.E. of regression 0.097431 Akaike info criterion -1.660563 Sum squared resid 0.132899 Schwarz criterion -1.513526 Log likelihood 17.11479 F-statistic ( 99.81632 )1.补充括号内的数值,并规范地写出回归的分析结果,保留三位小数。
122ˆln 3.73490.3879ln(X )0.5685ln(X ) se (0.2128) (0.1378) (0.0557) 0.9251t=(17.5541) (2.8143) (10.2101) df=14 p=(0.000) (0.0138)Y R =++==2,1499.8163(0.0000) F =2. 对模型的估计结果进行偏回归系数和整体显著性检验。
(t0.025(14)=2.145;t0.025(15)=2.131;F0.05(2,14)=3.74;F0.05(3,14)=3.34)。
(注意运用临界值法!!)样本量为17,临界值选取t0.025(14)=2.145F临界值选取F0.05(2,14)=3.743. 如果有两种可供选择的措施以提高机电行业产出,措施一是加大劳动力的投入,措施二是增大固定资产的投入,你认为哪个措施效果更明显,为什么?选择措施二,因为劳动力成本增长1个百分点,机电行业产增长0.39个百分点,而固定资产投入成本增长1个百分点,机电行业销售额仅增长0.57个百分点四、分析题根据我国31个细分制造业的数据,得到生产函数的如下估计结果:ln(Ŷi)=1.168+0.37ln(K i)+0.61ln(L i)se= (0.331) ( a) (0.1293)t= (3.53) ( 4.23) ( b )R2=0.94其中,Y为总产出,K为资本投入,L为劳动投入。
计量经济学题库(超完整版)及答案四、简答题(每⼩题5分)1.简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。
2.计量经济模型有哪些应⽤?3.简述建⽴与应⽤计量经济模型的主要步骤。
4.对计量经济模型的检验应从⼏个⽅⾯⼊⼿?5.计量经济学应⽤的数据是怎样进⾏分类的? 6.在计量经济模型中,为什么会存在随机误差项?7.古典线性回归模型的基本假定是什么? 8.总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。
9.试述回归分析与相关分析的联系和区别。
10.在满⾜古典假定条件下,⼀元线性回归模型的普通最⼩⼆乘估计量有哪些统计性质? 11.简述BLUE 的含义。
12.对于多元线性回归模型,为什么在进⾏了总体显著性F 检验之后,还要对每个回归系数进⾏是否为0的t 检验?13.给定⼆元回归模型:01122t t t t y b b x b x u =+++,请叙述模型的古典假定。
14.在多元线性回归分析中,为什么⽤修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度?15.修正的决定系数2R 及其作⽤。
16.常见的⾮线性回归模型有⼏种情况?17.观察下列⽅程并判断其变量是否呈线性,系数是否呈线性,或都是或都不是。
①t t t u x b b y ++=310 ②t t t u x b b y ++=log 10③ t t t u x b b y ++=log log 10 ④t t t u x b b y +=)/(1018. 观察下列⽅程并判断其变量是否呈线性,系数是否呈线性,或都是或都不是。
①t t t u x b b y ++=log 10 ②t t t u x b b b y ++=)(210③ t t t u x b b y +=)/(10 ④t b t t u x b y +-+=)1(11019.什么是异⽅差性?试举例说明经济现象中的异⽅差性。
20.产⽣异⽅差性的原因及异⽅差性对模型的OLS 估计有何影响。
计量经济学计算题例题0626一元线性回归模型相关例题1.假定在家计调查中得出一个关于 家庭年收入X 和每年生活必须品综合支出Y 的横截面样本,数据如下表: X 1 1.2 1.4 1.6 1.82.0 2.2 2.4 2.73.0 3.3 3.5 3.84.0Y 0.8 0.8 0.9 1.2 1.4 1.2 1.7 1.5 2.1 2.4 2.2 2.1 2.3 3.2根据表中数据:(1) 用普通最小二乘法估计线性模型t t u X ++=t 10Y ββ (2) 用G —Q 检验法进行异方差性检验 (3) 用加权最小二乘法对模型加以改进答案:(1)Y ∧=0.0470+0.6826X (2)存在异方差(3)Y ∧=0.0544+0.6794X2.已知某公司的广告费用X 与销售额(Y )的统计数据如下表所示:X (万元) 40 25 20 30 40 40 25 20 50 20 50 50 Y (万元)490395420475385525480400560365510540(1) 估计销售额关于广告费用的一元线性回归模型 (2) 说明参数的经济意义(3) 在05.0=α的显著水平下对参数的显著性进行t 检验 答案:(1)一元线性回归模型319.086 4.185t i X Y ∧=+(2)参数经济意义:当广告费用每增加1万元,销售额平均增加4.185万元 (3)t=3.79>0.025(10)t ,广告费对销售额有显著影响3.某市居民货币收入X(单位/亿元)与购买消费品支出Y(单位:亿元)的统计数据如下表:X 11.6 12.9 13.7 14.6 14.4 16.5 18.2 19.8 Y10.411.512.413.113.214.515.817.2根据表中数据:(1) 求Y 对X 的线性回归方程;(2) 用t 检验法对回归系数进行显著性检验(α=0.05); (3) 求样本相关系数r; 答案:i Y ∧=1.2200+0.8301X用t 检验法对回归系数进行显著性检验(α=0.05); 答案:显著 求样本相关系数r; 答案:0.99694.现有x 和Y 的样本观测值如下表:x 2 5 10 4 10 y47459假设y 对x 的回归模型为01i i i y b b x u =++,且22()i i Var u x σ=,试用适当的方法估计此回归模型。
计算分析题(共3小题,每题15分,共计45分)1(1)求样本容量n 、RSS 、ESS 的自由度、RSS 的自由度 (2)求可决系数2R 和调整的可决系数2R(3)在5%的显著性水平下检验1X 、2X 和3X 总体上对Y 的影响的显著性(已知0.05(3,40) 2.84F =)(4)根据以上信息能否确定1X 、2X 和3X 各自对Y 的贡献?为什么?1、以某地区22年的年度数据估计了如下工业就业模型i i i i i X X X Y μββββ++++=3322110ln ln ln回归方程如下:ii i i X X X Y 321ln 62.0ln 25.0ln 51.089.3ˆ+-+-= (-0.56)(2.3) (-1.7) (5.8)20.996R = 147.3=DW式中,Y 为总就业量;X 1为总收入;X 2为平均月工资率;X 3为地方政府的总支出。
已知101.2)18(025.0=t ,且已知22=n ,3=k ,05.0=α时,05.1=L d ,66.1=U d 。
在5%的显著性水平下(1)检验变量i X 2ln 对Y 的影响的显著性 (2)求1β的置信区间(3)判断模型是否存在一阶自相关,若存在,说明类型(4)将模型中不显著的变量剔除,其他变量的参数的估计值会不会改变?1、 (1)样本容量n=43+1=44 (1分)RSS=TSS-ESS=66056-65965=91 (1分) ESS 的自由度为: 3 (1分) RSS 的自由度为: d.f.=44-3-1=40 (1分) (2)R 2=ESS/TSS=65965/66056=0.9986 (1分)2R =1-(1- R 2)(n-1)/(n-k-1)=1-0.0014⨯43/40=0.9985 (2分)(3)H 0:1230βββ=== (1分) F=/65965/39665.2/(1)91/40ESS k RSS n k ==-- (2分)F >0.05(3,40) 2.84F = 拒绝原假设 (2分) 所以,1X 、2X 和3X 总体上对Y 的影响显著 (1分) (4)不能。
第4章 异方差性一、单项选择1.Goldfeld-Quandt 方法用于检验( ) A.异方差性 B.自相关性 C.随机解释变量 D.多重共线性2.在异方差性情况下,常用的估计方法是( ) A.一阶差分法 B.广义差分法 C.工具变量法 D.加权最小二乘法3.White 检验方法主要用于检验( ) A.异方差性 B.自相关性 C.随机解释变量 D.多重共线性4.Glejser 检验方法主要用于检验( ) A.异方差性 B.自相关性 C.随机解释变量 D.多重共线性5.下列哪种方法不是检验异方差的方法 ( )A.戈德菲尔特——匡特检验B.怀特检验C.戈里瑟检验D.方差膨胀因子检验 6.当存在异方差现象时,估计模型参数的适当方法是 ( ) A.加权最小二乘法 B.工具变量法C.广义差分法D.使用非样本先验信息7.加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数,从而提高估计精度,即 ( )A.重视大误差的作用,轻视小误差的作用B.重视小误差的作用,轻视大误差的作用C.重视小误差和大误差的作用D.轻视小误差和大误差的作用8.如果戈里瑟检验表明,普通最小二乘估计结果的残差i e 与i x 有显著的形式ii i v x e +=28715.0的相关关系(i v满足线性模型的全部经典假设),则用加权最小二乘法估计模型参数时,权数应为 ( )A. i xB. 21i x C. i x 1D. i x 19.如果戈德菲尔特——匡特检验显著,则认为什么问题是严重的 ( )A.异方差问题B.序列相关问题C.多重共线性问题D.设定误差问题 10.设回归模型为ii i u bx y +=,其中ii x u Var 2)(σ=,则b 的最有效估计量为( )A.∑∑=2ˆx xy bB. 22)(ˆ∑∑∑∑∑--=x x n y x xy n bC.x y b=ˆ D. ∑=xy n b 1ˆ二、多项选择1.下列计量经济分析中那些很可能存在异方差问题( ) A.用横截面数据建立家庭消费支出对家庭收入水平的回归模型 B.用横截面数据建立产出对劳动和资本的回归模型C.以凯恩斯的有效需求理论为基础构造宏观计量经济模型D.以国民经济核算帐户为基础构造宏观计量经济模型E.以30年的时序数据建立某种商品的市场供需模型 2.在异方差条件下普通最小二乘法具有如下性质()A 、线性B 、无偏性C 、最小方差性D 、精确性E 、有效性 3.异方差性将导致A 、普通最小二乘法估计量有偏和非一致B 、普通最小二乘法估计量非有效C 、普通最小二乘法估计量的方差的估计量有偏D 、建立在普通最小二乘法估计基础上的假设检验失效E 、建立在普通最小二乘法估计基础上的预测区间变宽 4.下列哪些方法可用于异方差性的检验()A 、DW 检验B 、方差膨胀因子检验法C 、判定系数增量贡献法D 、样本分段比较法E 、残差回归检验法5.当模型存在异方差现象进,加权最小二乘估计量具备( )A 、线性B 、无偏性C 、有效性D 、一致性E 、精确性 6.下列说法正确的有()A 、当异方差出现时,最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性B 、当异方差出现时,常用的t 和F 检验失效C 、异方差情况下,通常的OLS 估计一定高估了估计量的标准差D 、如果OLS 回归的残差表现出系统性,则说明数据中不存在异方差性E 、如果回归模型中遗漏一个重要变量,则OLS 残差必定表现出明显的趋势 三、名词解释1.异方差性2.格德菲尔特-匡特检验3.怀特检验4.戈里瑟检验和帕克检验 四、简答题1.什么是异方差性?试举例说明经济现象中的异方差性。
计量经济学分析计算题(每小题10分)1.下表为日本的汇率与汽车出口数量数据,X: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ˆ81.72 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 ˆY =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i ˆY 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 ˆC =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 ˆY =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑(-)=,2Y Y 68113.6∑(-)=, 求判定系数和相关系数。
5.有如下表数据日本物价上涨率与失业率的关系(1)设横轴是U ,纵轴是P ,画出散点图。
根据图形判断,物价上涨率与失业率之间是什么样的关系?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。
7.根据容量n=30的样本观测值数据计算得到下列数据:XY 146.5=,X 12.6=,Y 11.3=,2X 164.2=,2Y =134.6,试估计Y 对X 的回归直线。
8.下表中的数据是从某个行业5个不同的工厂收集的,请回答以下问题:总成本Y 与产量X 的数据Y 80 44 51 70 61 X1246118(1)估计这个行业的线性总成本函数:i 01i ˆˆˆY =b +b X (2)01ˆˆb b 和的经济含义是什么?9.有10户家庭的收入(X ,元)和消费(Y ,百元)数据如下表:10户家庭的收入(X )与消费(Y )的资料 X 20 30 33 40 15 13 26 38 35 43 Y7981154810910若建立的消费Y 对收入X 的回归直线的Eviews 输出结果如下:Dependent Variable: Y Variable Coefficient Std. Error X 0.202298 0.023273 C2.1726640.720217R-squared0.904259 S.D. dependent var2.233582 Adjusted R-squared 0.892292 F-statistic75.55898Durbin-Watson stat2.077648Prob(F-statistic) 0.000024(1)说明回归直线的代表性及解释能力。
(2)在95%的置信度下检验参数的显著性。
(0.025(10) 2.2281t =,0.05(10) 1.8125t =,0.025(8) 2.3060t =,0.05(8) 1.8595t =)(3)在95%的置信度下,预测当X =45(百元)时,消费(Y )的置信区间。
(其中29.3x =,2()992.1x x -=∑)10.已知相关系数r =0.6,估计标准误差ˆ8σ=,样本容量n=62。
求:(1)剩余变差;(2)决定系数;(3)总变差。
11.在相关和回归分析中,已知下列资料:222X Y i 1610n=20r=0.9(Y -Y)=2000σσ∑=,=,,,。
(1)计算Y 对X 的回归直线的斜率系数。
(2)计算回归变差和剩余变差。
(3)计算估计标准误差。
12.根据对某企业销售额Y 以及相应价格X 的11组观测资料计算:22XY 117849X 519Y 217X 284958Y =,=,=,=,=49046(1)估计销售额对价格的回归直线;(2)当价格为X 1=10时,求相应的销售额的平均水平,并求此时销售额的价格弹性。
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 VariableCoeffici entStd. Errort-Statist icProb. X 1.968085 0.135252 14.55127 0.0000 C0.353191 0.562909 0.627440 0.5444 R-squared0.954902 Mean dependent var8.258333Adjusted R-squared 0.950392 S.D. dependent var2.292858 S.E. of regression0.510684 F-statistic211.7394Sum squared resid 2.607979 Prob(F-statistic) 0.00000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=)。
(2)解释回归系数的含义。
(2)如果希望1997年国民收入达到15,那么应该把货币供给量定在什么水平? 14.假定有如下的回归结果tt X Y 4795.06911.2ˆ-= 其中,Y 表示美国的咖啡消费量(每天每人消费的杯数),X 表示咖啡的零售价格(单位:美元/杯),t 表示时间。
问:(1)这是一个时间序列回归还是横截面回归?做出回归线。
(2)如何解释截距的意义?它有经济含义吗?如何解释斜率?(3)能否救出真实的总体回归函数?(4)根据需求的价格弹性定义: YX⨯弹性=斜率,依据上述回归结果,你能救出对咖啡需求的价格弹性吗?如果不能,计算此弹性还需要其他什么信息? 15.下面数据是依据10组X 和Y 的观察值得到的:1110=∑i Y ,1680=∑i X ,204200=∑i i Y X ,3154002=∑i X ,1333002=∑i Y假定满足所有经典线性回归模型的假设,求0β,1β的估计值;16.根据某地1961—1999年共39年的总产出Y 、劳动投入L 和资本投入K 的年度数据,运用普通最小二乘法估计得出了下列回归方程:(0.237) (0.083) (0.048),DW=0.858式下括号中的数字为相应估计量的标准误。
(1)解释回归系数的经济含义; (2)系数的符号符合你的预期吗?为什么?17.某计量经济学家曾用1921~1941年与1945~1950年(1942~1944年战争期间略去)美国国内消费C和工资收入W、非工资-非农业收入P、农业收入A的时间序列资料,利用普通最小二乘法估计得出了以下回归方程:)09.1()66.0()17.0()92.8(121.0452.0059.1133.8ˆA P W Y+++= 37.10795.02==F R式下括号中的数字为相应参数估计量的标准误。
试对该模型进行评析,指出其中存在的问题。
18.计算下面三个自由度调整后的决定系数。
这里,2R 为决定系数,n 为样本数目,k 为解释变量个数。
(1)20.752R n k = =8 =(2)20.353R n k = =9 =(3)20.955R n k = =31 =19.设有模型01122t t t ty b b x b x u =+++,试在下列条件下:①121b b += ②12b b =。
分别求出1b ,2b 的最小二乘估计量。
20.假设要求你建立一个计量经济模型来说明在学校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人数,以便决定是否修建第二条跑道以满足所有的锻炼者。
你通过整个学年收集数据,得到两个可能的解释性方程:方程A :3215.10.10.150.125ˆX X X Y +--= 75.02=R 方程B :4217.35.50.140.123ˆX X X Y -+-= 73.02=R 其中:Y ——某天慢跑者的人数 1X ——该天降雨的英寸数2X ——该天日照的小时数3X ——该天的最高温度(按华氏温度) 4X ——第二天需交学期论文的班级数请回答下列问题:(1)这两个方程你认为哪个更合理些,为什么? (2)为什么用相同的数据去估计相同变量的系数得到不同的符号?21.假定以校园内食堂每天卖出的盒饭数量作为被解释变量,盒饭价格、气温、附近餐厅的盒饭价格、学校当日的学生数量(单位:千人)作为解释变量,进行回归分析;假设不管是否有假期,食堂都营业。
不幸的是,食堂内的计算机被一次病毒侵犯,所有的存储丢失,无法恢复,你不能说出独立变量分别代表着哪一项!下面是回归结果(括号内为标准差):ii i i i X X X X Y 43219.561.07.124.286.10ˆ-+++= (2.6) (6.3) (0.61) (5.9) 63.02=R 35=n要求:(1)试判定每项结果对应着哪一个变量?(2)对你的判定结论做出说明。
22.设消费函数为01i i i y b b x u =++,其中i y 为消费支出,i x 为个人可支配收入,i u 为随机误差项,并且22()0,()i i i E u Var u x σ==(其中2σ为常数)。
试回答以下问题:(1)选用适当的变换修正异方差,要求写出变换过程;(2)写出修正异方差后的参数估计量的表达式。
23.检验下列模型是否存在异方差性,列出检验步骤,给出结论。
0112233t t t t t y b b x b x b x u =++++样本共40个,本题假设去掉c=12个样本,假设异方差由1i x 引起,数值小的一组残差平方和为10.46617RSS E =-,数值大的一组平方和为20.3617RSS E =-。
0.05(10,10) 2.98F =24.假设回归模型为:i i y a u =+,其中:2(0,);()0,ii i j u N x E u u i j σ=≠;并且i x 是非随机变量,求模型参数b 的最佳线性无偏估计量及其方差。