计量经济学试题及答案word版本

1、1 .计量经济学模型：揭示经济现象中客观存在的因果关系,主要采用回归分析方法的经济数学模型.2 .参数估计的无偏性：它的均值或期望值是否等于总体的真实值.3 .参数估计量的有效性：它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差.估计量的期望方差越大说明用其估计值代表相应真值的有效性越差；否那么越好,越有效.不同的估计量具有不同的方差,方差最小说明最有效.4 .序列相关：即模型的随即干扰项违背了相互独立的根本假设.5 .工具变量：在模型估计过程中被作为工具使用,以替代与随即干扰项相关的随机解释变量.6 .结构式模型：根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接关系结构的计量经济学方程系统.7 .内

2、生变量：具有某种概率分布的随机变量,它的参数是联立方程系统估计的元素,内生变量是由模型系统决定的,同时也对模型系统产生影响.内生变量一般都是经济变量.8 .异方差：对于不同的样本点,随机干扰项的方差不再是常数,而是互不相同,那么认为出现了异方差性.9 .回归分析：研究一个变量关于另一个些变量的依赖关系的计算方法和理论.其目的在于通过后者的或设定值,去估计和预测前者的总体均值.前一变量称为被解释变量或应变量,后一变量称为解释变量或自变量.1 .以下不于线性回归模型经典假设的条件是AA.被解释变量确定性变量,不是随机变量.C.随机扰动项服从正态分布.？2.参数的估计量.具备有效性是指A. Va?C

3、. E?0B.随机扰动项服从均值为0,方差恒定,且协方差为0.D.解释变量之间不存在多重共线性.BB.Var?为最小D. E?为最小?c?0A.r0,-20,.20,304.利用OLS估计模型丫0lX3.设Q为居民的猪肉需求量,I为居民收入,PP为猪肉价格,PB为牛肉价格,且牛PB肉和猪肉是替代商品,那么建立如下的计量经济学模型：Qt0山2P3P根据理论预期,上述计量经济学模型中的估计参数Z、？2和？3应该是C?c?0B. r0,?0一？?.20D.r0,-20,30求得的样本回归线,以下哪些结论是不正确的DA.样本旧归线通过X,Y点B.?=0C丫Y?D.Yi?0?lXi5,用一组有20个观测

4、值的样本估计模型Yi0iXii后,在0.1的显著性水平下对？的显著性作t检验,那么1显著地不等于零的条件是t统计量绝对值大于A.t0.i(20)6.对模型YiD)B. t0.05(20)1X1i2X2iA.20C7.对于如下的回归模型1n丫C. t0.i(18)D. t0.05(18)i进行总体线性显著性检验的原假设是B.D11nXiA.X的相对变化,引起Y的期望B.0,其中j0,1,20,其中j1,2参数1的含义是DY关于X的边际变化率值的绝对变化量C. X的绝对量发生一定变动时,D.Y关于X的弹性引起Y的相对变化率8 .如果回归模型为背了无序列相关的假定,那么OLS估计量AA.无偏的,非有

5、效的B.有偏的,非有效的C.无偏的,有效的D.有偏的,有效的9 .以下检验方法中,不能用来检验异方差的是DA.格里瑟检验B.戈德菲尔德-匡特检验C.怀特检验D.杜宾-沃森检验10 .在对多元线性回归模型进行检验时,发现各参数估计量的t检验值都很低,但模型的拟合优度很高且F检验显著,这说明模型很可能存在CA.方差非齐性B,序列相关性C.多重共线性D.模型设定误差11 .包含截距项的回归模型中包含一个定性变量,且这个定性变量有3种特征,那么,如果我们在回归模型中纳入3个虚拟变量将会导致模型出现AA.序列相关B.异方差C.完全共线性D.随机解释变量12 .以下条件中,哪条不是有效的工具变量需要满足的

6、条件BA.与随机解释变量高度相关B.与被解释变量高度相关C.与其它解释变量之间不存在多D.与随机误差项不同期相关重共线性13 .当模型中存在随机解释变量时,OLS估计参数仍然是无偏的要求AA.随机解释变量与随机误差项独B.随机解释变量与随机误差项同立期不相关,而异期相关C.随机解释变量与随机误差项同D.不管哪种情况,OLS估计量都精品文档是有偏的期相关精品文档14.在分布滞后模型Yt乘数为C01Xt2Xt1t中,解释变量对被解释变量的长期影响A.1B.C.1D.15.在联立方程模型中,A.11.普通最小二乘法确定B外生变量共有多少个B.2元线性回归模型C.3Y?0D.4e的参数？0和？i的准那

7、么是使A.!2e最小B.2、普通最小二乘法12d2最小C.12d最大D.12d2最大OLS要求模型误差项,满足某些根本假定.以下不正确的选项是A.C.1nE(3.A.C.4.A.j)0,ij一2调整后的判定系数1R与判定系数E(2)2B.E(i)DiN(0,2)R2n关系是(k是待估参数的个数)(B22-2QR=1-(1-Rn)1kB.R=1-(1-R2)nn1k二2c-R=(1-R2)nk22D.R=(1-R)nk在含的截距项的二元线性回归模型中随机误差项的无偏储计量是B.n1C.5.设OLS法得到的样本回归直线为n2Y?0A.e0c.YY,6.根据样本资料估计得到如下的人均产出D.n3Z%

8、_e上以下说法不正确的选项是DB.X,Y落在回归直线上DCovXi,eJ0Y对人均资本存量K的样本回归模型:lnYi50.7lnKi.这说明人均资本存量每增加A.0.3%B.0.7%C.3%7.设M为货币需求量,Y为收入水平,如下的货币需求计量经济学模型：Mt经济学模型中的估计参数Z和？2应该是r为利率.01YtA.10,20208 .逐步回归法既可检验又可修正A.异方差性B.自相关性9 .怀特检验方法可以检验CA.多重共线性C.异方差性B.D.1%,人均产出预期将增加BD.7%根据凯恩斯流动性偏好理论,建立2rtt根据理论预期,上述计量10,2020DC.随机解释变量D.多重共线性B.自相关

9、性D.随机解释变量10.DW检验中,存在负自相关的区域是A精品文档A. 4-dLDW值4B. 0DW值dLC. duDW值4-duD.dLDW值du,4-duDW值4-dL11 .没有截距项的回归模型中包含一个定性变量,并且这个变量有三种特征,那么回归模型中需引入CB.二个虚拟变量D.四个虚拟变量B.随机解释变量D.异方差A.一个虚拟变量C.三个虚拟变量12 .工具变量法可以用来克服BA.多重共线性C.自相关13 .如果回归模型为背了同方差的假定,那么OLS估计量AA.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14 .在有限分布滞后模型Yt=0.9+0.6Xt-0

10、.5Xt-1+ut中,长期影响乘数是DA.0.6B.0.5C.0.1D.1.115 .在联立方程模型中,不属于外生变量的前定变量共有多少个AA.1B.2C.3D.41.现有2021年中国31个省自治区、直辖市的居民收入Y和居民消费支出X数据.如果我们以上述样本数据来估计中国居民的消费函数,问：怎样设定回归方程来能够完全捕捉到中国东部、中部和西部地区居民消费函数的差异？2 .有如下的计量经济学模型：Y01Xii,且VarifXio请问上述计量经济学模型违背了哪条经典假设？我们应该如何修正上述模型？63 .对于如下的有限分布滞后模型：YtiXtit,我们在估计这样的模型时,面临着哪些主要的困难？请

11、你说明有哪些方法奇演克服上述困难？4、有如下的联立方程模型：Ct01Yt2ct11tIt01Yt3rt2tYtCtItGt其中,C消费；I投资；Y总收入；r利率；G一政府支出.请写出上述联立方程模型的结构式参数矩阵.1.考虑如下过原点的线性回归：Yi?1X1i?2X2i0.对上述模型,是否仍然能ei0够得到如下的结论:0X2i02.在如下的计量经济学模型中：Yt0iXtt,存在ttit,请问如何修正上述计量模型才能使得其系数的OLS估计量具有BLUE的性质.3,有如下的消费计量模型：Si01Yii(其中Si为居民储蓄Yi为居民收入).如果农村居民和城镇居民的边际储蓄倾向是不同的,那么我们应该如

12、何修正上述模型.4 .请将如下的随机生产函数YAKiLie,转化为线性的计量经济学模型,并说明参数和的经济意义.1.下面的数据是对X和Y的观察值得到的：一2一Y285.503,Xi118.790,YXi1089.314,Y2663.893222Xi2492.750;xiyi4.708,xi237.556,y234.477其中X,yi分别为Xi,Y的离差；观测值个数为31.问：(1)用普通最小二乘法计算完成如下二元线性回归模型的参数估计Yi01Xii(2)求拟合优度R2(3)在0.05的显著性水平下检验估计参数是否显著(4)求出0和1在0.95置信度下的置信区间(附：t0.025(30)2.04

13、2,t0.05(30)1.697;t0.025(29)2.045,t0.05(29)1.6992.现有2006年中国31个省(自治区、直辖市)的火灾经济损失Y(单位：亿元)和保费收入X(单位：亿元)的数据.我们的目的是估计中国的保费收入对火灾经济损失的影响,因此,我们建立了如下的回归方程：InYi011nxii进一步的,我们借助Eviews软件完成了上述回归方程的估计,Eviews软件的输出结果如下：DependentVariable:LN(Y)Method:LeastSquaresSample:131Includedobservations:31VariablentStd.Errort-St

14、atisticProb.-4.0547381.4140640.0076LN(X)_R-squared0.573008AdjustedR-squared0.558284S.E.ofregression0.821354Sumsquaredresid19.56404-36.85250.1852866.2383440.0000Meandependentvar4.718545S.D.dependentvar1.235830Akaikeinfocriterion2.506616Schwarzcriterion2.599131Loglikelihood4F-statistic38.91693问:(D(2)(3)(4)Durbin-Watsonstat0.951182Prob(F-statistic)0.000001将上述结果中的空缺处补